Как уже было сказано, вследствие своей специфики инвестиционные проекты нуждаются в скрупулезном анализе проектных рисков. В современной отечественной практике инвестиционного проектирования сравнительно недавно появилось такое понятие, как анализ проектных рисков, но, учитывая накопленный ранее весь международный опыт и основательную российскую теоретическую базу, анализ рисков очень быстро стал обязательным разделом любого бизнес-плана инвестиционного проекта. Необходимо подчеркнуть, что в этом завершающем экспертизу исследовании используется почти весь массив информации по инвестиционному проекту (как входной, так и расчетный), сформированный на предшествующих этапах. Несмотря на то, что при проведении всей целостной проектной экспертизы только комплексной и достоверной информации, но именно на этапе анализа рисков проходит опосредованная проверка этой достоверности и оцениваются возможные негативные последствия ошибок. Анализ рисков является своеобразным “переходным мостом” от экспертизы проекта к управлению его реализацией.

Под “риском" понимается потенциальная, численно измеримая возможность потери. Риск проекта означает степень опасности для успешного осуществления проекта. Понятием риска характеризуется неопределенность, связанная с возможностью возникновения в ходе реализации проекта неблагоприятных ситуаций и последствий, при этом выделяются случаи объективных и субъективных вероятностей.

В настоящее время на практике используется достаточно широкий спектр приемов и подходов, позволяющих анализировать проектные риски: методы экспертных оценок и субъективных вероятностей; подход, базирующийся на определении периода (срока) окупаемости инвестиций; метод аналогий; метод ставки процента с поправкой на риск (рисковая премия, которая в случае инновационных проектов может составлять 10-20 %); метод критических значений. Кроме перечисленных подходов практически используются следующие, (которые описаны далее) - построение сложных распределений вероятностей (деревья решений), анализ чувствительности (включая методы математического программирования, анализ точки безубыточности и др.), анализ сценариев [5; с.21].

Для количественной оценки риска нескольких проектов (или нескольких вариантов одного проекта) можно воспользоваться числовыми значениями показателей дисперсии и среднеквадратичного (стандартного) отклонения. Подчеркнем еще одно важное обстоятельство: анализ рисков проекта базируется на осуществленном расчете всех его показателей и критериев, так называемом базисном варианте (на основе фактической и прогнозной информации), доказавшем эффективность проекта.

Методы, применяемые для оценки рисков проекта, можно условно разделить на качественный и количественный анализ. Важная специфическая особенность качественного анализа проектных рисков состоит в его количественном результате: процесс проведения качественного анализа проектных рисков должен включать не только чисто описательный, идентификационный или “инвентаризационный" аспект определения тех или иных конкретных видов рисков данного проекта, выявления возможных причин их возникновения, анализа предполагаемых последствий их реализации и предложений по минимизации или компенсации выявленных рисков, но и стоимостную оценку как последствий, так и всех минимизирующих риск конкретного проекта мероприятий.

Первым шагом в проведении качественного анализа проектных рисков является четкое определение (выявление, идентификация, поименование, описание - “инвентаризация”) всех возможных рисков проекта. В число проектных рисков обычно включаются технические, риски участников проекта, политические, юридические, финансовые, маркетинговые, экологические, военные, строительно-эксплуатационные, риски обстоятельств непреодолимой силы и др.

Все мероприятия, позволяющие минимизировать проектный риск, можно условно разделить на следующие группы: диверсификация рисков, позволяющая распределить риск между участниками проекта; страхование проектных рисков; увеличение доли отчислений на непредвиденные обстоятельства.

Наиболее часто встречающимися методами количественного анализа рисков проекта являются анализ чувствительности (уязвимости), анализ сценариев и имитационное моделирование рисков по методу Монте-Карло. Задача количественного анализа состоит в численном измерении влияния изменений рискованных факторов проекта, проверяемых на риск, на поведение критериев эффективности проекта. В ходе анализа чувствительности (уязвимости) происходит последовательно-единичное изменение каждой переменной: только одна из переменных меняет свое значение на прогнозное число процентов и на этой основе пересчитывается новая величина используемого критерия. Простейшим способом, позволяющим проводить грубую оценку риска проекта по методу чувствительности является анализ точки безубыточности (breakeven point analysis), широко используемый в международной практике. Под анализом безубыточности понимается исследование взаимосвязи объема производства, себестоимости и прибыли при изменении этих показателей в процессе производства.

В качестве другого способа анализа чувствительности проекта можно использовать задачу математического программирования, сформулированную, например, следующим образом: определить объемы производства продукции, максимизирующие чистый дисконтированный доход данного проекта, учитывая ограниченность используемых ресурсов. На основании теории двойственности можно построить задачу, двойственную к данной, а полученные при ее решении так называемые двойственные переменные (объективно обусловленные оценки, теневые цены, скрытые цены) позволяют определить альтернативную стоимость используемых в проекте дефицитных ресурсов и судить о возможных границах изменений целевой функции прямой задачи.

Вторым методом анализа, применяемым при количественной оценке риска проекта, является анализ сценариев (scenario analysis). Он представляет собой развитие методики анализа чувствительности в том смысле, что одновременному непротиворечивому (реалистическому) изменению подвергается вся группа переменных проекта, проверяемых на риск.

Таким образом, определяется воздействие одновременного изменения всех основных переменных проекта, характеризующих его денежные потоки. важным преимуществом метода является тот факт, что отклонения параметров рассчитываются с учетом их взаимозависимостей (корреляции).

Рассчитываются пессимистический вариант (сценарий) возможного изменения переменных, оптимистический и наиболее вероятный вариант. В соответствии с этими расчетами определяются новые значения исследуемых критериев проектной эффективности NPV (чистый дисконтированный доход) и IRR (внутренняя норма рентабельности). Эти показатели сравниваются с базисными значениями и формулируются необходимые рекомендации.

Анализ чувствительности и сценарный анализ являются последовательными шагами в количественном анализе рисков, при этом последний вариант позволяет избавиться от некоторых недостатков метода анализа чувствительности. Однако метод сценариев наиболее эффективно можно применять, когда количество возможных значений NPV конечно. Вместе с этим, как правило, при проведении анализа рисков инвестиционного проекта эксперт сталкивается с неограниченным количеством вариантов развития событий. Поэтому возможно применить метод оценки индивидуального риска проекта, помогающий разрешить эту проблему (имитационное моделирование), в основе которого лежит вероятностная оценка возникновения различных обстоятельств.

Одним из наглядных приемов анализа рисков, основанном на вероятностной оценке конкретного события является так называемое дерево решений. Кроме того, этот метод используется в процессе принятия управленческих решений в ходе реализации данного проекта. В инновационном проектировании мера ожидаемой стоимости должна всегда применяться в комбинации с мерой вариации, такой, как стандартное отклонение. Как правило, производимые во время реализации проекта затраты требуют осуществления финансовых вложений не единовременно, а в течение определенного, достаточно длительного промежутка времени. Такое положение вещей дает менеджеру возможность проводить переоценку своих вложений и оперативно реагировать на изменение конъюнктуры реализации проекта. Риски по проектам, при реализации которых инвестирование средств происходит в течение длительного периода времени, также часто оцениваются с помощью дерева решений. При этом менеджеры могут значительно сократить риск реализации проекта, если структура дерева принятия решения будет иметь больше, чем одну точку принятия решений. И даже если реализация проекта началась, отказ от проекта и прекращение производства могут значительно сократить риск. Наконец, отметим, что финансирование инвестиционных проектов это динамичный процесс, в каждой узловой точке дерева решений условия реализации проекта могут измениться, что приводит к изменению NPV [5; с.23].

Таким образом, мы кратко рассмотрели некоторые методы оценки проектных рисков. Остановимся более подробно на методе, основанном на экспертных оценках, который предложен в описанной выше методике подготовке бизнес-планов инвестиционных проектов.