Управление рисками. Кузнецова Н.В. - 145 стр.

проекта для некоторого t-го года его реализации определяется как такое значение этого
параметра в t-ом году, при котором чистая прибыль участника в этом году становится
нулевой. Одним из наиболее важных показателей этого типа является рассмотренная
ранее точка безубыточности, характеризующая объем продаж, при котором выручка от
реализации продукции совпадает с издержками производства. Для подтверждения
работоспособности проектируемого производства (на данном шаге расчета) необходимо,
чтобы значение точки безубыточности было меньше значений номинальных объемов
производства и продаж (на этом шаге). Чем дальше от них значение точки
безубыточности (в процентном отношении), тем устойчивее проект. Проект обычно
признается устойчивым, если значение точки безубыточности не превышает 75% от
номинального объема производства. Подробно данный показатель, а также его плюсы и
минусы уже рассматривались ранее.
      Как видно, данный показатель никак не связан с вероятностным методом и в
отличие от последнего не уточняет вероятности и спектр возможных значений для
результативных показателей. Кроме того, каждый показатель предельного уровня
характеризует степень устойчивости в зависимости лишь от конкретного параметра
проекта (объем производства и т.д.), в то время как вероятностный подход проводит
комплексный анализ риска при неопределенности одновременно всех интересуемых
параметров проекта, т.е. в последнем случае учитывается синхронность их изменения.
      На практике не имеет смысла считать большое количество показателей
предельного уровня с надеждой определить риски, так как основная цель расчета такого
несомненно важного показателя как точка безубыточности состоит в том, чтобы
определить      минимально      допустимый     уровень    объема    производства   на
прединвестиционной фазе, что необходимо при описании проекта и построении его идеи.
      Несмотря на свои достоинства, метод Монте-Карло не распространен и не
используется слишком широко в бизнесе. Одна из главных причин этого -
неопределенность функций плотности переменных, которые используются при подсчете
потоков наличности.
      Другая проблема, которая возникает как при использовании метода сценариев, так
и при использовании метода Монте-Карло, состоит в том, что применение обоих методов
не дает однозначного ответа на вопрос о том, следует ли реализовывать данный проект
или следует отвергнуть его.
      При завершении анализа, проведенного методом Монте-Карло, у эксперта есть
значение ожидаемой чистой приведенной стоимости проекта и плотность распределения
этой случайной величины. Однако наличие этих данных не обеспечивает аналитика
информацией о том, действительно ли прибыльность проекта достаточно велика, чтобы
компенсировать риск по проекту, оцененный стандартным отклонением и коэффициентом
вариации.
      Ряд исследователей избегает использования данного метода ввиду сложности
построения вероятностной модели и множества вычислений, однако при корректности
модели метод дает весьма надежные результаты, позволяющие судить как о доходности
проекта, так и о его устойчивости (чувствительности).
      В зависимости от результатов завершенного анализа рисков, а также и от того,
насколько склонен к риску инвестор, последний принимает решение принять, изменить,
или отклонить проект.
      Например, инвестор, исходя из своей склонности к риску, действовал бы
следующим образом:
      1. Риск >= 30%
      В случае, если показатель риска, а это прежде всего нормированный ожидаемый
убыток (НОУ), равен или превышает 30%, то для принятия проекта необходимо
предварительно внести и осуществить предложения по снижению риска. Под