Анализ риска 2

1









Анализ риска

Любой реальный проект реализуется в условиях неопределенности. К сожалению, всегда при планировании мы неточно знаем будущие параметры проекта (объем производства, динамику цен и т.д.). Возможность негативного отклонения параметров проекта от планируемых параметров создает риски проекта. При бизнес-планировании необходимо с особым вниманием подходить к анализу рисков проекта, поскольку должная подготовка этого раздела поможет адекватно оценить сам проект и принять правильное решение относительно его реализации. От величины рисков проекта во многом зависит процентная ставка по привлекаемым банковским кредитам. 

Анализа риска заключается в следующем. Вне зависимости от качества допущений, будущее всегда несет в себе элемент неопределенности. Большая часть данных, необходимых, например, для финансового анализа (элементы затрат, цены, объем продаж продукции и т. п.) являются неопределенными. В будущем возможны изменения прогноза как в худшую сторону (снижение прибыли), так и в лучшую. Анализ риска предлагает учет всех изменений, как в сторону ухудшения, так и в сторону улучшения.

В процессе предпринимательской деятельности и реализации бизнес-проекта подвержены изменению следующие элементы: стоимость сырья и комплектующих, стоимость капитальных затрат, стоимость обслуживания, стоимость продаж, цены и так далее. В результате выходной параметр, например прибыль, будет случайным. Анализ предпринимательского риска использует понятие вероятностного распределения и вероятности. Например, риск равен вероятности получить отрицательную прибыль, то есть убыток. Чем более широкий диапазон изменения факторов проекта, тем большему риску подвержен проект, тем важнее выполнить предварительный анализ риска.

На первой стадии анализа рисков необходимо выявить их и произвести классификацию. Особое внимание следует проявлять к тем рискам, вероятность наступления которых велика, а также к тем рискам, которые могут нанести максимальный ущерб проекту. 

Отобрав наиболее важные риски, переходят к их количественному анализу. Важнейшим элементом количественного анализа риска является анализ чувствительности. Для его осуществления необходимо поварьировать различные параметры проекта (цены, объем реализации, срок строительства, темпы инфляции и т.д.) и посмотреть, как при этом меняются показатели эффективности. При этом выявляются наиболее критичные параметры, которые могут в наибольшей степени влиять на эффективность проекта. При этом рассчитываются границы и точки безубыточности, т.е. фактически выявляется множество параметров проекта, при которых проект будет эффективным и множество параметров проекта, при которых он будет неэффективным. Анализируется область возможных значений неопределенных параметров и, соответственно, степень возможности осуществления неблагоприятных сценариев развития проекта. 

В рамках количественного анализа рисков производится также оценка ожидаемого эффекта (интегрального показателя) проекта с учетом количественных характеристик неопределенности (распределением вероятностей, диапазоном изменения неопределенных параметров и т.д.). 

На основе интегральных показателей эффективности проектов с учетом рисков можно принимать управленческие решения о целесообразности реализации проектов, сравнивать проекты между собой и т.д.

В настоящее время наиболее эффективным является комплексный подход к анализу рисков. С одной стороны, такой подход позволяет получать более полное представление о возможных результатах реализации проекта, т.е. обо всех позитивных и негативных неожиданностях, ожидающих инвестора, а с другой стороны, делает возможным широкое применение математических методов (в особенности вероятностно-статистических) для анализа рисков. 

В теории рисков выделяют следующие виды математических моделей: прямые, обратные и задачи исследования чувствительности. В прямых задачах оценка риска, связанная с определением его уровня, происходит на основании априори известной информации. В обратных задачах устанавливаются ограничения на один или несколько варьируемых исходных параметров с целью удовлетворения заданных ограничений на уровень приемлемого риска. Основная идея метода исследования чувствительности, применяемого в связи с неизбежной неточностью исходной информации, состоит в анализе уязвимости, степени изменяемости результативных показателей по отношению к варьированию параметров моделей (распределение вероятностей, областей изменения тех или иных величин и т.п.). Выводы исследования чувствительности инвестиционного проекта отражают степень достоверности полученных при анализе проектных результатов. В случае их недостоверности аналитик будет вынужден реализовать одну из следующих возможностей: 

уточнить параметры, неточность которых является наиболее существенной в искажении результата; 

изменить методы обработки исходных данных с целью уменьшения чувствительности ответа; 

изменить математическую модель анализа проектных рисков; 

отказаться от проведения количественного анализа предпринимательского риска проекта. 





















анализ рисков. количественный и качественный способ оценки рисков

При анализе риска обычно используются допущения, предложенные известным американским экспертом Б. Берлимером: 

потери от риска независимы друг от друга; 

потеря по одному направлению деятельности необязательно увеличивает вероятность потери по другому, за исключением форс-мажорных обстоятельств; 

максимально возможный ущерб не должен превышать финансовых возможностей участника. 

Укрупненная схема проведения анализа риска включает следующие этапы: 
1) выявление внутренних и внешних факторов, увеличивающих и уменьшающих конкретный вид риска; 
2) анализ выявленных факторов; 
3) оценка конкретного вида риска с финансовой стороны с использованием двух подходов: 
а) определение финансовой состоятельности (ликвидности) проекта; 
б) определение экономической целесообразности (эффективности вложений финансовых средств); 
4) установка допустимого уровня риска; 
5) анализ отдельных операций по выбранному уровню риска; 
6) разработка мероприятий по снижению риска. 

Существуют различные способы оценки рисков, которые можно подразделить на два взаимно дополняющих друг друга вида - качественный и количественный. 
Качественная оценка может быть сравнительно простой, ее главная задача - определить факторы риска, этапы работы, при выполнении которых риск возникает, т.е. установить потенциальные области риска, после чего идентифицировать все возможные риски. 

Качественный анапиз включает в себя также методологический подход к количественной оценке приемлемого уровня риска. 

Количественную оценку риска, т.е. численное определение размеров отдельных рисков и риска портфеля в целом обычно производят на основе методов математической статистики. Сложность их применения заключается в недостаточности и недоступности накопленной статистической информации.

Качественная оценка рисков включает ряд последовательных этапов: 

1) выявление факторов, увеличивающих и уменьшающих конкретный вид риска при осуществлении определенных финансовых операций. Эти факторы не несут в себе какого-либо конкpeтного расчетного предназначения, а служат исходнои базой для анализа рисков; 

2) определение системы оценочных показателей риска, которая должна отвечать требованиям адекватности, комплексности, динамичности, объективности, а также допускать пополнение и развитие; 

3) установление потенциальных областей риска, т.е. выявление мероприятий, операций, работ, при выполнении которых может возникнуть неопределенность в получении положительного результата; 

4) идентификация всех возможных рисков, т.е. определение возможных рисков в результате данного действия либо бездействия.

На описываемом предварительном этапе организации управления риском важнейшим моментом является его анализ. При этом определяются факторы риска, которые можно классифицировать по различным критериям и признакам, например, по степени влияния, по характеру воздействия на риск, по степени управляемости, по источнику возникновения. 

Все факторы, так или иначе влияющие на рост степени риска, можно также условно разделить на две группы: 

1) объективные (внешние) факторы; 
2) субъективные (внутренние) факторы, 

К объективным факторам относятся факторы, не зависящие непосредственно от самой фирмы. 

К ним относятся: инфляция (значительный и неравномерный рост цен как на сырье, материалы, топливо, энергоносители, комплектующие изделия, транспортные и другие услуги, так и на продукцию и услуги предприятия); 

изменение банковских процентных ставок и условий кредитования, налоговых ставок и таможенных пошлин; 

изменения в отношениях собственности и аренды, в трудовом законодательстве, конкуренция, политические и экономические кризисы, экология, воздействие государства и др.

К субъективным факторам относятся факторы, характеризующие непосредственно данную фирму: 

это производственный потенциал,

техническое оснащение, 

уровень предметной и технологической специализации, 

организация труда, 

уровень производительности труда, 

степень кооперированных связей и т.д. 

Не стоит недооценивать влияние внутренних факторов на деятельность предприятия, которые связаны с ошибками и упущениями руководства и персонала. 

Так, по оценкам зарубежных экспертов, 90% различных неудач малых фирм связано с неопытностью руководства, его неумением адаптироваться к изменяющимся условиям, консерватизмом мышления, что ведет к неэффективному управлению предприятием, к принятию ошибочных решений, потере позиций на рынке.

К субъективным факторам можно отнести также и фактор отношения к риску. Люди различаются по своей готовности пойти на риск, и по отношению к риску людей можно разделить нa три группы: предпочтение риска, антипатия к риску и нейтралитет к риску. Оценка риска и выбор решения во мног зависят от человека, его принимающегo. 

Так, одним руководителям нравится рисковать, другие рисковать не хотят, а иные к риску безразличны. От поведения конкретных людей зависит и выбор рисковой стратегии в деятельности предприятия. 

Руководитель, который предпочитает стабильный доход, в предпринимательской деятельности выбирает стратегию, не расположенную к риску. При таком антирисковом поведении обычно имеет место невысокий доход (прибыль) предприятия. 

Руководитель, нейтрально относящийся к риску, ориентируется на ожидаемый доход, невзирая на возможные убытки. 

Расположенные к риску руководители, готовы рисковать в надежде получить большую прибыль, т.е. готовы бороться за минимизацию потерь с целью максимизации результата. 

Несомненно, учесть все рисковые факторы невозможно, но вполне реально выделить главные из них, а также определить, какой эффект обусловливает то или иное рисковое событие и велика ли вероятность его наступления. 

количественная оценка риска и вероятность риска

Количественная оценка рисков. Риск, которому подвергается предприятие, - это вероятная угроза разорения или несения таких финансовых потерь, которые могут остановить все дело. 

Поскольку вероятность неудачи присутствует всегда, встает вопрос о методах снижения риска. Для ответа на этот вопрос необходимо количественно определить риск, что позволит сравнить величину риска различных вариантов решения и выбрать из них тот, который больше всего отвечает выбранной предприятием стратегии риска. 

При количественной оценке риска используются различные методы. В настоящее время наиболее распространенными являются: 

статистический метод; 

анализ целесообразности затрат; 

метод экспертных оценок; 

аналитические методы; 

метод аналогий; 

анализ финансовой устойчивости предприятия и оценка его платежеспособности. 

Статистический метод заключается в изучении статистики потерь и прибылей, имевших место на данном или аналогичном предприятии, с целью определения вероятности coбытия, установления величины риска. 
Вероятность означает возможность получения определенного результата. 

Степень риска измеряется двумя показателями: средним ожидаемым значением и колеблемостью (изменчивостью) возможного результата. 
Среднее ожидаемое значение связано с неопределенностью ситуации, оно выражается в виде средневзвешенной величины всех возможных результатов Е(х), где вероятность каждого результата (А) используется в качестве частоты или веса соответствующего значения (х). В общем виде это можно записать так: 

Е(х)=А1Х1 +А2Х2+···+АnXn. 

Пример: при вложении денежных средств в мероприятие А из 150 случаев прибыль в сумме 20,0 тыс. руб. была получена в 75 случаях (вероятность - 75: 150 = 0,5), прибыль 25,0 тыс. руб. - в 60 случаях (вероятность - 60 : 150 = 0,4) и прибыль 30,0 тыс. руб. - в 15 случаях (вероятность - 15 : 150 = 0,1). 

Среднее ожидаемое значение прибыли составит: 

20,0 х 0,5 + 25,0 х 0,4 + 30.0 х 0,1 = 23. 

Осуществление мероприятия Б из 150 случаев давало прибыль 19,0 тыс. руб. в 60 случаях (вероятность - 60 : 150 = = 0,4), прибыль 24,0 тыс. руб. - в 45 случаях (вероятность 45 : 150 = 0,3), 31,0 тыс. руб. - в 45 случаях (вероятность 45: 150=0,3). 

При проведении мероприятия Б средняя ожидаемая прибыль составит: 
19,0 х 0,4+24,0 х 0,3+1,0 х 0,3=24,1. 

Сравнивая величины ожидаемой прибыли при вложении денежных средств в мероприятия А к Б, можно сделать вывод, что вепичина получаемой прибыли при мероприятии А колеблется от 20,0 до 30,0 тыс. руб., средняя величина составляет 23 тыс. руб.; в мероприятии Б величина получаемой прибыли колеблется от 19,0 до 31,0 тыс. руб. и средняя величина равна 24,1 тыс. руб.

Средняя величина представляет собой обобщенную количественную характеристику и не позволяет принять решение в пользу какого-либо варианта вложения капитала. 

Для окончательного решения необходимо измерить колеблемость (размах или изменчивость) показателей, т.е. определить меру колеблемости возможного результата. 

Колеблемость возможного результата представляет собой степень отклонения ожидаемого значения от средней величины. Для ее определения обычно вычисляют дисперсию или среднеквадратическое отклонение: 





Коэффициент вариации - это отношение среднего квадратичного отклонения к средней арифметической. 

Он показывает степень отклонения полученных значений. 



Коэффициент вариации позволяет сравнивать колеблемость признаков, имеющих разные единицы измерения. 

Чем выше коэффициент вариации, тем сильнее колеблемость признака. 

Установлена следующая оценка коэффициентов вариации:

до 10% - слабая колеблемость; 

10-25% - умеренная колеблемость;

свыше 25% - высокая колеблемость. 

В нашем примере среднее квадратическое отклонение составляет: 

в мероприятии А - 6,68; 

в мероприятии Б - 4,95. 

Коэффициент вариации: 

для мероприятия А: V А = 29%; 

для мероприятия Б: VБ = 20%. 

Коэффициент вариации при вложении денежных средств в мероприятие А больше, чем при мероприятии Б. Следовательно, мероприятие Б сопряжено с меньшим риском, а значит, предпочтительнее.
Дисперсионный метод успешно применяется и при наличии более чем двух альтернативных признаков. 



количественный анализ риска

В тех случаях, когда информация ограничена, для количественного анализа риска используются аналитические методы, или стандартные функции распределения вероятностей, например нормальное распределение, или распределение Гаусса, показательное (экспоненциальное) распределение вероятностей, которое довольно широко используется в расчетах надежности, а также распределение Пуассона, которое часто испопьзуют в теории массового обслуживания. 

Вероятностная оценка риска математически достаточно разработана, но опираться только на математические расчеты в предпринимательской деятельности не всегда бывает достаточным, так как точность расчетов во многом зависит от исходной информации. 

Метод экспертных оценок основан на обобщении мнения специалистов-экспертов о вероятностях риска. Интуитивные характеристики, основанные на знаниях и опыте эксперта, дают в ряде случаев достаточно точные оценки. Экспертные методы позволяют быстро и без больших временных и трудовых затрат получить информацию, необходимую для выработки управленческого решения. 

Метод экспертных оценок применяется в случаях, когда: 

1) длина исходных динамических рядов недостаточна для оценивания с использованием экономико-статистических методов; 

2) связь между исследуемыми явлениями носит качественный характер и не может быть выражена с помощыо традиционных количественных измерителей; 

З) входная информация неполная и невозможно предсказать влияние всех факторов; 

4) возникли экстремальные ситуации, когда требуется принятие быстрых решений. Суть экспертных методов заключается в организованном сборе суждений и предположений экспертов с последующей обработкой полученных ответов и формированием результатов. 

Выделяют следующие стадии экспертного опроса: 

1) формулировка цели экспертного опроса; 

2) подбор основного состава рабочей группы; 

3) разработка и утверждение технического задания на проведение экспертного опроса; 

4) разработка подробного сценария проведения сбора и анализа экспертных мнений (оценок), включая как конкретный вид экспертной информации (слова, условные градации, числа, ранжирование, разбиения или иные виды объектов нечисловой природы), так и конкретные методы анализа этой информации; 

5) подбор экспертов в соответствии с их компетентностью; 

6) формирование экспертной комиссии; 

7) проведение сбора экспертной информации; 

8) анализ экспертной информации; 

9) интерпретация полученных результатов и подготовка заключения; 

10) принятие решения - выбор альтернативы.

Существует масса методов получения экспертных оценок. В одних с каждым экспертом работают отдельно, он даже не знает, кто еще является экспертом, а потому высказывает свое мнение независимо от авторитетов. 

В других - экспертов собирают вместе, при этом эксперты обсуждают проблему друг с другом, учатся друг у друга, и неверные мнения отбрасываются. В одних методах число экспертов фиксировано, в других - число экспертов растет в процессе проведения экспертизы. 
Среди наиболее распространенных методов получения экспертных оценок можно выделить: 

1) метод "Дельфы" 

2) метод "снежного кома";

З) метод "дерева целей"; 

4) метод "комиссий круглого стола"; 

5) метод эвристического прогнозирования; 

6) матричный метод.

метод Дельфы

Рассмотрим пример количественной оценки экспертами возможного приращения платежеспособного спроса на пищевую продукцию (по методу Дельфы). 

К участию в эксперименте привлечено 8 человек, после оценки уровня компетентности - 5 человек. 

На первом этапе ответы на вопросы даются в произвольной форме (числовые характеристики, словесные описания). 

На второй стадии называются конкретные значения возможного приращения платежеспособного спроса с аргументацией данных значений. Далее проводится статистическая обработка результатов экспертизы. Для этого находят медиану и квартили. 

Медиана - серединное или центральное значение признака, делит числовой ряд пополам. 

Квартиль - значения переменной, делящей ряд распределения на четыре равные части. 

Считается, что медиана характеризует обобщенное мнение группы экспертов, а значения нижнего и верхнего квартилей ограничивают доверительную зону прогноза. 

Предположим, что в данном примере экспертиза дала следующие результаты, представленные в таблице З. 

 

 

Таблица 3

Результаты экспертизы по определению возможного приращения платежеспособногo спроса на пищевую продукцию 

№ п/п

Коэффициент компетентности

Величина приращения платежеспособного спроса, %

1.

0,5

4

2.

0,6

5

3.

0,6

6

4.

0,5

8

5.

0,5

9

6.

0,7

10

7.

0,6

11


Результаты доводятся до сведения экспертов. Экспертам, чьи прогнозы не попали в доверительный интервал, предлагается аргументировать свою точку зрения или пересмотреть ее и присоединиться к мнению большинства. 
Последующие этапы корректировки данных позволят усилить согласованность результатов. 

метод оценки платежеспособности и финансовой устойчивости предприятия

Метод оценки платежеспособности и финансовой устойчивости предприятия позволяет предусмотреть вероятность банкротства. В первую очередь анализу подвергаются сведения, содержащиеся в документах годовой бухгалтерской отчетности. 

Основными критериями неплатежеспособности, характеризующими структуру баланса, являются:

коэффициент тeкущей ликвидности, 

коэффициент обеспеченности собственными средствами и 

коэффициент восстановления (утраты) платежеспособности. 

На основании указанной системы показателей можно оценить вероятность наступления неплатежеспособности предприятия. 

Различные методы финансового анализа позволяют выяснить слабые места в экономике предприятия, охарактеризовать его ликвидность, финансовую устойчивость, рентабельность, отдачу активов и рыночную активность. 

Однако обычно вывод о вероятности банкротства можно сделать только на основе сопоставления показателей данного предприятия и аналогичных предприятий, обанкротившихся или избежавших банкротства. 

Найти соответствующую информацию довольно трудно, поэтому для расчетов вероятностей банкротства широко используют многофакторные модели (основанные на анализе коэффициентов), которые позволяют определить, находится ли компания в "рискованном" положении (т.е. существует ли опасность разорения или поглощения ее другой компанией и есть ли настоятельная необходимость перестройки или улучшения ее работы). 

Одна из таких моделей прогнозирования банкротства на основе минимального количества коэффициентов, объединеннных в определенную систему (Z-модель), была разработана независимо друг от друга американским профессором Эдвардом Альтманом и английским профессором Ричардом Таффлером. 

Z-модель была разработана на основе статистического анализа большого количества финансовых коэффициентов как "благополучных", так и обанкротившихся компаний. 

Статистический анализ использовался для определения минималыюго числа коэффициентов, с помощью которых можно отличить стабильную компанию от потенциального банкрота, расчета степени влияния каждого коэффициента на построение модели и прогнозирование банкротства. 

В 1968 г. профессор Альтман проанализировал 22 бухгалтерские и небухгалтерские "переменные" и выбрал пять ключевых коэффициентов для определения стабильного или критического состояния фирм. Эти пять показатепей были затем использованы для определения значения Z. 

Компании, у которых величина Z превышала определенный уровень, могли быть отнесены к категории финансово благополучных, а компании, у которых значение Z не достигало этого уровня, могли быть определены как потенциальные банкроты. Альтман выделил также "серую зону" между "процветанием" и "банкротством". 

Для компаний, находящихся в этой зоне, нельзя уверенно прогнозировать то или иное развитие событий. В разработанной им модели в качестве переменных (факторов) используются показатели 

рентабельности активов, 

динамики прибыли, 

кумулятивной прибыльности, 

совокупных активов, 

коэффициенты покрытия процентов по кредитам, 

ликвидности, 

автономии. 

Эта модель позволяет прогнозировать банкротство на пятилетний период с точностью до 70%.

В общем виде Z-модель выглядит следующим образом: 

Z = C1R1 + C2R2 + ... + CmRm, 

где R1, R2 ... Rm - отобранные ключевые коэффициенты, число которых достигает n; 

C1, С2,… Сm - показатели, характеризующие значимость R1, R2,… Rm, 

Высокое значение Z говорит о стабильном состоянии, низкое - о потенциальном банкротстве. 

На сегодня эффективность Z-модели для прогноза вероятного банкротства компании все еще нуждается в подтверждении. Проблемы Z-модели вытекают из того, что ее коэффициенты рассчитываются по данным официальной отчетности компании. 

Однако компании, которые попадают в затруднительное положение, могут "улучшать" свои отчеты о прибылях и убытках. В таком случае адекватная оценка финансовых трудностей компании представляется невозможной. 

По этой причине Джон Аргенти разработал альтернативный подход к прогнозированию банкротства, основанный на учете субъективных суждений (А-модель). Аргенти считал, что причиной банкротства компании является 

плохое руководство,

неэффективная система учета и 

неспособность компании приспосабпиваться к новым условиям рынка. 

Компания оценивается начислением баллов до максимально допустимого значения по каждому ключевому недостатку и является А-системой. Если сумма превышает определенный уровень (25 баллов), это говорит о высоком уровне вероятности банкротства. Pacчет А-модели представлен в таблице 4. 

 

Таблица 4

Расчет А-модели

Оцениваемые показатели

Баллы

А.Недостатки



Автократия в высшем руководстве

8

Председатель правления и исполнительный директор - одно и то же лицо

4

Пассивный совет директоров

2

Несбалансированный совет директоров

2

Некомпетентный финансовый директор

2

Неквалифицированное руководство

1

Слабый бюджетный контроль

3

Отсутствие отчетности по движению денежных средств

3

Отсутствие системы сокращения издержек

5

Медленная реакция на изменение рыночных условий

15

ВСЕГО

43

Проходной балл

10

Б.Ошибки



Высокий уровень коэффициента зависимости

15

Овертрейдинг

15

Крупные проекты

15

ВСЕГО

45

Проходной балл

15

В.Симптомы



Финансовые признаки спада

4

"Творческий подход" в бухучете

4

Нефинансовые признаки спада

3

Окончательные признаки

1

ВСЕГО

12

Проходной балл

0

Максимально возможное количество баллов

100

Общий проходной балл (А+Б+В)

25







метод целесообразности затрат 

критический объем производства и производственный леверидж

Метод целесообразности затрат. Этот метод позволяет определить критический объем производства или продаж, т.е. нижний предельный размер выпуска продукции, при котором прибыль равна нулю. 

Производство продукции в объемах меньше критического приносит только убытки. Критический объем производства необходимо оценивать при освоении новой продукции и при сокращении ее выпуска, вызванного падением спроса, сокращением поставок материалов и комплектующих изделий, заменой продукции на новую, ужесточением экологических требований и другими причинами. 

Для проведения соответствующих расчетов все затраты на производство и реализацию продукции подразделяют на переменные и постоянные. 

Под переменными понимают издержки, общая величина которых находится в непосредственной зависимости от объемов производства и реализации, а также от их структуры при производстве и реализации нескольких видов продукции. Это затраты на сырье и материалы, топливо, энергию, транспортные услуги, большую часть трудовых ресурсов и т.д. 

К постоянным издержкам производства относят затраты, величина которых не меняется с изменением объемов производства. 
Они должны быть оплачены, даже если предприятие не производит продукцию (отчисления на амортизацию, аренда зданий и оборудования, страховые взносы, оплата высшего управленческого персонала и т.д.). 

Критический объем производства (Vкp) можно представить в следующем виде: 

Vкр = 3пост/ (Ц - 3пер), 

где Ц - цена издения (единицы продукции), руб.;

3пост - постоянные затраты, руб.; 

3пер - переменные затраты, руб. 

Некоторые зарубежные авторы называют критический объем производства порогом рентабельности и используют этот показатель дпя оценки финансовой устойчивости предприятия. 

Чем больше разность между фактическим объемом производства и критическим, тем выше финансовая устойчивость. 

Любое изменение объема производства (продаж) оказывает существенное влияние на прибыль. Данная зависимость называется эффектом производственного (или операционного) левериджа. 

Производственный леверидж показывает степень влияния постоянных затрат на прибыль (убытки) при изменениях объема производства. 

Чем больше удельный вес постоянных затрат в общей сумме издержек при некотором объеме производства, тем выше производственный леверидж, следовательно, тем выше предпринимательский риск. 

Работать с высоким производственным левериджем могут только те предприятия, которые в состоянии обеспечить большие объемы производства и сбыта; имеют устойчивый спрос на свою продукцию. 

Метод аналогий обычно используется при анализе рисков нового проекта. 
Проект рассматривастся как "живой" организм, имеющий определенные стадии развития. 

Жизненный цикл проекта состоит из 

этапа разработки, 

этапа выведения на рынок, 

этап роста, 

этапа зрелости и

этапа упадка. 

Изучая жизненный цикл проекта, можно получить информацию о каждом этапе проекта, выделить причины нежелательных последствий, оценить степень риска. Однако на практике бывает довольно трудно собрать соответствующую информацию. 

Нельзя забывать, что последствия неверных оценок рисков или отсутствия возможности противопоставить действенные меры могут быть самыми неприятными.