Анализ финансовых рисков при реализации инвестиционных проектов в России

УДК 338.1+336

АНАЛИЗ ФИНАНСОВЫХ РИСКОВ ПРИ РЕАЛИЗАЦИИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ В РОССИИ

Т.Т.З. Выонг

Финансовый риск является одним из множества видов рисков при выполнении инвестиционных проектов. В статье показано, какие главные компоненты финансовых рисков встречаются в практике и какие формулы рекомендованы автором для их комплексной оценки. Автор обобщает результаты собственного исследования о финансовых рисках при реализации инвестиционных проектов в России и анализирует эти данные с помощью программы SPSS.

Ключевые слова: индекс риска, анализ надежности, факторный анализ, компонента, комплектная оценка.

В данном исследовании рассмотрим, что представляют собой главные компоненты финансовых рисков и какие формулы выражают степень их воздействия на инвестиционный проект.

Данные о финансовых рисках инвестиционных проектов в России опираются на полученные автором результаты анкетирования о вероятности наступления негативных событий и величине потерь при реализации инвестиционных проектов. Эти анкеты построены на основе шести групп финансовых рисков и включают двадцать шесть переменных, которые оцениваются по специальной шкале.

Шкала измерения вероятности наступления риска разбита на пять интервалов от одного до пяти баллов, в зависимости вероятности наступления негативного события от 0 до 1. Шкала измерения величины потерь тоже разбита на пять интервалов от одного до пяти баллов, в зависимости от размера потери, измеряемого в процентах от плановой прибыли проекта, которая оценивается по шкале от 0 до 100 %.

Уровень риска и его степень воздействия на инвестиционный проект оценивается индексом риска, который получается умножением вероятности возникновения риска на величину возможных потерь при его наступлении [!]. Таким образом, диапазон изменения индекса риска составляет от 1 до 25 баллов.

С декабря 2015 года по июнь 2016 года получены пятьдесят две анкеты, заполненные менеджерами, реализующими инвестиционные проекты в России [2]. Результаты их обработки и показаны в табл.1.

Анализ надежности позволяет изучить свойства шкал измерений и пунктов (items) [3-с.330]. Этот анализ как пунктов теста и применяется для отбора наиболее измерительной переменной в каждой группы финансовых рисков при реализации инвестиционных проектов. Для оценки надежности шкала измерений необходимо определить коэффициент Альфа Кронбаха с помощью пакета SPSS [Statistical package for the Social Sciences].

Таблица 1

Ранжирование финансовых рисков инвестиционных проектов

Ран- Обо- Ин-

жиро- значе- Переменные финансовых рисков декс риска

вание ние

1 Р16 Снижение курса рубля, удорожание иностранной валюты 15.67

2 Р23 Повышение инфляции 12.23

3 Р1 Рост цен на используемые материалы 11.94

4 Р7 Несвоевременная оплата инвестором (заказчиком) выполненных работ 11.54

5 Р4 Рост цен на используемое оборудование 11.31

6 Р10 Ухудшение финансового состояния инвесторов или подрядчиков 10.25

7 Р15 Невозможность продления кредитов в иностранных банках 9.71

8 Ры Санкции из-за просрочки погашения основной кредитной сум- 9.58

14 мы и процентов по кредиту

9 Р8 Неполная оплата инвестором (заказчиком) выполненных работ 9.4

10 Р3 Рост тарифов на электроэнергию 8.83

11 Р5 Рост транспортных расходов 8.71

12 Р13 Процентный риск в результате повышения процентной ставки 8.37

13 Р6 Повышение затрат труда и материалов на единицу работ (услуг) 8.21

14 Р26 Увеличение цен на нефть и газ 8.15

15 Р17 Валютный риск в результате повышение объемов импортных поставок 7.73

16 Р19 Повышение налогов и тарифов на материалы и услуги, используемые в процессе осуществления проекта 7.27

17 Р9 Нарушение или изменение условий кредитного договора со стороны банка 6.73

Невысокое возмещение убытков и уплата процентов за пользо-

18 Р12 вание чужими денежными средствами в случае просрочки оплаты выполненных работ 6.6

Увеличение ставки импортного налога на материалы и обору-

19 Р20 дования, используемые в процессе осуществления инвестиционного проекта 6.42

20 Р2 Рост ставок оплаты труда 6.25

21 Р24 Инфляционный риск в результате повышения объемов импорт- 5.81

ных поставок

22 Р11 Некомплектность документов для оплаты, предоставляемых подрядчиком инвестору (заказчику) 5.58

23 Р18 Валютный риск в результате изменения процентной ставки 5.54

24 Р21 Повышение ставки налога на прибыль 5.42

25 Р22 Повышение налога на добавленную стоимость 5.06

26 Р25 Рост государственных расходов 4.44

Критерий Альфа Кронбаха является наиболее распространенной формой коэффициента надежности внутренней согласованности характеристик, описывающих один объект, но не является показателем гомоген-

ности объекта. Критерий Альфа Кронбаха равен 0, когда истинная оценка не измеряется вовсе, и в наблюдаемой оценке содержится только компонента ошибки. Критерий Альфа Кронбаха равен 1.0, когда все пункты измеряют только истинную оценку и в наблюдаемой оценке отсутствует компонента ошибки. В соответствии с требованием анализа надежности, критерий Альфа Кронбаха должен находиться на уровне 0.7 и выше или на уровне 0.6 если, размер выборки невелик.

Показатель «корреляция пункта со шкалой, построенной по другим пунктам» является частью окна результатов, выводимых SPSS в столбце «Корреляция пункта с суммарным баллом» при выборе «пункт или переменная» после нажатия кнопки «статистики». Это пирсоновская корреляция оценок данного пункта с оценками по остальным пунктам шкалы. Низкая корреляция пункта с суммарным баллом означает, что пункт слабо коррелирует с общей шкалой и нужно рассмотреть возможность его удаления [3]. Если пункт был удален, анализ надежности следует запустить повторно. Шкала с приемлемым коэффициентом Альфа Кронбаха может все же иметь один или более пунктов с низкими корреляциями пункта с суммарным баллом. Корреляция пункта с суммарным баллом должна быть по крайней мере 0.3 или выше.

Пакет SPSS также рассчитывает «Альфа Кронбаха при удалении пункта» который является оцениваемым значением Альфа Кронбаха, если из модели удалить данный пункт. Можно отбросить пункты, где «Альфа Кронбаха при удалении пункта» оказывается выше общего Альфа Кронбаха, и запустить повторно анализ надежности.

Автор использует исходные данные полученных пятидесяти двух анкет для проверки надёжности оценки рисков инвестиционных проектов России. В начале обработки каждый инвестиционный проект характеризуется шестью видами финансовых рисков с двадцатью шестью переменными. Рассмотрим пример анализа надежности для первого вида риска, содержащего 6 пунктов (переменных):

Таблица 2

Анализ надежности первого вида финансового риска

Статистика пригодности

Альфа Кронбаха Количество пунктов

.819 6

Статистики соотношения пункта с суммарным баллом

Пункт Корреляция пункта с суммарным баллом Альфа Кронбаха при удалении пункта

P1 .603 .785

P2 .583 .794

P3 .680 .768

P4 .544 .803

P5 .432 .822

P6 .707 .764

Как видно из табл.2, значение коэффициента Альфа Кронбаха составило 0.819, это более, чем 0.6, т.е. соответствует критерию однородности. Коэффициент «Альфа Кронбаха при удалении пункта» для переменной Р5 равен 0.822, что больше первоначального значения Альфа Кронбаха (0.819). Поэтому переменная Р5 исключена из рассмотрения, после чего анализ надежности запущен повторно.

Таблица 3

Анализ надежности первого вида финансового риска

Статистика пригодности

Альфа Кронбаха Количество пунктов

.822 5

Статистики соотношения пункта с суммарным баллом

Пункт Корреляция пункта с суммарным баллом Альфа Кронбаха при удалении пункта

Pi .582 .796

P2 .606 .795

Рз .712 .756

Р4 .536 .818

Рб .688 .766

Pi .582 .796

Теперь коэффициент Альфа Кронбаха составил 0.822, что более 0.6 и описание первого вида риска содержит только пять переменных Рь Р2, Р3, Р4, Р6 из шести.

Выполнены аналогичные расчеты надежности по остальным видам финансовых рисков инвестиционных рисков России, количество переменных сокращено до двадцати пяти из двадцати шести вначале. Анализ надежности помогает избавиться от переменных, не удовлетворяющих требованию внутренней согласованности. В данном случае была удалена только одна переменная Р5 «рост транспортных расходов».

Дальнейшее сжатие информации было проделано методом главных компонент, который является одной из разновидностей факторного анализа. Факторный анализ (factor analysis) обычно используется, когда целью исследования является сокращение числа переменных и их обобщение (сведение информации во множестве измеряемых переменных к меньшему набору компонент) [4]. Комплексную оценку каждой компоненты (К) можно выразить линейными комбинациями наблюдаемых переменных финансовых рисков [5-с.632]:

K=1 a * \

где Kj - комплексная оценка j-ой компоненты финансовых рисков; aij - коэффициент вклада (коэффициент оценок компонент) i-ой переменной в j-ой компоненты финансовых рисков; Rij - оценка риска i-ой переменной финансовых рисков для j-ой компоненты.

На основе полученных результатов анализа надежности, инвестиционный проект в России включает в себя шесть видов финансовых рисков с двадцатью пятью переменными.

Таблица 4

Конечные результаты факторного анализа финансовых рисков

Матрица повернутых компонент

Пункт Компонента

1 2 3

P9 .854 .157 .125

.819 .111 .065

Pl2 .724 .285 .224

Pl4 .710 .085 .326

.686 .307 .331

P6 .263 .773 .155

P2 .054 .757 .203

Pз .181 .748 .361

P4 .333 .667 -.132

^ .008 .639 .274

Pl9 .457 .562 .013

Pl8 .424 .523 .372

P26 .190 .036 .854

P24 .297 .252 .720

P25 .157 .331 .708

Матрица коэффициентов оценок компонент

Пункт Компонента

1 2 3

^ -.144 .232 .058

P2 -.132 .288 -.013

Pз -.102 .238 .064

P4 .056 .260 -.247

P6 -.038 .270 -.078

P9 .318 -.090 -.089

Pl0 .320 -.094 -.112

Pl1 .189 -.032 .038

Pl2 .226 -.029 -.029

Pl4 .235 -.132 .068

Pl8 .036 .098 .069

Pl9 .102 .170 -.161

P24 -.031 -.058 .347

P25 -.102 .001 .350

P26 -.063 -.159 .482

Результаты расчетов методом главных компонент показывают, что исходные данные можно сократить до трех компонент, в которые входят 15 переменных. Значение критерия «Мера выборочной адекватности Кай-зера-Мейера-Олкина (КМО))» составило 0.848, это выше необходимого минимума 0.5. Эти три компоненты объясняют 65 % общей дисперсии в исходных данных переменных о финансовых рисках (в табл.5).

Факторный анализ помогает сократить число переменных финансовых рисков с двадцати пяти до пятнадцати.

Таблица 5

Полная объясненная дисперсия

Ком Начальные собствен- Суммы квадратов Суммы квадратов

ные значения нагрузок извлечения нагрузок вращения

по-нен та Итого % Дис- Кумулятив- Итого % Дис- Кумулятив- Итого % Дис- Кумулятив-

персии ный % персии ный % персии ный %

1 6.619 44.127 44.127 6.619 44.127 44.127 3.652 24.348 24.348

2 1.689 11.257 55.384 1.689 11.257 55.384 3.568 23.784 48.132

3 1.374 9.158 64.541 1.374 9.158 64.541 2.461 16.410 64.541

4 .940 6.264 70.805

5 .765 5.099 75.904

6 .698 4.653 80.557

7 .593 3.955 84.512

8 .421 2.805 87.317

9 .413 2.755 90.071

10 .324 2.158 92.229

11 .297 1.980 94.209

12 .282 1.882 96.091

13 .264 1.761 97.852

14 .166 1.110 98.962

15 .156 1.038 100.000

Затем необходимо проанализировать надежность по каждой компоненте. В табл.6 показан результат анализа надежности по первой компоненте, составленной из пяти переменных Р9, Рю, Р12, Р14, Рц.

Коэффициент Альфа Кронбаха составил 0.87, что более 0.6. Подобные анализы для второй и третьей компоненты тоже дали хорошие результаты, обе удовлетворяют условиям надежности. Поэтому полученные в результате факторного анализа три компоненты финансовых рисков с указанными структурами являются истинными и конечными результатами исследования финансовых рисков при реализации инвестиционных проектов в России.

Таблица 6

Анализ надежности первой компоненты

Статистика пригодности

Альфа Кронбаха Количество пунктов

.870 5

Статистики соотношения пункта с суммарным баллом

Пункт Корреляция пункта с суммарным баллом Альфа Кронбаха при удалении пункта

P9 .768 .827

.695 .844

.701 .846

Pl2 .699 .842

Pl4 .656 .857

Первая компонента финансовых рисков показывает кредитный риск и имеет следующую формулу:

К = 0.318*Я9 + 0.320*Я10 + 0.226*Я12 + 0.235*Я14 + 0.189*Яп ^

где R9 - оценка риска «Нарушение или изменение условий кредитного договора со стороны банка»; R10- оценка риска «Ухудшение финансового состояния инвесторов или подрядчиков, уменьшение финансирования»; R12-оценка риска «Невысокое возмещение убытков и уплата процентов за пользование чужими денежными средствами в случае просрочки оплаты выполненных работ»; R14- оценка риска «Санкции из-за просрочки погашения основной кредитной суммы и процентов по кредиту»; R11- оценка риска «Некомплектность документов для оплаты, предоставляемых подрядчиком инвестору (заказчику), плохое качество сметной документации».

Вторая компонента оценивает рыночный риск и представлена следующей формулой:

К2 =

'0.27 * Я6 + 0.288* Я2 + 0.238* Я3 + 0.26 * Я4

+ 0.232* Я + 0.17 * Я19 + 0.098* Я,

48

где - оценка риска «Повышение затрат труда и материалов на единицу работ (услуг)»; R2 - оценка риска «Рост ставок оплаты труда»; R3 - оценка риска «Рост тарифов на электроэнергию»; Я4 - оценка риска «Рост цен на используемое оборудование»; R1 - оценка риска «Рост цен на используемые материалы»; R19 - оценка риска «Повышение налогов и тарифов»; R18 - оценка риска «Валютный риск в результате изменения процентной ставки».

Третья компонента показывает инфляционный риск и представлена формулой:

K = 0.482* R26 + 0.347* R24 + 0.35* R25

где R26 - оценка риска «Увеличение цен на нефть и газ»; R24 - оценка риска «Инфляционный риск в результате повышения объемов импортных поставок»; R25 - оценка риска «Рост государственных расходов».

Полученные формулы позволяют комплексно оценить уровень риска каждой компоненты финансового риска и степень его воздействия на конкретные инвестиционные проекты в их конкретных условиях. Получение такой комплексной оценки необходимо для изучения финансовых рисков на удорожание стоимости инвестиционных проектов и управления финансовыми рисками при реализации инвестиционных проектов.

Список литературы

Трофимов В.В. Управление проектами- Учебное пособие. СПб: СПбГУ ИТМО, 2010. 200с.;

2. Выонг Т. Т. З., Ушакова Н.В. Классификация финансовых рисков при реализации инвестиционно-строительных проектов // Известия ТулГу. Экономические и юридические науки. Вып. 1: в 2 ч. Ч. I. Тула: изд-во ТулГу, 2016. с. 25-30;

3. SPSS Inc. 1989, 2011. Фирменное руководство пользователя по работе с модулем "Statistics Base" в IBM SPSS Statistics 20.0. (363 c. на русском);

4. Иванов О.В. Факторный анализ. Учебные курсы по математике и количественным методам для гуманитарных факультетов. МГУ. 2007;

5. Field, A. P. (2005) Discovering statistics using SPSS (2nd edition). London: Sage.

Выонг Тхи Тхуи Зыонг, аспирантка, vuongduong8820@gmail.com, Россия, Тула, Тульский государственный университет

FINANCIAL RISKS ANALYSIS IN THE IMPLEMETATION OF INVESTMENT PROJECTS

IN RUSSIA

T.T.D. Vuong

Financial risk is the one type of risks in the implementation of investment projects. This article shows what the main components of the financial risks are, and what formula is used to determine their overall assessment. The author summarizes the results of own research on financial risks in the implementation of investment projects in Russia and analyzes the data by using SPSS.

Keywords: risk index, reliability analysis, factor analysis, component, complex evaluation.

Vuong Thi Thuy Duong, aspirant of department, vuongduong8820@gmail.com, Russia, Tula, Tula State University