Особенности идентификации и экспресс-оценки рисков инвестиционных проектов в современных условиях

УДК 338.984

Л. М. Чеченова, Н. В. Волыхина, Ю. В. Егоров

ОСОБЕННОСТИ ИДЕНТИФИКАЦИИ И ЭКСПРЕСС-ОЦЕНКИ РИСКОВ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ

Дата поступления: 04.10.2018 Решение о публикации: 22.01.2019

Аннотация

Цель: При оценке рисков инвестиционного проекта необходимо учитывать уникальность каждого проекта, что требует поиска совершенно новых решений, применения и сочетания различных инструментов и методов оценки для эффективной реализации проекта. Методы: Разработка и апробация алгоритма экспресс-оценки рисков инвестиционного проекта с использованием интегрального риск-фактора. Для этого сначала рассматриваются становление теории риска и основные этапы ее развития, современное понятие риска и классификация рисков в контексте инвестиционных проектов, современные методы оценки рисков инвестиционных проектов и их проблемы. Далее вводится понятие интегрального риск-фактора и производится экспресс-оценка рисков локального инвестиционного проекта с использованием интегрального риск-фактора. Применяются классические методы выявления и оценки проектных рисков (экспертных оценок, имитационного моделирования Монте-Карло), сравнительный метод, анализ, синтез. Результаты: Сформулированы основные характеристики, присущие современному пониманию понятия «риск». Предложены новое понятие «интегральный риск-фактор» и методика его расчета. Разработаны альтернативные сценарии реализации инвестиционного проекта с учетом интегрального риск-фактора. Сформирован алгоритм экспресс-оценки сложного риска инвестиционного проекта по созданию мульти-брендового дилерского автоцентра с использованием интегрального риск-фактора и метода имитационного моделирования Монте-Карло. Практическая значимость: Разработанный алгоритм экспресс-оценки сложного риска инвестиционных проектов может быть применен для идентификации и оценки/экспресс-оценки сложных рисков инвестиционных проектов менеджерами-практиками в процессе управления реальными проектами, а также послужить базой для разработки новых, более совершенных методов оценки проектных рисков.

Ключевые слова: Риск, инвестиционный проект, экспертные оценки, имитационное моделирование, альтернативные сценарии, риск-фактор.

Liana M. Chechenova, Cand. Econ. Sci., associate professor, liana1981-149@mail.ru; *Nata-lya V. Volykhina, senior lecturer, natalyabatalova@yandex.ru; Yuriy V. Egorov, Cand. Econ. Sci., associate professor, orion56@mail.ru (Emperor Alexander I Petersburg State Transport University) THE SPECIFICITIES OF RISK IDENTIFICATION AND EXPRESS ESTIMATION OF INVESTMENT PROJECTS IN MODERN CONDITIONS doi: 10.20295/2223-9987-2019-1-69-86

Summary

Objective: When assessing the risks of an investment project, it is necessary to take into account the uniqueness of each project, which requires the search for completely new solutions, the application and combination of various tools and assessment methods for the effective implementation of the project. The objective is to develop and test an algorithm for express risk assessment of an investment project using an integral risk factor. In order to achieve this the following issues are considered: the development of the risk theory and the main stages of its development, the modern concept of risk and risk classification in the context of investment projects, modern methods for assessing the risks of investment projects and their problems. Next, the concept of an integral risk factor is introduced and an express assessment of risks of a local investment project is carried out using an integral risk factor. Methods: The classical methods of identifying and assessing project risks (the method of expert estimates, the Monte-Carlo simulation method), the comparative method, analysis, and synthesis are used in the study. Results: The basic characteristics of the concept of "risk" inherent in the modern understanding were formulated. A new concept of the integral risk factor and the method of its calculation were proposed. Alternative scenarios for the implementation of the investment project using the integral risk factor were developed. An algorithm for complex risk express assessment of an investment project on a multi-brand dealer auto center construction was developed by means of an integral risk factor and Monte-Carlo simulation method. Practical importance: The developed algorithm can be used by managers to identify and evaluate or carry out an express assessment of complex risks of investment projects in the process of operating real projects, as well as to provide background for developing new and more advanced methods of project risks assessment.

Keywords: Risk, investment project, expert estimates, simulation, alternative scenarios, risk factor.

Введение

Идентификация и оценка рисков инвестиционных проектов не являются чем-то новым в теории и практике экономики. Некоторые историки полагают, что самая первая концепция оценки и управления рисками возникла из игр с кубиком и костями тысячи лет назад. Кроме того, люди играли в различные игры, позже превратившиеся в современные шахматы и шашки, уже более двух тысяч лет назад, задолго до появления современной экономики и экономической науки. Оценка и идентификация рисков инвестиционных проектов, как мы ее представляем сегодня, - результат поздней стадии этого длинного эволюционного пути, пришедшейся на Х1Х-начало XXI вв.

Казалось бы, что можно изучать в сфере, прошедшей столь долгий путь исторического развития? Однако, по нашему мнению, поле для исследований здесь найдется в силу того, что развитие общества (и более узко - экономики) не стоит на месте, постоянно развиваясь и предлагая человечеству новые форматы деятельности.

Отталкиваясь от вышесказанного, проанализируем особенности идентификации и оценки рисков инвестиционных проектов в современных условиях.

Становление теории риска и основные этапы ее развития

Теория риска прошла в своем развитии более чем тысячелетний путь и неразрывно связана с эволюцией экономической теории, а с XX в. - с формированием теории и практики менеджмента. Подробно эволюция теории риска с анализом работ основных ее представителей с истоков вплоть до второй половины XX в. исследована П. Бернстайном [1], рассмотрим ниже становление теории риска и основные этапы ее развития с опорой на данную работу.

Ранний этап развития теории приходится на К—КУП вв., характеризующийся зарождением основных понятий. Также на этом этапе делается попытка определения величины риска с применением методов теории вероятности с учетом существующих факторов, но не принимаются во внимание факторы, которые возможно наступят в будущем. К первым упоминаниям понятия риска можно отнести формирование понятия вероятности/возможности подвергнуться опасности при заключении сделок и прочих юридических действиях от латинского слова «ПБюиш» в рамках канонического права в Западной Европе в IX-XП вв. В XIII в. данное понятие начинает соотноситься с азартными играми, в частности с попыткой предвидеть результат броска игральных костей. В XVI в. Дж. Кардано в своем трактате «Книга о случайных играх» (1564 г.) выдвинул предположения в части исследования статистических принципов теории вероятности. Наконец, в XVII-начале XVIII в. Р. Кантильон вводит в экономическую теорию понятие «предпринимательский риск».

На более позднем этапе (XVШ-начало XX вв.) происходит дальнейшее появление основных понятий теории риска параллельно развитию экономической теории. В первой половине XVIII в. Д. Бернулли предлагает определение «полезности риска», которое лежит в основе формирования современной теории портфельных инвестиций; суть его предложения - при выборе решения основное внимание уделять не вероятности его наступления, а его последствиям. В 1784 г. А. Смит рассматривает предпринимательский риск не только как экономическое, но и как психофизическое явление. Он пришел к выводу о том, что профессии с повышенной степенью риска гарантируют в среднем более высокую оплату, нежели профессии с относительно низкой степенью риска; данный вывод позднее лег в основу современного учения теории риска - о взаимосвязи уровней доходности и риска. В середине XIX в. Дж. С. Милль в труде «Принципы политической экономии» формирует классическую теорию, объединяющую понятия риска и предпринимательской прибыли, а Й. фон Тюнен одним из первых рассматривает сущность инновационных рисков, возникающих в процессе предпринимательской деятельности. Во второй половине XIX в. К. Маркс отмечает, что желание предпринимателя рисковать находится в прямой за-

висимости от величины ожидаемой прибыли. В начале XX в. Дж. М. Кларк берет за основу риск как единственный источник предпринимательской прибыли.

На современном этапе (XX-XXI вв.) риск рассматривается как составная часть любой предпринимательской деятельности, реализуемой в условиях неопределенности с учетом воздействия искусственных и естественных факторов, а также с возможностью его количественного измерения с помощью применения математического аппарата теории вероятности. В начале XX в. И. Шумпетер уделяет основное внимание предпринимателю, который осуществляет инновационную деятельность в условиях риска и, как следствие, является основным рычагом развития экономической системы. В 20-х годах XX в. А. Маршалл и А. Пигу разрабатывают основы «неоклассической» теории предпринимательского риска: организация работает в условиях неопределенности и риска; следовательно, прибыль относится к переменным величинам, поэтому минимальная, но гарантированная ее величина выгоднее, чем большая, но вероятная. В это же время Ф. Найт разделяет понятия «страхуемый риск» и «нестрахуемая неопределенность», которая служит основной причиной стремительных перемен экономической системы, а также отмечает, что риск - это измеримая неопределенность, одним из основных источников которой является совершенствование процессов производства и организации. В 1936 г. Дж. М. Кейнс предлагает классификацию предпринимательских рисков и выделяет риск предпринимателя (заемщика) от непредвиденных обстоятельств и потери ожидаемой выгоды, риск кредитора от потери ссуды и риск инфляции от потери реальной стоимости денег. В середине XX в. Г. Марковиц разрабатывает классическую методику формирования инвестиционного портфеля, которая предполагает, что диверсификация путем грамотного распределения затрат позволяет минимизировать существующие инвестиционные риски. Дальнейшее развитие теории риска во второй половине XX в. связано с такими учеными как Т. Бач-каи, Д. Мессена, Д. Мико (1979 г.), А. П. Альгина (1989 г.), Н. Д. Ильенковой (1999 г.) и др.

В начале XXI в. среди российских ученых данное направление нашло отражение в исследованиях П. Л. Виленского, В. Н. Лившица, С. А. Смоляка [2], И. Т. Балабанова [3], И. А. Бланка [4], А. А. Лобанова [5, 6], Т. В. Никитиной [7], В. В. Репина [8], Э. Б. Севернюка [9], среди зарубежных - Р. Брейли, Дж. Бэйли, Г. Александера, С. Хьюса, К. Рэдхэда, У. Шарпа, А., М. Нг [10], Д. Хиллсона [11] и др., в которых освещены вопросы по управлению рисками, оценке, влиянию рисков на стоимость инвестиционных проектов. При этом приоритетными направлениями анализа рисков реализации инвестиционного проекта являются: определение вероятности наступления риска, качественная идентификация рисков, расчет размера вероятных потерь, учет рисков, разработка противодействия рискам.

Современное понятие риска и классификация рисков в контексте инвестиционных проектов

В настоящее время представление о сущности риска и его особенностях при реализации инвестиционного проекта трактуется по-разному, соответственно выделяют отдельные понятия «риск» и «риски инвестиционных проектов». Современные подходы отечественных экономистов к определению понятия «риск» представлены в табл. 1.

ТАБЛИЦА 1. Современные подходы отечественных экономистов к определению понятия «риск»

Автор(-ы) определения Определение понятия «риск»

И. Т. Балабанов [3] Возможная опасность потерь, вытекающая из специфики тех или иных явлений природы и видов деятельности человеческого общества

С. Н. Воробьев, К. В. Балдин [12] Баланс возможных доходов и убытков, баланс подверженности и неподверженности опасностям потерь

М. Г. Лапуста, Л. Г. Шаршукова [13] Риск составляет объективно неизбежный элемент принятия любого хозяйственного решения в силу того, что неопределенность - неизбежная характеристика условий хозяйствования

Н. Н. Хохлов [14] Событие или группа родственных случайных событий, наносящих ущерб объекту, обладающему данным риском

Э. А. Уткин, Д. А. Фролов [15] Уровень финансовой потери, выражающийся в возможности не достичь поставленной цели, в неопределенности прогнозируемого результата, в субъективности оценки прогнозируемого результата

В. Н. Вяткин, В. А. Гамза, Ф. В. Маевский [16] Риск - это неопределенность в отношении возможных потерь на пути к цели

В совокупности они достаточно полно отражают основную суть современного понимания понятия «риск», а на основании проведенного исследования многочисленных определений риска нами выявлены основные моменты, которые являются характерными для рисковой ситуации, такие как: 1) случайный характер события, определяющий, какой из возможных исходов реализуется на практике (наличие неопределенности); 2) наличие альтернативных решений; 3) вероятности исходов и ожидаемые результаты известны или их можно определить; 4) вероятность получения дополнительной прибыли; 5) вероятность возникновения убытков.

В инвестиционной деятельности фактор риска имеет существенное значение. Определение понятия «риск инвестиционного проекта» также

неоднозначно, в настоящее время в литературных источниках существуют следующие варианты этого термина.

Риск инвестиционного проекта - это:

• комплекс возможных обстоятельств, которые могут стать причиной снижения эффективности (доходности) проекта или его полной неосуществимости;

• возможность возникновения в ходе реализации проекта таких условий, которые приведут к негативным последствиям для всех или отдельных участников проекта;

• появление неопределенности в результатах будущей реализации инвестиционных идей, т. е. вероятность неполучения запланированного уровня дохода либо другого положительного в экономическом плане эффекта;

• негативные последствия от осуществления инвестиционной деятельности участниками проекта.

Существует большое количество классификаций рисков в целом и рисков инвестиционных проектов в частности. Риски классифицируют по различным критериям. К примеру, к классификационным критериям рисков инвестиционных проектов В. Бартосова относит критерии: по функциональной группе, по степени интеграции инвестиционного проекта в деятельность инвестора, по элементам эффективности инвестиционного проекта [17]. Классификации рисков разработаны В. С. Балабановым [18], П. Л. Виленским, В. Н. Лившицем, С. А. Смоляком [2], Ф. М. Шелопаевым [19] и др. При этом выбор классификационных критериев производится, как правило, исходя из целей исследования.

Важное значение имеет классификация рисков, предложенная И. А. Бланком по критерию комплексности исследования. По данному критерию им были выделены 2 группы финансовых рисков [4]:

• простой - финансовый риск, не расчленяемый на отдельные его подвиды, который обусловлен лишь одним фактором его возникновения, например инфляционный риск;

• сложный - финансовый риск, который состоит из комплекса рассматриваемых его подвидов. Он обусловлен множеством факторов, связанных друг с другом. К данному виду риска можно отнести риск инвестиционного проекта.

В процессе оценки рисков классическими методами идентификация и оценка простых рисков, как правило, не вызывают сложностей. Для достоверной идентификации и оценки (в особенности для экспресс-оценки) сложных рисков применимы далеко не все классические методы, что приводит к необходимости совершенствовать существующие и разрабатывать новые методы и алгоритмы оценки рисков инвестиционных проектов.

Современные методы оценки рисков инвестиционных проектов и их проблемы

Рассмотрим используемые в настоящее время методы оценки рисков инвестиционных проектов. Основные из них широко известны и упоминаются в большинстве работ последних лет, посвященных оценке рисков инвестиционных проектов (см., например, [19-25]).

Данные методы часто делят на качественные и количественные.

К основным качественным методам оценки рисков инвестиционных проектов, как правило, относят [20, 22]:

• метод аналогий, предполагающий анализ всей имеющейся информации по похожим, не менее рискованным проектам с целью выявления потенциального риска для текущего проекта;

• анализ уместности (целесообразности) ориентирован на выявление потенциальных зон риска, поэтому затраты проекта дифференцированно оцениваются и анализируются, определяется целесообразный уровень, учитываются мероприятия по их снижению;

• метод экспертных оценок, при котором осуществляется проведение экспертами интуитивно-логического анализа проблемы с количественной оценкой суждений и формальной обработкой результатов. Получаемое обобщенное мнение экспертов принимается как решение проблемы. Экспертная оценка риска напрямую зависит от квалификации экспертов, что определяет качество прогноза и управленческого решения.

По мнению большинства авторов, наиболее подходящим методом для идентификации и качественной оценки рисков является метод экспертных оценок. Он также наиболее распространен, что следует из анализа публикаций последних лет. Часто именно этот качественный метод комбинируется с количественными методами в процессе оценки рисков.

К основным количественным методам оценки рисков инвестиционных проектов большинство авторов относят:

• анализ чувствительности, предполагающий последовательно-единичное изменение по отношению к своему базисному уровню всех проверяемых на риск переменных, который приводит к получению нового значения используемого критерия эффективности;

• анализ альтернативных сценариев, при котором посредством одновременного внесения изменений в ряд технико-экономических параметров формируются альтернативные базовому сценарии развития проекта;

• имитационное моделирование, осуществляемое с применением компьютерных программ, которые позволяют описывать прогнозные модели и рассчитывать большое число случайных сценариев; при этом определяется вероятность реализации неэффективного проекта.

Помимо рассмотренных основных (классических) методов оценки рисков инвестиционных проектов существуют нетрадиционные качественные и количественные методы анализа проектных рисков. К ним относятся концепция риска как ресурса, планирование эксперимента, нечеткие множества [24], опционный подход [25], матрица оценки рисков и J-коэффициент [26], когнитивное моделирование [27], вербальный анализ [28] и др.

Таким образом, в настоящее время существует обширная разработанная методологическая база оценки рисков инвестиционных проектов. Однако, по нашему мнению, недостатками ряда комплексных методов оценки рисков инвестиционных проектов являются большие трудозатраты на их практическую реализацию из-за сложности данных методов и анализируемых проектных рисков. Это влечет за собой сложность использования таких методов и для экспресс-оценки рисков.

Так, сложность практической реализации имитационных методов (прежде всего метода Монте-Карло) отмечают Р. Г. Быкова [29], Е. С. Болдырев [30], И. А. Сокол [22], а также И. Дж. Янекова [31], Д. Ли, П. Чанг, К. Янг, З. Сунь, Ю. Инь, Ф. Джин [32], С. Бурья [33], Ф. Джованович [34], М. Мерко-ва [35]. При этом такая сложность для метода Монте-Карло - это фактически единственный серьезный недостаток. Другой пример - использование для оценки рисков подхода, основанного на нечетких множествах. Как отмечает М. В. Грачева, «математический аппарат, применяемый в нечеткой логике, служит эффективным инструментом для выражения неточных и субъективных оценок, но он достаточно сложен, требует объемного описания» [25, с. 7].

Еще одна причина сложности реализации комплексных методов оценки рисков - условия, в которых часто реализуются эти риски, в том числе и в современной экономике России. М. В. Грачева называет такие условия нестационарными, характерными для нестационарных (кризисных или посткризисных) экономик с резкими и плохо предсказуемыми изменениями многих макроэкономических показателей. Риски в условиях нестационарности имеют сложную структуру со значительными несистематическими рисками, плохо прогнозируются; в экономике присутствуют высокие и переменные риски всех видов [25].

По нашему мнению, большие трудозатраты на практическую реализацию ряда существующих комплексных методов оценки рисков - проблема, которая становится еще более серьезной в существующих условиях повышения скорости принимаемых экономических решений, усиления конкуренции, повышения важности экспресс-анализа. Значительные трудозатраты при оценке рисков проектов (т. е. на оценку и/или сравнительно медленный процесс оценки) вызывают замедление процесса принятия правильных инвестиционных решений, что приводит к понижению конкурентоспособности рыночных контрагентов, росту затрат, соответственно к снижению экономической эффективности.

Решение обозначенной проблемы, на наш взгляд, очевидно и состоит в совершенствовании классических методов оценки рисков через изменение формы исходных данных для анализа с помощью выше предложенного алгоритма экспресс-оценки рисков локального инвестиционного проекта.

Экспресс-оценка рисков локального инвестиционного проекта с использованием интегрального риск-фактора

Проиллюстрируем возможный вариант практической реализации обозначенной проблемы конкретным примером экспресс-оценки рисков инвестиционного проекта по созданию мультибрендового дилерского автоцентра АО «Евросиб-Авто УК».

Для идентификации и качественной оценки рисков данного инвестиционного проекта был применен метод экспертных оценок. Специалистам и руководителям автомобильной отрасли Санкт-Петербурга было предложено ответить на вопросы анкеты. Эксперты в ходе анкетирования проранжиро-вали вероятность наступления возможных рисков проекта, используя ранги с 1 (наименее значимого) до 10 (наиболее значимого). После обработки анкет для каждого показателя были рассчитаны итоговые суммы рангов (с учетом мнений всех экспертов) по формуле

N

Я. = Е Гц,

У=1

где Я. - итоговые суммы рангов (с учетом мнений всех экспертов) по г-му показателю; г.. - ранговые оценкиу-х экспертов по г-му показателю; N - количество экспертов.

Для перехода от ранговых оценок г1, г2, ..., гп к весовым коэффициентам могут применяться различные формулы, мы использовали формулу Фиш-борна. В табл. 2 приведены обработанные результаты экспертного опроса и полученные коэффициенты весомости.

Согласованность мнений экспертов может быть оценена с помощью коэффициента конкордации. Для рассматриваемого инвестиционного проекта коэффициент конкордации равен 0,71, что говорит о высокой степени согласованности мнений экспертов.

Таким образом, рисками, которые получили самый высокий балл (наибольшая значимость) при оценке являются (табл. 2): снижение объема продаж новых автомобилей и изменение курса валюты.

На следующем (количественном) этапе экспресс-анализа рисков рассматриваемого инвестиционного проекта была применена модель возможных результатов на основе метода Монте-Карло. К прогнозируемым показателям,

Риск R. г Место, r. г Коэффициент весомости, а. ' г

Снижение объема продаж новых автомобилей 38 7,6 0,19

Увеличение срока окупаемости проекта 14 2,8 0,07

Увеличение стоимости проекта 29 6,0 0,15

Изменение курса валюты 34 7,4 0,19

Недофинансирование инвестиционного проекта 16 3,2 0,08

Недостижение заданных критериев проекта 19 3,8 0,10

Невыполнение обязательств контрагентов 17 3,4 0,09

Ограничение объема поставок автомобилей 26 5,2 0,13

используемым в расчете, относятся наиболее значимые риски, выявленные ранее с помощью качественного метода экспертных оценок.

Если объемы реализации автомобилей прогнозировать как случайные величины, не зависящие от стратегии компании, то их вероятностное изменение нужно включать в имитационную модель. Также в модели следует учитывать курс валюты, так как он не контролируется компанией (в данном случае доллар США).

На начальном этапе расчета была сформирована матрица, отображающая годовой прогноз продаж автомобилей дилерского центра на 6 лет вперед в разрезе марок автомобилей (табл. 3).

ТАБЛИЦА 3. Прогноз объема продаж новых автомобилей по годам

Марка автомобиля 2019 г. 2020 г. 2021 г. 2022 г. 2023 г. 2024 г. 2025 г.

Opel 342 514 497 547 547 547 547

Ch 1113 1671 1617 1778 1778 1778 1778

Saab 17 30 33 36 36 36 36

Cad 10 15 17 18 18 18 18

Dw 300 489 490 517 620 744 744

Итого 1782 2719 2654 2896 2999 3123 3123

Каждый элемент матрицы табл. 3 является вектором-столбцом (содержащим от 1 до 5 строк), элементами которого служат прогнозы объемов продаж отдельных моделей автомобилей продаваемых марок согласно бизнес-плану проекта (итого 91 риск-фактор). Прямая оценка методом Монте-Карло влияния каждого элемента всех векторов матрицы табл. 3 на NPV проекта потребовала бы построения распределения по каждому риск-фактору (91 распределение) для расчета 91 варианта распределения NPV (итого 182 рас-

пределения). Каждое распределение может содержать до нескольких тысяч результатов реализации случайной величины. Добавим сюда сложность экономической интерпретации такого объема результатов оценки, и несложно представить себе объем требуемых трудозатрат даже с применением существующей компьютерной техники.

Поэтому для уменьшения трудозатрат прямая оценка риска «снижение объема продаж новых автомобилей» методом Монте-Карло была заменена оценкой данного риска методом Монте-Карло с использованием приведенного риск-фактора. Для этого прежде всего ввели понятие «интегральный риск-фактор» - это риск-фактор, полученный на основе рисков, входящих в состав сложного риска, путем приведения последних к максимальному по значению риск-фактора сложного риска с последующим суммированием приведенных величин. Коэффициенты приведения определяются экспертным путем с учетом взаимовлияния риск-факторов сложного риска.

В табл. 3 максимальный риск-фактор сложного риска - объем продаж модели Chevrolet Niva в 2024 г. (1735 ед.). Остальные риск-факторы были приведены к максимальному с помощью коэффициента 1,0, который применен для упрощения расчетов в иллюстративном примере. Суммирование указанных величин дало первоначальное значение приведенного риск-фактора (совокупный прогноз приведенных автомобилей на 6 лет вперед, за период 2018-2024 гг.) - 19 296 ед. Это позволило перейти от оценки влияния случайной матрицы (размерности 91 строка на 7 столбцов - табл. 3) на NPV к оценке влияния единственного случайного числового показателя (приведенного риск-фактора) на NPV, что чрезвычайно упростило расчеты.

Для инвестиционного проекта экспертным путем была оценена вероятность оптимистичного, пессимистичного и реалистичного сценариев объема продаж новых автомобилей, сценарии представлены в табл. 4.

ТАБЛИЦА 4. Оценка объема продаж за 6 лет по трем сценариям

Сценарий объема продаж новых автомобилей Объем продаж новых автомобилей, прив. ед. Вероятность реализации сценария, %

Пе ссимистичный 11 578 20

Реалистичный 19 296 70

Оптимистичный 15 437 10

Используя полученные данные, с помощью метода Монте-Карло было построено распределение приведенного риск-фактора. Далее случайные величины приведенного риск-фактора были пересчитаны в соответствующие им значения случайной матрицы с помощью коэффициентов приведения и структуры случайного риска, рассчитанной на основе табл. 3 (прогноз объемов продаж по продаваемым моделям автомобилей). На основе этих данных

случайной матрицы с помощью бизнес-плана инвестиционного проекта было построено распределение NPV проекта (рисунок).

10 т 9

а Н

7

р 6 -

е

=" 4 -

3 2 1 О

120,00

10000

30,00

60,00

40.00

20.00

0,00

' Интегральный процгят

¡"Частота

-1027 -27 973 1973

625 134,2 256,6 697,4

ЫРУ

2974 133,2

Еще

Плотность распределения NPV инвестиционного проекта, рассчитанная на основе распределения приведенного риск-фактора сложного риска «снижение объема продаж

новых автомобилей»

Как следует из рисунка, в 10 % случаев NPV принимает отрицательное значение из-за колебаний объема продаж, в 36,6 % - реализуется на уровне ниже среднего.

Влияние простого риска «изменение курса валюты» на NPV проекта было оценено со следующим результатом: в 56,67 % случаев изменение курса доллара США дает NPV меньше среднего; однако лишь в 3 % случаев колебание курса доллара США приведет к отрицательному значению NPV проекта.

Таким образом, можно сделать вывод о том, что среди наиболее значимых рисков основную угрозу несут риски снижения объема продаж и изменения курса валюты. При этом использование приведенного риск-фактора для оценки сложного риска инвестиционного проекта позволило во много раз понизить трудоемкость оценки наиболее значимых рисков.

На основе проведенного анализа литературных источников и приведенного примера оценки рисков инвестиционного проекта АО «Евросиб-Авто УК» можно предложить следующий алгоритм идентификации и экспресс-оценки рисков для реализации локального инвестиционного проекта:

шаг 1: идентификация и качественная оценка простых и сложных рисков инвестиционного проекта методом экспертных оценок, выбор наиболее значимых рисков проекта;

шаг 2: формирование приведенных риск-факторов для выбранных сложных рисков проекта с целью упрощения процесса количественной оценки сложных рисков. Методика формирования (синтез) интегральных риск-факторов из простых рисков разрабатывается экспертами/менеджерами проекта и зависит от специфики конкретных инвестиционных проектов и их рисков;

шаг 3: количественная оценка простых рисков и интегральных риск-факторов проекта методом Монте-Карло. После построения распределений интегральных риск-факторов - обратная декомпозиция интегральных риск-факторов до первоначальных простых рисков и расчет на основе последних распределений показателей эффективности проекта (чистый дисконтированный доход, срок окупаемости проекта и т. д.);

шаг 4: построение графиков распределения простых рисков, интегральных риск-факторов, показателей эффективности проекта; оценка влияния рисков на изменение показателей эффективности проекта, прочие экономические выводы по расчетам.

Заключение

При оценке рисков инвестиционного проекта необходимо учитывать уникальность каждого проекта, что требует поиска совершенно новых решений, различного применения и сочетания различных инструментов и методов оценки для эффективной реализации проекта. Разработан алгоритм экспресс-оценки сложного риска инвестиционного проекта по созданию мультибрендового дилерского автоцентра, который предполагает построение альтернативных сценариев реализации инвестиционного проекта с использованием интегрального риск-фактора. Предложенное решение проблемы может применяться для идентификации и оценки/экспресс-оценки сложных рисков инвестиционных проектов в условиях современной экономики, а также служить базой для разработки новых, более совершенных методов оценки проектных рисков.

Библиографический список

1. Бернстайн П. Против богов : Укрощение риска / П. Бернстайн ; пер. с англ. А. Марантиди. - М. : ЗАО «Олимп-Бизнес», 2006. - 396 с.

2. Виленский П. Л. Оценка эффективности инвестиционных проектов. Теория и практика. - 5-е изд., перераб. и доп. / П. Л. Виленский, В. Н. Лившиц, С. А. Смоляк. - М. : Поли Принт Сервис, 2015. - 1300 с.

3. Балабанов И. Т. Риск-менеджмент / И. Т. Балабанов. - М. : Финансы и статистика, 1996. - 188 с.

4. Бланк И. А. Основы финансового менеджмента : в 2 т. / И. А. Бланк. - Киев : Ника-Центр ; Эльга, 1999. - 512 с. - (Библиотека финансового менеджера).

5. Лобанов А. А. Энциклопедия финансового риск-менеджмента / А. А. Лобанов, А. В. Чугунов. - М. : Альпина Бизнес Букс, 2009. - 877 с.

6. Энциклопедия финансового риск-менеджмента / под ред. А. А. Лобанова, А. В. Чу-гунова. - М. : Альпина Бизнес Букс, 2005. - 785 с.

7. Никитина Т. В. Страхование коммерческих и финансовых рисков / Т. В. Никитина. - СПб. : Питер, 2008. - 240 с.

8. Репин В. В. Бизнес-процессы. Моделирование, внедрение, управление / В. В. Репин. - М. : Манн, Иванов и Фербер, 2013. - 512 с.

9. Севернюк Э. Б. Риск-менеджмент в новой системе координат / Э. Б. Севернюк // Проблемы анализа рисков. - 2014. - Т. 11, № 2. - С. 88-90.

10. Ng M. Loose more risk allocation in the private provision of public infrastructure / M. Ng // Intern. Journal of Project Management. - 2007. - N 25 (1). - P. 66-76.

11. Hillson D. Assessing risk probability : alternative approaches / D. Hillson, D. Hulett // Part of PMI Global Congress Proceeding. - 2010. - P. 1-7.

12. Воробьев С. Н. Управление рисками / С. Н. Воробьев, К. В. Балдин. - М. : ЮНИ-ТИ-ДАНА, 2012. - 511 с.

13. Лапуста М. Г. Риски в предпринимательской деятельности / М. Г. Лапуста, Л. Г. Шаршукова. - М. : ИНФРА-М, 1998. - 224 с.

14. Хохлов Н. В. Управление риском / Н. В. Хохлов. - М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2001. -

239 с.

15. Уткин Э. А. Управление рисками предприятия / Э. А. Уткин, Д. А. Фролов. - М. : ТЕИС, 2003. - 247 с.

16. Вяткин В. Н. Риск-менеджмент. - 2-е изд., пер. и доп. / В. Н. Вяткин, В. А. Гамза, Ф. В. Маевский. - М. : Юрайт, 2017. - 365 с.

17. Bartosová V. Taking risk into account in the evaluation of economic efficiency of investment projects : traditional methods / V. Bartosová, P. Majercák, D. Hrasková // Procedia Economics and Finance. - 2015. - Vol. 24. - P. 68-75.

18. Балабанов В. С. Оценки рисков инвестиционных проектов промышленных предприятий / В. С. Балабанов, Е. В. Дмитриева // МИР (Модернизация, Инновации, Развитие). Проблемы и решения. - 2013. - № 14. - С. 26-29.

19. Шелопаев Ф. М. Инвестиционные риски и методы их определения / Ф. М. Ше-лопаев // Изв. Тульск. гос. ун-та. Экономические и юридические науки. - 2011. - № 2-1. -С.115-122.

20. Junkes M. B. The importance of risk assessment in the context of investment project management / M. B. Junkes, A. P. Tereso, P. S.L. P. Afonso // Procedia Computer Science. -2015. - Vol. 64. - P. 902-910.

21. Iacob V.-S. Risk management and evaluation and qualitative method within the projects / V.-S. Iacob // Ecoforum. - 2014. - N 3-1 (4). - P. 60-67.

22. Сокол И. А. Управление рисками в процессе реализации инвестиционно-строительных проектов / И. А. Сокол // Вестн. университета. - 2017. - № 11. - С. 141-145.

23. Korombel A. Qualitative risk analysis as a stage of risk management in investment projects : Advantages and disadvantages of selected methods-theoretical approach / A. Korombel, P. Tworek // AD ALTA : Journal of Interdisciplinary Research. - 2011. - N 1 (2). - P. 51-54.

24. Doskocil R. An evaluation of total project risk based on fuzzy logic // Verslas : Teorija ir praktika / Business : Theory and practice. - 2016. - N 17 (1). - Р. 23-31.

25. Грачева М. В. Учет проектных рисков в нестационарных условиях / М. В. Грачева // Финансовая аналитика : проблемы и решения. - 2015. - № 32. - С. 2-14.

26. Аллардван Р. Особенности отбора инвестиционных проектов с использованием матрицы оценки рисков / Р. Аллардван, О. В. Трофимов, Д. С. Новикова, Н. И. Наконечный // Вестн. Нижегород. ун-та им. Н. И. Лобачевского. Сер. Социальные науки. - 2016. -№ 1 (41). - С. 62-70.

27. Ковалев П. П. Особенности оценки рисков инвестиционных проектов / П. П. Ковалев // Экономика : вчера, сегодня, завтра. - 2017. - Т. 7, № 5А. - C. 251-260.

28. Shevchenko G. Risk assessment improvement in the investment project management : verbal analysis methods / G. Shevchenko, L. Ustinovichius, K. Loniewski // Project Planning in Modern Organization : Studia Ekonomiczne. - 2013. - N 137. - P. 83-103.

29. Быкова Р. Г. Специфика управления рисками в проектной деятельности / Р. Г. Быкова // Вестн. Омск. ун-та. Сер. Экономика. - 2013. - № 4. - С. 113-118.

30. Болдырев Е. С. Учет рисков при оценке инвестиционных проектов в нефтегазовой отрасли / Е. С. Болдырев, И. В. Буренина, И. М. Захарова // Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ». - 2016. - Т. 8, № 1. - URL : http://naukovedenie.ru/PDF/48EVN116.pdf (дата обращения : 25.09.2018).

31. Janekova Ing. J. Monte-Carlo simulation - risk analysis tool of investment projects / Ing. J. Janekova // Transfer inovacii. - 2015. - P. 32.

32. Li D. Two dimensional Monte-Carlo simulation method of risk assessment for strategic asset investment decision making / D. Li, P. Chang, X. Yang, Z. Sun, F. Jin, Y. Yin // Society of Petroleum Engineers. SPE Annual Technical Conference and Exhibition, 28-30 September, 2015. - Houston, Texas, USA. - 2015. - P. 125-138.

33. Burja C. The risk analysis for investments projects decision / C. Burja, V. Burja // Annales Universitatis Apulensis. Series Oeconomica. - 2016. - N 11 (1). - P. 98-105.

34. Jovanovic F. Risk management impact assessment on the success of strategic investment projects : benchmarking among different sector companies / F. Jovanovic, N. Milijic, M. Dimitrova, I. Mihajlovic // Acta Polytechnica Hungarica. - 2016. - N 13 (5). -P. 221-241.

35. Merkova M. Application of risk analysis in business investment decision-making / M. Merkova, J. Drabek, D. Jelacic // DRVNA INDUSTRIJA. - 2013. - N 64 (4). - P. 313-322.

References

1. Bernstain P. Ukroshchenie riska [Against gods: Risk mitigation]. Tr. from eng. A. Marantede. Moscow, Olimp-Biznes Publ., 2006, 396 p.

2. Vilenskiy P. L., Livshits V. N. & Smolyak S.A. Otsenka effektivnosty investitsionnykh proektov. Teoriya i praktika [Efficiency estimation of capital investment projects. Theory and

practice]. 5th ed., rev. and updated. Moscow, Poly Print Service Publ., 2015, 1300 p.

3. Balabanov I. T. Risk-menedzhment [Risk management]. Moscow, Finances and statistics Publ., 1996, 188 p.

4. Blank I.A. Osnovy finansovogo menedzhmenta [Financial management: foundations]. In 2 vol. Kiev, Nika-Tsentr Publ., Elga Publ., 1999, 512 p.

5. Lobanov A. A. & Chugunov A. V. Entsiklopediya finansovogo risk-menedzhmenta [Financial risk-management encyclopedia]. Moscow, Alpina Business Books Publ., 2009, 877 p.

6. Entsiklopediya finansovogo risk-menedzhmenta [Financial risk-management encyclopedia]. Eds by A. A. Lobanov, A. V. Chugunov. Moscow, Alpina Business Books Publ., 2005, 785 p.

7. Nikitina T. V. Strakhovaniye kommercheskikh i finansovykh riskov [Business and financial risks insurance]. Saint Petersburg, Peter Publ., 2008, 240 p.

8. Repin V. V. Business-protsessy. Modelirovaniye, vnedreniye, upravleniye [Business processes. Simulation, implementation, management]. Moscow, Mann, Ivanov i Ferber Publ., 2013, 512 p.

9. Severnyuk E. B. Risk-menedzhment v novoy sisteme koordinat [Risk management in the new coordinate system]. Problemy analiza riskov [Risk analysis issues], 2014, vol. 11, no. 2, pp. 88-90.

10. Ng M. Loose more risk allocation in the private provision of public infrastructure. International Journal of project management, 2007, N 25 (1), pp. 66-76.

11. Hillson D. & Hulett D. Assessing risk probability: Alternative approaches. Part of PMI Global Congress Proceeding, 2010, pp. 1-7.

12. Baldin K. V. & Vorobiyev S. N. Upravleniye riskamy [Risk control]. Moscow, YNITI-DANA Publ., 2012, 511 p.

13. Lapusta M. G. & Sharshukova L. G. Risky vpredprinimatelskoy deyatelnosty [Risks in business activity]. Moscow, INFRA-M Publ., 1998, 224 p.

14. Khokhlov N. V. Upravleniye riskom [Risk management]. Moscow, UNITI-DANA Publ., 2001, 239 p.

15. Utkin E.A. & Frolov D.A. Upravleniye riskamy predpriyatiya [Enterprise risk management]. Moscow, TEIS Publ., 2003, 247 p.

16. Vyatkin V. N., Gamza V.A. & Mayevskiy F. V. Risk-menedzhment [Risk management]. 2nd ed., rev. and updated. Moscow, Urait Publ., 2017, 365 p.

17. Bartosová V., Majercák P. & Hrasková D. Taking risk into account in the evaluation of economic efficiency of investment projects: Traditional method. Procedia Economics and Finance, 2015, vol. 24, pp. 68-75.

18. Balabanov V. S. & Dmitriyeva E. V. Otsenky riskov investitsionnykh proektov promyshlennykh predpriyatiy [Industrial enterprises: risk assessment of capital investment projects]. Modernizatsiya, Innovatsii, Razvitiyeproblemy i resheniya [Modernization, Innovations, Development problems and solutions], 2013, no. 14, pp. 26-29.

19. Shelopayev F. M. Investitsionniye risky i metody ikh opredeleniya [Investment risks and estimation methods]. Izvestiya Tulskogo gosudarstvennogo universiteta. Ekonomicheskiye i

yuridicheskiye nauky [Proceedings of Tula State University. Economic and juridical sciences], 2011, no. 2-1, pp. 115-122.

20. Junkes M. B., Tereso A. P. & Afonso P. S. L. P. The importance of risk assessment in the context of investment project management. Procedia Computer Science, 2015, vol. 64, pp.902-910.

21. Iacob V.-S. Risk management and evaluation and qualitative method within the projects. Ecoforum, 2014, N 3-1 (4), pp. 60-67.

22. Sokol I.A. Upravlenie riskami v prothesse realizatchii investitcionno-stroitelnich proektov [Risk management in the implementation of investment and construction projects]. University Bulletin, 2017, no. 11, pp. 141-145.

23. Korombel A. & Tworek P. Qualitative risk analysis as a stage of risk management in investment projects: Advantages and disadvantages of selected methods-theoretical approach. AD ALTA. Journal of Interdisciplinary Research, 2011, no. 1 (2), pp. 51-54.

24. Doskocil R. An evaluation of total project risk based on fuzzy logic. Verslas: Teo-rija irpraktika [Business: Theory and practice], 2016, no. 17 (1), pp. 23-31.

25. Gracheva M. V. Uchet proektnykh riskov v nestatsionarnykh usloviyakh [Project risks recognition in unsteady conditions]. Finansovaya analitika: Problemy i resheniya [Financial analytics: Problems and solutions], 2015, no. 32, pp. 2-14.

26. Allardvan R., Trofimov O. V., Novikova D. S. & Nakonechniy N. I. Osobennosty otbo-ra investitsionnykh proektov s ispolzovaniyem matritsy otsenky riskov [The specificities of capital investment projects selection based on risk-assessment matrix]. VestnikNizhegorodskogo uni-versiteta im. N.I. Lobachevskogo. Seriya "Sotsialniye nauky" [Proceedings of N.I. Lobachevsky Nizhniy Novgorod University. Series Social sciences], 2016, no. 1

27. Kovalev P. P. Osobennosty otsenky riskov investitsionnykh proektov [Capital investment projects: the specificities of risk assessment]. Ekonomika: Vchera, segodnya, zavtra [Economics: Yesterday, today, tomorrow], 2017, vol. 7, no. 5A, pp. 251-260.

28. Shevchenko G., Ustinovichius L. & Loniewski K. Risk assessment improvement in the investment project management: verbal analysis methods. Project Planning in Modern Organization: Studia Ekonomiczne, 2013, no. 137, pp. 83-103.

29. Bykova R. G. Spetsifika upravleniya riskamy v proektnoy deyatelnosty [Specificities of risk management in project activity]. Vestnik Omskogo universiteta. Seriya "Ekonomika" [Proceedings of Omsk University. Series Economics], 2013, no. 4, pp. 113-118.

30. Boldyrev E. S., Burenina I. V. & Zakharova I. M. Uchet riskov pry otsenke investitsionnykh proektov v neftegazovoy otrasly [Risk recognition when evaluating capital investment projects in oil and gas extraction industry]. Internet-zhurnal "NAUKOVEDENIYE" [Online journal "Science of Science"], 2016, vol. 8, no. 1. URL: http://naukovedenie.ru/PDF/48EVN116. pdf

31. Janekova Ing. J. Monte-Carlo simulation - risk analysis tool of investment projects. Transfer inovâcii, 2015, p. 32.

32. Li D., Chang P., Yang X., Sun Z., Jin F. & Yin Y. Two dimensional Monte-Carlo simulation method of risk assessment for strategic asset investment decision making. Society of Petroleum Engineers. SPE Annual Technical Conference and Exhibition, 28-30 September, 2015. Houston, Texas, USA, 2015, pp. 125-138.

33. Burja C. & Burja V. The risk analysis for investments projects decision. Annales Universitatis Apulensis. Series Oeconomica, 2016, no. 11 (1), pp. 98-105.

34. Jovanovic F. Risk management impact assessment on the success of strategic investment projects: benchmarking among different sector companies. Acta Polytechnica Hungarica, 2016, no. 13 (5), pp. 221-241.

35. Merková M., Drábek J. & Jelacic D. Application of risk analysis in business investment decision-making. DRVNAINDUSTRIJA, 2013, no. 64 (4), pp. 313-322.

ЧЕЧЕНОВА Лиана Мухамедовна - канд. экон. наук, доцент, liana1981-149@mail.ru; *ВОЛЫХИНА Наталья Владимировна - старший преподаватель, natalyabatalova@yandex.ru; ЕГОРОВ Юрий Владимирович - канд. экон. наук, доцент, orion56@mail.ru (Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I).