Анализ рисков инновационной деятельности предприятий

УДК: 330

ББК: 65.053

Тамер О.С.

АНАЛИЗ РИСКОВ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ

Tamer O.S.

RISK ANALYSIS OF INNOVATION ACTIVITIES OF ENTERPRISES

Ключевые слова: инновационная деятельность, инвестиционный проект, риск, неопределенность, моделирование инновационной деятельности, системный подход, анализ чувствительности проекта, нечетко-множественный подход, статистический метод, точка безубыточности, диапазон безопасности.

Keywords: innovative activity, investment project, risk, uncertainty, modeling of innovative activity, system approach, sensitivity analysis of the project, fuzzy-multiple approach, statistical method, break-even point, security range.

Аннотация , в статье рассматривается вопрос разработки комплексного подхода к анализу рисков инновационной деятельности предприятия, основанного на использовании математического инструментария для прогнозирования рисков инвестиционных проектов. Особенностью предлагаемого подхода является сочетание вероятностно-статистического и нечетко-множественного методов, способствующих повышению достоверных и качественных принимаемых управленческих решений. В основу комплексной оценки рисков инновационных проектов были положены: статистический метод оценки риска и учет рисков при анализе чувствительности проекта (расчет точки безубыточности и диапазона безопасности).

Abstract: the article deals with the development of an integrated approach to the analysis of risks of innovative activity of the enterprise, based on the use of mathematical tools to predict the risks of investment projects. The peculiarity of the proposed approach is the combination of probabilistic-statistical and fuzzy-multiple methods, contributing to the increase of reliable and quality management decisions. The basis of a comprehensive risk assessment of innovative projects were: statistical method of risk assessment and risk accounting in the analysis of the sensitivity of the project (calculation of break-even point and safety range).

В настоящее время от инвестиционной деятельности предприятия зависит его долгосрочная перспектива развития и повышения конкурентоспособности. Финансовый анализ производственных инвестиций зачастую сталкивается с проблемой, связанной с неопределенностью затрат, отдачей и измерением рисков, а также с их влиянием на результаты инвестиций. В связи с этим руководству предприятий приходится прибегать к различным методам и приемам, позволяющим снизить риски инвестиционных проектов.

Разрабатываемая на каждом предприятии система управления рисками является сложным механизмом и направлена на прогнозирование рисковых событий, исключение или снижение их отрицательных последствий. Как показывает анализ экономической литературы, данное направление не имеет каких-либо четких и точных (гарантированных и надежных) методик, позволяющих с наиболь-

шей степенью вероятности прогнозировать те или иные риски, зависящие как от внутренних, так и от внешних факторов функционирования предприятия.

В связи с этим наиболее актуальной является проблема, связанная с недостаточно сформированным уровнем моделирования инновационной деятельности компаний в условиях нестабильной и изменчивой внешней среды.

Целью исследования является разработка комплексного подхода к анализу рисков инновационной деятельности предприятия, основанного на использовании математического инструментария для прогнозирования рисков инвестиционных проектов.

Анализ литературы показал, что в экономической науке широко применяются различные методы теории принятия решений в условиях неопределенности и риска. В зарубежной и отечественной литературе приводит-

ся множество различных методик по оценке инновационной деятельности, рассматриваются особенности учета рисков в условиях неопределенности в различных отраслях промышленности, а также описываются попытки модернизировать или трансформировать имеющиеся подходы к оценке инвестиционных проектов.

Сфере оценки инвестиционных проектов в отечественной литературе посвящено множество статей, отражающих следующие вопросы:

- методологические основы оценки рисков инвестиционных проектов [5, 12,14, 15];

- использование математического аппарата для расчетов основных показателей инвестиционных проектов и принятия решения по их эффективности [8, 16];

- развитие теории и методологии управления рисками инвестиционных проектов в нефтегазовой отрасли [3,11, 13,17];

- мониторинг реализации инвестиционных проектов [6].

Современный зарубежный опыт в вопросе оценки рисков инвестиционных проектов, в основном, ориентируется на принятие решений в промышленности или производстве, учитывая риски при реализации инвестиционных проектов.

Авторы статьи [Mi, Z., Wei, Y., Tang, B., Cong, R., Yu, H., Cao, H.; 2017] в своих исследованиях рассматривает основные факторы, способствующие высокому уровню риска для иностранных инвесторов в горнодобывающую и нефтегазовую промышленность, а статья [Connor, R., Heffron, R.J., Khan, A.A., Perkins, E.; 2018] посвящена правовым стратегиям снижения риска для проектов энергетической инфраструктуры. В статье [Salling, K.B., Leleur, S.; 2017] приводится оценка транспортных проектов с точки зрения технико-экономического обоснования и прогнозирования эталонного сценария (RSF).

Отмечая несомненную ценность проведённых исследований в области управления инновационным развитием предприятий, следует признать, что в области моделирования инновационной деятельности компаний топливно-энергетического комплекса попреж-нему вопрос об универсальной методике оценки рисков инновационных проектов является открытым.

В исследовании применялись следующие методы, зарекомендовавшие себя как гарантированные и надежные методы в принятии решений [6]:

- анализ экономической литературы, связанной с рисками инвестиционных проектов, включая методики оценки рисков инвестиционных проектов на предприятии, а также бухгалтерской отчетности;

- наблюдение, беседа, экспертная оценка;

- моделирование и проектирование систем управления рисками, включающие анализ и синтез данных, абстрагирование, обобщение теоретических и исследовательских данных;

- практическое применение вероятностно-статистического и нечетко-множественного подходов.

Основной акцент в исследовании в оценке рисков инновационной деятельности предприятий делается на системный подход и анализ чувствительности проекта [5].

Важно отметить, что в теории принятия решений при управлении инновационным развитием предприятий наряду с вероятностно-статистическими методами все более широко используется нечетко-множественный подход. Основным преимуществом нечетко-множест-венного подхода при моделировании инновационной деятельности компаний является возможность повышения достоверных и качественных принимаемых управленческих решений.

При анализе системы управления рисками, рассмотренной в нашем исследовании, системный подход применяется как основной методологический инструмент, позволяющий рассмотреть методы, приемы и мероприятия, на основе которых прогнозируются рисковые события и принимаются меры, исключающие или снижающие отрицательные последствия наступления таких событий. Рассматриваемый комплексный подход к анализу рисков опирается на методы теории вероятностей и теории нечетких множеств1, преимущества которой представлены на рисунке 1.

1 Ястребов, А.И. Моделирование стоимости виртуального предприятия: дис. ... канд. экон. наук: 08.00.13 / Андрей Игоревич Ястребов. - СПб., 2008. -170 с.

принимать решения на основе всей совокупности оценок, при формировании всевозможны» состояний систем управления рисками

проводить оценку степени риска на основе множества интервальных значений

получать результат при низком качестве и сходной информации, которая характеризуется низкой чувствительностью (высокой устойчивостью) относительно изменения видов функций принадлежности исходных нечетких чисел

оценивать показатели в ситуациях, при которых отсутствует достаточная информационная база, основанная на малых статистических выборках

применять методы в инвестиционном анализе, как надежные инструментальные средства для решения численных задач данного направления

Рисунок 1 - Возможности нечетко-множественного подхода

В качестве комплексной оценки рисков инновационных проектов автором предлагаются следующие этапы выбора оптимального проекта:

1. Выбор менее рискованного инвестиционного проекта, обоснование рисковой премии на основе статистического метода оценки риска.

2. Учет рисков при анализе чувствительности проекта1 (расчет точки безубыточности и диапазона безопасности).

1. Выбор менее рискованного инвестиционного проекта, обоснование рисковой премии на основе статистического метода оценки риска

Определим критический объём оказания услуг ООО «ТПК Базис» при следующих исходных данных, отраженных в таблице 1.

Таблица 1 - Коэффициенты дисконтирования2

Поставщики оборудования и реагентов Наступления события Планируемые поступления по первому проекту Коэффициент дисконтирования 1=10% Коэффициент дисконтирования 1=20%

1 год 2 год 3 год 1 год 2 год 3 год 1 год 2 год 3 год

1 12 0,8 0,8 0,8 0,909 0,826 0,751 0,833 0,694 0,579

2 42 0,6 0,6 0,6 0,909 0,826 0,751 0,833 0,694 0,579

3 74 0,5 0,5 0,5 0,909 0,826 0,751 0,833 0,694 0,579

4 103 0,9 0,9 0,9 0,909 0,826 0,751 0,833 0,694 0,579

Поставщики оборудования и реагентов Наступления события Планируемые поступления по второму проекту Коэффициент дисконтирования 1 = 10% Коэффициент дисконтирования 1 = 20%

1 год 2 год 3 год 1 год 2 год 3 год 1 год 2 год 3 год

1 12 0,7 0,7 0,7 0,909 0,826 0,751 0,833 0,694 0,579

2 42 0,8 0,8 0,8 0,909 0,826 0,751 0,833 0,694 0,579

3 74 0,5 0,5 0,5 0,909 0,826 0,751 0,833 0,694 0,579

4 103 0,8 0,9 0,9 0,909 0,826 0,751 0,833 0,694 0,579

1 Бирюков, А.Н. Анализ чувствительности для критерия оценки инвестиционного проекта / А.Н. Бирюков, Г.Н. Раянова // Иннов: электронный научный журнал. - № 2 (31). - 2017.

2 Титов, А.Н. Имитационное стохастическое моделирование чистого дисконтированного дохода и риска инвестиционного проекта / А.Н. Титов, Р.Ф. Тазиева, Е.П. Фадеева // Вестник технологического университета. - Т. 20. - № 19. - 2017. - С. 88-92.

В таблице 2 рассчитывается внутрен- основе которой в таблице 3 представлены няя норма дохода для обоих проектов, на показатели риска.

Таблица 2 - Внутренняя норма дохода

Общая величина дисконтированных доходов 1 проект PV1 Общая величина дисконтированных доходов 1 проект PV2 1 проект внутренняя норма дохода, %

NPVl NPV2

1,988 1,6848 0,788 0,4848 36,1

1,492 1,2936 0,292 0,0936 24,72

1,2425 1,053 0,0425 -0,147 12,24

2,2365 1,8954 1,0365 0,6954 40,39

Общая величина дисконтированных доходов 2 проект PVl Общая величина дисконтированных доходов 2 проект PV2 2 проект № внутренняя норма дохода, %

NPVl NPV2

1,7395 1,4742 0,3395 0,0742 22,8

1,988 1,6848 0,588 0,2848 29,4

1,2425 1,053 -0,1575 -0,347 1,69

2,1456 1,8121 0,7456 0,4121 32,4

Таблица 3 - Расчет ожидаемой внутренней нормы дохода и показателей риска

1 проект внутренняя норма дохода, % 1 проект

^ х Bi ^ - P М А ср. № - Pср.)2 № - ^рУх Bi

36,1 1,805 7,74 59,91 3,0

24,72 4,45 -3,64 13,25 2,39

12,24 3,92 -16,12 259,9 83,17

40,39 18,18 12,03 144,7 65,12

Ожидаемая Pср.= I ^ х Bi 28,36 Итого: 148,29

IRR2 2 проект внутренняя норма дохода, % 2 проект

^ х Bi ^ - P М А ср. № - Pср.)2 № - ^р/х Bi

22,8 1,14 1,22 1,49 0,075

29,4 5,3 7,82 61,2 11,02

1,69 0,54 -19,89 395,6 126,6

32,4 14,6 10,82 117,1 52,7

Ожидаемая IRR2 Pср.= I ^ х Bi 21,58 Итого: 190,4

Результаты всех вычислений представлены в таблице 4.

Таблица 4 - Оценка риска вариантов инвестиций

Показатели риска Проект 1 Проект 2

Ожидаемая IRR 28, 36 21,58

Вариация 148,29 190,4

Стандартная девиация 12,2 13,8

Коэффициент вариации 0,43 0,64

На основе представленных данных (таблица 4) наибольшее значение коэффициента вариации у проекта 2, таким образом, если учитывать относительный риск, то более рискованным оказывается данный проект. При оценке абсолютного риска проект 2 также является менее привлекательным для инвесторов согласно значению

стандартной девиации. Чем больше вариация, тем в среднем больше отклонение, то есть выше неопределенность и риск.

2. Учет рисков при анализе чувствительности проекта (расчет точки безубыточности и диапазона безопасности) Как говорилось ранее, в практике инновационной деятельности на осуществление

инвестиционного проекта могут влиять риски, вероятность наступления которых предсказать невозможно (ситуация полной невозможности).

Для учета таких видов рисков применяется анализ чувствительности проекта. Данный анализ позволяет выявить зависимости изменения эффективности проекта при заданных изменениях исходных параметров проекта. Чем сильнее эта зависимость, тем выше риск реализации проекта. При проведении анализа чувствительности происходит сравне-

ние относительных влияний исходных переменных на результирующие показатели проекта. При проведении анализа определяются наиболее существенные для проекта исходные переменные (факторы), изменение которых должно контролироваться в первую очередь. Мерой чувствительности является эластичность Е (таблицы 5, 6).

В ходе изменения переменных, оказывающих влияние на проект, получены новые значения критериев его эффективности.

Таблица 5 - Чистый дисконтированный доход КРУ

Поставщики Частота Коэффициент дисконтирова-

оборудования наступления ния 1=12% 1 проект 2 проект

и реагентов события 1 год 2 год 3 год РУ1 КРУ: РУ2 КРУ2

1 12 0,893 0,797 0,712 1,922 0,722 1,681 0,281

2 42 0,893 0,797 0,712 1,441 0,241 1,922 0,522

3 74 0,893 0,797 0,712 1,202 0,002 1,202 -0,198

4 103 0,893 0,797 0,712 2,162 0,962 2,072 0,672

Поставщики оборудования Частота наступления Коэффициент дисконтирования 1=15% 1 проект 2 проект

и реагентов события 1 год 2 год 3 год РУ1 КРУ1 РУ2 КРУ2

1 12 0,870 0,756 0,658 1,827 0,627 1,599 0,199

2 42 0,870 0,756 0,658 1,371 0,171 1,827 0,427

3 74 0,870 0,756 0,658 1,142 -0,058 1,142 -0,258

4 103 0,870 0,756 0,658 2,055 0,855 1,968 0,568

Таблица 6 - Изменение переменной по критериям эффективности проекта

Переменные Изменения пе ременной, % №УЬ 12% КРУ2, 12% ОТУь 15% КРУ2, 15%

Ставка 3 0,5131 0,3475 0,428 0,260

Постоянные издержки 8 0,5131 0,3475 0,328 0,244

Ликвидационная стоимость 5 0,5131 0,3475 0,404 0,256

Переменные издержки 4 0,5131 0,3475 0,38 0,223

Объем выполненных услуг 6 0,5131 0,3475 0,486 0,212

Стоимости выполненных услуг 7 0,5131 0,3475 0,462 0,214

Переменные А У1 Ау2 Изменение ЯРУЬ Ау10% Изменение КРУ2, Ау2% Е

Ставка 0,0851 0,0875 16,59 25,2 5,53 8,4

Постоянные издержки 0,1851 0,1035 36,1 29,8 4,51 3,73

Ликвидационная стоимость 0,1091 0,0915 21,3 26,3 4,26 5,26

Переменные издержки 0,1331 0,1245 25,9 35,8 6,48 1,62

Объем выполненных услуг 0,0271 0,1355 5,28 39,0 0,88 6,5

Стоимости выполненных услуг 0,0511 0,1335 10,0 38,4 1,43 5,49

Таким образом, эластичность проекта 5,53; постоянных издержек - 4,51; ликвида-№ 1 к изменению процентной ставки равна ционной стоимости - 4,26; переменных из-

держек - 6,48; объему выполненных услуг -0,88; стоимости выполненных услуг - 1,43. Эластичность проекта № 2 к изменению процентной ставки равна 8,4; постоянных издержек - 3,73; ликвидационной стоимости - 5,26; переменных издержек - 1,62; объему выполненных услуг - 6,5; стоимости выполненных услуг - 5,49.

Как показывает практика, большое значение в оценке проекта имеет степень его устойчивости к изменению внешних условий, так называемый «запас устойчивости». За пределами данной степени устойчивости процесс инвестирования считается неэффективным.

Одним из таких предельных значений

Для характеристики устойчивости проектов к воздействию риска определен диапазон безопасности (граница безубыточности проекта) как отношение критического объема производства (ТБУ) к проектному. Чем больше будет значение диапазона безопасности, тем более вероятно, что данный проект будет жизнеспособен в условиях не-

является критический объем производства (точка безубыточности). Расчет точки безубыточности заключается в определении минимально допустимого (критического) объема услуг, при котором проект остается безубыточным. Чем ниже будет этот уровень, тем более вероятно, что данный проект будет жизнеспособен в условиях полной неопределенности будущих событий.

Рассчитаем точки безубыточности, определим критический объем оказанных услуг с учетом изменений доли в объеме услуг по каждому направлению производственной деятельности. Для характеристики устойчивости проекта к воздействию риска определим диапазон безопасности (таблица 7).

предсказуемого риска. Проект считается устойчивым к влиянию риска, если диапазон безопасности превышает 25-30%, определим критический объем оказанных услуг с учетом изменений доли в объеме услуг по каждому направлению производственной деятельности. В нашем случае:

1. Диапазон безопасности равен 34%,

Таблица 7 - Учет рисков при анализе чувствительности проекта (расчет точки безубыточности и диапазона безопасности)_

Показатели, тыс. руб. Виды услуг

А1 Б1 В1 Всего а2 Б2 В2 Всего

Объем услуг 160 140 160 460 120 220 120 460

Доля в объеме услуг, % 34,78 30,44 34,78 100 26,1 47,8 26,1 100

Переменные расходы 100+ 100+ 110+ 60+ 80+ 60+

Валовая прибыль 60 40 50 150 60 140 60 260

Уровень валовой прибыли в объеме услуг 0,33 0,57

Постоянные расходы 100 100

Критический объем услуг (ТБУ) 105,38 92,24 105,38 303 45,68 83,64 45,68 175

Диапазон безопасности (ДБ)% 34 62

Показатели, тыс. руб. Виды услуг

А3 Б3 В3 Всего А4 Б4 В4 Всего

Объем услуг 240 100 120 460 160 90 210 460

Доля в объеме услуг, % 52,2 21,7 26,1 100 34,8 19,5 45,7 100

Переменные расходы 90 90 90 80 40 130 250

Валовая прибыль 150 10 30 200 80 50 80 210

Уровень валовой прибыли в объеме услуг 0,43 0,24

Постоянные расходы 100 100

Критический объем услуг (ТБУ) 121,63 50,56 60,81 233 144,77 81,12 190,11 416

Диапазон безопасности (ДБ)% 49 10

то есть снижение объема услуг до 66% от общего объема считается безопасным.

2. Диапазон безопасности равен 62%, то есть снижение объема услуг до 38% от общего объема считается безопасным.

3. Диапазон безопасности равен 49%, то есть снижение объема услуг до 51% от общего объема считается безопасным.

4. Диапазон безопасности равен 10%, то есть снижение объема услуг до 90% от общего объема считается безопасным.

Таким образом, представленные результаты исследования позволяют подчеркнуть прикладную значимость проделанной работы, позволяющую обосновать для оценки рисков инновационной деятельности необходимость сочетания вероятностно-статистических и нечетко-множественных методов, способствующих повышению достоверных и качественных принимаемых управленческих решений.

Проведённые исследования не могут

претендовать на исчерпывающее научное описание всех аспектов такого сложного процесса, как моделирование инновационной деятельности предприятий в условиях неопределенности и риска.

К числу проблем, нуждающихся в дальнейшей разработке, следует отнести следующие:

- совершенствование технологических подходов к изучению совокупности методов, приемов и мероприятий, позволяющих прогнозировать наступление рисковых событий и принимать меры к исключению или снижению отрицательных последствий наступления таких событий;

- совершенствование современных методов информационного обеспечения, способствующего проведению многокритериального анализа, необходимого для принятия решений в области систем управления риском.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Анисимова, В.Ю. Проблемы инвестиционной политики промышленных предприятий в современных экономических условиях / В.Ю. Анисимова // Вестник Самарского государственного университета. - 2015. - № 9.1 (131).

2. Бирюков, А.Н. Анализ чувствительности для критерия оценки инвестиционного проекта / А.Н. Бирюков, Г.Н. Раянова // Иннов: электронный научный журнал. - 2017. - № 2 (31).

3. Грачева, М.В. Методы управления рисками инвестиционных программ нефтегазовой отрасли / М.В. Грачева, М.В. Степанова // Финансовая аналитика: проблемы и решения. -2017. - Т.10. - Вып. 1.- С. 29-48.

4. Кириченко, А.О. Управление инвестициями корпорации и оценка эффективности риска инвестиционных проектов / А.О. Кириченко // Фундаментальные исследования. - 2016. - № 5.

5. Козлов, А.В. Применение нечетко-множественного подхода в инвестиционной деятельности предприятий нефтегазовой отрасли / А.В. Козлов, Л.В. Бондаровская // Научная мысль. - 2016. - № 1. - С. 160-163.

6. Козлов, А.В. Реализация возможностей аналитических методов при проведении оценки экономических сегментов / А.В. Козлов, Т.Е. Шевнина, Т.И. Воробьева, А.М. Кор-мин, С.В. Кручинин // Проблемы формирования единого пространства экономического и социального развития стран СНГ: материалы Международной научно-практической конференции. - 2017. - С. 224-227.

7. Козлов, А.В. Экономическая оценка увеличения расхода топлива при реализации транспортно-логистических услуг автотранспортными средствами ООО «СЕВЕРСТРОЙ» / А.В. Козлов, С.В. Лаптева // Вестник Волжского университета имени В.Н. Татищева. - 2016. - Т. 2. - № 3. - С. 121-128.

8. Корякин, А.С. Анализ чувствительности инвестиционного проекта / А.С. Корякин // Международный журнал «Символ науки». - 2016. - № 6. - С. 205-207.

9. Кузнецов, А.А. Критический анализ концепции внутренней нормы доходности инвестиционного проекта / А.А. Кузнецов // Вестник университета. - 2018. - № 5.

10. Лавренова, Г.А. Анализ методов оценки рисков инвестиционной деятельности предприятия / Г.А. Лавренова, Е В. Лавренова // ЭКОНОМИНФО. - 2018. - № 1. - Т. 15.

11. Лаптева, С.В. Проведение комплексной системы оценки транспортно-логических услуг с учетом входящего потока требований в системе транспортно-логистических услуг ООО «Северстрой» / С.В. Лаптева, Л.В. Бондаровская // Вестник Волжского университета имени В.Н. Татищева. - 2016. - № 3. - Т. 2.

12. Лаптева, С.В. Модель принятия решения по реализации инновационных проектов вуза / С.В Лаптева, О.М. Гущина, Б.М. Гаврилов // В сборнике: Актуальные проблемы современного образования: опыт и инновации: материалы научно-практической конференции (заочной) с международным участием. Редколлегия: ответственный редактор А.Ю. Нагорно-ва, АН. Ярыгин, А.А. Коростелев, И.В. Руденко. - 2013. - С. 533-537.

13. Маренюк, А.А. Методы управления рисками в проектах разведки и разработки нефтегазовых месторождений / А.А. Маренюк, А.Е. Тасмуханова // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. - 2017. - № 5 (99).

14. Орлов, А.И. Принятие решений. Теория и методы разработки управленческих решений / А.И. Орлов. - М.: ИКЦ МарТ; Ростов н/Д.: МарТ, 2005. - 496 с.

15. Саати, Т.Л. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Т.Д. Саати. - М.: Радио и связь, 1989. - 316 с.

16. Титов, А.Н. Имитационное стохастическое моделирование чистого дисконтированного дохода и риска инвестиционного проекта / А.Н. Титов, Р.Ф. Тазиева, Е.П. Фадеева // Вестник технологического университета. - 2017. - Т. 20. - № 19.- С. 88-92.

17. Шилова, Т.В. Анализ рисков в инвестиционных проектах по бурению / Т.В. Шилова // Международный научный журнал «Инновационная наука». - № 6. - 2017.

18. Штеле, Е.А. Методика оценки эффективности инвестиционных проектов с учетом рисков / Е.А. Штеле, М.А.Гусева, Л.А.Руди // Вестник Сибирской государственной автомобильно-дорожной академии. - 2016. - № 6 (52).

19. Ястребов, А.И. Моделирование стоимости виртуального предприятия: дис. ... канд. экон. наук: 08.00.13 / Андрей Игоревич Ястребов. - СПб., 2008. - 170 с.

20. Mi, Z., Wei, Y., Tang, B., Cong, R., Yu, H., Cao, H. (2017). Risk assessment of oil price from static and dynamic modelling approaches. Applied Economics. Volume 49. Pages 929-939.

21. Connor, R., Heffron, R.J., Khan, A.A., Perkins, E. (2018). Legal strategies for the mitigation of risk for energy infrastructure projects. Journal of Energy & Natural Resources Law.

22. Salling, K.B., Leleur, S. (2017). Transport project evaluation: feasibility risk assessment and scenario forecasting. Transport. Volume 32. Pages 180-191.