Eiep mod10

Модуль 10. «Кумулятивный и агрегированный

подход к оценке проектных рисков, организация экспертизы»

Повышение надежности «субъективной» оценки рисков глубокой специализацией

экспертов

Риски оцениваются по каждому мероприятию «узкими» специалистами

Инвестиционный проект

Проблема

агрегирования

оценок

Метод оценки рисков проекта по отдельным факторам и отдельным мероприятиям называют кумулятивным

(накопительным)

Что делать с этими разрозненными оценками? Как взаимосвязаны риски отдельных

мероприятий с уровнем риска проекта в целом?

Универсальных рецептов нет

Более того, выбирая варианты мероприятий с наименьшими рисками по отдельным

параметрам, проектировщик не обязательно получит наибольшую вероятность ожидаемого

общего результата мероприятия

Пример возможной ошибки при агрегировании рисков по отдельным параметрам мероприятия

Какое значение результата мероприятия (выручки от продаж) будет наиболее вероятным?

Параметр мероприятия

Возможные значения параметра

Вероятность события

ЦенаЦ1 = 10 60%

Ц2 = 20 40%

Объем заказаО1 = 100 60%

О2 = 200 40%

1000 ? 2000 ?

4000 ?

Определим вероятность получения этих сумм

Параметр мероприятия

Возможные значения выручки

Вероятность события

Ц1О1

О2

1000 0,6·0,6 = 0,36

2000 0,6·0,4 = 0,24

Ц2О1

О2

2000 0,4·0,6 = 0,24

4000 0,4·0,4 = 0,16

Ответ: 2000 с вероятностью 48%

Агрегировать вероятности получения промежуточных плановых параметров в

совокупную вероятность получения конечного планового результата проекта

чаще всего приходится субъективно

И часто эксперт применяет для этого «интуитивную» кумулятивную модель

достоинство «кумулятивной модели»

Сбор и использование детальной информации,

которая позволяет экспертам со временем повышать точность своих

моделей, переводя их из «интуитивных» в «вербальные» или

даже математические

Метод оценки надежности проекта в целом,

без промежуточной оценки отдельных мероприятий и факторов риска, называют

агрегированным.

Пример агрегированной экспертной оценки совокупного риска проекта

Главная задача, обеспечивающая достижение коммерческой цели проекта

Риск проекта

Расширение объема производства и продаж существующей продукции на старых рынках

8% - 10%

Расширение объема производства существующей продукции и ее продвижение на новые рынки

13% - 15%

Производство и продажи продукции на основе инноваций

18% - 20%

В таблице указан риск полной потери инвестиций

Второй путь повышения надежности «субъективной» оценки рисков – проведение многократной экспертизы проекта независимыми экспертами

Риски проекта оцениваются

несколькими независимыми экспертами

Инвестиционный проект

Проблема

агрегирования

независимых оценок

Таким образом, степень формализации модели с помощью «коллективизации» процедуры может быть повышена до

уровня «математической»

В этом случае появляется возможность применения статистических методов для обработки множества

независимых оценок

Если число привлекаемых экспертов увеличивается, то на определенном этапе формирования экспертного

сообщества сама экспертиза становится «массовым» экспериментом.

? Почему так важна степень формализации коллективной экспертизы ?

Во-1-х – более формализованная модель дает более надежные результаты

Во-2-х – чем менее формализован алгоритм экспертной оценки, тем выше должна быть

квалификация экспертов, и тем дороже обойдутся инвестору их услуги

В-3-х – чем менее формализован алгоритм экспертной оценки, тем труднее инвестору

сопоставить между собой различные проекты, чтобы отобрать наиболее выгодный

Итак, более надежно и менее затратно экспертное заключение, подготовленное по

детально проработанному алгоритмуПри слабой формализации процедуры,

когда эксперты проводят оценку каждый на свой лад, шансы ошибиться при выборе проекта у инвестора

возрастают.

Из этого следует, что алгоритм экспертной оценки должен охватывать две группы рисков

Собственные риски проекта

Риски ошибок экспертов

Подобный алгоритм был реализован в работе Независимой экспертной комиссии

Фонда финансовой поддержки малого предпринимательства (ФФП МП) при ТПП РТ

1 этап: эксперты изучают проектную документацию и отвечают на вопросы анкеты по самым важным мероприятиям и факторам риска

Ответ на вопрос анкеты – это вербальная модель механизма действия факторов риска

Неадекватность проектных решений

Недостоверность исходной

информации

2 этап : эксперты дают оценку абсолютного уровня адекватности и достоверности

отдельных мероприятий проекта в баллах по специальным шкалам

ФАКТОРЫ РИСКА

шкала адекватности а шкала достоверности

д

0 1 2 3 4 5 -1 0 1 2

Адекватность отдельного мероприятия оценивается как степень его соответствия целям проекта

0 – мероприятие необходимо, но в проекте отсутствует1 – мероприятие предусмотрено, но требует полной переработки2 – мероприятие требует значительной переработки3 – мероприятие требует доработки (дополнения)4 – мероприятие требует незначительной доработки5 – мероприятие полностью соответствует целям проекта

Достоверность отдельного мероприятия оценивается как степень его подтверждения первичными документами

-1 – информация по мероприятию умышленно или случайно искажена и противоречит первичным документам или документам, которыми располагает эксперт

0 – информация не имеет документального подтверждения

+1 – информация косвенно подтверждается документами

+2 – информация прямо подтверждается документами

а затем определяется относительный уровень адекватности и достоверности

проекта

Аотн = А /Аmax Дотн = Д /Дmax

3 этап: рассчитывается общая сумма баллов проекта по факторам риска,

А = Σ ai Д = Σ дi

Здесь Аmax и Дmax – максимально возможные суммы баллов по двум шкалам

(оценка идеального проекта)

Вор = Аотн1/n · Дотн

1/m

0 < m < 1 ; 0 < n <1 - показатели качества экспертизы

4 этап: Рассчитывается вероятность достижения ожидаемого результата

Для Фонда таким результатом являлся своевременный возврат кредита и выплата процентов

Чем выше значения m и n - тем лучше организована экспертиза, тем меньше риск ошибок экспертов

Любая модель должна быть логичной, т.е. давать непротиворечивый результат в граничных точках

Допустим, методика идеальна, эксперты непогрешимы

m ≈ 1 ; n ≈ 1 Имеется неплохой проект, у которого по оценкам

этих экспертов Аотн = 0,7 ; Дотн = 0,9

Вор = 0,7 1/m 0,9 1/n ≈ 0,63 риск проекта 37%

Допустим, существует отличный проект , которому идеальные эксперты дали Аотн = 0,999 ; Дотн = 0,999

Вор ≈ 0,999 1/1 0,999 1/1 = 0,998 риск проекта 0,2%

тогда

тогда

Заменим идеальных экспертов на никудышных: m → 0 ; n → 0.

Как они оценят идеальный проект ?

Вор ≈ 0,999 1/0 0,999 1/0 → 0

Из-за предельно низкого качества экспертизы риск отклонить отличный проект 100%

Как рассчитать m и n ? Как оценить качество экспертизы ?

Реально всегда m > 0 и n > 0

Качество экспертизы можно определить только путем сравнения прогнозных экспертных оценок и действительных результатов реализации проектов

Нужно убедиться: действительно ли проекты, по которым эксперты давали низкие оценки, проваливались чаще?

Иначе говоря, нужно статистически обосновать наличие корреляции между низкими оценками проектов и частотой

их финансовых провалов

За 3,5 года ФФП МП профинансировал 87 проектов с различными уровнями достоверности и адекватности.

10 проектов провалились, кредиты не были возвращены

На этой статистической базе расчетами было установлено: m = 0,83 и n = 0, 41