Количественный анализ рисков: как не проиграть в бизнесе?

Сегодня в большом количестве проектов бизнес-планов, даже при наличии в них соответствующего раздела, содержащего аналитический аспект, сужается проблема только до анализа финансовых или банковских рисков и не отражается полный спектр рисков. Однако специалистам необходимо широко использовать как качественный, так и количественный анализ рисков. Подробнее остановимся на втором типе.

Количественный анализ применяется только к рискам, квалифицированным в процессе качественного анализа как тех, с использованием которых оказывается существенное влияние на достижение поставленных целей. При проведении такого анализа должен быть оценен эффект от событий такого рода с присвоением определенного цифрового рейтинга.

Количественный анализ иногда может не потребоваться при разработке эффективных мероприятий реагирования на риски. Наиболее распространенными среди часто применяемых аналитических методов являются следующие:

- исследование чувствительности, которое предполагает определение отражения степени неопределенности каждого отдельного элемента бизнес-проекта при принятии других элементов базового значения;

- рассмотрение прогнозируемой денежной стоимости с помощью умножения каждого значения на вероятность его возникновения, полученные результаты суммируются.

Количественный анализ любого инвестиционного проекта определяет численное значение величин некоторых рисков. Базируется он на территории вероятностей, теории исследовании операций и математической статистике. 

Количественный анализ осуществляется в случае возникновения двух условий: базисный расчет бизнес-проекта и полноценный качественный анализ. Его задача состоит в числовом измерении влияния некоторых изменений факторов на динамику критериев, показывающих эффективность проекта.

Зачастую используются такие методы количественного анализа бзнес-проектов:

- проведение анализа таких показателей эффективности, как чистый дисконтированный доход и норма доходности, а также индекс рентабельности;

- корректировка нормы дисконта;

- метод Монте-Карло (второе название – имитационное моделирование);

- построение дерева решений.

Все перечисленные аналитические методы бизнес-проектов основываются на вероятностных подходах.

Количественный и качественный анализ и их результативность напрямую зависит именно от требований к итоговым показателям (результатам), информационной базы и уровня надежности планирования. Так, например, для небольших проектов достаточно эффективными методами являются: анализ корректировки дисконтной нормы и чувствительности. Для крупных же проектов – имитационное моделирование и построение кривых вероятностных распределений. При зависимости результата проекта от принятия некоторых решений, необходимо осуществить построение дерева решений.

Таким образом, методы анализа должны применяться комплексно с использованием простейших их разновидностей на оценочной стадии, а более сложных и требующих дополнительных данных – при результирующем обосновании бизнес-проектов.