Управление рисками инновационного проекта
Дипломная работа - Менеджмент
Другие дипломы по предмету Менеджмент
нализа инновационных и инвестиционных рисков включает выполнение следующих шагов:
. Определяют несколько вариантов изменений ключевых исходных показателей (например, оптимистический, наиболее вероятный и пессимистический).
. Каждому варианту изменений приписывают его вероятностную оценку.
. Для каждого варианта iенария расiитывают вероятное значение, а также оценки его отклонений от среднего значения.
. Проводится анализ вероятностных распределений полученных результатов. Проект с наименьшим стандартным отклонением и коэффициентом вариации iитается менее рисковым.
Метод Монте-Карло (статистических испытаний) представляет собой стохастическую имитацию. Имитационное моделирование состоит в про ведении серии численных экспериментов, призванных получить эмпирические оценки степени влияния различных факторов (исходных величин) на некоторые зависящие от них результаты (показатели). Данный метод используется в наиболее сложных для прогнозирования проектах в целях формализованного описания неопределенности. Он состоит в изучении статистики процессов реализации инновационного проекта, что позволяет установить влияние и частоту получения конкретных результатов, а также ограничения на диапазон и динамику исходных значений и анализируемых показателей.
В общем случае проведение имитационного эксперимента разбивается на следующие этапы:
. Установление взаимосвязи между исходными и выходными показателями в виде математического уравнения или неравенства.
. Задание законов распределения вероятностей для ключевых параметров модели.
. Проведение компьютерной имитации значений ключевых параметров модели.
. Раiет основных характеристик распределений исходных и выходных показателей.
. Проведение анализа полученных результатов и принятие решения.
Результаты имитационного эксперимента могут быть дополнены статистическим анализом, а также использоваться для построения прогнозных моделей iенариев. Метод Монте-Карло позволяет разработать наиболее вероятный iенарий реализации инновационного проекта [18].
Важнейшим этапом анализа рисков инновационного проекта является его количественная оценка, которая предполагает математическую оценку меры и степени риска. В основе количественной оценки риска лежат приемы математической статистики (раiет математического ожидания, вариации, дисперсии, стандартного отклонения и коэффициента вариации).
При количественной оценке риска любого инновационного проекта инвесторы и разработчики сопоставляют его с уровень нормой доходности проекта и общепринято определять риск как изменчивость доходности проекта. Гипотеза, положенная в основу статистических методов оценки риска, утверждает: измерить риск - это значит измерить, спрогнозировать, как доходность проекта будет колебаться в определенных пределах. Мера, измеряющая, как колеблется доходность проекта - это одновременно может быть и мерой риска [8].
Величина риска или степень риска измеряется следующими четырьмя критериями:
. Среднее ожидаемое значение дохода (нормы дохода или доходности) - это среднее значение величины возможного результата по проекту, которое связано с неопределенной в будущем ситуацией по инновационному проекту. Среднее ожидаемое значение дохода вычисляют по формуле (2)
(2)
где хi - это i-й вариант значения дохода по проекту в связи со складывающейся ситуацией под влиянием на проект различных факторов; i - вероятность того, что этот i-й результат будет иметь место; - номер вероятностного результата.
Но средняя ожидаемая норма доходности представляет собой обобщенную, усредненную количественную характеристику и не позволяет еще принять правильное решение. Для этого необходимо определить меру изменчивости возможного результата.
. Показатель общего риска характеризует показатель вариации, который измеряет дисперсию, т. е. меру разброса (рассеяния, отклонения) возможных результатов инновационного проекта от его среднего значения. Показатель вариации расiитывается по формуле (3)
(3)
Это вариация ожидаемой нормы дохода по проекту.
. Абсолютная величина риска или среднеквадратическое отклонение находиться по формуле (4)
, (4)
Этот показатель указывает, насколько в среднем каждый i-й вариант значения дохода отличается от средней величины. Дисперсия и среднеквадратическое отклонение служат мерами абсолютной колеблемости признака, так как указываются в тех же единицах, в каких измеряется варьирующий признак. Более точную количественную оценку риску проекта дает показатель относительного риска проекта или коэффициент вариации (CV).
. Коэффициент вариации или относительная величина риска инновационного проекта (CV) характеризует величину риска на единицу ожидаемого дохода. Величина риска инновационного проекта вычисляют по формуле (5)
(5)
Чем выше коэффициент вариации (или колеблемость, или относительное линейное отклонение), тем более рискованным iитается инновационный проект.
Принято iитать, что если значения CV до 10% - это слабая колеблемость, от 10-25% - умеренная, свыше 25% - высокая [7].
Таким образом, можно сделать вывод о том, что не существует универсального метода, позволяющего провести полный анализ и дать оценку риска инновационного проекта. Каждый из рассмотренных выше методов обладает своими достоинствами и недостатками.
Качественные ме