/sub> - ймовірність цього сценарію.
При цьому ризик неефективності проекту (p 3 ) оцінюється як сумарна ймовірність тих сценаріїв (к), у яких очікувана ефективність проекту (NPV) стає негативною.
В
Середній збиток від реалізації проекту у разі його неефективності (y 3 ) визначається за формулою:
В
Ймовірнісний опис умов реалізації проекту виправдано і застосовно, коли ефективність проекту обумовлена ​​насамперед невизначеністю природно-кліматичних умов (погода, характеристики грунту або запасів корисних копалин, можливість землетрусів чи повеней тощо) або процесів експлуатації та зносу основних засобів (зниження міцності конструкцій будівель і споруд, відмови устаткування і т. п.).
У тих випадках, коли нічого не відомо про ймовірність окремих сценаріїв (Інтервальна невизначеність) або реалізація будь-якого з них взагалі не є випадковою подією і не може бути охарактеризована в термінах теорії ймовірності, використовується мінімаксний підхід, зокрема, так званий критерій оптимізму-песимізму, запропонований Л. Гурвіцем:
,
де - найбільший і найменший інтегральний ефект за розглянутими сценаріями; - спеціальний норматив для обліку невизначеності ефекту, що відображає систему переваг відповідного господарського суб'єкта в умовах невизначеності (рекомендується приймати на рівні 0,3) [41].
При критерій звертається в критерій Вальда, що вимагає оцінювати ефективність проекту песимістично, стосовно до найгіршого з можливих сценаріїв. p> Однак слід зазначити, що прагнення мінімізувати ризики, налаштовуючись на найгірший сценарій, може призвести до невиправдано високих витрат і створенню занадто великих резервів у разі реалізації більш сприятливої вЂ‹вЂ‹ситуації. Крім того, можливо, що багато успішні проекти в цьому випадку будуть відхилені.
При критерій Гурвіца звертається в критерій крайнього оптимізму, що орієнтується на найкращий з можливих сценаріїв, хоча ймовірність його реалізації зазвичай не дуже висока.
Основним недоліком сценарного аналізу є розгляд тільки декількох можливих результатів за проектом (дискретну безліч значень NPV), хоча в дійсності число можливих результатів не обмежена. Крім того, при неможливості використання об'єктивного методу визначення ймовірності того чи іншого сценарію доводиться робити припущення, грунтуючись на особистому досвіді або судженні, при цьому виникає проблема достовірності імовірнісних оцінок.
При застосуванні мінімаксного підходу, хоча і не використовує ймовірності окремих сценаріїв, великий суб'єктивністю відрізняється вибір спеціального нормативу.
Як допоміжний інструмент при проведенні сценарного аналізу зручно використовувати метод дерева рішень [42]. Він застосовується в тих ситуаціях, коли рішення, що приймаються в кожен момент часу, сильно залежать від попередніх рішень і у свою чергу визначають сценарії подальшого розвитку подій.
Дерево рішень - це мережеві графіки, кожна гілка яких собою альтернативні варіанти розвитку або стану середовища.
При проведенні сценарного аналізу на мережевому графіку вказуються імовірності настання тих чи інших подій, а потім виробляється розрахунок очікуваних результатів. p> Обмеженням практичного використання даного методу є вихідна передумова, що проект повинен мати доступне для огляду або розумне число варіантів розвитку.
Аналіз ризиків з використанням методу імітаційного моделювання (методу Монте-Карло) являє собою з'єднання методів аналізу чутливості та аналізу сценаріїв на базі теорії ймовірності [43]. Замість того щоб створювати окремі сценарії (найкращий, найгірший), в імітаційному методі комп'ютер генерує сотні можливих комбінацій параметрів (факторів) проекту з урахуванням їх імовірнісного розподілу. Кожна комбінація дає своє значення NPV, і в сукупності аналітик одержує імовірнісний розподіл можливих результатів проекту. Реалізація цієї досить складної методики можлива тільки за допомогою сучасних інформаційних технологій.
Імітаційне моделювання будується за наступною схемою:
В· формулюються параметри (фактори), що впливають на грошові потоки проекту;
В· будується імовірнісний розподіл по кожному параметру (фактору);
Як правило, передбачається, що функція розподілу є нормальною, отже, для того щоб задати її, необхідно визначити тільки два моменти (Математичне очікування і дисперсію):
В· комп'ютер випадковим чином вибирає значення кожного фактора ризику, грунтуючись на його вероятностном розподілі;
В· ці значення факторів ризику комбінуються з параметрами (факторами), по яких не очікується зміна (наприклад, податкова ставка або норма амортизації), і розраховується значення чистого грошового потоку для кожного року. За чистим грошовим потокам розраховується значення чистого дисконтованого доходу (NPV);
В· описані вище дії повторюються баг...
