вою чергу, служать вихідною інформацією для проведення кількісного аналізу.
Проте здійснення кількісної оцінки зустрічає і найбільші труднощі, пов'язані з тим, що для кількісної оцінки ризиків потрібна відповідна вихідна інформація.
. Методи аналізу ризиків
В даний час найбільш ефективним є комплексний підхід до аналізу ризиків. З одного боку, такий підхід дозволяє одержувати більш повне уявлення про можливі результати реалізації проекту, тобто відгуки всіх позитивних і негативних несподіванках, які очікують інвестора, а з іншого боку, робить можливим широке застосування математичних методів (особливо ймовірносно-статистичних) для аналізу ризиків.
У теорії ризиків виділяють наступні види математичних моделей: прямі, зворотні і завдання дослідження чутливості. У прямих завданнях оцінка ризику, пов'язана з визначенням його рівня, відбувається на підставі апріорі відомої інформації. У зворотних завданнях встановлюються обмеження на один або кілька варійованих вихідних параметрів з метою задоволення заданих обмежень на рівень прийнятного ризику. Основна ідея методу дослідження чутливості, застосовуваного у зв'язку з неминучою неточністю вихідної інформації, полягає в аналізі уразливості, ступеня змінності результативних показників по відношенню до варіювання параметрів моделей (розподіл ймовірностей, областей зміни тих чи інших величин тощо). Висновки дослідження чутливості інвестиційного проекту відображають ступінь достовірності отриманих при аналізі проектних результатів. У разі їх недостовірності аналітик буде змушений реалізувати одну з наступних можливостей:
В· уточнити параметри, неточність яких є найбільш суттєвою в спотворенні результату;
В· змінити методи обробки вихідних даних з метою зменшення чутливості відповіді;
В· змінити математичну модель аналізу проектних ризиків;
В· відмовитися від проведення кількісного аналізу ризиків проекту.
Широко застосовуються для аналізу інвестиційних проектів наступні класи математичних моделей, що враховують невизначеність і різняться за способами її опису:
В· стохастичні моделі;
В· лінгвістичні моделі;
В· нестохастіческіе (ігрові) моделі.
Можна класифікувати існуючі методи аналізу ризику та пов'язані з ними моделі за наступними напрямками:
. залежно від залучення імовірнісних розподілів:
В· методи без урахування розподілів ймовірностей;
...
