Особенности анализа рисков венчурного инвестиционного проекта

Гельфер Л.Г.

Статья в журнале

Российское предпринимательство *
№ 8-1 (95), Август 2007
* Этот журнал не выпускается в Первом экономическом издательстве

Цитировать:
Гельфер Л.Г. Особенности анализа рисков венчурного инвестиционного проекта // Российское предпринимательство. – 2007. – Том 8. – № 8. – С. 105-110.

Аннотация:
Международный опыт последних десятилетий показывает, что лидерами темпов экономического развития являются страны, активно внедряющие достижения технологии и поддерживающие инновации, что основывается на всемерной поддержке венчурного инновационного бизнеса, на качественной экономической инфраструктуре, на высоком уровне образования и других факторах.

Ключевые слова: оценка рисков, венчурное финансирование, инвестиционный проект, оценка инвестиционного проекта, венчур

В издательстве открыта вакансия ответственного редактора научного журнала с возможностью удаленной работы
Подробнее...



Международный опыт последних десятилетий показывает, что лидерами темпов экономического развития являются страны, активно внедряющие достижения технологии и поддерживающие инновации, что основывается на всемерной поддержке венчурного инновационного бизнеса, на качественной экономической инфраструктуре, на высоком уровне образования и других факторах.

Вызовом для дальнейшего развития экономики России и реализации её потенциальных возможностей является масштабная структурная перестройка, в первую очередь в промышленности, что, в свою очередь, требует совершенствования системы управления и стимулирования экономики. Ключевая роль в этой перестройке отводится инновациям, созданию условий для разработки и внедрения новых технологий и продуктов.

Развитие практики венчурного инвестирования, по нашему мнению, способно обеспечить динамизм и соответствие российской экономики современным тенденциям [1], тем более, что сегодня в России созданы основные элементы рыночной инфраструктуры, правовая база для венчурного инвестирования. Тем не менее, пока можно констатировать относительно низкие темпы развития венчурного рынка, связанного именно с инновациями. По нашему мнению, это объясняется тем, что наиболее высокие нормы доходности в последние 15-20 лет в России связаны со сферой торговли и услуг, а не с разработкой и производством новых конкурентных товаров.

Вследствие этого венчурные инновационные проекты с неясным, часто отдалённым сроком отдачи, являются недостаточно привлекательными для бизнесменов. Одной из актуальных мер, которые могли бы способствовать тому, чтобы венчурный процесс развивался, и предприятия, разрабатывающие инновационную продукцию, всё-таки могли получать финансирование со стороны институциональных и частных инвесторов, представляется выявление или разработка методик, позволяющих улучшить понимание и прогнозируемость венчурных проектов для инвесторов (бизнесменов).

Так как венчурная деятельность связана с повышенными рисками, то будущая прибыль будет зависеть именно от их правильной оценки. Вследствие этого количественный анализ рисков является особенно актуальными для улучшения прогнозируемости венчурного инвестирования.

Основной особенностью анализа рисков венчурной инвестиционной деятельности является необходимость сочетания элементов экспертных (качественных) и количественных оценок, так как в венчурном процессе и инвесторы, и управляющая компания вынуждены руководствоваться не подтверждёнными предыдущей практикой данными и расчётами, а во многом своими субъективными ощущениями и оценками, в том числе и в отношении рисков.

Практика венчурного инвестирования показывает, что объем исходной информации в большинстве случаев является недостаточным для однозначного «просчёта» проекта, а характерная отдаленность по времени достижения основной цели проекта (выход на сверхвысокий уровень прибыли и выручки) ставит под сомнение достоверность проводимых расчётов.

Разработка мер по устранению и минимизации риска должна включать в себя следующие стандартные этапы:

‑ оценку приемлемости полученного уровня риска;

‑ оценку возможности снижения риска или его увеличения (в случае, когда полученные значения риска значительно ниже допустимого, а увеличение степени риска обеспечит повышение ожидаемой отдачи);

‑ выбор методов снижения рисков; оценку целесообразности и выбор вариантов снижения рисков.

После выбора определенного набора мер по устранению и минимизации риска следует принять решение о степени достаточности выбранных мер. Если мер недостаточно, целесообразно отказаться от реализации проекта (избежать риска).

В целом система управления рисками инвестиционной деятельности должна быть построена на основе рекуррентного подхода, то есть быть способной к постоянному модифицированию с применением комплекса методов управления на всех этапах адекватно поступающим информационным потокам, то есть быть адаптивной к изменениям окружающей среды, возникающей в ходе инвестиционной деятельности.

Все многообразие известных математических методов анализа инвестиционного риска может быть объединено в три достаточно большие группы.

Методы, позволяющие получить комплексную оценку инвестициям с учетом доходности (чистой приведенной стоимости) и риска. К этой группе относятся методы корректировки проектной дисконтной ставки и достоверных эквивалентов. Как правило, инвестиции оцениваются по математическому ожиданию критерия эффективности или рыночной оценке. Возможен также вариант снижения оценки относительно ее математического ожидания в зависимости от уровня риска инвестиций;

Методы, позволяющие получить индивидуальную оценку уровня риска. К ним, в частности, относятся: метод анализа чувствительности, аналитические модели риска (а также все методы третьей группы). Они способны давать оценку уровню риска в виде стандартного отклонения или его производных, или в виде специальных коэффициентов риска. Эти оценки наряду с критериями эффективности определяют инвестиционные решения;

Методы, позволяющие оценить форму распределения вероятностей. В данную группу входят метод сценариев, построение «дерева» решений, имитационное моделирование.

В процессе применения этих методов анализируется некоторое множество вариантов развития событий, в результате проведения которого аналитик получает в свое распоряжение кривую вероятностей в виде графика или таблицы. В зависимости от точности исходных данных и достоверности предположений с той или иной степенью уверенности по этой кривой можно оценить все параметры риска инвестиций (стандартное отклонение, асимметрию кривой риска и др.).

Вероятностные оценки риска, которые можно получить с использованием данной группы методов, в общем случае являются наиболее удобными для восприятия менеджерами и принятия инвестиционных решений.

Выбор конкретных методов анализа инвестиционного риска зависит от требований к точности планирования инвестиций и, особенно, от возможностей располагаемой на этапе планирования информационной базы. Учитывая характерную особенность венчурных проектов, которая заключается в недостаточности верифицируемых данных, для оценки рисков в этом случае нами рекомендуются следующие методы:

1) Метод корректировки нормы дисконта с убывающей поправкой на риск. Особенность использования данного метода в случае венчурных проектов будет заключаться в том, что отдельно необходимо просчитывать различные стадии венчурного проекта (seed, start-up, early stage, expansion), которые кардинально могут отличаться друг от друга по рисковым параметрам и, соответственно, по коэффициентам дисконтирования.

2) Метод многоцелевой оптимизации, в рамках которого производится комплексная оценка эффективности проекта одновременно по ряду критериев, когда исходные параметры проекта моделируются с учетом их взаимозависимости (реализация принципа синергизма).

3) Метод с использованием критерия Гурвица, который позволяет выбрать наилучший из проектов или обозначить диапазон прибыльности, выгодности данного проекта на основе линейной комбинации минимального и максимального выигрыша (используя показатель «пессимизма-оптимизма» или «степень оптимизма»), зависящих от крайних значений показателей риска.

Общим для первых двух методов является тот факт, что они наиболее подходят для оценки крайне индивидуальных и изменяющихся в зависимости от стадии реализации параметров венчурных проектов. При этом оба требуют существенной аналитической работы по выявлению и отбору данных и критериев, используемых для расчётов, а также по выделению этапов (операций) проекта.

Критерий Гурвица, в свою очередь, может использоваться как на начальной стадии ‑ для отсеивания проектов, имеющих слишком малую «премию за риск», ‑ так и на последних стадиях анализа – для принятия решения по конкретному проекту или для выбора из нескольких альтернативных вариантов. При этом результаты применения различных методов количественной оценки венчурных проектов по отношению к одному и тому же инвестиционному проекту будут качественно дополнять друг друга.

[1] Так, Министерство экономического развития и торговли (МЭРТ) РФ в октябре 2006 г. разработало план мер по развитию промышленности и технологий в РФ на 2006-2007гг., в котором речь идет о мерах государства, направленных прежде всего на стимулирование инновационной деятельности и инвестиций в основной капитал. См. http://top.rbc.ru/index.shtml?/news/policy/2006/10/24/24131619_bod.sht.Юml.


Источники:

1. Валдайцев С.В. Управление инновационным бизнесом. – М.: ЮНИТИ, 2001.
2. Грачева М.В. Риск-анализ инвестиционного проекта. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.
3. Князевская Н.В., Князевский В.С. Принятие рискованных решений в экономике и бизнесе. — М.: Издательско-книготорговое объединение ЭБМ-Контур, 1998. — 160 с.
4. Ковалев В.В. Методы оценки инвестиционных проектов. — М.: Финансы и статистика, 1999. — 144 с.
5. Кокурин Д.И. Инновационная деятельность. – М.: ЭКЗАМЕН, 2000
6. Лабскер Л.Г. Обобщенный критерий пессимизма-оптимизма Гурвица // Сб. научн. трудов “Качество информационных услуг”. Вып. III. — Тамбов: ТГТУ, 2000. — с. 34—43.
7. Основы инновационного менеджмента: теория и практика. Учеб. пособие / Под ред. П.Н. Завлина, А.К. Казанцева, Л.Э. Миндели. М.: Экономика. 2000.
8. Уткин Э.А. Риск-менеджмент. – М., 1998.
9. Хохлов Н.В. Управление рисками. – М.: ЮНИТИ, 2003.
10. Шикин Е.В., Чхартишвили А.Г. Математические методы и модели в управлении: Учеб. пособие . – М.: Дело, 2000.

Страница обновлена: 19.04.2024 в 03:32:08