Ввиду отсутствия наиболее эффективного и доступного метода на практике для подготовки сбалансированного решения относительно цели риск-менеджмента инвестиций в лизинговые проекты требуется применение комплекса рассмотренных выше методов, дополняя их друг другом.
В данной работе предлагается следующая схема определения цели:
"Мозговой штурм" совета директоров, цель которого утвердить стратегию лизинговой компании в отношении рисков совместно с исполнительными директорами и высшим руководством
Привлечение независимых экспертов, проводящих интервьюирование среди специалистов и ответственных за разработку интегрированной системы целей и методов управления инвестиционными рисками
В результате определения целей высшим руководством фирмы и разработкой системы риск-менеджмента экспертами позволит создать контрольные списки потенциальных источников инвестиционных рисков, необходимых для стандартизации процесса классификации, выявления и оценки рисков лизинговых проектов
Подобная схема, благодаря привлечению не только высшего руководства, но и рядовх сотрудников предприятия и независимых консультантов, специализирующихся на разработке и внедрении систем управления рисками, приводит к достаточно полному описанию сферы риск-менеджмента лизинговых проектов.
Переопределение цели риск-менеджмента должно производится регулярно с периодичностью, совпадающей с периодами корректировки линии стратегического развития лизинговой компании.
Таким образом, создание системы управления рисками и определения целей риск-менеджмента - это определяющий этап дальнейшего существования и развития института управления рисками на предприятии.
Выяснение (идентификация) и оценка риска
Базовым этапом, позволяющим сформировать дальнейший план действий по управлению инвестиционными рисками, является этапы выяснения и оценки риска.
Задачей качественного анализа риска является выявление источников и причин риска, этапов и работ рассматриваемого лизингового проекта, при выполнении которых возникает риск, то есть:
определение потенциальных зон риска;
выявление рисков, сопутствующих лизинговому контракту;
прогнозирование практических выгод и возможных негативных последствий проявления выявленных рисков.
Методы качественного анализа можно разделить на четыре группы:
Методы, базирующиеся на анализе имеющейся информации;
Методы сбора новой информации;
Методы моделирования деятельности организации;
Эвристические методы качественного анализа;
Качественный анализ инвестиционного риска позволяют создать структуру рисков конкретного лизингового проекта. Результаты качественного анализа, в свою очередь, служат исходной информацией для проведения количественного анализа.
На этапе количественного анализа риска вычисляются числовые значения вероятности наступления рисковых событий и объема вызванного ими ущерба или выгоды.
В бизнес практике используются различные методы анализа инвестиционных рисков. К наиболее распространенным из них следует отнести:
метод корректировки нормы дисконта;
метод достоверных эквивалентов (коэффициентов достоверности);
анализ чувствительности критериев эффективности и платежеспособности лизингополучателя;
метод сценариев;
анализ вероятностных распределений потоков платежей;
деревья решений;
метод Монте-Карло (имитационное моделирование) и др.
Метод корректировки нормы дисконта. Достоинства этого метода - в простоте расчетов, которые могут быть выполнены с использованием даже обыкновенного калькулятора, а также в понятности и доступности. Вместе с тем метод имеет существенные недостатки.
Метод корректировки нормы дисконта осуществляет приведение будущих потоков платежей лизингового проекта к настоящему моменту времени (т.е. обыкновенное дисконтирование по более высокой норме), но не дает никакой информации о степени риска (возможных отклонениях результатов). При этом полученные результаты существенно зависят только от величины надбавки за риск.
Он также предполагает увеличение инвестиционного риска во времени с постоянным коэффициентом, что вряд ли может считаться корректным, так как для многих проектов характерно наличие рисков в начальные периоды с постепенным снижением их к концу реализации. Таким образом, прибыльные проекты, не предполагающие со временем существенного увеличения риска, могут быть оценены неверно и отклонены.
Данный метод не несет никакой информации о вероятностных распределениях будущих потоков платежей и не позволяет получить их оценку.
Наконец, обратная сторона простоты метода состоит в существенных ограничениях возможностей моделирования различных вариантов, которое сводится к анализу зависимости критериев платежеспособности и показателей ликвидности, от изменений только одного показателя - нормы дисконта.
Несмотря на отмеченные недостатки, метод корректировки нормы дисконта в силу простоты широко применяется на практике.
Метод достоверных эквивалентов. Суть метода состоит в корректировке самих денежных потоков, путем расчета достоверных эквивалентов неопределенных денежных потоков по лизинговому проекту. Достоверный эквивалент неопределенных денежных потоков - это такие определенные денежные потоки, полезность которых для лизинговой компании точно такая же, как и полезность неопределенных денежных потоков. В качестве, достоверного эквивалента, как правило, используется математическое ожидание.
Недостатками этого метода следует признать:
сложность расчета коэффициентов достоверности, адекватных риску на каждом этапе лизингового проекта;
невозможность провести анализ вероятностных распределений ключевых параметров.
Анализ чувствительности. Данный метод является хорошей иллюстрацией влияния отдельных исходных факторов проекта на степень исполнения договора лизинга. В силу своей наглядности он широко применяется для выделения и выбора наиболее значимых факторов по степени воздействия.
Этот метод позволяет проводить анализ "что будет, если" и получить ответы на вопрос типа: как изменятся показатели эффективности проекта при изменении входных параметров. Метод позволяет оценить границы изменения входных параметров проекта, при которых сохраняется его эффективность и риски вложения средств в проект с учетом факторов неопределенности.
Главным недостатком данного метода является предпосылка о том, что изменение одного фактора рассматривается изолированно, тогда как на практике все экономические факторы в той или иной степени коррелированны.
По этой причине применение данного метода на практике как самостоятельного инструмента анализа риска, весьма ограничено.
Метод сценариев. Многие специалисты применяют на практике данный метод, который основан на имитации нескольких вариантов развития лизингового проекта (как правило, три - оптимистический, наиболее вероятный, пессимистический). По каждому из выбранных вариантов оцениваются инвестиционные риски.
Данный метод позволяет получать достаточно наглядную картину для различных вариантов реализации проектов, а также предоставляет информацию о чувствительности и возможных отклонениях, а применение программных средств позволяет значительно повысить эффективность подобного анализа путем практически неограниченного увеличения числа сценариев и введения дополнительных переменных.
Анализ вероятностных распределений потоков платежей. В целом применение этого метода анализа инвестиционных рисков позволяет получить полезную информацию об ожидаемых значениях показателей платежеспособности клиента и чистых поступлений, а также провести анализ их вероятностных распределений.
Вместе с тем использование этого метода предполагает, что вероятности для всех вариантов денежных поступлений известны либо могут быть точно определены. В действительности в некоторых случаях распределение вероятностей может быть задано с высокой степенью достоверности на основе анализа прошлого опыта при наличии больших объемов фактических данных. Однако чаще всего такие данные недоступны, поэтому распределения задаются исходя из предположений экспертов, и несут в себе большую долю субъективизма.
Деревья решений. Деревья решений обычно используются для анализа инвестиционных рисков проектов, имеющих обозримое или разумное число вариантов развития. Они особо полезны в ситуациях, когда решения, принимаемые в следующие моменты времени, сильно зависят от решений, принятых ранее, и в свою очередь определяют сценарии дальнейшего развития событий.
Дерево решений имеет вид нагруженного графа, вершины его представляют ключевые состояния, в которых возникает необходимость выбора, а дуги (ветви дерева) - различные события (решения, последствия, операции), которые могут иметь место в ситуации, определяемой вершиной. Каждой дуге (ветви) дерева могут быть приписаны числовые характеристики (нагрузки), например, величина платежа и вероятность его осуществления