Управление рисками инвестиционных проектов в пищевой промышленности (стр. 18 из 32)

Наконец, на четвертом этапе с учетом соотношений (6) и (7) формируется дополнительный фильтр, для которого в качестве оптимизируемых параметров задаются размер «окна»

и входящий в выражение (7) коэффициент доверия .

Процедура фильтрации состоит в построении еще одной функции линейной регрессии

длины , вычислении среднеквадратического отклонения (см. формулу (6)) и проверке неравенства

(11)

Знак «>» в (11) подтверждает вывод о прохождении локального минимума, а знак «<» – локального максимума рыночной ценой исследуемого актива.

Из описания предложенной аналитической процедуры видно, что ее характеристики существенно зависят от конкретных значений шести параметров:

, , , , , . В соответствии с определенным выше критерием эффективности, оптимальными следует считать такие индивидуальные для каждого анализируемого рынка и рассматриваемого горизонта исследования значения указанных параметров, которые обеспечивают максимальную величину вероятности правильной идентификации рыночной ситуации. Выбор оптимальных значений параметров осуществляется по результатам математического моделирования описанной процедуры на исторически сложившейся базе рыночных цен исследуемого актива. При этом следует иметь в виду необходимость периодического повторения оптимизации по мере обновления информации о состоянии рынка.

Последовательность выполняемых в рамках предлагаемой автором аналитической системы идентификации рыночной ситуации процедур проиллюстрирована схемой 2.3.1.

На указанной схеме присвоение вычисляемой переменной

значения 1 или –1 отражает факт принятия решения о благоприятном ( ) или неблагоприятном ( ) направлении развития рынка. При этом момент изменения ее значения от до интерпретируется как локальный минимум, и наоборот, переход от к соответствует локальному максимуму.

Схема 2.3.1. Последовательность процедур, выполняемых в рамках аналитической системы идентификации рыночной ситуации

Практическое использование рассмотренной системы идентификации рыночной ситуации иллюстрируется графиком 2.3.3.

График 2.3.3

Этот рисунок, на котором построены графики изменения во времени цены

зерна и вычисляемой для нее переменной , позволяет визуально оценить качество прогноза, получаемого с помощью предлагаемой аналитической процедуры (взяты цены реальных сделок 2001-2002гг., использованные при анализе проекта расширения производства путем приобретения мельницы мощностью 250 тонн зерна в сутки, описанного в Приложении 7).

В свою очередь, количественный анализ эффективности системы в соответствии с определенным выше критерием заключается в оценке вероятности правильной идентификации. Для ее вычисления автором выполнено математическое моделирование системы средствами аналитического пакета MetaStock 6.51 Professional for Windows. В результате тестирования, проведенного методом пошаговой оптимизации, установлено, что вероятность правильной идентификации, обеспечиваемая рекомендуемой системой для основных торгуемых зерновых культур, при надлежащем выборе оптимизируемых параметров оказалась не хуже 0,75 [104, 106].

Таким образом, проведенные исследования позволяют сделать вывод о целесообразности использования в качестве элемента комплексной системы управления рисками инвестиционных проектов, реализуемых в отраслях пищевой промышленности, разработанной автором аналитической системы идентификации рыночной ситуации.

Результатом проводимого аналитического исследования является прогноз развития рыночной ситуации (т.е. направления движения рынка). На основе сделанного прогноза принимается решение о необходимости применения того или иного управленческого воздействия, а именно о хеджировании соответствующего риска, о моменте приобретения или продажи необходимого актива и т.п. При этом анализ должен осуществляться непрерывно с целью оперативного реагирования на возникающие изменения и своевременного внесения корректирующих воздействий в систему управления рисками проекта. Подробнее механизмы управления рисками экономического окружения рассматриваются в Главе 3.

ГЛАВА 3. МЕТОДИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ В ПИЩЕВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

3.1 Статические методы управления проектными рисками и их оптимизация

Как было показано в параграфе 2.1., рассматриваемые нами риски инвестиционных проектов, реализуемых в отраслях пищевой промышленности, можно разделить на две укрупненные группы:

1. Риски, не требующие активного управления;

2. Риски, управление которыми требует постоянного применения усложненных методик (т.е. подразумевает активное управление).

По результатам проведенного исследования автор пришел к выводу, что ко второй группе относятся риски экономического окружения, включающие:

1. Изменение цен на производимую в рамках проекта продукцию;

2. Изменение цен на сырье, используемое в рамках проекта (как основное, так и вспомогательное);

3. Динамику валютного курса;

4. Динамику процентных ставок.

Как первая, так и вторая группы рисков нуждаются в определении оптимальных механизмов защиты. Однако самым сложным и одновременно особенно важным с точки зрения успеха проекта является управление рисками именно второй группы, что обусловливает наибольший их интерес для исследования. При этом, с точки зрения автора, нивелированием рисков первой группы обеспечиваются базисные условия для дальнейшей реализации мер по защите проектов от более сложных рисков.

С учетом данного обстоятельства необходимо дать общую характеристику методов защиты от рисков в целях определения наиболее приемлемых для проектов, реализуемых в пищевой промышленности, а также определения механизмов управления рисками экономического окружения.

По результатам сравнительного анализа известных подходов к управлению рисками (см. Приложение 8) автор пришел к выводу, что взгляды многих исследователей достаточно близки. Так, практически идентичны подходы М.В. Грачевой, Г.Б. Клейнера, В.Л. Тамбовцева, Р.М. Качалова и Р.А. Захарова. Вместе с тем, предлагаемый инструментарий управления рисками достаточно многообразен. Каждый из методов имеет свою область и границы применения. Кроме того, эффективность использования того или иного инструмента может значительно варьироваться в зависимости от условий его использования. В этой связи возникла необходимость выявления тех методов, которые в наибольшей степени соответствуют специфике рисков, характерных для инвестиционных проектов, реализуемых предприятиями пищевой промышленности.

По результатам проведенного анализа [107,108] автор пришел к выводу, что в общем виде все методы управления рисками инвестиционных проектов можно разделить на динамические (активные) и статические (пассивные).

Под динамическими автор понимает такие методы управления рисками, которые требуют постоянного (или достаточно частого периодического) вмешательства со стороны субъекта управления. При этом такое вмешательство, как правило, носит характер уточняющей корректировки.

Под статическими автор понимает методы управления рисками, не требующие частого вмешательства субъекта управления.

Различия в содержании инструментов риск-менеджмента, относящихся к этим двум группам, по мнению автора, обусловлены различной природой управляемых рисков. Принципиально важным обстоятельством при этом является скорость изменения факторов риска, а также его сложность для управления. Как следствие, автор пришел к выводу, что динамические методы управления целесообразно использовать применительно к рискам экономического окружения, определение которых было дано в параграфе 2.1. Статические методы управления с наибольшей эффективностью могут использоваться при управлении иными видами рисков, не входящих в упомянутую группу.