Е.Н. Багрий, Государственная академия специалистов инвестиционной сферы

В статье рассматривается квалиметрический подход к оценке рисков инвестиционных проектов действующего предприятия. Актуальность данной тематики определяется тем, что инвестиционные проекты действующего предприятия, как правило, связаны с продуктовыми и технологическими инновациями, а это существенно затрудняет количественную оценку их эффективности.

Как известно, в оценке инвестиционных проектов различают количественные и качественные методы [1]. Для количественной оценки эффективности инвестиционных проектов в настоящее время применяют следующие методы [2].

1. Методы оценки прямого результата. Суть их в том, что оценивается прямой, измеримый результат, очевидно следующий из реализации проекта: повышение коэффициента выхода, снижение трудозатрат, появление побочного продукта основного производства и т.п. Этот результат оценивается по текущим рыночным ценам, и если его недостаточно для обоснования прямых инвестиций, добавляется один или несколько дополнительных результатов.

Среди методов этой группы следует выделить консервативные статические методики, предполагающие, что взаимосвязь и структура бизнес-процессов неизменна, и улучшению подвергаются только несколько показателей, являющихся критическими для рассматриваемой структуры (энергозатраты, производительность и т.п.). Отсюда их название – методики оценки экономии ресурсов. В качестве примера можно привести методику Economic Value Sourced (EVS), входящую в пакет, разработанный компанией Meta Group [3].

В отличие от статических, динамические методики построены на расчете упущенной выгоды, т.е. за основу берется допущение, что в результате реализации проекта бизнес-процесс можно перестроить так, чтобы получать измеримую прибыль путем использования ранее не задействованных возможностей. Примером является методика Ti2, разработанная международной компанией GartnerGroup для оценки внедрения информационных технологий [4].

2. Методы, основанные на оценке идеальности процесса, также предполагают как статический, так и динамический подходы. В рамках статической модели идеальной считается структура бизнес-процесса, при которой потери в его рамках минимальны. При динамическом представлении упор делается на изменении структуры взаимодействия процессов в рамках бизнеса, с тем, чтобы получить оптимальные условия, в которых рассматриваемый процесс теоретически может достичь абсолютного максимума эффективности.

Наиболее распространены методики первого типа, основанные на сравнительных алгоритмах.  В качестве базового показателя чаще всего используют объем реализации основной продукции улучшаемого процесса, причем принимается допущение, что все внешние факторы являются статичными и типовыми для отрасли, а за «идеальный» процесс принимается процесс с лучшими для отрасли показателями затрат на единицу выхода. Часто применяют также подходы на базе сравнения с альтернативным решением.

3. Квалиметрический подход характерен тем, что в слово «качество» вкладываются сразу три понятия: качество как соответствие стандартам и технологическим требованиям, качество как основная характеристика продукта и качество как набор потребительских свойств. Применение комплексного подхода позволило определить понятие «качество проекта» и применить к нему весь наработанный в науке математический аппарат. Особый интерес здесь представляют статистический, экспертный и социологический методы исследования качества, аппарат которых был развит в рамках репрезентативной теории измерений – науки об обработке различного рода оценок. Одна из наиболее распространенных систем мониторинга эффективности предприятия – Balanced Scorecard Collaborative (BSC), построенная на этих принципах, позволяет увязывать стратегию предприятия с конкретными шагами по ее реализации [5].

Рассмотрим особенности квалиметрического подхода применительно к оценке рисков инвестиционных проектов действующего предприятия. Внимание к данному вопросу вызвано тем, что реализация инновационных проектов в современных условиях связана с возможным осуществлением различных неблагоприятных событий, которые могут затруднять реализацию этих проектов или даже блокировать их доведение до конца.

Традиционным подходом к выбору инвестиционных проектов, частным случаем которых являются инновационные проекты, является сравнение потоков платежей, соответствующих тем или иным проектам [1]. Но экономические расчеты, как правило, не являются достаточно обоснованными, поскольку при реализации инвестиционных проектов могут меняться также значения социальных, технологических, экономических и политических факторов, что нельзя оценить количественно.

Альтернативный подход основан на использовании метода экспертных оценок, причем процедуры экспертного оценивания следует применять на всех этапах анализа проекта, используя при этом весь арсенал теории и практики экспертных оценок – развитой области научной и практической деятельности.

В свою очередь, существуют два основных подхода к оценке риска. Один из них основан на использовании факторов, измеренных в количественных шкалах, второй – квалиметрический – использует нечисловые данные.

Можно указать следующие виды рисков, присущих инновационным проектам:

- риски, связанные с недостаточными знаниями о природе (пример: нам неизвестен объем полезных ископаемых, а потому мы не можем точно предсказать развитие добывающей промышленности и объем налоговых поступлений от ее предприятий);

- риски, связанные с неопределенностью природных явлений (погода, урожайность);

- риски, связанные с осуществлением действующих и проектируемых технологических процессов;

- риски, связанные с деятельностью участников экономической жизни, их деловой активностью, финансовым положением, соблюдением обязательств (например, с деятельностью делового партнера по выполнению инновационного проекта);

- риски, связанные с социальными и административными факторами в конкретных регионах;

- риски, связанные с неопределенностью будущей рыночной ситуации в стране (будущих действий поставщиков, предпочтений потребителей);

- риски, связанные с колебаниями цен (динамикой инфляции), нормы процента, валютных курсов и других макроэкономических показателей,

- риски, связанные с нестабильностью законодательства и текущей экономической политики, (т.е. с деятельностью руководства страны, министерств и ведомств;

- риски, связанные с политической ситуацией, действиями партий, профсоюзов, экологических и других организаций в масштабе страны;

- внешнеэкономические риски и т.д.

Квалиметрический подход к оцениванию рисков предполагает, что точное измерение потерь невозможно, но имеется некоторое количество показателей, характеризующих риски, а интегральная оценка рассчитывается по этим показателям с учетом мнений экспертов (например, коэффициентов весомости отдельных показателей). Идейно квалиметрический подход связан с методами измерения технического уровня и качества промышленной продукции (отсюда и название «квалиметрический»); существуют даже соответствующие нормативно-технические документы, например, ГОСТ 23554.2-82 «Экспертные методы оценки качества промышленной продукции. Обработка значений экспертных оценок качества продукции».

В основе квалиметрического подхода к оцениванию рисков лежат следующие принципы.

1. Иерархическая структура системы показателей. Структуру показателей представляется в виде дерева: единичные показатели (признаки, свойства) объединяются в группы, им соответствуют групповые показатели, которые при объединении дают обобщенный показатель. Могут быть групповые показатели нескольких уровней, соответствующие подгруппам, объединяющимся в группы). Такой прием позволяет осуществить декомпозицию задачи, что дает возможность рассматривать и оценивать отдельные группы показателей независимо друг от друга. Декомпозиция также позволяет разделить оценивание единичных показателей и агрегирование этих оценок в групповые и обобщенный показатели. Оценивание единичных показателей проводится для каждого проекта, вторая процедура используется при построении системы расчета обобщенного квалиметрического показателя риска.

2. Математическое описание показателей. Показатели всех уровней могут иметь как числовую, так и нечисловую природу [6]. Поскольку числовые показатели носят субъективный характер, их анализ необходимо проводить методами статистики интервальных данных. Перспективным является также использование нечетких оценок. Могут использоваться данные сравнений объектов между собой. Сравнения могут иметь различную природу: парные сравнения (сравниваются два проекта), множественные сравнения (сравниваются несколько проектов), ранжировки (все проекты упорядочиваются по степени риска) и др. Особенно следует выделить методы парного сравнения, основанные на теории иерархических структур [6].

3. Привлечение экспертов на разных этапах квалиметрического оценивания. При использовании методики квалиметрического оценивания риска роль экспертов сводится не только к оцениванию значений единичных показателей, они участвуют также в следующих процедурах:

- выделение признаков (свойств) проектов и их иерархической структуры в виде дерева;

- описание множеств значений признаков (свойств) проектов, в частности, в выделении градаций;

- изучение связей между первичными показателями, а также групповыми и обобщающим показателями проектов;

- фиксация правил построения агрегированных показателей на различных уровнях структуры;

- оценка весовых коэффициентов (непосредственно или на основе экспертно-статистического метода подбора весовых показателей на основе наилучшего соответствия итоговых экспертных оценок агрегированному показателю);

- итоговая оценка практической пригодности методики квалиметрического оценивания риска.

4. Учет структуры связей между показателями. Как правило, свойства проектов и агрегированные показатели в определенной степени дублируют друг друга, что имеет отрицательные последствия. Так, дублирование свойств, свидетельствующих об одном и том же, искажает значение обобщающего показателя, расходуются излишние средства. Отсюда возникает задача учета связей между признаками, с целью сокращения числа используемых признаков. При решении этой задачи следует применять современные методы теории классификации [8].

5. Рациональное агрегирование системы показателей. Далеко не во всех ситуациях имеются традиции расчета групповых (агрегированных) показателей. Тем не менее, можно указать некоторые общие подходы. Так, в наиболее часто встречающемся случае, когда все входящие в группу признаки измерены в шкалах одного типа (порядковой, отношений, интервалов и др.), в соответствии с теорией измерений [9-11] следует использовать средние величины, адекватные в соответствующих шкалах, при этом признаки могут учитываться с весами, заданными экспертами, или установленными с помощью дискриминантного анализа.

6. Проверка согласованности экспертов. Эксперты могут иметь принципиально различные мнения, что полезно на этапе сбора информации (это позволяет расширить список аргументов «за» и «против», список возможных подходов к решению проблемы, и т.д.), но не на этапе принятия решения. Поэтому необходимо проверить экспертов на согласованность, и в случае необходимости выделить группы экспертов со сходными мнениями и рассматривать их отдельно. Перспективным здесь представляется применение итеративного метода формирования групповой оценки, с одновременной оценкой «компетентности» экспертов [12].

7. Проверка устойчивости выводов. Поскольку используемые экспертные оценки имеют разброс, имеют разброс и итоговые значения, поэтому выводы необходимо исследовать на устойчивость. Здесь можно рекомендовать следующий прием: предоставить весь спектр итоговых значений и соответствующих выводов экспертной комиссии, а затем анализировать устойчивость предлагаемых для ЛПР решений по отношению к переходу от одного элемента этого спектра к другому. Во многих случаях множества Парето для конкретных проектов таковы, что различные методы обработки данных дадут один и тот же результат. В противном случае ЛПР при принятии решения должен знать, что окончательный вывод имеет неустранимую неопределенность, и ему предоставляется соответствующая информация.

Перечисленные выше принципы использованы нами при разработке методики оценивания рисков инвестиционных проектов действующего предприятия.

 

Литература:

1. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов: Теория и практика: Учеб. пособие. 2-е изд., перераб. и доп. М: Дело, 2002.

2. Кожевников Д. Как рассчитать эффективность стратегического проекта // http://www.osp.ru/cio/2001/01/171077/_p2.html.

3. Интернет-ресурс http://www.metagroup.com.

4. Интернет-ресурс http://www.gartner.com.

5. Интернет-ресурс http://www.bscol.com.

6. Разработка методологии оценки рисков реализации инновационных проектов высшей школы / Отчет о НИР. Руководитель д.т.н., проф. А.И. Орлов; исполнители к.ф.-м.н В.А. Цупин, В.Н. Жихарев, Л.А. Орлова  // http://subscribe.ru/archive/science.humanity.econometrika/200111/19030507.html.

7. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993.

8. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Дж.-О. Ким, Ч.И. Мьюллер, У.Р. Клекка и др.; Под ред. И.С. Енюкова. М.: Финансы и статистика, 1989.

9. Горский В.Г., Швецова-Шиловская Т.Н., Плющ О.П., Григорьев В.С. Квалиметрическое моделирование как основа страхования при чрезвычайных экологических ситуациях // Теория и практика экологического страхования.  Труды Первой Всерос. конф. М., Институт проблем рынка РАН, 1995.

10. Суппес П., Зинес Дж. Основы теории измерений // Психологические измерения. М.: Мир, 1967.

11. Пфанцагль И. Теория измерений. М.: Мир, 1976.

12. Давнис В.В., Тинякова В.И. Прогнозные модели экспертных предпочтений: монография. Воронеж: Изд-во Воронеж. гос. ун-та, 2005.

 

Вернуться к разделу

Транспортное дело России №03 (2008)