Управление финансовым риском продуктового инновационного проекта Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

14 (119) - 2008

Управление финансовым риском

УПРАВЛЕНИЕ ФИНАНСОВЫМ РИСКОМ ПРОДУКТОВОГО ИННОВАЦИОННОГО ПРОЕКТА

Б.И. ВАйСБЛАТ,

доктор технических наук, профессор

Д.Г. БУДЕСКО

Д.В. СИДОРОВ

Нижегородский филиал Государственного университета — Высшей школы экономики

Понятие риска является одним из базовых в теории принятия управленческих решений. Исследуемому вопросу посвящены работы [1 — 6] и др. Однако практическое применение ряда экономико-математических моделей затрудняется тем, что в рамках нормативного подхода к исследованию процесса разработки и принятия управленческих решений выработано понимание риска, во многом отличное от привычного его толкования в повседневной деятельности менеджера.

Нормативная теория связывает риск преимущественно с изменчивостью результативного показателя (используются термины «вариабельность», «волантильность»). Особенно характерным является отождествление риска с дисперсией показателя. Расчет дисперсии предполагает знание возможных значений результативного показателя и их вероятностей. При этом значения показателя и их вероятности одинаково важны для расчета характеристик изменчивости. В то же время исследования в рамках дескриптивного подхода свидетельствуют о том, что менеджеры в практической деятельности при оценке рискованности ситуации придают разный вес возможным значениям результативного показателя и его вероятности. Проиллюстрируем данное положение. Если возможные проигрыши и выигрыши при реализации инновационного проекта (ИП) незначительны по величине, то независимо от вероятностей отдельных исходов уровень риска будет восприниматься менеджерами проекта как ничтожный, хотя расчеты величины дисперсии могут давать основания для других заключений.

Второе принципиальное отличие постулатов нормативной теории от практики состоит в том, что в теории отклонения результативного показателя (например, чистой прибыли) в большую или меньшую сторону в одинаковой степени считается проявлением риска. На практике менеджеры проекта в большинстве случаев считают иначе. Только отклонение в негативную сторону (уменьшение чистой прибыли, рост затрат и т. п.) считается проявлением риска. Это связано в том числе с тем, что менеджеры проекта несут совершенно разную ответственность за убытки и упущенную выгоду.

Если, например, затраты на реализацию какого-то проекта окажутся меньше запланированных, то менеджер, ответственный за этот проект, скорее всего не будет нести никакой ответственности за ошибочность своих расчетов. Если же затраты превысят запланированные, рентабельность проекта уменьшится и это будет рассматриваться как просчет в работе менеджера. Поэтому для менеджера риск — это отклонение затрат только в большую сторону.

Существующие инструменты количественного анализа лишь частично отражают понимание риска в практике управления. Это не означает, что ими нельзя пользоваться на практике, но следует помнить, что эти инструменты, как правило, неприменимы за пределами узких рамок тех приложений, для которых они были созданы.

Для измерения риска в основном используют два подхода: статистический и экспертный.

В основе статистического подхода лежит концепция, отождествляющая риск с колеблемостью

результативного показателя. Поэтому данному подходу присущи все ограничения, рассмотренные выше. Статистический подход по самому своему существу является ретроспективным, он основывается на имеющихся статистических данных прошлых периодов, в то время как оценка риска относится к будущим событиям. Это снижает ценность данного подхода в условиях быстро меняющейся экономической обстановки. В то же время достоинством статистического подхода к измерению риска является его объективность.

Альтернативой статистическому подходу является экспертная оценка величины риска. Как правило, соответствующая процедура предполагает выявление и структуризацию источников риска, их раздельную оценку (обычно в баллах) и затем интегрированную оценку риска.

Недостатком такого подхода является субъективный характер оценок. Существенную трудность составляет и обоснование правил интеграции частных оценок по источникам риска в общую оценку ситуации. Эти недостатки компенсируются гибкостью процедуры и ее направленностью в будущее, перспективу, а не в ретроспективу, как при статистической оценке.

Рассмотрим один из возможных подходов к оценке и управлению финансовым риском ИП.

Сделаем необходимые пояснения, которые будут использованы далее. ИП будем называть рискованным для инвестора, если у инвестора нет полной уверенности в том, что этот проект обеспечит ему достижение поставленной цели [7]. Оценка экономической эффективности ИП предусматривает сопоставление будущих доходов В и затрат И. Поскольку нельзя точно сказать, какие значения в будущем примут В и И, то эти величины рассматриваются как случайные. Известно, что основными вероятностными характеристиками случайной величины являются среднее значение (математическое ожидание) и дисперсия. Предположим, что нам известны числовые характеристики доходов (В — среднее значение доходов, DB— дисперсия доходов) и затрат (И — среднее значение затрат, DИ — дисперсия затрат).

Для оценки эффективности ИП могут использоваться следующие финансовые показатели:

финансовый результат

0 = В - И,

П =

убытки У =

0, если 0 > 0 0, если 0 < 0 ,

-0, если 0 < 0 0, если 0 > 0 '

(1) (2) (3)

В качестве показателя риска будем использовать величину недополученной прибыли ДП до желаемой величины П :

ДП =

[ П0 - П, если П < П0 0, если П > П„

(4)

Так как В и Иявляются случайными величинами, то и показатели в формулах (1) — (3) также являются случайными. Вычислим средние значения и дисперсии этих показателей через вероятностные характеристики В и И.

Из формулы (1) согласно теореме о числовых характеристиках разности двух случайных величин [7] получим среднее значение

0 = В - И

(5)

и дисперсию:

De = DB+DИ (6)

В работе [7] получены формулы для вероятностных характеристик финансовых показателей (прибыль, убытки) и показателей риска:

П = 0 * у(-т0=) + 7Б© * р(

0

у/Б®

БП = у2

^/D0

0

4Ш>

У = -0 * у(-

0

* Б0;

(

у[о&

(

БУ = у2

) + 4оё * р

0

\

0

^/D0

= Б0;

(7)

(8) (9)

(10)

ДП = (П0 -П) *у((П.° П)) + 4вл*Р((П.° П)), (11) 0 л/БП ^БП

где у(?) =

РС) =

1

1

I х

| е 2 йх — функция Лапласа [7];

— функция Гаусса [7].

Для решения задачи оценки и управления финансовым риском ИП рассмотрим методику прогнозирования финансовых показателей и показателей риска продуктового ИП.

Введем следующие обозначения.

J — индекс вида сырья, используемого для производства инновационного продукта у = 1, т , где т — число компонентов, необходимых для производства;

УJ — прогноз закупочной цены у-го вида сырья;

mJ. — норма расхода у-го вида сырья для производства единицы продукта;

Х — цена реализации инновационного продукта;

*

2

V — объем продаж продукта в плановом периоде;

N — объем производства продукта в плановом периоде;

р — вероятность технической реализации проекта;

изак — затраты на закупку сырья и материалов;

К01 — затраты на закупку оборудования, необходимого для проведения НИР и ОКР;

ини — текущие затраты на проведение НИР и ОКРир

К02 — затраты на закупку производственного оборудование;

Mj — потребность j-го вида сырья для производства N продуктов;

итруд — общие затраты на оплату труда всех работников предприятия;

U — прогноз постоянных затрат в плановом

пост * *

периоде;

Н — налог на прибыль;

пр * '

НДС — налог на добавленную стоимость; ЕСН — единый социальный налог; S — сумма инвестиций;

S — максимальная сумма инвестиций, кото-

max J ^ '

рая может быть получена от инвестора;

N0 — производственная мощность установки; . X . — максимальная и минимальная цена

max min

на продукт.

Зададим прогноз объема продаж следующим образом:

Х Z1 Z2

V F1 F2

N V 0

Р 1-Р

1. Вычисляют вероятностные характеристики объема производства продукта:

N = V * p, DN = V2 * p *(1 - p).

2. Определяют вероятностные характеристики объемов закупаемого сырья:

М~ = mjN, DMj = m) * DN.

3. Рассчитывают сумму финансовых средств, оставшихся после закупки инновационного оборудования:

4. Рассчитывают вероятностные характеристики затрат на закупку сырья:

__т __т

и^ак = £MJ * ^, DUзaк = £ DMj * у.;

1=1 1=1

5. Вычисляют сумму финансовых средств, оставшихся после закупки производственного оборудования:

Q = 0* - К02.

6. Определяют вероятностные характеристики выручки:

В = N * х, DB = DN * х2;

7. Вычисляют средние значения и дисперсия НДС: _

НДС = (В - изак)* 0,18/1,18;

DНДС= (0,18/1,18) 2* (DВ+DUзак).

8. Величину ЕСН вычисляют по формуле ЕСН = изар * 0.26 .

9. Определяют вероятностные характеристики общих затрат:

где Ж, 22 — возможные значения цены, а /1, /2 — соответствующие объемы продаж в плановом периоде.

Будем считать, что прогнозная кривая спроса на продукт является линейной функцией вида: ^ 2 - М

V=ax +Ь где а = ——— и Ь = /1 — а а , 22 - 21

объем продаж совпадает с объемом производства.

Тогда вероятностный прогноз объема производства

будет иметь следующий вид:

и общ = и 3аК + изар + и пост + НДС + ЕСН;

^общ = Ж3ак + ^ДС

10. Расчет вероятностных характеристик финансового результата производят по формулам:

Ф = В - и общ; DФ = DB + DUобщ;

11. Значения вероятностных характеристик прибыли определяются по формуле [7]:

П = Ф * у(^) + 4БФ * Р(^) DП = у2 * DФ; Ф

где tl =

4оф'

т. е., если продукт будет произведен, то объем производства будет равен объему продаж с вероятностью р, в противном случае объем производства будет равен 0 с вероятностью 1-р.

Далее рассмотрим методику прогнозирования финансовых показателей и показателей риска ИП:

12. Среднее значение и дисперсия налога на прибыль рассчитываются с помощью формул:

НПР = 0,24 * П; DHnр = 0,242 * DП;

13. Вероятностные характеристики чистого финансового результата вычисляют по формулам:

ЧФ = П - НnрDЧФ = DП + DН_;

14. Рассчитываются вероятностные характеристики чистой прибыли [7]:

ЧП = ЧФ * у(t2+D4G>* P(t2) D4n = у (t2)*D40,

где t,

ЧФ

2 JD40'

15. Величина недополученной прибыли до желаемой ЧП0, являющейся показателем риска, вычисляется по формуле [7]:

АЧП=0,4*у1 D4n;

16. Уровень рентабельность

R = =П- * 100%;

U общ

17. Оценивается величина риска проекта в процентах

8 = ДЧП * 100%.

ЧП

Задачу управления финансовым риском продуктового ИП можно сформулировать следующим образом: найти объемы производства и сумму инвестиций, обеспечивающих минимальный риск. Соответствующая экономико-математическая модель имеет следующий вид.

Найти такие {V*; 5*}, которые обеспечивают минимальное значение ДЧП при следующих ограничениях:

1. 0 < V< N0.

2. V — целое.

3 X < X < X

min max

Uзак < Q.

U < Q*

нир ^

4.

5.

6. 0 < S < S

max

7. R = R0, где R0 — желаемый уровень рентабельности.

Сформулированная задача является частично целочисленного нелинейного программирования, для решения которой можно использовать надстройку «Поиск решения» программы MS Excel.

Для иллюстрации предложенной методики рассмотрим ИП, целью которого является создание

Литература

продукта, для производства которого необходимы четыре вида сырья. Нормы расхода сырья и соответствующие прогнозные цены закупки представлены в табл. 1.

Таблица 1

Нормы расхода сырья и прогнозные закупочные цены на сырье

Вид сырья 1 2 3 4

т. 1 40,5 51 30 13

y 200 4200 600 600

Стоимостные характеристики ИП представлены в табл. 2.

Таблица 2

Стоимостные характеристики ИП

Показатели К01 К02 U окр U пост U зар s max

Значение показателя, руб. 565000 105000 55000 55000 2200000 10000000

При этом р=0,95, а ^=15 %. Прогнозные объемы продаж на продукцию представлены в табл. 3.

Таблица 3

Прогнозные объемы продаж

Х 855000 1125000

V 7 4

В табл. 4 представлены результаты решения задачи управления финансовым риском продуктового ИП.

Таблица 4

Результаты решения задачи управления финансовыми рисками продуктового ИП

Показатель V, шт. S, руб. X, руб. ЧП, руб. ДЧП, руб. Риск, % R

Значение 5 7000000 1035000 666473 238613 35,8 15 %

Таким образом, предлагаемая экономико-математическая модель позволяет управлять финансовым риском продуктового ИП и может быть использована в практической деятельности инновационного предприятия.

1. 2.

3.

4.

5.

6.

Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов. — Изд-во «Экономика», 2000. Бланк И. А. Управление финансовыми рисками: учебный курс. — М.: Ника-центр, 2006. Шапкин А. С. Экономические и финансовые риски. — М.: Высшая школа, 2004.

Ковалев В. В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. — М: Финансы и статистика, 1995.

Уткин Э. А, Фролов Д. А. Управление рисками предприятия. — М.: Теис, 2003.

Шленов Ю. В. Управление инновациями: В 3 кн., Книга 2: Управление финансами в инновационных процессах. — М.: Высшая школа, 2003.

Вайсблат Б. И. Риск-менеджмент: Учебно-методическое пособие. — Н. Новгород, 2004.