Управление рисками в инновационных проектах

     1. Выбирается результирующий (ключевой) показатель (как правило, прибыль, IRR или NPV проекта), относительно которого  производится оценка чувствительности.

     2. Выбираются исходные факторы  (показатели), которые будут последовательно  изменяться при неизменности других показателей.

     3. Задается взаимосвязь между исходными  и результирующими показателями  в виде математического уравнения  или неравенства. 

     4. Определяются наиболее вероятные  значения для исходных показателей  и возможные диапазоны их изменений.

     5. Путем изменения значений исходных  показателей исследуется их влияние  на конечный результат. Инновационный  проект с меньшей чувствительностью  NPV (IRR) считается менее рисковым. Данный метод позволяет инновационным  менеджерам учитывать риск и неопределенность реализации проекта. Его недостатком является предпосылка о том, что изменение одного из факторов (исходного показателя) рассматривается изолированно, тогда как на практике все экономические факторы в той или иной степени коррелированны [7].

     Метод сценариев позволяет совместить исследование чувствительности результирующего показателя с анализом вероятностных оценок его отклонений. В общем случае процедура использования данного метода в процессе анализа инновационных и инвестиционных рисков включает выполнение следующих шагов:

     1. Определяют несколько вариантов  изменений ключевых исходных  показателей (например, оптимистический,  наиболее вероятный и пессимистический).

     2. Каждому варианту изменений приписывают  его вероятностную оценку.

     3. Для каждого варианта сценария  рассчитывают вероятное значение, а также оценки его отклонений  от среднего значения.

     4. Проводится анализ вероятностных  распределений полученных результатов.  Проект с наименьшим стандартным  отклонением и коэффициентом  вариации считается менее рисковым.

     Метод Монте-Карло (статистических испытаний) представляет собой стохастическую имитацию. Имитационное моделирование состоит в про ведении серии численных экспериментов, призванных получить эмпирические оценки степени влияния различных факторов (исходных величин) на некоторые зависящие от них результаты (показатели). Данный метод используется в наиболее сложных для прогнозирования проектах в целях формализованного описания неопределенности. Он состоит в изучении статистики процессов реализации инновационного проекта, что позволяет установить влияние и частоту получения конкретных результатов, а также ограничения на диапазон и динамику исходных значений и анализируемых показателей.

     В общем случае проведение имитационного  эксперимента разбивается на следующие этапы:

     1. Установление взаимосвязи между  исходными и выходными показателями  в виде математического уравнения  или неравенства. 

     2. Задание законов распределения  вероятностей для ключевых параметров  модели.

     3. Проведение компьютерной имитации значений ключевых параметров модели.

     4. Расчет основных характеристик  распределений исходных и выходных  показателей. 

     5. Проведение анализа полученных  результатов и принятие решения. 

     Важнейшим этапом анализа рисков инновационного проекта является его количественная оценка, которая предполагает математическую оценку меры и степени риска. В основе количественной оценки риска лежат приемы математической статистики (расчет математического ожидания, вариации, дисперсии, стандартного отклонения и коэффициента вариации).

     При количественной оценке риска любого инновационного проекта инвесторы  и разработчики сопоставляют его  с уровень нормой доходности проекта  и общепринято определять риск как  изменчивость доходности проекта. Гипотеза, положенная в основу статистических методов оценки риска, утверждает: измерить риск - это значит измерить, спрогнозировать, как доходность проекта будет колебаться в определенных пределах. Мера, измеряющая, как колеблется доходность проекта - это одновременно может быть и мерой риска [7].

     Таким образом, можно сделать вывод  о том, что не существует универсального метода, позволяющего провести полный анализ и дать оценку риска инновационного проекта. Каждый из рассмотренных выше методов обладает своими достоинствами  и недостатками.

     Качественные  методы позволяют рассмотреть все  возможные рисковые ситуации и описать  все многообразие рисков рассматриваемого инвестиционного проекта, но получаемые при этом результаты оценки часто  обладают не очень высокой объективностью и точностью.

     Использование количественных методов дает возможность  получить численную оценку рискованности  проекта, определить степень влияния  факторов риска на его эффективность. К числу недостатков этих методов  можно отнести необходимость  наличия большого объема исходной информации за длительный период времени, сложности при определении законов распределения исследуемых параметров и результирующих показателей и т. д.

     Список  литературы 

1. Агафонова А.П. Обзор методов управления рисками инновационного проекта [Электронный ресурс] // Менеджмент в России и за рубежом: электронный журнал. http://www.mevriz.ru/articles/2004/5/3463.html
2. Балдин К.В. Риск-менеджмент: учеб. пособие. – M.: Эксмо, 2006.
3. Блок Г.А. Экономическая оценка некоммерческих инновационных проектов // Креативная экономика. – 2008. №8 (167)..

4     Гребенкин А.В., Шкурко В.Е. Оценка рисков инновационных проектов на основе теории нечетких множеств // Инновации. – 2008. №7(117).

5.    Гунин В.Н. Управление инновациями: учеб. пособие. – М.: ИНФРА-М, 2000.
6.    Дудин М.Н. Риски в инновационной деятельности // Креативная экономика. – 2007. №10 (176).
7.    Иванов А.А., Олейников С.Я., Бочаров С.А., Риск-менеджмент: учеб. пособие. – М.: ЕАОИ, 2008.
8.    Крапчатова И.Р. Управление рисками инвестиционного проекта на этапе проектирования [Электронный ресурс] // http://grebennikon.ru/cat-235-2-3.html
9.    Кузнецов Н.В. Управление рисками: учеб. пособие. – Владивосток: Издательство Дальневосточного университета, 2004.
10.   Тарутин А. Инновационный процесс [Электронный ресурс] // Экономика: электронный журнал. – Режим доступа: http://institutiones.com/innovations/995-innovacionnij-process.html
11.   Хохлов Н.В. Управление риском: учеб. пособие. – M.: Юнити - Дана, 2001.
12.   Черная И.П. Региональная политика устойчивого развития: проблемы и особенности формирования и реализации в Российской Федерации [Электронный ресурс] // Менеджмент в России и за рубежом: электронный журнал. – Режим доступа: http://mevriz.ru/annotations/2006/2/