Навігація
Головна
 
Головна arrow Менеджмент arrow Інноваційний менеджмент
< Попередня   ЗМІСТ   Наступна >

Спосіб використання оцінки ризиків при оцінці перспективності венчурних високотехнологічних проектів

Специфіка управління ризиками у венчурних проектах полягає в тому, що на різних етапах їх виконання стають актуальними різні ризики. З одного боку, вони впливають на саму можливість переходу від одного етапу до іншого, а з іншого - на інтегральну оцінку проекту. Ризики у венчурних проектах необхідно враховувати так, щоб з їх стану можна було приймати рішення про проект. Керівнику проекту слід приймати рішення з урахуванням ризиків таким чином, щоб проект залишався прибутковим. Для цього необхідно мати таку фінансову модель проекту, яка буде використовувати інформацію про ризики.

Важливо відзначити, що існує розрив між областю оцінки інвестиційних проектів і областю оцінки ризиків проекту. У кожній з цих областей існують досить опрацьовані методи, однак відсутній зв'язок між ними. Пропонується модель, яка поєднує, з одного боку, стандартну модель ризику, запропоновану в роботі Сміта і Меррітта, а з іншого - модель сукупного прибутку від продукту, запропоновану в роботі Сміта і Реінерстена. Стандартна модель ризику увазі наявність наслідків події ризику, які призводять до втрат. При цьому користувачеві моделі надається свобода вибору шкали, в якій вимірюються втрати. Зміст наслідків не розглядається.

В якості основи моделі використовується змістовний опис наслідків для чотирьох параметрів з моделі сукупного прибутку від продукту (time to market - термін виведення продукту на ринок, unit cost - витрати на виробництво одиниці продукту, product performance - ринкова успішність продукту, project expenses - витрати самого проекту по розробці).

Таким чином, спосіб оцінки перспективності венчурних проектів з урахуванням ризиків складається з наступних кроків:

  • 1. Побудувати базову модель сукупного прибутку від продукту, який планується розробити в результаті проекту.
  • 2. Розрахувати чутливість сукупного прибутку від продукту до змін кожного з чотирьох параметрів, які впливають на неї.
  • 3. Ідентифікувати ризики проекту.
  • 4. Проаналізувати ризики з виразом їх наслідків через чотири параметри, що впливають на сукупний прибуток від продукту

і з виразом втрат через втрати сукупного прибутку від продукту.

  • 5. Вибудувати ризики по рангах відповідно до їх правдоподібністю і очікуваними втратами.
  • 6. Визначити і вибрати на основі показника risk reduction leverage заходи з управління тими ризиками, що потрапили в категорію підлягають зниженню.
  • 7. Розрахувати новий рівень сукупного прибутку від продукту з урахуванням прийнятих заходів.

Таким чином, при описі ризиків їх наслідки відразу будуть прив'язуватися до ключових факторів, що впливає на сукупний прибуток від проекту, а втрати будуть виражатися у змінах сукупного прибутку від проекту. За рахунок цього керівник проекту в будь-який момент часу може отримати точну оцінку перспективності проекту у разі реалізації тих чи інших ризиків, а також оцінити, чи має сенс вживати заходів але їх запобігання чи зниження наслідків.

Використання моделювання при оцінці та аналізі ризиків

При первинному плануванні проекту менеджеру необхідно одержати оцінки його параметрів максимально швидко. Тому вважається допустимим використання грубих, але швидко прораховуваних без використання спеціальних інструментів математичних моделей. Основною вимогою до таких моделей є їх мінімальний відповідність специфіці предметної області проекту. Таку модель для високотехнологічних венчурних проектів ми представили вище: вона описує проекти з розробки нових продуктів і показує, як ризики та заходи з управління ними впливають на перспективність проекту. При цьому вона спирається на досить прості розрахунки по вхідним параметрам, які задаються за допомогою експертних оцінок.

Однак коли необхідно провести більш точний аналіз перспективності проекту, слід більш уважно ставитися до змістом і характером розглянутих ризиків, а також і до специфіки продукту, який очікується отримати в результаті реалізації венчурного проекту. У такому разі грубих швидко прораховуваних моделей стає недостатньо.

Крім узагальненої стандартної моделі ризику Сміта і Меррітта, існує велика кількість інших підходів до моделювання різних аспектів ризиків, невизначеності і задач прийняття рішень. Найбільш докладно вони описуються в роботі Якова Хеймс. Серед цих методів, що дозволяють приймати проектні рішення з більшою точністю обгрунтувань, можна відзначити ряд таких, які необхідно більш детально розглянути в додатку до специфіки високотехнологічних проектів. Розглянемо моделі, що представляють особливий інтерес.

  • иерархичен "голографічне" моделювання предметної області (Hierarchical Holographical Modeling), в якій ведеться проект, за рахунок багатостороннього та багатоаспектного (з точок зору багатьох зацікавлених сторін) дозволяє більш повно і вичерпно виявляти всі пов'язані з ним ризики.
  • Дерева рішень (Decision Trees) допомагають уявити завдання управління ризиками у вигляді оберненої задачі - прийняття рішень в умовах невизначеності. За рахунок цієї моделі можна проводити більш точний аналіз усіх точок прийняття рішень у проекті, які в підсумку визначають його комерційну перспективність. Використання цієї методики дозволяє виявити ті точки прийняття рішень, які є критичними для проекту і сфокусувати роботу щодо зниження невизначеності саме на них.
  • Матриці рішень (Decision Matrix) дозволяють більш повно розглядати всі можливі рішення в кожній окремій точці їх прийняття. Це позбавляє менеджера від прагнення до бінарності у розгляді варіантів рішень, до якого можуть схиляти дерева рішень.
  • Метод секціоновано багатокритеріального аналізу ризиків (Partitioned Multiobjective Risk Method) дозволяє краще обробляти ситуації ризиків з низькою правдоподібністю, але високим рівнем сумарних втрат. Такі ризики будуть характеризуватися середнім або низьким рівнем очікуваних втрат, проте у разі високотехнологічних проектів, вони є неприпустимими. Прикладом таких ризиків може бути ризик одночасного провалу кількох критичних фундаментально-наукових експериментів, вірогідність якого може оцінюватися експертами-науковцями як низька. Збиток для проекту при цьому буде полягати у неможливості створення прибуткового комерційного продукту, тобто буде фатальним. При аналізі такий ризик повинен потрапляти в перелік ризиків, що підлягають контролю, тоді як розгляд виключно за критерієм очікуваних втрат може віднести його до ризиків незначним.
  • Аналіз дерев багатокритеріальних рішень (Multiobjective Decision Trees) застосуємо в ситуації, коли в проекті переслідується одночасно кілька підцілей. У разі високотехнологічного проекту з розробки нового продукту ми спостерігаємо саме таку ситуацію, оскільки завданням менеджера в ньому є оптимізація по всіх чотирьох параметрах, що впливає на кумулятивну прибуток від продукту.
  • Багатокритеріальний метод аналізу наслідків ризиків (Multiobjective Risk Impact Analysis Method) спирається на метод секціоновано багатокритеріального аналізу ризиків і дозволяє більш повно описувати наслідки ризиків і те, до яких втрат вони призводять. Це робиться за рахунок виявлення не тільки прямих ефектів від події ризику, але і їх впливу на всі прямо не пов'язані аспекти проекту, його оточення і продукту.
  • Побудова байесовськими мереж довіри (БСД) (Bayesian analysis) для моделювання ризиків розглядається не тільки у зазначеній вище роботі Хеймс, але і в багатьох інших дослідницьких роботах. Основна користь від використання БСД полягає в їх здатності адаптуватися до отримання нової інформації та видавати нові більш точні вихідні значення для всіх параметрів ризиків, при її вступі.
  • Дерева відмов (Fault Trees), а також метод аналізу видів і наслідків відмов дозволяє виявляти що раніше не виявлені джерела ризику, пов'язані безпосередньо з продуктом.
  • Метод багатокритеріального статистичного аналізу (Multiobjective Statistical Method) є різновидом методу статистичних випробувань (Монте-Карло) для задач розрахунку оцінок параметрів ризиків. Він дозволяє прорахувати результати різних граничних поєднань ризиків та їх параметрів.
 
Якщо Ви помітили помилку в тексті позначте слово та натисніть Shift + Enter
< Попередня   ЗМІСТ   Наступна >
 
Дисципліни
Агропромисловість
Аудит та Бухоблік
Банківська справа
БЖД
Географія
Документознавство
Екологія
Економіка
Етика та Естетика
Журналістика
Інвестування
Інформатика
Історія
Культурологія
Література
Логіка
Логістика
Маркетинг
Медицина
Нерухомість
Менеджмент
Педагогіка
Політологія
Політекономія
Право
Природознавство
Психологія
Релігієзнавство
Риторика
Соціологія
Статистика
Техніка
Страхова справа
Товарознавство
Туризм
Філософія
Фінанси
Пошук