2.2.5. Анализ сценариев развития проекта.

Анализ сценариев развития проекта позволяет оценить влияние на проект воз­можного одновременного изменения нескольких переменных через вероятность ка­ждого сценария. Этот вид анализа может выполняться как с помощью электрон­ных таблиц (например, Microsoft Excel версии не ниже 4.0), так и с применением специальных компьютерных программ, позволяющих использовать методы имитационного моделирования.

В первом случае формируются 3-5 сценариев развития проекта. Каждому сценарию должны соответствовать:

Набор значений исходных переменных,

Рассчитанные значения результирующих показателей,

Некоторая вероятность наступления данного сценария, определяемая эксперт­ном путем.

В результате расчета определяются средние (с учетом вероятности наступления каждого сценария) значения результирующих показателей.

Заключение.

Общая результативность анализа проектных рисков может быть оценена следующим образом:

Преимущества методов:

1. Совершенствует уровень принятия решений по малоприбыльным проектам. Проект с малым значением NPV может быть принят, в случае если анализ рисков установит, что шансы получить удовлетворительный доход превосходят ве­роятность неприемлемых убытков.

2. Помогает идентифицировать производственные возможности. Анализ рисков помогает сэкономить деньги, потраченные на получение инфор­мации, издержки на получение которой превосходят издержки неопределенности.

3. Освещает сектора проекта, требующие дальнейшего исследования и управ­ляет сбором информации.

4. Выявляет слабые места проекта и дает возможность внести поправки.

5. Предполагает неопределенность и возможные отклонения факторов от базо­вых уровней. В связи с тем, что присвоение распределений и грани]! варьирова­ния переменных несет оттенок субъективизма, необходимо критически подходить даже к результатам анализа рисков.

Сложность применения методов:

Анализ рисков предполагает качественные модели проектного оце­нивания. Если модель неправильна, то результаты анализа рисков также будут вводить в заблуждение.

Пример см. в Практической части.

Практическая часть.

Пример 1: Сценарии развития проекта.

Пример 2: Расчет точки безубыточности предприятия.

№	Наименование статьи		Продукт «Б»	Продукт «В»	Итого
1	Объем продаж, млн. руб.	100	200	700	1000
2	Доля в объеме продаж, %	10	20	70	100
3	Цена за единицу, тыс. руб.	2	5	10	-
4	Переменные издержки, млн. руб.	40	120	380	540
5	Доход, млн. руб.	60	80	320	460
6	Уровень дохода от объема продаж, %	-	-	-	46
7	Постоянные издержки, млн. руб.	-	-	-	200
8	Точка безубыточности для производства в целом, млн. руб.	-	-		434
9	Точка безубыточности по видам продукции, млн. руб.	43,4	86,8	303,8	434
10	Точка безубыточности по видам продукции, штук	21700	17360	30380	-

Пример 3: Анализ чувствительности инвестиционного проекта.

Переменная (x)	Изменение x, %	Изменение NPV, %	Отношение % изменений NPV к % изменений x		Рейтинг
Ставка процента Оборотный капитал Остаточная стоимость Переменные издержки Объем продаж Цена реализации
Показатели чувствительности и прогнозируемости переменных в проекта
Переменная (x)	Чувствительность			Рейтинг
Объем продаж Переменные издержки Ставка процента Оборотный капитал Остаточная стоимость Цена реализации

Список литературы.

1. И.И. Мазур, В.Д. Шапиро "Project Management", изд. "Высшая школа", 2001 г.

2. Н.В. Хохлов "Управление риском", изд. ЮНИТИ, 1999 г.

3. И.В. Липсиц "Инвестиционный проект: методы подготовки и анализа", изд. БЕК, 1999 г.

4. В.В. Ковалев "Методы оценки инвестиционных проектов" изд. Финансы и статистика, 1998 г.

5. Г. Бирман, С. Шмидт "Экономический анализ инвестиционных проектов" изд. ЮНИТИ, 1999 г.

И вероятностную оценки; 4) исходя из значений всех вершин и дуг рассчитывают вероятностное значение критерия NPV (IRR, РI); 5) проводят анализ вероятностных распределений полученных результатов. 2. Алгоритм анализа рисков инвестиционного проекта (в общем виде) 1) установить взаимосвязи между исходными и выходными показателями в виде математического уравнения или неравенства, т.е. ...

Продукцию в значительной степени зависит от изменения цен на топлива и энергоносители. Указанные обстоятельства позволили автору сделать вывод о том, что применительно к управлению рисками инвестиционных проектов в пищевой промышленности фундаментальный анализ второго уровня должен отличаться от классического (при использовании того же инструментария). Автор считает, что этот анализ не должен...

И т.п.; рекомендации по тем аспектам рисков, которые требуют специальных мер или условий в страховом полисе. 2.2 Качественный анализ рисков Одним из направлений анализа рисков инвестиционного проекта является качественный анализ или идентификация рисков. Следует отметить, что качественный анализ инвестиционных рисков предполагает количественный его результат, т.е. процесс проведения...

Неопределенность является фундаментальным свойством рыночной экономики. Полученные выше прогнозные оценки показателей проекта не являются абсолютно достоверными. Возникает необходимость тем или иным способом оценить влияние изменений конъюнктуры внешней среды на показатели проекта.

Риск инвестиционного проекта выражается в возможном отклонении потока денежных средств для данного проекта от ожидаемого – чем отклонение больше, тем больше риск проекта. При рассмотрении каждого проекта можно получить возможный диапазон результатов проекта, дать этим результатам вероятностную оценку – оценить потоки денежных средств, руководствуясь экспертными оценками вероятности генерации этих потоков или величиной отклонений компонентов потока от ожидаемых значений.

Оценим это влияние методом сценариев, для чего дополнительно к базовому расчету добавляются расчеты с измененными исходными, сгруппированными в сценарии с условными названиями «наилучший» и «наихудший». Границы отклонения параметров от исходных приведены в таблице 11.

Таблица 11 - Вариации параметров по сценариям.

	Наименование параметра	Название сценария
		наилучший	наихудший
	Объемы производства
	Цена реализации
	Стоимость материалов
	Стоимость комплектующих
	Изменение зарплаты
	Изменение нормы дисконта

Корректируя исходные данные проекта в соответствие с требованиями сценариев, рассчитаем все показатели экономической эффективности проекта для каждого из сценариев и сравнить их с базовым вариантом.

Произвольно задавая вероятности сценариев, включая базовый, рассчитать среднее значение NPV проекта по формуле:

NPV СР = Р НАИЛ × NPV НАИЛ + Р БАЗ × NPV БАЗ + Р НАИХ × NPV НАИХ,

где Р - вероятности развития соответствующих сценариев, причем их сумма должна равняться единице.

После соответствующих расчетов NPV СР примерно равно NPV БАЗ, поэтому можно сказать, что риск проекта невелик.

А чего расчеты скрыли от широкой общественности?

Еще на плакат можно вынести такую таблицу

показатель	Базовый сценарий	Наилучший сценарий	Наихудший сценарий
ИДДзатрат
ИДДинвестиций

Заключение

Показатели коммерческой эффективности проекта в целом отражают финансовые последствия осуществления инвестиционного проекта, в случае если предполагается участие только одного инвестора, который производит все необходимые для реализации проекта затраты и пользуется всеми его результатами.

В качестве основных показателей для расчета коммерческой эффективности проекта рекомендуется использовать следующие:

Чистый доход;

Чистый дисконтированный доход;

Внутренняя норма доходности;

Потребность в дополнительном финансировании (ПФ, стоимость проекта, капитал риска);

Индексы доходности затрат и инвестиций;

Срок окупаемости;

Группа показателей, характеризующих финансовое состояние предприятия - участника проекта.

В данной курсовой работе был рассмотрен инвестиционный проект с заданными исходными данными.

В мировой практике финансового менеджмента используются различные методы анализа рисков инвестиционных проектов (ИП). К наиболее распространенным из них следует отнести:

• метод корректировки нормы дисконта ;
• метод достоверных эквивалентов (коэффициентов достоверности);
• анализ чувствительности критериев эффективности (чистый дисконтированный доход (NPV), внутренняя норма доходности (IRR) и др.);
• метод сценариев;
• анализ вероятностных распределений потоков платежей;
• деревья решений;
• метод Монте-Карло (имитационное моделирование) и др.

В данной статье кратко изложены преимущества, недостатки и проблемы их практического применения, предложены усовершенствованные алгоритмы количественного анализа рисков инвестиционных проектов и рассмотрено их практическое применение.

Метод корректировки нормы дисконта. Достоинства этого метода - в простоте расчетов, которые могут быть выполнены с использованием даже обыкновенного калькулятора, а также в понятности и доступности. Вместе с тем метод имеет существенные недостатки.

Метод корректировки нормы дисконта осуществляет приведение будущих потоков платежей к настоящему моменту времени (т.е. обыкновенное дисконтирование по более высокой норме), но не дает никакой информации о степени риска (возможных отклонениях результатов). При этом полученные результаты существенно зависят только от величины надбавки за риск.

Он также предполагает увеличение риска во времени с постоянным коэффициентом, что вряд ли может считаться корректным, так как для многих проектов характерно наличие рисков в начальные периоды с постепенным снижением их к концу реализации. Таким образом, прибыльные проекты, не предполагающие со временем существенного увеличения риска, могут быть оценены неверно и отклонены.

Данный метод не несет никакой информации о вероятностных распределениях будущих потоков платежей и не позволяет получить их оценку.

Наконец, обратная сторона простоты метода состоит в существенных ограничениях возможностей моделирования различных вариантов, которое сводится к анализу зависимости критериев NPV(IRR,PI и др.) „от изменений только одного показателя - нормы дисконта.

Несмотря на отмеченные недостатки, метод корректировки нормы дисконта широко применяется на практике.

Метод достоверных эквивалентов. Недостатками этого метода следует признать:

• сложность расчета коэффициентов достоверности, адекватных риску на каждом этапе проекта;
• невозможность провести анализ вероятностных распределений ключевых параметров.

Анализ чувствительности. Данный метод является хорошей иллюстрацией влияния отдельных исходных факторов на конечный результат проекта.

Главным недостатком данного метода является предпосылка о том, что изменение одного фактора рассматривается изолированно, тогда как на практике все экономические факторы в той или иной степени коррелированны.

По этой причине применение данного метода на практике как самостоятельного инструмента анализа риска, по мнению авторов весьма ограничено, если вообще возможно.

Метод сценариев. В целом метод позволяет получать достаточно наглядную картину для различных вариантов реализации проектов, а также предоставляет информацию о чувствительности и возможных отклонениях, а применение программных средств типа Excel позволяет значительно повысить эффективность подобного анализа путем практически неограниченного увеличения числа сценариев и введения дополнительных переменных.

Анализ вероятностных распределений потоков платежей. В целом применение этого метода анализа рисков позволяет получить полезную информацию об ожидаемых значениях NPV и чистых поступлений, а также провести анализ их вероятностных распределений.

Вместе с тем использование этого метода предполагает, что вероятности для всех вариантов денежных поступлений известны либо могут быть точно определены. В действительности в некоторых случаях распределение вероятностей может быть задано с высокой степенью достоверности на основе анализа прошлого опыта при наличии больших объемов фактических данных. Однако чаще всего такие данные недоступны, поэтому распределения задаются исходя из предположений экспертов и несут в себе большую долю субъективизма.

Деревья решений. Ограничением практического использования данного метода является исходная предпосылка о том, что проект должен иметь обозримое или разумное число вариантов развития. Метод особенно полезен в ситуациях, когда решения, принимаемые в каждый момент времени, сильно зависят от решений, принятых ранее, и в свою очередь определяют сценарии дальнейшего развития событий.

Имитационное моделирование. Практическое применение данного метода продемонстрировало широкие возможности его использования инвестиционном проектировании, особенно в условиях неопределённости и риска. Данный метод особенно удобен для практического применения тем, что удачно сочетается с другими экономико-статистическими методами, а также с теорией игр и другими методами исследования операций. Практическое применение авторами данного метода показало, что зачастую он даёт более оптимистичные оценки, чем другие методы, например анализ сценариев, что, очевидно обусловлено перебором промежуточных вариантов.

Многообразие ситуаций неопределённости делает возможным применение любого из описанных методов в качестве инструмента анализа рисков, однако, по мнению авторов, наиболее перспективными для практического использования являются методы сценарного анализа и имитационного моделирования, которые могут быть дополнены или интегрированы в другие методики.

В частности, для количественной оценки риска инвестиционного проекта предлагается использовать следующие алгоритмы:

Алгоритм имитационного моделирования (инструмент “РИСК-АНАЛИЗ”):

1.Определяются ключевые факторы ИП. Для этого предлагается применять анализ чувствительности по всем факторам (цена реализации, рекламный бюджет, объём продаж, себестоимость продукции и т. д.), используя специализированные пакеты типа Project Expert и Альт-Инвест, что позволит существенно сократить время расчётов. В качестве ключевых выбираются те факторы, изменения которых приводят к наибольшим отклонениям чистой текущей стоимости (NPV).

Таблица 1.
Выбор ключевых факторов ИП на основе анализа чувствительности

						Дисперсия NPV

2. Определяются максимальное и минимальное значения ключевых факторов, и задаётся характер распределения вероятностей. В общем случае рекомендуется использовать нормальное распределение.

3. На основе выбранного распределения проводится имитация ключевых факторов , с учётом полученных значений рассчитываются значения NPV.

4. На основе полученных в результате имитации данных рассчитываются критерии, количественно характеризующие риск ИП (матожидание NPV, дисперсия, среднеквадратическое отклонение и др.).

Для проведения сценарного анализа нами разработана методика, позволяющая учитывать все возможные сценарии развития, а не три варианта (оптимистичный, пессимистичный, реалистичный), как это предлагается в литературе. Предлагается следующий алгоритм сценарного анализа:

Алгоритм сценарного анализа

1. Используя анализ чувствительности, определяются ключевые факторы ИП (см. выше).

2.Рассматриваются возможные ситуации и сочетания ситуаций , обусловленные колебаниями этих факторов. Для этого рекомендуется строить “дерево сценариев”.

3. Методом экспертных оценок определяются вероятности каждого сценария.

4.По каждому сценарию с учетом его вероятности рассчитывается NPV проекта , в результате чего получается массив значений NPV (табл. 2.)

Таблица 2.
Массив значений NPV

Сценарий
Вероятность

5. На основе данных массива рассчитываются критерии риска ИП

Практические примеры расчёта

Исходная информация: предприятие “Техинэко”, занимающееся строительством локальных котельных, реализует проект для завода “Старт” (Н. Новгород). Экономический эффект строительства локальной котельной для завода “Старт” заключается в снижении затрат на отопление, так как в случае реализации проекта приведённые затраты существенно меньше, чем приведённая стоимость платежей по тарифам за централизованное отопление.

В результате анализа технико-экономического обоснования проекта было установлено, что ключевыми факторами, определяющими риск данного проекта является соотношение себестоимости 1Гкал, вырабатываемой локальной котельной и тарифа за централизованное отопление.

В общем же случае для определения ключевых параметров проекта можно использовать анализ чувствительности, в качестве оптимального инструмента для этого рекомендуется применять соответствующий модуль анализа программных пакетов “Project Expert” и “Альт-Инвест”, которые обеспечивают возможность быстрого пересчёта по всем факторам. Хотя в большинстве случаев ключевые факторы проекта известны из предыдущего опыта, либо установлены по результатам маркетингового исследования, а анализ чувствительности необходим лишь для количественного определения степени влияния этого фактора.

Риск-анализ данного проекта был выполнен двумя способами:

• имитационное моделирование методом Монте-Карло
• анализ сценариев.

Риск-анализ инвестиционного проекта методом имитационного моделирования

Моделируя значение NPV в зависимости от ключевых факторов были получены значения NPV по трём опорным вариантам развития событий (оптимистичный, пессимистичный, реалистичный). Методом экспертных оценок были определены также вероятности реализации этих вариантов. Полученные результаты использовались как исходные данные для имитационного моделирования (табл. 3.)

Таблица 3
Исходные условия эксперимента

	NPV (тыс. руб.)	Вероятность
Вероятное
Максимум

На основе исходных данных проводим имитацию. Для проведения имитации рекомендуется использовать функцию “Генерация случайных чисел” (рис. 1)

Рис. 1. Имитация с использованием генерации случайных чисел.

Для осуществления имитации рекомендуется использовать нормальное распределение, так как практика риск-анализа показала, что именно оно встречается в подавляющем большинстве случаев. Количество имитаций может быть сколь угодно большим и определяется требуемой точностью анализа. В данном случае ограничимся 500 имитациями.

Таблица 4
Имитация

	NPV (тыс. руб.)

И т. д. 500 имитаций

На основе полученных в результате имитации данных, используя стандартные функции MS Excel проводим экономико-статистический анализ (рис 2).

Рис. 2. Экономико-статистический анализ результатов имитации

Имитационное моделирование продемонстрировало следующие результаты:

Среднее значение NPV составляет 15950,79 тыс. руб.

Минимальное значение NPV составляет 15940,15 тыс. руб.

Максимальное значение NPV составляет 15962,98 тыс. руб.

Коэффициент вариации NPV равен 12%

Число случаев NPV < 0 – нет.

Вероятность того, что NPV будет меньше нуля равна нулю.

Вероятность того, что NPV будет больше максимума также равна нулю.

Вероятность того, что NPV будет находится в интервале равна 16%.

Вероятность того, что NPV будет находиться в интервале равна 34%.

Оценим риск данного инвестиционного проекта.

Для расчёта цены риска в данном случае используем показатель среднеквадратического отклонения - s , и матожидания – М (NPV). В соответствии с правилом “трёх сигм”, значение случайной величины, в данном случае – NPV, с вероятностью близкой 1 находится в интервале [М-3s ; М+3s ]. В экономическом контексте это правило можно истолковать следующим образом:

Вероятность получить NPV проекта в интервале равна 68%;

Вероятность получить NPV проекта в интервале равна 94%;

Вероятность получить NPV проекта в интервале близка к единице, т.е. вероятность того, что значение NPV проекта будет ниже 15 940,05 тыс. руб. (15950,79-10,74) стремится к нулю.

Таким образом, суммарная величина возможных потерь характеризующих данный инвестиционный проект, составляет 10,74 тыс. руб. (что позволяет говорить о высокой степени надёжности проекта).

Иначе говоря, цена риска данного ИП составляет 10,74 тыс. рублей условных потерь, т.е. принятие данного инвестиционного проекта влечёт за собой возможность потерь в размере не более 10,74 тыс. руб.

Риск-анализ инвестиционного проекта методом сценариев

Для сравнения проведём риск-анализ того же инвестиционного проекта методом сценариев. Рассмотрим возможные сценарии реализации инвестиционного проекта. В данном случае их будет только три:

Таблица 5
Исходные данные

Сценарии	Наилучший	Вероятный	Наихудший
Вероятности
Тариф (руб.)
Себестоимость(руб.)

Построение сценариев и расчёт NPV по вариантам осуществлялся с учетом того факта, что себестоимость 1Гкал, вырабатываемой локальной котельной и тариф за централизованное отопление в значительной степени коррелируют друг с другом, поскольку обе эти величины зависят от одних и тех же факторов, как то эксплуатационные расходы и зарплата обслуживающего персонала.

Экономико-статистический анализ данных метода сценариев показан на рис.3

Рис. 3. Экономико-статистический анализ данных метода сценариев.

Сценарный анализ продемонстрировал следующие результаты:

1. Среднее значение NPV составляет 15950,85 руб.
2. Коэффициент вариации NPV равен 40 %.
3. Вероятность того, что NPV будет меньше нуля 1 %.
4. Вероятность того, что NPV будет больше максимума равна нулю.
5. Вероятность того, что NPV будет больше среднего на 10 % равна 40 %.
6. Вероятность того, что NPV будет больше среднего на 20 % равна 31%.

Анализируя полученные результаты, отмечаем, что метод сценариев даёт более пессимистичные оценки относительно риска инвестиционного проекта. В частности коэффициент вариации, определённый по результатам этого метода значительно больше, чем в случае с имитационным моделированием.

Рекомендуется использовать сценарный анализ только в тех случаях, когда количество сценариев конечно, а значения факторов дискретны. Если же количество сценариев очень велико, а значения факторов непрерывны, рекомендуется применять имитационное моделирование.

Следует отметить, что, используя сценарный анализ можно рассматривать не только три варианта, а значительно больше. При этом можно сочетать сценарный анализ с другими методами количественного анализа рисков, например, с методом дерева решений и анализом чувствительности, как это продемонстрировано в следующем примере.

Анализ рисков бизнес-плана ТК “Корона”. Установим ключевые факторы проекта, оказывающие значительное влияние на показатель эффективности – NPV. Для этого проведём анализ чувствительности по всем факторам в интервале от –20% до +20% и выберем те из них, изменения которых приводят к наибольшим изменениям NPV (рис. 4)

Рис. 4. Анализ чувствительности в Project Expert

В нашем случае это факторы: ставки налогов; объём сбыта, цена сбыта.

Рассмотрим возможные ситуации, обусловленные колебаниями этих факторов. Для этого построим “дерево сценариев”.

Рис. 5. Дерево сценариев

Ситуация 1: Колебанияналоговых ставок Вероятность ситуации = 0,3
Ситуация 2: Колебания объёма сбыта Вероятность ситуации = 0,4
Ситуация 3: Колебания цены сбыта Вероятность ситуации = 0,3

Рассмотрим также возможные сценарии развития этих ситуаций.

Ситуация 1: Колебанияналоговых ставок Вероятность ситуации = 0,3

Сценарий 1 : Снижение налоговых ставок на 20%
Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,1
Общая вероятность сценария =0,1* 0,3 =0,03

Сценарий 2: Налоговые ставки остаются неизменными
Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,5
Общая вероятность сценария =0,5* 0,3 =0,15

Сценарий 3: Повышение налоговых ставок на 20%
Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,4
Общая вероятность сценария =0,4* 0,3 =0,12

Ситуация 2: Колебанияобъёма реализации Вероятность ситуации = 0,4

Сценарий 4: Снижение объёма реализации на 20% Р=0,25* 0,4 =0,1
Сценарий 5 : Объёма реализации не изменяется Р=0, 5* 0,4 =0,2
Сценарий 6 : Увеличение объёма реализации на 20% Р=0,25* 0,4 =0,1

Ситуация 3: Колебанияцены реализации Вероятность ситуации = 0,3

Сценарий 7: Снижение цены реализации на 20% Р=0,2* 0,3 =0,06
Сценарий 8 : Цена реализации не изменяется Р=0, 5* 0,3 =0,15
Сценарий 9 : Увеличение цены реализации на 20% Р=0,3* 0,3 =0,09

По каждому из описанных сценариев определяем NPV (эти значения были рассчитаны при анализе чувствительности), подставляем в таблицу и проводим анализ сценариев развития.

Таблица 6
Ситуация 1

Ситуация
Сценарии
Вероятности

Таблица 7
Ситуация 2

Ситуация
Сценарии
Вероятности

Таблица 8
Ситуация 3

Ситуация
Сценарии
Вероятности

Рис. 6. Итоговая таблица сценарного анализа

Проведённый риск-анализ проекта позволяет сделать следующие выводы:

1. Наиболее вероятный NPV проекта (68 249 026 тыс. руб.) несколько ниже, чем ожидают от его реализации (68 310 124 тыс. руб.)

2.Несмотря на то, что вероятность получения NPV меньше нуля равна нулю, проект имеет достаточно сильный разброс значений показателя NPV, о чем говорят коэффициент вариации и величина стандартного отклонения, что характеризует данный проект как весьма рискованный. При этом несомненными факторами риска выступают снижение объёма и цены реализации.

3. Цена риска ИП в соответствии с правилом “трёх сигм” составляет 3* 25 724 942 = 77 174 826 тыс. руб., что превышает наиболее вероятный NPV проекта (68 249 026 тыс. руб.)

Цену риска можно также охарактеризовать через показатель коэффициент вариации (CV). В данном случае CV = 0,38. Это значит, что на рубль среднего дохода (NPV) от ИП приходится 38 копеек возможных потерь с вероятностью равной 68%.

Заключение

Эффективность применения разработанных авторами технологий инвестиционного проектирования обусловлена тем, что они могут быть легко реализованы обычным пользователем ПК в среде MS Excel, а универсальность математических алгоритмов, используемых в технологиях, позволяет применять их для широкого спектра ситуаций неопределённости, а также модифицировать и дополнять другими инструментами.

Практика применения предлагаемого инструментария в Нижегородской области продемонстрировала его высокую надежность и перспективность. Экономический эффект от внедрения новых проектных технологий выражается в снижении размера резервных фондов и страховых отчислений, необходимость которых обусловлена наличием рисков и неопределённостью условий реализации проекта.

Опыт применения данных алгоритмов может найти широкое применение во всех регионах России и быть использован как для проектирования ИП предприятий, независимо от их форм собственности и отраслевой принадлежности, так и финансовыми учреждениями для анализа эффективности этих проектов.

МЕТОДЫ ОЦЕНКИ РИСКА ИНВЕСТИЦИОННЫХ

ПРОЕКТОВ

Методические указания

к практическим занятиям

Рассмотрены основные методы оценки риска и учета инфляции, используемые при анализе экономической эффективности долгосрочных инвестиционных проектов. Приведены математические модели оценки риска и встроенные функции табличного процессора MS Excel, позволяющие автоматизировать инвестиционные расчеты.

Методические указания подготовлены на кафедре «Экономика, финансы и менеджмент» ПГУ и предназначены для студентов экономических специальностей, изучающих дисциплины «Финансовая математика» и «Экономическая оценка инвестиций».

Составители: И.Н. Джазовская, А.С. Похвалов

Под редакцией А.С. Похвалова

Рецензент: А.В. Понукалин, к.э.н., начальник отдела оценки бизнеса

МУП «Земинвестцентр»

ВВЕДЕНИЕ

Принятие инвестиционных решений всегда сопряжено с наличием некоторого риска (неопределенности) в отношении будущих результатов и условий реализации проектов. Такой риск (неопределенность) связан с большим числом случайных факторов, влияющих на ход реализации проектов, а так же возможностью лишь приближенно определить некоторые входные данные. В частности, прогноз объема сбыта, как правило, осуществляется в виде интервала, в котором с заданной вероятностью будут находится продажи продукции. Поэтому, исследование экономической эффективности инвестиционного проекта оказывается неполным без анализа степени его риска. В противном случае, оценка экономической эффективности может оказаться недостоверной.

Под риском, в общем случае, понимается вероятность отклонения фактических результатов реализации проекта от ожидаемых (прогнозируемых). При этом, чем шире диапазон возможных отклонений, тем большим считается риск. Собственно результаты оценки риска могут стать основанием для принятия решения об отклонении проекта, отсрочке момента начала его реализации или внесении изменений в условия реализации проекта. Анализ риска проекта так же может быть использован для обоснования применения конкретных методов снижения или компенсации риска.

Важным элементом оценки эффективности проекта является учет инфляционной составляющей. В условиях изменения цен возможны ситуации, при которых эффективность проекта оказывается неоднозначной при отсутствии корректировки на инфляцию. Не случайно ряд авторов относят учет инфляции к анализу риска инвестиционного проекта. Это связано не только с тем, что инфляция искажает результаты оценки, но и с тем, что методы учета инфляции могут быть легко адаптированы для анализа риска проекта.

Цель методических указаний – методическое обеспечение выполнения студентами расчетов по оценке риска инвестиционных проектов, а так же обоснование на их основе оптимальных управленческих решений. В представленных указаниях рассмотрены, получившие наибольшее распространение в практике инвестиционных расчетов, методы оценки риска и способы учета инфляции при анализе долгосрочных инвестиционных проектов. Показаны возможности автоматизации расчетов в среде табличного процессора MS Excel.

Оформление выполненной работы производится студентами в виде отчета, где отражаются цель и порядок выполнения работы, основные формулы, необходимые таблицы и графики по результатам расчетов.

Задача 1.

Оценка риска инвестиционного проекта методом анализа

Чувствительности

Цель работы – ознакомление с порядком проведения анализа чувствительности инвестиционных проектов, интерпретацией результатов такого анализа, а так же приобретение практических навыков автоматизации расчетов в среде табличного процессора MS Excel.

Общие сведения

Метод анализа чувствительности состоит в исследовании изменения величины некоторого показателя, характеризующего эффективность проекта, при изменении значений входящих в него параметров в заданном диапазоне. Анализ чувствительности проводится в следующей последовательности:

Шаг 1. Определение результирующего показателя и параметров инвестиционного проекта, относительно которых оценивается степень риска. В качестве результирующего, как правило, выбирается показатель финансовой эффективности проекта, например:

Величина чистой приведенной стоимости (NPV );

Индекс прибыльности (PI );

Величина изъятий (потребления) из денежного потока по периодам (Y ).

В качестве параметров могут быть выбраны величины, в отношении которых имеется наибольшая неопределенность значений, или от значений которых в наибольшей степени количественно зависит результирующий показатель.

Шаг 2. Построение математической модели, отражающей количественную зависимость результирующего показателя от выбранных параметров. Например, упрощенная модель расчета величины чистой приведенной стоимости (NPV ) проекта в условиях однономенклатурного производства имеет вид:

где I t – величина инвестиционных расходов по проекту в период t , руб.;

q t – объем выпуска (реализации) продукции по проекту в период t , шт.;

p t и c t – цена и переменные издержки на единицу продукции в периоде t , руб.;

C Ft и A t – постоянные расходы (включая амортизацию) и сумма амортизации, подлежащие покрытию в периоде t , руб.;

S n – ликвидационная стоимость имущества в момент завершения проекта t=n , руб.;

w t – безразмерный коэффициент в периоде t ;

T – ставка налога на прибыль в виде доли;

v t t ;

i t – ставка процента в периоде t , в виде доли;

n

Шаг 3. Установление предельных значений результирующего показателя, при достижении которых проект считается неэффективным или высоко рискованным. В частности, при использовании в анализе чувствительности показателя чистой приведенной стоимости (NPV ), в качестве предельного значения обычно выбирают NPV = 0 . В целом, выбор предельных значений может быть проведен на основе VAR – анализа проекта (от англ. «value at risk » - стоимость в условиях риска).

Шаг 4. Определение интервала значений параметров проекта, входящих в оценочную модель, при которых результирующий показатель достигает установленной предельной величины. Решение представленной задачи может быть проведено двумя способами:

Используется любой прием численного решения задачи нахождения корня уравнения, отражающего равенство результирующего показателя предельной величине (метод линейной интерполяции, метод Ньютона - Рафсона). Если в качестве результирующего показателя выбран NPV , то исследуется уравнение NPV=0 .

Анализ проводится путем выделения диапазона изменения выбранного параметра и шага изменения. Для каждого из возможных значений параметра рассчитывается значение результирующего показателя. Расчеты прекращаются на шаге, при котором величина результирующего показателя оказывается меньше предельной величины.

При этом, возможны две ситуации:

Исследуется влияние какого-либо одного параметра. В этом случае, значения всех параметров, кроме выбранного для анализа, фиксированы и не меняются в процессе расчета;

Исследуется одновременное влияние нескольких параметров. В этом случае, определяются диапазоны значений выбранных параметров, множество сочетаний которых обеспечивает результирующему показателю достижение предельной величины.

Шаг 5. Интерпретация полученных результатов. Метод анализа чувствительности позволяет определить устойчивость результата проекта от его входных параметров. Проект является достаточно устойчивым, если относительное отклонение параметров, при котором достигается предельная величина, составляет не менее 15 – 20% для одного параметра, и неустойчивым – если отклонение составляет менее 10%. Совместное изменение двух или более параметров, способно ослаблять или усиливать устойчивость результатов проекта.

В целом, анализ чувствительности может быть использован для установления значений отдельных плановых параметров при ненадежности исходных данных, а так же для оценки альтернативных вариантов реализации проекта, обладающих различной чувствительностью к колебаниям факторов. Недостатком метода является то, что он не содержит конкретных правил принятия решений в условиях риска.

Порядок выполнения работы

NPV ), используя метод анализа чувствительности:

NPV ), соответствующий соотношениям (1) – (3).

2. По каждому из проектов определить, при каких значениях какого – либо одного параметра, величина NPV проектов равна нулю, и какова при этом величина относительного отклонения параметров от ожидаемого (базового) значения. Исходные данные по проектам и параметры, подлежащие исследованию, выдаются преподавателем.

3. Провести анализ чувствительности каждого проекта при изменении одновременно двух параметров. Построить поверхности чувствительности проектов. Параметры, подлежащие исследованию, указываются преподавателем.

4. Сделать выводы относительно степени риска каждого проекта в отдельности. Провести сравнительный анализ риска проектов в группе.

Пример выполнения работы

Пусть инвестиционный проект характеризуется следующими параметрами:

Периоды
I t	-28000
S n
q t
p t
c t
C Ft
A t
T	0,24	0,24	0,24	0,24	0,24	0,24	0,24	0,24
i t		0,15	0,15	0,18	0,18	0,2	0,2	0,2

1. Создадим в среде MS Excel шаблон расчета величины NPV , где в табличной форме представлены соотношения (1) - (3) (см. рис. 1).

Рисунок 1 Шаблон расчета величины NPV для анализа чувствительности

2. При определении границ изменения параметра проекта применим встроенную функцию «Подбор параметра» из меню «Сервис», реализующую один из численных методов решения уравнений. В графе «Установить в ячейке» укажем ячейку, где ведется расчет величины NPV , а в графу «Значение» вводим ноль. Для заполнения графы «Изменяя значение ячейки» в табличную форму расчетов вводим некоторый коэффициент пропорциональности k , на который следует умножить исследуемый параметр проекта.

Например, если анализ чувствительности проводится относительно цены на изделие, то мы должны ввести в формулу расчета указанный коэффициент в виде k*p t . Таким образом, мы предполагаем, что исследуется чувствительность всего вектора цен (параллельный сдвиг вектора цен во времени). Первоначальное значение коэффициента следует принять равным k=1 .

В исходной ситуации, величина NPV = 1489,28 руб. При использовании функции «Подбор параметра» значение NPV = 3,64*10 -12 » 0 руб., а значение коэффициента k = 0,98238 (см. рис. 2). Таким образом, при снижении цен на изделие более чем на 1,762 % ((1- 0,98238)*100%) в течение всего срока реализации проекта может привести к признанию проекта неэффективным.

Рисунок 2 Результаты анализа чувствительности проекта к изменению цены на продукцию

Аналогичные расчеты для других параметров проекта дали следующие результаты:

3. Рассмотрим ситуацию одновременного изменения двух параметров. В этом случае, можно воспользоваться приемом, предполагающим фиксацию изменения некоторых из них и анализ чувствительности проекта к вариации какого-либо одного из них. Многократные вычисления при разных фиксированных уровнях параметров позволяют получить многомерную «поверхность» чувствительности проекта.

Проведем анализ чувствительности проекта к одновременному изменению цены p t и объема реализации q t . Модифицируем наш шаблон расчетов за счет введения множества коэффициентов пропорциональности k1, k2, …, k8 для всех параметров и присвоим им первоначальные значения ki=1 . Пусть в качестве фиксированных изменений приняты изменения объема выпуска q t с диапазоном 2% (k1 = 0,98; 0,96;…). Тогда, расчет чувствительности примет вид, показанный на рисунке 3.

4. На основе сравнения с нормативными величинами отклонений, можно заключить, что проект обладает высокой чувствительностью к своих изменению характеристик (все отклонения не превышают 10%) и окажется эффективным фактически, лишь при неизменных значениях параметров. Его риск следует признать высоким, поскольку параметры проекта в процессе плановых расчетов определяются с погрешностью, как правило, не менее 3 – 5%.

Совместное изменение факторов, как показали расчеты, приводит к росту чувствительности проекта. В случае сокращения объема продаж, допустимое снижение цены изменяется пропорционально уменьшению объема продаж и оказывается гораздо меньше, чем при исследовании снижения только цены (см. рис. 4). При этом, построение и анализ поверхности чувствительности проекта позволяет устанавливать предельные значения отдельных параметров проекта. Например, цены изделий или объема продаж по периодам.

Задача 2.

Оценка риска инвестиционного проекта методом сценариев

Цель работы – исследование особенностей анализа риска инвестиционных проектов на основе вероятностной информации, а так же приобретение практических навыков использования встроенных статистических функций табличного процессора MS Excel.

Общие сведения

Метод сценариев состоит в анализе показателей эффективности проекта на основе информации о вероятности реализации того или иного сочетания значений его параметров. Метод сценариев реализуется в следующей последовательности:

Шаг 1. Определение возможных вариантов (сценариев) изменения параметров проекта, характеризующихся наибольшей неопределенностью значений, и вероятностей их реализации. Минимальное число вариантов (сценариев), как правило, равно трем: пессимистический, оптимистический и наиболее вероятный. В отличие от метода анализа чувствительности, каждый вариант (сценарий) характеризует возможные значения одновременно всех параметров проекта, ассоциированных с данной вероятностью реализации сценария. Вероятности реализации того или иного варианта обычно определяются:

Методом субъективных вероятностей,

Методом частотного анализа,

Методом статистических испытаний,

и характеризуются дискретным или непрерывным распределением произвольного или известного вида.

Шаг 2. Оценка показателя эффективности проекта при заданных вероятностях реализации каждого варианта. Пусть в качестве показателя эффективности проекта (результата проекта) выбран критерий чистой приведенной стоимости (NPV ). Тогда необходимо определить величину математического ожидания потока поступлений и платежей в каждом периоде t :

где F tj – величина потока поступлений и платежей по j -му сценарию в период t , руб.;

p tj – вероятность реализации j -го сценария в период t , причем ;

m – число сценариев реализации проекта.

В этом случае, результат проекта рассчитывается в виде математического ожидания величины NPV :

где v t – коэффициент дисконтирования в периоде t ;

n – общее число периодов реализации проекта.

Шаг 3. Оценка вероятностных характеристик показателя эффективности проекта (результата проекта). Предполагает расчет:

А. среднеквадратического отклонения (СКО) результата проекта. При определении СКО результата проекта возникает проблема корреляции между последовательными потоками поступлений и платежей. Причем, возможны три ситуации:

Потоки поступлений и платежей взаимно независимы во времени (коэффициент корреляции r = 0);

Потоки поступлений и платежей полностью взаимозависимы во времени (коэффициент корреляции r » 1);

Потоки поступлений и платежей обладают слабой зависимостью во времени (коэффициент корреляции 0 < r < 1).

Формулы расчета величины СКО результата проекта для крайних случаев r = 0 и r » 1 при нормальном характере распределения потоков поступлений и платежей имеют вид:

где s 0 и s 1 - СКО результата проекта соответственно для значения коэффициента корреляции потоков поступлений и платежей r = 0 и r » 1, руб.;

s t – СКО потока поступлений и платежей от ожидаемой величины в периоде t , руб.,

Б. коэффициента вариации результата проекта:

где s - СКО результата проекта.

Чем ниже значение коэффициента вариации, тем меньше колеблемость результатов проекта относительно наиболее вероятного значения и, следовательно, ниже риск проекта. Риск проекта многократно возрастает при значении V > 1.

В. вероятности p(NPV < x) нахождения показателя эффективности проекта ниже заданной минимально допустимой величины x :

где F(x) - функция распределения для величины результата проекта.

В предположении о нормальном распределении потоков поступлений и платежей, вероятность того, что величина результата проекта окажется ниже нуля находится из соотношения:

где – функция распределения нормальной случайной величины при данных средней величине результата проекта и его СКО - s .

Шаг 4. Интерпретация полученных результатов. Метод сценариев позволяет оценить вариацию доходов и обосновать принятие решений непосредственно на основе сравнения вероятностей неблагоприятного исхода по альтернативным проектам. Проект с меньшей вероятностью p(NPV < 0) получения убытков, является менее рискованным и, при прочих равных условиях, более предпочтительным для включения в инвестиционный портфель. Формально, предельно допустимая вероятность p(NPV < 0) не превышает 8 – 10%. Нормальной считается p(NPV < 0) £ 0,05. При этом, метод сценариев учитывает влияние на оценку риска проекта статистической зависимости между потоками поступлений и платежей. Это расширяет его предикативные возможности, по сравнению с другими методами оценки риска.

В целом, метод сценариев позволяет учесть большое число факторов, влияющих на реализацию проекта. Однако, метод сценариев не позволяет анализировать влияние отдельных параметров на результат проекта. Он так же как и метод анализа чувствительности, оказывается более информативным при сравнительном анализе различных проектов, включаемых в инвестиционный портфель предприятия.

Порядок выполнения работы

Провести оценку риска группы инвестиционных проектов по показателю чистой приведенной стоимости (NPV ), используя метод сценариев:

1. Построить в среде табличного процессора MS Excel шаблон расчета величины чистой приведенной стоимости (NPV ) и вероятностных характеристик проекта, соответствующий соотношениям (4) – (11) метода сценариев.

2. Используя исходные данные, выданные преподавателем, провести расчет вероятностных характеристик показателя эффективности проектов.

3. Сделать выводы относительно степени риска каждого проекта и провести сравнительный анализ риска проектов в группе.

Пример выполнения работы

Пусть имеется 3 сценария реализации инвестиционного проекта, характеризующихся различными вероятностями наступления:

1. Для решения поставленной задачи воспользуемся средой ППП MS Excel и, как и ранее, создадим шаблон расчета (см. рис. 5), где в табличной форме представлены соотношения (4) - (11).

Рисунок 5 Шаблон расчетов по методу сценариев

При проведении расчетов использовались встроенные функции MS Excel. В частности, математическое ожидание потока поступлений и платежей в ячейке Е28 рассчитано как «СУММПРОИЗВ(E20:E22;E24:E26)», а СКО потока поступлений и платежей в ячейках Е34 – I34, как «КОРЕНЬ(Выражение)», где «Выражение» – это численное соотношение, соответствующее (8) (см. рис. 5). Для определения вероятности p(NPV < 0) , в предположении о нормальном характере распределения потоков поступлений и платежей, использовалась встроенная функция

«НОРМРАСП(x , среднее значение, СКО, 1)»,

где x – исследуемое значение случайной величины (x = 0); найденное среднее значение случайной величины (), СКО – найденное среднеквадратическое отклонение (s ), 1 – интегральный параметр, означающий, что функция возвращает значение кумулятивной функции распределения нормальной величины. Например, в ячейке Е42, показывающей вероятность убыточности проекта для случая независимых потоков поступлений и платежей, стоит следующее выражение – «НОРМРАСП(0;I32;E36;1)».

2. Результаты расчетов по исследуемому проекту методом сценариев представлены в таблице:

3. Изучение результатов вычислений показывает, что предположение о характере взаимной зависимости (корреляции) потоков поступлений и платежей, может существенно повлиять на оценку степени риска реализации проекта. В случае сильной линейной корреляции потоков во времени, риск проекта оказывается гораздо выше, чем в случае их полной независимости. В терминах показателя вероятности убыточности проекта, риск различается в 3 раза: вероятность падения величины NPV ниже нуля составляет 6,5% против 19,7%.

Для реальных проектов, корреляция потоков поступлений и платежей во времени, как правило, соответствует неравенству 0 < r < 1. Поэтому, истинная оценка степени риска (вероятности падения величины NPV ниже нуля) находится между полученными крайними оценками.

Инвестиционные проекты: от моделирования до реализации Волков Алексей Сергеевич

2.5.1. Анализ сценариев

2.5.1. Анализ сценариев

Сценарный анализ позволяет смоделировать несколько сценариев развития проекта (компании). В бизнес-план обычно включают три сценария:

Оптимистический;

Пессимистический;

Наиболее вероятный (консервативный).

Как сравнить сценарии проекта?

Может быть разработано несколько десятков сценариев – их количество и качество зависят от потребности смоделировать развитие событий и финансовых показателей при изменении различных ключевых параметров.

За консервативный сценарий обычно принимается вариант без учета факторов риска. За пессимистический берется вариант с учетом влияния рисков. За оптимистичный вариант берется обратная функция риска с поправкой на стратегический маркетинговый план.

Для расчета сценариев осуществляется подбор различных значений ключевых показателей. После создания композиции с новым набором значений просматриваются и анализируются результаты – значащие для проекта показатели, насколько они изменились по сравнению с базовым сценарием и за счет чего (рис. 9).

Сценарный анализ связан с анализом безубыточности и анализом чувствительности. Степень устойчивости проекта по отношению к возможным изменениям условий реализации может быть охарактеризована показателями границ безубыточности (предельных уровней) объемов производства, цен производимой продукции и иных параметров. Эти и им подобные показатели по существу отвечают сценариям, предусматривающим соответствующее снижение объемов реализации, цен реализуемой продукции и т. д., но они не являются показателями эффективности самого проекта.

Рис. 9. Анализ сценариев в графиках

Из книги Коммерческая деятельность: конспект лекций автора Егорова Елена Николаевна

4. Анализ рынка Предпринимателю необходимо знать о своих возможностях, связанных со сбытом товара на потребительских рынках, так как сам рынок является непредсказуемым фактором в предпринимательской деятельности. Состояние потребительского рынка зависит от спроса на

Из книги Экономическая статистика. Шпаргалка автора Яковлева Ангелина Витальевна

Вопрос 34. Анализ динамики среднего уровня оплаты труда. Анализ дифференциации работающих по найму по уровню оплаты труда Для изучения динамики среднего уровня заработной платы применяется индексный метод. При этом рассчитываются индексы постоянного, переменного

Из книги Один хороший трейд. Скрытая информация о высококонкурентном мире частного трейдинга автора Беллафиоре Майк

Разработка сценариев что если…, то Я рассматриваю все возможные варианты развития событий по каждому трейду. Например, сценарии если…, то для входов от уровней поддержки и сопротивления, или для импульсных сделок. Но этим дело не ограничивается. Сценарии если…, то

Из книги Информационные технологии и управление предприятием автора Баронов Владимир Владимирович

Анализ TVO Существуют различные способы полноценного количественного и качественного анализа того вклада, который информационные технологии вносят в достижение конечного результата компании. Одним из способов доказательства эффективности проектов в области

Из книги Экономический анализ. Шпаргалки автора Ольшевская Наталья

Анализ ТСО В настоящее время успех или неудачная деятельность многих высокотехнологичных компаний во всем мире связаны с использованием информационных технологий (ИТ). Развитие информационных технологий требует от организаций постоянного увеличения расходов на эти

Из книги Великие по собственному выбору автора Коллинз Джим

106. Анализ использования основных производственных средств организации. Анализ использования материальных ресурсов Основные средства (ОС), часто называемые в экономической литературе и на практике основными фондами, являются одним из важнейших факторов производства.

Из книги Будущее денег [Новый путь к богатству, полноценному труду и более мудрому миру] автора Лиетар Бернар А.

107. Факторный анализ фондоотдачи. Анализ использования оборудования Факторный анализ фондоотдачи. Надо построить факторную модель фондоотдачи:ФО = ФО а · УД а,где УД а – доля активной части фондов в стоимости всех ОС; ФО а – фондоотдача активной части ОС.Факторная

Из книги Будущее денег автора Лиетар Бернар

Анализ скорости Как изложено в главе 5, мы проанализировали 115 ситуаций, когда время имело значение, и постарались сравнить, с какой скоростью компании из группы 10? и из контрольной группы распознавали ситуации, обдумывали их, принимали решения и действовали. Мы

Из книги Google AdWords. Исчерпывающее руководство автора Геддс Брэд

Из книги Преодоление пропасти. Как вывести технологический продукт на массовый рынок автора Мур Джеффри

Глава 4. ПЯТЬ СЦЕНАРИЕВ БУДУЩЕГО Никогда еще человечество не сочетало такое могущество с таким жутким бардаком, столько опасностей с таким обилием игрушек, столько знаний с такой потерянностью. Поль Валери Придумывая сценарии, мы переплетаем мифы - старые и новые,

Из книги Управление бизнес-процессами. Практическое руководство по успешной реализации проектов автора Джестон Джон

Создание сценариев для понимания и охвата целевой аудитории Использование исследовательских кампаний, кампаний для мест размещения и, возможно, демографических поможет контролировать и детализировать таргетинг в зависимости от прибыли. Однако если ваш бюджет невелик

Из книги МВА за 10 дней. Самое важное из программ ведущих бизнес-школ мира автора Силбигер Стивен

Характеристика целевого клиента: использование сценариев Во-первых, прошу обратить внимание, речь не идет о характеристике целевого рынка. Проблемы в период преодоления пропасти начинаются, когда усилия по маркетинговой сегментации направлены на целевой рынок или

Из книги Преимущество сетей [Как извлечь максимальную пользу из альянсов и партнерских отношений] автора Шипилов Андрей

SWOT-анализ SWOT-анализ бизнес-процессов может выявить, что некоторые из них являются выраженным «слабым местом», а другие представляют сильную сторону. Это будет иметь серьезные последствия для бизнес-модели организации: например, откроет возможность сделать процессы,

Из книги автора

Шаг 4. Анализ метрик Цель сбора метрик бизнес-процессов двойная:1. Способствовать пониманию процессов и их влияния на организацию, а также сформулировать приоритеты для дальнейшего изучения.2. Дать эталонную точку отчета в целях сравнения с этапом инноваций проекта. Это

Из книги автора

Анализ Обучив MBA выявлять расхождения и чертить причинно-следственные цепочки, далее им показывают, как увязывать проблемы с их причинами. Помимо изображения причинно-следственной цепочки, на этапе анализа вы пытаетесь понять причины. Откуда они берутся? Какие факторы

Из книги автора

Шаг 5: анализ результатов По завершении оценки четырех параметров вам предстоит последний и, пожалуй, самый важный шаг. Поразмышляв о результатах, вы сделаете выводы о своем альянсе с конкретным партнером и определите, какие дальнейшие шаги нужно предпринять для