В работе были рассмотрены процедура оценки и анализа рисков, их составляющие, а также методы снижения рисков.
Ключевые слова: инвестиционная деятельность, риск-менеджмент, инвестиционный проект, оценка рисков.
Эффективная деятельность промышленных предприятий в долгосрочной перспективе, обеспечение высоких темпов их развития и повышения конкурентоспособности в значительной мере определяются профессионализмом их инвестиционной деятельности. При принятии решений относительно долгосрочного вложения средств важно учитывать риски, которым обладает инвестиционный проект.
Методы оценки рисков играют важную роль в принятии решений по инвестиционным проектам промышленных предприятий. Риски являются неотъемлемой частью любого проекта и могут иметь значительное влияние на его успешность и прибыльность. Поэтому оценка рисков является необходимым этапом в процессе принятия решений по инвестициям [1].
Одним из наиболее распространенных методов оценки рисков является метод анализа чувствительности. Этот метод позволяет определить, как изменение в одном из факторов или переменных влияет на результаты проекта. Для этого проводится анализ изменения доходности проекта при изменении различных параметров, таких как цены на сырье, стоимость труда или объем продаж. Такой анализ помогает выявить наиболее значимые факторы и разработать стратегии управления рисками.
Другим методом оценки рисков является метод моделирования с использованием вероятностных распределений. Этот метод основан на представлении рисков в виде вероятностных величин и их статистическом анализе. Для этого используются различные математические модели и статистические методы, такие как метод Монте-Карло или методы анализа временных рядов. Такой подход позволяет более точно оценить вероятность возникновения различных рисков и их влияние на результаты проекта.
Еще одним методом оценки рисков является метод анализа исторических данных. Этот метод основан на анализе прошлых событий и их влияния на проекты. Для этого используется статистический анализ данных о предыдущих инвестиционных проектах и их результатов. Такой подход позволяет выявить шаблоны и тенденции, которые могут повториться в будущем, и принять более обоснованные решения на основе этих данных.
Важно отметить, что ни один метод оценки рисков не является идеальным и все они имеют свои ограничения. Поэтому рекомендуется использовать комбинацию различных методов для получения более полной и надежной оценки рисков. Кроме того, важно учитывать контекст и специфику конкретного инвестиционного проекта при выборе методов оценки рисков.
В условиях неопределенности возрастает риск неустойчивости инвестиционных проектов к изменению внешних условий. Риск-менеджмент является важной составляющей успешного управления инвестиционными проектами, особенно в условиях неопределенности и нестабильности рынка. В данной статье мы рассмотрим новые методы риск-менеджмента инвестиционных проектов, которые помогают справиться с вызовами неопределенности [2].
- Стохастическое моделирование:
Стохастическое моделирование является одним из новых методов риск-менеджмента, который учитывает неопределенность и случайность в развитии событий. При этом используются математические модели, которые учитывают вероятность возникновения различных сценариев и их влияние на проект [3]. Стохастическое моделирование позволяет оценить вероятность успеха проекта и принять соответствующие меры для минимизации рисков.
- Использование искусственного интеллекта и машинного обучения:
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) становятся все более популярными инструментами в риск-менеджменте инвестиционных проектов. С их помощью можно анализировать большие объемы данных, выявлять скрытые закономерности и прогнозировать различные сценарии развития проекта [4]. Использование ИИ и МО позволяет принимать более обоснованные решения и снижать риски
- Сетевое моделирование:
Сетевое моделирование является эффективным методом риск-менеджмента, особенно для проектов с большим количеством взаимосвязанных задач. При этом строится сетевая модель, которая отображает последовательность задач и их зависимости друг от друга. Сетевое моделирование позволяет оценить возможные задержки и риски, а также определить критические пути и принять меры для их устранения [5].
Риск-менеджмент является неотъемлемой частью успешного выполнения инвестиционных проектов в условиях неопределенности. Разработка новых подходов к риск-менеджменту позволяет эффективно управлять рисками и повысить вероятность успешного завершения проектов. Новые методы риск-менеджмента инвестиционных проектов в условиях неопределенности предоставляют более точные и надежные инструменты для оценки и управления рисками. Каждый из рассмотренных в статье методов имеет свои преимущества и может быть применен в зависимости от конкретной ситуации. Важно использовать все доступные инструменты для минимизации рисков и достижения успеха в инвестиционных проектах.
Литература:
- Баранникова И. В., Салова В. Ю. Методы снижения рисков инвестиционных проектов // Теория и практика современной науки. 2016. № 12–1 (18). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-snizheniya-riskov-investitsionnyh-proektov (дата обращения: 12.10.2023).
- Ашинова М. К., Чиназирова С. К., Кадакоева Г. В., Гишева С. Ш. Методы оценки рисков инновационных проектов // The Scientific Heritage. 2020. № 54–7. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-otsenki-riskov-innovatsionnyh-proektov-1 (дата обращения: 12.10.2023).
- Титов А. Н., Тазиева Р. Ф., Фадеева Е. П. Имитационное стохастическое моделирование чистого дисконтированного дохода и риска инвестиционного проекта // Вестник Казанского технологического университета. 2017. № 19. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/imitatsionnoe-stohasticheskoe-modelirovanie-chistogo-diskontirovannogo-dohoda-i-riska-investitsionnogo-proekta (дата обращения: 12.10.2023).
- Кричевский Михаил Лейзерович, Мартынова Юлия Анатольевна Инструменты искусственного интеллекта при оценке эффективности инвестиционного проекта // КЭ. 2018. № 8. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/instrumenty-iskusstvennogo-intellekta-pri-otsenke-effektivnosti-investitsionnogo-proekta (дата обращения: 12.10.2023).
- Буценко Елена Владимировна, Шориков Андрей Федорович Сетевое моделирование процесса управления инвестиционным проектированием и его приложения // π-Economy. 2015. № 6 (233). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/setevoe-modelirovanie-protsessa-upravleniya-investitsionnym-proektirovaniem-i-ego-prilozheniya (дата обращения: 12.10.2023).
