Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Теория риска и анализ существующих методов оценки риска инновационного проекта 14
1.1. Понятие риска инновационного проекта 14
1.2. Статистические критерии риска 18
1.3.Соотношение вероятностных, экспертных и нечетко-множественных подходов к моделированию оценки риска 19
1.4. Структура риска инновационного проекта 21
1.5. Анализ существующих классификаций факторов риска 25
1.6. Анализ существующих методик количественной оценки риска 26
1.7. Сравнительный анализ математических моделей оценки риска инновационного проекта 33
Выводы 36
ГЛАВА 2. Методика количественной оценки риска инновационного проекта, учитывающая ключевые особенности инновационного проектирования 39
2.1 . Определение ключевых факторов риска ИП С помощью причинно-следственной диаграммы .39
2.2. Исследование социо-фактора риска инновационного проекта 45
2.3. Классификация факторов риска инновационного проекта 48
2.4. Математическая модель оценки риска инновационного проекта 50
2.5.0пределение апостериорных вероятностей факторов риска инновационного проекта 81
2.6. Оценка величины удельного веса воздействия фактора риска от всей совокупности факторов риска инновационного проекта 92
2.7. Методика корректировки вероятности риска (КВР) 96
Выводы 109
ГЛАВА 3. Автоматизация количественной оценки риска инновационного проекта 112
3.1.Обзор и анализ существующих автоматизированных систем оценки риска 112
3.2.Назначение, функции, состав и структуры АСО 113
З.З.Содержание работ по созданию « Автоматизированной системы оценки риска инновационного проекта» 115
3.4. Принципиальная схема алгоритма работы автоматизированной системы оценки риска инновационного проекта 118
3.5. Программное обеспечение АСОРИП 120
3.6. Апробирование результатов диссертации на практике 130
Выводы 131
Заключение 133
Глоссарий 135
Список использованной литературы 139
Приложение 1 149
- Анализ существующих методик количественной оценки риска
- Определение ключевых факторов риска ИП С помощью причинно-следственной диаграммы
- Математическая модель оценки риска инновационного проекта
- Программное обеспечение АСОРИП
Введение к работе
Общая характеристика работы
Актуальность темы
Риск инновационного проекта, в силу уникальности самого проекта, в основе своей имеет неопределенность будущего развития событий, а также отсутствие полноценной базы анализа и статистики по всем параметрам проекта. Понятие жизненного цикла инновационного проекта является важным элементом теории инноваций и одной из особенностей, отличающих инновационное проектирование от инвестиционного, поэтому исследователям риска инновационного проекта необходимо знать о том, как риск проекта распределен и изменяется на всем его протяжении. В инновационном проектировании принято выделять несколько этапов жизненного цикла инновационного проекта. Действительно, чтобы получить финансовый результат, проект проходит долгий и сложный путь, начиная с идеи, создания концептуального бизнес-плана, разработки нового продукта и его авторской и патентной защиты, организации и планировании производства и заканчивая коммерциализацией и продвижением нового товара на рынки сбыта. И на каждом из этапов инновационной цепочки имеется возможность влияния возмущающих воздействий и наступления неблагоприятного исхода. Этапы жизненного цикла инновационного проекта различаются по составу работ, продолжительности, величине вложенных средств, трудоемкости и материалоемкости, компетентности и квалификации временного коллектива, применяемым технологиям управления и др., поэтому величины риска этапов не могут быть одинаковыми. Если это так, важно определить, чему равна, как изменяется величина риска на протяжении жизненного цикла инновационного проекта и каковы причины, приводящие к наступлению неблагоприятных последствий. Достоверную оценку величины риска и вклад каждого этапа в общий проектный риск можно получить, если есть возможность учесть максимально возможное количество причин (факторов) и источников риска проекта. Это можно сделать, применяя многофакторную математическую модель оценки риска, которая на настоящий момент является самой перспективной. Учет предполагает выявление, идентификацию, факторов риска, которые более всего влияют на его величину и являются ключевыми, а также присвоение им количественных характеристик. Величины вероятности проявления фактора риска и удельного веса ко всей совокупности факторов, являющиеся такими характеристиками в рамках субъективно-вероятностного подхода, могут изменяться в зависимости от этапа жизненного цикла, так как влияние каждого фактора риска может варьироваться в определенных пределах в зависимости от условий проекта. Возникает вопрос о достоверных способах определения вероятностей проявления факторов риска и о том, как характеристики факторов связаны с показателями риска этапа и проекта в целом. При разработке показателей риска для социо-технической системы, которой является инновационный проект, учитываются следующие аспекты: случайность рассматриваемых процессов; искаженность информации о возможных событиях и процессах; принятие решения в условиях частичной неопределенности, многофакторность. Все это обуславливает сложность проблемы количественной оценки риска для такой системы. Так как инновационный проект реализуется в рамках различной информационной среды, от детерминированной до принадлежащей к системе нечетких множеств, то способы определения вероятностей могут состоять из набора:
•способов, характеризующихся субъективной вероятностью (распределение случайной величины неизвестно, но известны вероятности отдельных событий, определенные экспертным путем);
•способов, учитывающих природу интервальной неопределенности (распределение случайной величины неизвестно, но известно, что она может принимать любое значение в определенном интервале);
• способов, учитывающих теорию нечетких множеств, когда исход события известен лишь в некотором приближении с определенной степенью принадлежности к этим исходам.
Необходимость учета изменения риска на различных этапах жизненного цикла, идентификации факторов риска и вероятностей их проявления на каждом этапе, выявления способов определения вероятностей факторов риска в зависимости от уровня неопределенности предопределило актуальность решения задачи количественной оценки риска инновационного проекта.
Современный уровень науки и техники позволяет использовать новые технологии - элементы исскуственного интеллекта (экспертные системы), базы данных (базы знаний), которые способствуют получению новых знаний. Их применение для оценки риска инновационного проекта дает возможность руководителям инновационных проектов и инвесторам более объективно оценить общее состояние процессов, происходящих на каждом этапе инновационного проекта, способствует более полному представлению руководителей инновационных проектов и инвесторов о предметной области проекта и позволяют быстрее сформировать информационную базу для принятия оптимальных управленческих решений с учетом риска.
Создание на научной основе автоматизированной системы интегрированной количественной оценки риска инновационного проекта, как технологического процесса, ее последовательная увязка по иерархическим уровням и интеграция в единую систему сбора и обработки данных и оперативного управления повышает качество и эффективность управления инновационными проектами.
Исследования, акцентирующие внимание на аспектах инновационного проекта, связывающих воедино формализованное описание предметной области, условий, допущений, инвестирования, факторов риска, вероятностей их проявления с компенсационной доходностью и показателями риска актуальны, т.к. помогут более объективно оценить риск инновационного проекта.
Таким образом, для инновационного проектирования, имеющего ряд особенностей и принципиальных отличий от инвестиционного, требуется создание методики и средств автоматизации количественной оценки риска инновационного проекта. В связи с вышеизложенным, создание автоматизированной системы количественной оценки риска инновационного проекта является актуальной и практически востребованной задачей.
Состояние и степень изученности проблемы
На настоящее время в рамках инноватики как науки сформировались концепция риска, основные принципы качественной и количественной оценки риска инновационных проектов [45, 6].
В инновационном проектировании инвестиционный аспект занимает важное место, поэтому в работе были учтены результаты исследования в области риска инвестиций таких авторов, как Ф.Найта, Ч.Доу, И.Фишера, Г.Марковица , Дж.Данцига, Дж.Кейнса, У.Шарпа, Ст.Росса, М.Шоулса, Ф.Блека, Ф.Модильяни, М.Миллера, Дж.Фон Неймана., Дж. Сигала[115, 131, 15].
В создание современной экономической и финансовой математики, которая занимает важное место при моделировании процессов в инновационном проектировании, внесли разработки представители отечественной школы теории вероятностей академика А.Н.Колмогорова: О.О. Замков, И.Н. Коваленко, А.В. Толстопятенко, Ю.Н. Черемных, А.А. Филиппова, [33, 41]. В работе были учтены исследования в области теории нечетких множеств и прикладных методов нечеткой логики Л.Заде, Б.Боско, А.О. Недосекина [145, 146, 80, 81].
Разработкой общей теории риска в разное время занимались Дж. Уильяме, Е. Альтман. Среди отечественных исследователей следует выделить работы А.П. Альгина, В.Д. Шапиро, А.А. Первозванского, Е.М. Четыркина, В.В.Ковалева [114, 40].
В процессе исследования был учтен конкретный опыт и разработки в области влияния социо-фактора на инновационный проект, которые представлены в работах В.В. Глухова, А.Н. Кобышева, А.В. Козлова, О.В. Колосовой, Л.В. Черненькой [95, 71, 60].
В условиях всеобщей информатизации и автоматизации особенное внимание необходимо уделять информационным технологиям и созданию автоматизированных систем оценки, а в дальнейшем и управления рисками инновационного проекта, поэтому в ходе научного исследования изучались работы ГЛ. Титоренко, М.Г. Зайцева, С.Г. Редько, В.И. Маслова, В.А. Третьякова [36, 34].
Процессы, методы и техника управления инновационного проектирования предъявляют определенные требования к оценке риска инновационного проекта. Поэтому в ходе исследования изучались работы В.Г. Колосова, Ю.Р.Нурулина, В.Н. Тисенко, И.Л. Туккеля, Б.Ф. Фомина, В.Н.Гунина[45, 62, 103,38].
В работах последних лет представлены научные разработки по различным аспектам разработки и совершенствования методик учета и оценки рисков в инвестиционном проектировании, однако методики количественной оценки риска инновационного проекта и средства автоматизации, включающие модели и инструменты для их практического применения, разработаны недостаточно полно и не вполне учитывают тенденции и взаимосвязи категорий "источники риска - факторы риска - вероятности риска - компенсационная доходность -показатели риска". В результате этого они не обеспечивают научно обоснованного решения актуальных задач реализации инновационных проектов (количественный анализ риска в условиях частичной неопределенности, учёт факторов риска и вероятностей их проявления на разных этапах жизненного цикла, автоматизация оценки риска) и снижают достоверность показателей инновационного проекта.
К числу недостаточно проработанных также следует отнести проблему формирования точной и максимально полной информации о влиянии социо-фактора риска, что является одной из особенностей инновационного проекта (формирование «команды» для реализации проекта, ее потенциал, достаточность квалификации и опыта участников, компетентность, реализуемость проекта силами авторского коллектива, мотивации и др.) [45, 62, 103].
Поэтому исследования, акцентирующие внимание на этих аспектах инновационного проекта, связывающих формализованное описание предметной области проекта, начальных условий, ограничений, финансирования, доходности и социо-фактора с факторами риска инновационного проекта, вероятностями их проявления помогут более объективно оценить риск инновационного проекта с использованием методов и средств, позволяющих формализовать оценку возможных рисков инновационных проектов.
Цель исследования
Целью исследования является повышение достоверности количественной оценки риска инновационного проекта и ускорение процесса принятия решений, путем создания методики и средств автоматизации количественной оценки риска. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
- анализ существующих методик оценки риска инновационного проекта;
формирование и классификация существенных факторов риска инновационного проекта на всех этапах его жизненного цикла;
- разработка методики количественной оценки риска, адаптированной для инновационных проектов;
- разработка автоматизированной системы количественной оценки риска инновационного проекта.
Предмет исследования
Предметом исследования являются методики количественной оценки риска инновационного проекта. Объект исследования
Объектом исследования являются процессы количественной оценки риска инновационного проекта.
Методологическая основа диссертационного исследования
Методологической основой диссертационного исследования является теория инноваций, теория риска, неоклассическая теория финансов, теория инвестиций, теория автоматизированных систем управления и их информационного обеспечения, теория вероятностей и математическая статистика, теория нечетких множеств.
Информационная база исследования
В работе использовались статистические материалы Госкомстата РФ, информационные сборники, бизнес-планы инновационных проектов. С целью изучения отечественного опыта инновационного проектирования были использованы результаты реализованных инновационных проектов.
Научная новизна
Научная новизна работы заключается в новом решении задачи автоматизации количественной оценки риска инновационного проекта, что имеет существенное значение для управления проектами и позволяет учитывать социо-фактор риска и жизненный цикл инновационного проекта, применить двухуровневую структуру вероятностей факторов риска и корректировать апостериорные вероятности проявления факторов риска в зависимости от условий проекта, формализовать взаимосвязь между факторами риска, компенсационной доходностью и показателями оценки риска инновационного проекта.
Научные результаты
В процессе исследования получены следующие основные результаты, выносимые на защиту:
1. Предложена классификация факторов риска инновационного проекта, позволяющая выявить существенные факторы риска и их источники.
2. Разработана математическая модель количественной оценки риска инновационного проекта, что позволило выявить важные взаимосвязи факторов и показателей риска и формализовать их.
3. Разработана методика количественной оценки риска инновационного проекта, позволяющая учитывать взаимосвязи категорий "источники риска -факторы риска - вероятности риска - компенсационная доходность -показатели риска" и этапы жизненного цикла, что обеспечивает повышение достоверности оценки риска.
4. Разработана автоматизированная система количественной оценки риска инновационного проекта, включающая экспертную систему для определения апостериорных вероятностей проявления факторов риска на различных этапах жизненного цикла инновационного проекта на основе базы знаний факторов риска инновационного проекта, что дало возможность ускорить процесс принятия решений и повысить достоверность количественной оценки риска инновационного проекта.
Достоверность результатов
Обоснованность и достоверность результатов и выводов, полученных в диссертационном исследовании подверждается совпадением результатов моделирования и фактическими показателями реализации инновационных проектов.
Практическая значимость
На основе предложенной в работе методики количественной оценки риска и автоматизированной системы был разработан программный комплекс «Оценка риска инновационного проекта», который был использован при оценке коммерческой эффективности ряда инновационных проектов в научно-производственной фирме «Электронные системы управления и приборы». Применение результатов работы позволило повысить научную обоснованность, достоверность принимаемых инвестиционных решений. Появилась возможность дать количественную оценку риска инновационного проекта в стоимостном выражении и в относительных показателях. Была произведена детализация расчета риска инновационного проекта в зависимости от этапа его жизненного цикла. Сократилось время и трудоемкость рутинных операций по определения факторов риска инновационного проекта и их вероятностей. Финансовый эффект от внедрения автоматизированной системы оценки риска инновационного проекта выразился в оптимизации размера резервных фондов и страховых отчислений, необходимость которых обусловлена наличием рисков и неопределённостью условий реализации проекта.
Результаты исследований используются в учебных курсах студентов Института инноватики (ИИ) СПбГПУ и слушателей системы повышения квалификации и переподготовки кадров «Программа подготовки управленческих кадров для народного хозяйства Российской федерации».
Основные положения и результаты диссертации могут быть использованы как инвесторами для оценки риска вложения средств, так и менеджерами при разработке и реализации инновационных проектов.
Апробация работы
Основные положения работы докладывались в 2003-2005гг. на научных конференциях, в том числе, Международной научно-практической конференции «Социально-экономические преобразования в условиях трансформации общества», Всероссийской научно-технической конференции «Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике», научных семинарах ИИ СПбГПУ. Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 научных работ.
Структура и объём диссертации
Диссертация состоит из введения, трех глав, глоссария, заключения, списка использованной литературы, приложений. Объем диссертации составляет 197 страниц машинописного текста и включает 27 рисунков, 9 таблиц, 5 приложений. Список литературы включает в себя 146 наименований.
Во введении дается обоснование актуальности проблемы и темы диссертации, характеризуется степень ее разработанности, определяются объект, предмет, формулируется цель и задачи исследований, представлена формула диссертационного исследования, показывается научная новизна и практическая значимость диссертационной работы, сформулированы положения, выносимые на защиту.
В первой главе рассмотрены вопросы теории риска и проведен анализ традиционных методик оценки риска.
Во второй главе рассматриваются вопросы исследования и обоснования классификации факторов риска, математической модели и методики количественной оценки риска инновационного проекта, учитывающих ключевые особенности инновационного проектирования.
В частности автором разработаны:
а) классификатор факторов риска инновационного проекта;
б) способы определения априорных и апостериорных вероятностей проявления и влияния факторов риска ИП на различных стадиях жизненного цикла проекта и при различном уровне частичной неопределенности;
в) способ расчёта компенсационной доходности при определении показателей риска инновационного проекта;
г) методика количественной оценки риска, учитывающую жизненный цикл инновационного проекта и основные особенности инновационного проектирования;
д) база знаний по определению ключевых факторов риска инновационного проекта и определения априорных и апостериорных вероятностей проявления факторов рискаинновационного проекта.
е) экспертная система для определения ключевых факторов риска инновационного проекта и их апостериорных вероятностей.
ж) тест для определения компетентности руководителей инновационного проекта.
В третьей главе описывается создание автоматизированной системы оценки риска инновационного проекта (АСОРИП). Автоматизированная система оценки риска инновационного проекта реализована в виде программного комплекса «Оценка риска инновационного проекта». Дано модельное описание системы, ее основных свойств, типовых компонентов, функций, структуры, последовательности обработки информации, логической и физической структуры информационной базы системы. В разделе "Применение результатов диссертации на практике" рассматривается использование методических разработок и автоматизированной системы инновационного проектирования, а также представлена эффективность от применения автоматизированной системы.
В заключение диссертации сформулированы основные теоретические и практические выводы диссертационного исследования.
Анализ существующих методик количественной оценки риска
Оценка рисков чрезвычайно важна для любого инвестора и менеджера инновационного проекта, так как он попадает в среду, во многом не знакомую для него и следовательно потенциально опасную сточки зрения предполагаемых потерь в стоимостном выражении. Поэтому следует отчетливо предоставлять достоинства и недостатки количественных методов оценки риска предполагаемого проекта.
В методиках количественной оценки риска применяются такие величины, как возможные доходности и соответствующие им вероятности факторов риска инновационного проекта. Эти данные необходимо каким-то образом получить. Существует два подхода к получению этих данных: субъективный (экспертный). Строится на основе опыта и экспертных оценок специалистов компании или приглашенных консультантов; объективный (на основе статистики). Если компания планирует продолжение деятельности, уже осуществлявшейся ею ранее в течение некоторого времени, она может использовать для прогноза статистику этой деятельности.
В чистом виде каждый из указанных методов практически не применяется, поскольку ситуации, в которых отсутствуют какие-либо статистические данные, встречаются редко, а прогноз на основе любой статистики всегда должен учитывать возможное изменение ситуации, т. е. содержать элементы экспертных оценок. Анализируя риск, связанный с проектом, необходимо учитывать, что кроме риска, рассчитываемого по приведенной выше методике, существует еще погрешности, связанные с возможными ошибками при составлении исходных данных для анализа. Это очень важное обстоятельство, поскольку вклад фактора погрешности данных в общий риск может быть значительным. Поэтому, рассматривая два проекта, исходные данные для одного из которых получены в результате анализа обширной статистики, а для другого — в основном, методом экспертных оценок, необходимо учитывать, что риск ошибки в исходных данных во втором случае выше.
Во многом именно поэтому руководители большинства компаний предпочитают принимать к реализации проекты, непосредственно связанные с той деятельностью, которую компания уже ведет, и по которой у менеджеров и аналитиков имеются как статистика, так и значительный практический опыт. Риск ошибки в прогнозах по таким проектам значительно ниже, чем при анализе проектов, непосредственно не связанных с текущей деятельностью компании. Рассмотрим основные известные методики оценки риска и возможность применения их для инновационного проектирования.
Метод корректировки нормы дисконта с учетом риска (risk adjusted discount rate approach - RADRA)[15,18] — наиболее простой и вследствие этого наиболее применяемый на практике метод оценки риска проекта. Основная идея метода заключается в корректировке некоторой базовой нормы дисконта, которая считается безрисковой или минимально приемлемой (например, ставка доходности по государственным ценным бумагам, предельная или средняя стоимость капитала для фирмы). Корректировка осуществляется путем прибавления величины требуемой премии за риск, после чего производится расчет критериев эффективности инновационного проекта - NPV, IRR, PI по вновь полученной таким образом норме. Решение принимается согласно правилу выбранного критерия. В общем случае, чем больше риск, ассоциируемый с проектом, тем выше должна быть величина премии, которая может определяться по внутрифирменным процедурам, экспертным путем или по формальным методикам. Как уже отмечалось выше главные достоинства этого метода — в простоте расчетов, которые могут быть выполнены с использованием EXCEL, 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, а также факторов риска той предметной области, в которой осуществляете проект, и не позволяет получить их оценку. Кроме того, метод имеет существенные ограничения возможностей моделирования различных вариантов, которое сводится к анализу зависимости критериев NPV, IRR, PI от изменений только одного показателя — ставки дисконтирования (нормы дисконта). Несмотря на отмеченные недостатки, метод корректировки нормы дисконта широко применяется на практике.
Анализ чувствительности - методика, позволяющая оценить степень вариабельности результативного показателя, например NPV, при изменении входной переменной, например объема реализации, и сохранения остальных условий неизменными[15, 18]. Анализ чувствительности широко используется в практике для оценки риска инновационных проектов. Этот метод позволяет получить ответы на вопросы вида: что будет с результирующей величиной, если изменится значение некоторой исходной величины. Отсюда его второе название - анализ "что будет, если" ("what if analysis). Алгоритм анализа чувствительности предполагает следующее: 1 .Задается взаимосвязь между исходными и результирующими показателями в виде математического уравнения или неравенства. 2. Определяются наиболее вероятные значения для исходных показателей и возможные диапазоны их изменений. 3. Путем изменения значений исходных показателей исследуется их влияние на конечный результат. Обычно результатом анализа чувствительности становиться величина отклонения в процентах, при которой инновационный проект становиться неэффективным. Инновационный проект с меньшими отклонениями считаются менее рисковыми и более устойчивыми. Процедура анализа чувствительности предполагает одновременное изменение только одного исходного показателя, в то время как значения остальных считаются постоянными величинами, поэтому 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.
В отличие от предыдущих, метод сценариев[15,18] позволяет совместить
исследование чувствительности результирующего показателя с анализом вероятностных оценок его отклонений. В общем случае процедура использования данного метода в процессе оценки рисков инновационного проекта включает выполнение следующих шагов. 1. Определяют несколько вариантов изменений ключевых исходных показателей (например, пессимистический, наиболее вероятный и оптимистический). 2. Каждому варианту изменений приписывают его вероятностную оценку. 3. Для каждого варианта рассчитывают вероятное значение критерия NPV (либо IRR, РГ), а также оценки его отклонений от среднего значения. 4. Проводится анализ вероятностных распределений полученных результатов. Проект с наименьшими стандартным отклонением и коэффициентом вариации считается менее рисковым.1
Определение ключевых факторов риска ИП С помощью причинно-следственной диаграммы
Целью построения причинно-следственной диаграммы факторов риска инновационного проекта является выявление, анализ, исследование и графическое изображение всех возможных причин, вызывающие проблему, которая приводит к возникновению риска инновационного проекта и тем самым снижает его доходность. Для того чтобы провести классификацию факторов инновационного проекта нужно сначала эти факторы выявить научными методами. Иными словами нужно установить перечень и количество объектов, подлежащих классификации.
Построение причинно-следственной диаграммы
1. Выберем подходящий формат диаграммы.
Для построения причинно-следственной диаграммы факторов риска инновационного проекта выберем формат дисперсного анализа, путем расположения отдельных причин внутри каждой основной причинной категории и затем по каждой из отдельных причин зададим вопрос: «Почему эта причина имеет место?». Этот вопрос повторяется для следующего уровня детализации до тех пор, пока не будут рассмотрены все возможные причины.
2. Определяем причины экспертным путем на основании результатов исследования некоторого множества инновационных проектов.
3. Строим причинно-следственнную диаграмму (рыбий скелет) Наименование отрицательного результата действия риска на инновационный проект располагаем в правой части листа бумаги. Обозначим этот результат как «неполучение запланированного дохода по проекту или по другому, снижение доходности проекта по сравнению с плановым».
Обозначим главные причинные категории. Они присоединяются к «позвоночнику» диаграммы « рыбий скелет». Основными причинными категориями традиционно для дисперного формата представления причинно-следственной диаграммы являются следующие четыре категории: люди (социо-фактор), машины (оборудование), методы (технологии), и материалы. Но для инновационного проекта по возможности влияния на факторы риска основными причинными категориями будут являться в первую очередь внутренние и внешние причинные категории. Внешние причины это те причины, которые происходят вне проекта, и влиять на них менеджмент проекта в общем случае не может. Они же оказывают большое влияние на ход проекта и в ряде случаев могут привести не просто финансовым потерям, но и к полной остановке проекта. В качестве примера обосновывающего важность внешних факторов, приведем крайний случай неблагоприятного воздействия внешних факторов, таких как война, революция и гражданские беспорядки. Не меньшее воздействие на проект может оказать такая внешняя причина, как коррупция, хотя его проявления не так явно видны. Таким образом, включение внешних факторов как одну из основных причинных категорий более чем обосновано. Не менее важны и внутренние причины, основу которых составляют социо-фактор, проблемы с управлением проекта, технология, инструменты, финансирование, ресурсы. Определившись с основными причинными категориями, переходим к отдельным причинам. Основным вопросом, определяющим отдельную причину является вопрос: « Что может повлиять на проявление этого фактора? Почему это происходит?»
К основной причинной категории добавляем отдельные причины, к которым в свою очередь таким же способом добавляем подпричины и условия их возникновения. Так образуется «кость» прикрепляемая к «позвоночнику» диаграммы. Для инновационного проекта в целом или для его отдельного этапа выявленные основные причинные категории остаются неизменными, а отдельные причины, условия и источники их возникновения определяются после изучения предметной области инновационного проекта путем мозговой атаки и на основе опыта экспертов в этой предметной области.
Некоторые подпричины могут оказаться подходящими более чем к одной главной причинной категории. Это допустимо, так как в реальной действительности события все равно в какой-то мере взаимосвязаны. Влияние некоторых отдельных причин на разные причинные категории будет учтено при расчете вероятностей их возникновения, путем задания вопросов уточняющего характера.
Исследование факторов риска инновационного проекта была проведено на основе анализа нескольких десятков бизнес-планов инновационных проектов в период реализации программ «Лидер» и «Программа подготовки управленческих кадров для народного хозяйства Российской федерации» в 2003-2005 г.г. путем составления причинно-следственных диаграмм для факторов риска. Эталонные причинно-следственнные диаграммы для разных предметных областей составляются экспертами на основе их опыта. Потенциальный руководитель инновационного проекта, учитывая уникальность своего проекта, может внести изменения в причинно-следственную диаграмму своего проекта или согласиться с эталоном.
Математическая модель оценки риска инновационного проекта
Для решения задачи исследования количественной оценки и разработки
методов оценки риска, адекватных к инновационному проектированию в современных условиях, нужно построить математическую модель объекта, наполнить ее информацией, что позволит определить наилучшие решения [33].
Вначале определим индексы, экзогенные и эндогенные переменные и параметры модели. Математическая модель, применяемая для оценки риска инновационного проекта - стохастическая, допускающая наличие случайных воздействий на исследуемые показатели и использущая аппарат теории вероятностей и математической статистики. В рассматриваемой задаче оценки риска индексы должен иметь каждый фактор риска (индекс от і до п ). Экзогенными переменными являются, те переменные которые задаются вне модели.
В нашем случае это Го - безрисковая доходность, %, A. i„f _ коэффициент инфляции, Введем обозначения для эндогенных переменных - тех переменных, которые определяются в ходе расчетов по модели. Это пофакторное определение апостериорных вероятностей возникновения фактора риска инновационного. проекта Р(С)= Р(С1)... Р(С5) с учетом условных вероятностей (#2 /A), Rs- поправка на внешний риск, %, R.n- поправка на внутренний риск, %, расчет чистого приведенного дохода без учета риска j py , расчет чистого приведенного дохода с учетом риска ]ypyR, RISK NPV NPVR Расчет относительного показателя рисковость Rr инновационного проекта по формуле Rr= NPV„ Перейдем к формализации условий задачи количественной оценки риска І.Риск и доходность. Определение ставки дисконтирования Оценка риска инновационного проекта предполагает влияние многих факторов риска с учетом жизненного цикла инновационного проекта на изменение доходности инновационного проекта. Поэтому важно знать и уметь оценить величину ставки дисконтирования (компенсационнойдоходности), так как от нее в большой степени зависит оценка эффективности инновационного проекта. Формула определения ставки дисконтирования в зависимости от риска проекта показывает, как совокупность факторов риска проекта влияют на ставку дисконтирования. Через нее, применяя математический аппарат метода дисконтирования и можно выйти на количественную оценку риска всего инновационного проекта. Известно, что формула определения нормы дисконта на каждом этапе жизненного цикла проекта может быть представлена в следующем виде[1,2,3,15]:
Среди вопросов, с которыми сталкиваются менеджеры инновационного проекта при оценке риска, а дальнейшем и эффективности проекта, одним из основных является следующий: каким образом риск проекта можно связать с ожидаемой доходностью? Для этого разрабатывается формализованная теория (математическую модель), конкретизирующая предполагаемую функциональную зависимость вероятностей факторов риска и ставки дисконтирования. Судить о достоверности модели можно по соответствию ее процессам, происходящим в действительности. Исходной предпосылкой исследования является представление компенсационной доходности (ставки дисконтирования) fcR (%) в виде
Пусть величины Y= Ъ ,где 1 - поправка на риск і-того фактора риска инновационного проекта, и X=(PjxJ,) гдер,- вероятности проявления неблагоприятного і-того фактора, aj.- удельный вес і-того фактора от всей совокупности факторов, связаны некоторой функциональной зависимостью вида , причем функция (р нам неизвестна и ее требуется определить.
Практическое исследование корреляционной зависимости и соотношения вероятностей возникновения риска по каждому фактору риска и поправки на риск показало, что существует положительная корреляция между вероятностями и поправкой на риск. Эту зависимость можно увидеть на рис.2.5. В таблице 2.2 приведены значения поправки на риск в зависимости от вероятности осуществления факторов риска и удельного веса этого фактора от всей совокупности факторов риска на линейном участке p.» J ., которые были получены
в результате расчета по формулам (2.10) и подтверждается результатами исследования. Анализируя полученные результаты, сравним их с величинами поправки на риск, рекомендованными [1,2]. Вопрос о конкретных значениях поправок считался малоизученным и ориентировочная их величина для проектов, где целями проектов являются вложения в исследования и инновации предлагалось принимать в размере от 18 до 20%. При исследовании несколько десятков инновационных проектов (в программе «Лидер 2004» принимало участие более 200 участников) было выявлено несоответствие, между традиционно принимаемой близкой к ставке рефинансирования компенсационной доходностью (ставкой дисконтирования) и внутренней доходностью. Внутренняя доходность в исследуемых проектах, с использованием традиционной методики [1, 2] во всех случаях превышала ставку дисконтирования размерностью более чем на порядок. Внутренняя доходность проекта согласно теории инвестиций должна быть больше и сопоставимой со ставкой дисконтирования, представляющую по определению минимальную доходность, которую требует инвестор для нивелирования того уровня риска, который представляется ему по данному проекту. Только после получения формулы (2.10) это несоответствие было устранено новыми результатами расчетов. Результаты расчетов по модели оценки риска инновационного проекта были близки к фактическим внутренним доходностям.
Программное обеспечение АСОРИП
Программа «ОЦЕНКА РИСКА ИННОВАЦИОННОГО ПРОЕКТА» предназначена для количественной оценки риска инновационного проекта. Содержание программы включает следующие разделы:
1.Тест руководителя инновационного проекта, в котором выясняется подготовленность тестируемого к руководству инновационным проектом.
2. Расчет вероятности риска факторов риска, связанных с инновационным проектом. Расчет производится на основе ответов пользователя на вопросы. Риски факторов пересчитываются согласно весовым коэффициентам факторов. Рассчитывается поправка на суммарный внешний риск и суммарный внутренний риск.
3. Рассчитывается чистая текущая стоимость (NPV) проекта без учета риска по заданным значениям: инвестиций, инфляции, безрисковой норме доходности, числу периодов и денежным потокам за каждый период.
4. Рассчитывается чистая текущая стоимость (NPV) проекта с учетом риска по тем же самым значениям, только норма дисконта включает в себя внутренний риск, внешний риск, инфляцию и безрисковую норму доходности.
5. Рассчитываются абсолютные и относительные показатели рисковости проекта, и дается оценка проекта.
Программа составлена в среде Delphi и содержит следующие пункты меню: Тест руководителя инновационного проекта, Открыть базу данных: подпункты меню: база данных, таблица результатов, диаграмма рисков, пункт расчет рисков проекта: подпункты: исходные данные, расчет. Пункты меню представленына рис.3.3. В тесте руководителя инновационного проекта предлагаются утверждения о профессионализме, ролевом поведении и компетенции руководителя и менеджмента инновационного проекта. Полный текст теста находится в приложении 4. Только в случае правильного ответа тестируемым на предложенные вопросы, пользователь программы сможет перейти к следующему пункту меню.
Этот пункт позволяет выявить ключевые факторы риска инновационного проекта и вероятности возникновения риска под воздействием каждого фактора. При открытии базы данных задаются 2 списка: список вопросов (подтверждающих свидетельств). На каждый из них пользователь должен дать один из ответов: «да», «нет», «не знаю». Дать ответ на вопрос можно двумя способами: 1) выбором ответа в списке снизу; и 2) двойным щелчком на вопросе; при этом ответ меняется последовательно циклически: «да» - «нет» - «не знаю».
На каждом вопросе при наведении курсора мыши появляется всплывающая подсказка, в которой полный текст вопроса. При ответе «да» текст вопроса окрашивается в желтый цвет; при ответе «нет» текст вопроса окрашивается в красный цвет; при ответе «не знаю» текст вопроса окрашивается в зеленый цвет;
Факторы расположены в таблице по убыванию; причем факторы, риск, которых больше предельного, т.е. превышает заданное число, окрашены в розовый цвет. Диаграмма содержит столбцы, высота которых равна значению рисков факторов (за масштаб выбран риск первого - максимальный - занимает всю высоту). При этом на каждом столбце есть всплывающая подсказка, указывающая название фактора и значение риска. Ключевые факторы, имеющие наибольший риск (те же, что и в таблице) окрашены в розовый цвет. На рис. 3.4. показана форма, на которой показана диаграмма рисков инновационного проекта.
На основе предложенной в работе методики количественной оценки риска и автоматизированной системы был разработан программный комплекс «Оценка риска инновационного проекта», который был использован при оценке коммерческой эффективности ряда инновационных проектов в научно-производственной фирме «Электронные системы управления и приборы». Применение результатов работы позволило повысить научную обоснованность, достоверность принимаемых инвестиционных решений. Появилась возможность дать количественную оценку риска инновационного проекта в стоимостном выражении и в относительных показателях. Была произведена детализация расчета риска инновационного проекта в зависимости от этапа его жизненного цикла. Сократилось время и трудоемкость рутинных операций по определения факторов риска инновационного проекта и их вероятностей. Финансовый эффект от внедрения автоматизированной системы оценки риска инновационного проекта выразился в оптимизации размера резервных фондов и страховых отчислений, необходимость которых обусловлена наличием рисков и неопределённостью условий реализации проекта.
Результаты исследований используются в учебных курсах студентов Института инноватики (ИИ) СПбГПУ и слушателей системы повышения квалификации и переподготовки кадров «Программа подготовки управленческих кадров для народного хозяйства Российской федерации».
Основные положения и результаты диссертации могут быть использованы как инвесторами для оценки риска вложения средств, так и менеджерами при разработке и реализации инновационных проектов. Основные положения работы докладывались в 2003-2005гг. на научных конференциях, в том числе, Международной научно-практической конференции «Социально-экономические преобразования в условиях трансформации общества», Всероссийской научно-технической конференции «Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике», научных семинарах ИИ СПбГПУ.
