eiep mod10
DESCRIPTION
TRANSCRIPT
![Page 1: Eiep mod10](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022051208/54620c85af79597f198b5eef/html5/thumbnails/1.jpg)
Модуль 10. «Кумулятивный и агрегированный
подход к оценке проектных рисков, организация экспертизы»
![Page 2: Eiep mod10](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022051208/54620c85af79597f198b5eef/html5/thumbnails/2.jpg)
Повышение надежности «субъективной» оценки рисков глубокой специализацией
экспертов
Риски оцениваются по каждому мероприятию «узкими» специалистами
Инвестиционный проект
Проблема
агрегирования
оценок
![Page 3: Eiep mod10](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022051208/54620c85af79597f198b5eef/html5/thumbnails/3.jpg)
Метод оценки рисков проекта по отдельным факторам и отдельным мероприятиям называют кумулятивным
(накопительным)
![Page 4: Eiep mod10](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022051208/54620c85af79597f198b5eef/html5/thumbnails/4.jpg)
Что делать с этими разрозненными оценками? Как взаимосвязаны риски отдельных
мероприятий с уровнем риска проекта в целом?
Универсальных рецептов нет
Более того, выбирая варианты мероприятий с наименьшими рисками по отдельным
параметрам, проектировщик не обязательно получит наибольшую вероятность ожидаемого
общего результата мероприятия
![Page 5: Eiep mod10](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022051208/54620c85af79597f198b5eef/html5/thumbnails/5.jpg)
Пример возможной ошибки при агрегировании рисков по отдельным параметрам мероприятия
Какое значение результата мероприятия (выручки от продаж) будет наиболее вероятным?
Параметр мероприятия
Возможные значения параметра
Вероятность события
ЦенаЦ1 = 10 60%
Ц2 = 20 40%
Объем заказаО1 = 100 60%
О2 = 200 40%
1000 ? 2000 ?
4000 ?
![Page 6: Eiep mod10](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022051208/54620c85af79597f198b5eef/html5/thumbnails/6.jpg)
Определим вероятность получения этих сумм
Параметр мероприятия
Возможные значения выручки
Вероятность события
Ц1О1
О2
1000 0,6·0,6 = 0,36
2000 0,6·0,4 = 0,24
Ц2О1
О2
2000 0,4·0,6 = 0,24
4000 0,4·0,4 = 0,16
Ответ: 2000 с вероятностью 48%
![Page 7: Eiep mod10](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022051208/54620c85af79597f198b5eef/html5/thumbnails/7.jpg)
Агрегировать вероятности получения промежуточных плановых параметров в
совокупную вероятность получения конечного планового результата проекта
чаще всего приходится субъективно
И часто эксперт применяет для этого «интуитивную» кумулятивную модель
достоинство «кумулятивной модели»
Сбор и использование детальной информации,
которая позволяет экспертам со временем повышать точность своих
моделей, переводя их из «интуитивных» в «вербальные» или
даже математические
![Page 8: Eiep mod10](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022051208/54620c85af79597f198b5eef/html5/thumbnails/8.jpg)
Метод оценки надежности проекта в целом,
без промежуточной оценки отдельных мероприятий и факторов риска, называют
агрегированным.
![Page 9: Eiep mod10](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022051208/54620c85af79597f198b5eef/html5/thumbnails/9.jpg)
Пример агрегированной экспертной оценки совокупного риска проекта
Главная задача, обеспечивающая достижение коммерческой цели проекта
Риск проекта
Расширение объема производства и продаж существующей продукции на старых рынках
8% - 10%
Расширение объема производства существующей продукции и ее продвижение на новые рынки
13% - 15%
Производство и продажи продукции на основе инноваций
18% - 20%
В таблице указан риск полной потери инвестиций
![Page 10: Eiep mod10](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022051208/54620c85af79597f198b5eef/html5/thumbnails/10.jpg)
Второй путь повышения надежности «субъективной» оценки рисков – проведение многократной экспертизы проекта независимыми экспертами
Риски проекта оцениваются
несколькими независимыми экспертами
Инвестиционный проект
Проблема
агрегирования
независимых оценок
![Page 11: Eiep mod10](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022051208/54620c85af79597f198b5eef/html5/thumbnails/11.jpg)
Таким образом, степень формализации модели с помощью «коллективизации» процедуры может быть повышена до
уровня «математической»
В этом случае появляется возможность применения статистических методов для обработки множества
независимых оценок
Если число привлекаемых экспертов увеличивается, то на определенном этапе формирования экспертного
сообщества сама экспертиза становится «массовым» экспериментом.
? Почему так важна степень формализации коллективной экспертизы ?
![Page 12: Eiep mod10](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022051208/54620c85af79597f198b5eef/html5/thumbnails/12.jpg)
Во-1-х – более формализованная модель дает более надежные результаты
Во-2-х – чем менее формализован алгоритм экспертной оценки, тем выше должна быть
квалификация экспертов, и тем дороже обойдутся инвестору их услуги
В-3-х – чем менее формализован алгоритм экспертной оценки, тем труднее инвестору
сопоставить между собой различные проекты, чтобы отобрать наиболее выгодный
![Page 13: Eiep mod10](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022051208/54620c85af79597f198b5eef/html5/thumbnails/13.jpg)
Итак, более надежно и менее затратно экспертное заключение, подготовленное по
детально проработанному алгоритмуПри слабой формализации процедуры,
когда эксперты проводят оценку каждый на свой лад, шансы ошибиться при выборе проекта у инвестора
возрастают.
Из этого следует, что алгоритм экспертной оценки должен охватывать две группы рисков
Собственные риски проекта
Риски ошибок экспертов
![Page 14: Eiep mod10](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022051208/54620c85af79597f198b5eef/html5/thumbnails/14.jpg)
Подобный алгоритм был реализован в работе Независимой экспертной комиссии
Фонда финансовой поддержки малого предпринимательства (ФФП МП) при ТПП РТ
1 этап: эксперты изучают проектную документацию и отвечают на вопросы анкеты по самым важным мероприятиям и факторам риска
Ответ на вопрос анкеты – это вербальная модель механизма действия факторов риска
![Page 15: Eiep mod10](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022051208/54620c85af79597f198b5eef/html5/thumbnails/15.jpg)
Неадекватность проектных решений
Недостоверность исходной
информации
2 этап : эксперты дают оценку абсолютного уровня адекватности и достоверности
отдельных мероприятий проекта в баллах по специальным шкалам
ФАКТОРЫ РИСКА
шкала адекватности а шкала достоверности
д
0 1 2 3 4 5 -1 0 1 2
![Page 16: Eiep mod10](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022051208/54620c85af79597f198b5eef/html5/thumbnails/16.jpg)
Адекватность отдельного мероприятия оценивается как степень его соответствия целям проекта
0 – мероприятие необходимо, но в проекте отсутствует1 – мероприятие предусмотрено, но требует полной переработки2 – мероприятие требует значительной переработки3 – мероприятие требует доработки (дополнения)4 – мероприятие требует незначительной доработки5 – мероприятие полностью соответствует целям проекта
Достоверность отдельного мероприятия оценивается как степень его подтверждения первичными документами
-1 – информация по мероприятию умышленно или случайно искажена и противоречит первичным документам или документам, которыми располагает эксперт
0 – информация не имеет документального подтверждения
+1 – информация косвенно подтверждается документами
+2 – информация прямо подтверждается документами
![Page 17: Eiep mod10](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022051208/54620c85af79597f198b5eef/html5/thumbnails/17.jpg)
а затем определяется относительный уровень адекватности и достоверности
проекта
Аотн = А /Аmax Дотн = Д /Дmax
3 этап: рассчитывается общая сумма баллов проекта по факторам риска,
А = Σ ai Д = Σ дi
Здесь Аmax и Дmax – максимально возможные суммы баллов по двум шкалам
(оценка идеального проекта)
![Page 18: Eiep mod10](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022051208/54620c85af79597f198b5eef/html5/thumbnails/18.jpg)
Вор = Аотн1/n · Дотн
1/m
0 < m < 1 ; 0 < n <1 - показатели качества экспертизы
4 этап: Рассчитывается вероятность достижения ожидаемого результата
Для Фонда таким результатом являлся своевременный возврат кредита и выплата процентов
Чем выше значения m и n - тем лучше организована экспертиза, тем меньше риск ошибок экспертов
Любая модель должна быть логичной, т.е. давать непротиворечивый результат в граничных точках
![Page 19: Eiep mod10](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022051208/54620c85af79597f198b5eef/html5/thumbnails/19.jpg)
Допустим, методика идеальна, эксперты непогрешимы
m ≈ 1 ; n ≈ 1 Имеется неплохой проект, у которого по оценкам
этих экспертов Аотн = 0,7 ; Дотн = 0,9
Вор = 0,7 1/m 0,9 1/n ≈ 0,63 риск проекта 37%
Допустим, существует отличный проект , которому идеальные эксперты дали Аотн = 0,999 ; Дотн = 0,999
Вор ≈ 0,999 1/1 0,999 1/1 = 0,998 риск проекта 0,2%
тогда
тогда
![Page 20: Eiep mod10](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022051208/54620c85af79597f198b5eef/html5/thumbnails/20.jpg)
Заменим идеальных экспертов на никудышных: m → 0 ; n → 0.
Как они оценят идеальный проект ?
Вор ≈ 0,999 1/0 0,999 1/0 → 0
Из-за предельно низкого качества экспертизы риск отклонить отличный проект 100%
Как рассчитать m и n ? Как оценить качество экспертизы ?
Реально всегда m > 0 и n > 0
![Page 21: Eiep mod10](https://reader033.vdocuments.mx/reader033/viewer/2022051208/54620c85af79597f198b5eef/html5/thumbnails/21.jpg)
Качество экспертизы можно определить только путем сравнения прогнозных экспертных оценок и действительных результатов реализации проектов
Нужно убедиться: действительно ли проекты, по которым эксперты давали низкие оценки, проваливались чаще?
Иначе говоря, нужно статистически обосновать наличие корреляции между низкими оценками проектов и частотой
их финансовых провалов
За 3,5 года ФФП МП профинансировал 87 проектов с различными уровнями достоверности и адекватности.
10 проектов провалились, кредиты не были возвращены
На этой статистической базе расчетами было установлено: m = 0,83 и n = 0, 41