Анализ и оценка риска в инновационном проекте

. Задание законов распределения вероятностей для ключевых параметров модели.

. Проведение компьютерной имитации значений ключевых параметров модели.

. Расчет основных характеристик распределений исходных и выходных показателей.

. Проведение анализа полученных результатов и принятие решения.

Результаты имитационного эксперимента могут быть дополнены статистическим анализом, а также использоваться для построения прогнозных моделей сценариев. Метод Монте-Карло позволяет разработать наиболее вероятный сценарий реализации инновационного проекта [18].

Важнейшим этапом анализа рисков инновационного проекта является его количественная оценка, которая предполагает математическую оценку меры и степени риска. В основе количественной оценки риска лежат приемы математической статистики (расчет математического ожидания, вариации, дисперсии, стандартного отклонения и коэффициента вариации).

При количественной оценке риска любого инновационного проекта инвесторы и разработчики сопоставляют его с уровень нормой доходности проекта и общепринято определять риск как изменчивость доходности проекта. Гипотеза, положенная в основу статистических методов оценки риска, утверждает: измерить риск - это значит измерить, спрогнозировать, как доходность проекта будет колебаться в определенных пределах. Мера, измеряющая, как колеблется доходность проекта - это одновременно может быть и мерой риска [8].

Величина риска или степень риска измеряется следующими четырьмя критериями:

. Среднее ожидаемое значение дохода (нормы дохода или доходности) - это среднее значение величины возможного результата по проекту, которое связано с неопределенной в будущем ситуацией по инновационному проекту. Среднее ожидаемое значение дохода вычисляют по формуле (2)

(2)

где хi - это i-й вариант значения дохода по проекту в связи со складывающейся ситуацией под влиянием на проект различных факторов; i - вероятность того, что этот i-й результат будет иметь место; - номер вероятностного результата.

Но средняя ожидаемая норма доходности представляет собой обобщенную, усредненную количественную характеристику и не позволяет еще принять правильное решение. Для этого необходимо определить меру изменчивости возможного результата.

. Показатель общего риска характеризует показатель вариации, который измеряет дисперсию, т. е. меру разброса (рассеяния, отклонения) возможных результатов инновационного проекта от его среднего значения. Показатель вариации рассчитывается по формуле (3)

(3)

Это вариация ожидаемой нормы дохода по проекту.

. Абсолютная величина риска или среднеквадратическое отклонение находиться по формуле (4)

, (4)

Этот показатель указывает, насколько в среднем каждый i-й вариант значения дохода отличается от средней величины. Дисперсия и среднеквадратическое отклонение служат мерами абсолютной колеблемости признака, так как указываются в тех же единицах, в каких измеряется варьирующий признак. Более точную количественную оценку риску проекта дает показатель относительного риска проекта или коэффициент вариации (CV).