proanarisПроблемы анализа рискаIssues of Risk Analysis1812-52202658-7882ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ)SXSQMOproanaris-987Research ArticleПРОЕКТНЫЕ РИСКИPROJECT RISKSАнализ рисков в финансовых моделях инновационных проектовRisk Analysis in Financial Models of Innovative ProjectsГорбуновВ. Л.GorbunovV. L.

Горбунов Владимир Леонидович: доктор технических наук, профессор 

124498, г. Москва, Зеленоград, площадь Шокина, д. 1

Vladimir L. Gorbunov

Shokin Square, 1, Zelenograd, Moscow, 124498

nbia@mail.ruЖдановаИ. В.ZhdanovaI. V.

Жданова Ирина Витальевна: старший преподаватель, Институт системной и программной инженерии и информационных технологий

124498, г. Москва, Зеленоград, площадь Шокина, д. 1

Irina V. Zhdanova

Shokin Square, 1, Zelenograd, Moscow, 124498

Институт системной и программной инженерии и информационных технологий, Национальный исследовательский университет «МИЭТ»РоссияInstitute of System and Software Engineering and Information Technology, National Research University «MIET»Russian Federation2025261020252257483Copyright © Горбунов В.Л., Жданова И.В., 20252025Горбунов В.Л., Жданова И.В.Gorbunov V.L., Zhdanova I.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.risk-journal.com/jour/article/view/987

Особенностью инновационных проектов является высокая доля неопределенности на стадии становления и развития, а также совокупность факторов риска, характерных для реализуемого проекта. Эти неопределенности и риски определяют возможное отклонение итогов проекта от запланированных показателей. По своей природе риски и неопределенности относятся к случайным величинам, каждая из которых характеризуется своим распределением и параметрами. Учет этих характеристик входных переменных позволяет, используя математические методы для обработки случайных величин, определять в финансовых моделях промышленных проектов выходные результаты, учитывающие основные факторы риска и неопределенности. В этом исследовании представлены результаты разработанной авторами компьютерной программы «Project-Risk», использующей известные математические методы и характеристики случайных входных переменных в системах финансового планирования.

Для определения распределений случайных переменных в программе используется надстройка «ModelRisk», позволяющая получить необходимые характеристики входных случайных переменных. Для решения задач оптимизации планируемых параметров используется надстройка «Поиск решений».

Как один из возможных вариантов оптимизации проекта, рассматривается алгоритм планирования выпускаемой продукции с определением соотношения прибыль/риск, который позволяет, варьируя исходные данные, добиваться требуемых значений его выходных характеристик. Результаты планируемого проекта могут быть представлены на плоскости «время–прибыль» с учетом вероятности достижения определенных областей этой диаграммы.

A feature of innovative projects is a significant amount of uncertainty at the stage of formation and development and a set of risk factors characteristic of the project being implemented. These uncertainties and risks determine the possible deviation of the project results from the planned indicators. By their nature, risks and uncertainties are related to random variables, each of which is characterized by its own distribution and parameters. Taking into account these characteristics of input variables makes it possible, using mathematical methods for processing random variables, to determine output results in financial models of industrial projects that take into account the main risk and uncertainty factors. This study presents the results of using well-known mathematical methods and characteristics of random input variables in financial planning systems.

The peculiarity of such planning is taken into account by the "Project-Risk" program specially developed this purpose. To determine the distributions of random variables, the program uses the “ModelRisk” for add-in, which allows it to obtain the necessary characteristics of the input random variables. The "Solution Search" add-in is used to solve the optimization problems of the planned parameters.

As one of the possible options for optimizing the project, an algorithm for product planning is considered with the determination of the profit/risk ratio, which allows, by varying the initial data, to achieve the required values of its output characteristics. The results of the planned project can be presented on the "time–profit" plane, taking into account the probability of reaching certain areas of this diagram.

рисквероятностьдисперсияинновационная разработкавыпуск продукцииriskprobabilityvarianceinnovative developmentproduct releaseReferencesКапустина Н.В. Теоретико-методологические подходы риск-менеджмента: монограф. М.: ИНФРА-М, 2020. 140 с.Kapustina N.V. Theoretical and methodological approaches of risk management: monograph. M.: INFRA-M, 2020. 140 p. (In Russ.)Hill, Terry, and Roy Westbrook. “SWOT analysis: It’s time for a product recall”. Long Range Planning, vol. 30, no. 1, Feb. 1997, P. 46–52. https://doi.org/10.1016/s0024-6301(96)00095-7Hill, Terry, and Roy Westbrook. “SWOT analysis: It’s time for a product recall”. Long Range Planning, vol. 30, no. 1, Feb. 1997, P. 46–52. https://doi.org/10.1016/s0024-6301(96)00095-7Stamatis D.H. Failure mode and effect analysis: FMEA from theory to execution. ASQC Quality Press. 2003. 488 p.Stamatis D.H. Failure mode and effect analysis: FMEA from theory to execution. ASQC Quality Press. 2003. 488 p.Moder J.J., Phillips C.R., & Davis E.W. Project management with CPM, PERT, and precedence diagramming; Van Nostrand Reinhold. 1983. 389 p.Moder J.J., Phillips C.R., & Davis E.W. Project management with CPM, PERT, and precedence diagramming; Van Nostrand Reinhold. 1983. 389 p.Linstone, H. A., & Turoff, M. The Delphi Method: Techniques and Applications. Addison-Wesley. 1975. 621 p.Linstone, H. A., & Turoff, M. The Delphi Method: Techniques and Applications. Addison-Wesley. 1975. 621 p.Saltelli, A., Chan, K., & Scott, E. M. Sensitivity Analysis. Wiley. 2000. 504 p.Saltelli, A., Chan, K., & Scott, E. M. Sensitivity Analysis. Wiley. 2000. 504 p.Dinis, M.L., Fiúza, A. (2011). Using Monte-Carlo Simulation for Risk Assessment: Application to Occupational Exposure during Remediation Works. In: Dimov, I., Dimova, S., Kolkovska, N. (eds) Numerical Methods and Applications. NMA 2010. Lecture Notes in Computer Science, vol 6046. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-18466-6_6Dinis, M.L., Fiúza, A. (2011). Using Monte-Carlo Simulation for Risk Assessment: Application to Occupational Exposure during Remediation Works. In: Dimov, I., Dimova, S., Kolkovska, N. (eds) Numerical Methods and Applications. NMA 2010. Lecture Notes in Computer Science, vol 6046. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-18466-6_6Зуева Т.И. Анализ современных стандартов управления рисками проектно-ориентированных предприятий // Знание. 2020. № 1-1. С. 43–48Zueva T.I. Analysis of modern risk management standards for project-oriented enterprises // Znanie. 2020;(1-1):43–48. (In Russ.)Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022612229 Российская Федерация. Project-Risk: № 2021680848: заявл. 14.12.2021: опубл. 09.02.2022 / В.Л. Горбунов.— EDN MBRMHSCertificate of state registration of the computer program No. 2022612229 Russian Federation. Project-Risk: No. 2021680848: Application 14.12.2021: publ. 09.02.2022 / V.L. Gorbunov. (In Russ.) — EDN MBRMHSГорбунов В.Л. Бизнес-планирование с оценкой рисков и эффективности проектов, М.: РИОР Инфра-М. 2019. 248 с.Gorbunov V.L. Business planning with risk assessment and project efficiency, Moscow: RIOR Infra-M. 2019. 248 p. (In Russ.)Жаров Д. Финансовое моделирование в Excel. М.: Альпина Паблишер 2023. 248 с.Zharov D. Financial modeling in Excel. M.: Alpina Publisher. 2023. 248 p. (In Russ.)Абрамс Р. Бизнес-план на 100%. Стратегия и тактика эффективного бизнеса. М.: Альпина Паблишер; 2019. 486 с.Abrams R. A 100% business plan. Strategy and tactics of effective business. M: Alpina Publisher. 2019. 486 р. (In Russ.)Roy L. Nersesian Energy Risk Modeling. Palisade Corporation. NY USA 2013. 533 р.Roy L. Nersesian Energy Risk Modeling. Palisade Corporation. NY USA 2013. 533 р.Костюкова А.И., Черемисина С.Г. Предпринимательские риски: сущность и возможности управления // Инновационная наука. 2017. № 5. С. 103–105Kostyukova A.I. C heremisina S.G. Business risks: the essence and possibilities of management // Innovation Science. 2017;(5):103–105. (In Russ.)Петров А.М., Цыпин А.П., Кузин М.А. Современные инструменты финансового анализа в управлении компанией // Экономические науки. 2021. № 12 (205). С. 466-473. https://doi.org/10.14451/1.205.466Petrov A.M., Tsypin A.P., Kuzin M.A. New financial analysis tools in company management // Economic Sciences. 2021;(12):466-473. (In Russ.). https://doi.org/10.14451/1.205.466Быкова Р.Г. Специфика управления рисками в проектной деятельности // Вестник Омского университета. Серия: Экономика 2013. № 4. С. 113–118Bykova R.G. Specifics of risk management in design activity // Herald of Omsk University. Series: Economics. 2013;(4):113–118. (In Russ.)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.