Анализ рисков в финансовых моделях инновационных проектов

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.

1. Капустина Н.В. Теоретико-методологические подходы риск-менеджмента: монограф. М.: ИНФРА-М, 2020. 140 с.

2. 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)00095-7

3. Stamatis D.H. Failure mode and effect analysis: FMEA from theory to execution. ASQC Quality Press. 2003. 488 p.

4. Moder J.J., Phillips C.R., & Davis E.W. Project management with CPM, PERT, and precedence diagramming; Van Nostrand Reinhold. 1983. 389 p.

5. Linstone, H. A., & Turoff, M. The Delphi Method: Techniques and Applications. Addison-Wesley. 1975. 621 p.

6. Saltelli, A., Chan, K., & Scott, E. M. Sensitivity Analysis. Wiley. 2000. 504 p.

7. 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_6

8. Зуева Т.И. Анализ современных стандартов управления рисками проектно-ориентированных предприятий // Знание. 2020. № 1-1. С. 43–48

9. 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 MBRMHS

10. Горбунов В.Л. Бизнес-планирование с оценкой рисков и эффективности проектов, М.: РИОР Инфра-М. 2019. 248 с.

11. Жаров Д. Финансовое моделирование в Excel. М.: Альпина Паблишер 2023. 248 с.

12. Абрамс Р. Бизнес-план на 100%. Стратегия и тактика эффективного бизнеса. М.: Альпина Паблишер; 2019. 486 с.

13. Roy L. Nersesian Energy Risk Modeling. Palisade Corporation. NY USA 2013. 533 р.

14. Костюкова А.И., Черемисина С.Г. Предпринимательские риски: сущность и возможности управления // Инновационная наука. 2017. № 5. С. 103–105

15. 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/10.14451/1.205.466

16. Быкова Р.Г. Специфика управления рисками в проектной деятельности // Вестник Омского университета. Серия: Экономика 2013. № 4. С. 113–118