Количественный анализ инвестиционных проектов призван определить величины возможных рисков и риска рассматриваемого проекта в целом. Базируется такой метод на данных математической статистики, теории вероятности и теории исследований финансовых операций.
Для проведения количественного анализа инвестиционных проектов необходимо выполнить два условия: 1) провести базисные расчеты проекта; 2) провести полноценный качественный анализ рынка.
Качественный анализ рынка позволяет выявить и идентифицировать возможные риски проекта, а также определить и описать причины, влияющие на уровень этих рисков.
Задача количественного анализа состоит в том, чтобы численными методами определить влияние рискованных факторов на поведение рынка и эффективность проекта.
На практике чаще всего используют следующие методы количественного анализа проектов:
- • анализ чувствительности основных параметров (рентабельность, дисконтный доход, норма доходности)
- • метод коррекции нормы дисконта
- • метод сценариев (действий)
- • имитационное моделирование
- • деревья решений.
Все эти методы базируются на вероятностных подходах и концепции временной стоимости денег. Выбор конкретного метода зависит от имеющейся информационной базы, требований к уровню надежности планирования и конечным результатам.
При анализе небольших инвестпроектов можно ограничиться методами корректировки нормы дисконта и чувствительности, а для крупных проектов нужно провести имитационное моделирование.
Если при анализе обнаружится зависимость параметров проекта от наступления рыночных событий, то необходимо построить дерево решений. Анализ возможных рисков нужно применять комплексно, параллельно используя простые методы для обработки дополнительной информации. Применение различных методов позволяет повысить эффективность инвестиций и снизить риски.
Количественный анализ позволяет рассчитать числовые значения вероятности появления рисковых событий и оценить объем вызванного им ущерба. Применение конкретного метода будет зависеть от множества факторов и объема данных.
Например, для анализа технических и производственных рисков чаще используют дерево решений, для оценки большого отраслевого проекта применяют имитационное моделирование.
При выборе метода количественного анализа существенную роль играют объем и качество первичных данных, динамика показателей и глубина расчетных данных, срочность исполнения и технические возможности.
Эффективность методов количественного анализа повышается при формализации возможных рисков. С этой целью используют математическое моделирование воздействий рисков на результаты деятельности компании. Современные экономические системы и промышленные комплексы имеют высокую сложность, поэтому элементы теории вероятности позволяют упростить расчеты без потери точности.