Группу аналитических методов можно разделить на две подгруппы в зависимости от привлечения вероятностных распределений:
- методы без учета распределений вероятностей;
- методы с учетом распределений вероятностей.
Методы без учета распределений вероятностей являются относительно «старыми» способами учета риска и включают:
- анализ чувствительности критериев эффективности проекта;
- анализ сценариев;
- метод корректировки отдельных параметров проекта.
Анализ чувствительности критериев эффективности — простейший и поэтому наиболее часто используемый количественный метод исследования рисков.
С его помощью можно показать, как меняется значение некоторого критерия эффективности (например, NPV) при изменении заданной переменной (фактора воздействия). Данный метод помогает охарактеризовать степень устойчивости проекта к возможным изменениям условий реализации и выявить наименее и наиболее рискованные для проекта факторы.
Анализ сценариев представляет собой развитие методики анализа чувствительности проекта, поскольку он предполагает, что одновременному изменению подвергается вся группа переменных, проверяемых на риск.
Вторую группу аналитических методов представляют методы оценки проектных рисков с учетом распределений вероятностей. Они предполагают построение и расчеты по модели осуществляются в соответствии с принципами теории вероятностей.
К ним относятся:
- методы, основанные на использовании теории принятия решений (критериях принятия решений в условиях неопределенности, в условиях риска, с помощью «дерева решений»);
- метод Монте-Карло.
Любая сфера экономической деятельности, особенно инвестиционное планирование, связана с принятием решений в условиях неполноты информации. Источники неопределенности могут быть различны: нестабильность экономической и/или политической ситуации, неопределенность действий по бизнесу, неточность информации и множество других случайных факторов. Экономические решения с учетом всех этих факторов принимаются в рамках так называемой теории принятия решений — аналитического подхода к выбору наилучшего действия или последовательности действий.
В теории принятия решений принято различать ситуацию риска и ситуацию неопределенности .
В соответствии с этим выделяются два типа моделей, требующие разных подходов к выбору оптимальных решений и использующие различные критерии.
Имитационное моделирование по методу Монте-Карло позволяет построить математическую модель для проекта с неопределенными значениями параметров и, зная вероятностные распределения параметров проекта, а также связь между изменениями параметров (корреляцию), получить распределение доходности проекта.
Метод Монте-Карло является самым сложным, но и самым корректным способом учета и оценки рисков при принятии инвестиционного проекта
