Системный подход к анализу рисков в финансовой модели: от этимологии до матрицы рисков

Статья посвящена анализу рисков в финансовой модели реального инвестиционного проекта. Не в абстрактном, философском смысле, а в практическом: что именно мы считаем, когда говорим «анализ рисков», как это делается и зачем.

Статья построена последовательно и идёт от общего к частному:

- Сначала разбирается, откуда вообще взялось слово «риск» и как менялось его понимание на протяжении истории — от древнегреческого: «корабль наткнулся на скалу» до современных фондовых метрик вроде волатильности и VaR.

- Затем объясняется, почему методики с финансовых рынков (теория портфеля, CAPM, VaR) к финансовой модели реального проекта неприменимы — и делается ключевой концептуальный вывод: в финансовой модели мы оцениваем не риск в его математическом смысле, а неопределённость, то есть то, что принципиально невозможно просчитать.

- Дальше из трёх возможных методов (анализ чувствительности, сценарный анализ, метод Монте-Карло) выбирается один рабочий — расчёт запаса прочности.

- Показывается, как пять типов рисков — стратегический, коммерческий, финансовый, операционный, риск обслуживания — проецируются на конкретные параметры финансовой модели.

- Раскрывается методика: три группы показателей (денежный поток, чистая прибыль, NPV/IRR/срок окупаемости) и четыре группы факторов (инвестиции, продажи, расходы, схема финансирования), по которым считается запас прочности.

- Объясняется, как через правильный выбор факторов в анализ попадают не только внутренние параметры проекта, но и внешние — рыночные и макроэкономические.

- Показываются два подхода к ранжированию рисков: простое ранжирование по запасу прочности и матрица рисков с экспертной оценкой вероятности.

- В конце разбирается, что делать с выявленными рисками: какие управленческие решения можно принять и как они должны быть отражены в финансовой модели.

Статья написана для тех, кто сталкивается с финансовым моделированием реальных инвестиционных проектов на практике. Не в учебном, а в прикладном смысле — когда нужно построить модель, защитить её перед инвестором или банком и понимать, что именно ты в этой модели считаешь.

Для кого она будет полезна:

- Финансовые моделисты и инвестиционные аналитики — те, кто непосредственно строит финансовые модели и проводит анализ рисков. Статья даёт методологию: что считать, по каким показателям, по каким факторам, как ранжировать и как оформлять результат.

- Руководители проектов, кураторы, директора — те, кто принимает решения на основе модели. Статья помогает понять, что анализ рисков — это не просто графики и таблицы в приложении, а инструмент принятия управленческих решений. И что финальный шаг — нивелирование рисков — это уже их работа, а не работа моделиста.

- Предприниматели и владельцы бизнеса — те, кто реализует инвестиционный проект и несёт по нему риск. Статья объясняет, что именно они берут на себя: не «риск» в математическом смысле, а не просчитываемую неопределённость. И показывает, как эту неопределённость можно хотя бы структурировать и оценить по запасу прочности.

- Те, кто работает с инвесторами и банками — статья объясняет, зачем нужны сценарный анализ и матрица рисков при защите проекта, и где у этих инструментов границы применимости.

Для кого статья не предназначена:

Статья не написана для актуариев и не про оценку страховых рисков. Не про фондовый рынок и не про торговлю ценными бумагами. Не про теорию вероятностей в её классическом изложении. Всё это упоминается — но только для того, чтобы показать, почему эти подходы к финансовой модели реального проекта не подходят.

1 - Этимология слова риск:

слово «риск» пришло к нам длинным путём: в русский язык оно пришло из французского, во французский пришло из итальянского, в итальянский пришло из латыни, в латынь пришло из греческого. Изначальный смысл, который закладывался в слово «риск» - «невозможность объехать скалу, потерпеть кораблекрушение, потерять товар». Исторически риск – это ущерб, который случился.

2 – На протяжении истории понятие «риск» эволюционировало и каждый раз происходил качественный скачек в его понимании, что делало это понятие более объемным, всего таких скачков было четыре:

- Античность — Средние века: риск = конкретный ущерб, который уже случился.

- Эпоха Возрождения: появилось концептуальное разделение — риск как просчитываемый ущерб и риск как неопределенность, то есть то, что просчитать в принципе нельзя.

- Индустриальное время (эпоха инженерных наук): появляется такое понятие как «вероятность» и риск обретает математическое определение: риск = ущерб *вероятность.

- Современное время (фондовые рынки): появилась такое понятие как волатильность — отклонение от ожидаемого значения, причём как в минус, так и в плюс.

3 - В финансовой модели мы оцениваем не риск, а неопределённость, так как предприниматель, реализуя инвестиционный проект, берет не себя не «риск, как просчитываемый ущерб», а «не просчитываемую неопределенность»

Это ключевой концептуальный момент. Будет ли продукт продаваться, вырастет ли себестоимость, изменится ли ставка — вероятности этого посчитать невозможно. Поэтому корректнее говорить: анализ рисков в финансовой модели — это по большому счёту оценка влияния неопределённости на инвестиционный проект.

4 – В финансовой модели оценка влияния неопределенности (анализ рисков) проводится через оценку запаса прочности и сценарный анализ.

5 - Пять типов рисков и их проекция на модель

Риски структурируются не как у актуариев (через статистику), а по группам:

- Стратегический — рынок сбыта уменьшился → проявляется через объём продаж и динамику цен.

- Коммерческий — потеря клиентов, невыполнение плана продаж → средний чек, цены реализации.

- Финансовый — рост процентной ставки → схема финансирования.

- Операционный — затраты выше прогноза → уровень постоянных и переменных затрат, нормативы.

Плюс отдельно — риск ликвидности: через период оборачиваемости дебиторской и кредиторской задолженности.

6 - Общее определение: анализ рисков в финансовой модели — это расчёт запаса прочности проекта в разрезе трех групп показателей по четырем группам факторов (параметров).

3 группы показателей, каждая отвечает на свои вопросы (если считать запас прочности только по одной группе — картина будет неполной):

- Чистый денежный поток — генерирует ли проект живые деньги? (Проект может быть прибыльным на бумаге, но иметь кассовые разрывы.)

- Чистая прибыль — покрывает ли выручка все расходы?

- NPV, IRR, срок окупаемости — возвращает ли проект инвестиции с требуемой доходностью?

Четыре группы факторов описывают всю суть проекта (если какая-то группа не охвачена — часть рисков осталась неоценённой):

- Инвестиции (CAPEX) — на сколько могут вырасти инвестиции до отрицательного NPV?

- Продажи — цена и процент загрузки, динамика цен, динамика сезонности

- Расходы — постоянные и переменные, их нормативы, параметры.

- Схема финансирования — процентная ставка, доля заёмного капитала, условия финансирвоания.

Через факторы в анализ попадают как внутренние, так и внешние риски. Цены мы не устанавливаем произвольно — они диктуются рынком. Если часть оборудования импортная — курс валюты отражается на CAPEX. Поэтому правильный выбор факторов позволяет охватить не только внутренние параметры, но и рыночные, и макроэкономические риски.

7 – После расчета запаса прочности формируем матрицу рисков.

- Матрица рисков с экспертной оценкой вероятности: вероятность и влияние оцениваем по пятибалльной шкале, перемножаем, ранжируем по итоговому баллу. И здесь может случиться неожиданное: фактор с большим запасом прочности (цена, −30%) может выйти на первое место, потому что вероятность снижения цены мы оцениваем высоко.

- Нивелирование рисков — это уже работа менеджера, не моделиста

Для каждого критичного риска прописываем: что конкретно будем делать. Варианты:

- перекладываем риск на третью сторону (страхование);

- закладываем запас в модель;

- переструктурируем проект;

- добавляем статью затрат.

Любое управленческое действие несёт последствия для финансовой модели — и эти последствия должны быть в ней отражены.

Анализ рисков в финансовой модели — это не формальность, и он не может быть сведен только к точке безубыточности, расчету ставки дисконтирования или оценки срока окупаемости. Это цепочка: типы рисков → их перевод на язык модели → расчёт запаса прочности → ранжирование (простое или через матрицу) → управленческие решения и их отражение в модели. Мы оцениваем не риск в математическом смысле и не волатильность — мы оцениваем неопределённость, с которой реальный проект неизбежно сталкивается.

Откуда вообще к нам пришло понятие «риск»?

В русский язык слово «риск» пришло из французского. Во французском слово risk означает «рискованный, сомнительный». Во французский оно пришло из итальянского. В итальянском есть такое слово risicare — лавировать между скал. В итальянский оно пришло из латинского resicum — непредсказуемость, опасность. А в латинский оно пришло из греческого. Греческий корень слова «риск» означает «объезжать скалу», «основание горы».

То есть смысл слова «риск», если на него посмотреть исторически, можно выразить через такую метафору: риск — это, как если бы итальянские купцы отправляли корабль, гружённый товаром, и этот корабль наткнулся на рифы, на скалы — то есть не смог объехать скалу. Вот это то, что подразумевали под риском когда-то давным-давно, ещё во времена Венеции и итальянских торговых городов.

Резюмируя: слово «риск» происходит от итальянского risico — скала, утёс, опасность для мореплавателей. Позднее оно перешло в торговый язык как опасность потери груза, потом попало во французский, а с французского — уже на территорию России.

Сейчас я расскажу свою вольную интерпретацию истории термина «риск», поскольку наша статья посвящена анализу рисков и надо понимать, что под этим подразумевали. А под этим подразумевали на самом деле совершенно разные вещи на протяжении истории человечества. И вот то, как есть сейчас, — тоже под этим подразумевают совершенно разные вещи.

Риск как ущерб. Изначально под термином «риск» подразумевали исключительно некое неприятное событие, то есть некий ущерб. Условно говоря, корабль затонул. Как нам говорит этимология — риск связан с основанием скалы, с тем, чтобы объехать скалу. Поэтому тысячу-две, две с половиной тысячи лет назад под словом «риск» подразумевали именно вот этот некий ущерб, который случился.

Появление понятия неопределённости. Прошло много времени. Уже в эпоху после Возрождения, когда появилась современная философия, человечество сделало концептуальное разделение. Выделили отдельно риск как нечто, что можно посчитать и оценить, и выделили отдельно такое понятие, как неопределённость — то есть что-то неизмеримое и принципиально непросчитываемое.

При этом под словом «риск» подразумевали то, что можно посчитать и оценить. Это, условно говоря, вероятность выпадения орла или решки, когда ты монету подбрасываешь; вероятность пожара в городе, потому что у нас есть статистика пожаров по конкретному городу. Соответственно, мы можем посчитать вероятность наступления вот этого события — при условии, что у нас есть достаточно большая статистически значимая выборка.

В свою очередь понятие «неопределённость» — неизмеримая и принципиально непросчитываемая величина — это вот тот самый риск, который на самом деле предприниматель берёт на себя, когда реализует бизнес. И когда мы говорим, что прибыль — это награда за риск, то мы, конечно, подразумеваем именно вот этот риск, который принципиально непросчитываемый. Ну, появление нового продукта на рынке, события, связанные с тем, будет ли ваш продукт продаваться или не будет — вот это как раз и есть неопределённость, которая принципиально непросчитываемая.

Инженерное определение. В эпоху развития инженерных наук появилось математическое определение риска. До этого о риске мыслили исключительно в философском понятии, а когда появился достаточно развитый математический аппарат и инженерные науки развились, появилось математическое определение риска как произведения вероятности события на величину ущерба.

Волатильность. Следующий период в развитии понятия о риске — это появление фондовой биржи. Когда появилась фондовая биржа и стали торговать ценными бумагами, ввели ещё такое понятие, как волатильность. При этом под волатильностью подразумевается как движение в сторону плюса, так и движение в сторону минуса. И тут надо понимать, что движение в сторону плюса приводит к росту стоимости финансового актива — и это, конечно, никакой не ущерб, хотя это тоже называется, условно говоря, риском.

Вот эти современные теории оценки риска, которые пришли из сферы торговли ценными бумагами: теория портфеля, модель CAPM (Capital Asset Pricing Model), многофакторная модель, модель Value at Risk (VaR) — происхождение VaR от JP Morgan. Все эти методики к финансовой модели неприменимы. Просто потому, что финансовая модель относится к реальному инвестиционному проекту, и в финансовой модели эти методики применять мы не можем.

Единственное, что в финансовой модели ещё худо-бедно применяется — это модель CAPM, и то исключительно для оценки стоимости собственного капитала, и то с большими оговорками.

Итак, давайте сделаем определённые допущения и оговорки перед тем, как переходить к основной методике.

Мы сказали про этимологию риска. Мы сказали про то, как менялось понимание этого слова на протяжении истории. Мы сказали, что в эпоху фондовых рынков появились различные модели для оценки рисков. Дальше мы сказали, что эти подходы для финансового моделирования реальных инвестиционных проектов неприменимы.

Здесь важно вспомнить то концептуальное разделение, о котором мы говорили выше: риск (то, что можно посчитать) и неопределённость (то, что принципиально невозможно измерить). И вот всё-таки в финансовой модели то, что мы будем оценивать и рассчитывать — мы всё-таки рассчитываем не риски, как ни странно. Хотя это раздел «анализ рисков» и мы говорим про риски. Но то, что мы пытаемся в финансовой модели как-то посчитать и оценить — это мы оцениваем неопределённость.

Будет ваш продукт продаваться, не будет — вы не знаете. Увеличится себестоимость, не увеличится — вы не знаете. Изменится процентная ставка, не изменится — вы не знаете. И посчитать, измерить вероятность этого события невозможно. Поэтому корректнее говорить о том, что анализ рисков в финансовой модели, в общем-то, не проводится. Проводится, по большому счёту, оценка влияния неопределённости на инвестиционный проект.

Глобально существуют три методики.

Первая — анализ чувствительности, он же расчёт запаса прочности. Это основной метод, о котором дальше в статье будет подробная методика.

Вторая — сценарный анализ. То есть, когда мы формируем за счёт различного набора факторов тот или иной сценарий. Например, пессимистичный, нейтральный, оптимистичный.

Посчитать сценарии нужно, особенно когда вы работаете с инвестором, работаете с банком — для того, чтобы была какая-то база, относительно которой смотреть некий реальный сценарий реализации проекта. Но, на мой взгляд, это скорее для некого успокоения. И не очень наглядно в силу того, что вот эти сценарии — пессимистичный и оптимистичный — они формируются несколько искусственно. По сути дела, это некий набор значений факторов. Допустим, мы говорим, что пессимистичный сценарий — это минус 30% к объёму продаж, минус 10% к цене и плюс 5% к себестоимости. Соответственно, не очень понятно, почему именно так. Кто сказал, что именно такой сценарий должен быть? Поэтому это с одной стороны делать нужно в силу того, что это общепринято, а с другой стороны это немножко искусственно и не очень репрезентативно.

Третья — метод Монте-Карло. Про метод Монте-Карло сразу скажу, что он неприменим в силу того, что для того, чтобы по нему что-то посчитать, вам нужно знать распределения вероятностей. А для того, чтобы знать распределение вероятностей, вы должны уметь эти вероятности считать. А мы уже сказали, что вероятности мы принципиально посчитать не можем. Раз посчитать вероятности мы не можем, значит распределения вероятностей мы посчитать тоже не можем, значит метод Монте-Карло мы не применяем. Точка. Третий метод отпадает.

Таким образом, основной рабочий метод — это анализ чувствительности, расчёт запаса прочности. О нём и пойдёт речь дальше.

Есть подход, который используют актуарии, то есть страховщики. У них есть большая база данных, например, по пожарам, по автомобильным авариям, и они считают вероятность того или иного события. У нас не так.

Мы риски структурируем по отдельным группам. Мы выделяем стратегический риск, коммерческий риск, финансовый риск, операционный риск и риск обслуживания.

Стратегический риск. Его суть состоит в том, что рынок сбыта проекта, то есть то, где мы продаём, может уменьшиться, или уменьшится доля компании на этом рынке. Соответственно, это приводит к тому, что объём продаж не достигает целевого значения.

Коммерческий риск. Подразумевается то, что компания может потерять часть своих клиентов. Это приводит к тому, что не вся произведённая продукция будет продана, выручка не покроет расходов, прибыль будет отрицательна. К коммерческому риску также относится невыполнение плана продаж и невыполнение целевого уровня по ценам.

Финансовый риск. Под финансовым риском подразумевают вероятность роста процентной ставки.

Операционный риск. Это риск того, что операционные затраты будут выше того уровня, который заложен в модели, который заложен в прогнозе. То есть здесь предполагается рост себестоимости, рост затрат на строительство, на оказание услуг, на производство. Из-за чего это может происходить? Из-за повышения закупочных цен, повышения затрат на ГСМ, затрат на электроэнергию, на персонал. Соответственно, если цены выше запланированных, значит прибыль будет меньше, что скажется на рентабельности проекта.

Риск обслуживания. Смысл его в том, что поддержание активов в работоспособном состоянии неправильно оценено, и затраты на ремонт и обслуживание некорректны — возникают непредвиденные расходы.

Как это перекладывается на финансовую модель?

Мы структурировали риски — стратегические, коммерческие, финансовые, операционные и риски обслуживания. Как это всё отражается в финансовой модели?

Здесь нужно также сказать про ликвидность. Период и срок оборачиваемости дебиторской задолженности тоже важен, поскольку этот показатель влияет на ликвидность и на денежный поток.

Анализ рисков в финансовой модели — это расчёт запаса прочности проекта в разрезе его отдельных показателей по отдельным параметрам.

Это самое общее определение того, что такое анализ рисков и расчёт запаса прочности. Сейчас поясню, что это означает.

Мы берём какой-нибудь показатель — например, NPV. И смотрим, как должен измениться тот или иной параметр — например, объём инвестиций — для того, чтобы NPV стал отрицательным. Или берём чистую прибыль и смотрим, как должна измениться цена для того, чтобы чистая прибыль ушла в ноль или стала отрицательной. Вот это и есть расчёт запаса прочности.

То есть у нас есть некий базовый уровень параметра, который равняется 100%, и от этого базового уровня мы двигаемся — смотрим, при каком отклонении параметра наш показатель меняет знак или пересекает какое-то критическое значение.

Точка безубыточности — это частный случай расчёта запаса прочности. А именно: это расчёт запаса прочности такого показателя, как чистая прибыль, по такому параметру, как процент загрузки.

Например: при загрузке 30% чистая прибыль отрицательная. При загрузке 40% чистая прибыль равна нулю — то есть запас прочности составляет 40%. При загрузке 50% чистая прибыль положительная.

Точка безубыточности — это один показатель и один параметр. Полноценный анализ рисков — это несколько групп показателей и несколько групп параметров. Точка безубыточности, таким образом, является лишь одним из элементов полноценного анализа рисков, а не самим анализом рисков.

Шаг 1 — выбираем показатели

Показатели — это то, запас прочности чего мы будем считать. Базово это три группы показателей:

Можно добавить маржинальность или рентабельность, если это интересно в контексте конкретного проекта. Обычно это 4–6 показателей.

Шаг 2 — выбираем факторы

Факторы — это параметры, по которым мы будем смотреть запас прочности. Например:

Факторы выбираются из четырёх групп, которые описывают всю суть проекта: инвестиции, продажи, расходы, схема финансирования. Подробнее об этом — в разделе 9.

Шаг 3 — считаем запас прочности

Берём, например, NPV — это наш показатель. И по каждому из параметров прогоняем его. У нас есть базовый уровень параметра, равный 100%. Смотрим, как параметр должен измениться от этого базового уровня для того, чтобы NPV стал отрицательным.

Или, например, берём тот же NPV и смотрим на такой фактор, как объём инвестиций: как должны скорректироваться инвестиции — то есть насколько они должны вырасти — для того, чтобы NPV стал отрицательным. Или смотрим на цену: как должна измениться цена для того, чтобы NPV стал отрицательным.

То же самое делаем для чистой прибыли, то же самое — для чистого денежного потока.

Вот это и есть анализ рисков в финансовой модели: расчёт запаса прочности каждого из показателей в разрезе каждого из ключевых параметров.

Мы выбираем три группы показателей, потому что они охватывают принципиально разные аспекты проекта.

Чистый денежный поток — это вопрос о том, генерирует ли проект живые деньги. Проект может быть прибыльным на бумаге, но при этом испытывать кассовые разрывы. Денежный поток — это про реальную жизнеспособность проекта.

Чистая прибыль — это вопрос об операционной эффективности. Покрывает ли выручка все расходы? При каких параметрах проект начинает генерировать прибыль?

Показатели эффективности — NPV, IRR, срок окупаемости — это вопрос об инвестиционной привлекательности. Возвращает ли проект вложенные инвестиции с требуемой доходностью? Как быстро окупится?

Каждая из этих групп отвечает на свой вопрос. Если считать запас прочности только по одной группе — картина будет неполной.

Факторы делятся на четыре группы. Эти четыре группы по сути дела описывают всю суть финансовой модели. Если какая-то из групп не охвачена — значит, часть рисков осталась неоценённой.

9.1. Факторы, связанные с инвестициями

Это CAPEX — капитальные вложения. Данная группа факторов отвечает на вопрос: как капитальные вложения влияют на риски проекта?

Например: насколько могут вырасти инвестиции до того, как NPV станет отрицательным? Или: при каком превышении бюджета инвестиций срок окупаемости выходит за допустимые границы?

9.2. Факторы, связанные с продажами

Это цена продаж и процент загрузки — наиболее очевидные факторы, напрямую влияющие на выручку.

Например: насколько может упасть цена, прежде чем проект станет убыточным? При какой загрузке чистый денежный поток уходит в минус?

9.3. Факторы, связанные с расходами

Это уровень постоянных расходов и переменные расходы. Факторы, связанные с продажами и расходами, вместе описывают операционную деятельность — то есть то, как операционная деятельность влияет на риски бизнеса.

9.4. Факторы, связанные со схемой финансирования

Это процентная ставка по кредиту, доля заёмного финансирования. Данная группа отвечает на вопрос: как схема финансирования влияет на риски проекта?

Например: при какой процентной ставке free cash flow to equity становится отрицательным? Как изменится NPV при увеличении доли долгового финансирования?

Некоторые факторы напрямую связаны с внешним окружением — и через них в анализ рисков попадают рыночные и макроэкономические риски.

Цены — мы не можем устанавливать их произвольно, как захотим. Цены мы всегда устанавливаем в соответствии с рынком. Поэтому расчёт запаса прочности по цене — это по сути дела оценка влияния внешнего окружения на наш проект.

Инвестиции и курс валюты. Если часть оборудования мы покупаем за валюту, то макроситуация, которая проявляется через курс доллара, будет отражаться на CAPEX. И, считая запас прочности по CAPEX, мы учтём влияние макроэкономических факторов на наш проект.

Таким образом, через правильный выбор факторов анализ рисков охватывает не только внутренние параметры проекта, но и внешние риски — рыночные и макроэкономические.

Итак, первое, что мы сделали — мы выявили запас прочности каждого показателя в разрезе факторов. Что нам нужно делать дальше?

Дальше глобально существует два подхода. Подход первый — мы говорим, что вероятности считать не умеем. Подход второй — мы говорим, что мы худо-бедно, но вероятности считать умеем.

11.1. Подход первый: ранжирование без оценки вероятностей

Когда мы вероятности считать не умеем, мы просто ранжируем факторы для каждого из показателей.

Если мы берём такой показатель, как NPV, посчитали запас прочности в разрезе отдельных факторов — например, сумма инвестиций, объёмы продаж в натуральном или денежном выражении, цены, себестоимость, процентные ставки, периоды дебиторской и кредиторской задолженности, — то получили определённый запас прочности этого показателя NPV.

Допустим, мы посмотрели: при увеличении инвестиций на 10% NPV обнуляется; объём продаж нужно снизить на 30%, тогда NPV обнуляется; цену — тоже на 30%, NPV обнуляется; себестоимость увеличить на 15% — NPV обнуляется; процентную ставку увеличить на 100% — тогда NPV обнуляется.

Здесь важная оговорка: процентная ставка плюс 100% — это не значит, что была ставка 15%, а стала 115%. Это значит, что была 15%, а стала 30%. То есть мы считаем процент прироста от той базы, которая была. Если база была 15%, то от 15 к 30 — это плюс 100%.

И вот мы получили факторы в таком формате, и тогда мы их ранжируем в порядке возрастания. На первом месте у нас будут инвестиции (плюс 10%), на втором — себестоимость (плюс 15%), объём продаж (минус 30%), цена (минус 30%), процентная ставка (плюс 100%). В таком формате мы их отранжировали.

11.2. Подход второй: матрица рисков с оценкой вероятностей

Смысл второго подхода состоит в том, что мы примерно можем оценить вероятности. Очень примерно, худо-бедно, но как-то можем. Тогда мы ранжируем не просто факторы по их влиянию, а строим матрицу рисков.

В чём суть матрицы рисков? У нас есть влияние по каждому фактору, нам теперь нужно определить вероятность наступления каждого события. То есть события под названием «инвестиции увеличатся на 10%» или события под названием «себестоимость увеличится на 15%». Нам нужно оценить вероятность такого события.

Вероятность мы не будем оценивать классически, как это делают в математике, от нуля до единицы. Здесь мы оцениваем вероятность экспертно, в пятибалльной шкале от одного до пяти, где:

Это качественная оценка вероятности, но выраженная в числах.

При этом влияние на показатель мы тоже оцениваем по пятибалльной шкале, где:

Тогда у нас получается матрица, где:

И дальше мы ранжируем факторы по четвёртому столбцу.

Может так получиться, что ранжирование по четвёртому столбцу будет не таким, как если бы мы ранжировали только по третьему столбцу — то есть по масштабу влияния. Может получиться так, что на первом месте будет цена. То есть запас прочности по цене достаточно большой — там 30%, — но вероятность того, что цена снизится, мы оцениваем достаточно высоко. И перемножая одно на другое, получаем, что цена выходит на самый верх. Себестоимость может подняться на второе место, инвестиции могут наоборот опуститься на третье место, а процентная ставка окажется на последнем месте. То есть вполне себе, что на первое место может выйти совсем другой фактор.

Следующий пункт, который мы должны сделать для матрицы рисков, — мы должны прописать, что мы будем делать при наступлении того или иного события.

Это уже непосредственно не относится к финансовой модели и относится уже к определённому управленческому анализу. Это уже делает не моделист, не инвестиционный аналитик — это делает менеджер проекта, куратор проекта, директор, руководитель проекта. Но тем не менее, у нас есть матрица рисков, риски отранжированы по степени влияния и по запасу прочности, они отранжированы с учётом экспертной оценки вероятности, и мы получаем риски, у которых вот это соотношение влияния и вероятностей максимальное.

Тогда для каждого события мы должны прописать, что конкретно мы собираемся делать для того, чтобы вот этот риск нивелировать.

И это, с одной стороны, управленческое действие, а с другой стороны — как это может быть отражено в финансовой модели. Потому что любое действие несёт за собой определённые последствия для финансовой модели. То есть:

Анализ рисков в финансовой модели — это не формальность и не точка безубыточности. Это системная работа, которая начинается с понимания того, что именно мы оцениваем.

Мы оцениваем не риск в его математическом смысле — вероятность события, умноженную на ущерб. И не волатильность, как это делают на фондовом рынке. Мы оцениваем неопределённость: то, что принципиально невозможно точно измерить, но с чем реальный инвестиционный проект неизбежно сталкивается.

Методология строится последовательно. Мы структурируем риски по типам — стратегические, коммерческие, финансовые, операционные, риски обслуживания — и переводим их на язык финансовой модели: выручка, затраты, схема финансирования, капитальные вложения. Затем считаем запас прочности каждого ключевого показателя в разрезе каждого ключевого фактора. Потом ранжируем факторы — либо просто по масштабу влияния, либо с учётом экспертной оценки вероятности через матрицу рисков. И наконец — прописываем, что мы будем делать при наступлении наиболее критичных событий, и как это отражается в финансовой модели.

Вот эта цепочка — от типов рисков до конкретных управленческих решений и их отражения в модели — и есть полноценный анализ рисков.