Инновационный менеджмент: оценка рисков инновационного проекта на основе моделирования

Процесс создания инновационной продукции на промышленном предприятии связан не только со значительными инвестициями, но и рисками на всех этапах жизненного цикла. В связи с этим на практике постоянно встает вопрос об эффективности вкладываемых инвестиций в инновационные проекты и разработки такого механизма управления инновационным риском, который позволял бы сократить потери эффекта от инвестиций и, в свою очередь, повысить эффективность инновационной деятельности.

На заключительных этапах жизненного цикла на эффективность инвестиций оказывают значительное влияние преимущественно рыночные риски. К настоящему времени консалтинговыми группами Risk Metrics, NERA [1-2] и рядом других ведутся разработки в области оценки и управления рисками нефинансовых компаний. При этом на первый план здесь выдвигаются вопросы управления рыночными рисками. В частности, созданы модели оценки возможного ущерба вследствие реализации рыночных рисков. Созданная методология на базе данных моделей получила название методологии CFAR.

Однако на начальных этапах жизненного цикла проекта значительное влияние на эффективность инвестиций оказывают инновационные риски [3]. К их числу можно отнести: риски отрицательных результатов испытаний продукции, патентного анализа, уникальности сырьевых и материальных ресурсов, необходимых для изготовления инновационной продукции и др. Такие виды рисков не учитываются в полной мере в существующей на сегодняшний день методологии CFAR. В этой связи отмеченные наработки не могут быть непосредственно перенесены на начальные этапы инновационного цикла.

Для корректной оценки рисков инновационного проекта необходимо, на наш взгляд, решить следующие основные проблемы:

• оценка риска изменчивости инновационного проекта;
• оценка вероятностей прекращения и других сценариев развития инновационного проекта;
• оценка ущерба от воздействия факторов риска.

Для решения проблемы оценки риска изменчивости инновационного проекта разработана методика, которая основана на моделировании бизнес-процессов этапов инновационных проектов стохастическими сетевыми графами и использовании методологии имитационного моделирования. Такая методика включает выполнение следующих шагов:

• построение структур бизнес-моделей этапов проекта;
• оценка значений параметров моделей;
• оценка показателей изменчивости проекта на основе имитационного моделирования.

Для построения адекватной модели инновационных бизнес-процессов необходимо учитывать следующие характерные особенности начальных этапов инновационного цикла:

• случайные объемы доводочных работ по результатам исследований и испытаний инновационной продукции;
• возможности прекращения проектов вследствие реализации факторов риска;
• параллельность выполнения ряда работ проекта с учетом многостадийности, технологической очередности выполнения работ и ограничений по ресурсам.

На наш взгляд, всем перечисленным особенностям удовлетворяет следующая структура бизнес-модели этапа проекта:

• стохастический сетевой граф, допускающий циклы;
• работы проекта отражены дугами графа;
• моменты завершения комплекса работ проекта отражены вершинами графа;
• одно исходное событие – начало этапа проекта и два завершающих события в графе:

• досрочное завершение этапа в соответствие с пессимистическим сценарием проекта;
• завершение этапа в соответствие с другими непессимистическими сценариями проекта.

Параллельность выполнения ряда работ проекта, технологическая очередность выполнения учитывается моделями сетевой структуры. Объемы доводочных работ по результатам исследований и испытаний продукции учитываются наличием циклов в сетевых моделях. Случайность выполнения работ и невозможность продолжения проекта вследствие реализации ряда факторов риска учитывается стохастическими моделями.

Методика решения проблемы оценки вероятностей сценариев развития проекта включает выполнение следующих шагов:

1. Экспертная оценка вероятностей;
2. Устранение психологических искажений вероятностей на основе кумулятивной теории проспектов [4];
3. Нормирование результатов на основе решения оптимизационной задачи.

Для решения проблемы оценки ущерба от реализации факторов инновационного риска предлагается использовать методологию Value at Risk(VAR) [5].

Методика оценки максимально возможного ущерба VAR от воздействия интегрированного инновационного риска включает следующие шаги:

1. Оценка максимального ущерба от воздействия факторов риска, приводящих к досрочному прекращению проекта;
2. Оценка максимального ущерба от воздействия факторов риска, приводящих к превышению бюджета проекта;
3. Оценка максимального ущерба от воздействия факторов риска, приводящих к превышению срока окончания проекта;
4. Оценка максимального ущерба от воздействия интегрированного инновационного риска.

Таким образом, в ходе проведенного исследования были выявлены основные закономерности этапов инновационного цикла, факторы инновационного риска, создана методология оценки и управления рисками инновационных проектов. Методология апробирована на фармацевтическом промышленном предприятии. Результаты выполненных количественных расчетов в проектах создания и производства новых лекарственных препаратов показали высокий уровень риска начальных этапов инновационного цикла и необходимость управления ими. Данная методология легла в основу построения системы управления рисками инновационных проектов на промышленных предприятиях.

1. Stein J., Usher S., LaGatutta D., Youngen J. (2001). A comparables approach to measuring Cashflow-at-Risk for non-financial firms, Journal of Applied Corporate Finance, Vol.13, (4), p.100-109.

2. Andren N., Jankensgard Н., Oxelheim L. (2005). Exposure-based Cash-Flow-at-Risk under Macroeconomic Uncertainty, Journal of Applied Corporate Finance, Summer Issue, p. 3-25.

3. Демкин И.В. Управление инновационным риском на основе имитационного моделирования. Часть 1. Основные подходы к оценке инновационного риска // Проблемы анализа риска. 2005. Том 2. № 3. С. 249-273.

4. Tversky A.,Kahneman D. (1992), Advances in Prospect Theory: Cumulative Representation of Uncertainty, Journal of Risk and Uncertainty, №5, p. 297-323.

5. RiskMetrics (1999), CorporateMetrics™ Technical Document, New York, RiskMetrics Group.

Демкин Игорь Вячеславович, к.э.н.

ГУ Высшая Школа Экономики, кафедра “Управление проектами”, МОСКВА