Детальная информация

НИОКР-проекты являются не только дорогостоящими, но и обычно имеют длительный период реализации, поскольку состоят из различных этапов (фаз). Кроме того, данному виду научно-технической деятельности присуща экономическая неопределенность и высокая вероятность получения непредсказуемых результатов и непредвиденных убытков и потерь. Таким образом, реализация НИОКР-проектов связана с высоким уровнем риска, в результате чего решение о реализации таких проектов требует серьезного предварительного анализа и расчетов. Целью данного исследования является процесс оценивания риска проектов НИОКР с использованием концепции CorporateMetrics. В качестве меры оценки риска была выбрана количественная оценка влияния внешних и внутренних риск-факторов на денежные потоки проекта НИОКР в условиях неопределенности – величина CFaR. В процессе вычислительных процедур CFaR, как правило, решаются следующие задачи: выделение риск-факторов, воздействующих на денежные потоки проекта; определение для каждого риск-фактора вероятностных распределений их возможных значений; разработка финансовой модели, показывающей, каким образом тот или иной фактор воздействует на денежный поток; определение вероятностных распределений возможных изменений денежного потока. Таким образом, показатель CFaR позволяет оценить величину максимально возможных убытков на определенном горизонте планирования с определенным уровнем вероятности. С использованием CFaR менеджмент проекта оценивает отрицательное изменение прогнозируемых денежных потоков от фактических под влиянием различных рисковых факторов (инфляции, спроса, стоимости ресурсов, курса валют и др.). Результатом данного исследования является описание полного цикла НИОКР-проекта машиностроительного предприятия. Так же в исследовании предложена классификация рисков НИОКР по стадиям цикла, разработана матрица методов (мер) оценивания рисков НИОКР и предложен алгоритм определения интегрированной меры риска с использованием метода Монте-Карло. В качестве практического примера предложен расчета CFaR НИОКР-проекта предприятия машиностроительной отрасли. Полученная метрика риска может быть использована для проектирования систем интегрированного риск-менеджмента высокотехнологического предприятия, а также для разработки стратегий элиминирования рисков НИОКР в условиях цифровой трансформации.

R&D projects are not only expensive, but also usually have a long implementation period, since they consist of various stages (phases). In addition, this type of scientific and technical activity is characterized by economic uncertainty and a high probability of obtaining unpredictable results and unforeseen losses. Thus, the implementation of R&D projects is associated with a high level of risk, and as a result the decision to implement such projects requires serious preliminary analysis and calculations. The purpose of this study is the process of risk assessment of R&D projects using the concept of CorporateMetrics. The value of CfaR (cash flow at risk) was chosen as a risk assessment measure: a quantitative assessment of the impact of external and internal risk factors on the cash flows of an R&D project under conditions of uncertainty. In the process of CFaR computational procedures, as a rule, the following tasks are solved: identification of risk factors that affect the cash flows of the project; determination of probabilistic distributions of their possible values for each risk factor; development of a financial model showing how one or another factor affects the cash flow; determination of probabilistic distributions of possible changes in cash flow. Thus, the CFaR indicator allows estimating the amount of the maximum possible losses on a certain planning horizon with a certain level of probability. Using CFaR, project management evaluates the negative change in projected cash flows from actual ones under the influence of various risk factors (inflation, demand, cost of resources, exchange rates, etc.). The result of the study is a description of the full cycle of the R&D project of a machine-building enterprise. A classification of R&D risks by cycle stages is proposed. A matrix of methods (measures) for assessing R&D risks has been developed. An algorithm for determining an integrated risk measure using the Monte Carlo method is proposed. A practical example of calculating the CFaR of a R&D project of a machine-building industry enterprise is considered. The resulting risk metric can be used to design integrated risk management systems of a high-tech enterprise, as well as to develop strategies for eliminating R&D risks in the context of digital transformation.