CC BY
1Ульянова С.А.
Кандидат экономических наук, доцент, кафедра экономики. Национальный исследовательский технологический университет «МИСИС».
Бочкарев М.Р.
Аспирант, кафедра экономики, Национальный исследовательский технологический университет «МИСИС».
Сценарное прогнозирование альтернативных траекторий инвестиционных рисков
Введение. В мире, где финансовые рынки постоянно меняются и все так нестабильно, вопрос точного прогнозирования инвестиционных рисков остается актуальным. Каждый подход или метод в данном случае предлагает свое уникальное видение и анализ факторов, которые могут повлиять на результат инвестирования. Это действительно важная вещь для инвесторов.
С одной стороны, у нас есть традиционные методы прогнозирования. Раньше они были везде, но часто спотыкаются, когда речь заходит о сложных ситуациях и взаимодействиях, особенно когда не все так однозначно. С другой стороны, новые подходы не пытаются все упростить и предсказать линейно. Они смотрят на мир как на сложную и динамичную систему, постоянно меняющуюся. И, кстати, для людей, которые управляют рисками, такое сценарное моделирование становится настоящим спасательным кругом. Оно помогает представить различные сценарии того, что может произойти, и каким-то образом подготовиться к неожиданностям.
Стоит также отметить, что сценарное прогнозирование становится частью стратегического планирования не только в бизнесе, но и в экономике, политике, даже при рассмотрении вопросов изменения климата. Это позволяет гибко изменять планы и быстро реагировать на изменения.
Данное исследование в основном сосредоточено на количественных методах сценарного прогнозирования. Это именно то, что помогает оценить, куда может пойти рынок, принимая во внимание все возможные и непредвиденные риски. Таким образом, это большая часть работы, которая помогает нам понять, какие стратегии могут быть эффективными.
Главная цель всего этого - понять, какие неопределенности ожидают нас в будущем и как мы можем подготовиться к ним с помощью сценарного прогнозирования. Это помогает компаниям стать сильнее и стабильнее на рынке, улучшить свои позиции и сделать инвестиции более привлекательными. И, в конце концов, важно не только реагировать на изменения, но и активно управлять потенциальными угрозами, чтобы ситуация только улучшалась.
В наше время, когда все так быстро меняется и полно неопределенности, компаниям становится критически важным уметь видеть будущие трудности и адаптироваться к ним. Однако традиционные методы прогнозирования часто терпят неудачу, поскольку не могут в полной мере учесть все тонкости и разнообразие возможных исходов. Напротив, сценарное планирование оказывается здесь настоящим спасением, обеспечивая структурированный подход к преодолению неопределенности и изучению различных вариантов будущего развития событий.
Кстати, главное преимущество сценарного планирования заключается в том, что оно подготавливает организации к различным возможным сценариям будущего. Это позволяет вам не только реагировать на изменения, но и активно формировать свое будущее. Я подчеркиваю, что в условиях нынешней неопределенности использование этого метода становится необходимым для обеспечения устойчивости и конкурентоспособности компаний.
прежде всего, следует отметить, что сценарное прогнозирование - это мощный инструмент, который предлагает системный подход к анализу различных возможностей и прогнозированию вероятных результатов. В частности, оно помогает организациям структурировать и анализировать различные возможные сценарии будущего,
Рисунок 1. Сценарное прогнозирование. Составлено автором.
облегчая стратегическое планирование. Кроме того, этот инструмент подчеркивает важность учета различных факторов, внешних и внутренних, которые могут повлиять на достижение целей.
Использование сценарного прогнозирования в таких областях, как бизнес, экономика, геополитика и даже климатология, демонстрирует его универсальность и адаптивность. Этот подход не только помогает прогнозировать результаты, но и обеспечивает детальное понимание того, как различные стратегии могут работать в условиях неопределенности.
В целом, сценарное прогнозирование обеспечивает всесторонний анализ и дает представление о разнообразии возможных будущих событий. Это способствует более информированному и гибкому подходу к принятию решений в сложной и динамичной среде.
Сценарный анализ, в отличие от строгих прогнозов, учитывает присущую будущему неопределенность и служит инструментом для изучения возможностей, предлагая различные сценарии развития. Он также стимулирует стратегическое мышление и предоставляет информацию для принятия решений, помогая компаниям разрабатывать устойчивые стратегии и эффективно адаптироваться к изменениям. Сценарный анализ позволяет учесть самые маловероятные, но сильно рисковые кризисные ситуации, которые могут произойти на нестабильном российском рынке недвижимости, генерируя ожидаемые денежные потоки с учетом различных сценариев.
Когда дело доходит до разработки сценариев, они становятся основой для анализа различных стратегических альтернатив и помогают оценить, как различные подходы могут работать в самых разнообразных ситуациях. Например, после этого начального этапа менеджеры и стратеги могут проанализировать последствия каждого возможного сценария и разработать стратегии, способные адаптироваться к различным возможным исходам. Кстати, это действительно удобно для принятия сложных решений.
Scenario \leitrix —
/ Ь'11 si2 ■ ■ ■ я1п S-21 S22 - ■ ' i'2n
V^^ll * &ТП п/
Where Sij represents the value of the / ''' driver in the itfl scenario.
Рисунок 2. Матрица сценариев (M x N, где каждый элемент S -сценарий). Составлено автором.
Это означает, что до разработки сценариев, они становятся основой для анализа различных стратегических альтернатив и помогают оценить, как различные подходы могут работать в самых разнообразных ситуациях. Например, после этого начального этапа менеджеры и стратеги могут проанализировать последствия каждого возможного сценария и разработать стратегии, способные адаптироваться к различным возможным исходам. Кстати, это действительно удобно для принятия сложных решений.
помощь в расчете сценариев возможен методом Монте-Карло. Это очень интересный инструмент, который использует множество симуляций с распределением вероятностей ключевых параметров для получения различных потенциальных результатов.
Стоит подчеркнуть, что у этого метода есть как преимущества, так и ограничения. Во-первых, к основным преимуществам метода Монте-Карло относятся его гибкость и мощь при моделировании сложных систем, в которых традиционные аналитические решения либо недоступны, либо неэффективны. Например, он идеально подходит для оценки рисков и потенциальных результатов в средах с большим количеством неопределенных переменных. Следовательно, этот метод широко используется в финансах, управлении проектами, страховании, исследованиях и разработках. Во-вторых, важно отметить, что метод Монте-Карло позволяет интегрировать различные распределения вероятностей и моделировать случайные процессы, что, следовательно, расширяет понимание потенциальных рисков и возможностей. Кроме того, он предоставляет возможность визуализировать результаты с помощью генерации тысяч или даже миллионов сценариев, что помогает аналитикам и лицам, принимающим решения, лучше оценивать вероятности различных исходов.
Однако, с другой стороны, необходимо также учитывать ограничения этого метода. Ключевым недостатком является его вычислительная стоимость, особенно при большом количестве переменных и сценариев. Напротив, для получения достоверных результатов необходимы мощные компьютерные ресурсы, которые не всегда могут быть доступны или экономически целесообразны для некоторых компаний или проектов.
Метод Монте-Карло - инструмент, который использует множество симуляций с распределением вероятностей ключевых параметров для получения различных потенциальных результатов. Такой подход значительно улучшает процесс прогнозирования, поскольку он учитывает неопределенность и предоставляет лицам, при-
нимающим решения, важные данные о вероятности и возможных последствиях различных сценариев. Главной особенностью метода Монте-Карло является его способность интегрировать в анализ случайные и вероятностные модели, тем самым расширяя понимание потенциальных рисков и возможностей.
прежде всего, метод анализа, основанный на распределении вероятностей ключевых переменных, представляет собой многоэтапный процесс. Например, на первом этапе определяются ключевые переменные. Это может быть что угодно: экономические показатели, технологические инновации, социальная динамика, экологические вызовы, геополитические изменения. Каждая переменная связана с распределением вероятностей, которое описывает возможные исходы и их вероятности.
Далее следует выбор из этих распределений, который позволяет создавать различные сценарные условия. Распределения могут быть разными — от нормальных до треугольных, и выбор зависит от специфики переменной и связанной с ней неопределенности. Следующим шагом является моделирование, на основе которого определяются потенциальные результаты, включая оценку ВВп, инфляции или других ключевых факторов.
Наконец, результаты моделирования анализируются менеджерами и аналитиками для выявления ключевых тенденций и возможных сценариев на будущее. Этот этап является критически важным, поскольку помогает оценить эффективность различных подходов в изменяющихся условиях и сформировать представления о возможных результатах.
Таким образом, благодаря использованию математических подходов, таких как сценарные матрицы и моделирование методом Монте-Карло, сценарное прогнозирование преодолевает ограничения традиционных методов прогнозирования. Эти инструменты обеспечивают структурированную основу для разработки сценариев, анализа последствий и оценки стратегии, упрощая визуализацию потенциальных результатов и выявляя ключевые неопределенности. Эти этапы является критически важным, поскольку помогает оценить эффективность различных подходов в изменяющихся условиях и сформировать представления о возможных результатах. Через использование математических подходов, таких как сценарные матрицы и моделирование Монте-Карло, сценарное прогнозирование преодолевает ограничения, связанные с традиционными методами прогнозирования. Эти инструменты предоставляют структурированную базу для разработки вероятных сценариев, анализа их по-
следствий и оценки политических решений в контексте различных возможных будущих.
Применение сценарных матриц создает систематическое изображение ключевых факторов и переменных, облегчая для решающих лиц визуализацию ряда потенциальных исходов и выделение главных факторов неопределенности. Моделирование Монте-Карло интегрирует вероятностное мышление в процесс прогнозирования, создавая серию возможных будущих сценариев и оценивая вероятности различных исходов.
В целом, эти математические методы позволяют предприятиям выходить за рамки статических прогнозов и принимать динамичность перемен. Руководители могут совершенствовать свое стратегическое планирование, предвидя альтернативные пути и оценивая их влияние, что позволяет им разрабатывать адаптивные стратегии, устойчивые к разнообразию возможных будущих сценариев. Объединяя математическую точность и стратегическое видение, компании могут строить путь к успеху в постоянно меняющейся среде, владея способностью процветать в условиях неопределенности.
Библиографический список:
1. Родионова И.Т. Моделирование и прогнозирование финансовых временных рядов / И.Т. Родионова. - М.: Юрайт, 2017. 240 с.
2. Ширшова О.Г. Финансовое моделирование и прогнозирование в инвестиционном менеджменте / О.Г. Ширшова. - М.: Дело, 2018. 176 с.
3. Власов Д.А. Современное финансовое моделирование в условиях неопределенности / Д.А. Власов. - СПб.: Питер, 2019. 320 с.
4. Невский Н.Б. Методы статистического анализа и моделирования финансовых рынков / Н.Б. Невский. - М.: Финансы и статистика, 2015. 384 с.
5. Поляков Д.Л. Статистическое моделирование и анализ финансовых временных рядов / Д.Л. Поляков. - М.: КНОРУС, 2016. 272 с.
6. Ульянова С.А. Прогнозирование инвестиционных потоков в условиях возможных рисков. Финансовая экономика. 2022. № 1. С.143-144.
7. Иванова М.А. Сценарное прогнозирование в управлении инвестиционными рисками: монография. - Москва: Экономика, 2018. 192 с
8. Петров В.В., Сидорова Е.Ю. Моделирование инвестиционных рисков на основе сценарных подходов // Вестник экономической науки. 2020. № 4. С. 89-97.
9. Смирнова О.Е., Кузнецова М.В. Применение сценарных методов для оценки рисков инвестиционных проектов // Финансовый журнал. 2019. № 2. С. 54-64.
10. Федорова А.А., Алексеев М.В. Альтернативные сценарии и риски в инвестиционной деятельности // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2021. № 3. // URL: http://uecs.ru/uecs-68-682021/item/5981-2021-03-15-12-03-38 (Дата обращения: 24.04.2024).
11. Черных К.Г. Стратегическое сценарное планирование инвестиционной безопасности предприятия: диссертация ... кандидата экономических наук: 08.00.05. Москва, 2020. 180 с.
12.Шаров В.М. Анализ альтернативных траекторий инвестиционных рисков: учебное пособие. - Санкт-Петербург: СПбГУ, 2017. 134 с.
References
1. Rodionova I.T. Modeling and forecasting of financial time series / I.T. Rodionova. - M.: Yurayt, 2017. 240 p.
2. Shirshova O.G. Financial modeling and forecasting in investment management / O.G. Shirshova. - M.: Delo, 2018. 176 p.
3. Vlasov D.A. Modern financial modeling in conditions of uncertainty / D.A. Vlasov. -St. Petersburg: Peter, 2019. 320 p.
4. Nevsky N.B. Methods of statistical analysis and modeling of financial markets / N.B. Nevsky. - M.: Finance and Statistics, 2015. 384 p.
5. Polyakov D.L. Statistical modeling and analysis of financial time series / D.L. Polyakov. -M.: KNORUS, 2016. 272 p.
6. Ulyanova S.A. Forecasting investment flows under conditions of possible risks. Financial economics. 2022. № 1. P.143-144.
7. Ivanova M.A. Scenario forecasting in investment risk management: monograph. - Moscow: Economics, 2018. 192 p.
8. Petrov V.V., Sidorova E.Yu. Modeling of investment risks based on scenario approaches // Bulletin of Economic Science. 2020. № 4. pp. 89-97.
9. Smirnova O.E., Kuznetsova M.V. Application of scenario methods for assessing the risks of investment projects // Financial Journal. 2019. № 2. P. 54-64.
10. Fedorova A.A., Alekseev M.V. Alternative scenarios and risks in investment activity // Management of economic systems: electronic scientific journal. 2021. № 3. // URL: http:// uecs.ru/uecs-68-682021/item/5981-2021-03-15-12-03-38 (04.24.2024).
11. Chernykh K.G. Strategic scenario planning of enterprise investment security: dissertation ... Candidate of Economic Sciences: 08.00.05. Moscow, 2020. 180 p.
12.Sharov V.M. Analysis of alternative trajectories of investment risks: a textbook. - St. Petersburg: St. Petersburg State University, 2017. 134 p.
