Investicinių projektų rizikos vertinimas: verbalinės analizės taikymo galimybės

Abstract

Straipsnyje nagrinėjama investicinių projektų rizikos įvertinimo problematika, kaip svarbus investicinio sprendimo priėmimo etapas, nulemiantis investicinio projekto realizavimo sėkmę. Investicinė veikla yra glaudžiai susijusi su informacijos trūkumu ir neapibrėžtumu. To pasėkoje projekto realizavimas gali būti labai apsunkintas ir/arba tapti finansiškai nenaudingas. Galima pagrįstai teigti, kad rizikos įvertinimas priklauso nuo daugelio kintamų veiksnių, tačiau pastebima, jog didesnė reikšmė yra skiriama kiekybiškai išreikštai informacijai (rodikliams), o likusi (neturinti kiekybinio ekvivalento) dažniausiai nėra įtraukiama į investicinio sprendimų priėmimo procesą. Tokiu būdu priimami sprendimai, ypač pradiniame inicijavimo etape dažnai yra mažai objektyvus, nes dažniausiai taikomi metodai nesuteikia galimybių įvertinti ir kokybiškai ir kiekybiškai išreikštą informaciją. Siekiant užtikrinti priimamo investicinio sprendimo objektyvumą ir visapusiškai įvertinti nagrinėjamo objekto riziką, būtina įvertinti daugelį rizikos rūšių ir jas sudarančių rodiklių. Priimtas investicinis sprendimas su didesniu nei planuota rizikos lygiu labai įtakoja likusių sprendimų racionalumą bei suinteresuotų grupių patenkinimo lygį. Todėl būtina tiksliai įvertinti ir apskaičiuoti visų pokyčių įtaką galutiniam vertinimo rezultatui. Straipsnyje siūloma taikyti verbalinės analizės grupės metodus, kaip metodus mažiausiai reikalaujančius kiekybinės informacijos taikymo.

In project development it is hardly possible to get exhaustive and accurate information. As a result, the situations occur, the consequences of which can be very damaging to the project. Inaccurate evaluation of the strategy related to capital investment and project implementation is one of the reasons why such estimates are not required in practice. Instead, a classification approach may be used for this purpose. Classification is a very important aspect of decision making. This means the prescription of objects to particular classes. Classified objects are described by various criteria that can be quantitatively or qualitatively evaluated. In multi-attribute environment it is hardly possible to achieve this without resorting to special techniques. A new way to solve the problem - the verbal analysis. The paper presents a feasibility study of using verbal classification for determining a better strategy, depending on the evaluated strategy level.