Evaluare Riscurilor Finantarii Proiectelor de Mediu

TEORIA RISCULUI ȘI CICLUL DE PROIECT

1.1.Ciclul de proiect

Proiectul reprezintă un set de activități desfășurate într-o perioadă de timp determinată, planificate și controlate și care au drept scop producerea unei schimbări în bine a situației beneficiarilor organizației. Pentru a putea realiza scopul propus, managerul de proiect va avea la dispoziție anumite resurse. Din punct de vedere calitativ și cantitativ, la conceperea proiectului s-a considerat că, utilizate eficient, vor permite atingerea scopului. lată cele mai importante resurse care stau la îndemâna unui manager: resurse umane (echipa de proiect), resurse materiale (echipamente și bunuri), resurse informaționale (informațiile, cunoștințele cu privire la tema abordată, etc), resurse financiare (bugetul alocat), timp. Resursele sunt atât o sursă de putere cât și de constrângere. Adesea, ele funcționează alternativ – dacă aveam timp, nu aveam nevoie de atâția oameni; dacă aveam informații, nu era nevoie de atâția bani.

Se pot identifica următoarele trăsături ale unui proiect: are scop – scopul este rezolvarea unei probleme identificate sau schimbarea unei situații problematice; este realist – scopurile trebuie să fie posibil de îndeplinit; este unic – reprezintă o soluție specifică la o problemă specifică, într-un anumit context; este limitat în timp și spațiu – are un început și un final bine definite și se desfășoară într-un spațiu concret; este complex: implică variate abilități de planificare și implementare, diverși parteneri sau susținători, implică un număr de activități, evenimente și sarcini; este colectiv – este derulat de o echipă și țintește la binele unei colectivități; este o aventură – implică risc și incertitudine; poate fi evaluat – conține obiective măsurabile care pot fi evaluate; astfel se poate aprecia dacă am făcut ce ne-am propus, la calitatea dorită ; are un anumit grad de autonomie față de activitățile curente ale organizației ; are un ciclu de viață determinat, compus din mai multe etape obligatorii, denumite astfel: identificarea, analiza, formularea proiectului, pregătirea acestuia, evaluarea preliminară a proiectului, angajarea finanțării, implementarea, monitorizarea și evaluarea finală a rezultatelor proiectului.

Pentru implementarea proiectului este necesară alegerea unei strategii care să dezvolte la maximum capacitatea echipei care îl gestionează sau implementează, de utilizare a competențelor, cât și a spiritului de echipă, prin responsabilitatea față de un obiectiv comun și necesitatea de a lucra împreună cu randamentul optim.

Toate proiectele trebuie să respecte un set de reguli de bază, cu toate că sunt confruntate, pe toată durata lor de viață, cu evenimente aleatorii, ca, de exemplu, unele schimbări în politica economică la nivel național, care pot constitui factori de risc pentru realizarea acestora și, prin urmare, necesită măsuri corective suplimentare.

Finanțarea proiectelor poate fi internă – organizația are resurse suficiente sau externă – organizația aplică pentru obținerea unei finanțări din exterior. Proiectele care primesc finanțare, mai ales cele care primesc finanțări nerambursabile, sunt proiecte nonprofit. Există, însă, proiecte care sunt gândite de la bun început în acest sens – al generării de profit, acest tip de proiecte fiind specific mediului de afaceri, dar nu numai.

Elemente caracteristice pentru proiecte: timp limitat: începutul și sfârșitul proiectului sunt bine delimitate; echipă de proiect ad hoc: echipa de proiect se constituie în momentul apariției ideii de proiect sau în momentul obținerii finanțării; în multe cazuri aduce împreună persoane care nu au mai colaborat anterior, dar a căror pregătire și experiență și pregătire într-un anumit domeniu le recomandă pentru participarea în cadrul proiectului. Există cazuri în care echipa de proiect poate fi alcătuită din persoane provenind din instituții, organizații diferite și chiar din țări diferite. O echipă de proiect poate lucra chiar și în condițiile în care membrii săi se întâlnesc numai periodic, ținând legătura prin e-mail, telefonic etc. pe parcursul derulării proiectului; obiective precise, clar formulate; rezultate concrete, măsurabile, unice (proiectul livrează un produs sau un serviciu nou, unic, irepetabil); plan riguros (stabilit înainte de implementarea efectivă a proiectului); activități interdependente, intercondiționate; resurse limitate: resurse financiare (buget stabilit dinainte), resurse umane, echipamente, dotări, sedii, materii prime și materiale, informație, prestigiu; schimbare: derularea proiectului produce în mod obligatoriu o schimbare față de starea inițială – de la începutul proiectului; risc: acțiunile și procesele specifice sunt caracterizate întotdeauna de un grad de risc; managementul riscului prezintă importanță deosebită; riscurile trebuie identificate chiar din faza de proiectare / scriere, iar pentru fiecare, în funcție de impactul pe care, în condițiile în care ar apărea, l-ar avea asupra derulării proiectului, trebuind să fie găsită o soluție, astfel încât rezultatul final să nu fie afectat; metodologie specifică; strategie de dezvoltare.

Procesul de planificare a activităților presupune parcurgerea următorilor pași: pentru fiecare obiectiv al proiectului, decideți strategia optimă și activitățile pe care le implică; lista tuturor activităților proiectului. Elaborați o singură listă pentru toate activitățile planificate; impărțiți activitățile în sub-activități și sarcini realizabile. Împărțiți activitățile mai întâi în sub-activități și apoi în sarcini. Principala considerație este obținerea unui nivel corect de detalii. Cea mai frecventă greșeală este împărțirea activității în prea multe detalii. Cei care planifică trebuie să împartă activitățile doar până la un nivel la care au destule informații pentru a deduce resursele necesare. Pentru fiecare activitate, estimați durata și resursele necesare. Pentru aceasta e bine să utilizați o foaie separată pentru fiecare activitate. Clarificați secvența și dependența. Acum ordonați activitățile în succesiunea lor logică. Unele activități pot avea loc în paralel. Legați activitățile unele de altele pentru a le determina secvența și dependența. Evaluați dependența activităților de resurse. Unele activități care, teoretic, pot avea loc concomitent, în realitate nu vor putea deoarece necesită aceeași

resursă (umană sau materială). Acestea vor trebui reordonate în succesiune.

Stabiliți termene pentru fiecare sarcină. Fiecare sarcină trebuie să aibă o dată de începere, o durată și o dată de încheiere. Apoi agenda trebuie urmată cât mai îndeaproape. Alcătuiți agenda activităților principale. După ce ați specificat termenele sarcinilor individuale, următorul pas este să planificați termenele pentru întreaga activitate principală. Utilizați repere (milestones). Reperele sunt evenimente cheie care oferă o măsură a progresului proiectului și obiective către care să se îndrepte echipa proiectului. Având aceste date stabilește drumul critic: succesiunea de activități între care nu există pauze datorate dependenței unei activități de realizarea concomitentă a altora. În acest caz, orice întârziere în realizarea unei activități va duce la întârzierea terminării proiectului. El reprezintă drumul cel mai lung (ca durată) din întregul proiect.

Data de finalizare a proiectului pe drumul critic trebuie apoi comparată cu termenul limită pentru proiect. Dacă se termină înainte, e bine. Dacă nu, trebuie luată în considerare posibilitatea de reducere a timpului de realizare a unor activități prin utilizarea mai multor resurse, renegocierea termenului limită sau oportunitatea realizării proiectului respectiv. Definiți expertiza în cadrul echipei. Nivelul și tipul expertizei necesare trebuie hotărâte separat pentru fiecare sarcină. Alocați sarcini în cadrul echipei. Distribuiți responsabilități în consultare cu membrii echipei. Fiecare sarcină este atribuită unui individ care și-o asumă ca un scop pe termen scurt.

Incertitudinea bazei proiectului include ”zgomotul” normal și variațiile prețului pieței.

Variabilitatea bazei este inerentă în baza estimată, este întotdeauna prezentă și nu este cauzată de riscurile intervenite, existând chiar în absența acestora. Ea este reprezentată ca o marjă simetrică a valorii estimare, fiind de forma: valoarea bazei ±x%.

Condițiile de piață sunt consecinta factorilor de cerere și ofertă, care determină prețurile și cantitățile într-o economie de piață și care sunt separate de inflație. Condițiile de piață includ aspecte ca: mediul concurențial în timpul licitării și contractării, piața muncii și disponibilitatea resurselor.

Pentru multe proiecte, incertitudinea cea mai mare este reprezentată de condițiile de piață, astfel că trebuie surprinsă și reprezentată cât mai bine incertitudinea pieței. Uneori, este apreciat un mediu înalt concurențial, iar alteori acesta nu este apreciat. Dată fiind volatilitatea pieței și factorii diverși influențează ofertele, trebuie surprinse ambele posibilități (ofertele ar putea fi "mai rău decât s-a planificat", de exemplu sub estimarea inginerului, sau "mai bine decât a fost planificat," adică, peste estimarea inginerului.

Pentru a avea o vedere de ansamblu asupra programării etapelor și activităților proiectului este utilă folosirea diagramei Gantt. Diagramele cu bare sau diagramele Gantt (după creatorul acestora, Henry Gantt, care le-a inventat în perioada primului război mondial) reprezintă o modalitate uzuală de reprezentare a unui program de activități și presupun enumerarea activităților pe o pagină, de sus în jos, și, utilizând o scară temporală, desenarea unei bare orizontale pentru fiecare activitate – fiecare bară reprezentând durata de realizare a activității respective. Axa orizontală a diagramei este scala timpului, exprimată fie în timp absolut (ex. decembrie, ianuarie etc.), fie în timp relativ – raportat la momentul începerii proiectului (ex. luna 1, luna 2). Unitatea de timp poate fi de asemenea ziua, săptămâna, luna, semestrul sau chiar anul. Axa verticala este cea a activităților care pot scrise fie „Activitatea A”, „Activitatea 1” sau cu denumirea ei (ex. „formarea echipei de proiect”).

Avantajul digramelor Gantt constă în simplitatea și claritatea în transmiterea informațiilor referitoare la programarea activităților către persoanele implicate într-un proiect. Totuși, conținutul mesajului pe care îl dă o diagramă Gantt simplă este destul de limitat. Există și alte variante ale diagramei Gantt simple, care pot transmite mai multă informație. De exemplu, ca să se arate care sunt activitățile aflate în responsabilitatea fiecărui departament sau ca să se indice starea curentă a fiecărei activități se pot utiliza culori și nuanțe. Se pot insera și altfel de simboluri, pentru evidențierea mai bună a unor evenimente cheie.

Principalul dezavantaj al diagramei Gantt este că dependențele dintre două activități nu pot fi lesne stabilite; ele pot fi doar deduse. Într-un proiect mai mic, acestea pot fi evidente, dar pentru proiectele mari deducerea dependențelor 'reale' poate fi imposibilă. Se poate depăși acest neajuns dacă se trasează linii care să unească activitățile ce depind una de cealaltă. Totuși, o asemenea abordare poate duce la obținerea unei diagrame foarte aglomerate. O altă problemă a diagramelor Gantt pentru proiectele mari este numărul mare de iterații care pot fi necesare la trasarea lor. Ori de câte ori o activitate se schimbă, barele respective trebuie șterse și redesenate. Pentru a depăși această problemă, planificatorii utilizează de obicei pachete soft care le permit să actualizeze orice program de activități fără a mai fi nevoie de trasarea manuală repetată a diagramei. Pachetele soft pentru întocmirea programelor de activități țin cont de dependențele dintre activități (de exemplu Microsoft Project sau Primavera Project Planner).

Pentru o cât mai bună planificare a proiectului este utilă împărțirea proiectului în pași utilă împărțirea proiectului în pași cât ma mici, tocmai pentru a putea avea o imagine de ansamblu și pentru a nu omite nicio activitate importantă. Astfel, proiectul este împărțit în subproiecte, subproiectele în faze, fazele în activități, activitățile în subactivități și subactivitățile în sarcini. La nivel de sarcină se cunoaște, practic, până și persoana care va realiza sarcina respectivă, precum și resursele de care are nevoie pentru a o îndeplini. WBS este definit ca un proces necesar pentru a putea asigura faptul că proiectul include toate activitățile necesare și doar acele activități necesare pentru îndeplinirea cu succes a proiectului.

WBS reprezintă, astfel: munca ce trebuie depusă pentru un proiect sub forma de activități, această muncă având un rezultat tangibil; o aranjare într-o structură ierarhică; un grup de elemente ale unui proiect orientate către rezultate, ce sunt organizate și definesc activitățile proiectului; fiecare nivel descendent reprezintă definiții tot ai detaliate ale muncii necesare implementării unui proiect WBS poate fi utilizat ca: instrument procesual de gândire – ca proces de gândire, WBS este un instrument pentru creație și planificare, ajutând managerul de proiect și echipa sa să vizualizeze exact cum vor fi definite activitățile proiectului și cum poate fi condus un proiect; instrument de creație arhitecturala – WBS arată, în momentul finalizării sale, ca „scheletul” , structura, unei construcții în care rezultă clar ce trebuie făcut în cadrul proiectului și cum se relaționează aceste elemente; instrument de planificare – in etapa de planificare, WBS oferă echipei proiectului o prezentare detaliată a acestuia sub forma unei colecții de activități ce trebuie îndeplinite pentru ca proiectul să fie finalizat. La nivelul cel mai de jos al WBS se estimează efortul necesar, timpul și resursele. WBS reprezintă un plan care arată când activitățile sunt complete, când vor fi livrate rezultatele proiectului și când acesta va fi finalizat; instrument pentru raportarea stadiului proiectului – WBS este utilizat și ca o structură pentru raportarea stadiului proiectului. Când sarcini vor fi realizate, vor fi realizate și activități. Când activități de nivel inferior sunt realizate, activități de nivel superior sunt parțial realizate. Când toate activitățile principale legate de un obiectiv sunt realizate, acesta este atins și se ajunge la rezultatele vizate.

WBS are, însă, și o serie de puncte slabe: nu este suficient de detaliată; este, de cele mai multe ori, rezultatul muncii unei singure persoane; poate omite activități importante (de exemplu legate de administrarea proiectului – întâlniri ale echipei de proiect, activități legate de monitorizare, evaluare, raportare etc); poate rămâne la stadiul inițial la care s-a ajuns în faza de planificare, fără a mai cuprinde modificările ulterioare care pot apărea pe parcursul implementării proiectului.

Rezultatele reprezintă ceea ce obținem efectiv în urma derulării unui proiect. Ele sunt direct legate de obiective. Matricea cadru logic reprezintă un instrument de planificare și management folosit în proiecte, fiind solicitată mai ales de către finanțatori și reprezentând o parte componentă a cererii de finanțare prin intermediul căreia un solicitant aplică pentru obținerea unor fonduri în vederea implementării unui proiect. Matricea cadru logic sintetizează într-un format standard: ce încearcă să realizeze proiectul; cum își propune să facă asta; ce elemente sunt necesare pentru ca succesul proiectului să fie asigurat; metodele prin care se poate măsura evoluția proiectului; eventualele probleme care pot apărea. Matricea logică este principalul element de lucru care sintetizează aspectele esențiale din planul proiectului cu ajutorul a 4 coloane și a 4 sau mai multe rânduri. Matricea cadru logic poate fi „citită” urmând fie logica verticală, fie logica orizontală.

Logica verticală reprezintă o modalitate de verificare a corectitudinii unui plan de proiect. Identifică intențiile proiectului, clarifică relațiile cauzale de tip mijloc-scop din cadrul acestuia și specifică situațiile dincolo de controlul managerului de proiect (ipotezele) care pot influența îndeplinirea obiectivelor. „Formula” după care poate fi „citită” matricea este: dacă –> atunci. De exemplu: dacă sunt realizate activitățile…ajung la rezultate; dacă ajung la aceste rezultate, atunci mi-am îndeplinit obiectivul numărul…dacă am îndeplinit obiectivele numerele….., atunci am atins scopul propus. Logica orizontală definește modul în care vor fi examinate obiectivele proiectului din descrierea indicatorilor și a mijloacelor prin care se va realiza verificarea. Logica verticală asigură cadrul pentru monitorizarea și evaluarea proiectului.

Echipa de proiect și conlucrarea ei sunt cruciale pentru succesul proiectului. Dedicarea, expertiza și efortul echipei vor decide probabil soarta proiectului. Este esențial ca așteptările și responsabilitățile să fie discutate și definite în prealabil deoarece confuzia poate crea neînțelegeri serioase, conflicte interpersonale și probleme care încetini proiectul, sau chiar să îl blocheze. Totdeauna este important să se definească modul în care va circula informația: chiar și un instrument banal cum ar fi o circulară prin e-mail poate determina probleme dacă nu este bine stabilit “cine, când, ce și cum”. Pentru selectarea unei echipe eficiente sunt necesari câțiva pași: descrie activitățile elementare pentru fiecare obiectiv al proiectului; transformă activitățile în sarcini de realizat și competențe necesare; transformă sarcinile în responsabilități; pe baza responsabilităților ce trebuie acoperite și a competentelor necesare realizează fișe de post pentru membrii echipei. Numărul de membri ai echipei va depinde de varietatea sarcinilor și de celelalte resurse disponibile (bani, echipament, spațiu, etc.); selectarea membrilor echipei. Se poate face atât din interior cat și din afara

organizației și include obligatoriu un interviu cu fiecare. Deși uneori membrii echipei sunt deja aleși de către organizație, este important ca managerul de proiect să nu aibă numai responsabilitatea realizării proiectului, ci și autoritatea de a decide cu cine va lucra pentru aceasta.

Echipa de proiect trebuie să revizuiască și să ia măsuri privind rezultatele analizei de risc, indicând riscurile într-o anumită ordine, realizând o ierarhie a acestora după felul în care acestea afectează obiectivele proiectului. Aceste informații oferă o foaie de parcurs a riscurilor, astfel încât proiectul să fie pregătit să răspundă riscurilor.

Cele mai semnificative riscuri, denumite și ”candidați pentru atenuare”, sunt deseori cunoscute de managerul de proiect și de echipa de proiect înainte de analiza formală. Simularea Monte Carlo cuantifică și ierarhizează mai formal aceste riscuri semnificative. Aceasta identifică riscurile care sunt cele mai responsabile pentru variația în linia de jos (cost sau program), așa cum se determină din modelare.

Un mod eficient mod de a prezenta riscurile care au cel mai mare impact potențial pentru costul sau programul proiectului este prin utilizarea unei diagrame de ”senzitivitate a regresiei” (de exemplu, Diagrama Tornado), reprezentând candidații pentru atenuare în ordinea importanței.

Bugetul oferă o imagine clară, de ansamblu asupra resurselor financiare necesare în implementarea planului de lucru. Bugetul joacă un rol important în întregul proces de management. Un buget slab conceput va crea probabil multe probleme în faza de implementare a proiectului. Pentru a construi un buget, trebuie să prevedem ce resurse va necesita proiectul, cantitatea fiecărui articol de buget, data la care va fi necesar și cât va costa – incluzând efectele inflației asupra prețurilor. Este important să realizăm un buget pe activități pentru a urmări cheltuielile în mod sistematic, atunci când ele au fost efectuate.

Există multe cazuri în care costurile planificate sunt depășite în momentul în care proiectul începe să fie implementat.

Din 2002, când WSDOT a introdus pentru prima dată Procesul de validarea a estimării costurilor, riscurile legate de costuri și planificare au fost integrate in modelul de risc ca parte a simulării Monte Carlo.

Evaluarea riscurilor reflectă un "instantaneu" al proiectului la momentul evaluării riscurilor. Instantaneul se bazează pe domeniul proiectului prezentat de către echipa de proiect din planurile și informațiile disponibile. Acest lucru înseamnă că modelul de risc se bazează pe cele mai bune estimările pivind costurile, programele, riscurile și fazele de construcție și secvențierea activității. Identificarea riscurilor depinde de expertiza echipelor de proiect și cost-risc.

WSDOT poate alege, din proprie inițiativă, revizuirea domeniului de aplicare a proiectului prin adăugarea, îndepărtarea, sau revizuirea unor elementele specifice ale proiectului. Astfel de elemente nu sunt evenimente de risc. În schimb, acestea pot fi tratate ca scenarii alternative la proiect sau "delta" la baza asumată a proiectului.

Variantele de aplicare sunt elemente sau evenimente incerte, neaflate în întregime dub controlul WSDOT, ceea ce poate cauza variații la domeniul de aplicare și, prin urmare modificări ale programului sau bugetului. Acestea sunt considerate riscuri și vor fi surprinse ca evenimente de risc și incluse în analiza de estimare bazată pe risc.

Ordinul executiv (EO) E 1053 instruiește angajații să-și gestioneze în mod activ proiectele. EO E 1038 stabilește, ca politică, că WSDOT trebuie să evalueze proactiv și să răspundă la orice riscuri care pot afecta realizarea performanțelor strategice pe baza obiectivelor și a rezultatelor preconizate. Departamentul de analiză a riscului trebuie sprijinit pentru a identifica, partaja și gestiona riscul în toată organizația și funcțiile.

Analiza riscului este parte integrantă din bugetul de dezvoltare, cu scopul de a lua decizii informate despre toleranța la risc. Se poate deduce că gestionarea determinată a riscurilor include managementul global al riscurilor proiectului ca element major în planul managementului de proiect, care este necesar pentru toate proiectele WSDOT (EO E 1032). Trebuie înțeleasă toleranța la risc și trebuie să se pună in balanță deciziile privind valoarea proiectului cu cele legate de riscurile proiectului.

Implementarea proiectului este de fapt ducerea la îndeplinire a celor planificate. Cele mai mari provocări ale managementului proiectului, în faza de implementare, sunt: respectarea obiectivelor proiectului; coordonarea și organizarea; luarea deciziilor; monitorizarea și evaluarea; menținerea contactelor cu partenerii; delegarea responsabilităților; formarea echipei, managementul resurselor umane; orice altceva care poate interveni.

Controlul proiectului urmărește observarea oricăror abateri de la planificare, investighează cauzele, apreciază consecințele și introduce corecturile necesare. Principalele cauze ale nerespectării planificării în timp apar prin introducerea de schimbări necontrolate care întârzie implementarea sau deoarece efectele schimbărilor necesare aduse proiectului sunt subestimate. În cursul implementării, poate apărea ideea realizării unor schimbări care par să ducă la creșterea performanței proiectului. Înainte de a realiza schimbarea, reveniți la problema, scopul și obiectivele inițiale pentru a vă asigura dacă schimbarea este într-adevăr benefică. Uneori, asemenea "idei geniale" pot deturna proiectul de la scopul inițial.

Primul lucru care se observa la o problema sunt efectele sale. Problemele de implementare ce țin de timp se manifestă prin: nerespectarea termenelor pentru acțiuni, prea multe sarcini „aproape gata”, prea multe „acțiuni prioritare” pe listă, număr crescut de întâlniri cu caracter extraordinar între membrii echipei, utilizarea de resurse suplimentare pentru a sprijini sectoarele critice. Cel mai adesea, motivul principal invocat pentru nerespectarea timpului este neprevăzutul. Principalele cauze ale nerespectării planificării în timp apar prin introducerea de schimbări necontrolate care întârzie implementarea sau pentru că efectele schimbărilor necesare aduse proiectului sunt subestimate. Efectele principale ale nerespectării planificării în timp se concretizează în creșterea costurilor sau reducerea performanței proiectului. Aceste probleme pot fi rezolvate prin: monitorizare minuțioasă și evaluare; acționând la timpul potrivit; negociere, când e cazul; acordarea de suficientă libertate de acțiune managerului de proiect; sprijin pentru proiect din partea restului organizației; monitorizarea cu atenție a activităților care conțin multe elemente nesigure și asigurarea unui bun sistem de comunicare în cadrul echipei de proiect (rapoarte privind progresul proiectului distribuite tuturor membrilor, întâlniri regulate etc.).

Problemele legate de resursele umane sunt adesea cel mai greu de rezolvat. Ca și problemele de timp, acestea pot fi mult reduse printr-o planificare bine gândită și flexibilă la schimbări, mai degrabă decât superficială și rigidă, însoțită de planuri de rezervă și selectarea unei forțe de muncă flexibile.

Folosirea corectă a banilor și respectarea bugetului alocat sunt responsabilități majore ale managementului de proiect. Aceasta presupune trei cerințe de bază: bugetul inițial a fost bine gândit. Încă o dată planificarea riguroasă este esențială. Un buget prost întocmit este un slab instrument de control; bugetul este în continuu monitorizat pe parcursul proiectului. Monitorizarea bugetului vă permite să țineți o evidență la zi a acestuia, să puteți prevedea și controla fluxul banilor și să luați la timp măsuri pentru a evita depășirea bugetului. Monitorizarea presupune existența unui sistem clar de raportare financiară; nivelul de responsabilitate și limitele de autoritate privind cheltuielile proiectului sunt bine clarificate pentru toți membrii echipei.

În condițiile în care există un contract de finanțare pentru un proiect care ajuns la un anumit moment din ciclul său de viață nu mai poate atinge toate obiectivele propuse, este obligatorie consultarea cu finanțatorul și obținerea acceptului acestuia în vederea modificării contractului inițial. Fără acceptul finanțatorului nu se poate continua! Acesta deține controlul asupra fondurilor alocate proiectului și le virează către echipa de proiect în mai multe tranșe cerând de la aceasta în permanență dovezi clare în sensul desfășurării proiectului conform planificării. Se poate ajunge în situația în care, dacă nu este respectată propunerea de proiect (cererea de finanțare), finanțatorul să decidă retragerea sprijinului financiar și, mai mult, să solicite rambursarea sumelor alocate deja. În cazul în care se decide chiar oprirea proiectului, decisive în luarea unei decizii vor fi de obicei politica sau prestigiul organizației, mai degrabă decât implicațiile financiare.

Monitorizarea este procesul de colectare sistematică și analizare a informațiilor cu privire la activitățile proiectului. Monitorizarea ne ajuta să efectuăm o verificare regulată a ceea ce facem în mod curent; informațiile pot reprezenta indicatori atât cantitativi, cât și calitativi.

Etape ale monitorizării: colectarea permanentă a informațiilor (ceea ce se întâmpla în timp ce se întâmplă); punerea laolaltă a informațiilor și datelor pentru a vedea ce s-a realizat până la un moment dat; evaluarea măsurii în care obiectivele au fost atinse sau problema rezolvată; tragerea concluziilor și folosirea experienței pentru viitor.

O monitorizare bună și sistematică presupune colectarea informațiilor de la membrii, clienții și beneficiarii organizației. În mod ideal, aceasta se face rugând persoanele respective să completeze un chestionar scris sau să răspundă la niște întrebări în cadrul unui interviu. Întrebările pot fi deschise sau închise. Prin întrebări închise, numărul variantelor de răspuns posibile este stabilit de către cel care intervievează. Întrebările deschise aduc, de obicei, mai multă informație, dar răspunsurile la ele sunt mai greu de prelucrat. O monitorizare bună implică, adesea, folosirea atât a întrebărilor închise, cât și a celor deschise.

Monitorizarea în sine nu înseamnă nimic. Este doar colectarea informațiilor. Pasul următor îl reprezintă coroborarea informațiilor obținute și a datelor și exprimarea lor într-o formă ce poate fi de folos celui care le folosește. Prin trecerea în revistă se obțin informații care indică, de exemplu, ce activități au fost derulate sau servicii oferite într-o anumită perioadă de timp, cum și de către cine au fost folosite.

Un proiect cu adevărat de succes este realizat în timpul prevăzut, cu resursele alocate și la nivelul de performanță dorit. Evaluarea va trebui să răspundă la toate aceste elemente. Evaluarea reprezintă emiterea de judecăți privind progresul înregistrat pe calea atingerii obiectivelor propuse.

Planul de evaluare trebuie să cuprindă informații despre modul în care vor fi culese informațiile privind progresul proiectului (monitorizarea) și felul în care se va aprecia măsura în care au fost atinse obiectivele și rezultatele preconizate. Pentru a putea fi realizată, evaluarea necesită existența unei etape intermediare, monitorizarea, și presupune stabilirea prealabilă a unor indicatori și standarde de performanță.

Criteriile reprezintă aspectele considerate relevante pentru aprecierea performanței activității pe care o evaluăm. Aspectele ce se pot măsura în timpul activității vor face obiectul monitorizării, în vreme ce altele care țin de impact vor fi abordate prin evaluare.

Indicatorii de performanță reprezintă unitățile de măsură utilizate pentru evaluarea performanței prin prisma criteriilor stabilite. In funcție de criteriul utilizat pentru evaluarea performanței, indicatorii pot fi: cantitativi – măsoară cantitatea (de servicii, de clienți, de timp, etc.) și sunt cei mai ușor de măsurat. De exemplu: nr. de persoane implicate, rata de utilizare a unui serviciu, nr. de ore pe zi pentru o anume activitate, nr. de zile pe an, etc. ; financiari – măsoară nu doar costurile directe (transport, cazare, salariul unui angajat, etc.) ci și cele indirecte (chirie, întreținere, administrare). De exemplu: costul pe unitate, etc. ; calitativi – nu măsoară cât de mult se face, ci cât de bine sau cât e bun este produsul sau serviciul. Indicatorii de calitate pot fi interni sau externi ; de proces – se concentrează pe cum se iau deciziile privind managementul proiectului (cine este implicat în luarea deciziilor și cum, cum se iau deciziile, cum se transmit celor interesați, etc.) ; de impact – se concentrează pe efectele produse prin activitatea proiectului și beneficiile obținute. Efectele și beneficiile pot fi pe termen scurt și pe termen lung. Caracteristici ale indicatorilor: direct, obiectiv, practic, senzitiv, legat în mod direct de rezultatele ce se măsoară prin acesta.

Rezultatele evaluării pot fi încorporate în raportul final pe care managerii proiectului îl înaintează finanțatorilor proiectului. Raportul are două parți: raportul narativ și cel financiar. Raportul narativ trebuie să fie o reprezentare fidelă a modului în care s-a derulat proiectul. Totuși, formulați un text scurt și la obiect, concentrându-vă asupra elementelor care ar putea interesa actorii externi organizației, cum ar fi de pildă finanțatorii. Raportul financiar trebuie să arate clar și precis cum anume au fost utilizate fondurile. Toate cheltuielile legate de proiect trebuie prezentate. Este important ca raportul financiar să se coreleze și să se potrivească cu raportul narativ.

Raportul de evaluare trebuie să cuprindă: obiectivele avute în vedere; o scurtă informare cu privire la necesitatea atingerii acelor obiective; ce anume informații și date au fost colectate și cum au fost ele colectate și analizate; ce demonstrează informațiile colectate; cum a fost făcută evaluarea și cine a fost implicat; daca au fost atinse obiectivele fixate la început; ce alte rezultate au fost atinse; ce noi necesități, din care ar rezulta noi obiective au apărut pe parcursul proiectului și ce anume își propune instituția sa întreprindă în legătură cu ele; ce recomandări se fac pentru viitor.

În această etapă, managerul de proiect derulează următoarele activități: obține aprobările pentru acceptarea rezultatelor finale; întocmește și înaintează rapoartele finale; informează partenerii în legătură cu închiderea proiectului și cu rezultatele obținute; se asigură că se închid conturile proiectului (în cazul în care au fost deschise conturi speciale pentru proiect); ajută echipa de proiect să se dizolve, ajută fiecare membru în parte să își asume noi responsabilități în organizația respectivă; realizează o evaluare a proiectului pentru uz intern; evidențiază performanțele; anunță public închiderea proiectului și rezultatele care au fost obținute; subliniază eventualele ținte care nu au fost atinse. Imediat după încheierea unui proiect sau chiar din fazele terminale ale acestuia poate începe prima fază din ciclul de viață al unui alt proiect. Mai ales în cazul organizațiilor care funcționează pe bază de proiecte este absolut obligatoriu să aibă o continuitate a proiectelor și să se asigure de existența surselor de finanțare pentru noi proiecte chiar înainte de încheierea celor existente.

Criteriile de succes pentru orice proiect sunt, simultan, următoarele: respectă obiectivele cheie asumate inițial; este finalizat la timp; este finalizat respectând limitele bugetului; este finalizat în conformitate cu standardele tehnice și cele de calitate; este finalizat în conformitate cu domeniul de activitate stabilit inițial; este finalizat printr-o alocare judicioasă a resurselor, produsul final este acceptat de către beneficiarii direcți și indirecți, precum și de finanțator.

Distribuții de probabilitate ale variabilelor critice

2.1 Considerații generale

Variabilele critice se identifică prin modificarea procentuală a unui set de variabile ale investiției și apoi calcularea valorii indicatorilor de performanță financiară și economică. Orice variabilă a proiectului a cărei variații cu 1% produce o modificare cu mai mult de 5% din valoarea de bază a VANF sau VANE va fi considerată o variabilă critică.

In analiza de senzitivitate se urmărește identificarea variabilele critice și impactul lor potențial asupra modificării indicatorii de profitabilitate.

Primul pas al analizei de senzitivitate presupune identificarea variabilelor critice, respectiv a acelor variabile care sunt considerate critice pentru indicatorii de performanță ai proiectului. Acest lucru se realizează prin modificarea procentuală de +/- 1% a unui set de variabile ale proiectului și apoi calcularea valorii indicatorilor de profitabilitate.

Se calculează apoi valorile de comutare a variabilelor critice, care reprezintă variația (în procente) a variabilei critice care face ca indicatorul de performanță analizat să treacă prin zero. Apoi se estimează distribuția probabilității pentru indicatorii de profitabilitate, realizându-se evaluarea calitativă a factorilor relevanți care pot afecta valorile variabilelor critice, precum și măsurile incluse deja în proiect pentru a reduce impactul acestor factori.

Așadar, există două opțiuni pentru cuantificarea nivelului de siguranță al valorilor calculate pentru indicatorii de profitabilitate:

a. Dacă există informație rezonabilă pentru stabilirea distribuției probabilității variabilelor critice, atunci este posibilă utilizarea metodei statistice Monte Carlo sau similar, care atribuie simultan valori întâmplătoare variabilelor critice (în cadrul distribuției așteptate) pentru un număr sau repetiții suficient de mari pentru a obține o probabilitate a distribuției pentru fiecare din indicatorii de profitabilitate. Astfel fiecare indicator de profitabilitate se va exprima ca medie și deviație standard a variabilelor obținute după toate repetițiile.

b. Dacă nu există informație rezonabilă pentru stabilirea distribuției probabilității variabilelor critice, atunci analiza riscului se va realiza prin definirea scenariul optimist și pesimist care va include toate variabilele critice și calcularea a două valori extreme pentru indicatorii de profitabilitate pe baza celor două scenarii.

2.2. Distribuțiile de probabilitate ale variabilelor critice

2.2.1. Distribuția normală

Distribuția normală reprezintă o distribuție de probabilitate de foarte mare importanță în numeroase domenii. Acest tip de distribuție se descrie prin medie și deviație standard. În cazul acestui tip de curbă de probabilitate, probabilitatea cea mai mare de apariție este pentru valorile din mijloc.

Distribuția normală (distribuția Gauss) cu parametrii μ și σ2 (μ ∈ R, σ>0) este distribuția unei variabile aleatoare X având funcția de densitate:

Notăm in acest caz X∈N (μ,σ2) și spunem că X este o variabilă aleatoare normală cu parametrii μ și σ2.

In cazul particular μ=0 și σ2=1, spunem că X este o variabilă normală aleatoare standard și notăm X∈N (0,1).

Funcția de distribuție a unei variabile aleatoare X este definită prin:

Dacă X∈N (μ,σ2) este o variabilă normală aleatoare cu parametrii μ și σ2, atunci funcția de distribuție corespunzătoare este dată de:

Dacă X∈N (0,1) este o variabilă normală aleatoare standard, funcția de distribuție este dată de:

Distribuția normală standard este acea distribuție normală cu media zero și deviația standard egală cu unu. Distribuția normală are ca principal avantaj simetria în jurul mediei, aceasta din urmă fiin totodată modul și valoare mediană.

2.2.2. Distribuția log-normală

Distribuția log-normală se descrie prin medie și deviație standard, fiind potrivită pentru o variabilă inclusă în intervalul zero – infinit, având un indice de asimetrie pozitiv și un logaritm natural distribuit în mod normal. Distribuția log-normală este folosită în analiza Monte Carlo cu scopul gestionării proiectelor din domeniul imobiliar sau petrolier.

Avân o variabilă log-normală aleator distribuită X și oi parametri, μ și σ2, care sunt, respectiv ședia și deviația standard ale logaritmului natural al variabilei, atunci logaritmul lui X este normal distribuit, și putem să-l scriem pe X ca:

X=eμ+σZ

unde Z este o variabilă normală standard.

Această relație este adevărată iniferent de vaza funcției logaritmice sau exponențiale. Dacă loga(Y) este normal distribuit, atunci la fel este și logb(Y), pentru oricare două numere pozitive a,b≠1. De asemenea, dacă eX este normal distribuit, la fel este și aX, unde a este un număr pozitiv ≠1.

2.2.3. Distribuția triunghiulară

Distribuția triunghiulară se definește prin valorile minime, valorile cele mai probabile și valorile maxime. Curba de probabilitate este triunghiulară și afișează valori în jurul opțiunii celei mai probabile. Media și deviația standard pentru acest tip de distribuție sunt egal sensibile la toți cei trei parametri.

Cele mai multe modele implică variabile pentru care aproximarea valorilor minime și celor mai probabile este relativ simplă. Pentru alte modele, valorile maxime sunt nelimitate și pot fi incalculabile. În cazul în care valorile maxime sunt dificil de stabilit, distribuția triunghiulară nu este adecvată, considerând că este mai ales în funcție de abordarea estimării valorilor maxime.

Distribuția triunghiulară este adecvată pentru situațiile când nu există date suficiente despre variabila în afara estimării aproximative a valorilor minime, valorilor cele mai probabile și valorilor maxime. Cu toate acestea, vârful ascuțit și bine localizat, precum și liniile drepte generează o formă foarte bine definită și neobișnuită (și foarte nenaturală) care intră în conflict cu supoziția că nu există date suficiente asupra variabilei.

Distribuția triunghiulară asimetrică are funcția de densitate de probabilitate definită de:

și funcția de distribuție cumulativă dată de:

Parametrii distribuției triunghiulare asimetrice sunt:

Avantajul utilizării distribuției triunghiulare este acela că pentru a estima probabilitățile nu avem nevoie de tabele de valori ale distribuției, calculul de probabilitate reducându-se la calculul unor arii de triunghiuri.

Distribuția beta este folosită ca descriere a incertitudinii sau a variației aleatoare a unei probabilități, fracțiuni sau prevalențe. Acest tip de distribuție poate fi modificată și deplasată, astfel încât să creeze distribuții cu o gamă largă de forme și pentru orice interval finit. Ea este uneori folosită pentru modelare sub forma unei distribuții PERT. Într-o analiză Monte Carlo, distribuția PERT se folosește pentru a identificara riscurile proiectului și modelele de cost pe baza posibilității respectării obiectivelor proiectului.

2.2.4. Distribuția Beta

O variabilă aleatoare X are distributia Beta de parametri a si b (a > 0 , b > 0) daca functia densitate de probabilitate este:

Φ(x;a, b)=

unde B(a,b) = , functia Beta.

unde x este o varabilă aleatoare, iar a și b parametrii acesteia

I. Funcția j(x;a,b) satisface condițiile unei funcții densitate de probabilitate, căci:

a. j(x;a,b) ³ 0, pentru orice x din R;

b. .

Funcția de repartiție a acestei distribuții este:

F(x;a,b) =   .

Funcția F(x;a,b) se numește funcția Beta incompletă.

Ea satisface relația:

 F(x;a,b) = 1 – F(1-x;a,b),

care se obține făcând schimbarea de variabilă t=1-z în integrala:

            F(1-x;a,b) = 

            Momente de diverse ordine. Dispersia. Modul

            Folosind definiția,

Mr =

Mr = . Dar cum B(a,b) = 

            Mr =    .

            In particular, pentru

            r =1, M1 = M(X) =  ;

            r = 2, M2 = 

            D(X) = M2 – M2(X) = si sX=.

            Pentru determinarea modului, avem:

            B(a,b)j'(x;a,b) = xa-2(1-x)b-2[(a-1)(1-x)-(b-1)x], iar j'(x;a,b)=0 implica: x=0, x=1, x=. Daca a+b-2>0, funcția j(x;a,b) are valoarea maximă, deci M0= .

2.2.5. Distribuția uniformă

În distribuția uniformă, toate instanțele sunt echiprobabile, fiind comună pentru costurile de producție și veniturile ulterioare rezultate din vânzarea unui produs nou. De obicei, distribuția uniformă exprimă un model de risc mediocru, toate valorile din gamă având o densitate de probabilitate egală. Distribuția uniformă este utilizată pentru a evidenția faptul că nu există date suficiente asupra variabilei.

O variabilă aleatoare X are o distributie uniforma continuă, de parametrii a și b, dacă funcția densitate de probabilitate este de forma:

            j(x) =   .

I. j(x) este o functie densitate de probabilitate, caci:      a. j(x) ³ 0, pentru orice x din [a,b] cu a<b ;

b.   .

Distribuția rectangulară are aplicații in industrie. Erorile determinate de rotunjirile până la întregul cel mai apropiat când se măsoară anumite mărimi, urmează distribuția rectangulară. Din punct de vedere teoretic, distribuția rectangulară este destul de importantă prin forma ei simplă și apoi orice distribuție continuă f(x) poate fi transformată într-o distribuție rectangulară.

Funcția de repartitie, F(x) este:

F(x) = .

            Valori tipice: M(X), M2(X), D(X), M0, Me .

            Avem:

            Mr ==   (br + abr-1 + + ar) .

            In particular, pentru r=1 si r=2, obținem:

            M1=M(X)= ; M2=D(X)=.

            Modul M0, corespunde valorii lui x pentru care j(x) este maximă; deoarece j(x) este constantă, există intervalul modal [a,b], și se va lua: Mo = .

            Pentru a determina valoarea mediană Me, rezolvăm ecuația F(x)=Me = .        

Analiza de risc este posibilă numai dacă există informație rezonabilă pentru stabilirea

distribuției probabilității variabilelor critice. Trebuie efectuată asocierea unei distribuții de probabilitate de distribuție pentru fiecare variabilă critică, care poate fi obținută din literatura de specialitate, din experiența proprie a beneficiarului sau consultantului sau din date statistice robuste ale unei piețe similare.

Rezultatele analizei de risc se pot exprima ca medie estimată și deviație standard a indicatorilor de performanță financiară și economică, dacă se poate determina distribuția probabilității variabilelor critice.

Dacă nu există informație rezonabilă pentru stabilirea distribuției probabilității variabilelor critice, atunci analiza riscului se poate realiza prin definirea scenariul optimist și pesimist care va include toate variabilele critice. In realitate, și această metodă reprezintă tot o variație a distribuției de probabilități (luarea in calcul a trei scenarii – de baza, optimist si pesimist – reprezintă, de fapt, o distribuție triunghiulară). Această abordare nu este altceva decat o dezvoltare a calculului de elasticitate din cadrul analizei de senzitivitate.

3. Instrumente de analiza a riscului + Metode si modele

3.1. Metode de analiză a riscului

Metodele folosite la analiza riscurilor pot fi:

calitative;

semi-cantitative;

cantitative.

Nivelul de detaliere necesar va depinde de aplicația specifică, de disponibilitatea datelor de încredere și de nevoile organizației de a lua decizii. Unele metode și nivelul de detaliere a analizei pot fi stabilite prin lege.

Evaluarea calitativă definește consecințele, probabilitatea și nivelul de risc prin niveluri de importanță, precum „ridicat”, „mediu” și „scăzut”, poate combina consecința și probabilitatea și evaluează nivelul de risc rezultat în raport cu criteriile calitative.

Metodele calitative includ: brainstorming-ul, chestionarele și interviurile structurate, evaluarea pentru grupuri multidisciplinare, tehnica Delphi.

Metodele semi-cantitative folosesc scări numerice pentru cuantificarea consecințelor și probabilității și le combină pentru a obține un nivel de risc în baza utilizării formulei. Scările pot fi liniare, logaritmice și sau pe baza altei relații; de asemenea, formulele folosite pot varia.

Analiza cantitativă estimează valori cu aplicabilitate practică pentru consecințele și probabilitățile lor și produce valori ale nivelului de risc în unități specifice definite la dezvoltarea contextului. Analiza cantitativă completă poate să nu fie posibilă sau de dorit din cauza informațiilor insuficiente privind sistemul sau activitatea analizată, a lipsei de date, a influenței factorilor umani etc. sau pentru că rezultatul analizei cantitative nu este garantat sau necesar. În astfel de împrejurări, poate fi eficientă o clasificare comparativă semi-cantitativă sau calitativă realizată de către experți în domeniul respectiv.

În cazurile în care analiza este calitativă, ar trebui să existe o explicație clară a tuturor termenilor folosiți și trebuie înregistrată fundamentarea tuturor criteriilor.

Chiar și atunci când s-a efectuat o cuantificare completă, trebuie acceptat faptul că nivelurile de risc calculate sunt estimări. Trebuie să se țină seama și să se verifice că nu li s-a atribuit un nivel de precizie și exactitate incompatibil cu precizia datelor și metodelor folosite.

Ar trebui ca nivelurile de risc să fie exprimate în termenii cei mai potriviți pentru tipul de risc respectiv și în forma care să ajute la estimarea riscurilor. În unele cazuri, mărimea riscului poate fi exprimată ca distribuția probabilității pe gama de consecințe.

3.2. Metoda Monte Carlo

Metoda simulărilor Monte Carlo este o tehnică generală de rezolvare a problemelor care estimează valoarea la risc prin generarea aleatorie a unor traiectorii pentru valorile viitoare ale variabilelor de piață și utilizarea de modele neliniare de evaluare pentru a estima modificările de valoare ale portofoliului în fiecare scenariu.

Această metodă este considerată a fi cea mai adecvată metodă de calcul a VaR deoarece încorporează analiza unei varietăți de expuneri, prezentând în același timp flexibilitatea necesară pentru a ține cont de particularitățile cozilor distribuțiilor, de variația volatilității în timp și de evenimentele extreme. In același timp, rezultatele simulării unei multitudini de scenarii, permit analiza unei pierderi așteptate ce depășește valoarea la risc determinată în cadrul modelului.

Metoda Monte Carlo generează mai întâi valori artificale ale variabilelor, folosind un generator de numere aleatoare, uniform distribuite în intervalul [0, 1] și a funcției distribuției cumulativă ascociată variabilei probabilice respective. Ulterior, metoda Monte Carlo folosește rezultatele obținute pentru a extrage valorile din probabilitatea de distribuție care descrie comportamentul variabilei stocasticice.

Exemplu: Metodologia acestei metode de simulare, de exemplu pentru un curs de schimb A, este urmatoarea:

dA∕A = µdt + σdW,

unde A urmeaza o miscare browniana geometrica; µeste randamentul asteptat pe unitatea de timp, σ este volatilitatea cursului de schimb spor, iar dW este un process Wiener.

Acest process Wiener mai poate fi descris ca dW = φ(dt)1/2, unde φ este o variabilă aleatoare ce urmează o repartiție normală standard.

Inlocuind dW în relatia de mai sus, se obține:

dA∕A = µdt + σ φ(dt)1/2

Deoarece în practică se foloseste cu precădere modelul în timp discret, dt este înlocuit cu Δt care reprezintă frecvența de timp la care se măsoară randamentul cursului de schimb, atunci:

dA∕A = µdt + σ φ(Δt)1/2

unde dA/A reprezintă randamentul cursului de schimb în timp discret, iar ΔA modificarea cursului de schimb în intervalul de timp Δt.

Metoda simulării Monte Carlo prezintă avantaje precum: capacitatea de a captura riscul inclus în scenarii; poate furniza informații despre impactul scenariilor extreme; poate fi capturată o varietate mare de comportamente ale piețe. Dezavantajul major este reprezentat de faptul că aplicabilitatea este mai anevoioasă datorită dezvoltării mai slabe a unor programe informatice capabile să îndeplinească sarcinile metodei.

3.3. Modele de risc

Modelul de risc este un mecanism care permite punerea analizei cantitative de risc prin metoda Monte Carlo în practică. Modelul de risc este reprezentarea realității analizate printr-o structură de calcule matematice, în care sunt calculate variabilele de risc semnificative și sunt plasate în raport cu restul de variabile care afectează proiectul și cu variabilele economice pe care le folosim la măsurarea nivelului de risc al proiectului, profitul și valoarea actualizată netă.

Modelul de risc servește la măsurarea probabilității de apariție a riscului și a impactului pe care acesta l-ar avea asupra proiectului, măsurat în profitul obținut de antreprenor în exercițiului financiar și valoarea actualizată netă a proiectului. Un model de risc permite să se efectueze un control și monitorizare a proiectului, prin compararea valorii la risc a variabilelor cu valoarea reală realizată în perioada analizată

Măsurile care trebuie luate pentru dezvoltarea unui model de risc pe baza măsurării probabilității de apariție sunt prezentate mai jos:

Etapa 1-Selecția opțiunilor de probabilitate – Odată ce au fost identificate variabilele de risc care afectează proiectul, trebuie învățat comportamentul acestor variabile, gama lor de variație pentru fiecare din perioadele de proiecție. În acest scop, trebuie să identificăm funcția de probabilitate care este asociată cu fiecare dintre variabilele afectate de risc, adică funcția care explică și reflectă comportamentul variabilei de risc definite de antreprenor. Selectarea funcțiilor de probabilitate în analiza de risc vin predefinite de instrument, astfel încât se va găsi o asociație deja realizată; fiecare variabilă de risc este atribuită unei distribuții de probabilitate. Trebuie alocat valori variabilelor acestor funcții pentru a realiza simularea.

Minim: Valoarea cea mai scăzută la care poate ajunge variabila analizată.

Maxim: Cea mai mare valoare la care variabila analizată poate ajunge.

Probabilitatea: valoarea la care poate ajunge variabila analizată, în condiții normale.

Etapa 2 – identificarea variabilelor care măsoară riscul

Pentru a cuantifica riscul unui proiect, variabila sau variabilele pentru care riscul este măsurat trebuie să fie identificate. Pentru a măsura riscul global al unui proiect, se utilizează variabile care sunt reprezentative pentru valoarea de afaceri.

Există un număr de metode de evaluare a companiei, bazat pe diferite criterii:

Valoarea actualizată netă este o modalitate de a cuantifica, începând cu data de azi, valoarea fluxului de fonduri pe care compania îl va genera an după an pe tot parcursul vieții sale. Calculul NVA se face prin scontarea fluxul de fonduri din fiecare dintre anii considerați, în conformitate cu costul mediu ponderat al capitalului, respectiv calculul fluxului de fonduri generate de proiect ca diferența dintre încasările și plățile generate într-un an financiar și aducându-le până în prezent, aplicând o rată de actualizare.

Profitul net este rezultatul obținut dupa deducerea din valoarea încasărilor valoarea totală a cheltuielilor pentru anul (cheltuieli ordinare, extraordinare, financiare, amortizări și taxe).

Etapa 3- simulare pe calculator

Se identifică riscurile prin una din metodele propuse, se selectează variabilele afectate de risc, se introduc valorile cerute de instrument pentru fiecare dintre variabilele afectate de risc și se determină care este variabila de plecare cu care riscul total al proiectului de afaceri, al profit sau valoarea actualizată netă vorfi cuantificate. În acest moment, instrumentul va începe procesul de simulare, care va face iteratii necesare, printr-un motor de procesare a datelor. Acest pas va fi executat automat de instrument, motorul de calcul va genera o mie de repetări, în scopul de a obține un eșantion reprezentativ.

Simularea generează aleator o mie de valori posibile pentru variabilele de risc, care se găsesc între intervalele de timp stabilite de utilizator și va oferi o mie de valori de pornire. Acest lucru va permite antreprenor ajungerea la concluzii privind riscul de apariție sau rezultate posibile diverse, cum ar fi valoarea care poate fi atinsă a afacerii, care este valoarea minimă sau valoarea maximă a profitului etc.

Etapa 4 – generarea de rapoarte și obținerea unui profil de risc

Rezultatele pe care modelul de risc le arată sunt concluziile posibile la care se ajunge prin iterațiile diferite realizate, care sunt un eșantion reprezentativ. Graficele și rapoartele generate de instrumentul de analiză a riscurilor sunt după cum urmează:

Histograma presupune rapoarte privind valorile posibile luate de variabilele de ieșire ale modelului (profitul net și valoarea actualizată netă) și probabilitatea asociată cu fiecare dintre ele. Histograma afișează valorile posibile ale profitului net sau ale NVA din proiect care pot fi obținute cu un anumit nivel de încredere.

Graficul indicat pe ecran este interpretat în felul următor: cu o probabilitate de 90 % de apariție, valoarea NVA va fi între 20.926,9 euro și 65.376,5 euro; valoarea medie pentru NVA este 42,738.91; extremele exterioare (percentilele) indică faptul că, cu o probabilitate de 5% valoarea NPV va fi de minim 20,926.9 și, cu o probabilitate de 5 % rezultatul va fi mai mare decât 65,376.5.

Profilul de risc arată ceea ce ar putea constitui curba profilului de risc al unui anumit activ, companie, regiune etc, cu privire la riscurile care afectează NVA sau profitul net. Instrumentul permite obținerea unei viziuni a riscului care va facilita optimizarea procesului decizional în orice moment pe parcursul duratei de viață a proiectului.

Graficul indicat pe ecran este interpretat în felul următor: axa X este întreaga gamă de valori ale rezultatului; axa Y este probabilitatea apariției; afacerile mai riscante au o gamă mai largă de rezultate posibile, dând naștere la o curbă mai orizontală. Când curba devine mai verticală, incertitudinea asociat cu proiectul iminuează.

VAR sau valoarea la risc, este o măsură pentru cuantificarea unui risc. VAR este o metodă pentru cuantificarea riscurilor care măsoară pierderea cea mai așteptată în cursul unei perioade de timp, în condiții normale de piață și cu un nivel de siguranță a datelor. De exemplu, în cazul în care se constată că VAR anual al unui proiect de afaceri este de 1 milion euro, cu un nivel de fiabilitate de 95 %, aceasta înseamnă că există doar cinci posibilități din 100, în condiții normale de piață, ca o pierdere mai mare de 1 milion euro să apară. Această cifră singură rezumă expunerea unui proiect de afaceri la riscul de piață în condiții normale, fără a ține seama de situațiile extreme, care ar putea apărea piața în care antreprenorul funcționează.

VAR este utilă pentru multe scopuri: prezentarea de informații, ca o măsură pentru evaluarea riscurilor și oferă o mai mare transparență în monitorizarea și controlul riscurilor; alocarea de resurse poate fi folosită pentru a decide în cazul în care resurse mai bune pot fi aplicate; performanța de evaluare poate fi utilizată pentru a regla performanța
fiecărui risc și pentru a evita luarea un risc suplimentar la gestionarea unei afaceri.

Valoarea la risc (VAR) a proiectului pentru un nivel de încredere specific, de exemplu 95 %, se calculează ca diferența dintre valoarea medie a NVA și valoarea care are doar 5 % probabilitate de apariție:

Tornado face posibilă identificarea factorilor de risc, care implică cel mai mare risc pentru succesul proiectului. Tornado este un grafic care informează care dintre variabilele de risc va avea un impact mai mare asupra proiectului. Acest grafic indică gama de variație a valorii companiei, NVA, pentru fiecare dintre variabilele de risc, presupunând că o variație a apărut într-o variabilă dată, cu restul de variabile de risc rămânând neschimbate. Variabilele risc indicate de Tornado au legătură cu impactul asupra valorii actualizate nete, prioritizând variabilele de risc care sunt cele mai relevante.

Graficul Tornado se interpretează după cum urmează: bara orizontală a graficului furnizează informații privind posibilelor valori ale valorii actualizate nete; lungimea barelor va reprezenta diferitele valori pe care NVA le poate lua în fața variațiilor de risc asociate variabilei. Pentru efectuarea de analize, toate variabilele modelului sunt considerate a fi sigure și fără riscuri, și numai variabila de intrare asociată cu fiecare bar implică riscuri. Bară verticală a graficului reprezintă valoarea NVA fără risc, având în vedere toate variabilele in proiect.

Analiza scenariului – odată ce simularea a fost făcută cu modelul de risc definit și analiza a fost realizată privind riscul variabilei în valoarea finală a NVA și profitului net din proiect, aceste riscuri sunt identificate ca având cea mai mare influență asupra rezultatului proiectului și trebuie să li se dea cea mai mare atenție. În ceea ce privește aceste variabile de risc considerate a avea o importanță mai mare in rezultatele obținute, va fi posibil să se definească diferite scenarii care să se confrunte, privin așteptările optimiste și pesimiste cu privire la comportamentul variabilei.

Procesul de analiză al scenariului este dezvoltat urmând pașii de mai jos:

Etapa 1 – Analiza de risc: se elaborează planul de afaceri pentru proiectul de afaceri; se identifică variabilelor de risc ale proiectului; se construiește modelul de risc. Se definește tendința și intervalul de variație al variabilelor de risc. Se selectează variabilele de pornire privind riscul de proiect care vor fi măsurate, profitul net sau NVA. Se construiesc relații matematice intre variabilele de risc și variabilele de ieșire. Se face o simulare cu ajutorul unui motor de procesare a datelor.

Etapa 2 – Selecția variabilelor critice – analiza variabilelor identificate ca fiind critice pentru modelul de risc pe Tornado. Se identifică variabilele critice pe care este posibil să se acționeze și să se reducă nivelul de risc

Etapa 3 – Definirea scenariilor – se asociază o valoare optimistă și una pesimistă valorii variabilei selectate, prin care se vor face ipoteze asupra comportamentului la acea variabilă.

Etapa 4 – Simularea cu noi scenarii – se efectuează simularea modelului de risc din nou cu noile valori (scenarii pesimiste și optimiste); se obțin rezultate referindu-se la scenarii definite; se compară profiluri de risc.

4. Analiza de senzitivitate si analiza de risc

4.1 Metode de calcul

Analiza de senzitivitate reprezintă punctul de plecare al analizei riscurilor proiectului și riscurilor majore care trebuie luate în considerare de toate părțile implicate, fie beneficiari, finanțatori sau chiar grupuri țintă. Analiza de senzitivitate studiază modul în care variația rezultatului numeric al unui proiect poate fi atribuită cantitativ unor surse diferite de variație a parametrilor de intrare (input) de bază. Astfel, aceasta asigură verificarea robusteții rezultatelor numerice ale unui proiect și, mai exact, subliniază riscurile majore ce pot afecta întregul ciclu al proiectului, începând cu implementarea acestuia.

Atunci când vorbim despre abordarea analizei de senzitivitate trebuie să menționăm atât abordarea deterministă și stocastică sau, mai ușor de digerat, metoda structurată sau metoda aleatorie. Primele pleacă de la premiza că parametrul economic de bază rezultă dintr-un interval cunoscut (în dimensiuni mai mari: un set compact) și cuantifică răspândirea variabilelor de rezultat de echilibru. Cele din urmă tratează parametrul drept variabilă stocastică cu distribuție cunoscută și calculează media și variația variabilelor de rezultat în mod corespunzător. Cu alte cuvinte, analiza de senzitivitate deterministă poate fi implementată numeric în baza unei formule pas cu pas. Analiza de senzitivitate stocastică este implementată de un algoritm Monte-Carlo sau Cuadratura Gauss.

În științele economice, precum și în alte științe bazate pe modele, un modelator trebuie să efectueze o analiză de senzitivitate pentru a indica validitatea rezultatelor simulărilor sale numerice. O analiză de senzitivitate constituie studiul privind modul în care variația rezultatului unui proeict (numeric sau altfel) poate fi atribuită, calitativ sau cantitativ, unor diverse variații ale parametrilor de intrare. Astfel, aceasta permite evaluarea rezultatelor, pe măsură ce translatează gama (intervalele de încredere) parametrilor fundamentali (input) ai modelului în game (intervale de încredre) de variabile (rezultate) economice.

Econometricianul Edward Leamer afirmă în mod clar: “O inferență fragilă nu este demnă de luat în serios. Toate disciplinele științifice și-au stabilit o rutină din a supune inferențele lor studiilor de fragilitate. De ce ar fi economia diferită? Lucrul de care avem nevoie constă în analize de senzitivitate organizate.”

În contextul elaborării unei analize a costurilor și beneficiilor pentru un anumit proiect trebuie parcurse câteva etape, printre care și analiza riscurilor. Următoarele faze sunt parcurse în evaluarea riscurilor: analiza de senzitivitate; distribuția de probabilitate a variabilelor critice; analiza riscurilor; evaluarea nivelelor acceptabile de risc; prevenirea riscurilor.

Analiza de senzitivitate reprezintă evaluarea impactului modificărilor valorilor de intrare asupra rezultatelor modelului. Ea constituie studiul modului în care variația rezultatului unui model poate fi atribuită, calitativ sau cantitativ, inputurilor modelului. Răspunsurile căutate prin aplicarea analizei de senzitivitate trebuie întotdeauna clar listate. Utilitatea analizei de senzitivitate poate fi apoi evaluată în funcție de modul în care metodele disponibile ale analizei de senzitivitate pot aborda întrebările avute în vedere într-o manieră adecvată caracteristicilor modelului.

Motivațiile cheie ale efectuării analizei de senzitivitate includ identificarea surselor cheie de variabilitate și incertitudine, în vederea facilitării dezvoltării, verificării și validării proiectului; prioritizarea surselor cheie de variabilitate și incertitudine, în vederea prioritizării culegerii și cercetării datelor suplimentare; și rafinarea modelului general.

Este importat de observat că analiza de senzitivitate depinde de existența echilibrului cu privire la o gamă suficientă de parametri: dacă proiectul nu este solvabil cu privire la valori ale parametrilor apropiate de cele pe care le-am ales drept valori de referință, rezultatele sunt instabile și, prin urmare, lipsite de valoare. Analiza de senzitivitate utilizată pentru a măsura riscul ia în considerare identificarea factorilor care au cea mai mare influență asupra valorii actualizate nete, în general, iar în particular, cu privire la proiectele cu finanțare UE, asupra ratelor financiare și economice rezultate din modelarea financiară a Analizei Cost-Beneficiu (ACB) (inclusiv rata decalajului de finanțare în cazul proiectelor de investiții unde este cerută) și indică impactul acestora pe durata înregului ciclu al proiectului. Analiza de senzitivitate poate ajuta la identificarea opțiunilor de proiectare slabe și evidențiază necesitatea obținerii de informații suplimentare cu privire la anumite variabile. De asemenea, aceasta poate ajuta la transpunerea ideii de crize ale proiectului.

Conform celor menționate anterior, există două abordări metodologice de bază ale analizei de senzitivitate: metoda deterministă și metoda stocastică. Analiza de senzitivitate deterministă pleacă de la prezumția că setul ordonat de parametri de bază este un element al unui subset dat al tuturor opțiunilor posibile de parametri. Aceasta încearcă să determine limitele superioare și inferioare ale subsetului corespunzător de rezultate economice ale proiectului. Analiza de senzitivitate stocastică tratează vectorul de parametri drept o variabilă stocastică având o distribuție dată, transpunând echilibrul economic al modelului în variabile stocastice. Aceasta urmărește să calculeze primele momente ale acestor variabile, variația indicând robustețea rezultatelor. Cu toate acestea, opțiunea pe care trebuie să o facă un modelator în legătură cu analiza de senzitivitate nu este doar una metodologică ci, de asemenea, una numerică.

Analiza de senzitivitate poate implica mai mult sau mai puțin calcule de echilibru, astfel încât în mod obișnuit există un compromis între exactitate și timpul de calcul. Acest lucru este deja adevărat cu privire la o comparație între abordarea deterministă și abordarea stocastică și este în particular relevant pentru situația unei analize de senzitivitate multidimensionale.

O bună analiză de senzitivitate trebuie să realizeze analize cu privire la întreaga gamă de valori plauzibile ale parametrilor cheie și interacțiunilor acestora, pentru a evalua modul în care impactele se schimbă ca urmare a modificării parametrilor cheie. În general, viabilitatea proiectelor de investiții se bazează pe criteriile RIR și VNA. Mai mult, în cazul proiectelor cu finanțare UE pentru care este indicată ACB, există multe alte criterii ce conferă viabilitate proiectului, precum: decalajul de finanțare, impactele socio-economice, strategia regională, emisiile CO2 etc. Prin urmare, în cadrul analizei economice a proiectelor există anumite aspecte ale fezabilității proiectului ce pot necesita o analiză a senzitivității și a riscurilor. Analiza de senzitivitate estimează efectele asupra realizării obiectivelor proiectului în situația în care anumite prezumții se materializează sau nu.

În cadrul analizei de senzitivitate, o abordare uzuală constă în schimbarea unui-singur-factor-la-un-momentdat (one-factor-at-a-time – OAT), pentru a vedea efectele pe care aceasta le produce asupra rezultatului.

Abordarea OAT implică, în mod obișnuit: mutarea unui singur factor la un moment dat și întoarcerea la punctul central/de bază după fiecare mutare. Aceasta pare o abordare logică, întrucât orice schimbare observată cu privire la un rezultat se va datora în mod lipsit de ambiguitate schimbării unui singur factor. În continuare, prin schimbarea unui factor la un moment dat, toți ceilalți factori pot rămâne fixați la valoarea centrală sau de bază. Aceasta mărește comparabilitatea rezultatelor (toate „efectele” sunt calculate cu referire la același punct central în spațiu) și minimizează șansele de eșecuri ale aplicațiilor informatice, mai probabile în cazul în care mai mulți factori input sunt schimbați în mod simultan. Aceste eșecuri sunt considerate în particular supărătoare de modelatori, întrucât în acest caz nu se știe ce variație a factorului a cauzat eșecul modelului. În mod paradoxal, această abordare, aparent solidă, este neexploratorie, exploararea descrescând rapid în funcție de numărul de factori. Având doi factori, și prin urmare două dimensiuni, abordarea OAT explorează (parțial) un cerc în loc de tot pătratul (a se vedea figura). În acest caz, un pas de-a lungul abscisei plecând de la punctul inițial, urmat de un pas similar de-a lungul ordonatei – întotdeauna plecând de la punctul inițial, ne vor conduce înăuntrul cercului și nu vor atinge niciodată colțurile gri.

Fig. 9. Abordarea bidimensională OAT, bazată pe modificarea unui singur factor la un moment dat

Proiectele de investiții sunt supuse unor diverse forme de risc, ce pot avea impact asupra performanței așteptate de beneficiar. Factorii provenind din mediul extern, precum și factorii endogeni specifici structurii operaționale și funcționale a obiectivului de investiții pot avea în timp o manifestare diferită decât cea anticipată inițial și, astfel, cu cât mai mari sunt deviațiile observate, cu atât mai mare este riscul ca proiectul să nu asigure atingerea rezultatelor preconizate. Într-o accepțiune generală, riscul reprezintă “probabilitatea ca un efect sau eveniment negativ să se ivească în rândul unei anumite populații”, ceea ce indică faptul că o acțiune economică viitoare poate genera pierderi, în special datorită informațiilor incomplete în momentul luării deciziilor sau datorită raționamentelor logic inconsecvente. Managementul riscurilor se axează, în acest caz, pe eliminarea aspectelor negative introduse de probabilitatea riscurilor, iar analiza va studia, în special, amenințările posibile ce pot afecta profitabilitatea proiectelor în viitor.

4.2. Variabilele critice

Analiza de senzitivitate permite determinarea variabilelor sau parametrilor „critici(e)” ai(ale) modelului. Variabilele respective sunt acele variații, pozitive sau negative, care au cel mai mare impact asupra performanței financiare și/sau economice finale a unui proiect. Analiza este elaborată prin varierea unui singur element la un moment dat și determinarea efectului modificării respective asupra RIR sau VNA. Criteriile de adoptat în vederea alegerii variabilelor critice variază în funcție de proiectul specific și trebuie stabilite cu exactitate, de la caz la caz. Drept criteriu general, se recomandă luarea în considerare a acelor variabile cu privire la care o variație absolută de 1% față de cea mai bună valoare estimată dă naștere unei variații corespunzătoare de cel puțin 1% (un punct procentual) a VNA (respectiv elasticitatea este unitară sau mai mare).

Procedura care trebuie urmată în vederea efectuării unei analize de senzitivitate include următoarele etape: identificarea variabilelor; eliminarea variabilelor dependente din punct de vedere determinist; analiza de elasticitate; alegerea variabilelor critice.

Variabilele dependente din punct de vedere determinist vor antrena distorsiuni ale rezultatelor și fenomenul de numărare dublă. Variabilele luate în considerare trebuie să fie, pe cât posibil, variabile independente. În plus, variabilele trebuie, pe cât posibil, analizate în formă defalcată: de exemplu, „venitul” este o variabilă compusă, dar „cantitatea” sau „prețul” sau ambele în mod separat pot fi critice. Se recomandă elaborarea unei analizei calitative preliminare privind impactul variabilelor, pentru a selecta variabilele cu elasticitate redusă ori marginală.

Analizele cantitative ulterioare pot fi limitate la variabile mai semnificative. După alegerea variabilelor semnificative, se pot evalua elasticitățile de impact ale acestora, prin efectuarea de calcule. De fiecare dată este necesară atribuirea unei noi valori (mai mari sau mai mici) fiecărei variabile și recalcularea VNA, observând astfel diferențele (absolută și procentuală) în raport cu cazul de bază. Întrucât, în general vorbind, nu există nicio garanție că elasticitățile de impact ale variabilelor vor fi întotdeauna funcții lineare, se recomandă verificarea acestui lucru, repetând calculele pentru deviații arbitrare diferite.

La sfârșitul acestei selecții, variabilele critice vor fi în mod prezumtiv în număr redus, cu excepția cazului în care valoarea limită aleasă pentru elasticitatea perfrmanței este exagerat de mică. În cazul unui proiect cu privire la un spital, o autostradă sau chiar o uzină industrială, variabilele cheie sunt câteva (de exemplu, valoarea totală a investiției fixe, dimensiunea și data randamentelor, rata dobânzii) și acestea domină efectele celorlalte (de exemplu prețurile input-urilor minore). Mai jos prezentăm un rezultat posibil al analizei de senzitivitate, la o variație de 1% a variabilelor care corespunde unei variații de cel puțin un punct procentual a valorii NPV, variabilele critice fiind cererea și productivitatea, în timp ce costul energiei și prețurile inputurilor se situează sub prag:

Fig. 10. Rezultat al unei analize de sensibilitate, unde variabilele critice sunt cererea și productivitatea și celelelalte două variabile (costul energiei și prețurile inputurilor) se situează sub prag

4.3. Variabilele de risc

Valoarea de comutare a unei variabile este acea valoare care trebuie să se ivească pentru ca VNA a proiectului să devină zero sau, în termeni mai generali, pentru ca rezultatul proiectului să se situeze sub nivelul minim de acceptabilitate. Utilizarea valorilor de comutare în analiza de senzitivitate permite evaluatorilor să efectueze anumite judecăți privind gradul de risc al proiectului și oportunitatea asumării de acțiuni de prevenire a riscurilor.

Ideea de analiză de senzitivitate este centrală pentru structurarea și soluționarea modelelor decizionale care utilizează tehnici de analiză a deciziilor. Aspectul principal al analizei de senzitivitate constă în faptul că nu întodeauna cunoaștem cu certitudine absolută valorile parametrilor (probabilități, costuri); analiza de senzitivitate se efectuează întotdeauna pe o perioadă lungă, în baza prezumțiilor privind evoluția indicatorilor macroeconomiei, populației, producției etc.; analiza de senzitivitate este realizată pentru a observa cum se poate scimbe rezultatul problemei în raport cu valorile parametrilor cheie. Analiza de senzitivitate răspunde la întrebarea „Ce anume face diferența în cazul acestei decizii?”. Aspectele abordate în cadrul modelului decizional sunt, de asemenea, importante.

Studiul literaturii de specialitate nu ne poate ajuta să identificăm o procedură „optimă” privind analiza de senzitivitate. Într-o mare măsură, construirea modelului este o artă. Analiza de senzitivitate poate fi utilizată: pentru simplificarea modelelor; pentru investigarea robusteții predicțiilor cu privire la proiect; pentru efectuarea analizei „ce s-ar întâmpla dacă” (what-if), explorând impactul prezumțiilor și scenariilor de input-uri variabile asupra rezultatelor proiectului

Drept element al asigurării calității (senzitivitățile privind factorii neașteptați pot fi asociate în vederea codificării erorilor sau specificațiilor greșite). De asemenea, aceasta furnizează informații privind: factorii care contribuie în cea mai mare măsură la variabilitatea rezultatelor; regiunea în spațiu a factorilor input pentru care modelul output este fie maxim, fie minim, cu limite predefinite (filtrare Monte Carlo); regiuni optime (sau de instabilitate) în cadrul spațiului factorilor, pentru utilizare în cadrul unui studiu de calibrare ulterior; interacțiunea dintre factori.

Analiza de senzitivitate se efectuează în mod obișnuit în fizică și chimie, aplicațiile financiare, analiza riscurilor, prelucrarea semnalelor, rețelele neurale și orice zonă în care se dezvoltă proiecte. Analiza de senzitivitate poate fi utilizată, de asemenea, în studiile de evaluare a politicilor de modelare. Analiza de senzitivitate poate fi utilizată în vederea evaluării robusteții indicatorilor compuși, de asemenea cunoscuți drept indici, precum Indicele Performanței de Mediu.

Analiza de senzitivitate poate fi de ajutor într-o varietate de circumstanțe, precum: identificarea prezumțiilor critice sau compararea structurilor de modele alternative; îndrumarea culegerii de date în viitor; detectarea criteriilor importante; optimizarea toleranței pieselor fabricate din punct de vedere al incertitudinii parametrilor; optimizarea simplicării modelelor de alocare resurse sau concentrării modelelor (model lumping) etc.

Prezența riscurilor în mediul economic este relativ constantă, iar marea lor diversitate impune identificarea elementelor ce pot fi supuse riscurilor și care pot identifica viabilitatea proiectelor și analiza lor din acest punct de vedere, în scopul diminuării consecințelor negative.

Văzute ca procese economice, proiectele de finanțare atrag numeroase resurse, al căror consum valoric conduce la costul investiției: cheltuielile pentru obținerea și amenajarea terenului, cheltuielile privind infrastructura, cheltuielile de proiectare și asistență tehnică (licențe, contracte, autorizații, proiectare, auditarea proiectului, asistență tehnică și dirigintele șantierului, organizarea procedurilor de achiziție), cheltuielile cu investiția de bază (construcții și lucrări de intervenție, cheltuieli cu achiziții independente), alte cheltuieli (organizarea șantierului de construcții, comisioane, taxe, taxe juridice, costuri financiare, cheltuieli diverse și neprevăzute), chetuieli de exploatare (instruirea personalului pentru exploatare, evidențe tehnice, verificări, rodaj, expertiză în momentul primirii).

Cheltuielile privind implementarea proiectului sunt directe și imediate, sunt de obicei efectuate în decursul unei perioade de 1 până la 3/5 ani și de aceea sunt relativ ușor de cuantificat, iar evaluarea lor prezintă un nivel ridicat de precizie. Pe lângă costul realizării investiției, costul global al proiectului va fi dat de costul de exploatare generat prin punerea în mișcare a obiectului investiției și trebuie să fie estimat în mod exact pentru perioada de funcționare economică completă a investiției efectuate. Luarea în considerare a variațiilor de preț potențiale sau variațiilor cantităților necesare pentru realizarea proiectului conduce la idea influențării parametrilor de cost și la ivirea riscului de diminuare a rezultatelor. Prin urmare, pe durata exploatării proiectului se ivesc dificultăți mai mari de estimare exactă a parametrilor economici, întrucât această periodă prezintă un orizont de timp mai îndepărtat.

Pe durata procesului de evaluare a efectelor economice, noi trebuie să luăm în considerare efectele directe cuantificabile ce necesită o estimare adecvată pentru o lungă perioadă de exploatare a obiectivului de investiție, precum și efectele indirecte, care de obicei nu prezintă o expresie valorică, prognoza lor fiind mai dificilă datorită acestui lucru. În domeniul implementării proiectelor de finanțare, efectele pot avea o expresie fizică, precum și o expresie valorică. Rezultatele cantitative ale proiectelor sunt obținute prin utilizarea capacității de producție a obiectivului și sunt exprimate în producția fizică realizată sau volumul vânzărilor fizice pe categorii de produse. Tipurile efectelor exprimate valoric sunt numeroase și din această categorie sunt selectate și puse într-un clasament rezultatele care devin un criteriu economic în evaluarea economică și financiară a proiectului de investiție: producția aferentă exercițiului, cifra de afaceri, valoarea adăugată, profitul net, fluxul de numerar, fluxul de trezorerie, veniturile operaționale etc.

Calitatea și eficiența evaluării unui proiect de finanțare se bazează în fapt pe o estimare a fluxurilor de numerar viitoare rezultate din activitatea unei întreprinderi (din sectorul public sau privat), identificând factorii cheie și riscurile potențiale, utilizând un model conceptual sau un cadru ce ia în considerare toți acești factori, precum și testarea capacității proeictului de a plasa societatea pe o poziție de succes pe piață.

Direcțiile de acțiune ce permit studierea riscurilor cu care se confruntă proiectele de finanțare sunt: identificarea surselor de risc, respectiv evidențierea domeniilor ce interacționează cu proiectul pe durata realizării și exploatării obiectivului de investiții și care pot fi afectate în viitor de o evoluție neprevăzută. Aceste domenii posibile sunt domeniile economic, financiar, tehnic, mediu, juridic, social etc. Se pot ivi riscuri și datorită altor cauze, precum determinarea greșită a oportunității proiectului, erori privind prognoza fenomenelor economice, lipsa corelației dintre sursele de finanțare și obiectivele necesare a fi implementate; stabilirea tipurior de risc care pot avea impact asupra proiectului. Se efectuează un clasament al riscurilor, cele mai importante fiind considerate cele cu o frecvență ridicată de ivire, observate în cazul unor proiecte similare sau estimate de experți; evaluarea riscului cu ajutorul unor diverse tehnici de evaluare a riscurilor, precum: punctul critic, indicatorul de poziție, coeficientul de variație, analiza de senzitivitate etc; analiza diverselor situațiilor potențiale viitoare, evaluarea consecințelor ivirii riscurilor și măsurii în care acestea afectează viabilitatea economico-financiară a proiectului. Imposibilitatea prognozării cu exactitate a informațiilor utilizate în analiza proiectelor (volumul de producție și servicii, nivelul calitativ, prețuri, consum etc.) determină variația rezultatelor preconizate ca urmare a riscurilor; menționarea strategiilor de control al riscurilor, ceea ce înseamnă indicarea acțiunilor necesare pentru minimalizarea probabilității apariției riscurilor, în vederea diminuării sau eliminării acestora. În general, analiza riscurilor înseamnă analiza eficienței și profitabilității proiectelor în condiții de incertitudine și risc, condții în care variația factorilor de influență (parametri) se manifestă cu o anumită probabilitate.

Analiza de senzitivitate reliefează factorii ce afectează viabilitatea proiectului. Aceasta permite factorilor de decizie sau managerului de proiect să acorde atenție acestor factori în etapa de implementare. Parametrii supuși analizei de senzitivitate cu privire la proiectele cu finanțare UE includ: timing-ul diferit al exploatării proiectului; schimbările privind investițiile capitale; schimbările privind prețul bunurilor pe piață și schimbările privind beneficiile și costurile sociale și de mediu. În plus, în cazul proiectelor obișnuite următorii parametri vor fi, de asemenea, supuși senzitivității: rata de actualizare; lungimea orizontului de planificare al proiectului.

Pentru a înțelege o analiză de senzitivitate, este necesară modelarea prezumției și calculelor pentru a genera rezultatele cerute. În mod obișnuit, acest lucru se poate realiza în mod convenabil sub forma unei foi de calcul. Modelul trebuie să identifice în mod clar toate datele și prezumțiile efectuate și să includă formule de natură să conducă la rezultatul pentru care urmează să fie investigată senzitivitatea. Unii parametri utilizați vor fi cunoscuți cu un grad ridicat de exactitate și vor rămâne neschimbați pe toată durata analizei. În cazul altor parametri sau prezumții, pot exista diverse nivele de incertitudine. Acești parametri sunt cei care trebuie schimbați. Punctul de plecare al analizei constă în setarea acestor parametri la valorile considerate a prezenta cea mai ridicată probabilitate de a fi corecte. Analiza de senzitivitate presupune apoi varierea fiecărui parametru individual, în cadrul unei game plauzibile, cu un factor geometric; de exemplu, parametrii pot fi variați între valoarea maximă și minimă cunoscută, sau dublați ori înjumătățiți. Rezultatul va fi inspectat în legătură cu fiecare gamă. Atunci când rezultatul variază în mare măsură, paramerul variabil trebuie să fie exact. Dacă rezultatul variază doar marginal, o valoare aproximativă poate fi considerată adecvată, sau poate fi chiar exclus cu totul. O metodă utilă în cadrul analizei de senzitivitate constă în a stabili inițial obiectivul de variație a rezultatului (valoarea de comutare), de ex. ±5%, ±10%, ±20%. În vederea estimării exactității cerute a parametrilor variați se pot utiliza calcule de verificare și eroare sau directe.

Analiza de senzitivitate poate fi utilizată cu privire la proiectarea experimentală optimă, de ex. stabilirea condițiilor inițiale, pozițiile de măsurare și timpul de prelevare a mostrelor, pentru generarea de date informaționale de importanță critică pentru estimarea exactității. Un număr mare de parametri ai unui model complex pot fi candidați pentru estimare, dar nu toți sunt estimabili. Analiza de senzitivitate poate fi utilizată pentru a identifica parametrii de influență ce pot fi determinați din datele disponibile, în același timp cu eliminarea celor neimportanți. De asemenea, analiza de senzitivitate poate fi utilizată pentru a identifica speciile și reacțiile redundante care permit reducerea modelului. De exemplu, putem menționa câțiva indici cheie ai analizei de senzitivitate: contribuția relativă a căilor de expunere; inspectarea ecuației riscurilor; ratele de senzitivitate (respectiv, elasticitate); scorurile de senzitivitate (respectiv ratele ponderate ale senzitivității); tehnicile grafice cu rezultatele simulărilor Monte Carlo (de ex., corelograme); coeficientul de corelare (sau coeficientul de determinare); coeficienții de regresie multiplă normalizați; testul indicelui de potrivire pentru subseturile de distribuție a riscurilor.

Analiza de senzitivitate permite determinarea variabilelor „critice” sau parametrii modelului. Aceste variabile sunt cele ale căror variații, pozitive sau negative, au cel mai mare impact asupra performanței financiare și/sau economice a unui proiect. Analiza este realizată prin modificarea unui element la un moment dat și determinarea efectului acestei schimbări asupra RIR sau VNA.

Criteriile care urmează să fie adoptate pentru alegerea variabilelor critice variază în funcție de proiectul specific și trebuie să fie stabilite cu exactitate de la caz la caz. Ca un criteriu general, recomandarea este să se ia în considerare aceste variabile sau parametri pentru care o variație absolută de 1% față de cea mai bună estimare dă naștere la o variație corespunzătoare de nu mai puțin de 1% (un punct procentual) a VNA (de exemplu, elasticitatea este de o unitate sau mai mare).

Procedura care trebuie urmată pentru a efectua o analiză a senzitivității include următoarele etape: identificarea variabilelor; eliminarea dependenței deterministe între variabile; analiza elasticității; alegerea variabilelor critice.

Dependența deterministă între variabile ar genera distorsiuni în rezultate și dubla contabilizare. Dacă, de exemplu, productivitatea muncii și productivitatea globală apar în model, atunci cea din urmă o include pe prima. În acest caz, este necesar să se elimine variabilele redundante, alegându-le pe cele mai importante, sau să se modifice modelul pentru a elimina dependențele interne. Variabilele luate în considerare trebuie, pe cât posibil, să fie variabile independente. În plus, variabilele ar trebui, pe cât posibil, să fie analizate în forma lor dezagregată: de exemplu „veniturile” sunt o variabilă compusă, dar „cantitatea” ori „prețul”, sau ambele luate separat, pot fi critice.

Este recomandabil să se efectueze o analiză calitativă preliminară a impactului variabilelor în scopul de a le selecta pe cele care au o elasticitate mică sau marginală. Analiza cantitativă ulterioară poate fi limitată la mai multe variabile semnificative. Având alese variabilele semnificative, se poate evalua impactul elasticități lor făcând calcule. De fiecare dată, este necesar să se atribuie o valoare nouă (mai mare sau mai mică) pentru fiecare variabilă și să se recalculeze VNA, observând astfel diferențele (în valoare absolută și procentual) comparativ cu cazul de bază. Deoarece, în general, nu există nicio garanție că elasticitățile impactului variabilelor vor fi întotdeauna funcții liniare, este recomandabil să se verifice acest lucru, repetând calculele pentru diferite abateri arbitrare.

La sfârșitul acestei selecții variabilele critice se presupune că vor fi puține, cu excepția cazului în care valoarea prag aleasă pentru elasticitatea performanței este exagerat de mică. Într-un proiect pentru un spital, autostradă sau chiar o instalație industrială, variabilele cheie sunt puține (de exemplu, valoarea totală a investiției fixe, mărimea și calendarul de rambursare, rata dobânzii) și domină efectele altora (de exemplu, prețurile la intrări minore).

Tabel 31. Analiza de impact a variabilelor critice

Sursa: Ghidul pentru analiza cost-beneficiu a poiectelor de investiții, Comisia Europeană, Direcția Generală Politică regională, http://ec.europa.eu/regional_policy/sources/docgener/guides/cost/guide2008_en.pdf

Tabel 32. Calculul venitului net actualizat

Sursa: prelucrare proprie

Rata internă de rentabilitate a proiectului se calculează astfel:

Tabel 33. Analiza senzitivității proiectului

Pragul de rentabilitate se determină ca raport între costurile fixe și diferența dintre venituri și costurile variabile:

PR=CF/(V-CV)x100

Studiu de caz

Analiza de risc a unui proiect al C.J. Mureș finanțat prin fonduri europene privind deșeurile

Obiectivul proiectului

Având în vedere situația existentă în sectorul de gestionare a deșeurilor și Termenii de Referință ai Contractului, principalul obiectiv al proiectului de Asistență Tehnică este să contribuie la îmbunătățirea infrastructurii de mediu în concordanță cu standardele europene în domeniul gestionării deșeurilor, protecției naturii și încălzirii centralizate pentru a crește semnificativ calitatea mediului și a condițiilor de trai. În cadrul domeniului concret al gestionării deșeurilor, obiectivul este crearea de sisteme integrate de gestionarea a deșeurilor, în 5 județe, pentru a promova prevenirea gestionării deșeurilor și a valorificării acestora, precum și pentru a asigura atingerea țintelor asumate de România prin Tratatul de Aderare la Uniunea Europeană, precum și a celor stabilite prin POS Mediu. În ceea ce privește județul Mureș, la proiectarea sistemului integrat de gestionare a deșeurilor au fost luate în considerare reglementările legale specifice precum și documentele de planificare existente la nivel național, regional și județean. Noul sistem integrat va furniza servicii mai bune și va contribui la îmbunătățirea calității mediului și a sănătății populației. De asemenea, costurile privind operarea întregului sistem integrat de gestionare a deșeurilor trebuie să fie suportabile pentru pentru populația județului, atât în mediu urban cât și rural.

Identificarea Proiectului

Județul Mureș este situat în zona central-nordică a țării în centrul Podișului Transilvaniei, fiind cuprins între meridianele 23°55’ și 25°14’ longitudine estică și paralele 46°09’ și 47°00’ latitudine nordică. Județul se întinde între culmile muntoase ale Călimanului și Gurghiului până în Podișul Târnavelor și Câmpia Transilvaniei. Axa fizico-geografică a județului este râul Mureș care străbate județul de la NE către SV pe o distanță de 140 km; râul împrumutând și numele Mureș, județului.

Județul are o suprafață de 6.714 km2 , care reprezintă aproximativ 2,8 % din suprafața totală a României. Alături de județele Alba, Brașov, Covasna, Harghita și Sibiu, județul Mureș face parte din Regiunea de Dezvoltare 7 Centru.

În luna ianuarie a anului 2007 județul Mureș avea o populație de 582.274 locuitori și densitatea populației era de 86,72 locuitori/km², din care 48,8 % din populație trăia în zonele urbane și 51,2 % în zonele rurale. Județul este împărțit în următoarele zone administrative: · 4 municipii: Tîrgu Mureș, Sighișoara, Reghin, Târnăveni; · 7 orașe: Luduș, Sovata, Iernut, Miercurea Nirajului, Sărmașu, Sângeorgiu de Pădure și Ungheni; · 91 comune și 460 sate.

Analiza necesităților

Potrivit estimărilor Consultantului, în 2015, în județ, au fost generate aproximativ 210.000 tone de deșeuri municipale (361 kg/locuitor x an), din care aproximativ 140.000 tone deșeuri menajere, 50.000 tone deșeuri asimilabile celor menajere și aproximativ 20.000 tone deșeuri din parcuri și grădini și deșeuri stradale. Din cantitatea totală de deșeuri generată s-au colectat aproximativ 80 %. Deșeurile necolectate sunt reprezentate în principal de deșeurile menajere generate în mediul rural. Colectarea deșeurilor este realizată de șase operatori de salubrizare, din care, la ora actuală, 5 sunt autorizați de ANRSCUP.

La sfârșitul anului 2014, gradul de acoperire cu servicii de salubrizare în mediul urban a fost de aproximativ 88 %. În mediul urban, populația nedeservită de servicii de salubrizare este reprezentată de populația din zonele periurbane. În mediul rural, 21 % din populație este deservită de servicii de salubrizare. Deși gradul de acoperire cu servicii de salubrizare în județ este relativ ridicat (fiind peste media națională), serviciile realizate nu respectă în totalitate legislația în domeniu, în prezent fiind realizată numai colectarea în amestec a deșeurilor menajere.

În mediul urban, colectarea deșeurilor se realizează prin colectarea din ușă în ușă, în cazul caselor individuale și prin puncte de colectare, în cazul blocurilor. Frecvența de colectare este de două ori/săptămână pentru blocuri iar pentru casele individuale o dată/săptămână.

În mediul rural, colectarea în amestec este realizată prin colectarea din ușă în ușă, o dată/săptămână. Deșeurile sunt colectate în pubele (în localitățile deservite de operatori de salubrizare) sau în saci dacă serviciul de salubrizare este asigurat de un operator econonomic care nu este operator de salubrizare.

Deși colectarea separată a deșeurilor menajere este o obligație legislativă, în prezent, în județul Mureș, nu este încă implementată colectarea separată a deșeurilor reciclabile. Excepție fac localitățile Tîrgu Mureș, Sighișoara și Sovata, care prin intermediul operatorilor de salubrizare au implementat colectarea separată a PET-urilor. În județ nu există în prezent nicio instalație de sortare a deșeurilor, precum și nicio instalație de tratare a deșeurilor biodegradabile. De asemenea, în prezent nu există în funcțiune nicio stație de transfer. Depozitarea deșeurilor colectate se realizează în prezent în 2 depozite neconforme și un depozit conform. Cele două depozite neconforme (Tîrgu Mureș-Cristești și Reghin) trebuiau să sisteze activitatea de depozitare la 16 iulie 2009. Depozitul de la Sighișoara este primul depozit conform realizat în România (fiind dat în funcțiune în anul 1999) și mai are o capacitate disponibilă de circa 200.000 m3 . Pe lângă aceste depozite, în județ mai există un depozit neconform la Târnăveni, care a sistat activitatea de depozitare în 2006 și acum se află în procedura de închidere, depozitul de la Luduș, care a sistat activitatea de depozitare la sfârșitul anului 2007 și depozitele de la Iernut și Sovata, care au sistat activitatea de depozitare în decembrie 2008. În mediul rural au fost identificate un număr de 83 spații de depozitare a deșeurilor. Conform datelor furnizate de către APM Mureș și Garda de Mediu, toate spațiile de depozitare din mediul rural au fost închise și ecologizate.

În prezent se află în derulare în județ 6 proiecte în domeniul gestionării deșeurilor (5 proiecte finanțate prin PHARE CES 2013, 2015, 2016 și un proiect finanțat prin Ordonanța 7/2006). Prin aceste proiecte se vor realiza până la sfârșitul anului 2017 4 stații de transfer (Reghin, Târnăveni, Rîciu și Bălăușeri) și 6 stații de sortare de capacitate mică (Reghin, Târnăveni, Bălăușeri, Rîciu, Acătari și Sighișoara) și vor fi achiziționate echipamente pentru colectarea și transportul deșeurilor.

Atât legislația, cât și Planul Județean de Gestionare a Deseurilor prevăd o serie de obiective și ținte care trebuie atinse la nivelul județului, principalele fiind: ținte privid gradul de acoperire cu servicii de salubrizare și colectarea separată a deșeurilor menajere; obiectivele și țintele privind reciclarea/valorificarea deșeurilor de ambalaje; obiectivele și țintele privind reducerea cantității de deșeuri biodegradabile municipale la depozitare; obiectivele privind depozitarea deseurilor.

În ceea ce privește gradul de acoperire cu servicii de salubrizare, autoritățile publice locale din județ au făcut eforturi semnificative în ultima perioadă odată cu închiderea și ecologizarea spațiilor de depozitare din medium rural. În viitor trebuie să se asigure dotarea corespunzătoare cu echipamente și vehicule pentru colectarea deșeurilor reziduale. În ceea ce privește colectarea separată a deșeurilor, se poate aprecia că este foarte slab dezvoltată în județ.

Ținând seama de faptul că există ținte de riciclare/valorificare a deșeurilor de ambalaje încă din anul 2008, implementarea sistemului de colectare separată a deșeurilor reciclabile împreună cu campanii de conștientizare trebuie să se realizeze cât mai repede cu putință, fiind una din prioritățile județului. Concomitent cu implementarea sistemului de colectare separată trebuie să fie dată în folosință și stația de sortare a materialelor reciclabile din Tîrgu Mureș-Cristești. În ceea ce privește tratarea/valorificarea deșeurilor biodegradabile în județ în vederea reducerii cantității depozitate, până în prezent nu a fost întreprinsă nicio măsură.

Astfel, în vederea atingerii țintei din anul 2017 este obligatoriu ca începând cu 1 ianuarie 2017 să se realizeze compostarea individuală în mediul rural. În același timp, stația de compostare din Tîrgu Mureș – Cristești trebuie sa fie dată în folosință în prima parte a anului 2017. Atingerea țintei din anul 2020 se poate realiza numai prin punerea în funcțiune a unei instalații de tratare mecanobiologică.

Ținând seama de situația specială în care se află județul Mureș, și anume aceea că începând cu 16 iulie 2015 nu poate funcționa decât depozitul de la Sighișoara, depozit de capacitate mică, realizarea depozitului zonal în anul 2017 este o prioritate absolută. Concomitent trebuie să fie realizată și stația de transfer pentru zona Tîrgu Mureș. În perioda 2017-2018 toate cele 5 depozite neconforme din județ trebuie închise.

Analiza opțiunilor

Pentru a stabili investițiile care vor fi realizate în cadrul Sistemului Integrat de Gestionare a Deșeurilor, începând cu perioada de fezabilitate, au fost analizate mai multe opțiuni, și anume opțiuni tehnice pentru fiecare etapă de gestionare a deșeurilor (colectare, transport/transfer, sortare, tratare, eliminare); alternative de amplasament.

După stabilirea opțiunilor tehnice, pasul următor a fost definirea alternativelor privind sistemul integrat de gestionare a deșeurilor. Alternativele tehnice propuse pentru sistemul integrat de gestionare a deșeurilor în județul Mureș au fost stabilite luând în considerare: opțiunile tehnice propuse pentru fiecare etapă a sistemului de gestionare a deșeurilor; situația existentă și proiectele în desfășurare, în județ, în domeniul gestionării deșeurilor; posibile amplasamente pentru realizarea instalațiilor de gestionare a deșeurilor.

5. Sistem recomandat de gestionare a deșeurilor

Măsurile care fac obiectul acestui proiect sunt următoarele: implementarea colectării separate a deșeurilor reciclabile, atât în mediul urban cât și în mediul rural; implementarea colectării separate a deșeurilor menajere biodegradabile de la 80 % din gospodăriile din Municipiul Tîrgu Mureș; implementarea compostării individuale la 50 % din gospodăriile din mediul rural; realizarea unei stații de transfer, unei stații de sortare și a unei stații de compostare pentru zona Tîrgu Mureș; realizarea unui depozit zonal și a unei instalații de tratare mecano-biologică la Sînpaul; inchiderea depozitelor neconforme: Tîrgu Mureș, Reghin, Iernut, Luduș și Sovata; asistență tehnică, supervizare și campanii de informare și conștientizare.

Indicatorii financiari de performanță ai proiectului

Analiza de senzitivitate și analiza de risc

Sensitivitatea constă în trei etape, cu rezultatul ca fiecare dintre acestea să fie reflectate în aplicarea pentru finanțare:

Variabile cheie: Aceasta implică calcularea valorii indicatorilor de profit cu variții de +/- 1% în următoarele variabile: costuri „outturn” ale proiectului; venituri; costuri de operare și întreținere; beneficii economice; costuri economice (investiții); costuri economice (operare și întreținere).

Variațiile de +/- 1% au fost aplicate pe toată linia costurilor anuale pentru scenariul de bază, iar rezultatele vor fi prezentate în tabelul următor.

Pentru indicatorii financiari au fost testate următoarele variabile (variația de 1% și mai mult de 5% modificarea indicatorului):

1) Costuri investiționale pentru proiect

2) Venituri

3) Costuri O&Î

Din tabelul următor rezută că pentru rata de rentabilitate financiară (FRR/K) (cazul fundamental: 0,8%) nu există modificarea valorilor. Pentru venitul financiar net actualizat (FNPV/K) toate cele trei variabile cheie își modifică valorile.

Pentru indicatorii economici au fost testate următoarele variabile (variația de 1% și mai mult de 5% modificarea indicatorului):

1) Beneficii economice

2) Costuri economice (Investiții)

3) Costuri economice (O&Î)

Pentru rata de rentabilitate economică (RRE) (cazul fundamental: 14,2%) nu există modificarea valorilor. Pentru venitul economic net actualizat (VENA) toate variabilele cheie își modifică valorile. Dacă analizăm ulterior variabilele cu modificarea valorilor observăm că niciuna din acestea nu este semnificativă.

Tabel 1. Variabilele cheie și influența lor

Tabel 2. Modificarea valorilor pentru variabilele semnificative

Analiza de risc

Distribuția probabilității indicatorilor de profit este estimată pe baza ipotezei că informația care definește distribuția probabilității pentru variabilele cheie este prea limitată. Prin urmare, au fost definite scenariile optimist și pesimist pentru a estima impactele. Pentru analiza de risc cu privire la analiza financiară au fost selectate următoarele variabile principale:

Costurile investiționale ale proiectului;

Venituri; Costuri O &Î;

Beneficii economice;

Costuri economice (Investiții);

Costuri economice (O&Î).

Analiza de risc a fost realizată în 2 scenarii.

Tabel 3. Seria variației de la cazul de bază al variabilelor Cheie – scenariul 1

Prin utilizarea simulării Monte Carlo am ajuns la următoarele rezultate: VFNA/K are o valoare estimată de – 1.651.139 € iar VENA are o valoare estimată de 14.641.823 €.

Tabel 4. Analiza de risc – rezultatele analizei Monte Carlo – scenariul 1

Distribuțiile probabilității sunt prezentate în următoarea figură. Bazându-ne pe distribuțiile de mai sus putem concluziona:

există o probabilitate de 95% ca VFNA/K să se afle între -9.502.782 și 6.200.502, cu probabilitatea de 34% ca VFNA/K > 0;

există probabilitatea de 95% ca VENA să se alfel între 10.212.890 și 19.070.756, cu probabilitatea de 100% ca VENA > 0.

Distribuția probabilității pentru VFNA/K și VENA pentru proiectul Mureș – scenariul 1:

Tabel 5. Seria variației de la cazul de bază al variabilelor cheie – scenariul 2

Prin utilizarea simulării Monte Carlo ajungem la următoarele rezultate:

VFNA/K are o valoare estimată de -1.678.783 €

VENA are o valoare estimată de 14.665.321 €.

Tabel 6. Analiza de risc – rezultatele analizei Monte Carlo – scenariul 2

Distribuțiile probabilității sunt prezentate în figura următoare. Bazându-ne pe distribuțiile de mai sus putem trage concluziile:

există o probabilitate de 95% ca VFNA/K să se afle între -5.619.104 și 2.261.538, cu probabilitatea de 20% ca VFNA/K > 0.

există probabilitatea de 95% ca VENA să se alfel între 10.232.054 și 19.085.588, cu probabilitatea de 100% ca VENA > 0.

Distribuția probabilității pentru FNPV/K și ENPV – scenariul 2

=== 94d32f1add52b9352dfca10c4d1d933fc56d341d_468749_1 ===

1. Oferta și Cererea pentru investițiile de protecția mediului din România

Oferta pentru investițiile de protecția mediului din România în perioada 2007-2013

După cum am specificat în capitolul anterior, oferta de finanțare pentru proiectele de protecția mediului cuprinde surse interne, surse externe, precum și surse mixte. Principalul finanțator este Uniunea Europeană, care alocă resursele pentru mediu prin intermediul următoarelor fonduri: Fondul European de Dezvoltare Regională (FEDR), Fondul European pentru Pescuit (FEP) și Fondul de Coeziune (FC). Fondurile structurale sunt “instrumente financiare prin care UE acționează pentru eliminarea disparităților economice și sociale între regiuni, în scopul realizării coeziunii economice și sociale” .

Principalele surse interne sunt reprezentate de bugetul de stat,bugetele locale, Fondul de mediu (FM) și resursele proprii ale investitorilor.

Finanțarea din surse mixte oferite de UE (prin FEDR, FC, FEP) și contribuția naționala (prin BS, BL) din cadrul Programelor Operaționale in perioada 2007-2013

Pentru perioada 2007-2013, România a beneficiat de șapte Programe Operaționale (PO), prin care își va aduce aportul la îndeplinirea obiectivelor UE. PO sunt „documentele prin care se realizează implementarea acțiunilor strategice prevăzute în Cadrul Strategic Național de Referință și implicit accesarea efectivă a Instrumentelor Structurale (…). PO identifică pentru fiecare obiectiv strategic al CSNR, axele prioritare și domeniile de intervenție, furnizând detalii despre finanțarea națională publică și privată și cofinanțarea de la Uniunea Europeană”.

Programul Operațional Sectorial de Mediu (POS Mediu)

Programul Operațional Sectorial Mediu (POS Mediu) a fost elaborat de Ministerul Mediului, în calitate de Autoritate de Management pentru POS Mediu (AM POS Mediu) și aprobat de Comisia Europeană în data de 11 iulie 2007.

POS Mediu a stabilit strategia de alocare a fondurilor europene pentru sectorul de mediu în România prin Fondul European de Dezvoltare Regională (FEDR) și prin Fondul de Coeziune (FC) fiind unul din cele 7 programe operaționale elaborate în cadrul Obiectivului “Convergență” pentru perioada de programare 2007–2013 în acord cu cea de-a treia prioritate a PND 2007–2013 – “Protecția și îmbunătățirea calității mediului” și Prioritatea 1 a CNSR – “Dezvoltarea infrastructurii de bază la standarde europene”.

POS Mediu in perioada 2007-2013 a fost cel mai important program de asistență financiară pentru infrastructura de mediu fiind un catalizator pentru o economie mai competitivă, un mediu mai curat și o dezvoltare regională mai echilibrată.

Obiectivul general al POS Mediu a constat în îmbunătățirea standardelor de viață ale populației și a standardelor de mediu, vizând, în principal, respectarea acquis-ului comunitar de mediu și a urmărit reducerea diferenței dintre infrastructura de mediu care există între România și Uniunea Europeană, atât din punct de vedere cantitativ, cât și calitativ. Implementarea programului se va concretiza în servicii publice mai eficiente și mai performante legate de furnizarea apei, canalizare și încălzire, cu luarea în considerare a principiului dezvoltării durabile și a principiului “poluatorul plătește”.

Bugetul total al POS Mediu a fost de aproximativ 5,6 miliarde Euro, din care 4,5 miliarde Euro a reprezentat finanțarea nerambursabilă a Uniunii Europene și peste 1 miliard Euro reprezintă contribuția națională.

Programele finanțate prin POS Mediu au fost clasificate în 6 axe prioritare: Axa prioritară 1 – Sector apă/apă uzată; Axa prioritară 2 – Sector managementul deșeurilor reabilitarea siturilor poluate istoric; Axa prioritară 3 – Reducerea poluării provenite de la sistemele de încălzire urbană în localitățile cele mai afectate; Axa prioritară 4 – Sector protecția naturii; Axa prioritară 5 – Sector protecția împotriva inundațiilor și reducerea eroziunii costiere; Axa prioritară 6 – Asistență tehnică.

În urma analizei conținutului fiecărei axe prioritare, am constatat ca, alocarea pentru mediu este constituită din fondurile aferente primelor 5 axe, care se prezintă astfel:

Tabelul – Alocarea fondurilor pentru protecția mediului din POS Mediu (2007-2013)

Sursa: Prelucrări pe baza datelor din “Programul Operațional Sectorial de Mediu 2007-2013- versiunea finală 2007, Tabel 14- Planul financiar al POS Mediu”, pag. 98

Din analiza fondurilor alocate pentru protecția mediului din POS mediu rezultă următoarele:

cea mai mare parte a fondurilor (62,62%) a fost alocată Axei Prioritare 1 „Extinderea și modernizarea sistemelor de apă și apă uzată” aceasta fiind determinată de necesitatea urgentă a modernizării acestor sisteme, având în vedere rămânerea în urmă din acest punt de vedere a țării noastre și tendințele actuale europene.

cea mai mică pondere a fondurilor pentru protecția mediului din POS Mediu (3,8%) a fost alocată Axei Prioritare 4 “Implementarea Sistemelor Adecvate de Management pentru Protecția Naturii” întrucât în cadrul acestei axe se acordă sprijin financiar pentru revizuirea și implementarea planurilor de management pentru ariile naturale protejate, planuri care au fost deja elaborate.

o pondere mai mare comparativ cu celelalte s-a acordat Axei Prioritare 2 “Dezvoltarea sistemelor de management integrat al deșeurilor și reabilitarea siturilor istorice contaminate” (17,92%) deoarece se abordează aspecte de mediu critice de pe teritoriul României: poluarea apei, solului, aerului provocate de depozitarea inadecvată a deșeurilor, practică utilizată de decenii pe teritoriul țării noastre.

Programul Operațional Sectorial pentru Creșterea Competitivității Economice (POSCCE)

Prin Programul Operațional Sectorial Creșterea Competitivității Economice s-a urmărit încurajarea creșterii productivității întreprinderilor românești pentru reducerea decalajelor față de nivelul Uniunii Europene. Acest program acoperă domenile:sistemul productiv, în special cel al întreprinderilor mici și mijlocii, cercetare/dezvoltare, IT și Comunicații și Energie.

Contribuția UE prin FEDR este de 84,83%.

Tabelul – Alocarea fondurilor din POSCCE (2007-2013)

Sursa: Raportul anual de implementare pe anul 2013 al Programului Operațional Sectorial Creșterea Competitivității Economice 2007-2013, 2.1.2. Informații financiare, pag. 10

Din analiza fondurilor alocate din POSCCE rezultă că cea mai mare pondere a fost destinată dezvoltării unui sistem inovativ și eco eficient de producție (35,94%) datorită necesității consolidării și dezvoltării sectorului productiv din România prin susținerea accesului IMM-urilor la servicii specializate pe managementul afacerilor în vederea extinderii genurilor de produse și creșterii calității acestora.

Finanțarea proiectelor de protecția mediului s-a realizat din sumele alocate axei 4 și, mai exact, din DMI 4.1 “Energie eficientă și sustenabilă (îmbunătățirea eficienței energetice și a sustenabilității sistemului energetic)” și DMI 4.2 “Valorificarea resurselor regenerabile de energie pentru producerea de energie verde”.

Din documentul “Raportul anual de implementare pe anul 2013 al Programului Operațional Sectorial Creșterea Competitivității Economice 2007-2013”, paragraful 2.1.2. Informații financiare, pag. 10, rezultă că pentru Axa Prioritară 4 s-au alocat 675 873 213 Euro, nefiind specificate și sumele aferente DMI 4.1 și DMI 4.2.. Din această cauză, am presupus că sumele alocate sunt egal distribuite, fiecare DMI reprezentând o treime din total, cca. 0,223 mld. Euro.

Având în vedere contribuția UE prin FEDR de 84,83% am calculat contribuția Bugetului de stat si contribuția UE, informații sintetizate în următorul tabel.

Tabelul 3 – Alocarea fondurilor pentru protecția mediului din POSCCE (2007-2013)

Sursa: prelucrări pe baza Tabelului nr. 2 si noțiunilor teoretice

Pentru protecția mediului din POSCEE s-a alocat 14,84% din total program, pondere ce evidențiază importanța celor două activități finanțate (îmbunătățirea eficienței energetice și valorificarea resurselor regenrabile de energie pentru producerea de energie”verde”) cărora le-au fost repartizate fonduri aproximativ egale.

Programul Operațional de Pescuit (POP)

Fondul European pentru Pescuit (FEP) este instrumentul financiar al Uniunii Europene pentru sectorul pescuitului. Acest fond se derulează pe durata a 7 ani cu un buget total de aproximativ 3,8 miliarde euro. Scopul FEP este acela de a sprijini sectorul pescuitului ïn atingerea obiectivelor stabilite prin reforma Politicii Comune de Pescuit (PCP).

Pentru perioada de programare 2007 – 2013, Programului Operațional pentru Pescuit din România i-a fost alocat un buget de 261.575.500,71 Euro (0,262 mld) din care 75% reprezinta contribuția FEP. Alocarea financiară corespunde Deciziei Comisiei C(214) 1276 final din 05.03.2014 de modificare a Deciziei C(2007) 6664 de aprobare a POP 2007-2013.

Programele finanțate prin POP sunt clasificate în 5 axe prioritare: Axa prioritară 1 – Măsuri de adaptare a flotei de pescuit comunitare; Axa prioritară 2 – Acvacultură, pescuitul în apele interioare, procesarea și marketingul produselor obținute din pescuit și acvacultură; Axa prioritară 3 – Măsuri de interes comun; Axa prioritară 4 – Dezvoltarea durabilă a zonelor pescărești; Axa prioritară 5 – Asistență tehnică.

Pentru finanțarea proictelor de protecția mediului, au fost disponibile sumele din Axa 2, respectiv măsura 2.2 Măsuri de acva mediu, 2.3. Masuri de sănatate publică, 2.4. Măsuri de sănatate a animalelor și din axa 3, respectiv măsura 3.2 Protecția și dezvoltarea faunei și florei acvatice.

Tabelul 4 – Alocarea fondurilor pentru protecția mediului din POP (2007-2013)

Sursa: Prezentare AMPOP, pag. 3, Stadiul implementării POP 2007-2013 la data de 21 nov. 2014

Programul Operațional Regional (POR)

Pentru perioada de programare 2007 – 2013, Programului Operațional Regional i-au fost alocate 3,7 miliarde euro din FEDR și 0,7 miliarde euro ce reprezintă contribuția națională.

Axele prioritare programului sunt: Axa prioritară 1- Sprijinirea dezvoltării durabile a orașelor-poli urbani de creștere; Axa prioritară 2 – Îmbunătățirea infrastructurii de transport regionale și locale; Axa prioritară 3 – Îmbunătățirea infrastructurii sociale; Axa prioritară 4 – Sprijinea dezvoltării mediului de afaceri regional și local; Axa prioritară 5 – Dezvoltarea durabilă și promovarea turismului; Axa prioritară 6 – Asistenta tehnică.

Din POR, finanțarea proiectelor pentru protecția mediului s-a realizat prin axa 4, respectiv DMI 4.2. Reabilitarea siturilor industriale poluate și neutilizate și pregătirea pentru noi activități.

Tabelul – Alocarea fondurilor pentru protectia mediului din POR (2007-2013)

Sursa: Prelucrări pe baza Stadiul implementării Programului Operațional Regional 2007 – 2013 la data de 28-29 mai 2013

În tabelul nr. 7 am centralizat sumele alocate din Programele Operaționale pentru protecția mediului.

Tabelul 6 – Tabel centralizator cu sumele alocate pentru protecția mediului din Programele Operaționale (2007-2013)

Sursa: Prelucrări pe baza tabelelor 3,4,5 din prezenta lucrare

Oferta totală pentru finanțarea proiectelor de protecția mediului este de 5,546 mld euro, sumă ce reprezinta 53,28% din totalul sumelor aferente programelor operaționale ce conțin direcții pentru mediu. Se observă că mai mult de jumătate din totalul fondurilor europene alocate României sunt dirijate pentru mediu ceea ce arată importanța acestui domeniu în concepție europeană, domeniu la care trebuie să ne aliniem și noi ca o cerință obligatorie a protecției mediului.

POS Mediu a oferit un procent de 96,66% al fondurilor disponibile pentru finanțare, din cadrul programului, deoarece este un program dedicat infrastructurii de mediu, deficitară în țara noastră și care trebuie urgent îmbunătățită atât prin finanțare din fonduri europene cât și prin efort național (bugetul public).

Finanțarea din surse naționale (Fondul de Mediu)

În țara noastră, cel mai binecunoscut instrument intern de finanțare a investițiilor pentru mediu este Fondul de mediu destinat susținerii și realizării obiectivelor de interes public major pentru protecția mediului. Fondul de mediu este un fond public, deductibil din punct de vedere fiscal, iar veniturile acestuia sunt venituri publice, care fac parte din bugetul general consolidat. Gestionarea fondului este asigurată de Administrația Fondului pentru Mediu.

În cadrul Fondului de Mediu, se colectează venituri, utilizabile ulterior în proiectele de investiții în protecția mediului, care se constituie din:

procent din încasări de la agenții economici colectori/valorificatori de deșeuri feroase și neferoase;

sume/taxe încasate pentru emisie de poluanți în atmosferă ce afectează factorii de mediu;

încasări din utilizarea de noi terenuri pentru depozitarea deșeurilor reciclabile;

procent din valoarea ambalajelor comercializate de producători și importatori (excepție fac cele utilizate pentru medicamente);

procent din valoarea substanțelor chimice periculoase comercializate de producători și importatori (cu excepția celor utilizate la producerea medicamentelor);

procent din valoarea substanțelor chimice periculoase comercializate de producători și importatori, utilizate în agricultură;

procent din prețul de adjudecare a masei lemnoase cumpărate de la Regia Națională a Pădurilor și de la alți parteneri de păduri, persoane juridice sau fizice;

procent din valoarea încasată prin comercializarea produselor finite de tutun;

alocații de la bugetul de stat, vărsăminte, donații, sponsorizări, asistență financiară din partea persoanelor fizice sau juridice;

sume încasate din restituirea creditelor acordate, dobânzi, alte operațiuni financiare derulate din sursele financiare ale fondului pentru mediu;

asistență financiară din partea unor organisme internaționale;

sumele încasate de la manifestări organizate în beneficiul Fondului pentru mediu;

taxe încasate prin birourile unice la emiterea acordului/autorizației de mediu pentru activități cu impact redus.

Din informațiile prezentate mai sus, se observă că veniturile fondului pentru mediu sunt constituite dintr-un numar de 14 taxe, iar cele mai importante fiind taxa pentru emisiile poluante provenite de la autovehicule și contribuția rezultată din veniturile realizate din vânzarea deșeurilor metalice feroase și neferoase, inclusiv a bunurilor destinate dezmembrării, obținute de către generatorul deșeurilor, respectiv deținătorul bunurilor, destinate dezmembrării, persoană fizică sau juridică. (Anexa 1 – Bugetul Fondului de Mediu).

Administrația Fondului pentru mediu a susținut finanțarea pentru 22 categorii de proiecte și programe naționale în vederea dezvoltării durabile a României.

Categoriile de proiecte eligibile pentu finanțare din Fondul pentru mediu, în limita fondurilor alocate prin Bugetul de Venituri și Cheltuieli al Administrației Fondului pentru Mediu sunt:

Reducerea impactului asupra atmosferei, apei și solului, inclusiv monitorizarea calității aerului;

Reducerea nivelului de zgomot ;

Gestionarea deșeurilor, inclusiv a deșeurilor periculoase;

Protecția resurselor de apă, sisteme integrate de alimentare cu apă, stații de tratare, canalizare și stații de epurare;

Gospodărirea integrată a zonei costiere;

Conservarea biodiversității și administrarea ariilor naturale protejate;

Împădurirea terenurilor degradate, reconstrucția ecologică și gospodărirea durabilă a pădurilor;

Educația și conștientizarea publicului privind protecția mediului;

Creșterea producției de energie din surse regenerabile;

Renaturarea terenurilor scoase din patrimoniul natural;

Refacerea siturilor contaminate istoric, cu excepția celor reglementate prin legi speciale;

Înlocuirea acoperișurilor din azbest;

Monitorizări, studii și cercetări în domeniul protecției mediului, pădurilor și apelor privind sarcini derivate din acorduri internaționale, directive europene sau alte reglementări naționale sau internaționale, precum și cercetare-dezvoltare în domeniul schimbărilor climatice;

Lucrări pentru elaborarea hărților de risc pentru bazine sau subbazine hidrografice;

Închiderea iazurilor de decantare din sectorul minier;

Lucrări destinate prevenirii, înlăturării și/sau diminuării efectelor produse de fenomenele meteorologice periculoase la lucrările de gospodărire a apelor aferente obiectivelor din domeniul public al statului, precum și pentru refacerea unor obiective importante de infrastructură rutieră și feroviară, grav afectate de alunecări de teren care pot conduce la obturarea scurgerii cursurilor de apă;

Instalarea sistemelor de încălzire care utilizează energie regenerabilă, inclusiv înlocuirea sau completarea sistemelor clasice de încălzire;

Programul național de îmbunătățire a calității mediului prin realizarea de spații verzi în localități;

Programul de stimulare a înnoirii Parcului auto național;

Programul de stimulare a înnoirii Parcului național de tractoare și mașini agricole autopropulsate;

Programul de realizare a pistelor pentru bicicliști;

Programul de dezvoltare și optimizare a RNMCA (Reteaua Nationala de Monitorizare a Calitatii Aerului).

Tabelul 7– Încasări și alocări pentru finantarea proiectelor din FM în intervalul 2007-2013

Sursa: Prelucrări pe baza datelor oferite de Rapoartele privind gestionarea fondului pentru mediu în intervalul 2007-2013, Anexa 2 – Calculul bugetului FM în intervalul 2007-2013

Din tabelul 8 se evidențiază faptul că valoarea totală a bugetului fondului de mediu pentru perioada 2007-2013 a fost de 7,930 mld lei în timp ce încasările au fost de 5,475 mld lei deci un deficit de 2,455 mld lei, ceea ce înseamnă preocuparea guvernului pentru alocarea unor sume suplimentare acestui important domeniu de mediu.

Se observă că situația se prezintă diferit pe ani. Dacă în perioada 2007- 2008 sumele acordate au reprezentat sub 20 % din alocări, în perioada 2009- 2013 sumele acordate au depășit 40 % din alocări, explicația fiind fie insuficienta estimare a sumelor necesare de la fondul de mediu.

Tabelul 8– Dinamica incasărilor și alocărilor pentru finantarea proiectelor din FM în intervalul 2007-2013 – comparație an anterior – an precedent

Sursa: Prelucrare proprie pe baza Tabelului 7

Tabelul 9 – Dinamica incasărilor și alocărilor pentru finantarea proiectelor din FM în intervalul 2007-2013 – comparația fiecărui an cu anul de referință

Sursa: Prelucrare proprie pe baza Tabelului 7

Fig. 1. Dinamica încasărilor la bugetul de stat și a alocărilor pentru proiecte din FM în perioada 2007-2013

Sursa: Prelucrare proprie pe baza tabelelor 8 și 9

Incasările la bugetul de stat pentru finanțarea proiectelor din FM au crescut cu 607,69 % în 2008 față de 2007, scăzând în 2009 la 86,25 % din valoarea avută în 2008, pentru ca în 2010 să crească cu 120,42 % față de anul precedent. Creșterea survenită în 2008 a avut drept cauză introducerea diverselor taxe, cum ar fi timbrul de mediu, timbrul verde etc. In 2011, încasările au suferit o nouă scădere, ajungând la 58,24 % din cele realizate în 2010, continuând panta descendentă în 2012, când au ajuns la 73,03 % din încasările realizate în anul precedent. In 2013 au crescut din nou, cu 196,66 % față de 2012.

Sumele alocate pentru proiecte s-au dublat în 2008 față de 2007, scăzând însă în 2009 la 72,81 % față de 2008. In 2010 au crescut de două ori și jumătate față de 2009, iar în 2011 cu 128,23 % față de 2010. In 2012 s-a înregistrat o scădere, ajungând la 34,40 % din sumele alocate în 2011 pentru proiecte, iar în 2013 au contnuat să scadă, ajungând la 67,39 % din sumele alocate în 2012.

Raportat la anul 2007, intervalul 2007-2013 s-a încheiat cu încasări cu 518,68 % mai mari în 2013 față de 2007, cu creșteri semnificative în anii 2008 (607,69 %) și 2010 (628,57 %). Sumele alocate pentru proiecte au crescut cu 112,77 % în 2013 față de 2007, cu o creștere maximă de 486,41 % în 2011.

Sumarul ofertei de finanțare a proiectelor de protecția mediului

Programul Operațional Sectorial de Mediu (POS Mediu) este strâns legat de obiectivele naționale strategice stipulate în Planul Național de Dezvoltare (PND) elaborat pentru perioada 2007-2013 și Cadrul Național Strategic de Referință (CNSR), care se bazează pe principiile, practicile și obiectivele urmărite la nivelul Uniunii Europene.

POS Mediu are la bază obiectivele politicilor de mediu și de dezvoltare a infrastructurii ale Uniunii Europene și are rolul de a continua programele de dezvoltare a infrastructurii de mediu la nivel național pre-aderare, în special Phare și ISPA. Prin POS Mediu se stabilesc, de asemenea, structurile eficiente de managementul serviciilor importante din punctul de vedere al protecției mediului și se realizează intervenții în domenii cum ar fi eficientizarea sistemelor de încălzire urbane, prevenirea riscurilor, reconstrucția ecologică sau implementarea planurilor de management Natura 2000.

Obiectivul global al POS Mediu este reprezentat de protecția și îmbunătățirea calității mediului și a standardelor de viață în România, urmărindu-se conformarea cu prevederile acquis-ului de mediu, cu scopul reducerii decalajelor existente între România și Uniunea Europeană în privința infrastructurii de mediu din punct de vedere cantitativ și calitativ.

Obiectivele specifice ale POS Mediu sunt: îmbunătățirea calității și accesului la infrastructura de apă și apă uzată, prin asigurarea serviciilor de alimentare cu apă și canalizare în majoritatea zonelor urbane până în 2015; dezvoltarea sistemelor durabile de management al deșeurilor și reducerea numărului de zone poluate în minimum 30 de județe până în 2015; reducerea impactului negativ asupra mediului al sistemelor de încălzire urbană în cele mai poluate localități până în 2015; protecția biodiversității și a patrimoniului natural; reducerea riscului de producere a dezastrelor naturale cu efect asupra populației, prin implementarea măsurilor preventive în cele mai vulnerabile zone până în 2015.

Axele prioritare ale POS Mediu sunt:

Axa prioritară 1 – “Extinderea și modernizarea sistemelor de apă și apă uzată”;

Axa prioritară 2 – ,,Dezvoltarea sistemelor de management integrat al deșeurilor și reabilitarea siturilor contaminate istoric”;

Axa prioritară 3 – ,,Reducerea poluării și diminuarea efectelor schimbărilor climatice prin restructurarea și reabilitarea sistemelor de încălzire urbană pentru atingerea țintelor de eficiență energetică în localitățile cele mai afectate de poluare”;

Axa prioritară 4 – “Implementarea sistemelor adecvate de management pentru protecția naturii”;

Axa prioritară 5 – “Implementarea infrastructurii adecvate de prevenire a riscurilor naturale în zonele cele mai expuse la risc”;

Axa prioritară 6 – “Asistența Tehnică”.

Bugetul total al POS Mediu pentru perioada de programare 2007-2013 este de aproximativ 5,6 miliarde Euro, dintre care aproximativ 4,5 miliarde Euro reprezintă sprijinul comunitar, respectiv 23,5 % din sursele financiare alocate Cadrului Național Strategic de Referință și aproximativ 1,1 miliarde Euro provenind din bugetul național. Sursele comunitare utilizate în implementarea POS Mediu sunt asigurate din Fondul de Coeziune și Fondul European pentru Dezvoltare Regională.

Programul Operațional Regional pentru perioada 2007-2013 este un document strategic de programare elaborat de România, în calitate de stat membru al Uniunii Europene, și aprobat de Comisia Europeană, prin care este stabilită o strategie de dezvoltare regională. POR se bazează pe Strategiile de Dezvoltare ale Regiunilor, elaborate la nivel regional în largi grupuri de lucru parteneriale, și urmărește „sprijinirea unei dezvoltări economice, sociale, echilibrate teritorial și durabile a Regiunilor României, corespunzător nevoilor lor și resurselor specifice, prin concentrarea asupra polilor urbani de creștere, îmbunătățirea condițiilor infrastructurale și ale mediului de afaceri, pentru a face din regiunile României, în special cele rămase în urmă, locuri mai atractive pentru a locui, a le vizita, a investi și a munci.”

POR este finanțat prin unul dintre Fondurile Structurale ale Uniunii Europene – Fondul European de Dezvoltare Regională (FEDR), care sprijină regiunile din UE care au un PIB pe cap de locuitor sub 75% din media europeană. Bugetul total alocat prin POR este de aproximativ 4,4 miliarde euro în primii 7 ani după aderare (2007-2013). Finanțarea UE reprezintă aproximativ 84% din bugetul POR. Restul provine din fonduri naționale, cofinanțare publică (14%) și cofinanțare privată (2%). Regiunii Centru i-au fost alocate prin acest Program 483,62 milioane Euro reprezentând 10,90% din totalul fondurilor derulate prin POR. 

Axele prioritare sunt:

Axa prioritară 1 – „Sprijinirea dezvoltării durabile a orașelor – poli urbani de creștere”;

Axa prioritară 2 – „Imbunătățirea infrastructurii de transport regionale și locale”;

Axa prioritară 3 – „Imbunătățirea infrastructurii sociale”;

Axa prioritară 4 – „Sprijinirea mediului de afaceri regional și local”;

Axa prioritară 5 – „Dezvoltarea și promovarea turismului”;

Axa prioritară 6 – „Asistență tehnică”

Programul Operațional pentru Pescuit (POP) este un program care are ca obiectiv general dezvoltarea unui sector piscicol competitiv, modern și dinamic, bazat pe activități durabile de pescuit și acvacultură în România care ia în considerare aspectele legate de protecția mediului, dezvoltarea socială și bunăstarea economică. Programul Operațional pentru Pescuit este finanțat de Fondul European pentru Pescuit (FEP), dar va beneficia și de sprijin financiar acordat la nivel național, regional și local.

Axele prioritare sunt:

Axa prioritară 1 – “Măsuri de adaptare a flotei de pescuit comunitare”;

Axa prioritară 2 – “Acvacultură, pescuitul în apele interioare, procesarea și marketingul produselor obținute din pescuit și acvacultură”;

Axa prioritară 3 – “Măsuri de interes comun”

Axa prioritară 4 – “Dezvoltarea durabilă a zonelor pescărești”;

Axa prioritară 5 – “Asistența Tehnică”

În perioada 2007 – 2013, în total, fondurile alocate prin program sunt de 307,6 milioane de euro, din care 75% reprezintă contribuția Uniunii Europene și 25% fonduri de la bugetul de stat[3]. Potrivit programului, fondurile europene vor putea fi alocate, pe cele cinci axe, astfel:

Axa 1 – 13,3 milioane euro

Axa 2 – 140 milioane euro

Axa 3 – 40 milioane euro

Axa 4 – 100 milioane euro

Axa 5 – 14,3 milioane euro

Programul Operațional Sectorial pentru Creșterea Competitivității Economice (POSCCE) este finanțat de Uniunea Europeană (FEDR) și Guvernul României.

Axele prioritare sunt:

Axa prioritară 1 – ”Un sistem inovativ și eco-eficient de producție”;

Axa prioritară 2 – “Cercetare, dezvoltare tehnologică și inovare pentru competitivitate”;

Axa prioritară 3 – “Tehnologia Informațiilor si Comunicațiilor pentru sectorul privat si public”;

Axa prioritară 4 – “Creșterea eficienței energetice și a securității furnizării în contextul combaterii schimbărilor climatice”

Axa prioritară 5 – “Asistență Tehnică”.

Obiectivul general al programului îl reprezintă creșterea productivității întreprinderilor românești, în conformitate cu principiile unei dezvoltări durabile și reducerea decalajelor față de productivitatea medie la nivelul UE. Ținta este o creștere medie anuală a PIB per persoană ocupată cu cca. 5,5 %.

În tabelul de mai jos este prezentată oferta totală pentru proiectele de protecția mediului în perioada 2007-2013, care cuprinde fondurile aferente primelor 5 axe prioritare din POS Mediu, sumele alocate prin axa 4, respectiv DMI4.2.Reabilitarea siturilor industriale poluate și neutilizate și pregătirea pentru noi activități din POR, sumele disponibile din Axa 2, respectiv măsurile 2.2.Măsuri de acva mediu, 2.3.Măsuri de sănatate publică, 2.4. Măsuri de sănatate a animalelor și din axa 3, respectiv măsura 3.2 Protecția și dezvoltarea faunei și florei sălbatice din POP și din sumele alocate axei 4, mai exact, din DMI 4.1”Energie eficientă și sustenabilă (îmbunătățirea eficienței energetice și a sustenabilității sistemului energetic)” și DMI 4.2 “Valorificarea resurselor regenerabile de energie pentru producerea de energie verde” din POSCCE, precum și sumele alocate prin FM.

Tabelul 10 – Oferta totală pentru proiecte de protecția mediului 2007-2013

Sursa: Prelucrari pe baza datelor din tabelele 7 și 8

Din tabelul de mai sus, se observă că oferta totală pentru mediu este de 7,47 mld. euro și reprezintă 60,53% din totalul investițiilor finanțate prin PO și FM.

În cadrul Programelor operaționale finanțarea pentru mediu reprezintă 53,28% din totalul sumelor alocate prin PO, ponderea cea mai mare a finanțării destinate protecției mediului întregistrându-se în cadrul POS Mediu, program destinat aproape exclusiv finanțării programelor destinate infrastructurii de mediu. În cazul celorlate trei programe operaționale ponderea finanțării destinate mediului în total finantare este de aproximativ 5 %, cea mai mare valoare înregistrându-se la POSCCE aceasta evidențiind faptul că într-o anumită măsura creșterea competitivității economice depinde și de asigurarea calității mediului și menținerea parametrilor comportamentali ai acestuia.

În totalul ofertei de finanțare pentru protecția mediului, ponderea fondului de mediu este de 25,79% (1,927/7,47) ceea ce poate evidenția, luând în considerare și contribuția bugetului la PO, un efort de finanțare semnificativ al economiei naționale pentru protecția mediului.

Ponderea ofertei de finanțare a investițiilor pentru protecția mediului în PIB

Pentru a face o estimare comparativa a sumelor totale alocate pentru investițiile de protecția mediului, am calculat ponderea în PIB a acestora pentru perioada 2007-2013, prezentată în tabelul de mai jos. Pentru a determina PIB exprimat în euro am extras informații referitoare la cursul mediu anual euro/lei, pe baza informațiilor prezentate de BNR.

Tabelul 11 – Ponderea ofertei de investiții pentru protecția mediului în PIB (2007-2013)

Sursa: Prelucrat pe baza datelor din Anexa 3

Fig. 2. Ponderea fondurilor de investiții din PIB

Sursa: Prelucrare proprie

Ponderea cea mai ridicată în PIB privind oferta de investiții pentru protecția mediului este deținută de finanțările prin intermediul Programului Operațional Sectorial de Mediu (0,5512 %), de două ori mai ridicată decât cea realizată prin Fondul de Mediu (0,2112 %).

Pe locul al treilea în privința sumelor alocate se află finanțările prin intermediul axelor prioritare ale POSCCE (0,0489 %), urmate de finanțările realizate prin Programul Operațional pentru Pescuit (0,0045 %), iar pe ultimul loc finanțările prin Programele Operaționale Regionale (doar 0,0035 %).

În anul 2013, cheltuielile pentru protecția mediului la nivel național, s-au ridicat la valoarea de aproximativ 15,6 miliarde lei, reprezentând circa 2,5% din Produsul Intern Brut.

Tabelul 12. Ponderea investițiilor și a cheltuielilor curente interne (cheltuieli realizate pentru mediu la nivel național) pentru protecția mediului la nivel național în Produsul Intern Brut, în perioada 2009 – 2013

%

Sursa: www.insse.ro

Fig. 3. Ponderea investițiilor și a cheltuielilor curente interne (cheltuieli realizate pentru mediu la nivel național) pentru protecția mediului la nivel național în Produsul Intern Brut, în perioada 2009 – 2013

Sursa: Prelucrare proprie pe baza tabelului 12

Cea mai ridicată pondere a investițiilor pentru protecția mediului la nivel național în Produsul Intern Brut în această perioadă a avut loc în anii 2010 și 2011 (0,8 %). Cheltuielile cele mai ridicate privind investițiile pentru protecția mediului evaluate ca pondere în PIB au fost realizate în 2011 (1,9 %), iar cele mai scăzute în 2009 (1,3 %).

Fig. 4. Ponderea în PIB a cheltuielilor pentru protecția mediului ale administrației publice, în unele state membre UE, în anul 2012

Sursa: www.insse.ro

Ca pondere în PIB, cheltuielile pentru protecția mediului ale administrației publice în România se situează aproape de nivelul mediei UE 28, fiind cu 0.07 pp. mai mici.

Fig. 5. Ponderea în PIB a cheltuielilor pentru protecția mediului ale producătorilor nespecializați, în unele state membre UE, în anul 2012

Sursa: www.insse.ro

Cheltuielile pentru protecția mediului ale producătorilor nespecializați din România, la nivelul anului 2012, au avut ca pondere în PIB aproximativ triplul mediei europene luând în calcul acele țări pentru care sunt date disponibile.

Tipologia proiectelor pentru protecția mediului pentru perioada 2007-2013

Din analiza ghidurilor solicitanților am structurat oferta de finanțare pe tipuri de proiecte pentru investițiile de mediu.

În tabelul de mai jos am structurat oferta dupa urmatoarele tipuri de proiecte implementabile.

Alocarea fondurilor din Programe Operaționale

Tabelul 13 – Alocarea fondurilor pe sectoare – Programe Operaționale

Din tabelul 13 reiese faptul că exista 14 tipuri de proiecte care au beneficiat de fonduri disponibile. Din datele prezentate, se observa că aproximativ 71% din fondurile alocate se îndreapta către sectoarele de apa (aprox.57%) și deșeuri (aprox. 14%), aceasta evidențiind faptul că deteriorarea mediului, în special în zona urbană se manifestă preponderent în aceste două domenii, acestea fiind prioritare. Restul de aproximativ 29% orientat spre celelalte 12 sectoare este centrat pe cinci sectoare (Reabilitarea sistemelor de incalzire urbana, Energie eficientă și sustenabilă, Valorificarea resurselor regenerabile, Protectia impotriva inundatiilor, Implementarea sistemelor adecvate de management pentru protecția naturii) din care reabilitarea sistemelor de încalzire urbană deține aproximativ o treime.

Alocarea din Fondul de Mediu

Analizând rapoartele privind gestionarea fondului pentru mediu, se evidențiază următoarele categorii de proiecte:

Tabelul 14 – Alocarea fondurilor pe sectoare – Fondul de mediu 2007-2013

Sursa: Prelucrări pe baza datelor oferite de rapoartele privind utilizarea Fondului de mediu în intervalul 2007-2013

Din tabelul de mai sus reiese faptul că în cazul Fondului de mediu ponderea majoră o deține Programul de stimulare a înnoirii parcului auto (43,27%). Celelalte ponderi apreciabile sunt destinate către Lucrările de prevenire, înlăturare și/sau diminuare a efectelor produse de fenomenele meteorologice periculoase (19,7%), Creșterea producției de energie din surse regenerabile (8,79%), Instalarea sistemelor de încălzire care utilizează energie regenerabilă (7,02%) și Programul național de îmbunătățire a calității mediului prin realizarea de spații verzi în localități (7,57%).

Se desprinde astfel concluzia că primele două (Programul de stimulare a înnoirii Parcului auto național și Lucrări destinate prevenirii, înlăturării și/sau diminuării efectelor produse de fenomenele meteorologice periculoase la lucrările de gospodărire a apelor aferente obiectivelor din domeniul public al statului, precum și pentru refacerea unor obiective importante de infrastructură rutieră și feroviară, grav afectate de alunecări de teren care pot conduce la obturarea scurgerii cursurilor de apă) dețin în medie o pondere majoritară (63%) ceea ce arată necesitatea implicării prioritare în aceste două domenii.

Comparativ cu alocarea fondurilor din PO se poate constata că FM este complementar PO Mediu, acoperind prioritar domenii nevizate de finanțarea prin aceste programe, vizând mult mai multe direcții și domenii decat PO Mediu.

Tabelul 15 – Investițiile și cheltuielile curente interne pentru protecția mediului pe domenii de mediu, în perioada 2009-2013

Sursa: www.insse.ro

Cele mai mari investiții în domeniul mediului au fost realizate în anul 2011 (5.414.279.000 lei). In anul 2009, cele mai mari investiții au fost realizate în domeniul protecției apelor, urmată de protecția aerului, cele mai mici înregistrându-se în domeniul protecției resurselor naturale și conservarea biodiversității. In acest din urmă domeniu s-au realizat cele mai scăzute investiții în toți anii investigați. In anul 2010, investițiile cele mai mari au fost realizate tot în domeniul protecției apelor (1.399.474.000 lei), la fel ca în 2011 (3.019.253.000 lei) , 2012 (2.236.290.000 lei) și 2013 (1.723.523.000 lei).

Tabelul 16 – Investițiile și cheltuielile curente interne pentru protecția mediului pe domenii de mediu și grupe de producători, în anul 2013

Sursa: www.insse.ro

Cele mai mari investiții au fost realizate în 2013 în domeniul protecției apelor, 1.723.523.000 lei, dintre care 1.238.384.000 lei de către producătorii nespecializați, 8.652.000 de către producătorii specializați și 476.487.000 de către administrația publică

Tabelul 17 – Distribuția cheltuielilor pentru protecția mediului pe categorii de cheltuieli în perioada 2009 – 2013

Sursa: www.insse.ro

Observăm că în toți anii, cele mai mari investiții au fost realizate de către producătorii nespecializați, urmați de administrația publică, pe ultimul loc aflându-se producătorii specializați.

Tabelul 18 – Distribuția cheltuielilor pentru protecția mediului pe domenii de mediu în perioada 2009 – 2013

Sursa: www.insse.ro

Producătorii nespecializați au realizat cele mai mari cheltuieli în domeniul apei și aerului, producătorii specializați – în domeniul deșeurilor, iar administrația publică – în domeniul aerului și deșeurilor.

Pe regiuni de dezvoltare, cele mai mari investiții s-au efectuat în regiunea SUD-VEST-Oltenia (19,0% din totalul investițiilor), urmată de regiunea BUCUREªTI-Ilfov (18,6%) și de regiunea CENTRU (15,8%). Cheltuielile curente interne cele mai însemnate s-au înregistrat în regiunea VEST și au reprezentat 24,9% din totalul cheltuielilor curente interne, urmată de regiunea SUD-EST (20,7%) și de regiunea CENTRU (12,5%).

Tabelul 19 – Distribuția cheltuielilor pentru protecția mediului pe regiuni de dezvoltare și categorii de cheltuieli, în anul 2013

Sursa: www.insse.ro

Tabelul 20 – Distribuția cheltuielilor pentru protecția mediului, pe regiuni de dezvoltare și domenii de mediu, în anul 2013

Sursa: www.insse.ro

În regiunea SUD-EST s-au înregistrat cele mai mari cheltuieli pentru protecția mediului pe domeniul managementului deșeurilor și protecția apelor, iar cele mai mici cheltuieli pentru protecția mediului s-au înregistrat în regiunea NORD-VEST, pentru domeniul protecția resurselor naturale și conservarea biodiversității.

În concluzie, cercetarea efectuată pe baza datelor și informațiilor existente pentru perioada 2007-2013 imi permite să formulez următoarele concluzii:

Finanțarea prin Programele Operaționale a investițiilor privind protecția mediului s-a concentrat prioritar pe programul POS Mediu (peste 95%), celelalte programe conținând marginal direcții care vizează și protecția mediului. În cadrul POS Mediu peste 80% din sumele alocate au fost îndreptate către domeniile de apă și deșeuri, aceasta vizând de fapt și factorii principali de deteriorare a mediului, îndeosebi în mediul urban.

POS Mediu a fost cel mai important program de asistență financiară pentru infrastructura de mediu în perioada 2007-2013.

Din acest program au fost alocate fonduri pentru mediu din 5 axe prioritare în procent de aproximativ 97%. Cel mai mare procent s-a îndreaptat către Axa Prioritară 1 „Extinderea și modernizarea sistemelor de apă și apă uzată” acest fapt diminuand fragmentarea excesivă a sectorului prin finanțatea de proiecte mari de infrastructură.

Cele mai multe fonduri pentru finanțarea proiectelor de protecția mediului provin din acest program (5,416 mld. euro).

În cadrul POSCCE finanțarea proiectelor de protecția mediului s-a făcut din sumele alocate axei 4.

Din POP, pentru finanțarea proictelor de protecția mediului, au fost disponibile sumele din Axa 2, respectiv măsura 2.2 Măsuri de acva mediu, 2.3. Măsuri de sănatate publică, 2.4. Măsuri de sănatate a animalelor și din axa 3, respectiv măsura 3.2 Protecția și dezvoltarea faunei și florei sălbatice, în procent de 15,65% nefiind un program dedicat infrastructurii de mediu.

Din POR, finanțarea proiectelor pentru protecția mediului s-a făcut prin axa 4, respectiv DMI 4.2. Reabilitarea siturilor industriale poluate și neutilizate și pregătirea pentru noi activități, in procent de 0,73% din total fonduri alocate programului.

După cum am precizat, Fondul de mediu este destinat susținerii și realizării obiectivelor de interes public major pentru protecția mediului.

Veniturile fondului pentru mediu au fost constituite dintr-un numar de 14 taxe, cele mai importante fiind taxa pentru emisiile poluante provenite de la autovehicule și contribuția rezultată din veniturile realizate din vânzarea deșeurilor metalice feroase și neferoase, inclusiv a bunurilor destinate dezmembrării, obținute de către generatorul deșeurilor, respectiv deținătorul bunurilor, destinate dezmembrării, persoană fizică sau juridică.

În intervalul 2007-2013 bugetul FM a fost de 1,927 mld. euro.

Administrația Fondului pentru mediu a susținut finanțarea pentru 22 categorii de proiecte, existand o fragmentare mare capacitatea financiara fiind limitata. Agregarea acestor categorii, pe domenii prioritare ar putea releva 5 domenii esențiale și anume: poluarea, creșterea producției de energie din surse regenerabile, degradarea, biodiversitatea și educația și cercetarea.

Din oferta Fondului de Mediu, a reieșit faptul că exista 14 tipuri de proiecte care au beneficiat de fonduri disponibile. Aproximativ 71% din fondurile alocate s-au îndreaptat către sectoarele de apa (aprox.57%) și deșeuri (aprox. 14%), aceasta evidențiind faptul că deteriorarea mediului, în special în zona urbană se manifestă preponderent în aceste două domenii, acestea fiind prioritare. Restul de aproximativ 29% orientat spre celelalte 12 sectoare este centrat pe cinci sectoare (Reabilitarea sistemelor de incalzire urbana, Energie eficientă și sustenabilă, Valorificarea resurselor regenerabile, Protectia impotriva inundatiilor, Implementarea sistemelor adecvate de management pentru protecția naturii) din care reabilitarea sistemelor de încalzire urbană deține aproximativ o treime.

Comparativ cu alocarea fondurilor din PO se poate afirma că FM este necorelat cu PO, acoperind prioritar domenii nevizate de finanțarea prin aceste programe, vizând mult mai multe direcții și domenii decât PO, acestea fiind diferite și diversificate.

Proiectele finanțate din FM nu coincid cu cele finanțate de UE prin PO, strategia de finanțare nefiind comună.

O propunere este aceea ca FM să cofinanteze și el diverse proiecte europene.

Din analiza fondurilor prezentate în acest capitol rezultă că oferta totală pentru mediuîn perioada 2007-2013 a fost de 7,47 mld euro și a reprezentat 0,82% din PIB.

Oferta pentru investițiile de protecția mediului din România în perioada 2014-2020

Începând cu anul 2014 suntem beneficiarii celui de-al doilea Program de Finanțare Europeană care va cuprinde perioada 2014-2020. România are la dispoziție fonduri europene în valoare de aproximativ 40 de miliarde de euro, bani pe care cetățenii români și instituțiile statului pot să îi obțină dacă alcătuiesc proiecte bune, care merită să fie finanțate.

Comparativ cu Programul 2007-2013, în cadrul sesiunii din perioada 2014-2020 se semnalează o creștere a contribuției solicitantului. Acest fapt se datorează în mare parte politicilor UE conform cărora în urma absorbției sprijinului financiar anterior 2007-2013, se consideră că cele opt regiuni de dezvoltare a României au evoluat ca nivel de trai (d.p.d.v. financiar).

Printre noutățile perioadei de programare se numără: termene administrative mai scurte, reducerea sarcinii administrative asupra beneficiarilor prin dezvoltarea unui sistem de electronic de informații, extinderea opțiunilor de simplificare de evaluare a costurilor, introducerea opțiunilor de costuri.

Un alt aspect de noutate îl reprezintă implementarea mecanismului decontării cererilor de plată. Pentru asigurarea capacității de absorbție a acestor fonduri și în vederea evitării dezangajării automate a fondurilor alocate României de către Comisia Europeană, s-a impus elaborarea unor reglementări privind unele măsuri financiare pentru asigurarea creșterii gradului de absorbție a instrumentelor structurale alocate României.

Având în vedere gradul ridicat de corelare și complementaritate, precum și experiența perioadei 2007-2013, promovarea investițiilor în domeniul infrastructurii și resurselor vor fi finanțate cu precădere în cadrul unui singur program având ca obiectiv global: dezvoltarea infrastructurii de transport, mediu, energie și prevenirea riscurilor la standarde europene, în vederea creării premiselor unei creșteri economice sustenabile, în condiții de siguranță și utilizare eficientă a resurselor naturale.

1.3.1. Finanțarea din surse mixte oferite de UE (prin FEDER, FSE, FC) din cadrul Programelor Operaționale

Programul Operațional INFRASTRUCTURA MARE (POIM)

Programul Operational Infrastructura Mare (POIM) a fost elaborat pentru a răspunde nevoilor de dezvoltare ale României identificate în Acordul de Parteneriat 2014-2020 și în acord cu Cadrul Strategic Comun și Documentul de Poziție al serviciilor Comisiei Europene.

Prioritățile de finanțare stabilite prin POIM contribuie la realizarea obiectivului general al Acordului de Parteneriat prin abordarea directă a două dintre cele cinci provocări de dezvoltare identificate la nivel național: Infrastructura și Resursele.

POIM finanțează activități din patru sectoare: infrastructura de transport, protecția mediului, managementul riscurilor și adaptarea la schimbările climatice, energie și eficiență energetică, contribuind la Strategia Uniunii pentru o creștere inteligentă, durabilă și favorabilă incluziunii.

POIM beneficiază de o alocare financiară de cca. 11,8 mld. Euro, din care: • 6,94 mld. Euro Fond de Coeziune, • 2,48 mld. Euro Fond European de Dezvoltare Regională, • 2,46 mld. Euro Cofinanțare.

POIM 2014-2020 cuprinde 8 Axe Prioritare, structurate pe cele 3 domenii de dezvoltare, ce aparțin la 4 din cele 11 obiective tematice stabilite prin Regulamentul nr. 1303/2013, transpuse prin priorități de investiții.

Infrastructură de transport

AP 1. Îmbunătățirea mobilității prin dezvoltarea rețelei TEN-T și a transportului cu metroul

AP 2. Dezvoltarea unui sistem de transport multimodal, de calitate, durabil și eficient

Protecția mediului și managementul riscurilor

AP 3. Dezvoltarea infrastructurii de mediu în condiții de management eficient al resurselor

AP 4. Protecția mediului prin măsuri de conservare a biodiversității, monitorizarea calității aerului și decontaminare a siturilor poluate istoric

AP 5. Promovarea adaptării la schimbările climatice, prevenirea și gestionarea riscurilor

Energie curată și eficiență energetică

AP 6. Promovarea energiei curate și eficienței energetice în vederea susținerii unei economii cu emisii scăzute de carbon

AP 7. Creșterea eficienței energetice la nivelul sistemului centralizat de termoficare în orașele selectate

AP 8. Sisteme inteligente și sustenabile de transport al energiei electrice și gazelor naturale

Fiecare axă prioritară cuprinde mai multe obiective specifice. În urma studierii amănunțite a conținutului fiecărei axe prioritare, am constatat că, alocarea pentru mediu este constituită din fondurile aferente Axelor 3, 4, 5 și 6 precum și din Axele prioritare 1 și 2, după cum am prezentat în Tabelul nr. 13.

Tabelul 21- Alocarea fondurilor pentru protecția mediului din POIM (2014-2020)

Sursa: Prelucrări pe baza datelor din Managementul fondurilor nerambursabile, culegere de date, Editura Gold, 2015, pag 163-187

Programul Operațional pentru Pescuit și Afaceri Maritime

Programul Operațional pentru Pescuit și Afaceri Maritime (POPAM) 2014-2020 este finantat prin Fondul european pentru pescuit și afaceri maritime (FEPAM).

Acesta este unul dintre cele cinci fonduri structurale și de investiții europene (fondurile ESI), care se completează reciproc și își propun să creeze condițiile necesare redresării economice a UE, generând creștere și locuri de muncă.

Fondul sprijină operatorii în tranziția către un pescuit durabil ajută comunitățile din zonele de coastă să își diversifice economiile finanțează proiecte care creează noi locuri de muncă și îmbunătățesc calitatea vieții în regiunile de coastă ale Europei facilitează accesul la finanțare.

Strategia Programului Operațional pentru Pescuit și Afaceri Maritime (POPAM) 2014-2020 își propune în principal creșterea producției în acvacultură și procesare. De asemenea, își propune creșterea profitabilității operatorilor, conservarea biodiversității și protecția mediului, menținerea și crearea de locuri de muncă, în special în zonele pescărești.

În linie cu prevederile Acordului de Parteneriat, pe parcursul perioadei de programare 2014-2020, măsurile finanțate prin FEPAM nu vor fi implementate în combinație cu alte fonduri (cu alte cuvinte, intervențiile vor fi de tip mono-fond).

Efectul sinergic anticipat în perioada de programare se va realiza prin proiecte care se completează reciproc, finanțate din celelalte fonduri (FEDR, FSE, FEADR).

În ceea ce privește intervențiile de tip CLLD finanțate din FEPAM, acestea vor avea ca scop creșterea potențialului zonelor cu specific pescăresc, pentru a promova noi surse de venit pentru comunitățile pescărești prin activități specifice sectorului (procesare, marketing) sau prin diversificare (mediu, turism, educație) și pentru a proteja și încuraja biodiversitatea în zonele vizate. Intervențiile CLLD vor fi folosite și pentru combaterea riscului de sărăcie și excluziune socială a persoanelor care trăiesc în comunitățile pescărești, de o manieră integrată și prin activarea comunității.

Măsurile finanțate din FEPAM vor fi corelate și completate cu intervențiile din cadrul celorlalte programe operaționale, pentru: Obiectivul tematic 3 – Îmbunătățirea competitivității întreprinderilor mici și mijlocii, a sectorului agricol și a sectorului de pescuit și acvacultură; Obiectivul tematic 4 – Sprijinirea tranziției către o economie cu emisii scăzute de dioxid de carbon în toate sectoarele; Obiectivul tematic 6 – Protecția mediului și promovarea utilizării eficiente a resurselor; Obiectivul tematic 8 – Promovarea ocupării forței de muncă și sprijinirea mobilității forței de muncă.

Tabelul 22 – Alocarea fondurilor pentru protecția mediului din POPAM

Sursa: Prelucrări pe baza datelor din Managementul fondurilor nerambursabile, culegere de date, Editura Gold, 2015, pag 191-192

Programe de Cooperare Teritorială

În perioada de programare 2014-2020, Ministerul Dezvoltării Regionale și Administrației Publice gestionează, în calitate de autoritate de management sau de autoritate națională, 12 programe de cooperare teritorială europeană la care participă și România, programe care se derulează atât la granițele interne, cât și la granițele externe ale Uniunii Europene.

Programe pentru care MDRAP este Autoritate de Management (AM):

1. Programul Interreg V-A România – Bulgaria 2014-2020;

2. Programul operațional comun România – Republica Moldova 2014 – 2020;

3. Programul operațional comun România – Ucraina 2014 – 2020;

4. Programul IPA de cooperare transfrontalieră România – Republica Serbia 2014 – 2020;

5. Programul Interreg V-A România – Ungaria 2014 – 2020;

6. Programul operațional comun ''Bazinul Mării Negre'' 2014 – 2020;

Programe pentru care MDRAP este Autoritate Națională (AN)

7. Programul Ungaria – Slovacia – România – Ucraina 2014 – 2020;

8. Programul de cooperare interregională INTERREG EUROPE;

9. Programul operațional URBACT III;

10. Programul de cooperare INTERACT III 2014 – 2020;

11. Programul transnațional ''Dunărea'' 2014 – 2020;

12. Programul de cooperare ESPON 2020

Programul Ungaria – Slovacia – România – Ucraina 2014 – 2020;

8. Programul de cooperare interregională INTERREG EUROPE;

9. Programul operațional URBACT III;

10. Programul de cooperare INTERACT III 2014 – 2020;

11. Programul transnațional ''Dunărea'' 2014 – 2020;

12. Programul de cooperare ESPON 2020;

Tabelul 23 – Alocarea fondurilor pentru protecția mediului din Programe de Cooperare Teritorială

Sumarul ofertei de finanțare a proiectelor de protecția mediului (2014-2020)

În tabelul de mai jos este prezentată oferta totală pentru proiectele de protecția mediului în perioada 2014-2020, care cuprinde fondurile alocate axelor prioritare din cadrul POIM, sumele alocate prin POPAM și sumele alocate prin Programe de Cooperare Teritorială așa cum am prezentat în Tabelele 24-26.

Tabelul 24 – Tabel centralizator cu sumele alocate pentru protecția mediului din Programele Operaționale 2014-2020

Sursa: Prelucrări pe baza tabelelor 21-23 din prezenta lucrare

Fig. 6. Ponderea programelor opraționale din sumele totale alocate 2014-2020

Sursa: Prelucrare proprie pe baza Tabelului 24

Din tabelul 24 se observă că oferta totală pentru mediu în perioada 2014-2020 este de 6,158 mld. euro și reprezintă 44,95 % din totalul investițiilor finanțate pentru protecția mediului. Ponderea cea mai mare a finanțării destinate protecției mediului se întregistrează în cadrul POIM (programul operațional care beneficiază de cea mai mare alocare financiară, aproximativ 12 miliarde de euro) si care vizează dezvoltarea investițiilor în infrastructura de mediu si asigura finanțarea principalelor priorități de dezvoltare ale României în cadrul acestui sector.

Ponderea cea mai ridicată a sumelor alocate pentru protecția mediului în perioada 2014-2020 se realizează prin POIM (78,43 %), urmat de Programul de Cooperare Teritorială (17,94 %) și cea mai mică pondere se alocă prin Programul Operațional pentru Pescuit și Afaceri Maritime (3,62 %).

În concluzie, analiza comparativă a perioadei 200-2013 și 2014-2020, scoate în evidență următoarele aspecte:

în domeniul infrastructurii de mediu, prin Tratatul de Aderare la UE, România și-a asumat îndeplinirea unor obligații privind implementarea acquis-ului european de mediu. Coroborat cu aceste angajamente, îmbunătățirea standardelor de viață ale populației și concomitent a standardelor de mediu, reprezintă, în continuare, obiectivul principal în domeniul protecției mediului. Astfel, finantarea din acest program este destinată exclusiv sectorului de protectia mediului și urmărește reducerea diferenței dintre infrastructura de mediu care există între România și Uniunea Europeană, atât din punct de vedere cantitativ, cât și calitativ.

Având în vedere acest obiectiv fundamental, în vederea creării premiselor respectării depline a obligațiilor care revin României în temeiul calității sale de stat membru al UE, s-au continuat investițiile în infrastructura de mediu (colectarea și epurarea apelor uzate, alimentarea cu apă potabilă, managementul deșeurilor), precum și în decontaminarea siturilor poluate istoric, îmbunătățirea calității aerului și protecția/conservarea biodiversității în contextul implementării Rețelei Natura 2000.

În acest sens, strategia de finanțare în sectorul de mediu în perioada 2014-2020 se concentrează pe investiții si servicii de interes general, care sunt necesare pentru o dezvoltare durabilă, pentru creșterea competitivității pe termen lung și a calităṭii vieṭii în general.

consolidarea cadrului instituțional în sectoarele de apă și deșeuri (sector principal de finantare in perioada 2007-2013), va contribui la o mai bună gestionare a serviciilor și la optimizarea costurilor de investiții și operare a infrastructurii. Astfel, o parte importantă a alocării financiare va sprijini îmbunătățirea și extinderea sistemelor regionale de apă si management al deșeurilor, în vederea acoperirii cu servicii a unei părți cât mai mari din populația României.

În același timp, o parte însemnată a fondurilor alocate sectoarelor de apă și deșeuri în perioada 2014- 2020 urmează a fi utilizată pentru finalizarea investițiilor demarate în cadrul perioadei de programare 2007-2013, acestea reprezentând o prioritate prin prisma necesității de conformare la termenele asumate prin Tratatul de Aderare și directivele europene relevante

Îmbunătățirea calității mediului va reprezenta de asemenea o direcție importantă de finanțare, protecția biodiversității și reabilitarea siturilor contaminate urmând a beneficia de suport instituțional și investiții ca parte a strategiilor sectoriale pe termen lung.

în ceea ce privește schimbările climatice, trebuie precizat că România se confruntă cu o serie de riscuri naturale sau datorate intervenției umane care reprezintă o amenințare pentru cetățenii, infrastructura și resursele naturale ale României.

Riscurile datorate schimbărilor climatice sau amplificate de acestea au avut un impact major în ultimul deceniu. În unele cazuri, gravitatea fenomenelor a depășit capacitatea națională de răspuns. Inundațiile, eroziunea costieră, incendiile de pădure și alte fenomene extreme au determinat pierderi și daune importante în toată țara.

Se preconizează că schimbările climatice globale vor influența semnificativ ecosistemele, așezările omenești și infrastructura. Unele evenimente meteorologice extreme (valuri de căldură, secetă, viituri etc.) vor fi mai frecvente, cu o intensitate crescută și, în consecință, cu riscuri mai mari pentru pagube semnificative asociate.

Prin urmare, se impune continuarea investițiilor în infrastructura de mediu, strategia de finanțare în sectorul de mediu în perioada 2014-2020 concentrandu-se pe investiții si servicii de interes general, România dorind să ia măsuri urgente care determina reducerea decalajului existent (comparativ cu Uniunea Europeana) cu privire la infrastructura de mediu.  

Cererea efectivă pentru investitiile de protectia mediului din România în perioada 2007-2013

Implementarea Programelor Operaționale în domeniul protecției mediului este strâns legată de nevoia de investiții în mediu satisfăcută prin alocarea de surse destinate acestui domeni.

În tabelul următor se prezintă Programul European și sumele plătite beneficiarilor în perioada 2007-2013.

Tabelul 25 – Cheltuieli pentru proiectele de protecția mediului in perioada 2007-2013

Sursa: Prelucrări pe baza Stadiu implementării Programelor Operaționale la datele specificate în tabel

În tabelul 27 sunt sintetizate sumele raportate ca fiind plătite de Autoritățile responsabile fiecărui Program operaținal. Se observa faptul că cea mai mare parte din totalul sumelor finanțate pentru mediu s-a plătit din POS Mediu (aprox. 95%).

Grad absorbție al fondurilor pentru proiectele de protecția mediului – Programele Operaționale

În tabelul de mai jos am calculat gradul de absorbție la data de 25 decembrie 2015. Pentru a determina gradul de absorbție am analizat situațiile depunerilor și aprobărilor de proiecte, semnării de contracte de finanțare și efectuării de plăți către beneficiari și alocari UE 2007 – 2013.

Tabelul 26 – Gradul de absorbție pentru mediu -Programe Operationale

Sursa: Prelucrări pe baza Stadiu implementării Programelor Operaționale

Tabelul 27- Sinteză grad absorbție

Sursa: Date prelucrate pe baza raportarilor emise de administrațiile de management ale programelor operaționale

Notă: pentru POSCCE am calculat gradul de absorbție pentru tot programul, neexistand date care sa releve acesta doar pentru sectorul de mediu.

Urmărind datele din tabelelul de mai sus, reiese că gradul de absorbție în cazul Proiectelor de protecția mediului este scazut (de la 20,48% la 66,58%). Acest lucru evidentiază faptul că trebuie acordată o mai mare atenție fundamentării proiectelor de protecție în special în cadrul POS Mediu și urmăririi finanțării acestora.

Una dintre principalele cauze care au condus la gradul redus de absorbție a fondurilor europene alocate în cadrul Programului Operațional Sectorial Mediu 2007-2013 (POS Mediu) a fost durata foarte mare de pregătire a proiector de infrastructură de mediu la nivel regional. Totodata duratele lungi (în unele cazul chiar și de peste 24 luni) între momentul depunerii cererilor de finanțare și primirea răspunsurilor au condus la un grad scazut de absorbtie.

O altă cauză care explica gradul scazut de absorbtie o reprezintă complexitatea proiectelor finanțate (care includ un număr mare de contracte de servicii, lucrări și furnizare, ce necesită derularea unor proceduri de achiziții publice, în conformitate cu legislația națională în domeniu) și achizițiile publice, segment în care sunt înregistrate întârzieri în publicarea anunțurilor de participare, dar și în atribuirea contractelor. La acest lucru contribuie numărul mare de contestații, care vizează, pe de o parte, criteriile de selecție sau factorii de atribuire utilizați de beneficiari, iar, pe de altă parte, desemnarea câștigătorilor procedurilor de achiziții publice, numeroase contestații referindu-se la modul de evaluare a ofertelor depuse. Astfel, sunt înregistrate întârzieri de până la 300-400 de zile față de graficele de implementare stabilite prin proiecte.

Rata scăzută de absorbție a fondurilor europene este legată de incapacitatea sistemică a instituțiilor responsabile de administrarea acestor fonduri de a avea mecanisme eficiente și sisteme de management potrivite pentru a se angaja în execuția unui buget a cărui dimensiune nu are precedent în istoria administrării de fonduri de către România. Incapacitatea de a absorbi fondurile înseamnă perpetuarea situației marginale a economiei românești în raport cu restul statelor membere.

Alte deficiențe care au dus la o absorbție redusă a fondurilor europene, dintre care cele mai semnificative se referă la:

durate lungi între momentul aprobării cererilor de finanțate și cel al contractării efective;

întârzieri foarte mari (chiar mai mult de 12 luni) în rambursarea banilor cheltuiți, rezultând în amânarea activităților planificate și blocarea cererilor de rambursare ulterioare;

comunicarea ineficientă a Autorităților de Management și a Organismelor Intermediare cu solicitanții și beneficiarii de fonduri;

schimbarea clauzelor contractelor prin modificări succesive impuse de către Autoritatea de Management;

verificarea inițială ineficientă de către Autoritățile de Management a procedurilor de achizitii publice și supravegherea deficitară a activității Organismelor Intermediare, ceea ce a condus la presuspendarea a trei programe operaționale (POR, POSCCE, POS Transport) în octombrie 2012.

proceduri birocratice excesive ce trebuie îndeplinite de către beneficiari, dar mai ales de către Autoritățile de Management și Organismele Intermediare pe tot parcursul procesului de absorbție, ceea ce duce la întârzieri foarte mari;

resurse umane subdimensionate față de nevoile instituțiilor de resort; transferul redus de experiență în gestionarea fondurilor de pre-aderare la nivelul instituțiilor care administrează fonduri structurale; politica de personal și salarială practicată de Guvern este demotivantă;

Absorbția fondurilor europene reprezintă pentru România șansa de a recupera din decalajele socio-economice și de a deveni un stat competitiv în raport cu celalte state membre UE. Rata scăzută de absorbție este strâns legată de capacitatea sistemică de administrare a chetuirii acestor fonduri. Potențialele fraudări și conflictele de interese semnalate în investigațiile mass media constituie efecte alelipsei de capacitate în exercitarea unui control eficient asupra administrării acestor fonduri din partea instituțiilor responsabile.

Consecințele acestor probleme sistemice ale gradului scăzut de absorbție se traduc prin dezangajări pe fonduri (sume nefolosite reîntoarse la bugetul UE) și riscuri de suspendare a unor programe operaționale. În acest context, performanța asupra cheltuirii fondurilor europene poate avea impact pentru alocările viitoare (2014-2020).

Grad absorbție al fondurilor pentru proiectele de protecția mediului 2007-2013– Fondul de Mediu

Pentru a determina gradul de absorbție pentru Fondul de Mediu am studiat bilanțurile pentru anii 2007- 2013 din care am desprins următoarele date: sumele alocate pentru cele 22 de categorii de proiecte, proiectele finalizate precum și sumele alocate acestora. Pe baza acestor date am calculat gradul de absorbție (raport dintre proiectele finalizate /alocarea de la FM) pentru fiecare an în parte.

Tabelul 28 – Gradul de absorbție – Fondul de mediu

Sursa: Prelucrări pe baza datelor oferite de rapoartele privind utilizarea Fondului de mediu în intervalul 2007-2013

Fig. 7. Gradul de absorbție – Fondul de mediu

Sursa: Prelucrare proprie pe baza Tabelului 29

Gradul mediu de absorbție a fondurilor pentru perioada 2007-2013 a fost de 42,60 %, iar abaterea standard de 594,42.

Se constată că, suma alocată din FM (7,93 mld lei aprox. 1,927 mld euro) reprezintă aproximativ 33% din suma alocată prin Programele operaționale. Cea mai mare absorbție s-a înregistrat în anii 2010 – 2011 cca. 70%.

Tabelul 30 – Grad de absorbție PO și FM 2007-2013

Sursa: Prelucrat pe baza tabelelor 8,12,14 si 15

Fig. 8. Grad de absorbție PO și FM 2007-2013

Sursa: Prelucrare proprie pe baza Tabelului 30

Situația pe programe operaționale pentru intervalul 2007-2013se prezenta la bilanțul de la 31 martie 2016 astfel: Programul Operațional Regional a avut o rată de absorbție de 64,75%, adică peste 2,56 miliarde de euro, fără avansuri. POR este gestionat de Ministerul Dezvoltării Regionale și Administrației Publice, iar principalii beneficiari sunt reprezentați de autoritățile locale.

In Programul Operațional Sectorial Mediu, România a avut o rată de absorbție de 66,76%, adică peste 2,94 miliarde de euro. POS Mediu este gestionat de Autoritatea de Management de la Ministerul Fondurilor Europene, din ianuarie 2015. Până atunci, autoritatea de management s-a aflat la Ministerul Mediului. Principalii beneficiari care au derulat proiecte aici au fost companii de utilități publice deținute de autorități locale, Agenția Națională pentru Protecția Mediului etc.

In ianuarie 2017, autoritățile au majorat gradul de absorbție prin micșorarea alocării banilor europeni cu 276 milioane euro, la 18,78 miliarde euro. Astfel, absorbția curentă a fondurilor europene 2007-2013 a crescut in luna ianuarie, comparativ cu noiembrie 2016, când au fost publicate ultimele date de anul trecut, cu 1,2 puncte procentuale, la 82,93%, deși valoarea declarațiilor de cheltuieli transmise la Comisia Europeană a rămas la același nivel de 15,57 miliarde de euro.

Absorbția efectivă a crescut cu 1,15 puncte procentuale, rămânând la 14,8 miliarde de euro, reprezentând la finalul lunii ianuarie 79,23%. Pe Programul Operațional Sectorial Creșterea Competitivității Economice (POSCCE), rata de absorbție curentă era de 105,47%, pe Programul Operațional Asistență Tehnică — 113,42%, pe Programul Operațional Sectorial Mediu — 78,55%, pe Programul Operațional Regional — 85,04%, pe Programul Operațional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane — 73,37%, pe Programul Operațional Sectorial Transport — 77,31% iar pe Programul Operațional Dezvoltarea Capacității Administrative — 98,66%.

România ar putea pierde cei mai mulți bani europeni pe cadrul financiar 2007-2013 prin Programul Operațional Sectorial Transport, respectiv peste 973,1 milioane de euro. Pe locul al doilea in ceea ce privește cea mai mare sumă pierdută se situează Programul Operațional Sectorial Mediu cu 946,6 milioane euro, iar pe al treilea — Programul Operațional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane cu circa 852,1 milioane euro. O altă sumă semnificativă este la Programul Operațional Regional — 593,1 milioane euro. In total, România ar putea pierde 3,2 miliarde euro din banii alocați pentru perioada de programare 2007-2013. 31 martie 2017 reprezinta data limită pentru transmiterea la Comisie a aplicației de plată a soldului final și a declarației finale de cheltuieli.

2.Analiza riscurilor

2.1. Analiza de senzitivitate

În contextul elaborării unei analize a costurilor și beneficiilor pentru un anumit proiect trebuie parcurse câteva etape, printre care și analiza riscurilor. Următoarele faze sunt parcurse în evaluarea riscurilor: analiza de senzitivitate; distribuția de probabilitate a variabilelor critice; analiza riscurilor; evaluarea nivelelor acceptabile de risc; prevenirea riscurilor.

Analiza de senzitivitate reprezintă punctul de plecare al analizei riscurilor1 proiectului și riscurilor majore care trebuie luate în considerare de toate părțile implicate, fie beneficiari, finanțatori sau chiar grupuri țintă. Analiza de senzitivitate studiază modul în care variația rezultatului numeric al unui proiect poate fi atribuită cantitativ unor surse diferite de variație a parametrilor de intrare (input) de bază. Astfel, aceasta asigură verificarea robusteții rezultatelor numerice ale unui proiect și, mai exact, subliniază riscurile majore ce pot afecta întregul ciclu al proiectului, începând cu implementarea acestuia.

Atunci când vorbim despre abordarea analizei de senzitivitate trebuie să menționăm atât abordarea deterministă și stocastică sau, mai ușor de digerat, metoda structurată sau metoda aleatorie. Primele pleacă de la premiza că parametrul economic de bază rezultă dintr-un interval cunoscut (în dimensiuni mai mari: un set compact) și cuantifică răspândirea variabilelor de rezultat de echilibru. Cele din urmă tratează parametrul drept variabilă stocastică cu distribuție cunoscută și calculează media și variația variabilelor de rezultat în mod corespunzător. Cu alte cuvinte, analiza de senzitivitate deterministă poate fi implementată numeric în baza unei formule pas cu pas. Analiza de senzitivitate stocastică este implementată de un algoritm Monte-Carlo sau Cuadratura Gauss.

În științele economice, precum și în alte științe bazate pe modele, un modelator trebuie să efectueze o analiză de senzitivitate pentru a indica validitatea rezultatelor simulărilor sale numerice. O analiză de senzitivitate constituie studiul privind modul în care variația rezultatului unui proeict (numeric sau altfel) poate fi atribuită, calitativ sau cantitativ, unor diverse variații ale parametrilor de intrare. Astfel, aceasta permite evaluarea rezultatelor, pe măsură ce translatează gama (intervalele de încredere) parametrilor fundamentali (input) ai modelului în game (intervale de încredre) de variabile (rezultate) economice.

Econometricianul Edward Leamer afirmă în mod clar: “O inferență fragilă nu este demnă de luat în serios. Toate disciplinele științifice și-au stabilit o rutină din a supune inferențele lor studiilor de fragilitate. De ce ar fi economia diferită? Lucrul de care avem nevoie constă în analize de senzitivitate organizate.”

Analiza de senzitivitate reprezintă evaluarea impactului modificărilor valorilor de intrare asupra rezultatelor modelului. Ea constituie studiul modului în care variația rezultatului unui model poate fi atribuită, calitativ sau cantitativ, inputurilor modelului. Răspunsurile căutate prin aplicarea analizei de senzitivitate trebuie întotdeauna clar listate. Utilitatea analizei de senzitivitate poate fi apoi evaluată în funcție de modul în care metodele disponibile ale analizei de senzitivitate pot aborda întrebările avute în vedere într-o manieră adecvată caracteristicilor modelului.

Motivațiile cheie ale efectuării analizei de senzitivitate includ identificarea surselor cheie de variabilitate și incertitudine, în vederea facilitării dezvoltării, verificării și validării proiectului; prioritizarea surselor cheie de variabilitate și incertitudine, în vederea prioritizării culegerii și cercetării datelor suplimentare; și rafinarea modelului general.

Este importat de observat că analiza de senzitivitate depinde de existența echilibrului cu privire la o gamă suficientă de parametri: dacă proiectul nu este solvabil cu privire la valori ale parametrilor apropiate de cele pe care le-am ales drept valori de referință, rezultatele sunt instabile și, prin urmare, lipsite de valoare. Analiza de senzitivitate utilizată pentru a măsura riscul ia în considerare identificarea factorilor care au cea mai mare influență asupra valorii actualizate nete, în general, iar în particular, cu privire la proiectele cu finanțare UE, asupra ratelor financiare și economice rezultate din modelarea financiară a Analizei Cost-Beneficiu (ACB) (inclusiv rata decalajului de finanțare în cazul proiectelor de investiții unde este cerută) și indică impactul acestora pe durata înregului ciclu al proiectului. Analiza de senzitivitate poate ajuta la identificarea opțiunilor de proiectare slabe și evidențiază necesitatea obținerii de informații suplimentare cu privire la anumite variabile. De asemenea, aceasta poate ajuta la transpunerea ideii de crize ale proiectului.

Conform celor menționate anterior, există două abordări metodologice de bază ale analizei de senzitivitate: metoda deterministă și metoda stocastică. Analiza de senzitivitate deterministă pleacă de la prezumția că setul ordonat de parametri de bază este un element al unui subset dat al tuturor opțiunilor posibile de parametri. Aceasta încearcă să determine limitele superioare și inferioare ale subsetului corespunzător de rezultate economice ale proiectului. Analiza de senzitivitate stocastică tratează vectorul de parametri drept o variabilă stocastică având o distribuție dată, transpunând echilibrul economic al modelului în variabile stocastice. Aceasta urmărește să calculeze primele momente ale acestor variabile, variația indicând robustețea rezultatelor. Cu toate acestea, opțiunea pe care trebuie să o facă un modelator în legătură cu analiza de senzitivitate nu este doar una metodologică ci, de asemenea, una numerică.

Analiza de senzitivitate poate implica mai mult sau mai puțin calcule de echilibru, astfel încât în mod obișnuit există un compromis între exactitate și timpul de calcul. Acest lucru este deja adevărat cu privire la o comparație între abordarea deterministă și abordarea stocastică și este în particular relevant pentru situația unei analize de senzitivitate multidimensionale.

O bună analiză de senzitivitate trebuie să realizeze analize cu privire la întreaga gamă de valori plauzibile ale parametrilor cheie și interacțiunilor acestora, pentru a evalua modul în care impactele se schimbă ca urmare a modificării parametrilor cheie. În general, viabilitatea proiectelor de investiții se bazează pe criteriile RIR și VNA. Mai mult, în cazul proiectelor cu finanțare UE pentru care este indicată ACB, există multe alte criterii ce conferă viabilitate proiectului, precum: decalajul de finanțare, impactele socio-economice, strategia regională, emisiile CO2 etc. Prin urmare, în cadrul analizei economice a proiectelor există anumite aspecte ale fezabilității proiectului ce pot necesita o analiză a senzitivității și a riscurilor. Analiza de senzitivitate estimează efectele asupra realizării obiectivelor proiectului în situația în care anumite prezumții se materializează sau nu.

În cadrul analizei de senzitivitate, o abordare uzuală constă în schimbarea unui-singur-factor-la-un-momentdat (one-factor-at-a-time – OAT), pentru a vedea efectele pe care aceasta le produce asupra rezultatului.

Abordarea OAT implică, în mod obișnuit: mutarea unui singur factor la un moment dat și întoarcerea la punctul central/de bază după fiecare mutare. Aceasta pare o abordare logică, întrucât orice schimbare observată cu privire la un rezultat se va datora în mod lipsit de ambiguitate schimbării unui singur factor. În continuare, prin schimbarea unui factor la un moment dat, toți ceilalți factori pot rămâne fixați la valoarea centrală sau de bază. Aceasta mărește comparabilitatea rezultatelor (toate „efectele” sunt calculate cu referire la același punct central în spațiu) și minimizează șansele de eșecuri ale aplicațiilor informatice, mai probabile în cazul în care mai mulți factori input sunt schimbați în mod simultan. Aceste eșecuri sunt considerate în particular supărătoare de modelatori, întrucât în acest caz nu se știe ce variație a factorului a cauzat eșecul modelului. În mod paradoxal, această abordare, aparent solidă, este neexploratorie, exploararea descrescând rapid în funcție de numărul de factori. Având doi factori, și prin urmare două dimensiuni, abordarea OAT explorează (parțial) un cerc în loc de tot pătratul (a se vedea figura). În acest caz, un pas de-a lungul abscisei plecând de la punctul inițial, urmat de un pas similar de-a lungul ordonatei – întotdeauna plecând de la punctul inițial, ne vor conduce înăuntrul cercului și nu vor atinge niciodată colțurile gri.

Fig. 9. Abordarea bidimensională OAT, bazată pe modificarea unui singur factor la un moment dat

Proiectele de investiții sunt supuse unor diverse forme de risc, ce pot avea impact asupra performanței așteptate de beneficiar. Factorii provenind din mediul extern, precum și factorii endogeni specifici structurii operaționale și funcționale a obiectivului de investiții pot avea în timp o manifestare diferită decât cea anticipată inițial și, astfel, cu cât mai mari sunt deviațiile observate, cu atât mai mare este riscul ca proiectul să nu asigure atingerea rezultatelor preconizate. Într-o accepțiune generală, riscul reprezintă “probabilitatea ca un efect sau eveniment negativ să se ivească în rândul unei anumite populații”, ceea ce indică faptul că o acțiune economică viitoare poate genera pierderi, în special datorită informațiilor incomplete în momentul luării deciziilor sau datorită raționamentelor logic inconsecvente. Managementul riscurilor se axează, în acest caz, pe eliminarea aspectelor negative introduse de probabilitatea riscurilor, iar analiza va studia, în special, amenințările posibile ce pot afecta profitabilitatea proiectelor în viitor.

Analiza de senzitivitate permite determinarea variabilelor sau parametrilor „critici(e)” ai(ale) modelului. Variabilele respective sunt acele variații, pozitive sau negative, care au cel mai mare impact asupra performanței financiare și/sau economice finale a unui proiect. Analiza este elaborată prin varierea unui singur element la un moment dat și determinarea efectului modificării respective asupra RIR sau VNA. Criteriile de adoptat în vederea alegerii variabilelor critice variază în funcție de proiectul specific și trebuie stabilite cu exactitate, de la caz la caz. Drept criteriu general, se recomandă luarea în considerare a acelor variabile cu privire la care o variație absolută de 1% față de cea mai bună valoare estimată dă naștere unei variații corespunzătoare de cel puțin 1% (un punct procentual) a VNA (respectiv elasticitatea este unitară sau mai mare).

Procedura care trebuie urmată în vederea efectuării unei analize de senzitivitate include următoarele etape: identificarea variabilelor; eliminarea variabilelor dependente din punct de vedere determinist; analiza de elasticitate; alegerea variabilelor critice.

Variabilele dependente din punct de vedere determinist vor antrena distorsiuni ale rezultatelor și fenomenul de numărare dublă. Variabilele luate în considerare trebuie să fie, pe cât posibil, variabile independente. În plus, variabilele trebuie, pe cât posibil, analizate în formă defalcată: de exemplu, „venitul” este o variabilă compusă, dar „cantitatea” sau „prețul” sau ambele în mod separat pot fi critice. Se recomandă elaborarea unei analizei calitative preliminare privind impactul variabilelor, pentru a selecta variabilele cu elasticitate redusă ori marginală.

Analizele cantitative ulterioare pot fi limitate la variabile mai semnificative. După alegerea variabilelor semnificative, se pot evalua elasticitățile de impact ale acestora, prin efectuarea de calcule. De fiecare dată este necesară atribuirea unei noi valori (mai mari sau mai mici) fiecărei variabile și recalcularea VNA, observând astfel diferențele (absolută și procentuală) în raport cu cazul de bază. Întrucât, în general vorbind, nu există nicio garanție că elasticitățile de impact ale variabilelor vor fi întotdeauna funcții lineare, se recomandă verificarea acestui lucru, repetând calculele pentru deviații arbitrare diferite.

La sfârșitul acestei selecții, variabilele critice vor fi în mod prezumtiv în număr redus, cu excepția cazului în care valoarea limită aleasă pentru elasticitatea perfrmanței este exagerat de mică. În cazul unui proiect cu privire la un spital, o autostradă sau chiar o uzină industrială, variabilele cheie sunt câteva (de exemplu, valoarea totală a investiției fixe, dimensiunea și data randamentelor, rata dobânzii) și acestea domină efectele celorlalte (de exemplu prețurile input-urilor minore). Mai jos prezentăm un rezultat posibil al analizei de senzitivitate, la o variație de 1% a variabilelor care corespunde unei variații de cel puțin un punct procentual a valorii NPV, variabilele critice fiind cererea și productivitatea, în timp ce costul energiei și prețurile inputurilor se situează sub prag:

Fig. 10. Rezultat al unei analize de sensibilitate, unde variabilele critice sunt cererea și productivitatea și celelelalte două variabile (costul energiei și prețurile inputurilor) se situează sub prag

Valoarea de comutare a unei variabile este acea valoare care trebuie să se ivească pentru ca VNA a proiectului să devină zero sau, în termeni mai generali, pentru ca rezultatul proiectului să se situeze sub nivelul minim de acceptabilitate. Utilizarea valorilor de comutare în analiza de senzitivitate permite evaluatorilor să efectueze anumite judecăți privind gradul de risc al proiectului și oportunitatea asumării de acțiuni de prevenire a riscurilor.

Ideea de analiză de senzitivitate este centrală pentru structurarea și soluționarea modelelor decizionale care utilizează tehnici de analiză a deciziilor. Aspectul principal al analizei de senzitivitate constă în faptul că nu întodeauna cunoaștem cu certitudine absolută valorile parametrilor (probabilități, costuri); analiza de senzitivitate se efectuează întotdeauna pe o perioadă lungă, în baza prezumțiilor privind evoluția indicatorilor macroeconomiei, populației, producției etc.; analiza de senzitivitate este realizată pentru a observa cum se poate scimbe rezultatul problemei în raport cu valorile parametrilor cheie. Analiza de senzitivitate răspunde la întrebarea „Ce anume face diferența în cazul acestei decizii?”. Aspectele abordate în cadrul modelului decizional sunt, de asemenea, importante.

Studiul literaturii de specialitate nu ne poate ajuta să identificăm o procedură „optimă” privind analiza de senzitivitate. Într-o mare măsură, construirea modelului este o artă. Analiza de senzitivitate poate fi utilizată: pentru simplificarea modelelor; pentru investigarea robusteții predicțiilor cu privire la proiect; pentru efectuarea analizei „ce s-ar întâmpla dacă” (what-if), explorând impactul prezumțiilor și scenariilor de input-uri variabile asupra rezultatelor proiectului

Drept element al asigurării calității (senzitivitățile privind factorii neașteptați pot fi asociate în vederea codificării erorilor sau specificațiilor greșite). De asemenea, aceasta furnizează informații privind: factorii care contribuie în cea mai mare măsură la variabilitatea rezultatelor; regiunea în spațiu a factorilor input pentru care modelul output este fie maxim, fie minim, cu limite predefinite (filtrare Monte Carlo); regiuni optime (sau de instabilitate) în cadrul spațiului factorilor, pentru utilizare în cadrul unui studiu de calibrare ulterior; interacțiunea dintre factori.

Analiza de senzitivitate se efectuează în mod obișnuit în fizică și chimie, aplicațiile financiare, analiza riscurilor, prelucrarea semnalelor, rețelele neurale și orice zonă în care se dezvoltă proiecte. Analiza de senzitivitate poate fi utilizată, de asemenea, în studiile de evaluare a politicilor de modelare. Analiza de senzitivitate poate fi utilizată în vederea evaluării robusteții indicatorilor compuși, de asemenea cunoscuți drept indici, precum Indicele Performanței de Mediu.

Analiza de senzitivitate poate fi de ajutor într-o varietate de circumstanțe, precum: identificarea prezumțiilor critice sau compararea structurilor de modele alternative; îndrumarea culegerii de date în viitor; detectarea criteriilor importante; optimizarea toleranței pieselor fabricate din punct de vedere al incertitudinii parametrilor; optimizarea simplicării modelelor de alocare resurse sau concentrării modelelor (model lumping) etc.

Prezența riscurilor în mediul economic este relativ constantă, iar marea lor diversitate impune identificarea elementelor ce pot fi supuse riscurilor și care pot identifica viabilitatea proiectelor și analiza lor din acest punct de vedere, în scopul diminuării consecințelor negative.

Văzute ca procese economice, proiectele de finanțare atrag numeroase resurse, al căror consum valoric conduce la costul investiției: cheltuielile pentru obținerea și amenajarea terenului, cheltuielile privind infrastructura, cheltuielile de proiectare și asistență tehnică (licențe, contracte, autorizații, proiectare, auditarea proiectului, asistență tehnică și dirigintele șantierului, organizarea procedurilor de achiziție), cheltuielile cu investiția de bază (construcții și lucrări de intervenție, cheltuieli cu achiziții independente), alte cheltuieli (organizarea șantierului de construcții, comisioane, taxe, taxe juridice, costuri financiare, cheltuieli diverse și neprevăzute), chetuieli de exploatare (instruirea personalului pentru exploatare, evidențe tehnice, verificări, rodaj, expertiză în momentul primirii).

Cheltuielile privind implementarea proiectului sunt directe și imediate, sunt de obicei efectuate în decursul unei perioade de 1 până la 3/5 ani și de aceea sunt relativ ușor de cuantificat, iar evaluarea lor prezintă un nivel ridicat de precizie. Pe lângă costul realizării investiției, costul global al proiectului va fi dat de costul de exploatare generat prin punerea în mișcare a obiectului investiției și trebuie să fie estimat în mod exact pentru perioada de funcționare economică completă a investiției efectuate. Luarea în considerare a variațiilor de preț potențiale sau variațiilor cantităților necesare pentru realizarea proiectului conduce la idea influențării parametrilor de cost și la ivirea riscului de diminuare a rezultatelor. Prin urmare, pe durata exploatării proiectului se ivesc dificultăți mai mari de estimare exactă a parametrilor economici, întrucât această periodă prezintă un orizont de timp mai îndepărtat.

Pe durata procesului de evaluare a efectelor economice, noi trebuie să luăm în considerare efectele directe cuantificabile ce necesită o estimare adecvată pentru o lungă perioadă de exploatare a obiectivului de investiție, precum și efectele indirecte, care de obicei nu prezintă o expresie valorică, prognoza lor fiind mai dificilă datorită acestui lucru. În domeniul implementării proiectelor de finanțare, efectele pot avea o expresie fizică, precum și o expresie valorică. Rezultatele cantitative ale proiectelor sunt obținute prin utilizarea capacității de producție a obiectivului și sunt exprimate în producția fizică realizată sau volumul vânzărilor fizice pe categorii de produse. Tipurile efectelor exprimate valoric sunt numeroase și din această categorie sunt selectate și puse într-un clasament rezultatele care devin un criteriu economic în evaluarea economică și financiară a proiectului de investiție: producția aferentă exercițiului, cifra de afaceri, valoarea adăugată, profitul net, fluxul de numerar, fluxul de trezorerie, veniturile operaționale etc.

Calitatea și eficiența evaluării unui proiect de finanțare se bazează în fapt pe o estimare a fluxurilor de numerar viitoare rezultate din activitatea unei întreprinderi (din sectorul public sau privat), identificând factorii cheie și riscurile potențiale, utilizând un model conceptual sau un cadru ce ia în considerare toți acești factori, precum și testarea capacității proeictului de a plasa societatea pe o poziție de succes pe piață.

Direcțiile de acțiune ce permit studierea riscurilor cu care se confruntă proiectele de finanțare sunt: identificarea surselor de risc, respectiv evidențierea domeniilor ce interacționează cu proiectul pe durata realizării și exploatării obiectivului de investiții și care pot fi afectate în viitor de o evoluție neprevăzută. Aceste domenii posibile sunt domeniile economic, financiar, tehnic, mediu, juridic, social etc. Se pot ivi riscuri și datorită altor cauze, precum determinarea greșită a oportunității proiectului, erori privind prognoza fenomenelor economice, lipsa corelației dintre sursele de finanțare și obiectivele necesare a fi implementate; stabilirea tipurior de risc care pot avea impact asupra proiectului. Se efectuează un clasament al riscurilor, cele mai importante fiind considerate cele cu o frecvență ridicată de ivire, observate în cazul unor proiecte similare sau estimate de experți; evaluarea riscului cu ajutorul unor diverse tehnici de evaluare a riscurilor, precum: punctul critic, indicatorul de poziție, coeficientul de variație, analiza de senzitivitate etc; analiza diverselor situațiilor potențiale viitoare, evaluarea consecințelor ivirii riscurilor și măsurii în care acestea afectează viabilitatea economico-financiară a proiectului. Imposibilitatea prognozării cu exactitate a informațiilor utilizate în analiza proiectelor (volumul de producție și servicii, nivelul calitativ, prețuri, consum etc.) determină variația rezultatelor preconizate ca urmare a riscurilor; menționarea strategiilor de control al riscurilor, ceea ce înseamnă indicarea acțiunilor necesare pentru minimalizarea probabilității apariției riscurilor, în vederea diminuării sau eliminării acestora. În general, analiza riscurilor înseamnă analiza eficienței și profitabilității proiectelor în condiții de incertitudine și risc, condții în care variația factorilor de influență (parametri) se manifestă cu o anumită probabilitate.

Analiza de senzitivitate reliefează factorii ce afectează viabilitatea proiectului. Aceasta permite factorilor de decizie sau managerului de proiect să acorde atenție acestor factori în etapa de implementare. Parametrii supuși analizei de senzitivitate cu privire la proiectele cu finanțare UE includ: timing-ul diferit al exploatării proiectului; schimbările privind investițiile capitale; schimbările privind prețul bunurilor pe piață și schimbările privind beneficiile și costurile sociale și de mediu. În plus, în cazul proiectelor obișnuite următorii parametri vor fi, de asemenea, supuși senzitivității: rata de actualizare; lungimea orizontului de planificare al proiectului.

Pentru a înțelege o analiză de senzitivitate, este necesară modelarea prezumției și calculelor pentru a genera rezultatele cerute. În mod obișnuit, acest lucru se poate realiza în mod convenabil sub forma unei foi de calcul. Modelul trebuie să identifice în mod clar toate datele și prezumțiile efectuate și să includă formule de natură să conducă la rezultatul pentru care urmează să fie investigată senzitivitatea. Unii parametri utilizați vor fi cunoscuți cu un grad ridicat de exactitate și vor rămâne neschimbați pe toată durata analizei. În cazul altor parametri sau prezumții, pot exista diverse nivele de incertitudine. Acești parametri sunt cei care trebuie schimbați. Punctul de plecare al analizei constă în setarea acestor parametri la valorile considerate a prezenta cea mai ridicată probabilitate de a fi corecte. Analiza de senzitivitate presupune apoi varierea fiecărui parametru individual, în cadrul unei game plauzibile, cu un factor geometric; de exemplu, parametrii pot fi variați între valoarea maximă și minimă cunoscută, sau dublați ori înjumătățiți. Rezultatul va fi inspectat în legătură cu fiecare gamă. Atunci când rezultatul variază în mare măsură, paramerul variabil trebuie să fie exact. Dacă rezultatul variază doar marginal, o valoare aproximativă poate fi considerată adecvată, sau poate fi chiar exclus cu totul. O metodă utilă în cadrul analizei de senzitivitate constă în a stabili inițial obiectivul de variație a rezultatului (valoarea de comutare), de ex. ±5%, ±10%, ±20%. În vederea estimării exactității cerute a parametrilor variați se pot utiliza calcule de verificare și eroare sau directe.

Analiza de senzitivitate poate fi utilizată cu privire la proiectarea experimentală optimă, de ex. stabilirea condițiilor inițiale, pozițiile de măsurare și timpul de prelevare a mostrelor, pentru generarea de date informaționale de importanță critică pentru estimarea exactității. Un număr mare de parametri ai unui model complex pot fi candidați pentru estimare, dar nu toți sunt estimabili. Analiza de senzitivitate poate fi utilizată pentru a identifica parametrii de influență ce pot fi determinați din datele disponibile, în același timp cu eliminarea celor neimportanți. De asemenea, analiza de senzitivitate poate fi utilizată pentru a identifica speciile și reacțiile redundante care permit reducerea modelului. De exemplu, putem menționa câțiva indici cheie ai analizei de senzitivitate: contribuția relativă a căilor de expunere; inspectarea ecuației riscurilor; ratele de senzitivitate (respectiv, elasticitate); scorurile de senzitivitate (respectiv ratele ponderate ale senzitivității); tehnicile grafice cu rezultatele simulărilor Monte Carlo (de ex., corelograme); coeficientul de corelare (sau coeficientul de determinare); coeficienții de regresie multiplă normalizați; testul indicelui de potrivire pentru subseturile de distribuție a riscurilor.

Analiza de senzitivitate permite determinarea variabilelor „critice” sau parametrii modelului. Aceste variabile sunt cele ale căror variații, pozitive sau negative, au cel mai mare impact asupra performanței financiare și/sau economice a unui proiect. Analiza este realizată prin modificarea unui element la un moment dat și determinarea efectului acestei schimbări asupra RIR sau VNA.

Criteriile care urmează să fie adoptate pentru alegerea variabilelor critice variază în funcție de proiectul specific și trebuie să fie stabilite cu exactitate de la caz la caz. Ca un criteriu general, recomandarea este să se ia în considerare aceste variabile sau parametri pentru care o variație absolută de 1% față de cea mai bună estimare dă naștere la o variație corespunzătoare de nu mai puțin de 1% (un punct procentual) a VNA (de exemplu, elasticitatea este de o unitate sau mai mare).

Procedura care trebuie urmată pentru a efectua o analiză a senzitivității include următoarele etape: identificarea variabilelor; eliminarea dependenței deterministe între variabile; analiza elasticității; alegerea variabilelor critice.

Dependența deterministă între variabile ar genera distorsiuni în rezultate și dubla contabilizare. Dacă, de exemplu, productivitatea muncii și productivitatea globală apar în model, atunci cea din urmă o include pe prima. În acest caz, este necesar să se elimine variabilele redundante, alegându-le pe cele mai importante, sau să se modifice modelul pentru a elimina dependențele interne. Variabilele luate în considerare trebuie, pe cât posibil, să fie variabile independente. În plus, variabilele ar trebui, pe cât posibil, să fie analizate în forma lor dezagregată: de exemplu „veniturile” sunt o variabilă compusă, dar „cantitatea” ori „prețul”, sau ambele luate separat, pot fi critice.

Este recomandabil să se efectueze o analiză calitativă preliminară a impactului variabilelor în scopul de a le selecta pe cele care au o elasticitate mică sau marginală. Analiza cantitativă ulterioară poate fi limitată la mai multe variabile semnificative. Având alese variabilele semnificative, se poate evalua impactul elasticități lor făcând calcule. De fiecare dată, este necesar să se atribuie o valoare nouă (mai mare sau mai mică) pentru fiecare variabilă și să se recalculeze VNA, observând astfel diferențele (în valoare absolută și procentual) comparativ cu cazul de bază. Deoarece, în general, nu există nicio garanție că elasticitățile impactului variabilelor vor fi întotdeauna funcții liniare, este recomandabil să se verifice acest lucru, repetând calculele pentru diferite abateri arbitrare.

La sfârșitul acestei selecții variabilele critice se presupune că vor fi puține, cu excepția cazului în care valoarea prag aleasă pentru elasticitatea performanței este exagerat de mică. Într-un proiect pentru un spital, autostradă sau chiar o instalație industrială, variabilele cheie sunt puține (de exemplu, valoarea totală a investiției fixe, mărimea și calendarul de rambursare, rata dobânzii) și domină efectele altora (de exemplu, prețurile la intrări minore).

Tabel 31. Analiza de impact a variabilelor critice

Sursa: Ghidul pentru analiza cost-beneficiu a poiectelor de investiții, Comisia Europeană, Direcția Generală Politică regională, http://ec.europa.eu/regional_policy/sources/docgener/guides/cost/guide2008_en.pdf

Tabel 32. Calculul venitului net actualizat

Sursa: prelucrare proprie

Rata internă de rentabilitate a proiectului se calculează astfel:

Tabel 33. Analiza senzitivității proiectului

Pragul de rentabilitate se determină ca raport între costurile fixe și diferența dintre venituri și costurile variabile:

PR=CF/(V-CV)x100

2.2. Distribuțiile de probabilitate ale variabilelor critice

Variabilele critice se identifică prin modificarea procentuală a unui set de variabile ale investiției și apoi calcularea valorii indicatorilor de performanță financiară și economică. Orice variabilă a proiectului a cărei variații cu 1% produce o modificare cu mai mult de 5% din valoarea de bază a VANF sau VANE va fi considerată o variabilă critică.

Distribuția normală reprezintă o distribuție de probabilitate de foarte mare importanță în numeroase domenii. Acest tip de distribuție se descrie prin medie și deviație standard. În cazul acestui tip de curbă de probabilitate, probabilitatea cea mai mare de apariție este pentru valorile din mijloc.

Distribuția normală (distribuția Gauss) cu parametrii μ și σ2 (μ ∈ R, σ>0) este distribuția unei variabile aleatoare X având funcția de densitate:

Notăm in acest caz X∈N (μ,σ2) și spunem că X este o variabilă aleatoare normală cu parametrii μ și σ2.

In cazul particular μ=0 și σ2=1, spunem că X este o variabilă normală aleatoare standard și notăm X∈N (0,1).

Funcția de distribuție a unei variabile aleatoare X este definită prin:

Dacă X∈N (μ,σ2) este o variabilă normală aleatoare cu parametrii μ și σ2, atunci funcția de distribuție corespunzătoare este dată de:

Dacă X∈N (0,1) este o variabilă normală aleatoare standard, funcția de distribuție este dată de:

Distribuția normală standard este acea distribuție normală cu media zero și deviația standard egală cu unu. Distribuția normală are ca principal avantaj simetria în jurul mediei, aceasta din urmă fiin totodată modul și valoare mediană.

Distribuția log-normală se descrie prin medie și deviație standard, fiind potrivită pentru o variabilă inclusă în intervalul zero – infinit, având un indice de asimetrie pozitiv și un logaritm natural distribuit în mod normal. Distribuția log-normală este folosită în analiza Monte Carlo cu scopul gestionării proiectelor din domeniul imobiliar sau petrolier.

Avân o variabilă log-normală aleator distribuită X și oi parametri, μ și σ2, care sunt, respectiv ședia și deviația standard ale logaritmului natural al variabilei, atunci logaritmul lui X este normal distribuit, și putem să-l scriem pe X ca:

X=eμ+σZ

unde Z este o variabilă normală standard.

Această relație este adevărată iniferent de vaza funcției logaritmice sau exponențiale. Dacă loga(Y) este normal distribuit, atunci la fel este și logb(Y), pentru oricare două numere pozitive a,b≠1. De asemenea, dacă eX este normal distribuit, la fel este și aX, unde a este un număr pozitiv ≠1.

Distribuția triunghiulară se definește prin valorile minime, valorile cele mai probabile și valorile maxime. Curba de probabilitate este triunghiulară și afișează valori în jurul opțiunii celei mai probabile. Media și deviația standard pentru acest tip de distribuție sunt egal sensibile la toți cei trei parametri.

Cele mai multe modele implică variabile pentru care aproximarea valorilor minime și celor mai probabile este relativ simplă. Pentru alte modele, valorile maxime sunt nelimitate și pot fi incalculabile. În cazul în care valorile maxime sunt dificil de stabilit, distribuția triunghiulară nu este adecvată, considerând că este mai ales în funcție de abordarea estimării valorilor maxime.

Distribuția triunghiulară este adecvată pentru situațiile când nu există date suficiente despre variabila în afara estimării aproximative a valorilor minime, valorilor cele mai probabile și valorilor maxime. Cu toate acestea, vârful ascuțit și bine localizat, precum și liniile drepte generează o formă foarte bine definită și neobișnuită (și foarte nenaturală) care intră în conflict cu supoziția că nu există date suficiente asupra variabilei.

Distribuția triunghiulară asimetrică are funcția de densitate de probabilitate definită de:

și funcția de distribuție cumulativă dată de:

Parametrii distribuției triunghiulare asimetrice sunt:

Avantajul utilizării distribuției triunghiulare este acela că pentru a estima probabilitățile nu avem nevoie de tabele de valori ale distribuției, calculul de probabilitate reducându-se la calculul unor arii de triunghiuri.

Distribuția beta este folosită ca descriere a incertitudinii sau a variației aleatoare a unei probabilități, fracțiuni sau prevalențe. Acest tip de distribuție poate fi modificată și deplasată, astfel încât să creeze distribuții cu o gamă largă de forme și pentru orice interval finit. Ea este uneori folosită pentru modelare sub forma unei distribuții PERT. Într-o analiză Monte Carlo, distribuția PERT se folosește pentru a identificara riscurile proiectului și modelele de cost pe baza posibilității respectării obiectivelor proiectului.

O variabila aleatoare X are distributia Beta de parametri a si b (a > 0 , b > 0) daca functia densitate de probabilitate este:

Φ(x;a, b)=

unde B(a,b) = , functia Beta.

unde x este o varabila aleatoare, iar a si b parametrii acesteia

I. Functia j(x;a,b) satisface conditiile unei functii densitate de probabilitate, caci:

a. j(x;a,b) ³ 0, pentru orice x din R;

b. .

Functia de repartitie a acestei distributii este:

F(x;a,b) =   .

Functia F(x;a,b) se numeste functia Beta incompleta.

Ea satisface relatia:

 F(x;a,b) = 1 – F(1-x;a,b),

care se obtine facand schimbarea de variabila  t=1-z in integrala:

            F(1-x;a,b) = 

            Momente de diverse ordine. Dispersia. Modul

            Folosind definitia,

Mr =

Mr = . Dar cum B(a,b) = 

            Mr =    .

            In particular,pentru

            r =1, M1 = M(X) =  ;

            r = 2, M2 = 

            D(X) = M2 – M2(X) = si sX=.

            Pentru determinarea modului, avem:

            B(a,b)j'(x;a,b) = xa-2(1-x)b-2[(a-1)(1-x)-(b-1)x], iar j'(x;a,b)=0 implica: x=0, x=1, x=. Daca a+b-2>0, functia j(x;a,b) are valoarea maxima, deci M0= .

În distribuția uniformă, toate instanțele sunt echiprobabile, fiind comună pentru costurile de producție și veniturile ulterioare rezultate din vânzarea unui produs nou. De obicei, distribuția uniformă exprimă un model de risc mediocru, toate valorile din gamă având o densitate de probabilitate egală. Distribuția uniformă este utilizată pentru a evidenția faptul că nu există date suficiente asupra variabilei.

O variabila aleatoare X are o distributie uniforma continua, de parametrii a si b, daca functia densitate de probabilitate este de forma:

            j(x) =   .

I. j(x) este o functie densitate de probabilitate, caci:      a. j(x) ³ 0, pentru orice x din [a,b] cu a<b ;

b.   .

Distributia rectangulara are aplicatii in industrie. Erorile determinate de rotunjirile pana la intregul cel mai apropiat cand se masoara anumite marimi, urmeaza distributia rectangulara. Din punct de vedere teoretic, distributia  rectangulara este destul de importanta prin forma ei simpla si apoi orice distributie continua f(x) poate fi transformata intr-o distributie rectangulara.

Functia de repartitie, F(x) este:

F(x) = .

            Valori tipice: M(X), M2(X), D(X), M0, Me .

            Avem:

            Mr ==   (br + abr-1 + + ar) .

            In particular, pentru r=1 si r=2, obtinem:

            M1=M(X)= ; M2=D(X)=.

            Modul M0, corespunde valorii lui x pentru care j(x) este maxima; deoarece j(x) este constanta, exista intervalul modal [a,b], si se va lua: Mo = .

            Pentru a determina valoarea mediana Me, rezolvam ecuatia F(x)=Me = .        

2.3. Analiza de risc

Analiza riscurilor constă în înțelegerea și studierea profundă a riscurilor. Furnizează date de intrare pentru evaluarea riscurilor și pentru luarea deciziilor privind necesitatea tratării riscurilor și strategiile și metodele optime de tratare.

Analiza riscurilor constă în stabilirea consecințelor și probabilităților lor pentru evenimentele identificate de risc luând în considerare prezența (sau absența) și eficacitatea oricăror mijloace de control. Consecințele și probabilitățile lor sunt ulterior combinate pentru a determina un nivel de risc.

Analiza riscurilor implică luarea în considerare a cauzelor și surselor riscului, a consecințelor acestora și a probabilității ca aceste consecințe să apară. Trebuie identificați factorii care afectează consecințele și probabilitatea. Un eveniment poate avea consecințe multiple și poate afecta multiple obiective. Mijloacele de control al riscurilor existente și eficacitatea acestora trebuie luate în considerare. Pentru aplicațiile complexe pot fi necesare mai multe tehnici.

Analiza riscurilor include, în mod normal, o estimare a consecințelor posibile care pot apărea dintr-un eveniment, situație sau împrejurare și probabilitățile aferente pentru a măsura nivelul de risc. Totuși, în unele cazuri, de exemplu când consecințele sunt, probabil, nesemnificative sau nivelul de probabilitate se anticipează a fi extrem de redus, poate fi suficientă estimarea unui singur parametru pentru a se lua o decizie.

În unele împrejurări, o consecință poate apărea ca rezultat al unei game de evenimente sau condiții diferite sau când evenimentul în cauză nu este identificat. În acest caz, evaluarea riscurilor se concentrează pe analiza importanței și vulnerabilității componentelor sistemului cu scopul de a defini tratamentele aferente nivelurilor de protecție sau strategiilor de recuperare.

Metodele folosite la analiza riscurilor pot fi calitative, semi-cantitative sau cantitative. Nivelul de detaliere necesar va depinde de aplicația specifică, de disponibilitatea datelor de încredere și de nevoile organizației de a lua decizii. Unele metode și nivelul de detaliere a analizei pot fi stabilite prin lege.

Evaluarea calitativă definește consecințele, probabilitatea și nivelul de risc prin niveluri de importanță, precum „ridicat”, „mediu” și „scăzut”, poate combina consecința și probabilitatea și evaluează nivelul de risc rezultat în raport cu criteriile calitative.

Metodele semi-cantitative folosesc scări numerice pentru cuantificarea consecințelor și probabilității și le combină pentru a obține un nivel de risc în baza utilizării formulei. Scările pot fi liniare, logaritmice și sau pe baza altei relații; de asemenea, formulele folosite pot varia.

Analiza cantitativă estimează valori cu aplicabilitate practică pentru consecințele și probabilitățile lor și produce valori ale nivelului de risc în unități specifice definite la dezvoltarea contextului. Analiza cantitativă completă poate să nu fie posibilă sau de dorit din cauza informațiilor insuficiente privind sistemul sau activitatea analizată, a lipsei de date, a influenței factorilor umani etc. sau pentru că rezultatul analizei cantitative nu este garantat sau necesar. În astfel de împrejurări, poate fi eficientă o clasificare comparativă semi-cantitativă sau calitativă realizată de către experți în domeniul respectiv.

În cazurile în care analiza este calitativă, ar trebui să existe o explicație clară a tuturor termenilor folosiți și trebuie înregistrată fundamentarea tuturor criteriilor.

Chiar și atunci când s-a efectuat o cuantificare completă, trebuie acceptat faptul că nivelurile de risc calculate sunt estimări. Trebuie să se țină seama și să se verifice că nu li s-a atribuit un nivel de precizie și exactitate incompatibil cu precizia datelor și metodelor folosite.

Ar trebui ca nivelurile de risc să fie exprimate în termenii cei mai potriviți pentru tipul de risc respectiv și în forma care să ajute la estimarea riscurilor. În unele cazuri, mărimea riscului poate fi exprimată ca distribuția probabilității pe gama de consecințe.

Analiza consecințelor stabilește natura și tipul de impact care ar putea apărea presupunând că a avut loc un anumit eveniment, situație sau împrejurare. Un eveniment poate avea o gamă de impacturi de gravitate diferită și poate afecta o gamă de obiective diferite și de diferite părți interesate. Tipurile de consecințe de analizat și părțile interesate se vor stabili când se stabilește contextul.

Analiza consecințelor poate varia de la o simplă descriere a rezultatelor la o modelare cantitativă detaliată sau o analiză a vulnerabilităților. Impactul poate avea o consecință de nivel scăzut, dar o probabilitate ridicată, sau o consecință de nivel ridicat și o probabilitate scăzută sau poate avea un rezultat intermediar. În unele cazuri, este indicată concentrarea pe riscuri cu rezultate cu potențiale foarte diferite, acestea solicitând decidenților o atenție deosebită. În alte cazuri, poate fi importată analiza separată a riscurilor cu consecințe de nivel ridicat și scăzut. De exemplu, o problemă frecventă, dar cu impact scăzut (sau cronic) poate avea efecte importante, cumulate sau pe termen lung. În plus, acțiunile de tratare aplicate celor două tipuri separate de riscuri sunt deseori foarte diferite, ceea ce justifică o analiză separată.

Analiza consecințelor poate implica: luarea în considerare a mijloacelor de control pentru tratarea consecințelor, împreună cu toți factorii relevanți care contribuie și au un efect asupra consecințelor; relaționarea consecințelor riscurilor cu obiectivele inițiale; luarea în considerare a consecințelor imediate și a celor care pot apărea după ce a trecut un interval de timp, dacă acest lucru este conform cu obiectul evaluării; luarea în considerare a consecințelor secundare, precum cele cu impact asupra sistemelor, activităților, echipamentelor sau organizațiilor asociate.

În general, sunt folosite trei abordări generale pentru estimarea probabilității – previzionările de probabilitate folosind tehnici predictive, opiniile experților, metode formale; acestea pot fi folosite împreună sau separat. Utilizarea datelor istorice relevante pentru a identifica evenimentele sau situațiile care au apărut în trecut și, de aici, capacitatea de a extrapola probabilitatea apariției lor în viitor. Datele folosite ar trebui să fie relevante pentru tipul de sistem, instalație, organizație sau activitate avută în vedere și, de asemenea, pentru standardele operaționale ale organizației implicate. Dacă, istoric vorbind, există un nivel redus de frecvență de apariție, atunci orice estimare a probabilității va fi foarte incertă. Aceasta se aplică mai ales nivelului zero de apariție când nu se poate presupune că, pe viitor, nu se va produce niciun eveniment, situație sau împrejurare.

Previzionările de probabilitate folosind tehnici predictive, precum analiza arborelui de defecte și analiza arborelui de evenimente – când datele istorice nu sunt disponibile sau sunt neadecvate, este necesară deducerea probabilității dintr-o analiză a sistemului, activității, echipamentelor sau organizației și din estimarea (eșecului)succesului aferent. Datele numerice privind echipamentele, resursele umane, organizațiile și sistemele provenite din experiența operațională sau sursele de date publicate sunt combinate apoi pentru a realiza o estimare a probabilității evenimentului de vârf. Când se folosesc tehnici predictive, este important să se verifice că, în cadrul analizei, s-a acordat o atenție adecvată posibilității de eșec care implică eșecul simultan al unui număr de mai multe părți diferite sau componente în cadrul sistemului care apar din aceeași cauză. Pot fi necesare tehnici de simulare pentru a estima probabilitatea aferentă echipamentului și defectărilor structurale din cauza îmbătrânirii și a altor procese de degradare prin calculul efectelor incertitudinilor.

Pentru a estima probabilitatea se pot folosi opiniile experților într-un proces sistematic și structurat. Concluziile experților ar trebui să se bazeze pe toate informațiile relevante, inclusiv istorice, specifice sistemului, specifice organizației, experimentale, de proiectare etc. Există un număr de metode formale pentru a ajunge la o judecată specializată care să ajute la formularea întrebărilor adecvate. Metodele disponibile includ abordarea Delphi, metoda de comparare pe perechi, clasificarea categoriilor și judecăți absolute ale probabilității.

Riscurile pot fi triate pentru a le identifica pe cele mai importante sau pentru a le exclude pe cele mai puțin semnificative sau minore de la analize ulterioare. Scopul este acela de a se asigura că resursele vor fi concentrate pe cele mai importante riscuri. Ar trebui să nu se elimine riscuri scăzute care apar frecvent și care au un efect cumulativ semnificativ.

Selecția trebuie să se bazeze pe criteriile definite în context. Analiza preliminară stabilește una sau mai multe din următoarele direcții de acțiune: decizia de a trata riscurile, fără o evaluare ulterioară; eliminarea riscurilor nesemnificative care nu ar justifica tratarea; continuarea cu o evaluare mai detaliată a riscurilor. Premisele inițiale și rezultatele trebuie documentate.

Deseori există incertitudini considerabile asociate cu analiza riscurilor. Este necesară o înțelegere a incertitudinilor pentru a interpreta și comunica eficient rezultatele evaluării riscurilor. Analiza incertitudinilor asociate cu datele, metodele și modelele folosite pentru a identifica și analiza riscul joacă un rol important în aplicarea acestora. Analiza incertitudinilor implică determinarea variației sau impreciziei rezultatelor, provenind de la varierea colectivă a parametrilor și presupunerilor folosite pentru definirea rezultatelor. O zonă strâns legată de analiza incertitudinilor este analiza punctelor sensibile.

Analiza punctelor sensibile implică stabilirea dimensiunii și semnificației mărimii riscului asupra modificărilor parametrilor individuali. Aceasta permite să se facă distincția între datele care ar trebui să fie precise și datele care reprezintă puncte mai puțin sensibile și al căror efect asupra preciziei generale este, corespunzător, mai puțin important.

Integralitatea și precizia evaluării riscurilor ar trebui indicate cât mai complet posibil. Acolo unde este posibil, sursele de incertitudine ar trebui identificate și ar trebui să se refere atât la incertitudini privind datele cât și la cele privind modelul/metodele. Se recomandă să se precizeze parametrii la care analiza este sensibilă și nivelul de sensibilitate.

Fundamentele teoriilor decizionale clasice, bazate pe presupoziția certitudinii, sunt din ce în ce mai puternic erodate de situațiile reale care nu corespund cerințelor de cunoaștere completă și corectă a tuturor condițiilor și efectelor producerii unui eveniment. Ca o consecință directă a acestui fapt, în teoria modernă a deciziei nu se mai operează cu certitudini absolute, cu estimări precise ale evoluției unui anumit element sau fenomen, ci decidenții recurg tot mai des la estimări probabile incerte, la noțiuni ca risc și incertitudine2. Cele mai multe decizii se iau în condiții de risc și incertitudine, incompletă cunoaștere a uneia sau mai multor « variabile » fiind o constantă a activității economice și o cauză care explică într-o măsură mai mică sau mai mare diferențele între rentabilitatea diverselor proiecte de afaceri.

Riscul este privit ca un fenomen care provine din circumstanțe pentru care decidentul este în măsură să identifice evenimente posibile și chiar probabilitatea producerii (materializării) acestora, fără a fi însă în măsură să precizeze cu exactitate care din aceste evenimente se va produce efectiv. Se poate spune deci, că riscul provine din imposibilitatea de a aprecia cu o anumită acuratețe care este evenimentul posibil, identificat ca atare de decident, care se va materializa efectiv și va determina un anumit nivel al riscului. Chiar dacă probabilitatea estimată pentru materializarea efectivă a unui anumit factor generator de risc este ridicată, decidentul nu poate fi sigur dacă acel eveniment este cel care se va produce cu certitudine și nu altul ; este posibil chiar să se producă un fenomen a cărui probabilitate era apreciată la un nivel redus sau chiar un eveniment neprevăzut.

Riscul cunoaște mai multe accepțiuni, majoritatea însă pornesc de la elementele definitorii enumerate în paragraful anterior.

Astfel, riscul poate fi privit ca ”reprezentând incapacitatea unei firme de a se adapta la timp și la cel mai mic cost la modificările de mediu” – semnificația economica riscului. Privit din acest punct de vedere, riscul unei investiții efectuate de o întreprindere are ca principală sursă instabilitatea climatului de afaceri (element exogen firmei) și incapacitatea agentului economic de a contracara la timp și fără costuri ridicate efectele generate de această evoluție continuă. Se lansează astfel ideea că o afacere foarte bine definită și rentabilă din punct de vedere economic poate deveni nerentabilă ca urmare a modificărilor condițiilor de mediu inițiale ; de aceea, acest așa numit ”risc de mediu” trebuie avut în vedere în fundamentarea unei afaceri și trebuie prevăzute mecanisme eficace care să evidențieze rapid modificările intervenite și modul în care vor fi gestionate.

Din punct de vedere probabilistic riscul »poate însemna și variabilitatea profitului față de media profitabilității din ultimii ani. S-a ales drept criteriu de definire a riscului oscilațiile profitului față de o medie, considerându-se că în fundamentarea unei decizii (în special referitoare la costul și finanțarea investiției) sursele proprii provenite din profiturile viitoare au o importanță deosebită atât în ceea ce privește utilizarea lor, cât și în dimensionarea nevoii de finanțare din alte surse. Realizarea unor profituri viitoare mai mici decât nivelul mediu, considerat ca nivel de referință poate să conducă la apariția unor situații de criză și să afecteze negativ respectiva activitate economică.

În definiția dată de OCDE în 1983 se apreciază că riscul este constituit din posibilitatea ca un fapt cu consecințe nedorite să se producă; această definiție are la bază eventualitatea ca un eveniment (anticipat cu o anumită probabilitate sau neprevăzut de decident) să se materializeze și să afecteze negativ anumite aspecte ale activității economice (procesul investițional). De fapt, în această accepțiune, accentul cade pe efectele pe care le generează evenimentul respectiv. În literatura de specialitate există un număr mare de definiții ale riscului prin care se încearcă găsirea de noi valențe și semnificații ale acestuia asupra activității investiționale: ”riscul reprezintă variabilitatea rezultatului posibil în funcție de un eveniment nesigur, incert”; ”riscul reprezintă probabilitatea survenirii unui eveniment nedorit”; ”riscul este incertitudinea cu privire la o pierdere” ; ”într-o accepțiune sintetică, riscul – inerent oricărei activități – semnifică variabilitatea rezultatului sub presiunea mediului”; ”riscul poate fi definit ca posibilitatea ca pierderile să fie mai mari decât se așteaptă” ; ”riscul reprezintă incertitudinea cu privire la producerea unei pagube”; ”riscul se traduce prin variabilitatea profitului față de media rentabilității în ultimele exerciții financiare … riscul nu este altceva decât incapacitatea întreprinderii de a se adapta, în timp și la cel mai mic cost, la variația condițiilor de mediu”; ”riscul este un element de incertitudine care poate afecta activitatea unui agent economic sau derularea unei operațiuni economice”; ”riscul este acea situație în care există posibilitatea unei devieri potrivnice”; ”riscul reprezintă unul dintre cele mai vagi și mai evazive concepte, care este greu de definit de către economiști și cu atât mai greu de către investitori”; ”riscul produs sub incidența unor împrejurări crează efect asupra rezultatelor unei întreprinderi implicit asupra operatorului care a derulat respectiva tranzacție/contract”; ”riscurile și incertitudinile legate inevitabil de multe dintre evenimente și circumstanțe trebuie luate în considerare în procesul de determinare a celei mai bune estimări”.

Analizand toate aceste definiții se pot observa anumite caracteristici comune, anumite criterii de definire a riscului. În primul rând se poate spune că riscul derivă din incertitudine : adoptarea deciziei are loc în prezent iar punerea în practică și rezultatele generate se vor produce în viitor ; incertitudinea provine din necunoașterea cu privire la care eveniment din cele identificate se va produce și la ce moment, care vor fi efectele reale și amplitudinea producerii acestuia. În al doilea rând, riscul implică ideea de pierdere potențială (de orice tip), generat de o evoluție a unui factor în sens contrar așteptărilor decidentului.

1. Frank H. Knight

În literatura de specialitate se face distincție între conceptul de ”incertitudine” și cel de ”risc”. Făcând o scurtă istorie privind importanța economică a celor două concepte, economistul Frank H. Knight, în lucrarea sa ”Risk, uncertainty and profit” (1921), face pentru prima dată distincția dintre risc și incertitudine, analizând riscul și incertitudinea din perspectiva profitului și a spiritului de întreprindere în condițile unui sistem concurențial.

Teoria economică clasică susține că într-o lume a competiției perfecte, în care toți agenții economici au informații complete, aceștia vor lua decizii de achiziție/producție care vor conduce la profituri nule. In realitate însa, agentii economici pot înregistra profituri sau pierderi ca urmare a faptului că aceștia nu dețin informații perfecte despre viitor.

Knight, remarca faptul că riscurile asociate unei activități economice trebuie incluse între elementele costului de producție și să nu fie o cauză a profiturilor sau pierderilor. In cazul incertitudinii însă, nu se poate face reducerea la măsuri obiective din cauza faptului, că implică situații neprevăzute.

Potrivit lui Knight se poate vorbi de un risc atunci cînd evenimentele viitoare se produc ca o probabilitate măsurabilă, în timp ce incertitudinea este prezentă, atunci când probabilitatea de producere a evenimentelor viitoare este nedeterminată sau incalculabilă. Knight argumentează că riscul (care conform definiției sale este măsurabil) nu va genera profit. Dat fiind că riscul poate fi cuantificat, agenții economici pot lua măsurile necesare pentru a se proteja împotriva riscului (convertiind de fapt riscul în incertitudine), bineînțeles cu condiția ca aceștia să aibă libertatea de a crea instituțiile necesare acestui scop. Spre deosebire de risc, incertitudinea nu poate fi eliminată sau asigurată, ea reprezentând, pentru Knight sursa profitabilă. De exemplu, după apariția lucrării lui Knight, economiști ca John Hicks (1931), John Maynard Keynes (1936,1937), Michal Kalecki (1937), Helen Makower și Jacob Maschak (1938), George Stigler (1939), Gerhard Tintner (1941), A.G. Hart (1942) și Oskar Lange (1944) au început să ia în considerare riscul și incertitudinea în demersurile lor de a explica profiturile, decizile investiționale, cererea pentru active lichide, finanțarea, mărimea și structura firmelor, flexibilitatea producției etc..

2. John Hicks

În lucrarea sa – Teoria incertitudinii și a profitului (1931) Hicks face referire în detaliu la teoria predecesorului său, ajugând la concluzia că trebuie să ne așteptăm ca cei care își obțin renumerația sub forma unui profit, să primească plata totală care în comparație cu servicile aduse, să fie cu puțin mai mare sau mai mică decât a persoanelor care investesc în afaceri certe. În articolele sale ulterioare, Hicks tratează într-o manieră separată teoria repartiției (excluzând profitul și riscul) și alegerile agenților economici în condiții de risc.

Astfel, relația dintre risc și incertitudine nu este o relație simplă, ci una complexă. Spre deosebire de risc, incertitudinea este descrisă ca situația în care decidentul nu poate identifica toate sauchiar nici unul dintre evenimentele posibile a se produce și cu atât mai puțin de a putea estima probabilitatea producerii lor, având semnificația matematică de variabilă incomplet definită. Incertitudinea presupune anticiparea foarte vagă a unor elemente astfel încât nu se poate face nici o previziune cu privire la ceea ce se întâmplă ; în definirea incertitudinii un singur lucru este incert: ”nimic nu este sigur sau imprevizibil”. O situație este incertă atunci când decizia trebuie luată dar nu se cunosc suficient sau deloc evoluția ulterioară a evenimentelor, precum și probabilitățile aferente. (spre exemplu, o astfel de situație este frecvent întâlnită în cazul țărilor în curs de dezvoltare în care instituții politice sau economice sunt schimbate în mod frecvent și sunt greu de prevăzut). În ceea ce privește noțiunea de risc, se pot face anumite anticipări ale evenimentelor ce se pot produce și ale probabilității asociate producerii lor. Profitul potențial urmărit a fi realizat în urma unei investiții trebuie să fie proporțional cu riscul asumat.

3. John Maynard Keynes

Economistul și matematicianul John Maynard Keynes a făcut observații, la rândul său, că determinarea probabiltății asociate producerii unui eveniment depinde de cunosțintele la un moment dat, percepția agenților asupra unei situații modificându-se pe măsură ce cunoștințele noastre despre această situație devin mai numeroase. Numeroși teoreticieni sunt de părere că riscul și incertitudinea sunt departe de a fi sesizate. Ei argumentează că, de exemplu, în cazul incertitudinii knightiene, problema constă în faptul că agentul nu alocă probabilități diferitelor evenimente, acesta neînsemnând însă că nu ar putea să o facă, deci incertitudinea este o problem epistemologică și nu una ontologică, o problemă a ”cunoașterii” probabilităților relevante și nu una a ”existenței” lor. Cu alte cuvinte probabilitățile sunt expresii subiective ale credințelor unui agent și nu au în mod necesar legătură cu aleatoriu cu care se confruntă acestea în ”lumea reală”.

4. Johan Adams

Referindu-se la definiția pe care o dă Knight incertitudinii, Johan Adams (1995) afirma că viitorul este incert și inevitabil, subiectiv neexistând decât în mintea celor care încearcă să îl anticipeze. Anticipațiile noastre se formează proiectând experiența trecută în viitor, iar comportamentul nostru este ghidat de anticipațiile noastre. Ne aflăm, astfel, în situația de a face un raționament cauzal.

Incertitudinea are doua componente: o componentă obiectivă – incertitudinea obiectivă (identificată nu de puține ori cu noțiunea de risc), și o componentă subiectivă – incertitudinea subiectivă. Distincția dintre aceste două noțiuni este importantă în cazul investiților financiare străine directe (și a afacerilor internaționale în general). Caracterul subiectiv al incertitudinii trebuie apreciat în sensul că dacă estimările cu privire la producerea unui eveniment generator de risc se bazează pe aprecierile și percepțiile proprii ale decidentului în funcție de informațiile de care dispune la momentul respective și de experiența pe care o are în domeniul respectiv.

Incertitudinea obiectivă poate fi asimilată situației în care rezultatele posibile sunt cunoscute și majoritatea celor implicați în procesul decizional sunt unanimi în estimarea aceleiași probabilități de producere a fiecăruia dintre efectele identificate pe baza datelor furnizate de evoluții anterioare.In condiții de certitudine, firma și investiția nu sunt supuse nici unui risc, fiind

cunoscute efectele generate de producere a unui eveniment și impactul lor la nivelul rezultatelor activității viitoare.

5. Thomas Cool

Din perspectiva lui Thomas Cool (2001), riscul nu poate fi opus incertitudinii, așa um o face Knight, având în vedere faptul că certitudinea și incertitudinea sunt dichotomice, deci dacă o situație este incertă, atunci ne aflăm în condiții de incertitudine, nemaifiind vorba de un proces de alocare a probabilităților. De asemenea, dacă ne găsim în condiții de incertitudine și considerăm că toate evenimentele au aceeași probabilitate de producere atunci, potrivit teoriei lui Knight, nu se mai poate vorbi de incertitudine. Michael Rotschild și Joseph Stiglitz (1970) consideră că riscul și incertitudinea sunt echivalente, folosind termeni « mai variabil », « mai riscant » și « mai incert » ca sinonime.

Există și autori care definesc riscul ca fiind ”pierderea așteptată”, calculată după următoarea formulă – (p x profit) + (1 – p) x (- pierdere)).

In teoria financiară, noțiunea de risc este folosită în principal ca reprezentând dispersia (abaterea medie pătratică) distribuției ratelor de rentabilitate corespunzătoare investiților.

Malkiel (1999) remarca faptul că, în această accepțiune se ajunge la o dispersie mare, de la medium profitabilă la foarte profitabilă, nu se mai poate spune că este vorba de o incertitudine riscantă. Astfel, incertitudinea și riscul, odată introduse în ecuația decizională, afectează calitatea și acuratețea estimărilor cu privire la evoluțiile și rezultatele viitoare ale firmei și ale investiției internaționale.

6. Harry Markowitz

Plecând de la ideea că agenții economici sunt preocupați de două aspecte în decizile investiționale pe care le iau, și anume rentabiltatea și riscul, Hary Markowitz (1952,1959) a arătat că în cazul constituirii unui portofoliu din active riscante, criteriul de evaluare este ”speranța matematică – dispersia” . Prin combinarea investiților riscante, se poate obține chiar o reducere a riscului portofolului, contând nu atât riscul pe care îl presupune o investiție particulară, ci contribuția pe care o aduce acesta la riscul total al portofoliului. Potrivit criterului « speranța matematică – dispersia » un investitor rațional va urmării maximizarea speranței de rentabilitate pe unitatea de risc dată (asumată) sau minimizarea riscului pe unitatea de rentabilitate dată. Vulnerabilitatea profiturilor viitoare poate fi modelată matematic în condiții de incertitudine obiectivă ca o funcție de natură particulară a evenimentului propriu-zis, iar în condiții de risc ca o funcție a impactului producerii evenimentului asupra unei afaceri ; în condiții de incertitudine subiectivă este o funcție dată de ambele variabile enumerate.

Cu toate acestea, evaluările managerilor cu privire la condițiile viitoare de desfășurare a unei afaceri au un caracter preponderent subiectiv. Pentru o cât mai bună fundamentare a deciziei de investiții și de reducere a numărului de necunoscute cu care se operează se impune o îmbunătățire a cantității și calității informațiilor, pentru a se analiza o conversie a incertitudinii în risc. Esența riscului este dată de incapacitatea firmei de a prevedea cu exactitate rezultatele viitoare ce vor fi obținute de pe urma investiției făcute. Riscul reprezintă acel factor de probabilitate ce poate fi asociat unui posibil rezultat atunci când factorul de decizie cunoaște toate efectele viitoare posibile ale deciziei luate. Incertitudinea apare atunci când factorul de decizie cunoaște toate efectele posibile viitoare, dar el nu le poate asocia, din diferite motive, nici unui factor de probabilitate rezultatului posibil. Incertitudinea este mai drastică decât riscul și provine în cele mai multe din cazuri din absența informației, din calitatea precară a acesteia sau ca urmare a anumitor defecțiuni ale sistemului informațional al decidentului. Indiferent de metoda de analiza utilizată, riscul nu poate fi eliminat în totalitate, rămânând întotdeauna un anumit nivel ireductibil de incertitudine. Acest lucru trebuie avut, de asemenea, în vedere în alegerea proiectului de investiții, a unui produs financiar sau derivate ale acestuia. Gradul de incertitudine al unei afaceri este dat de acele riscuri care nu pot fi identificate de firma transnaționala la momentul dat, în timp ce gradul de risc este dat de riscurile identificate. Cu cât, într-un mediu economic, ponderea riscurilor nonidentificabile este mai mare, cu atât finalitatea acțiunilor derulate este mai incertă. Chiar dacă investitorul poate cunoaște cea mai mare parte a riscurilor implicate în acțiunile sale, incertitudinea poate să nu dispară în totalitate.

Prezentăm în continuare principalele modele folosite în analiza riscului.

Modelul Valoarea la Risc (VaR) a câștigat o amploare din ce în ce mai mare după ce conceptul VaR a fost introdus de către JP Morgan in 1994. De asemenea, uilizarea VaR a devenit omniprezentă într-o perioadă scurtă de timp deoarece a primit recunoaștere în sens larg și din partea altor structure financiare, precum Grupul celor Treizeci (1993) și datorită amendamentului din 1996 al Acordului de la Basel, în care se recomandă băncilor centrale să folosească VaR ca măsură de determinare a limitei minime de capital necesară unei bănci comerciale pentru a-și acoperi riscul de piață la care aceasta este expusă.

Linsmeier și Pearson, în articolul scris în 1996, au descris VaR ca fiind „o măsură statistică, sumară și simplă de măsurare a pierderilor posibile”. Mai specific, VaR este o măsură a pierderilor apărute ca urmare a schimbărilor normale a pieței. Pierderile mai mari decât VaR pot apărea numai cu probabilități extrem de scăzute.

Exchange Rate Risk and Jump Risk prezinta metoda Value at Risk de cuantificare a riscului ca fiind cea mai intuitivă și folosită măsură a riscului deoarece poate fi ușor transmisă managerului firmei, presupunând că distribuția zilnică a probabilității randamentelor activelor este una normală, totuși această presupunere fiind departe de realitate.

Abordarea prin metoda Value at Risk, definită ca pierderea maximă pe o anumită perioadă de timp și cu un anumit nivel de relevanță, este considerată, în general, o măsură a riscului de piață prin prisma deținerii unui portofoliu de active financiare precum valute, opțiuni sau alte derivative. Utilizând această metodă, Hofmann și Platen consideră riscul de piață al unui proiect foarte diversificat al cărui dinamică a distribuției randamentelor este una normală, în timp ce prețul activelor urmează o distribuție lognormală. Totuși această presupunere a distribuției lognormale este departe de realitate deoarece schimbările zilnice la nivelul multor variabile, mai ales a cursului de schimb, prezintă un kurtosis semnificativ pozitiv ceea ce înseamnă că distribuția rentabilității activelor prezintă cozi groase și discontinuități.

Valoarea la Risc (VaRh, a) măsoară pierderea maximă probabilă care se obține pe o anumită poziție, într-o anumită perioadă de timp (h) și pentru un anumit nivel de încredere (1-a).

Pierderea (sau profitul) înregistrate de un anumit proiect, într-o perioadă de „h” zile, se calculează ca diferență între valoarea inițială a proiectului și valoarea lui după cele „h” zile, așa cum reiese din formula de mai jos:

∆Wh =W0 –Wh

unde:

W0 = Valoarea inițială a proiectului (cunoscută)

Wh = Valoarea proiectului după h zile (variabila aleatoare)

∆Wh = Pierderea (sau profitul) pe următoarele „h” zile

Inainte de calcularea VaR, este nevoie de specificarea a doi importanți parametri:

Nivelurile de încredere se situează între 90% și 99%. RiskMetrics Group (1999) presupune un nivel de încredere de 95% ca sistem de referință, dar oferă utilizatorilor flexibilitatea de a alege și alte niveluri. Astfel, se recomandă alegerea mai multor niveluri de încredere (de exemplu 95% și 99%) și orizonturi și prognoză (de exemplu, 1 zi și 1 an).

In general, intermediarii financiari activi utilizează în mod constant 1 zi ca orizont de prognoză pentru analiza VaR a tuturor pozițiilor de risc de piață. In mod general, managerii de investiții utilizează un orizont de prognoză de 1 lună, în timp ce corporațiile pot întocmi previziunile privind riscul de piață trimestrial sau chiar lunar.

Odată stabilite aceste două elemente putem calcula VaR în două variante:

ca diferență între valoarea curentă a portofoliului ales și cea mai mică valoare a portofoliului (numită și cuantilă) la orizont de timp ales „h”, cu probabilitate stabilită „p”.

ca diferență între valoarea așteptată a portofoliului la orizontul de risc ales „h” cu o probabilitate „p” si cea mai mică valoare a portofoliului (cuantilă) la același orizont de timp „h” și cu aceeasi probabilitate „p”.

Fie:

W0 = valoarea de piață actuală a portofoliului;

Wh = valoarea așteptată medie a proiectului la orizontul de timp ales „h”;

Rm = rentabilitatea medie a proiectului la orizontul de timp ales „h”;

W* = valoarea cea mai mică (cuantila) pe care o poate înregistra la orizontul de timp, corespunzător nivelului de încredere ales;

R* = randamentul corespunzător cuantilei.

Folosind notațiile de mai sus, putem scrie următoarele relații:

Wh = W0 × (1+Rm),

W* = W0 × (1+R*)

Utilizând aceste două relații putem calcula VaR (pierderea maximă așteptată) în cele două variante:

față de valoarea curentă a portofoliului la orizontul de timp „h”

VaR = W0 –W* = W0 – W0 × (1+ R*) = – W0 × R*

față de valoarea așteptată medie a portofoliului la orizontul de timp „h” este:

VaR = Wh-W* = W0 × (1+Rm) – W0 × (1+R*) = W0 × (R m – R*)

In cazul de față, randamentele urmează o distribuție normală, astfel R și R*~ N(Rm, σ).

Orice distribuție normală poate fi transformată într-o distribuție normală standard utilizând următoarea transformare:

X = (Z − µ)/ σ ,

unde:

Z ~ N(µ, σ) = variabila aleatoare ce urmează o lege normală de distribuție X ~ N(0, 1) = variabila aleatore ce urmează o lege normală standard de distribuție.

Revenind la cazul de față =>

Inlocuind R* în formula VaR, obținem formula VaR în ipoteza distribuției normale:

Față de valoarea de piață curentă W0 a proiectului:

VaR = W0 –W* = – W0 × R* = −W0 ×( α ×σ + Rm) = −W0 ×α ×σ , Rm = 0

Rentabilitatea medie pe termen foarte scurt tinde la zero, astfel încât Rm = 0.

Față de valoarea ateptată medie a portofoliului la orizontul de timp ales, Wh:

VaR = Wh –W* = – W0 × (R*-Rm) = −W0×(α ×σ + Rm – Rm ) = −W0 ×α ×σ

Deci, pierderea maximă a portofoliului se calculează conform relației:

VaR = Valoarea de piață curentă × Nivelul de încredere × Volatilitatea

Din această formulă se observă că: o creștere a volatilitătii portofoliului va determina aplatizarea curbei (distribuția randamentelor), ceea ce înseamnă o creștere a VaR; modificarea rentabilității medii determină o glisare a curbei pe abscisă. Dacă perioada de deținere este scurtă, modificarea rentabilității medii nu va avea un impact semnificativ asupra calculului VaR. Dacă perioada de deținere este mare, modificarea rentabilității medii este semnificativă și va fi inclusă în formula VaR; odată cu creșterea nivelului de încredere are loc o creștere în valoarea VaR și invers.

In practică sunt folosite 3 modele principale de calcul al VaR: metoda parametrică, metoda istorică și simularea Monte Carlo. In cadrul procesului de stabilire a metodei de calcul VaR, sunt analizate diferite elemente, precum: instrumentele financiare asupra cărora poate fi aplicată, acuratețea măsurilor de risc, inclusiv ipotezele statistice pe care se bazează, cerințele de implementare (modelele de evaluare a riscului, descompunerea riscului, cerințele de date), sistemele informatice necesare și usurința de comunicare a rezultatelor către utilizatori.

VaR parametric mai este cunoscută în literatura de specialitate și sub denumirea de VaR analitic, VaR liniar sau Delta Normal VaR. Potrivit acestei metode, distribuția seriei analizate este normală și necesită calculul coeficienților de varianță și covarianță. De asemenea, metoda urmărește determinarea distribuției tuturor valorilor posibile ale unui portofoliu pentru perioada de timp specificată și determinarea VaR pentru fiecare distribuție, în funcție de nivelul de încredere specificat. După ce distribuția profiturilor și pierderilor posibile ale portofoliului au fost identificate, sunt utilizate proprietățile normale standard pentru a determina pierderea care se va atinge: în vederea determinării VaR, folosind metoda parametrică, sunt parcurse următoarele etape: identificarea factorilor de risc care influențează portofoliul; calcularea volatilității pentru fiecare element al portofoliului, în funcție de factorii de risc; calcularea volatilităților factorilor de risc și a coeficienților de corelație, pe baza datelor istorice; estimarea volatilității portofoliului, prin multiplicarea sensibilităților cu volatilitățile calculate în etapa anterioară; stabilirea VaR corespunzător nivelului de încredere ales.

In cazul acestei metode se reține următoarea formulă de calcul:

VaR = α x σp x √N

Abaterea standard corespunzătoare modificării peste N zile este σp x √N, iar unei probabilități de 99% i se asociază un coeficient α = 2,33.

VaR = 2,33 x σp x √N

Metoda parametrică de calcul a valorii la risc prezintă avantajul de a putea fi implementată foarte ușor. Pe de altă parte, criticile aduse acestui model vizează în principal slaba abordare a evenimentelor financiare extreme ce se regăsesc în cozile distribuției urmate de randamentele activelor financiare. De asemenea, această medodă cuantifică inadecvat riscurile neliniare.

Metoda simulării istorice presupune că toate variabilele viitoare posibile au fost experimentate în trecut și că distribuția simulată istoric este identică cu distribuția rentabilității pe orizontul de perspective. Cu alte cuvinte, informațiile cuprinse în trecutul apropiat sunt suficiente pentru cuantificarea riscului din viitorul apropiat.

Această metodă de calcul VaR constă în calcularea unor randamente sau serii ipotetice de profit sau pierdere (P/L) pentru portofoliul deținut în prezent pentru o perioadă trecută specificată, Aceste serii de profit sau pierdere trebuie măsurate pe un interval de tip standard și pe un set suficient de mare de informații din trecut.

Metoda simulării istorice prezintă avantaje deoarece: permite simularea evenimentelor istorice extreme, datele necesare sunt ușor de obținut, este intuitivă și simplă din punct de vedere conceptual și se poate adapta distribuțiilor leptokurtice, celor asimetrice și altor distribuții non-normale deoarece nu este dependentă de ipotezele referitoare la parametrii de evoluție ai piețelor; de asemenea, un avantaj important este că nu face nicio presupunere referitoare la distribuția rentabilității, deoarece se utilizează distribuția empirică obținută din analiza datelor din trecut.

Totododată, această metodă are și dezavantaje, precum: prezintă dificultăți în luarea în considerare a modificărilor în evoluție a piețelor intervenite în perioada luată în considerare, valorile VaR istoric nu captează riscul asociat producerii unor evenimente plauzibile în viitor dar care nu s-au întâmplat în trecut; faptul că previzionează evoluția viitoare a prețurilor activelor pe baza trecutului, în contradicție cu modelele teoretice care consideră că prețurile activelor sunt procese de tip Markov (nu sunt luate în considerare posibile evenimente noi importante, sau dimpotrivă, se consideră că unele evenimente vor reapărea).

Metoda simulărilor Monte Carlo este o tehnică generală de rezolvare a problemelor care estimează valoarea la risc prin generarea aleatorie a unor traiectorii pentru valorile viitoare ale variabilelor de piață și utilizarea de modele neliniare de evaluare pentru a estima modificările de valoare ale portofoliului în fiecare scenariu.

Această metodă este considerată a fi cea mai adecvată metodă de calcul a VaR deoarece încorporează analiza unei varietăți de expuneri, prezentând în același timp flexibilitatea necesară pentru a ține cont de particularitățile cozilor distribuțiilor, de variația volatilității în timp și de evenimentele extreme. In același timp, rezultatele simulării unei multitudini de scenarii, permit analiza unei pierderi așteptate ce depășește valoarea la risc determinată în cadrul modelului.

Metoda Monte Carlo generează mai întâi valori artificale ale variabilelor, folosind un generator de numere aleatoare, uniform distribuite în intervalul [0, 1] și a funcției distribuției cumulativă ascociată variabilei probabilice respective. Ulterior, metoda Monte Carlo folosește rezultatele obținute pentru a extrage valorile din probabilitatea de distribuție care descrie comportamentul variabilei stocasticice.

Exemplu: Metodologia acestei metode de simulare, de exemplu pentru un curs de schimb A, este urmatoarea:

dA∕A = µdt + σdW,

unde A urmeaza o miscare browniana geometrica; µeste randamentul asteptat pe unitatea de timp, σ este volatilitatea cursului de schimb spor, iar dW este un process Wiener.

Acest process Wiener mai poate fi descris ca dW = φ(dt)1/2, unde φ este o variabilă aleatoare ce urmează o repartiție normală standard.

Inlocuind dW în relatia de mai sus, se obține:

dA∕A = µdt + σ φ(dt)1/2

Deoarece în practică se foloseste cu precădere modelul în timp discret, dt este înlocuit cu Δt care reprezintă frecvența de timp la care se măsoară randamentul cursului de schimb, atunci:

dA∕A = µdt + σ φ(Δt)1/2

unde dA/A reprezintă randamentul cursului de schimb în timp discret, iar ΔA modificarea cursului de schimb în intervalul de timp Δt.

Metoda simulării Monte Carlo prezintă avantaje precum: capacitatea de a captura riscul inclus în scenarii; poate furniza informații despre impactul scenariilor extreme; poate fi capturată o varietate mare de comportamente ale piețe. Dezavantajul major este reprezentat de faptul că aplicabilitatea este mai anevoioasă datorită dezvoltării mai slabe a unor programe informatice capabile să îndeplinească sarcinile metodei.

Tabel 33 – Puncte tari și puncte slabe pentru cele 3 metode de cuantificare a riscului

Sursa: Risk Metrics Group 1999

Modelul CAPM („Capital AssetsPricing Model”) a fost dezvoltat în mod independent de către William Sharpe (1963, 1964), Jack Treynor (1961), Jan Mossin (1996) și John Lintner (1955, 1969), și este primul model în care se evidențiază legătura între rentabilitatea unui activ financiar și rentabilitatea unui portofoliu complet diversificat prin intermediul unui indicator de risc.

Pe baza rentabilității cerute de investitori, estimată aplicând modelul CAPM, se poate determina dacă un activ financiar (acțiune) este subevaluat, supraevaluat sau corect evaluat. La baza modelului CAPM stau o serie de ipoteze, precum: toții investitorii au un comportament de tip Markowitz, prin urmare portofoliile deținute de aceștia sunt eficiente sau se află pe o frontieră eficientă; investitorii își construiesc portofoliile din active financiare tranzacționate pe o piață secundară, precum acțiuni, obligațiuni și se pot împrumuta și pot acorda credite la o rată de dobândă fără risc; toți investitorii au așteptări omogene, de aceea, ei estimează distribuții identice pentru rentabilitățile viitoare; orizontul de timp al investițiilor este identic pentru toți investitorii; instrumentele financiare sunt divizibile (se pot cumpăra/vinde fracțiuni dintr-un activ financiar sau un portofoliu de active); nu există costuri de tranzacționare sau alte taxe aferente cumpărării, respectiv vânzării de active financiare; rata inflației este considerată zero sau dacă este diferită de zero, o vom considera perfect anticipată; piețele de capital sunt în echilibru. Activele financiare sunt corect evaluate; există o competiție perfectă între investitori.

Potrivit CAPM, ținând cont de ipotezele presupuse, toți investitorii vor deține portofolii eficiente identice, respectiv portofoliul pieței (M – market portfolio).

Rezultatul modelului CAPM descris prin relația , este unul extrem de important și des întâlnit în teoria dar și în practica financiară. Această relație arată care este legătura între rentabilitatea unui activ financiar riscant și rentabilitatea unui portofoliu complet diversificat prin intermediul indicatorului de risc beta (β). Deci, rentabilitatea unui activ financiar riscant este egală cu rentabilitatea unui activ fără risc (rf) la care se adaugă o primă de risc a pieței, , ajustată cu indicatorul de risc beta specific acțiunii I.

Valoarea coeficientului beta diferă de la oacțiune la alta, iar prima de risc a activului cu risc este egală cu . Indicatorul beta pentru o acțiune poate fiinterpretat ca expresie a surplusului de risc adus unui portofoliu binediversificat dacă ponderea acestei acțiuni crește cu un punct procentual.

În articolul „Capital AssetPrices: A Theory of Market Equilibriumunder Conditions of Risk” publicat în The Journal of Finance, Sharpe face distincție între riscul sistematic/ nediversificabil/riscul de piață și riscul nesistematic/diversificabil/riscul specific al acțiunii/firmei, indicatorul beta fiind un indicator al riscului de piață. În cazul unui beta supraunitar, prețul activului I ca reacționa mai puternic decât piața, adică rentabilitatea activului va avea o variație mai mare decât rentabilitatea portofoliului pieței. Acest lucru denotă că activul I este mai riscant decât portofoliul pieței. În cazul unui beta subunitar, dar pozitiv, prețul activului ca reacționa mai slab decât piața, având o variabilitate mai mică decât rentabilitatea portofoliului pieței. Acest lucru evidențiază că activul este mai puțin riscant decât portofoliul pieței. În cazul unui beta negativ, există o relație inversă între rentabilitatea activului și cea a portofoliului pieței.

Prima de risc este proporțională cu beta adică investitorii pretind prime de risc mai mari pentru a compensa riscurile mai mari aferente activelor deținute.

Fig. 11. Descompunerea riscului

Limitele CAPM, ca tehnică de estimare a riscului sistematic sunt: modalitatea de calcul a coeficientului β, fiind bazată pe date statistice/istorice,în timp ce așteptările investitorilor sunt orientate spre viitor; această modalitate de calcul a coeficientului β nu permite reflectarea unor evenimente sau fenomene recente care au afectat activul I; utilizarea unei măsuri unidimensionale a riscului, în timp ce randamentul activului poate fi influențat de o multitudine de factori; dacă intensitatea tranzacționării unui titlu pe piața de capital este scăzută, valoarea coeficientului βeste distorsionată, fiind mai mică decât cea reală.

Abaterea medie pătratică numită abatere standard sau abatere tip se definește ca medie pătrată, simplă sau ponderată, a abaterilor valorilor individuale de la tendința centrală sau ca rădăcină pătratică a dispersiei, adică relația de calcul a acesteia este:

Abaterea medie pătratică se exprimă în unitatea de măsură a caracteristicii studiate; valoarea sa este cu atât mai mare cu cât variația valorilor individuale din care s-a calculat este mai mare. Abaterea medie pătratică se utilizează ca o măsură a riscului unor plasamente. De exemplu, riscul unei valori mobiliare este cu atât mai mic cu cât abaterea medie pătratică a portofoliului respectiv este mai mică.

Utilizat cu succes în studii privind volatilitatea, modelul condițional autoregresiv heteroskedastic (GARCH) al volatilității – GARCH include în ecuația sa atât termenii de eroare (adesea numiți șocuri), cât și fenomenul de heteroschedasticitate. Este utilizat în cazul seriilor care nu sunt distribuite normal, ci au mai degrabă extremități îngroșate.

Volatilitatea rentabilității activelor financiare variază în timp, prezentând perioade în care este extrem de ridicată și perioade în care este neobișnuit de scăzută. Acest fenomen poartă numele de “volatility clustering” (clusterizarea volatilității) și depinde de frecvența datelor. Acesta se gaseste foarte greu în seturile de date anuale sau lunare, dar este evidentiat în seturile de date zilnice sau din timpul unei zile. Deasemenea, acest fenomen implică și posibilitatea previzionării volatilității condiționate. Clusterizarea volatilității reprezintă un element foarte important în măsurarea riscului sau în operațiunile de hedging sau de evaluare a prețului opțiunilor. În perioada ulterioară unui șoc asupra pieței, volatilitatea se schimbă și crește foarte mult probabilitatea apariției unui alt șoc, având o incidență mare asupra măsurării riscului portofoliilor. Modelele mediilor mobile oferă o vagă imagine asupra variație în timp a volatilițătii deoarece aceste modele presupun că volatilitatea este constantă, iar singurul factor care influentează estimările în timp este variația estimării eșantionului de date.

Pentru modelarea heteroscedasticității condiționare, Engle a introdus, în anul 1982, procesul ARCH (AutoRegresive Conditional Heteroskedascticity) care utilizează rezidurile din ecuația mediei condiționate în ecuația pentru varianța condiționată, deschizând astfel, un capitol important în modelaeea volatilitații seriilor de date financiare. Pentru a surprinde, însă dinamica variației condiționare este nevoie de un proces ARCH cu un număr foarte mare de parametrii, fiind dificilă estimarea unui model.

În anul 1986, Bolllerslev introduce procesul GARCH (Generalized AutoRegresive Conditional Heteroskedasticity), proces ce poate modela varianța condiționată folosind un număr redus de parametri.

Constituirea unui model ARCH presupune luarea în considerare a două ecuații: una pentru media condiționată (ecuația de evoluție a randamentelor activului) și una pentru varianța condiționată (ecuația volatilității).

Modelul GARCH (p,q), propus de Bollerslev (1986), are urmatoarea specificatie:

Rt = β0 + , i Li rt + Lj εt + εt ,

εt ≈ N (0 , ht )

Ht = α0 + Liht + + Lj εt2

unde rt este un proces ARMA(m,n) sau un model Random Walk (atunci cand β1,i = 0,i =, β2,i si β2, j = 0, j = ); ht (volatilitatea) este un proces ARCH(q) și GARCH(p). Parametrii α1 reprezinta persistenta volatilitatii iar parametrii α2 reprezinta viteza de reactie a volatilitatii la evenimentele din piata.

Pentru a nu fi un proces exploziv (volatilitate exploziva), trebuie indeplinita conditia + 1. In plus, coeficineții termenilor ARCH și GARCH trebuie să fie subunitari și pozitivi.

Interpretat într-un context financiar, acest model descrie modul în care un agent încearca să prognozeze volatilitatea pentru urmatoarea perioadă pe baza mediei pe termen lung (α0), a varianței calculate pentru ultima perioadă (termenul GARCH) și a informatiilor privind volatilitatea observată în perioada anterioară (termenul ARCH). Dacă randamentul activului din perioada anterioară a fost, în mod neașteptat, mare în valoare absolută, agentul va mări varianța asteptată în perioada urmatoare. Modelul acceptă și fenomenul de volatility clustering, situatia în care schimbărilor mari ale randamentului este probabil să le urmeze în continuare variații mari ale acestuia.

Clasele de modele ARCH și GARCH, în versiunea lor originală sunt șocuri negative și pozitive cu impact asupra volatilității. Ele au fost extinse de mai mulți autori pentru a include efecte asimetrice. Modele care permit acest efect sunt: modelul EGARCH realizat de Nelson (1991), modelul GJR realizat de Glosten, Jagannathan, și Runkle (1993) și modelul ARCH realizat de Zakoian (1994). Toate aceste modele de volatilitate sunt asimetrice, în sensul că rezultatele negative au tendinta de a fi asociate cu o creștere mai mare a volatilității (mâine) decât un rezultat pozitiv, de aceeași magnitudine. Dar rezultatele pozitive nu reduc volatilitatea asa cum sugereaza efectul de levier.

Unele elemente ale structurii în relația retur-volatilitate nu sunt încă pe deplin înțelese și nu există încă o dezbatere cu privire la dinamica sa. Modelul GARCH produce o structură dinamică nouă și flexibilă pentru modelarea (în general), o relație asimetrică intre venituri și volatilitate, care permite feedback-ul între diferitele componente ale variațiilor și procesul general. Modelul propus de Markus Haas, Jochen Krause, Marc S. Paolellab,și Sven C. Steude are o structură GARCH bogată, astfel că o creștere a volatilității are loc atunci când apre un șoc pe piata (negativ sau pozitiv), dar impactul acesteia este mărit pentru șocuri negative, în timp ce este atenuat de șocuri positive.

2.4. Evoluția riscurilor pe durata de implementare a unui proiect

Proiectele sunt inevitabil riscante datorită caracterului lor unic și temporar. Managementul riscurilor reprezintă o parte extrem e importantă a managementului e proiectul. Riscul trebuie manageriat de-a lungul tuturor etapelor proiectului, atât de către beneficiari, cât și de către contractori.

Riscul constituie un factor major ce necesită a fi luat în calcul în procesul de management al proiectului. Pentru ca proiectul să fie dus la capăt cu succes, este nevoie să se controleze și să se contracareze riscul.

Pentru managerierea riscului, trebuie să se aibă în vedere evenimentul cu potrnțial e risc, probabililatea de apariție a acestuia, impactul realizat de producerea evenimentului.

Risc = f(eveniment, incertitudine, pagube)

Există mai multe tipurile de riscuri. Riscurile de business sunt reprezentate de amenințările asociate posibilității că proiectul nu va auce beneficiile dorite asteptate. Aceste riscuri cad în sarcina comitetului de conducere al proiectului. Ele se referă la: valabilitatea și viabilitatea documentului de justificare economică; impactul unui insucces sau al succesului parțial al proiectului asupra organizației; stabilitatea domeniilor de afaceri implicate; corelarea cu cerințele de program; factorii politici; schimbările legislative; aspectele relative la mediul de desfășurare al proiectului; impactul rezultatelor proiectului asupra beneficiarului final.

Riscurile de proiect constituie amenințările orientate spre managementul proiectului care afectează realizarea obiectivelor proiectului în timpul stabilit și în costul proiectului.

Dintre cele mai importante astfel de riscuri, menționăm: probleme legate de furnizori: fie imposibilitatea găsirii unor furnizori corespunzători, fie nereușita livrării produselor de către furnizori externi; probleme contractuale, care includ factori organizaționali, responsabilități suplimentare pentru personalul implicat în proiect, nivelul de educație sau experiența legată de proiecte, situațiile în care capacitățile personalului implicat în proiect nu sunt suficiente; probleme de specialitate (elemente specifice): nivelul de specificare al cerințelor, aspecte legate de tehnologie.

  Sursele de risc sunt asociate cu costurile, planificarea calendaristică, execuția, furnizorii, tehnologia proiectului etc. Acestea pot fi reprezentate de: modificări ale cerințelor proiectului; erori de proiectare, omisiuni și neînțelegerea cerințelor; definirea slabă sau probleme de înțelegere a rolurilor și a responsabilităților; estimări nerealiste; pregătire profesională insuficientă a membrilor echipei.

Pentru ca riscurile să fie contracarate, este nevoie ca: riscurile să fie analizate, identificate, definite, iar probabilitatea lor de apariție și impactul lor să fie anticipate. Este nevoie să existe un management al riscurilor prin planuri, activități și resurse. Managementul riscurilor a fost standardizat de către Asociația pentru managementul proiectelor, adoptându-se o structură extrem de detaliată în nouă etape.

Tabel 34. Etape in managementul riscului, conform Asociației pentru managementul proiectelor

2.5. Evaluarea nivelului de acceptare a riscului

Evaluarea riscurilor implică compararea nivelurilor estimate ale riscului cu criteriile de risc definite când a fost stabilit contextul, pentru a determina importanța nivelului și tipului de risc. Estimarea riscurilor recurge la înțelegerea riscului dobândită în timpul evaluării riscurilor pentru a lua decizii despre acțiuni viitoare. Considerentele etice, legale, financiare și de altă natură, inclusiv percepții ale riscului, sunt considerate, de asemenea, contribuții la luarea deciziilor.

Deciziile pot include: dacă un risc necesită tratare; priorități pentru tratare; dacă o activitate trebuie întreprinsă; care, dintr-un număr de căi alternative, trebuie urmată. Natura deciziilor care trebuie luate și criteriile care trebuie utilizate pentru luarea acestor decizii au fost stabilite la stabilirea contextului, dar ar trebui reanalizate în detaliu în această etapă, când se cunosc mai multe despre riscurile identificate.

Cel mai simplu cadru de definire a criteriilor de risc este un singur nivel care separă riscurile care necesită tratare de cele care nu necesită tratare. Acest cadru conduce la rezultate simple, dar nu reflectă incertitudinile implicate atât în estimarea riscurilor, cât și în definirea limitei dintre riscurile care necesită tratare de cele care nu necesită tratare. Decizia privind oportunitatea și modul de tratare a riscurilor poate depinde de costurile și beneficiile acceptării riscului în cauză și de costurile și beneficiile de implementare a mijloacelor de control îmbunătățite.

O abordare frecventă este clasificarea riscurilor în trei categorii: o categorie superioară unde nivelul de risc este privit ca intolerabil indiferent de beneficiile rezultate din activitatea respectivă, iar tratarea riscului este esențială indiferent de cost; o categorie medie (sau „zona gri”) unde costurile și beneficiile sunt luate în considerare, iar oportunitățile sunt contrabalansate de posibilele consecințe; o categorie inferioară unde nivelul de risc este considerat neglijabil sau atât de redus încât nu sunt necesare măsuri de tratare a riscurilor.

Sistemul de criterii „cât mai redus cu putință” („as low as reasonably pacticable”) sau ALARP folosit în aplicațiile de siguranță urmează această tratare în care, în categoria medie, există o scară descendentă pentru riscurile de nivel redus unde costurile și beneficiile pot fi comparate direct, în timp ce pentru riscurile de nivel ridicat potențialul unui impact negativ trebuie redus până când costul unei reduceri ulterioare este complet disproporționat față de beneficiul obținut privind siguranța.

Procesul de evaluare a riscurilor ar trebui documentat împreună cu rezultatele evaluării. Riscurile trebuie exprimate în termeni inteligibili, iar unitățile în care este exprimat nivelul de risc ar trebui să fie clare.

Dimensiunea raportului va depinde de obiectivele și obiectul evaluării. Cu excepția unor evaluări foarte simple, documentația poate include: obiective și obiect; descrierea părților relevante ale sistemului și funcțiile acestora; un rezumat al contextului extern și intern al organizației și modul în care aceasta se raportează la situația, sistemul sau împrejurările în curs de evaluare; criteriile de risc și justificarea acestora; limitări, premise și justificarea ipotezelor; metodologia de evaluare; rezultatele identificării riscurilor; date, premise și sursele și validarea acestora; rezultatele evaluării riscurilor și evaluarea lor; analiza punctelor sensibile și a incertitudinilor; premise critice și alți factori care necesită monitorizare; discutarea rezultatelor; concluzii și recomandări; referințe.

Dacă evaluarea riscurilor sprijină un proces continuu de management al riscurilor, aceasta trebuie derulată și documentată de așa manieră încât să poată fi menținută pe întreaga durată de viață a sistemului, organizației, echipamentelor sau activității respective. Evaluarea trebuie actualizată pe măsură ce informații noi, importante, devin disponibile, iar contextul se modifică, în funcție de nevoile procesului de management.

Procesul de evaluare a riscurilor va evidenția contextul și alți factori despre care se poate anticipa că vor varia în timp și care ar putea schimba sau invalida evaluarea riscurilor. Acești factori ar trebui identificați în mod specific în vederea monitorizării și examinării curente astfel încât evaluarea riscurilor să poată fi actualizată când este necesar.

Datele care vor fi monitorizate pentru a rafina evaluarea riscurilor trebuie, de asemenea, identificate și colectate. Eficacitatea mijloacelor de control trebuie, de asemenea, monitorizată și documentată pentru a furniza date pentru analiza riscurilor. Trebuie definite atribuțiile pentru crearea și examinarea dovezilor și documentației. Multe activități, proiecte și produse pot fi considerate ca având o durată de viață, începând de la conceptul inițial și definire până la realizare și finalizare, care poate include scoaterea din funcțiune și îndepărtarea componentei hardware. Evaluarea riscurilor se poate aplica în toate etapele duratei de viață și este, de regulă, aplicată de multe ori, la diverse niveluri de detaliere, pentru a contribui la deciziile care trebuie luate în fiecare etapă.

Etapele duratei de viață au cerințe diferite și necesită tehnici diferite. De exemplu, pe durata etapei de stabilirea a conceptului și definire, când este identificată o oportunitate, se poate recurge la evaluarea riscurilor pentru a decide dacă să se continue sau nu. Când sunt disponibile mai multe opțiuni, evaluarea riscurilor se poate folosi pentru a evalua concepte alternative pentru a ajuta la luarea deciziei care asigură echilibrul optim între riscurile pozitive și cele negative.

Pe durata etapei de proiectare și dezvoltare, evaluarea riscurilor contribuie la: asigurarea că riscurile aferente sistemului sunt tolerabile; procesul de rafinare a proiectului; studii privind eficacitatea costurilor; identificarea riscurilor care au impact asupra etapelor ulterioare ale duratei de viață. Pe măsură ce activitatea avansează, evaluarea riscurilor poate fi folosită pentru a furniza informații pentru dezvoltarea de proceduri pentru condiții normale și de urgență.

Prima clasificare a tehnicilor de analiză a riscurilor indică modul în care tehnicile se aplică fiecărui pas al procesului de evaluare a riscurilor după cum urmează: identificarea riscurilor; analiza riscurilor – analiza consecințelor; analiza riscurilor – estimare calitativă, semi-calitativă sau cantitativă a probabilității; analiza riscurilor – evaluarea eficacității mijloacelor de control existente; analiza riscurilor – determinarea nivelului de risc; estimarea riscurilor.

Pentru fiecare pas în procesul de evaluarea riscurilor, din punct de vedere al aplicabilității, metoda este descrisă ca fiind foarte aplicabilă, aplicabilă sau inaplicabilă.

Factori care influențează selecția tehnicilor de evaluarea riscurilor – in continuare, atributele metodelor sunt descrise prin prisma: complexității problemei și metodelor necesare pentru analiza acesteia; naturii și nivelului de incertitudine a evaluării riscurilor pe baza volumului de informații disponibile și a ceea ce este necesar pentru a atinge obiectivele; mărimea resurselor necesare prin prisma timpului alocat și a nivelului de expertiză, a nevoilor de date sau a costului; dacă metoda poate furniza un rezultat cantitativ.

Analiza preliminară a pericolelor (PHA) este o metodă simplă, inductivă de analiză a cărui obiectiv este de a identifica pericolele și situațiile și evenimentele periculoase care pot afecta negativ o activitate, o facilitate sau un sistem.

Cel mai frecvent este pusă în practică în faza inițială a dezvoltării unui proiect atunci când există puține informații privind detaliile conceptuale sau procedurile de operare și adeseori pot fi precursorul unor studii ulterioare sau poate furniza informații pentru specificația proiectării unui sistem. De asemenea, poate fi utilă la analizarea sistemelor existente pentru prioritizarea pericolelor și riscurilor pentru a analiză ulterioară sau în cazurile în care împrejurările previne utilizarea unei tehnicii mai extinse.

HAZOP este acronimul pentru HAZard and OPerability study sau studiul pericolelor și operabilității și este o examinare structurată și sistematică a unui produs, proces, procedură sau sistem viitoare sau existente. Este o tehnică de identificare a riscurilor la adresa persoanelor, echipamentelor, mediului și/sau obiectivelor organizaționale. De asemenea, se anticipează ca echipa care se ocupă de studiu să prezinte o soluție pentru tratarea riscului.

Procesul HAZOP este o tehnică calitativă bazată pe utilizarea de cuvinte-cheie, prin care se interoghează modul în care este posibil ca intenția de proiectare sau condițiile de operare să nu fie puse în practică în fiecare etapă a proiectului, procesului, procedurii sau sistemului. În general, HAZOP este realizat de o echipă multidisciplinară pe durata unei serii de întâlniri.

HAZOP este similar cu FMEA prin faptul că identifică modurile de eșec ale unui proces, sistem sau procedură, cauzele și consecințele acestora. Diferența constă în faptul că echipa are în vedere rezultatele și devierile nedorite de la rezultatele și condițiile care trebuie realizate și identifică posibilele cauze și tipuri de eșec, în timp ce FMEA începe prin a identifica modurile de eșec.

Tehnica structurată „what if” (SWIFT) sau „ce s-ar întâmpla dacă…” a fost concepută inițial ca o simplă alternativă la HAZOP. Tehnica este un studiu sistematic, bazat pe lucrul în echipă, prin utilizarea unui set de cuvinte sau expresii-cheie de către un moderator în cadrul unui seminar pentru a stimula participanții să identifice riscurile. Moderatorul și echipa utilizează expresii standard de tipul „ce s-ar întâmpla dacă..” („what if”) în combinație cu cuvinte-cheie pentru a investiga modul în care un sistem, o componentă a unei instalații, o organizație sau o procedură vor fi afectate de devieri de la operațiunile și comportamentul normal. SWIFT este aplicat, în general, de mai mult de un nivel al sistemului, având un grad de detaliere mai redus decât cel al HAZOP.

Inițial, SWIFT a fost destinată studiului pericolelor în instalațiile chimice sau petrochimice. În prezent, tehnica este aplicată, în general, sistemelor, componentelor de instalații și organizațiilor. Se utilizează, în special, pentru a examina consecințele modificărilor și riscurile afectate sau create de acestea.

Sistemul, procedura, componenta instalației și/sau modificarea trebuie definite cu atenție înainte de începerea studiului. Atât contextul extern, cât și cel intern sunt stabilite prin interviuri și studiul documentației, planurilor și schemelor furnizate de moderator. În mod normal, componenta, situația sau sistemul sunt defalcate pe noduri sau elemente-cheie pentru a facilita analiza, însă acest lucru are loc la nivelul de definire impus de HAZOP.

O altă intrare-cheie constă în expertiza și experiența echipei responsabile cu studiul, echipă care trebuie selectată cu atenție. Toate persoanele interesate trebuie să fie reprezentate, dacă este posibil, împreună cu persoane care au experiență în componente, sisteme, modificări sau situații similare.

Analiza scenariului este o denumire dată de dezvoltarea modelelor descriptive despre turnura pere o poate lua viitorul. Poate fi folosită pentru a identifica riscurile prin luarea în considerare a dezvoltării viitoare posibile și explorarea implicațiilor acesteia. Seturile de scenarii reflectă (de exemplu) „cel mai bun caz” ce poate fi utilizat pentru a analiza consecințele potențiale și probabilitățile pentru fiecare scenariu ca formă de analiză a senzitivității atunci când se trece la analizarea riscului. Puterea analizei scenariului este ilustrată prin luarea în considerare a schimbărilor produse în tehnologie pe o durată mai mare de 50 de ani, preferințele consumatorului, atitudini sociale, etc. Analiza scenariului nu poate previziona probabilitățile unor astfel de schimbări, dar poate lua în considerare consecințele și poate ajuta organizațiile să dezvolte puncte tari și elasticitatea necesară pentru a se adapta la schimbările din viitorul apropiat.

Analiza scenariului poate fi utilizată pentru a anticipa cum se pot dezvolta amenințările și oportunitățile și poate fi utilizată pentru toate tipurile de riscuri, fie în cadre de timp pe termen lung, fie pe termen scurt. Pentru cadre de timp pe termen scurt și cu date valabile, asemenea scenarii pot fi extrapolate pornind de la prezent. Pentru cadre de timp pe termen lung sau date insuficiente, analiza scenariului devine mult mai imaginativă și poate fi considerată o analiză viitoare. Analiza scenariului poate fi utilă acolo unde există diferențe de distribuție puternice între rezultatele pozitive și rezultatele negative în spațiu, în timp și în grupurile dintr-o comunitate sau dintr-o organizație.

Analiza modului de defectare și a efectelor (FMEA) este o tehnică folosită pentru a identifica căile prin care componentele, sistemele sau procesele pot eșua în îndeplinirea intenției inițiale. FMEA identifică: toate modurile de defectare potențiale din diferite părți ale unui sistem (un mod de defectare este acela observat că s-a defectat sau că funcționează incorect); efectele acestor defectări pot avea repercusiuni asupra sistemului; mecanismele defectelor; cum să eviți defectările și/sau să limitezi efectele provocate de defectările din sistem. FMECA extinde o FMEA, astfel încât fiecare mod de defect identificat este catalogat conform cu importanța sau situația sa critică. Această analiză a stării critice este de obicei calitativă sau semi-cantitativă, dar poate fi cuantificată folosind ratele de eșec (defectare) efective.

Analiza arborelui de defectare (FTA) este o tehnică pentru identificarea și analizarea factorilor ce pot contribui la un eveniment nedorit specific (denumit „eveniment de vârf”). Factorii cauzali sunt identificați în mod deductiv, organizați într-o manieră logică și reprezentați grafic într-o diagramă arbore ce înfățișează factorii cauzali și relația acestora logică până la evenimentul de vârf.

Analiza arborelui de defectare (ETA) este o tehnică grafică pentru reprezentarea secvențelor de evenimente exclusive mutuale ce urmează unui eveniment de inițiere conform funcționării/nefuncționării sistemelor variate concepute pentru a diminua consecințele. Poate fi aplicată atât cantitativ, cât și calitativ.

Un arbore de decizie reprezintă alternativele și rezultatele unei decizii într-o manieră secvențială care ia în considerare rezultatele incerte. Arborele decizional este similar arborelui evenimentelor în aceea că pleacă de la un eveniment de pornire sau o decizie inițială și modelează diverse căi și rezultate care se pot produce urmare evenimentelor care pot apare și a deciziilor care se se pot lua.

Arborele decizional este utilizat în managementul riscurilor în proiecte precum și în alte situații pentru a ajuta la stabilirea celui mai bun curs de acțiune acolo unde există situații ambigue. Desenele grafice mai pot ajuta la comunicarea motivelor care au stat la baza deciziilor.

Un arbore decizional pornește de la decizia inițială, de exemplu decizia de a iniția proiectul A mai degrabă decât proiectul B. Pe măsură ce cele două proiecte progresează, se produc diferite evenimente și trebuie luate diferite decizii previzibile. Acestea sunt prezentate sub forma unui arbore, asemănător arborelui evenimente. Probabilitatea evenimentelor poate fi estimată împreună cu costul sau utilitatea rezultatului final al parcursului.

Matricea consecințe/probabilitate este o modalitate de combinare a clasamentelor calitative sau semi-cantitative a consecințelor și a probabilităților pentru a obține un clasament al nivelul de risc sau al riscului. Formatul matricei și definițiile aplicate acesteia depind de contextul în care acesta este utilizată și este vital să se utilizeze un design adecvat pentru circumstanțe.

Analiza deciziei pe bază de mai multe criterii (MCDA) – obiectivul este utilizarea unei game de criterii pentru a evalua în mod obiectiv și transparent valabilitatea generală a unui set de opțiuni. Scopul general este de regulă obținerea unei ordini a preferințelor pentru un set de opțiuni disponibile. Analiza implică construirea unei matrici de opțiuni și criterii care sunt clasificate și cumulate pentru a asigura un scor total pentru fiecare opțiune.

MCDA poate fi utilizată pentru: compararea de opțiuni multiple pentru o primă analiză în vederea stabilirii opțiunilor preferate și a opțiunilor potențiale și a celor necorespunzătoare; compararea opțiunilor acolo unde există criterii multiple și adesea conflictuale; obținerea unui consens asupra unei decizii acolo unde există stakeholderi cu obiective sau valori conflictuale.

2.6. Prevenirea riscurilor

Strategiile de prevenire și reducere a riscurilor în carul proiectelor de finanțare depind de situațiile apărute. Există cinci categorii de astfel de strategii distincte.

Prima dintre acestea este acceptarea riscurilor, care depinde de modul de înțelegere a riscului de către managerul de proiect, dar și de probabilitatea de realizare în aceste condiții, precum și de evaluarea consecințelor care pot decurge din decizia de acceptare a respectivului risc și de nu acționa pentru eliminarea acestuia. Acest tip de strategie se folosește în general în situația în care probabilitatea de apariție a anumitor riscuri este foarte redusă și/sau consecințele riscurilor asupra desfășurării ulterioare a proiectului sunt nesemnificative.

Cea de-a doua strategii este evitarea riscurilor și se folosește pentru minimizarea riscurilor, în anumite condiții specifice. Acțiunea de minimizare a riscurilor nu presupune evitarea luării de decizii manageriale sau eliminarea totală a riscului din cadrul proiectului.

Strategia este folosită, de obicei, în cazul schimbării scopului sau anulării unei părți a proiectului, deoarece acestea implică modificări și perturbări în cadrul activităților stabilite și, implicit, în cadrul rezultatelor finale așteptate, astfel încât managerul decide să evite riscul acceptării de schimbări care pot duce la apariția unor probleme speciale.

O a treia strategie este monitorizarea riscului și pregătirea planului pentru situatii imprevizibile, bazată pe alegerea unui set de indicatori a căror evoluție este urmărită de-a lungul întregii desfășurări a proiectului.

De exemplu, este cazul monitorizării performanțelor unui participant anume la proiect, având un set de activități de realizat în cadrul proiectului, managerul realizând această monitorizare pe baza unui set de parametri semnificativi pentru activitatea participantului respectiv. O astfel de strategie face parte din strategia globală de testare și monitorizare a echipei.

Planurile pentru situațiile imprevizibile reprezintă alternative la situațiile de risc, ele fiind destinate să pregătească strategii anticipative de răspuns înainte de manifestarea situațiilor riscante. Aceste planuri se concentrează pe găsirea de strategii de răspuns în situații de risc financiar, cum ar fi situațiile de depășire a bugetului sau apariția unor costuri neprevăzute, sau în situații de risc tehnologic, când apar, de exemplu, defecțiuni neașteptate ale unor echipamente sau nepotriviri tehnologice.

Planurile pentru situații imprevizibile au ca obiectiv final oferirea unei alternative deja existente și viabile în situația apariției unor situații de risc major, astfel încât proiectul să nu fie blocat sau afectat major. Aceste planuri prezintă similitudini cu activitatea de asigurare a unor organizații la implicarea în anumite proiecte.

A patra categorie de strategii este reprezentată de transferul riscurilor. În cazul activităților care presupun riscuri deosebite sau folosesc tehnologii foarte dezvoltate și scumpe, se preferă adesea ca acestea să fie asigurate la societăți de asigurări. Astfel, se realizează transferul al riscurilor către aceste societăți, care, la rândul lor, dispun de metode superioare de monitorizare a riscurilor.

În cazul contractelor ce presupun sume ridicate de asigurare, societatea de asigurări poate avea dificultăți în onorarea sumei de asigurare contractate, în caz de dezastru sau criză prelungită, așadar, aceste societăți, la rândul lor, se reasigură fie la alte societăți similare, fie la bănci, realizând astfel ele însele un transfer al riscului de asigurare.

Transferul riscului se poate face însă și indirect, prin modalități cum ar fi angajarea unui expert în cadrul proiectului cu scopul de a evalua și/sau monitoriza desfășurarea anumitor activități, transferul riscului făcându-se astfel de la managerul de proiect către o un specialist în domeniu.

Transfer al riscului se poate face și prin folosirea contractelor de service, mai ales când în proiect sunt implicate echipamente sofisticate și/sau costisitoare, vorbind aici de un transfer al riscului tehnologic.

Tot în cadrul transferului riscului, se vorbește de costurile rambursabile, element specific proiectelor de finanțare. Costurile rambursabile presupun plata unor lucrări subcontractate către alte organizații, cu privire la resursele umane, echipamentele sau materialele folosite în proiect. Gestionarea acestor contracte cu costuri rambursabile este similară managementului unei echipe în carul unei firme, fiind necesare direcții clare de derulare a activităților, stabilirea unor scopuri realizabile și monitorizarea fiecărei etape activitatea care face obiectul subcontractării.

A cincea categorie de strategii constă în reducerea sistematică a riscurilor. Aceasta cuprinde un ansamblu de metode și strategii care urmăresc diminuarea sistematică a riscurilor până când acestea ating un prag acceptabil pentru conducerea proiectului. Reducerea sistematică a riscurilor are la bază realizarea unui plan de proiect apt să diminueze riscurile în toate etapele de derulare a proiectului, în funcție de opțiunile manageriale care reies din analiza și prognoza profilurilor de risc.

Aceste strategii de prevenire și diminuare a riscurilor sunt folosite foarte rar individual, fiind în general combinate, creându-se astfel strategii complexe, care pot oferi soluții rapide și adecvate situației.