oceny ryzyka przedsi ÚwziÚÊ start-upowych

* Karolina Kozioï – mgr, Uniwersytet Rzeszowski, Wydziaï Ekonomii, Katedra Ekonomiki i ZarzÈdzania.

** Rafaï Pitera – mgr, Uniwersytet Rzeszowski, Wydziaï Ekonomii, Katedra Finansów.

Adres do korespondencji: Uniwersytet Rzeszowski, ul. mwikliñskiej 2, 35-601 Rzeszów; e-mail:

kakoziol@ur.edu.pl; rpitera@ur.edu.pl.

Wybrane metody

oceny ryzyka przedsi ÚwziÚÊ start-upowych

Karolina Kozio ï

, Rafa ï Pitera

W niniejszym artykule przedstawiono problematykÚ zwiÈzanÈ z ryzykiem, które towarzyszy wszystkim przedsiÚwziÚciom biznesowym, a zwïaszcza start-upowym. Przybliĝono pojÚcie start-upu oraz scharakteryzowano jego specyficzne cechy. Wymienione zostaïy najwaĝniejsze metody szacowania ryzyka przy podejmowaniu tego rodzaju przedsiÚwziÚÊ. W artykule uwagÚ skupiono na czterech metodach szacowania ryzyka: NPV, IRR, DTA oraz DEA. Ponadto wykorzystano informacje pochodzÈce od przedstawicieli Ărodowiska start-upowego. Moty- wem decydujÈcym o wyborze metod byïa uĝytecznoĂÊ oraz ïatwoĂÊ zastosowania tych modeli wbodniesieniu do wiarygodnoĂci ich wyników. IstotÈ zastosowania metod oceny ryzyka jest odpowiednia wiedza i umiejÚtnoĂÊ ich wykorzystania czy interpretacji wyników przez osoby takÈ próbÚ podejmujÈce. W praktyce osoby bÚdÈce inicjatorami przedsiÚwziÚÊ start-upowych nie majÈ takiej wiedzy bÈdě jest ona na niskim poziomie. Z kolei skorzystanie z wiedzy ibwsparcia specjalistów i ekspertów generuje dodatkowe koszty zwiÈzane z ich pracÈ, co na poczÈtku inwestycji biznesowej jest wyjÈtkowo odczuwalne. Dlatego w niniejszym opraco- waniu zostaïy przybliĝone dwie stosunkowo proste i ïatwe do samodzielnego zastosowania metody, mianowicie NPV i IRR, oraz bardziej zïoĝone metody DTA i DEA, ukazujÈce bardziej szczegóïowe moĝliwoĂci zwiÈzane z prowadzeniem takiego przedsiÚwziÚcia w przy- szïoĂci. Kaĝda z tych metod nadaje siÚ do oceny ryzyka w odniesieniu do specyficznych form dziaïalnoĂci gospodarczej, w tym równieĝ start-upów.

Sïowa kluczowe: start-upy, ryzyko, metody oceny ryzyka, ocena finansowa inwestycji.

Nadesïany: 25.10.17 | Zaakceptowany do druku: 17.01.18

Selected Methods of Risk Evaluation of Start-Up Enterprises

This article presents the risks associated with all business ventures, especially start-ups. The notion of a start-up has been defined and its specific features have been characterized. The most important methods of risk estimation in undertaking such projects have been mentioned.

The article focuses on four risk estimation methods, namely: NPV, IRR, DTA and DEA. It also uses information from representatives of the start-up environment. The key to the choice of methods was the usability and ease of use of these models with respect to the reliability of their results. The essence of the use of risk assessment methods is the knowledge and ability to use or interpret the results of such attempts. In practice, initiators of start-up undertakings have no or limited knowledge in this respect. On the other hand, using the knowledge and support of specialists and experts generates additional costs associated with their work, which is especially felt at the beginning of business investment. Therefore, two relatively simple and

Studia i Materiaïy, 1/2018 (27), cz. 2: 151– 159 ISSN 1733-9758, © Wydziaï ZarzÈdzania UW DOI 10.7172/1733-9758.2018.27.14

1. WstÚp

PojÚcie start-upu w ostatnich latach mocno ewoluowaïo, wpisujÈc siÚ w dyna- micznÈ, bardziej innowacyjnÈ sferÚ standar- dowej dziaïalnoĂci gospodarczej, nabraïo mocniejszego znaczenia z punktu widzenia innowacyjnej gospodarki opartej na wiedzy, jak teĝ samego zainteresowania przedsiÚ- biorczoĂciÈ wĂród spoïeczeñstwa. PoczÈt- kowo w literaturze start-upem nazywano wyïÈcznie przedsiÚbiorstwo wywodzÈce siÚ z doliny technologicznej (najbardziej popu- larna to dolina krzemowa, z ang. Silicon Valley), które prÚĝnie dziaïajÈc, szybko osiÈ- gaïo sukces bÈdě teĝ wyróĝniaïo siÚ wyso- kim wolumenem sprzedaĝy produktu bÈdě usïugi.

W ramach podejĂcia praktycznego moĝna przyjÈÊ, ĝe start-up jest przed- siÚwziÚciem biznesowym, które chcemy szybko rozwinÈÊ i przeksztaïciÊ w podmiot generujÈcy ponadprzeciÚtne zyski i zdecy- dowany na dalszy wzrost swojej wartoĂci (Kaïowski i Wysocki, 2017, s. 10).

Warto równieĝ zaznaczyÊ, iĝ nie ma innowacji bez ryzyka. Nie moĝna mówiÊ objego eliminacji, poniewaĝ jest to czynnik towarzyszÈcy kaĝdemu dziaïaniu ekono- micznemu, którego celem jest osiÈgniÚ- cie korzyĂci w przyszïoĂci, bez podziaïu na branĝe, sektory czy gaïÚzie gospo- darki. Kluczem efektywnych dziaïañ jest umiejÚtna eliminacja ryzyka lub, gdy ono wystÈpi, minimalizacja jego skutków.

Do dziaïañ ograniczajÈcych sam kontakt przedsiÚbiorstwa czy projektu z ryzykiem moĝna zaliczyÊ m.in. stosowanie róĝnego typu analiz ekonomicznych, porównañ wskaěników, kalkulacji, ab takĝe wykorzy- stanie rad doĂwiadczonych ekspertów czy mentorów.

Efektywne prowadzenie kaĝdej dzia- ïalnoĂci gospodarczej, jak równieĝ start- -upu wymaga posiadania odpowiednich

predyspozycji, które najpeïniej wyraĝajÈ siÚ wb przedsiÚbiorczoĂci, kreatywnoĂci ibinnowacyjnoĂci, ale wymagajÈ teĝ wiedzy i odwagi w podejmowaniu decyzji bizne- sowych obarczonych okreĂlonym ryzykiem (Kaplan i Mikes, 2012, s. 51).

2. Istota start-upu

Start-upy to specyficzne formy dziaïal- noĂci gospodarczej i to wïaĂnie one, jako mïode innowacyjne firmy bÈdě kooperujÈce z nimi podmioty gospodarcze czy instytu- cje otoczenia biznesu, cieszÈ siÚ duĝym zainteresowaniem nie tylko wĂród ludzi mïodych. Jest to stosunkowo nowy obszar, ale interesujÈcy z punktu widzenia badañ naukowych, komercyjnych czy wnikliwych analiz, majÈcy istotne znaczenie w rozwoju gospodarczym kraju.

Jednak nie kaĝde przedsiÚwziÚcie biz- nesowe, nie kaĝda dziaïalnoĂÊ gospodarcza jest start-upem, który musi odnieĂÊ sukces.

Aby dany podmiot mógï byÊ zakwalifiko- wany jako start-up, musi:

– poszukiwaÊ innowacyjnego modelu biz- nesowego,

– wyróĝniaÊ siÚ skalowalnoĂciÈ,

– charakteryzowaÊ siÚ znacznym pozio- mem niepewnoĂci, co jest spowodo- wane m.in. przez obszar dziaïania, który wb przypadku dziaïalnoĂci start-upowej ulega zwykle czÚstym przeksztaïceniom i ciÈgïym zmianom.

W myĂl idei start-upu jako dziaïania obcharakterze ekonomicznym wpisane jest przedsiÚwziÚcie przedsiÚbiorcze, które jest swoistym etapem poszukiwania i testowa- nia na rynku odpowiedniego modelu bizne- sowego. Za przedsiÚwziÚcie przedsiÚbior- cze naleĝy rozumieÊ (Kaïowski i Wysocki, 2017, s. 25):

– dziaïanie wïasne przedsiÚbiorcy nasta- wione na przyszïÈ korzyĂÊ i obarczone wbzwiÈzku z tym niepewnoĂciÈ,

easy-to-use methods, namely NPV and IRR, and more complex DTA and DEA methods have been discussed in this paper. They show more detailed possibilities for conducting such a project in the future. Each of these methods is suitable for risk assessment in relation to specific business activities including start-ups.

Keywords: start-ups, risk, risk assessment methods, financial evaluation of investments.

Submitted: 25.10.17 | Accepted: 17.01.18

JEL: D79

– poszukiwanie i testowanie pomysïu ibmodelu, co oznacza, ĝe przedsiÚwziÚcie jest na poczÈtkowym etapie i ulega ciÈ- gïym zmianom wynikajÈcym z informacji zwrotnej otrzymywanej od klientów, – z kolei za alternatywne do bankowych

Ărodki naleĝy przyjÈÊ: Ărodki innych inwestorów niĝ banki bÈdě Ărodki wïasne przedsiÚbiorcy.

Podstawowym celem start-upu jest prze- testowanie wartoĂci jego pomysïu, nastÚp- nie dalszy jego rozwój (od pïaszczyzny lokalnej aĝ do globalnej) oparty na uzyski- wanych dochodach. Start-upu nie moĝna sklasyfikowaÊ ze wzglÚdu na wieloaspek- towoĂÊ tego pojÚcia. Wielu autorów powo- ïujÚ sie na róĝne definicje i zwraca w nich uwagÚ na odmienne elementy. CzÚsto jest on postrzegany jako poczÈtkowe stadium bliĝej okreĂlonego, lecz nowego przedsiÚ- wziÚcia biznesowego. Wedïug Business Dic- tionary start-up to wczesne stadium w cyklu ĝycia przedsiÚbiorstwa, w którym przedsiÚ- biorca przechodzi ze stadium pomysïu do etapu pozyskiwania finansowania, ustana- wiania podstawowej struktury biznesowej oraz inicjowania dziaïalnoĂci operacyjnej i sprzedaĝowej (http://www.businessdictio- nary.com/definition/start-up.html).

Zgodnie z definicjÈ Fundacji Start-up Poland start-upem jest przedsiÚwziÚcie, które speïnia przynajmniej jeden z dwóch warunków: naleĝy do sektora gospodarki cyfrowej, co oznacza, ĝe przetwarzanie informacji lub pochodne technologie zbtym zwiÈzane stanowiÈ jeden lub wiÚcej z kluczowych elementów jego modelu biz- nesowego, lub tworzy nowe rozwiÈzania technologiczne w obszarze IT/ICT (Skala i Kruczkowska, 2016, s. 12).

3. Stanowiska wobec ryzyka – przeglÈd literatury

Zagroĝenia wynikajÈce ze specyficz- nego rodzaju dziaïalnoĂci start-upów niosÈ ze sobÈ wiele ryzyk. Jak wynika z przepro- wadzonych przez S. Blanka badañ nad start-upami, aĝ 75% podejmowanych prób zakoñczy siÚ niepowodzeniem (Blank, 2013, s.b 66). Zatem podejmowanie próby oceny finansowej tego rodzaju przedsiÚ- wziÚÊ jest jak najbardziej uzasadnione, abwrÚcz niezbÚdne.

Zgodnie z zaleceniami Komisji Euro- pejskiej stadiom rozwoju przedsiÚbior- stwa, które skïadajÈ siÚ na jego cykl ĝycia

(seed stage – start-up stage – expansion stage –b replacement), odpowiadajÈ róĝne formy ryzyka, które jest proporcjonalne do odpo- wiedniej fazy jego wzrostu i instrumentów finansowania (Zelek, 2013, s. 64). Naj- wyĝszy poziom ryzyka towarzyszyÊ bÚdzie poczÈtkowym fazom wzrostu start-upu (zasiew, start), gdzie wystÚpuje najwiÚcej niewiadomych, wraz z osiÈganiem kolej- nych faz poziom ryzyka bÚdzie stosunkowo malaï, aĝ do poziomu najniĝszego w fazie ekspansji (Brzozowska, 2009, s. 143).

OdnoszÈc siÚ do raportu przeprowa- dzonego przez firmÚ Deloitte w 2016 r., umiejscowienie start-upu na mapie ryzyka jako przedsiÚwziÚcia nowego i ryzykow- nego z jednej strony odnosiÊ siÚ bÚdzie do uzyskania przez niego szybkiego wzrostu, opartego na skalowaniu pomysïu, z drugiej strony zaĂ dziaïaniom tym zawsze towarzy- szyÊ bÚdzie wysoka niepewnoĂÊ powodze- nia (Deloitte, 2016).

Na podstawie przeglÈdu literatury sta- nowiska zarówno badaczy, jak i praktyków odnoĂnie do oceny finansowej start-upu moĝna okreĂliÊ jako rozlegïe i wbwielu kwe- stiach odmienne. Jednak naleĝy odróĝniÊ dyskusjÚ nad metodami wyceny przedsiÚ- biorstw start-upowych od metod ocenia- jÈcych ich poziom ryzyka. W przypadku narzÚdzi zwiÈzanych z ocenÈ wartoĂci przedsiÚbiorstwa – aspekt ten jest sze- roko opisany w literaturze –moĝna wybraÊ narzÚdzia adekwatne do danego rodzaju ibspecyfiki dziaïalnoĂci. Natomiast majÈc na myĂli narzÚdzia, których zadaniem bÚdzie okreĂlenie poziomu ryzyka w start-upie, mamy do czynienia z obszarem badañ nie do koñca uĂciĂlonych i jednogïoĂnych.

S. Blank stawia tezÚ, iĝ naleĝy koncentro- waÊ siÚ na potrzebach klientów ibwbzwiÈzku z tym odpowiednio przygotowaÊ model biznesowy, który jest najczÚĂciej indywi- dualnym tworem, charakterystycznym dla danego rodzaju przedsiÚwziÚcia. Ponadto uwaĝa, ĝe w zwiÈzku z tak specyficznÈ ibindywidualnÈ dziaïalnoĂciÈ naleĝy ograni- czyÊ analizÚ finansowÈ, której wyniki i tak nie bÚdÈ wiarygodne. JednÈ z metod, którÈ proponuje do stosowania, okreĂla siÚ jako the lean method (Blank, 2010). Podobny poglÈd co S. Blank, przyjmujÈ równieĝ A.bCoroll i B. Yoskovitz (Croll ibYoskovitz, 2014). Z kolei J. Zhang uwaĝa, ĝe wysokie ryzyko zwiÈzane ze start-upami, a takĝe czÚste siÚganie po zewnÚtrzne finansowa- nie, determinuje fakt, iĝ nie da siÚ odsu-

nÈÊ zagadnieñ finansowych na dalszy plan.

Wbrezultacie uwaĝa on, iĝ bardziej wïaĂciwa jest równowaga w podejĂciu zarówno do badañ finansowych start-upu, przygotowa- nia i oceny modelu biznesowego (Zhang, 2007). Naleĝy zgodziÊ siÚ z przyjÚtym przez J.P. Adrewa i H.L. Sirkina stanowiskiem, iĝ ze wzglÚdu na brak moĝliwoĂci oceny zbwysokim prawdopodobieñstwem efektów, a takĝe poziomu ryzyka naleĝy podejmo- waÊ próbÚ ich identyfikacji. Efekty przed- siÚwziÚcia oraz moĝliwe korzyĂci powstaÊ mogÈ w mniej lub bardziej nieokreĂlonym czasie. ZaĂ ryzyko przedsiÚwziÚcia jest ob wiele wyĝsze w start-upie niĝ w trady- cyjnej dziaïalnoĂci. Dlatego naleĝy próbo- waÊ okreĂliÊ moĝliwe skutki i konsekwen- cje, jakie mogÈ wystÈpiÊ (Andrew i Sirkin, 2008). D.B. Herz uwaĝa, ĝe mimo szero- kiego spectrum przeprowadzanych analiz ryzyka i opïacalnoĂci przedsiÚwziÚÊ typu start-up, otrzymane wyniki w maïym pro- cencie majÈ szansÚ byÊ wiarygodne. Jednak mimo maïej wiarygodnoĂci nie postuluje on odrzucenia przeprowadzanej analizy finan- sowej przy wykorzystaniu róĝnych narzÚ- dzi. Zwraca uwagÚ na maïe prawdopodo- bieñstwo uzyskania takich wyników, które wystÈpiÈ w przyszïoĂci (Herz, 1979).

OdnoszÈc siÚ do narzÚdzi oceny ryzyka przedsiÚwziÚÊ start-upowych, naleĝy takĝe zwróciÊ uwagÚ na stanowiska badaczy przedmiotu, którzy postulujÈ potrzebÚ wykorzystywania narzÚdzi finansowych nie tylko w ocenie obszaru, ale teĝ poziomu ryzyka. StÈd warto przytoczyÊ najwaĝniej- sze stanowiska mówiÈce o tym, po jakie konkretnie narzÚdzia powinno siÚ siÚgaÊ, stosujÈc wycenÚ ryzyka tego typu przedsiÚ- wziÚÊ. J. Wysocki, charakteryzujÈc ryzyko, wymienia szereg róĝnych narzÚdzi, które mogÈ posïuĝyÊ do oceny poziomu ryzyka.

Powoïuje siÚ na metody zaliczane do grupy tzw. metod poĂrednio oszacowujÈcych ryzyko w procesie podejmowania decy- zji oraz na metody bezpoĂrednie – zwane metodami korygowania efektywnoĂci.

Nie wyróĝnia jednak wprost, które z nich wb sposób najbardziej istotny i wiarygodny oddajÈ potencjalne ryzyko podejmowanego przedsiÚwziÚcia. Wedïug autora wb ocenie ryzyka przedsiÚbiorstw zaliczanych do start-upów warto zastosowaÊ klasyczne metody rachunku efektywnoĂci inwestycji korygowane o czynnik ryzyka. Natomiast jako ich alternatywÚ wymienia zastosowa- nie koncepcji opcji rzeczowych. Jednak,

jak sam twierdzi, sprawdza siÚ ona gïównie przy wycenie duĝych projektów (Kaïowski ibWysocki, 2017, s. 159).

Z kolei M. Nowak i A. Borowiec do oceny – nie tyle samego poziomu ryzyka, ile oceny efektywnoĂci dziaïalnoĂci – zapro- ponowali korzystanie z metody DEA.

Jednak, jak sami podkreĂlajÈ, zastosowa- nie metody moĝe posïuĝyÊ w celu próby podjÚcia siÚ okreĂlenia poziomu ryzyka zwiÈzanego z podejmowanÈ dziaïalnoĂciÈ (Nowak i Borowiec, 2013). Warto takĝe przytoczyÊ poglÈd E. MÈczyñskiej, która przy ocenie finansowej podmiotów gospo- darczych zwraca uwagÚ na fakt korzystania ze zbyt duĝej liczby wskaěników, których rezultatem jest otrzymanie ogromnej liczby informacji. Jednak nie wszystkie informacje majÈ takÈ samÈ wartoĂÊ uĝytkowÈ dla osób dokonujÈcych takiej analizy. Ze wzglÚdu na duĝÈ liczbÚ wyników, istnieje prawdo- podobieñstwo zlekcewaĝenia informacji bardziej istotnych poprzez ich pominiÚcie.

Zjawisko takie okreĂliïa syndromem lasu i drzew. Mimo, iĝ E. MÈczyñska odnosiïa siÚ do analizy kondycji finansowej przedsiÚ- biorstw oraz predykcji upadïoĂci, to z caïÈ pewnoĂciÈ jej poglÈd jest takĝe aktualny w przypadku oceny ryzyka przedsiÚbiorstw start-upowych (MÈczyñska, 1994).

ReasumujÈc, w literaturze przedmiotu brak jest jasnej palety metod, które moĝna stosowaÊ w ocenie ryzyka. Mimo wielu rodzajów takich metod, brak jest jednego stanowiska, które z nich najlepiej okreĂlÈ poziom ryzyka przedsiÚbiorstw start-upo- wych. W zwiÈzku z tym w artykule podjÚto próbÚ przedstawienia kilku najbardziej popularnych, ale teĝ najczÚĂciej wybiera- nych w opinii przedsiÚbiorców metod do oceny sytuacji finansowej przedsiÚwziÚÊ okreĂlanych jako start-up.

4. Metody oceny ryzyka

DefiniujÈc pojÚcie ryzyka, naleĝy wb pierwszej kolejnoĂci odróĝniÊ go od pojÚcia niepewnoĂci. W literaturze moĝna znaleěÊ szereg definicji tych dwóch zja- wisk – czÚsto bardzo od siebie róĝnych.

PróbujÈc dokonaÊ pewnej systematyzacji, nie wchodzÈc przy tym w szczegóïy tych definicji, niepewnoĂÊ okreĂlimy jako stan niewiedzy na temat danego zjawiska, które moĝe siÚ w przyszïoĂci wydarzyÊ. Jednak co do jego wystÈpienia nie mamy pewno- Ăci i nie jesteĂmy w ĝaden sposób w sta-

nie go przewidzieÊ, ani tym bardziej zmie- rzyÊ. Zatem niepewnoĂÊ jest niepoliczalna.

Zb kolei ryzyko moĝemy okreĂliÊ jako prawdopodobieñstwo wystÈpienia czegoĂ niekorzystnego dla podmiotu, jednostki.

Przy czym nie moĝemy tego zjawiska prze- widzieÊ, ale moĝemy okreĂliÊ jego rozkïad prawdopodobieñstwa. Moĝemy to zjawisko zmierzyÊ. Ryzyko, które towarzyszy dzia- ïalnoĂci gospodarczej, moĝna podzieliÊ na dwa rodzaje, a mianowicie: ryzyko opera- cyjne oraz ryzyko finansowe (Janik, 2011, s. 17–18).

OceniajÈc ryzyko prowadzenia przedsiÚ- wziÚcia w warunkach gospodarki rynkowej, moĝna rozróĝniÊ szereg specyficznych jego rodzajów. OdnoszÈc powyĝsze zagadnie- nie do specyfiki, jakim charakteryzujÈ siÚ przedsiÚwziÚcia typu start-up, pod uwagÚ naleĝy wziÈÊ ich specyfikÚ i uwarunkowa- nia oraz wysoki poziom nakïadów w fazie projektowania oraz uruchamiania przed- siÚwziÚcia.

Start-upy wymagajÈ gïÚbszej analizy zb kilku powodów. Najwaĝniejszym z nich jest ich potencjalny wkïad w rozwój gospo- darczy i technologiczny. SÈ to zazwyczaj przedsiÚbiorstwa o duĝym potencjale wzro- stu, które rozwijajÈ nowe technologie i two- rzÈ miejsca pracy. Analiza start-upów moĝe przeïoĝyÊ siÚ na bardziej efektywne metody ich wspierania i finansowania, a co za tym idzie eliminacje towarzyszÈcych na kaĝdym etapie ryzyk (Tarnawa i WÚcïawska, 2016, s. 51).

DokonujÈc oceny finansowej przed- siÚwziÚÊ typu start-up, naleĝy w gïównej mierze wziÈÊ pod uwagÚ metody dotyczÈce weryfikacji oraz prognozy powodzenia podejmowanego przedsiÚwziÚcia. Oprócz tych metod moĝna, a wrÚcz naleĝy pamiÚtaÊ o narzÚdziach, które na bieĝÈco oceniajÈ sytuacjÚ finansowÈ. Chodzi tu o szereg metod oceniajÈcych stan aktualnej sytu- acji finansowej oraz tych, które oceniajÈ zagroĝenia zwiÈzane z predykcjÈ upadïo- Ăci. Specyfika start-upów kïadzie nacisk w pierwszej kolejnoĂci na metody, które w sposób wïaĂciwy pozwolÈ oceniÊ szansÚ na powodzenie danego przedsiÚwziÚcia, abtakĝe pozwolÈ oceniÊ potrzebne nakïady na jego realizacjÚ.

Do narzÚdzi, które sïuĝÈ pomocÈ przy ocenie podejmowania dziaïalnoĂci o cha- rakterze start-up, moĝna zaliczyÊ metody, które poĂrednio ujmujÈ ryzyko w procesie podejmowania dziaïalnoĂci. StanowiÈ one

zatem oddzielne kryterium w caïym pro- cesie decyzyjnym, a do ich zastosowania niezbÚdne jest pozyskanie dodatkowych informacji (Kawa i Wydmus, 1998, s. 52).

Do grupy tych metod moĝemy zaliczyÊ (Kaïowski i Wysocki, 2017, s. 159):

– metody scenariuszowe,

– metody statystyczno-probablistyczne, – metody symulacyjne,

– metodÚ analizy wraĝliwoĂci.

Oprócz wymienionych powyĝej metod szacowania ryzyka, w praktyce moĝna zastosowaÊ równieĝ metody bezpoĂred- nie, inaczej zwane metodami korygowania efektywnoĂci, które wprost ujmujÈ ryzyko niepowodzenia. W przypadku podejmowa- nia dziaïalnoĂci start-upowych to wïaĂnie ta grupa metod lepiej nadaje siÚ do oceny opïacalnoĂci przedsiÚwziÚcia. Do grona tych metod moĝemy zaliczyÊ m.in.: stopÚ dyskontowÈ z ryzykiem, równowaĝnik pew- noĂci oraz graniczny okres zwrotu (Kaïow- ski i Wysocki, 2017, s. 159–160).

W praktyce bardzo czÚsto dochodzi do sytuacji, ĝe osoby podejmujÈce dziaïalnoĂÊ gospodarczÈ nie potrafiÈ wybraÊ odpo- wiedniej metody czy ich zestawu, których zastosowanie pozwoli na w miarÚ dokïadne oszacowanie poziomu ryzyka oraz pokaĝe przewidywany poziom wystÈpienia takiego zdarzenia. Bardzo czÚsto dochodzi takĝe do sytuacji, ĝe próbujÈ wykorzystaÊ wszyst- kie znane im metody szacowania ryzyka.

W takim podejĂciu pojawia siÚ z kolei inny problem. Mianowicie nadmiar informacji, który powoduje, ĝe w gÈszczu duĝej liczby wyników osoby zarzÈdzajÈce nie potrafiÈ oszacowaÊ wagi poszczególnych informacji.

Do celów artykuïu wykorzystano infor- macje pochodzÈce z przeprowadzonych rozmów w krÚgu przedstawicieli Ărodowiska start-upowego na temat ryzyka i moĝliwoĂci jego pomiaru za pomocÈ wïaĂciwych metod.

Start-upy, które byïy tematem przewodnim w rozmowach z przedsiÚbiorcami, pocho- dziïy z województw: podkarpackiego, ĂwiÚ- tokrzyskiego, lubelskiego i maïopolskiego.

Na podstawie uzyskanych odpowiedzi i opi- nii moĝna sformuïowaÊ wniosek, iĝ istniejÈ trudnoĂci w wyborze odpowiedniej (wïaĂci- wej) metody oceny ryzyka w start-upie, dla- tego najczÚĂciej wykorzystywanymi meto- dami sÈ NPV i IRR. CzÚĂÊ osób podaïo równieĝ metodÚ DTA – jednak zwrócili oni uwagÚ na pewne problemy w jej zastoso- waniu. W artykule dokonano krótkiej cha- rakterystyki wskazanych metod. Ponadto

zaprezentowano metodÚ DEA, która sta- nowi niejako alternatywÚ, ale takĝe uzupeï- nienie dla powyĝszych metod.

W zwiÈzku z powyĝszym w dalszej czÚĂci artykuïu przybliĝono tylko wybrane metody szacowania ryzyka. Zabieg taki ma na celu przedstawienie zaïoĝeñ poszczególnych technik szacowania ryzyka oraz ich inter- pretacji. DodatkowÈ motywacjÈ w wyborze omawianych metod byïa ich uĝytecznoĂÊ oraz ïatwoĂÊ zastosowania w odniesieniu do wartoĂci otrzymywanych wyników. Naleĝy bowiem zdawaÊ sobie sprawÚ, iĝ zastoso- wanie niektórych metod wymaga duĝej wiedzy osób podejmujÈcych takÈ próbÚ.

W praktyce osoby inicjujÈce przedsiÚwziÚ- cia start-upowe nie posiadajÈ takiej wie- dzy, zwrócenie siÚ do grona specjalistów czy ekspertów moĝe zaĂ generowaÊ dodat- kowe koszty zwiÈzane z ich pracÈ, co na poczÈtku Ăcieĝki biznesowej jest wyjÈtkowo odczuwalne. Poniĝej zostanÈ przedstawione dwie metody stosunkowo proste i ïatwe do samodzielnego zastosowania – NPV i IRR – oraz dwie metody bardziej zïoĝone, ale pozwalajÈca ukazaÊ bardziej szczegóïowe moĝliwoĂci zwiÈzane z podjÚciem przedsiÚ- wziÚcia w przyszïoĂci.

PierwszÈ metodÈ, po którÈ warto siÚgnÈÊ jest wskaěnik pozwalajÈcy obliczyÊ wartoĂÊ bieĝÈcÈ netto NPV (Net Present Value). To metoda dynamiczna sïuĝÈca do wyraĝania róĝnicy pomiÚdzy wpïywami gotówki a ich bieĝÈcymi wydatkami. Bardzo czÚsto obli- czanie wartoĂÊ bieĝÈcej (zaktualizowanej) netto jest wykorzystywane w budĝetowa- niu kapitaïowym. ObliczajÈc NPV, moĝemy okreĂliÊ przepïywy pieniÚĝne zwiÈzane zb podejmowanym przedsiÚwziÚciem. Ina- czej, metoda ta polega na zdyskontowaniu przyszïych wartoĂci strumieni pieniÚĝnych do ich obecnej wartoĂci (Manikowski, 2010). Wzór na obliczenie NPV to:

r , NPV NCFt

t 1

n

t 0

=

/

gdzie:

NCF_t – przepïyw pieniÚĝny netto (net cash flow) w okresie t,

r – stopa dyskontowa,

t – indeks czasu (kolejne lata inwestycji), n – liczba lat trwania inwestycji.

Gdy NPV jest dodatnie, oznacza to sytu- acjÚ, w której stopa zwrotu z inwestycji jest wyĝsza niĝ koszt kapitaïu.

Równie powszechnie stosowanÈ metodÈ, co przedstawiona powyĝej metoda warto- Ăci zaktualizowanej netto, jest IRR, czyli metoda obliczania wewnÚtrznej stopy zwrotu (Internal Rate of Return). Podobnie jak wczeĂniejsza, ta równieĝ jest zaliczana do metod dynamicznych. NPV jest metodÈ bezwzglÚdnÈ, z kolei IRR jest metodÈ wzglÚdnÈ i pozwala na ukazanie planowa- nego procentowego wzrostu przedsiÚwziÚ- cia. IRR ukazuje wartoĂÊ stopy procen- towej, dla której NPV przyjmuje wartoĂÊ równÈ zero. Wzór na IRR to:

r ,

NCFt I

1 0

t t

n

0

= - 0=

= ^ h

/

gdzie:

NCF_t – przepïyw pieniÚĝny netto (net cash flow) w okresie t,

r – stopa dyskontowa,

I₀ – nakïady poczÈtkowe w okresie zero, t – indeks czasu (kolejne lata inwestycji).

Oceny przedsiÚwziÚcia nie powinno opieraÊ siÚ tylko i wyïÈcznie na dwóch powyĝszych metodach, warto siÚgnÈÊ po dodatkowÈ metodÚ. Zastosowanie trzech metod pozwoli na uzyskanie szerszego pola oceny oraz wiÚkszej (ale nie nadmier- nej) iloĂci informacji o realizacji przed- siÚwziÚcia. WykorzystujÈc NPV oraz IRR – metody dynamiczne, a jednoczeĂnie sto- sunkowo powszechnie wykorzystywane ze wzglÚdu na prostotÚ zastosowania –moĝna otrzymaÊ bardzo duĝo informacji. Jednak informacje te, zwïaszcza przy podejmowa- niu dziaïalnoĂci start-upowej, warto wzbo- gaciÊ obanalizÚ przy wykorzystaniu metody drzew decyzyjnych DTA (Decision Tree Analysis) (Michalski, 2009, s. 119–128).

Wycena projektów inwestycyjnych przy wykorzystaniu drzewa decyzyjnego siÚga po metodÚ NPV – wartoĂci zaktualizowanej netto, która jest rozbudowywana o moĝ- liwe wydarzenia wraz ze stopniem prawdo- podobieñstwa zaistnienia poszczególnych sytuacji. StosujÈc metodÚ DTA moĝna zatem okreĂliÊ moĝliwe scenariusze roz- wojowe przyszïych zdarzeñ oraz ich wpïyw na wartoĂÊ podejmowanego przedsiÚwziÚ- cia. DziÚki metodzie drzewa decyzyjnego z obliczonych wartoĂci NPV oraz odpo- wiadajÈcych im poziomów prawdopodo- bieñstw czÈstkowych kaĝdej gaïÚzi drzewa otrzymuje siÚ wartoĂÊ oczekiwanÈ. Inter- pretujÈc otrzymanÈ wartoĂÊ oczekiwanÈ

E(NPV), moĝna jÈ porównaÊ w sposobie interpretacji z NPV. Otóĝ przedsiÚwziÚcie jest akceptowalne wyïÈcznie w sytuacji, gdy

wartoĂÊ oczekiwana E(NPV) jest dodatnia (Wasilewska, 2012, s. 233–242; Rogowski, 2004) – rysunek 1.

Rysunek 1. Drzewo decyzyjne oraz wzór na wartoĂÊ oczekiwanÈ E(NPV)

a₁

a₂

a₂ (1 + WACC)¹ +

(1 + WACC)¹

(1 + WACC)¹

(1 + WACC)¹

(1 + WACC)²

(1 + WACC)²

(1 + WACC)²

(1 + WACC)² +

+

+ a₄

a₂ a₅

a₃ a₆

a₃ a₇

p₁

NPV₁ = –a₁ +

NPV₂ = –a₁ +

NPV₃ = –a₁ +

NPV₄ = –a₁ + p₂

p₃ 1 – p₁

1 – p₃ 1 – p₂

a₃

a₄

a₅

a₆

a₇

ObjaĂnienia:

E(NPV) – wartoĂÊ oczekiwana z wartoĂci zaktualizowanej netto,

P_i – prawdopodobieñstwo zaistnienia poszczególnych scenariuszy rozwojowych,

NPV_j – wartoĂÊ zaktualizowana netto obliczona dla poszczególnych scenariuszy rozwojowych, WACC – Ăredni waĝony koszt kapitaïu.

½ródïo: opracowanie na podstawie M. Wasilewska (2012).

PorównujÈc prostÈ metodÚ NPV do metody drzewa decyzyjnego, moĝna stwier- dziÊ, iĝ ta druga metoda pozwala na przybli- ĝenie kilku róĝnych scenariuszy moĝliwych do wystÈpienia w przypadku podjÚcia decy- zji o uruchomieniu inwestycji. Dlatego teĝ warto przy przedsiÚwziÚciu start-upowym poszerzyÊ tradycyjnÈ analizÚ wykorzystu- jÈcÈ NPV o obliczenie róĝnych scenariuszy przy wykorzystaniu metody drzew decyzyj- nych. Jest to szczególnie istotne przy podej- mowaniu przedsiÚwziÚÊ, w których mogÈ pojawiÊ siÚ róĝne warianty oraz gdy mamy do czynienia z wysokim ryzykiem podejmo- wanego przedsiÚwziÚcia. A najczÚĂciej takie czynniki towarzyszÈ przedsiÚwziÚciom zali- czanym do grona start-upów (Wasilewska, 2012, s. 233–242).

MetodÚ pomiaru efektywnoĂci gospo- darczej DEA (Data Envelopment Analysis), zwanÈ inaczej analizÈ danych granicznych lub analizÈ obwiedni danych, jako pierwsi w 1978 r. zaproponowali A. Charnes, W.W.

Cooper i E. Rhodes. Idea analizy danych granicznych opiera siÚ na definicji produk- tywnoĂci, która zostaïa sformuïowana przez Debreu i Farella (Guzik, 2009). Moĝna jÈ zdefiniowaÊ jako stosunek pojedynczego efektu do pojedynczego nakïadu:

p , x

= y (3)

gdzie:

p – produktywnoĂÊ, y – pojedynczy efekt, x – pojedynczy nakïad.

Sedno metody DEA opiera siÚ na wyko- rzystaniu empirycznych wartoĂci sumy do sumy efektów dla poszczególnych zesta- wów obiektów nazywanych DMU (Deci- sion Making Units). Pozwala to na wyzna- czenie wag maksymalizujÈcych efektywnoĂÊ (Kucharski, 2011).

Jako zaletÚ metody DEA naleĝy podaÊ z caïÈ pewnoĂciÈ jej nieparametrycznoĂÊ.

DziÚki czemu znajomoĂÊ wag poszczegól- nych wejĂÊ i wyjĂÊ oraz zaleĝnoĂci funkcyj- nych pomiÚdzy nimi nie jest konieczna.

5. Podsumowanie

BadajÈc zjawiska towarzyszÈce zakïada- niu start-upów i jednoczeĂnie opierajÈc siÚ na bieĝÈcych wynikach badañ, m.in. Fun- dacji Start-up Poland, firmy Deloitte czy raportu Global Entrepreneurship Monitor, klarujÈ siÚ dwa zasadnicze nurty ich two- rzenia. Pierwszy odnosi siÚ do technolo-

gicznych (z naciskiem na innowacyjnoĂÊ) rozwiÈzañ uïatwiajÈcych funkcjonowanie przedsiÚbiorstwa, którym przy realizacji ib wdroĝeniu towarzyszy ryzyko niepowo- dzenia. Z kolei drugi nurt dotyczy roz- woju, jako kluczowego, a zarazem jednego zbpierwszych etapów przedsiÚwziÚcia, pole- gajÈcego na testowaniu i udoskonalaniu produktu bÈdě usïugi, która jest dedyko- wana potencjalnym nabywcom, klientom.

Istotne znaczenie w tej kwestii majÈ opinie i wszelkie informacje zwrotne (feedback) o produkcie od samych konsumentów (Kaïowski i Wysocki, 2017, s. 28).

OceniajÈc podejmowane przedsiÚwziÚ- cia, moĝna skorzystaÊ z szeregu róĝnych metod oraz narzÚdzi uïatwiajÈcych podej- mowanie decyzji. Jednak wiÚkszoĂÊ z nich nie zagwarantuje, ĝe pomysï czy idea, które zainicjowaïy dziaïanie, przyniesie sukces.

Wymienione metody zostaïy wybrane wbcelu przybliĝenia, w jaki sposób moĝna doko- naÊ oceny ryzyka podejmowanej dziaïal- noĂci start-upowej. Sam fakt siÚgniÚcia po metody zaleĝeÊ bÚdzie od wielu czynników.

Inny zestaw narzÚdzi bÚdzie wykorzystany w sytuacji bardzo duĝej zmiennoĂci warun- ków w otoczeniu, a inne metody powinny byÊ wykorzystywane przy braku tak duĝych wahañ. Równieĝ otrzymane wyniki z zasto- sowanych metod bÚdÈ mniej lub bardziej miarodajne. W sytuacji pierwszej, gdy mamy do czynienia z maïo stabilnÈ sytuacjÈ w gospodarce, wówczas otrzymane wyniki naleĝy traktowaÊ jako mniej prawdopo- dobne aniĝeli w sytuacji niewielkich zmian.

Podobnego zdania jest równieĝ R.bPastu- siak, który zwraca uwagÚ, ĝe mimo iĝ metody dyskontowe, do których zalicza siÚ równieĝ metody NPV oraz IRR, nie sÈ ide- alne ze wzglÚdu na swojÈ subiektywnoĂÊ, to nadal pozostajÈ metodami najbardziej adekwatnymi do wyceny przedsiÚwziÚÊ inwestycyjnych, w tym równieĝ tych o cha- rakterze start-upów. Jednak, aby okreĂliÊ bardziej dokïadnie ryzyko finansowe zwiÈ- zane z podejmowanym przedsiÚwziÚciem, warto skorzystaÊ nie tylko z metody NPV.

AlternatywÚ stanowi technika drzew decy- zyjnych, która pozwala uwzglÚdniÊ róĝne scenariusze zdarzeñ, Jej dodatkowym atu- tem jest fakt, iĝ dziÚki wycenie przedsiÚ- wziÚcia przez inicjatorów projektu pozwala ze znacznym prawdopodobieñstwem wska- zaÊ, jak moĝe ksztaïtowaÊ siÚ rynek czy przyszïe przepïywy wynikajÈce ze start-upu oraz jakie sÈ na to szanse. Zatem metoda

drzew decyzyjnych moĝe byÊ przydatna takĝe z punktu widzenia rachunkowoĂci zarzÈdczej, w której to okreĂla siÚ sza- cunki zarówno te optymistyczne, pesymi- styczne, jak i najbardziej prawdopodobne, a wszystko to we w miarÚ prostej formule wskaěnika (Koziñski i Pastusiak, 2013, s.b 81–93). Ciekawym rozwiÈzaniem jest takĝe wykorzystanie w szacowaniu ryzyka metody DEA, która pozwala na oszacowa- nie efektywnoĂci inwestycji, uwzglÚdniajÈc róĝne obszary dziaïalnoĂci.

ReasumujÈc, wykorzystanie przy ocenie ryzyka kilku metod pozwala na usystema- tyzowanie otrzymanych wyników, ich przej- rzystoĂÊ, ïatwoĂÊ wykorzystania, a przede wszystkim unikniÚcie chaosu wywoïanego nadmiernoĂciÈ danych, innymi sïowy

„puïapki” zwiÈzanej ze zbyt duĝa liczbÈ danych otrzymanych poprzez zastosowanie wielu metod oceny ryzyka jednoczeĂnie.

Bibliografia

Andrew, J.P. i Sirkin, H.L. (2008). Od pomysïu do zysku. Jak zebraÊ owoce innowacji. Warszawa: MT Biznes.

Blank, S. (2013). Why the Lean Start-up Changes Everything. Harvard Business Review, (May).

Brzozowska, K. (2009). Wsparcie kapitaïowe przed- siÚwziÚÊ innowacyjnych w Polsce. W: B. Filipiak ibB.bMikoïajczyk (red.), Rynki finansowe w rozwoju podmiotów gospodarczych. Studia BankowoĂci ibFinansów. Polskie Stowarzyszenie Finansów i Ban- kowoĂci. Warszawa: Difin.

Croll, A. i Yoskovitz, B. (2014). Metoda Lean Ana- lytics: zbuduj sukces start-upu w oparciu o analizÚ danych. Gliwice: Helion.

Deloitte. (2017). Diagnoza ekosystemu start-upów wbPolsce. Raport Deloitte.

Guzik, B. (2009). Podstawowe modele DEA w bada- niu efektywnoĂci gospodarczej i spoïecznej. Poznañ:

Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Ekonomicz- nego w Poznaniu.

Herz, D.B. (1979). Risk Analysis in Capital Invest- ment. Harvard Business Review (September–Octo- ber).

Janik, W. i Paědzior, A. (2011). ZarzÈdzanie finan- sowe w przedsiÚbiorstwie. Lublin: Wydawnictwo Poli- techniki Lubelskiej.

Kaïowski, A. i Wysocki J. (red.). (2017). Start-up abuwarunkowania sukcesu. Wymiar teoretyczno-prak- tyczny. Warszawa: Oficyna Edukacyjna Szkoïa Gïówna Handlowa.

Kaplan, R. i Mikes, A. (2012). Managing Risks:

Ab New Framework. Harvard Business Review, (June).

Kawa, P. i Wydymus, S. (1998). Metodologia oceny efektywnoĂci projektów inwestycyjnych wedïug stan- dardów Unii Europejskiej. Kraków: Wydawnictwo Wyĝszej Szkoïy ZarzÈdzania i BankowoĂci.

Koziñski, J. i Pastusiak, R. (2013). Model dwumia- nowy w wycenie przedsiÚbiorstwa. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczeciñskiego. Finanse, rynki finan- sowe, ubezpieczenia, 761(60) 81–93.

Kucharski, A. (2011). Metoda DEA w ocenie efek- tywnoĂci gospodarczej. ’ódě.

Manikowski, A. (2010). IloĂciowe metody wspo- magania ocen projektów gospodarczych. Warszawa:

Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Warszaw- skiego.

MÈczyñska, E. (1994). Ocena kondycji przedsiÚ- biorstwa. (Uproszczone metody). ¿ycie Gospodar- cze, (38), 42–45.

Michalski, M.’. (2009). Analiza metod oceny efek- tywnoĂci inwestycji rzeczowych. Ekonomia Mene- dĝerska, (6), 119–128.

Nowak, M. i Borowiec, A. (2013). Zastosowanie metody DEA w badaniu efektywnoĂci parków naukowo-technologicznych. Zeszyty Naukowe Poli- techniki Poznañskiej. Organizacja i ZarzÈdzanie, (61), 109–119.

Radny, M. (red.). (2016). Let’s statup!, Przewodnik Start-upowy. Warszawa: Szkoïa Gïówna Handlowa.

Rogowski, W. (2004). Rachunek efektywnoĂci przed- siÚwziÚÊ inwestycyjnych. Kraków: Oficyna Ekono- miczna.

Skala. A. i Kruczkowska, E. (2016). Raport Pol- skie start-upy 2016. Warszawa: Fundacja Start-up Poland.

Tarnawa, A. i WÚcïawska, D. (red.). (2016). Global Entrepreneurship Monitor Polska. Raport z badania Global Entrepreneurship Monitor – Polska 2015.

Warszawa.

Wasilewska, M. (2012). Porównanie metody NPV, drzew decyzyjnych i metody opcji realnych w wyce- nie projektów inwestycyjnych. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczeciñskiego. Finanse, Rynki finan- sowe i ubezpieczenia, 690(51), 233–242.

Zelek, A. (red.). (2013). Nowoczesna inĝynieria dla firm start-up w Polsce w latach 2009–2012 – raport z badañ screeningowych. Szczecin: Wydawnictwo Naukowe Zachodniopomorskiej Szkoïy Biznesu wbSzczecinie.

Zhang, J. (2007). Access to Venture Capital and the Performance of Venture-Backed Start-Ups in Sili- con Valley. Economic Development Quarterly, 21(2).