Особенности оценки эффективности проекта в условиях риска

 

После количественной оценки рискованности варианта инвестирования необходимы анализ финансовой реализуемости и оценка эффективности проекта с учетом оцененного риска. Для этого существует несколько методов, достаточно широко описываемых в литературе. К наиболее распространенным из них следует отнести:

· метод корректировки нормы дисконта;

· анализ чувствительности критериев эффективности проекта;

· метод сценариев;

· анализ вероятностных распределений потоков платежей;

· «дерево решений»;

· метод Монте-Карло (имитационное моделирование).

При оценке эффективности проекта используются такие агрегированные параметры, как размер инвестиций, величина денежного потока, норма дисконта, временной горизонт прогнозирования, прибыль проекта и др. все методы учета риска при оценки эффективности проекта, перечисленные выше, сводятся к двум моментам: включению величины риска (ведению поправки на риск) в расчет чистых денежных потоков, генерируемых проектом, и (или) в расчет коэффициента дисконтирования.

Рассмотрим несколько распространенных подходов.

Расчет безрисковых (детерминированных) чистых денежных потоков базируется на предложении о наличии точной информации о поведении всех составных элементов потоков доходов и затрат. Учет риска означает возможность различных сценариев реализации проекта, каждый из которых имеет свои величины денежных потоков (в сценариях могут различаться цены на продукцию, объемы производства, размер инвестиций, текущих издержек, налоговых платежей).

Зная затраты и результаты проекта при всех сценариях его реализации, можно оценить проект с учетом всех возможных сценариев, а также «степень их возможности». Анализ результатов реализации каждого сценария покажет, с каким риском сопряжен проект. Каждому сценарию отвечает какой-то детерминированный (определенный) поток затрат и результатов, а неопределенность проявляется в том, что этот сценарий может осуществиться, а может и не осуществиться. Для комплексной оценки проекта с учетом всех возможных сценариев предполагается агрегировать соответствующие возможные эффекты по каждому из сценариев в обобщающий показатель ожидаемого эффекта проекта.

Таким образом, алгоритм анализа проекта с применением метода сценариев имеет следующий вид.

· определяют несколько возможных вариантов развития проекта: пессимистический, наиболее вероятный и оптимистический;

· по каждому варианту устанавливают его вероятностную оценку (частотную или субъективную, а в зависимости от специфики варьируемых факторов);

· по каждому из вариантов рассчитывают соответствующий NPV, т.е. для каждого проекта получают по три величины NPV: NPV_O, NPV_В, NPV_П;

· определяют среднюю величину NPV с использованием формулы                                                                                                        (2.2)

где х _i – результат события или исход (например, величина дохода, рентабельность и пр.);

p_i - вероятность получения результата х _i

· исчисляют стандартное отклонение показателя NPV с использованием формул для расчета дисперсий                (2.3)

и среднеквадратического отклонения                     (2.4)

· определяют коэффициент вариации показателя NPV по формуле

C                                                                                    (2.5)

· на основании рассчитанных показателей делается вывод о степени риска проекта.

Второй способ «введения» риска в чистый денежный поток – разработка одного, базового сценария. Возможность реализации других сценариев учитывается надлежащим подбором параметров базового сценария. По существу, здесь ожидаемый эффект принимается равным «обычному» эффекту проекта при базовом сценарии. При этом в расчет чистых денежных потоков закладывают разного рода резервы и запасы: страховой запас сырья и материалов, резерв средств на непредвиденные расходы, запасы прочности для технических параметров объекта, наконец, оплата договоров страхования от различных неблагоприятных ситуаций.

В Методических рекомендациях по оценке эффективности инвестиционных проектов предполагается закладывать в базовый сценарий «умеренно пессимистические прогнозы технико-экономических параметров проекта, цен, ставок налогов, обменных курсов валют и иных параметров экономического окружения проекта, объема производства и цен на продукцию, сроков выполнения отдельных видов работ и т.д.».

Альтернативным способом учета риска при оценке проектов является ведение риска в норму дисконта ( метод корректировки нормы дисконта ). Логика этого подхода такова: поскольку риск в инвестиционном процессе уменьшает реальную отдачу от вложенного капитала по сравнению с ожидаемой, то для его учета можно ввести поправку (надбавку) к уровню процентной ставки, характеризующую доходность по безрисковым вложениям, например. Сравнительно с банковскими депозитом или краткосрочными государственными ценными бумагами. Чем больше риск, ассоциируемый с проектом, тем выше должна быть вводимая надбавка.

Таким образом, методика поправки на риск коэффициента дисконтирования имеет следующий вид.

· устанавливается безрисковая норма доходности - r_f;

· определяется (например, экспертным путем) риск, ассоциируемый с рассматриваемыми проектами: для проекта А - ∆ r_A, для проекта В - ∆ r_В;

· рассчитывается NPV с коэффициентом дисконтирования r

для проекта А: r_A = r_f + ∆ r_A

для проекта В: r_В = r_f + ∆ r_В .

· проект с большей величиной NPV считается предпочтительным.

Существуют экспертные оценки надбавок за риск к норме дисконта. Так, в зависимости от цели проекта предполагается следующая величина надбавок.

Однако введение надбавок за риск к норме дисконта зачастую не соответствует логике анализа реальных инвестиций. Норма дисконта используется для приведения разновременных потоков дохода и затрат по проекту к начальному периоду времени.

Таблица 13

Рекомендуемые размеры надбавок за риск к норме дисконта[38]

 

Уровень риска	Пример цели проекта	Величина поправки на риск, %
Низкий	Вложения в развитие производства на базе освоенной техники	3 – 5
Средний	Увеличение объема продаж существующей продукции	8 – 10
Высокий	Производство и продвижение на рынок нового продукта	13 – 15
Очень высокий	Вложение в исследования и инновации	18 - 20

 

. Дисконтированные величины тем меньше, чем больше норма дисконта и чем к более отдаленным периодам времени они относятся. Увеличивая норму дисконта на оценочный размер риска, мы тем самым уменьшаем будущие доходы проекта по сравнению с такими же безрисковыми. Однако такое же воздействие оказывает увеличенная норма дисконта и на затраты, а именно рисковые затраты уменьшаются, хотя обычно имеет место риск их увеличения.

Существует довольно много проектов, риск которых со временем не увеличивается, а уменьшается. Особенно это относится к проектам по внедрению новой техники. Наибольший риск по таким проектам приходится на первые годы его осуществления. Через некоторый период времени, после того как техника внедрена и освоена. Такой проект уже ничем не отличается от других проектов по выпуску аналогичной продукции. Закладывая же риск в норму дисконта, аналитик увеличивает его воздействие на проект с течением времени.

Главные достоинства метода учета риска путем корректировки нормы дисконта состоят в простоте расчетов. Вместе с тем этот метод, кроме уже отмеченных, имеет еще ряд недостатков:

· не дает никакой информации о степени риска. Полученные результаты существенно зависят только от величины надбавки за риск;

· не дает никакой информации о вероятностных распределениях будущих денежных потоков и не позволяет получить их оценку;

· существенно ограничивает возможности моделирования различных вариантов, так как все сводится к анализу зависимости оценочных показателей проект (NPV, PI, IRR и др.) от изменений только одного показателя – нормы дисконта.

Эти обстоятельства диктуют инвестиционным аналитикам очень осторожное использование коэффициента дисконтирования для учета рисков проекта. Представляется, что такой подход обоснован только в одном случае – в случае учета неспецифических рисков проекта.

Как было сказано выше, неспецифический (систематический) инвестиционный риск – это риск, обусловленный внешними по отношению к проекту обстоятельствами макроэкономического, регионального, отраслевого характера. Эти риски невозможно низарезервировать, ни застраховать. Единственным возможным способом их учета при анализе проекта является введение рисковой надбавки в коэффициент дисконтирования. Однако величина такой надбавки должна быть научно обоснована, и базироваться не только и не столько на экспертных оценках, сколько на расчетах объективных показателей.

Анализ чувствительности как способ анализа инвестиций в условиях риск призван дать оценку того, насколько изменятся показатели эффективности проекта (NPV, PI, IRR и др.) при определенном изменении одного из его исходных параметров. Чем теснее эта связь (зависимость), тем больше риск при реализации данного проекта.

Анализ чувствительности рекомендуется проводить для определения факторов, в наибольшей степени оказывающих влияние на результаты инвестиционных проектов, и для их сравнительного анализа. При решении задач, связанных с определением этих факторов, соблюдается такая последовательность. Вначале определяются наиболее значимые факторы и их вероятные (базовые) значения, при которых рассчитывается чистая текущая стоимость. Затем в определенных пределах изменяется один из факторов, при каждом его новом значении рассчитывается чистая текущая стоимость проекта и предыдущий шаг повторяется для каждого фактора. Далее все расчеты сводятся в таблицу, сравниваются по степени чувствительности проекта к изменению каждого фактора и определяются те из них, которые сильнее всего влияют на успех проекта.

Обычно в качестве основных варьируемых параметров принимают следующие:

· физический объем продаж продукции;

· цена реализуемой продукции;

· величина прямых производственных издержек;

· стоимость привлекаемого капитала.

Основная цель анализа чувствительности состоит в представлении лицу, принимающему решение не точечных показателей эффективности, а их интервалов, соответствующих некоторым предположениям о возможной динамике ключевых факторов производственной системы.

Можно выделить следующие этапы при осуществлении анализа чувствительности.

· выбор показателя эффективности, относительно которого проверяется чувствительность системы на изменение того или иного параметра базового варианта условий;

· отбор ключевых переменных модели, т.е. данных, отклонения значений которых от базовых заметно отразятся на величине показателя эффективности. Показатель эффективности определяют как функцию только ограниченного числа ключевых переменных модели. Остальные переменные рассматриваются как константы;

· определение вероятных или ожидаемых диапазонов значений ключевых переменных;

· расчет значений показателя эффективности для принятых диапазонов ключевых переменных и представление результатов расчетов в табличной форме и в виде графиков.

Если изменение значения переменной не оказывает существенного влияния на результирующие показатели, то правильность инвестиционного решения вряд ли будет зависеть от точности и аккуратности определения значения этой переменной. Если же даже незначительные изменения значения этой переменной оказывают сильное воздействие на уровень результирующих показателей, то проект считается высокочувствительным к значению данной переменной, поскольку этот параметр в немалой степени определяет уровень риска проекта. В этом случае оценке возможных значений этой переменной должно быть уделено самое пристальное внимание. Эта переменная подвергается детальному анализу, т.е. варьируются значения тех параметров, от которых она в свою очередь зависит.

Если же критическая для проекта переменная характеризуется большой неопределенностью, возникает вопрос: стоит ли вообще осуществлять этот проект?

Результаты анализа чувствительности проекта оформляются в виде графиков зависимости результирующих показателей (NPV, IRR и др.) от изменения различных переменных и пояснений к этим графикам

Таким образом, этот метод имеет особое значение для оценки инвестиционных проектов:

· позволяет выделить те переменные, которые имеют наибольшее влияние на результат инвестиционного проекта и значения которых должны быть определены с максимальной аккуратностью и точностью;

· помогает выделить проекты с высокой степенью риска, обусловленной большой изменчивостью (или полной неопределенностью) одной или нескольких ключевых переменных.

Метод анализа чувствительности имеет и недостатки, наиболее существенные из которых следующие:

· предполагает изменение одного исходного показателя, в то время как остальные считаются постоянными величинами. Однако на практике между показателями существуют взаимосвязи и изменение одного из них часто приводит к изменению другого;

· не позволяет получить вероятностные оценки возможных отклонений исходных и результативного показателя. В этом отношении более предпочтителен метод анализа сценариев.

Проверка устойчивости как метод анализа риска предусматривает разработку так называемых сценариев (ситуаций) развития инвестиционного проекта в базовых и наиболее опасных (рисковых) вариантах для его участника. По каждой ситуации исследуется, как будет действовать в соответствующих условиях механизм реализации проекта, какими будут при этом величины доходов и потерь, показатели эффективности для всех участников.

Проект считается устойчивым и эффективным, если во всех анализируемых ситуациях интересы его участников удовлетворяются, а возможные неблагоприятные последствия устраняются, например за счет создания запасов и резервов, или возмещаются страховыми выплатами.

Метод «дерева решений». Этот метод позволяет комплексно учесть риски реального инвестиционного проекта по отдельным последовательным этапам его осуществления. Он применяется тогда, когда имеют место два и более последовательных множества решений, причем последующие решения основываются на результатах предыдущих, и/ или два и более множества состояний среды (т.е. появляется целая цепочка решений, вытекающих одно из другого, которые соответствуют событиям, происходящим с некоторой вероятностью).

«Дерево решений» - это графическое изображение последовательности решений и состояний окружающей среды с указанием соответствующих вероятностей и выигрышей для любых комбинаций вариантов и состояний.

Для построения «дерева решений» можно предложить такую последовательность шагов:

· определить состав и продолжительность фаз жизненного цикла проекта;

· определить ключевые события, которые могут повлиять на дальнейшее развитие проекта;

· определить время наступления ключевых событий;

· сформулировать все возможные решений, которые могут быть приняты в результате наступления каждого ключевого события;

· определить вероятность принятия каждого решения;

· определить стоимость каждого этапа осуществления проекта.

На основании полученных данных строится «дерево решений», структура которого содержит узлы, представляющие собой ключевые события (точки принятия решений), и ветви, соединяющие узлы, - работы по реализации проекта. В результате построения «дерева решений» рассчитываются вероятность каждого сценария развития проекта, NPV по каждому сценарию, а также ряд других принципиально важных как для анализа рисков проекта, так и для принятия управленческих решений показателей.

Необходимо подчеркнуть возможность использования «дерева решений» не только в ходе принятия инвестиционных решений, но и в процессе реализации проекта. Изменение обстоятельств внешней среды проекта могут потребовать перехода на другую ветвь принятия решений. Наличие построенной пошаговой схемы в виде «дерева решений» позволит менеджеру рассчитать риск такого развития событий и минимизировать убытки компании.

Применение этого метода обычно используется для анализа рисков тех проектов, которые имеют обозримое количество вариантов развития. В противном случае «дерево решений» принимает очень большой объем, так что затрудняется не только вычисление оптимального решения, но и определение данных. Метод полезен в тех случаях, когда более поздние решения сильно зависят от решений, принятых ранее, но в свою очередь определяют дальнейшее развитие событий.

Метод Монте-Карло. Преодолеть многие недостатки, присущие рассмотренным методам анализа эффективности проектов в условиях риска, позволяет имитационное моделирование – одно из наиболее мощных средств анализа экономических систем. Основу имитационного моделирования и его частый случай составляет метод Монте-Карло, который является синтезом и развитием методов анализа чувствительности и анализа сценариев.

Имитационное моделирование рисков инвестиционных проектов представляет собой серию численных экспериментов, призванных получать эмпирические оценки степени влияния различных факторов (объема выпуска, цены, переменных расходов и др.) на зависящие от них результаты.

Проведение имитационного эксперимента разбивают на следующие этапы:

· устанавливаются взаимосвязи между исходными и выходными показателями в виде математического уравнения или неравенства. В качестве результирующего показателя обычно выступает один из критериев эффективности (NPV, PI, IRR);

· задаются законы распределения вероятностей для ключевых параметров модели;

· проводится компьютерная имитация значений ключевых параметров модели;

· рассчитываются основные характеристики распределений входящих и исходящих показателей;

· проводится анализ полученных результатов и принимается решение.

Этот метод позволяет наиболее полно учесть весь диапазон неопределенностей исходных параметров проекта, с которыми может столкнутся его предстоящее осуществление. Кроме того, путем изначально задаваемых ограничений требуемых показателей эффективности проекта можно широко использовать информационную базу проведения анализа проектных рисков. Таким образом, метод Монте-Карло позволяет получить интервальные значения показателей проектных рисков, в рамках которых возможна успешная реализации реального инвестиционного проекта.

Методика оценки рисков, связанных с инвестированием, на основе использования рассмотренных и других специальных методов подробно излагаемых в специальной литературе. Выбор конкретных методов оценки рисков реального инвестирования определяется рядом факторов:

· видом инвестиционного риска;

· полнотой и достоверностью информационной базы, сформированной для

 оценки уровня вероятности различных инвестиционных рисков;

· уровнем квалификации инвестиционных менеджеров, осуществляющих оценку;

· технической и программной оснащенностью инвестиционных менеджеров, возможностью использования современных компьютерных технологий проведения такой оценки;

· возможностью привлечения к оценке сложных инвестиционных рисков квалификационных экспертов. [39]

В качестве вывода можно сказать, что оценка эффективности проекта с учетом измеренного риска является одним из самых сложных этапов анализа. Для этого существует несколько методов, среди которых можно отметить: метод корректировки нормы дисконта, метод достоверных эквивалентов, анализ чувствительности критериев эффективности проекта, метод сценариев, «дерево решений», метод Монте-Карло и другие. Выбор конкретных методов оценки рисков реального инвестирования определяется рядом факторов, таких как вид инвестиционного риска. Уровень квалификации инвестиционного менеджера и другого.

⇐ Предыдущая3456789101112Следующая ⇒

Поделиться: