--PAGE_BREAK--
1.4. Основные принципы оценки эффективности инвестиционных проектов
Кроме экономической оценки инвестиционных проектов (особенно крупных) рекомендуется проводить следующие виды проектного анализа: 1) технический (проверка технико-технологической обоснованности проекта и приемлемости его для местных условий); 2) экологический (оценка влияния проекта на окружающую среду); 3) организационный или, как его называют в различных переводах, институциональный (оценка ответственности организации за осуществление проекта в заданные сроки и нормальную его эксплуатацию); 4) социальный (проверка приемлемости проекта в общественном отношении).
Экономический анализ или определение экономической эффективности инвестиционного проекта — это проверка соответствия проекта целям и интересам его участников.
Различают два вида экономической эффективности1 инвестиционного проекта (ИП):
• эффективность проекта в целом;
• эффективность участия в проекте.
Оценка эффективности проекта в целом — это определение потенциальной привлекательности проекта для всех возможных участников и источников финансирования. Она включает в себя:
• общественную (социально-экономическую) эффективность проекта;
• коммерческую эффективность проекта.
При определении общественной эффективности учитывают социально-экономические последствия осуществления ИП для общества в целом, т. е. кроме непосредственных результатов и затрат, затраты и результаты в смежных секторах экономики, экологические, социальные и другие эффекты.
Коммерческая эффективность — эффективность осуществления ИП для участника, его реализующего, в предположении, что он производит все необходимые затраты и пользуется всеми его результатами.
Эффективность участия в проекте, определяемая для выявления заинтересованности в нем всех его участников, включает в себя:
• эффективность участия предприятий в проекте (эффективность ИП для предприятий-участников);
• эффективность инвестирования в акции предприятия (эффективность для акционеров акционерных предприятий — участников ИП);
• эффективность участия в проекте структур более высокого уровня по отношению к предприятиям — участникам ИП, в том числе региональную и народнохозяйственную эффективность — для отдельных регионов и народного хозяйства РФ, а также отраслевую эффективность — для отдельных отраслей народного
В дальнейшем будем употреблять термин эффективность.
хозяйства, финансово-промышленных групп, объединений предприятий и холдинговых структур;
• бюджетную эффективность ИП (эффективность участия государства в проекте с точки зрения расходов и доходов бюджетов всех уровней).
2. Учет риска и неопределенности при оценке эффективности реальных инвестиционных проектов
2.1. Общие вопросы учета риска и неопределенности
Все вышеперечисленные рекомендации по экономической оценке реальных инвестиционных проектов основываются на допущении, что оцениваемый проект будет реализован своевременно, потребность в продукции или услугах проекта сохранится, цены на продукцию и услуги будут находиться на достаточно высоком уровне, организация производства будет соответствовать предъявляемым требованиям, государственная политика в отношении данной отрасли будет благоприятной и т. д. Выполнение всех условий одновременно на практике маловероятно. Поэтому при оценке экономической эффективности реальных инвестиционных проектов должны быть рассмотрены все источники неопределенностей и способы их учета. В общем случае под неопределенностью понимают неполноту или неточность информации об условиях реализации проекта. Под риском обычно подразумевают возможность возникновения неблагоприятных ситуаций и последствий в ходе реализации проекта. Термин «неопределенность» обычно применяется, когда результат нельзя точно предугадать, но возможность потерь Не так очевидна, как в случае риска. Но степень4неопределенности (вероятность) является мерой измерения риска.
Проблемы теории принятия решений с учетом неопределенности весьма широки. В данном разделе рассматриваются только основные приемы учета риска на простейших примерах.
При анализе реальных инвестиционных проектов используют следующие понятия теории вероятностей: событие — одно из двух или более явлений, которые могут случиться в данной ситуации; последствие — явление, которое происходит; вероятность — выражение частоты совершения определенного события как следствия ряда повторяющихся попыток (обычно измеряют в процентах).
При применении методов теории вероятностей часто используют правила сложения и умножения вероятностей. Например, вероятность того, что одно или другое из двух или более взаимо-исключаемых событий произойдет, равняется сумме вероятностей отдельных событий. Проиллюстрируем известным примером бросания кубика: вероятность получения одной какой-либо цифры равна 16,67% (1/6), а вероятность выпадения одной из двух каких-либо цифр уже равна 33,3% (1/6 +1/6 = 1/3). Второе правило: вероятность двух независимых событий, имеющих собственные последствия, является произведением их независимых вероятностей. В том же примере вероятность получения дубля на двух кубиках равняется всего 2,8% (1/6 • 1/6 = 1/36).
В общем случае в экономических расчетах неопределенность может иметь объективную и субъективную природу. К первой относят естественные и хозяйственные процессы, имеющие мало предсказуемый характер, ко вторым — еще не познанные по субъективным причинам. Пример объективной природы неопределенности: на нефтяной залежи с примерно одинаковыми гидрогеологическими и горнотехническими условиями было пробурено 100 скважин, 5 из которых оказались сухими. Дебиты добывающих скважин по нефти различаются следующим образом: 25 скважин имеют дебит 30 т/сут, 70 скважин — 6 т/сут. Данный простейший набор статистических данных показывает, что 70% общего фонда скважин имеют относительно низкий уровень дебита, 25% — высокий, а 5% — вообще без притока нефти.
Для иллюстрации субъективной природы неопределенности можно привести оценку величины дебита скважин но первичным данным геофизической разведки. Специалисты иногда могут выразить только качественное отношение к прогнозу. Сложность заключается в переводе качественных характеристик в количественные с достаточным числом градаций, позволяющим сформировать распределение вероятностей. Существует шкала распределения вероятностей от 0 (невозможность предсказать последствие) до 100% (полная уверенность). В случаях, когда эксперт задает только границы интервала, построение исходных вариантов может быть выполнено с применением так называемой случайной величины, равномерно распределенной в интервале от 0 до 100%, с математическим ожиданием, равным 50%. Например, если дебит скважины (1У) равномерно распределен в интервале {D — a; D + а} с математическим ожиданием, равным D, то расчет его можно производить по формуле:
где а — параметр, характеризующий предельное отклонение дебита от ожидаемой величины; г — случайная величина.
В качестве иллюстрации применения элементов теории вероятностей в экономических расчетах приведем еще один простейший пример. Вероятность вскрытия высокопродуктивной скважины на данном месторождении оценивают в 30%, малодебитной — 50%, сухой (безрезультатной) — 20%. Чистый дисконтированный доход при эксплуатации высокодебитной скважины составляет 3000 тыс., малодебитной — 1000 тыс., а сухой — -200 тыс. долл. (в последнем случае — убытки). Ожидаемый ЧДД при бурении скважин на данном месторождении вычисляют следующим «образом: 3000 • 0,3 + 1000 • 0,5 — 200 • 0,2 = 1360 тыс. долл./скв.
Вернемся к предыдущему примеру. Средний ожидаемый дебит скважин составит 30 т • 0,25+ 6 т • 0,70 + 0 • 0,05 =11,7 т. В общем случае, если имеются различные результаты Х1, Х2, ..., Хп и соответствующие им вероятности р1, р2,…, рn, причем р1 + р2 +… + рn = 1, то ожидаемый результат можно определить но формуле:
Значение среднего ожидаемого результата еще не говорит о его неопределенности и изменчивости, непосредственно связанной с риском. Мера изменчивости определяется отклонением, которое, в свою очередь, характеризуется дисперсией и стандартным отклонением. Дисперсия представляет собой среднее взвешенное из квадратов отклонений действительных результатов от ожидаемых, стандартное отклонение — квадратный корень из дисперсии. В рассматриваемом примере дисперсия равна [ (30 — 11,7)2 х х0,25 + (б — 11,7)2 х 0,7 + (0 — 11,7)2 х 0,05] = 113,30, а стандартное отклонение — 10,64 (т). Как видно, в данном примере стандартное отклонение сопоставимо со средним ожидаемым значением и наглядно показывает разброс результатов. Следовательно, чем больше стандартное отклонение, тем больше риск. Но следует отметить, что при расчете стандартного отклонения (дисперсии) учитываются как положительные, так и отрицательные результаты.
В методических рекомендациях для расчета ожидаемого интегрального эффекта Эож (экономического — на уровне народного хозяйства или финансового — на уровне отдельного участника) предлагается использовать следующие формулы, учитывающие стохастический (вероятностный) характер исходных данных в проектном анализе:
если известны вероятности различных условий реализации проекта, то
где Э; — интегральный эффект при i-м условии реализации; Pi — вероятность реализации этого условия;
при отсутствии информации о вероятностях условий реализации проекта
где — наибольшее и наименьшее из математических ожиданий интегрального эффекта по допустимым вероятностным распределениям;
-норматив для учета неопределенности эффекта, отражающий систему предпочтений в уcловиях неопределенности, который рекомендуется принимать равным 0,3.
2.2. Анализ чувствительности реального инвестиционного проекта
Различают следующие виды инвестиционных рисков (в скобках указана причина возникновения):
• законотворческий (нестабильность экономического законодательства и прежде всего системы налогов);
• внешнеэкономический (возможность введения ограничений на торговлю;
• политический (изменение социально-политической ситуации в стране или регионе);
• технический (неточность или неполнота технико-экономических показателей, параметров новой техники и технологии);
• коммерческий (изменение рыночной конъюнктуры, цен, валютных курсов и т. п.);
• природный (влияние природно-климатических факторов, возможность стихийных бедствий);
• производственно-технологический (возможность аварий и отказов оборудования, производственного брака и т. п.);
• институциональный (неопределенность целей, интересов и поведения участников);
• финансовый (возможность неплатежей, банкротств, срывов договорных обязательств).
Все факторы неопределенности, влияющие на экономические показатели инвестиционного проекта, можно разделить на две группы:
1) факторы, влияющие на объем денежных поступлений;
2) факторы, влияющие на объем затрат.
К первой группе факторов относят цены реализации, систему налогообложения, емкость рынка, долю предприятия на рынке, потенциал роста рыночного спроса и т. п., ко второй — постоянные и переменные издержки и тенденции их изменения. Некоторые факторы могут быть отнесены к обеим группам, например, темпы инфляции, объем производимой продукции, требуемый объем инвестиций, стоимость привлекаемого капитала по источникам его формирования.
Важным вопросом при учете неопределенности и риска является выделение основных факторов, точнее параметров, способных наиболее серьезно повлиять на проект, затем провести так называемый анализ чувствительности проекта или ранжирование параметров.
При оценке устойчивости инвестиционных проектов можно рассмотреть следующие параметры:
• величины инвестиционных затрат и продолжительности строительства;
• время вывода производства на проектную мощность, динамику изменения объемов производства и затрат в период освоения;
• возможный процент брака и затраты, связанные с исправлением брака (включая санкции потребителей);
• объемы производства с учетом возможного недоиспользования проектных мощностей из-за уменьшения спроса на продукцию;
• уменьшение цены на производимую продукцию (услуги);
• производственные издержки (постоянные и переменные затраты, включая заработную плату);
• размеры оборотного капитала и предполагаемые виды расчетов за поставляемую продукцию;
• соотношение собственных и заемных средств;
• ставки ссудного процента.
В ходе данного анализа параметрам на входе проекта задают некоторые предполагаемые значения, после чего рассчитывают соответствующие величины чистого дисконтированного дохода. Усредненные показатели параметров формируют базовый вариант, с которым можно сравнить все остальные, другими словами, проследить, как влияет изменение отобранных факторов на экономические показатели проекта. Для этого значения всех параметров, кроме выбранного, оставляют постоянными, анализируемый параметр изменяют на фиксированную величину, например на 10%, и рассчитывают чистый дисконтированный доход проекта. Затем определяют изменение ЧДД в процентах по отношению к базовому варианту. Изменение ЧДД в процентах на один процент изменения выбранного параметра является показателем чувствительности. Значение параметра, при котором ЧДД становится равным нулю, называют критическим значением. Подобные процедуры повторяют для каждого параметра, что позволяет ранжировать их в порядке уменьшения влияния. На всех стадиях управления менеджерам следует уделять особое внимание факторам с наибольшими показателями чувствительности (табл. 3).
При анализе чувствительности необходимо учитывать точность прогнозирования значений отдельных факторов. Для наглядности рекомендуется составлять общую матрицу показателей чувствительности и точности прогнозирования величины факторов. Пример такой матрицы представлен в табл. 4.
Таблица 3. Пример анализа чувствительности инвестиционного проекта (по данным Института экономического развития Всемирного банка)
Оцениваемый фактор (х)
Шаг
измерения, %
Базовое
значение
ЧДД
Новое
значение
ЧДД
%
изменения
Показатель чувствительности
Рейтинг
Базовый вариант
3912,17
-
...
-
Ставка дисконта
10
3942,17
3590,0
8,93
0,8932
4
Оборотный капитал
10
3942,17
3924,2
0,45
0,0455
6
Остаточная стоимость
10
3942,17
3842,17
11,70
0,2734
5
Переменны расходы
10
3942,17
3481,0
11,70
1,1697
3
Объем продаж
10
3942,17
3157,0
19,92
1,9916
2
Цена реализации
10
3942,17
2695,9
31,61
3,1613
1
Таблица 12. Показатели чувствительности и точности прогнозирования в инвестиционном проекте
Наименование фактора (х)
Показатель чувствительности
Критическое значение
Степень важности
Точность прогнозирования
Цена реализации
3,16х
6,84
Очень высокая
Высокая
Объем продаж
1,99х
1,2
Очень высокая
Низкая
Текущее значение
Переменные затраты
1,17х
0,6863 з/п
Средняя
Средняя
Ставка дисконта
0,89х
27,79%
Средняя
Средняя
Остаточная стоимость
0,27х
Отрицательное значение
Низкая
Низкая
Оборотный капитал
0,05х
3516,48
Низкая
Высокая
Существуют следующие простые правила принятия управленческих решений по матрице чувствительности и точности прогнозов: 1) при высокой чувствительности и низком уровне надежности прогноза проводят повторную проверку расчетов, при среднем уровне надежности внимательно отслеживают все отклонения от расчетных параметров и производят постоянный контроль при высокой надежности прогнозирования; 2) при средней чувствительности, низком и среднем уровне надежности прогноза рекомендуется отслеживать отклонения, высоком уровне надежности — можно установить и забыть; 3) при низкой чувствительности и таком же уровне прогнозов еще есть необходимость контролировать отклонения параметров, а при средней чувствительности и высоком уровне надежности — так же установить и забыть.
Анализ чувствительности проекта можно проводить не на один фактор, а на их совокупность. В ряде случаев необходимо составление сценариев различных будущих условий реализации проекта. Поэтому такой метод называют анализом сценариев, согласно которому базовый вариант набора параметров, использованный в анализе чувствительности, принимают за ожидаемый сценарий. Затем составляют еще несколько сценариев. Например, «оптимистичный» сценарий представляет собой соображения о том, как может повести себя проект, если все обстоятельства будут более благоприятными, чем предполагалось в базисном варианте. В оптимистичном варианте набор событий должен быть реалистичным, т. е. он должен дать ответ на вопрос, как поведет себя проект, если компании исключительно повезет. Одновременно разрабатывают наихудший или «пессимистичный» вариант, т. е. рассматривают поведение проекта в случае, если все пойдет гораздо хуже, чем предполагалось.
Пример формирования оптимистичного и пессимистичного вариантов представлен в табл. 5.
Это позволяет по-новому оценить все преимущества и недостатки проекта в различных ситуациях. При анализе на чувствительность не только уточняются те факторы, которые в большей степени влияют на экономические показатели проекта, но и намечаются мероприятия по устранению их негативного воздействия. Например, если цена продукции или услуг оказалась критическим фактором, то имеет смысл по-новому оценить качество маркетинговых исследований или рассмотреть возможности снижения стоимости проекта. Если проект оказался весьма чувствительным к изменению объемов производства, то большее внимание уделяют мероприятиям по повышению устойчивости производства, включая совершенствование системы подготовки кадров, менеджмента и т. д. При этом необходимо учитывать, что анализ чувствительности проводят по ограниченному числу факторов, он не охватывает всех возможных обстоятельств и не может приводить к однозначным выводам.
Таблица 5. Анализ сценариев реализации проектов
Показатель
Значения по вариантам(по сравнению с базовым вариантом)
Пессимистичный
Оптимистичный
Объем продаж
Снизился на 10%
Увеличился на 5%
Цена реализации
Упала на 15%
Прежняя
Переменные затраты
Возросли на 10%
Снизились на 10%
Остаточная стоимость
Снизилась на 25%
Возросла на 5%
Потребность в оборотном капитале
Выше на 10%
Ниже на 10%
Источники образования оборотного капитала
50% — собственные средства
100% — собственные средства
Чистый дисконтированный доход (ЧДД)
-1253,89
+3942,17
Внутренняя ставка доходности (ВНД)
7,56
27,79
Однако вероятность одновременного воздействия всех неблагоприятных факторов так же мала, как и того, что все будет происходить наилучшим образом. В любом случае анализ чувствительности дает достаточные указания на наиболее рискованные компоненты проекта.
Указанные выше процедуры расчетов обычно выполняются с помощью стандартных табличных процессоров .
2.3. Проверка безубыточности реального инвестиционного проекта
Проверка безубыточности проекта (Break-EvenAnalysis) является продолжением анализа его чувствительности. Проект считается устойчивым в том случае, если во всех наиболее вероятных и наиболее «опасных» для его участников ситуациях их интересы соблюдаются, а возможные неблагоприятные последствия устраняются за счет созданных запасов и резервов или возмещаются страховыми выплатами.
Обычно при анализе риска вначале определяют вероятные пределы изменения значений параметров критических факторов, затем проводят последовательные проверочные расчеты экономических показателей проекта при условии, что значения параметров находятся в допустимой области. В результате расчетов определяют распределение вероятности различных результатов проекта и его ожидаемую ценность.
В большинстве руководящих материалов по проектному анализу рекомендуется проводить анализ критических значений, который заключается в расчете максимального негативного изменения какого-либо важного элемента проекта, при котором проект все еще соответствует минимальному уровню приемлемости, установленному по одному из показателей функционирования проекта. После этого экспертным путем решается вопрос о продолжении рассмотрения проекта. Например, анализ критических значений позволяет определить, какое уменьшение объема производства может привести к снижению внутренней нормы доходности до минимального приемлемого уровня или чтобы его чистый дисконтированный доход упал до нуля.
Одним из показателей устойчивости является точка безубыточности (Break-EvenPoint), т. е. такой объем реализуемой продукции (работ или услуг), при котором выручка от ее реализации равна издержкам производства. Общий объем издержек производства делят на условно-постоянные (не изменяющиеся при изменении объема производства) расходы и условно-переменные, изменяющиеся прямо пропорционально объему производства.
Точку безубыточности (Тб) рекомендуется находить по формуле:
где Ц — цена единицы продукции (работ или услуг);
Зр — условно-переменная составляющая себестоимости на единицу продукции;
Зп "~ условно-постоянные издержки при выполнении проектируемого объема продукции (работ или услуг).
Аналогичная задача может быть решена по проверке возможного уменьшения цены продукции. Например, можно определить, насколько необходимо увеличить объем производимой продукции (выполняемых работ или услуг), для того чтобы компенсировать некоторое снижение цены продукции (работ или услуг).
Следовательно, безубыточность проекта (Break-EvenAnalysis) позволяет определить как объем производимой продукции, обеспечивающий самоокупаемость и получение необходимой прибыли, так и изменение прибыли предприятия от объема и цены выпускаемой продукции.
Чем меньше величина Тб по сравнению с номинальными объемами производства, тем устойчивее проект. При этом необходимо иметь в виду, что удовлетворительное, на первый взгляд, значение точки безубыточности не гарантирует в общем случае эффективности проекта, так как при определении Зп и Зр обычно не учитываются возможные компенсации инвестиционных затрат, проценты за банковский кредит и т. п.
При определении точки безубыточности объем производства принимают равным объему реализованной продукции (объему продаж).
В некоторых, чаще зарубежных, методиках рекомендуется определять уровень диапазона или резерва безопасности. Чем меньше значение резерва безопасности, тем больше вероятность попадания в область убытков. Значение уровня диапазона безопасности находят по формуле:
где Marginofsafety— резерв («кромка») безопасности;
Burgetsales — планируемый объем реализации готовой продукции; Break-Evensales — объем реализации, соответствующий точке безубыточности.
Другим методом учета неопределенности являются проверочные изменения параметров проекта и применяемых в расчете экономических нормативов. В частности, в этих целях используют:
• увеличение сроков строительства и пуско-наладочных работ и стоимости;
• учет запаздывания платежей, неритмичности поставок материалов, внеплановых отказов оборудования, возможных нарушений технологии, штрафов и других санкций или потерь;
• учет влияния инвестиционных рисков на сторонние предприятия и население данного региона;
• увеличение норм дисконта и требуемой ВНД.
Более точным способом учета неопределенности является метод формализованного ее описания, который обычно включает следующие этапы:
• описание множества возможных условий реализации проекта и отвечающих этим условиям затрат;
• преобразование исходной информации о факторах неопределенности в информацию о вероятностях отдельных условий и соответствующих показателях эффективности;
• определение ожидаемых экономических показателей реализации проекта с учетом вероятности условий их выполнения.
2.4. Методы учета риска при оценке инвестиций за рубежом
В последнее время в расчетах экономической эффективности реальных инвестиций как в нашей стране, так и за рубежом все чаще применяют современные математические методы учета риска. Кроме широко известного правила «большого пальца», восходящего к теореме Эррой Линда (1970 г.) с дополнениями Литтла и Миррлея (1974 г.), в нашей стране и за рубежом используют математические приемы оценки перерасходования затрат Безана-Джоунса (1989 г.), возможных результатов сценариев, предложенные Андерсоном (1990 г.), «институционального риска» (Салоп, 1991 г.) и другие.
При использовании зарубежных методов оценки эффективности необходимо учитывать, что в условиях совершенной конкуренции, когда ни одна из компаний не может существенно «взвинтить» цены, получение прибыли, большей, чем у конкурентов, возможно, если компания осуществляет свою деятельность с меньшими издержками, т. е. использует более совершенную технику и технологию. Однако, в связи с тем что время на разработку новой техники в последние годы резко сократилось, внедрение ее связано с определенной долей риска. Тем более традиционно рисковой остается нефтяная и газовая промышленность. При учете риска в этой отрасли в расчетах учитывают следующие факторы: методы оценки ресурсов нефти и газа, будущие цены на нефть и газ, себестоимость их добычи, транспортные расходы, будущую стоимость строительства и обустройства скважин, налоги и плату за землепользование, величину ожидаемого дохода.
Например, оценивается экономическая эффективность двух проектов разработки нефтяных месторождений при разной степени их геологической изученности: первый проект — изученная площадь (100 скважин пробурено, из них 95 дали промышленный приток нефти), извлекаемые запасы — 15 млн. т; второй — слабо изученная площадь (пробурено 5 скважин и только 1 скважина дала промышленный приток нефти), ориентировочные извлекаемые запасы — 100 тыс. т. Результаты расчета экономической эффективности разработки этих месторождений по показателям внутренней нормы доходности, отношению выгод и затрат (benefit-costsratio — BCR), а также сроку окупаемости с учетом фактора времени представлены в табл. 5.
Как видно из табл. 15, проект 2 без учета риска имеет максимальную величину внутренней нормы доходности, более высокое соотношение выгод и затрат и небольшой срок окупаемости, но вероятность такого исхода невелика. При учете риска лучшим вариантом инвестиций является проект 1. Но при этом сохраняется целесообразность проведения дополнительных геологических и геофизических исследований для более надежной оценки вероятности проекта 2. После получения дополнительных данных необходимо повторить расчеты и выбрать лучший вариант по максимальной величине чистого дисконтированного дохода с учетом состояния рынка ссудного капитала. При окончательном выборе рекомендуется придерживаться следующих правил: 1) особенно рискованные инвестиции финансируются за счет собственных средств; 2) при использовании ссуд необходима тщательная подготовка кредитного соглашения (инвестиции с длительными сроками окупаемости должны инвестироваться за счет долгосрочных кредитов); 3) за весь период осуществления проекта должна быть обеспечена платежеспособность компании. Эти достаточно простые правила позволяют снизить долю риска.
Таблица 6. Результаты расчета экономической эффективности разработки нефтяных месторождений с учетом и без учета риска
Месторождение и вариант расчета
Внутренняя
норма доходности
(ВНД)
Отношение
выгод и затрат
(ВСR)
Срок окупаемости
Проект
1
Максимум
0,35
3,0
2,0 года
С учетом риска
0,33
2,7
2,2 года
Проект
2
Максимум
0,80
5,2
1,0 год
С учетом риска
0,20
1,4
4,0 года
Совершенно очевидно, что продолжительность реализации проекта в условиях риска оказывает наибольшее влияние на его экономические показатели. При прочих равных условиях изменение цены на нефть или появление эффективных его заменителей может резко изменить оценочные показатели.
Ранее рассматривались в основном технико-экономические аспекты риска в условиях неопределенности. К другим важным экономическим аспектам учета риска должно быть отнесено: определение стоимости проекта в условиях действия инфляционных процессов, степень адаптации проектов к риску, оценка влияния риска на отдельные элементы расчета эффективности инвестиций.
Срок окупаемости с учетом фактора времени является также приближенной оценкой рискованности проекта. Понятно, что степень риска возрастает при удалении момента времени, когда инвестиции начинают давать отдачу. Кроме всего перечисленного, причина этого еще и в том, что вследствие технического прогресса возможно появление более совершенной техники, чем та, которая заложена в проекте. Чем быстрее оборот капитала, тем менее рискованный проект, а прибыль и амортизационные отчисления скорее могут быть направлены в новые проекты или использованы на другие цели.
При составлении проектов, особенно с большим сроком реализации, целесообразно включать такие его блоки, которые могут быть отсрочены или вообще отвергнуты. Например, строительство какой-либо дополнительной очереди нефтепровода, резервуарного парка и т. п., которое может быть перенесено на более поздние сроки либо отвергнуто при резком изменении ситуации. Другим направлением повышения адаптационных возможностей проекта является включение таких объектов, которые могут быть использованы в различных целях, например гибких производственных систем. Но при этом должна быть оценена экономическая эффективность адаптации. Например, если рекомендовать разбуривать недостаточно изученное месторождение более редкой сеткой скважин и принимать умеренные темпы отбора нефти, то в случае благоприятной геологической ситуации экономические показатели могут быть постепенно улучшены, риски при неблагоприятной ситуации будут не столь значительны[3] .
Ранее отмечалось, что одним из способов учета риска является использование при анализе проектов, характеризующихся большой степенью неопределенности конечных результатов, повышенной ставки дисконтирования (увеличения платы за риск).
Например, в США для строительства нефтегазопроводов, нефте-газохранилищ и объектов нефтепромыслового хозяйства ставка дисконтирования принимается в размере 8-10%, а для геологопоисковых работ, разработки новой техники, нефтепереработки установлены более высокие ставки дисконтирования (до 25%). Величина «надбавки» за риск зависит от характера проекта и влияния на него риска. В частности, в США при определении ставки дисконтирования все объекты топливно-энергетического комплекса условно разбиты на следующие группы:
• замена оборудования, обычно не связанная с существенными модификациями производства и имеющая относительно небольшой риск;
• внедрение новой техники, оборудования и технологии (учитывается неопределенность в оценке единовременных и текущих затрат);
• расширение производства (риск значительно больше, чем в предыдущих группах);
• научно-исследовательские и опытно-конструкторские разработки (НИОКР), имеющие недостаточные обоснования своей эффективности.
В пределах каждой группы может быть свое деление по степени риска. В нефтяной и газовой промышленности США, при оценке эффективности инвестиций в объекты сбора и транспорта нефти и газа ставка дисконта RD = 0,1 при ставке дисконта в нефтепереработке RD = 0,14. Зная ставки дисконта с учетом и без учета риска, можно определить так называемый «индекс риска» (/,.), который может быть найден как отношение чистого дисконтированного дохода за какой-либо период при ставке дисконта, учитывающего риск, к доходу с нормальной ставкой дисконта.
Величину дисконтированного дохода при нормальной ставке дисконта (Rj) определяют по формуле:
где (Pt — 3t)— чистый доход в t-м году эксплуатации объекта; i — ставка дисконта без учета риска.
Аналогичная величина при ставке дисконта, учитывающей
риск:
где г — ставка дисконта с учетом риска.
Величину индекса риска находят из выражения:
Очевидно, что Ir = f (г, г, Т). При i = 0,15, г = 0,30 и Т = 10 индекс риска равен 2,483. Величина индекса риска растет с увеличением расчетного срока службы проекта и зависит от соотношения ставки дисконта с учетом и без учета риска.
В некоторых случаях необходимо учесть различное влияние риска на показатели проекта в разные годы. Например, в первые годы эксплуатации проекта риск в получении прибыли составляет 10-20%, после 5 лет — 40-50% и т. д. Фактор изменения риска во времени может быть учтен при определении чистого дисконтированного дохода следующим образом:
где At — коэффициент, учитывающий фактор риска получения прибыли в году t.
Например, для реализации проекта требуется 500 млн. долл., ожидаемая величина прибыли в 1-й год составит 50 млн. долл. (с вероятностью 0,9); во 2-й год соответственно — 200 (0,8); в 3-й — 350 (0,7); в 4-й — 400 (0,6); в 5-й — 200 (0,5); в 6-й — 100 (0,4). Здесь первая цифра — объем чистой прибыли в млн. долл., вторая — коэффициент, учитывающий фактор риска. Ставка дисконта без учета риска составляет 10%. Результаты расчета дисконтированной прибыли приведены в табл. 7.
Таблица 7. Пример определения дисконтированной прибыли с учетом переменного фактора риска
Год (t)
Прибыль (млн. $)
At
Прибыль
с учетом
риска
(млн. S)
Коэффициент дисконтирования
Дисконтированная прибыль (млн. $)
1
50
0,9
45
0,9090
40,9
2
200
0,8
160
0,8264
132,22
3
350
0,7
245
0,7519
184,21
4
400
0,6
240
0,6849
164,37
5
200
0,5
100
0,6250
62,5
6
100
0,4
40
0,5650
22,6
Предлагаемые приемы дают лишь общие сведения о простейших путях решения проблем учета риска и неопределенности при оценке эффективности реальных инвестиционных проектов.
продолжение
--PAGE_BREAK--