Головна   Всі книги

з2. Інструменти і методи кількісного аналізу ризиків в інвестиційному проектуванні

У умовах реформування електроенергетики, що продовжується Росії посилюється невизначеність відносно рівнів тарифів на електроенергію і паливо, значно зростають ризики інвестування в енергетичні проекти.

У зв'язку з цим стає особливо актуально використання при оцінці ефективності проектів методів кількісного аналізу ризиків.

Найбільш поширеними методами аналізу ризику є методи коректування ставки дисконтування, аналіз чутливості, сценарний аналіз (докладний опис методів, їх переваг і недоліків, приведено в табл. 2.2.). Однак подібні методи дозволяють оцінити лише окремі

значення результуючого показника ефективності, а не весь спектр можливих його змін. Альтернативою є проведення імітаційного моделювання по методу Монте-Карло, що дозволяє отримати розподіл імовірностей результуючого показника.

Порівняльний аналіз методів кількісної оцінки ризиків інвестиційних проектів

Таблиця 2.2. № Метод Суть методу Преїмуще сто а Недоліки Рекомендований нормативним документом і кількісні рекомендації I Метод коректування норми дисконту Приведення майбутніх потоків платежів до даного моменту часу (т. е. дисконтування) по більш високій нормі. Метод широко застосовується на практиці. Простота розрахунків, зрозумілість і

доступність 1. Використання методу не дає ніякої інформації про можливі відхилення результатів.

Метод передбачає збільшення ризику у часі про постійним коефіцієнтом, що не може вважатися коректним, т. до. для багатьох проектів характерна наявність ризиків в початкові періоди з поиешшим зниженням їх до кінця реалізації. Прибуткові проекти, що не передбачають згодом істотного збільшення ризику, можуть бути оцінені невірно і отклонени.- [40], п. 11.2. «Норма дисконту і поправка на ризик», рекомендується наступна величина поправки на ризик в залежності опт цілей проекту:

Для проектів вкладення в розвиток виробництва на базі освоєної техніки - 3-5%

Для проектів збільшення об'єму продажу існуючої продукції - 8-10%

Для проектів виробництва і просування на ринок нового продукту -13-15%

Для вкладень в дослідження і інновації -18-20% 2 Аналіз

чувствії.

тельности Визначення, наскільки сильно зміниться ефективність проекту при певній зміні одного з початкових параметрів проекту. Чий сильніше ця залежність, тим вище ризик реалізації проекту. Метод

є

хорошою

шшюстраци

їй впливу

окремих

початкових

чинників на

кінцевий

результат.

проекту. Зміна одного чинника розглядається ізольовано, тоді як на практиці всі економічні чинники в тій або інакшій мірі коррелированни. 1) 140J, п. 11).5. «Метод варіації параметрів. Граничні значення параметрів» При відсутності інформації про можливі межі зміни значень початкових параметрів рекомендуються варіантні розрахунки для наступних сценаріїв:

Вартість робіт, що виконуються російськими підрядчиками, і вартість обладнання російського постачання збільшуються па 20%, вартість робіт і обладнання инофирм - на

збільшення на 20% від проектного рівня виробничих витрат і на 30% питомих прямих матеріальних витрат на виробництво і збут продукції.

зменшення об'єму виручки до 80% її проектного значення;

збільшення на 100% часі затримок платежів за продукцію, що поставляється без передоплати;

збільшення відсотка за кредит на 40% його проектних значення але кредитам в рублях і на 20% по кредитах у валюті. Метод Монте-Карло є чисельним методом рішення математичних задач за допомогою моделювання випадкових величин. Творцями методу вважають Дж. Неймана і С. Улама, а опис методу з'явився в 1949 р. в статті «The Monte Carlo Method». Опис методу для рішення математичних задач можна знайти в [16, 26, 21, 59]. Застосування методу Монте-Карло в інвестиційних розрахунках, а саме для цілей бюджетирования капіталовкладень (capital budgeting) уперше було запропоновано Д. Б. Хертцем [75].

Таблиця 2.2. (продовження) № Метод Суть методу Переваги Недоліки Рекоменд Норматі вн док-м 3 Метод сценаріїв - описується безліч можливих сценаріїв реалізації проекту;

для кожного сценарія по кожному}' кроку розрахункового періоду визначаються притоки і штоки реальних грошей і узагальнюючі показники ефективності. При визначенні NPV по кожному сценарію норма дисконту приймається безризикової;

початкова інформація про чинники невизначеності представляється в формі імовірностей окремих сценаріїв або тгтервалов зміни цих імовірностей.

оцінюється ризик неефективності проекту - сумарна імовірність сценаріїв, при яких інтегральний ефект (NPV) стає негативним;

на основі показників окремих сценаріїв визначаються узагальнюючі показники ефективне™ - Дозволяє отримати досить наочну картину для різних варіантів реалізації проектів

Надає інформацію об чутливе™ і можливих відхиленнях

Застосування програмних засобів типу Excel дозволяє значно підвищити ефективність сценарного аналізу шляхом практично необмеженого збільшення числа сценаріїв і введення додаткових змінних. Обмежений склад

сценаріїв,

оцінюються лише

окремі значення

результуючого

показника

ефективності «Оцінка

очікуваного

ефекту

проекту з

урахуванням

количествен

них

характеру ст ик

нсогтредсле нности» 4 Метод

Монте-Карло

- Будується математична модель результуючого показника ефективності проекту (NPV, IRRit т. д.) як функція від різних ризику-змінних і інших параметрів. Ризик-змінні вибирають на основі аналізу чутливості: вибираються ті чинники, зміни яких приводять до найбільших відхилень результуючого показника (NPV). За статистичними даними і експертній інформації для кожної змінної підбирається характеризуючий її закон розподілу.

Матем етична модель пер її чити в ается при кожному новому імітаційному експерименті, протягом якого значення основних невизначених змінних вибираються випадковим образом на основі генерації випадкових чисел.

Результати всіх імітаційних експериментів об'єднуються у вибірку і аналізуються за допомогою статистичних методів Дозволяє оцінити не окремі значення результуючого показника ефективності, а не весь спектр можливих його изменений.- Технічна складність (необхідність проведення великого числа (500-10000) имитац.

експериментів), необхідність використання спеціального програмного забезпечення

Складність визначення законів розподілу і їх параметрів для вхідних в модель ризику-змінних в умовах нестабільної ринкової середи - За рубежем метод Монте-Карло ефективно застосовується для оцінки ризиків інвестиційних проектів в електроенергетиці.

Всесвітнім Банком розроблене спеціальне програмне забезпечення (програма WBInfrisk [80]) для кількісної оцінки ризиків інфраструктурних проектів (детальніше див.

розділ 2. з5.). З її використанням проводилася оцінка ефективності будівництва вугільної електростанції 330 МВт у Флоріді, США вартістю 770 млн. долл.

У роботі Energy Information Administration [97] метод Монте-Карло використовувався для оцінки доцільності використання хеджингових інструментів для зниження цінових ризиків енергетичного будівництва на прикладі оцінки ефективності будівництва парогазовой електростанції потужністю 400 МВт.

У роботі EIA прийняті наступні початкові дані (табл. 2.3.):

Таблиця 2.3.

Початкові дані для оцінки ефективності будівництва ПГУ (EIA) [97]

Детермінований оцінка ефективності проекту показує чистий

дисконтований дохід в 2,118 млн. долл. (табл. 2.4.), що говорить про доцільність будівництва.

Таблиця 2.4.

Спрощена оцінка грошових потоків парогазовой електростанції (оцінка EIA) [97] 2001 2002 2003 2004 2005 2021 Капіталовкладення, долл -236 тов дао Об'єм реалізації електроенергії (МВт ч) 2 277 600 2 277 600 2 277 600 2 277 600. .. 2 277 600 Ціна на електроенергію, долл/МВт ч 43,29 42,01 43,04 43,40 66,66 Виручка від реалізації, долл 98 588 395 95 672 976 98 029 684 98 847 973 151 822 234 Виробничі витрати - постійні, долл 5 939 899 6 100 000 6 264 416 6 433 263 9 845 630 - змінні, долл 1 216 274 1 249 057 1 282 724 1 317 297 2 016 026 Ціна газу, долл/ тис. БТЕ 2,660 3,081 3,382 3,553 6,589 Паливні витрати, долл 41 194 278 47 711 102 52 385 445 55 020474 102 052 766 Графік амортизації, % в рік 5,00 9,50 8,55 7,70 Амортизація, долл 11 800 000 22 420 000 20 178 000 18 172 ТОВ 0 Прибуток до оподаткування (ЕВТ), долл 38 437? > 44 18192 817 17 919100 17 904 938 37 907 813 11алог па прибуток, долл 13 837 660 6 549 414 6 450 876 6 445 778 13 646 813 Чистий прибуток, долл 24 600284 11 643 403 11 468 224 11 459 160. .. 24 261 000 Чистий грошовий потік, долл -236 ТОВ ТОВ 36400 284 34 063 403 31 646224 29 631 160 24 261 000 NPV, долл 2 11S 017 Для оцінки імовірності отримання позитивного результату у

вказаній роботі використовувався метод Монте-Карло. Для ціни на електроенергію і газ встановлювалося логнормальное розподіл зі стандартні відхиленням у відповідно 77 % і 47 % від величини, прийнятої в детермінований варіанті. Прогнозування зміни цін здійснювалося на основі історичних спотових цін на NYMEX, між цінами на газ і електроенергію встановлювалася кореляція 0,88. Результати симуляцій показали, що імовірність отримання негативного NPV становить 17 % (мал. 2.2.).

У той же час, була проведена інша серія випробувань - ймовірностний оцінка ефективності будівництва при використання хеджингових інструментів. Для цього для цін на електроенергію і газ встановлювався трикутний розподіл, крайні точки - мінімум і максимум відповідали величині стандартних відхилень в попередньому дослідженні. При умові хеджування, імовірність позитивного NPV зросла з 83 % до 99%, а коефіцієнт варіації знизився з 1,09 до 0,42 (табл 2.5.).

(иомю. ои) (нсо. оящ tmmjm $тою. ом ксшо. ою

СетММу Is 829756 rtom (!0) to »wimyf

Рис. 2.2. Гістограма NPV (ценарий - без використання хеджингових інструментів, імовірність

NPV > 0 17%) Г971

Таблиця 2.5. Статистичні NPV показники З Без хеджуванням хеджування Кількість симуляцій 10 000 10 000 Середнє значення 110 004 525 110 640 109 Максимум 1 187415 173 287 794 307 Мінімум -213 218 338 -49 672 944 Імовірність NPV > 0 82,97% 99,06% Коефіцієнт варіації 1,09 0,42

В [46] з використанням методу Монте-Карло проводиться порівняння ефективності оновлення двох умовних ГРЕС: вугільної (ДО-330-240) і газової (ДО-850-240). У роботі показано, що при оцінці ефективності на основі сценарного аналізу важко ухвалити рішення відносно вигідності фінансування ГРЕС:

У разі сприятливої ситуації позитивний NPV проекту оновлення ГРЕС на газі в 1,5 рази вище за NPV ГРЕС на вугіллі.

У разі несприятливої ситуації, навпаки, збитки від проекту оновлення ГРЕС на вугіллі в 1,4 рази більше збитків від оновлення ГРЕС на вугіллі.

У той же час при використанні методу Монте-Карло був визначений не тільки розмір прибутку/збитку кожної ГРЕС, але і імовірність їх отримання. Імовірність отримання негативного NPV при оновленні газової і вугільної станції склала відповідно 12 і 16%.

Для проекту інвестування в газову ГРЕС найбільш вірогідний інтервал прибутковості інвестицій (31%) відповідає 10-20%, імовірність того, що прибутковість інвестицій перевищить 20 %, становить 33%.

Для проекту інвестування у вугільну ГРЕС найбільш ймовірно (57%), що прибутковість інвестицій не перевищить 10%.

На основі отриманих результатів в [46] робиться висновок про доцільність інвестування в газову ГРЕС.

Загалом же Росії використання методу Монте-Карло при ризику-аналізі інвестиційних проектів слабо поширене. Схема застосування методу Монте-Карло в ризику-аналізі інвестиційного проекту неодноразово описана в трудах вітчизняних авторів [10, 50, 52, 72, 73]. Однак у всіх роботах передбачається виключно оглядовий, ознайомлювальний опис даного методу, практично не зачіпаються основні труднощі і особливості застосування для реальних інвестиційних розрахунків, не дається оцінка якості результатів, що отримуються.

Для кількісного аналізу ризиків проекту, крім оцінки імовірності отримання негативних показників ефективності проекту і аналізу профілю ризику на основі побудованої гістограми, доцільне використання також концепції Value-at-Risk (Вартості Ризику, VAR), що є, починаючи з середини 90-х рр., досить поширеної методологією ризику-менеджменту. VAR є сумарною мірою ризику, по якій можливо проводити порівняння ризику як по різних портфелях акцій і облігацій, так. і при виборі реальних інвестиційних проектів. У контексті оцінки ризиків інвестицій, Value at Risk (VAR) - показник, що визначає мінімальний рівень ефективності проекту із заданою імовірністю, т. е. з великою часткою імовірності можна сказати, що ефективність інвестиційного проекту не знизиться нижче за показник VAR. ІНТЕНСИФІКАЦІЯ: підвищення продуктивності труда внаслідок поліпшення:  ІНТЕНСИФІКАЦІЯ: підвищення продуктивності труда внаслідок поліпшення використання обладнання (знарядь труда) за часом і потужністю, раціонального використання матеріальних і трудових ресурсів.
з 2. Інтелектуальні права: Норми ст. 1226 ГК вводять незнайомий раннє цивільному:  з 2. Інтелектуальні права: Норми ст. 1226 ГК вводять незнайомий раннє цивільному законодавству термін - інтелектуальні права. Суб'єктивні права, що визнаються законом на результати інтелектуальної діяльності і кошти індивідуалізації (бъективние права
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНО-ТВОРЧА ГРА ПО ІСТОРІЇ ВИБОРІВ, ВИБОРЧОМУ:  ІНТЕЛЕКТУАЛЬНО-ТВОРЧА ГРА ПО ІСТОРІЇ ВИБОРІВ, ВИБОРЧОМУ ПРАВУ І ПРОЦЕСУ «ПРАВО ВИБОРУ»: Матеріали надані Центральною виборчою комісією Республіки Татарстан 1. Загальні положення 1.1. Інтелектуально-творча по історії виборів, виборчому праву і процесу «Право вибору» (далі - гра) проводиться спільно з Управлінням
ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ МИРОХОЗЯЙСТВЕННОГО ОБМІНУ: - зростання в міжнародному обміні частки об'єктів інтелектуальною:  ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ МИРОХОЗЯЙСТВЕННОГО ОБМІНУ: - зростання в міжнародному обміні частки об'єктів інтелектуальної власності (НИОКР, ліцензій, ноу-хау, інжинірингу і т. д.).
7. Інтеграція Росії в світове господарство: Зовнішньоекономічні зв'язки в Росії і СРСР до 80-х рр. здійснювалися:  7. Інтеграція Росії в світове господарство: Зовнішньоекономічні зв'язки в Росії і СРСР до 80-х рр. здійснювалися в умовах державної монополії. Економіка країни була практично відірвана від світової. Товари поступали на обмежене коло ринків по цінах значно нижче світових.
ІНТЕГРАЛЬНИЙ МЕТОД: Подальшим логічним розвитком методу дроблення приростів:  ІНТЕГРАЛЬНИЙ МЕТОД: Подальшим логічним розвитком методу дроблення приростів факторних ознак, що розвиває в свою чергу метод диференціального числення, став інтегральний метод факторного аналізу [7, 103, 117, 120, 128]. Цей метод засновується на
Інструменти управління боргом: Анулювання державного боргу. Відстрочка погашення позик,:  Інструменти управління боргом: Анулювання державного боргу. Відстрочка погашення позик, перегляд термінів у бік збільшення. Реструктуризація, погашення боргових зобов'язань при здійсненні нових заимствований, на нових умовах, з новими термінами. Конверсія,

© 2018-2022  epr.pp.ua