<<
>>

7.2. Методы учета и способы снижения риска инвестиционных проектов

Прежде чем рассмотреть методы снижения потерь от рисков, уменьшить связанные с ними факторы, необходимо проанализиро­вать риски. Анализ рисков — деятельность по выявлению факторов, способствующих возникновению рисков и оценке их значимости.

Анализ рисков можно подразделить на два взаимно дополня­ющих друг друга вида: качественный и количественный.

Качественный анализ может быть сравнительно простым, его главная задача — определить факторы риска, этапы и работы, при выполнении которых риск возникает, и т.д., т.е. установить потен­циальные области риска, после чего идентифицировать все воз­можные риски. Наиболее широко используемыми методами каче-

ственнои оценки риска вложении являются анализ уместности зат­рат и метод аналогий. Анализ уместности затрат ориентирован на выявление социальных зон риска. Он базируется на предположе­нии, что перерасход средств может быть вызван одним или несколь­кими из следующих четырех факторов1:

1) изначальная недооценка стоимости проекта в целом или его отдельных фаз и составляющих;

2) изменение границ проектирования, обусловленное непред­виденными обстоятельствами;

3) отличие производительности машин и механизмов от предус­мотренной проектом;

4) увеличение стоимости проекта по сравнению с первоначальной вследствие инфляции или изменения налогового законодательства.

Эти факторы могут быть детализированы. В конкретных случа­ях несложно составить контрольный перечень возможного повы­шения затрат по статьям для каждого варианта проекта или его элементов.

Процесс утверждения ассигнований разбивается на стадии, которые должны быть связаны с фазами реализации проекта и ос­новываться на дополнительной информации о проекте, поступа­ющей по мере его разработки. Поэтапное выделение средств по­зволяет инвестору при первых признаках того, что риск вложений растет, или прекратить финансирование проекта, или начать по­иск мер, обеспечивающих снижение затрат.

При анализе рискованности нового проекта строительства про­мышленного объекта полезными могут оказаться сведения о по­следствиях воздействия неблагоприятных факторов на другие столь же рискованные проекты (метод аналогий). Оперируя методом аналогий, следует проявлять определенную осторожность, так как, даже основываясь на самых тривиальных и известных случаях неудачного завершения проектов, очень трудно сформулировать предпосылки для анализа, исчерпывающий и реалистический набор возможных сценариев срыва проекта. Дело в том, что для большей части подобных ситуаций характерно следующее: возникающие осложнения нередко наслаиваются друг на друга, так как имеют длительный «инкубационный» период; они качественно различны; их эффект проявляется как результат сложного взаимодействия.

1 Аширов CO., Рзаев К.В. Оценка инвестиционной активности в органи­зациях промышленности : монография. М. : ГУУ, 1999.

Количественный анализ риска, т.е. численное определение раз­меров отдельных рисков и риска проекта в целом, — проблема бо­лее сложная. Сначала все риски измеряют в единицах, свойствен­ных каждому из них, затем в денежных единицах и, наконец, оцени­вают риск проекта в целом. Наиболее очевидный способ оценки риска — это вероятностная оценжшсходя из самого его определе­ния. Вероятность означает возможность получения определенного результата. Применительно к задачам инвестирования методы тео­рии вероятности сводятся к определению вероятности наступления определенных событий и выбору из нескольких возможных собы­тий самого вероятного, которому соответствует наибольшее числен­ное значение математического ожидания (математическое ожида­ние какого-либо события равно абсолютной величине этого события, умноженной на вероятность его наступления).

Вероятность наступления события может быть определена объективным или субъективным методом. Объективный метод оп­ределения вероятности основан на вычислении частоты, с которой происходит событие.

Субъективный метод определения вероятнос­ти основан на использовании субъективных критериев, которые базируются на различных предположениях, в том числе на сужде­ниях оценивающего, его личном опыте, мнении финансового кон­сультанта и т.п. Когда вероятность определяется субъективно, то разные люди могут устанавливать разное значение вероятности для одного и того же события и делать свой выбор. Необходимо сделать одно замечание: среднее ожидаемое значение представляет собой обобщенную количественную характеристику и поэтому не позво­ляет принять решение в пользу какого-либо варианта инвестирова­ния. Для принятия окончательного решения необходимо измерить колеблемость показателей, т.е. определить меру колеблемости воз­можного результата. Колеблемость представляет собой степень от­клонения ожидаемого значения от среднего. Для ее оценки на прак­тике обычно применяют два близко связанных критерия — дисперсию и среднее квадратическое отклонение.

Дисперсия — это средневзвешенное значение квадратов откло­нений действительных результатов от средних ожидаемых:

-l(x-x)pi,

(7.1)

гдео2 — дисперсия;

х — ожидаемое значение для каждого случая; х — среднее ожидаемое значение; р. — вероятность наступления случая.

п

Pi =

где л — число случаев наблюдения (частота).

Среднее квадратическое отклонение является именованной величиной и указывается в тех же единицах, в каких измеряется варьирующий признак.

с =^Х(х-х)р,..

Дисперсия и среднее квадратическое отклонение являются ме­рами абсолютной колеблемости.

Для анализа результатов и затрат, предусматриваемых инвес­тиционным проектом, как правило, используюткоэффициентва­риации. Он представляет собой отношение среднего квадратиче-ского отклонения к средней арифметической и показывает степень отклонения полученных значений:

у = ^-х100%.

х

(7.2)

Коэффициент вариации — относительная величина. С его по­мощью можно сравнить колеблемость признаков, выраженных в разных единицах.

Коэффициент вариации может изменяться от О до 100%. Чем больше значение коэффициента, тем выше риск данного варианта капиталовложений. Принята следующая каче­ственная оценка различных значений коэффициента вариации: до 10%— слабый риск, 10—25% — умеренный риск, свыше 25% — высокий риск. Из всех вероятностных моделей наиболее простой является линейная модель оценки риска. В основе модели лежит теория ожидаемой полезности, в частности понятие функции по­лезности, согласно которой полезность, или удовлетворение, ис­пытываемое индивидуумом (или группой индивидуумов) от детер­минированного доходах, возрастает непропорционально х, но его можно измерить некоторой функцией и (х).

В частности, если предположить, что приращение полезности пропорционально не абсолютному, а относительному изменению дохода, т.е.

Du=kxd:x, (7.3)

где А — некоторый коэффициент, то

и{х) = k In (х) —> const.

(7.4)

Если доход представлен х, то случайна и полезность и(х), а ее среднее значение равно:

и( х)=Е(х), (7.5)

гдеЯ(х) — математическое ожидание х, которое и служит критерием срав­нениях.

Еслихпринимает конечное число значенийх ,...,х с вероятно­стями р..., рп соответственно, то критерийх принимает следую­щий вид:

U(x)=Zu(xi)pi.

(7.6)

В общем случае для х с функцией распределения F(x) имеем

Щх) = J u(x)dF(x).

(7.7)

Главный недостаток линейной модели заключается в том, что она не отражает всего многообразия возможных ситуаций.

Для учета неопределенности и риска при расчетах эффектив­ности инвестиций используется вся имеющаяся информация об условиях реализации проекта, в том числе и не выражающаяся в форме каких-либо вероятностных законов распределения. В ка­честве основных могут применяться пять методов оценки проек­тов (в порядке повышения точности):

1) проверка устойчивости;

2) корректировка параметров проекта и экономических норма- тивов;

3) метод статистических испытаний Монте-Карло;

4) анализ чувствительности;

5) формализованное описание неопределенности.

Метод проверки устойчивости предусматривает разработку сценариев реализации проекта в наиболее вероятных или наибо­лее опасных для каких-либо участников условиях. Для каждого сце­нария выясняется, как будет действовать в соответствующих усло­виях организационно-экономический механизм реализации проекта, каковы будут при этом доходы, потери и показатели эф­фективности у отдельных участников, государства и населения. Влияние факторов риска на норму дисконта при этом не учитыва­ется. Для проверки устойчивости должен быть выбран интервал планирования, при котором достигается полное освоение произ­водственных мощностей, после этого методом итераций подбира­ется искомое значение исследуемого параметра.

Проект считается устойчивым и эффективным, если во всех рассмотренных ситуациях интересы участников соблюдаются, а возможные неблагоприятные последствия устраняются за счет созданных запасов и резервов или возмещаются страховыми выплатами. Степень устойчивости проекта по отношению к воз­можным изменениям условий реализации может быть охаракте­ризована показателями предельного уровня объемов производства, цен производимой продукции и других параметров проекта. Пре­дельное значение параметра проекта для некоторого t-ro года его реализации определяется как такое значение этого параметра в t-м году, при котором чистая прибыль участника в этом году становит­ся нулевой. Одним из наиболее важных показателей этого типа является точка безубыточности, характеризующая объем продаж, при котором выручка от реализации продукции совпадает с издерж­ками производства. При этом выделяются два вида издержек: ус­ловно-постоянные (не изменяющиеся при изменении объема про­изводства) издержки и условно-переменные, изменяющиеся прямо пропорционально объему производства. Прежде чем рассчитать точку безубыточности, необходимо убедиться, что соблюдаются сле­дующие обязательные условия и допущения:

• издеряаси являются функцией объема производства, который равен объему продаж;

• пс>стоянныешдержкис>стаются одинаковыми для любого объе­ма производства, а переменные издержки на единицу продук­ции (удельные) изменяются пропорционально ему;

• цена единицы продукции (работ, услуг) не изменяется во вре­мени, а общая стоимость ее реализации является линейной функцией реализуемого количества;

• не только уровень цены реализуемого товара (продукций, из­делий, работ), но и переменных, и постоянных издержек в ней остается неизменным;

• производится один вид продукции или ее ассортимент, при­веденный к одному виду и остающийся одинаковым в опреде­ленный период времени.

Поскольку допущения на практике не всегда реальны, напри­мер постоянные издержки в долгосрочном периоде могут стать переменными, к результату анализа безубыточности следует отно­ситься с определенной степенью гибкости, поэтому его рекомен-

Обе

г-Су)

где СР — годовая величина условно-постоянных расходов, руб.; Рг — цена единицы продукции, руб.;

(7.8)

С,

величина переменных расходов на единицу продукции.

2. Критический годовой объем продаж, выраженный в стоимо­стных единицах измерения (NBE):

CV '

(1 - —)

N

(7.9)

где CV— годовая величина переменных расходов, руб. N — годовой объем продаж, руб.

3. Критический годовой объем продаж для достижения требу­емой величины рентабельности реализации продукции (работ, ус­луг) (Ор):

Ор :(РГ -),

1-р 1-р

(7.10)

где г — рентабельность реализации (р = P/N);

Р — годовая величина прибыли от продаж, руб.

4. Критический годовой объем продаж, необходимый для полу­чения планируемой величины прибыли:

0 = (Cf + Р) : (Рг - С).

(7.11)

Для подтверждения работоспособности проектируемого про­изводства (на данном шаге расчета) необходимо, чтобы значе­ние точки безубыточности было меньше значений номинальных объемов производства и продаж (на этом шаге). Чем дальше от них значение точки безубыточности (в процентном отношении), тем устойчивее проект. Метод расчета усложняется, если при изменении объемов производства или при изменении уровня ис­пользования производственной мощности величина издержек изменяется нелинейно, хотя алгоритм остается прежним, а так­же если проектируемое производство является многономенкла­турным.

Метод корректировки параметров проекта и экономических нормативов связан с заменой их проектных значений на ожи­даемые. При этом ожидаемые значения величин определяются методом вероятностной оценки риска. В частности, может быть увеличена норма дисконта или внутренняя норма доходности проекта.

Метод статистических испытаний Монте-Карло первоначаль­но использовался для вычисления ожидаемой продолжительности проекта в целом и каждого его этапа, а затем при количественной оценке неопределенности. В основе данного метода лежит модель вероятностной оценки рисков, получившая развитие в направле­нии оценки комплексного воздействия рисков на итоговые эконо­мические показатели проекта. В методе Монте-Карло не произво­дится моделирование с использованием реально наблюдаемых значений рыночных факторов. Вместо этого выбирается статисти­ческое распределение, хорошо аппроксимирующее наблюдающи­еся изменения рыночных факторов, и производится оценка его параметров. Для этой цели часто используется распределение Стьюдента. На основе выбранного распределения с помощью ге­нератора псевдослучайных чисел генерируются тысячи или даже десятки тысяч гипотетических наборов значений рыночных фак­торов. Полученные значения используются для расчета величин прибылей и убытков проекта.

В качестве примера сошлемся на одну такую модель комплекс­ной оценки рисков, схема которой изображена на рис. 7.2. Соот­ветственно выделению трех категорий рисков, влияющих на объем работ, их продолжительность и стоимость их выполнения, модель включает матрицы объема, продолжительности и стоимости.

Матрица объема работ содержит вариантный ряд данных об объеме работ по проекту, который может меняться в зависимости от изменений условий реализации проекта, так же как и вариант­ный рядданных о продолжительности работ, содержащийся в мат­рице продолжительности работ. Матрица стоимости соотносит те­кущие данные об объеме работ с переменными. Матрица расчета текущего финансового состояния рассчитывает потребность в кре­дитах, обусловленную увеличением стоимости работ или задерж-

1) метод Монте-Карло не дает эмпирической формулы для оп­ределения продолжительности работ и затрат на проект;

2) практическое приложение метода требует соответствующе­го программного обеспечения и доступа к аппаратным средствам.

Главной трудностью при реализации метода Монте-Карло яв­ляется выбор адекватного распределения для каждого рыночного фактора и оценка его параметров. Кроме того, оценка рисков круп-

Блок расчета штрафных санкций Исчисляется размер исков за просрочку платежей

ных проектов на основе этого метода требует больших затрат вре­мени и технических ресурсов.

Всемирный банк предлагает использовать анализ чувствитель­ности как один из основных методов количественного анализа рис­ка. Этот метод трудоемкий, но при использовании соответству­ющего программного обеспечения весьма показательный и точный. Суть его состоит в следующем: чем сильнее реагируют показатели экономической эффективности проекта на изменения входных величин, тем больше подвержен проект соответствующему риску. Обычно в процессе анализа чувствительности значение одного из выбранных параметров варьируется в определенном диапазоне (±5, ±10, ±15%) при фиксированных значениях остальных пара­метров, и определяется зависимость показателей эффективности проекта от этих изменений1. Варьируемые параметры можно под­разделить на две основные группы: параметры, влияющие на объемы поступлений, и параметры, влияющие на объемы издержек. Когда нельзя установить прямую связь между варьируемыми парамет­рами, следует учитывать косвенное влияние изменения значений каждого параметра на другие. В связи с этим прежде чем присту­пить к анализу чувствительности, необходимо разработать план анализа, определив по отношению к каждому варьируемому пара­метру перечень действий и условий, при выполнении которых мо­жет быть достигнуто желаемое значение параметра, а также по­следствий, к которым может привести его изменение. Необходимо также задать граничные значения варьируемых показателей в со­ответствии со сценариями развития проекта с пессимистической и оптимистической точек зрения.

Анализ чувствительности начинают с определения наиболее значимых факторов и их вероятных (базовых) значений, при кото­рых рассчитывается чистая текущая стоимость. Затем в опреде­ленных пределах изменяется один из факторов, при каждом его новом значении рассчитывается чистая текущая стоимость, 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 в большей степени влияют на успех проекта.

Заключительным этапом в анализе чувствительности является построение графика чувствительности для всех неопределенных факторов. В западном инвестиционном менеджменте этот график

Колтынюк Б.А. Инвестиционные проекты : конспект лекций. СПб., 2000.

называется5рге(ег Graph. В качестве ключевого показателя инвес­тиций может служить внутренняя норма прибыли или чистая те­кущая стоимость. График позволяет сделать вывод о наиболее кри­тических факторах инвестиционного проекта с тем, чтобы в ходе его реализации обратить на них особое внимание с целью сокра­щения риска. Следовательно, такой анализ должен применяться еще на этапе планирования проекта, когда принимаются решения относительно основных факторов.

Метод формализованного описания неопределенности (метод сценариев) наиболее точный, но наиболее сложный как в методи­ческом отношении, так и с точки зрения технической реализации. Сценарный анализ представляет собой метод прогнозирования высококвалифицированными экспертами нескольких возможных вариантов развития ситуации и связанной с этим динамики основ­ных показателей инвестиционного проекта. Основа каждого сце­нария — экспертные гипотезы о направлении и величине измене­ний таких рыночных факторов стоимости проекта, как процентные ставки, обменные курсы валют, инфляция на период прогнозиро­вания. Затем в соответствии с предположениями производится переоценка стоимости проекта. Полученное изменение стоимости и будет оценкой потенциальных потерь. Здесь возможны различ­ные подходы, определяемые главным образом особенностями используемых экономико-математических методов. Один из воз­можных подходов предусматривает следующие этапы1.

На 1-м этапе определяются множества возможных условий ре­ализации проекта, отвечающих ограничениям затрат, результатов и показателей эффективности. При этом описание множества воз­можных условий ведется либо в форме соответствующих сценари­ев, либо в виде системы ограничений на основные технические, экономические и прочие параметры проекта. На2-м этапе исход­ная информация о факторах риска преобразуется в информацию о вероятностях отдельных условий реализации и соответствующих показателях эффективности или об интервалах их изменения. На 3-м этапе определяются показатели эффективности проекта в це­лом с учетом риска его реализации, т.е. показатели ожидаемой эф­фективности.

1 Лобанов А., Филин С, Чугунов А. Риск-менеджмент // РИСК. 1999. № 4. С. 43—52.

Основным показателем, используемым для сравнения различ­ных сценариев развития инвестиционного проекта и выбора наи­более благоприятного из них, является ожидаемый интегральный экономический эффект Эож1. Этот же показатель применяется для обоснования рациональных размеров и форм резервирования и страхования.

Если известны точные значения вероятностей различных усло­вий реализации проекта, ожидаемый интегральный экономиче­ский эффект рассчитывается по формуле математического ожи­дания

Эож ХЭгг-,

(7.12)

гдеЭ. — интегральный эффект при условии реализации г'-го сценария реализации проекта; р. — вероятность реализации г'-го сценария.

В общем случае Эож рекомендуется рассчитывать по формуле

Э = ^Этах+ (1 -^)3min, (7.13)

гдел. — специальный норматив для учета неопределенности эффекта, отражающий систему предпочтений соответствующего участ­ника проекта в условиях неопределенности (при определении ожидаемого интегрального эффекта его рекомендуется прини­мать на уровне 0,3); Э и Э . — наибольшее и наименьшее из математических ожида-

max mm ^

ний интегрального эффекта по допустимым вероятност­ным распределениям.

Главное достоинство сценарного подхода состоит в том, что он не требует знания закона распределения вероятностных измене­ний для основных рыночных факторов. Вместе с тем любые сце­нарные оценки несут печать субъективности. Кроме того, они ос­новываются на неявном предположении о том, что поведение цен активов в будущем будет иметь сходство с их поведением в прош­лом, что в общем случае далеко не очевидно.

1 Колтынюк Б.А. Указ. соч. С. 245.

Рассмотренные методы учета риска и неопределенности при­меняются на практике потому, что экономическая наука пока не предложила способов, которые давали бы им практические пре­имущества. Только понимание экономической природы инвести­ционного риска и его количественная оценка позволяют менедже­рам эффективно управлять долгосрочными инвестициями. На

13. Получение от контрагентов определенных гарантий, в луч­шем случае — поручительств от третьих лиц (поручителями могут выступать администрации субъектов Российской Федерации, крупные финансовые институты и промышленные компании).

В заключение отметим, что для получения наилучшего резуль­тата эти методы должны применяться в комплексе.

<< | >>
Источник: Ивасенко Анатолий Григорьевич. Инвестиции: источники и методы финансирования. 2009

Еще по теме 7.2. Методы учета и способы снижения риска инвестиционных проектов:

  1. 49. Способы снижения инвестиционного риска
  2. 3.3. Методы оценки эффективности инвестиционных проектов без учета дисконтирующего множителя
  3. 48. Снижение инвестиционного риска. Общая характеристика
  4. Глава 4.2. Критерии и методы оценки инвестиционных проектов. Состоятельность проектов
  5. 2.3. Методы финансирования инвестиционных проектов
  6. Глава 6.5. Методы финансирования инвестиционных проектов
  7. Методы определения денежных потоков инвестиционного проекта
  8. Тема 3. Основные понятия, критерии и методы оценки инвестиционных проектов
  9. КРИТЕРИИ И МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ
  10. 3.4. Методы оценки эффективности инвестиционных проектов, основанные на дисконтированных оценках
  11. 41. Сущность инвестиционного риска
  12. Способы оценки процентного риска
  13. § 2. Риск и способы его снижения. Страхование