Изложенные выше методы оценки проектов относятся к детерминированным условиям их реализации, т.е. тогда, когда имеется полная и точная информация об условия реализации проекта. В действительности реализуемость и эффективность проекта зависят от условий его реализации. Поэтому можно сказать о наличии неопределенности тогда, когда заранее известно, что проект может реализоваться в разных условиях, но, не известно, в каких именно.
Неопределенность ― это неполнота и неточность информации об условиях реализации проекта. Неопределенность тесно связана с понятием «риск».
Под риском понимается возможность возникновения таких условий, которые приведут к негативным последствиям для всех или отдельных участников проекта.
В отличие от неопределенности понятие риска субъективно. Действительно, если проект может реализоваться в разных условиях, то любой участник оценит эти условия как разные, поэтому если в проекте есть неопределенность, то она есть для всех. В то же время одно и то же изменение условий реализации один участник может оценить как существенное и негативное, а другой ― как несущественное и позитивное.
|
|
Сказанное выше объясняет необходимость анализа риска проекта: оценивание риска устраняет субъективность его восприятия разными инвесторами и оказывает существенное влияние на принятие решений по инвестиционному проекту.
Рассмотрим несколько наиболее распространенных подходов анализа риска инвестиционных проектов.
Анализ чувствительности.
Анализ чувствительности проводится с целью учета и прогноза влияния изменения входных параметров (инвестиционные затраты, приток денежных средств, барьерная ставка, уровень реинвестиций) инвестиционного проекта на результирующие показатели и предполагает выполнение следующих шагов.
― выбирается показатель эффективности (как правило, NPV) относительно которого проверяется чувствительность (отзывчивость) системы на изменение того или иного параметра базового варианта условий;
― отбираются ключевые переменные модели, т.е. данные, отклонения значений которых от базовых заметно отразятся на величине показателя эффективности. Например, переменные издержки, стоимость сырья, заработная плата и т.п. Число таких параметров не должно быть слишком большим, иначе результат анализа будет трудно воспринять и использовать;
― определяются наиболее вероятные значения для исходных показателей и возможные диапазоны их изменений;
― путем изменения значений исходных показателей исследуется их влияние на конечный результат (NPV).
Обычная процедура анализа чувствительности предполагает изменение одного исходного показателя, в то время как значения остальных считаются постоянными величинами.
|
|
Метод анализа чувствительности является хорошей иллюстрацией влияния отдельных исходных показателей на различные критерии эффективности. Он также показывает направления дальнейших исследований. Если установлена сильная чувствительность результирующего показателя к изменениям некоторого исходного, последнему следует уделить особое внимание.
Вместе с тем данный метод обладает и рядом недостатков, наиболее существенными из которых являются:
― жесткая детерминированность используемых моделей для связи ключевых переменных;
― метод не позволяет получить вероятные оценки возможных отклонений исходных и результирующего показателя;
― метод 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 приводит к изменениям остальных.
Анализ сценариев.
Метод анализа сценариев учитывает, с одной стороны, чувствительность NPV к изменениям ключевых переменных, а, с другой, диапазон вероятных значений переменных. Методика анализа следующая:
― по каждому проекту строят его возможные варианты развития: пессимистический, наиболее вероятный (базовый), оптимистический;
― по каждому варианту сценария рассчитывается соответствующее значение NPV;
― каждому сценарию присваивается вероятность их осуществления (υ) ― либо экспертно либо по вероятности реализации макросценария (отраслевого сценария);
― рассчитывают среднее ожидаемое NPV:
ENPV = NPVпес. сценария* υпессим. сценария + NPVбаз. сценария* υбазового сценария + NPVоптим. сценария* υоптимист. сценария
- рассчитывают среднеквадратическое отклонение проекта:
и коэффициент вариации:
Чтобы получить представление об относительной рискованности проекта, можно сравнить коэффициент вариации NPV проекта нового и среднего проекта. Если проводится сравнение альтернативных проектов, то более рискованным считается тот, у которого больше значение среднеквадратического отклонения и коэффициента вариации.
Несмотря на то, что анализ методом сценариев дает хорошее представление об единичном риске проекта, его недостатком является ограниченность вероятных исходов проекта (пессимистический, базовый и оптимистический). В то время как в реальной жизни их существует бесконечное множество. Метод, который позволяет преодолевать эту ограниченность, называет Монте-Карло.
Анализ методом Монте-Карло.
Данный метод впервые был предложен для оценки риска обособленного инвестиционного проекта в 1964 году Дэвидом Гертцем, который описал подход, применимый его консультационной фирмой к проекту расширения производства химического концерна. Идея метода заключается в соединение анализа чувствительности и вероятностных распределений факторов модели. Вместо того, чтобы создавать отдельные сценарии (наилучший, наихудший) в имитационном методе компьютер генерирует сотни возможных комбинаций факторов с учетом их вероятностного распределения. Каждая комбинация дает свое значение NPV и в совокупности аналитик получает вероятностное распределение результата проекта.
Алгоритм анализа методом Монте-Карло:
1) формулируются факторы, определяющие потоки по проекту и их диапазон изменений;
2) строится вероятностное распределение по каждому фактору;
3) компьютер случайным образом выбирает значение каждого фактора риска, основываясь на вероятностном распределении этого фактора;
4) эти значения факторов риска комбинируются с факторами, по которым не ожидается изменение (например, налоговая ставка или норма амортизации) и рассчитывается значение денежного потока для каждого года. По денежным потокам рассчитывается значение эффекта проекта ― чистого дисконтированного дохода (NPV);
|
|
5) действия 3, 4 и 5 повторяются много раз (например, 500 прогонов), что позволяет построить вероятностное распределение NPV.
Проводя сравнения между взаимно исключаемыми проектами выбор остается за тем, у которого среднее значение NPV больше, а вероятностное распределение имеет более заостренную форму.
На практике очень немногие компании используют метод имитационного моделирования. Основные причины этого в том, что:
1. Описанная модель Д. Герца предполагает, что экономические факторы взаимонезависимы. В действительности, большинство факторов статистически зависимы (например, объем продаж и цена продаваемой продукции). Для включения этих зависимостей они должны быть оценены. Эти оценки не всегда доступны аналитикам и сильно усложняют модель. При включении в рассмотрение взаимосвязей, они должны быть смоделированы вместе.
2. Модель предполагает знание вероятностных распределений экзогенных факторов. Эти оценки также доступны лишь узкому кругу аналитиков, что не способствует популярности модели.