Краткое описание документа сценарный подход как метод анализа проектных рисков. Анализ сценариев для оценки риска проекта

  • 23.02.2023

Построение сценариев и расчёт NPV по вариантам осуществлялся с учетом того факта, что себестоимость 1Гкал, вырабатываемой локальной котельной и тариф за централизованное отопление в значительной степени коррелируют друг с другом, поскольку обе эти величины зависят от одних и тех же факторов, как то эксплуатационные расходы и зарплата обслуживающего персонала.

Экономико-статистический анализ данных метода сценариев показан на рис. 12.3.

Рисунок 12.3 - Экономико-статистический анализ данных метода сценариев.

Сценарный анализ продемонстрировал следующие результаты:

1. Среднее значение NPV составляет 15950,85 руб.

2. Коэффициент вариации NPV равен 40%.

3. Вероятность того, что NPV будет меньше нуля 1%.

4. Вероятность того, что NPV будет больше максимума равна нулю.

5. Вероятность того, что NPV будет больше среднего на 10% равна 40%.

6. Вероятность того, что NPV будет больше среднего на 20 % равна 31%.

Анализируя полученные результаты, отмечаем, что метод сценариев дает более пессимистичные оценки относительно риска инвестиционного проекта. В частности коэффициент вариации, определённый по результатам этого метода значительно больше, чем в случае с имитационным моделированием.

Рекомендуется использовать сценарный анализ только в тех случаях, когда количество сценариев конечно, а значения факторов дискретны. Если же количество сценариев очень велико, а значения факторов непрерывны, рекомендуется применять имитационное моделирование.

Следует отметить, что, используя сценарный анализ можно рассматривать не только три варианта, а значительно больше. При этом можно сочетать сценарный анализ с другими методами количественного анализа рисков, например, с методом дерева решений и анализом чувствительности, как это продемонстрировано в следующем примере.

Пример. Анализ рисков бизнес-плана предприятия N . Установим ключевые факторы проекта, оказывающие значительное влияние на показатель эффективности – NPV. Для этого проведём анализ чувствительности по всем факторам в интервале от –20% до +20% и выберем те из них, изменения которых приводят к наибольшим изменениям NPV (рис. 12.4)


Рисунок 12.4 - Анализ чувствительности в Project Expert .

Факторы: ставки налогов; объём сбыта, цена сбыта.

Рассмотрим возможные ситуации, обусловленные колебаниями этих факторов. Для этого построим «дерево сценариев».

Рисунок 12.5 - Дерево сценариев.

Ситуация 1: Колебания налоговых ставок Вероятность ситуации = 0,3
Ситуация 2: Колебания объёма сбыта Вероятность ситуации = 0,4
Ситуация 3: Колебания цены сбыта Вероятность ситуации = 0,3

Рассмотрим также возможные сценарии развития этих ситуаций.

Ситуация 1: Колебания налоговых ставок Вероятность ситуации = 0,3

Сценарий 1: Снижение налоговых ставок на 20%
Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,1
Общая вероятность сценария =0,1*0,3=0,03

Сценарий 2: Налоговые ставки остаются неизменными
Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,5
Общая вероятность сценария =0,5*0,3=0,15

Сценарий 3: Повышение налоговых ставок на 20%
Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,4
Общая вероятность сценария =0,4*0,3=0,12

Ситуация 2: Колебания объёма реализации Вероятность ситуации = 0,4

Сценарий 4: Снижение объёма реализации на 20% Р=0,25*0,4=0,1

Сценарий 5: Объёма реализации не изменяется Р=0, 5*0,4=0,2

Сценарий 6: Увеличение объёма реализации на 20% Р=0,25*0,4=0,1

Ситуация 3: Колебания цены реализации Вероятность ситуации = 0,3

Сценарий 7: Снижение цены реализации на 20% Р=0,2*0,3=0,06

Сценарий 8: Цена реализации не изменяется Р=0, 5*0,3=0,15

Сценарий 9: Увеличение цены реализации на 20% Р=0,3*0,3=0,09

По каждому из описанных сценариев определяем NPV (эти значения были рассчитаны при анализе чувствительности), подставляем в таблицу и проводим анализ сценариев развития.

Таблица 12.8

Ситуация 1

Таблица 2.10

Ситуация 3

Ситуация
Сценарии
Вероятности 0,06 0,15 0,09
NPV 47 901 966 68 419 353 88 936 739


Рисунок 12.6 - Итоговая таблица сценарного анализа.

Проведённый риск-анализ проекта позволяет сделать следующие выводы:

1. Наиболее вероятный NPV проекта (68 249 026 тыс. руб.) несколько ниже, чем ожидают от его реализации (68 310 124 тыс. руб.)

2.Несмотря на то, что вероятность получения NPV меньше нуля равна нулю, проект имеет достаточно сильный разброс значений показателя NPV, о чем говорят коэффициент вариации и величина стандартного отклонения, что характеризует данный проект как весьма рискованный. При этом несомненными факторами риска выступают снижение объёма и цены реализации.

3. Цена риска ИП в соответствии с правилом «трёх сигм» составляет 3*25 724 942 = 77 174 826 тыс. руб., что превышает наиболее вероятный NPV проекта (68 249 026 тыс. руб.)

Цену риска можно также охарактеризовать через показатель коэффициент вариации (CV). В данном случае CV = 0,38. Это значит, что на рубль среднего дохода (NPV) от ИП приходится 38 копеек возможных потерь с вероятностью равной 68%.

Эффективность применения разработанных технологий инвестиционного проектирования обусловлена тем, что они могут быть легко реализованы обычным пользователем ПК в среде MS Excel, а универсальность математических алгоритмов, используемых в технологиях, позволяет применять их для широкого спектра ситуаций неопределённости, а также модифицировать и дополнять другими инструментами.


Беляков А. В. Процентный риск: анализ, оценка, управление // Финансы и кредит. 2001. № 2. - С. 18

Хохлов Н.В. Управление риском. М. - 1999. С. 239.

Баканов М.И., Чернов В.А. Анализ коммерческого риска // Бух. Учет - 1995г. - №10

Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М. - 1999г. - с. 135

Гранберг А.Г. Статистическое моделирование и прогнозирование. Москва. 1995г. с. 113

Черкасов В.В. Деловой риск в предпринимательской деятельности. К. - 1996г. - С. 135

Lubatkin M., Rogers R. Systematic Risk and Shareholder Return: A Capital market // Academy of Management Journal. - 1997. №4. С. 45

Пастюшков А.В. Об оценке финансового риска.// Бух. учет. 1999г. №1. – С. 21

Метод сценариев состоит в анализе показателей эффективности проекта на основе информации о вероятности реализации того или иного сочетания значений его параметров.

Пусть имеется 3 сценария реализации инвестиционного проекта, характеризующихся различными вероятностями наступления:

Таблица 11. Исходные данные для расчёта эффективности инвестиционного проекта методом сценариев.

сценарий 1

сценарий 2

сценарий 3

Периоды-t

Вектор потоков - F_tj

Сценарий 1

Сценарий 2

Сценарий 3

Вектор вероятностей - p_tj

Сценарий 1

Сценарий 2

Сценарий 3

1. Для решения поставленной задачи воспользуемся средой ППП MS Excel и, как и ранее, создадим шаблон расчета (см. рис. 5), где в табличной форме представлены соотношения (4) - (11).

Рисунок 5 . Шаблон расчетов по методу сценариев

Периоды-t

Вектор потоков - F_tj

Сценарий 1

Сценарий 2

Сценарий 3

Вектор вероятностей - p_tj

Сценарий 1

Сценарий 2

Сценарий 3

Сумма вероятностей

Матем. ожидание потока - F

Ставка процента - i_t

Коэффициент дисконтирования - v_t

Дисконтированный поток = 10*12

Матем. ожидание NPV

Вероятностные характеристики

Среднеквадратическое отклонение потока

Среднеквадратическое отклонение проекта

Коэффициент вариации проекта

К коррел.

СКО проекта

К коррел.

К коррел.

СКО проекта

К коррел.

Вероятность NPV<0

К коррел.

НОРМАРАСП

К коррел.

НОРМАРАСП

Величина математического ожидания потока поступлений и платежей в каждом периоде t:

= (-5600)*0,2+840*0,6+(-1120)*0,2 = -840

Аналогично рассчитываем величину мат. ожидания потока поступлений и платежей в следующих периодах.

В качестве показателя эффективности проекта (результата проекта) выбираем критерий чистой приведенной стоимости (NPV).

Результат проекта рассчитывается в виде математического ожидания величины NPV:

NPV=-840 + 50,159 + 909,836+ (-43,63) + 244,238 + 621,621 + 776,703+436,484 = 2155,4127

Оценка вероятностных характеристик показателя эффективности проекта (результата проекта). Предполагает расчет:

А. среднеквадратического отклонения (СКО) результата проекта. Для расчёта данного показателя необходимо найти среднеквадратическое отклонение потока. Расчёт величины СКО потока поступлений и платежей от ожидаемой величины в периоде t имеет вид:

t = КОРЕНЬ ((-5600-(-840))^2*0,2+840-(-840))^2*0,36+(-1120-(-840)^2*0,2)=2498,13

Аналогично рассчитываем величину СКО потока поступлений и платежей от ожидаемой величины в следующих периодах.

Расчет величины СКО результата проекта для крайних случаев r = 0 и r 1 при нормальном характере распределения потоков поступлений и платежей имеет вид:

Б. коэффициента вариации результата проекта:

СКО результата проекта/Мат. ожидание NPV = 3691,59 / 2155,4127 = 1,71

9089,01/2155,4127 = 4,22

Чем ниже значение коэффициента вариации, тем меньше колеблемость результатов проекта относительно наиболее вероятного значения и, следовательно, ниже риск проекта. Риск проекта многократно возрастает при значении V > 1. В нашем случае значение коэффициента вариации V > 1.

В. вероятности p(NPV < x) нахождения показателя эффективности проекта ниже заданной минимально допустимой величины x:

НОРМРАСП (0;2155,4127; 3691,59;1) = 0,279654

В предположении о нормальном распределении потоков поступлений и платежей, вероятность того, что величина результата проекта окажется ниже нуля находится из соотношения:

где - функция распределения нормальной случайной величины при данных средней величине результата проекта и его СКО - .

НОРМРАСП(0;2155,4127;9089,01;1) = 0,406272

Результаты расчетов по исследуемому проекту методом сценариев представлены в таблице 12:

Таблица 12. Результаты расчётов методом сценариев.

Вывод: предположение о характере взаимной зависимости (корреляции) потоков поступлений и платежей влияет на оценку степени риска реализации проекта не существенно. Проект является рискованным, т.к. вероятность p(NPV < 0) получения убытков высокая, значительно больше 10%. При r = 0 p(NPV < 0) = 27,965%, при r = 1 p(NPV < 0) = 40,627%.

Метод сценариев позволяет оценить вариацию доходов и обосновать принятие решений непосредственно на основе сравнения вероятностей неблагоприятного исхода по альтернативным проектам.

Изучение результатов вычислений показывает, что предположение о характере взаимной зависимости (корреляции) потоков поступлений и платежей, может существенно повлиять на оценку степени риска реализации проекта. В случае сильной линейной корреляции потоков во времени, риск проекта оказывается гораздо выше, чем в случае их полной независимости.

Проект с меньшей вероятностью p(NPV < 0) получения убытков, является менее рискованным и, при прочих равных условиях, более предпочтительным для включения в инвестиционный портфель. Формально, предельно допустимая вероятность p(NPV < 0) не превышает 8 - 10%. В нашем случае вероятность p(NPV < 0) является вполне нормальной- 0,279654. В терминах показателя вероятности убыточности проекта, риск различается: 0,279654% против 0,406272.

При этом, метод сценариев учитывает влияние на оценку риска проекта статистической зависимости между потоками поступлений и платежей. Это расширяет его предикативные возможности, по сравнению с другими методами оценки риска.

В целом, метод сценариев позволяет учесть большое число факторов, влияющих на реализацию проекта. Однако метод сценариев не позволяет анализировать влияние отдельных параметров на результат проекта. Он, так же как и метод анализа чувствительности, оказывается более информативным при сравнительном анализе различных проектов, включаемых в инвестиционный портфель предприятия.

МЕТОДЫ ОЦЕНКИ РИСКА ИНВЕСТИЦИОННЫХ

ПРОЕКТОВ

Методические указания

к практическим занятиям

Рассмотрены основные методы оценки риска и учета инфляции, используемые при анализе экономической эффективности долгосрочных инвестиционных проектов. Приведены математические модели оценки риска и встроенные функции табличного процессора MS Excel, позволяющие автоматизировать инвестиционные расчеты.

Методические указания подготовлены на кафедре «Экономика, финансы и менеджмент» ПГУ и предназначены для студентов экономических специальностей, изучающих дисциплины «Финансовая математика» и «Экономическая оценка инвестиций».

Составители: И.Н. Джазовская, А.С. Похвалов

Под редакцией А.С. Похвалова

Рецензент: А.В. Понукалин, к.э.н., начальник отдела оценки бизнеса

МУП «Земинвестцентр»

ВВЕДЕНИЕ

Принятие инвестиционных решений всегда сопряжено с наличием некоторого риска (неопределенности) в отношении будущих результатов и условий реализации проектов. Такой риск (неопределенность) связан с большим числом случайных факторов, влияющих на ход реализации проектов, а так же возможностью лишь приближенно определить некоторые входные данные. В частности, прогноз объема сбыта, как правило, осуществляется в виде интервала, в котором с заданной вероятностью будут находится продажи продукции. Поэтому, исследование экономической эффективности инвестиционного проекта оказывается неполным без анализа степени его риска. В противном случае, оценка экономической эффективности может оказаться недостоверной.

Под риском, в общем случае, понимается вероятность отклонения фактических результатов реализации проекта от ожидаемых (прогнозируемых). При этом, чем шире диапазон возможных отклонений, тем большим считается риск. Собственно результаты оценки риска могут стать основанием для принятия решения об отклонении проекта, отсрочке момента начала его реализации или внесении изменений в условия реализации проекта. Анализ риска проекта так же может быть использован для обоснования применения конкретных методов снижения или компенсации риска.



Важным элементом оценки эффективности проекта является учет инфляционной составляющей. В условиях изменения цен возможны ситуации, при которых эффективность проекта оказывается неоднозначной при отсутствии корректировки на инфляцию. Не случайно ряд авторов относят учет инфляции к анализу риска инвестиционного проекта. Это связано не только с тем, что инфляция искажает результаты оценки, но и с тем, что методы учета инфляции могут быть легко адаптированы для анализа риска проекта.

Цель методических указаний – методическое обеспечение выполнения студентами расчетов по оценке риска инвестиционных проектов, а так же обоснование на их основе оптимальных управленческих решений. В представленных указаниях рассмотрены, получившие наибольшее распространение в практике инвестиционных расчетов, методы оценки риска и способы учета инфляции при анализе долгосрочных инвестиционных проектов. Показаны возможности автоматизации расчетов в среде табличного процессора MS Excel.

Оформление выполненной работы производится студентами в виде отчета, где отражаются цель и порядок выполнения работы, основные формулы, необходимые таблицы и графики по результатам расчетов.

Задача 1.

Оценка риска инвестиционного проекта методом анализа

Чувствительности

Цель работы – ознакомление с порядком проведения анализа чувствительности инвестиционных проектов, интерпретацией результатов такого анализа, а так же приобретение практических навыков автоматизации расчетов в среде табличного процессора MS Excel.

Общие сведения

Метод анализа чувствительности состоит в исследовании изменения величины некоторого показателя, характеризующего эффективность проекта, при изменении значений входящих в него параметров в заданном диапазоне. Анализ чувствительности проводится в следующей последовательности:

Шаг 1. Определение результирующего показателя и параметров инвестиционного проекта, относительно которых оценивается степень риска. В качестве результирующего, как правило, выбирается показатель финансовой эффективности проекта, например:

Величина чистой приведенной стоимости (NPV );

Индекс прибыльности (PI );

Величина изъятий (потребления) из денежного потока по периодам (Y ).

В качестве параметров могут быть выбраны величины, в отношении которых имеется наибольшая неопределенность значений, или от значений которых в наибольшей степени количественно зависит результирующий показатель.

Шаг 2. Построение математической модели, отражающей количественную зависимость результирующего показателя от выбранных параметров. Например, упрощенная модель расчета величины чистой приведенной стоимости (NPV ) проекта в условиях однономенклатурного производства имеет вид:

где I t – величина инвестиционных расходов по проекту в период t , руб.;

q t – объем выпуска (реализации) продукции по проекту в период t , шт.;

p t и c t – цена и переменные издержки на единицу продукции в периоде t , руб.;

C Ft и A t – постоянные расходы (включая амортизацию) и сумма амортизации, подлежащие покрытию в периоде t , руб.;

S n ликвидационная стоимость имущества в момент завершения проекта t=n , руб.;

w t – безразмерный коэффициент в периоде t ;

T – ставка налога на прибыль в виде доли;

v t t ;

i t – ставка процента в периоде t , в виде доли;

n

Шаг 3. Установление предельных значений результирующего показателя, при достижении которых проект считается неэффективным или высоко рискованным. В частности, при использовании в анализе чувствительности показателя чистой приведенной стоимости (NPV ), в качестве предельного значения обычно выбирают NPV = 0 . В целом, выбор предельных значений может быть проведен на основе VAR – анализа проекта (от англ. «value at risk » - стоимость в условиях риска).

Шаг 4. Определение интервала значений параметров проекта, входящих в оценочную модель, при которых результирующий показатель достигает установленной предельной величины. Решение представленной задачи может быть проведено двумя способами:

Используется любой прием численного решения задачи нахождения корня уравнения, отражающего равенство результирующего показателя предельной величине (метод линейной интерполяции, метод Ньютона - Рафсона). Если в качестве результирующего показателя выбран NPV , то исследуется уравнение NPV=0 .

Анализ проводится путем выделения диапазона изменения выбранного параметра и шага изменения. Для каждого из возможных значений параметра рассчитывается значение результирующего показателя. Расчеты прекращаются на шаге, при котором величина результирующего показателя оказывается меньше предельной величины.

При этом, возможны две ситуации:

Исследуется влияние какого-либо одного параметра. В этом случае, значения всех параметров, кроме выбранного для анализа, фиксированы и не меняются в процессе расчета;

Исследуется одновременное влияние нескольких параметров. В этом случае, определяются диапазоны значений выбранных параметров, множество сочетаний которых обеспечивает результирующему показателю достижение предельной величины.

Шаг 5. Интерпретация полученных результатов. Метод анализа чувствительности позволяет определить устойчивость результата проекта от его входных параметров. Проект является достаточно устойчивым, если относительное отклонение параметров, при котором достигается предельная величина, составляет не менее 15 – 20% для одного параметра, и неустойчивым – если отклонение составляет менее 10%. Совместное изменение двух или более параметров, способно ослаблять или усиливать устойчивость результатов проекта.

В целом, анализ чувствительности может быть использован для установления значений отдельных плановых параметров при ненадежности исходных данных, а так же для оценки альтернативных вариантов реализации проекта, обладающих различной чувствительностью к колебаниям факторов. Недостатком метода является то, что он не содержит конкретных правил принятия решений в условиях риска.

Порядок выполнения работы

NPV ), используя метод анализа чувствительности:

NPV ), соответствующий соотношениям (1) – (3).

2. По каждому из проектов определить, при каких значениях какого – либо одного параметра, величина NPV проектов равна нулю, и какова при этом величина относительного отклонения параметров от ожидаемого (базового) значения. Исходные данные по проектам и параметры, подлежащие исследованию, выдаются преподавателем.

3. Провести анализ чувствительности каждого проекта при изменении одновременно двух параметров. Построить поверхности чувствительности проектов. Параметры, подлежащие исследованию, указываются преподавателем.

4. Сделать выводы относительно степени риска каждого проекта в отдельности. Провести сравнительный анализ риска проектов в группе.

Пример выполнения работы

Пусть инвестиционный проект характеризуется следующими параметрами:

Периоды
I t -28000
S n
q t
p t
c t
C Ft
A t
T 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24
i t 0,15 0,15 0,18 0,18 0,2 0,2 0,2

1. Создадим в среде MS Excel шаблон расчета величины NPV , где в табличной форме представлены соотношения (1) - (3) (см. рис. 1).

Рисунок 1 Шаблон расчета величины NPV для анализа чувствительности

2. При определении границ изменения параметра проекта применим встроенную функцию «Подбор параметра» из меню «Сервис», реализующую один из численных методов решения уравнений. В графе «Установить в ячейке» укажем ячейку, где ведется расчет величины NPV , а в графу «Значение» вводим ноль. Для заполнения графы «Изменяя значение ячейки» в табличную форму расчетов вводим некоторый коэффициент пропорциональности k , на который следует умножить исследуемый параметр проекта.

Например, если анализ чувствительности проводится относительно цены на изделие, то мы должны ввести в формулу расчета указанный коэффициент в виде k*p t . Таким образом, мы предполагаем, что исследуется чувствительность всего вектора цен (параллельный сдвиг вектора цен во времени). Первоначальное значение коэффициента следует принять равным k=1 .

В исходной ситуации, величина NPV = 1489,28 руб. При использовании функции «Подбор параметра» значение NPV = 3,64*10 -12 » 0 руб., а значение коэффициента k = 0,98238 (см. рис. 2). Таким образом, при снижении цен на изделие более чем на 1,762 % ((1- 0,98238)*100%) в течение всего срока реализации проекта может привести к признанию проекта неэффективным.

Рисунок 2 Результаты анализа чувствительности проекта к изменению цены на продукцию

Аналогичные расчеты для других параметров проекта дали следующие результаты:

3. Рассмотрим ситуацию одновременного изменения двух параметров. В этом случае, можно воспользоваться приемом, предполагающим фиксацию изменения некоторых из них и анализ чувствительности проекта к вариации какого-либо одного из них. Многократные вычисления при разных фиксированных уровнях параметров позволяют получить многомерную «поверхность» чувствительности проекта.

Проведем анализ чувствительности проекта к одновременному изменению цены p t и объема реализации q t . Модифицируем наш шаблон расчетов за счет введения множества коэффициентов пропорциональности k1, k2, …, k8 для всех параметров и присвоим им первоначальные значения ki=1 . Пусть в качестве фиксированных изменений приняты изменения объема выпуска q t с диапазоном 2% (k1 = 0,98; 0,96;…). Тогда, расчет чувствительности примет вид, показанный на рисунке 3.


4. На основе сравнения с нормативными величинами отклонений, можно заключить, что проект обладает высокой чувствительностью к своих изменению характеристик (все отклонения не превышают 10%) и окажется эффективным фактически, лишь при неизменных значениях параметров. Его риск следует признать высоким, поскольку параметры проекта в процессе плановых расчетов определяются с погрешностью, как правило, не менее 3 – 5%.

Совместное изменение факторов, как показали расчеты, приводит к росту чувствительности проекта. В случае сокращения объема продаж, допустимое снижение цены изменяется пропорционально уменьшению объема продаж и оказывается гораздо меньше, чем при исследовании снижения только цены (см. рис. 4). При этом, построение и анализ поверхности чувствительности проекта позволяет устанавливать предельные значения отдельных параметров проекта. Например, цены изделий или объема продаж по периодам.

Задача 2.

Оценка риска инвестиционного проекта методом сценариев

Цель работы – исследование особенностей анализа риска инвестиционных проектов на основе вероятностной информации, а так же приобретение практических навыков использования встроенных статистических функций табличного процессора MS Excel.

Общие сведения

Метод сценариев состоит в анализе показателей эффективности проекта на основе информации о вероятности реализации того или иного сочетания значений его параметров. Метод сценариев реализуется в следующей последовательности:

Шаг 1. Определение возможных вариантов (сценариев) изменения параметров проекта, характеризующихся наибольшей неопределенностью значений, и вероятностей их реализации. Минимальное число вариантов (сценариев), как правило, равно трем: пессимистический, оптимистический и наиболее вероятный. В отличие от метода анализа чувствительности, каждый вариант (сценарий) характеризует возможные значения одновременно всех параметров проекта, ассоциированных с данной вероятностью реализации сценария. Вероятности реализации того или иного варианта обычно определяются:

Методом субъективных вероятностей,

Методом частотного анализа,

Методом статистических испытаний,

и характеризуются дискретным или непрерывным распределением произвольного или известного вида.

Шаг 2. Оценка показателя эффективности проекта при заданных вероятностях реализации каждого варианта. Пусть в качестве показателя эффективности проекта (результата проекта) выбран критерий чистой приведенной стоимости (NPV ). Тогда необходимо определить величину математического ожидания потока поступлений и платежей в каждом периоде t :

где F tj – величина потока поступлений и платежей по j -му сценарию в период t , руб.;

p tj – вероятность реализации j -го сценария в период t , причем ;

m – число сценариев реализации проекта.

В этом случае, результат проекта рассчитывается в виде математического ожидания величины NPV :

где v t – коэффициент дисконтирования в периоде t ;

n – общее число периодов реализации проекта.

Шаг 3. Оценка вероятностных характеристик показателя эффективности проекта (результата проекта). Предполагает расчет:

А. среднеквадратического отклонения (СКО) результата проекта. При определении СКО результата проекта возникает проблема корреляции между последовательными потоками поступлений и платежей. Причем, возможны три ситуации:

Потоки поступлений и платежей взаимно независимы во времени (коэффициент корреляции r = 0);

Потоки поступлений и платежей полностью взаимозависимы во времени (коэффициент корреляции r » 1);

Потоки поступлений и платежей обладают слабой зависимостью во времени (коэффициент корреляции 0 < r < 1).

Формулы расчета величины СКО результата проекта для крайних случаев r = 0 и r » 1 при нормальном характере распределения потоков поступлений и платежей имеют вид:

где s 0 и s 1 - СКО результата проекта соответственно для значения коэффициента корреляции потоков поступлений и платежей r = 0 и r » 1, руб.;

s t – СКО потока поступлений и платежей от ожидаемой величины в периоде t , руб.,

Б. коэффициента вариации результата проекта:

где s - СКО результата проекта.

Чем ниже значение коэффициента вариации, тем меньше колеблемость результатов проекта относительно наиболее вероятного значения и, следовательно, ниже риск проекта. Риск проекта многократно возрастает при значении V > 1.

В. вероятности p(NPV < x) нахождения показателя эффективности проекта ниже заданной минимально допустимой величины x :

где F(x) - функция распределения для величины результата проекта.

В предположении о нормальном распределении потоков поступлений и платежей, вероятность того, что величина результата проекта окажется ниже нуля находится из соотношения:

где – функция распределения нормальной случайной величины при данных средней величине результата проекта и его СКО - s .

Шаг 4. Интерпретация полученных результатов. Метод сценариев позволяет оценить вариацию доходов и обосновать принятие решений непосредственно на основе сравнения вероятностей неблагоприятного исхода по альтернативным проектам. Проект с меньшей вероятностью p(NPV < 0) получения убытков, является менее рискованным и, при прочих равных условиях, более предпочтительным для включения в инвестиционный портфель. Формально, предельно допустимая вероятность p(NPV < 0) не превышает 8 – 10%. Нормальной считается p(NPV < 0) £ 0,05. При этом, метод сценариев учитывает влияние на оценку риска проекта статистической зависимости между потоками поступлений и платежей. Это расширяет его предикативные возможности, по сравнению с другими методами оценки риска.

В целом, метод сценариев позволяет учесть большое число факторов, влияющих на реализацию проекта. Однако, метод сценариев не позволяет анализировать влияние отдельных параметров на результат проекта. Он так же как и метод анализа чувствительности, оказывается более информативным при сравнительном анализе различных проектов, включаемых в инвестиционный портфель предприятия.

Порядок выполнения работы

Провести оценку риска группы инвестиционных проектов по показателю чистой приведенной стоимости (NPV ), используя метод сценариев:

1. Построить в среде табличного процессора MS Excel шаблон расчета величины чистой приведенной стоимости (NPV ) и вероятностных характеристик проекта, соответствующий соотношениям (4) – (11) метода сценариев.

2. Используя исходные данные, выданные преподавателем, провести расчет вероятностных характеристик показателя эффективности проектов.

3. Сделать выводы относительно степени риска каждого проекта и провести сравнительный анализ риска проектов в группе.

Пример выполнения работы

Пусть имеется 3 сценария реализации инвестиционного проекта, характеризующихся различными вероятностями наступления:

1. Для решения поставленной задачи воспользуемся средой ППП MS Excel и, как и ранее, создадим шаблон расчета (см. рис. 5), где в табличной форме представлены соотношения (4) - (11).


Рисунок 5 Шаблон расчетов по методу сценариев

При проведении расчетов использовались встроенные функции MS Excel. В частности, математическое ожидание потока поступлений и платежей в ячейке Е28 рассчитано как «СУММПРОИЗВ(E20:E22;E24:E26)», а СКО потока поступлений и платежей в ячейках Е34 – I34, как «КОРЕНЬ(Выражение)», где «Выражение» – это численное соотношение, соответствующее (8) (см. рис. 5). Для определения вероятности p(NPV < 0) , в предположении о нормальном характере распределения потоков поступлений и платежей, использовалась встроенная функция

«НОРМРАСП(x , среднее значение, СКО, 1)»,

где x – исследуемое значение случайной величины (x = 0); найденное среднее значение случайной величины (), СКО – найденное среднеквадратическое отклонение (s ), 1 – интегральный параметр, означающий, что функция возвращает значение кумулятивной функции распределения нормальной величины. Например, в ячейке Е42, показывающей вероятность убыточности проекта для случая независимых потоков поступлений и платежей, стоит следующее выражение – «НОРМРАСП(0;I32;E36;1)».

2. Результаты расчетов по исследуемому проекту методом сценариев представлены в таблице:

3. Изучение результатов вычислений показывает, что предположение о характере взаимной зависимости (корреляции) потоков поступлений и платежей, может существенно повлиять на оценку степени риска реализации проекта. В случае сильной линейной корреляции потоков во времени, риск проекта оказывается гораздо выше, чем в случае их полной независимости. В терминах показателя вероятности убыточности проекта, риск различается в 3 раза: вероятность падения величины NPV ниже нуля составляет 6,5% против 19,7%.

Для реальных проектов, корреляция потоков поступлений и платежей во времени, как правило, соответствует неравенству 0 < r < 1. Поэтому, истинная оценка степени риска (вероятности падения величины NPV ниже нуля) находится между полученными крайними оценками.

Лимитовский Михаил Александрович
д.э.н., профессор, заведующий кафедрой корпоративных финансов
Высшей школы финансов и менеджмента


Минасян Виген Бабкенович
к. ф.-м. н., доцент, преподаватель Высшей школы финансов и менеджмента
Российской академии народного хозяйства
и государственной службы при Президенте РФ (г. Москва)
УПРАВЛЕНИЕ ФИНАНСОВЫМИ РИСКАМИ
№ 02 (26) 2011

В работе предложена методология стратегического управления ценностью компании с учетом рисков реализуемых проектов. Авторы применяют новые меры рисков, предлагают методологию их выделения с помощью нескольких критериев и показателей

Риски проектов: традиционный подход к анализу

Риск проекта - это понятие, связанное с неопределенностью результата (эффекта) инвестиционного проекта.

Другое толкование риска такое: возможность непредвиденных неблагоприятных событий, способных оказать негативное влияние на эффект проекта.

Перечислим типы рисков инвестиционного проекта.

Рыночные - неопределенность объемов реализации продукта проекта.

Капитальные - возможность неудачного хода конструктивной фазы проекта или неопределенность ее результатов (в общем случае).

Операционные (в них входят затратный, управленческий, технический и экологический ) - неопределенность хода проекта в его продуктивный период, когда активы вводятся в эксплуатацию и проект производит продукцию или услуги.

Правовые (политический, юридический, суверенный) - возможность изменения правовой среды, в которой осуществляется бизнес, остановки проекта по политическим или правовым мотивам, изменения статуса проекта по причине войн, локальных конфликтов, революций и т.п.

Финансовые (процентный, валютный) - неопределенность обменных и процентных ставок на финансовых рынках и чувствительность к ним эффекта проекта.

Кредитный - объединяет в себе все предшествующие риски и является их следствием. Состоит в возможности неплатежеспособности проекта (или его инициаторов) по предоставленным на его осуществление кредитам и займам .

Анализ чувствительности (sensitivity analysis) - метод оценки влияния основных параметров финансовой модели на результирующий показатель (NPV). При этом предполагается, что неопределенность каждого параметра преимущественно связана с каким-то одним видом риска. Если риск значим, то именно ему следует уделить наибольшее внимание.

Таким образом, анализ чувствительности позволяет оценить и проанализировать риски проекта (табл. 1).

Таблица 1. Возможные риски проекта

Определения и детализированный список возможных видов ущерба, относящихся к каждой из выделенных групп рисков, а также перечень методов устранения проблем стоит уточнить в инструкции по составу, оценке и методам управления рисками инвестиционного проекта, разрабатываемой департаментом управления рисками компании.

Два метода анализа чувствительности инвестиционного проекта

При осуществлении анализа чувствительности можно воспользоваться одним из двух методов:

1) классическим методом поворотных точек (критических параметров);

2) методом ранжирования рисков с помощью диаграммы «торнадо» .

При этом на начальных фазах разработки проектов и бизнес-планов (т.е. на стадии инвестиционных предложений) можно ограничиться только одним, более простым методом «торнадо», а на завершающих этапах подготовки (пред-ТЭО и ТЭО проекта) следует проводить анализ по обоим методам.

Оценка риска методом поворотных точек

Все параметры проекта фиксируются на уровне проектируемых значений, кроме одного, влияние которого исследуется. Затем строится зависимость NPV от этого параметра (рис. 1-2, табл. 2).

Рис. 1. Зависимость NPV от изменения объема продаж

Рис. 2. Зависимость NPV от расходов на единицу продаж

Таблица 2. Зависимость NPV от объема продаж и расходов на единицу продаж

Значение параметра, при котором NPV = 0, называется критическим (pivot point). Влияние параметра и степень соответствующего риска оценивают по тому, насколько сильно отличаются его проектируемое и критическое значения. Эта разница (абсолютная, относительная) характеризует «запас прочности» проекта.

Субъективно оценивают, насколько достижимо критическое значение параметра в контексте тех допущений, из которых получено проектируемое значение.

Критические значения некоторых особо значимых параметров модели имеют свои собственные названия.

Внутренняя ставка доходности (IRR - Internal Rate of Return) - критическая точка для параметра «стоимость капитала» (ставка дисконта). При такой ставке NPV = 0.

Данный показатель также можно трактовать как ставку доходности рассматриваемого инвестиционного проекта (заданного денежного потока).

Дисконтированный период окупаемости (DPB - Discounted Payback Period) - критическая точка по фактору «срок жизни проекта». Это время, в течение которого вложения в проект полностью покрываются денежными потоками от него (с учетом альтернативной стоимости капитала).

Точка безубыточности (break-even point) - критическая точка по фактору «объем производства». Безубыточный объем - объем производства или продаж, при котором предприятие не несет потерь.

Взятый на одном интервале безубыточный объем обычно определяется как объем продаж (производства), при котором прибыль равна нулю. Однако в отношении всего проекта в целом это может быть и среднегодовой объем продукции или услуг проекта, при котором NPV=0.

Оценка риска с помощью диаграммы «торнадо»

Другой способ осуществления анализа чувствительности - построение диаграммы «торнадо», которая помогает наглядно представить значимость различных факторов риска.

Для построения этой диаграммы необходимо сделать несколько последовательных шагов.

1. Отобрать основные параметры, по отношению к которым будет производиться анализ чувствительности NPV (объем продаж, расходы, ставка дисконта и т.п.).

2. Экспертным способом оценить, в каком диапазоне могут реально находиться эти параметры: каковы их максимальные и минимальные значения.

3. Для максимального и минимального значения каждого из выбранных параметров найти соответствующее изменение NPV, предполагая все остальные параметры постоянными, т.е. зафиксировав их на уровне проектируемых значений.

4. Построить вертикальную диаграмму, на которой отобразить эти изменения NPV по каждому из выбранных параметров. Факторные изменения NPV располагаются так, чтобы те параметры, по которым изменение NPV максимально, находились в верхней части диаграммы, а по которым минимально - в нижней.

Диаграмма примет воронкообразную форму и по внешнему облику будет действительно напоминать торнадо. В верхней части диаграммы будут находиться те параметры и факторы риска, которые наиболее сильно влияют на NPV проекта.

Пример построенной диаграммы показан на рис. 3.

В табл. 3 приведены диапазоны изменения параметров и прирост NVP.

Таблица 3. Диапазоны изменения параметров и соответствующие приросты NPV, млрд руб.

Из рис. 3 видно, что наиболее существенный риск по проекту связан с предоперационным периодом и объемом капиталовложений, на втором месте идет рыночный риск, на третьем - процентный. Замыкает список операционный (затратный) риск.

Сценарный анализ (scenario analysis) - это метод анализа рисков, основанный на анализе сценариев развития проекта. При осуществлении сценарного анализа формулируются допущения и рассчитывается бюджет денежных потоков не для одного, а для трех-пяти возможных сценариев развития событий. При изменении сценария могут измениться все параметры финансовой модели.

Во-первых, такой подход помогает широко охарактеризовать потенциальные выгоды и убытки проекта (сопоставить по масштабу возможные преимущества и потери). Во-вторых, он позволяет дать вероятностную характеристику проекту в целом.

Для расчета вероятностных характеристик проекта каждому из сценариев присваивается своя вероятность реализации Р.

Затем рассчитываются интегральные характеристики проекта.

1. Математическое ожидание NPV:

E(NPV) = Σ P j *NPV j

где NPV - чистая приведенная ценность для j-го сценария.

2. Стандартное отклонение NPV:

Зная математическое ожидание и стандартное отклонение, мы можем попытаться построить кривую распределения для NPV (чаще всего это нормальное распределение).

На основании этой кривой может быть найдена вероятность того, что NPV меньше нуля. Это одновременно будет вероятностью того, что доходность проекта окажется меньше ставки дисконта, принятой для расчета NPV (рис. 4).

В данном случае для оценки NPV можно взять не только стоимость капитала, но и любую другую ставку, вероятность падения ниже которой требуется оценить 1 .

Такой подход оценивает «опасный» риск проекта, т.е. учитывает возможные убытки, которые могут проистекать от принятого решения.

Техника сценарного анализа проиллюстрирована в Приложении 1.

Некоторые современные меры риска проектов и их применение в анализе проектов

Ценность под риском оценивает опасный риск инвестиционного проекта. Это величина потенциальной угрозы для ценности компании, которую создает принятие инвестиционного проекта.

VaR проекта - это максимальная потеря ценности, которую может понести компания с вероятностью 100 - а% при принятии инвестиционного проекта.

VaR - это минимальная потеря ценности, которую может получить компания, если принятый проект станет одним из а% самых худших ее проектов.

Подробнее о VaR активов или портфелей активов и методах их оценки можно посмотреть в соответствующей литературе .

Расчет индивидуальной VaR проекта

Наиболее простой путь определения VaR проекта состоит в осуществлении следующих шагов.

1. Сделать необходимые допущения и рассчитать эффективность проекта не по одному, а по трем или пяти сценариям развития событий (например, оптимистическому, умеренно оптимистическому, наиболее вероятному, умеренно пессимистическому и пессимистическому).

2.Каждому Y-му сценарию экспертно присвоить вероятность его осуществления Р. Сумма вероятностей по всем сценариям равна единице.

E(NPV) = Σ P j *NPV j

где NPV j - чистая приведенная ценность для j-го сценария.

4. Оценить абсолютное стандартное отклонение NPV: .

σ(NPV) = [ΣP j * (NPV j - E(NPV)) 2 ] 0.5

5. Найти индивидуальную VaR проекта, используя следующую формулу:

VaR = -,

где k α - параметр стандартного нормального распределения, зависящий от заданной доверительной вероятности (рис. 5, табл. 4).

Таблица 4. Изменение значений параметра k α

Иллюстрация расчета индивидуальной VaR проекта представлена в Приложении 2.

Подобным же образом можно оценить VaR для бизнеса (корпорации) в целом, отдельной бизнес-единицы или портфеля из нескольких проектов (бизнесов).

Индивидуальную VaR проекта можно применять только в том случае, если он экономически обособлен.

Расчет маржинальной VaR проекта

Для принятия инвестиционного решения по проекту, интегрированному в структуру холдинга, необходимо учитывать не индивидуальный, а маржинальный показатель VaR.

Маржинальная (компонентная) VaR - это прирост VaR портфеля проектов компании при добавлении в него нового инвестиционного проекта.

Для расчета маржинальной VaR требуется следующая последовательность действий.

1 Например, если нужно оценить падение NPV проекта ниже безрисковой ставки или депозитной ставки банка, в сценарном анализе для оценки NPV нужно взять безрисковую ставку или ставку банка в качестве ставки дисконта. - Прим. авт.

σ 2 (V p+b) = σ 2 (V b) + σ 2 (NPV p) + 2*σ(V b)*σ(NPV b)*ρ b,p ,

где σ 2 (V p+b), σ 2 (V b), σ 2 (NPV p) - дисперсии по суммарному портфелю «компания и проект», по NPV проекта и бизнесу без проекта;

ρ b,p - коэффициент корреляции между проектом и бизнесом в целом .

Для оценки коэффициента корреляции рь проекты подразделяются на типы (по признакам).

Типология проектов и расчет коэффициентов корреляции должны регулироваться специальной инструкцией, разрабатываемой департаментом управления рисками компании и утверждаемой в установленном порядке. Для каждого инвестиционного проекта следует принять коэффициент корреляции, относящийся к тому типу, к которому принадлежит данный проект.

2. Оценить VaR компании без проекта и компании с проектом, используя формулу:

VaR = -

3. Получить маржинальную VaR проекта путем вычитания из VaR компании с п роектом VaR компании без проекта .

Иллюстрация расчета маржинальной VaR представлена в Приложении 2.

Отбор проектов-кандидатов на включение в инвестиционный портфель с использованием показателя VaR (бюджетирование риска) осуществляется следующим образом:

директивно определяется приемлемый уровень риска (суммарная VaR) для инвестиционного портфеля;

отбираются кандидаты на включение в портфель;

портфель формируется так, чтобы не превысить установленный уровень риска.

Позиционирование проектов по двум критериям: NPV и VaR

В разные периоды существования компании стратегии инвестирования могут быть различны.

В период благоприятной макроэкономической обстановки стратегия развития компании может быть преимущественно наступательной. При принятии инвестиционных проектов больший вес будет придаваться показателю приращения ценности, т.е. NPV.

В период неблагоприятной макроэкономической обстановки (рецессии, кризиса) в компании может быть принята защитная или оборонительная стратегия, нацеленная на удержание ценности, снижение риска ее потери. В этом случае основным акцентом инвестиционной деятельности становится сокращение показателя VaR, который отражает потенциальную угрозу.

Для позиционирования проектов по двум указанным критериям может быть построена матрица, состоящая из четырех квадрантов (рис. 6). По одной из осей координат матрицы откладывается NPV, по второй - маржинальная (компонентная) VaR.

Для придания образности проекты, попадающие в каждый из квадрантов, были названы по аналогии с породами собак.

1. «Овчарки» - проекты, имеющие высокую эффективность и относительно низкий риск. Могут быть приняты в любой макроэкономической обстановке.

2. «Бультерьеры» - проекты с относительно высокой эффективностью, но и большим риском. Могут оказаться привлекательными в период активного завоевания рынка, т.е. на ожидаемом подъеме экономики.

3. «Болонки» - привычные и относительно безопасные проекты. Они могут стать интересными для компании в период тяжелой экономической ситуации. Эффективность этих проектов невелика, но они повышают устойчивость к стрессовым сценариям развития бизнеса.

4. «Дворняги» непривлекательны как объект инвестирования, т.к. неэффективны и рискованны. Их отвергают, если только нет специальных причин, по которым они должны быть приняты.

В зависимости от текущей экономической ситуации и качества портфеля инвестиционных альтернатив компании на матрице может быть проведена линия толерантности, отделяющая проекты - кандидаты на включение в портфель от неприемлемых. При изменении ситуации или появлении новых инвестиционных возможностей ее корректируют.

Проекты, находящиеся ниже линии толерантности, отвергаются.

Построение линии толерантности

Линия толерантности может быть построена с помощью экспертной оценки руководства компании в зависимости от имеющихся инвестиционных возможностей или с помощью линейного уравнения:

E(NPV) - MVaR * c = MMG

где с - стоимость VaR;

MMG - минимальный целевой денежный результат (minimum monetary goal), т.е. минимальное значение NPV, при котором проект может быть принят.

Показатель MMG устанавливается для того, чтобы избежать неправильного решения из-за погрешности в расчетах NPV, если значение последнего достаточно мало и сравнимо с этой погрешностью.

Дополнительные возможности по оценке рисков проекта

Перечислим дополнительные возможности по оценке рисков проекта.

Использование стрессовой меры риска проекта ES подразумевает следующее.

Учет стрессовых (катастрофических) сценариев развития проекта: условная ценность под риском или ожидаемый дефицит (conditional VaR, Expected Shortfall, ES).

Возможны случаи, когда в проекте присутствует вероятность стрессовых (катастрофических) сценариев. Потери могут существенно превысить VaR. Для таких ситуаций (очень большой убыток - низкая вероятность) показатель VaR не всегда эффективен для нормирования рисков. В этом случае риск можно нормировать по показателю ES .

Условная ценность под риском (ожидаемый дефицит). ES - это средняя потеря ценности, которую может прогнозировать инвестор в а% самых худших сценариев развития проекта (рис. 7).

Показатель ES рассчитывается по формуле:

где k α - параметр стандартного нормального распределения, зависящий от заданной доверительной вероятности Р; α - уровень значимости, т.е. α = 1 - Р; σ(NPV) - стандартное отклонение NPV проекта.

Так же как и VaR, показатель ES может быть использован для принятия инвестиционных решений, и его высокое значение по сравнению со средним может сигнализировать о высоком потенциале катастрофичности проекта.

Стоимость VaR (ES) и практическое применение показателей

Если в инвестиционном проекте можно предусмотреть мероприятия, снижающие вероятность или ущерб от стрессового сценария развития, то для оценки целесообразной величины расходов на подобные мероприятия можно использовать показатель стоимости VaR (cost of VaR). Его также можно применять для построения линии толерантности на матрице при выборе проектов по двум критериям - NPV и VaR (ES).

Стоимость VaR (cost of VaR) - это процентное отношение ожидаемых потерь ценности от реализации пессимистических сценариев развития проекта к VaR:

Cost of Var = -ΔV / VaR

где ΔV - ожидаемый убыток от реализации пессимистических сценариев развития проекта. Он равен сумме произведений убытков по каждому из пессимистических сценариев на вероятность его реализации.

Стоимость VaR устанавливается:

по историческим данным (путем исследования того, как прирост VaR предприятия отражается на величине убытков от реализации рисковых событий);

методом ex ante (математическое ожидание убытка от реализации рисковых событий в отношении к VaR);

экспертным путем.

Определение денежного потока под риском (CFaR) проекта или бизнеса

CFaR проекта - это максимальная потеря денежного потока, которую может понести компания за определенный период с вероятностью 100-а%.

CFaR - это минимальная потеря денежного потока, которую может получить компания в а% самых неблагоприятных исходов.

Аналитический метод оценки CFaR

Предварительный расчет параметров:

ожидаемого денежного потока по проекту Е(CF):

E(CF) = -Σp i *CF i

стандартного отклонения σ(CF):

σ(CF) = [Σ p i *(CF i - E(CF)) 2 ] 0.5

Предполагая нормальность распределения CF, находим CFaR:

CFaR = -.

Преимущества метода: простота применения, достаточная надежность результатов расчетов. Недостатки: при нормальном распределении результаты оценок показывают, что реальные гистограммы часто имеют толстые «хвосты», что приводит к недооценке экстремальных исходов.

Таблица 5. Расчет аналитической CFaR компании, подразделения, проекта

CFaR = - = -[-2.33 * 200] = 465.3

С вероятностью 99% денежный поток в анализируемом интервале времени не будет меньше следующего значения:

CF min = E(CF) - CFaR = 500 - 465.3 = 34.7

Годовой CFaR переводится в другой интервал времени путем умножения на T 0.5 , где T - нужный интервал времени, выраженный в годах.

Таким образом, CFaR за квартал будет равен (Т = 0.25):

CFaR = - = -[-2.33 * 200 * 1/2] = 233.

Ниже представлен расчет CFaR проекта, компании, бизнес-единицы или бизнес-подразделения по сценариям (табл. 6).

Таблица 6. Расчет CFaR проекта, компании, бизнес-единицы или бизнес-подразделения по сценариям

Доверительная вероятность равна 99%.

Cost of CFaR = 3,9%.

Expected shortfall no CFaR = 1460.

Ниже представлен расчет CFaR при комбинировании видов деятельности, рисков и бизнесов (табл. 7).

Таблица 7. Расчет CFaR при комбинировании видов деятельности, рисков и видов бизнеса

Использование VaR и CFaR

Использование VaR .

Банки и финансовые институты могут нарастить денежные потоки, но при условии наращения капитала под управлением (при текущем управлении для них лучше VaR).

Инвестиционные институты нацелены на зарабатывание капитала для своих инвесторов (при текущем управлении для них лучше VaR).

Промышленные корпорации ставят своей целью максимизацию благосостояния долевых участников (для них лучше использовать VaR при оценке долгосрочных стратегических решений).

Использование CFaR : нефинансовые компании и фирмы с ограниченной возможностью привлечения финансирования на рынке капитала покрывают свои потребности в развитии за счет внутренних денежных потоков.

Заключение

В работе предложена целостная методология анализа рисков инвестиционных проектов, приведена классификация рисков проекта. Авторы рассматривают методы исследования рисков проекта, включающие как классические способы анализа чувствительности к факторам риска и сценарный анализ, так и впервые введенные в научный оборот понятия ценности под риском проекта (VaR проекта), меры ожидаемого дефицита проекта (ES проекта). Эти понятия ранее использовались в риск-менеджменте западных банков для оценки ценности под риском активов и постепенно находят применение в российском инвестиционном процессе.

Важным является понятие денежного потока под риском проекта (CFaR проекта). В статье описаны положительные и отрицательные стороны применения оценок мер риска VaR и CFaR, а также типы компаний, для которых более подходящим критерием является один из этих критериев.

С помощью описанных новых рисковых критериев сформирована методология выделения проектов, представляющих интерес не только с позиции критерия NPV, но и соответствующих показателей риска. Введено понятие линии толерантности и ее уравнение, позволяющее из различных по показателям NPV и VaR выбрать проекты с приемлемыми для компании сочетаниями значений чистой приведенной ценности и показателем ценности под риском.

При практической оценке рисков в корпорациях в России допускают три типичные ошибки.

1.VBM (менеджмент, основанный на ценности) неактуален в условиях кризиса, большее значение приобретает управление рисками и устойчивостью.

Управление рисками - это часть VBM. Существует проблема наращивания ценности (максимизации NPV) и проблема удержания ценности (минимизации VaR). В разные периоды приоритеты меняются (наступательная или защитная стратегии).

2. Управление рисками проекта ничем не отличается от текущего управления рисками деятельности предприятия.

Риски проектов относятся к моменту принятия решений и носят стратегический характер, затрагивают качество принимаемых решений и сделанных выводов.

Риски деятельности относятся к периоду, на который оцениваются и хеджируются риски.

В обоих случаях применимы одни и те же меры риска (VaR, ES, CFaR), но использовать их нужно по-разному.

3. Чем детальнее классификация рисков, тем эффективнее управление рисками (и выше финансирование на эти цели).

Излишне подробная классификация затрудняет анализ. Желание получить финансирование способствует тому, что менеджеры генерируют нереалистичные сценарии, не учитывают корреляции рисков и т.п. В результате оценки становятся непрозрачными и смещенными.

Предложенная в данной работе методология стратегического управления ценностью и риском исправляет эти ошибки и представляет собой целостную методологию учета рисков проекта в рамках менеджмента, основанного на ценности (VBM).

Приложение 1.

Сценарный анализ инвестиционного проекта

Для некоторого инвестиционного проекта в связи с неопределенностью его хода разработаны пять сценариев развития. Требуется оценить вероятность того, что проект покажет доходность ниже, чем 7% годовых. Для выполнения этой задачи для каждого из сценариев были оценены денежные потоки. Каждому сценарию была поставлена в соответствие вероятность, оцененная экспертным путем. Далее потоки по каждому из сценариев были продисконтированы по ставке 7% годовых. Свободные денежные потоки проекта при реализации различных сценариев развития ситуации в будущем представлены в табл. 1.

Таблица 1. Свободные денежные потоки при различных сценариях

Ожидаемое значение E(NPV) было оценено как сумма произведений NPV. по каждому из сценариев на соответствующую вероятность Р j:

E(NPV) = Σ P j * NPV j

Затем было рассчитано стандартное отклонение σ(NPV) по формуле:

σ(NPV) = [ΣP j * (NPV j - E(NPV)) 2 ] 0.5

Последовательность расчетов представлена в табл. 2.

Таблица 2. Последовательность расчетов

Сценарий Вероятность сценария NPV при 7% NPV j -E(NPV) P j *(NPV j -E(NPV)) 2
Оптимистический 0,1 47806 34822 121257168,4
Умеренно оптимистический 0,2 24047 11063 24477993,8
Нейтральный 0,4 12229 -755 228010
Умеренно пессимистический 0,2 370 -12614 31822599,2
Пессимистический 0,1 -15712 -28696 82346041,6
E(NPV) = 12984 Дисперсия = 260131813
Стандартное отклонение NPV(σ(NPV)) = 16129

Если предположить, что NPV - это нормально распределенная (несмещенная) относительно ожидаемого значения величина, то, зная математическое ожидание E(NPV) и стандартное отклонение σ(NPV), можно найти вероятность того, что NPVменьше нуля. Это одновременно будет и вероятностью того, что доходность проекта будет меньше ставки 7%, поскольку дисконтирование потоков производилось по этой ставке, а при NPV = 0 доходность проекта равна ставке дисконта. Последовательность расчетов такова:

находится стандартизованное значение NPV: d = (0 - E(NPV)) / σ(NPV);

определяется искомая вероятность Р = P(NPV < 0) = P(IRR < 7%) = N(d).

N(d) - интегральная (кумулятивная) функция нормального распределения. Она находится по соответствующим таблицам, а также может быть получена в приложении Excel (функция НОРМСТРАСП(Х)).

Ниже представлены результаты расчетов:

0 - E(NPV)) / σ(NPV) = (0 - 12984) /16129 = -0,80500961;

P(NPV < 0) = P(IRR < 7%) = N(-0,80500961) = 0,21. Таким образом, вероятность того, что проект окажется по доходности меньше 7%, равна по данной оценке 21%.

Приложение 2.

Использование VaR в оценке риска инвестиционных проектов

Расчет индивидуальной VaR проекта представлен ниже (табл. 1).

Таблица 1. Расчет индивидуальной VaR проекта

Сценарии Р NPV NPV-E(NPV) (NPV-E(NPV)) 2
Оптимистический 0,1 47806 34822 1212543827
Умеренно оптимистический 0,2 24047 11063 122381119
Нейтральный 0,4 12229 -755 570629
Умеренно пессимистический 0,2 370 -12614 159123087
Пессимистический 0,1 -15712" -28696 823483373
E(NPV) = 12984 σ = 16129
Доверительная вероятность 99%
VaR 24536

Таблица 2. Расчет VaR для бизнеса в целом (портфеля)

Сценарии Р V V-E(V) (V-E(V)) 2
Оптимистический 0,1 450000 50000 2500000000
Умеренно оптимистический 0,2 425000 25000 625000000
Нейтральный 0,4 - 400000 0 0
Умеренно пессимистический 0,2 375000 -25000 625000000
Пессимистический 0,1 350000 -50000 2500000000
EV = 400000 σ = 27386
Доверительная вероятность 99%
VaR 63710

Расчет маржинальной VaR выглядит следующим образом (табл. 3).

Таблица 3. Расчет маржинальной VaR

Маржинальная VaR = 75 656 - 63 710 = 11 946.

ПРИЛОЖЕНИЕ 3.

Расчет ES и стоимости VaR для инвестиционного проекта

Известные данные по проекту приведены в таблице. Для доверительной вероятности 99% получим следующее значение VaR:

VaR = 12984 - 16129 х 2,33 = 24596 млн руб.,

где 2,33 - параметр Z для доверительной вероятности 99%.

Единственный убыточный сценарий имеет вероятность 0,1, и при нем проект наносит ущерб ценности компании, равный 15 712 млн руб. Следовательно, ожидаемый убыток от пессимистических сценариев по проекту равен:

15712 млн. руб. х 0,1 = 1571,2 млн руб. Стоимость VaR равна:

CostofVaR = 1571,2/24596 = 4,6%. Для расчета ES воспользуемся формулой:

Для ка = 2,33, α = 1 - 0,99 = 0,01, σ(NPV) = 16129 млн руб., π = 3,14 получим следующее: ES = 42986 млн руб. Это ожидаемый убыток по катастрофическому сценарию.

Таблица. Данные по проекту, млн руб.

Инвестиционные проекты: от моделирования до реализации Волков Алексей Сергеевич

2.5.1. Анализ сценариев

2.5.1. Анализ сценариев

Сценарный анализ позволяет смоделировать несколько сценариев развития проекта (компании). В бизнес-план обычно включают три сценария:

Оптимистический;

Пессимистический;

Наиболее вероятный (консервативный).

Как сравнить сценарии проекта?

Может быть разработано несколько десятков сценариев – их количество и качество зависят от потребности смоделировать развитие событий и финансовых показателей при изменении различных ключевых параметров.

За консервативный сценарий обычно принимается вариант без учета факторов риска. За пессимистический берется вариант с учетом влияния рисков. За оптимистичный вариант берется обратная функция риска с поправкой на стратегический маркетинговый план.

Для расчета сценариев осуществляется подбор различных значений ключевых показателей. После создания композиции с новым набором значений просматриваются и анализируются результаты – значащие для проекта показатели, насколько они изменились по сравнению с базовым сценарием и за счет чего (рис. 9).

Сценарный анализ связан с анализом безубыточности и анализом чувствительности. Степень устойчивости проекта по отношению к возможным изменениям условий реализации может быть охарактеризована показателями границ безубыточности (предельных уровней) объемов производства, цен производимой продукции и иных параметров. Эти и им подобные показатели по существу отвечают сценариям, предусматривающим соответствующее снижение объемов реализации, цен реализуемой продукции и т. д., но они не являются показателями эффективности самого проекта.

Рис. 9. Анализ сценариев в графиках

Из книги Коммерческая деятельность: конспект лекций автора Егорова Елена Николаевна

4. Анализ рынка Предпринимателю необходимо знать о своих возможностях, связанных со сбытом товара на потребительских рынках, так как сам рынок является непредсказуемым фактором в предпринимательской деятельности. Состояние потребительского рынка зависит от спроса на

Из книги Экономическая статистика. Шпаргалка автора Яковлева Ангелина Витальевна

Вопрос 34. Анализ динамики среднего уровня оплаты труда. Анализ дифференциации работающих по найму по уровню оплаты труда Для изучения динамики среднего уровня заработной платы применяется индексный метод. При этом рассчитываются индексы постоянного, переменного

Из книги Один хороший трейд. Скрытая информация о высококонкурентном мире частного трейдинга автора Беллафиоре Майк

Разработка сценариев что если…, то Я рассматриваю все возможные варианты развития событий по каждому трейду. Например, сценарии если…, то для входов от уровней поддержки и сопротивления, или для импульсных сделок. Но этим дело не ограничивается. Сценарии если…, то

Из книги Информационные технологии и управление предприятием автора Баронов Владимир Владимирович

Анализ TVO Существуют различные способы полноценного количественного и качественного анализа того вклада, который информационные технологии вносят в достижение конечного результата компании. Одним из способов доказательства эффективности проектов в области

Из книги Экономический анализ. Шпаргалки автора Ольшевская Наталья

Анализ ТСО В настоящее время успех или неудачная деятельность многих высокотехнологичных компаний во всем мире связаны с использованием информационных технологий (ИТ). Развитие информационных технологий требует от организаций постоянного увеличения расходов на эти

Из книги Великие по собственному выбору автора Коллинз Джим

106. Анализ использования основных производственных средств организации. Анализ использования материальных ресурсов Основные средства (ОС), часто называемые в экономической литературе и на практике основными фондами, являются одним из важнейших факторов производства.

Из книги Будущее денег [Новый путь к богатству, полноценному труду и более мудрому миру] автора Лиетар Бернар А.

107. Факторный анализ фондоотдачи. Анализ использования оборудования Факторный анализ фондоотдачи. Надо построить факторную модель фондоотдачи:ФО = ФО а · УД а,где УД а – доля активной части фондов в стоимости всех ОС; ФО а – фондоотдача активной части ОС.Факторная

Из книги Будущее денег автора Лиетар Бернар

Анализ скорости Как изложено в главе 5, мы проанализировали 115 ситуаций, когда время имело значение, и постарались сравнить, с какой скоростью компании из группы 10? и из контрольной группы распознавали ситуации, обдумывали их, принимали решения и действовали. Мы

Из книги Google AdWords. Исчерпывающее руководство автора Геддс Брэд

Из книги Преодоление пропасти. Как вывести технологический продукт на массовый рынок автора Мур Джеффри

Глава 4. ПЯТЬ СЦЕНАРИЕВ БУДУЩЕГО Никогда еще человечество не сочетало такое могущество с таким жутким бардаком, столько опасностей с таким обилием игрушек, столько знаний с такой потерянностью. Поль Валери Придумывая сценарии, мы переплетаем мифы - старые и новые,

Из книги Управление бизнес-процессами. Практическое руководство по успешной реализации проектов автора Джестон Джон

Создание сценариев для понимания и охвата целевой аудитории Использование исследовательских кампаний, кампаний для мест размещения и, возможно, демографических поможет контролировать и детализировать таргетинг в зависимости от прибыли. Однако если ваш бюджет невелик

Из книги МВА за 10 дней. Самое важное из программ ведущих бизнес-школ мира автора Силбигер Стивен

Характеристика целевого клиента: использование сценариев Во-первых, прошу обратить внимание, речь не идет о характеристике целевого рынка. Проблемы в период преодоления пропасти начинаются, когда усилия по маркетинговой сегментации направлены на целевой рынок или

Из книги Преимущество сетей [Как извлечь максимальную пользу из альянсов и партнерских отношений] автора Шипилов Андрей

SWOT-анализ SWOT-анализ бизнес-процессов может выявить, что некоторые из них являются выраженным «слабым местом», а другие представляют сильную сторону. Это будет иметь серьезные последствия для бизнес-модели организации: например, откроет возможность сделать процессы,

Из книги автора

Шаг 4. Анализ метрик Цель сбора метрик бизнес-процессов двойная:1. Способствовать пониманию процессов и их влияния на организацию, а также сформулировать приоритеты для дальнейшего изучения.2. Дать эталонную точку отчета в целях сравнения с этапом инноваций проекта. Это

Из книги автора

Анализ Обучив MBA выявлять расхождения и чертить причинно-следственные цепочки, далее им показывают, как увязывать проблемы с их причинами. Помимо изображения причинно-следственной цепочки, на этапе анализа вы пытаетесь понять причины. Откуда они берутся? Какие факторы

Из книги автора

Шаг 5: анализ результатов По завершении оценки четырех параметров вам предстоит последний и, пожалуй, самый важный шаг. Поразмышляв о результатах, вы сделаете выводы о своем альянсе с конкретным партнером и определите, какие дальнейшие шаги нужно предпринять для