CC BY
38
Анализ сценариев и чувствительности при планировании инновационного проекта
и подготовке его технико-экономического обоснования Analysis of scenarios and sensitivity when planning an innovative project and preparing its
feasibility study
Филимонова Ксения Владимировна,
магистр Казанский (Приволжский) Федеральный Университет
Filimonova Ksenia Vladimirovna
Аннотация: В статье рассмотрены особенности планирования проектов и подготовки его технико-экономического обоснования. Проведен анализ широкого спектра методов и подходов, используемых для планирования проектов и подготовки их технико-экономического обоснования. Исследованию подверглись не только классические подходы, но и нетрадиционные. Сформулирован вывод в том направлении, что в условиях нестационарности для принятия грамотных и экономически-обоснованных решений следует использовать инструментарий экономико-математического моделирования. Сложившаяся экономическая ситуация на современном этапе развития характеризуется нестационарностью, что необходимо учитывать в ходе принятия грамотных проектных решений. Следовательно, проблема учета нестационарных условий приобретает особую актуальность в процессе планирования проектов и подготовки их технико-экономического обоснования.
Summary: The article describes the features of project planning and preparation of its feasibility study. The analysis of a wide range of methods and approaches used for project planning and preparation of their feasibility study. The study was not only classical approaches, but also non-traditional. The conclusion is formulated in the direction that in the conditions of unsteadiness the tools of economic and mathematical modeling should be used to make competent and economically justified decisions. The current economic situation at the present stage of development is characterized by unsteadiness, which must be taken into account in the course of making competent design decisions. Consequently, the problem of taking into account non-stationary conditions becomes particularly relevant in the process of project planning and preparation of their feasibility study.
Ключевые слова: проект, планирование, эффективность, риски, анализ чувствительности, анализ сценариев.
Keywords: project, planning, efficiency, risks, sensitivity analysis, scenario analysis.
Ведущая роль любого проекта (будь он инновационным, инвестиционным или простом проектом развития и модернизации) в экономическом развитии является общеизвестным фактом. Наиболее актуальное звучание проблема финансовых и инвестиционных вложений в российскую экономику приобретает в условиях нестационарности.
На основании выводов, сделанных В.Н. Лившица, под нестационарной экономикой следует понимать хозяйственную систему с присущими ей резкими и плохо предсказуемыми изменениями многих макроэкономических показателей, динамика которых нормальному рыночному циклу не отвечает, а чаще свойственна кризисным или посткризисным экономическим процессам [1].
В нашей стране в реальном секторе экономики в ближайший период необходим рост инвестиционной активности, в особенности в технологичных отраслях, который базируется на принятии грамотных инвестиционно-проектных решений.
Принятие решений о реализации проектов без системного анализа проекта и расчета необходимых показателей эффективности невозможно.
Цель планирования проекта и подготовки его технико-экономического обоснования заключается в получении данных, дающих возможность принять взвешенное решение о целесообразности реализации проекта и выработать меры для защиты от возможных финансовых потерь. В результате такого анализа проекта важно получить стоимостную оценку — количественный результат, включающий в себя денежные эквиваленты.
Перед этим необходимо идентифицировать возможные виды рисков, которые свойственны планируемому проекту, что в свою очередь даст возможность выявить риски и проанализировать причин их возникновения. Продолжением качественного исследования инновационных проектов может быть применен количественный подход. Основными инструментами данного подхода являются рассчитанные критерии оценки проектной эффективности, так как цель такого анализа основывается в оценке влияния изменений факторов рисков на поведение критериев эффективности программы. Реализуется количественный анализ с помощью таких методов, как анализ сценариев и чувствительности.
Анализ чувствительности (уязвимости) считается однофакторным и предполагает последовательно-единичное изменение по отношению к своему базисному уровню всех
проверяемых на риск переменных, что приводит к получению нового значения используемого критерия эффективности.
Далее следует рассчитать процент изменения критерия и определить его эластичность. В результате должны быть ранжированы все факторы риска по силе их влияния на изменение критерия.
Дополнением к анализу чувствительности применяется матрица прогнозируемости и чувствительности. Представим хорошо формализуемую конкретную процедуру условным примером с помощью таблиц 1 — 3.
Таблица 1
Определение рейтинга факторов проекта1
Переменная X Изменение Х7 % Изменение NPV. % Эластичность NPY Место в рейтинге
А 2 5 3-е
Б 1 2 4-е
В 3 б 2 4-е
Г 5 15 3 2-е
Л 2 S 4 1-е
Е 6 □ 1,5 5-е
Эластичность КРУ = Изменение КРУ / Изменение X.
Таблица 2
Показатели важности (чувствительности) и предсказуемости (прогнозируемости) переменных в проекте2
Переменная X Важность (чувствительность) Возможность прогнозирования
л Высокая Низкая
Г Высокая Высокая
А Средняя Средняя
Б Средняя Средняя
Б Средняя Высокая
Е Низкая Низкая
1 Источник: авторская разраоотка. :Источник: авторская разработка.
Таблица 3
Матрица прогнозируемости и чувствительности -
Пр огн о зируемостъ Чувствительность
Высокая Средняя Низкая
Низкая Г I II
Средняя Г II III
Высокая II III III
Например, что в результате проведения качественного анализа выявлены были факторы проекта, которые проверяются на риск (таблица 1, столбец первый ). Также проведены были расчеты критериев оценки эффективности для базисного варианта проекта, показавшие приемлемость его.
Далее проведем анализ чувствительности по критерию КРУ. Пусть также выявлены были граничные (в % измерении) значения изменения возможного факторов (интересуют в этом случае только изменения переменных, которые влекут за собой уменьшение эффективности проекта, — рисковые переменные).
Третий столбец таблицы 1 показывает расчеты процентных изменений КРУ по отношению к ее базисной величине, четвертый столбец — эластичность изменений КРУ по отношению к изменению данного фактора. Последний столбец представляет ранжированную оценку — рейтинг факторов проекта на основе рассчитанного показателя эластичности КРУ (при этом нумеруются факторы в порядке возрастания в зависимости от уменьшения показателей эластичности, таким образом, по рейтингу первым фактор будет с наибольшей эластичностью).
Первый столбец таблица 2, в явной форме содержит который экспертные оценки, соответствует списку рисковых факторов проекта (таблица 1), расположенных по степени убывания их оценки рейтинговой.
Во втором столбце таблицы 2 представлено экспертно-аналитическим путем деление факторов проекта по степени их чувствительности на три категории: низкую, среднюю и высокую.
Третий столбец таблицы 2 показывает экспертное распределение переменных проекта также на три категории (высокую, среднюю и низкую) по степени прогнозируемости их (то есть степени точного предвидения возможного изменения переменной).
Таблицу дополнить можно столбцом критических значений факторов проекта, которые проверяются на риск. Критическими считаются значения, приводящие критерии проектной эффективности к их критическому (пороговому) значению. Наибольшую ценность в условиях нестационарности приобретает данная информация в ходе управления проектными рисками.
Матрица чувствительности (таблица 3), в соответствии с экспертным разбиением прогнозируемости и чувствительности по их степеням, содержит 10 элементов, которые распределены по зонам. В определенной зоне местоположение конкретного фактора дает конкретную рекомендацию для принятия решения о дальнейшей с ним работе по анализу риска.
Сделаем вывод, первая зона (верхний левый угол матрицы) — это зона дальнейшего анализа в нее попавших факторов, так как к их изменению наиболее чувствительно значение КРУ проекта и обладают они наименьшей прогнозируемостью.
Совпадает с элементами побочной диагонали матрицы вторая зона и к происходящим изменениям требует пристального внимания расположенных в ней факторов (в том числе и производился для этого расчет критических значений каждого фактора).
Зона третья — это зона «наибольшего благополучия»: те факторы, которые при всех прочих сделанных расчетах и предположениях в правый нижний угол таблицы попали, считаются менее рискованными и могут далее не рассматриваться.
Анализ сценариев — это развитие методики анализа чувствительности проекта [1], так как базируется он на оценке влияния на критерий оценки проектной эффективности непротиворечивого одновременного изменения группы на риск проверяемых переменных проекта.
Таким образом, сценарный подход, который связан с разработкой вариантов развития проекта, представляет собой многофакторный анализ, при котором учитывается корреляция (взаимозависимость) факторов риска. Так же очень важно, что исходную информацию о факторах неопределенности преобразовать можно в информацию о вероятностях реализации каждого разрабатываемого сценария (при этом по всем предложенным вариантам сумма вероятностей должна равняться 1).
Рассчитывается на этой основе величина ожидаемой эффективности проекта по любому критерию как сумма произведений эффекта каждого сценария на вероятность его реализации. Помимо этого, рассчитаны могут быть и другие оценочные риск-показатели. К примеру, если проектный аналитик смоделировал п сценариев, а в качестве критерия принятия решений критерий выбран КРУ, то:
Международный журнал прикладных наук и технологий «Integral» №4 2018
NPVож = NPVlpl + NPV2P2 + ... + ОТУ^п, где pl, p2. pn — вероятность реализации примененного сценария, при этом сумма вероятностей всех сценариев предложенных равна 1, NPVож — величина ожидаемой эффективности проекта.
Так же, рассчитать можно интегральный риск неэффективности проекта Рн и ожидаемый ущерб от реализации проекта или ожидаемую величину неэффективности в случае его неэффективности Ун по формулам:
Я
1=1
Н
где k — число неэффективных проектов.
Рассмотрим пример, в котором для определенного проекта проведены были расчеты значений NPV по трем сценариям: базовому (умеренно-пессимистическому), оптимистическому и пессимистическому — и определены экспертно вероятности реализации каждого из них (таблица 4). Изменяемыми параметрами выбраны были цена и объем реализации из матрицы прогнозируемости и чувствительности.
Таблица 4
Пример расчета ХРУ по 3 сценариям4
Вариант реализации проекта Изменяемый параметр Ш"УР значение Вероятность реализации сценарня КРУ вероятностное значение
Пес с иынстическнй Уменьшены объем и цена реализации на 20% -7 492 689 -2 247 S06.7
Базовый - 25 793 519 0,6 17 276 111,4
Оптимистический Увеличены объем и цена реализации на 20% 73 143 329 0,1 7 314 332:9
NPVож = 22 342 637,6 руб.; Рн = 0,3; Ун = -2 247 806,7 руб.
Рассматривает такой модельный анализ дискретное изменение набора факторов риска (предлагаются только отдельные сценарии), хотя рассмотреть можно и непрерывный вариант, весь ряд неопределенностей, когда разрабатывается множество сценариев, согласуются которые с заданными ограничениями на исходные переменные, что
реализуется имитационным подходом, основанным на использовании метода Монте-Карло [1].
Выше описанные модели, дают возможность исследовать многофакторную структуру затратных характеристик рисков проекта, считаются действенным инструментом проектного риск-аналитика и использованы могут быть в условиях нестационарности для принятия инвестиционно-проектных решений. При помощи данных моделей спрогнозировать можно и оценить значение допустимого уровня рисковых затрат, на проведение процедуры риск-анализа определить величину предельных издержек, а также сравнить полученные результаты с общей стоимостью всего проекта.
Список использованной литературы
1. Лепешкина М.Н. Методологические аспекты оценки рисков // Менеджмент в России и за рубежом. 2017. N 6. С. 88 — 98.
2. Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов в условиях риска и неопределенности. Теория ожидаемого эффекта. М.: Наука, 2012. 182 с.
3. Алексеева, А.И. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности: учеб. пособие / А.И. Алексеева, Ю.В. Васильев. - М.: Финансы и статистика. 2014. - 529 с.
4. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия: учебное пособие / Под редакцией П.П. Табурчака, В.М. Гумина, М.С. Сапрыкина. - Ростов-на-Дону: Феникс, 2013. - 352 с.
5. Анализ хозяйственной деятельности в промышленности / Под ред. В.И. Стражева. - М.: Высшая школа, 2014. - 678 с.
6. Анализ хозяйственной деятельности: учеб. пособие/ Под ред. В.И. Бариленко. - М.: Омега-Л, 2012. - 414 с.
7. Баканов, М.И. Теория экономического анализа/М.И. Баканов - М.: Финансы и статистика,2014. - 416 с.
8. Балабанов, И. Т. Финансовый анализ и планирование хозяйствующего субъекта: учебник /И.Т. Балабанов. - М.: Финансы и статистика, 2017. - 340 с.
9. Банк, В. Р. Финансовый анализ: учеб. пособие / В.Р. Банк, С. В. Банк. - М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2016.- 344 с.
10. Бердникова, Т.Б. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия: учеб. пособие / Т.Б. Бердникова. - М.: Инфра-М, 2014. - 215 с.
11. Экономические преобразования в земельно-имущественном комплексе России: анализ и пути решения. Сборник научных статей и тезисов Международной научной-практической конференции / 2017.
12. Гавриленко А.О., Чемодин Ю.А. Современные факторы, влияющие на конкурентоспособность предприятий в транснациональных условиях. Международный журнал прикладных наук и технологий Интеграл. 2018. № 2. С. 9.
13. Бабаян А.В., Маргалитадзе О.Н. Формирование механизма повышения инвестиционной привлекательности территории. Международный журнал прикладных наук и технологий Интеграл. 2018. № 2. С. 45.
14. Актуальные проблемы экономики и управления на современном этапе. Москва, 2015. Том Выпуск 3.
References
1. Lepeshkina M. N. Methodological aspects of risk assessment / / Management in Russia and abroad. 2017. N 6. P. 88 — 98.
2. 2 Smolyak S. Evaluation of the effectiveness of investment projects in terms of risk and uncertainty. Theory of expected effects. M.: Science, 2012. 182 p.
3. Alekseeva, A. I. Complex economic analysis of economic activity: studies. manual / A. I. Alekseev, Yu. V. Vasilyev. - M.: Finance and statistics. 2014. — 529 p.
4. Analysis and diagnostics of financial-economic activity of enterprise: textbook / edited by p. P. Haburchak, Gumina V. M., M. S. Saprykin. — Rostov-on-don: Phoenix, 2013. — 352 p.
5. Analysis of economic activity in industry / ed. V. I. Strazhev. — Moscow: Higher school, 2014. — 678 p.
6. Analysis of economic activity: studies. the allowance/ Under the editorship of V. I. Barilenko.
— Moscow: Omega-L, 2012. — 414 p.
7. Bakanov, M. I. Theory of economic analysis/M. I. Bakanov-M.: Finance and statistics,2014.
— 416 p.
8. Balabanov, I. T. Financial analysis and planning of an economic entity: textbook /I. T. Balabanov. — Moscow: Finance and statistics, 2017. — 340 p.
9. Bank, R. V. the Financial analysis: studies. the allowance / V. R. Bank, S. B. Bank. - M.: TK velbi, Publishing house Prospectus, 2016.- 344 p.
10. Berdnikova, T. B. the analysis and diagnostics of financial and economic activity of the enterprise. manual / T. B. Berdnikova. — Moscow: Infra-M, 2014. — 215 p.
11. Economic transformations in the land and property complex of Russia: analysis and solutions. Collection of scientific articles and abstracts of the International scientific-practical conference / 2017.
12. Gavrilenko A. O., Samodin Y. A. Contemporary factors influencing the competitiveness of enterprises in transnational terms. International journal of applied Sciences and technologies Integral. 2018. No. 2. P.9.
13. Babayan V., Margalitadze O. N. Formation of a mechanism to increase the investment attractiveness of the territory. International journal of applied Sciences and technologies Integral. 2018. No. 2. P. 45.
14. Actual problems of Economics and management at the present stage. Moscow, 2015. Volume Issue 3.
