CC BY
89
КОНЦЕПТУАЛЬНО НОВЫЙ ПОДХОД К ПРОВЕДЕНИЮ АНАЛИЗА ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ СТРОИТЕЛЬНЫХ ПРОЕКТОВ
Стадникова Татьяна Александровна
аспирант кафедры управления проектами и программами Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова,
РФ, г. Москва Е-mail: stadnikova.t@mail.т
CONCEPTUALLY NEW APPROACH TO THE SENSITIVITY ANALYSIS
OF CONSTRUCTION PROJECTS
Stadnikova Tatyana Alexandrovna
Postgraduate student in Department ofproject and program management Plekhanov Russian University of Economics, Russia, Moscow
АННОТАЦИЯ
В статье предлагается принципиально новый подход к проведению анализа чувствительности строительных проектов. Он заключается в применении вместо традиционной двухфакторной (существенность и вероятность) модели степени воздействия риска на проект трёхфакторной оценки, в которой третьим критерием выступает коэффициент управляемости фактора неопределённости. Кроме того, автор выявил и исследовал факторы неопределенности строительных проектов, которые оказывают наиболее существенное влияние на величину NPV.
ABSTRACT
The article proposes a fundamentally new approach to the sensitivity analysis of construction projects. It is based on the application of three-factor appraisal instead of traditional two-factor (materiality and probability) model of risk influencing
Стадникова Т.А. Концептуально новый подход к проведению анализа чувствительности строительных проектов // Universum: Экономика и юриспруденция : электрон. научн. журн. 2014. № 1 (2) . URL: http://7universum.com/ru/economy/archive/item/824
factors on construction projects. The third criterion reflects the level of manageability of uncertainty factor. In addition, the author identified and explored the uncertainties of construction projects which have the most significant impact on the value of NPV.
Ключевые слова: анализ чувствительности, строительный проект, факторы риска и неопределённости.
Keywords: sensitivity analysis, construction project, uncertainty and risk factors.
Задачей анализа чувствительности инвестиционно-строительных проектов (ИСП) является обнаружение потенциальных проблем ещё на стадии разработки проекта. Опираясь на данные современной экономической науки, для этого, во-первых, необходимо выявить и проанализировать наиболее существенные факторы риска и неопределённости, а затем определить вероятность их наступления. В многочисленных исследованиях установлено, что наибольший интерес представляют факторы экономического окружения [1; 4; 5].
Для многих методов оценки неопределённости важно провести различие между неопределенностью и изменчивостью ИСП [5]. Исходные данные могут быть неопределенными из-за недостатка информации об истинном, но неизвестном значении (например, процент по кредитам или налогам), в то время как некоторые исходные переменные изменчивы и описываются различными значениями (например, стоимость квадратного метра). Теоретически неопределенность может быть устранена с получением достаточного объёма информации, тогда как изменчивость является неотъемлемым компонентом финансово-экономической модели ИСП, и её невозможно устранить путем сбора дополнительной релевантной информации. С учетом достижений российских и зарубежных ученых, неопределённость следует описывать в виде распределения вероятностей, а изменчивость — частотным распределением [1]. Разделение между этими
двумя понятиями в процессе моделирования ИСП позволяет оценщику точно определять изменения стоимости строительного объекта.
По результатам, полученным в ходе обобщения существующих исследований, и исходя из опыта экспертов, при анализе чувствительности риски и неопределённости следует рассчитывать по шкале существенности и вероятности [2]. Традиционно вероятность осуществления основных факторов неопределённости определяется в два этапа. Первоначально оценивается вероятность первого уровня, заключающаяся в том, что фактор может измениться в принципе. Например, по результатам экспертного заключения вероятность сдачи объекта в срок составляет 30 % (или сроки будут не соблюдены с вероятностью 70 %). На следующем этапе устанавливается вероятность второго уровня, характеризующаяся тем, что фактор неопределённости изменится на какую-либо определенную величину. При этом, аналогично анализу чувствительности, каждый из факторов имеет от пяти до одиннадцати возможных сценариев осуществления. Промежуточная вероятность по любому фактору рассчитывается путем умножения вероятности первого и второго уровней по теореме умножения независимых событий.
Придерживаясь данных положений о количественном расчёте факторов неопределенности, мы полагаем, что перспективу для усовершенствования методики традиционного анализа чувствительности открывает использование трёхфакторной модели, в которой третьим критерием выступает коэффициент управляемости фактора неопределённости. Данную модель целесообразно применять вместо традиционной двухфакторной (существенность и вероятность) оценки степени воздействия риска (неопределённости) на ИСП Дело в том, что наличие квалифицированного управленческого ресурса и менеджеров проектов позволяет снизить уровень неопределённости путём грамотного управления проектом. Таким образом, мы добавили к существующей системе критериев еще один компонент — возможность эффективной управляемости неопределённостей при реализации ИСП. В соответствии с этим предположением итоговая вероятность по каждому
фактору будет определяться как перемножение вероятностей первых двух уровней (значимость фактора в % умножить на его уровень влияния в баллах) на оценку управляемости. Ниже представлена электронная таблица с предлагаемой методикой анализа чувствительности ИСП.
Таблица 1.
Модифицированный анализ чувствительности NPV
№ п/ п Риск-фактор Значения NPV ($ тыс.) при изменении риск-фактора на
50 % 40 % 30 % 20 % 10 % 0 % 10 % 20 % 30 % 40 % 50 %
1 Изменение стоимости строительно-монтажных работ
2 Вероятность 1-го уровня (возможность появления), %
3 Вероятность 2-го уровня (степень влияния на ИСП), %
4 Вероятность 3-го уровня (оценка управляемости), %
5 Итоговая вероятность (стр. 2 х стр. 3)/100 х стр. (100-4)/100), %
6 значение NPV при изменении риск-фактора, $ тыс.
7 Изменение цены реализации 1 кв. м
8 Вероятность 1-го уровня, %
9 Вероятность 2-го уровня, %
10 Вероятность 3-го уровня, %
11 Итоговая вероятность (стр. 8 х стр. 9)/100 х стр. (100-10)/100), %
12 значение NPV при изменении риск-фактора, $ тыс.
13 Сдвиг сроков реализации
14 Вероятность 1-го уровня, %
15 Вероятность 2-го уровня, %
16 Вероятность 3-го уровня, %
17 Итоговая вероятность (стр. 14 х стр. 15)/100 х стр. (100-16)/100), %
18 значение КРУ при изменении риск-фактора, $ тыс.
19 Среднее значение NPV, $ тыс. (по стр.
Для того чтобы не было расхождений между экспертами при установлении вероятности наступления рисковых событий, целесообразно воспользоваться вспомогательной (разъясняющей) шкалой. Ниже автором разработана универсальная эмпирическая шкала риска (см. табл. 2), которую рекомендуется применять для количественной и качественной оценки факторов неопределённости ИСП. Также в таблице приведены примеры нечётко-интервального подхода к ожидаемым проектным оценкам КРУ.
Таблица 2.
Универсальная эмпирическая шкала риска для числовой оценки уровня его влияния на NPV
Термин ЛП (качественна градация риск-факторов) Определенный (незначительны й риск) Малый (минимальны й риск) Средний рии Допустимый риск Большой (критический риск) Катастрофический риск
Шкала вероятности риск-фактора (возможность появления) 0 % < ... < 10 % очень низкая вероятность, риск-фактор может обнаружиться в исключительных случаях 10 % < . < 30 % риск маловероятен, редок, но отмечался в прошлом 30 % < ... < 50 % риск возможен, имеются доказательства для гипотезы о возможности наступления риск-фактора 50 % < ... < 70 % очень вероятно, что риск-фактор проявится 70 % < . < 90 % появление риск-фактора практически однозначно 90 % < ... < 100 % имеется абсолютная уверенность, что рисковое событие случится
Шкала уровня влияния риск- фактора (интерпретаци я поведения целевого показателя оту) незначительные колебания целевого показателя, например, NPV всегда больше 0, и его колебания несущественны возможно периодическое отклонение от приемлемого значения целевого показателя, например, NPV всегда больше 0 и находится в приемлемом диапазоне изменений возможно периодическое ухудшение от приемлемого значения целевого показателя, например, периодическая (редкая) бездоходность NPV всегда больше 0 граничное допустимое изменение целевого показателя, например, минимальная доходность — однако NPV всегда больше 0, и уровень NPV приемлем степень влияния риска на целевой показатель за границей допустимого, например, бездоходность проекта, периодическая убыточность, NPV близок к 0 отрицательное влияние риска на целевой показатель велико, например, необратимая убыточность, ликвидация проекта, NPV меньше 0
Кроме того, мы считаем, что все факторы неопределённости должны быть проранжированы как минимум в двух соответствующих порядках: во-первых, в порядке чувствительности, а во-вторых, в порядке сложности управления. Собственные исследования показали, что среди всех факторов неопределённости самое значительное влияние на величину КРУ оказывают задержка сроков строительства, изменение цены реализации 1 кв. м площадей объекта и увеличение стоимости СМР. Исследования автора также выявили следующие факторы неопределённости, связанные с реализацией ИСП, которые наиболее сложны в управлении [3; 4]. Результаты опроса экспертов, анализа публикаций и материалов конференций относительно донного вопроса приведены в таблице 3.
Таблица 3.
Исследование степени воздействия факторов неопределенности на ИСП
уровень степень
Наименование фактора неопределенности значимость фактора, % (0;100) влияния фактора на ИСП, % (0;100) управляемости риска (возможности избегания), % (0;100) степень воздействия, %
Смещение Задержка начала строительства 50 60 50 15
графика Задержка сроков строительства 50 70 25 26,25
строительства Задержка ввода в эксплуатацию 35 80 40 16,8
Маркетинговые Неверная оценки спроса, предложения и цены за 1м2 жилья 40 70 80 5,6
ошибки Изменение концепции проекта в ходе строительства 30 80 80 4,8
Низкое качество работ 40 15 90 0,6
Подрядный фактор Увеличение стоимости СМР в 50 80 30 28
результате сдвигов в сроках
Несвоевременная поставка материалов, оборудования и комплектующих 45 55 90 2,475
Следующие обозначенные автором аспекты анализа чувствительности подтверждают многие известные бизнес-истины экономики: 1) высокий NPV (IRR) — низкая чувствительность ИСП к изменению исходных величин; 2) низкий NPV (IRR) — параметры будут чувствительны к изменению переменных, и чем больше по величине параметры, тем больше они будут чувствительны к колебаниям переменных; 3) в соответствии с концепцией временной ценности денег, более поздние притоки капитала почти ничего не стоят [6].
Подведём некоторые итоги по результатам нашего исследования. Концептуально, анализ чувствительности ИСП, на наш взгляд, должен представлять собой следующую процедуру. Во-первых, необходимо составить перечень факторов неопределённости, используемых для анализа, процент их варьирования, влияния и управляемости. Затем следует изобразить полученные результаты в виде таблицы изменения показателей эффективности от отклонения выбранных параметров. После важно определить, к модификации каких параметров ИСП оказывается в большей степени чувствительным, дать количественную оценку факторов риска (процент отклонения варьируемой величины, при которой ИСП является неэффективным). И в конечном итоге описать, каким образом будет учтено всё существующее многообразие неопределённостей ИСП в расчетах показателей экономической эффективности. Применение представленного в статье концептуально нового подхода к проведению анализа чувствительности строительных проектов позволит более рационально и взвешенно принимать эффективные управленческие решения в условиях неопределённости.
Список литературы:
1. Вощинин А.П. Задачи анализа с неопределенными данными — интервальность и/или случайность? // Интервальная математика и распространение ограничений: Рабочие совещания. — МКВМ-2004. — С. 147—158.
2. Голоушкина И. Как оценить риски проектов // Финансовый директор. — 2008. — № 4. — С. 25—34.
3. Деревянко П.М.. Оценка проектов в условиях неопределенности /[Электронный ресурс] — Режим доступа — URL: http://www.cfin.ru/finanalysis/invest/fuzzy_analysis.shtml (дата обращения: 09.11.2013).
4. Копытин К.В. Моделирование проектной деятельности предприятия в условиях неопределенности // Аудит и финансовый анализ. — 2007. — № 5. — с. 170—228.
5. Mallinson M and French N., Uncertainty in Property Valuation: the nature and relevance of uncertainty and how it might be measured and reported, Journal of Property Investment & Finance, 18.1 13—32.
6. Tiffin R. Practical Techniques for Effective Project Investment Appraisal. Publisher: Viva Books No. of Pages: 170.
