CC BY
175
УДК 338.4
МЕТОД МОНТЕ-КАРЛО ПРИ АНАЛИЗЕ РИСКОВ В НЕФТЕГАЗОВОМ КОМПЛЕКСЕ
Мария Дмитриевна Ветчинова
Новосибирский национальный исследовательский государственный университет, 630090, Россия, г. Новосибирск, ул. Пирогова, 2, студент, e-mail: vip_v88@mail.ru
В данной статье проанализирован метод Монте-Карло, детально разобран алгоритм указанного метода, а также проанализированы вероятностные законы, согласно которым распределены ключевые параметры метода, сформулирован вывод о том, какая комбинация вероятностных законов независимых параметров проекта дает самый высокий уровень NPV.
Ключевые слова: метод Монте-Карло, неопределенность, эффективность разработки месторождения, вероятностные законы, имитационное моделирование.
THE MONTE CARLO METHOD IN THE ANALYSIS OF RISKS IN THE OIL AND GAS INDUSTRY
Maria D. Vetchinova
Novosibirsk National Research State University, 630090, Russia, Novosibirsk, 2 Pirogova St., student, e-mail: vip_v88@mail.ru
This article analyzed the Monte Carlo method, thoroughly understand the algorithm of this method, as well as analyzed the probabilistic laws that distributed the key parameters of the method, formulated a conclusion about what the combination of probability laws independent project parameters provides the highest NPV.
Key words: Monte Carlo method, the uncertainty, the efficiency of field development, probabilistic laws simulation.
В условиях особенностей российского рынка углеводородов, характеризующегося зависимостью от внеэкономических факторов и высокой степенью неопределенности и риска, возрастает актуальность использования стохастических методов оценки инвестиционных проектов, одним из которых является метод Монте-Карло. В настоящей работе он применяется для расчетов чистой приведенной стоимости (NPV) инвестиционного проекта - разработки месторождения полезных ископаемых. Указанный метод позволяет учесть максимально возможное число факторов внешней среды для поддержки принятия управленческих решений, что характеризует метод Монте-Карло как мощное средство, используемое для анализа инвестиционных рисков.
Для компьютерной реализации указанного метода существует большое количество программных комплексов, однако они не лишены недостатков, таких как отсутствие выбора параметров распределений, отсутствие некоторых распределений, используемых при моделировании показателей проекта. Данный факт говорит о том, что в указанной сфере необходимо усовершенствование. Таким образом, целью данной работы стало создание нового программного комплекса, реализующего метод Монте-Карло.
Ключевая идея метода состоит в соединении анализа чувствительности и вероятностных распределений факторов модели. Вместо создания отдельных сценариев в указанном методе создаются сотни возможных комбинаций факторов с учетом их вероятностного распределения.
Еще одним важным этапом при расчете эффективности разработки месторождения указанным способом является определение того, по каким вероятностным законам распределен тот или иной параметр в модели. Так, например, величина запасов не может быть отрицательной, следовательно, для моделирования используется логнормальное распределение. Всего в ходе анализа проводится огромное количество повторов, около 10 тысяч.
На первом этапе метода выбирается результирующий показатель. В рамках данной работы эту роль играет чистый дисконтированный доход (КРУ). Также в качестве результирующих переменных могут выступать геологические показатели, такие как извлекаемые запасы, технологические показатели, например, добыча или число скважин, показатели затрат, финансовые показатели, такие как срок окупаемости, внутренняя норма доходности и др.
На втором этапе метода задаются независимые параметры и вероятностные законы, согласно которым они распределены. В данной модели независимые параметры можно варьировать для достижения максимального значения ЧДД (КРУ) и, как следствие, - достижение максимального уровня эффективности при разработке месторождения.
На основе анализа аналогичных проектов и экспертных оценок устанавливаются границы изменения выбранных во втором пункте переменных и допустимые для них распределения. В рамках данной работы в качестве независимых были выбраны такие параметры, как цена на углеводороды, капитальные вложения, эксплуатационные затраты и налоговые отчисления.
Рассмотрим более подробно выбираемые для независимых параметров распределения.
На основе экспертных оценок можно сделать вывод о том, что при моделировании цены на углеводороды обычно используется нормальное или треугольное распределение. Капитальные вложения, как правило, распределены в соответствии с нормальным или треугольным вероятностным законом. Эксплуатационные затраты на разработку месторождения чаще всего определяется одним из трех распределений: логнормальным, нормальным, треугольным. Налоговые отчисления также определяются одним из трех представленных вероятностных законов. Также на данном этапе устанавливаются взаимозависимости между переменными и алгоритм расчета результирующего показателя.
Следующий этап состоит в проведении с помощью подходящего программного комплекса расчетов необходимых показателей. На основе работы программных комплексов генерируется случайный сценарий реализации инвестиционного проекта.
На основе установленных связей рассчитываются значения зависимых переменных (например, эксплуатационные затраты). После большого количества подобного рода симуляций получаем множество возможных результатов КРУ.
Завершающим этапом является анализ полученных результатов и, как следствие, принятие решения о разработке данного месторождения или же о том, что данное месторождение разрабатывать неэффективно. Производится статистический анализ полученных значений КРУ: вероятность положительных/отрицательных значений, расчет статистик, построение гистограммы и эмпирической функции распределения. На основе данного анализа инвестор может сделать вывод о риске реализации данного инвестиционного проекта.
Проанализировав различные варианты распределений для независимых параметров, автор пришла к выводу, что наибольшее значение КРУ получается в случае, если цена на углеводороды задается треугольным распределением, в качестве вероятностного закона для капитальных вложений выбран нормальный, эксплуатационные затраты моделируются согласно логнормальному закону, а налоговые отчисления распределены согласно нормальному закону.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Конторович А. Э., Эдер Л. В., Филимонова И. В. Состояние и прогноз развития нефтегазового комплекса (добыча, переработка, транспорт) // Минеральные ресурсы России. Экономика и управление. - 2013. - № 5. - С. 51-61.
2. Современное состояние и основные тенденции развития нефтяной промышленности / Эдер Л. В., Филимонова И. В., Немов В. Ю., Проворная И. В. // Минеральные ресурсы России. Экономика и управление. - 2014. - № 3. - С. 40-51.
3. Эдер Л. В., Филимонова И. В., Немов В. Ю. Современное состояние нефтяной промышленности России // Бурение и нефть. - 2013. - № 5. - С. 8-13.
4. Эдер Л. В., Филимонова И. В., Моисеев С. А. Нефтегазовый комплекс Восточной Сибири и Дальнего Востока: тенденции, проблемы, современное состояние // Бурение и нефть. - 2015. - № 12. - С. 3-12.
5. Коржубаев А. Г., Филимонова И. В., Эдер Л. В. Светлое будущее в углеводородных тонах // Нефть России. - 2007. - № 7. - С. 37.
6. Устойчивые тенденции и закономерности развития налогообложения нефтегазового комплекса России / Филимонова И. В., Эдер Л. В., Проворная И. В., Мочалов Р. А. // Недропользование XXI век. - 2016. - № 10. - С. 16-22.
7. Эдер Л. В., Филимонова И. В., Кожевин В. Д. Анализ эффективности крупнейших нефтегазовых компаний России // Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом. - 2016. - № 3. - С. 9-18.
8. Принципиальные подходы к геолого-экономической оценке разномасштабных нефтегазовых объектов / Филимонова И. В., Эдер Л. В., Мишенин М. В., Проворная И. В. // Геология нефти и газа. - 2014. - № 1. - С. 15-23.
9. Эдер Л. В., Немов В. Ю., Филимонова И. В. Перспективы энергопотребления на транспорте: методические подходы и результаты прогнозирования // Мир экономики и управления. - 2016. - Т. 16, № 1. - С. 25-38.
10. Комплексный анализ современного состояния нефтегазового комплекса Восточной Сибири и Дальнего Востока / Филимонова И. В., Эдер Л. В., Дякун А. Я., Мамахатов Т. М. // Вестник Тюменского государственного университета. Экология и природопользование. -2016. - Т. 2, № 1. - С. 43-60.
© М. Д. Ветчинова, 2017
