CC BY
112
УДК 330.322.011:338.27
оценка чувствительности инвестиционных проектов к изменению факторов внешней среды
дАнько Иаталья Ивановна
кандидат экономических наук, доцент
РЕшЕТняк Елена Ивановна
кандидат экономических наук, доцент
В условиях неопределенности и неполноты информации о внешней среде принятие инвестиционных решений связано со значительным риском. Инвестиционный проект может оцениваться с точки зрения его технической выполнимости, экологической безопасности его реализации и экономической эффективности. В последнее время вопросы моделирования и оценки рисков вызывают все больший интерес у специалистов-практиков. Объясняется это различными причинами: неопределенностью внешней среды, заставляющей принимать рискованные решения, необходимостью управлять рисками и страховать риски.
Целью данной статьи является анализ существующих методик оценки инвестиционных рисков, а также разработка усовершенствованной методики оценки рисков инвестиционного проекта.
Проанализируем определения понятия «инвестиционный риск». В литературе даются следующие определения: «Инвестиционный риск - вероятность возникновения непредвиденных финансовых потерь (снижение прибыли, доходов, потери капитала и пр.) в ситуации неопределенности условий инвестиционной деятельности» [4, с. 40].
Уже на основе такого определения можно сформулировать цели анализа инвестиционных рисков:
■ выявить величину возможных отклонений в финансовых показателях, характеризующих эффективность инвестиционного проекта;
■ выявить факторы внешней среды, неопределенность которых может вызвать отклонения в эффективности инвестиционного проекта;
■ определить факторы, изменения в значениях которых вызовут наибольшие отклонения от ожидаемой эффективности инвестиционного проекта.
В практике инвестиционного проектирования используются различные количественные методы анализа инвестиционных рисков. К наиболее распространенным из них следует отнести:
■ метод корректировки ставки дисконтирования (премия за риск);
■ метод достоверных эквивалентов (коэффициентов достоверности);
■ анализ чувствительности реагирования критериев эффективности (чистый дисконтированный доход (NPV), внутренняя норма доходности (IRR) и др.);
■ метод сценариев;
■ построение «дерева решений»;
■ имитационное моделирование по методу Монте-Карло.
Детальное описание вышеперечисленных методов дано в различных литературных источниках [1, 2, 3, 5], поэтому остановимся более подробно на особенностях и недостатках их практического применения.
Метод корректировки ставки дисконтирования предусматривает приведение будущих денежных потоков к настоящему моменту времени по более высокой ставке, но не дает никакой информации о степени риска (возможных отклонениях конечных экономических результатов). При этом получаемые результаты существенно зависят только от величины надбавки (премии) за риск. Также недостатком данного метода являются существенные ограничения возможностей моделирования различных вариантов развития ИП, которые сводятся к анализу зависимости показателей NPV, IRR и др. от изменений одного показателя - нормы дисконта. Таким образом, в данном методе различные виды неопределенности и риска формализуются в виде премии за риск, которая включается в ставку дисконтирования.
Метод достоверных эквивалентов (коэффициентов достоверности) в отличие от предыдущего метода предполагает корректировку не нормы дисконта, а денежных потоков ИП в зависимости от достоверности оценки их ожидаемой величины. С этой целью рассчитываются специальные понижающие коэффициенты at для каждого
планового периода t. Данный метод имеет несколько вариантов в зависимости от способа определения понижающих коэффициентов. Один из способов заключается в вычислении отношения достоверной величины чистых поступлений денежных средств по безрисковым вложениям (операциям) в период t, к запланированной (ожидаемой) величине чистых поступлений от реализации ИП в этот же период t [2]. Очевидно, что при таком способе определения коэффициентов достоверности денежные потоки от реализации ИП интерпретируются как поступления от безрисковых вложений, что приводит к невозможности проведения анализа эффективности ИП в условиях неопределенности и риска.
Другой вариант данного метода заключается в экспертной корректировке денежных потоков с помощью понижающего коэффициента, устанавливаемого в зависимости от субъективной оценки вероятностей. Однако интерпретация коэффициентов достоверности как субъективных вероятностей, свойственная данному подходу, не соответствует экономической сущности оценки риска [2]. Применение коэффициентов достоверности в такой интерпретации делает принятие инвестиционных решений произвольным и при формальном подходе может привести к серьезным ошибкам и, следовательно, к последующим негативным последствиям для предприятия.
Метод анализа чувствительности показателей эффективности ИП (NPV, IRR и др.) позволяет на количественной основе оценить влияние на ИП изменения его главных переменных. Особенность данного метода заключается в том, что в нем допускается изменение одного параметра ИП изолированно от всех остальных, т. е. все остальные параметры ИП остаются неизменными (равны спрогнозированным величинам и не отклоняются от них). Такое допущение редко соответствует действительности, однако для определения степени воздействия изменения конкретной переменной на эффективность инвестиционного проекта этот метод будет достаточно удобен.
Метод сценариев позволяет преодолеть основной недостаток метода анализа чувствительности, так как с его помощью можно учесть одновременное влияние изменений факторов риска. К основным недостаткам практического использования метода сценариев можно отнести, во-первых, необходимость выполнения достаточно большого объема работ по отбору и аналитической обработке информации для каждого возможного сценария развития, и, как следствие, во-вторых, эффект ограниченного числа возможных комбинаций переменных, заключающейся в том, что количество сценариев, подлежащих детальной проработке, ограничено, так же как и число переменных, подлежащих варьированию, в-третьих, большая доля субъективизма в выборе сценариев развития и назначении вероятностей их возникновения.
Метод построения «дерева решений» сходен с методом сценариев и основан на построении многовариантного прогноза динамики внешней среды. В отличие от метода сценариев он предполагает возможность принятия
самой организацией решений, изменяющих ход реализации ИП и использующих специальную графическую форму представления результатов («дерево решений»). Данный метод может применяться в ситуациях, когда более поздние решения сильно зависят от решений, принятых ранее, и в свою очередь, определяют сценарии дальнейшего развития событий [2, 3]. Основными недостатками данного метода при его практическом использовании являются: во-первых, техническая сложность данного метода при наличии больших размеров исследуемого «дерева» решений, так как затрудняется не только вычисление оптимального решения, но и определение данных; во-вторых, присутствует слишком высокий субъективизм при назначении оценок вероятностей.
Имитационное моделирование по методу Монте-карло является наиболее сложным, но и наиболее мощным методом оценки и учета рисков при принятии инвестиционного решения. В связи с тем, что в процессе реализации этого метода происходит проигрывание достаточно большого количества вариантов, то его можно отнести к дальнейшему развитию метода сценариев. Метод Монте-Карло дает наиболее точные и обоснованные оценки вероятностей по сравнению с вышеописанными методами. Однако, несмотря на очевидную привлекательность и достоинства метода Монте-Карло с теоретической точки зрения, данный метод встречает серьезные препятствия в практическом применении, что обусловлено следующими основными причинами:
■ высокая чувствительность получаемого результата по методу Монте-Карло к законам распределения вероятностей и видам зависимостей входных переменных инвестиционного проекта [1, 2. 6];
■ несмотря на то, что современные программные средства позволяют учесть законы распределения вероятностей и корреляции десятков входных переменных, между тем оценить их достоверность в практическом исследовании обычно не представляется возможным, так как, в большинстве случаев, аналитики измеряют вариации основных переменных макро- и микросреды, подбирают законы распределения вероятностей и статистические связи между переменными субъективно, поскольку получение качественной статистической информации не представляется возможным по самым различным причинам (временным, финансовым и т. д.) [6], особенно для уникальных ИП в реальном секторе экономики;
Вследствие двух вышеописанных причин, точность результирующих оценок, полученных по данному методу, в значительной степени зависит от качества исходных предположений и учета взаимосвязей входных переменных, что может привести к значимым ошибкам в полученных результатах (например, переоценке или недооценке риска ИП), а, следовательно, к принятию ошибочного инвестиционного решения.
Таким образом, проведенный анализ традиционных методов оценки эффективности ИП в условиях риска и неопределенности свидетельствует об их теоретической значимости, но ограниченной практической применимости для анализа эффективности и риска ИП из-за большого числа упрощающих модельных предпосылок, искажающих реальную среду проекта.
В этом отношении наилучшим методом, достаточно простым и предполагающим наименьшее количество допущений, является метод анализа чувствительности реагирования. Однако этот метод также не лишен недостатков - он не дает точную оценку влияния изменения входной переменной на эффективность инвестиционного проекта - оценка делается на основе графика, по крутизне кривой оцениваются и дифференцируются переменные как «оказывающие сильное влияние на NPV» и «оказывающие слабое влияние на NPV». Для более формализованной, количественной оценки, позволяющей точно оценить степень влияния той или иной переменной на показатели эффективности инвестиционного проекта, а также сравнить между собой степень влияния различных переменных, авторами предлагается определять коэффициент чувствительности как отношение процентного изменения NPV к процентному изменению исследуемой переменной. В формализованном виде расчет выглядит следующим образом:
АМРУ(%)
Фармацевтическая компания планирует запустить в производство новый препарат. Проанализируем влияние следующих переменных на показатель эффективности (NPV) проекта:
■ цена продажи одной упаковки препарата (53 грн);
■ себестоимость ее производства (15 грн);
■ годовой объем продаж препарата в натуральном выражении (2000 упаковок).
При расчете проекта стоимость приобретения оборудования принималась равной 150000 грн, норма амортизации 6%, метод амортизации - прямолинейный, ставка налога на прибыль предприятий - 25%, инвестиционный цикл проекта 5 лет, ставка дисконтирования - 22%.
На основе приведенных выше данных определим базовое значение чистого дисконтированного дохода (NPV), которое в нашем случае будет служить основным критерием эффективности реализации проекта. Затем последовательно изменим на 10% в одну и другую стороны значения переменных: цену продажи одной упаковки препарата, себестоимость ее производства и годовой объем продаж препарата в натуральном выражении. Данные расчетов поместим в табл. 1.
Таблица 1
Изменение NPV в зависимости от изменения базовых переменных
чувств АР (%) Значения NPV, тыс. грн
где ШРУ(%) - процентное изменение показателя эффективности инвестиционного проекта (№Ю; ДГ(%) - процентное изменение исследуемой пе- Базовая переменная При изменении переменной на -10% Базовое значение переменной При изменении переменной на +10%
ременной. Экономический смысл этого коэффициента следующий: он показывает, на сколько процентов изменится NPV Цена препарата 16,3 39,1 61,8
Себестоимость
при изменении входной переменной на один процент. производства 45,5 39,1 32,6
Этот показатель позволяет сортировать переменные препарата
по степени их влияния на показатель эффективности ин- Объем продаж
вестиционного проекта (№10: 0 < К < 1 - показатель NPV нечувствителен к из- чувств ' препарата в натуральном 22,7 39,1 55,5
менению анализируемой перемен- выражении
ной, следовательно, изменения в данной переменной сопряжены с небольшим риском для проекта; показатель NPV чувствителен к изменению анализируемой переменной, следовательно, изменения в данной переменной сопряжены с большим риском для проекта;
< 0 - наблюдается обратная зависимость -
чувств 1
с ростом анализируемой переменной NPV снижается и наоборот. Рассмотрим расчет коэффициента чувствительности на примере инвестиционного проекта, реализуемого на одном из фармацевтических предприятий Харькова.
К > 1
чувств
К
Далее в соответствии с алгоритмом метода анализа чувствительности реагирования необходимо построить графики изменения значений NPV при изменении переменных (рис. 1).
На основании графика можно увидеть, что с наибольшим риском сопряжено изменение цены продажи препарата. Вывод же относительно того, какая из переменных - себестоимость или объем продаж - является более рисковой, сделать на основании графика практически невозможно.
Определим коэффициент чувствительности на основании предлагаемой формулы (1), результаты расчетов представлены в табл. 2.
Изменение
цены
—Изменение себестоимости
Изменение
объема
продаж
Изменение значений переменных, %
Рис. 1. Графики изменения значений NPV при изменении переменных
Таблица 2.
Значения коэффициентов чувствительности
Наименование переменной Процентное изменение NPV при изменении переменной на 10% Значение коэффициента чувствительности
Цена препарата 58 5,8
Себестоимость изготовления -17 -1,7 препарата
Объем продаж препарата 42 4,2
На основе проведенного расчета можно сделать вывод, что наибольший риск сопряжен с изменениями цены - изменение цены на 1% вызывает изменение NPV на 5,8%. Далее, по степени убывания риска, идет объем продаж препаратов, за ним - себестоимость изготовления продукции.
Вывод: предлагаемый коэффициент чувствительности позволяет количественно оценить степень влияния
переменной на показатели эффективности инвестиционного проекта {NPV) и сравнить между собой степень влияния различных переменных.
литература
1. Гранатуров В. М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения: Учеб. пособие. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: «Дело и Сервис», 2002. - 160 с.
2. Івченко І. Ю. Економічні ризики: Навч. посібник. - К.: Центр навчальної літератури, 2004. - 304 с.
3. Ілляшенко С. М. Економічний ризик: Навч. посібник. - К.: Центр навчальної літератури, 2004. - 220 с.
4. Маркова Л. Г. Инвестирование / Л. Г. Маркова, Л. И. Старчен-ко. - Днепропетровск: Днепропетр. гос. финансово-экон. ин-т, 1999. - 107 с.
5. Машина Н. І. Економічний ризик і методи його вимірювання: Навч. посібник. - К.: Центр навч. літ., 2003. - 188 с.
6. Устенко О. Л. Теория экономического риска: Монография. -К: МАУП, 1997. - 164 с.
7. Хохлов Н. В. Управления риском: Учеб. пособие для вузов. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 239 с.
8. Цветкова Е. В. Риски в экономической деятельности: Учеб. пособие / Е. В. Цветкова, И. О. Арлюкова. - СПб.: ИВЕСЭП, Знание, 2002. - 64 с.
