Оценка эффективности ГЧП-проектов в сфере добычи, производства и применения редкоземельных металлов Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

РОССИЙСКОЕ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВО

Том 19 • Номер 5 • май 2018 ISSN 1994-6937 Russian Journal of Entrepreneurship

издательство

Креативная экономика

оценка эффективности ГЧп-проектов в сфере добычи, производства и применения редкоземельных металлов

Зыкова В.Е.1

1 Санкт-Петербургский горный университет, Санкт-Петербург, Россия

АННОТАЦИЯ:_

В последние годы взаимодействие частных лиц и государства выступает как особая совокупность различных ресурсов и механизмов с целью соблюдения собственных интересов сторон-партнеров. Именно такая схема сотрудничества доказала свою результативность в различных областях экономики. Так как тема редкоземельных металлов является приоритетной для России, следовательно, подобный вид взаимодействия способен стать эффективным инструментом в данной отрасли.

В нашей работе на основе методов анализа имитационного моделирования Монте-Карло и чувствительности определяются и оцениваются основные факторы риска проекта. К тому же определяются различные сценарии NPV (чистой текущей стоимости проекта), а также обосновывается, что для анализа РЗМ-проектов (редкоземельных), применение в совокупности указанных методик будет крайне эффективно.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: редкоземельные металлы, инвестиции, промышленность, государственно-частное партнерство, оценка эффективности проекта, метод Монте-Карло.

Efficiency assessment of ppp projects in the sphere of production, manufacture and application of rare-earth metals

Zykova V.E.1

1 Saint- Petersburg Mining University, Russia

введение

Для российской экономики сфера добычи, производства и применения редкоземельных металлов (РЗМ) представляет собой относительно новую область сырьевого взаимодействия, включающую принципиально иные схемы сотрудничества государства и частного бизнеса [5] (Ы$оу, 2018). Актуальность данной темы, в первую очередь, связана с тем, что для России, обладающей внушительными запасами РЗМ, вопрос организации и эффективности операций и сделок в этой сфере, представляет национальный интерес. В перспективе планируется развивать отрасль при помощи модели ГЧП (государственно-частного партнерства). Интерес к данной схеме взаимодействия в последнее время переживает очевидный бум, связанный, в первую очередь, с

общими целями и задачами, а также проблемами современного этапа экономического развития Российской Федерации [8] (Nizhegorodcev, 2012).

Целью работы является разработка метода оценки эффективности государственно-частных проектов, применимого к сфере РЗМ.

Предметом исследования данной статьи выступают ГЧП-проекты в сфере добычи редкоземельных металлов.

Данная тема в экономическом аспекте анализируется следующими авторами и нормативными документами.

Ю. Г. Глущенко, Е. Г. Поляков, А В. Нечаев, Ф. Д. Ларичкин рассматривают развитие РЗМ-промышленности в мировом масштабе [9] (Glushhenko, Poljakov, Nechaev, Larichkin, 2013).

Ю. В. Калашникова анализирует инновационно-стратегические проблемы российской промышленности и редкоземельные металлы [10] (Kalashnikova, 2014).

В подпрограмме «Развитие производства традиционных и новых материалов» определяются сценарии развития промышленности данной сферы в рамках программы «Развитие промышленности и повышение ее конкурентоспособности» [2].

В отчетах Парламента природных ресурсов Канады также содержатся документы, подтверждающие растущую роль РЗМ в высокотехнологичном производстве [12].

В государственном акте METALS (США) поднимается вопрос о возрождении отрасли РЗМ в Соединенных Штатах, а также субсидирования данной отрасли и инвестиционных ограничений [11].

ABSTRACT:_

In recent years, the interaction between private parties and the government has become a specific combination of various resources and mechanisms in an attempt to respect interests of the both partners. This business arrangement has proved its effectiveness in various areas of the economy. As the sphere of rare earth metals is a priority issue for Russia, such type of interaction can become an effective tool in this industry. Therefore, in this paper, based on Monte Carlo simulation and sensitivity analysis methods, we assess and identify the main risk factors for the project. In addition, we identify various NPV scenarios (the net present value of the project), and also justify that for the analysis of REM-projects (rare-earth), the use of these techniques together will be extremely effective.

KEYWORDS: rare earth metals, investment, industry, public-private partnership, project effectiveness assessment, Monte Carlo method

JEL Classification: Q38, Q01, H5 Received: 02.03.2018 / Published: 31.05.2018

© Author(s) / Publication: CREATIVE ECONOMY Publishers For correspondence: Zykova V.E. ([email protected])

CITATION:_

Zykova V.E. (2018) Otsenka effektivnosti GChP-proektov v sfere dobychi, proizvodstva i primeneniya redkozemelnyh metallov [Efficiency assessment of PPP projects in the sphere of production, manufacture and application of rare-earth metals]. Rossiyskoe predprinimatelstvo. 19. (5). - 1565-1580. doi: 10.18334/rp.19.5.39030

На сайте Управления финансового надзора Великобритании содержится информация о возможности (плюсах и минусах) вложения денег в РЗМ-проекты [13].

Однако в вышеперечисленных трудах не затрагиваются вопросы методов оценки эффективности проектов, которые можно было бы применять в рамках редкоземельной сферы.

Соответственно, научная новизна данного исследования заключается в оценке ГЧП-проектов на основе методов анализа имитационного моделирования Монте-Карло и чувствительности.

В рамках целостной логики исследования проблемы в работе использовался ряд частных приемов и методов: сравнительный анализ, монографическое исследование, экспертная оценка, моделирование организационно-производственных систем. Методологической основой исследования послужил диалектический метод научного познания.

Результаты исследования могут быть применены как в работе компаний-производителей РЗМ, так и на уровне потенциальных инвесторов и государственных структур.

Измерить эффект - повысить результат!

В последнее время российские экономисты все чаще отмечают, что взаимодействие частных лиц и государства выступает как особая консолидация различных ресурсов и механизмов с целью соблюдения собственных интересов сторон-партнеров. Ключевой и важнейшей особенностью ГЧП является то, что оно, выступая как форма публичного управления государственной экономикой, имеет особый институциональный характер, являясь при этом важным организационным и экономическим фактором партнерства власти и частного бизнеса, которое обеспечивает пропорциональность и сбалансированность развития государства в целом, а также оказывает благоприятное воздействие на социально-экономический рост страны.

Согласно данным Ростеха, модель ГЧП уже доказала свою результативность в различных областях экономики России [1]. Поэтому вполне обосновано применять его на практике для развития отрасли РЗМ.

Важным вопросом при реализации проектов ГЧП является оценка их эффективности. Традиционно оценка эффективности ГЧП-проектов в международной практике производится на основе такой концепции как «Value for Money» (Vfm), характеризующей оптимальное соотношения стоимости инвестиционного проекта и итогового

ОБ АВТОРЕ:_

Зыкова Вита Евгеньевна, аспирантка кафедры экономики, учета и финансов (spmi.vita0gmai1.com)

ЦИТИРОВАТЬ СТАТЬЮ:_

Зыкова В.Е. Оценка эффективности ГЧП-проектов в сфере добычи, производства и применения редкоземельных металлов // Российское предпринимательство. - 2018. - Том 19. - № 5. - С. 1565-1580. doi: 10.18334/rp.19.5.39030

качества его выполнения. Данная концепция в себя включает три базовых требования: результативность, экономичность и эффективность [7] (Aleksandrova, Nizamova, 2017).

Приведем один из методов оценки проектов, а также риски, учитывая особенности редкоземельной сферы. Поскольку в России сфера взаимодействия государства частного сектора пока еще в недостаточной степени исследована, отсутствует большой опыт реализации подобного рода проектов, их масштабность и возникающие проблемы при выборе бизнес-партнера в значительной мере повышают риски стоимости увеличения сроков подготовки и реализации проекта, а также риски увеличения его стоимости от первоначально заложенной. Поэтому данные риски высоки. Касательно валютного риска, для реализации ГЧП-проекта, если не привлекать валютных займов, расчеты в иностранной валюте не предполагаются [3] (Chebotar, Bezdenezhnyh, 2016).

Наибольшее число рисков, способных повлиять на процесс реализации ГЧП-проекта, относят к техническим. Существуют риски, которые связаны с доступностью материалов - они минимальны, так как предполагается, что материалы и конструкции для обеспечения строительства будут добываться в официальных карьерах, которые находятся в непосредственной близости от территории строительства [4] (Samovoleva, 2015).

Риски эксплуатации объекта в себя включают, в первую очередь, риски превышения расходов над запланированными фактически эксплуатационными расходами. К таким расходам относят издержки на ремонтные работы и содержание объекта, арендные административные расходы, содержание и ремонт оборудования и пр. В целом возможные изменения величины расходов в полной мере связаны с возникающей инфляцией. Связан этот риск с превышением сроков проектирования и строительства, ведь чем больше отклонения от запланированных графиков, тем большее число угроз возникает в части увеличения стоимости расходов на ГЧП-проект в целом, что в свою очередь, приведет к изменению сроков окупаемости в большую сторону. Данные факторы определяются как высокорисковые [6] (KosjakovaI, Larionov, 2016).

Риски относительно отведения земельного участка под строительство являются существенными, что связано в основном со спецификой грунта, климатических условий и иных факторов. Поэтому в планах строительства необходимо учитывать операции, автоматически минимизирующие величину указанных рисков. Риски убытков и форс-мажора, которые вызваны третьими лицами, являются также существенными. Для их минимизации эти риски должны страховаться компаниями-подрядчиками.

Риски и гарантии контроля качества связаны также с риском увеличения стоимости объекта строительства. Однако указанный риск считать можно достаточно низким, поскольку в течение всего времени реализации проекта предполагается систематический и комплексный контроль над поставщиками, материалами и всем строительным процессом.

Факторы, способные сильнее всего повлиять на финансовый итоговый результат реализации ГЧП-проекта, - это коммерческие риски, а именно сроки начала реали-

зации продукции, связанные с ним объемы реализации, а также прогнозная стоимость продукции. Указанные показатели влияют как на итоговую прибыль, так и на сроки окупаемости проекта. Рискованность указанных факторов весьма высока. Итак, для наглядности продемонстрируем в таблице 1 дифференциацию рисков по ГЧП-проекту. Риски будут оцениваться по трем критериям: величина вероятности их возникновения, тяжесть последствий и частота возникновения риска.

Таблица 1

Балльная оценка факторов риска и их распределение по (ЗРМ

Название фактора риска Вероятность появления Последствия Частота возникновения риска Число приоритетности риска ШР1М| Источник риска

Сроки начала продаж 0,8 5 5 20 Частный инвестор

Объем продаж 0,4 5 5 10 Частный инвестор

Окупаемость инвестиций 0,4 5 5 10 Совместно

Превышение сроков строительства 0,8 4 5 16 Частный инвестор

Оценка и прогноз цены/тарифа 0,4 4 4 6,4 Частный инвестор

Превышение стоимости относительно первоначальной 0,4 4 4 6,4 Частный инвестор

Изменение процентных ставок 0,2 4 4 3,2 Частный инвестор

Инфляция 0,2 3 3 1,8 Государство

Форс-мажор, урон от третьих лиц 0,2 3 3 1,8 Совместно

Эксплуатация объекта 0,2 3 3 1,8 Совместно

Изменение налоговых ставок 0,1 4 3 1,2 Государство

Изменение законодательства 0,8 1 2 1,6 Государство

Контроль качества 0,1 2 2 0,4 Частный инвестор

Доступность материалов 0,1 2 2 0,4 Частный инвестор

Конкуренция 0,05 3 2 0,3 Частный инвестор

Колебания курсов валют 0,05 1 5 0,25 Частный инвестор

Соответственно, получим число приоритетности риска (ЯРМ в результате произведения факторов риска, приведенных в таблице 1. На рисунке 1 представлены полученные основные факторы риска и их вид.

Факторы риска

Объем продаж

Сроки начала продаж

Окупаемость инвестиций

Превышение сроков строительства

Цены на продукцию

Изменение процентных ставок

Превышение стоимости строительства проекта

Эксплуатация объектов

Форс-мажор

Изменение законодательства

Внутренний

Внутренний

Внешний

Внутренний

Внутренний

Внешний

Внутренний

Внешний, внутренний

Внешний, внутренний

Внешний

Рисунок 1. Факторы риска чувствительности проекта Источник: составлено автором.

Необходимым условием оценки параметров эффективности ГЧП-проекта является использование ставки дисконтирования. Для ее определения применима модель средневзвешенной стоимости капитала - WACC (Weight average cost of capital). Цена инвестированного капитала демонстрирует требуемую доходность, ожидаемую как кредиторами компании, так и владельцами акций.

Для расчета указанного показателя первоначально необходимо определить ожидаемую доходность по заемному и собственному капиталу, после этого находится само значение стоимости капитала по пропорции в структуре капитала. WACC определяется по далее представленной формуле:

где Кв ~ представляет собой ставку доходности собственного капитала; К^ - доходность капитала заемного; Ув соответственно, рыночная стоимость собственного и заемного капитала; Т - налоговая ставка.

Для более точного расчета указанного показателя представляется необходимым несколько модифицировать формулу средневзвешенной стоимости капитала для учета российской специфики, в которую включают поправку на пределы кредитных процентов, относимые к прибыли, облагаемой налогом. Формула расчета ШЛСС с учетом российского рынка следующая:

WACC

= К\ - 1^-1 - (1 - г - -| - К, - (^М, (2)

re+VdJ \ га/ Ve+VdJ

где к представляет собой показатель налогового щита. Эта формула применяется тогда, когда k <rd, в противном случае применяют формулу (1).

Величина стоимости заемного капитала представляет собой минимальную ставку, применяя которую частный инвестор может привлечь необходимые для реализации проекта средства. В качестве его стоимости на практике могут использовать среднее значение ставки компаний-аналогов. В других случаях стоимость определяется безрисковой ставкой, налоговым щитом и риском дефолта. Определяется стоимость собственного капитала при помощи модели CAPM (Capital Assets Pricing Model), основная суть которой заключается в том, что она учитывает корреляцию и доходности собственного капитала и риска. Доходность собственного капитала представляет собой сумму безрисковой ставки доходности рынка и премии за риск рыночного портфеля, который зависит от связи риска рынка и риска актива. Стоимость собственного капитала находим по формуле:

Ъ, = r,+ft *(rm-r/)» (3)

где Тв - ожидаемая ставка доходности, If - безрисковая ставка, ^ - бета, тт рыночная доходность. Разницу (Тт — ту) называют премией за риск рыночного портфеля или рыночной премией. Бета вычисляется по формуле:

Для условного проекта средневзвешенная стоимость капитала принята на уровне 10%. Данную величину применим для дальнейшего расчета чистой текущей стоимости проекта и дисконтирования потоков.

С целью анализа чувствительности ГЧП-проекта используем программу Альт-Инвест Сумм, служащую для оценки эффективности инвестиционных проектов разных масштабов и отраслей. Необходимо отметить тот факт, что в связи с тем, что зачастую информация по ГЧП-проектам является на первоначальных стадиях непубличной, а многие необходимые для расчета данные конфиденциальны, то исполь-

зуемые нами значения при расчетах являются приблизительными, однако в целом отражающими существующую общую картину. Исходные данные были взяты с официального сайта ГЧП-проектов России, официальных презентаций по различным ГЧП-проектам, средств массовой информации, Инвестиционного портала России и т.д.

Проведя автоматические расчеты по проекту, получили следующие данные, представленные в таблице 2.

Таблица 2

Таблица результатов анализа эффективности

Показатель Значение

Простой срок окупаемости 15 лет

Чистая текущая стоимость (NPV) 8176 млн руб.

Дисконтированный срок окупаемости (PBP) 17,63 лет

Внутренняя норма рентабельности (IRR) 22,5%

Источник: составлено автором.

Согласно данным таблицы 2, чистая текущая стоимость проекта составит 8176 млн рублей. Проект окупается при МРУ > 0, и нач пет приносить прибыль всем участникам. Срок, за который проект начнет- приносить чистый доход, равен Ь7,63 лет. (Ставка процента - 22,5%, при которой МРУ=0, иными словами, проект безубыточный.

При анализе чувствительности можно приводить относительное изменение некоторого параметра (к примеру, объема продаж) в диапазоне +/-15% от существующего определенного базового значени я. После чего проводят оценку изменений анализируемых показателей эффективности ГЧП-проекта. Изменения относительно 0 при этом носят прогнозный характер.

Далее необходимо определиться со степенью влияния каждого отдельного фактора на результативность реализации ГЧП-проекта для того, чтобы рассмотреть наихудший из возможных вариантов развития событий. На рисунке 2 представлен схематичный график, который отображает аналез чувствительности ГЧП-проекта.

Рисунок 2. Пример графика анализа чувствительности нескольких рисковых факторов Иаточник: сосаавлено автором.

Таблица 3

Результаты анализа чувствительности для факторов, наиболее влияющих на изменение показателей эффективности проекта

зависимость npv 85% 90% 95% 100% 105% 110% 115%

от стоимости строительства 11316023450 10276313049 9229161571 8176131633 7118901358 6052146096 4977569279

от уровня цен 3500051673 5072239279 6630572173 8176131633 9716738928 11251144865 12778639829

от объемов продаж 6712553712 7200413023 7688272344 8176131633 8663991220 9151850565 9639709802

от ставки дисконтирования 11756623133 10420295128 9232497945 8176131633 7236154918 6399326379 5653979494

Зависимость IRR 85% 90% 95% 100% 105% 110% 115%

от стоимости строительства 30,7% 27,6% 24,9% 22,5% 20,3% 18,4% 16,6%

от уровня цен 15,3% 17,7% 20,1% 22,5% 25,0% 27,6% 30,2%

от объемов продаж 21,9% 22,1% 22,3% 22,5% 22,7% 22,8% 23,0%

от ставки дисконтирования

Зависимость DPBR 0,85 0,9 0,95 1 1,05 1,1 1,15

от стоимости строительства 13,97 15,08 16,31 17,63 19,03 20,49 22,01

от уровня цен 23,26 21,07 19,21 17,63 16,27 15,12 14,15

от объемов продаж 18,00 17,86 17,74 17,63 17,53 17,44 17,36

от ставки дисконтирования 17,19 17,33 17,47 17,63 17,79 17,97 18,14

Источник: составлено автором.

На горизонтальной линии отображают процентное изменение соответствующего рискового фактора, на вертикальной - соответствующее изменение оцениваемого показателя эффективности ГЧП-проекта в зависимости от выявленных отклонений параметра. Таким образом, получены графики изменения каждого параметра.

После применения функции анализа чувствительности ГЧП-проекта получены итоговые данные, исходя из которых становится ясно, что наибольшее влияние на показатели эффективности проекта (NPV, IRR, DPBP) оказывает группа факторов, приведенных далее:

• ставка дисконтирования;

• уровень цен на реализуемую продукцию (цены РЗМ);

• объем продаж РЗМ;

• стоимость строительства завода РЗМ.

Графически представленные зависимости данных показателей продемонстрированы на рисунках 3-5, расположенных ниже, из которых видно, что показатели NPV, IRR и DPBR наиболее чувствительны к изменению таких факторов, как уровень цен и стоимость строительства. Тем не менее д аже при снижении стоимости на 15% NPV останется больнее 0, при этом внутренняя норма доходности превышает 10%, а срок окупаемости не превышает срока его эксплуатации - 30 лет.

14000000000 12000000000 10000000000 8000000000 6000000000 4000000000 2000000000 0

от стоимости строительства от уровня цен ■от объемов продтж ■от иттвки дисконтирования

85% 90% 95% 100% 105% 110% 115%

Рисунок 3. Оценка чувствительности чистой текущей стоимости проекта Источник: составлено автором.

25,00

н 20,00

ч

« - 15,00

О

X 10,00

X

-

К 5,00

0,00

от стоимости строительства ■от уровня цен ■от объемов продтж ■от ставки дисконтирования

0,85

0,9

0,95

1,05

1,1

1,15

1

Рисунок 4. Оцен ка чувствительности дисконтированно го срока окупаемости (ЭРБЯ) Источник: составлено автором.

С другой стороны, увеличение стоимости строительства не ставит под угрозу реализацию ГЧП-проекта.

Пред ванителтныйразбор

Итак, представленный условный анализ ГЧП-проекта продемонстрировал то, что проект- имеет достаточный уровень «запаса прочности» даже при условии колебания основ-

35,0%

30,0%

£ 25,0%

^ 20,0% q

s

| 15,0% g 10,0% 5,0% 0,0%

Рисунок ¡5. Оценка чувствительности внутренней нормы доходности (IRR) Источник: составлено автором.

ных факторов стоимости, при этом минимальна вероятность того, что возникновение указанных факторов риска в значительной степени повлияет на изменения параметров эффективности, приведя проект к неблагоприятному исходу. Для применения имитационного моделирования при помощи метода Монте-Карло в качестве самого чувствительного показателя на возможные рисковые факторы рассмотрим значение показателя NPV.

Применив указанную модель, получим существующую зависимость NPV от основных рисковых факторов. Доя этого определяются р схзовых значения NPV: оптимистичное, реалистичное и пессимистичное. При использовании метода экспертных оценок были также определены значения вероятностей возникновения каждого сценария.

Основываясь на данных, представленных в таблице 3, проведем в MS Excel имитацию значений чистой текуще° стоимости, используя функцию грнерации случайных чисел (рис. 6). Для эоого заполним все необходимые зночения в вхзникнувшем окне. Число переменных равно 1 (NPV), сгенерируем для начала 100 случайных значений, задав нормальное их распределение. Параметры, согласно исходной выборке, следующие: среднее значение = 8218, отклонение стандартное = 1987.

Проделав указанную операцию, получим имитационные значения NPV. График распределения чистой текущей стоимости после реализации 100 сценариев представлен на рисунке 7.

Таблица 3

Базовые уоловия для имитаоионного коделирования (состаолено свтором)

Npv (млн. руб.) вероятность

О птимистичный 12778,6 0,05

Реалистичный 8176,1 0,9

Пессимистичный 3500,1 0,05

от хтоирохти строительства ■от уровня цен ■от объемов нродзж

85% 90% 95% 100% 105% 110% 115%

Генерация случайных чисел И ШМ'

Число переменных: 1 1 ок

Число случайных чисел: |юо| 1 1 Отмена

Распределение: |Нормальное Н 1 Справка

Параметры

Среднее = |8218 |

Стандартное отклонение = 11987 |

Случайное рассеивание: Параметры вывода б Вдодиой инсеиеал: О Новый рабочий лист: О Новая рабочая книга

Рисунок 6. Использование функции генерации случайных чисел для имитации значение NPV

Источник: составлено автором.

140

120

к

я 100

g 80 я

£ 60 о

я 40 ST

20 0

4304,6 5517,2 6729,8 7942,3 9154,9 10367,411580,012792,514005,115217,7 Еще Значение NPV (млн руб.)

Рисунок 7. Плотность распределения имитационных значений чистой! текущей! стоимости

при 100 имитациях Источник: составлено автором.

Согласно Ц ПТ (центральной предельной теореме), при бесконечном увеличении количества имитаций n независимая функция распределения случайных величин будет стремить ся к функции, которая подчиняется нормальному распределению. Соответственно, проведем еще одну имитацию с числом сценариев равным 500 (табл. 4).

Результаты последней имитации отображены выше в таблице 4 и на рисунке 8. Как видно из диаграммы, при увеличении количества значений чистой текущей стоимости его распределение все больше стремится к нормальному закону. На основе выходных данных от имитационного моделирования проведем экономико-статистический анализ. Для этого воспользуемся стандартными возможностями MS Excel.

Среднее, минимальное и максимальное значения NPV составляют соответственно 8310; 3092 и 15218 млн рублей. При этом коэффициент вариации равен 1996 =

33 10

0,24. Имитации, при которых чистая текущая стоимость меньше нуля, отсутствуют. Существующ ая возможность того, что NPV будет более установленного максимума, а

также меньше 0, равна нулю. Вероятность того, что случайная величина будет расположена в интервале Р(М(МРУ)+а<МРУ<МРУтах), равна 0,16; в интервале Р(М(ОТУ)-

а<мРУ<м(оту)) - 0,35.

Таблица 4

Результаты 500 имитации значений NPV (млн рублей)

№ Случайная величина NPV (млн руб.)

1 9654,995

2 7847,795

3 8372,820

4 7480,703

5 9619,683

6 8375,869

7 10883,212

8 6828,572

9 9219,062

10 11542,499

11 12279,389

Источник: составлено автором.

Таблица 5

Результаты статистического анализа по полученным значениям имитации

(млн рублей)

Показатель Значение

Среднее 8310

Стандартная ошибка 89

Медиана 8304

Мода 8373

Стандартное отклонение 1996

Дисперсия выборки 3982269

Интервал 12126

Минимум 3092

Максимум 15218

Счет 500

Р(М(МРУ)+с1«МРУ«МРУтах) 0,16

Р(М(МРУ)-с1«МРУ«М(МРУ)) 0,35

ИРУ<0 0

Р(ИРУ«0) 0

Р(МРУ<ИРУт|п) 0

им^м^ 0

Еще , 15217,7 ' 14005,1 12792,5 11580,0 10367,4 9154,9 7942,3 6729,8 5517,2 4304,6

■ Частота

0

20

40

100

120

60 80 Частота появления Рисунок 8. Распределение 500 имитаций ЫРУ (млн рублей) Источник: составлено автором.

140

Итак, отображенные в таблице 5 результаты можно интерпретировать следующим образом:

Чтобы оценить степень риска, необходимо использовать значения стандартного отклонения (а) и математического ожидания (М(МРУ)). Поскольку случайная величина в нашем примере имеет нормальное распределение,тогдаи используем прав ило 3-х сигм, которое гласит следующее: вероятность попадааия случайной величины в доверительный интервал [М-3а;М+3а] близко к значению 1. Применяя указанное правило относительно условного примера ГЧП-проекта, можно интерпретировать значения вероятности следующим образом:

Вероятность получить чистую текущую стоимость по проекту:

1) принадлежащая интервалу [8310-1996; 8310+1996] млн рублей будет равна 0,68;

2) принадлежащая интервалу [8310-3991; 8310+3991] млн рублей будет равна 0,95;

3) принадлежащая интервалу [8310-5987; 8310+5987] млн рублей будет равна 0,99.

То есть можно сказать, что, с одной стороны, с вероятностью 0,99 наибольшая возможная сумма потерь по проекту составит 5987 млн рублей, а с другой стороны, то, что с вероятностью, близкой к 0, значение МРУ проекта будет ниже величины 83105987 млн рублей.

Заключение

Проведя итоговую оценку рисков по ГЧП проекту, можно отметить, что применение методов анализа имитационного моделирования Монте-Карло и чувствительности можно считать весьма эффективным, поскольку их применение обеспечило комплексную оценку рисков, что является основой реализации любого инвестиционного проекта. Это позволило рассмотреть множество разных вариантов его реализации. Кроме того, благодаря применению метода Монте-Карло полученные сценарии имеют вероятностный характер и поэтому не зависят от субъективного экспертного мнения, поскольку имитации осуществляются автоматически. Также важно отметить, что эти

методы по отдельности весьма популярны и на практике широко применяются для оценки различных рисков. По этой причине для анализа подобного рода крупномасштабных проектов, какими являются РЗМ-проекты, применение указанной методики будет весьма эффективно.

ИСТОЧНИКИ:

1. К 2020 году Россия откажется от импорта редкоземельных металлов. Ростех.

[Электронный ресурс]. URL: http://v1.rostec.ru/news/3323 (дата обращения: 28.02.2018).

2. Подпрограмма 4 «Развитие производства традиционных и новых материалов».

Официальный сайт Министерства промышленности и торговли Российской Федерации. Minpromtorg.gov.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://minpromtorg. gov.ru/activities/state_programs/list/gp2/about (дата обращения: 25.03.2018).

3. Чеботарь Ю.М., Безденежных В.И. Государственная поддержка малого предприни-

мательства и управление проектами государственно-частного партнерства в городе Москве. - М.: Автономная некоммерческая организация «Академия менеджмента и бизнес-администрирования, 2016.

4. Самоволева С.А. Анализ рисков инновационных проектов // Российский научно-

исследовательский институт экономики, политики и права в научно-технической сфере. - 2015.

5. Лисов В.И. Редкие металлы России: ресурс технологических инноваций. - М.:

ЦентрЛитНефтегаз, 2018.

6. Косякова И.В., Ларионов И.В. и др. Государственно-частное партнерство как путь

инновационного развития экономики России. - М.: Перо, 2016.

7. Александрова О.А. Низамова Г.З. Оценка эффективности инвестиционных проек-

тов в нефтегазовой отрасли с использованием механизмов государственно-частного партнерства. Науковедение. [Электронный ресурс]. URL: https://naukovedenie.ru/ PDF/74EVN217.pdf (дата обращения: 28.02.2018).

8. Нижегородцев Р.М. и др. Государственно-частное партнерство в инновационной сфере:

мировой опыт и перспективы России. - Кемерово: Сибирская издательская группа, 2012.

9. Глущенко Ю.Г., Поляков Е.Г., Нечаев А.В., Ларичкин Ф.Д. Основные тенденции производства и потребления РЗЭ в мире. Китайский опыт. Rusredmet.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://rusredmet.ru/redkozemelnye-elementy-opyt-razrabotki-tehnologiy-polucheniya (дата обращения: 25.03.2018).

10. Калашникова Ю.В. Инновационно-стратегические проблемы российской промышленности и редкоземельные металлы. Киберленинка. [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/innovatsionno-strategicheskie-problemy-rossiyskoy-promyshlennosti-i-redkozemelnye-metally (дата обращения: 25.03.2018).

11. METALSAct. Congress.gov. [Электронный ресурс]. URL: https://www.congress.gov/ bill/115th-congress/house-bill/1407/text (дата обращения: 25.03.2018).

12. Rare earth elements facts. Natural Resources Canada. [Электронный ресурс]. URL: http://www.nrcan.gc.ca/mining-materials/facts/rare-earth-elements/20522 (дата обращения: 25.03.2018).

13. Rare earth metal investment scams. Financial Conduct Authority. Fca.org.uk. [Электронный ресурс]. URL: https://www.fca.org.uk/scamsmart/rare-earth-metal-investment-scams (дата обращения: 25.03.2018).

REFERENCES:

Chebotar Yu.M., Bezdenezhnyh V.I. (2016). Gosudarstvennaya podderzhka malogo predprinimatelstva i upravlenie proektami gosudarstvenno-chastnogo partnerstva v gorode Moskve [State support for small business and management of public-private partnership projects in Moscow] M.: Avtonomnaya nekommercheskaya organizatsiya «Akademiya menedzhmenta i biznes-administrirovaniya. (in Russian). Kosyakova I.V., Larionov I.V. idr. (2016). Gosudarstvenno-chastnoe partnerstvo kak put innovatsionnogo razvitiya ekonomiki Rossii [Public-Private Partnership as a Way of Innovative Development of the Russian Economy] M.: Pero. (in Russian). Lisov V.I. (2018). Redkie metally Rossii: resurs tekhnologicheskikh innovatsiy [Rare metals of Russia: resource of technological innovations] M.: TsentrLitNeftegaz. (in Russian).

METALSActCongress.gov. Retrieved March 25, 2018, from https://www.congress.gov/

bill/115th-congress/house-bill/1407/text Nizhegorodtsev R.M. i dr. (2012). Gosudarstvenno-chastnoe partnerstvo v innovatsionnoy sfere: mirovoy opyt i perspektivy Rossii [Public-private partnership in the innovation sphere: the world experience and prospects for Russia] Kemerovo: Sibirskaya izdatelskaya gruppa. (in Russian). Rare earth elements factsNatural Resources Canada. Retrieved March 25, 2018,

from http://www.nrcan.gc.ca/mining-materials/facts/rare-earth-elements/20522 Rare earth metal investment scams. Financial Conduct AuthorityFca.org.uk. Retrieved March 25, 2018, from https://www.fca.org.uk/scamsmart/rare-earth-metal-investment-scams

Samovoleva S.A. (2015). Analiz riskov innovatsionnyh proektov [Analysis of risks of innovative projects].Rossiyskiy nauchno-issledovatelskiy institut ekonomiki, politiki i prava v nauchno-tekhnicheskoy sfere. (in Russian).