Оценка эффективности инвестиционных проектов в энергетике с учетом предельных цен на энергоносители Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

33 (384) - 2014

Инновации и инвестиции

УДК 338.012

ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ В ЭНЕРГЕТИКЕ С УЧЕТОМ ПРЕДЕЛЬНЫХ ЦЕН НА ЭНЕРГОНОСИТЕЛИ*

В.И. ЛОКТИОНОВ,

кандидат экономических наук, научный сотрудник отдела взаимосвязей энергетики и экономики E-mail: [email protected] Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева Сибирского отделения РАН

Предлагается метод оценки экономической эффективности инвестиционных проектов в энергетике. Метод, основываясь на хорошо известном способе расчета чистого дисконтированного дохода, учитывает особенности рынка энергоресурсов и инвестиционных проектов в энергетике, которые приводят к необходимости оценивать не только прогнозируемые цены на энергоносители, но и предельно возможные их значения.

Ключевые слова: энергетика, анализ, инвестиции, чистый дисконтированный доход, эффективность

Для инвестиционных проектов в энергетике, связанных с добычей, переработкой и транспортом энергетических ресурсов (газ, нефть и нефтепродукты, уголь, электроэнергия), одним из ключевых параметров, определяющих экономическую эффективность, является величина цены на энергоресурс. Поскольку инвестиционный горизонт для проектов в энергетике составляет, как правило, 20-25 лет, а по вариантам строительства ГЭС и АЭС еще больше, цены задаются изменяющимся во времени интервалом ожидаемых значений, который используется

* Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (грант № 13-06-00303-а).

при оценке экономической эффективности капиталовложений.

В настоящее время растут неопределенность и волатильность на энергетических рынках, усложняются социально-политические и экономические взаимоотношения между странами, ускоряются темпы научно-технического прогресса, напрямую оказывающего влияние на развитие энергетики [1, 3, 8]. В этой ситуации становится целесообразным для повышения обоснованности принятия инвестиционных решений в энергетике при расчете экономической эффективности капиталовложений учитывать не только ожидаемые минимальные и максимальные цены на энергоносители, но и предельно возможные их значения. Прогноз коридора ожидаемых цен на энергоресурсы, осуществляемый такими крупными организациями, компаниями и институтами, как Международное энергетическое агентство, Институт энергетических исследований РАН, Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева Сибирского отделения РАН, основывается на прогнозе развития мировой экономики с привязкой к спросу и предложению на энергоресурсы. Этапы прогноза представлены на рис. 1.

Предельные цены в отличие от ожидаемых цен определяются не на основе соотношения спроса и предложения, а на основе экономических возможностей производителей и потребителей энергии

Рис. 1. Этапы прогнозирования цен на энергоресурсы

совершать сделки по купле-продаже энергетических ресурсов. Так, максимальная предельная цена обусловливается возможностями экономики региона, страны или группы стран оплачивать энергоресурсы, поскольку при достижении ценой энергоресурса определенного предельного значения потребители энергии, являющиеся в свою очередь производителями потребительских и инвестиционных товаров, перестанут получать приемлемый уровень прибыли. Минимальное предельное значение цены на энергоресурсы определяется уровнем затрат и нормой приемлемой доходности энергетических компаний. Соотношение предельных и прогнозируемых цен представлено на рис. 2.

Предельные значения цены можно определить не только экспертным способом, но и используя

Р

Интервал предельных цен

макроэкономическое моделирование взаимосвязей экономики и энергетики [4, 7]. Достоинством данного способа является достаточно высокая обоснованность прогноза. Недостатком же - высокая затратность, которая не всегда оправдывает точность. Кроме того, использование макроэкономического моделирования взаимосвязей экономики и энергетики становится малоэффективным в условиях высокой политической нестабильности и неопределенности [6] (например, введенное политическим решением эмбарго на вывоз энергоресурсов из некоторых стран или военные действия в регионе добычи энергоресурсов могут привести к значительному изменению текущих цен), а также в условиях активных исследований в области развития технологий добычи и переработки энергоресурсов (новые технологии добычи природного газа из газогидратных месторождений могут значительно увеличить предложение природного газа на рынке и понизить его цену).

Возвращаясь к проблеме оценки эффективности инвестиционных проектов в энергетике с учетом предельных цен на энергоносители, следует отметить, что наиболее распространенным в практике оценки инвестиционных проектов является показатель чистого дисконтированного дохода NPV [2, 5], рассчитываемый по следующей формуле:

NPV = У Р , -1, £х (1 + г)к

где Рк - доход от проекта в к-й период; г - ставка дисконтирования; I - объем инвестиций по проекту. Если технико-экономические показатели (такие, как цены на реализуемую продукцию) задаются

Прогнозируемый ценовой канал

Рис. 2. Дина-

мика цен на I энергоресурсы

Фактор х

интервалами значении, тогда при расчетах получают два значения NPV: максимальный, получаемый при наиболее благоприятных с точки зрения инвесторов условиях развития ситуации, и минимальный, получаемый при наиболее неблагоприятных условиях развития ситуации. Для получения дискретного значения, которым и будет характеризоваться проект, применяются два способа. Первый способ используется, если может быть задано распределение вероятностей NPV внутри полученного интервала:

1 ) \

Фактор у ■

Фактор z

NPV = | xf (x)dx,

МР/т

ргтах

где х - значение NPV внутри интервала;

^х) - функция распределения вероятности NPV на интервале

Причем распределение вероятности может быть задано как с помощью экспертного заключения, так и с помощью, например, метода Монте-Карло. Методом Монте-Карло в случайном порядке и в большом количестве имитируются отклонения значений основных технико-экономических факторов от плановых уровней, и рассчитывается конечный показатель, в данном случае NPV (рис. 3). На основе выполненных расчетов - количества тех или иных полученных значений NPV - строится распределение вероятностей значений NPV.

Второй способ используется, когда не задается распределение вероятностей значений NPV, и основывается на формуле Гурвица, позволяющей с помощью параметра X в процессе принятия решения находить промежуточный вариант между крайним оптимизмом и крайним пессимизмом лица, принимающего решение:

NPV = ^^ Х + -X),

где NPV „„, NPVm■,„ - соответс-

NPV

Рис. 3. Схема использования метода Монте-Карло

мальное значения показателя чистого дисконтированного дохода проекта; X- коэффициент оптимизма-пессимизма, обычно принимаемый за 0,3.

При использовании в анализе не только прогнозируемых цен, но и их предельно допустимых значений возможны три варианта положения проекта. В первом случае все возможные цены на энергоноситель приводят к получению положительного экономического эффекта, т.е. во всех случаях NPV больше 0. Наиболее предпочтительный вариант с точки зрения устойчивости и рискованности проекта представлен на рис. 4.

NPVp

ргтп

NPVm

ANPVmax

^ ДNPVniп

р™ Рргтах Рргтт Ртах Р

Рис. 4. Зависимость NPV проекта от уровня цены на энергоресурс (вариант I): Р , Р - соответственно минимальная и максимальная ожидаемые цены

^гшт' prmax ^ ^

на энергоресурс; Р^п, Ртах - предельные цены на энергоресурс; NPV . NPV - NPV проекта, получаемые соответственно

prmm, prmax ^ ' ^

при минимальных и максимальных ожидаемых ценах; NPV . ,

та^ тт

твенно максимальное и мини-

NPVmax - NPV проекта, получаемые соответственно при предельных ценах

на энергоресурс

х

NPV NPVmax

ANPVm,

NPVp

prmax

NPVp

prmin

NPVmi

ANPVmin ►

Рис. 5. Зависимость NPV проекта от уровня цены на энергоресурс (вариант II): Р , Р - соответственно минимальная и максимальная ожидаемые цены

ргтш' ргтах ^ ^

на энергоресурс; Р^п, Ртах - предельные цены на энергоресурс; NPV . NPV - NPVпроекта, получаемые соответственно

ргтш, ргтах ^ ' ^

при минимальных и максимальных ожидаемых ценах; NPVmín, NPV - NPV проекта, получаемые соответственно при предельных ценах

на энергоресурс

NPV

NPVmi

NPVp

prmax

NPV

NPVprmin NPVmin

Рис. 6. Зависимость NPV проекта от уровня цены на энергоресурс

(вариант III):

Р , Р - соответственно минимальная и максимальная ожидаемые цены

ргтш' ргтах ^ ^

на энергоресурс; Р^п, Ртах - предельные цены на энергоресурс; NPV . NPV - NPVпроекта, получаемые соответственно

ргтш, ргтах ^ ' ^

при минимальных и максимальных ожидаемых ценах; NPVmш, NPVmax - NPV проекта, получаемые соответственно при предельных ценах

на энергоресурс

Во втором случае NPV меньше 0 при приближении цены на энергоносители к минимально возможным значениям (рис. 5).

В третьей ситуации NPV может быть отрицательным уже при достижении минимальной ожидаемой цены (рис. 6). В этом случае проект отвергается как рискованный или принимается, если, во-первых, инвестор идет на повышенный риск вложений, во-вторых, ожидаемый NPV проекта все же больше 0.

Для учета предельных цен на энергоносители при анализе эффективности инвестиционных проектов в энергетике предлагается использовать следующий метод:

NPV = NPVg + ANPVmax p + + ANPVmm p2;

NPVg = NPVpr max Я + + NPVpr min (1 -Я);

ANPVmax = NPVmax - NPVpr

ANPV ■ = NPV ■ - NPV ■ ,

min pr min min'

где NPVg - чистый дисконтированный доход, рассчитанный на интервале максимального и минимального NPV, на интервале прогнозируемых цен; представляет собой поиск дискретного значения на интервале возможных значений показателя с помощью формулы Гурвица;

Pj, p2 - вероятности попадания значения NPV соответственно в зону между [NPV ; NPV ] и [NPV . ;

L prmax' maxJ L min'

NPV . ].

prminJ

Если NPV, рассчитанный предлагаемым методом, больше 0, тогда проект признается экономически эффективным. С помощью предлагаемого алго-

ритма можно сравнивать экономическую эффективность двух и более вариантов капиталовложений.

Для расчета конечного инвестиционного показателя NPV в предлагаемом методе комбинируется использование интервальной и вероятностной неопределенностей. Интервальная неопределенность некоторого показателя предполагает заданный интервал его возможных значений - от минимума до максимума - без вероятностных его будущих значений, т.е. предполагается равновероятным любое значение внутри интервала. В нашем случае интервальная неопределенность характеризует значение NPV на интервале [NPVmin; NPV ], поскольку ввиду большой волатильности цен на энергоносители сложно получить объективные оценки распределения вероятности. Для нахождения точечного значения показателя чистого дисконтированного дохода используется формула Гурвица, приведенная ранее.

В ходе анализа задается вероятность попадания NPVв интервалы [NPV ; NPV ] и [NPV . ;

* l prmax' maxJ L min'

NPVprmin]. Оценка вероятностей осуществляется экспертами с учетом социально-политических, научных и экономических тенденций.

Предлагаемый метод позволяет повысить обоснованность принимаемых инвестиционных решений в энергетике за счет учета возможного колебания рыночной цены на энергоресурсы в их предельных значениях, вполне вероятного в совре-

менных условиях политической и экономической нестабильности и неопределенности.

Список литературы

1. Беляев Л.С. Проблемы электроэнергетического рынка. Новосибирск: Наука, 2009. 296 с.

2. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов: теория и практика. М.: Дело, 2001. 832 с.

3. Глобализация рынка природного газа / отв. ред. И В. Мещерин. М.: Газпром ВНИИГАЗ, 2011. 348 с.

4. Кононов Ю.Д., Гальперова Е.В., Кононов Д.Ю. Методы и модели прогнозных исследований взаимосвязей энергетики и экономики. Новосибирск: Наука, 2009. 178 с.

5. Медницкий В.Г., Фаттахов Р.В., Бушанский С.П. Крупномасштабные инвестиционные проекты: моделирование и экономическая оценка. М.: Наука,

2003. 264 с.

6. Global energy governance: the new rules of the game. Berlin: Global public policy institute, 2010. 372 p.

7. Kirshen D.S., Strbac G. Fundamentals of power system economics. London: John Wiley and Sons, Ltd,

2004. 284 p.

8. Mohn K., MisundB. Investment and uncertainty in the international oil and gas industry // Energy economics. 2009. № 31. P. 240-248.

Economic analysis: theory and practice Innovation and investment

ISSN 2311-8725 (Online) ISSN 2073-039X (Print)

ASSESSING INVESTMENT PROJECT EFFICIENCY IN ENERGY SECTOR BASED ON ENERGY PRICE CEILING

Vadim I. LOKTIONOV

Abstract

The author presents a method of assessing economic efficiency of investment projects in the energy sector. The method, which is based on the well-known method of net present value calculation, takes into account the specifics of the energy market and investment projects in the energy sector, which necessitate evaluating not only predictable energy prices, but also their marginal values.

Keywords: energy, analysis, investment, NPV, efficiency

References

1. Belyaev L.S. Problemy elektroenergeticheskogo rynka [Problems of the electric power market]. Novosibirsk, Nauka Publ., 2009, 296 p.

2. Vilenskii P.L., Livshits V.N., Smolyak S.A. Otsenka effektivnosti investitsionnykh proektov: teoriya i praktika

[Assessing the investment project efficiency: theory and practice]. Moscow, Delo Publ., 2001, 832 p.

3. Globalizatsiya rynkaprirodnogo gaza [Globalization of the natural gas market]. Moscow, Gazprom VNIIGAZ Publ., 2011, 348 p.

4. Kononov Yu.D., Gal'perova E.V., Kononov D.Yu. Metody i modeli prognoznykh issledovanii vza-imosvyazei energetiki i ekonomiki [Methods and models of outlook study of power engineering and economy interaction]. Novosibirsk, Nauka Publ., 2009, 178 p.

5. Mednitskii V.G., Fattakhov R.V., Bushanskii S.P. Krupnomasshtabnye investitsionnye proekty: modelirovanie i ekonomicheskaya otsenka [Large-scale investment projects: modeling and economic assessment]. Moscow, Nauka Publ., 2003, 264 p.

6. Global Energy Governance: the New Rules of the Game. Berlin, Global Public Policy Institute, 2010, 372 p.

7. Kirshen D.S., Strbac G. Fundamentals of Power System Economics. London, John Wiley and Sons, Ltd., 2004, 284 p.

8. Mohn K., Misund B. Investment and Uncertainty in the International Oil and Gas Industry. Energy Economics, 2009, no. 31, pp. 240-248.

Vadim I. LOKTIONOV

Melentiev Energy Systems Institute, Siberian Branch of Russian Academy of Sciences, Irkutsk, Russian Federation [email protected]

Acknowledgments

The article is supported by the Russian Foundation for Basic Research (project no. 13-06-00303-a).