Оценка эффективности проектов освоения золоторудных месторождений с учетом риска Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

СЕМИНАР 1

ДОКЛАД НА СИМПОЗИУМЕ "НЕДЕЛЯ ГОРНЯКА 2001"

МОСКВА, МГГУ, 29 января - 2 февраля 2001 г.

© О.В. Гладышев, 2001

УДК 338.45:622.33

О.В. Гладышев

ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЕКТОВ ОСВОЕНИЯ ЗОЛОТОРУДНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ С УЧЕТОМ РИСКА

В условиях ухудшения финансового состояния большинства горных предприятий России, отказа от бюджетных ассигнований на безвозмездной основе и незначительных объемов бюджетных промышленных инвестиций, наблюдается резкое повышение интереса банковских структур и финансово-промыш-ленных корпораций к инвестированию проектов освоения новых месторождений, особенно месторождений золота.

Известно, что золото является металлом, спрос и потребление которого как на мировом, так и на внутреннем рынках стран в наименьшей степени подвержены конъюнктурным колебаниям. Кроме того, золото является наиболее мобильным валютным источником при осуществлении как экстренных внешнеторговых операций, так и средством обеспечения кредитов. Наличие достаточных резервов золота оказывает существенное влияние на политику в сфере межгосударственных экономических отношений, обеспечивает нормальное функционирование отраслей, определяющих уровень технического прогресса, так как золото используется практически во всех отраслях промышленности и не может быть полностью заменено другими материалами.

По запасам золота Россия занимает в настоящее время третье место в мировом обществе. Однако, многолетняя золотодобыча в основном за счет легкоос-ваиваемых россыпей привела к резкой диспропорции в структуре запасов и добычи, а также к ухудшению качественных характеристик запасов. Так, в недрах прогнозные запасы в 1,8 раза превышают разведанные запасы.

В СССР централизовано осуществлялись не только поиски, но и разведка месторождений. После подсчета и утверждения запасов месторождение ставилось на государственный баланс. В настоящее время в России централизовано за счет бюджета ведутся в ограниченном объеме только поисковые работы. Однако, несмотря на то, что разведку осуществляют сами недро-

пользователи, а в нераспределенном фонде недр запасы представлены только категориями Р1 и Р2, в настоящее время в России добычей и производством золота занимается около тысячи предприятий-субъектов хозяйствования различной формы собственности и крайне разнообразных по производственным возможностям, техническому оснащению и квалификации персонала. В государственной собственности находится всего 30 предприятий, из них 11 рудников и приисков (1% добычи золота РФ), 5 аффинажных заводов и 6 геологоразведочных экспедиций [6].

Вместе с тем, многочисленность недостаточно геологически изученных и неосвоенных месторождений предполагает привлечение значительных объемов инвестиций в проекты освоения новых объектов, осуществляемых на основе акционерной и/или долговой формы финансирования коммерческими структурами.

Горная промышленность во всем мире считается отраслью с высокой степенью риска, поэтому особую важность при принятии решения о целесообразности финансирования проектов освоения золоторудных месторождений приобретает оценка их эффективности. Это связано в основном с тем, что кредиторы и/или инвесторы обычно направляют свои средства в проекты и варианты их реализации, обеспечивающие наибольшую отдачу за тот риск, с которым связано решение о финансировании.

Риск - это форма неопределенности, связанная с возможностью возникновения в ходе реализации проекта неблагоприятных ситуаций, следствием которых является (или может являться) понесение убытков или снижение эффективности проекта. В этой связи, учет возможных рисков при анализе и оценке экономической эффективности проекта и управление ими на последующих фазах проектного цикла позволяет свести последствия рисков к минимуму.

Основные факторы риска реализации проектов освоения золоторудных месторождений могут быть условно отнесены к одной из следующих групп [1]:

юридически-правовой; горно-геологической; финансово-экономической; организационно-

производственной; социально-политической; технической; экологической.

Учет юридически-правовых факторов риска базируется на детальном изучении и анализе учредительных документов предприятия-заказчика проекта, а также документально оформленных условий реализации проекта - лицензий, лицензионных соглашений и

т.д. В случае выявления систематических нарушений ус-

ловий реализации проекта законодательством предусмотрено лишение лицензии и, как следствие этого, прекращение реализации проекта.

Факторы горно-геологического риска зависят от степени изученности месторождения (соотношения разведанных запасов по категориям, горнотехнических условий залегания и т. д.) и подлежат обязательному учету при оценке показателей эффективности проекта (общего финансового итога от реализации, внутренней нормы доходности, периода окупаемости и т. п.) на основе моделирования потока реальных денег. Наиболее серьезным фактором горно-геологического риска является возможность неуместного отказа от серьезного горного проекта вследствие неправильной предварительной оценки запасов.

Учет финансово-экономических факторов риска связан прежде всего с анализом параметров, учитываемых при моделировании сальдо реальных денег по проекту (в том числе предоставления инвестиционных ресурсов и займов, а также сроков погашения последних). К финансово-экономическим рискам относятся риски, связанные с возможностью невыполнения обязательств по контракту или договору с заказчиком и/или инвестором, а также риски, связанные с возможным колебанием рыночных процентных ставок как собственной национальной денежной единицы, так и зарубежных курсов валют, изменения цены на продукцию проекта и системы налогообложения.

Факторы организационно-производственной группы рисков определяются квалификацией и опытом работы управленческого и производственного персонала, прогнозируемым состоянием дисциплины труда и техники безопасности; вероятностью зависимости от криминальных структур; надежностью материального и технического обеспечения, снабжения энергоресурсами и сбыта продукции.

Социально-политические факторы риска связаны с вероятностью вмешательства государства в управление предприятием, изменением имущественных соглашений, а также забастовками работающих вследствие высокого уровня социальной напряженности в регионе реализации проекта.

Факторы технического риска связаны прежде всего с уровнем механизации и качеством применяемого оборудования, степенью его изношенности, надежности а также с наличием резерва производственных мощностей. Следствиями факторов технического риска могут являться увеличение затрат на ремонт и переналадку оборудования, повышение аварийности технологий, невозможность покрытия пикового спроса на продукцию проекта, потери производства при авариях и т. п.

Учет факторов экологического риска связан в первую очередь с возможным нанесением ущерба окружающей среде в течение всего развития промышлен-

ного проекта, вследствие выбросов в атмосферу и сбросов в воду промышленных отходов, а также вредности производства.

Факторы первых пяти групп могут при определенных условиях привести к ситуации, в которой продолжение реализации проекта становится невозможным, а факторы последних шести групп, кроме того определяют вероятность достижения планированных показателей эффективности.

Значительная стоимость и высокая степень рисков, характерные для промышленных проектов, предопределяют в настоящее время необходимость гибкого сочетания вероятностно-статистических оценок, суждений и интуиции, а также формальных подходов в рамках экспертных процедур в целях идентификации и оценки проектных рисков.

Основой оценки эффективности любого инвестиционного проекта является определение финансового итога для каждого шага расчета периода жизненного цикла проекта (CFt, 1=1,2, . . .,Т), и общего финансового итога от реализации проекта (ЫРУ). В этой связи, для оценки эффективности проектов освоения золоторудных месторождений с учетом риска, необходимым является построение типовой модели финансового итога от реализации проекта с помощью определения значений денежного потока CFt, в общем виде определяемого соотношениями [2, 9]:

= f (С\, C2t, C3t, C4t, C5t, С6{, С7{, С8{, R1t) (1)

Т CF

Нру = £--------/_ (2)

£(1 + Е )

где C1t - капитальные затраты, тыс. долл.; С 2t - материальные затраты (включая НДС), тыс. долл.; C3t -затраты на оплату труда, тыс. долл.; С4t - отчисления и налоги от зарплаты, тыс. долл.; C5t - амортизационные отчисления, тыс. долл.; С6t - прочие отчисления, тыс. долл.; С7t - налоги не из прибыли, тыс. долл.; C8t - налог на прибыль, тыс. долл.; Rt -

доход от реализации, тыс. долл.; Е - безрисковая норма дисконта.

Важнейшим параметром модели финансового итога от реализации проекта освоения золоторудного месторождения является продолжительность жизненного цикла Т. Без потери общности в качестве величины расчетного шага примем один год, а множество значений t представим двумя множествами:

Т = {1,...,Тс }, (3)

Т2 = {Тс +1,..., Т} (4)

где ТС - период подготовки к производству (строительству); Т1 - подмножество значений ^ соответствующих периоду подготовки к производству (строи-

тельству); Т2 - подмножество значений ^ соответствующих периоду производства.

Инвестиционная деятельность осуществляется на шагах расчета t е Т(, а операционная - на шагах расчета t е Т2 .

Расходы капитала Сt в рамках инвестиционной деятельности определяются капвложениями С1(:

4

С = С1{ =^С1ц ,t е Т (5)

1=1

где С11 I - капвложения в рудник, тыс. долл. С12 (■ -

капвложения в оборотный капитал, тыс. долл.; С1з { -

капвложения в ГРР, тыс. долл.; С1^{ - сопряженные

затраты, тыс. долл.

Предполагая, что капвложения в течение всего периода строительства распределены равномерно:

4

С = С1{ = ^С1г / Тс ,t е т (6)

1=1

где С1 - общие капвложения в рудник, тыс. долл.; С12 - общие капвложения в оборотный капитал, тыс. долл.; С1з - общие капвложения в ГРР, тыс. долл.; С14 - общие сопряженные затраты, тыс. долл.

С учетом (5), (6) модель финансового итога от инвестиционной деятельности на шаге t в период строительства имеет следующий вид:

CFt = (-1)£сіі = (-1) і= 1

СІ1 + СІ2 + СІ3 + СІ4

Тс

/ є Т1 (7)

В рамках операционной деятельности по проекту освоения золоторудного месторождения расходы капитала на любом шаге t формируются следующим образом:

С = С 2{ + С 3t + С 4t + C5t + С 6t + С 7t + C8t (8) где С 2t - материальные затраты (включая НДС), тыс. долл.; С 3t - затраты на оплату труда, тыс. долл.; С 4t

- отчисления и налоги от зарплаты, тыс. долл.; C5t -амортизационные отчисления, тыс. долл.; С6t - прочие отчисления, тыс. долл.; С7t - налоги не из прибыли, тыс. долл.; C8t - налог на прибыль, тыс. долл.

Материальные затраты включают следующие составляющие:

С 2t = С 2и + С22^ + С 23^ + С 24,t (9)

где С2^ - затраты на электроэнергию, тыс. долл.; С22 t - затраты на сырье, материалы и комплектующие, тыс. долл.; С2з { - услуги сторонних организа-

ций, тыс. долл.; С2ц{ - другие материальные затраты, тыс. долл.

Однако, учитывая тот факт, что С2( имеет корреляционную зависимость с годовой производительностью по добыче (Qt):

С 2( = а0>{ + Ь (10)

где а, Ь - константы, характеризующие корреляционную зависимость (8).

Отчисления и налоги от зарплаты определяются соотношением:

5

- 2

С4t = C3t^ *10"

(11)

і=1

где Е} - процент отчислений в Пенсионный фонд, %; £2 - процент отчислений в Фонд социального страхования, %; £3 - процент отчислений в Фонд медицинского страхования, %; £4 - процент отчислений в Фонд занятости, %; £5 - процент сбора на нужды образовательных учреждений, %.

Амортизационные отчисления определяются соотношением:

4

С5, = г"1 X С1г (12)

1=1

где г - срок амортизации основных фондов, лет.

Прочие затраты и отчисления включают следующие компоненты:

С 6{ = С6и + С62( (13)

где С61? - накладные расходы, тыс. долл.; С62^ -

прочие расходы, тыс. долл.

Налоги не из прибыли включают следующие составляющие:

С 7Г = С71,Г + С72,? + С73,Г + С74,Г + С 75,Г + С 7 6,Г + С7 7^

(14)

где С7ц - отчисления на производство МСБ, тыс. долл.; С72,1 - платежи за право пользования недрами, тыс. долл.; С7${ - налог на пользователей автодорог, тыс. долл.; С74,{ - налог на содержание жилфонда, тыс. долл.; С75^{ - НДС, тыс. долл.; С7б1 - налог на имущество, тыс. долл.; С77^ -местные налоги, тыс. долл.

С 7и = ^ *10-7 (15)

где Qt - годовая производительность по добыче, т.; ОС - среднее содержание золота в эксплуатационных запасах, г./т.; О - извлечение золота, %; Pt

- цена золота, долл./г.; Л1 - ставка отчислений на воспроизводство МСБ, %.

-7

С72,Г = &аацк%орЛ2 *10_

(16)

где /Л 2 - ставка платежей за право пользования недрами (роялти), %

где у 1 - ставка налога на прибыль, %

Поступления капитала в рамках операционной деятельности по проекту освоения золоторудного месторождения представлены суммой дохода от реализации и амортизационных отчислений:

С73,Г = &аацк%орЛз *10

7

(17)

^ = QtaCCЦK%oPt * 10

5 + г-1

ХС1і

(24)

і =1

где Лз - ставка налога на пользователей автодорог,

%

С74,Г = Qtaaцк%oPtЛ4 *10 (18)

где Л4 - ставка налога на содержание жилфонда, %

С75,і = (л5 " Л*з) *1° 7 " С21(100 " л5)л5 *1° 4

- С2{(100 - л5)л5 * 10"

(19)

где Л5 - ставка НДС, %; Л5 - льгота по НДС на

реализованную продукцию, %.

1 - От уплаты НДС освобождены обороты по реализации ... драгоценных металлов и камней в Г осфонд РФ, Центробанку РФ (Закон РФ от 01.04.96 №25-ФЗ «О внесении изменений и дополнений в Закон РСФСР «О налоге на добавленную стоимость»)

С76і = C5t (г -1 + 2)л6 * 10"2 =

4

= г-1 ХС1і (г -1 + 2)Л6 *10 2 і=1

где Л б - ставка налога на имущество, %

(20)

С77,г = (МтмТ * Ж *12)л7 *10"5 (21)

где МРОТ - минимальный размер оплаты труда, долл./чел.; N - численность работающих, чел.; Л7 -

ставка местного налога, %.

Таким образом, на основании (10), (13)-(21):

4

-7

= &аацк%%р (Х Лі) *10 7 -

і=1

- (^ + й)(100 - Л5 )л5 *10 4 +

4

+ г_1 ХС1і (г -1 + 2)л6 *10

(22)

-2

+

і=1

'і-5

(МРОТ * N *12)^ *10“

Величина налога на прибыль определяется следующим образом:

С8 = У1

(2а<ацк%%р *10 Х Сі

і=2

*10-

(23)

Модель финансового итога от операционной деятельности по проекту освоения золоторудного месторождения на шаге t имеет вид:

с^ = к, -X а,

1=2

С учетом соотношений (8)-(24):

4

[1 - У1 *10 *10 5[1 -ХИ-1 *10 2] -

1=1

-(ав{ + Ь)[1- ^5(100- ^5)*10-4]-

5

- С3{ [1 + Хег * 10-2] - С6и - С62,, - (МРОТ х 1 =1

CFt =

4

Х

і=1

X N *12)л7 *10-5}-г_1 Х С1і {(г-t + 2)л6 *10-2[1-

-у1 *10 2]-у1 *10 4},іє Т2

(25)

Таким образом, модель финансового итога на шаге t (і=1, 2, . . . , Т) реализации освоения золоторудного месторождения имеет следующий вид:

(-1)

Х С1і / Тс і=1

і є Т

[1-У1 *10-2]©аа^%о^ *10-5[1-ХЛі *10-2]-

і=1

-^ + ь)[1-л5(100-л5)*10-4]-

5

- С3і[1 + Хвг *10-2] -С6и - С62 ( - (МРОТ X і=1

х N *12)^7 *10-5}-г-1 X С1г {(г-1 + 2)^6 *10-2[1 -1=1

-у1 *10-2] -у1 *10"2}/ еТ2

(26)

Все параметры, используемые в соотношении (26) так или иначе подвержены влиянию случайных факторов, которые могут вызвать значительные отклонения характеристик эффективности проекта от их планируемых значений. В этой связи, при оценке эффективности проекта освоения золоторудных месторождений необходимо рассматривать различные сценарии

4

2

его реализации (как пессимистические, так и оптимистические).

В нынешнее время большинство авторов работ по риску считают, что риск связан с наступлением некоторого случайного события А, называемого рисковым событием, которое каким-то образом распределено во времени и сопровождается определенными материальными или иными издержками, в общем случае также случайными по величине. В этой связи, понятие риска можно охарактеризовать двумя величинами -временем наступления рискового события и величиной приносимого им ущерба. Поэтому под риском следует понимать пару случайных величин <Т, 2>, первая из которых Т- время наступления рискового события А , отсчитываемое от фиксированного момента, а вторая- 2 указывает ущерб, приносимый этим рисковым событием [5, 6, 10].

В качестве методологической основы исследования риска при оценке эффективности освоения золоторудных месторождений в первую очередь должны приниматься вероятностные расчеты. Эти расчеты базируются на оценке риска, связанного с наступлением некоторого рискового события А , распределенного во времени и сопровождающимся некоторыми издержками, случайными по величине. В этом случае рассматривается пара случайных величин <Т, 2> (где Т-время наступления рискового события А, 2- величина ущерба) с совместным распределением:

F(t, 2) = Р{Т < ^ 2 < 2} (27)

или маргинальными распределениями:

FT О1) = Р{Т < t} (28.а)

Fz(2) = Р{2 < 2} (28.б)

Однако, информация о совместном или маргинальных распределениях, как правило, недоступна или недостаточно содержательна. В этом случае, для оценки эффективности проектов освоения золоторудных месторождений с учетом риска необходимо указать интегральный закон распределения эффекта от реализации проекта или его числовые характеристики (математическое ожидание, дисперсия), т.е. рассматривать пару чисел <^Уи Рщ>г>, где NPVi - интегральный эффект от реализации проекта при /-ом сценарии; Р1 - вероятность реализации этого сценария.

Для корректного и точного вычисления интегрального эффекта от реализации проекта освоения золоторудного месторождения при различных сценариях, а также вероятностей их реализации необходимо классифицировать все параметры, входящие в модель (26) следующим образом:

1. Параметры, возможные изменения которых в течение всего жизненного цикла проектов поддаются вероятностному описанию;

2. Параметры, изменение которых носит «хаотический» характер и не поддается вероятностной оценке;

3. Детерминированные параметры.

Одной из возможных классификаций по мнению автора может быть следующая.

К первому классу параметров в модели (26) относятся:

• Эксплуатационные запасы, Q;

• Г одовая производительность по добыче, Qt;

• Среднее содержание компонента в эксплуатационных запасах, а;

• Сквозное извлечение золота, аизв;

• Цена золота, Р;

• Годовые капвложения на стадии строительства,

С1,

Ко второму классу параметров можно в первую очередь отнести величину прочих затрат (С6), а также ряд других показателей. Однако, учитывая тот факт, что, как правило, влияние параметров этого класса на величину денежного потока (CFt) на любом шаге крайне невелико, данные показатели можно считать детерминированными.

Ставки всех налогов и отчислений зависят от действующего законодательства и также считаются детерминированными.

Определение интегрального закона распределения каждого из параметров, принадлежащих к первой категории предусматривает формирование группы, состоящей из п высококвалифицированных экспертов, каждому (г-му) из которых предлагается сформировать описание возможных сценариев реализации проекта освоения золоторудного месторождения, которое включает в себя [3]:

•указание диапазона возможных значений для каждого из выбранных параметров (для непрерывно меняющихся параметров - минимальное и максимальное значение ^"”ш, qjm‘ac, (1=1, 2, . . . , п), для дискретно изменяющихся параметров - полный ряд возможных значений qjk, (k=1, 2, . . . , у, 1=1, 2, . . . , п).

При непрерывном характере изменения параметров, диапазон возможных значений определяется по схеме [4]:

9т“ = т^}Шп} и 9тах = шах{?;тах }. (29)

Для параметров, имеющих дискретный характер изменения, в состав описания включаются все дискретные значения, которые назывались хотя бы одним из экспертов.

Для непрерывно изменяющихся параметров весь диапазон изменения параметра разбивается на интервалы, размер которых определяется по названным экспертами диапазонам ее изменения. Для каждого из полученных интервалов определяется относительное

количество экспертов, названные которыми диапазоны изменения характеристики покрывают данный интервал, что рассматривается как аналог плотности распределения вероятности возможного появления такого значения рассматриваемого параметра. Для дискретно изменяющихся величин, процесс происходит по аналогичному алгоритму, с той лишь разницей, что вместо интервалов рассматриваются все дискретные значения, названные хотя бы одним из экспертов.

На базе полученной таким образом информации строится аналог интегрального закона распределения необходимых параметров.

Одним из вариантов нахождения числовых характеристик закона распределения интегрального эффекта ^РЮ является розыгрыш выборок значений каждого из выбранных параметров. Моделирование выборок происходит с помощью генератора случайных чисел (с равномерным законом распределения и диапазоном генерируемых значений от нуля до единицы), позволяющего формировать случайные значения выбранных параметров в реальном диапазоне ее изменения (например, используя метод «обратных функций» [8]), получая при этом больше значений в зонах наибольшей согласованности экспертов.

При этом, каждая реализация генерирования необходимых параметров, принимается соответствующей «гипотетическому сценарию» реализации проекта. Таким образом, после £ реализаций генерирования будет получено £ «гипотетических сценариев» реализации проекта.

На основании изложенного выше, генерирование выборки значений общего финансового итога происходит с помощью последовательной подстановки в выражение (2), (26) сгенерированных значений необходимых параметров, соответствующих «гипотетическим сценариям». Таким образом, будет получено £ значений общего финансового итога от реализации промышленного проекта:

ЖУ„ 1=1, 2, . . . , £,

каждое из которых соответствует «гипотети-ческому сценарию» реализации проекта.

Учитывая тот факт, что вероятности осуществления каждого из «гипотетических сценариев» равны 1/£, расчет числовых характеристик интегрального закона распределения эффекта от реализации проекта, а также обобщающих показателей эффективности проекта с учетом риска [9] производится следующим образом:

•Математическое ожидание - ожидаемый интегральный эффект проекта с учетом риска (ЖУе)

1 £

= - X NPVt £ г=1

•Среднеквадратичное отклонение

а( ШУ) =

£

-1 X (^У,-^Уе )2 (31)

£ 1=1

Индекс доходности дисконтированных инвести-

^Уе

ций

ЖI = 1 +

£ Тс

1/£ XX

(32)

Таким образом, определен один из возможных подходов к оценке эффективности проектов освоения золоторудных месторождений с учетом риска, основные этапы которого приведены на рисунке.

Основными преимуществами изложенного выше подхода к оценке риска являются:

•Построение интегральных законов распределения параметров, необходимых для расчета финансового итога реализации проекта на основе однотуровой экспертизы, что позволяет свести субъективизм оценок к минимуму;

•Алгоритм расчета является достаточно простым, что может положительно сказаться на его практическом применении;

•Генерирование параметров модели позволяет описать достаточное количество сценариев реализации проекта для корректного расчета вероятностных характеристик общего финансового итога от реализации проекта;

•Указанный выше подход позволяет обосновывать принятие решений о финансировании либо отклонении проекта на основе эмпирических сведений, их обобщения, вероятностных расчетов и опыта, накопленного в данной области.

На основании указанного выше алгоритма был проведен расчет эффективности проекта освоения золоторудного месторождения Титимухта с учетом фактора риска, основные технико-экономические показатели которого и их вероятностные характеристики приведены в табл. 1.

Результаты расчета основных показателей эффек-

Таблица 1

ВЕРОЯТНОСТНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ,

ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ДЛЯ РАСЧЕТА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЕКТА ОСВОЕНИЯ ЗОЛОТОРУДНОГО

МЕСТОРОЖДЕНИЯ ТИТИМУХТА С УЧЕТОМ ФАКТОРА РИСКА

Наименование показателя Единица измерения Диапазон изменения Закон распределения

Эксплуатационные запасы, Q тыс. т. [8136, 12204] Нормальный ш=10170, ст2=406,8

Г одовая производительность по добыче, Qt т. [450000, 550000] Нормальный ш=500000, ст2=10000

Среднее содержание компонента в эксплуатационных запасах, а г/т. [3.152, 4.728] Нормальный ш=3.94, ст2=0.1576

Сквозное извлечение золота, аизв % [86.2, 93.00] Нормальный ш=89.6, ст2=0.68096

Цена 1 г. золота, Р( [8.36, 9.65] Равномерный Т7/ 1 х- 8-36 Е(х) = 1.29

Г одовые капвложения (на стадии строительства), С1 тыс. ^$ [5176.8, 6327.2] Нормальный ш=5752, ст2=115.04

Г одовые материальные затраты, С2, * тыс. ^$

*) - Годовые материальные затраты определяются из корреляционной зависимости с годовой производительностью по добыче: С2, = 0.002317 Qt + 586.666667

тивности проекта на основании формул (30)-(32) и Методических рекомендаций по оценке эффективности инвестиционных проектов приведены в табл. 2.

Проведенный расчет показал ухудшение всех показателей эффективности проекта. Так, в процентном отношении к показателям, рассчитанным без учета фактора риска:

Значение ожидаемого чистого дохода NУ) уменьшилось на 16,6 %.

• Значение ожидаемого чистого дисконтированного дохода ^РУе) уменьшилось на 26 %.

• Значение индекса доходности дисконтированных инвестиций NРI уменьшилось на 16,3 %.

Полученные результаты подчеркивают необходимость оценки эффективности проектов освоения золоторудных месторождений с учетом риска с целью получения объективных

Таблица 2

СРАВНИТЕЛЬНАЯ ТАБЛИЦА ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЕКТА ОСВОЕНИЯ ЗОЛОТОРУДНОГО МЕСТОРОЖДЕНИЯ ТИТИМУХТА С УЧЕТОМ И БЕЗ УЧЕТА ФАКТОРОВ РИСКА_______________________

Наименование показателя Единица измерения Значение показателя с учетом фактора риска Значение показателя без учета фактора риска

Ожидаемый чистый дисконтированный доход NРУе) тыс. Ш$ 19733.2 26678

Ожидаемый чистый доход NУе) тыс. Ш$ 100988 121096

Срок окупаемости (от начала реализации проекта) лет 5 4

Индекс доходности дискон-тированных инвестиций (ЫР1) единицы 2.78 3.32

Индекс доходности инвестиций (Р1) единицы 9.78

Среднеквадратичное отклонение (а(МРУе)) тыс. Ш$ 2045.4515245 0

данных для принятия решений о целесообразности участия в проекте и выработки комплекса мер по защите от возможных финансовых потерь.

1. Ашихмин А.А., Гладышев О.В. Учет факторов риска при проведении предынвестиционных исследований горнопромышленных проектов. - М.: Изд. МГГУ, ГИАБ - №3. 1999. С. 2832.

2. Ашихмин А.А., Новикова И.К., Жарков А.М. Моделирование показателей эффективности проектов производства эмульсионных взрывчатых веществ на горных предприятиях. - М.: Изд. МГГУ, ГИАБ - №4. 1999. С. 180-187.

3. Ашихмин А.А., Погонин С.В. Методика подготовки исходных данных для классификации проектов промышленного инвестирования. // В сб. научных трудов «20 лет кафедре АСУ». - М.: Изд. МГГУ, 2000. С. 120-128.

4. Ашихмин А.А. Имитационное моделирование потоков и сальдо реальных денег при оценке эффективности инвестиционных горнопромышленных проектов. - М.: Изд. МГГУ, ГИАБ - №9. 2000. С. 28-30.

5. Бачкаи Т., Месна Д., Мико Д. Хозяйственный риск и методы его применения. - М.: Экономика, 1979.

6. Грабовый П.Г., Петрова С.Н., Полтавцев С.И., Романова К.Г. и др. Риски в современном бизнесе. - М.: Альянс, 1994.

7. Гузман Б.В. Система рисков при заключении сделок с недропользователем. Материалы практической конференции «Золотой рынок России: становление и развитие». - М.: Финансист, 1996. С. 126-136.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

8. Лебедев А.Н., Чернявский Е.А. Вероятностные методы в вычислительной технике. - М.: Высшая школа, 1986.

9. Методические рекомендации

по оценке эффективности инвестиционных проектов (вторая редакция). Официальное издание. -

М.:Экономика, 2000.

10. Рыков В.В. Надежность технических систем и техногенный риск.

- М.: Изд. РГУ нефти и газа им. И. М. Губкина, 1999.

11. Рыков В.В., Гладышев О.В. Хозяйственные риски: измерение и анализ. Тезисы докладов XXXV научной конференции по проблемам физики, химии, математики, информатики и методики преподавания. - М.: Изд. РУДН, 1999. С.39.

КОРОТКО ОБ АВТОРАХ

,____________________________________________________________________________________6}

Сц

Гладышев Олег Владимирович - аспирант кафедра «Организация и управление в горной промышленности», Московский государственный горный университет.

г 1

Формирование типовой модели финансового итога от реализации проекта

Г 2

і

Классификация параметров модели финансового итога на:

а) параметры, изменения которых поддаются вероятностному описанию

б) параметры, изменеия которых носят “хаотический” характер

в) детерминированные параметры

г 3

І

Формирование описания параметров класса а) экспертной группой, которое включает в себя:

• указание диапазона возможных значений для для каждого из рассматриваемых параметров

(для непрерывно изменяющихся - минимальное и максимальное значение, для дискретно изменяющихся - полный ряд возможных значений)

Г 4

І

Построение интегрального закона распределения каждого из рассматриваемых параметров

Ї

Г 5

Моделирование выборок значений каждого из рассматриваемых параметров

6

І

Моделирование выборки значений общего финансового итога от реализации проекта (№^

г 7

І

Расчет числовых характеристик интегрального закона эффекта от реализации проекта (математическое ожидание, дисперсия, среднеквадратичное отклонение)

Г 8

і

Расчет основных показателей эффективности проекта с учетом риска (ожидаемый интегральный эффект, ожидаемый чистый доход, индекс доходности дисконтированных инвестиций, индекс доходности инвестиций)

Рис. 1. Этапы реализации методики оценки эффективности проектов освоения золоторудных месторождений с учетом риска