Оценка инвестиционных проектов в области электроэнергетики с помощью реальных опционов Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Оценка инвестиционныхпроектов

УДК 336.02

ОЦЕНКА ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ В ОБЛАСТИ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКИ С ПОМОЩЬЮ РЕАЛЬНЫХ ОПЦИОНОВ

Е.А. ФЕДОРОВА,

доктор экономических наук, профессор кафедры финансового менеджмента Е-mail: [email protected] Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Российская Федерация

Предмет/тема. Одной из главных задач любого предприятия является привлечение инвестиций. Нестандартные решения этой задачи позволят развиваться российским предприятиям в условиях происходящего удорожания кредитов. В инвестиционном проектировании всегда проводится оценка экономической эффективности проекта. В основном в этих целях использует метод чистой приведенной стоимости NPVи связанный с ним показатель внутренней нормы доходности IRR, которые основаны на дисконтировании денежных потоков.

Цели/задачи. Цель исследования - сравнить применение стандартных методов оценок (основанных на дисконтировании денежных потоков) с нестандартными методами на примере проекта «Строительство парогазового энергоблока ««Новой ГРЭС» с применением информационных технологий.

Методология. Современные информационные технологии предоставляют возможность применять методы количественного подхода к оценке рисков инвестиционного подхода. Эти методы позволяют ликвидировать недостатки стандартного подхода. В работе рассмотрены три метода количественного подхода к оценке рисков: дерево решений, метод Монте-Карло (имитационное моделирование), теория опционов.

Результаты. В соответствии со стандартными методами оценки проект имеет отрицательное значение NPV, невысокую прибыльность и не окупается, его следует отклонить. Что касается аль-

тернативных методов оценки, то в соответствии с методом Монте-Карло NPV > 0 с вероятностью близкой к 0,85, по методу дерева решений при грамотном принятии ключевых решений менеджментом компании NPVможет достичь значения 3 624 млн руб., а по модели Блэка - Шоулза RO =890,88 млн руб.

Выводы. Встраивание анализа стратегических возможностей и условной стоимости в традиционную схему объединяет потенциал стратегического и финансового анализа и создает аналитический инструмент, адекватный экономике нового мира, построенной на риске и неопределенности. В работе рассмотрены информационные технологии, которые можно применять при оценке инвестиционных проектов.

Ключевые слова: реальные опционы, инвестиционный проект, альтернативные методы оценки, стандартные методы

В процессе финансового анализа и планирования приходится выполнять большой объем разнообразных вычислений: дисконтирование, интегрирование, вычисление процентных величин и др. Также в процессе анализа выполняются разнообразные виды выборок, группировок, оценок и сравнений исходных данных; определение максимального или минимального значения и ряд других всевозможных операций. Результаты анализа необходимо пред-

Оценка инвестщиотых,проектов Evafuation oflnvestment Projects - 3 -

ставить в удобном виде для пользователей. Все эти расчеты и обработку экономической информации невозможно выполнить без применения современных информационных технологий. Одной областью применения информационных технологий является оценка инвестиционных проектов. В настоящее время особенно актуальным является применение методов оценки, адекватных не только в условиях стабильного роста, но и в иных ситуациях. В связи с этим для повышения эффективности оценки необходимы современные методические приемы [14].

Можно отметить, что одной из главных задач любого предприятия является привлечение инвестиций. Нестандартные решения этой задачи позволят развиваться российским предприятиям в условиях происходящего удорожания кредитов. В инвестиционном проектировании всегда проводится оценка экономической эффективности проекта. В основном в этих целях используют метод чистой приведенной стоимости NPV и связанный с ним показатель внутренней нормы доходности IRR, которые основаны на дисконтировании денежных потоков.

Цель работы - сравнить применение стандартных методов оценок (основанных на дисконтировании денежных потоков) с нестандартными методами на примере проекта отрасли электроэнергетики с применением информационных технологий. Для многих проектов метод DCF является эффективным рабочим инструментом инвестиционного анализа, разработки бюджета капиталовложений и оценки стоимости бизнеса [11]. На теоретическом уровне метод дисконтированных денежных потоков не учитывает вероятностного характера результатов инвестиционного проекта, игнорирует стратегическую составляющую стоимости компаний и не позволяет оценить вклад управленческой гибкости [12]. Недостатки методов с применением диско нти-рования можно уменьшить, если применять другие методы оценки. Более подробно применение других методов оценки рассмотрено в работах [3-10, 13, 15-20].

Современные информационные технологии предоставляют возможность применять методы количественного подхода к оценке инвестиционных рисков, которые позволяют ликвидировать недостатки стандартного метода. В исследовании рассмотрены три метода количественного подхода к оценке рисков: деревья решений, метод Монте-Карло (имитационное моделирование), теория опционов. Вместе с традиционными средствами

моделирования финансовых расчетов, такими как EXCEL и другими офисными приложениями, широко применяются специализированные программные продукты, которые ориентированы на решение задач планирования и бюджетирования. Наиболее известными и популярными подобными программами в РФ являются продукты «Бюджетное управление» (Инталев), «Альт-Инвест» (Альт), «БЭСТ-План» (Интеллект-Сервис), Project Expert (PRO-INVEST Consulting), Hyperion Pillar (Hyperion, США) и др. Специализированные модули или подсистемы для проведения финансового планирования имеются во всех известных интегрированных системах автоматизации корпоративного управления, таких как БОСС («АйТи», РФ), 1C: Предприятие («1C», Российская Федерация), ГАЛАКТИКА («Галактика», Белоруссия), Baan (BAAN, США), SAP/R3 (SAP, Германия), Microsoft Navision (Microsoft, США) и т.д. Программы с возможностью проведения математического анализа на российском рынке в основном представлены разработками зарубежных фирм - пакетами MathCAD PLUS (Math Soft, США), Mathematica (Wolfram Research Inc., США), MATLAB (MathWorks Inc., США). В инвестиционном менеджменте эти программы также находят применение для анализа и моделирования финансовых рисков, решения оптимизационных задач, а также исследования и описания нелинейных зависимостей между показателями. Наряду с неопределенностью, важной составляющей, присущей ИТ-проектам, важной характеристикой является управленческая гибкость проекта, обеспечивающая высокую степень зависимости хода проекта от решений, принимаемых менеджментом. Один из источников этой гибкости порожден гибкостью, так или иначе, присущей современным информационным системам [10].

Одним из наиболее сложных инструментов анализа рисков инвестиционного проекта является вероятностная оценка конкретных событий. Риск по проектам оценивается с помощью дерева решений в тех случаях, когда при их реализации инвестирование происходит на большом временном отрезке. При реализации таких проектов финансовые вложения осуществляются не единовременно, а в течение достаточно длительного периода времени. В такой ситуации менеджер имеет возможность оперативно принимать решения при изменении конъюнктуры реализации проекта. При использовании метода дерева решений можно рассматривать эффектив-

Ощща шветщионных,проектов EvaCuation oflnvestment Projects - 4 -

ность различных решений на каждом этапе. Особо необходимо отметить, что в каждой узловной точке дерева решений условия могут измениться, и соответственно NPV проекта автоматически пересчитывается. Таким образом, анализ финансирования инвестиционных проектов становится более динамичным.

В условиях высокой неопределенности и риска предпочтительнее использовать альтернативные методы, одним из которых является метод Монте-Карло. Имитационное моделирование Монте-Карло -это процедура, в которой математическая модель вычисления определенного финансового показателя (в рассматриваемом случае NPV) подвергается определенному количеству имитационных расчетов с использованием компьютера. В процессе имитации последовательно строятся сценарии с использованием исходных данных, которые в проекте являются неопределенными, и потому в процессе анализа полагаются случайными величинами.

Также в условиях неопределенности и риска можно применять метод реальных опционов. В общем случае под реальным опционом понимается право или возможность принимать гибкие решения или действия, позволяющие увеличить стоимость (ценность) активов или уменьшить потери. Существование возможности выбора стратегий развития и решений, а также осуществление активных действий, способных оказывать влияние на результаты и ход выполнения проекта в зависимости от изменения тех или иных условий, событий, явлений, сами по себе представляют дополнительную ценность и создают преимущества, которые должны учитываться и приниматься во внимание при проведении инвестиционного анализа. Для учета потенциальных выгод, создаваемых подобными возможностями, в теории и практике инвестиционного менеджмента используется специальный подход, получивший название метода оценки реальных опционов.

При подходе с позиции реальных опционов влияние риска и времени отсрочки оценивается как положительное: они часто повышают эффективность инвестиционного проекта. Для использования этих методов необходимо использовать специальный математический аппарат, что является главным его недостатком. Однако с появлением новых информационных технологий этот недостаток в настоящее время уже не играет важной роли.

Использование методов подробно рассмотрено автором на примере инвестиционного проекта

«Строительство энергетического комплекса «Новая ГРЭС».

Строительная площадка энергетического комплекса «Новая ГРЭС» расположена на незастроенной территории в Челябинской области. При строительстве запланировано сооружение двух одновальных энергоблоков парогазовых установок (ПГУ) электрической мощностью по 400 МВт. Система финансового обеспечения инвестиционного процесса основывается на определении источников его финансирования. Под источниками финансирования капитальных вложений понимаются фонды и потоки денежных средств, которые позволяют осуществлять из них сам процесс капитальных вложений.

Основным источником финансирования энергоблока № 1 являются средства от размещения дополнительной эмиссии акций (73,5% от общего финансирования энергоблока № 1), а также добавочный капитал. Основным источником финансирования энергоблока № 2 является долгосрочный кредит (73,8% от общего финансирования энергоблока № 1), а также средства от размещения дополнительной эмиссии акций и добавочный капитал.

Для оценки эффективности инвестиционного проекта проводятся расчеты дисконтированных денежных потоков по годам расчетного периода. Оценка эффективности реальных материальных инвестиций (инвестиций в проектируемые объекты) заключается в сопоставлении различными методами капитальных затрат по всем источникам финансирования и эксплуатационных издержек с поступлениями, которые будут иметь место при эксплуатации рассматриваемых объектов. Результаты расчетов показывают, что при WACC = 11,7%, NPV = 4 543 млн руб. и проект удовлетворяет критериям экономической эффективности и окупаемости Группы «Интер РАО» для проектов по договорам о предоставлении мощности (ДПМ). При этом дисконтированный срок окупаемости составит 19,3 года, индекс доходности - 1,14. Однако, если ситуация изменится и ставка дисконтирования станет равной 13,2%, то получается отрицательное значение NPV этого проекта (-61 млн руб.).

Однако не все факторы ценности при таком подходе были приняты во внимание. Экономическая ценность, рассчитанная как сумма приведенной стоимости свободных денежных потоков, не рассматривает таких важных аспектов, как возможность будущего расширения и улучшения

Оценка инвестициотых,проектов Evafuation oflnvestment Projects - 5 -

качества управления, а также способности проявить управленческую гибкость при принятии решений в инвестиционном проекте. Соответственно необходимо дополнительно к понятию «экономическая ценность проекта» ввести более всеохватывающее понятие «стратегическая ценность бизнеса», которое не только рассматривает денежные потоки, непосредственно относящиеся к проекту, но и охватывает ценность возможных перспектив, которые могут быть получены от его реализации.

Для количественного анализа инвестиционного проекта «Строительство парогазового энергоблока «Новой ГРЭС» с помощью экспертов составляется прогноз финансовых потоков, которых можно ожидать от этого проекта при трех стандартных сценариях будущего. Оценки вероятностей различных сценариев по выработке электроэнергии зависят от стоимости топлива. Эксперты полагают, что если цена топлива будет повышаться, то будет возможность снизить объемы поставки и вместе с тем добиться меньшего снижения NPV проекта. При оптимистичном сценарии формирования цен на топливо поставка электроэнергии будет увеличена, что будет способствовать росту NPV проекта. При среднем сценарии выработка электроэнергии не изменяется.

Расчет методом дерева решений (рис. 1) осуществляется с помощью надстройки MS Excel «Дерево решений» (Decision Tree 4.xla).

Дерево решений дает понять, как лучше поступить в той или иной ситуации при реализации конкретного варианта развития событий на практике. Наглядно видно, как изменяется величина NPV в зависимости от сценариев затрат и выручки. Это дает возможность финансовому менеджеру гибко

реагировать на изменения внешней среды, на получение новой информации. Как видим, при грамотном принятии решений NPV проекта может составить более 3 624 млн руб. Поскольку суммарное ожидаемое значение NPV положительно (1 443,8 млн руб.), при отсутствии других альтернатив проект можно принять. В общем случае предпочтение следует отдавать проектам с большей ожидаемой NPV. Следует отметить, что с ростом числа периодов реализации проекта, даже при неизменном количестве альтернатив, структура дерева сильно усложнится. Быстрый рост сложности вычислений, а также необходимость применения специальных программных средств для реализации подобных моделей являются основными причинами невысокой популярности этого метода оценки рисков на практике.

Преодолеть многие ограничения, присущие методу дерева решений, позволяет имитационное моделирование - одно из наиболее мощных средств анализа экономических систем. Вместе с тем его использование требует применения современных компьютеров и соответствующих программных средств.

Рассмотрим оценку риска инвестиционного проекта с помощью метода Монте-Карло. Этот этап предполагает построение имитационной модели проекта. Возможность оценки риска инвестиционного проекта с помощью метода Монте-Карло заложена также в программе разработки бизнес-плана и оценки инвестиционных проектов Project Expert. В результате проведенного по методу Монте-Карло анализа в Project Expert рассчитываются значения ожидаемых показателей эффективности проекта.

Устойчивость показывает долю расчетов, в которых проект имел положительный денежный поток

P(i) NPV 1 1 443,82

P(i) NPV

P(i) NPV

Снижение цены на топливо 60% 0,6 3 481,7 Увеличение объемов поставки 70% 0,42 3 624

Средний вариант 20% 0,12 3 219

Снижение объемов поставки 10% 0,06 3 011

Средний вариант 20% P(i) 0,2 NPV -96 Увеличение объемов поставки 20% 0,04 179

Средний вариант 70% 0,14 -144

Снижение объемов поставки 10% 0,02 -310

Повышение цены на топливо 20% P(i) 0,2 NPV -3 130 Увеличение объемов поставки 20% 0,04 -3 414

Средний вариант 10% 0,02 -3 283

Снижение объемов поставки 70% 0,14 -3 027

Рис. 1. Расчет методом «Дерево решений»

Оценка инвестиционныхпроектов

(Cash Flow) при отклонении в указанных пределах неопределенных факторов. Следует стремиться к тому, чтобы устойчивость проекта была близка к 90-100%. Помимо хорошей устойчивости проекта следует учесть также средние значения показателей эффективности и их разброс (неопределенность), характеризующие риск проекта. Приемлемым отклонением следует считать отклонение в 20% от среднего значения. Кроме того, Project Expert позволяет проанализировать и гистограмму распределения показателей, наглядно отражающую величину неопределенности.

Прогнозные данные цены на электроэнергию на рынке на сутки вперед приведены в период с 2019 по 2038 г. Данные приняты в соответствии с Едиными сценарными условиями Группы «Интер РАО». Объемы выработки определяются экспертным путем и прогнозируются одинаковыми по всем годам. Для данного проекта моделирование методом Монте-Карло проводится с помощью программного продукта Oracle Crystal Ball. Инструментарий Oracle Crystal Ball Correlation Matrix имеет возможность моделировать зависимости между парами допущений и повышать точность моделируемых значений прогнозов, поскольку в этом случае учитываются взаимосвязи между неопределенными переменными. Для такого моделирования принимаются коэффициент корреляции, равный 0,8, для параметров: цена топлива и годовая выработка электроэнергии.

Evaluation of Investment Projects

Для параметров «цена электроэнергии» и «годовая выработка электроэнергии» коэффициент корреляции равен 0,9.

Моделирование денежного потока проекта осуществляется следующим образом: компьютер произвольно выбирает значения из вероятностного распределения погрешности прогноза, на их основе вычисляет итоговые значения NPV для каждого периода и записывает результаты. После множества итераций выдаются точные оценки вероятностного распределения NPV проекта. Результаты можно представить как в графическом, так и в табличном виде (рис. 2).

Проведем анализ полученных результатов. Данные статистики рассчитываются исключительно в системе Crystal Balll. Удалось просчитать 10 000 сценариев развития проекта при условии, что переменные нормально распределены. Базовый сценарий для функции NPV без опциона задан на стадии моделирования и равен -214 млн руб. Среднее определено как 300 млн руб., медиана -304 млн руб. Значение стандартного отклонения составило 285 млн руб. Коэффициент асимметрии равен -0,0235, что говорит о небольшом смещении распределения вправо. Эксцесс составил 3,02 - пик распределения имеет гладкую форму. Небольшое значение имеет коэффициент вариации (9,49%). Следовательно, случайная величина является количественно однородной. Величина NPV достигает

Рис. 2. Результаты моделирования методом Монте-Карло (компьютерное отображение)

Оценка инвестиционныхспроектов EvaCuation oflnvestment Projects - 7 -

максимального значения, равного 1 248 млн руб., и минимального - 781 млн руб.

Для окончательной оценки рисков проекта сформирован график кумулятивной вероятности (рис. 3).

Анализ рис. 3 показывает, что вероятность положительного значения NPV составляет 84,8%, т.е. степень риска не превышает 15,2%, что является более чем приемлемым. Это свидетельствует о достаточно большой вероятности получения положительных финансовых результатов. Чтобы извлечь максимальную выгоду для инвесторов, финансовый менеджер должен своевременно принимать верные просчитанные решения. После того как построена модель, легко проанализировать, что произошло бы, если бы удалось снизить неопределенность какой-либо переменной. Также можно использовать этот метод для расчета влияния на проект различных его модификаций.

Расчет стоимости реального опциона проводится с помощью модели Блека - Шоулза, выведенной для оценки премии по Европейскому опциону Call. При анализе перспектив будущего развития ценность опциона обычно прибавляется к ценности бизнеса или проекта, определенного по традиционной DCF-технологии. Реальные опционы представляют собой возможность принятия гибких решений в условиях постоянно меняющейся среды [1, 2].

При наличии опциона на расширение через три года от начала реализации проекта чистая приве-

денная стоимость положительна. Следовательно, проект может быть рекомендован к исполнению.

Этот проект имеет ряд источников инвестиционного и финансового рисков. В частности, существует риск несвоевременного ввода в эксплуатацию энергообъекта. Также существует риск существенного опережения роста цен на топливо, роста цен на электроэнергию. В связи с этим будет иметь большой эффект возможность продажи строящегося объекта крупным потребителям, которые находятся в регионе нового строительства. То есть будет иметься возможность продажи объекта, доведенного до определенной стадии по минимальной ликвидационной стоимости 20 млрд руб. Расчет представлен в таблице.

Анализ данных таблицы свидетельствует, что этот проект можно реализовать с положительными финансовыми результатами по сравнению с традиционными методами.

В последние годы в России ведутся активные дискуссии относительно возможностей применения метода реальных опционов, а также обсуждается экономическое содержание понятия «реальный опцион». Все это свидетельствует о значительном интересе российских специалистов в области финансового менеджмента к новой концепции, к новому методу оценки эффективности инновационных проектов [13]. Встраивание анализа стратегических возможностей и условной стоимости в традиционную схему объединяет потенциал стратегического анализа

!Д0 -«СО -И МО 1» 0 100 Я» 300 ЧХ> 100 МО 700 600 Ш 1Ш 1Ш

•2И.38092491М68

> «юахоо C«t«irty 100.09 * 4 fcc-cwec*

Рис. 3. График кумулятивной вероятности (компьютерное отображение)

Ощща шветщионных,проектов EvaCuation oflnvestment Projects - 8 -

Сравнительная характеристика методов и рекомендации по рассмотренному проекту

Показатель Результат Рекомендации

Метод дисконтированных денежных потоков

Чистая приведенная стоимость NPV, млн руб. -61 Проект имеет отрицательное значение ЫРУ невысокую прибыльность и не окупается, его следует отклонить.

Индекс доходности PI 0,998

Внутренняя норма доходности IRR, % 13,17%

Срок окупаемости DPP Не окупается

Метод альтернативной оценки

Оценка риска методом Монте-Карло С вероятностью, близкой к 0,85 NPV > 0 Ввиду высокой социальной значимости проекта, достаточно большой вероятности получения положительных финансовых результатов и наличия в проекте реального опциона стоимостью 890,88 млн руб. проект следует принять

Дерево решений При грамотном принятии ключевых решений менеджментом компании NPV может достичь значения 3 624 млн руб.

Модель Блэка - Шоулза RO = 890,88 млн руб.

и финансового анализа и создает аналитический инструмент, адекватный экономике нового мира, построенной на риске и неопределенности [15].

Список литературы

1. Бухвалов А.В. Реальные опционы в менеджменте: введение в проблему // Российский журнал менеджмента. 2004. Т. 2. № 1. С. 3-32.

2. Бухвалов А.В. Реальные опционы в менеджменте: классификация и приложения // Российский журнал менеджмента. 2004. Т. 2. № 2. С. 27-56.

3. Высоцкая Т. Применение метода реальных опционов для оценки инвестиционных проектов // Дайджест-Финансы. 2006. № 2. С. 18-22.

4. Высоцкая Т. Применение теории реальных опционов к оценке стоимости инвестиционных проектов // РИСК: Ресурсы, Информация, Снабжение, Конкуренция. 2012.№ 2. С. 334-339.

5. Гинзбург М.Ю., Прончатова-Рубцова Н.Н. Проблемы применения метода реальных опционов на примере биноминальной модели // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2012. № 18. С.14-18.

6. Гордейчук Е.Н. Методика оценки динамики риск-предпочтений на российском фондовом рынке и ее применение в биржевой торговле // Экономический анализ: теория и практика. 2009. № 36. С. 54-62.

7. Гришина С.А. Опционный подход к оценке эффективности инвестиционных проектов // Банковские услуги. 2011. № 10. С. 6-14.

8. Демкин И.В. Управление инвестиционным риском с использованием опционов // Проблемы анализа риска. 2005. Т. 2. № 1. С. 56-71.

9. Заболотский А.А. Оценка инновационных рисков методом расчета премии опциона для пре-

паратов биотехнологических компаний // Экономический анализ: теория и практика. 2008. № 20. С. 49-55.

10. Ключников В.О. Реальные опционы в проектах информационных технологий // Российское предпринимательство. 2011. № 12-2. С. 118-124.

11. Козлов М.А. Реальные опционы в оценке эффективности региональных инновационных проектов. URL: http://www.uecs.ru/uecs-31-312011/ item/520-2011-07-14-11-02-06.

12. Малышев Е.А., Подойницын Р.Г. Метод оценки инвестиций на основе реальных опционов // Экономика региона. 2013. № 1. С. 198-204.

13. Музыко Е.И. Анализ развития подходов к трактовке экономической сущности категории «реальный опцион» // Экономический анализ: теория и практика. 2011. № 36. С. 12-17.

14. Мунерман И.В. Реальные опционы и оценка земли и прочих активов в условиях неопределенности // Имущественные отношения в Российской Федерации. 2009. № 7. С. 61-66.

15. Просолупова К.С. Реальные опционы: аналитическая химера или ключ к реальным сделкам. URL: http://www.mirkin.ru/_docs/vest_fa/VU_4-2012.pdf.

16. Седаш Т. Метод реальных опционов в оценке инвестиционных проектов в сфере энергосбережения // Финансовая жизнь. 2014. № 3. С. 62-65.

17. Сысоев А.Ю. Использование моделей «реальных опционов» при оценке эффективности инвестиционных проектов. URL: http://www.fa.ru/dep/ vestnik/Documents/Vestnik4%2828%29b-2003.pdf.

18. Харитонова Н.А., Букреева А.А. Развитие механизма инвестиционного анализа в условиях неопределенности // Эффективное антикризисное управление. 2012. № 2. С. 66-74.

Оценка weecmutuiornbucnpoeKmoe EvaCuation ofInvestment Projects - S -

19. Хастед Б.У. Риск-менеджмент, реальные опционы и корпоративная социальная ответственность // Российский журнал менеджмента. 2010. Т. 8 № 4. С. 69-80.

20. Шохор С.Л. О Влияние опционной техники на выбор инвестиционных решений // Экономика и математические методы. 2006. Т. 42. № 1. С. 19-28.

Economic Analysis: Theory and Practice Evaluation of Investment Projects

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

EVALUATION OF INVESTMENT PROJECTS IN ELECTRICAL POWER ENGINEERING USING REAL OPTIONS

Elena A. FEDOROVA

Abstract

Importance Investment attraction is one of the principle goals the entities pursue. Unusual solutions will enable the Russian entities to evolve notwithstanding that the cost of securing loans rises. Investment project planning always requires a feasibility study of any project. Basically, for these purposes, the Net Present Value (NPV) method and Internal Rate of Return (IRR) are applicable, since they relate to the discounted cash flows.

Objectives The research is to compare the application of standard evaluation methods based on the discounted cash flows principle with non-standard methods using information technologies. The article illustrates the project: The Construction of the New Hydro Power Plant Combined Cycle Power Unit. Methods The modern information technologies allow using the quantitative methods to assess the risks associated with the investment approach. The methods eliminate weaknesses of the standard approach. The article discusses three methods of the quantitative approach to risk assessment, i.e. decision tree, Monte Carlo method (simulation modeling), and the theory of options.

Results As set forth in the conventional evaluation methods, the project should be declined, if it has negative NPV, low rate of return, without paying back. As for alternative evaluation methods and the Monte Carlo method, in particular, the probability of NPV>0 is close to 0.85. According to the decision tree method, NPV may reach RUB 3,624 million provided the top management makes correct key decisions. According to the Black-Scholes model, RO will equal RUB 890.88 million. Conclusions and Relevance When the conventional pattern has the analysis of strategic opportunities and

conditional value integrated and embedded, it will unite the potential of the strategic and financial analysis, thus creating an analytical tool that is consistent with the New World Economy associated with risks and uncertainties. The article reviews information technologies, which may be applicable to evaluate investment projects.

Keywords: real options, investment project, alternative evaluation methods, standard methods

References

1. Bukhvalov A.V. Real'nye optsiony v menedzh-mente: vvedenie v problemu [Real options in management: an introduction to the problem]. Rossiiskii zhur-nal menedzhmenta = Russian Management Journal, 2004, vol. 2, no. 1, pp. 3-32.

2. Bukhvalov A.V. Real'nye optsiony v menedzh-mente: klassifikatsiya i prilozheniya [Real options in management: classification and applications]. Rossiiskii zhurnal menedzhmenta = Russian Management Journal, 2004, vol. 2, no. 2, pp. 27-56.

3. Vysotskaya T. Primenenie metoda real'nykh opt-sionov dlya otsenki investitsionnykh proektov [Use of real options to evaluate investment projects]. Daidzhest-Finansy = Digest Finance, 2006, no. 2, pp. 18-22.

4. Vysotskaya T. Primenenie teorii real'nykh optsionov k otsenke stoimosti investitsionnykh proektov [Applying the theory of real options to evaluate investment projects]. RISK: Resursy, Informatsiya, Snabzhenie, Konkurentsiya = RISC: Resources, Information, Supplies, Competition, 2012, no. 2, pp.334-339.

5. Ginzburg M.Yu., Pronchatova-Rubtsova N.N. Problemy primeneniya metoda real'nykh optsionov

Ощнка uнвecmщuoнных,прoeкmoв Evaíuation oflnvestment Projects - 10 -

na primere binominal'noi modeli [Issues of using the method of real options with the binomial model case study]. Finansovaya analitika:problemy i resheniya = Financial Analytics: Science and Experience, 2012, no. 18, pp. 14-18.

6. Gordeichuk E.N. Metodika otsenki dinamiki risk-predpochtenii na rossiiskom fondovom rynke i ee primenenie v birzhevoi torgovle [Methods for assessing the dynamics of risk preferences in the Russian stock market and the use in stock exchange trading]. Ekonom-icheskii analiz: teoriya i praktika = Economic Analysis: Theory and Practice, 2009, no. 36, pp. 54-62.

7. Grishina S.A. Optsionnyi podkhod k otsenke ef-fektivnosti investitsionnykh proektov [An option-based approach to evaluating the effectiveness of investment proj ects]. Bankovskie uslugi = Banking Services, 2011, no. 10, pp. 6-14.

8. Demkin I.V. Upravlenie investitsionnym riskom s ispol'zovaniem optsionov [Investment risk management using options]. Problemy analiza riska = Risk Analysis Problems, 2005, vol. 2, no. 1, pp. 56-71.

9. Zabolotskii A.A. Otsenka innovatsionnykh riskov metodom rascheta premii optsiona dlya preparatov bi-otekhnologicheskikh kompanii [Assessment of innovation risks using the option premium method in relation to products of biotechnology companies]. Ekonomicheskii analiz: teoriya i praktika = Economic Analysis: Theory and Practice, 2008, no. 20, pp. 49-55.

10. Klyuchnikov V.O. Real'nye optsiony v proektakh informatsionnykh tekhnologii [Real options in information technology projects]. Rossiiskoe predprinimatel 'stvo = Russian Journal of Entrepreneur-ship, 2011, no.12-2, pp. 118-124.

11. Kozlov M.A. Real'nye optsiony v otsenke effektivnosti regional'nykh innovatsionnykh proektov [Real options in assessing the effectiveness of regional innovative projects]. Available at: http://www.uecs. ru/uecs-31-312011/item/520-2011-07-14-11-02-06. (In Russ.)

12. Malyshev E.A., Podoinitsyn R.G. Metod otsenki investitsii na osnove real'nykh optsionov [The real options method to evaluate investment]. Ekonomika regiona = The Region's Economy, 2013, no. 1, pp. 198-204.

13. Muzyko E.I. Analiz razvitiya podkhodov k traktovke ekonomicheskoi sushchnosti kategorii real'nyi optsion [Analysis of the development of approaches to interpreting the economic substance of the

real option]. Ekonomicheskii analiz: teoriya i praktika = Economic Analysis: Theory andPractice, 2011, no. 36, pp.12-17.

14. Munerman I.V. Real'nye optsiony i otsenka zemli i prochikh aktivov v usloviyakh neopredelennosti [Real options and valuation of land and other assets in the uncertainty]. Imushchestvennye otnosheniya v Ros-siiskoi Federatsii = Property Relations in the Russian Federation, 2009, no. 7, pp. 61-66.

15. Prosolupova K.S. Real'nye optsiony: analit-icheskaya chimera ili klyuch k real'nym sdelkam [Real options: analytical myth or a key to real transactions]. Available at: http://www.mirkin.ru/_docs/vest_fa/ VU_4-2012.pdf. (In Russ.)

16. Sedash T. Metod real'nykh optsionov v otsenke investitsionnykh proektov v sfere energosberezheniya [Real options method for the evaluation of investment projects in energy saving]. Finansovaya zhizn ' = Financial Life, 2014, no. 3, pp. 62-65.

17. Sysoev A.Yu. Ispol'zovanie modelei real'nykh optsionov pri otsenke effektivnosti investitsion-nykh proektov [Use of real options models to assess the effectiveness of investment projects]. Available at: http://www.fa.ru/dep/vestnik/Documents/ Vestnik4%2828%29b-2003.pdf. (In Russ.)

18. Kharitonova N.A., Bukreeva A.A. Razvitie mekhanizma investitsionnogo analiza v usloviyakh neopredelennosti [Development of the investment analysis mechanism in the uncertainty conditions]. Effektivnoe antikrizisnoe upravlenie = Effective Crisis Management, 2012, no. 2, pp. 66-74.

19. Husted B.W. Risk-menedzhment, real'nye optsiony i korporativnaya sotsial'naya otvetstvennost' [Risk management, Real Options, and Corporate Social Responsibility]. Rossiiskii zhurnal menedzhmenta = Russian Management Journal, 2010, vol. 8, no. 4, pp. 69-80.

20. Shokhor S.L. O vliyanii optsionnoi tekhniki na vybor investitsionnykh reshenii [On influence of options on investment decision making]. Ekonomika i matematicheskie metody = Economics and Mathematical Methods, 2006, vol. 42, no. 1, pp. 19-28.

Elena A. FEDOROVA

Financial University under Government

of Russian Federation, Moscow, Russian Federation

[email protected]