CC BY
25УДК 334 https://doi.org/10.24412/2617-149X-2020-2-69-74
Оценка рисков инвестиционных проектов на основе программного приложения
Г.А. Яшевая, Е.Ю. Вардомацкая^ В.Д. Марецкаяc Витебский государственный технологический университет, Республика Беларусь E-mail: [email protected], [email protected], [email protected]
Аннотация. В статье рассмотрены методы анализа рисков инвестиционных проектов; разработана методика анализа рисков инвестиционного проекта методом анализа чувствительности критериев эффективности и методом сценариев. Для этой цели на базе технологий макропрограммирования спроектировано программное приложение в среде табличного процессора (ТП) MS Excel. Проведена апробация методики на примере стартап-проекта.
Программное приложение позволяет в интерактивном режиме не только моделировать различные сценарии реализации инвестиционных проектов с любым горизонтом планирования, но и определять критические значения факторов и тем самым способствовать разработке эффективных бизнес-решений.
Ключевые слова: инвестиционный проект, стартап, критерии эффективности, чувствительность проекта, риски проекта, метод сценариев, инструментарий, программное приложение, макропрограммирование, табличный процессор MS Excel.
Risk Assessment of Investment Projects with the Use of
Software Application
G. Yashevaa, E. Vardomatskayab, V. Maretskayac Vitebsk State Technological University, Republic of Belarus E-mail: [email protected], [email protected], [email protected]
Annotation. The article discusses methods for analyzing the risks of investment projects; a methodology for analyzing the risks of an investment project by analyzing the sensitivity of performance criteria and by the method of scenarios is developed. For this purpose, a software application has been designed in MS Excel spreadsheet app on the basis of macro programming technologies. The methodology was tested on the evidence of a startup project.
The software application allows, in an interactive mode, not only to simulate various scenarios for the implementation of investment projects with any planning horizon, but also to determine the critical values of factors and, thereby, contribute to the development of effective business solutions.
Key words: investment project, start-up, performance criteria, project sensitivity, project risks, scenario method, tools, software application, macro programming, MS Excel spreadsheet.
ВВЕДЕНИЕ
Необходимость анализа рисков любого инвестиционного проекта обусловлена
нестабильностью внешней среды. Основными факторами внешней среды, влияющими на эффективность бизнес-проекта, являются: инфляция, усиление действий конкурентов, изменение законодательства и др. В этой связи необходимость предварительного анализа выгодности и оценки рисков (чувствительности) любого инвестиционного проекта приобретает первостепенное значение. Такой анализ позволяет выявить и оценить степень влияния каждого фактора проекта на критерии эффективности проекта: чистый дисконтированный доход (ЧДД); внутреннюю норму доходности (ВНД); индекс
рентабельности (ИР) и выявить факторы, наиболее критичные для проекта.
В мировой практике финансового анализа используются различные методы оценки рисков инвестиционных проектов. К наиболее распространенным из них относят [1, 175]:
- метод корректировки нормы дисконта;
- метод достоверных эквивалентов;
- анализ чувствительности критериев эффективности;
- метод сценариев;
- анализ вероятностных потоков платежей;
- деревья решений;
- метод имитационного моделирования Монте-Карло и др.
Каждый из этих методов имеет свои достоинства и недостатки и применяется в зависимости от специфики и горизонта планирования инвестиционного проекта.
Цель настоящего исследования - разработать методику и автоматизировать анализ и оценку рисков инвестиционного проекта с помощью программного приложения.
Задачи исследования:
- разработать методику анализа рисков инвестиционного проекта на основе табличного процессора MS Excel;
- апробировать методику на примере стартап-проекта.
Инструментарий исследования - табличный процессор MS Excel.
Поддержка малого и среднего
предпринимательства и стартап-движения в Республике Беларусь, особенно в условиях пандемии, подтверждает актуальность выбранного авторами направления исследования.
МЕТОДИКА АНАЛИЗА РИСКОВ
ИНВЕСТИЦИОННОГО ПРОЕКТА НА ОСНОВЕ ТАБЛИЧНОГО ПРОЦЕССОРА MS EXCEL
Собственные риски инвестиционного проекта базируются на двух составляющих: чувствительность его чистого дисконтированного дохода к изменению значений ключевых показателей и величина диапазона возможных изменений ключевых показателей, определяющая их вероятностные распределения. Поскольку горизонт планирования и срок окупаемости стартапа лежит в пределах полутора -двух лет, даже незначительные колебания значений ключевых показателей стартапа могут оказаться критичными для проекта. Поэтому наиболее информативными, с этой точки зрения, являются метод анализа чувствительности критериев эффективности и метод сценариев [1, 180].
Первый вариант анализа чувствительности предполагает исследование влияния одного из ключевых показателей проекта на величину критериев эффективности, в то время как другие показатели остаются неизменными. Второй вариант позволяет совместить исследование чувствительности результирующего показателя с анализом вероятностных оценок его отклонений.
В соответствии с методологией бизнес-планирования [4, 5, 16] предлагается методика оценки эффективности стартапа (программное приложение), включающая следующие этапы реализации [2, 195].
Этап 1. Выбор показателей оценки эффективности стартапа. Перечень показателей эффективности стартапа регламентируется нормативным документом по бизнес-планированию - Постановлением Министерства экономики Республики Беларусь от 31 августа 2005 г. № 158 «Об утверждении правил по разработке бизнес-планов инвестиционных проектов» [3].
Этап 2. Определение исходных данных на основании финансового плана стартапа: размера
начальной инвестиции в стартап, горизонта расчета, нормы дисконта, текущих затраты на производство и реализацию продукта по годам реализации проекта.
Этап 3. Расчет базовых значений показателей эффективности стартапа.
Для оценки эффективности инвестиционного проекта и анализа его чувствительности к изменению ключевых факторов разработано программное приложение на базе табличного процессора MS Excel. Стартовое окно приложения представлено на рисунке 1.
Рисунок 1 - Стартовое окно программного приложения
Источник: собственная разработка авторов.
Моделирование расчета каждого из четырех показателей инвестиционного проекта выполняется в соответствующих модулях, размещенных на отдельных листах рабочей книги MS Excel. Каждый модуль, представляющий собой шаблон электронной таблицы, обеспечивает выполнение операций ввода исходных данных, расчета соответствующего показателя эффективности стартапа и формулировки выводов по результатам. Механизм заполнения таблиц данными и расчета критериев эффективности автоматизирован средствами системы сквозной адресации ячеек с элементами макропрограммирования. Для реализации вычислений составлены функции пользователя и формулы с использованием встроенных функций финансовой, статистической, логической и математической категорий ТП MS Excel. Для навигации между модулями приложения служат элементы управления и система гиперссылок.
Этап 4. Анализ чувствительности критериев эффективности стартап-проекта.
Для анализа чувствительности стартап-проектов разработан алгоритм, включающий следующие действия.
1. Расчет показателей эффективности: чистого дисконтированного дохода (ЧДД), индекса рентабельности (ИР), динамического срока окупаемости (Ток.) при изменении следующих ключевых акторов:
- увеличение затрат на производство и реализацию продукцию (работ, услуг);
- увеличение объема начальных инвестиций в стартап;
- снижение объемов реализации (выручки от реализации).
2. Анализ показателей рисков,
характеризующих чувствительность проекта по каждому из ключевых факторов.
Шаблоны таблиц с формулами в ячейках для автоматизации расчетов чувствительности критериев эффективности стартап-проекта к изменению базовых показателей проекта представлены в модуле «Анализ чувствительности» в разработанном авторами приложении. При вводе в таблицы-шаблоны разных вариантов значений исходных данных - размера начальной инвестиции, денежных потоков - с помощью составленных формул и встроенных функций категории «Финансовые» рассчитываются значения основных показателей эффективности инвестиционного стартап-проекта. Варьируя в
определенных пределах исходные значения названных выше факторов (начальной инвестиции, объема реализации и затрат на производство) можно в интерактивном режиме получить и оценить значения чистого дисконтированного дохода, индекса рентабельности и динамического срока окупаемости рассматриваемого проекта. Это позволит в соответствии с полученными значениями выполнить оценку ситуации в целом и принять то или иное инвестиционное решение.
АНАЛИЗ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ СТАРТАП-ПРОЕКТА
Информационной базой для исследования послужил стартап-проект виртуальной экофермы «ьФерМир» [2, 195], разработанный на основании финансового плана, представленного в таблице 1.
Таблица 1 - Финансовый план стартапа эко-фермы «ЬФерМир»
Наименование показателей По периодам реализации проекта, руб.
Первый год Второй год Третий год
Объем реализации 28000 32000 36000
НДС 5600 6400 7200
Текущие затраты 7000 6000 5000
Прибыль от реализации 15400 19600 23800
Налог на прибыль 2772 3528 4284
Чистая прибыль 12628 16072 19516
Источник: собственная разработка.
Эффективность стартап-проекта с горизонтом планирования три года оценивалась по следующим критериям:
1. Чистый дисконтированный доход ЧДД = 25,86 тыс. руб.>0.
2. Индекс рентабельности инвестиций ИР = 1,44 > 1.
3. Динамический срок окупаемости Ток = 1 г. 4 мес.< 2 лет.
4. Внутренняя норма доходности ВНД = 59,89 при ставке дисконта 15 %.
5. Анализ чувствительности (рисков) проекта. Для проведения анализа рисков на отдельных
листах рабочей книги ТП MS Ехсе1 разработаны шаблоны электронных таблиц с формулами для расчета соответствующих показателей (рис. 2).
А В С О Е
5 Норма дисконта, % 15%
6 Нач. инвестиции, тыс.руб. 18,000
7 Показатель Значения показателя Базовый
8 10,0% 20,0% 30,0% вариант
9 1. Снижение объема реализации.
10 25,200 22,400 19,600 28,000
11 Объем реализации 28,800 25,600 22,400 32,000
12 32,400 28,800 25,200 36,000
13 ЧДД (МРУ) 18,639 11,418 4,196 25,861
14 ИР(Р1) 1,04 0,63 0,23 1,44
15 Т окуп 1 г. 7 мес. 2 г. 1 мес. 2 г. 6 мес. 1 г. 4 мес.
16 Чувствительность ЧДД -2,80 -2,79 -2,79
17 Вывод:
18 При снижении доходов на 1% ЫРУ снижается на 2,8 %.
Рисунок 2 - Расчет рисков стартап-проекта к изменению объема реализации
Источник: собственная разработка авторов.
Использование встроенных функций финансовой и логической категории табличного процессора MS Excel позволяет автоматизировать эти расчеты. Результаты анализа чувствительности
рассматриваемого стартап-проекта к изменению основных факторов представлены в таблице 2. Проведенный анализ позволяет не только выявить
диапазон изменения исходных данных по каждому из значений, при которых проект приближается к граничной точке выгодности (ИР 3 1), но и сделать вывод, на сколько денежных единиц будет изменяться чистый дисконтированный доход проекта при изменении анализируемого критерия на 1 %.
Таблица 2 - Результаты анализа чувствительности стартап-проекта виртуальной экофермы «i-ФерМир»
Показатель Значения показателя Критические значения факторов Базовый вариант
на 10,0 % на 20,0 % на 30,0 %
1. Снижение объема реализации 10-12 %:
Объем реализации, тыс. руб. 86,400 76,800 67,200 96,000
ЧДД, тыс. руб. 18,639 11,418 4,196 18,639 < 25,861
ИР 1,04 0,63 0,23 1,04 < 1,44
1 г. 7 мес. 2 г. 1 мес. 2 г. 6 мес. 1 г. 7 мес. > 1 г. 4 мес.
Чувствительность ЧДД, % -2,80 -2,79 -2,79
2. Увеличение затрат на производство 28-30 %:
Затраты на производство 40,920 44,640 48,360 37,200
ЧДД, тыс. руб. 23,025 20,190 17,354 17,354 < 25,861
ИР 1,28 1,12 0,96 0,96 < 1,44
1 г. 5 мес. 1 г. 6 мес. 1 г. 8 мес. 1 г. 8 мес. > 1 г. 4 мес.
Чувствительность ЧДД, % -1,1 -1,1 -1,1
3. Увеличение стоимости начальных инвестиций 20-22 %:
Начальные инвестиции 19,800 21,600 23,400 18,000
ЧДД, тыс. руб. 24,060 22,260 20,400 22,260 < 25,861
ИР 1,22 1,03 0,87 1,03 > 1,44
1 г. 5 мес. 1 г. 7 мес. 1 г. 8 мес. 1 г. 7 мес. > 1 г. 4 мес.
Чувствительность ЧДД, % -0,7 -0,7 -0,7
*собственная разработка.
Как показал анализ, в большей степени проект чувствителен к снижению объема реализации, так как уменьшение этого фактора всего на 1 % уменьшает ЧДД проекта на 2,8 %.
Для того чтобы совместить исследование чувствительности результирующего показателя (ЧДД) с анализом вероятностных оценок его отклонений, разработанное приложение включает в себя инструментарий, реализующий проведение анализа чувствительности по методу сценариев (метод «оптимизма-пессимизма») [1, 188]. В соответствии с этим методом возможно исследование влияния совокупности ключевых показателей проекта на величину критерия эффективности. Для этого разработаны шаблоны, автоматизирующие расчеты по трем вариантам изменения ключевых показателей: вероятному (за этот вариант принят базовый с вероятностью 0,5), наихудшему -«пессимистическому» (с вероятностью 0,25) и наилучшему - «оптимистическому» (с вероятностью 0,25), с коридором изменения ключевых параметров ± 5 % (рис. 3).
Для рассматриваемого проекта среднее ожидаемое значение ЧДД = 26,37 тыс. руб. практически совпало со значением ЧДД базового варианта (25,86 тыс. руб.). Коэффициент вариации (при значении стандартного отклонения с = 4,79) составил 18,16 %. Вероятность того, что ЧДД проекта <0 = 0, ЧДД проекта <0,5ЧДДср = 2,94-Ш-3, ЧДДпроекта > ЧДДтах = 0,065 (рис. 3).
Таким образом, из предположения о нормальном распределении случайной величины, с достаточной степенью вероятности можно утверждать, что при таком сценарии величина ЧДД проекта будет находиться в диапазоне 25,86 ± 4,79 тыс. руб. Согласно принятым оценкам [1, 196] значение коэффициента вариации = 18,16 % говорит о наличии определенного риска для данного проекта.
По результатам проведенного анализа можно сделать вывод, что чистая приведенная стоимость рассмотренного проекта наиболее чувствительна к изменению значений ожидаемого дохода и ставки дисконта и наименее чувствительна к изменению затрат.
А В С D Е F
2 Сценарий Наихудший р=0,25 Наилучший р=0,25 вероятный р=0,5
3 Показатели 0,25 0,25 0,5
4 Сумма инвестиций -18,000
5 1 26,600 29,400 28,000
6 Доходы 2 30,400 33,600 32,000
7 3 34,200 37,800 36,000
11 1 13,230 11,970 12,600
12 Затраты 2 13,020 11,780 12,400
13 3 12,810 11,590 12,200
17 Норма дисконта 16% 12% 15%
18 Коридор -5% 5% 0,000
19 чдд 20,15 В 33,61 В 25,36 В
20 БНД 47,6% 75,3% 59,9%
21 ИР 1,12 1,37 1,44
22
23 Среднее ожидаемое SHan.NPV 26,370
24 отклонения Чувствительность
25 чдд -22,10% 29,93% -2,21 3,00
26 внд -20,53% 25,73% -2,05 2,57
27 квадраты разностей 38,74 52,46 0,26
28 Отклонение а 4,79
29 чддсо 0,000000
30 ЧДД< 0,5ЧДДер 0,002943313
31 ЧРД > max 0,065195315
32 К-т вариации 18,16%
Рисунок 3 - Анализ рисков по методу сценариев
Источник: собственная разработка авторов.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Рассмотренные методы анализа рисков инвестиционных проектов позволили получить достаточно информативную картину для различных вариантов реализации стартап-проекта.
Используемый инструментарий предоставил возможность автоматизировать этот процесс и тем самым сделать его доступным широкому кругу заинтересованных лиц. С помощью разработанного приложения любой инвестор, рассматривающий возможности вложения средств в тот или иной стартап, не имея специальных знаний в области финансового анализа и программирования, может оценить выгодность и вероятностные риски предполагаемых инвестиций.
Универсальность приложения позволяет расширить горизонт планирования и тем самым использовать его не только для оценки эффективности стартапов, но и для планирования долгосрочных инвестиций.
Практическое значение разработок заключается в возможности их использования субъектами хозяйствования Республики Беларусь, центрами поддержки предпринимателей, ассоциациями предпринимателей, венчурными компаниями, администрацией свободных экономических зон, банками и финансовыми организациями, предоставляющими кредит для стартаперов.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Чуднова, О. В. Алгоритм базового анализа данных социологического опроса в программе MS Excel // Современные научные исследования и инновации. - 2015. - № 4. - Ч. 5 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: URL: http://web.snauka.ru/issues/2015/04/45596. - Дата доступа: 15.02.2021.
2. Статистика с элементами эконометрики в 2 ч. Часть 1 : учебник для среднего профессионального образования / В.В. Ковалев [и др.] ; под редакцией В.В. Ковалева. - Москва : Издательство Юрайт, 2017. - 333 с.
3. Потенциал предприятия: компоненты, оценка, выбор стратегии развития : монография / В.А. Скворцов [и др.]; под науч. ред. В. А. Скворцова, И. Г. Бабеня; УО «ВГТУ», 2017. - С. 16-21, 135-144.
REFERENCES
1. Chudnova, O. V. Algorithm of basic analysis of sociological survey data in the MS Excel program // Modern scientific research and innovation. - 2015. - No. 4. - Part 5 [Electronic resource]. - Access mode: URL: http://web.snauka.ru/issues/2015/04/45596. - Accessed: 15.02.2021.
2. Statistics with elements of econometrics in 2 hours. Part 1: textbook for secondary vocational education / V. V. Kovalev [et al.]; edited by V. V. Kovalev. - Moscow: Yurayt Publishing House, 2017. - 333 p.
3. Enterprise potential: components, evaluation, choice of development strategy: monograph / V. A. Skvortsov [et al.]; under the scientific editorship of V. A. Skvortsov, I. G. Baben; UO "VSTU", 2017. -P. 16-21, 135-144.
SPISOK LITERATURY
1. Chudnova, O. V. Algoritm bazovogo analiza dannyh sotsiologicheskogo oprosa v programme MS Excel // Sovremennye nauchnye issledovanija i innovatsii. - 2015. - № 4. - Ch. 5 ['Elektronnyj resurs]. - Rezhim dostupa: URL: http://web.snauka.ru/issues/2015/04/45596. - Data obraschenija: 15.02.2021.
2. Statistika s 'elementami 'ekonometriki v 2 ch. Chast' 1 : uchebnik dlja srednego professional'nogo obrazovanija / V. V. Kovalev [i dr.] ; pod redaktsiej V. V. Kovaleva. - Moskva : Izdatel'stvo Jurajt, 2017. - 333 s.
3. Potentsial predprijatija: komponenty, otsenka, vybor strategii razvitija : monografija / V. A. Skvortsov [i dr.]; pod nauch. red. V.A. Skvortsova, I.G. Babenja; UO "VGTU", 2017. - S. 16-21, 135-144.
Статья поступила в редакцию 02.12.2020
