CC BY
130
[1
ПРОБЛЕМЫ ТЕОРИИ И ПРАКТИКИ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА
характером программ развития поддержки малого бизнеса. Опыт показывает, что решение проблем малых предприятий в отрыве от других экономических и социальных задач приводит лишь к распылению ресурсов и не дает ощутимого эффекта;
• проблема определения оптимальной не только по количеству, но и по качеству информации, которая необходима для планирования, организации и контроля программы. Эта проблема стоит наиболее остро, так как многокомпонентность программ имеет следствие проблем с выявлением её составляющих для проведения оценки, с целью принятия решения о распределении ограниченных ресурсов на финансирование;
• проблема определения и выбора показателей и критериев эффективности программ поддержки малого предпринимательства, поскольку оценка не самоцель, а средство эффективного планирования последующих программ.
• проблема выбора методики оценки программ поддержки малого бизнеса, поскольку в силу отмеченной выше ключевой особенности этих программ для оценки различных её элементов могут использоваться различные подходы.
Для решения этих проблем необходима «...последовательная политика государства, которая способна привести к планируемому результату - созданию благоприятных условий развития малого предпринимательства» [3].
Таким образом, для повышения эффективности государственного регулирования могут быть предложены следующие рекомендации:
- комплексный анализ потребностей предпринимателей для того, чтобы своевременно на них реагировать. Это необ-
ходимо, чтобы получать системные и актуальные сведения. Необходим региональный комплексный анализ, проведение мониторинга развития малого бизнеса, чтобы выбирать обоснованные направления для развития малого предпринимательства. В том числе набор показателей для определения эффективности программ;
- чёткая регламентация процесса оценки, так как финансирование ограничено, что повысит действенность и адресность финансовой поддержки с целью рационального использования денежных средств. Это предполагает: - конкурсный отбор предпринимательских проектов, а именно проведение экспертизы поданных заявок, отбираться проекты должны по приоритетным направлениям для экономики; - формирование экспертной комиссии с целью отбора финансово устойчивых проектов;
- повышение роли информационной поддержки, в т.ч. создание электронных порталов, как элемент продвижения государственной поддержки малого бизнеса;
- мониторинг предприятий, получивших поддержку, при этом важное значение имеет определение оценки вклада в социально-экономическое развитие региона, в т.ч. оценка эффективности реализуемых программ.
Для решения проблем в области государственного регулирования малого предпринимательства необходим инновационный подход, которому характерна интегральность, учитывающая интерактивное взаимодействие всех ее элементов. Акцент при реализации данного подхода должен быть сделан на качественно-результативные и процессные индикаторы эффективности.
Литература
1. Алимова Т.А., Буев В. Голикова В., Долгопятова Т. Проблемы малого бизнеса глазами предпринимателей // Вопросы экономики. - 2010. - № 11. - С.53.
2. Колесников А., Колесникова Л. Малый и средний бизнес: эволюция понятий и проблема определения // Вопросы экономики. - 2009. - № 7. - С.46.
3. Кузнецов Ю.В., Капустина Н.В. Методологические аспекты исследования системы управления рисками // Проблемы современной экономики. - 2008. - № 3. - С.326.
4. Кузнецов Ю.В., Таймазов А.В. Приоритетные проблемы общественного развития: от взаимных отношений властных, предпринимательских и общественных структур к институциональным формам взаимодействия // Проблемы современной экономики. - 2012. - № 3. - С.62-64.
5. Лымарь Е.Н. Эффективность государственной поддержки малого и среднего бизнеса как участника рынка с монополистической конкуренцией // Вестник Челябинского гос. ун-та. - 2012. - №10. - С.2.
6. Реальная помощь малому бизнесу // Информационный бюллетень Санкт-Петербургской торгово-промышленной палаты «Бизнес-информ». - 2013. - № 13. - С. 20.
7. Сулакшин С.С. Государственная экономическая политика и Экономическая доктрина России. К умной и нравственной экономике. В 5 т. T.II. - М.: Научный эксперт, 2008. - С. 132.
ПОДХОД К СОВЕРШЕНСТВОВАНИЮ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ РИСКА ПРОЕКТОВ ОСВОЕНИЯ МЕСТОРОЖДЕНИЙ СЕРЕБРА
Е.В. Шевченко,
аспирант Санкт-Петербургского института управления и права
sh e.v@mail.ru
В статье рассмотрены существующие методы оценки риска, используемые при инвестиционном анализе проектов освоения месторождений серебра и обоснована необходимость их совершенствования в условиях современной экономики. Автором предложен концептуальный подход к стоимостной оценке риска данных проектов и изложена методика его реализации с учутом специфики горного производства в современных рыночных условиях.
Ключевые слова: стоимостная оценка, методы оценки риска, инвестиционный проект, месторождения серебра, инвестиционный анализ.
УДК 336.6
Современное состояние отрасли добычи и производства серебра в России характеризуется ежегодным приростом спроса при постепенном истощении разведанных запасов, поэтому ввод новых месторождений серебра в эксплуатацию является 1 32
одной из приоритетных бизнес задач, условия которой, помимо получения прибыли, дополняются также необходимостью обеспечения устойчивого развития предприятий отрасли, то есть отсутствия резких колебаний между доходами и убытка-
ПРОБЛЕМЫ ТЕОРИИ И ПРАКТИКИ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА
ми, что позволило бы обеспечить длительный жизненный срок бизнеса в динамично изменяющихся условиях. Большая часть перспективных месторождений серебра находится в районах с тяжёлыми горно-геологическими, климатическими условиями и отсутствием развитой инфраструктуры. Их разработка сопряжена с большими капиталовложениями и значительными финансовыми рисками. Этим обусловлена необходимость развития инновационных методов оценки рисков горных предприятий при реализации проектов по освоению месторождений серебра и управления ими с учётом динамично изменяющихся факторов внешней среды.
Методы оценки риска, используемые при инвестиционном анализе проектов освоения месторождений серебра, могут быть разделены на две основные подгруппы: количественные и качественные. Качественные методы используются для ранжирования рисков в соответствии со степенью их потенциального воздействия на рассматриваемые объекты. Они являются полезным инструментом при рассмотрении небольшого количества факторов риска при условии, что исследователь располагает достаточным количеством достоверной информации для проведения экспертной оценки. Однако при таком подходе качественная интерпретация уровня риска отражает только уровень угроз без учёта их взаимовлияния, которое может иметь большое значение при определении совокупного риска проекта. Количественные методы анализа риска проектов по освоению месторождений серебра, как анализ чувствительности, метод сценариев и имитационное моделирование (метод Монте-Карло), в разной степени позволяют учитывать совместное влияние факторов риска на экономический результат их реализации. По мнению автора, метод Монте-Карло является наиболее оптимальным с точки зрения возможности учёта и прогнозирования различных факторов риска, поскольку он основан на математическом аппарате теории вероятности. При этом показателем, характеризующим уровень риска, является стандартное отклонение моделируемой величины (на практике - доходности проекта) от её математического ожидания. Оценка риска по стандартному отклонению основана на концепции о нормальном распределении моделируемых параметров проекта (цен, прибылей и т.д.), которая лежит в основе современной теории количественных методов анализа рисков. Однако, как доказывают некоторые исследования [1-5], допущение о нормальном распределении в условиях рынка носит в большей степени теоретический характер, поэтому построенные на нём модели обеспечивают результат, не в полной мере отражающий действительность, особенно в условиях кризиса и рецессии. Кроме того, оценка риска по стандартному отклонению не даёт денежного представления об уровне риска, поэтому определение результативности проекта и принятие инвестиционных решений на основе этого показателя затруднительно.
Таким образом, рассмотренные методы оценки риска при инвестиционном анализе проектов освоения месторождений серебра не обеспечивают заданной эффективности оценки, поскольку либо не в полной мере учитывают все факторы, влияющие на экономический эффект при реализации проекта, либо дают трудно сопоставимые и интерпретируемые результаты. В связи с этим, необходимо искать пути совершенствования данных методов с целью повышения достоверности результатов оценки и инвестиционного анализа, их соответствия инвестиционным ожиданиям и адекватности текущему состоянию экономики, с учётом факторов неопределённости, которые вносит рынок и отраслевая специфика.
Решение поставленной задачи обеспечивается выработкой целостного подхода к оценке риска проектов освоения месторождений серебра, основанного на следующих принципах:
• различные факторы неопределённости, характерные для рассматриваемых проектов (горно-геологические, технологические, экологические, социальные и т.д.), тесно связаны с экономическим фактором, поскольку их влияние сопряжено с затратами при проведении геологоразведочных и добычных работ, строительстве и эксплуатации горного предприятия, обогащении, доставке сырья, материалов и готовой продукции до потребителя. Следовательно, разнородные риски, присущие
этим проектам, могут быть выражены через их экономическую составляющую;
• оценка экономического риска проектов освоения месторождений серебра осуществляется в стоимостном выражении для обеспечения прозрачности, интерпретируемости и сопоставимости результатов;
• стоимостную оценку риска целесообразно проводить на прединвестиционной стадии реализации горного проекта, где определяется объём и порядок финансирования, проводятся необходимые административные согласования и принимаются основные технические и технологические решения.
Данный подход, представленный схематично на рис.1, позволяет учесть и ожидания инвесторов по поводу реализации проекта, и отраслевую специфику, характерную для каждого конкретного месторождения, и текущее состояние экономики, а также обеспечивает наглядность получаемых оценок.
Инвестиционные ожидания
Стоимостная оценка экономического риска проектов по освоению ч месторождений серебра
Экономическая составляющая специфических факторов неопределенности проектов
Математико-статистический
инструментарий
Рыночные факторы неопределенности
Рис. 1. Стоимостной подход к оценке экономического риска предприятий по освоению месторождений серебра
Предложенный подход реализуется с помощью методики, основанной на концепции стоимостной оценки интегрированного рыночного риска value-at-risk. Среди существующих показателей оценки риска для нефинансовых компаний в рамках данной концепции известны следующие: earnings-at-risk (EaR) - стоимостная мера риска прибыли; earnings-per-share-at-risk (EPSaR) - стоимостная мера риска акционерной прибыли; и cash-flow-at-risk (CFaR) - стоимостная мера риска операционных денежных потоков [6, с. 31-34]. При оценке CFaR и EaR (EPSaR) используются номинальные денежные потоки от операционной деятельности или номинальная прибыль предприятия, не приводимые к определённому моменту времени. Однако при обосновании инвестиций в освоение месторождений серебра основным индикатором целесообразности принятия управленческого решения руководством предприятия служит положительное значение чистого дисконтированного дохода (NPV), методика расчёта которого предполагает, что: оценка прибыли является промежуточным этапом вычислений; денежные потоки приведены к определённому моменту времени оценки. Кроме того, учёт рыночных факторов неопределённости, влияющих на экономический результат освоения месторождений серебра, предполагает использование скорректированных (реальных) денежных потоков, а не номинальных. Следовательно, показатели EaR, EPSaR и CFaR не в полной мере соответствуют целям инвестиционного анализа и не могут в данном случае выступать в качестве измерителей стоимости риска, так как расчёт прибыли является промежуточным этапом при определении чистого дисконтированного дохода, а фактические операционные денежные потоки возникают на стадии эксплуатации предприятия. Кроме того, при рассмотренном выше подходе к оценке риска учитывается интегрированный экономический риск, связанный не только с различными рынками (сырьевым, валютным и т.д.), но и со спецификой горного производства. Поэтому автором в рамках концепции value-at-risk предложен новый показатель NPVaR (net-present-value-at-risk) для уточнения оценок риска инвестиционных проектов предприятий по освоению месторождений серебра, а также дополнительные показатели в рамках методики его расчёта - TNPV и NPVx%.
133
[1
ПРОБЛЕМЫ ТЕОРИИ И ПРАКТИКИ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА
NPVaR (Net-Present-Value-at-Risk) - интегрированное значение экономического риска недополучения чистого дисконтированного дохода от реализации проекта в денежных единицах.
TNPV (Target Net Present Value) - плановая величина чистого дисконтированного дохода.
NPVx% - предельное значение чистого дисконтированного дохода от реализации инвестиционного проекта в результате влияния экономического риска на деятельность предприятия, осуществляющего проект, за рассматриваемый временной период и в пределах заданного доверительного интервала вероятности.
Графическое соотношение между показателями NPVaR, TNPV и NPVx% представлено на рис. 2.
Рис.2. Показатели NPVaR, TNPV и NPVx%
Показатель NPVx% является абсолютным измерителем чистого дисконтированного дохода, генерируемого проектом за время его реализации с учётом влияния экономического риска. Показатель NPVaR является относительным и характеризует максимальное недополучение чистого дисконтированного дохода в сравнении с плановым.
Методика расчёта показателя NPVaR включает в себя следующие последовательные этапы:
1. Определение исходных технико-экономических параметров проекта - горно-геологических, технологических характеристик месторождения, структуры эксплуатационных затрат и объёма капитальных вложений; временных рядов рыночных данных - динамики цен на полезное ископаемое, уровень инфляции, цен на энергоносители; размеров обязательных платежей и налоговых ставок федерального и регионального уровней для недропользователей. Определение планового показателя TNPV для проекта.
2. Статистический и корреляционный анализ временных рядов исходных рыночных данных, а также моделируемых горно-геологических параметров.
3. Моделирование случайных коррелированных распределений исходных данных с использованием метода Монте-Карло и процедуры мэппинга, которая представляет собой описание функциональных зависимостей между риск-векторами. Под риск-векторами в данном случае понимаются факторы неопределённости, оказывающие наиболее существенное влияние на экономический результат при реализации горного проекта. При условии, что распределения временных рядов исходных данных не подчиняются нормальному закону, предложено применить трансформацию в нормальное распределение по методу, описанному Дж. Халлом и А. Уайтом в [7]. В этом случае схема мэппинга может быть представлена следующим образом:
P G, (1)
где G - вектор независимых нормально распределённых переменных, N - вектор коррелированных нормально распределённых переменных, Р - искомый риск-вектор с эмпирическим распределением плотности вероятности.
4. Моделирование значений NPV методом Монте-Карло при различных наборах исходных параметров. Для обеспечения статистической значимости получаемых результатов генерируется 10 000 сценариев.
5. Расчёт показателя NPVx% как левого квантиля распределения NPV и показателя NPVaR, равного разности TNPV и NPVx% в заданном интервале доверительной вероятности.
Так, например, если плановое значение чистого дисконтированного дохода по проекту освоения месторождения серебра определено в 3797 млн руб. за период его реализации, расчётное значение NPVx%, взятое на уровне пятого квантиля распределения NPV, составило 3661 млн руб., можно сказать, что с вероятностью 95% недополучение чистого дисконтированного дохода в результате воздействия риска не превысит 136 млн руб. То есть интегрированный экономический риск реализации проекта оценен в 136 млн руб.
Использование рассмотренной методики в практике инвестиционного анализа проектов освоения месторождений серебра позволяет, во-первых, повысить объективность оценок риска и их результативности, а во-вторых, даёт возможность сравнения различных вариантов реализации одного или нескольких проектов на основании денежной стоимости риска. Кроме того, данная методика, в отличие от других, позволяет оценить интегрированный экономический риск с учётом динамики и тенденций различных рынков и отраслевой специфики каждого конкретного проекта за счёт наиболее полного учёта и моделирования его технико-экономических параметров.
Применение предложенного стоимостного подхода к оценке экономического риска проектов по освоению месторождений серебра и методики расчёта показателя NPVaR вносит новый аспект в инвестиционный анализ, главной целью которого становится определение объективно возможного дохода и оценка влияния интегрированного экономического риска в денежном выражении. При определении эффективности проекта приоритет отдаётся обеспечению его устойчивости в условиях неопределённости и риска, поскольку наиболее полная оценка возможных потерь на начальном этапе реализации позволяет своевременно внести коррективы в проект и минимизировать риски.
Литература
1. Болатова Л.Р. Математические методы статистики и нелинейной динамики для оценки валютных рисков на базе предпрогнозного анализа: Автореф. дис. ... канд. экон. наук. - Ставрополь, 2005.
2. Лукашин И.Ю. Российский фондовый рынок в период кризиса 2008-2009 гг. // Прикладная эконометрика - 2010. - №3 (19).
3. Мандельброт Б., Хадсон РЛ. Непослушные рынки. Фрактальная революция в финансах. - М.: Вильямс, 2006.
4. Середа А.Ю. Оценка показателя VaR на основе моделей изменяющейся вариации в задачах портфельного инвестирования. Дис. ... канд. экон. наук. - Воронеж, 2008.
5. Щерба А.В. Моделирование оценки рыночного риска рынков европейских стран в период финансового кризиса 2008 года. // Прикладная эконометрика - 2012. - №3 (27).
6. CorporateMetrics Technical Document / RiskMetrics group, 1999. - 135 p. // http://www.msci.com/resources/research_papers/ technical_doc/corporatemetrics_technical_document.html
7. Hull John C., White Alan. Value At Risk when daily changes in market are not normally distributed //Journal of derivatives, Vol. 5. №3. Spring 1998. 1
1 34
