CC BY
256(309) - 2013
Инвестиционная деятельность
УДК 330.322
свойство адаптивности
как критерий эффективности инвестиционных проектов в топливно-энергетическом комплексе
В. И. ЛОКТИОНОВ,
кандидат экономических наук, научный сотрудник отдела взаимосвязей энергетики и экономики E-mail: vadlok@mail. ru Институт систем энергетики имени Л. А. Мелентьева Сибирского отделения Российской академии наук
В настоящее время свойство адаптивности может рассматриваться как дополнительный критерий эффективности капиталовложений, использование которого поможет более обоснованно отбирать наиболее эффективные и менее рискованные инвестиционные проекты. В статье описано свойство адаптивности инвестиционных проектов в топливно-энергетическом комплексе и предложен способ его количественной оценки.
Ключевые слова: инвестиции, эффективность, энергетика, адаптивность, анализ.
Проблема адаптивности вариантов развития топливно-энергетического комплекса (ТЭК) разрабатывалась в рамках исследований больших систем энергетики в плановый период существования отечественной экономики [2, 3]. Под адаптивностью понималась способность «подстраивания» системы к изменяющимся внешним условиям. Оценка адаптивности в рамках больших систем энергетики осуществлялась для нахождения из множества возможных вариантов развития ТЭК наиболее устойчивых. Подстраивание системы под изменяющиеся внешние условия требует дополнительных
затрат, поэтому более адаптивным считался тот вариант развития энергетических систем, который при заданных возмущениях требовал меньшего количества материальных и временных затрат для сохранения своей устойчивости.
В настоящее время, когда крупномасштабные инвестиционные проекты в топливно-энергетическом комплексе реализуются в условиях растущей неопределенности исходных данных, обусловленной многими причинами (постепенной либерализацией мировых энергетических рынков, приводящей к их высокой волатильности; увеличением зависимости цен на энергоносители на внутренних рынках России от цен на энергоносители на международных рынках; усложнением межпроизводственных связей ТЭК и экономики страны и др.), свойство адаптивности может рассматриваться как дополнительный критерий эффективности капиталовложений, использование которого поможет более обоснованно отбирать наиболее эффективные и менее рискованные инвестиционные проекты.
Применительно к проектам капиталовложений под адаптивностью понимается способность проектов восстанавливать проектные значения конечных
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: жеб7>ЪЯ -и ЪРЛЖкЫ
инвестиционных показателей с помощью дополнительных временных и материальных затрат в ответ на изменения условий.
Дополнительные затраты на адаптацию могут быть связаны:
- с увеличением капиталовложений. Некоторые изменения внешних условий могут приводить, например, к задержке плана ввода в эксплантацию строящихся объектов. Для возращения к первоначальным срокам могут потребоваться дополнительные капиталовложения;
- с сохранением рынков сбыта. Например, изменения требований к качеству продукции могут потребовать дополнительных затрат на модернизацию объектов для сохранения рынков сбыта;
- с увеличением расходов на экологию. Ужесточение требований к экологической чистоте энергетических объектов, а также увеличение штрафов за нарушение экологических нормативов, может привести к дополнительным расходам и т. д.
Как изменяющиеся условия влияют на кривую материальных затрат, связанных с инвестиционным проектом, и на время ввода объекта в эксплуатацию, показано на рис. 1.
На рис. 1 представлена ситуация, когда в момент ^ реализации инвестиционного проекта изменение внешних условий привело к увеличению объема требуемых капиталовложений (на величину А/ = /2 - /1) и к увеличению сроков ввода в эксплуатацию строящихся объектов (на величину Аt = tъ -Увеличение сроков ввода в эксплуатацию объектов может быть в некоторых случаях элиминировано за счет дополнительного увеличения финансовых затрат, что показано на рис. 2.
В общем случае можно представить следующую последовательность зависимостей, отражающих взаимосвязь чистого дисконтированного дохода МРУ, изменения некоторого фактора Ах, приводящего к снижению МРУ, и дополнительных затрат на адаптацию АС
AMPV = f (Ах, АС), Ах ^ max, АС ^ max, ANPV ^ 0.
При росте неблагоприятного изменения фактора х для сохранения планового уровня NPV затраты на адаптацию также будут расти. Однако нужно отметить, что инвестиционные проекты имеют пределы адаптации, когда дальнейшее изменение фактора х, приводящее к снижению NPV, не может быть компенсировано дополнительными затратами. Данное обстоятельство объясняется характером за-
to
и
t2
и
Рис. 1. Изменение объема вложенных средств во времени
► t
и t\ t2 и
Рис. 2. Варианты изменения объема вложенных средств во времени
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: жгоръсЯ ъс TtP/tKMicM
47
висимости ЛРУ от изменения фактора х и от роста дополнительных затрат (рис. 3, 4).
На рис. 3 представлена зависимость ЛРУ от неблагоприятного изменения фактора х.
Увеличение дополнительных расходов на адаптацию к изменению фактора х может достигать уровня АС, когда прирост дополнительных затрат будет сопровождаться уменьшением значения ЛРУ. Критический уровень в точке (ДЛРУ'; АС') формально можно описать следующим образом: А(АС)
где ДЛРУх - снижение чистого дисконтированного дохода, вызванного неблагоприятным изменением фактора х.
Чем ниже показатель EAC (Efficiency-of-Adaptation-Costs), тем эффективнее затраты на адаптацию. Причем затраты на адаптацию инвестиционного проекта будут эффективны в случае соблюдения неравенства
АC
0 <-
< 1.
lim
■ = +х>.
ас ^ас А(+АЛРУ) Эффективность затрат на адаптацию при заданном изменении фактора х составляет
EAC,
АЛРУ
hNPVx
Степень адаптивности инвестиционного проекта может быть охарактеризована коэффициентом AE (Adaptation-Efficiency), рассчитываемым с использованием показателя VaR (Value-at-Risk)
AE =AC
-ANPV
NPViплан
Рис. 3. Зависимость NPV проекта от изменения фактора х
ANPV
ANPV
NPVплан
Рис. 4. Зависимость значения NPV от дополнительных затрат на адаптацию
УаЯ
Коэффициент AE отражает уровень дополнительных затрат по отношению к показателю максимальных убытков УаЯ (характеризует максимальную ожидаемую потерю в течение заданного периода времени с заданным уровнем вероятности, принимаемым обычно 0,95 или 0,98), которые будут эффективны с точки зрения восстановления планового уровня ЛРУ. Чем выше показатель AE, тем выше адаптивность проекта, поскольку тем больший у проекта потенциал к «подстраиванию» под изменение внешних условий.
В условиях высокой неопределенности исходных данных и многофакторности инвестиционных проектов в ТЭК можно использовать следующий способ для нахождения значения УаЯ.
На первом этапе методом Монте-Карло имитируются отклонения значений основных технико-экономических факторов от плановых уровней, и определяется отклонение значения результирующего инвестиционного показателя ЛРУ (рис. 5). Таким способом осуществляется цикл повторений [4, 5].
На втором этапе на основе анализа полученного множества значений строится распределение
48
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: Ж8бРЪЯ it ЪР/ГКЖЪХА
Рис.
вероятности возможных значений МРУ (см. рис. 5).
На третьем этапе на основе полученного распределения значений МРУ находится УаЯ [6]. На рис. 6 все возможные потери отражаются левее оси ординат и принимаются за 100 %. Значение - МРУ соответствует максимальному снижению чистого дисконтированного дохода инвестиционного проекта с уровнем достоверности 95 %.
Следует отметить, что затраты на адаптацию для расчета коэффициента AE могут быть найдены только под определенные изменения внешних условий по схеме, представленной на рис. 7.
Степень адаптивности инвестиционных проектов зависит от многих факторов, среди которых можно выделить: - уровень чувствительности инвестиционных показателей - чем выше чувствительность инвестиционного проекта к изменениям внешних условий, тем больше временных и материальных затрат необходимо осуществить для адаптации проекта к изменениям внешних условий; степень сопряженности инвестиционного проекта с другими секторами экономики - чем обширнее прямые и косвен-
-ЫРУ О МРУ
6. Распределение вероятности возможных отклонений МРУ
(
Предположение о возможных изменениях условий
С
I
)
Разработка набора адаптационных мероприятий
I
)
Оценка эффективности каждого мероприятия по критерию соотношения затрат и результов
I
Отбор эффективных мероприятий и подсчет суммарных затрат на адаптацию
ч_>
Рис. 7. Последовательность действий при нахождении затрат на адаптацию
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: жгоръсЯ *ПТ>/ГКЖЪСМ
49
ные связи проекта с другими секторами экономики, тем выше инерционность инвестиционного проекта и тем ниже его адаптивность;
- сила проявления эффекта обратной связи -чем сильнее проявляется эффект обратной связи инвестиционного проекта, тем затраты на адаптацию могут быть выше [1];
- технологическая сложность производственного процесса - чем технологически сложнее производство и выше затраты на специализированное редкое оборудование, тем ниже степень адаптивности проекта в силу сложности продажи или покупки дополнительных единиц оборудования в ответ на изменяющиеся внешние условия;
- качество менеджмента - чем выше квалификация менеджеров, работающих над проектом, тем выше адаптивность инвестиций. Уровень адаптивности инвестиций напрямую зависит от способности управляющего коллектива к быстрой выработке эффективных ответных мер на изменение условий.
Адаптивность инвестиционных проектов в топливно-энергетическом комплексе может выступать дополнительным критерием эффективности и надежности, помогающим выбору варианта капиталовложений из множества доступных альтернатив.
Предложенный способ оценки уровня адаптивности инвестиций может быть удобным инструментом, используемым в совокупности с расчетом традиционных инвестиционных показателей эффективности -чистого дисконтированного дохода, внутренней нормы рентабельности, срока окупаемости и др.
Список литературы
1. Локтионов В. И. Эффект обратной связи как фактор риска инвестиционной деятельности компаний / В. И. Локтионов, Е. А. Локтионова // Финансы и кредит. 2012. № 18.
2. МелентьевЛ. А. Системные исследования в энергетике. Элементы теории, направления развития. М.: Наука, 1979.
3. Смирнов В. А. Проблемы повышения гибкости в энергетике. М.: Наука, 1989.
4. Jackson J. Promoting energy efficiency investments with risk management decision tools // Energy policy. 2010. № 38.
5. MacGill I. F. A Monte Carlo based decision-support tool for assessing generation portfolios in future carbon constrained electricity industries / I. F. MacGill, P. Vithayasrichareon // Energy policy. 2012. № 41.
6. Sadeghi M. Energy risk management and value at risk modeling / M. Sadeghi, S. Shavvalpour // Energy Policy. 2006. № 34.
50
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: Ж£бРЪЯ те ЪРЛЖкЫ
