CC BY
55
Таблица 1. Структура ввода жилья в Нижегородской области
2002 год 2003 год 2004 год 2005 год 2006 год 2007 год 2008 год 2009 год 2010 год
кв. мНаим-е\. 485,0 576,0 684,0 747,8 826,5 1 072,0 1 353,9 1 403,9 1 450,0
Многоквартирное жилищное строительство 55% 58% 64% 64,0 % 68% 67% 53% 35% 48%
Индивидуальное жилищное строительство 45% 42% 36% 36% 32% 33% 47% 65% 52%
В последние годы активно осуществляется освоение территорий малоэтажного строительства, где за счет бюджетных инвестиций осуществляется строительство объектов и сетей инженернотранспортной инфраструктуры. В 2008-2009 годах реализовано 6 пилотных проектов освоения территорий малоэтажного строительства. На указанные цели было израсходовано более 300 млн. рублей, а в 2010 году разработана и утверждена постановлением Правительства Нижегородской области от 16 сентября 2010 года № 611 областная целевая программа «Стимулирование малоэтажного жилищного строительства в Нижегородской области на 2011-2013 годы». В рамках данной программы средства областного бюджета в объеме 3 392,6 млн рублей будут направлены в виде субсидий в бюджет муниципальных образований Нижегородской области, определенным в соответствии с установленным порядком проведения отбора муниципальных районов и городских округов Нижегородской области для предоставления на обеспечение земельных участков под малоэтажное жилищное строительство инженерной и дорожной инфраструктурой. Даже десятикратное увеличение бюджета подобной программы не способно обеспечить требуемый рост темпов строительства.
Таким образом, необходимо осознавать, что для того, чтобы
переложить основную работу по жилищному строительству на индивидуального застройщика, нужно создать для этого соответствующую финансовую и материальную базу. В противном случае: при сокращении масштабов промышленного способа жилищного строительства - имеется реальная угроза ослабления технологической мощности строительного комплекса региона.
Литература:
1. Областная целевая программа «Стимулированиеразвития-жилищногостроительствавНижегородскойобласти на 2011 - 2015 годы»: ресурсы интернет - точка доступа: http://ratingregions.ru/sites/ default/files/apl/doc/4/nijgor_dom.pdf
2. Приказ Министерства регионального развития Российской Федерации от 12 апреля 2011 г. № 169 «Об утверждении Сетевого графика реализации основных мероприятий приоритетного национального проекта «Доступное и комфортное жилье - гражданам России» в 2011 году»: ресурсы интернет - точка доступа: http:// www.minregion.ru/documents/existing_documents/962.html
3. Численность городского и сельского населения Российской Федерации: ресурсы интернет - точка доступа: http:// www.perepis-2010.ru/results_of_the_census/results-inform.php
УЧЕТ ФАКТОРА РИСКА В ИНВЕСТИЦИОННО-СТРОИТЕЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СТРОИТЕЛЬНЫХ КОМПАНИЙ
Фирсов М.В., проф., д.э.н., профессор кафедры экономического анализа и управления недвижимостью Нижегородского государственного архитектурно-строительного университета (ННГАСУ)
В статье описан важнейший показатель инвестиционной привлекательности объектов недвижимости - инвестиционный риск. Инвестору, решившему вложить часть своих средств в недвижимость, и девелоперу, от которого зависит управление портфелем проектов, необходимо разбираться в специфике рынка и четко знать, какие факторы определяют рискованность инвестирования в те или иные объекты.
Ключевые слова: риск, неопределенность, методика оценки рисковых прибылей, регрессионный анализ, стресс-анализ.
RISK MANAGEMENT IN INVESTMENT AND CONSTRUCTION OF CONSTRUCTION COMPANIES
Firsov M., Professor, Doctor of Economics, Professor of Economic Analysis and Property Management chair, Nizhny Novgorod State
Architectural University
This paper describes a key indicator of investment attractiveness of real estate - investment risk. Investor who chooses to invest part of their funds in real estate, and the developer, on which the project portfolio management, it is necessary to understand the specifics of the market and know exactly what factors determine the riskiness of investing in these or other objects.
Keywords:risk, uncertainty, riskyprofits assessment methodology, regression analysis, stress analysis
Предпосылками для развития методических подходов к учету фактора риска девелопера являются факт обострения конкуренции на рынке девелопмента и неблагоприятная внешнеэкономическая ситуация.
Неотъемлемой характеристикой рынка является риск. Определим риск как вероятностную возможность или получить доход выше запланированного уровня, или понести дополнительные затраты сверх запланированного уровня. Собственно наличие в рыночной
среде риска способствует развитию частного предпринимательства, так как предприниматели осознанно принимают ситуацию риска в надежде получить дополнительные прибыли или доходы. Ситуацию же нехватки или недостоверности располагаемой рыночной информации будем обозначать как ситуацию неопределенности. Ситуация риска и ситуация неопределенности требуют разных способов реагирования со стороны хозяйствующих субъектов.
Итак, инвестору, решившему вложить часть своих средств в
недвижимость, и девелоперу, от которого зависит управление портфелем инвестиционной недвижимости, необходимо разбираться в специфике рынка и четко знать, какие факторы определяют рискованность инвестирования в те или иные объекты. Для обозначения всей совокупности факторов, определяющих рискованность инвестиций, введем понятие «инвестиционный риск». Под инвестиционным риском будем понимать вероятностную возможность или получить возврат на инвестиции выше запланированного уровня, или понести дополнительные затраты сверх запланированного уровня, что снизит получаемый возврат на инвестиции ниже запланированного уровня. Для стоимостного измерения величины инвестиционного риска можно использовать распространенные методы стоимостной оценки риска, такие как, метод Согрога1еМе1г1св1 или метод регрессионного анализа.
Первый использует максимальную разницу финансового показателя относительно целевого уровня. Оценка производится с помощью показателя БаЯ-БаЯ- рисковые прибыли, максимальная разница между получением и целевыми прибылями, которая вызвана влиянием рыночных факторов риска для конкретного отчетного периода и на определенном доверительном интервале (доверительный интервал - интервал, построенный с помощью случайной выборки из распределения с неизвестным параметром, такой, что содержит данный параметр с заданной вероятностью: пусть хг..хп - выборка из распределения Я. [] - случайная величина (неизвестный параметр). У ^ [0;1], следовательно, если есть случайный интервал [Ъ;Ц], где Ь = х ^. .Хп) и = х ^. .Хп) - некоторые статистики из имеющейся выработки, иР (Ь<= [] <= и) <= • , то • - доверительный интервал для • ). По аналогии с показателем БаЯможно ввести показатель 1аЯ: инвестиции под риском или рисковые инвестиции.
Процесс оценки показателя БаЯ:
1. Определение компонентов финансового критерия.
Прибыль = Выручка - Себестоимость - Проценты по дополнительным обязательствам - Налоги (2.1)
Каждый компонент модели может изменяться под влиянием рыночных факторов.
Прибыль = (• продаж * Цена * • обменных курсов) - (• сырья * Цена * • обменных курсов) - (Ц процентов * • обменных курсов) - (Ц налогов * Ц курсов) (2.2)
2. Создание карты рисков (определение всех компонентов прибылей, которые подвержены воздействию рыночных факторов: анализ чувствительности).
3. Генерирование сценариев (генерируются не менее 10000 вероятных сценариев эволюции рыночных факторов). Для генерирования используются специальные эконометрические модели.
4. Оценка(вычисление значения финансового критерия для каждого из сгенерированного сценариев). Значения сортируются в возрастающем порядке.
5. Вычисление БаЯ (на основе полученного распределения финансовых результатов вычисляют статистические показатели риска: стандартные отклонения (дисперсия), доверительный интервал, ожидаемая разница (величина * вероятность) (разница между целевым и ожидаемым уровнем финансового показателя), максимальная разница (максимальные значения, на которые финансовый показатель может быть ниже целевого уравнения при заданном доверительном интервале).
По аналогии с приведенным выше алгоритмом расчета показателя БаЯ предложена методика расчета показателя 1аЯ, служащего для стоимостного измерения инвестиционного риска.
Процесс оценки показателя 1аЯ:
1. Определение компонентов финансового критерия.
Возврат на инвестиции = ((Стоимость инвестиции к концу периода) + (Любой доход полученный в период владения инвестиционным активом) - (Размер осуществленной инвестиции)) /(Размер осуществленной инвестиции) (2.3)
Каждый компонент модели может изменяться под влиянием рыночных факторов: а) первая группа рыночных факторов - уро-
вень цен на готовую продукцию, сырье и материалы; б) вторая группа - объемы спроса на все виды продукции и услуг предприятия; в) третья группа - величины инфляции внутренней валюты и внешних, если на предприятии имеют место расчеты в иностранной валюте; г) четвертая группа - обменные курсы валют,если на предприятии имеют место расчеты в иностранной валюте.
2. Создание карты рисков (определение всех компонентов возврата на инвестиции, которые подвержены воздействию рыночных факторов: анализ чувствительности).
3. Генерирование сценариев (генерируются не менее 10000 вероятных сценариев эволюции рыночных факторов). Для генерирования используются специальные эконометрические модели.
4. Оценка (вычисление значения финансового критерия для каждого из сгенерированного сценариев). Значения сортируются в возрастающем порядке.
5. Вычисление 1аЯ (на основе полученного распределения возврата на инвестиции вычисляют статистические показатели риска: стандартные отклонения (дисперсия), доверительный интервал, ожидаемая разница (величина * вероятность) (разница между целевым и ожидаемым уровнем возврата на инвестиции), максимальная разница (максимальные значения, на которые возврат на инвестиции может быть ниже целевого уравнения при заданном доверительном интервале).
Полученный метод стоимостной оценки инвестиционного риска на основе расчета показателя рисковых инвестиций (1аЯ)отличается простотой использования и легкостью интерпретации получаемых результатов, при условии выполнения расчетов в среде электронных таблиц Бхсе1задача выглядит более чем легкой. В качестве недостатков можно указать то, что в кризисных ситуациях этот метод не дает адекватных результатов, так как в его основе лежит историческая информация об изменениях наблюдаемых рыночных факторов, то есть стресс-тестирование реализовать с помощью данной модели невозможно. Другим важным недостатком является невозможность оценки риска от действия сразу нескольких факторов. В реальности на возврат на инвестиции могут оказывать одновременно свое действие сразу несколько рыночных факторов, однако, предложенная методика позволяет оценить величину рисковых инвестиций под влиянием только какого-то одного рыночного фактора. Суммирование результатов оценки влияния различных рыночных факторов на возврат на инвестиции недопустимо, то есть модель не обладает свойством аддитивности.
Метод регрессионного анализа лишен недостатков предыдущего метода (БаЯ), но обладает повышенной сложностью. Этот метод является наиболее предпочтительным в современных российских условиях.
В качестве результирующего показателя выступает CFAR: денежный поток в условиях риска. Цель метода - расчет данного по-казателя,оценка размера недополученных денежных средств при заданном доверительном интервале.
Процесс определения CFAR:
1. Анализ источников коммерческих рисков (при создании корпоративной модели рисков выделяют четыре группы факторов макроэкономического и рыночного риска: цены на товары используемые и производимые корпорацией Р , обменные курсы $гвв/иБ, уровень инфляции Пг, процентные ставки 1^. Для количественного измерения подверженности корпорации факторам риска используется регрессионный анализ (построение математической модели, которая максимально точно повторяет изменение наблюдаемых величин). Основное регрессионное уравнение для определения чувствительности денежного потока к факторам риска выглядит следующим образом:
CFtBB - Бм * ^ вв) = ^ ^ * (П вв - Бм * (Пвв)) + Ц2 * (П вв -
Бм * (Пвв)) + □ * ^ ввюв - Бм * ^вв/Ш)) + Ц * (1вв - Бм * (1вв)) + Ц5 * 0™ - Бм * 0™)) + • 6 * (Р вв - Бм * (Рвв)) + ^ (2.4)
где CFtBB - денежный поток корпорации во внутренней валюте в период 1.
Et - изменение в денежном потоке в период 1, не зависит от макроэкономических и рыночных факторов риска.
2. Прогнозирование макроэкономических и рыночных факторов (генерирование сценариев изменения указанных факторов в следующем периоде).
3. Разработка регрессионной модели (актуальные для предприятия факторы риска, которые входят в модель как независимые переменные, наша задача - определить -коэффициенты).
4. Компьютерная симуляция методом Монте-Карло (вычисление результативной переменной - CFAR) (отклонение рассчитанной величины денежного потока от целевого значения).
5. Вычисление CFAR (ранжирование результатов регрессионной модели по возрастанию и определение размера недополученного денежного потока с учетом доверительного интервала).
Метод на основе регрессионного анализа позволяет оценить влияние сразу всех интересующих руководство корпорации на величину денежного потока. Кроме того, получаемая в результате регрессионная модель содержит в себе свободный член, который описывает влияние на денежный поток корпорации рыночных факторов, которые не вошли в модель в качестве независимых переменных. Модель идеально подходит для проведения стресс-тестирования с целью выявления наиболее критичных рыночных факторов при кризисных явлениях в экономике.
Суть стресс-тестирования заключается в том, чтобы понять, что может случиться, какие убытки может понести банк в той или иной неожиданной ситуации. Стресс-тестирование используется и для оценки всей финансовой системы, ее уязвимости по отношению к неожиданным событиям.
Международный Валютный Фонд определяет стресс-тестирование как «методы оценки чувствительности портфеля к существенным изменениям макроэкономических показателей или к исключительным, но возможным событиям2 ».
Банк России определяет стресс-тестирование как «оценка потенциального воздействия на финансовое состояние кредитной организации ряда заданных изменений в факторах риска, которые соответствуют исключительным, но вероятным событиям3»
При проведении однофакторных тестов рассматривается влияние изменения одного из факторов риска на стоимость портфеля. Нередко такие тесты используются трейдерами, которые хотят понять, какое влияние на их позиции может оказать существенное изменение определенного фактора риска (например, изменение курса валют). Но проблема заключается в том, что при стрессовых ситуациях изменяются и остальные факторы риска, поэтому если рассматривать изменение только одного из них, то результаты могут получиться некорректными.
Многофакторные стресс-тесты (анализ сценариев)
В данном случае рассматривается изменение сразу нескольких факторов риска. Многофакторные стресс-тесты бывают различного типа. Наиболее распространенные из них основываются на исторических сценариях. Такие сценарии подразумевают рассмотрение изменений факторов риска, которые уже происходили в прошлом. Основным недостатком этого метода является то, что не учитываются характеристики рынка и институциональных структур, которые меняются со временем.
Многофакторные стресс-тесты могут основываться на гипотетических сценариях. Они используются, если исторический сценарий не отвечает характеристикам рассматриваемого портфеля или не учитывает какие-то факторы риска. Преимущество этого вида стресс-теста заключается в более гибкой формулировке возможных событий. Такие сценарии могут применяться для определения возможных событий, по отношению к которым рассматриваемый портфель наиболее уязвим (например, существует такой феномен, как «fl1ghttoqua11ty», когда при стрессовых ситуациях резко возрастает спрос на высоконадежные ценные бумаги, тогда же как на остальные ценные бумаги спрос резко падает).
Тем не менее, зачастую очень трудно определить вероятности событий, которые никогда до этого не происходили.
Гипотетические сценарии, в свою очередь, могут быть различных типов. Например, многие финансовые организации используют так называемые наихудшие сценарии.
Суть такого стресс-теста заключается в том, что все рассматриваемые факторы риска принимают свои наихудшие значения (за
определенный исторический период времени). Далее, на основе этих значений происходит переоценка портфеля.
Несмотря на простоту и привлекательность такого подхода, в нем не учитывается корреляция между факторами риска, в результате чего результаты могут получиться некорректными. Например, Базельский комитет по банковскому надзору не рекомендует банкам проводить такое стресс-тестирование.
Помимо наихудших сценариев, существуют субъективные сценарии. В данном случае, масштаб изменения факторов риска зависит от мнения экспертов (трейдеров, топ менеджеров и т.д.).
Одним из самых сложных вопросов при проведении стресс-тестирования является определение того, как должны измениться одни факторы риска при определенном изменении других.
Существуют различные взгляды на то, как должны меняться корреляции между факторами риска. Например, считается, что при экстремальных событиях корреляции между факторами остаются такими же, как и при нормальных условиях4. То есть, корректна ситуация, когда несколько факторов риска подвергаются стресс-тестированию, остальные же факторы изменяются в соответствие с историческими значениями волатильностей и корреляций (при нормальных условиях).
Существует и иная точка зрения: при кризисах корреляции меняются, поэтому использование их исторических значений некорректно.
Существуют также сценарии, которые основываются на методе Монте-Карло. Основными преимуществами этого метода являются, во-первых, возможность использования любых распределений, а во-вторых, возможность моделирования сложного поведения рынков (например, меняющихся корреляций между факторами риска).
Но у этого метода есть и недостатки, а именно: сложность реализации, необходимость мощных вычислительных ресурсов.
Наконец, можно выделить систематические сценарии, которые опираются на так называемую теорию экстремальных значений:-распределение экстремальных значений факторов риска за определенный период времени (исторический). Далее на основе этого распределения рассчитывается величина Уаг (Уаіиеаігівк). Стоит отметить, что когда анализируется просто нормальное распределение, то зачастую вероятности стрессовых ситуаций недооцениваются. Если же построить распределение непосредственно экстремальных значений, то можно избежать такой проблемы.
Таким образом, одним из важнейших критериев для оценки при принятии решения о реализации инвестиционно-строительного проекта или при отборе проектов в портфель девелопера является инвестиционный риск, стоимостную оценку которого можно сделать с помощью показателя IaR, получаемого из расчета по методике Согрога1еМе1гісв,или с помощью показателя CFaR, получаемого из расчета по методу на основе регрессионного анализа.
Литература:
1. Андриевская И.К. Стресс - тестирование: обзор методологий -М.: Государственный университет Высшая школа экономики, 2007г.
2. Подходы к организации стресс-тестирования в кредитных организациях (на основе обзора международной финансовой практики). Центральный банк Российской Федерации, 2003.
3. Стоимостная оценка риска, точка доступа: http://www.cfin.ru.
4. Blaschke W., Jones T., Majnoni G., Peria S-M. «Stress Testing of Financial Systems: An Overview of Issues, Methodologies, and FSAP Experience», IMF Working Paper, 2001.
1 Стоимостная оценка риска, точка доступа: http://www.cfin.ru.
2 Blaschke W., Jones T., Majnoni G., Peria S-M.«Stress Testing of Financial Systems: An Overview of Issues, Methodologies, and FSAP Experience», IMF Working Paper, 2001
3 «Подходы к организации стресс-тестирования в кредитных организациях (на основе обзора международной финансовой практики)», Центральный банк Российской Федерации, 2003
4 Андриевская И.К. Стресс - тестирование: обзор методологий - М.: Государственный университет Высшая школа экономики, 2007г.
