CC BY
111
16 декабря 2011 г. 1l:5l
T-Conim #10-2010
(Технологии информационного общест ва)
Управление рисками инвестиционных проектов ИТ-услуг
Рассматривается компания-аутсорсер ИТ-услуг. Анализ рисков инвестиционных проектов ИТ-услуг показа7. что Оля диапазона вариации параметров ±30% и более риск превышает 0,7. что соответствует высокой степени риска проектов. Предлагается учесть динамику рыночной ситуации и применить метод реа!ьных опционов для увеличения ЫРУ и снижения рисков. Проведены расчеты с использованием биномиального метода, показыынощие возможность повышения \ГРУ на 39% и снижения риска на 10%.
Воронцов Ю.Л.,
Зав. кафедрой ИТЭУ МТУСИ
Груничев Ю.Л.,
Аспирант кафедры ИТЭУ МТУСИ
1. Постановка задачи. Анализ рисков инвестиционных проектов ИТ-услуг [1] показал, что уже при ±15% диапазоне вариации значимых параметров (цена сбыта, прямые издержки) коэффициент вариации КРУ (риск) лежит в диапазоне 0,2 - 0,62 что соответствует высокой степени риска проектов. При увеличении диапазона вариации до ±30% и более риск превышает 0,7. Риск является наибольшим для предприятий категории А (малое) с низким уровнем КРУ. Для проектов с высоким риском размер доходов в будущем не определен, капитальные затраты на развертывание проектов достаточно велики. Высокотехнологичные проекты И'Г-услуг требуют значительных инвестиций, однако определение прибылей зачастую невозможно из-за неопределенности прогноза по основным параметрам проекта (цена сбыта, прямые издержки, ставка дисконтирования и другие). Ожидание определенности на рынке услуг может привести к опозданиям с инвестициями и потере доходов. Традиционный метод оценки инвестиций в И'Г-проскты предполагает прогнозирование значимых параметров, определение вложении на каждой фазе проекта и вычисление КРУ. В нем все заранее предопределено, не предполагается постоянного мониторинга ситуации на рынке. Учет динамики рыночной ситуации (например, падение цен на комплектующие) производится в метоле реальных опционов. При постоянном мониторинге менеджер может выбрать оптимальный момент для инвестирования (низкие цены), снизить затраты на реализацию проекта и тем самым увеличить значение ЫРУ по сравнению с традиционным методом дисконтирования. Тогда чистый приведенный доход инвестиционного проекта можно представить как сумму КРУ. рассчитанного согласно традиционной методике, который увеличивается на величину ценности заключенных в проекте управленческих опционов, что может быть представлено в виде следующей формулы:
NPV = NPV„ + ROV
(I)
ских опционов. В общем случае, когда имеется совокупность опционов (например, прекращение рост, отсрочка) выражение для КРУ0Ч„ может быть приближенно (при независимости) записано:
NPy_=NPV + ROV'
^~ROl ОДЩЮНД рвСТ И RO\ ОПІІНІ,|,д огсро'їжп
(2)
где KPVoxn (Expanded NPV) - расширенная чистая текущая стоимость инвестиционного проекта, NPV,r ( Traditional NPV) - чистая текущая стоимость, рассчитанная традиционным методом, ROV (Real Options Value) - ценность ( или цена - С) реальных управленче-
Опцион есть некоторое инвестиционное управленческое решение, которое может быть принято (или не принято) в процессе реализации проекта. Например - опцион на расширение зоны обслуживания сети, опцион на сокращение масштаба проекта, опцион на изменение технологии. Опцион может быть либо исполнен, либо проект продолжается по действующему сценарию. Если опцион исполняется, то меняется величина денежных потоков. Задача состоит в том. чтобы найти такую совокупность управленческих опционов, которая в процессе реализации инвестиционных проектов ИТ-услуг максимально увеличит расширенную чистую текущую стоимость инвестиционного проекта КРУСХ|1 при условии ограничений на величину инвестиций. При этом надо определить, каким параметрам проекта (например, объему продаж) рассчитанного традиционным методом и анализируемого финансовым имитационным моделированием соответствует условие №У„М|П = №УС„,. Это позволит на имитационной модели в первом приближении оценить изменения не только в ^У, но и в параметрах и показателях, которые постоянный мониторинг и управленческие опционы привносят в реализацию инвестиционных проектов ИТ-услуг.
2. Метод решения задачи. Для оценки стоимости реальных опционов (С) используются два основных метода расчетов: с использованием модели Блэка-Шоулза и биномиальная модель. Формулы Ьлэка-Шоулза больше подходят для оценки простых реальных опционов, имеющих единственный источник неопределенности и единственную лату решения. Биномиальная модель является более громоздкой, но позволяет получить более точные результаты в случае, когда существует несколько источников неопределенности или большое количество дат принятия решения. В основе модели лежат два допущения: в одном интервале времени могут быть
42
только два варианта развития событий (худший и луч- реальных опционов (С) применительно к инвестицион-
ший) и инвесторы нейтрально относятся к риску. В ра- ному проекту ИТ-услуг. Методика решения задачи
боте исполмустся биномиальная модель расчетов цены представлена на рис. 1.
Исходный проект
Анализ ИП Принятие решения
Модифицированный
проект
Рис.1. Методика управлення рисками инвестиционного проекта ИТ-услуг
3. Численные примеры расчетов. Рассматривается компания, предоставляющая услуги аутсорсинга в сфере ИТ. Менеджментом компании в условиях ограниченных ресурсов был инициирован реальный опцион на создание дата-центра для организации спектра услуг, связанных с предоставлением мест для размещения оборудования или его арендой, с хранением и передачей данных; а также комплекса телекоммуникационных и сервисных услуг в области управления И Г-инфраструктурой. Исходные данные по компании взяты из предварительно проведенного имитационного финансового моделирования компании аутсорсера с использованием пакета Project Expert:
- текущий NPV проекта 3 617 590 руб.;
- краткосрочная безрисковая ставка доходности принята 8,5%;
- волатильность рынка 40%.
- срок проекта 3 года;
- цена исполнения опциона (затраты на осуществление проекта) 4 000 000 руб.
Для оценки реальных опционов на основе биномиального метода рассчитываются следующие параметры:
ajs
I. и - фактор роста; и = е
St — время шага; $ -
N
3. d - фактор снижения; </ = I
(3)
(4)
(5)
5. Pj - риск-нсйтральную вероятность снижения; />=1-/>. (7)
Расчет стоимости реального опциона биномиальным методом проводится с помощью встроенных функций ПО MS Excel. Результаты расчетов факторов изменения NPV, риск-нсйтральных вероятностей и стоимости реального опциона приведены в табл. 1.
Таблица 1
Результаты расчета стоимости опциона на создание дата-центра биномиальным метолом
Фактор ІЦммпр іначемм
ІІен.» м. па» (кпипктоммп шіА). руб S ) 6Г *90
Цтикплммпотма Е 4 000 000
ВоППІЯМКП *• 9 40
Чік *> ixuc оя я ршкп.с N 7
Период іі|кш jo ik кчми іміо «кми «памиї. кі Т 3
Крт«ґ|ми«м >пша я>і*я«мііі *• * Ж*
Чім*> с * 2“І*3
Фаіор ркгі и
Фаыор «ни ми d 0.-6«6
Рік». • жОіріми Mfioimut і> pot і» Р* 0.4MQ
Рік* • напрішш мроонм п смигаи Р4 0.4951
Сіяамт рсамого огвяюм*. рм* С 1 41 * *24
Далее строится базисная решетка для анализа тенденции изменения ОТУ на протяжении 3 лет, т.с. срока жизни проекта.
4.
Р. «
Р„ - риск-нсйтральную вероятность роста;
(6)
с'* -J и - 11
43
[ 34»7 340jQ
I 649 090.9
и m 121.4
7 933*414
2 7*4141.3
wtW
D
ЮЗП «Ц.31
4 >07 ЗЮ.1 I
>17 ЯРД) ]
2 14Д14) J |
I >И 10.7 1
Выводы. Применение реального опциона на создание лата-центра в динамике управления инвестиционного проекта позволяет повысить КРУ проекта:
NPV = NPV„ н ROVmmm ~ 3 617 590
exp lr дата центра
+ 1 412 224-5 029 814 руб.
-Ь
н-
Рис. 2. Биномиальное лерсво - базисная решетка (изменения привсленной стоимости)
Затем строится опционная решетка метолом обратной инлукции (backward induction) [6]. Опцион оценивается, начиная с последнего момента времени — с правого края решетки, поскольку в этот момент его стоимость для каждого из возможных исходов известна,
С ~ S(b завершающем узле) - Е (8)
На следующем шаге оцениваются промежуточные узлы, двигаясь справа налево.
II 40* 79». 7 |
• 711 4*3,7
«tmiu 4 311 432,' 1
4 £24 064 0 4 .49 223.7
J *0 742.9 2 43 944.7 2 107 3».l |
2 211 Mt.7 1 732 734.* 1 154 410,2
[ 1 412 224] 1 091 *40,2 «34 JO ,7 VI
*70 267,4 34* 214.2 0,0
1*1 oru 0.0 ».0I
0,0 010
0L0 Ml
0.0
m!
17 409 799.71
13 39* 121.4
10311 ЗДЗ mn 10 3|l <313 I
7 933*41* H#T 7 933 *41/
4 107 3*0,1 nrr 6 107 ЗЯ.1 nrj 6 107 3*0,1 I
4 700 ЧИ.2 ИТ 4 700 302,2 4 700 WJ
1 HP ноя МП 3417 390,0 WT 3417 340.0 mtт 3 617 J90J3 |
югт 2 714 161,2 пт 2 7*4 I4t,3 mrt 2 7*4 161.3 ш
№ 2 142 740.2 НГТ 2 142 7au ИГТ 2 142 740.2 1
■rr 1 649 090.9 : 64» wo *
nrr 1 249 t«®,7 1 2b« 149.7 1
и«т 976 773 J
H*T 731 J4JЛ 1
Это увеличит чистую текущую стоимость проекта на 39,03%. При этом начальные инвестиции в создание филиала не превысили стоимости реального опциона на сегодняшний день, т.е. 1412 224 руб.
Анализ на устойчивость инвестиционного проекта со встроенным опционом проводился методом Монте-Карло с помощью ПО РгоЗссШхрсЛ. На гистограммах представлены результаты исследования чувствительности и рисков анализируемых инвестиционных проектов.
Рис. 3. Биномиальное лерсво - опционная решетка (изменение стоимости реального опциона)
Для повышения наглядности и упрощения интерпретации полученных результатов построим дерево решений, -графическое изображение процесса принятия решений, в котором отражены альтернативные решения. Дерево принятия решений характеризует тс или иные действия с точки зрения их целесообразности. «Нет» означает: либо инвестировать в данный момент не имеет смысла в связи с отрицательной величиной чистой приведенной стоимости, либо сумма, которую можно получить в случае дальнейшего ожидания, превышает текущую чистую приведенную стоимость. В нашем примере начинать инвестировать целесообразно лишь по истечении трехлетнего срока (в узлах подсвеченных серым цветом).
Рис.4. Биномиальное лерсво - решетка принятия решений
Рис. 5. Анализ рисков неполучения ожидаемых значений показателей ^У и
В случае благоприятного исхода событий, при реализации инвестиционного проекта со встроенным опционом на создание дата-центра риски снижаются на 10%.
Предлагаемая методика управления инвестиционными И Г-проектами в условиях больших рисков с использованием реальных опционов может быть обобщена на случай совокупности опционов.
Литература
1. Груничен Ю.Л. Оценка экономической эффективности аутсорсинга ИТ-услуг. Журнал «Век качества», №5, 2009. Интернет-версия.
2. Макми.шн Л.Г. Опционы как стратегическое инвестирование: 3-е издание, М..2003. - 1225 с.
3. Л.нмьчейер М. Опционы КОЛЛ и ПУТ: Экономическое и математическое солержанис опционов, М.,2004,- 104 с.
4. ( мп.юник Г.Н. О методах количественной оценки рисок в инвестиционных проектах. Информатика и проблемы телекоммуникаций. Материалы российской научнотехнической конференции. Новороссийск. 2006.
5. Брус.занова Н. Оценка инвестиционных проектов метолом реальных опционов. Журнал «Финансовый лирек-тор», №7. 2004. Интсрнст-всрсия.
6. Mun J. Real Options Analysis tool and techniques Гог valuing strategic investments and decisions. New Jersey John Wiley & Sons. Inc.. Hoboken. 2002.
44
