CC BY
53
УДК 338.27
ВЫБОР СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ ПРОЕКТОВ ПО РАЗРАБОТКЕ ЛИЦЕНЗИОННЫХ НЕФТЯНЫХ УЧАСТКОВ
Лариса Владимировна Скопина
Новосибирский государственный университет, 630090, Россия, г. Новосибирск, ул. Пирого-ва, 2, кандидат экономических наук, доцент, тел. (913)937-86-83, e-mail: l.v.skopina@gmail.com
Павел Владиславович Тенсин
Новосибирский государственный университет, 630090, Россия, г. Новосибирск, ул. Пирого-ва, 2, аспирант, тел. (913)935-33-00, e-mail: brightstone@yandex.ru
Выбор метода оценки эффективности проекта по разработке нефтяных участков с высокой степенью риска и неопределенности - одна из ключевых проблем менеджмента. В условиях ограниченной информации актуальным становится применение нечетких множеств. В работе сопоставляются некоторые из современных методов. На основе статистических данных смоделированы характеристики российского нефтяного месторождения и проанализированы результаты расчета NPV на основе нечеткой логики и метода Монте-Карло.
Ключевые слова: инвестиционный проект, метод оценки, нефтяной участок, разработка месторождения.
THE CHOICE OF MODERN VALUATION METHODS OF THE LICENSED OIL FIELDS DEVELOPMENT PROJECTS
Larisa V. Skopina
Novosibirsk State University, 630090, Russia, Novosibirsk, 2 Pirogova Str., Ph. D., Associate Professor, tel. (913)937-86-83, e-mail: l.v.skopina@gmail.com
Pavel V. Tensin
Novosibirsk State University, 630090, Russia, Novosibirsk, 2 Pirogova Str., Graduate student, tel. (913)935-33-00, e-mail: brightstone@yandex.ru
Selecting the method for assessing the effectiveness of the oil fields development project with a high degree of risk and uncertainty - is one of the key problems of management. In conditions of limited information the use of fuzzy sets becomes relevant. In the paper are compared some of the modern methods. On the basis of statistical data were modeled characteristics of the Russian oil field and the results of NPV calculation based on fuzzy logic and method "Monte Carlo" were analyzed.
Key words: investment project, valuation method, oil field, field development.
Выбор инструментария для оценки инвестиционного проекта - первоочередная и, вероятно, одна из самых главных задач менеджера. Специфика нефтегазовой отрасли накладывает ограничения на выбор метода оценки лицензионных участков. В этой связи необходимо найти инструмент оценивания, который позволит наиболее адекватно измерить эффективность проекта в условиях риска и неопределенности.
Актуальным вопросом является освоение нефтегазовыми компаниями слабо разработанных в промышленном отношении территорий Восточной Сибири и Дальнего Востока. Крупные месторождения Западной Сибири и Европейской части, занимающие более 70 % от общей добычи страны, характеризуются обеспеченностью 8-10 лет [1], а также увеличивающейся с каждым годом долей трудноизвлекаемого сырья. «...Текущие предварительно оцененные запасы и ресурсы распределенного фонда недр в основных районах добычи нефти и газа могут обеспечить воспроизводство минерально-сырьевой базы в ближайшие 10-15 лет не более чем на 50 процентов, а остальные запасы будут приращены на новых объектах... При этом падение добычи нефти в Тюменской области, основном нефтедобывающем регионе страны, будет компенсироваться ростом добычи нефти в Восточной Сибири и на Дальнем Востоке.», - утверждается в Энергетической стратегии России на период до 2030 г. [1] (утверждена в 2009 г). За период 2011-2015 гг. доля Дальнего Востока и Восточной Сибири в российской добыче увеличилась всего на 3,1 %, с 8,3 % до 11,4 % [2].
Отдельно остановимся на ключевых факторах, оказывающих негативное влияние на рост динамики запасов и добычи нефти.
С июня 2014 по февраль 2016 г. цены на нефть упали на 70 %. Некоторое время ослабление национальной валюты поддерживало уровень рублевой выручки от экспорта нефти. Соответственно, бюджетные нефтяные доходы (около 50 % федерального бюджета) оставались на прежнем уровне, и их часть могла быть использована для инвестирования в нефтегазовые проекты. Также оставалось больше возможностей для реализации льгот нефтяному сектору. Однако развившийся на этом фоне структурный экономический кризис в стране затрудняет реализацию подобных проектов.
Ухудшение позиции России на мировой арене, отражающееся во взаимном применении санкций между странами, привело к частичной потере цепей поставок. Переориентация с Европы на Азиатско-Тихоокеанский регион, главным образом на Китай, является перспективной альтернативой для России. Однако налаживание новых связей в поставках сырья сопровождается определенными проблемами. В середине 2015 г. Китай в процессе переговоров отказался финансировать газопровод «Сила Сибири» [3]. Стоит также заметить, что в китайской экономике наблюдается спад промышленного производства [4] и, соответственно, снижение спроса на энергоносители. Данные факторы накладывают на российские ВИНК дополнительные финансовые риски.
Таким образом, нефтяным компаниям сегодня следует с большей ответственностью подходить к инвестированию в новые участки. Это обусловливается нестабильностью на мировом нефтяном рынке и внутренним экономическим кризисом. В этой связи в условиях высокой неопределенности актуальна проблема выбора методов оценки инвестиционных проектов НГС.
«Как правило, для решения подобных задач [формирования портфеля проектов] привлекается аппарат теории вероятности», - утверждают авторы статьи [5] Высшей школы экономики. Действительно, теория вероятностей представляет собой традиционный инструмент оценки риска. Одним из главных мето-
дов с использованием классической вероятности является метод Монте-Карло, смысл которого заключается в многократных случайных испытаниях, генерирующих вероятностную картину конечного показателя. Определение вероятностных распределений входящих показателей производится на основе статистических выборок.
В оценке инвестиционных проектов данный метод используется для расчета NPV. Для начальных показателей, таких как ставка дисконта, цена актива, ожидаемые издержки и др., берутся статистические выборки и строятся распределения вероятностей, которые затем используются в случайных испытаниях.
При отсутствии достаточной информации о показателях возникает проблема корректности применения классической теории вероятностей. Цена нефти, налоговые ставки (в России) и др. подвержены серьезным колебаниям, которые обусловливаются не только экономическим, но и спекулятивным и политическим факторами. Их оценка с точки зрения чисто технического анализа может быть ошибочной.
Еще одним способом оценки NPV проекта является метод реальных опционов. В финансах опцион - это производный финансовый инструмент, покупатель которого имеет право (но не обязательство) на покупку/продажу базового актива по заранее оговоренной цене. Ключевое отличие данного метода от стандартной оценки денежных потоков заключается в возможности изменения решений, изначально принятых менеджментом проекта. Под реальными опционами в этом случае подразумевается право принятия решений относительно развития на разных этапах проекта. Стоимость проекта (реальных опционов) определяется его «гибкостью»: чем больше возможностей у менеджера в будущем повлиять на реализацию проекта и ее результат, тем выше стоимость (в данном случае - NPV). К примеру, имеется двухгодовой проект, в котором первый год отводится на запуск продукции, а второй - на его реализацию. Затраты подразделяются на первоначальные и на затраты начала второго года. Выручка: оптимистичный и пессимистичный прогноз. Если через год после запуска проекта станет известно о цене и, как следствие, о выручке от продаж, менеджер может закрыть проект в виду его нерентабельности (пессимистичный вариант, низкая цена). Величина NPV в приведенной ситуации может быть выше при оценке методом реальных опционов.
Стоит отметить, что данная методика также использует классический аппарат теории вероятностей и подходит для проектов с относительно небольшими стартовыми инвестициями. Инвестиции в разработку нефтяного участка и создание инфраструктуры являются одними из основных статей затрат подобного проекта. Это накладывает ограничения на гибкость NPV.
Применение нечетких множеств позволяет оценить риски проекта в условиях недостаточной информации. Основоположником нечеткой логики является американский математик Лютфи Заде. Нечеткое множество - базовое понятие нечеткой логики, и основывается оно на следующем допущении: функция принадлежности элемента множеству может принимать любые значения в интервале [0, 1], а не только значения 0 и 1. Наглядным примером может служить
нечеткое множество «рентабельность разработки нефтяного месторождения», в функции принадлежности которого аргументом является средний дебит скважин. Если эксперт оценивает конкретный участок со средним дебитом 80 т/сут как рентабельный со степенью достоверности 70 %, то аргументу 80 будет соответствовать значение функции 0,7. Таким образом, «нечеткость» величины формализуется на математическом языке.
В работе [6] доктора экономических наук Недосекина А.О., внесшего вклад в применение нечетких множеств, нечеткое число определяется как подмножество нечеткого множества, такое, что: 1) существует такое значение носителя, в котором функция принадлежности равна единице; 2) при отступлении от своего максимума влево или вправо функция принадлежности убывает. Приведем пример: если эксперт считает, что в будущем цена нефти не упадет ниже 20$ за баррель и не поднимется выше 40$, определяя при этом цену 30$ как наиболее вероятную, то он может задать нечеткое число (20, 30, 40) с так называемой треугольной функцией принадлежности. Определив арифметические операции над нечеткими числами, можно приступить к расчету NPV и получить в качестве результата интерпретацию его нечеткого значения.
В качестве критерия эффективности проекта предлагается взять внутреннюю норму рентабельности (IRR), задав требуемые границы значений. Величина IRR рассчитывается как ставка дисконтирования, при которой ЧДД равен нулю. В российских условиях с учетом инфляции нижний порог границы целесообразно устанавливать на уровне не менее 25 %. IRR ниже данного уровня может допускаться в проектах, задействованных в государственных программах развития. Выгода подобных инвестиций выражается в мультипликативном экономическом эффекте.
Необходимо отдельно остановиться на оценивании экспертом нечетких показателей. Логично задаться вопросом: насколько справедливы будут подобные оценки? Ответ на этот вопрос даст только время. Тем не менее к менеджеру, применяющему нечеткую логику, предъявляются некоторые требования. Во-первых, профессионализм в своей области. Человек, не имеющий квалификации и опыта работы в нефтегазовом секторе, вряд ли адекватно оценит отраслевые и корпоративные риски в условиях ограниченной информации. Во-вторых, проектный эксперт должен уметь корректно и предельно ясно трактовать полученные результаты. В противном случае существует риск непринятия потенциально эффективного проекта.
Авторами работы был произведен расчет NPV проекта по разработке нефтяного участка методом Монте-Карло и методом нечетких множеств. Запасы рассматриваемого нефтяного месторождения были заданы фиксировано - 500 млн. т. Взята статистическая информация [7] о фактических удельных производственно-финансовых показателях и ренте. На основе данных статистики для определенных показателей смоделированы вероятностные распределения и функции принадлежности.
Подводя итоги, мы склонны предполагать, что использование нечеткой логики во многом решает проблему недостаточной статистической информации в
оценке инвестиционной привлекательности проекта по разработке нефтяного месторождения. Также, в сравнении с методом Монте-Карло, в методе расчета NPV на основе нечетких множеств отсутствует необходимость в установлении корреляции между показателями. Минусом являются неустойчивость решения в плане экспертных оценок.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Энергетическая стратегия России на период до 2030 года [Электронный ресурс] // Институт энергетической стратегии (ГУ ИЭС). URL: www.energystrategy.ru/projects/docs/ES-2030_(utv._N1715-p_13.11.09).doc (дата обращения: 11.01.2016).
2. Эдер Л.В., Филимонова И.В., Моисеев С.А. Нефтегазовый комплекс Восточной Сибири и Дальнего Востока: тенденции, проблемы, современное состояние [Электронный ресурс] // Бурение и Нефть: специализированный журнал. 2016. №2. URL: http://burneft.ru/archive/issues/2015-12/3 (дата обращения: 20.02.2016).
3. Китай отказался финансировать «Силу Сибири» [Электронный ресурс] // Finanz.ru. 2015. 26 июня. URL: http://www.finanz.ru/novosti/aktsii/kitay-otkazalsya-finansirovat-silu-sibiri-1000694873 (дата обращения: 10.01.2016).
4. Деловая активность в промышленности Китая упала до шестилетнего минимума [Электронный ресурс] // РБК: деловое информационное агентство. 2015. 21 августа. URL: http://www.rbc.ru/economics/21/08/2015/55d6f5ef9a79471e6762bd32 (дата обращения: 10.01.2016).
5. Аньшин В.М., Демкин И.В., Царьков И.Н., Никонов И.М. Применение теории нечетких множеств к задаче формирования портфеля проектов [Электронный ресурс] // Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики. URL: https://www.hse.ru/data/620/907/1224/Publ2_Anshin.pdf (дата обращения: 20.02.2015).
6. Недосекин А.О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций [Электронный ресурс] // Д.э.н. Недосекин и его персональная страница. URL: http://sedok.narod.ru/s_files/Book_22002.zip (дата обращения: 15.12.2015).
7. Высоцкая Т.Р. Метод реальных опционов в оценке стоимости инвестиционных проектов [Электронный ресурс] // Журнал «Финансовый менеджмент». 2006. №2. URL: http://dis.ru/library/556/25918/ (дата обращения: 20.02.2015).
© Л. В. Скопина, П. В. Тенсин, 2016
