Оценка инвестиционного проекта в условиях неопределенности и риска

Когда два разных критерия предписывают принять одно и то же решение, то это является лишним подтверждением его оптимальности. Если же они указывают  на разные решения, то предпочтение в  ситуации риска надо отдать тому из них, на которое указывает критерий математического ожидания. Именно он является основным для данной ситуации.

Метод Монте-Карло 

Имитационное моделирование  по методу Монте-Карло (Monte-Carlo Simulation) считается  наиболее сложным, но и наиболее корректным методом оценки и учета рисков при принятии инвестиционного решения. Метод позволяет построить математическую модель для проекта с неопределенными  значениями параметров и, зная вероятностные  распределения параметров проекта, а также связь между изменениями  параметров (корреляцию), получить распределение  доходности проекта.

Процедура имитации методом  Монте-Карло базируется на последовательности следующих шагов (см. рис. 1.).

Метод Монте-Карло наиболее полно характеризует всю гамму  неопределенностей, с которой может  столкнуться реальный инвестиционный проект, и через задаваемые изначально ограничения позволяет учитывать  всю доступную проектному аналитику  информацию. Практическая реализация данного метода возможна только с  применением компьютерных программ, позволяющих описывать прогнозные модели и рассчитывать большое число  случайных сценариев. Одним из программных  продуктов, реализующих метод Монте-Карло, является пакет Risk Master (RM)> разработанный  в Гарвардском университете с  целью обучения студентов экспертизе инвестиционных проектов.

Рис. 1. Последовательность анализа  рисков инвестиционного проекта  с использованием метода Монте-Карло

 

 

 

                                                                                                                                                    Решение

Структурно программа RM включает два блока — имитационный и  аналитический. В ходе работы первого  из них происходит имитация методом  Монте-Карло модели инвестиционного  проекта, построенной в виде электронных  таблиц. Задачей второго блока  программы является анализ полученных на первом этапе результатов и  вычисление показателей совокупного  риска проекта.

В процессе работы программы RM математическая модель проекта подвергается повторяющимся имитациям, в ходе каждой из которых ключевые рисковые переменные выбираются случайным образом  в соответствии с заранее заданными  распределениями вероятностей и  условиями корреляции. Затем проводится статистический анализ результатов  всех имитаций для получения распределения  вероятностей результирующего показателя проекта.

Проблема, которая возникает  при использовании метода Монте-Карло, состоит в том, что применение этого метода не дает однозначного ответа на вопрос о том, следует ли реализовывать данный проект или  следует вообще отвергнуть его.

При завершении анализа, проведенного методом Монте-Карло, у эксперта есть значение ожидаемой чистой приведенной  стоимости проекта и плотность  распределения этой случайной величины. Однако наличие этих данных не обеспечивает аналитика информацией о том, действительно ли прибыльность проекта  достаточно велика, чтобы компенсировать риск по проекту, оцененный стандартным  отклонением и коэффициентом  вариации.

Ряд исследователей избегает использовать данный метод ввиду  сложности построения вероятностной  модели и множества вычислений, однако при корректности модели метод дает весьма надежные результаты, позволяющие  судить как о доходности проекта, так и о его устойчивости (чувствительности).

В зависимости от результатов  завершенного анализа рисков, а также  и от того, насколько склонен к  риску инвестор, последний принимает  решение принять, изменить или отклонить  проект.

Например, инвестор, исходя из своей склонности к риску, действовал бы следующим образом:

Риск ≥ 30%.

В случае, если показатель риска, а это прежде всего нормированный  ожидаемый убыток (НОУ), равен или  превышает 30%, то для принятия проекта  необходимо предварительно внести и  осуществить предложения по снижению риска. Под предложениями понимаются любые действия по изменению данных на входе, способные уменьшить риск, не обрекая проект на убыточность.

В этих целях используются: разработанные заранее правила  поведения участников в определенных «нештатных» ситуациях (например сценарии, предусматривающие соответствующие  действия участников при тех или  иных изменениях условий реализации проекта).

В проектах могут предусматриваться  также специфические механизмы  стабилизации, обеспечивающие защиту интересов участников при неблагоприятном  изменении условий реализации проекта (в том числе и в случаях, когда цели проекта будут достигнуты не полностью или не достигнуты вообще) и предотвращающие возможные  действия участников, ставящие под  угрозу его успешную реализацию. В  одном случае может быть снижена  степень самого риска (за счет дополнительных затрат на создание резервов и запасов, совершенствование технологий, уменьшение аварийности производства, материальное стимулирование повышения качества продукции), в другом — риск перераспределяется между участниками (индексирование цен, предоставление гарантий, различные  формы страхования, залог имущества, система взаимных санкций).

Как правило, применение в  проекте стабилизационных механизмов требует от участников дополнительных затрат, размер которых зависит от условий реализации мероприятия, ожиданий и интересов участников, их оценок степени возможного риска. Такие  затраты подлежат обязательному учету при определении эффективности проекта.

Здесь работает балансировка между риском и прибыльностью. Если на этом этапе удается снизить  риск так, что НОУ становится меньше 30%, и есть выбор среди такого рода вариантов проекта, то лучше выбрать  тот из них, у которого коэффициент  вариации меньше. Если же не удается  снизить риск до указанной отметки, проект отклоняется.

Риск < 30% .

Проекты с риском менее 30% {НОУ < 30%) лучше подстраховать. Предлагается создать страховой фонд в размере  определенной доли от основной суммы  инвестирования. Как определить эту  долю — вопрос методики. Можно принять  ее равной значению показателя риска (нормированный  ожидаемый убыток). То есть, например, если риск равен 25%, то необходимо, скажем, предусмотреть отчисления от нераспределенной прибыли в процессе осуществления  проекта или заключить договор  со страховой компанией на сумму  в размере 25% от основной суммы инвестирования и направить эти деньги в резерв, подлежащий использованию только в  случае наступления крайних ситуаций, связанных, например, с незапланированным  недостатком свободных денежных средств, а также другими проблемами в целях нормализации финансово-экономической  ситуации. На самом деле источник оплаты страхового фонда скорее всего будет  зависеть от периода осуществления  проекта. В самый трудный в  финансовом отношении начальный  момент осуществления проекта у  предприятия вряд ли найдется возможность  обойтись без внешнего окружения  при создании страхового фонда, например на базе страховой компании. Но по мере осуществления проекта у предприятия  накапливается прибыль, ежегодные  отчисления от которой могли бы составить  страховой фонд.

Рассмотрим, насколько существующие подходы к анализу рисков позволяют  учитывать высокую степень риска, характерную для условий нестабильной экономики, каковой без сомнения является экономика России.

Методы без учета распределений  вероятностей наименее приспособлены  для количественного анализа  проектных рисков в нестабильных условиях. Их важнейшим недостатком  является высокая степень агрегированности риска, связанного с инвестиционным проектом.

Метод корректировки не позволяет  адекватно учитывать риски различных  проектных переменных из-за сведения их к одному показателю и игнорирования  существующих внутренних взаимосвязей.

Анализ чувствительности, в целом, также является недостаточно мощным инструментом для анализа  рисков нестабильной экономики. Критические  значения факторов определяют только пороговые величины изменения переменных, отсутствует информация о вероятностях выхода факторов за эти границы. Параметрический  анализ чувствительности позволяет  выявить только интервал возможного разброса значений результирующего  показателя. Следовательно, анализ чувствительности обладает низкой информативностью и  не позволяет получить количественную оценку риска проекта в целом. Тем не менее это отличный вспомогательный  инструмент, облегчающий отбор ключевых (рисковых) переменных модели, влияние  которых на результат проекта  будет анализироваться более  точными методами.

Кроме того, преимущество данного  метода состоит в относительной  простоте насыщения моделей необходимой  информацией, а значит, в повышении  достоверности выводов, сделанных  на основе анализа проектных рисков.

Методы с учетом распределения  вероятностей позволяют получать распределения  вероятностей результирующего показателя на основе распределений экзогенных переменных, но так как в основе этих методов лежит применение теории вероятностей, их использование связано  с рядом ограничений, что оказывает  существенное влияние на практическую применимость рассматриваемых методов.

Прежде всего — это  характерное для данных методов  упрощение характеристик самой  модели инвестиционного проекта. Следующим  недостатком является достаточно слабый учет формальных зависимостей переменных.

Применение имитации Монте-Карло  позволяет учитывать любые распределения  экзогенных переменных и получать распределение  результирующего показателя. Вместе с тем вопрос об учете зависимостей остается открытым.

Из всего сказанного следует, что наиболее приспособленным для  анализа рисков в ситуации нестабильности является системный (комплексный) подход. Он ориентирован на любые виды зависимостей и распределений, позволяет использовать различные показатели эффективности, предполагает непосредственный учет рисков и вычисление совокупного риска проекта. Единственным недостатком системного подхода являются значительные затраты, связанные с его реализацией (сбор и обработка огромного массива исходной информации, значительные временные и финансовые расходы).

Учитывая ограниченные возможности  применения всех названных методов  анализа рисков к инвестиционным проектам, развивающимся в условиях нестабильной экономики, а также  аналогичный опыт проектного анализа  других стран, накопленный Всемирным  банком, становится возможным описать  промежуточный подход, универсальный  для различных инвестиционных проектов.

В нестабильных условиях качественный анализ как первый этап анализа рисков, имеющий своей целью выявить  факторы, области, виды рисков и произвести возможную на данном этапе их стоимостную  оценку, приобретает особенно большое  значение. Это связано с наличием нетрадиционных рисков и относительно более высокой степенью обычных  рисков, поверхностная оценка которых  может привести к пагубным последствиям. Необходимым условием при этом является наличие ранжирования и систематизации рисков, полностью отражающей всю  ту их совокупность, с которой придется иметь дело при реализации проекта.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Глава 2. Оценка инвестиционных проектов ЗАО «Стерин».

 

2.1.Характеристика  объекта исследования и альтернативных  инвестиционных проектов ЗАО «Стерин».

 

ЗАО «Стерин», занимается производством и реализацией медицинских препаратов, одно из ведущих предприятий – изготовителей одноразовых шприцев в России.

Цех по производству шприцев, как отдельное подразделение  был организован в 1991 году в период реализации программы развития производства разовых изделий медицины в связи  с появлением и распространением чумы ХХ века – СПИДа.

В настоящее время ЗАО «Стерин» – это динамично развивающееся предприятие, продукция которого востребована на рынке сбыта и пользуется устойчивым покупательским спросом.

Ни одно предприятие, ни одно производство не может жить без перспективы. Поэтому главнейшей задачей является дальнейшее расширение производства и  ассортимента продукции.

Уставный капитал общества – составляет 6 500 000 рублей, в соответствии с разделительным балансом разделен на 6 500 000 штук обыкновенных акций, номинальной  стоимостью 1 рубля. Дополнительный выпуск акций не производился.

Основной задачей промышленных предприятий является наиболее полное обеспечение спроса населения высококачественной продукцией. Темпы роста производства продукции, повышение ее качества непосредственно  влияют на величину издержек, прибыль  и рентабельность предприятия.

Рост чистой прибыли за 2009 годом по сравнению с 2008 годом  составил 941,1 тыс. рублей.

Снижение плановой прибыли  в 2010 году связано с большой капиталоемкостью выпуска новой продукции, необходимостью набора новой рабочей силы для  последующего их обучения. Также снижение прибыли объясняется введением  новой схемы управления компании, посредством которой данные затраты  включаются в себестоимость как  услуги.