Оценка инвестиционных рисков

 

     Построение  сценариев и расчёт NPV по вариантам осуществлялся с учетом того факта, что себестоимость 1Гкал, вырабатываемой локальной котельной и тариф за централизованное отопление в значительной степени коррелируют друг с другом, поскольку обе эти величины зависят от одних и тех же факторов, как то эксплуатационные расходы и зарплата обслуживающего персонала.

     Сценарный анализ продемонстрировал следующие  результаты:

1. Среднее значение NPV составляет 15950,85 грн.
2. Коэффициент вариации NPV равен 40 %.
3. Вероятность того, что NPV будет меньше нуля 1 %.
4. Вероятность того, что NPV будет больше максимума равна нулю.
5. Вероятность того, что NPV будет больше среднего на 10 % равна 40 %.
6. Вероятность того, что NPV будет больше среднего на 20 % равна 31%.

     Анализируя  полученные результаты, отмечаем, что  метод сценариев даёт более пессимистичные оценки относительно риска инвестиционного  проекта. В частности коэффициент  вариации, определённый по результатам  этого метода значительно больше, чем в случае с имитационным моделированием.

     Рекомендуется использовать сценарный анализ только в тех случаях, когда количество сценариев конечно, а значения факторов дискретны. Если же количество сценариев  очень велико, а значения факторов непрерывны, рекомендуется применять имитационное моделирование.

     Следует отметить, что, используя сценарный  анализ можно рассматривать не только три варианта, а значительно больше. При этом можно сочетать сценарный  анализ с другими методами количественного анализа рисков, например, с методом дерева решений и анализом чувствительности, как это продемонстрировано в следующем примере.

     Анализ  рисков бизнес-плана ТК “Корона”.Установим ключевые факторы проекта, оказывающие значительное влияние на показатель эффективности – NPV. Для этого проведём анализ чувствительности по всем факторам в интервале от –20% до +20% и выберем те из них, изменения которых приводят к наибольшим изменениям NPV.

     В нашем случае это факторы: ставки налогов; объём сбыта, цена сбыта.

      Рассмотрим возможные ситуации, обусловленные колебаниями этих факторов. Для этого построим “дерево  сценариев”.

      1           2           3            4            5            6              7                   8                 9  

Рис. 1.2. Дерево сценариев

     Ситуация 1: Колебания налоговых ставок Вероятность  ситуации = 0,3  
         Ситуация 2: Колебания объёма сбыта Вероятность ситуации = 0,4  
         Ситуация 3: Колебания цены сбыта Вероятность ситуации = 0,3

     Рассмотрим  также возможные сценарии развития этих ситуаций.

     Ситуация 1: Колебания налоговых ставок Вероятность  ситуации = 0,3

     Сценарий 1: Снижение налоговых ставок на 20%  
Вероятность сценария в рамках данной ситуации=0,1  
Общая вероятность сценария =0,1* 0,3=0,03

     Сценарий 2: Налоговые ставки остаются неизменными  
Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,5  
Общая вероятность сценария =0,5* 0,3=0,15

     Сценарий 3: Повышение налоговых ставок на 20%  
Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,4  
Общая вероятность сценария =0,4* 0,3=0,12

     Ситуация 2: Колебания объёма реализации Вероятность  ситуации = 0,4

     Сценарий 4: Снижение объёма реализации на 20% Р=0,25*0,4=0,1  
          Сценарий 5: Объёма реализации не изменяется Р=0,5*0,4=0,2  
          Сценарий 6: Увеличение объёма реализации на 20% Р=0,25* 0,4=0,1

     Ситуация 3: Колебания цены реализации Вероятность  ситуации = 0,3

     Сценарий 7: Снижение цены реализации на 20% Р=0,2*0,3=0,06  
          Сценарий 8: Цена реализации не изменяется Р=0,5*0,3=0,15  
          Сценарий 9: Увеличение цены реализации на 20% Р=0,3* 0,3=0,09

     По  каждому из описанных сценариев  определяем NPV ( эти значения были рассчитаны при анализе чувствительности), подставляем в таблицу и проводим анализ сценариев развития.

                                                                                                                          

                                                                                                                        Таблица 1.8  
Ситуация 1

 

                                                                                                                   Таблица 1.9  
Ситуация 2

                                                                                                                      Таблица 1.10  
Ситуация 3

 

     Проведённый риск-анализ проекта позволяет сделать  следующие выводы:

     1. Наиболее вероятный NPV проекта  (68 249 026 тыс. грн.) несколько ниже, чем ожидают от его реализации (68 310 124 тыс. грн.)

     2.Несмотря  на то, что вероятность получения NPV меньше нуля равна нулю, проект имеет достаточно сильный разброс значений показателя NPV, о чем говорят коэффициент вариации и величина стандартного отклонения, что характеризует данный проект как весьма рискованный. При этом несомненными факторами риска выступают снижение объёма и цены реализации.

     3. Цена риска ИП в соответствии  с правилом “трёх сигм” составляет 3* 25 724 942 = 77 174 826 тыс. грн., что превышает  наиболее вероятный NPV проекта (68 249 026 тыс. грн.)

     Цену риска можно также охарактеризовать через показатель коэффициент вариации (CV). В данном случае CV = 0,38. Это значит, что на гривни среднего дохода (NPV) от ИП приходится 38 копеек возможных потерь с вероятностью равной 68%.

     Эффективность применения разработанных авторами технологий инвестиционного проектирования обусловлена тем, что они могут быть легко реализованы обычным пользователем ПК в среде MS Excel, а универсальность математических алгоритмов, используемых в технологиях, позволяет применять их для широкого спектра ситуаций неопределённости, а также модифицировать и дополнять другими инструментами.

     Среди способов снижения рисков можно выделить общепринятые приемы снижения риска:

• страхование проекта как единого комплекса, или, если это не удается – страхование отдельных активов предприятия.
• обеспечение высокой ликвидности инвестиций. Желательно, чтоб активы проекта имели  не только рыночный спрос и не только со стороны проекта. Это гарантирует возможность их продажи в случае прекращения проекта и уменьшит убытки от болезненного решения «выхода из проекта». Про ликвидность активов проекта следует подумать заранее, до принятия решения о его реализации.
• диверсификация – распределение капитала по нескольким объектам с целью снижения влияния одного негативного события на эффективность всей программы инвестиций. Диверсификация может осуществляться также в границах одного проекта:ориентация на нескольких  потребителей  продукции проекта, организация сбыта в разных местах или регионах и т.п.

     Диверсификация  является основным методом снижения несистематического риска в финансовом инвестировании.

         Основным способом исключения базового (или первичного) для системы риска является использование системы специализированных институтов выполняющих функцию посредника между инвестором и его собственностью (или другим посредником). В свою очередь, исключение первичного риска с неизбежностью приводит к возникновению вторичного риска, выражающегося в вероятности неадекватного функционирования того института, с помощью которого первичный риск был устранен. Другими словами, получая удобства в виде инфраструктуры, инвестор становится от них зависимым.

        Методы управления вторичным риском, который невозможно или нецелесообразно элиминировать добавлением еще одного уровня посредников, сводятся к следующему набору мероприятий:

1. Мониторинг деятельности посредника, обычно проводимый одним из трех способов, описанных ниже:

• Проверка на месте операционных и информационных технологий, используемых посредником (т.н. due diligence). Основным преимуществом этого старейшего и наиболее распространенного способа мониторинга является его гибкость и возможность получения информации "из первых рук". К недостаткам можно отнести субъективность оценки, повышающую вероятность ошибки и высокую стоимость мониторинга, связанную с необходимостью содержать высококвалифицированных экспертов по данному виду деятельности.
• Проведение опросов, характеризующих профессиональную деятельность посредника; в т.ч. с помощью стандартных анкет (request for proposal, service level report). Как правило, данный метод применяется с целью экономии времени и затрат на развитых фондовых рынках, где функции основных финансовых посредников в значительной степени формализованы и структурированы. Применение стандартных методик на нестабильных или быстро развивающихся рынках, как показывает опыт, зачастую приводит к снижению качества получаемых таким образом оценок.
• Сбор информации о данном посреднике, анализ его репутации на рынке (reference building,"market intelligence"). Данный способ дает хорошие результаты именно на новых для инвестора рынках. Как правило, используется как дополнение к одному из вышеперечисленных, т.к. объективность оценки деятельности посредника, в данном случае, зависит от компетентности и непредвзятости респондентов.

2. Оценка эффективности функционирования посредника (performance measurement).

Использование данного метода целесообразно при  наличии широкого набора статистически  достоверных количественных показателей, характеризующих деятельность выбранного посредника. На развитых рынках ценных бумаг часто применяется для анализа эффективности брокерских компаний и инвестиционных фондов. Выделяются два вида оценки эффективности:

• Абсолютная (сравнение количественных показателей деятельности посредника с наперед заданным набором "идеальных" значений);
• Относительная (сравнение с аналогичными характеристиками конкурирующих организаций);

3. Одновременное использование нескольких посредников (diversification).

Как правило, используется крупными инвесторами  и профессиональными участниками  рынка, чаще всего - на "новых" рынках. Негативным следствием использования  данного метода может стать увеличение затрат на оплату услуг посредников и мониторинг их деятельности.