Методы оценки рисков в системе инвестиционного проектирования

 

     Таблица 9.

     Расчет  чувствительности конечного результата от изменений объема инвестиций

 

       Теперь  перейдем к общему анализу чувствительности проекта к рискам. Для этого  на основании таблиц построим все  данные по отклонениям денежного  потока с учетом инфляции в абсолютных и относительных оценках на двух графиках (см. Рисунок 6 и Рисунок 7).

     

     Рисунок 6. Анализ чувствительности на основе абсолютного  значения 

     

     Рисунок 7. Анализ чувствительности на основе относительных значений

       Сравнение графиков позволяет сделать вывод, что чувствительность предлагаемого  инвестиционного проекта к рискам дает возможность фактически оценить  подверженность проекта к снижению доходов и возрастанию расходов. Воздействие этих рисков велико и может привести к убыткам.

       При снижении денежного потока всего  на 5%, при постоянном уровне расходов (например, при снижении отпускных  цен конкурирующими фирмами, вызовет  снижение объема продаж или уменьшение цен реализации), ведет к снижению результатов финансово-хозяйственной деятельности более, чем в полтора раза (164%). Это, несомненно, ставит реализацию проекта под угрозу, влияние этого фактора довольно велико, поскольку оно из-за большой доли неопределенности не поддается количественному анализу.

       То  самое можно сказать и о  возрастании доли расходов, хотя их воздействие на проект несколько  ниже. При росте расходов на 5%, снижение конечного результата составит 1,56 раза (однако этот показатель так же велик). Изменение объема инвестиций практически не оказывает влияние на реализацию проекта, из чего можно заключить, что проект устойчив к проявлениям инвестиционного риска.

       Теперь  составим матрицу чувствительности и предсказуемости (см. табл.10). На основе матрицы можно сказать, что для снижения воздействия рисков оказывающих влияние на доходы и расходы ООО «Концепт» следует проводить хозяйственную политику, направленную на поддержание постоянного уровня цен, поскольку они являются наиболее сильным фактором воздействия на фирму. 

     Таблица 10.

     Матрица чувствительности проекта

 
 

3.2 Оценка инвестиционного проекта с помощью метода Монте-Карло

       Имитационное  моделирование по методу Монте-Карло (Monte-Carlo Simulation) 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. Блок-схема, представленная на схеме (см. Рисунок 1), отражает укрупненную схему работы с моделью.

     

     Рисунок 1. Анализ рисков (по методу Монте-Карло) 

       Как уже отмечалось, анализ рисков с  использованием метода имитационного  моделирования Монте-Карло представляет собой интеграцию методов анализа чувствительности и анализа сценариев на базе теории вероятностей.

       Результатом такого комплексного анализа выступает  распределение вероятностей возможных  результатов проекта (например, вероятность  получения аналитического критерия СF или NPV < 0).

       Сначала согласно методу имитации необходимо определить функции распределения  каждой переменной, оказывающей влияние  на формирование потока наличности. Как  правило, предполагают, что функция  распределения является нормальной, и следовательно, для ее задания необходимо определить математическое ожидание и дисперсию.

       После определения функции распределения  можно применять процедуру Монте-Карло. Алгоритм метода имитации Монте-Карло:

       Шаг 1. С помощью статистического пакета исходя из вероятностной функции распределения случайным образом выбирают значение переменной, которая является одним из параметров определения потока наличности.

       Шаг 2. Выбранное значение случайной  величины наряду со значениями переменных, которые являются экзогенными переменными, используют при подсчете аналитического критерия проекта.

       Шаги 1 и 2 многократно повторяют, например 1000 раз, и полученные 1 000 значений аналитического критерия проекта используют для  построения плотности распределения  значений чистого приведенного дохода с его математическим ожиданием и стандартным отклонением.

       При проведении анализа методом Монте-Карло, возьмем отклонения по объему инвестиций постоянными, а изменение по объему доходов и расходов переменными. Как и при предыдущем анализе введем рисковые коэффициенты rd и rk, только в данном случае, согласно методологии проведения оценки инвестиционного проекта, они будут не линейно-изменяемыми, а случайными величинами, воздействующими на предыдущее значение доходов и расходов в диапазоне ±5%, от величины предыдущего значения. Кроме того, денежный поток считается с учетом введенного коэффициента инфляции (5%).

       Случайные числа в получены в результате расчетов в электронной таблице Microsoft Excel, с применением функции  СЛЧИС для каждого периода (см. Приложение 2). Соответствующее влияние случайных чисел учтено, и полный расчет денежных потоков представлен в разделе Предложения (см. Приложение 3). Сводная таблица по данным по интегральному результату денежного потока равному среднему значению представлен ниже в таблице (см. табл.11). График по данным представлен денежного потока по методу Монте-Карло см. рис.8. На левой оси представлены абсолютные значения денежного потока, на правой (дополнительной) оси относительное отклонение. Денежный поток находится как среднее арифметическое от соответствующего значения всех денежных потоков.

     

     Рисунок 8. График основного и интегрального  денежных потоков 

     Таблица 11.

       Сводная таблица основного и интегрального  денежного потока (полученного по методу Монте-Карло)

 

       Теперь  рассчитаем дисперсию денежного  потока  и на ее основе определим  дисперсионное отклонение по денежному  потоку. Согласно рассмотренной выше методологии и правилам статистического расчета по анализу рядов динамики дисперсия определяется по формуле: 

       (27)

     где – интегральное значение денежного потока;

     Несомненно, предлагаемая мной выборка относительно мала, и позволяет с достаточно большой долей вероятности спрогнозировать конечную оценку инвестиционного проекта.

     На  основании анализа дисперсии, что  средние отклонение по величине дисперсии  составляет 5,76%. На основании показателя дисперсии можно сделать вывод, что при 20% (±5% по каждой составляющей денежного потока) при выборке в 100 отклонений средние дисперсионное отклонение составит 5,76%. Это означает, что  с точностью ±10% мы имеем право утверждать, что оценка предлагаемого инвестиционного проекта будет равна 3277±188,8 тыс.руб.  

3.3 Оценка инвестиционного проекта по методу определения NPV и влияющих показателей

       Согласно  методическим указаниям и разработанному плану кредитования принимаемая  цена капитала – 30%, а премия за риск составит – 2%, планируемый уровень инфляции, согласно статистическим данным – 15%. Тогда годовой дисконт составит 47% (30 + 15 + 2). Пересчитаем годовой дисконт в квартальную ставку дисконта, по стандартной формуле сложного процента для более меньшего периода времени (где n – количество малых периодов (квартал – n=4, месяц – n=12); dn – ставка меньшего постоянного периода времени (месяц); dt – ставка большего годового периода): 

     

       На  основании исходных данных2 определим поступления и расходы при реализации проекта. Основным показателем в данном случае является цена закупочной и реализационной стоимости бензина и дизельного топлива (см. табл.2). 

     Таблица 2.

     Прогноз по закупочной и отпускной цене