Выбор методов анализа рисков для повышения информативности и качества экономико-математической модели инвестиционного проекта

Размещено на http://www.allbest.ru/

Выбор методов анализа рисков для повышения информативности и качества экономико-математической модели инвестиционного проекта

Исхаков Максим Игоревич

Шекалин Александр Николаевич

Горбунов Валерий Николаевич

Аннотация

риск инвестиционный имитация прогнозирование

В статье исследуются вопросы применения различных методов анализа рисков для повышения информативности и качества экономико-математической модели инвестиционного проекта. Рассматриваются характеристики методов анализа рисков на соответствие совокупности принятых требований и возможности прогнозирования эффективности реализации инвестиционного проекта.

Ключевые слова: инвестиционный проект, неопределенность, Риск-менеджмент

События 2014 года в российской экономике привели к росту рисков инвестиций многих инвестиционно-строительных компаний. Это связано с возросшей сложностью прогнозирования и управления финансовыми потоками, расширением масштабов и видов финансовых услуг. Возросла актуальность вопросов обеспечения устойчивости реализуемых проектов и выбора методов анализа рисков для повышения информативности и качества применяемых экономико-математических моделей инвестиционных проектов. В Методических рекомендациях по оценке эффективности инвестиционных проектов приводится следующее условие устойчивости проекта: «проект считается устойчивым, если при всех сценариях он оказывается эффективным и финансово реализуемым, а возможные неблагоприятные последствия устраняются мерами, предусмотренными организационно-экономическим механизмом».

Так как каждый вариант инвестиционного проекта в данном случае эффективен (NPV > 0), делаем вывод о том, что все они устойчивы. В ходе реализации инвестиционного проекта необходимо контролировать, чтобы величины рисковых факторов находились в заданном интервале.

Метод учитывает вероятность показателей эффективности, однако количество значений слишком мало, чтобы говорить о расчете характеристик вероятности (табл. 1).

Таблица 1 - Соответствие метода анализа сценариев принятым требованиям

Согласно Методическим рекомендациям по оценке эффективности инвестиционных проектов норма дисконта для анализа эффективности инвестиционного проекта может рассчитываться следующим образом:

r = Депоз - Инфл + Риск,

где Депоз - ставка банков первой категории надежности, %;

Инфл - ставка инфляции, %;

Риск - поправка на риск неполучения предусмотренных проектом доходов, %.

Для расчета поправки на риск рекомендовано пользоваться двумя способами: по таблице или расчет пофакторным методом. При определении поправки на риск с помощью таблицы 2, получим следующие значения.

Таблица 2 - Величина поправки на риск

Для рассмотрения инвестиционного проекта примем поправку на риск 10%.

По данным статистики за 2014 год Инфл = 9%.

По результатам анализа Депоз = 9%.

Получим: r = 9-9+10 = 10%.

По результатам опроса представителей инвестиционно-строительных компаний, такая ставка дисконта не отражает реальное положение дел.

При расчете пофакторным методом суммируется влияние на инвестиционный проект факторов риска.

После опроса представителей строительных компаний согласно рекомендаций, изложенных в Методических рекомендациях, получим следующие значения, приведенные в таблице 3.

Таблица 3 - Расчет поправки на риск

Для полноценного расчета поправки на риск, необходимо учесть фактор срока реализации инвестиционного проекта. Подставим принятые значения составляющих формулы ставки дисконта. Результаты расчета приведем в таблице 4.

Таблица 4 - Расчет ставки дисконта с учетом поправки на риск

Подставим полученные значения поправки на риск в формулы расчета NPV. Полученные результаты сведем в таблице 5.

Таблица 5 - Результаты расчета рисков методом учета поправки на риск

Данный метод учитывает риск приведённых потоков платежей, но сам по себе без применения усовершенствованных методик не даёт никакой информации о степени риска, тем более что при изменяющихся параметрах проекта эффект, оказываемый величиной премии за риск, так же будет изменяться. Если, например, премия к безрисковой ставке процента составляет 15%, то основываясь на этой информации вряд ли можно сказать что-то большее, чем “риск достаточно высок” или “риск не очень значительный”. По результатам таблиц 4, 5 мы можем сделать выводы о том, что рассматриваемые варианты инвестиционного проекта устойчивы, и что вариант «Среднего достатка» более эффективен с учетом риска, чем вариант «Элитный». Метод не позволяет оценить вероятностные потоки платежей, тем более риски могут быть по-разному распределены во времени. Несмотря на отмеченные недостатки, метод корректировки нормы дисконта широко применяется на практике (таблица 6).

Таблица 6 - Соответствие метода учета поправки на риск принятым требованиям

Метод имитаций Монте-Карло позволит максимально систематизировать подход к анализу рисков, поскольку он позволяет построить экономико-математическую модель с учетом ресурсных потоков, распределенных во времени. Реализуем анализ рисков методом Монте-Карло на примере бюджетного варианта инвестиционного проекта. Для этого зададимся интервалом изменения рисковых факторов и характером распределения вероятностей этих изменений (рис. 1 - 8).

Рисунок 1 - Ряд распределения случайной величины «Получение земли»

Рисунок 2 - Ряд распределения случайной величины «Проектирование, согласование»

Рисунок 3 - Ряд распределения случайной величины «Подготовка участка строительства»

Рисунок 4 - Ряд распределения случайной величины «Строительство»

Рисунок 5 - Ряд распределения случайной величины «Подведение коммуникаций»

Рисунок 6 - Ряд распределения случайной величины «Прочие»

Рисунок 7 - Ряд распределения случайной величины «Исследование рынка, подготовка продаж, продажа»

Рисунок 8 - Ряд распределения случайной величины «Выручка от продаж»

Далее запишем подробнее элементы формулы NPV, исходя из принятых факторов риска.

CF_k будет равен выручке от продажи квартир, тыс. руб.

IC_j будет складываться из затрат на получение земли, проектирование и согласование, подготовку участка строительства, строительство, подведение коммуникаций, прочие затраты, исследование рынка.

Далее при помощи генератора случайных чисел в среде Excel зададим значения случайных величин рисковых факторов и произведем 1000 имитаций. Полученные значения занесем в таблицу 7.

Таблица 7 - Результаты расчетов методом Монте-Карло

В результате мы получаем искусственную статистику показателя эффективности - NPV в зависимости от изменений рисковых факторов. Кроме того, мы обладаем информацией о распределении вероятностей NPV для принятых изменений рисковых факторов (рис. 9).

Рисунок 9 - Ряд распределения вероятностей NPV.

Рассчитаем характеристики вероятности NPV по полученной статистике (таблица 8).

Таблица 8 - Характеристики вероятности NPV

По полученным результатам анализа рисков методом Монте-Карло можно сделать вывод о том, что инвестиционный проект обладает устойчивостью, наиболее вероятное значение NPV близко к 120305,72 ± 3715,09 тыс. руб. Метод учитывает распределение рисков во времени, кроме того наглядно демонстрирует распределение вероятностей NPV. Для применения метода в процессе реализации инвестиционного проекта, необходимо изменять исходные данные по результатам мониторинга, что позволит получать новые статистические данные о проекте (таблица 9).

Таблица 9- Соответствие метода имитаций Монте-Карло принятым требованиям

Скомбинируем характеристики методов анализа рисков в таблице 10.

Таблица 10 - Сравнительные характеристики методов анализа рисков

Данные таблицы показывают, что метод имитации Монте-Карло отвечает большему числу требований, а также позволяет более точно прогнозировать эффективность реализации инвестиционного проекта. Следовательно, применение данного метода способствует повышению информативности исследования и качества экономико-математической модели.

Библиографический список

Горбунов В.Н., Оськина И.В., Ханьжов И.С. Проблемы формирования инвестиционной привлекательности инновационных проектов в строительной сфере//Современные проблемы науки и образования. -2014. -№ 4; URL: http://www.science-education.ru/118-14150 (дата обращения: 24.01.2015).

Желиховский Д.О., Хрусталев Б.Б., Горбунов В.Н., Оськина И.В. Основные пути развития и управления инновационными процессами в региональном отраслевом комплексе // Современные проблемы науки и образования. - 2014. - № 3; URL: http://www.science-education.ru/117-13630 (дата обращения: 24.01.2015).

Исхаков М.И., Шекалин А.Н., Горбунов В.Н. Влияние совместной оценки неопределенности и потенциальных потерь инвестиционного проекта на эффективность риск-менеджмента // Современные научные исследования и инновации. 2015. № 1 [Электронный ресурс]. URL:http://web.snauka.ru/issues/2015/01/45789 (дата обращения: 24.01.2015).

Исхаков М.И., Шекалин А.Н., Горбунов В.Н. Организация службы риск-менеджмента в инвестиционно-строительной компании // Современные научные исследования и инновации. 2015. № 1 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2015/01/45780 (дата обращения: 24.01.2015).

Максимчук О.В., Горбунов В.Н., Мещерякова О.К. Особенности формирования кластерной системы в строительной сфере // Региональная архитектура и строительство. -2012. -№2. -С. 196-199.

Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов (вторая редакция) / М-во экон. РФ, М-во фин. РФ, ГК по стр-ву, архит. и жил. политике; рук. авт. кол.: Коссов В.В., Лившиц В.Н., Шахназаров А.Г. - М.: ОАО “НПО “Изд-во “Экономика”, 2000. - 421 c.

Основные направления формирования системы управления рисками на предприятиях регионального инвестиционно-строительного комплекса / Б.Б. Хрусталев, Н.А. Лежикова, В.Б. Клячман, В.Н. Горбунов. - Пенза: Изд-во ПГУАС, 2004. -289 с.

Хрусталёв Б.Б., Горбунов В.Н. Развитие предприятий строительного комплекса на основе формирования эффективных зон деятельности // Региональная архитектура и строительство. - 2006. -№1. -С. 165-169.

Хрусталёв Б.Б., Горбунов В.Н. Учет влияния внешней и внутренней среды на характер и эффективность развития предприятий инвестиционно-строительных комплексов//Наука и образование в жизни современного общества: сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции 29 ноября 2013 г.: в 18 частях. Часть 10; М-во обр. и науки РФ. Тамбов: Изд-во ТРОО «Бизнес-Наука-Общество», 2013. -163 с. -С. 152-153.

Хрусталев Б.Б., Саденко С.М., Горбунов В.Н. Необходимость проведения комплексной экспертизы при формировании стратегии развития строительного комплекса // Научный вестник Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Строительство и архитектура. -2008. -№1. -С. 88-94.

Шекалин А.Н., Горбунов В.Н., Евсеев Д.В. Особенности автоматизированной системы риск-менеджмента при комплексном подходе к учету рисков инвестиционного проекта // Современные научные исследования и инновации. 2015. № 1 [Электронный ресурс]. URL:http://web.snauka.ru/issues/2015/01/45249 (дата обращения: 24.01.2015).

Шекалин А.Н., Горбунов В.Н., Синицын М.А. Выявление факторов риска с учетом особенностей инвестиционно-строительной деятельности // Современные научные исследования и инновации. 2015. № 1 [Электронный ресурс].

Шекалин А.Н., Горбунов В.Н., Синицын М.А. Исследование критериев оптимальных пределов покрытия рисков инвестиционных проектов // Современные научные исследования и инновации. 2015. № 1

Размещено на Allbest.ru