3.2 Качественный анализ. Выявление возможных рисков проекта

Как говорилось в предыдущей главе работы, первый этап оценки рисков - это их идентификация. Для начала приведем максимально полный перечень рисков, которые могут возникнуть в связи с реализацией проекта транспортной инфраструктуры на базе государственно-частного партнерства. Список возможных рисков по проекту расположен в приложении 1.

Методом экспертных оценок необходимо определить, какие факторы из приведенного списка способны наиболее сильно повлиять на эффективность реализации инвестиционного проекта. В связи со спецификой и комплексностью проектов транспортной инфраструктуры, реализующихся на базе государственно-частного партнерства, область оценки факторов риска для них является решающей и крайне важной. Рассмотрев различные исследования на тему оценки рисков транспортных проектов [12][14], в том числе ГЧП проектов[24][11], а также экономическую ситуацию в стране и предполагаемые показатели по проекту были отсортированы те риски, вероятность наступления и величина последствий которых высока, средней величины и минимальны.

Политические риски

К числу политических рисков, которые могут повлиять на эффективность реализации проекта, относятся риски изменения законодательства, налоговых ставок и налогообложения. Что касается законодательной базы, на момент принятия решения о строительстве ЗСД было ясно, что существует большая возможность принятия Федерального Закона о государственно-частном партнерстве в России. Говоря о налоговой системе, можно отметить, что в России она является достаточно стабильной и последствия изменения правил налогообложения являются относительно предсказуемыми. Конечно, при увеличении ставок и условий уплаты налогов Общество может потерять часть прибыли. Однако при условии осуществления деятельности концессионера в соответствии с регулятивными нормами, и своевременным отслеживанием изменений, а также фактом того, что при использовании ГЧП, этот риск обслуживается государством, величина этого фактора риска сводится к минимуму.

Риск конкуренции во всех его проявлениях также не является существенным. ЗДС не имеет аналогов в России, являясь первой платной автомагистралью в России. Конкуренции между частным сектором также нет, так как неконкурентная экономическая среда перечислена в перечне барьеров развития ГЧП в России.

Экономические риски

Говоря об экономических (финансовых, валютных) рисках, необходимо отметить неоднозначность влияния инфляции. При сильном увеличении годового роста цен, конечный рост цен на потребительские товары может привести к снижению реального дохода населения, что может снизить спрос на платную магистраль вследствие недостаточности средств населения. Падение спроса отрицательно повлияет на финансовые результаты деятельности Общества, что снизит темпы окупаемости проекта. Тем не менее, Правительством осуществляются меры по сдерживанию и снижению темпов инфляции в РФ, а также применяются программы увеличения доходов населения. Поэтому этот тот риск можно отнести к средним.

Риск колебания процентных ставок для проекта достаточно велик. Изменение денежно-кредитной политики в России могут привести к существенному росту затрат по проекту. Общество подвержено риску потерь при росте стоимости обслуживания финансовых обязательств.

Так как в России сфера государственно-частного партнерства не является достаточно исследованной, отсутствие опыта реализации подобных проектов, их масштабность и проблемы в выборе частного партнера, для реализуемого проекта (недостаточно желающих для участия в конкурсе) повышают риски стоимости увеличения сроков подготовки проекта, а также рисков увеличения стоимости проекта над первоначальным. Эти риски также являются высокими.

Что касается валютного риска, для реализации проекта ЗСД не привлекалось валютных займов, расчетов в иностранной валюте не предполагалось. Кроме того, задолженности в иностранной валюте Общество не имеет, поэтому финансовые показатели Общества не подвержены колебанию валютного курса, этот риск минимален

Технические риски

Наибольшее число рисков, которые могут повлиять на реализацию проекта, относятся к техническим рискам.

Риски связанные с доступностью материалов минимальны, так как предполагается, что материалы и конструкции для обеспечения строительства будут добываться в официальных карьерах, которые находятся на территории Ленинградской области. Смеси и конструкции будут производиться на заводах Санкт-Петербурга [41].

Риски эксплуатации автомагистрали включают в себя, прежде всего, риски превышения стоимости фактических эксплуатационных расходов над запланированными. К расходам на эксплуатацию относятся издержки на содержание и ремонтные работы, административные арендные расходы, содержание пунктов сбора платы и так далее. В целом изменения величины расходов связаны с инфляцией. Этот риск связан с риском превышения сроков строительства и проектирования, ведь чем больше будут отклонения от запланированного графика, тем больше возникает угроз для увеличения стоимости всего проекта в целом, что может привести и к изменению в большую сторону сроков окупаемости проекта. Эти факторы можно определить как высоко рисковые.

Риски расположения земельного участка являются существенными, в связи со спецификой грунта, его размещения и других факторов. Тем не менее, в плане строительства проекта учтены операции, которые автоматически минимизируют величину данного риска. Кроме того, этот фактор связан с риском превышения строительства и будет оценен в том ключе.

Риски форс-мажора и убытков, вызванных третьими лицами, также являются существенными. Для их минимизации, эти риски должны страховаться компаниями-подрядчиками.

Риски гарантии и контроля качества связаны с риском увеличения стоимости строительства. Однако это риск можно считать достаточно низким, так как в течение всей реализации проекта предполагается проведение полного контроля над материалами, поставщиками и строительным процессом.

Коммерческие риски

Факторы, которые наиболее сильно могут повлиять на финансовый результат реализации данного проекта - это коммерческие факторы, а именно сроки начала продаж и, соответственно, связанные с ним объемы продаж, а также прогнозные цены тарифов. Данные показатели влияют как на прибыль Общества, так и на сроки окупаемости проекта. Рискованность данных факторов очень высока.

Итак, для большей наглядности отобразим вышенаписанное в таблице дифференциации проектных рисков. В данной таблице будут ранжироваться от 1 до 5 величина вероятности возникновения рискового события и тяжесть последствий его возникновения.

Таблица 5. Балльная оценка факторов риска и их распределение по субъекту обслуживания

Для оценки параметров эффективности проекта необходимо использовать ставку дисконтирования. Для ее определения мы будем применять модель средневзвешенной стоимости капитала - WACC (Weight average cost of capital) [29]. Цена собственного капитала показывает требуемую доходность, которую ожидают как кредиторы компании, так и владельцы ее акций. Для расчета данного показателя сначала необходимо отдельно определить ожидаемые доходности по собственному и заемному капиталу, после чего, используя пропорции в структуре капитала, находится само значение стоимости капитала. Нахождение WACC происходит по следующей формуле:

, (1)

Где: - это ставка доходности собственного капитала;

- доходность заемного капитала;

- рыночная стоимость собственного и заемного капитала соответственно;

T - ставка налога.

Для более корректного расчета данного показателя для российской специфики предоставляется модифицированная формула средневзвешенной стоимости капитала, в которой учитывается поправка на пределы процентов за кредит, которые относятся к налогооблагаемой прибыли. Формула расчета WACC в условиях российского рынка выглядит следующим образом:

, (2)

где k - это показатель налогового щита. Данная формула применяется в том случае, если k<, в ином случае используется формула (1).

Величина стоимости заемного капитала - это минимальна ставка, используя которую компания может привлекать средства. На практике в качестве его стоимости может быть использовано среднее значение ставки компаний аналогов по выпущенным ими недавно долговым обязательствам. В ином случае - его стоимость определяется безрисковой ставкой, риском дефолта и налоговым щитом.

Стоимость собственного капитала определяется при использовании модели CAPM (Capital Asset Pricing Model). Суть данной модели заключается в том, что она учитывает корреляцию риска и доходности собственного капитала предприятия. Доходность собственного капитала представляет собой сумму безрисковой ставки доходности рынка и премии за риск рыночного портфеля, который зависит от связи риска актива и риска рынка. Стоимость собственного капитала находится по следующей формуле:

, (3)

где - ожидаемая ставка доходности, - безрисковая ставка, - бета, рыночная доходность. Разницу ( называют премией за риск рыночного портфеля или рыночной премией. Бета находится по формуле -

.

Для данного проекта средневзвешенная стоимости капитала равняется 10% [32]. Данная величина будет применяться для расчета дисконтированных потоков и чистой приведенной стоимости проекта.

Для анализа чувствительности проекта была использована программа Альт-Инвест Сумм, программа, которая используется для оценки реализации инвестиционных проектов различных отраслей и масштабов. Необходимо отметить, что в связи с тем, что информация по проектам транспортного строительства не является непубличной, а многие необходимые данные конфиденциальны, то использованные значения являются приблизительными, но отражающими общую картину. Исходные данные были взяты с официального сайта проекта ЗСД, официальных презентаций по проекту, из средств массовой информации, Инвестиционного портала Санкт-Петербурга и других. Информацию по стоимости проезда, прогнозируемой величине автомобильного потока, данные по предварительной оценке проекта ЗСД можно увидеть в Приложениях 2-4.

После автоматических расчетов по проекту, мы получаем следующие данные:

Таблица 6. Таблица результатов анализа эффективности

По горизонтальной линии отображается процентное изменение того или иного фактора риска. По вертикальной оси отображается соответствующее изменение показателя эффективности инвестиционного проекта в зависимости от отклонения параметра. Графики - изменение каждого параметра.

После использования функции анализа чувствительности проекта получены данные, согласно которым наибольшее влияние на показатели эффективности проекта (NPV,IRR, DPBP) оказывают изменения нижеприведенных факторов:

1) Ставка дисконтирования;

2) Уровень цен на реализуемую продукцию (цены тарифов);

3) Объем продаж;

4) Стоимость строительства.

Численные результаты по полученному анализу можно увидеть в Приложении 5. Графически зависимости показателей можно увидеть на Диаграммах 1-3, расположенных ниже.

Диаграмма 1. Оценка чувствительности чистого приведенного дохода (NPV)

Диаграмма 2. Оценка чувствительности дисконтированного срока окупаемости (DPBR)

Из данных диаграмм видно, что показатели NPV, IRR и DPBR наиболее чувствительны к изменению таких факторов, как уровень тарифов и стоимость строительства. Тем не менее, даже при снижении тарифов на 15% чистый приведенный доход остается больше нуля, внутренняя норма доходности превышает значение 10%, а срок окупаемости проекта не превышает срока его эксплуатации в 30 лет. Увеличение стоимости строительства, с другой стороны, также не ставит под угрозу реализацию проекта.

Итак, анализ проекта показал, что он имеет достаточный «запас прочности» при колебании ключевых факторов стоимости, а вероятность того, что возникновение данных факторов риска повлияет на изменения параметров эффективности, приведя проект к неблагоприятному исходу, минимальна.

3.4 Оценка совокупного риска методом Монте-Карло

Для имитационного моделирования Монте-Карло в качестве наиболее чувствительного показателя на факторы риска мы будем рассматривать значение NPV.

Применяя модель анализа чувствительности для нашего проекта, мы получили зависимость чистого приведенного потока от ключевых факторов риска. Были определены три базовых значения NPV: пессимистичный, реалистичный и оптимистичный. При использовании метода экспертных оценок были также определены значения вероятности возникновения каждого сценария.

Таблица 7. Базовые условия для имитационного моделирования

Результаты последней имитации отображены выше в Таблице 5 и Рис.4. Как видно из диаграммы, при увеличении количества значений чистого дисконтированного потока, его распределение все больше стремится к нормальному закону. На основе выходных данных от имитационного моделирования проведем экономико-статистический анализ. Для этого воспользуемся стандартными возможностями MS Excel.

Таблица 9. Результаты статистического анализа по полученным значениям имитации

Оценка рисков проектов является крайне важным аспектом реализации инвестиционных проектов, которая поможет определить, проанализировать возможные риски, разработать процедуры по смягчению и минимизации угроз.

В данной работе были рассмотрены теоретические аспекты государственно-частного партнерства и его реализации в нашей стране. Кроме того, выявлены специфические условия рынка, которые влияют на величину и вероятность возникновения угроз для инвестиционных проектов. Также были установлены различные виды риска, приведены их классификации, выделена та, которая используется в дальнейшем анализе. Помимо этого, были проанализированы источники как отечественных, так и зарубежных авторов, которые посвящены методам оценки рисков проектов и предложена методика по оценке рисков. Заключительным этапом работы является применение данной методики для проекта транспортной инфраструктуры Западный скоростной диаметр.

В теоретической части было определено, что реализация проектов ГЧП в России происходит с учетом определенных барьеров развития, а именно: неразвитость законодательной базы в аспекте государственно-частного партнерства, низкий уровень квалификации и компетенции, как в отношении государственных структур, так и частного сектора, неравноправие участников партнерства, коррупция, короткий горизонт инвестиционного планирования. Все эти факторы влияют на реализацию проектов ГЧП в России, и, соответственно, на возникающие для этих проектов угрозы.

Кроме того, были определены ключевые факторы риска, а также определена классификация этих рисков, рассмотренная В.Г. Варнавским, согласно которой оценивались риски в практической части работы. Данная классификация включает в себя разделение рисков по четырем основным аспектам: правовые и политические риски; технические; коммерческие; экономические, финансовые и валютные риски.

Дальнейший анализ был направлен на исследование основных методик оценки риска, применяемых во всем мире. Было выделено два основных подхода к оценке: количественный и качественный анализ. Существует также множество источников, которые описывают каждый из методов. Качественный анализ направлен на идентификацию и первичную оценку рисков экспертами. В процессе данного анализа специалисты различными методами пытаются выявить все вероятные риски по проекту, охарактеризовать их, оценить, а также, при возможности, предложить методы по их минимизации. Этот анализ можно принимать как базу для дальнейшего количественного анализа, цель которого, в свою очередь, оценка рисков инвестиционных проектов в численном выражении. Он помогает оценить влияние и стоимость совокупного риска по проекту. При анализе источников, посвященных количественному анализу, был сделан акцент на методы, используемые в данной работе.

На основе теоретических методологий анализа рисков была проведена оценка рисков инвестиционного проекта строительства объекта транспортной инфраструктуры - Западный скоростной диаметр. Методами качественного анализа была определена база рисков, которые могут влиять на реализацию данного проекта, была определена качественная оценка по каждой угрозе, а также методом аналогий и при использовании законодательной базы были определены участники партнерства, на которых ложится тот или иной фактор риска. Используя выходные данные качественного анализа, были выявлены основные риски, которые должны быть оценены методом анализа чувствительности. После данной оценки рисков стало понятно, что наиболее сильно на показатели эффективности NPV, IRR и DPBR для данного проекта влияют такие параметры, как ставка дисконтирования; уровень цен на реализуемую продукцию (цены тарифов); объем продаж; стоимость строительства. Результаты по данному анализу отображены как в тексте работы, так и в Приложениях к нему. Итог оценки состоит в том, что даже при изменении данных факторов на 15% в большую или меньшую стороны, NPV>0, IRR>10%, DPBR<30 лет. Увеличение стоимости строительства также не является угрозой для реализации проекта. На данном этапе можно сделать вывод, что проект имеет достаточный «запас прочности», и вероятность неблагоприятного исхода по проекту минимальна.

На выходных данных анализа чувствительности было использовано имитационное моделирование Монте-Карло. Для применения данного метода был выбран параметр NPV, как наиболее показательный и чувствительный к изменениям. В ходе оценки были получены имитационные значения чистого дисконтированного дохода (500 сценариев), по которым был проведен экономико-статистический анализ. Согласно результатам, минимально, средне и максимально возможные значение NPV для данного проекта 8309,94; 3092,082 и 15217,66 миллионов рублей соответственно. Использование правила трех сигм в отношении результатов имитирования показало, что вероятность того, что значение NPV проекта будет ниже 8309,945-5986,686 стремится к нулю

Иначе говоря, совокупная стоимость риска инвестиционного проекта равна 5986,686 млн. рублей.

Проведенное исследование позволяет сделать следующие выводы:

1. Государственно-частное партнерство является важным способом реализации крупных инвестиционных проектов в условиях недостаточного финансирования.

2. При обосновании и планировании проектов такого типа необходимо большое внимание уделять оценке рисков.

3. Для того, чтобы результаты оценки были достоверны, необходимо применять методы анализа в совокупности, чтобы исключить максимальное число недостатков каждой из методик.

4. Предложенная в работе методика позволила рассчитать совокупный риск для проекта транспортной инфраструктуры на базе государственно-частного партнерства.

5. Как показал процесс расчета и полученные результаты, данная методика может применяться для оценки рисков крупных инвестиционных проектов, реализация которых происходит по схемам ГЧП.

В целом можно отметить, что в работе решены поставленные задачи. Кроме того, применение данных методов оценки рисков, для крупномасштабных и долгосрочных проектов, реализующихся на базе государственно-частного партнерства, является эффективным. Они дают системную оценку общему риску проекта, являясь достаточно объективным способом его анализа, в связи с использованием автоматических имитаций. Необходимо, чтобы оценка рисков являлась прозрачной процедурой и обеспечивала оценку всех возможных аспектов реализации инвестиционного проекта.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Государственно-частное партнёрство - новая форма взаимодействия государственного и частного секторов в фиксировании инфраструктурных и социальных проектов// Материалы семинара. М: Посольство Великобритании, 2003.

2. Государственно-частное партнерство: теория и практика: учебное пособие для вузов / В.Г. Варнавский, А.В. Клименко, В.А. Королев и др.; под ред. Г.Е. Шерихова. М.: Изд. дом Гос. Ун-та - Высшей Школы Экономики, 2010. 287с.

3. Риск-менеджмент инвестиционного проекта: учебник для студентов вузов, обучающихся по экономическим специальностям под ред. М.В. Грачевой, А.Б. Секерина. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2009., 544 с.

4. Никонова И.А. Проектный анализ и проектное финансирование / И.А. Никонова. -- М.: Альпина Паблишер, 2012. -- 154 с.

5. Основы инновационного проектирования : учебное пособие / В. А. Сергеев, Е. В. Кипчарская, Д. К. Подымало; под редакцией д-ра техн. наук В. А. Сергеева. - Ульяновск : УлГТУ, 246 с.

6. Баусов Д.В. Управление рисками в ходе реализации проектов капитального строительства. //Экономика и управление. - 2011. №3(76). С.132-136

7. Зарубежный опыт реализации государственно-частного партнерства: общая характеристика и организационно-институциональные основы / А.В. Гладов, А.М. Исупов, С.А. Мартышкин и др. // Вестник СамГУ. 2008. № 66. С. 36-55.

8. Кузина О. Е. Барьеры развития государственно-частного партнерства в России: социальный анализ. // Социологический журнал. 2011. № 3. С. 88-116.

9. Малицкая Е.А. Организационно-экономический механизм управления инфраструктурными проектами (на примере железнодорожного транспорта)//Стратегия развития экономики, 2012., С. 37-49

10. AECOM Australia// Pty Ltd High Speed Rail Study, - 2011. 328 p.

11. PMI (Sponsor) A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK Guide). Newtown Square, PA, Project Management Institute 2008 216

12. Project risk management// Guidance for WSDOT projects. - Washington, - 2013. 96 p.

13. Risk management guide//World customs organization. - 2003. 32 p.

14. U.S. Department of Transportation Federal Highway Administration (Sponsor) Transportation Risk Management - International Practices for program development and project delivery. Washington, DC. - 2012. 84 p.

15. PPP in Europe: an overview / Bliss N., Carver A., Rubinoff J., e.c. // Freshfields Bruckhaus Deringer. 2005. December. P. 13-29

16. Grimsey D., Lewis K. Mernyn Evaluating the risks of public private partnership for infrastructure projects//International Journal of Project Management. - 2002, Vol.20, pp. 107-118

17. Hillson D., Hulett D. Assessing Risk Probability: Alternative Approaches Part of PMI Global Congress Proceeding. - 2004, pp. 1-7.

18. Kindinger J., Darby J. Risk Factor Analysis - A New Qualitative Risk Management Tool, Proceeding of the Project Management Institute Annual Seminars & Symposium. - 2000. pp. 959 - 963.

19. Mazareanu V. Risk Management and Analysis: Risk Assessment (Qualitative and Quantitative)// Annual report, Alexandru Ioan Cuza” University. - 2007. pp.42-46

20. Mouraviev N. Risk Management in Public-Private Partnerships and Research Agenda for Transitional Countries //International Journal of Migration and Border Studies. - 2012. vol.2, no. 2, pp. 37-41.

21. Metropolis N. The Monte Carlo method / N.Metropolis, S.Ulam. - J.Amer. Stat. Assoc.A949.44, № 247, Р.335 - 341.

22. A. Ng, M. Loosemore Risk allocation in the private provision of public infrastructure//International Journal of project management, - 2007. vol. 25(1), pp 66-76.

23. Sudic S., Cirovic G., Mitrovic S., (2013) Risk analysis and management on public private partnership projects (PPP) in organization, technology and management in construction // An International Journal, - 2013. vol. 5(1), pp. 696-701.

24. Tan D. Quantitative Risk Analysis Step-by-Step, Part of the Information Security Reading Room. - 2002, pp. 1-22.

25. Trefor P. Williams Moving to Public - Private Partnership: Learning from Experience around the World / IBM Center for The business of Government. Piscataway, 2003. 40 p.

26. Vazhenin S., Gerasimov N. Designing state-private partnership in modernized economy //Region Economy. - 2011. vol. 2, pp.97-102.

27. 

ПРИЛОЖЕНИЕ 1

Классификация рисков в соответствии с аспектом деятельности

ПРИЛОЖЕНИЕ 2

Тарифы на проезд по Западному скоростному диаметру

Примечание: для центрального участка обозначены теоретически возможные цены

ПРИЛОЖЕНИЕ 3

Основные предварительные данные по проекту

ПРИЛОЖЕНИЕ 4

Прогнозируемый спрос на Западный скоростной диаметр в день, в тысячах автомобилей

ПРИЛОЖЕНИЕ 5

Результаты анализа чувствительности для факторов, наиболее влияющих на изменение показателей эффективности проекта

Размещено на Allbest.ur