4. Определение характеристик хеджирования

В качестве страхуемого риска выступает ослабление курса EUR/USD. Целью хеджирования является фиксация будущего курса продажи евро. В качестве инструмента хеджирования выступает валютный фьючерсный контракт. Хеджируемая сумма равняется 46 520 465 долларам США, которая получается путем вычитания из величины потери от обменного курса USD/EUR (52 147 000 долларов США) значения убытков, которые компания готова принять от колебания этой валюты (4 626 535 долларов США). Хеджируемая сумма в переводе в валюту евро составит 38 486 381 миллион евро.

Параметры инструмента:

· Наименование контракта: фьючерсный контракт на курс EUR/USD

· Вид контракта: фьючерс

· Тип: поставочный

· Один контракт заключается на 125 000 евро

· Количество контрактов: 308 штук

· Котировка: доллар США за одно евро

· Дата исполнения: август 2018 года

· Цена фьючерса: 1,24785 долларов за 1 евро.

Компания VEON приобретет 308 фьючерсных контрактов по цене 1,24785 долларов США за 1 евро.

Следует также рассчитать расходы, понесенные в результате заключения фьючерсных контрактов на Чикагской бирже. Согласно условиям биржи компании необходимо будет заплатить начальную маржу в размере 2 310 долларов США за 1 контракт. Итого оформление фьючерсных контрактов в размере 308 штук на Чикагской бирже компании обойдется как минимум 711 480 долларов США без учета других расходов, рассчитываемых по конечному результату взаиморасчетов.

Итак, если компания выбирает стратегию принятия риска, то прибыль до вычета расходов по выплате процентов, налогов, износа и начисленной амортизации будет равно 1 572,48 миллионов долларов США, но максимальные потери от ослабления курса USD/EUR будут находится на уровне 52,147 миллионов долларов США. В случае выбора стратегии хеджирования трансляционного риска путем заключения фьючерсного контракта на Чикагской бирже, прибыль до вычета расходов по выплате процентов, налогов, износа и начисленной амортизации будет составлять 1 571,768 миллионов долларов США, но максимальные потери от обменного курса USD/ EUR будут установлены на уровне 4 626 535 миллионов долларов США.

При оформлении фьючерсного контракта на Московской бирже на валютную пару EUR/USD параметры хеджирования будут выглядеть следующим образом:

1. Наименование контракта: фьючерсный контракт на курс евро-доллар США

2. Вид контракта: фьючерс

3. Тип: расчетный

4. Лот: 1 000

Следовательно необходимо будет приобрести 38 487 фьючерсных контрактов

5. Шаг премии: 0,0001

6. Стоимость шага премии: 6,2098

7. Дата исполнения контракта: 20.09.2018

8. Цена фьючерса: 1,2488 долларов США за евро

Итак, согласно установленным параметрам на Московской бирже, компании VEON необходимо приобрести количество фьючерсных контрактов в размере 38 487 штук с ценой исполнения 1,2488 долларов США. При оформлении фьючерсов будут понесены расходы по оформлению контрактов в размере 2,08 рублей/контракт, то есть при переводе расходов в валюту отчетности по значению, установленному на 30.03.2018 (usd/rub=57,144), величина затрат будет установлена на уровне 118 долларов США за оформление всех контрактов. Также необходимо будет заплатить клиринговый сбор за исполнение контракта в размере 1 рубль/контракт, то есть 674 доллара США. Еще расходы будут понесены за биржевой сбор за заключение фьючерсных контрактов. Данная величина рассчитывает согласно формуле (4) и равняется 4 178 425 рублям или при пересчете по курсу на 30.03.2018 73 121 долларов США. Также расходы на регистрацию на Срочном рынке рассматриваемой биржи для компании составят 5 000 0000 рублей или 87 498 долларов США. Помимо всех перечисленных расходов компании необходимо заплатить 3,51% от суммы контрактов в качестве гарантийного обеспечения (депозитарной маржи или начальной маржи) или 1 632 868,32 доллара США. Суммарные расходы составляют 1 794 279,32 долларов США без учета расходов по конечному результату.

,

где FutFee представляет собой значение биржевого сбора (в рублях), FutPrice- значение цены фьючерса (в валюте), W(f) и R(f)- стоимость и значение минимального шага (в рублях), а BaseFutFee- величину базовой ставки тарифа за заключение фьючерсного контракта, равно 0,0014 для валютного контракта.

Итак, если компания VEON примет решение захеджировать свой валютный риск путем оформления фьючерсного контракта на покупку доллара на Московской бирже, то прогнозируемый курс прибыль по вычета расходов по выплате процентов, налогов, износа и начисленной амортизации будет составлять 1 570,686 миллионов долларов США, но при этом максимальные потери, которые компания может понести вследствие волатильности обменного курса USD/EUR не будут превышать 4 626 535 долларов США.

На следующем шаге необходимо разработать стратегию хеджирования валютного курса USD/RUB. Необходимость данного мероприятия может быть объяснена тем, что прогнозируемая прибыль до вычета расходов по выплате процентов, налогов, износа и начисленной амортизации, полученная на российском рынке, составит примерно 27,5% от общего значения финансового показателя.

Согласно алгоритму разработаем систему управления данным валютным риском с помощью хеджирования:

1. Хеджируемый риск: обменный курс USD/RUB

2. Значение риска:

С помощью метода имитационного моделирования рассчитан максимальный убыток от колебания валютного курса доллара к рублю с вероятность 95% на уровне 41,971 миллионов долларов США (1 555,862-1 515,050). (См. Рисунок 11) Интерпретировать данный результат можно следующим образом: существует 5% вероятность того, что прибыль до вычета расходов по выплате процентов, налогов, износа и начисленной амортизации во 2 квартале 2018 года упадет больше, чем на 40,812 миллион долларов США вследствие ослабления курса USD/RUB.

Рисунок 11 - распределение EBITDA в результате колебания USD/RUB

Источник: расчеты автора

3. Уровень толерантности к риску:

Исходя из того, что толерантность к валютному риску компании установлена на уровне 0,7% от прибыли до вычета расходов по выплате процентов, налогов, износа и начисленной амортизации (11 007 392 долларов), то количество незастрахованных потерь от волатильности курса доллара к рублю составит 27,5%*11 007 392, то есть 3 027 032,8 долларов США. Процент, равный 27,5% составляет долю выручки российского сегмента в общей прогнозной выручке компании. Следовательно, хеджируемая сумма будет составлять 37 784 967 долларов США или по пересчету на 30.03.2018 по курсу USD/RUB=57,144 сумма будет составлять 2 159 184 154 рублей.

4. Характеристики хеджирования

Ослабление валютного курса USD/RUB будет рассматриваться в рамках хеджируемого риска. В качестве хеджирования будет выступать фьючерсный валютный контракт, а хеджируемая сумма равняться величине в 2 159 184 154 рубля. Рассмотрим приобретение фьючерсного контракта на Чикагской бирже.

Параметры инструмента:

· Наименование контракта: валютный фьючерсный контракт на курс USD/RUB

· Вид контракта: фьючерс

· Тип контракта: расчетный

· Один контракт заключается на 2 500 000 рублей

· Количество контрактов: 864

· Котировка: доллар США к российскому рублю

· Дата исполнения: август 2018

· Цена фьючерса: 0,015795 долларов США за один рубль

Если компания VEON принимает решение приобрести фьючерсных контрактов в количестве 864 штуки с целью хеджирования от колебания валютного курса USD/RUB, необходимо понести расходы в размере 2300 долларов США за один контракт в качестве начальной маржи. То есть при заключении 864 контрактов на сумму 2 159 184 154 рублей с ценой исполнения 0,015795 долларов США за один рубль расходы компании будут составлять 1 987 200 долларов США. Прибыль до вычета расходов по выплате налогов, процентов, износа и начисленной амортизации будет составлять 1 570,493 миллионов долларов США, а максимальные потери от колебания валютного курса USD/RUB c 95% вероятностью будут установлены на приемлемом для компании уровне в размере 3 027 032,8 долларов США.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе написания выпускной квалификационной работы было приведено разграничение понятий «риска» и «неопределенности». Также был рассмотрен характер рисков: негативный и позитивный. Риск влечет не только угрозы для компании, а также возможности для развития бизнеса. В рамках работы также были приведены варианты классификации рисков, этапы проведения анализа и оценки рисков. Стоит отметить, что область управления рисками не является стандартизированной: не существует ни унифицированного термина «риска», ни общепринятой классификации рисков, ни стандартного алгоритма и методов выявления, анализа и оценки рисков. В работе были выявлены стратегии элиминирования рисков и методы, соответствующие этим стратегиям. Подробно были рассмотрены сильные и слабые стороны производственных инструментов финансового рынка, которые используются в целях элиминирования рыночных, в том числе валютных, рисков.

На сегодняшний день большинство организаций осуществляют свою деятельности под воздействием разнообразных факторов риска, которые вызваны как внутренними, так и внешними изменениями. На компании, осуществляющие международную деятельность, значительное влияние могут оказать такие риски как, например, волатильность обменных курсов валют, вероятность изменения законодательных условий в стране присутствия. Такие риски способны оказать масштабное, зачастую негативное, влияние на состояние организации, на ее финансовые показатели.

В рамка проведения анализа и оценки рисков компании необходимо учитывать точность используемым прогнозов различных показателей, состояние отрасли функционирования. Кроме того при выборе методов оценки и управления рисками компании необходимо четко обозначить уровень толерантности к рискам, то есть определить уровень потерь, к которым она готова, а также определить цели процессов и свою готовность пойти на риск. В результате выявления таких параметров появится четкое представление о необходимости разработки системы оценивания влияния рисков и их последствий, а также о надобности применения методов элиминирования выявленных рисков.

На практике широко используется методология по оценки финансовых рисков под названием RiskMetrics. Суть методики заключается в выявление рисковой стоимости актива, расчете показателя VaR (Value at risk). При расчете данного показателя определяется максимальное значение потерь стоимости портфеля активов компании, которое грозит компании на определенном временном промежутке с установленной вероятностью вследствие действия заданных рыночных риск-факторов. Такая методика применяется в организациях, осуществляемых финансовую деятельность и осуществляет прогноз на короткий промежуток времени: от дня до 2 месяцев.

Для оценки рисков компаний реального сектора существует методика CorporateMetrics, которая позволяется использовать длинные горизонты оценивания (от 2 месяцев до 1 года). В рамках этой методологии производится оценки влияния рыночных факторов риска на финансовые результаты компании, такие как, например, денежные потоки, прибыли. В рамках деятельности нефинансовые компании генерируют денежные потоки, значение которых может варьироваться в зависимости от влияния разнообразных факторов риска. В качестве мер риска используются CFaR (Cash flow at risk), EaR (Earnings at risk), EPSaR (Earnings per share at risk).

Наиболее распространенной мерой риска для компаний корпоративного сектора выступает стоимость денежного потока под риском (CFaR), так как большинство активов нефинансовой компании неликвидны, и риск колебания операционных денежных потоков является наиболее значимым.

В данной работе была использована эта мера риска для выявления влияния волатильности обменных курсов валют на прибыль до выплаты износа, налогов, процентов и начисленной амортизации. Валютный риск характерен для компании VEON ввиду ее широкой географии присутствия: она представлена в таких странах как Россия, Украина, Алжир, Пакистан, Италия и другие. Ведение такой международной деятельности подвергает компанию трансляционную риску, то есть риску потери части прибыли при переводе функциональной валюты в валюту консолидированной финансовой отчетности. Была выявлена подверженность анализируемой компании влиянию колебаний обменных курсов: в предыдущем году (2017) компания понесла большие убытки в виде курсовых разниц. Такой масштаб потерь может оказать значительное влияние как на финансовое состояние компании, так и в целом на капитализацию компании.

В ходе оценки валютного риска компании телекоммуникационной отрасли был определен показатель стоимости денежного потока под риском (CFaR), который предоставил информацию о максимально возможных потерях прибыли до уплаты процентов, налогов, износа и начисленной амортизации, вызванных колебанием курсов функциональных валют относительно валюты консолидированной финансовой отчетности. Значение рассчитанной меры риска было определено как значительное, так как составляло примерно 5 процентов от прогнозируемого финансового результата, а следовательно была выявлена необходимость разработки превентивных мер по элиминированию валютного риска компании. Расчеты проводились с помощью метода имитационного моделирования в специальной программе CrystalBall, предназначенной для моделирования и проведения анализа влияния критических факторов на значение риска.

В рамках управления рисками было проанализировано, что наибольший вклад в дисперсию волатильности обменных курсов производят такие валюты как евро и российский рубль. Вследствие этого были приложены усилия для разработки стратегий и методов элиминирования валютного риска от колебания вышеперечисленных валют.

В работе была определена необходимость и практическая польза использования деривативов с целью хеджирования от воздействия рисков от обменных курсов: оцененные возможные убытки от волатильности курсов валют были в несколько сотен раз больше, чем расходы, направленные на приобретение биржевых контрактов.

Подводя итоги, стоит отметить, что методология, использованная для оценки валютного риска компании выступает в качестве надежного инструмента оценки влияния рисков. Качественно проведенная оценка рисков играет ключевую роль при управлении рисками, так как позволяет выявить наиболее опасные риски, грозящие успешному функционированию компании. При успешной идентификации опасных риск-факторов необходимо провести анализ эффективности применения производных инструментов для хеджирования валютного риска и выбора наиболее оптимальной стратегии.

Стоит отметить, что предложенный алгоритм оценки валютного риска может быть использован для оценки подобных рисков в других международных компания схожих отраслей.

БИБЛИОГРАФИЯ

1. Буренин А.Н. Форварды, фьючерсы, опционы, экзотические и погодные производные. 2е изд. М.: НТО им. Вавилова, 2008. 231 c.

2. Дамодаран А. Стратегические риск-менеджмент: принципы и методики. Пер. с англ. М.: ИД «Вильямс», 2010. 495 с.

3. Домащенко, Д.В. Управление рисками в условиях финансовой нестабильности [Текст]: учебник для вузов / В.Д. Домащенко. М., 2010.122 с.

4. Дорман, В. Н. Хеджирование - как эффективный инструмент управления рисками / В. Н. Дорман // Управление рисками. М.,2007. № 41(281). C. 56-60

5. Ионов, В., Зуев, Б. Деривативы ММВБ [Текст]: курс для начинающих / В. Ионов, Б. Зуев. М.,2010.247 с.

6. Круи. М. Основы риск-менеджмента: пер. с англ. / М. Круи, Д. Галай, Р. Марк; науч. Ред. В. Б. Минасян. М.: Издательство Юрайт, 2011. 390 с.

7. Строгалев. А. Семь шагов к хеджу // Рынок ценных бумаг. 2000. № 10. С. 11-20

8. Фролькис В. Введение в теорию и методы оптимизации для экономистов. СПб.: ИД «Питер», 2002. С. 189.

9. Холмс Э. Риск-менеджмент / М.: Эксмо, 2007. 298 с

10. Швец С.К. Анализ и оценка рисков компании: учеб. пособие / С.К. Швец. Спб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2015. 384 с

11. Швец С.К. Введение в корпоративный риск-менеджмент // учеб. пособие / С.К. Швец. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2011. 212с.

12. Швец С. К. Методические принципы разработки системы элиминирования рисков нефинансовой компании //Вестник образования и развития науки Российской академии естественных наук. 2014. №. 1. С. 59-63

13. Швец С.К. Система интегрированного управления рисками в компании. СПб.: Изд. СПбГУ, 2009

14. Швец С. К. Техника диагностики рисков судостроительной компании //Журнал правовых и экономических исследований. 2013. №. 4. С. 149-156.

15. Московская биржа [сайт]. URL: https://www.moex.com

16. Путь к цели: баланс устойчивости и чувствительности к рискам для достижения успеха // официальный сайт PWC. URL: https://www.pwc.ru/ru/riskassurance/publications/assets/risk_in_review_2016_rus.pdf

17. Стандарты управления рисками - FERMA// официальный сайт Федерации европейских ассоциаций риск-менеджмента (FERMA) [электронный документ] URL: http://www.ferma.eu/risk-management/standards/risk-management-standard/

18. Управление рисками организаций. Интегрированная модель// официальный сайт Комитета организаций-спонсоров Комиссии Тредвея [электронный документ] URL: https://www.coso.org/documents/COSO_ERM_ExecutiveSummary_Russian.pdf

19. Чикагская биржа [сайт]. URL: http://www.cmegroup.com/

20. Бlvarez-Dнez S., Alfaro-Cid E., Fernбndez-Blanco M. O. Hedging foreign exchange rate risk: Multi-currency diversification //European Journal of Management and Business Economics. 2016. Т. 25. №. 1. С. 2-7.

21. Aven T. Quantitative risk assessment: the scientific platform. - Cambridge University Press, 2011,221p.

22. Balasanov Y. VаR is not appropriate measure for risk and economic capital //Bank of America working report. - 1999.

23. Beder T. S. VAR: Seductive but dangerous //Financial Analysts Journal. 1995. Т. 51. №. 5. С. 12-24.

24. Campbell S. Determining overall risk //Journal of Risk Research. 2005. Т. 8. №. 7-8. С. 569-581.

25. Dekker S. Failure to adapt or adaptations that fail: contrasting models on procedures and safety //Applied ergonomics. 2003. Т. 34. №. 3. С. 233-238.

26. Dickinson G. Enterprise risk management: Its origins and conceptual foundation //The Geneva Papers on Risk and Insurance. Issues and Practice. 2001. Т. 26. №. 3. С. 360-366.

27. Dцnmez D., Grote G. Two sides of the same coin-how agile software development teams approach uncertainty as threats and opportunities //Information and Software Technology. 2018. Т. 93. С. 94-111.

28. Downey H. K., Slocum J. W. Uncertainty: Measures, research, and sources of variation //Academy of Management journal. 1975. Т. 18. №. 3. С. 562-578.

29. Drennan L. T. Ethics, governance and risk management: Lessons from mirror group newspapers and barings bank //Journal of Business Ethics. 2004. Т. 52. №. 3. С. 257-266.

30. Grote G. Management of uncertainty: Theory and application in the design of systems and organizations. - Springer Science & Business Media, 2009. 192p.

31. Jensen R. C. Risk reduction strategies: Past, present and future //Professional Safety. 2007. Т. 52. №. 1. С. 24.

32. Johansen I. L., Rausand M. Foundations and choice of risk metrics //Safety science. 2014. Т. 62. С. 386-399.

33. Kaplan S., Garrick B. J. On the quantitative definition of risk //Risk analysis. 1981. Т. 1. №. 1. С. 11-27.

34. Knight F. H. Risk, uncertainty and profit. - Рипол Классик, 1997. С.445

35. Lamanda G. et al. Hungry for Risk. A risk appetite framework for operational risks //Public Finance Quarterly. 2015. Т. 60. №. 2. С. 212-225

36. Lawrence W. W. Of acceptable risk //William Kaufmann, Los Altos, CA,1976.

37. Linsmeier T. J., Pearson N. D. Value at risk //Financial Analysts Journal. 2000. Т. 56. №. 2. С. 47-67.

38. Lipshitz R., Strauss O. Coping with uncertainty: A naturalistic decision-making analysis //Organizational behavior and human decision processes. 1997. Т. 69. № 2. С. 149-163.

39. Mulcahy M. B. et al. Using bowtie methodology to support laboratory hazard identification, risk management, and incident analysis //Journal of Chemical Health and Safety. 2017. Т. 24. №. 3. С. 14-20.

40. McDonald J. R., Rivera J. Enterprise risk management and improved shareholder value //Perspectives In Business, St Edward's University. Austin, TX. 2006. Т. 3. №. 1. С. 43-49

41. Oanea D. C., Anghelache G. Value at Risk prediction: the failure of RiskMetrics in preventing financial crisis. Evidence from Romanian capital market //Procedia Economics and Finance. 2015. Т. 20. С. 433-442.)

42. Platon V., Constantinescu A. Monte Carlo method in risk analysis for investment projects //Procedia Economics and Finance. 2014. Т. 15. С. 393-400.

43. Purdy G. ISO 31000: 2009--setting a new standard for risk management //Risk analysis. 2010. Т. 30. №. 6. С. 881-886.

44. Rene M. Stulz. Risk Management and Derivatives / South Western, 2002. - 36 p.

45. Rosa E. A. Metatheoretical foundations for post-normal risk //Journal of risk research. 1998. Т. 1. №. 1. С. 15-44.

46. Schuyler, J. R. Decision analysis in projects: optimal decision policy// PM Network.1993. T.7. №. 4. C. 31-34

47. Vose D. Risk analysis: a quantitative guide. - John Wiley & Sons, 2008.726p.

48. Ward S. Approaches to integrated risk management: a multi-dimensional framework //Risk Management. 2003. Т. 5. №. 4. С. 7-23.

49. Basel Committee on Banking Supervision. Revisions to the minimum capital requirements for market risk. [electronic resource]: consultative document: BIS. 2018. 43p. URL: https://www.bis.org/bcbs/publ/d436.pdf

50. Business analyst in Russia [сайт]. URL: http://www.bainr.ru/article23.html

51. Casualty Actuarial Society Enterprise Risk Management Committee. Overview of Enterprise Risk Management. [electronic resource]: tutorial PA: Casualty Actuarial Society,2003.164pp. URL: https://www.casact.org/pubs/forum/03sforum/03sf099.pdf

52. Hulett, D. T11. Decision tree analysis for the risk averse organization..[electronic resource]: tutorial PA: Project Management Institute, 2006. URL: https://www.pmi.org/learning/library/decision-tree-analysis-expected-utility-8214

53. ISO/IEC Guide 73:2002 // Official site of ISO [электронный документ] URL: https://www.iso.org/standard/34998.html

54. ISO 31000:2009 // Official site of ISO [электронный документ] URL: https://www.iso.org/standard/44651.html

55. J.P.Morgan/Reuters. RiskMetrics. [electronic resource]: technical document: 1996. URL: https://www.msci.com/documents/10199/5915b101-4206-4ba0-aee2-3449d5c7e95a

56. Project Management Institute. A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK Guide), 4th ed. [electronic resource]: tutorial PA: Project Management Institute, Inc.,2008.273pp. URL: https://www.works.gov.bh/English/ourstrategy/Project%20Management/Documents/Other%20PM%20Resources/PMBOKGuideFourthEdition_protected.pdf

57. RiskMetrics Group. CorporateMetrics. [electronic document]: technical document: 1999. URL: https://www.msci.com/documents/10199/8af520af-3e63-44b2-8aab-fd55a989e312

58. Strategic risk: A cornerstone of risk transformation // Official site of Delloite [electronic document] URL: https://www2.deloitte.com/global/en/pages/risk/articles/implementing-risk-transformation-in-organizations.html

59. Trading economics [website]. URL: https://tradingeconomics.com/forecast/currency

60. VEON [website] URL: https://veon.com/investor-relations/Reports--results/Results/

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Таблица 11А - распределение клиентской базы по странам поквартально за 2014-2017

	1Q17	1Q17/1Q16	1Q16	1Q16/1Q15	1Q15	1Q15/1Q14	1Q14
Россия	58,2	-0,2%	58,3	-2,5%	59,8	4,5%	57,2
Пакистан	53,6	3,9%	51,6	42,5%	36,2	-6,0%	38,5
Алжир	15	-8,0%	16,3	-4,1%	17	-4,0%	17,7
Бангладеш	31,3	3,0%	30,4	-5,9%	32,3	4,9%	30,8
Украина	26,5	1,5%	26,1	2,8%	25,4	-3,1%	26,2
Узбекистан	9,7	2,1%	9,5	-4,0%	9,9	-6,6%	10,6
Италия	29,5	-5,8%	31,3	48,3%	21,1	-2,3%	21,6
Другие	16,2	5,9%	15,3	-58,4%	36,8	-0,3%	36,9

Источник; [60; VEON reports FY2017]

Приложение Б

Таблица 12А - Отчет о прибылях и убытков за 2016/2017 год

	2016	2017
	Q1	Q2	Q3	Q4	FY16	Q1	Q2	Q3	Q4	FY17
Общая выручка (total revenue)	2 017	2 153	2 361	2 354	8 885	2 281	2 417	2 456	2 320	9 474	6,6%
Выручка от реализации услуг (service revenue)	1 948	2 086	2 276	2 244	8 554	2 202	2 331	2 358	2 214	9 105	6,4%
Ebitda	758	795	896	783	3 232	861	931	1 042	753	3 587	11,0%
Depreciation, amortization,impairments	(454)	(512)	(490)	(692)	(2 148)	(516)	(542)	(481)	(542)	(2 081)	3,1%
Ebit	304	283	406	91	1 084	345	389	561	211	1 506	38,9%
Financial income and expenses	(168)	(186)	(211)	(196)	(761)	(194)	(208)	(202)	(237)	(841)	-10,5%
Net foreign exchange (loss)/gain	23	9	4	38	74	79	(169)	25	(103)	(168)	-327,0%
Share of (loss)/profit of joint ventures and associates	(5)	(11)	(13)	77	48	(100)	(95)	(60)	(156)	(411)	-956,3%
Impairment of JV and associates	-	-	0	(99)	(99)	-	(110)	-	-	(110)	-11,1%
Profit before tax	154	95	186	(89)	346	131	(193)	324	(285)	(23)	-106,6%
Income tax expense	(117)	(135)	(114)	(269)	(635)	(142)	(65)	(173)	(93)	(473)	25,5%
(Loss)/Profit from continued operations	37	(40)	72	(358)	(289)	(11)	(258)	151	(378)	(496)	-71,6%
Profit from discontinued operations	196	187	421	1 904	2 708	-	-	-	-	0	-
(Loss)/Profit for the period attributable to VEON shareholders	187	137	445	1 557	2 326	(4)	(218)	125	(325)	(422)	-118,1%

Источник; [60; VEON reports FY2017]

Приложение В

Таблица 8А - Рассчитанные прогнозные показатели EBITDA для каждой страны на 2 квартал 2018

Страна	Значение прогноза на 2 квартал 2018 года в млн нац. валюты	Нижняя доверительная граница	Верхняя доверительная граница
Россия (mln RUB)	23 671,514	22 546,03	24 797,00
Украина (mln UAH)	2 526,3992	2 201,96	2 850,83
Узбекистан (mln UZS)	293 632,2	227 709,7	359 554,7
Италия (mln EUR)	530,77411	432,67	628,88
Бангладеш (mln BDT)	4 794,3827	3 560	6 030
Алжир (mln DZD)	11 607,651	8 220	15 000
Пакистан (mln PKR)	21 264,598	17 570	24 960

Источник: расчеты автора

Приложение Г

Рисунок 7Г - подверженность компаний телекоммуникационной отрасли валютному риску

Источник: [16]

Размещено на Allbest.ru

...