Смекни!
smekni.com

Инвестиционные риски и способы их оценки на примере ООО "Ситис" (стр. 6 из 14)

3. В чистом виде бета-метод учитывает только один тип рисков - систематический. Этот недостаток поправим путем внесения в него дополнительных поправок на другие виды рисков. Для выравнивания результатов «чистого» бета-метода до

-«фундаментального» перечень несистематических рисков следует, как минимум, соотнести со списком факторов финансового риска, ликвидность, прибыльность, качество управления, капиталоемкость, обменный курс, ставки процента, уровень инфляции, доля на рынке и так далее).

Метод средневзвешенной стоимости капитала.

Необходимо отметить, что метод

-коэффициента используется при установлении нормы дисконта для денежного потока только собственного капитала. Если необходимо установить норму дисконта для денежного потока всего инвестированного капитала, используют метод средневзвешенной стоимости капитала (Weighted Average Cost оf Саpital - WACC). В наиболее простом случае, когда в структуре инвестированного капитала вычленяются только собственные и заемные средства (без их дальнейшего подразделения), расчетная формула для нормы дисконта имеет вид:

(1.18)

где

- стоимость собственного капитала (требуемая отдача на акции),

- стоимость заемного капитала (ставка процента по займу),

- доли собственного и заемного капитала в общем капитале проекта.

В литературе часто встречается модификация указанной формулы. По существующему западному законодательству, проценты по займу исключаются при налогообложении прибыли, так что, используя кредиты, фирма получает налоговую льготу, что эквивалентно для нее выплате процентов в меньшем размере. В результате формула для расчета нормы дисконта принимает вид:

(1.19)

где t - ставка налога на прибыль предприятия.

Оценим данный метод с точки зрения возможностей практического использования.

Метод WACC применим к небольшим проектам, реализуемым на действующих предприятиях. Все входящие в формулу параметры должны задаваться в исходной информации о фирме, причем обычно берутся последние фактические данные о фирме, а получаемая норма дисконта распространяется на весь период осуществления проекта. Однако в типичных для современной России условиях, когда ставки процента за кредит имеют явную тенденцию к снижению, закладывать в расчет на длительную перспективу нынешние значения было бы ошибочно. А поэтому, работая с данным методом, необходимо прогнозировать входящие в формулу параметры на перспективу и устанавливать норму дисконта переменной во времени.

Неоднозначно решается вопрос и о том, как устанавливать доли собственного и заемного капитала. К сравнительно крупным проектам, реализуемым на действующих предприятиях, применяются два варианта.

Первый вариант предусматривает, что веса

устанавливаются по всей фирме. При этом очевидно, что в норме дисконта отражается риск, связанный с деятельностью фирмы в целом, а не риск, относящийся к данному проекту. Это может рассматриваться как недостаток метода. Но такой подход позволяет учесть то обстоятельство, что, реализуя разные проекты, фирма старается поддерживать определенную структуру своего капитала, и тем самым как бы устраняет их риски. В этом варианте норма дисконта на протяжении всего расчетного периода оказывается стабильной.

При втором варианте в формулы включается структура капитала, относящаяся не к фирме, а к рассматриваемому проекту. Это мотивируется тем, что данный вариант в отличие от первого приводит к переменной по шагам норме дисконта, что несколько усложняет оценку эффективности. Но как именно будет меняться норма дисконта во времени? Если на начальном этапе предусматривается получение большого займа, то в процессе реализации проекта и погашения долга доля собственного капитала, а значит и норма дисконта будут возрастать. Между тем совершенно очевидно, что для самой фирмы, ее акционеров и кредитора риск проекта должен уменьшаться по мере того, как проект осуществляется, а заем погашается. Таким образом, динамику нормы дисконта второй вариант метода отражает неадекватно.

Кумулятивный метод.

Данный метод исходит из определенной классификации факторов риска и оценок каждого из них. За базу расчетов берется безрисковая ставка. Принимается, что каждый фактор увеличивает данную ставку на определенную величину, и общая премия получается путем сложения «вкладов» отдельных факторов. Классификация факторов и размеры их «вкладов» могут быть различными.

Методы оценки рисков с учетом распределений вероятностей разделяются на методы, основанные на использовании теории принятия решений, а также метод принятия решений с помощью «дерева решений» и метод Монте-Карло.

Методы, основанные на использовании теории принятия решений.

Анализируя и сравнивая варианты инвестиционных проектов, инвесторы и менеджеры действуют в рамках теории принятия решений.

Как было отмечено выше, понятия риска и неопределенности различаются. Вероятностный инструментарий позволяет достаточно четко разграничить их. В соответствии с этим, в теории принятия решении выделяются два типа моделей:

· Принятие решения в условиях неопределенности - когда лицо, принимающее решение, не знает вероятности наступления исходов или последствий для каждого решения.

· Принятие решений в условиях риска - когда лицо, принимающее решение, знает вероятности наступления исходов или последствий для каждого решения.

Исходная информация для принятия решения как в ситуации неопределенности, так и в ситуации риска, обычно представляется с помощью таблицы выплат.

В самом общем виде в ситуации риска она будет выглядеть так (табл.2):

Таблица выплат в ситуации риска Таблица 2

Выбор варианта решения Состояния «среды» (S) и их вероятности (p)
S1(p1) S2(p2) Sj(pi)
A1 X11 X12 X1j
A2 X21 X22 X2j
A3 Xi1 Xi3 Xij

В таблице выплат

обозначает выплату, которую можно получить от i-го решения в j-м состоянии «среды». Таблицу можно свернуть в матрицу выплат |Xij|, где i - номер строки матрицы выплат, то есть варианта решения, j- номер столбца матрицы, то есть состояния «среды».

В ситуации неопределенности таблица будет иметь несколько иной вид: в ней будут отсутствовать вероятности наступления последствий принимаемых решений.

Примеры ситуаций неопределенности и риска и соответствующих им таблиц выплат, а также методы выбора оптимального решения в рамках каждой из моделей приведены далее.

Критерии принятия решений в условиях неопределенности.

Для выбора оптимальной стратегии в ситуации неопределенности используются следующие критерии:

· критерий MAXIMAX;

· критерий MAXIMIN (критерий Вальда);

· критерий MINIMAX (критерий Сэвиджа);

· критерий пессимизма-оптимизма Гурвица.

Критерий MAXIMAX определяет альтернативу, максимизирующую максимальный результат для каждого состояния возможной действительности. Это критерий крайнего оптимизма. Наилучшим признается решение, при котором достигается максимальный выигрыш, равный:

(1.20)

Следует заметить, что ситуации, требующие применения такого критерия, в общем, нередки, и пользуются им не только безоглядные оптимисты, но и игроки, вынужденные руководствоваться принципом «или пан - или пропал».

Максиминный критерий Вальда eщe называют «критерием пессимиста», поскольку при его использовании как бы предполагается, что от любого решения надо ожидать самых худших последствий и, следовательно, нужно найти такой вариант, при котором худший результат будет относительно лучше других худших результатов. Таким образом, он ориентируется на лучший из худших результатов.

(1.21)

Критерий MINIMAX, или критерий Сэвиджа, в отличие от предыдущего критерия, ориентирован не столько на минимизацию потерь, сколько на минимизацию сожалений по поводу упущенной прибыли. Он допускает разумный риск ради получения дополнительной прибыли. Пользоваться этим критерием для выбора стратегии поведения в ситуации неопределенности можно лишь тогда, когда есть уверенность в том, что случайный убыток не приведет фирму (проект) к полному краху:

(1.22)

Критерий пессимизма-оптимизма Гурвица при выборе решения рекомендует руководствоваться некоторым средним результатом, характеризующим состояние между крайним пессимизмом и безудержным оптимизмом. То есть критерий выбирает альтернативу с максимальным средним результатом (при этом действует негласное предположение, что каждое из возможных состояний среды может наступить с равной вероятностью). Формально данный критерий выглядит так: