Управление инвестиционными рисками предприятия (стр. 6 из 10)

«Для более точной оценки срока и бюджета проекта существуют особые методики, в частности метод PERT-анализа (Program Evaluation and Review Technique), разработанный в 60-е годы XX века ВМФ США и NASA для оценки сроков строительства баллистической ракеты Polaris. Методика оказалась эффективной и впоследствии была использована для оценки не только сроков, но и ресурсов проекта. В настоящее время PERT-анализ является одной из самых популярных и простых методик» [26;12].

Смысл этого метода в том, что при подготовке проекта задаются три оценки срока реализации (стоимости проекта) - оптимистическая, пессимистическая и наиболее вероятная. После этого ожидаемые значения рассчитываются с использованием следующей формулы:

Ожидаемый срок (стоимость) = (Оптимистический срок (стоимость) + 4 х Наиболее вероятный срок (стоимость) + Пессимистический срок (стоимость)): 6

Коэффициенты 4 и 6 получены эмпирическим путем на основе статистических данных большого количества проектов. Результат расчета используется в дальнейшем как основа для получения остальных показателей проекта.

Если работы выполняют внешние подрядчики, то в качестве способа минимизации данных рисков можно оговорить в контракте особые условия. Так, в нашем примере при подготовке проекта запланированы работы по строительству помещения и установке оборудования, выполняемые внешним контрагентом. Длительность этих работ должна составить три месяца, стоимость - 500 тыс. долл. США. После завершения работ компания планирует получать дополнительную выручку от производства цепочек в размере 120 тыс. долл. США в месяц при рентабельности 25%. Если по вине поставщика длительность ремонта и установки возрастает, скажем, на один месяц, то компания недополучит прибыль в размере 30 тыс. долл. США (1 х 120 х 25%). Чтобы этого избежать, в договоре определены санкции в размере 6% от стоимости контракта за один месяц задержки по вине подрядчика, то есть 30 тыс. долл. США (500 тыс. х 6%). Таким образом, размер санкций равен возможному убытку.

При реализации проекта только собственными силами минимизировать риски значительно сложнее, при этом объем убытков может возрасти. Внашем примере при установке оборудования своими силами в случае задержки на один месяц потери прибыли составят также 30 тыс. долл. США. Однако следует учесть дополнительные затраты на труд работников в течение этого месяца. Пусть в нашем примере такие затраты составляют 7 тыс. долл. США. Таким образом, совокупные потери компании будут равны 37 тыс. долл. США, а срок окупаемости проекта возрастет на 1,23 месяца (1 мес. + 7 тыс. долл. США : (120 тыс. долл. США х 25%)). Поэтому в данном случае необходимы более точная оценка длительности и стоимости работ, а также эффективное управление процессом реализации проекта и его постоянный мониторинг.

«К общеэкономическим относят риски, связанные с внешними по отношению к предприятию факторами, например риски изменения курсов валют и процентных ставок, усиления или ослабления инфляции. К таким рискам можно также отнести риск увеличения конкуренции в отрасли из-за общего развития экономики в стране и риск выхода на рынок новых игроков» [26;17].

Внашем примере наиболее значимым является валютный риск. При расчете проекта все денежные потоки нередко приводятся в стабильной валюте, например в долларах США. Однако для более точного учета валютного риска денежные потоки следует рассчитывать в той валюте, в которой осуществляется платеж. Иначе можно получить заниженную оценку валютного риска, поскольку не будет учтено колебание курсов. Это особенно актуально в нашем случае, когда все капвложения по ремонту здания и приобретению оборудования осуществляются в валюте, а поступления средств от продажи изделий - в рублях.

Процедуру оценки и анализа проектных рисков можно представить в виде схемы (см. рис. 2.1).

Оценка рисков производится в процессе планирования проекта и включает качественный и количественный анализ. Если по итогам оценки проект принимается к исполнению, то перед предприятием встает задача управления выявленными рисками. По результатам реализации проекта накапливается статистика, которая позволяет в дальнейшем более точно определять риски и работать с ними. Если же неопределенность проекта чересчур высока, то он может быть отправлен на доработку, после чего снова производится оценка рисков.

Рис. 2.1 - Процедура оценки и управления рисками

Порядок управления проектными рисками, а также сбора и использования статистической информации в конкретной ситуации зависит от специфики компании и реализуемого проекта и не рассматривается в данном примере.

Рассмотрим качественную и количественную оценку проектных рисков более подробно.

Результатом качественного анализа рисков является описание неопределенностей, присущих проекту, причин, которые их вызывают, и, как результат, рисков проекта. Для описания удобно использовать специально разработанные логические карты - список вопросов, помогающих выявить существующие риски. Эти карты можно разработать как самостоятельно, так и с помощью консультантов (см. рис. 2.2).

Рис. 2.2 - Пример логической карты рисков для вывода на рынок нового продукта

В результате будет сформирован перечень рисков, которым подвержен проект. Далее их необходимо проранжировать по степени важности и величине возможных потерь, а основные риски проанализировать с помощью количественных методов для более точной оценки каждого из них.

В нашем примере аналитики выделили следующие основные риски: недостижение плановых объемов продаж как за счет их меньшего физического объема, так и за счет более низкой цены, а также снижение нормы прибыли из-за роста цен на сырье.

Количественный анализ рисков необходим для того, чтобы оценить, каким образом наиболее значимые рисковые факторы могут повлиять на показатели эффективности инвестиционного проекта. Существует несколько основных методик проведения подобного анализа: анализ влияния отдельных факторов (анализ чувствительности), анализ влияния комплекса факторов (сценарный анализ) и имитационное моделирование (метод Монте-Карло). Рассмотрим каждый из них подробнее.

Анализ чувствительности - это стандартный метод количественного анализа, который заключается в изменении значений критических параметров (в нашем случае физического объема продаж, себестоимости и цены реализации), подстановке их в финансовую модель проекта и расчете показателей эффективности проекта при каждом таком изменении. Анализ чувствительности можно реализовать с помощью как специализированных программных пакетов (Project Expert, «Альт-Инвест»), так и программы Excel. Расчеты для анализа удобнее всего представить в виде таблицы (см. табл. 2.1).

Таблица 2.1 - Изменение показателей эффективности проекта (по состоянию на последний этап проекта) в зависимости от изменения цены реализации продукции (абсолютное и относительное)

Показатели эффективности	Фактор – изменение цены реализации (в % от запланированного уровня)
	-50%	-40%	-30%	-20%	-10%	0%	10%	20%	30%	40%
NPV, тыс. долл. США	-1150 (- 165%)	-531 (- 130%)	64 (-96%)	64 ( -32%)	1206 (-64%)	1765(0%)	2314(31%)	2857(62%)	3390(92%)	3923(122%)
IRR ,%	5	12	19	25	31	36	42	47	52	56
РВ, лет	6,17	5,33	4,92	4,33	4,33	3,92	3,92	3,42	3,33	3,33
DРВ, лет	Не окупается	Не окупается	6,5	5,92	5,33	4,92	4,33	4,33	3,92	3,92

Показатели эффективности:

NPV – чистая текущая стоимость проектно-денежных потоков;

IRR – внутренняя норма доходности;

РВ – срок окупаемости;

DРВ – дисконтированный срок окупаемости.

Такой расчет проводится для всех критических факторов проекта. Степень их воздействия на итоговую эффективность проекта (в данном случае на NPV) удобнее показать на графике (см. рис. 2.3.).

Рис. 2.3 - Чувствительность показателя NPV к изменениям ключевых факторов проекта

Таким образом, на результат рассматриваемого проекта сильнее всего влияют цена реализации, затем себестоимость продукции и, наконец, физический объем продаж.

Несмотря на то что цена реализации оказывает большое влияние на NPV, вероятность ее колебания может быть очень низкой, следовательно, изменения этого фактора будут представлять незначительный риск. Для определения этой вероятности используется так называемое «дерево вероятностей». Сначала на основе экспертных мнений определяется вероятность первого уровня - вероятность того, что реальная цена изменится, то есть станет больше, меньше или равна плановой (в нашем случае эти вероятности равны 30, 30 и 40%), а затем вероятность второго уровня - вероятность отклонения на определенную величину. Внашем примере ход рассуждений следующий: если цена все же окажется меньше плановой, то с вероятностью 60% отклонение будет не более -10%, с вероятностью 30% - от -10 до -20% и с вероятностью 10% - от -20 до -30%. Аналогичным образом анализируются отклонения в положительную сторону. Отклонения более 30% в любую сторону эксперты посчитали невозможными.

Итоговая вероятность отклонения цены реализации от планового значения вычисляется путем перемножения вероятностей первого и второго уровней, поэтому итоговая вероятность снижения цены на 20% довольно мала - 9% (30% х 30%) (см. табл. 2.2).