50. Оценка эффективности инвестиционных проектов в условиях факторов риска и неопределенности

Частные предприниматели, руководители акционерных обществ и фирм не могут позволить себе значительных ошибок при разработке ИП. Поэтому важно до начала реализации ИП проверить обоснованность всех расчетов, положенных в основу определения инвестиционных издержек, текущих доходов и расходов. Наряду с этим учитываются возможные изменения в уровне цен, технике и технологии, продолжительности периода эксплуатации производственного проекта и другие факторы.

Инвестиционное решение называется рискованным или неопределенным, если оно имеет несколько возможных исходов. При оценке эффективности ИП рассматриваются такие ситуации, когда все возможные последствия любого рискованного решения известны, либо их можно предвидеть и, как следствие, рассчитать возможный результат от любого изменения ситуации. Для экономического анализа риска инв. расходов в условиях неопределенности в эк. литературе рекомендуется использовать анализ безубыточности, динамические методы, и ряд других методов.

Рассчитывая эффективность ИП, необходимо учитывать, что их реализация происходит в условиях неопределенности, т.е. неполной, неточной и изменяющейся информации по п/п, реализующему ИП, финансовому состоянию инвесторов и кредиторов, экономической ситуации на внутреннем и внешнем рынках.

В мировой практике инвестиционного менеджмента используются различные методы оценки эффективности инвестиционных проектов в условиях риска и неопределенности, к наиболее распространенным из которых следует отнести следующие методы:

• анализ безубыточности;

• анализ чувствительности показателей эффективности ИП (NPV, IRR и др.);

• метод корректировки ставки дисконтирования (премия за риск);

• метод достоверных эквивалентов (коэффициентов достоверности);

• метод сценариев;

• построение «дерева решений»;

Анализ безубыточности это аналитический подход к изучению взаимосвязи между издержками и доходами при различных уровнях производства. Безубыточный (критический) объем производства рассчитывается из уравнения: p * Q = C_F  +  C_V * Q , где

p - цена единицы продукции; Q - количество единиц произведенной (реализованной продукции); C_F - постоянные издержки в затратах на единицу продукции (удельные); C_V - переменные издержки в затрата

Точка безубыточности – это такой объём продаж продукции, при реализации которого выручка от продаж покрывает совокупные затраты. В этой точке выручка не позволяет компании получить прибыль, однако убытки тоже отсутствуют.

Минимальный объем выпуска в натуральном выражении:

Минимальный объем выпуска в стоимостном выражении: , где

Q * p = N – выручка от реализации; CV / p – удельные переменные издержки или доля переменных издержек в цене.

Метод анализа чувствительности показателей эффективности ИП (NPV, IRR и др.) позволяет на количественной основе оценить влияние на ИП изменения его главных переменных. Чистая приведенная стоимость проекта (NPV) представляет собой сумму денежных поступлений от реализации проекта, приведенных к стоимостному уровню базового периода:

,

Степень

где P_i – годовые денежные потоки, генерируемые первоначальным вложением в течение n лет; r – норма дисконта – минимально допустимая величина дохода в расчете на единицу капитала, вложенного в реализацию проекта.

_{, где}

i - годовой темп инфляции; НП – норма прибыли

Если NPV > 0, то проект следует принять, если NPV = 0, то проект начинает окупаться, если NPV < 0, то проект следует отклонить.

Метод расчета внутренней нормы прибыли проекта (IRR). Данный показатель показывает максимально допустимый относительный уровень расходов, которые могут быть ассоциированы с конкретным проектом.

, где

r₁ – норма дисконта, при которой NPV> 0; r₂ – норма дисконта, при которой NPV< 0; NPV₁ – положительное значение NPV при норме дисконта r₁; NPV₂ – отрицательное значение NPV при норме дисконта r₂.

Главный недостаток данного метода заключается в том, что в нем допускается изменение одного параметра ИП изолированно от всех остальных, т. е. все остальные параметры ИП остаются неизменными (равны спрогнозированным величинам и не отклоняются от них).

Метод корректировки ставки дисконтирования предусматривает приведение будущих денежных потоков к настоящему моменту времени по более высокой ставке, но не дает никакой информации о степени риска (возможных отклонениях конечных экономических результатов). При этом получаемые результаты существенно зависят только от величины надбавки (премии) за риск.

Метод достоверных эквивалентов (коэффициентов достоверности) в отличие от предыдущего метода предполагает корректировку не нормы дисконта, а денежных потоков ИП в зависимости от достоверности оценки их ожидаемой величины. Очевидно, что при таком способе определения коэффициентов достоверности денежные потоки от реализации ИП интерпретируются как поступления от безрисковых вложений, что приводит к невозможности проведения анализа эффективности ИП в условиях неопределенности и риска.

Метод сценариев позволяет преодолеть основной недостаток метода анализа чувствительности, так как с его помощью можно учесть одновременное влияние изменений факторов риска. К основным недостаткам практического использования метода сценариев можно отнести, во-первых, необходимость выполнения достаточно большого объема работ по отбору и аналитической обработке информации для каждого возможного сценария развития, и как следствие, во-вторых, эффект ограниченного числа возможных комбинаций переменных, заключающейся в том, что количество сценариев, подлежащих детальной проработке ограничено, так же как и число переменных, подлежащих варьированию, в-третьих, большая доля субъективизма в выборе сценариев развития и назначении вероятностей их возникновения.

Метод построения «дерева решений» сходен с методом сценариев и основан на построении многовариантного прогноза динамики внешней среды. Данный метод может применяться в ситуациях, когда более поздние решения сильно зависят от решений, принятых ранее, и в свою очередь, определяют сценарии дальнейшего развития событий. Основными недостатками данного метода при его практическом использовании являются, во-первых, техническая сложность данного метода при наличии больших размеров исследуемого «дерева» решений, так как затрудняется не только вычисление оптимального решения, но и определение данных, во-вторых, присутствует слишком высокий субъективизм при назначении оценок вероятностей.