Риск-анализ инвестиционного проекта методом сценариев

Для сравнения проведём риск-анализ того же инвестиционного проекта методом сценариев. Рассмотрим возможные сценарии реализации инвестиционного проекта. В данном случае их будет только три:

Таблица 12.7

Исходные данные

Сценарии	Наилучший	Вероятный	Наихудший
Вероятности	0,05	0,9	0,05
Тариф (руб.)	370	187,9	187,9
Себестоимость(руб.)	95,40	53,37	81.73
NPV(руб.)	43163,00	14790,00	9634,00

Построение сценариев и расчёт NPV по вариантам осуществлялся с учетом того факта, что себестоимость 1Гкал, вырабатываемой локальной котельной и тариф за централизованное отопление в значительной степени коррелируют друг с другом, поскольку обе эти величины зависят от одних и тех же факторов, как то эксплуатационные расходы и зарплата обслуживающего персонала.

Экономико-статистический анализ данных метода сценариев показан на рис. 12.3.

Рисунок 12.3 - Экономико-статистический анализ данных метода сценариев.

Сценарный анализ продемонстрировал следующие результаты:

1. Среднее значение NPV составляет 15950,85 руб.

2. Коэффициент вариации NPV равен 40%.

3. Вероятность того, что NPV будет меньше нуля 1%.

4. Вероятность того, что NPV будет больше  максимума равна нулю.

5. Вероятность того, что NPV будет больше среднего на 10% равна 40%.

6. Вероятность того, что NPV  будет больше среднего на 20 % равна 31%.

Анализируя полученные результаты, отмечаем, что метод сценариев дает более пессимистичные оценки относительно риска инвестиционного проекта. В частности коэффициент вариации, определённый по результатам этого метода значительно больше, чем в случае с имитационным моделированием.

Рекомендуется использовать сценарный анализ только в тех случаях, когда количество сценариев конечно, а значения факторов дискретны. Если же количество сценариев очень велико, а значения факторов непрерывны, рекомендуется применять имитационное моделирование.

Следует отметить, что, используя сценарный анализ можно рассматривать не только три варианта, а значительно больше. При этом можно  сочетать  сценарный анализ с другими методами количественного анализа рисков, например, с методом дерева решений и анализом чувствительности, как это продемонстрировано в следующем примере.

Пример. Анализ рисков бизнес-плана предприятия N. Установим ключевые факторы проекта, оказывающие значительное влияние на показатель эффективности – NPV. Для этого проведём анализ чувствительности по всем факторам в интервале от –20% до +20% и выберем те из них, изменения которых  приводят к наибольшим изменениям NPV (рис. 12.4)

Рисунок 12.4 -  Анализ чувствительности в Project Expert .

Факторы: ставки налогов; объём сбыта, цена сбыта.

Рассмотрим возможные ситуации, обусловленные колебаниями этих факторов. Для этого построим «дерево сценариев».

Рисунок 12.5 -  Дерево сценариев.

Ситуация 1: Колебания налоговых ставок    Вероятность ситуации = 0,3 Ситуация 2: Колебания объёма сбыта          Вероятность ситуации = 0,4 Ситуация 3: Колебания цены сбыта              Вероятность ситуации = 0,3

Рассмотрим также возможные сценарии развития этих ситуаций.

Ситуация 1: Колебания налоговых ставок    Вероятность ситуации = 0,3 

Сценарий 1: Снижение налоговых ставок на 20% Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,1 Общая вероятность сценария =0,1*0,3=0,03

Сценарий 2: Налоговые ставки остаются неизменными Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,5 Общая вероятность сценария =0,5*0,3=0,15

Сценарий  3: Повышение налоговых ставок на 20% Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,4 Общая вероятность сценария =0,4*0,3=0,12

Ситуация 2: Колебания объёма реализации  Вероятность ситуации = 0,4

Сценарий 4: Снижение объёма реализации на 20%       Р=0,25*0,4=0,1

Сценарий 5: Объёма реализации не изменяется             Р=0, 5*0,4=0,2

Сценарий 6: Увеличение объёма реализации на 20%    Р=0,25*0,4=0,1

Ситуация 3: Колебания цены реализации  Вероятность ситуации = 0,3

Сценарий 7: Снижение цены реализации на 20%       Р=0,2*0,3=0,06

Сценарий 8: Цена  реализации не изменяется             Р=0, 5*0,3=0,15

Сценарий 9: Увеличение цены реализации на 20%    Р=0,3*0,3=0,09

По каждому из описанных сценариев определяем NPV (эти значения были рассчитаны при анализе чувствительности), подставляем в таблицу и проводим анализ сценариев развития.

Таблица 12.8

Ситуация 1

Ситуация		1
Сценарии	1	2	3
Вероятности	0,03	0,15	0,12
NPV	78 310 414	68 419 353	59 397 846

Таблица 2.9

Ситуация 2

Ситуация		2
Сценарии	4	5	6
Вероятности	0,1	0,2	0,1
NPV	48 005 666	68 419 353	88 833 040

Таблица 2.10

Ситуация 3

Ситуация		3
Сценарии	7	8	9
Вероятности	0,06	0,15	0,09
NPV	47 901 966	68 419 353	88 936 739

 

Рисунок 12.6 - Итоговая таблица сценарного анализа.

Проведённый риск-анализ проекта позволяет сделать следующие выводы:

1. Наиболее вероятный  NPV проекта (68 249 026 тыс. руб.) несколько ниже, чем ожидают от его реализации (68 310 124 тыс. руб.)

2.Несмотря на то, что вероятность получения NPV меньше нуля равна нулю, проект имеет достаточно сильный разброс значений показателя NPV, о чем говорят коэффициент вариации и величина стандартного отклонения, что характеризует данный проект как весьма рискованный. При этом несомненными факторами риска выступают снижение объёма и цены реализации.

3. Цена риска ИП в соответствии с правилом «трёх сигм» составляет 3*25 724 942 = 77 174 826 тыс. руб., что превышает наиболее вероятный  NPV проекта (68 249 026 тыс. руб.)  

Цену риска можно также охарактеризовать через показатель коэффициент вариации (CV). В данном случае CV = 0,38. Это значит, что на рубль среднего дохода (NPV) от ИП приходится 38 копеек возможных потерь с вероятностью равной 68%.

Эффективность применения разработанных технологий инвестиционного проектирования обусловлена тем, что они могут быть легко реализованы обычным пользователем ПК в среде MS Excel, а универсальность математических алгоритмов, используемых в технологиях, позволяет применять их для  широкого спектра ситуаций неопределённости, а также модифицировать и дополнять другими инструментами.

1 Беляков А. В. Процентный риск: анализ, оценка, управление // Финансы и кредит. 2001. № 2. - С. 18

2 Хохлов Н.В. Управление риском. М. - 1999. С. 239.

3 Баканов М.И., Чернов В.А. Анализ коммерческого риска // Бух. Учет  1995г.  №10

4 Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М. - 1999г. - с. 135

5 Гранберг А.Г. Статистическое моделирование и прогнозирование. Москва. 1995г. с. 113

6 Черкасов В.В. Деловой риск в предпринимательской деятельности. К. - 1996г. - С. 135

7 Lubatkin M., Rogers R. Systematic Risk and Shareholder Return: A Capital market // Academy of Management Journal.  1997. №4. С. 45

8 Пастюшков А.В. Об оценке финансового риска.// Бух. учет. 1999г. №1. – С. 21

9 Пастюшков А.В. Об оценке финансового риска.// Бух. учет. 1999г. №1. – С. 21

10 Там же

11 Там же

112