Logo Международный форум «Евразийская экономическая перспектива»
На главную страницу
Новости
Информация о журнале
О главном редакторе
Подписка
Контакты
ЕВРАЗИЙСКИЙ МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ English
Тематика журнала
Текущий номер
Анонс
Список номеров
Найти
Редакционный совет
Редакционная коллегия
Представи- тельства журнала
Правила направления, рецензирования и опубликования
Научные дискуссии
Семинары, конференции
 
 
 
 
Проблемы современной экономики, N 3 (27), 2008
МОЛОДЫЕ СПЕЦИАЛИСТЫ
Забоев М. В.
аспирант экономического факультета Санкт-Петербургского государственного университета

Характеристика различных видов неопределенности и методы их учета в процессе обоснования инвестиционно-строительных проектов
В статье рассматриваются различные виды неопределенности, связанные с процессом реализации проекта, их источники и связанные с ними риски, среди которых выделяются наиболее актуальные для строительной деятельности. Существуют различные методы обоснования проектов в условиях неопределенности, каждый из которых имеет своеобразные недостатки и достоинства, сферу применения. В статье анализируются возможности методов успешно учитывать неопределенность того или иного вида, а также приемлемость этих методов для анализа ИСП
Ключевые слова: неопределенность, риск, инвестиционно-строительный проект, методы обоснования ИСП

В современных условиях острой конкуренции на рынке недвижимости проблема качественного анализа потенциальных инвестиционно-строительных проектов (ИСП) является актуальной для любой строительной компании. Первоначально попытаемся прийти к четкому пониманию ключевых понятий, что само по себе является нетривиальной задачей. Неопределенность (в контексте анализа эффективности проектов) – это неполнота и неточность информации об условиях реализации проекта [6]. Таким образом, суть проблемы построения оценок эффективности проектов состоит в том, что истинные условия их реализации точно неизвестны, поэтому, нельзя рассматривать, как детерминированный соответствующий им денежный поток. Следствием этой ситуации является появление риска. Некоторые авторы склоняются понимать под риском возможность возникновения условий, приводящих к негативным последствиям для участника проекта [6, 9]. В данном случае риск рассматривается в узком смысле, как частный случай неопределенности, отражая возможность развития лишь отрицательных сценариев реализации проекта. С другой стороны распространено представление о риске, как неоднозначной определенности будущих результатов бизнеса под влиянием совокупности факторов [1, 3]. В данном случае риск предстает в широком смысле и представляет собой измеримую неопределенность [5]. В табл. 1 представлена классификация основных видов неопределенности [4], а также их источники и связанные с ними риски применительно к процессу реализации ИСП строительной компанией. Среди приведенных в Таблице 1 примеров имеют место как риски, представляющие собой потенциальный исключительно негативный эффект – риск экономических потерь, связанный с невыполнением контрагентами своих обязательств, так и риски, отражающие неоднозначность будущих результатов – риски, являющиеся следствием перспективной и ретроспективной неопределенностей.
Таблица 1
Виды и источники неопределенности, связанные с ними риски
Основная задача нашего исследования заключается в анализе возможностей различных методов обоснования инвестиционных решений успешно учитывать неопределенность того или иного вида, а также в выявлении особенностей применения этих методов для анализа ИСП. Далее рассматриваются методы наиболее распространенные в практике обоснования инвестиционных проектов [2, 3, 6, 8].
Использование ставки расчетного процента с учетом премии за риск. Данный метод направлен, в первую очередь, на учет перспективной и ретроспективной неопределенности (1-ый и 2-ой виды неопределенности в табл. 1), он предполагает модификацию группы методов, основанных на расчете чистой настоящей стоимости в условиях определенности. В процессе дисконтирования денежного потока проекта к безрисковой норме дисконта прибавляется некоторая величина, называемая премией за риск, что соответствует занижению будущих доходов проекта при приведении их к начальному моменту времени. Существует несколько методов определения этой поправки на риск [2]:
 кумулятивный метод оценки премии за риск;
 метод, основанный на модели оценки капитальных активов (CAPM);
 расчет нормы дисконта, как средневзвешенной стоимости капитала;
 метод скорректированной текущей стоимости.
В целом, каким бы способом ни была определена поправка на риск, ее введение путем увеличения безрисковой нормы дисконта на постоянную величину, для большого числа проектов является нецелесообразным или даже ошибочным. Такие виды риска, как повышение налогов или тарифов, риск появления дополнительных расходов, учитывать посредством введения премии за риск неестественно, это может приводить к противоречивым результатам. Самый же очевидный недостаток этого метода проявляется, когда чистый денежный поток проекта содержит отрицательную компоненту не только в начальный период времени, но и в некоторые последующие, что вполне естественно, особенно для инвестиционно-строительной деятельности с длительным производственным циклом. В этой ситуации увеличение премии за риск, в связи с представлением о большей рискованности проекта в узком смысле (риск понимается как возможность ухудшения эффективности проекта), приводит к занижению, в том числе и отрицательных компонент, т.е. расходов, что наоборот способствуют улучшению показателей эффективности. Выходом в данном случае может быть использование переменной надбавки за риск, но это приводит к усложнению метода и появлению многих возможных вариантов построения последовательности ставок дисконтирования, что затрудняет сравнение нескольких альтернативных проектов.
Метод гарантированных эквивалентов. Согласно этому методу корректируется не норма дисконта, а непосредственно денежный поток. Каждая компонента первоначального рискового денежного потока, описывающего проект, заменяется на гарантированный эквивалент для конкретного лица, принимающего решение (ЛПР). Этот эквивалент зависит от склонности ЛПР к риску и представляет собой сумму денег, которую это ЛПР готово заплатить (получить) в обмен на соответствующие рисковые доходы (расходы). Таким образом, все компоненты денежного потока проекта (отрицательные и положительные) корректируются в соответствии с субъективным мнением ЛПР или некоторой экспертной группы, на которых ложится большая ответственность и, следовательно, от которых требуется высокая квалификация, чтобы свести к минимуму негативное влияние человеческого фактора. Однако для строительных компаний, которые в настоящее время уже и в России представляют собой крупные корпорации, объединяющие в себе огромные финансовые и интеллектуальные ресурсы, организация подобного рода экспертных советов представляется вполне уместным подходом. Денежные и временные затраты на проведение подобного анализа собственными силами или даже с привлечением специализированных сторонних организаций компенсируются выгодами от принятия оптимального решения.
Анализ чувствительности критериев эффективности. Идея этого метода состоит в выявлении зависимости между изменениями условий реализации проекта и показателями, характеризующими его эффективность. Условия реализации определяются внутренними факторами такими, как объем выпуска, постоянные и переменные затраты, ставка дисконтирования и внешними – цена продукции, объем продаж, налоги и т.д. Точной оценке этих факторов препятствуют многие из тех источников неопределенности, которые перечисляются в табл. 1, что и требует оценки устойчивости проекта, расчета границ безубыточности для наиболее важных параметров. Выделяют два основных подхода к количественной оценке устойчивости проекта – аналитический и имитационный [3].
• Аналитический подход заключается в формировании строгих математических зависимостей между изменяемым параметром и критерием эффективности. Расчет частных производных и коэффициентов эластичности, позволяет анализировать влияние изменений ставки дисконтирования, отдельных компонент денежного потока на значение чистой настоящей стоимости и других показателей эффективности. Недостаток подхода состоит в том, что он дает возможность исследовать влияние только одного изолированного фактора, хотя на практике многие факторы взаимосвязаны.
• Имитационный подход состоит в моделировании изменения параметров с помощью компьютерных технологий. В данном случае для анализа чувствительности нет необходимости проводить даже самые простейшие математические действия, нужно лишь указать пределы, в которых могут варьироваться параметры и шаг их изменения. К тому же современные аналитические программы позволяют строить многомерные таблицы (OLAP-кубы), на основе которых можно изучать и графически отображать результаты изменения более чем одного фактора.
Еще один популярный подход к анализу чувствительности – использование метода Монте-Карло, который состоит в многократном расчете некоторого показателя эффективности при различных сочетаниях изменяемых параметров. Реализация метода Монте-Карло предусмотрена во многих современных системах поддержки принятия решений, что делает его удобным в практическом применении. Однако для корректного использования этого метода требуется выполнения жесткой предпосылки о вероятностном характере изменяемых параметров, так как их значения выбираются из заданного диапазона случайно, согласно некоторому присвоенному им распределению. Подобное предположение очень спорно и необоснованно относительно реальных параметров, с которыми приходится сталкиваться в процессе оценки ИСП – цены объектов недвижимости, издержек производства, уровня налогов, природно-климатических условий.
Анализ сценариев будущего развития предполагает выбор небольшого числа наиболее важных с точки зрения ЛПР возможных вариантов реализации проекта (часто рассматривается три варианта: пессимистический, оптимистический, промежуточный). Для выбранных вариантов подробно определяются все исходные параметры и рассчитываются показатели эффективности, также предполагаются вероятности реализации каждого варианта, которые используются в качестве весов для расчета окончательного интегрального значения искомого показателя эффективности. Важным этапом метода является отбор вариантов, которые будут участвовать в дальнейшем анализе. Проведение на этом этапе достаточно глубокого качественного анализа позволяет собирать большой объем полезной информации о проекте, однако в обратном случае высокий уровень субъективизма может привести к неправильным оценкам. Субъективным и весьма спорным представляется и определение вероятностей реализации сценариев.
Метод, основанный на построении дерева решений во многом схож с предыдущим методом. Основное отличие состоит в том, что в данном методе учитывается возможность изменения условий реализации проекта по периодам, в результате чего вся совокупность потенциальных вариантов развития проекта графически может быть представлена в виде дерева. Для успешного построения дерева решений необходимо, чтобы проект имел обозримое или разумное число вариантов развития, что согласуется с практикой реализации ИСП. Этот метод полезен, когда решения в некоторый период времени влияют на последующие решения и зависят от решений, принятых прежде. Данная ситуация также характерна для ИСП, например, стоимость приобретения земельного участка под застройку часто зависит от общей площади предполагаемого к строительству объекта, а изменения в функциональном назначении объекта (жилая или коммерческая недвижимость) могут повлиять на инвестиционные условия, определяемые городом.
Методы теории игр предоставляют инструменты для учета и такого вида неопределенности, как неопределенность целенаправленного противодействия, что очень актуально, так как в настоящее время, в Санкт-Петербурге в частности, складывается олигополистический рынок строительной продукции. В рамках данных методов предлагается ряд критериев выбора наилучшего проекта, в ситуации, когда можно смоделировать поведение конкурентов на рынке или будущие состояния «внешней среды», т.е., совокупности основных факторов, влияющих на процесс реализации проекта. Если среди анализируемых проектов нет полностью доминирующих, т.е. таких, которые при любых условиях имеют лучшее значение показателя эффективности, то выбор наиболее предпочтительного с некоторой точки зрения может быть сделан на основе следующих критериев [7]: Вальда (MAXIMIN), абсолютного оптимизма (MAXIMAX), Сэвиджа (MINIMAX), Гурвица, который представляет собой комбинацию критериев MAXIMIN и MAXIMAX.
Метод сводных рандомизированных показателей (МСРП) [8] может и не относится к таким наиболее часто упоминаемым методам преодоления неопределенности, которые были перечислены выше, однако это современный подход, предполагающий возможность компьютерной реализации, который позволяет решать проблемы, связанные с такими видами неопределенности, как лингвистическая и неопределенность целей. Этот метод является развитием классического метода сводных показателей (МСП), целью которого является решение задачи сравнения нескольких объектов по многим показателям, так называемой, задачи многокритериального оценивания. Применительно к анализу ИСП данная задача представляется очень актуальной, так как приходится сравнивать проекты, характеризуемые целым набором показателей уже на стадии экспресс-анализа, (здесь это в первую очередь финансовые показатели – NPV, срок окупаемости, объем выручки), а на последующих стадиях появляются дополнительные характеристики, связанные с технологией, особенностями проекта, рыночной привлекательностью и т.д. Что же касается МРСП, то он имеет дополнительные преимущества, так как, используя аппарат теории вероятностей, позволяет компенсировать дефицит информации и оперировать нечисловыми данными, более свойственными человеческому мышлению.


Литература
1. Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов: Учебник для студентов экономических специальностей высших учебных заведений. – М.: Олимп-Бизнес, 1997. – 1087 с.
2. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов: Теория и практика: Учеб.-практ. пособие. – М.: Дело, 2001. – 832 с.
3. Воронцовский А.В. Управление рисками: Учеб пособие. – СПб.: Изд-во СПбГУ, 2000. – 206 с.
4. Капустин В.Ф. Неопределенность: виды, интерпретации, учет при моделировании и принятии решений // Вестник СПбГУ. – 1993. – Вып. 2. – С. 108–114.
5. Найт Ф.К. Риск неопределенность и прибыль. – М.: Дело, 2003. – 360 с.
6. Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов в условиях риска и неопределенности (теория ожидаемого эффекта). – М.: Наука, 2002. – 182 с.
7. Управление проектом. Основы проектного управления: учебник / Под ред. М.Л. Разу. – М.: КНОРУС, 2006. – 768 с.
8. Хованов Н.В. Анализ и синтез показателей при информационном дефиците. – СПб.: Изд-во СПбГУ, 1996. – 196 с.
9. Шахов В.В. Введение в страхование: Экономический аспект. – М.: Финансы и статистика, 1992. – 192 с.

Вернуться к содержанию номера

Copyright © Проблемы современной экономики 2002 - 2020
ISSN 1818-3395 - печатная версия, ISSN 1818-3409 - электронная (онлайновая) версия