Теоретические аспекты управления инвестиционным процессом на предприятии

В общем случае, чем больше риск, ассоциируемый с проектом, тем выше должна быть величина премии, которая может определяться по внутрифирменным процедурам, экспертным путем или формальным методикам.

Таблица 1.2 - Рекомендуемые размеры надбавок за риск к норме дисконта

Главными достоинствами этого метода являются простота расчетов, которые могут быть выполнены с использованием обыкновенного калькулятора, а также понятность и доступность. Вместе с тем данный метод имеет существенные недостатки. Метод корректировки нормы дисконта осуществляет приведение будущих потоков платежей к настоящему моменту времени (т. е., обыкновенное дисконтирование по более высокой норме), но не несет никакой информации о степени риска (возможных отклонениях результатов). При этом полученные результаты существенно зависят только от величины надбавки за риск. Он также предполагает увеличение риска во времени с постоянным коэффициентом, что вряд ли может считаться корректным, так как для многих проектов характерно наличие рисков в начальные периоды с их постепенным снижением к концу реализации. Таким образом, прибыльные проекты, не предполагающие со временем существенное увеличение риска, могут быть оценены неверно и отклонены. Данный метод не несет никакой информации о вероятностных распределениях будущих потоков платежей и не позволяет получить их оценку [15, с. 265].

Наконец, обратной стороной простоты метода являются существенные ограничения возможностей моделирования различных вариантов, которое сводится к анализу зависимости критериев (NPV, IRR и др.) от изменений только одного показателя - нормы дисконта.

Метод достоверных эквивалентов (коэффициентов определенности). В отличие от предыдущего метода в этом случае осуществляют корректировку не нормы дисконта, а ожидаемых значений потока платежей - CF_t путем введения специальных понижающих коэффициентов а_t для каждого периода реализации проекта. Теоретически значения коэффициентов а_t могут быть определены из следующего соотношения:

, (1.7)

где ССF_t, - величина чистых поступлений от безрисковой операции в периоде t (например, периодический платеж по долгосрочной государственной облигации, ежегодная сумма процентов по банковскому депозиту и др.); RСF_t - ожидаемая (запланированная) величина чистых поступлений от реализации проекта в периоде t; t - номер периода.

Тогда достоверный эквивалент ожидаемого платежа может быть определен как:

, (1.8)

Таким образом осуществляется приведение ожидаемых (запланированных) поступлений к величинам платежей, получение которых практически не вызывает сомнений и значения которых могут быть определены более-менее достоверно, либо точно.

Однако в реальной практике для определения значений коэффициентов чаще всего прибегают к методу экспертных оценок. В этом случае коэффициенты отражают степень уверенности специалистов-экспертов в том, что поступление ожидаемого платежа осуществится, или, другими словами, - в достоверности его величины.

После того как значения коэффициентов тем или иным путем определены, осуществляют расчет критерия NPV или IRR для откорректированного потока платежей. Например, критерий NРV может быть определен по следующей формуле:

, (1.9)

где СF_t - суммарный поток платежей в периоде t; r - используемая ставка дисконтирования; a_t - корректирующий множитель; IС - начальные инвестиции; п - срок проекта.

Предпочтение отдается проекту, скорректированный поток платежей которого обеспечивает получение большей величины NPV. Используемые при этом множители a_t получили названия коэффициентов достоверности или определенности.

Вместе с тем исчисление коэффициентов достоверности, адекватных риску каждого этапа реализации проекта, представляет определенные трудности. Кроме того, этот метод также не позволяет провести анализ вероятностных распределений ключевых параметров.

Анализ чувствительности критериев эффективности. Анализ чувствительности показателей широко используется в практике финансового менеджмента. В общем случае он сводится к исследованию зависимости некоторого результатного показателя от вариации значений показателей, участвующих в его определении. Другими словами, этот метод позволяет получить ответы на вопросы типа: что будет с результатной величиной, если изменится значение некоторой исходной величины? Отсюда его второе название - анализ «что будет, если».

Как правило, проведение подобного анализа предполагает выполнение следующих шагов:

Задается взаимосвязь между исходными и результирующим показателями в виде математического уравнения или неравенства.

(1.10)

Определяются наиболее вероятные значения для исходных показателей и возможные диапазоны их изменений.

Путем изменения значений исходных показателей исследуется их влияние на конечный результат.

Проект с меньшей чувствительностью критерия (NPV, IRR) считается менее рисковым. Обычная процедура анализа чувствительности предполагает изменение одного исходного показателя, в то время как значения остальных считаются постоянными величинами.

Метод анализа чувствительности является хорошей иллюстрацией влияния отдельных исходных показателей на результат. Он также показывает направления дальнейших исследований. Если установлена сильная чувствительность результирующего показателя к изменениям некоторого исходного, последнему следует уделить особое внимание.

Вместе с тем данный метод обладает и рядом недостатков, наиболее существенными из которых являются:

- жесткая детерминированность используемых моделей для связи ключевых переменных;

- не позволяет получить вероятностные оценки возможных отклонений исходных и результирующих показателей;

- предполагает изменение одного исходного показателя, в то время как остальные считаются постоянными величинами. Однако на практике между показателями существуют взаимосвязи и изменения одного из них автоматически приводит к изменениям остальных.

Метод сценариев. В отличие от трех предыдущих методов, данный метод сценариев позволяет совместить исследование чувствительности результирующего показателя с анализом вероятностных оценок его отклонений. В общем случае процедура использования этого метода в процессе анализа инвестиционных рисков включает выполнение следующих шагов:

Определяют несколько вариантов изменений ключевых исходных показателей (например, пессимистический, наиболее вероятный и оптимистический).

Каждому варианту изменений приписывают его вероятностную оценку.

Для каждого варианта рассчитывают вероятное значение выбранного критерия, а также оценки его отклонений от среднего значения.

(1.11)

Проводится анализ вероятностных распределений полученных результатов, на основе следующих показателей:

(1.12)

При прочих равных условиях проект с наименьшими стандартным отклонением считается менее рисковым.

Зная основные характеристики распределения NРV, можно приступать к проведению вероятностного анализа. Для удобства будем полагать, что величина NPV имеет нормальное распределение вероятностей. Этот закон распределения широко распространен на практике. Кроме того, он полностью описывается двумя рассмотренными выше параметрами (М и ) и обладает рядом замечательных свойств, существенно упрощающих проведение анализа. В частности, следствием одного из таких свойств, известного как правило «трех сигм», является утверждение, что вероятность попадания нормально распределенной случайной величины в интервал М s приблизительно равна около 68,38 %.

Теоретически, зная параметры нормального распределения М и, мы можем определить вероятность того, что случайная величина NРV будет меньше (больше) любого заданного значения Х из следующего соотношения:

, (1.13)

где F - функция Лапласа.

Метод «дерева решений». Этот метод позволяет комплексно учесть риски реального инвестиционного проекта по отдельным последовательным этапам его осуществления. Он применяется тогда, когда имеют место два или более последовательных множества решений, причем последующие решения основываются на результатах предыдущих, и / или два или более множества состояний среды (т. е. появляется целая цепочка решений, вытекающих одно из другого, которые соответствуют событиям, происходящим с некоторой вероятностью) [16, с. 247].

Метод Монте-Карло. Преодолеть многие недостатки, присущие рассмотренным методам анализа эффективности проектов в условиях риска, позволяет имитационное моделирование - одно из наиболее-мощных средств анализа экономических систем. Основу имитационного моделирования и его частный случай (стохастическая имитация) составляет метод Монте-Карло, который является синтезом и развитием методов анализа чувствительности и анализа сценариев.

4. Управление инвестиционным процессом на предприятии

инвестиция управление проект риск

Политика управления реальными инвестициями представляет собой часть общей инвестиционной политики предприятия, обеспечивающая подготовку, оценку и реализацию наиболее эффективных реальных инвестиционных проектов [29, с. 218].

Процесс формирования политики управления реальными инвестициями предприятия осуществляется в разрезе следующих основных этапов:

1. Анализ состояния реального инвестирования в предшествующем периоде. В процессе этого анализа оценивается уровень инвестиционной активности предприятия в предшествующем периоде и степень завершенности начатых ранее реальных инвестиционных проектов и программ.

2. Определение общего объема реального инвестирования в предстоящем периоде.

3. Определение форм реального инвестирования.

4. Оценка эффективности отдельных реальных инвестиционных проектов.

5. Формирование портфеля реальных инвестиций.

6. Обеспечение реализации отдельных инвестиционных проектов и инвестиционных программ.

Размещено на Allbest.ru