<<
>>

Т. Новикова539/3 гр., научный руководитель Н.Ю. ПузыняВариативность факторов риска и их влияние на эффективность инвестиционных проектов

Факторы риска составляют совокупность условий, характеризующих состояние хозяйственной среды, а, следовательно, непосредственно влияющих на характер деятельности субъектов хозяйствования.
Они ха-рактеризуют собой общую среду, в которой функционирует предприятие, склоняющую субъектов, действующих на рынке, к тем или иным поступкам.

В наиболее общем виде факторы риска можно разделить на следующие основные группы: геополитичекие, социальные, экономические. На представленной схеме факторов риска они рассматриваются на разных уровнях в зависимости от степени глобальности их влияния на экономику предприятия.

Геополитические факторы задаются вероятностями приоритетов в развитии политической ситуации, поэтому их рассмотрение связано с оценкой и прогнозированием политической ситуации на уровне отдельных государств или регионов. Необходимо иметь в виду, что эти факторы являются наиболее общими и во многом определяют влияние остальных.

Одним из важнейших факторов данной группы является географическое положение страны. Именно оно во многом определяет положение государства в системе международного разъединения труда, зависимость от мировых рынков сырья, трудовых ресурсов.

Социальные факторы риска связаны с воздействием на экономику общества, трудового коллектива предприятия и отдельных личностей. Изучение этих факторов должно исходить, прежде всего, из анализа тех условий общественной жизни, которые непосредственным образом влияют на степень удовлетворения потребностей человека в материальных и духовных благах.

Экономические факторы риска представляют наибольший интерес. Это связано с тем, что при существующей сегодня во многих странах относительной стабильности по другим направлениям, экономическая среда таит в себе огромное количество нестандартных ситуаций, которые порождают риски.

При изучении и классификации факторов риска необходимо учитывать то, что они значительно разнятся по широте воздействия, природе происхождения, степени влияния, однако это не противоречит их тесной взаимосвязи и взаимозависимости.

Каждая группа факторов создает свой вид рисков, также на возникновение того или иного риска могут воздейст-вовать сразу насколько факторов.

Факторы риска оказывают значительное влияние на эффективность инвестиционных проектов, следовательно, анализ рисков является неотъемлемой частью исследования инвестиционного проекта.

Риски выступают источниками неопределенности реализации инве-стиционного проекта, по отдельности или в совокупности оказывая влияние на результаты его реализации.

Для анализа влияния факторов риска на результативность инвестиционных проектов Всемирным банком рекомендуется метод анализа чув-ствительности критериев эффективности и методика сценариев.

Анализ чувствительности имеет широкое распространение благодаря своей простоте и способности концентрировать внимание на конкрет-ных оценках, применяемых для измерения потенциального влияния риска на рентабельность проекта. Он служит не только для количественной оценки риска, но и для идентификации влияния на NPV (чистый приведенный доход) изменения ключевых исходных предположений и факторов.

В ходе анализа чувствительности (уязвимости) происходит последовательно-единичное изменение всех проверяемых на рискованность переменных: каждый раз только одна из переменных меняет свое значение на прогнозное число процентов, и на этой основе пересчитывается новая величина принятого критерия (например, NPV или IRR - внутренняя норма прибыли).

Анализ чувствительности помогает руководителю, принимающему решение, получить ответы на многие интересующие его вопросы. Напри-мер, что произойдет с NPV, если отпускная цена товара снизится на 10%? Как изменится IRR, если срок эксплуатации проекта составит только 3 года, а не 5, как предполагалось изначально?

Основные достоинства метода:

объективность;

теоретическая прозрачность;

простота расчетов;

экономико-математическая естественность результатов и наглядность их толкования.

Одним из недостатков данного метода является то, что он рассматривает влияние каждого из факторных показателей на эффективность проекта изолированно друг от друга, тогда как в реальной практике они взаимодействуют комплексно, частично взаимопогашая или усиливая степень этого влияния.

В качестве объектов анализа выбраны два инвестиционных проекта, в результате реализации которых планируется создание современных гос-тиничных комплектов среднего класса.

Прежде всего, определим ряд основных факторов, которые оказывают влияние на эффективность рассматриваемых проектов:

инвестиционные затраты;

среднегодовая заполняемость номерного фонда гостиницы;

цена аренды 1 номера в сутки.

Затем для каждого фактора составим наиболее вероятностную, оптимистическую и пессимистическую оценку.

Важным ограничением ана-лиза чувствительности является то, что рассматривается каждый раз отклонение только в одном параметре, тогда как все другие признаются не-изменными.

Рассмотрим наиболее вероятный результат (таблица 1):

Таблица 1. Наиболее вероятный результат за плановый период, 5 лет (данные предоставлены Комитетом по инвестиция и стратегическим проектам) Показатели Проект Цена аренды 1 номе-ра/сутки,

(руб.) Среднегодовая заполняе-

мость номерного фонда гос-тиницы, % Инвести-ционные затраты (млн

руб.) Валовая прибыль (млн руб.) Чистая прибыль (млн руб.) NPV (млн руб.) IRR, % Проект № 1 4 100 65% 122,3 381,2 228,8 22,5 19,1% Проект № 2 3 800 70% 101 276 174 17,3 17,5%

В данной таблице рассмотрены основные факторы и их влияние на результативность инвестиционных проектов при наиболее вероятном исходе. Основываясь на данных таблицы 1, рассмотрим влияние выбранных факторов при пессимистическом и оптимистическом исходах. Отметим, что факторы, влияние которых не рассматривается, в таблицах не приводятся (таблица 1, таблица 2, таблица 3).

Таблица 2. Изменение показателей эффективности проектов при колебании величины инвестиционных затрат на 10% Проект Показатели Инвестиционные затраты (млн руб.) Валовая прибыль (млн руб.) Чистая прибыль (млн руб.) NPV (млн руб.) IRR, % + + + + + Проект № 1 134,5 110 381,2 381,2 228,8 228,8 11,5 33,5 16,1 22,1 Проект № 2 111,1 90,9 276 276 174 174 7,6 27 14,3 20,7

Рассчитано по: таблица 1.

Проанализировав таблицу 2, можно сделать вывод, что колебание инвестиционных затрат на 10% приводит к изменению NPV проекта №1 на 11 млн руб. или на 48%. IRR - на 3%. Соответственно, NPV проекта №2 изменяется на 9,7 млн руб. или на 56,1%, IRR - на 3,2%.

Перейдем к рассмотрению влияния среднегодовой заполняемости номерного фонда гостиницы на результативность деятельности (табл. 3).

Таблица 3. Изменение показателей эффективности проектов при колебании среднегодовой заполняемости номерного фонда гостиницы на 10% Проект Показатели Среднего-довая за-полняемость номерного фонда гос-тиницы, % Валовая прибыль (млн руб.) Чистая при-быль (млн руб.) NPV (млн руб.) IRR, % Проект № 1 27,9 34,6 66,1 91,5 3,4 ,5 4,5 3,7 Проект № 2 0 0 11,5 40,4 02,5 45,7 3,6 1 2,9 1,4

Колебания данного фактора повлечет к изменению валовой и чистой прибыли инвестиционного проекта №1 на 46,6 млн руб. и 37,3 млн руб., что в процентах составит 12,2% и 16,3%.

NPV изменится на 20,9 млн руб. или на 92,9%. IRR - на 5,4%. В проекте №2 колебания валовой и чистой прибыли составят 35,5 млн руб. и 28,3 млн руб. или 12,9% и 16,3%. NPV изменится на 16,3 млн руб. (94,2%). IRR - на 5,4%.

Проанализируем влияние последнего фактора - цены аренды 1 номера в сутки (таблица 4).

Таблица 4. Изменение показателей эффективности проектов при колебании цены аренды 1 номера в сутки на 10% Проект Показатели Цена аренды 1 номе-ра/сутки, (руб.) Валовая прибыль (млн руб.) Чистая прибыль (млн руб.) NPV (млн руб.) IRR, % + + + + + Проект № 1 4510 3690 411,6 350,9 253 204,5 36,1 8,9 22,3 15,7 Проект № 2 4180 3420 300,9 251,1 193,9 151,1 30,2 4,5 21,4 13,5

Рассчитано по: таблица 1

Изменение цены аренды 1 номера в сутки на 10% повлечет к колебанию валовой и чистой прибыли инвестиционного проекта №1 на 30,3 млн руб. и 37,3 млн руб., что в процентах составит 8% и 10,6%. NPV изменится на 13,6 млн руб. или на 60,4%. IRR - на 3,3%. В проекте №2 колебания валовой и чистой прибыли составят 24,9 млн руб. и 22,9 млн руб. или 9% и 13,2%. NPV изменится на 12,7 млн руб. (73,4%). IRR - на 3,9%.

Таким образом, проведенный анализ чувствительности показывает, что основные показатели эффективности проектов очень чувствительны к изменениям среднегодовой заполняемости номерного фонда гостиниц. Менее чувствительны к колебаниям цены аренды 1 номера в сутки и еще менее подвержены влиянию колебания величины инвестиционных затрат проектов. Исследование чувствительности показало, что проект № 2 подвержен большему колебанию факторов, нежели проект № 1.

Кроме этого, можно дать следующие рекомендации:

выбирая методы увеличения дохода (экономия затрат, увеличение цены, объема производства) инвестор должен понимать, что увеличение цен на проживание при наличии такой возможности - самый легкий способ;

снижение цены для привлечения более широкого круга гостей - очень опасный метод, так как небольшое снижение цены может дать очень значительное сокращение прибыли. Поэтому, предпринимая попытки увеличения заполняемости путем привлечения внимания к гостиницам за счет снижения цен, необходимо сделать расчет: как должны возрасти объемы реализации, чтобы хотя бы компенсировать потери от снижения цен.

С целью исправления недостатков анализа чувствительности, рассматривающего влияние каждого фактора обособленно, применим методику анализа сценариев, которая включает одновременное изменение факторов инвестиционных проекта, проверяемых на риск.

В рамках этого метода параллельно изменим все приведенные выше факторы и построим 3 сценария: пессимистический, оптимистический и наиболее вероятный (реалистический, или средний) (таблица 1).

Предположим, что наихудший вариант - это снижение всех показателей на 10%, наилучший - рост на 10% (таблица 5, таблица 6).

Таблица 5. Оптимистический сценарий Показатели Проект Цена аренды 1 номера /сутки, (руб.) Среднего-довая заполняе- мость но-мерного фонда гос-тиницы, % Инвести-ционные затраты (млн руб.) Валовая прибыль (млн руб.) Чистая прибыль (млн руб.) NPV (млн руб.) IRR,

% Проект № 1 4510 75 110 462,9 294,1 70,2 31,1 Проект № 2 4180 80 90,9 340 225,2 60 31,2

В результате проведенного расчета основных показателей эффективности в рамках оптимистического сценария, видно, что NPV и IRR ин-

вестиционных проектов при изменении анализируемых факторов на 10% увеличиваются по проекту № 1 на 112% и 12%, по проекту № 2 на 247% и 13,7%. Данные расчеты показывают, что прирост показателей эффективности второго проекта идет более быстрыми темпами, чем проекта № 1.

Таблица 6. Пессимистический сценарий Показатели Проект Цена аренды 1

номе-ра/сутки, (руб.) Среднегодовая запол- няемость номерного фонда гос-тиницы, % Инве- стици- онные затраты (млн руб.) Валовая прибыль (млн руб.) Чистая прибыль (млн руб.) NPV (млн руб.) IRR,

% Проект № 1 3690 55 134,5 308,9 170,9 -21 7,7 Проект № 2 3420 60 111,1 219,1 128,5 -21,7 5

Анализ пессимистического сценария показывает, что ни проект №1 , ни проект №2 не проходят критическую отметку NPV, следовательно, они не могут быть приняты для дальнейшей реализации в рамках данного сце-нария.

вероятность развития сценариев

Таблица 7. Возможные варианты дохода от реализации проектов и Сценарий Вероятность результата, % NPV, млн руб. Инвестиционный проект №1 Наихудший 0,25 -21 Основной 0,5 22,5 Наилучший 0,25 70,2 Итого: 1 23,5 Сценарий Вероятность результата, % NPV, млн руб. Инвестиционный проект №2 Наихудший 0,25 -21,7 Основной 0,5 17,3 Наилучший 0,25 60 Итого: 1 18,2 На основе возможных колебаний показателей эффективности проекта при различных сценариях его реализации определяются среднеквадра- тическое (стандартное) отклонение и коэффициент вариации, которые выражают степень проектного риска. Чем выше значение этих показателей, тем соответственно выше считается уровень проектного риска (таблица 7).

Рассчитано по: таблица 1, таблица 5, таблица 6.

Ожидаемые NPV проектов превышают пороговое значение, соответственно оба проекта принимаются к реализации (таблица 7).

Средневзвешенное по вероятности отклонение от ожидаемой величины, рассчитывается следующим образом:

CKOl=,J0'25*~2i ~~ ~~ 0,5(22,5 — 23,5}= - 0,25 (70,2 - 23,5}2 = 32г6;

СК02=-/°'25(-21'7 - + 0,5(17,3 - IS,21s - 0,25(60 - lSr2)s = 2S,9

В результате этого, коэффициент вариации, показатель риска на единицу дохода равен:

V1=32,6/23,5=1,39;

V2=28,9/18,2=1,59.

Заключительным этапом метода сценариев является сравнение коэффициентов разброса инвестиционных проектов. У первого проекта разброс составляет 1,39, что на 14% ниже, чем у второго. Осуществив оценку данным методом, очевидно, что проект № 1 на 14% менее рискован проекта № 2.

Таким образом, количественный анализ становится итоговой стадией процесса управления инвестиционными рисками в рамках данной работы. Опираясь на расчеты, проделанные на данном этапе методом чувствительности и методом сценариев, а также на основные показатели эф-фективности можно прийти к выводу, что инвестиционный проект № 1 является более привлекательным вариантом вложения активов, несмотря на результаты статистических расчетов. Поэтому, если у инвестора есть возможность увеличения финансирования, то, в рамках данной работы рекомендуется к реализации инвестиционный проект № 1.

Список литературы

Есипов В.Е., Маховикова Г.А., Мирзажанов С.К. Риски в оценке: теория, методы измерения: Учеб. пособие. - СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2008. - 136 с.

Инвестиционный менеджмент: Учебник / Карлик А.Е., Рогова Е.М., Тихонова М.В., Ткаченко Е.А. и др. - СПб.: Изд-во Вернера Регена, 2008. - 215 с.

Коршунова Л.Н., Проданова Н.А. Оценка и анализ рисков / Л.Н. Коршунова, Н.А. Проданова. - Ростов н/Д: Феникс, 2007. - 94 с.

Лапченко Д.А. Оценка и управление экономическим риском: теория и практика / Д.А. Лапченко. - Минск: Амалфея, 2007. - 147 с.

Тэпман Л.Н. Риск в экономике / Л.Н. Тэпман; под ред. В.А. Швандара. - М.: ЮНИТИ, 2003. - 380 с.

<< | >>
Источник: Шубаева В.Г.. Роль финансовой системы в преодолении глобального экономического кризиса: Сборник научных трудов студентов факультета финансово- кредитных и международных экономических отношений / Под ред. проф. В.Г. Шубаевой. - СПб.: Изд-во СПбГУЭФ,2010. - 220 с.. 2010

Еще по теме Т. Новикова539/3 гр., научный руководитель Н.Ю. ПузыняВариативность факторов риска и их влияние на эффективность инвестиционных проектов:

  1. Н.С. Агафонов 536 гр., научный руководитель О.С. СавченкоСравнительный анализ показателей эффективности финансово-хозяйственной деятельности страховой организации
  2. научный руководитель Н.Г. ИвановаТрехлетний бюджет - миф или реальность
  3. научный руководитель В.Д. Никифорова .Технический анализ на рынке акций в Российской Федерации
  4. Дороган Н.436 гр., научный руководитель Вострокнутова А.И.Оптимизация структуры капитала: взгляд инвестора
  5. А. Иванова337 гр., научный руководитель Т.П. ИваньковаЭффективность мер правительства и банка России по обеспечениюстабилизации банковской системы
  6. Е. Ильина337 гр., научный руководитель О. В. Врублевская Институты государственного контроля
  7. Кокина Е., Круглов С.337 гр. ,338 гр., научный руководитель О.С. СавченкоСтраховой случай Саяно-Шушенской ГЭС
  8. Коротеева Е.335 гр., научный руководитель Иванова Н. Г.Совершенствование правового положенияи налогового регулирования государственных учреждений
  9. Р. Курбанов333 гр., научный руководитель Т.Е. Косарева Контроль за трансфертным ценообразованием
  10. Лыщёва П.434 гр., научный руководитель В.А. Макарова Риск-Контроллинг и система сбалансированных показателей
  11. А. Мелуа330/3 гр., научный руководитель А.И. Евдокимов Экономические аспекты развития нанотехнологий на мировом рынке
  12. М. Монахова337 гр., научный руководитель О.С. Савченко .Страхование интеллектуальной собственности
  13. Е. Мустецова539/3 гр., научный руководитель Е.В. ДмитриеваИностранные инвестиции в российский и китайский фондовые рынки
  14. Т. Новикова539/3 гр., научный руководитель Н.Ю. ПузыняВариативность факторов риска и их влияние на эффективность инвестиционных проектов
  15. О. Призова337 гр., научный руководитель Т. В. НикитинаАнализ структуры и совершенствование системы регулированиядеятельности российских банков