Підходи до оцінки ризикових інвестицій.

ПЛАН

1. Статистичні методи оцінки доцільності інвестицій з ризиком. 3
2. Аналіз чутливості. 8
3. Аналіз сценаріїв. 9
4. Імітаційне моделювання Монте-Карло. 11
Практична частина. 16
Список використаної літератури .. 18

1. Статистичні методи оцінки доцільності інвестицій з ризиком

Інвестиційний проект розробляється, базуючись на цілком певних припущеннях щодо капітальних і поточних витрат, обсягів реалізації виробленої продукції, цін на товари, тимчасових рамок проекту. Незалежно від якості та обгрунтованості цих припущень майбутній розвиток подій, пов'язаних з реалізацією проекту, завжди неоднозначно. Це основна аксіома будь-якої підприємницької діяльності. У зв'язку з цим практика інвестиційного проектування розглядає в числі інших, аспекти невизначеності і ризику.
Під невизначеністю будемо розуміти стан неоднозначності розвитку певних подій у майбутньому, стан нашого незнання і неможливість точного передбачення основних величин і показників розвитку діяльності підприємства і в тому числі реалізації інвестиційного проекту. Невизначеність - це об'єктивне явище, яке з одного боку є середовищем будь-якої підприємницької діяльності, з іншого боку - це причина постійної "головного болю" будь-якого підприємця. Повне виключення невизначеності, тобто створення однозначних умов протікання бізнесу є скільки бажаним для кожного підприємця, настільки ж і неможливим. У той же час, невизначеність не можна трактувати як винятково негативне явище. В "каламутній воді" ринкової економіки, особливо в її ще не цілком відбувся положенні, невизначеність може обіцяти додаткові можливості, які не були видні на самому початку інвестиційного проекту. У цілому ж явище невизначеності оцінюється зі знаком "мінус" у підприємницькій діяльності.
Чи можна навчитися керувати невизначеністю? У загальному випадку, на рівні підприємства - ні. Чи можна навчитися приймати рішення в умовах невизначеності? - Можна і потрібно. І тільки в цьому полягає запорука успіху реалізації інвестиційного проекту. Найбільш простий спосіб прийняття рішень в умовах невизначеності - це проходження власної інтуїції. На жаль, в країнах з перехідною економікою, в тому числі в Україну, це поки єдиний реальний спосіб. Успіх підприємницької діяльності в даному випадку повністю залежить від таланту підприємця. Але навіть у випадку вже відбувся успіху, жоден, навіть самий талановитий бізнесмен, не може оцінити скільки додаткових можливостей він упустив на шляху до цього успіху, і у скільки разів цей успіх був би більшим, використовуй він ці можливості.
Надалі мова піде про можливі підходи до прийняття інвестиційних рішень, а також способи управління реалізації інвестиційних проектів, що не припускають базуватися на інтуїції підприємців. Необхідною умовою будь-якого підходу є опис невизначеності в кількісних категоріях, тобто її оцінка за допомогою будь-яких, зазвичай дуже простих, математичних понять. З метою не налякати читача словом "математика" наведено приклад такого опису.
Приклад 1. При оцінці ефективності капітальних вкладень велике значення має валовий дохід, який визначається твором обсягу реалізації та ціни товару. При оцінці будь-якого показника ефективності, наприклад, внутрішньої норму прибутковості, ми прогнозуємо обсяг реалізації однозначно, тобто у вигляді конкретного числа, скажімо 12,500 виробів на рік. У той же час ясно, що насправді реальний обсяг реалізації може бути як меншим, так і великим. Це і є відображенням невизначеності. Тому описом невизначеності стану інвестиційного проекту по відношенню до обсягу реалізації може служити деякий інтервал, наприклад [11,000; 14,000] виробів на рік. Такий опис видається більш природним, з позиції майбутньої реалізації проекту.
Відзначимо ще одна дуже важлива перевага такого опису. Воно стосується відповідальності менеджера підприємства, прогнозуючого який-небудь показник інвестиційного проекту. Представляється очевидним неможливість точного передбачення будь-якої величини в майбутньому, а оскільки менеджер "відповідає", можливо навіть матеріально, за цей прогноз, тягар цієї відповідальності постійно "тисне" на нього, змушуючи приймати дуже песимістичні рішення. У той же час, майже завжди (?) Можна вказати інтервал значень (більш-менш широкий), в який прогнозований показник обов'язково потрапить. В цьому випадку міра відповідальності цього менеджера знижується, тому що він напевно буде прав.
Менеджер, який прогнозує конкретний показник проекту, просто перекладає свою відповідальність на плечі особи, яка приймає рішення щодо всього проекту в цілому. У самому справі, якщо кожна величина інвестиційного проекту задана однозначно, то ухвалення рішення - це зазвичай формальна дія: якщо внутрішньо норма прибутковості вище вартості капіталу, то проект приймається. У стані невизначеності такого однозначного рішення немає, тому що інтервали можливих значень по кожному з параметрів інвестиційного проекту породжують інтервал значень показника ефективності, в колишньому разі внутрішньої норми прибутковості. Цей інтервал, як правило накриває вартість капіталу, що не дозволяє однозначно прийняти або відхилити проект. Тут з'являється новий фактор, який є визначальним для прийняття рішення - це фактор ризику.
Припустимо, що внаслідок завдання однієї або декількох величин (наприклад, обсягу реалізації, ціни продукції, питомих витрат електроенергії та т. д.) у вигляді інтервалів, відповідний інтервал значень внутрішньої норми прибутковості складе [11.2%; 18.5%]. Вартість капіталу компанії при цьому дорівнює 14%. Яке рішення слід прийняти - відхилити проект чи ні. Щоб зробити це, тобто прийняти рішення, потрібно оцінити ризик негативних для підприємства наслідків.
У загальному випадку під ризиком розуміється можливість того, що станеться якесь небажана подія. У підприємницькій діяльності ризик прийнято ототожнювати з можливістю втрати підприємством частини своїх ресурсів, зниження планованих доходів або появу додаткових витрат у результаті здійснення певної виробничої і фінансової діяльності.
Ризик - іманентна властивість ринкового середовища. Основними видами ризику є:
· Виробничий ризик, пов'язаний з можливістю невиконання фірмою своїх зобов'язань по відношенню до замовника,
· Фінансовий ризик, пов'язаний з можливістю невиконання фірмою своїх фінансових зобов'язань перед інвесторами як наслідок використання для фінансування діяльності фірми позикових коштів,
· Інвестиційний ризик, пов'язаний з можливим знеціненням інвестиційно-фінансового портфеля, що складається як з власних, так і придбаних цінних паперів,
· Ринковий ризик, пов'язаний з можливим коливанням ринкових процентних ставок на фондовому ринку і курсів валют.
Існує ще один специфічний п'ятий вид ризику. Це ризик політичний, який пов'язаний з можливими збитками підприємців та інвесторів внаслідок нестабільної політичної ситуації в країні. Прихід до влади нової політичної партії або нового руху, як правило, супроводжується зміною ряду економічних законів, що регулюють в числі інших інвестиційну діяльність. Можуть бути скасовані податкові пільги, змінитися пріоритети уряду. Як крайній випадок, може змінитися форма власності, наприклад, як наслідок націоналізації. Саме цей ризик, на думку зарубіжних інвесторів, є визначальним у країнах з перехідною економікою. І саме з цієї причини вони згодні інвестувати свої кошти тільки за умови отримання урядових гарантій.
У цілому ж, всі учасники інвестиційного проекту зацікавлені в тому, щоб виключити можливість повного провалу проекту або хоча б уникнути збитку для себе. В умовах нестабільної і швидко мінливої ​​ситуації суб'єкти інвестиційної діяльності змушені враховувати всі фактори, які можуть призвести до збитків. Таким чином, призначення аналізу ризику - дати потенційним інвесторам необхідні дані для прийняття рішення про доцільність участі в проекті і передбачити заходи щодо захисту від можливих фінансових втрат.
Особливістю методів аналізу ризику є використання імовірнісних понять і статистичного аналізу. Це відповідає сучасним міжнародним стандартам і є досить трудомістким процесом, що вимагає пошуку і залучення численної кількісної інформації. Ця риса аналізу ризику відлякує багатьох підприємців, тому що вимагає специфічних знань і навичок. У цьому випадку виходом з положення є залучення кваліфікованих консультантів, яким ставляться задачі і надається набір всієї необхідної інформації. Така практика поширена в західних країнах.
У ряді випадків можна обмежитися більш простими підходами, що не передбачають використання імовірнісних категорій. Ці методи досить ефективні як для вдосконалення менеджменту підприємства в ході реалізації інвестиційного проекту, так і для обгрунтування доцільності інвестиційного проекту в цілому. Ці підходи пов'язані з використанням - аналізу чутливості, аналізу сценаріїв інвестиційних проектів.
Підводячи підсумок всієї наведеної вище інформації, будемо розрізняти дві групи підходів до аналізу невизначеності:
· Аналіз невизначеності шляхом аналізу чутливості та сценаріїв,
· Аналіз невизначеності за допомогою оцінки ризиків, який може бути проведений з використанням різноманітних ймовірнісно-статистичних методів.
Як правило, в інвестиційному проектуванні використовуються послідовно обидва підходи - спочатку перший, потім другий. Причому перший є обов'язковим, а другий - дуже бажаним, особливо, якщо розглядається великий інвестиційний проект із загальним обсягом фінансування понад один мільйон доларів.

2. Аналіз чутливості

Мета аналізу чутливості полягає в порівняльному аналізі впливу різних факторів інвестиційного проекту на ключовий показник ефективності проекту, наприклад, внутрішню норму прибутковості.
Наведемо найбільш раціональну послідовність проведення аналізу чутливості.
Вибір ключового показника ефективності інвестицій, за який може служити внутрішня норма прибутковості (IRR) або чисте сучасне значення (NPV).
Вибір факторів, щодо яких розробник інвестиційного проекту не має однозначного судження (тобто знаходиться в стані невизначеності). Типовими є такі чинники:
· Капітальні витрати і вкладення в оборотні кошти,
· Ринкові фактори - ціна товару та обсяг продажу,
· Компоненти собівартості продукції,
· Час будівництва та введення в дію основних засобів.
Встановлення номінальних і граничних (нижніх і верхніх) значень невизначених факторів, вибраних на другому кроці процедури. Граничних факторів може бути декілька, наприклад include PICTURE "Оцінка% 20инвест.проектов/10.files/image4844.gif" \ * MERGEFORMATINET \ * MERGEFORMAT 5% і import "Оцінка% 20инвест.проектов/10.files/image4844.gif" \ * MERGEFORMATINET 10% від номінального значення (усього чотири у даному випадку)
Розрахунок ключового показника для всіх обраних граничних значень невизначених факторів.
Побудова графіка чутливості для всіх невизначених факторів. У західному інвестиційному менеджменті цей графік носить назву "Spider Graph". Нижче наводиться приклад такого графіка для трьох факторів.
Даний графік дозволяє зробити висновок про найбільш критичних факторах інвестиційного проекту, з тим щоб у ході його реалізації звернути на ці фактори особливу увагу з метою скоротити ризик реалізації інвестиційного проекту. Так, наприклад, якщо ціна продукції виявилася критичним чинником, то в ході реалізації проекту необхідно поліпшити програму маркетингу і (або) підвищити якість товарів. Якщо проект виявиться чутливим до зміни обсягу виробництва, то слід приділити більше уваги вдосконаленню внутрішнього менеджменту підприємства і запровадити спеціальні заходи щодо підвищення продуктивності. Нарешті, якщо критичним виявився фактор матеріальних витрат, то доцільно поліпшити ставлення з постачальниками, уклавши довгострокові контракти, які дозволяють, можливо, знизити закупівельну ціну сировини.

3. Аналіз сценаріїв

Аналіз сценаріїв - це прийом аналізу ризику, який на ряду з базовим набором вихідних даних проекту розглядає ряд інших наборів даних, які на думку розробників проекту можуть мати місце в процесі реалізації. В аналізі сценарію, фінансовий аналітик просить технічного менеджера підібрати показники при "поганому" збігу обставин (малий об'єм продажів, низька ціна продажу, висока собівартість одиниці товару, і т. д.) і при "доброму". Після цього, NPV при хороших і поганих умовах обчислюються і порівнюються про очікуваним NPV.
Повернемося до прикладу оцінки ефективності трубного заводу, інвестиційний проект якого був "врятований" за рахунок фінансових коштів. У кінцевому підсумку, внутрішня норма прибутковості склала 28.11%. Проаналізуємо сценарії інвестиційного проекту, зробивши припущення щодо деяких критичних показників проекту. Спочатку наведемо номінальні показники, які забезпечили вказане значення внутрішньої норми прибутковості.
Таблиця 1
Номінальні показники інвестиційного проекту

Показник	Труба 1	Труба 2	Труба 3	Труба 4
Продуктивність за зміну (т)	25	19	13	10
Стоїмо. сировини на т. готових труб	$ 940	$ 910	$ 532	$ 605
Витрати прямого праці на т. труб	$ 385	$ 320	$ 226	$ 243
Постійні витрати за рік	$ 934,050	$ 794,200	$ 826,800	$ 910,240
Ціни товарів (за тонну)	$ 2,134	$ 2,197	$ 1,224	$ 1,439

Найбільший інтерес зазвичай представляють песимістичні сценарії. Зробимо припущення про те, ціна продажу за першою і другою трубах зменшилася на 5%. Провівши всі розрахунки ефективності, отримаємо значення внутрішньої норми прибутковості на рівні 12.94%.
Може бути також цікавий сценарій, коли на 5% зменшується обсяг реалізації першої та другої труб. У цьому випадку IRR = 22.20%. Більш комплексний сценарій може бути представлений, наприклад, у вигляді одночасного збільшення ціни готової продукції і вартості сировини на одиницю продукції на 5 відсотків. Даний сценарій може бути кваліфікований, як оптимістичний. У самому справі, розрахунок внутрішньої норми прибутковості призводить до значення 38.45%.

4. Імітаційне моделювання Монте-Карло

Метод імітаційного моделювання Монте-Карло створює додаткову можливість при оцінці ризику за рахунок того, що робить можливим створення випадкових сценаріїв. Застосування аналізу ризику використовує багатство інформації, будь вона у формі об'єктивних даних або оцінок експертів, для кількісного опису невизначеності, яка існує щодо основних змінних проекту та для обгрунтованих розрахунків можливого впливу невизначеності на ефективність інвестиційного проекту. Результат аналізу ризику виражається не будь-яким єдиним значенням NPV, а у вигляді імовірнісного розподілу всіх можливих значень цього показника. Отже, потенційний інвестор, з допомогою методу Монте-Карло буде забезпечений повним набором даних, що характеризують ризик проекту. На цій основі він зможе прийняти зважене рішення про надання коштів.

У загальному випадку імітаційне моделювання Монте-Карло - це процедура, за допомогою якої математична модель визначення будь-якої фінансової показника (в нашому випадку NPV) піддається ряду імітаційних прогонів за допомогою комп'ютера. У ході процесу імітації будуються послідовні сценарії з використанням вихідних даних, які за змістом проекту є невизначеними, і тому в процесі аналізу покладаються випадковими величинами. Процес імітації здійснюється таким чином, щоб випадковий вибір значень з певних імовірнісних розподілів не порушував існування відомих або передбачуваних відносин кореляції серед змінних. Результати імітації збираються і аналізуються статистично, з тим, щоб оцінити міру ризику.
Перша стадія в процесі аналізу ризику - це створення прогнозної моделі. Така модель визначає математичні відносини між числовими змінними, які відносяться до прогнозу вибраного фінансового показника. В якості базової моделі для аналізу інвестиційного ризику зазвичай використовується модель розрахунку показника NPV
import "Оцінка% 20инвест.проектов/10.files/image4811.gif" \ * MERGEFORMATINET .
Використання цієї формули в аналізі ризику пов'язане з деякими труднощами. Вони полягають в тому, що при генеруванні випадкових чисел, річний грошовий потік виступає як якесь випадкове число, що підкоряється певним законом розподілу. У дійсності ж це сукупний показник, який включає безліч компонент розглянутих у попередніх публікаціях. Цей сукупний показник змінюється не сам по собі, а з урахуванням зміни обсягу продажів. Тобто ясно, що він коррелирован з об'ємом. Тому необхідно ретельно вивчити цю кореляцію для максимального наближення до реальності.
Загальна прогнозна модель імітується наступним чином. Генерується досить великий обсяг випадкових сценаріїв, кожен з яких відповідає визначеним значенням грошових потоків. Згенеровані сценарії збираються разом і проводиться їх статистична обробка для встановлення частки сценаріїв, які відповідають від'ємного значення NPV. Ставлення таких сценаріїв до загальної кількості сценаріїв дає оцінку ризику інвестицій.
Розподілу ймовірностей змінних моделі (грошових потоків) диктують можливість вибору величин з певних діапазонів. Такі розподілу являють собою математичні інструменти, за допомогою яких надається вага всіх можливих результатів. Цим контролюється випадковий вибір значень для кожної змінної в ході моделювання.
Необхідність застосування розподілу ймовірностей обумовлена ​​спробами прогнозування майбутніх подій. При звичайному аналізі інвестицій використовується один тип розподілу ймовірності для всіх змінних, включених у модель аналізу. Такий тип називають детермінованим розподілом ймовірності, і він надає всю ймовірність одному значенню. При оцінці наявних даних аналітик обмежений вибором єдиного з безлічі можливих результатів або розрахунком зведеного показника. Потім аналітик повинен прийняти, що вибране значення обов'язково реалізується, тобто він надає обраному найбільш обгрунтованим чином показнику з єдиним значенням ймовірність, рівну 1. Оскільки такий розподіл ймовірності має єдиний результат, підсумок аналітичної моделі можна визначити на підставі лише одного розрахунку (або одного прогону моделі).
В аналізі ризиків використовується інформація, що міститься у розподілі ймовірності із множинними значеннями. Саме використання множинних значень замість детермінованих розподілів імовірності і відрізняє імітаційне моделювання від традиційного підходу.
Визначення випадкових змінних і надання їм відповідного розподілу ймовірності є необхідною умовою проведення аналізу ризиків. Успішно завершивши ці етапи, можна перейти до стадії моделювання. Проте безпосередній перехід до моделювання буде можливий тільки в тому випадку, якщо буде встановлена ​​кореляція в системі випадкових змінних, включених у модель. Під кореляцією розуміється випадкова залежність між змінними, яка не носить строго певного характеру, наприклад, залежність між ціною реалізації товару та обсягом продажу.
Наявність в моделі аналізу корельованих змінних може призвести до серйозних перекручувань результатів аналізу ризику, якщо ця кореляція не враховується. Фактично наявність кореляції обмежує випадковий вибір окремих значень для корельованих змінних. Дві корельовані змінні моделюються так, що при випадковому виборі одного з них інша вибирається не вільно, а в діапазоні значень, який управляється змодельованим значенням першої змінної.
Хоча дуже рідко можна об'єктивно визначити точні характеристики кореляції випадкових змінних в моделі аналізу, на практиці є можливість встановити напрям таких зв'язків і передбачувану силу кореляції. Для цього застосовують методи регресійного аналізу. У результаті цього аналізу розраховується коефіцієнт кореляції, який може приймати значення від -1 до 1.
Стадія "прогонів моделі" є тією частиною процесу аналізу ризику, на якій всю рутинну роботу виконує комп'ютер. Після того, як всі допущення ретельно обгрунтовані, залишається тільки послідовно прораховувати модель (кожен перерахунок є одним "прогоном") до тих пір, поки буде отримано достатньо значень для прийняття рішення (наприклад, більше 1000).
У ході моделювання значення змінних вибираються випадково в межах заданих діапазонів і відповідно до розподілів ймовірностей та умовами кореляцій. Для кожного набору таких змінних обчислюється значення показника ефективності проекту. Всі отримані значення зберігаються для подальшої статистичної обробки.
Для практичного здійснення імітаційного моделювання можна рекомендувати пакет "Risk Master", розроблений у Гарвардському університеті. Генерування випадкових чисел цей пакет здійснює на основі використання датчика псевдовипадкових чисел, які розраховуються за певним алгоритмом. Особливістю пакету є те, що він вміє генерувати корельовані випадкові числа.
Остаточною стадією аналізу ризиків є обробка та інтерпретація результатів, отриманих на стадії прогонів моделі. Кожен прогін представляє ймовірність події, рівну
p = 100: n,
де p - ймовірність одиничного прогону,%;
n - розмір вибірки.
Наприклад, якщо кількість випадкових прогонів одно 5000, то ймовірність одного прогону становить
p = 100: 5000 = 0,02%.
В якості міри ризику в інвестиційному проектуванні доцільно використовувати ймовірність отримання від'ємного значення NPV. Ця ймовірність оцінюється на основі статистичних результатів імітаційного моделювання як добуток кількості результатів з від'ємним значенням та ймовірності одиничного прогону. Наприклад, якщо з 5000 прогонів негативні значення NPV опиняться в 3454 випадках, то міра ризику складе 69.1%.

Практична частина

Завдання для розрахунків:
Інвестиційний проект має такі очікувані показники:

Роки	Доходи (надходження), тис. у. д. од.	Витрати, тис. у. д. од.		Ставка дисконту
		інвестиційні	експлуатаційні
1997	-	3000	-	20
1998	-	1000	-	20
1999	800	-	300	15
2003	1000	-	500	15
2004	1200	3000	500	10
2005	1500	-	300	10
2006	2000	-	300	10
2007	2000	-	300	10

Визначити термін окупності проекту по доходах, наведеним до умов 1997 року.
Рішення:
Для того, щоб розрахувати термін окупності проекту нам необхідно спочатку провести дисконтування доходів. Дисконтування доходів проводиться за допомогою фінансових таблиць, результат дисконтування, так званий «Множник дисконтування» наведений нами в таблиці 1.
Таблиця 1
Дисконтування грошового потоку
Виходячи з даних таблиці 1, бачимо, що за 5 років компанія окупить 1843,6 тис. у. д. од. з вкладених, в 1997 р., 2499 тис. у. д. од. (З урахуванням дисконтування).
Потім прорахуємо, яка частина шостого року необхідна компанії, щоб покрити залишилися 655,4 тис. у. д. од. (2499 - 1843,6). Для цього необхідно розділити 655,4 на дисконтований грошовий потік за шостий рік.

Таким чином, термін окупності проекту по доходах, наведеним до умов 1997 року, становить 5,8 років.

Список використаної літератури

1. Фінансові інвестиції та ризик. Київ, Торгово-издат. бюро. BHV, 1999
2. А. Мертенс. Інвестиції. - Київ: Київське інвестиційне агенство, 2003.
3. Бланк І.А. Стратегія і тактика управління фінансами. - Київ: "АДЕФ-Україна", 2000.
4. Шарп У., Александер Г., Бейлі Д. Інвестиції. М.: Инфра-М, 2004.
5. Балабанов І.Т. Ризик-менеджмент. - М.: Фінанси і статистика, 1996.
6. Вітлічній К.М., Наконечний С.В. Ризико у менеджменті. - К.: Борисфен-М, 1996.
7. Кейн Е. Економічна статистика і економетрія. Введення в кількісний економічний аналіз. Пер. з англ. - М.: Статистика, 1977.
8. Ризики в сучасному бізнесі / П.Г. Грабовий, С.М. Петрова, С.І. Полтавцев и др. - М.: Аланс, 1994.