Статья опубликована в №7 (март) 2014
Разделы: Экономика
Размещена 19.03.2014. Последняя правка: 26.03.2014.
Просмотров - 3813

Построение модели инвестиционного проекта с учетом риска

Кравченко Мария Сергеевна

Уфимский государственный авиационный технический университет

Студентка

Чувилина Мария Юрьевна, УГАТУ, студентка. Научный руководитель: Чувилина Евгения Владимировна, старший преподаватель кафедры ЭП, УГАТУ

УДК 330.322.54 

В современных условиях любое предприятие в той или иной мере занимается инвестиционной деятельностью, поэтому оценка эффективности инвестиционных проектов в рыночных условиях играет важную роль. 

Неотъемлемой частью процесса реализации инвестиционного проекта является риск. Риск – это вероятность потерь и/или недополучения дохода, которые являются результатом основной деятельности. К основным признакам рисков относят:

− риск возникает в состоянии неопределенности;

− результатом реализации риска являются потери, упущенная выгода;

− риск неизбежен (из-за особенностей рыночной экономики) [1].

Следовательно, для большинства инвестиционных проектов необходимо при оценке эффективности как количественно учитывать риск, так и разрабатывать качественные меры по преодолению риска.

В данной статье авторы предлагают методический подход к построению модели инвестиционного проекта, позволяющей количественно оценивать риск. Реализуется построение модели в среде пакета структурного моделирования IThink. Алгоритм построения модели приведен на рисунке 1. В качестве результирующего показателя эффективности инвестиционного проекта используется показатель чистого дисконтированного дохода (ЧДД, в англоязычном употреблении именуемый NPV – net present value). Выбор показателя обусловлен высокой экономической интерпретируемостью показателя, а также тем, что показатель является базовым в оценке эффективности инвестиций.

Рисунок 1 – Алгоритм моделирования

Порядок определения уровня риска в проектируемой модели:

1. Нахождение максимального и минимального уровней риска (в процентах) методом экспертных оценок, то есть находится значение риска при оптимистическом и пессимистическом вариантах развития событий.

1.1. Составление исчерпывающего перечня рисков по всем стадиям проекта.

1.2. Каждому эксперту, работающему отдельно, предоставляется перечень первичных рисков в виде опросных листов и предлагается оценить вероятность их наступления в процентах [2]. Необходимо оценить две вероятности: с точки зрения оптимистического и пессимистического прогноза.

2. Определение конкретной величины риска в пределах, установленных экспертным методом, за каждый период реализации инвестиционного проекта с помощью датчика случайных чисел. Данная величина риска влияет на величину премии за риск, на которую корректируется требуемая норма доходности инвестиций.

Инвестиционный проект включает три вида деятельности: операционная (ОД), инвестиционная (ИД) и финансовая (ФД). Данные виды деятельности соответствуют укрупненным блокам модели, связанным между собой. Данные блоки в программном пакете IThink называются фреймами. Кроме выделенных видов деятельности отдельным фреймом является рисковая составляющая. Фреймы упрощают понимание взаимодействия отдельных элементов модели [3]. Связь фреймов отражается на уровне интерфейса модели (рисунок 2).

Рисунок 2 – Модель инвестиционного проекта на уровне интерфейса

Созданные фреймы автоматически переносятся на уровень модели, в котором непосредственно осуществляется моделирование процесса. Элементы модели приведены в таблице 1.

Таблица 1

Элементы модели

Элемент	Экономические показатели	Комментарий
1.Фрейм	Операционная деятельность (ОД)
1.1. Поток	Денежный поток от операционной деятельности (ДП от ОД)
Конвертер	Прибыль, темп общей инфляции, налог на прибыль, амортизационные отчисления, норма амортизации, доход, объем производства, цена реализации, темп инфляции поступлений, себестоимость, переменные затраты на единицу продукции, постоянные затраты на единицу продукции, темп инфляции издержек
2. Фрейм	Инвестиционная деятельность (ИД)	Ставка дисконта рассчитывается как WACC на основе процента за кредит и стоимости собственного капитала: Е=УВКР∙ПРКР+(1-УВКР)∙ССК
2.1. Поток	Поток ликвидационной стоимости
Конвертер	Ликвидационная стоимость, ставка дисконта,стоимость собственного капитала, удельный вес кредита в капиталовложениях
2.2. Поток	Поток капиталовложений (КВ)
Конвертер	Первоначальные капиталовложения
3. Фрейм	Финансовая деятельность (ФД)
3.1. Поток	Выплата процентов сверх ставки рефинансирования ЦБ РФ
Конвертер	Срок кредита, размер кредита, процент за кредит, ежемесячный платеж, выплата процентов, выплата процентов в пределах ставки рефинансирования, ставка рефинансирования ЦБ	Выплата процентов в пределах ставки рефинансирования ЦБ, увеличенной на специальный коэффициент, согласно ст. 269 НК включается в себестоимость
3.2. Поток	Возврат основного долга	Осуществляется из чистой прибыли
4. Фрейм	Рисковая составляющая
Конвертер	Премия за риск в рублях, премия за риск в процентах, максимальный риск, минимальный риск	Премия за риск в процентах находится с помощью датчика случайных чисел
Резервуар	Чистый дисконтированный доход (NPV)

 

Часть значений конвертеров относится к исходным данным и их необходимо вводить с клавиатуры, редактируя значения моделей. На схеме эти элементы не имеют входных связей. Значения остальных конвертеров и значения потоков вычисляются с использованием встроенных функций пакета IThink.

Итоговое значение чистого дисконтированного дохода находится в резервуаре. Данный элемент суммирует все входящие и вычитает все выходящие из него потоки.

Модель инвестиционного процесса, построенная в пакете IThink, приведена на рисунке 3.

Рисунок 3 – Модель инвестиционного проекта

Численный результат моделирования пакет IThink позволяет представлять в виде таблиц и графиков для указанных элементов модели. Вывод элементов осуществляется на каждом шаге моделирования (в нашем случае шаг моделирования – год).  На рисунке 4 представлен результат моделирования – ЧДД накопленным итогом (накопленный дисконтированный денежный поток инвестиционного проекта).

Рисунок 4 – Численный результат моделирования (ЧДД накопленным итогом)

Как видно по данным рисунка 4, ЧДД проекта положителен, составляет 7 665,76 тыс.руб. На четвертом году реализации проект окупается, дисконтный срок окупаемости составляет 3,7 года.

Оценка точности модели производится путем сопоставления численных результатов моделирования с результатами, полученными табличным способом расчета, также с использованием датчика случайных чисел. В виду того, что в расчете используется случайная составляющая, для оценки точности необходимо промоделировать ситуацию неоднократно и найти среднее значение чистого дисконтированного дохода. Среднее значение ЧДД, полученное в результате проведения моделирования 100 раз, отличается от значения ЧДД, найденного табличным способом, на 2%. Следовательно, построенная модель точная.

Среднее ожидаемое значение чистого дисконтированного дохода для тестируемого проекта, полученное в процессе моделирования, составляет 7 138 тыс. руб., ожидаемая премия за риск – 2,24%, стандартное отклонение – 1 513 тыс. руб., коэффициент вариации – 0,212. Можно сделать вывод об эффективности проекта и приемлемом уровне риска. В дальнейшем данные критерии можно использовать для выбора наилучшего проекта из нескольких альтернативных.

Отличительной особенностью построенной модели является учет риска, как обязательного фактора реализации инвестиционного проекта. Причем, в модели уровень риска в каждый год реализации проекта может различаться. При управлении инвестиционным риском разрабатываются мероприятия, позволяющие снизить неопределенность результатов реализации проекта. Снижение неопределенности результатов инвестиционной деятельности осуществляется путем создания базы данных об инвестиционных проектах и накоплением релевантной информации о реализованных проектах [4].

Исключить влияние риска на реализацию инвестиционного проекта невозможно. Однако количественная оценка риска, осуществляемая на основе построенной модели, позволяет сделать более корректный и обоснованный вывод о целесообразности реализации инвестиционного проекта.

1. Байдина О.С., Байдин Е.В. Финансовые риски:природа и взаимосвязь// Деньги и кредит – 2010 – №7 – с. 29-32.
2. Сергеев В.А. Основы инновационного проектирования. Учебное пособие – Ульяновск: УлГТУ, 2010 – 246 с.
3. Кузнецов Ю.А., Перова В.И Применение пакетов имитационного моделирования для анализа математических моделей экономических систем. – Нижний Новгород: 2007. – 98 с.
4. Л. С. Валинурова, О. Б. Казакова, Э. И. Исхакова, М. В. Казаков Управление рисками инновационно-инвестиционных проектов:учеб. пособие, – Уфа : БАГСУ, 2012. – 81 с.

Рецензии:

19.03.2014, 21:19 Демчук Наталия Ивановна
Рецензия: Грамотно и четко, рекомендацией может послужить уточнение названия статьи, т.к всегда инвестиции связаны с риском, рекомендуется к печати

19.03.2014, 22:00 Назарова Ольга Петровна
Рецензия: Дайте комментарии и анализ по отрицательным значениям для первых четырех значений. Доработать.

20.03.2014, 17:41 Чернова Ольга Анатольевна
Рецензия: Рекомендуется к печати

22.03.2014, 11:40 Назарова Ольга Петровна
Рецензия: Рекомендуется к печати.

22.03.2014, 22:48 Демчук Наталия Ивановна
Рецензия: Благодарю за ответ. Рекомендуется к печати



Комментарии пользователей:

Оставить комментарий