Шаг
0
1
->
3
4
5
6
7
8
Сальдо
5
5,124
236,2
467,1
683,1
1389
2172
2757
2657
Как видно из таблицы 2.6.16, условие положительности сальдо накопленного потока от трех видов деятельности на всех шагах реализации проекта выполняется.
Для расчета показателей эффективности инвестиционного проекта для акционеров необходимо из сальдо накопленного потока от трех видов деятельности вычесть акционерный капитал. Денежный поток для оценки эффективности проекта для акционеров представлен в табл. 2.6.17.
Таблица 2.6.17. Сальдо потока (для акционеров) (тыс.руб.)
Шаг
0
1
2
Сальдо
-495
-299,9
231,1
3
4
5
6
7
230,9
216,1
706,1
783,2
584,7
8
-100
Таким образом, для акционеров чистый дисконтированный доход и внутренняя норма доходности проекта составили: NPVa = 282,8 тыс.руб. IRRa = 3
157
Теперь можно сделать окончательный вывод об экономической эффективности инвестиционного проекта при заданных условиях. Наличие такого инструмента, как «Контрольная панель» позволяет проводить анализ других сценариев реализации проекта.
Например, можно предусмотреть выплату дивидендов, начиная с третьего шага по 150 тыс.руб. в год, и 100 тыс.руб. на последнем, восьмом, шаге. Это обеспечит акционерам доход более 18% годовых, начиная с четвертого года после начала реализации проекта. Такой размер дивидендов позволит сохранись значение показателей эффективности проекта на приемлемом уровне:
NPVa' = 3,82 тыс.руб.
IRRa' = 20,3%.
Разработанная модель является основой экспертной системы поддержки принятия инвестиционных решений в условиях высокой неопределенности. Модель разработана с помощью программы «Аналитика», но она может быть адаптирована для работы с большинством программ, позволяющих использовать идеологию Байесовых сетей и диаграмм влияния. Блочный характер модели позволяет легко настроить ее с учетом специфики конкретного инвестиционного проекта. Удобный интерфейс и «прозрачность» модели позволяют легко освоить модель любому ЛПР.
158
Краткие выводы:
1. В условиях неопределенности существует противоречие между теорети
чески верным подходом и практически осуществимым. Теоретически верный
подход состоит в том, что нужно учесть все возможные варианты сценариев
денежных потоков инвестиционного проекта. В большинстве случаев это сде
лать или невозможно или требуются очень большие затраты времени и средств.
Разработка п внедрение инвестиционных проектов преследует цель достижения
определенного экономического эффекта в будущем, полому формирование и
оценка инвестиционных проектов, особенно стратегического плана, протекает н
условиях неопределенности. Неопределенность порождает риск, связанный с
тем, что намеченные цели могут быть не достигнуты. Поэтому задача снижения
риска неудачной реализации инвестиционного проекта тесно связана с задачей
адекватного учета неопределенности.
2. Исторически первым способом учета неопределенности было введение
понятия вероятности определенного события, основанное на частоте появления
данного события в генеральной совокупности. В том случае, если статистиче
ской однородности нет, то применение классических вероятностей в анализе
оказывается неправомерным. Позже было введено понятие субъективной веро
ятности, основанной на мнении эксперта. Необходимо отметить также всплеск
интереса к минимаксным подходам, а также зарождение теории нечетких мно
жеств. Перспективным подходом к учету неопределенности являются Байесовы
сети и диаграммы влияния. Этот подход позволяет учитывать неопределен
ность глобально, а не локально, а также пересчитывать вероятности после по
лучения новой информации.
3. Сценарный подход это альтернативный путь решения проблем, связан
ных с неопределенностью. Практика его применения подразумевает, что экс
перт не способен оценить вероятность уникальных будущих событий, какими
являются инвестиционные проекты, с достаточной степенью достоверности.
Для того чтобы формализовать процесс оценки стратегий относительно постро-
1.
150
енных сценариев, предлагается дополнительно использовать функции стоимости. Сценарный подход позволяет не использовать вероятности, и в то же время рассмотреть разные вариации будущего.
4. Имитационное моделирование по методу Монте-Карло позволяет по
строить математическую модель для проекта с неопределенными значениями
параметров, и, зная вероятностные распределения параметров проекта, а также
связь (корреляцию) между параметрами, получить вероятностное распределе
ние ожидаемой доходности проекта. Метод Монте-Карло можно дополнить
анализом «среднее-дисперсия», что позволяет сделать более обоснованный вы
бор. Несмотря на свои достоинства, метод Монте-Карло не часто применяется
на практике. Причины этого в следующем. Во-первых, трудно выявить все
важные взаимозависимости переменных. Во-вторых, сложность построения
модели может заставить менеджмент делегировать эту работу экспертам. В-
третьих, результатом моделирования является профиль риска, как правило, по
казателя NPV. Достоверность полученного вероятностного распределения NPV
находится под вопросом, потому что не ясно, какая ставка дисконтирования
должна быть использована. В-четвертых, даже если менеджмент будет основы
вать решения на вероятностном распределении или профиле риска NPV, нет
четкого правила перевода этого профиля в ясное решение для последующих
действий, особенно в тех случаях, когда возможные значения NPV оказываются
как положительными, так и отрицательными. И, наконец, метод Монте-Карло
это прогнозная техника, основанная на предопределенной операционной стра
тегии. На практике руководство может адаптироваться к появлению новой ин
формации путем пересмотра выбранной операционной стратегии, а метод Мон
те-Карло такой возможности не предусматривает.
5. Метод анализа дерева решений помогает руководству структурировать
проблему принятия решения, путем построения карты всех возможных альтер
натив управленческих действий во всех возможных состояниях природы. Это
может быть полезно для анализа сложных последовательных инвестиций, когда
4.
160
неопределенность разрешается в определенные дискретные моменты времени. Метод дерева решений имеет следующие недостатки: во-первых, деревья решений легко могут стать неуправляемым «кустарником решений», когда количество ветвей растет в геометрической прогрессии; в реальном мире события не всегда происходят в определенные дискретные моменты времени, скорее, разрешение неопределенности происходит непрерывно; неправомерно использовать одну ставку дисконтирования для всего дерева.
6. Выделяют три вида жспср1 пых систем, помогающих принимать эффек
тивные решения в условиях неопределенности: системы: основанные на прави
лах; основанные на нейронных сетях; основанные на Байесовых сетях. По срав
нению с другими системы, основанные на Байесовых сетях, позволяют наибо
лее адекватно учитывать фактор неопределенности при принятии инвестицион
ных решений. Диаграммы влияния представляют собой разновидность Байесо
вых сетей. Цель построения диаграммы влияния это выбор такой альтернативы,
которая принесет наибольший ожидаемый выигрыш (полезность). В общем
случае диаграмма влияния состоит из вершин различной формы, представляю
щих разные типы переменных, и стрелок, которые показывают направление
влияния или направление передачи информации от одной вершины к другой.
7. Представлена разработанная автором модель оценки инвестиционных
проектов в условиях неопределенности, которая вместе с соответствующим
программным обеспечением позволяет построить экспертную систему под
держки принятия инвестиционных решений, основанную на Байесовых сетях.
Модель легко настраивается в соответствии с требованиями конкретного инве
стиционного проекта, позволяет рассматривать непрерывные сценарии, легка
для понимания, облегчает процесс коммуникации между разработчиками моде
ли, экспертами и лицами, принимающими решение.
6.
161
3. Учет реальных опционов при оценке стратегических инвестиционных проектов.
Все больше ученых и практиков не удовлетворены традиционными методами оценки и отбора инвестиционных проектов, особенно имеющих стратегический характер. Сейчас уже общепризнанно, что традиционная техника, основанная на оценке дисконтированных денежных потоков, не может адекватно отразить активную роль руководства проекта уже после принятия решения о начале его реализации. Традиционный DCF-подход основан на предположении, что после принятия инвестиционного проекта роль руководства состоит в строгом следовании заранее выбранной стратегии. Однако в реальном мире руководство проекта по мере разрешения неопределенности предпринимает определенные шаги: через некоторое время может отказаться от дальнейшей реализации проекта в обмен на его остаточную стоимость; расширить или сузить масштаб проекта; изменить входы или выходы проекта; временно приостановить и заново возобновить его реализацию и др.
Наличие подобных возможностей изменять параметры инвестиционного проекта в течение срока его жизни может сделать инвестиционный проект экономически более привлекательным. Тем самым традиционный DCF подход недооценивает большинство инвестиционных проектов, особенно имеющих стратегический характер.
Возможность предпринимать активные действия после начала реализации инвестиционного проекта подобна ситуации с финансовыми опционами. Опцион покупателя дает право приобрести данный актив по заранее оговоренной цене по истечении оговоренного срока или раньше без обязательства сделать это в случае невыгодной цены актива. Опцион продавца дает право продать данный актив и по истечении оговоренного срока или раньше получить оговоренную цену. Краеугольным камнем стоимости опциона является асимметрия между наличием права и отсутствием обязанности.