Традиционный подход, имеющий статический характер, не учитывает взаимосвязь важных элементов денежных потоков стратегического инвестиционного проекта во времени. Решить эту проблему можно, применяя модели
19
системной динамики, позволяющие строить сценарии будущего развития событий с учетом всех взаимосвязей и динамики процесса внедрения и реализации стратегического инвестиционного проекта.
В заключение отметим недостаток, связанный с тем, что в рамках традиционного подхода не рассматриваются возможные последствия отказа от принятия данного стратегического инвестиционного решения. Многие менеджеры считают, что, если не принять данное решение, то сохранится статус-кво. Во многих случаях это не так неготовность инвестировать сегодня может обернуться многократными дополнительными расходами в недалеком будущем, особенно если компания действует на рынке с высокой конкуренцией.
Учет неопределенности при принятии стратегических инвестиционных решении.
Любой проект по определению направлен в будущее, а проект, имеющий стратегический характер направлен в далекое будущее. Проблема заключается в том, что принять решение о начале реализации проекта нужно сегодня. Будущее нельзя предсказать со стопроцентной точностью, а это значит, что решение приходится принимать в условиях неопределенности. Неопределенность рано или поздно разрешается, но не всегда так, как ожидалось. Если есть возможность того, что инвестиционных проект не достигнет поставленных целей, то говорят о риске, связанном с реализацией данного проекта. Адекватный учет неопределенности позволяет снизить риск и принять оптимальное решение.
Традиционные методы принятия инвестиционных решений ориентированы на ситуации с высокой определенностью, которые в современной экономике встречаются достаточно редко. Методы учета неопределенности и риска применяются в последнее время все шире, однако, актуальной остается задача разработки более эффективных методов, особенно для учета повышенного уровня неопределенности [4, 29, 42, 75, 78, 132].
Воспользуемся классификацией уровней неопределенности, разработанной американскими исследователями Койном и Субраманиамом [122]. Они предложили следующую градацию уровней неопределенности: высокая определен-
20
ность - возможность формирования одного сценария будущего; описание будущего в виде нескольких дискретных сценариев; диапазон будущего - целый спектр возможных сценариев; высокая неопределенность. Возникает вопрос, какие методы наиболее эффективны для оценки и отбора стратегических инвестиционных проектов при разных уровнях неопределенности?
Высокий определенность.
Существуют инвестиционные проекты, чьи будущие денежные потоки можно определить с высокой степенью достоверности. Руководство компании может разработать один прогноз будущего, и этого будет достаточно для принятия достаточно обоснованного стратегического решения. Для оценки эффективности инвестиционного проекта на этом уровне можно использовать стандартную методику, основанную на анализе дисконтированных денежных потоков, а именно методы расчета чистого дисконтированного дохода (NPV), внутренней нормы доходности (IRR), дисконтированного срока окупаемости (DPP). Для учета влияния изменения различных входных переменных на конечные результаты проекта целесообразно провести анализ чувствительности.
Несколько сценариев будущего.
На втором уровне неопределенности будущее уже не так однозначно и должно быть представлено уже несколькими дискретными сценариями. Заранее точно нельзя сказать, какой сценарий будет реализован, но можно сделать предположения о вероятности реализации каждого из сценариев. Руководство проекта должно разработать набор таких сценариев, каждый из которых может потребовать своей модели оценки. Очень важно получить информацию для оценки вероятности реализации каждого из сценариев. После этого можно применить классические методы принятия решений на основе ожидаемой доходности и уровня риска реализации каждого из сценариев. Анализ сценариев позволяет учитывать больше факторов, чем анализ чувствительности, но он ограничен тем, что рассматривает весьма небольшое количество возможных комбинаций ключевых переменных.
21
Метод дерева решений также может использоваться для учета неопределенности на втором уровне. Он позволяет структурировать проблему принятия инвестиционного решения путем построения карты всех возможных альтернатив управленческих действий во всех возможных состояниях природы в виде иерархии. Это может быть полезно для анализа сложных последовательных инвестиций, когда неопределенность разрешается в определенные дискретные моменты времени.
JJuamnon пу()у1цс,н).
На третьем уровне можно выделить некий диапазон будущего развития событий. Диапазон будущего зависит от разброса значений известных ключевых переменных. Выход на новый географический рынок, внедрение новой технологии или поглощение других компаний - это примеры неопределенности третьего уровня.
Необходимо определить возможные сценарии развития будущего и выделить те индикаторы, изменение которых может привести к реализации того или иного сценария. При этом нужно разрабатывать только ограниченное количество альтернативных сценариев - не более четырех-пяти, иначе процесс принятия решения будет затруднен. Эту проблему помогает решить имитационное моделирование по методу Монте-Карло. Зная вероятностные распределения основных параметров проекта, а также связь между ними, можно получить вероятностное распределение ожидаемой доходности проекта.
Метод Монте-Карло не часто применяется на практике по следующим причинам: (1) трудно выявить все важные взаимозависимости переменных; (2) результатом моделирования является вероятностное распределение, как правило, показателя NPV, чья достоверность находится под вопросом, потому что не ясно, какая ставка дисконтирования должна быть использована при расчетах; (3) нет четкого правила перевода полученного вероятностного распределения NPV в однозначное решение, особенно в тех случаях, когда возможные значения NPV оказываются как положительными, так и отрицательными; (4) метод Монте-Карло это прогнозная техника, основанная на предопределенной опера-
?)-)
ционнои стратегии, что не позволяет применять данный метод в тех случаях, когда инвестиционный проект содержит реальные опционы.
Другой метод, который позволяет строить и оценивать сценарии третьего уровня неопределенности, это Байесовы сети (БС) и их разновидность - диаграммы влияния (ДВ). БС это направленный ациклический граф, где каждая вершина является случайной переменной. Каждая вершина характеризуется набором возможных состояний и таблицей соответствующих условных вероятностей. В последние годы интерес к БС значительно вырос, в том числе в области экономики и финансов, где проблемы, связанные с неопределенностью, становятся все более острыми [120, 141, 144, 179, 184, 189].
Диаграммы влияния (ДВ) представляют собой разновидность Байесовых сетей. Цель построения диаграммы влияния это выбор такой альтернативы, которая принесет наибольший ожидаемый выигрыш. Подобно БС диаграммы влияния очень полезны для отражения структуры проблемной области. В общем случае диаграмма влияния состоит из вершин различной формы, представляющих разные типы переменных (детерминированные, случайные, решения, цели), и стрелок, которые показывают направление влияния или направление передачи информации от одной вершины к другой.
Метод построения ДВ позволяет: графически создавать и представлять качественную структуру модели; визуально представить сложную модель в виде иерархии простых и понятных модулей; быстро выразить и проанализировать неопределенность, путем использования вероятностных распределений и эффективного вероятностного моделирования; легко создавать многоразмерные модели с использованием интеллектуальных таблиц; быстро изучать модель с точки зрения качественного понимания того, что и почему происходит.
Еще один новый подход к учету неопределенности при принятии стратегических инвестиционных решений - это анализ реальных опционов. В условиях высокой неопределенности возрастает ценность и значимость активных действий руководства компании уже после принятия инвестиционного решения. Оценить стоимость будущих инвестиционных возможностей, возникающих
23
вследствие подобных активных действий, и позволяет анализ реальных опционов.
Полная неопределенность.
На четвертом уровне нельзя даже определить диапазон будущего, поскольку нельзя выделить все значимые переменные, которые могут повлиять на будущее развитие событий. Ситуации четвертого уровня неопределенности встречаются довольно редко и имеют тенденцию со временем переходить в ситуации с меньшим уровнем неопределенности, тем не менее, они существуют и с ними тоже нужно уметь работать. Например, компании, рассматривавшие возможность крупных инвестиций в России в начале 90-х годов XX века сталкивались с неопределенностью четвертого уровня. Сегодня ситуация в России может быть отнесена к третьему уровню неопределенности.
Ситуационный анализ на четвертом уровне носит, главным образом, качественный характер. Хотя нельзя выделить конкретные сценарии будущего развития событий, но нужно постараться выделить стратегические перспективы, определить набор ключевых переменных. Можно также выделить индикаторы, по которым можно будет отслеживать изменение переменных, и менять стратегию по мере поступления новой информации. Эту задачу можно решить, используя методы многокритериального отбора, позволяющие учитывать как количественные, так и качественные факторы. Анализ реальных опционов и применение моделей теории игр также могут оказаться полезными при данном уровне неопределенности.