Влияние условий реализации проекта на его эффективность. Критические точки и анализ чувствительности инвестиционного проекта

§ Исходные данные, принимаемые для расчета эффективности инвестиционного проекта, радикальным образом влияют на дальнейшие построения, на ожидаемые показатели проекта. Поскольку ожидания от инвестиционного проекта с достоверностью оправдаться не могут, то и эффективность проекта можно прогнозировать с определенной долей условности. Известны четыре основных метода оценки влияния изменчивости исходных параметров проекта на изменчивость эффективности проекта:

§ анализ чувствительности проекта на основе метода критических точек (показателей предельного уровня), которые отражают изменение основных параметров проекта при возможных изменениях условий его реализации;

§ метод Монте-Карло (метод теории игр);

§ сценарный анализ.

Анализ чувствительности проекта основывается на исследовании того, как изменяется эффективность инвестиционного проекта в зависимости от изменения какого-либо исходного параметра, если основные параметры проекта зафиксированы на уровне их ожидаемых значений.

К таким исходным параметрам, по отношению к которым производится оценка чувствительности проекта, относятся следующие:

Ö величина инвестиций (причем этот фактор раскладывают на компоненты: начальный уровень оборотного капитала, в том числе запасы и денежные средства; собственно затраты на приобретение машин, оборудования и т.п.);

Ö объем реализации или объем производства;

Ö цены на реализуемую в рамках проекта продукцию (оказываемые услуги);

Ö себестоимость продукции (в абсолютном выражении или по отношению к цене реализации);

Ö средний срок погашения дебиторской задолженности;

Ö уровень инфляции;

Ö срок осуществления проекта; ~ процент по кредитам;

Ö ставка дисконтирования.

Один из методов анализа чувствительности проекта - метод критических точек (показателей предельного уровня), который основан на отыскании такого критического значения показателя, который в наибольшей степени влияет на выбранный критерий эффективности проекта.

Данный анализ дает возможность выявить такие переменные, которые максимально влияют не только на эффективность проекта, но и на его осуществимость, на состоятельность проекта.

Типичными примерами критических точек являются:

§ внутренняя норма доходности проекта для доходности альтернативного вложения;

§ точка безубыточности для объема производства;

§ срок окупаемости проекта для срока жизни проекта.

§ Результирующими показателями проекта могут быть названы:

§ критерии эффективности,

§ балансовая прибыль,

§ чистая прибыль,

§ сальдо финансовых накоплений и др.

Анализ чувствительности может быть реализован двумя путями -анализ абсолютных показателей (абсолютный анализ - определение численной величины отклонений результирующих показателей проекта при различных изменениях исходных переменных) и анализ относительных показателей (относительный анализ - определение относительного (долевого) влияния изменения исходных переменных на изменение результирующих показателей проекта).

Основным недостатком анализа чувствительности является то, что он основывается на предположении о независимости одних параметров проекта от других. Вместе с тем очевидно, что изменение одних параметров влечет за собой изменение других, например, уменьшение затрат может вызвать снижение цен, увеличение спроса и объема реализации. Возможность моделирования взаимосвязи параметров проекта предоставляет метод Монте-Карло.

Метод Монте-Карло (метод теории игр) заключается в следующем: составляется система уравнений, отражающих взаимосвязь исходных параметров проекта, погрешностей в их определении, результирующих показателей проекта. Одним из решений задачи по данной модели является закон распределения для денежных потоков, что позволяет с заданной погрешностью определить, каких результатов следует ожидать от данного проекта.

Методу Монте-Карло присущи следующие недостатки:

- трудоемкость, связанная с тем, что моделирование взаимосвязей параметров требует выполнения работ большого объема;

- неустойчивость решения в связи с наличием большого числа связей между параметрами;

- увеличение трудоемкости расчетов не сопровождается соответствующим ростом точности решения;

- необходимость использования экспертной информации, что связано с возможными ошибками в прогнозах.

Компромиссным методом - компромиссом между точностью расчетов и их точностью является метод сценариев.

Метод сценариев (имитационная модель оценки риска проекта)

Сценарный анализ (метод сценариев, имитационная модель оценки риска проекта) связан с решением проблемы оценки риска проектов. Риск инвестиционного проекта выражается, в частности, в возможном отклонении потока денежных средств для данного проекта от ожидаемого - чем отклонение больше, тем больше риск проекта. При рассмотрении каждого проекта можно получить возможный диапазон результатов проекта, дать этим результатам вероятностную оценку - оценить потоки денежных средств, руководствуясь экспертными оценками вероятности генерации этих потоков или величиной отклонений компонентов потока от ожидаемых значений.

Метод сценариев (имитационная модель оценки риска проекта) заключается в следующем:

1. На основе экспертной оценки по каждому проекту строят три возможных сценария развития:

а) пессимистический;

б) наиболее вероятный (наиболее реальный);

в) оптимистический.

2. Для каждого сценария рассчитывается соответствующий показатель чистой текущей стоимости - NPV, т.е. получают три величины: NPV_П (для пессимистического сценария); NPV_В (для наиболее вероятного сценария); NPV_О (для оптимистичного сценария).

3. Для каждого проекта рассчитывается наибольшее изменение величины NPV - размах вариации Δ (NPV) = NPV_О - NPV_П и среднеквадратичное отклонение:

Формула 18. Среднеквадратичное отклонение NPV

где:

NPV_k- чистая приведенная стоимость проекта для каждого из рассматриваемых сценариев;

- средневзвешенная величина по вероятностям Р_k реализации каждого из трех сценариев:

Формула 19. Средневзвешенная величина NPV

Из сравниваемых проектов считается более рискованным тот, у которого больше размах вариации Δ (NPV) или среднеквадратичное отклонение

Рассмотренная методика может быть модифицирована путем применения количественных вероятностных оценок В этом случае каждому варианту (сценарию) - пессимистическому, наиболее вероятному и оптимистическому присваиваются вероятности их осуществления Р_k; далее для каждого проекта рассчитывается вероятное значение , взвешенное по присвоенным вероятностям, и среднее квадратичное отклонение от него:

Формула 20. Среднеквадратичное отклонение NPV

где NPV_k - чистая приведенная стоимость проекта для каждого из трех рассматриваемых сценариев;

- средневзвешенная величина по вероятностям Р_k реализации каждого из трех сценариев:

Формула 21. Средневзвешенная величина NPV