ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ФОРМАЛИЗОВАННОГО ОПИСАНИЯ НЕОПРЕДЕЛЁННОСТИ ПРИ ОЦЕНКЕ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ

Полтева Татьяна Владимировна
Тольяттинский государственный университет
старший преподаватель кафедры «Финансы и кредит»

Аннотация
Любое предприятие стремится к тому, чтобы минимизировать свои потери в случае возникновения каких-либо неблагоприятных событий, которые могут снизить значение расчётного эффекта по реализуемым предприятием инвестиционным проектам. В данной статье подробно рассматриваются методы формализованного описания неопределённости, которые позволяют учесть риск и неопределённость во время проведения оценки проектов.

Ключевые слова: дерево решений, инвестиционный проект, неопределённость, риск, сценарный метод


APPLICATION OF METHODS OF THE FORMALIZED DESCRIPTION OF UNCERTAINTY IN CASE OF ASSESSMENT OF INVESTMENT PROJECTS

Polteva Tatiana Vladimirovna
Togliatti State University
assistant professor of the chair «Finance and Credit»

Abstract
Any entity aims at minimizing the losses in case of any unfavorable events which can reduce value of settlement effect on the implementable entity to investment projects. In this article methods of the formalized description of uncertainty which allow to consider risk and uncertainty of time of evaluating projects in detail are considered.

Keywords: investment project, scenario method, tree of decisions, uncertainty


Рубрика: Экономика

Библиографическая ссылка на статью:
Полтева Т.В. Применение методов формализованного описания неопределённости при оценке инвестиционных проектов // Гуманитарные научные исследования. 2016. № 12 [Электронный ресурс]. URL: https://human.snauka.ru/2016/12/18477 (дата обращения: 21.02.2024).

Неопределенность и риск являются неотъемлемыми составляющими инвестиционной деятельности любой компании. Ввиду этого расчёт эффективности инвестиционных проектов по базовым показателям сегодня является недостаточным, и учет факторов риска и неопределенности при оценке эффективности проектов выступает важнейшим этапом в ходе проведения инвестиционного анализа.

Существует множество способов учета риска и неопределенности, среди которых метод корректировки на риск ставки дисконтирования; метод достоверных эквивалентов; имитационная модель оценки рисков; определение устойчивости на основе точки безубыточности; анализ чувствительности проекта; сценарный метод; метод построения дерева решений; имитационное моделирование рисков по методу Монте-Карло.

В данной статье рассмотрим подобно методы формализованного описания неопределённости, а именно сценарный метод и метод построения дерева решений. Эти методы наиболее точные, однако и наиболее сложные с точки зрения реализации.

Рассмотрим общий алгоритм данных методов:

- Для начала необходимо описать все возможные условия реализации инвестиционного проекта: в форме сценариев или моделей системы ограничений на показатели проекта.

- Далее необходимо по каждому варианту развития событий определить денежные потоки, то есть учесть все затраты и результаты, а также рассчитать по каждому сценарию один из показателей эффективности.

- Затем определяются вероятности отдельных вариантов реализации инвестиционного проекта и соответствующих им показателей эффективности.

- И, наконец, рассчитывается показатель эффективности самого проекта в целом, производится расчет ожидаемого интегрального эффекта. Если вероятности каждого сценария известны, то рассчитывается средневзвешенная арифметическая показателей эффективности каждого сценария, где в качестве веса выступает вероятность каждого сценария.

Первый метод формализованного описания неопределенности, который мы рассмотрим, – это сценарный метод. Он наиболее понятен и прост и также может быть использован для сравнения проектов по уровню риска. Алгоритм сценарного метода практически не отличается от описанного общего алгоритма:

- Сначала разрабатываются возможные сценарии реализации проекта: пессимистический, наиболее вероятный и оптимистический.

- Затем по каждому сценарию рассчитывается показатель эффективности и экспертным путем определяется вероятность наступления каждого из сценариев.

- И, наконец, рассчитывается интегральный показатель эффективности по формуле средней взвешенной арифметической. При этом в качестве веса выступает вероятность наступления того или иного сценария. Следует отметить, что в сумме вероятности будут составлять единицу, или сто процентов. Если вероятность наступления каждого сценария одинакова, тогда интегральный NPV можно определить по формуле средней арифметической простой. То есть сложить значения NPV каждого сценария и сумму разделить на количество сценариев.

Еще одним методом выступает построение дерева решений. Данный метод применяется для анализа рисков проекта, который имеет большое число вариантов развития.

Для построения дерева решений необходимо обладать достаточным объёмом информации.

Алгоритм метода таков:

- Сначала на основе полученной информации строится дерево решений вариантов развития проекта. Его узлы – это ключевые события, а стрелки – работы по реализации проекта. На дереве решений размещается информация о времени, стоимости работ и вероятности наступления того или иного исхода событий.

- Затем определяются все конечные сценарии развития проекта, и для каждого сценария рассчитывается NPV.

- Далее для каждого сценария рассчитывается вероятность его наступления. Вероятность конечного сценария рассчитывается как произведение вероятностей наступления данного сценария в каждом узле. Это делается для того, чтобы суммарная вероятность проекта составила единицу, или сто процентов.

- И, наконец, определяется интегральный NPV как средневзвешенное арифметическое NPV всех сценариев, где в качестве веса выступает вероятность каждого сценария. Положительная величина интегрального, ожидаемого, NPV говорит о приемлемой степени риска проекта.

На наш взгляд, при проведении сценарного анализа и при построении дерева решений расчёт интегрального показателя эффективности может оказаться недостаточным для определения степени риска проекта. Ввиду этого данный анализ целесообразно дополнить расчётом таких статистических показателей риска инвестиционного проекта, как размах вариации, стандартное отклонение, коэффициент вариации.

Так, простейшим статистическим показателем вариации выступает размах вариации. Если данный показатель рассматривать в качестве показателя риска инвестиционного проекта, рассчитываться он будет как разница между максимальным и минимальным показателем эффективности проекта из всех возможных сценариев развития инвестиционного проекта. В нашем случае показателем эффективности выступает чистый дисконтированный доход. Чем больше показатель размаха вариации, тем выше неопределенность исхода реализации проекта, тем выше риск проекта.

Следующий показатель – стандартное отклонение. Иначе его называют среднеквадратическое отклонение. Смысл расчета данного показателя заключается в оценке степени отклонения потока денежных средств для данного проекта от ожидаемого. Чем больше отклонение, тем более рискован проект. Данный показатель является характеристикой абсолютной величины риска.

Еще одним показателем риска выступает коэффициент вариации, который характеризует риск на единицу ожидаемого результата, то есть для расчёта коэффициента вариации при оценке проектов методами формализованного описания неопределённости необходимо значение абсолютного риска (стандартного отклонения) разделить на интегральный NPV. Это будет относительная величина риска. Несомненно, чем выше коэффициент вариации, тем выше риск.

Результаты расчётов позволят сделать вывод о риске инвестиционного проекта, а также о наиболее вероятных диапазонах отклонений показателя NPV.

Таким образом, методы формализованного описания неопределённости (сценарный метод и метод построения дерева решений) позволяют всесторонне оценить инвестиционный проект, учитывая при этом факторы риска и неопределённости.


Библиографический список
  1. Компанейцева Г. А. Понятие категории «риск» в проектном управлении // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2016. – Т. 17. – С. 369–374. – URL: http://e-koncept.ru/2016/46250.htm.
  2. Староверова Г.С. Экономическая оценка инвестиций: учебное пособие / Г.С. Староверова, А.Ю. Медведев, И.В. Сорокина. – М.: КНОРУС, 2006. – 312 с.


Все статьи автора «Полтева Татьяна Владимировна»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться: