Одновременно на какой-то определенной территории все вышеперечисленные стихийные бедствия никогда не реализуются. Однако следует учитывать тот факт, что крупные компании — это всероссийские компании, которые реализуют проекты в разных регионах страны. Тот или иной регион, несомненно, подвержен некоторым видам представленных рисков, и компания должна уметь управлять различными видами имущественного риска при работе над проектом, поскольку повреждение имущества из-за стихийных бедствий приведет к долгосрочным перерывам в работе, снижению объемов производства, потере выручки и экономии. Из-за длительного срока инвестиционного проекта нельзя списывать со счетов риск поломки оборудования из-за износа. Любое оборудование за такой период будет ломаться в условиях интенсивного и даже нормального использования. Безусловно, такой риск является очевидным и учитывается большинством компаний в работе, но помнить о нем, откладывать средства на случай его реализации так или иначе просто необходимо. Классификация рисков проекта — по источнику возникновения рисков (внешний по отношению к проекту риск или внутренний). Очень важно понимать, что проект по освоению месторождения, это не «закрытый» проект.
Так или иначе негативное влияние на проект могут оказать запреты со стороны местных властей, изменения в законодательстве, инфляционные риски и многие другие внешние по отношению к проекту риски. В таблице приложения представлена составленная классификация рисков с делением на внешние и внутренние по отношению к проекту. Существуют риски, которые в процессе реализации проекта могут повлиять не только на компанию, но и на заказчика. Это риски предпринимательского характера. В теории выделяют три группы предпринимательских рисков: технические риски, коммерческие риски и производственные риски. Наиболее близкими проектам по освоению месторождения являются коммерческие и производственные риски. К коммерческим рискам относят снижение объемов реализации в результате падения спроса на товар, продаваемый предпринимательской фирмой; давление со стороны конкурентов; введение ограничений на продажу; физические потери товара в результате несоблюдения условий хранения и другие [12, с.
157]. К производственным предпринимательским рискам относят снижение намеченных объемов производства и реализации продукции вследствие снижения производительности труда, простоев оборудования, отсутствия необходимого количества исходных материалов, потерь рабочего времени, повышенного процента брака производимой продукции; снижение объемов продаж из-за низкого качества производимой продукции; рост фонда оплаты труда за счет превышения намеченной численности персонала либо за счет выплат более высокого, чем запланировано, уровня вознаграждения отдельным сотрудникам и т. д. [ 14, с. 57—58]. Практически все организации и предприятия в России подвержены представленным предпринимательским рискам. При реализации проекта следует мотивировать или в некоторых случаях даже требовать от заказчика страховаться от подобных рисков.
Перебои в деятельности заказчика, вызванные нарушением обязательств его контрагентами и клиентами или внутренними причинами, могут повлиять на размер получаемой выручки и экономии и привести к угрозе срыва проекта. Стабильность деятельности заказчика — ключевое требование проекта. Риск досрочного прекращения проекта заказчиком необходимо рассмотреть с позиции различных исходов. Первый исход — благоприятный, когда заказчик предлагает досрочно прекратить проект путем выплаты всех оставшихся затрат по проекту и прибыли за проделанные мероприятия и обслуживание (до предполагаемого момента расторжения договора). Второй исход — неблагоприятный, когда заказчик предлагает досрочно расторгнуть договор, Риск запрета местных властей на проведение мероприятий по проекту заключается в неполучении одобрения на проведение некоторых видов работ.
В условиях постоянно меняющегося законодательства нельзя полностью игнорировать данный риск. Риск непрогнозируемого изменения цен на энергию. В последние годы на энергетическом рынке России складываются две тенденции: вопервых, ежегодное увеличение тарифов на электрои тепловую энергию; во-вторых, попытка властей внедрить социальные нормы потребления и повсеместно стимулировать население и хозяйствующие субъекты к экономии энергоресурсов. Инфляционные риски. Инфляция опасна тем, что снижает покупательную способность денег и может привести к уменьшению реальных объемов прибыли по проекту. Планировать проект не учитывая инфляции нельзя, но учесть ее не всегда возможно в приемлемом коридоре флуктуации. В связи с этим разумно заложить некоторый дефлятор в расчеты или ежегодно индексировать выплаты по проекту на размер реальной инфляции. В противном случае маржа инвестиционного проекта (20—25% от себестоимости оборудования и материалов) будет «съедена» инфляцией (к примеру, на уровне 6%) менее чем за 5 лет стандартного срока реализации проекта.
Риски форс-мажорных обстоятельств. Этот блок среди всех технических рисков представляет непрогнозируемую опасность для проекта, поскольку трудно оценить место и размер возможного ущерба от климатических изменений, стихийных бедствий, взрывов и пожаров на самом объекте или соседних с объектом зданиях и т. д. Не представлен на схемах, но имеет место быть риск работы с нежелательным клиентом. До заключения контрактов, к примеру, на поставку оборудования, проведения работ и т. п., следует проанализировать деятельность клиента за предыдущие годы, его финансовую устойчивость, кредитоспособность, наличие возможного залогового имущества. Современная методология оценки рисков объединяет в себе качественный и количественный подходы, являющиеся взаимодополняющими друг друга. Основные задачи качественного подхода к оценке рисков — выявление видов рисков, источников и причин их возникновения, определение потенциальных зон охватываемым риском, прогнозирование результата проявления рисков (положительного эффекта или возможных неблагоприятных последствий). Итоговые результаты качественной оценки риска первоначально служат исходной информацией для проведения количественной оценки, в ходе которой оцениваются уже только обозначенные риски, присутствующие в той или иной зоне.
На этапе количественной оценки рисков вычисляются их числовые значения; определяется стоимостная оценка результатов их проявления. Далее целесообразно снова обратиться к качественным методам, проводя анализ чувствительности финансовых результатов в целях принятия более объективного управленческого решения.
Существующие методы оценки рисков можно разделить на три группы: статистические, экспертные и аналитические. С. А. Бочаров [5, c. 89] первые две группы методов относит к методам количественной оценки рисков, последнюю — к методам качественной оценки рисков. Разновидности статистических методов оценки рисков представлены на рис. 4. Разновидности экспертных методов оценки рисков представлены на рис.
5. Разновидности аналитических методов — на рис. 6. Рис. 4. Статистические методы оценки рисков [18, c.
94−98]Рис. 5. Экспертные методы оценки рисков [18, c. 94−98]Рис. 6. Аналитические методы оценки рисков [18, с. 94−98]Важным разделом моделирования поведения проекта в условиях изменяющейся экономики является метод Монте-Карло.
Данный метод основан на статистическом исследовании повторяемости проекта за счет математической его реализации в режиме реального времени. Для данных случаев используется программное обеспечение. Рассмотрим метод Монте-Карло. Наиболее часто данный метод применяется для оценки риска проекта.
Так как данная характеристика хуже всего поддается прогнозированию. В рамках метода Монте-Карло анализ риска выполняется с помощью моделей возможных результатов. При создании таких моделей любой фактор, которому свойственна неопределенность, заменяется диапазоном значений — распределением вероятностей. Затем выполняются многократные расчеты результатов, причем каждый раз используется другой набор случайных значений функций вероятности. Порой для завершения моделирования бывает необходимо произвести тысячи и даже десятки тысяч перерасчетов — в зависимости от количества неопределенностей и установленных для них диапазонов.
Моделирование по методу Монте-Карло позволяет получить распределения значений возможных последствий. При использовании распределений вероятностей переменные могут иметь разные вероятности наступления разных последствий. Распределения вероятностей представляют собой гораздо более реалистичный способ описания неопределенности переменных в процессе анализа риска. Для реализации неопределенности используется один из законов распределения вероятности, при этом желательно учитывать форму распределения, для более достоверного прогнозирования результатов. Итак, метод Моне-Карло, состоит из следующих этапов: 1. Моделирование в программной среде псевдослучайных последовательностей с заданной корреляцией и законом распределения вероятностей (метод МонтеКарло), имитирующих в программной среде случайные значения параметров при каждом испытании; 2. Использование полученных числовых последовательностей в имитационных математических моделях. 3. Статистическая обработка результатов моделирования. Рассмотрим применение метода Монте-Карло по оценке рисков условного проекта разработки нефтяного месторождения.
В качестве критерия оптимизации выбран десятый процентиль распределения NPV проекта — нефтяная компания хочет максимизировать такое значение NPV, которого она может достигнуть или превысить с 90%-ной вероятностью. NPV проекта показаны в таблице 3.
1. Таблица 3.1 — Условные данные по проекту.
ПоказательЗначение.
Дисконтированная кумулятивная добыча 379,45 млнбаррелей, Затраты на скважины250,00 млн руб. Затраты на месторождение250,00 млн руб. NPV 270,6 млн руб.
По условным данным, NPV проекта равен270,6 млн. рублей. Однако существует значительная неопределенность относительно базовых параметров проекта, таких как величина запасов, коэффициент нефтеотдачи, темпы добычи, ставка дисконтирования и издержки на скважину. Поэтому для более реалистичного вычисления NPV проекта используется метод Монте-Карло.Итак, существует значительная неопределенность относительно реальной величины запасов на месторождении. Поскольку величина запасов не может быть отрицательной величиной, то для моделирования используется логнормальное распределение с ожиданием 1500 и стандартным отклонением 300 mmbbls. Также предполагается, что коэффициент нефтеотдачи имеет нормальное распределение с математическим ожиданием 42% и стандартным отклонением 1,2%. Темпы добычи из скважины имеют нормальное распределение с ожиданием 10% и стандартным отклонением 3%. Ставка дисконтирования, как предполагается, имеет нормальное распределение с ожиданием 10% и стандартным отклонением 1,2%. И, наконец, издержки на скважину моделируются как треугольное распределение с минимальным значением 9%, максимальным значением 12% и наиболее вероятным значением 10%. Всего в ходе анализа проводится 10 тыс.
повторов. Результаты анализа показаны в таблице 3.
2. Таблица 3.2 — Результаты анализа по методу Монте-Карло для NPV проекта по разработке месторождения.
СреднееМинимум.
МаксимумP10P50P90NPV, руб.
234 млн- 497 млн831 млн49,80 млн221,4 млн441,8 млн.
Вероятность того, что NPV > 0, равна 95,49%.Менеджеры могут управлять этими параметрами. Для подбора оптимальных параметров используется оптимизационный анализ в сочетании с методом Монте-Карло. Для каждой из возможных комбинаций сочетания (количество скважин, темпы выработки в год, совокупная добыча) проводится анализ по методу Монте-Карло, а затем выбирается комбинация, которая максимизирует определенный критерий. В качестве критерия оптимизации выбран десятый процентиль распределения NPV проекта — нефтяная компания хочет максимизировать такое значение NPV, которого она может достигнуть или превысить с 90%-ной вероятностью. Результаты оптимизационного анализа приводятся в таблице 3.
3.Таблица 3.3 — Результаты оптимизации анализа для проекта по разработке месторождения нефти.
СреднееМинимум.
МаксимумP10P50P90NPV, руб.
345 млн-198млн627 млн253 млн348млн440,3млн.
Примечание: критерий оптимизации — P10 (десятый процентиль распределения NPV). Параметры, максимизирующие P10 проекта: количество скважин — 13; темпы добычи — 11,58% запасов ежегодно в фазе плато; совокупная добыча — 99 mbd. Основная задача количественного подхода заключается в численном измерении влияния факторов риска на поведение критериев эффективности инвестиционного проекта. Наибольшее распространение при оценке риска инвестиционных проектов получили анализ чувствительности и метод сценариев, которые являются наиболее простыми. Для проведения анализа чувствительности данного проекта необходимо определить факторы, относительно которых нет однозначного суждения в рамках данного инвестиционного проекта. Как было уже отмечено выше, наиболее значимыми рисками проектов является финансовый и маркетинговый. Среди данных рисков с учетом современного состояния мировой экономики, в частности нефтяного сектора, необходимо выделить следующие факторы: доля заемного капитала, цена нефти (как внутренней, так и на внешнем рынке), курс доллара, доля экспорта, изменение ожидаемого дебета. Далее необходимо рассчитать каждый вышеописанный показатель эффективности с учетом изменения каждого фактора на ± 10%. Рассмотрим также условный пример разработки нефтяного месторождения. Результаты расчетов изменения NPV в зависимости от изменения вышеперечисленных факторов представим в виде таблицы 3.
4.Таблица 3.4 — Значение основных показателей в зависимости от изменения факторов.
Факторы-10%0+10%NPV, млн. руб. Срок окупаемости, летIRR, %PINPV, млн. руб. Срок окупаемости, летIRR, %PIДоля заемного капитала2864,515,251,97NPV =270,6255,74.
615.
251.89Цена нефти196,95,54,411,68Срок окупаемости = 4,563 443,796,132,18Курс доллара246,34,894,971,85IRR = 5,25%294,94,275,532,01Доля экспорта260,84,695,131,9PI = 1,93 280,44,445,361,96Изменение дебета2045,414,491,7337,23,856,042,16Для определения факторов, имеющих весомое значение, необходимо определить относительные изменения показателей. Таблица 3.5 — Относительные изменения показателей в зависимости от изменения факторов.
Факторы-10%0+10%NPV, млн. руб. Срок окупаемости, летIRR, %PINPV, млн. руб. Срок окупаемости, летIRR, %PIДоля заемного капитала0,06−0,010,0000,020−0,060,010,000−0,02Цена нефти-0,270,21−0,159−0,1300,27−0,170,1680,13Курс доллара-0,090,07−0,053−0,0400,09−0,060,0540,04Доля экспорта-0,040,03−0,022−0,0200,04−0,030,0220,02Изменение дебета-0,250,19−0,144−0,1200,25−0,160,1510,12Наиболее значимыми факторами, влияющих на результаты эффективности проекта разработки нефтяного месторождения, являются цена нефти, курс доллара и дебит скважин. Наиболее весомым из них является цена реализации — изменение показателей эффективности варьирует от 13 дот 27%.Важным показателем, определяющим целесообразность реализации инвестиционного проекта, является чистый дисконтированный доход. Для определения вероятности изменения данного ключевого показателя используется «дерево вероятностей».Таблица 3.6 — Определения уровня риска от изменения цены.
Дерево вероятностей.
Фактор — цена реализации-40%-30%-20%-10%010%20%30%40%Вероятность I уровня20%65%15%Вероятность II уровня010%30%60%100%60%30%10%0Итоговая вероятность02%6%12%65%9%4,5%1,5%0Значение NPV, млн.
руб.-24,2249,49 123,2196,9270,61 344,32418,3 491,73565,44Изменение, млн. руб.-294,83−221,12−147,41−73,71 073,71147,41 221,12294,83Итак, Риск, тыс. руб.-5528,058;Ожидаемая величина NPV, млн. руб.
265 084,213.Ожидаемая величина NPV оказалась на 5528,06 млн руб. ниже расчетной. Уровень риска в данном случае невелик, однако он рассчитан только для одного фактора — цены нефти. Для определения более точной комплексной оценки эффективности необходимо провести сценарный анализ. Сценарный анализ. Определение уровня рискованности.
Основным преимуществом этого метода по сравнению спредшествующим является то, что все варьируемые исходные параметры проекта моделируются с учетом их взаимозависимости. Моделируются три основных сценария осуществления реального инвестиционного проекта — пессимистический, реалистический и оптимистический, в основе которых лежит предполагаемое ухудшение или улучшение исходных параметров. Для начала необходимо определить перечень критических факторов, которые будут изменяться одновременно. Для этого используются результаты анализа чувствительности. Моделируем пессимистический, реалистический и оптимистический сценарии с вероятностями наступления 25, 65 и 10%% соответственно. Критические факторы, используемые при расчете, необходимо принять на основе предыдущего анализа с вариацией ± 10%.Таблица 3.7 — Эффективность проекта в зависимости от сценария.
СценарийВероятность, %Фактор
ЗначениеNPV, млн. руб. Срок окупаемости, летIRR, %PIв % от планаабсолютное.
Пессимистический25Внутренняя цена, руб./т905 598,9117,9936,8435,61,41Внешняя цена, долл./бар9037,5Курс доллара, руб./долл.
9030,95Среднегодовой дебит, тыс. т.9025,768Реалистичный65Внутренняя цена, руб./т1 006 221,0270,6124,5652,51,93Внешняя цена, долл./бар10 041,7Курс доллара, руб./долл.
10 034,39Среднегодовой дебит, тыс. т.10 028,631Оптимистичный10Внутренняя цена, руб./т1 106 843,1447,7053,1074,72,54Внешняя цена, долл./бар11 045,9Курс доллара, руб./долл.
11 037,83Среднегодовой дебит, тыс. т.11 031,494 На основе данных вероятностей и соответствующих значений показателей эффективности данного проекта можно рассчитать ожидаемые значения последних. Таблица 3.8 — Ожидаемые величины показателей эффективности проекта.
ПоказателиЗначение.
ОтклонениеКоэффициентвариацииNPV, млн. руб.
250,166- 20,4460,350Срок окупаемости, лет4,98+ 1,230,270IRR, %50,5- 11,00,210PI1,86- 0,330,169Коэффициент вариации в данном случае показывает относительное отклонение расчетных показателей с учетом вероятностей наступления того или иного сценария. Иначе говоря, коэффициент вариации — это величина проектного риска, т. е. в пределах какого диапазона может варьировать рассчитываемый показатель при изменении критических факторов. По таблице видно, что наибольшую вариацию имеет NPV (порядка 35%). Это довольно-таки высокий уровень риска, т.к. в абсолютном выражении данный показатель может быть меньше на 20,446 тыс. руб. расчетной величины. Период окупаемости и IRR также имеют большой коэффициент вариации (27 и 21% соответственно). Индекс доходности не сильно подвержен изменению со стороны факторов, т.к. значение NPV довольно высоко для данного инвестиционного проекта. Важнейшим показателем, определяющим целесообразность реализации любого инвестиционного проекта, является NPV, т.к. именно он указывает на положительный результат инвестирования, на окупаемость проекта и получения определенного уровня прибыли.
В силу благоприятных условий для развития нефтяной промышленности (высокие цены, высокий курс доллара), на данном этапе разработка нефтяного месторождения является весьма прибыльным, на что указывает большая величина NPV. Несмотря большую величину риска данного проекта, последний остается прибыльным и целесообразным. Однако данный риск можно уменьшить, прибегнув к мерам по его снижению. Анализируя существующие методы оценки рисков, следует отметить, что, во-первых, применение каждого в отдельности метода не позволяет оценить полноценно все риски инвестиционного проекта, поэтому необходимо применение совокупности статистических, экспертных и аналитических методов; во-вторых, далеко не все из существующих методов позволяют оценить влияние рисков на эффективность инвестиционного проекта; в-третьих, многие методы являются дублирующими. В связи с этим актуальной является задача построения интегральной системы оценки рисков инвестиционного проекта, базирующейся на объединении и совершенствовании статических, экспертных и аналитических методов, а также на алгоритмизации процесса использования их результатов. Международная статистика показывает, что завершается вовремя и в намеченный срок только 16% от всех инициируемых проектов, у 20% проектов наблюдаются отклонения по стоимости и срокам. Данные отклонения объясняются влиянием на реализацию проекта неопределенности и рисков. Основные проектные риски влияют на увеличении сроков, удорожании сметной стоимости, отклонении от объемов производимой продукции. Для решения данных проблем применяются инструменты управления рисками, обеспечивающие выявление, измерение, снижение и контроль рисков инвестиционного проекта. Ведущие российские и международные компании уже начинают внедрять процедуры управления рисками в процессы управления, в том числе на этапе проектирования, строительства и эксплуатации. В практике наиболее часто используется проведение качественного анализа рисков на основании экспертных оценок.
Повышение достоверности и качества экспертных оценок достигается благодаря проведению количественной оценки рисков усовершенствованный подход, предусматривающий количественную оценку инвестиционных рисков. Количественный анализ базируется на статистических данных и позволяет провести оценку риска в количественных измерителях — рублях, тоннах, днях. Методология оценки риска основывается на теории вероятности, методах исторического и имитационного моделирования, экстраполяции, сценарного анализа, методологиях VaR, Монте-Карло и других инструментах статистики и финансовой математики. Оптимальный подход к оценке рисков позволяет проследить сценарий развития каждого риска от исходного фактора до его конечных последствий и смоделировать общее влияние рисковых категорий на достижение целей проекта (рисунок7). Рис. 7. Сценарий развития риска и количественные измерители [18]Количественный анализ рисков предполагает глубокую проработку решений в процессе как сбора, так и обработки данных, и требует профессионализма рискменеджеров.
Но результат оправдывает затраты: достоверные статистические данные, взвешенные с учетом экспертных оценок, при включении в математически грамотную оценочную модель позволяют получить на выходе адекватный и практически применимый результат. Необходимо отметить, что эффект от внедрения процедур оценки и управления рисками многократно превышает и оправдывает затраты на разработку. Применение инструментов управления рисками инвестиционного проекта позволяет количественно измерить неопределенность, обеспечить своевременное реагирование на рисковые ситуации при планировании и реализации проекта, добиться снижения отклонений фактических показателей эффективности от запланированных параметров и обеспечить гарантии достижения целей инвестирования путем снижения уровня риска минимум на 50%.
Заключение
.
Экономическая оценка проектов разработки месторождений -важнейший ориентир, определяющий оптимальный выбор в развитии добывающей промышленности в России. Освоение новых территорий в разработке месторождений, сложная структура залежей сырья, повышенные риски определили необходимость совершенствования методического инструментария экономической оценки инвестиционных проектов. Характеристика особенностей разработки месторождений позволили определить условия реализации инвестиционных проектов и требования к методическому обеспечению их технико-экономического обоснования. Особо отмечена изменчивость показателей эффективности эксплуатации месторождения на различных этапах, что создает трудности в выборе оптимального варианта его разработки. Проект создания опытно — промышленного производства по совместному освоению углеводородного и гидроминерального сырья в Ковыктинском месторождении характеризуется достаточно высокими показателями экономической эффективности. Кроме того, совместная добыча остаточных углеводородов и пластовых промышленных вод на Ковыктинском.
ГКМ и использование последних в качестве гидроминерального сырья позволят, наряду с получением дополнительной прибыли, продлить срок эксплуатации месторождения и увеличить коэффициент извлечения остаточных углеводородов. Таким образом, результаты проведенных исследований подтверждают принципиальную возможность и экономическую целесообразность широкого вовлечения в народнохозяйственный оборот нетрадиционного геотермоминерального сырья — пластовых промышленных вод — для создания гидроминерального производств с целью получения химической и редкометальной продукции. Список источников.
ПриложениеТаблица — Классификация рисков в добыче полезных ископаемых (ПИ).
