Динамическая модель управления инвестициями

Для управления жизненным циклом инвестиционных проектов (детального инвестиционного планирования) рекомендуется использовать метод реальных опционов.

Управление жизненным циклом инвестиционного проекта предприятия нацелено на контроль за переходами между различными фазами проекта в зависимости от сложившихся условий и осуществляется с использованием разработанной компьютерной модели, описывающей дерево инвестиционных решений во времени. Такой подход соответствует хорошо известному методу реальных опционов, когда учитывается вероятное изменение структуры инвестиционного портфеля на разных фазах реализации проектов, которое приводит к пересчету значений критериев эффективности портфеля.

Реальный опцион — это право, но не обязательство принять какое-либо решение позднее, в зависимости от того, какие события будут предшествовать дню решения; потенциальная возможность гибкого управления компанией, которое приводит к увеличению ее стоимости.

Применительно к нефтеперерабатывающему предприятию данный метод позволяет строить дерево решений с учетом многовариантного прогноза динамики внешней среды (т.е. в условиях нестабильной внешней среды).

Поскольку экономическая ситуация, обусловленная уровнем цен, инфляцией, в течение срока разработки месторождения может меняться, то целесообразно предусмотреть возможность изменения решения недропользователя по извлечению углеводородного сырья.

Согласно методу реальных опционов применительно к предприятию может быть принято решение:

• • отказаться от продолжения разработки проекта в критической ситуации;
• • отсрочить период начала проекта до момента более благоприятной конъюнктуры рынка;
• • изменить масштаб работ по извлечению минерального сырья;
• • применить режим форсированного отбора жидкости;
• • использовать смешанную стратегию.

Таким образом, структура инвестиционного портфеля во времени зависит от прогнозируемых сценариев развития инвестиционной деятельности (времени реализации фаз проектов, динамики притока и оттока денежных средств на разных фазах по проектам и др.), зависящих в свою очередь от внешней среды.

Результатом реального опциона в данном случае является реальная акционерная стоимость предприятия (вычисленная например, по методу EVA — экономической добавленной стоимости) при условии гибкого управления (рис. 11.34).

Рис. 1134. Схема метода реальных опционов.

По сути, метод реальных опционов расширяет возможности метода DCF. Одним из главных недостатков метода DCF является то, что он не учитывает возможность оптимального управления при детальном планировании деятельности (на уровне структуры финансирования каждого проекта). Так, значительным колебаниям могут подвергаться процентные ставки, стоимость реализуемой продукции, издержки и др. Поэтому при наличии дополнительной информации о возможных альтернативных решениях при управлении инвестиционными проектами целесообразно дополнительно использовать метод реальных опционов.

В отличие от ранее известных методов представления альтернативных решений в рамках метода реальных опционов, для описания построения дерева решений предлагается использовать компьютерные методы моделирования, в частности пакет Powersim, позволяющий описывать сложные дискретно-непрерывные, потоковые процессы, характеризуемые наличием последовательных лаговых задержек. Для проработки всех альтернативных решений, предлагаемых методом опционов, предлагается использовать генетический алгоритм. Разработанная компьютерная модель, описывающая жизненный цикл инвестиционных проектов предприятия, может быть представлена в виде дерева решений. Под деревом решений здесь понимается структура инвестиционного портфеля, варьируемая на каждой фазе проектов.

Для иллюстрации работы модели выделены два класса условных проектов:

• • Проекты класса, А — имеющие внутреннюю портфельную структуру начиная со второй фазы реализации (сложные проекты, характеризуемые наличием альтернативных решений);
• • Проекты класса В — без внутренней портфельной структуры (простые проекты, не имеющие альтернативных решений).

Для проектов класса А выделяются три условные фазы, для проектов класса В фазы не выделяются.

Экзогенно заданными являются:

• • время реализации фаз (№ 1 и № 2);
• • объем инвестиционного фонда, распределяемого по проектам;
• • зависимость потока от операционной деятельности, генерируемого после завершения каждой фазы проекта, от инвестиций (по проектам);
• • WACC (стоимость капитала) и риски (по фазам и проектам), необходимые для оценки эффективности по методу EVA.

Эндогенными являются:

• • общая структура инвестиционного портфеля (распределение по классам А и В);
• • структура портфеля проектов класса Л, формируемая на второй фазе.

Использование специальных возможностей системы Powersim для моделирования лаговых задержек дискретных потоков, к которым относятся инвестиционные потоки, дифференцируемые по фазам реализации проекта (со временем реализации от 1 дня до 20 лет), представлено на рис. 11.35.

Использование ГА позволяет решить задачу максимизации акционерной стоимости предприятия, в том числе описанной деревом решений е использованием метода реальных опционов (по сравнению с методом DCFналичие опционов увеличивает размерность задачи).

Рис. 11.35. Реализация лаговых задержек дискретных потоков.

Отметим, что в настоящее время подход, основанный на методе реальных опционов, находится на стадии апробации (так как практическое использование требует более детального прогнозирования в масштабах предприятия) и используется как дополнение к основной методике оценки акционерной стоимости DCF.

Резюме

С помощью методов системной динамики могут быть разработаны имитационные модели, предназначенные для исследования сложных экономических процессов, в частности следующих:

• • производственная деятельность нефтегазовой компании;
• • оценка акционерной стоимости нефтяной компании;
• • динамическое равновесие;
• • динамика развития региона;
• • стратегия банковской группы;
• • производственная деятельность нефтеперерабатывающего предприятия;
• • трубопроводная транспортировка нефтепродуктов;
• • инвестиционная деятельность;
• • и др.

Следует отметить, что возможности системной динамики не всегда являются достаточными для реализации сложных имитационных моделей, характеризуемых наличием множества взаимодействующих экономических агентов. В этом случае целесообразно использовать методы агентного или гибридного имитационного моделирования.