Методы оценки нефтегазодобывающего бизнеса

Поскольку радужный опцион исполняется по лучшему результату, то стоимостная оценка участка недр, полученная методом реальных опционов, составляет 4,22 млрд руб. Для сравнения: оценка данного объекта посредством расчета чистого дисконтированного дохода (ЧДД, NPV) сложилась на уровне 0,091 млрд руб., т. е. в восемь раз меньше. Данный факт свидетельствует о возможной серьезной недооценке стоимости предполагаемого месторождения в связи с высокой степенью неопределенности в объеме УВ, планируемых к извлечению. Так как модель Блэка-Шоулза учитывает то, что инвестор рискует не всем капиталом, а только его частью (в данном случае в объеме затрат на ГРР), при этом в результате проведенных ГРР недропользователь получит достаточные для получения достоверных оценок относительно объемов извлекаемых запасов УВ данные и сможет исходя из этого принять соответствующие управленческие решения, то ценность объекта оценки от этого, действительно, увеличится. Таким образом, оценка методом реальных опционов при высокой степени неопределенности может оказаться более близкой к действительности, нежели та, что основана на признании детерминированности исходных данных, закладываемых в расчет. 2.

6. Определение стоимости ООО «Геологоразведка» методом построения дерева решений

Для анализа процессов, состоящих из несколькихпоследовательных этапов, строится дерево решений. Ограничением практического использования данного методаявляется исходная предпосылка о том, что проект должен иметьобозримое или разумное число вариантов развития. Методособенно полезен в ситуациях, когда решения, принимаемые вкаждый момент времени, сильно зависят от решений, принятыхранее, и в свою очередь определяют сценарии дальнейшегоразвития событий. Дерево строится поэтапно:

Выделение возможных событий, которые могутпроизойти при реализации проекта и решений, которыемогут быть приняты при их наступлении. В рамкахгеолого-экономического анализа под событиями могутпониматься результаты этапов и стадий геологоразведочных работ, применения методов интенсификациидобычи, выбора рынка сбыта продукции и т. п. Принаступлении перечисленных событий могут быть выбраныследующие решения: продолжать или нет ГРР, выбор тогоили иного метода, технологии добычи, рынка сбыта и т. п.Определение последовательности, в которой происходятэти события во времени, и формирование основных этаповреализации проекта. В качестве этапов могут выступатьосновные этапы и работы инвестиционного проекта. Определение основного фактора неопределенностикаждого этапа и соответствующих параметров расчетноймодели, характеризующих этот фактор. Наступление тогоили иного события зависит от того, какое значение приметэтот фактор неопределенности. Построение дерева решений, расчет результирующихпоказателей по каждому событию. Дерево решенийстроится следующим образом: события выстраиваются поэтапам и соединяются с помощью стрелок, обозначающихрешения. Стрелка (решение) соединяет исходное ирезультирующее события, происходящие на разных этапах. Причем направление стрелок (решения) как правило, идетиз более раннего во времени этапа к более позднему. Изисходного события может выходить одновременнонесколько решений (стрелок), а в результирующее входиттолько одно решение (стрелка). Если событие находится напромежуточном этапе, оно выступает одновременно и какисходное событие, и как результирующее.

На основестатистических данных или экспертно прогнозируетсявероятность наступления каждого из выделенных событий. Следует отметить, что отсутствие статистики являетсяосновным из недостатков как метода построения дереварешений, так и метода имитационного моделирования. Приопределении вероятности события следует иметь в виду, что сумма вероятностей наступления всех результирующихсобытий, выходящих из одного исходного события, должнасоставлять 100%. Вероятность наступления итоговых, результирующих событий последнего этапа реализациипроекта называется совместной. Совместная вероятностьрассчитывается путем перемножения вероятностейнаступления событий ветви на каждом этапе. Суммасовместных вероятностей также должна составлять 100%.Опыт проведения стоимостной оценки запасов и ресурсовуглеводородного сырья позволил выделить следующиетипичные задачи, хорошо описываемые деревом решений иосновные факторы неопределенности, характеризующие их: Проводить или не проводить сейсморазведку в регионе сресурсами Д1, где основным фактором неопределенностивыступает количество выявленных в результатесейсморазведочных работ перспективных объектов сресурсами С3;Опоисковывать или нет объекты, подготовленныесейсморазведкой. Фактор неопределенности — выявлениезалежи на перспективном объекте;

Разведывать или нет предварительно оцененные запасы. Факторы неопределенности — коллекторские свойства иструктура объекта оценки;

Применять или нет методы интенсификации добычи. Основным фактором неопределенности выступаетизменение геолого-промысловых характеристик объекта (например, начального дебита скважин);Выбор варианта транспортировки, переработки иреализации добытого сырья. На рис. 6 приведенасхема дерева решений длязадачи о проведении геологоразведочных работ на территории сресурсами Д1. На рисунке кружками обозначены события, которые могут произойти при реализации, стрелками — решения, которые могут быть приняты при наступлении каждого изсобытий. В качестве этапов выделены этапы проведениягеологоразведочных работ: сейсморазведочные работы; поисково-оценочные работы; разведочные работы. Основные исходные данные ООО «Геологоразведка»: Объем прогнозных ресурсов Д1 (геологических) составляет 100 млн. т. Коэффициент перевода ресурсов из категории Д1 в категорию С3 равен 1.Рис.

6. Дерево решений для модели геологоразведочного процесса в ООО «Геологоразведка"Прогнозируется выявление на рассматриваемой территории 5 объектов категории С3. Вероятность того, что в результате проведения сейсморазведочных работ не будет выявлено ни одного объекта, определена экспертно и составляет 2%.Вероятность выявления залежи на перспективном объекте (количество объектов от 0 до 5) определена по треугольному закону распределения случайных величин. Вершина этого треугольника определена на основе статистических данных о том, что в данном регионе 50% перспективных объектов подтверждают промышленную продуктивность пласта (коэф-т успешности поискового бурения равен 0,5).Коэф-т подтверждаемости запасов С2 для данного района в среднем (Р50) составляет 0,5. По оценке экспертов данный параметр может отклониться на ±30%, что соответственно составит минимальную (Р90) и максимальную (Р10) оценку. Предполагается, что распределение данной величины подчиняется нормальному закону. Для дискретных величин (значений коэф-та подтверждаемости запасов С2) вероятность наступления минимального (Р90), среднего (Р50) и максимального (Р10) значения соответственно принято 23,35%, 53,3%, 23,35%.Технологический коэффициент извлечения нефти принят 0,28 по аналогии с соседними месторождениями. В данном дереве решений на каждом этапе заложенавозможность прекращения дальнейших работ („нет сейсмики“,"нет поиска», «нет разведки»).

Денежный поток Инвестора вэтом случае будет состоять только из затрат на ГРР за каждыйпериод проведения ГРР и NPV будет равен сумме приведенныхк нулевому году затрат. Для ООО «Геологоразведка» объем извлекаемых запасов С1, которыемогут быть получены в результате проведения ГРР, для каждогоиз пяти вариантов числа подтвердившихся объектов, соответствует оценкам Р90, Р50, Р10 интервальной оценкизапасов во многих классификациях, в том числе в новойроссийской классификации. Обозначение ветвей на рис. 6: ветвь «Ресурсы Д1» — «Объекты не выявлены», совместнаявероятность составляет 2%;ветвь «Ресурсы Д1» — «Выявлено5 объектов» — «Подтверждено 2 объекта» — «Прирост запасов С1составит 5,6 млн. т с вероятностью не менее 50%» (Р50), совместная вероятность составит 17,3%=98,0%*33,2%* 53,3%.Дерево решений отображает легкую для понимания схемувозникновения событий, показывает причинно-следственнуюсвязь. Использование данного метода в геолого-экономическоманализе и стоимостной оценке запасов и ресурсовуглеводородного сырья позволяет определить риск полученияубытков при освоении и его геологическую составляющую. Атакже определить потенциальный шанс успешного освоения. Интегральное распределение.Ожидаемый чистый дисконтированный доходпосле налогообложения, млн.

руб.а) общий риск — 7% (вероятность успеха (положительного значения ЧДД) =точке пересечения с осью ординат=93%; общий риск =100% - вероятностьуспеха = 100% -93%=7%)Интегральное распределение. Ожидаемый прирост запасов нефти, млн. тб) риск отсутствия прироста запасов — 2% ((вероятность успеха (приростазапасов) = точке пересечения с осью ординат=98%; общий риск =100% -вероятность успеха = 100% -98%=2%))Рис. 7. Накопленные вероятности, рассчитанные подереву решений

Разницу в риске убытков и геологической составляющей рискавидно на рисунке 7, где показаны интегральныераспределения прироста запасов и дохода ООО «Геологоразведка» отосвоения.

2.7. Определение стоимости ООО «Геологоразведка» сопоставимых сделок (сравнительный подход) Специализированные организацииконкуренты, которые потенциально могут работать в регионе (Зап. и Вост. Сибирь) по магниторазведке и сейсморазведке — «Ханты-Мансийск-геофизика» (Ханты-Мансийск), «Тюменьгеофизика"(Тюмень), «Сибгеофизика» (Новосибирск), «Башгеофизика» (Уфа), «Петроальянс» (Москва), «Томскгеофизика». В качестве компаний-аналогов Оценщик использовал специализированные предприятия, работающие в сфере геологической разведки в других регионах (Томскгеофизика, Оренбурггеофизика). Собрать достаточную информацию (достаточную для правильного сопоставления) по пяти перечисленным выше компаниям-конкурентам Оценщику не удалось. Рентабельность Компании ООО «Геологоразведка» (отношение прибыли к затратам)

за последние два года составила среднее (среднее арифметическое) значение 0,276. Ожидаемое значение рентабельности по итогам 2013 года -0,318. В качестве среднеотраслевой рентабельности мы примем среднюю рентабельность компаний аналогов по итогам периода 2010;2013 гг. Оценщиком были использованы открытые данные бух.

отчетности (балансы) пяти компаний-аналогов по данным ФКЦБ, среди них — ОАО «Башгеофизика», ОАО «Тюменьнефтегеофизика», ОАО «Томскнефтегеофизика», ОАО «Оренбурггеология, ОАО «Томскгеология». Среднее значение рентабельности данных компаний за указанный период составляет 0,205. Эту величину можно принять как среднеотраслевую величину.

Превышение рентабельности ООО «Геологоразведка» над среднеотраслевой составит Δ=0,113. Эта добавочная рентабельность (дельта)"Гудвилу" компании и дает дополнительный доход в финансовых показателях Ддоп., который можно приблизительно вычислить по формуле (ошибка не более 10%):где К= 1,138.

где

Р факт — фактическая рентабельность компании

Р средн. -среднеотраслевая рентабельность

Ввыручка факт. Ддоход (чистая прибыль) факт. К= (1,138) -константа. Эти два варианта в затратном подходе дают две величины стоимости компании, которые мы далее обозначили как (ЗТ1) и (ЗТ2). Данная формула для Ддоп предполагает, что В — выручка, приближенно равна объему выполненных работ при низкой дебиторской задолженности. Подставляя в данную формулу значения за 2012 г в виде

Р факт= 0,32, Р средн.=0,202, В-Д = 760 701 тыс. рублей, находим

Мы нашли дополнительный доход, который получен компанией благодаря нематериальным активам, и который выражен в экономических показателях фактической и среднеотраслевой рентабельности. В этом дополнительном годовом доходе находится сумма 39 623 тыс. рублей, источником которых являются идентифицированные нематериальные активы компании (. На долю «Гудвила» следовательно приходится дополнительный доход компании в сумме

Для трансформации данного дополнительного дохода за счет Гудвилла в стоимость Гудвилла (капитализация) обратим внимание, что величина дохода связана с соответствующей рыночной стоимостью актива линейно, через коэффициент. Поэтому стоимость Гудвилла в данном случае найдем из простой пропорции — дополнительный доход за счет НМА в сумме 39 623 тыс. рублей приводит к рыночной стоимости НМА в сумме — 396 270 тыс. рублей (12,58 млн $)Тогда при тех же вешних и внутренних экономических параметрах дополнительный дохода счет Гудвилла приводит в его рыночной стоимости в сумме

Округляя полученное значение с учетом 10% ошибок в расчете, окончательно имеем рыночную стоимость «Гудвила» для компании ООО «Геологоразведка» — 180 000 рублей. В приведенном расчете было использовано значение константы (К)=1,138 как верхнего предела диапазона значений, который приводит к минимальной оценке стоимости Гудвилла в размере 180 000 рублей. «Гудвилл» можно также определить как нематериальный актив, повышающий стоимость акций компании за счет фактора «ожидания прибыли» относительно компаний — аналогов при прочих равных (или приведенных) экономических параметрах. Этот фактор на первый взгляд трудно формализуем, однако именно на него в основном ориентируются покупатели акций наукоемких компаний и спекулянты на фондовой бирже. Однако второе определение «Гудвилла» позволяет сделать также оценку его рыночной стоимости в рамках доходного и сравнительного подходов к оценке. Известность компании в профессиональной и деловой среде непосредственно влияет на рыночную стоимость и капитализацию, и является составной частью Гудвилла. Известность, как профессиональная репутация ООО «Геологоразведка» в регионе, даже при предварительном анализе показывает, что стоимость «Гудвилла» значительна. Об этом свидетельствует динамика увеличения стоимости портфеля заказов (по подписанным договорам) в 2012 году и за два квартала 2013 года. В свою очередь стоимость «портфеля заказов» существенно влияет на оценку стоимости компании доходным методом. Таким образом деловая репутация фирмы непосредственно капитализируется в ее стоимость. Одной из разновидностью метода оценки по принципу компаний-аналогов является их сравнение по основным размерным и безразмерным параметрам.

Основным безразмерным экономическим параметром на основе дохода компании является показатель рентабельности (Р). Данная рентабельность может быть достигнута при различных показателях собственного капитала или чистых активов компании. Поэтому вторым основным и размерным параметров для компаний аналогов является величина их чистых активов. Именно по этим двум параметрам

Оценщик скорректировал и получил стоимость компании ООО «Геологоразведка» как приведенную (скорректированную) стоимость компаний-аналогов.В качестве компаний-аналогов выбраны компании по отраслевому принципу (георазведка и в частности сейсморазведка) для которых Оценщику известна рентабельность, чистые активы и рыночная стоимость (капитализация) компаний аналогов. При этом величина рыночной стоимости носит в свою очередь расчетный характер, а не является отражением конкретной сделки, поэтому эта величина может содержать значительные ошибки. Поэтому и сам метод сравнительно-аналитической оценки априорно содержит значительные информационные ошибки. Данный расчет представлен отчете более для контроля и проверки, чем для уточнения итогового результата. Безразмерной величиной сравнения (или же коэффициентом приведения) явилсяпараметр К= Р (1+Р), где Ррентабельность.

Выбор данного параметра для коррекции стоимости связан с тем, что данный параметр непосредственно связан с прибылью компании. А коррекция проводилась по прибыли (как безразмерному параметру, заключенному в коэффициенте К) и по величине чистых активов. Коэффициент (К) связывает в первом приближении величины дохода Д (прибыли) и выручки В, т. е. Д = К*В.Поэтому известная стоимость компании (например «Оренбурггеология») вначале корректировалась по отношению величин К, затем по отношению чистых активов, в результате прибыль компании с известной стоимостью корректно приводилась в пропорциональное соответствие с прибылью ООО «Геологоразведка», и покоэффициенту соответствия прибыли пропорционально корректировалась стоимость компании-аналога. Получены три стоимости компании ООО «Геологоразведка» с высоким разбросомС1=89,1 млн $, С2 = 35,4 млн $, С3 = 31,4 млн $, среднее значение Сс=50,992 млн $.Среднее значение Сс=50,992 млн $ (1557,96 млн руб.) принято как стоимость ООО"Геологоразведка". Исходная информация для расчета имеет очень низкую достоверность, т.к. стоимости компаний аналогов взяты не из реальных сделок, а как расчетные величины (по отчетам других оценочных фирм, выполнявших работы в связи с реорганизацией компаний), и поэтому достоверности итоговых результатов низкие. В состав результатов, подлежащих согласованию и сведению в стоимость компании ООО «Геологоразведка», стоимость по сравнительно-аналитическому подходу не включена.

2.8. Факторы риска и анализ чувствительности

Многочисленные факторы рисков, влияющие на успех и коммерческую привлекательность нефтегазового проекта, можно условно разделить на четыре группы: технические, коммерческие, организационные и политические. Геологические риски относятся к первой группе — техническим рискам. Они описывают вероятность наличия или отсутствия залежей нефти и газа при проектировании ГРР, возможный объем запасов и качество углеводородов. При проектировании ГРР используют такие взаимосвязанные понятия как «вероятность», «риск», «неопределенность». Термины «вероятность» и «риск"означают возможность наступления или ненаступления каких-либо событий. Эти величины являются взаимообратными и измеряются в долях единицы (Вероятность = 1 — Риск). Понятие «неопределенность» описывает ситуацию, при которой ожидаемый результат не может быть предсказан точно, потому что существует целый ряд возможных результатов. Геологический риск или обратная ему величина — вероятность нахождения залежи — обусловлены неопределенностями геологического строения исследуемой территории и истории ее формирования. Чем сложнее геология и меньше изученность, тем больше неопределенности и, соответственно, тем больше геологические риски.

Поиск и разведка углеводородов включают в себя анализ разнообразной по объему и качеству информации. Правильность оценки рисков зависит от наличия, полноты и достоверности данных, на основе которых выполняется этот анализ. Любой нефтегазовый проект в значительной степени зависит от геологических рисков, поэтому их оценка является приоритетной задачей в геологоразведочном процессе. При обосновании ценности поисковых объектов эксперты решают две ключевые задачи — анализируют вероятность открытия нефтегазовых залежей и оценивают их прогнозные запасы предполагаемых залежей. Для решения каждой из этих задач в мировой практике существует ряд методических подходов, большинство из которых необходимо применять в ООО «Геологоразведка». Независимо от методологии в основе каждого подхода лежит предварительный системный анализ геологических предпосылок нахождения залежей углеводородов.

Оценка геологических рисков является лишь заключительной фазой сложного трудоемкого и объемного процесса геологического изучения исследуемой территории с целью поисков месторождений нефти и газа. Комплекс геологических и геофизических изысканий должен охарактеризоватьследующие ключевые факторы, описывающие вероятность нахождения залежей:

наличие возможной ловушки углеводородов;

наличие коллектора, способного вмещать углеводороды;

наличие покрышки (экрана), удерживающей углеводороды;

возможность заполнения ловушек углеводородами. Методические приемы по оценке риска используются для численной оценки и визуального представления вероятностей, обусловленных каждым из этих факторов. Оценка вероятности открытия залежей нефти и газа в виде коэффициентного анализа — наиболее часто используемая техника, которая является обязательной процедурой при проектировании геологоразведочных работ в ООО «Геологоразведка». Для каждого объекта (потенциальной залежи в предполагаемом продуктивном пласте) выполняется количественная оценка (в долях единицы) по каждому из ключевых факторов. Итоговое значение вероятности открытия является произведением этих составных вероятностей. Особенностью такого анализа является большая доля субъективизма при его выполнении. Величину ключевых рисков, как правило, определяют на качественном уровне, чаще всего основываясь на сравнении геологических особенностей одних объектов с другими на ограниченной территории.

При этом геологи используют свой опыт и знания геологической обстановки в исследуемом районе, и каждый автор проводит оценку по-своему, поэтому нередко итоговый риск по одному и тому же объекту у разных исполнителей может значительно отличаться. Соответственно, разница в оценках рисков по объектам-аналогам из разных регионов еще больше. Стоит отметить, что эта проблема существует в большинстве нефтяных компаний, проектирующих геологоразведочные работы. Итоговые величины рисков используются на разных стадиях планирования и обоснования проведения ГРР и влияют на положение перспективных объектов в списках ранжирования. В связи с этим задача геологов при обосновании рисков — обеспечить максимально возможную объективность. В качестве эксперимента специалисты Управления ГРР разработали единый шаблон для оценки геологических рисков, который позволяет стандартизовать процесс обоснования и минимизировать влияние субъективных подходов. Шаблон выполнен в виде матрицы, где в качестве ключевых геологических факторов выбраны традиционно используемые вероятности: наличиеловушки, коллектора, покрышки, вероятность заполнения углеводородами. Для каждого фактора подобрано от семи до десяти наиболее влияющих параметров, определены возможные варианты их изменения и численные значения в долях единицы. Численные значения являются составляющими множителями в оценке ключевых рисков и общего геологического риска. В качестве примера можно рассмотреть восемь влияющих параметров, выбранных для одного из ключевых факторов — наличия ловушки.

Они разбиты на три группы. В первую входят параметры, связанные с данными, используемыми для анализа, и их качеством, — это данные сейсморазведки, количество скважин вокруг изучаемого объекта, а также данные вертикального сейсмического профилирования (ВСП). Вторая группа включает параметры, относящиеся к типу и надежности замыкания ловушки, третья — параметры надежности структурных построений, такие как амплитуда ловушки по отношению к точности структурных построений, качество сейсмических данных, неопределенности, возникающие при преобразовании «время — глубина», а также привязка отражений, регистрируемых при проведении сейсмических исследований. Для каждого из восьми приведенных параметров подобраны варианты изменения. Работа с шаблоном заключается в выборе для всех параметров значений, соответствующих исследуемому геологическому объекту.

Результатом умножения составных долей вероятности будет определяемое значение геологического риска. Использование такого подхода позволит значительно снизить разброс оценок рисков при выполнении анализа разными специалистами. Изменение геологических рисков по площади распространения исследуемых горизонтов отображается на так называемых вероятностных картах, которые составляются для распределения пород-коллекторов, покрышек, нефтематеринских пород. В зависимости от изменения параметров производится раскраска наиболее перспективных или рискованныхзон. Суммирование вероятностных карт дает итоговую карту риска, сравнение которой со структурной основой позволяет делать выводы о перспективах нахождения залежей углеводородов в изучаемом районе. Построение карт риска базируется на картах палеогеографии, картах изменения свойств пород по данным сейсморазведки и геоинформационных систем, данных геохимических изысканий. Преимущество метода вероятностных карт заключается в том, что он обеспечивает систематический анализ геологических рисков на значительных территориях, а также позволяет выявить зоны с наиболее высокой вероятностью нефтегазоносности. Данный вид анализа активно применяется в Департаментах геологоразведки Тюменского нефтяного научного центра (ТННЦ). Вероятностные карты, построенные на базе региональных карт палеогеографии, используют при планировании поискового и разведочного бурения. Новые данные по результатам выполненных сейсморазведочных работ и пробуренных скважин позволяют проводить детализацию и уточнение существующих карт. Преимущество применения вероятностной методики перед обычной детерминистской оценкой запасов заключается в том, что она позволяет учесть влияние неопределенностей всех подсчетных параметров, участвующих в оценке.

Подсчет запасов выполняется по традиционным формулам, но в качестве подсчетных параметров используются не средние величины, а их статистические распределения. Расчеты производятся в программах, позволяющих выполнять стохастическое моделирование методом «Монте-Карло». Результат расчетов представляется также в виде распределения прогнозных запасов, где каждой вероятности от 0% до 100% соответствует своя величина запасов. Вероятностная методика уже давно отработана в мировой практике, однако все еще существует ряд вопросов, связанных с верностью применения метода в различных случаях, как например, при определении суммарной вероятностной оценки по нескольким пластам и совместного применения с величинами геологического риска. Это типичные ошибки, которые совершают специалисты многих компаний. У новичков не вызывает затруднений применение вероятностной оценки в программных средствах типа Crystal Ball — освоение такого программного обеспечения занимает не более часа. Однако получение корректных результатов требует соблюдения правил обращения с вероятностными величинами — как с исходными, так и с результирующими данными. В таблице 9 представлен пример вероятностной оценки по поисковому объекту ООО «Геологоразведка», содержащему три перспективных горизонта, по каждому из которых выполнен прогноз с результатами в виде вероятностей (персентилей) Р10, Р20, …, Р90. В этом примере итоговое значение прогноза запасов по объекту в целом представлено в виде сумм запасов по соответствующим персентилям каждого горизонта.

Это ошибочное действие при поведении прогнозов выполнялось подразделениями ГРР в начале внедрения вероятностной оценки в работу. Таблица 9Пример вероятностной оценки запасов по поисковому объекту. Сравнение общих запасов Р10, Р50, Р90 по объекту, полученных путем простого арифметического суммирования по пластам и расчета в программе Crystal BallПласт ReservoirUnitПодсчетныепараметры / Volumetric ParametersНачальные геологические запасы (детерменистская оценка), тыс. т D eterministicOilinPlaceEstimate, ‘000 tРезультаты вероятностной оценки в персентелях, тыс.

т P robablisticEstimateinPercentiles, ‘000 tПлощадь, тыс. м 2 Area ‘000 sq. mНэф, м h (Net Reservoir Thickness) mКп, д.ед. Φ (P

orosity)Кн, д.ед. S o (Oil Saturation) Плотностьнефти, т/м3 Oil Density, t per cu. mПересчетныйкоэффициент, д.ед. FVF (Formation Volume Factor)90%50%10%A200010,00,150,80,850,87 177 512 071 742 2403B100015,00,180,850,850,87 169 711 281 659 2329C300010.

00,160,80,850,872 840 188 627 753 856

Суммарная детерменистская оценка по объекту / Total Deterministic Oil-in-Place (OIP)6312

Арифметическая сумма по персентилям по пластам A+B+C / Total Percentiles for A+B+C Reservior Units422261768584

Моделированиесуммарныхзапасов (A+B+C) впрограмме Crystal Ball / Total OIP (A+B+C) Modeled in Crystal Ball505062607645

Для выполнения корректной оценкисуммарных запасов по объекту в программе Crystal Ball наряду с прогнозами по отдельным горизонтам необходимо выполнить также прогноз по сумме запасов по всем горизонтам. Итоговая суммарная оценка, выполненная программой, будет значительно отличаться от простой арифметической суммы оценок по отдельным пластам. Если вероятности содержания запасов нефти по горизонтам независимы друг от друга, то диапазон правильного распределения суммарной оценки будет гораздо меньше. Это легко объясняется правилами действий с вероятностями независимых событий. Для нашего случая вероятность Р наступления хоть одного из трех независимых событий с вероятностями Р1, Р2, Р3 или их совместного наступления равна:

Итоговая вероятность по отношению к Р1, Р2, Р3 при такой операции увеличивается, следовательно, диапазон неопределенности уменьшается. При вероятностной оценке по горизонтам, зависимым друг от друга по каким-либо геологическим особенностям, проводятся корреляционные связи по параметрам, описывающим эти особенности. Диапазон итоговогопрогноза при этом увеличивается. Стоит также уделить внимание совместному применению вероятностной оценки и величин геологического риска. На рис. 8 изображены интегральные распределения вероятностной оценки запасов по одному из геологических объектов без учета и с учетом геологического риска. Этот рисунок хорошо иллюстрирует суть правильного взаимодействия вероятностной оценки и значений риска (вероятности открытия залежи углеводородов). Рис. 9. Интегральные распределения вероятностной оценки запасов по поисковому объекту без учета и с учетом геологического риска

Она заключается в том, что геологический риск, по сути, является масштабирующим коэффициентом оси вероятностей, а не оси запасов. На практике коэффициенты риска используются при планировании прогнозных приростов запасов и описывают возможность нахождения залежей углеводородов. При реализации программы ГРР правильная оценка рисков позволяет добиться значений фактических приростов запасов, близких к запланированным. При прогнозе приростов с применением обычной детерминистской оценки итоговые значения запасов по объектам умножаются на значения рисков. По аналогии с этим, в начале внедрения вероятностной оценки в производственный процесс в подразделениях ГРР, результаты вероятностной оценки также умножались на значения рисков, что является неверным подходом. Результаты детерминистской оценки представлены средними значениями, и их умножение на вероятность дает корректный результат. Однако умножать величину риска на значения запасов, соответствующие вероятностям Р10, Р20, …, Р90, методически неверно. Корректную оценку с учетом рисков также можно выполнить в программе Crystal Ball. Результаты оценки на первый взгляд могут показаться необычными.

К примеру, при значении риска 0,5 значения запасов, соответствующие вероятностям Р50 и меньше, равны 0. Однако надо иметь в виду, что вероятность успеха 0,5 означает, что в 50% случаев может наступить «неуспех». Правильная оценка рисков позволяет избежать прямых экономических и репутационных потерь, а также ухудшения рыночной капитализации. Поэтому для любой нефтяной компании эффективная оценка рисков по всем аспектам недропользования является одной из ключевых задач. Заключение

Оценка стоимости предприятия выступает универсальным показателем эффективности любых управленческих стратегий. Работа по оценке бизнеса должна включать в себя анализ основных финансовых показателей предприятия. Для этого используются данные бухгалтерских балансов и финансовых отчетов с пояснениями. Если анализировать методы проведения работ по оценке, то финансовый анализ является одним из ключевых источников информации для формулировки выводов, а именно: При проведении оценки доходным подходом анализ проводится с целью определения основных финансовых показателей и выявления тенденций в деятельности предприятия. Сравниваются отдельные финансовые показатели с данными за ряд предшествующих периодов, и выявляется зависимость (тренд). Таким образом, можно увидеть истинное положение предприятия и определить степень финансовых рисков.

При проведении оценки затратным подходом, анализ финансовой отчетности позволяет сравнить стоимость чистых активов компании за различные периоды времени. Увеличение, либо уменьшение стоимости чистых активов во времени является показателем эффективности менеджмента предприятия. При проведении оценки методом сравнительного подхода работа базируется на ретроинформации и, следовательно, отражает фактически достигнутые результаты производственно-финансовой деятельности предприятия. Одним из основных этапов процесса оценки предприятия сравнительным подходом также является финансовый анализ. В дипломной работе были рассмотрены основные подходы к оценке стоимости бизнеса, это:

доходный подход;

затратный (имущественный) подход;

сравнительный подход. Как уже было отмечено в первой части дипломной работы, каждый из перечисленных подходов включает в себя несколько методов. Так, доходный подход включает в себя метод капитализации и метод дисконтированных денежных потоков; затратный подход включает метод стоимости чистых активов, метод ликвидационной стоимости; в рамках сравнительного подхода выделяют метод компании-аналога, метод сделок и метод коэффициентов. Как правило, для определения обоснованной рыночной стоимости фирмы используются все три оценочных подхода. В зависимости от условий, целей оценки и имеющейся информации оценщик может выбрать любой из методов в рамках перечисленных выше подходов. В соответствии с каждым подходом получают предварительные величины стоимости фирмы. В настоящем дипломном проекте проведена оценка стоимости геологоразведчной компании ООО «Геологоразведка» (далее-Компания). Для целей оценки Компании, в рамках описанных в дипломной работе подходов, были использованы следующие методы:

метод дисконтированных денежных потоков;

метод реальных опционов;

метод дерева решений;

метод сопоставимых сделок. Проведенная нами оценка стоимости ООО «Геологоразведка» основывалась на финансовой отчетности Компании. Так как финансовая отчетность за 2012 год — это последняя на данный момент предоставленная информация, то будем считать, что оценка Компании произведена на 31декабря 2012 года. По итогам проделанной работы, мы пришли к выводу, что при оценке стоимости нефтегазодобывающих компаний целесообразно применение различных подходов к оценке бизнеса и с учетом факторов риска. Правильная оценка рисков позволяет избежать прямых экономических и репутационных потерь, а также ухудшения рыночной капитализации. Поэтому для любой нефтяной компании эффективная оценка рисков по всем аспектам недропользования является одной из ключевых задач.

Список литературы

Конституция Российской Федерации. Гражданский кодекс Российской Федерации. Федеральный закон РФ от 29 июля 1998 г. № 135-ФЗ «Об оценочной деятельности в Российской Федерации». Федеральный закон «О несостоятельности (банкротстве)» от 26.

10.2002 № 127-ФЗ.Федеральный закон «Об обществах с ограниченной ответственностью» от 8 февраля 1998 г. № 14-ФЗ. Федеральный закон «Об акционерных обществах» от 26 декабря 1995 г. № 208-ФЗ.Федеральный закон «Об ипотеке (залоге недвижимости)» от 16 июля 1998 г. № 102-ФЗ.Федеральный закон РФ «О негосударственных пенсионных фондах» от 7 мая 1998 г. № 75-ФЗ.Ассонов В. Н. Базовые понятия и технология оценки действующего предприятия //

http://unison.yaroslavl.ru/articles/article-5.shtml Баканов М. И., Шеремет А. Д. Теория экономического анализа: Учебник. — 4-е изд., доп. и перераб. — М.: Финансы и статистика, 2012. — 416с. Бердикова Т. Б. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятий: Учебное пособие. -

М.: ИНФРА-М, 2011. — 348с. Богатин Ю. В., Швандар В. А. Оценка эффективности бизнеса и инвестиций: Учеб. пособие для вузов по экон. спец. — М.: ЮНИТИ; ФИНАНСЫ, 2013. -

254с.Брейли Ричард, Майерс Стюарт: Принципы корпоративных финансов / Пер. с англ. Н. Барышниковой. — М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2009. -

567 с. Валдайцев С. В. Оценка бизнеса и управление стоимостью предприятия: Учеб. пособие для вузов. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2011. — 720с. Гольдштейн Г. Я. Инновационный менеджмент: Учебное пособие. — Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2011. -

132с.Глен М. Десмонд, Ричард Э. Келии. Руководство по оценке бизнеса. — М.: РОО, 2012

Горынина Г. Г. Подход к комплексной оценке финансовых рисков для их учета в динамической модели стратегического развития банка //

http://www.hedging.ru/publications/521.Гриценко Р. А. Оценка качества менеджмента банка // Корпоративный менеджмент //

http://www.cfin.ru/management/man_in_banks.shtml.Грязнова А. Г., Федотова М. А., Ленская С. А. и др. Оценка бизнеса: Учеб. для вузов по экон. спец. / Под ред. А. Г. Грязновой, М. А. Федотовой.

— М.: Финансы и статистика, 2011. — 509с. Дамодаран А. Инвестиционная оценка: Инструменты и методы оценки любых активов / Пер. с англ. — 6-е изд. —

М.: Альпина Паблишерс, 2010. — 720 с. Есипов В. Е., Маховикова Г. А., Терехова В. В. Оценка бизнеса. — СПб.: Питер, 2011. — 416с.

Ковалев В. В. Ведение в финансовый менеджмент. — М.: Финансы и статистика, 2010. — 768с. Ковалев В. В. Финансовый анализ. Управление капиталом. Выбор инвестиций.

Анализ отчетности. — М.: Финансы и статистика, 2011

Ковалева Т. И. Оценка стоимости действующего предприятия с помощью программных средств // Теория и практика управления. — 2012. — № 3 //

http://www.jurenergo.kiev.ua/statti/OCENKA.doc.Козионова Л. Е. Оценка бизнеса — интересы, конфликты и размышления //

http://unison.yaroslavl.ru/articles/article-6.shtml.Методология оценочной деятельности: современное состояние и перспективы развития в Российской Федерации / Под ред. Г. И. Микерина. — М.: Фонд «Бюро экономического анализа», 2010

Мировой рынок нефти // Нефтяной бизнес — 2013. — № 2. -

С. 24−28.Норберт Том. Управление изменениями // Проблемы теории и практики управления. —

2009. — № 4. — С. 79. Оценка гудвилла. Модели и методы //

http://www.bestconsult.ru/ clauses/cl18.html.Оценка стоимости предприятия (бизнеса). Учебное пособие / Под ред. Н. А. Абдулаева, Н. А. Колайко. — М.: Экмос, 2010. — 352с. Оценочная деятельность в экономике: Учебное пособие. — М.: ИКЦ «Мар

Т"; Ростов н/Д: Издательский центр «Мар

Т", 2013. — 304 с. Пещанская И. В. Финансовый менеджмент: краткосрочная финансовая политика: Учебное пособие для вузов / И. В. Пещанская. — М.: Издательство «Экзамен», 2011. — 256с. Савицкая Г. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятий. — М.: ИНФРА-М, 2011

Сильвестров С. От консолидации — к развитию законодательной базы // Экономические стратегии. — 2011. — № 2. — С.46−47Синельников Д. А. Оценка стоимости бизнеса // Финансовый менеджмент. — № 3. — 2011

Соколов В. Н. Методы оценки предприятия / С.-Петербург.

гос.инж. экон. акад. — СПб., 2012. — 144с. Соколова Г. Н. Информационные технологии экономического анализа / Г. Н. Соколова — М.: Экзамен, 2012. — 320с. Таль Г. К. и др. Оценка предприятий: Доходный подход / Таль Г. К., Григорьев В. В., Бадаев Н. Д., Гусев В. И., Юн Г. Б. — М., 2010

Тарасевич Е. И. Оценка недвижимости / Санкт-Петербург. гос. техн. Унт. — СПб.: СПбГТУ, 2010. — 422с. Федотова М. А. Сколько стоит бизнес (Методы оценки).

— М.: Перспектива, 2011. — 217с. Черняк В. З. Оценка бизнеса. -

М.: Финансы и статистика, 2013. — 175с. Черкашина Т. А. Оценка собственности: Учебно-методический комплекс. — Ростов н/Д: РГЭУ, 2011

Щербаков В.А., Щербакова Н. А. Оценка стоимости предприятий (бизнеса): Учебное пособие. — Новосибирск: НГТУ, 2013. — 128 с. Щербакова Н. А. Принятие эффективных управленческих решений на основе результатов оценки стоимости предприятия // Экономика и организация эффективного использования и устойчивого развития трудового потенциала предприятия. — Новосибирск: НГТУ, 2011. — С.353−354Drucker P.F. Post-capitalist societi N.Y. Harlet Bisiness, 1993.