Измерение эффективности сложных систем. Моделирование инвестиционного процесса

Рассмотренные выше методы измерения эффективности можно получить и для сложных инвестиционных процессов. В этом случае уместно прибегнуть к разработке специальной экономико-математической модели. Основные преимущества использования модели заключаются в одновременном учете в модели большого числа требований, условий и предположений, а также в известной свободе пересмотра этих условий в ходе работы с нею, непротиворечивости (совместности) получаемых по модели системы показателей, возможности получения вариантов поведения изучаемого явления для широкого диапазона и сочетаний исходных условий и предположений (например, вариантов экономического развития, состояния валютно-денежного рынка и т.д.).

В настоящей работе мы ограничимся обсуждением проблемы построения моделей для анализа инвестиционного процесса. Особенностью такой модели является то, что в ней, как это было показано в предыдущих параграфах, охватываются два процесса — вложение средств и отдача от них. По существу, полученные выше выражения для оценки показателей эффекта и эффективности представляли собой модели простых инвестиционных процессов. Будем считать сложными такие процессы, в которых последовательность вложений и (или) отдачи состоит Из отдельных участков со специфическими распределениями. Разумеется, и для таких относительно сложных систем можно получить необходимые оценки, последовательно находя соответствующие промежуточные характеристики и обобщая их в виде искомого конечного результата. Однако при таком расчете теряются преимущества модельного подхода, о которых говорилось выше. В частности, модель инвестиционного процесса дает возможность осуществлять так называемый анализ чувствительности (sensitivity analysis). Последний заключается в получении модельных оценок эффекта и эффективности для широкого диапазона возможных условий, в выявлении на этой базе наиболее важных (чувствительных) входных параметров модели. Наконец, анализ чувствительности позволяет выявить закономерности динамики результатов функционирования анализируемой системы в зависимости от изменения каждого из этих параметров. Таким образом, лицу, принимающему решение, предоставляется не единственная оценка эффективности, а развернутая картина (в виде таблиц и графиков) возможных значений эффективности для разнообразных возможных ситуаций.

Необходимость в такой аналитической информации определяется прежде всего значительной условностью получаемых оценок эффекта и эффективности, о которой говорилось выше. В свою очередь условность результатов связана с использованием в расчете различных величин, значение которых относится к будущему. Достаточно напомнить, какую роль играет в этих расчетах процентная ставка. Большая условность кроется и в принятых гипотезах о распределении во времени поступлений доходов, издержек производства, ценах и т.д. Анализ чувствительности, не давая окончательно единственной оценки, позволяет установить некоторые ожидаемые интервалы искомых характеристик, тем самым снижается риск неправильного принятия решения. В упомянутом выше обзоре нефтяных компаний США отмечается, что 40% из них применяли анализ чувствительности как средство сокращения риска.

Структура инвестиционного процесса. Основная задача при разработке модели, с помощью которой намереваются проанализировать долгосрочный инвестиционный проект, в том числе измерить его финансовую эффективность, сводится к описанию потока поступлений, который следует ожидать при его осуществлении. Первый шаг в этом направлении заключается в разработке структуры этого потока — расчленении на этапы, различающиеся своим содержанием, размерами доходов и затрат. Причем поскольку модель должна давать оценки для различных возможных (ожидаемых) условий величин доходов и затрат, то они в свою очередь должны формироваться в модели в зависимости от внешних условий (например, цен) и производственных параметров (объема производства, уровня затрат). Пусть для большей определенности речь идет о разработке предприятия по добыче каких-либо полезных ископаемых. Тогда процесс осуществления проекта, вероятно, можно расчленить на следующие этапы: изыскание, проектирование, строительство, монтаж и наладка оборудования. В свою очередь процесс отдачи разбивается на период освоения, нормальной эксплуатации, период истощения месторождения. Оба указанных процесса могут быть последовательными или в некоторой своей части совмещаться во времени.

Каждый из выделенных интервалов характеризуется специфическим уровнем доходов и расходов — в виде постоянных величин, распределений или в виде зависимостей от каких-либо внешних или производственных условий. Сформированные таким путем последовательности затрат и поступлений дают возможность определить члены потока платежей для каждого момента или отрезка времени и, следовательно, рассчитать показатели эффективности (в первую очередь чистый приведенный доход и внутреннюю норму доходности). Здесь надо обратить внимание на следующее обстоятельство. Как уже отмечалось, подавляющее большинство исходных данных для расчета этих показателей являются оценочными, примерными. Особенно неустойчивыми являются данные об инвестициях в предприятие, в той или иной мере связанное с внешним рынком, экономикой других стран и т.д. Нельзя забывать, коль скоро речь идет о длительных процессах, и о возможности изменения технических параметров, например, при добыче полезных ископаемых, доступе к ним и т.д. Таким образом, зависимость потока поступлений, сформированного в модели, от множества разнообразных данных, относящихся к будущему, не позволяет получить однозначные ответы на все поставленные вопросы. Практически полезным выходом в подобной ситуации является, как известно, сценарный подход. Первоначально получают модельные результаты для некоторого базового сценария, в котором фиксируются наиболее вероятные условия для создания и функционирования производственной системы. Далее аналогичные оценки получают для пессимистичного и оптимистичного вариантов. Совокупность полученных расчетных оценок дает возможность более надежно представить себе финансовые последствия соответствующих инвестиций.

Последовательность разработки модели проиллюстрируем на условном примере. Расходная часть проекта охватывает затраты на создание предприятия, эксплуатационные издержки, некоторые периодические выплаты типа ренты, налогов. Доходная часть предусматривает поступления от реализации полученной продукции. Все время создания и функционирования предприятия расчленяется на несколько интервалов, различающихся между собой по величине расходов и доходов. Задача, следовательно, заключается в определении члена потока платежей (затрат и доходов) для каждого такого интервала. Соответствующие величины могут быть постоянными или переменными, дискретными или непрерывными в зависимости от конкретных условий. Например, такие расходы, как изыскания и проектирование, можно рассматривать как постоянные дискретные затраты; строительство, приобретение и монтаж оборудования — как переменные затраты; эксплуатационные расходы — как постоянные и т.д. Что касается доходов, то в каждом из выделенных периодов (освоение, стабильная добыча, истощение месторождения) они могут рассматриваться как непрерывные величины. Причем в первом они систематически растут, во втором — стабильные, в третьем — уменьшаются. Изменение отдачи часто связано с ожидаемым в будущем изменением цен на выпускаемую продукцию.

Каждый из отдельных участков потока платежей может быть описан в виде постоянной или переменной ренты. Это дает основание для определения необходимых обобщающих характеристик эффективности инвестиционного процесса в целом. Если поступления или затраты непрерывные и равномерные, то расчет этих характеристик несколько упрощается путем трансформации непрерывного потока в дискретный. Для этого соответствующие суммарные величины относят к середине периодов.

Анализ чувствительности модели. О назначении этого анализа говорилось выше. Он состоит из следующих шагов:

• выбор основного ключевого показателя, относительно которого и производится оценка чувствительности. В рамках рассматриваемой модели такими показателями могут служить внутренняя норма доходности или чистый приведенный доход;

• выбор факторов, влияние которых на ключевые показатели желательно выявить; в первую очередь это параметры, значения которых могут варьировать в относительно широких диапазонах, например ожидаемые цены выпускаемой продукции, динамика производственных затрат, уровень инфляции;

• расчет значений ключевого показателя для некоторого диапазона параметров модели.

Результаты анализа удобно представить в виде графиков зависимости ключевого параметра от изменения одного из параметров для базового сценария. На рис. 12.7 показана зависимость чистого приведенного дохода W от ожидаемой цены продукта. Области возможных уровней цены (1 - 2) соответствует диапазон а—б показателей чистого приведенного дохода.

Поиск по сайту: