II. Теоретические предпосылки построения модели анализа рисков новых проектов
Практика проведения консалтинга на отечественных предприятиях убедительно показывает, что только относительно небольшая часть из них делают анализ и последующее обоснование того, как управлять риском в процессе внедрения новых проектов. Большинство же предприятий, особенно небольших, предпочитают действовать, используя логику кроличьей норы, подобно Алисе в Стране чудес, которая, свалившись в кроличью норку, долго куда-то летела, предметы и события проносились мимо нее, а она ничего не делала, только пассивно наблюдала.
Определенная часть небольших предприятий внедряют новые проекты именно по такому сценарию: произвольно или по прихоти руководителей (совладельцев) входя в новые проекты и далее пассивно наблюдая развитие событий и очередной провал в очередную «кроличью нору».
В противовес такому подходу принято делать не только финансовое обоснование проекта и определять критерии его принятия. В большинстве случаев обязательной процедурой является анализ риска, например, с помощью анализа чувствительности.
Рассмотрим более детально сущность анализа чувствительности проектов.
2.1. Классический подход.
Наиболее часто используемым критерием принятия решения относительно проекта является параметр чистой приведенной стоимости денежных потоков проекта — NPV.
Чистая приведенная стоимость фактически представляет собой расчет суммы приведенных к сегодняшнему эквиваленту суммы чистых денежных потоков проекта при ставке дисконтирования, равной прибыльности альтернативных проектов с аналогичным уровнем риска. Подсчет можно произвести по формуле:
NCFt — величина чистого денежного потока проекта; r — норма дисконтирования; t — временная отдаленность денежного потока от изначальной точки.
Достаточно распространенной в практике функционирования отечественных предприятий является ситуация, когда, проведя обоснование проекта и рассчитав единственное значение NPV, принимают решение.
В противовес данному подходу анализ чувствительности предусматривает проведение следующих процедур:
Формируют модель обоснования проекта в виде набора бюджетов, используя MS Excel, Project Expert либо другое специализированное программное обеспечение.
Рассматривают такую модель как черный ящик, систему, на вход которой подаются исходные данные проекта (например, цена продукта, объем предполагаемых продаж, процентная ставка дисконтирования, ставка по кредитам, предполагаемый уровень инфляции и т. д.), на выходе черного ящика «снимают» только один параметр. Чаще всего им служит значение NPV, которое генерирует проект с такими исходными данными.
Несколько раз рассчитывают обоснование проекта, пользуясь сформированной моделью при различных значениях исходных данных. При этом набор исходных данных формируют следующим образом: все параметры исходных данных, кроме одного, оставляют постоянными без изменений, а один параметр считают переменным, генерируя сразу несколько его значений (обычно пять) с определенным шагом относительных изменений. Изменения, например, могут составлять –20%; –10%; 0%; +10%; +20%. Модель рассчитывают несколько раз при различных изменениях переменного параметра. Так, если в базовом варианте обоснования предполагалась цена продукта на уровне 50 усл.ед. и именно цена является на данном этапе переменным параметром, то вычисляют, какие значения чистой приведенной стоимости давал бы проект в случае, если цена будет составлять соответственно 40 усл.ед., 45 усл.ед., 50 усл.ед., 55 усл.ед., 60 усл.ед. То есть при приведенном выше относительном приросте переменного параметра по отношению к базовому варианту.
Вычисляют относительные темпы прироста полученных значений чистой приведенной стоимости по отношению к NPV базового варианта: (NPV+20%: NPV0% – 1)100%; (NPV+10%: NPV0% – 1)100%; (NPV0%: NPV0% – 1)100%; (NPV–10%: NPV0% – 1)100%; (NPV–20%: NPV0% – 1)100%.
Сопоставляют полученные значения удельного прироста NPV с удельным приростом переменного параметра.
Процедуру, изложенную в пунктах 3–5, повторяют для других исходных параметров, приняв в качестве переменных каждый из них по отдельности и зафиксировав другие.
Результаты проведенного анализа часто принято представлять в виде графика, получившего название паукообразной диаграммы (spider diagram).
Очевидно, что всего предусмотреть невозможно, но именно те параметры, удельное изменение которых вызывает наибольшее удельное изменение чистой приведенной стоимости, предусмотреть можно. Именно они являются факторами наибольшего риска по проекту. Соответственно менеджеры в процессе внедрения проекта именно этим факторам должны уделять наибольшее внимание. Целесообразно также создать и реализовать план мероприятий по контролю данных факторов в процессе внедрения проекта.
В процессе практической реализации анализа чувствительности с целью минимизации усилий на его реализацию следует учесть ряд практических моментов, скорее, из области информационных технологий:
при построении исходной модели проекта следует придерживаться принципа единого введения исходных данных;
все параметры проекта должны рассматриваться как такие исходные данные;
нужно всегда иметь резервную копию базовой модели в отдельном файле;
необходимо оставлять подробную инструкцию и описание модели.
Одним из недостатков анализа чувствительности является предпосылка того, что каждый исходный параметр изменяется, независимо от других. Исправить подобную ситуацию помогает анализ сценариев, когда изменяется сразу группа взаимозависящих показателей. Например, следуя классическому закону спроса и предложения, мы можем установить взаимосвязь между параметрами цены и объема продаж. Количество и взаимосвязи исходных параметров модели могут представлять собой достаточно сложную систему. В этом случае имеет смысл отдельно рассматривать развитие событий, соответствующее оптимистическому, ожидаемому и пессимистическому варианту развития. Для каждого из вышеуказанных сценариев рассчитываются свои варианты чистой приведенной стоимости проекта, внутренней нормы рентабельности и других показателей.