3.6. Некоторые наблюдения

Во-первых, в рассмотренном выше примере мы двумя способами перебрали все воз­можные стратегии поведения и выбрали из них наилучшую, которая в данном случае оказалась единственной. Одновременно с выбором стратегии мы определили максимальную ценность, которую может принести осуществление проекта.

Во-вторых, читатель, знакомый с аналитическим методом «сценарное дерево», заме­тит, что выполненные в разделе 3.5 расчёты напоминают использование методов динамического программирования и ветвящихся графов. Отличие в том, что при стоимостной оценке выигрышей в узлах графа мы умножаем будущие денежные потоки на специально рассчитанные «цены состояний». Обычно же расчёт таких вы­игрышей проводится по методу «ожидаемой чистой приведённой ценности» (ENPV) со скорректированной на риск ставкой дисконта времени, либо по методу вычис­ления ожидаемой полезности будущих выигрышей на основе некоторой выбранной функции полезности и заданной нормы дисконта времени.

Недостаток подхода, основанного на использовании функции полезности, состоит в том, что управляющий проектом обычно действует в интересах широкой группы инвесторов, имеющих доступ к финансовому рынку. Функция полезности не отра­жает всех тех предоставляемых рынком возможностей для выгодного обмена, кото­рые не упустили бы сами инвесторы. А вот методика МАР представляет собой как раз попытку как можно полнее учесть эти возможности.

Недостатки подхода ENPV являются общими для всех методов «дисконтированных денежных потоков» (DCF). Они обсуждаются в первых двух статьях данной серии, а отдельные частные вопросы. касающиеся именно ENPV, упоминаются в Разделе 3.6 второй статьи. Вкратце заметим лишь, что метод ENPV недостаточно точен с точки зрения учёта риска, так как величина риска неодинакова для различных структур платежей, соответствующих различным частям сценарного дерева.

В-третьих, следует сделать особое замечание по поводу возможности гибко выби­рать момент осуществления тех или иных действий по проекту. Заметим, что цен­ность возможности отложить начало какого-либо мероприятия на будущее зависит от длительности периода времени, в течение которого проект в принципе может быть осуществлен (иными словами, данный «реальный опцион» может быть исполнен). Если бы в рассмотренном нами примере выбор был ограничен лишь воз­можностью осуществить добычу в году t = 0 или в году t = 1, то лучшим вариантом действий (имеющим наибольшую ценность) была бы немедленная добыча. Стратегия ожидания оказывается выигрышной именно благодаря возможности погодить с началом добычи в случае рыночного спада в году t = 1 и дождаться наступления года t = 2.

4. Управление проектом геологоразведочных работ на нефтеносном участке недр

В данном разделе мы покажем, как использовать приёмы динамического програм­мирования при анализе более реалистичных проектов с применением более слож­ных ветвящихся сценарных графов. Кроме того, рассматриваемые нами примеры будут характеризоваться специфической проектной неопределенностью, так как речь пойдёт о проектах геологоразведочных работ с заранее не ясным размером запасов в предполагаемом объекте разработки.

Описание участков недр, которым требуется дать стоимостную оценку, приводится в Разделе 4.1, а Раздел 4.2 посвящён обзору ценовых моделей нефтяного рынка, которые можно использовать при этой оценке. В Разделе 4.3 кратко излагаются основы расчёта «цен состояний» для того типа сценарного дерева, который мы собираемся использовать в приложении к моделям ценовой неопределённости, кратко изложенным в Разделе 4.2.

В Разделе 4.4 подробно описываются все шаги анализа по методу динамического программирования, начиная с выбора момента перехода к ликвидационным работам на уже выработанном месторождении, а затем двигаясь в обратном направлении по сценарному графу через стадии разработки месторождения, оконтуривания участка недр и геологоразведочных работ. Некоторые читатели, возможно, пожелают пропустить этот раздел и сразу перейти к описанию и обсуждению результатов анализа, которым посвящён Раздел 4.5.