
- •Краткое содержание
- •1. Введение
- •2. Четыре идеи, лежащие в основе мар
- •2.1. Обзор первых трёх идей
- •2.2. Анализ гибкости принятия решений с использованием сценарных ветвящихся графов
- •2.3. Применение четырёх идей
- •2.4. Учёт неопределённости, специфической для данного проекта
- •3. Небольшой пример анализа управленческой гибкости
- •3.1. Описание проекта
- •3.2. Сценарное дерево
- •3.3. Предрасчётная подготовка данных
- •3.4. Прямой поиск
- •3.5. Динамическое программирование
- •3.6. Некоторые наблюдения
- •4. Управление проектом геологоразведочных работ на нефтеносном участке недр
- •4.1. Описание проектов
- •4.2. Моделирование ценовой неопределённости
- •4.3. Сценарное дерево состояний нефтяного рынка и соответствующие «цены состояний»
- •4.4. Анализ методом динамического программирования
- •4.4.1. Стадия разработки
- •4.4.2. Выбор момента начала разработки
- •4.4.3. Стадии оконтуривания участка разработки и геологоразведки
- •4.5. Полученные результаты
- •4.5.1. Ликвидационная гибкость и экономический предел
- •4.5.2. Выбор момента начала разработки
- •4.5.3. Геологоразведка, оконтуривание и специфическая проектная неопределённость.
- •5. Выводы
- •Литература
- •Приложение а Как примегять уравнение Блэка-Шоулза-Мертона
- •Приложение в к Главе 3 [“a small example of flexibility analysis”]
4.2. Моделирование ценовой неопределённости
Примеры оценки нефтегазовых проектов, рассмотренные в первых двух статьях данной серии, включали два основных типа ценовой неопределённости на рынке углеводородов.
Первая модель ценовой неопределённости предполагает, что величина неопределённости прогноза остаётся неизменной – вне зависимости как от момента прогноза, так и от длительности прогнозного периода. Из этого следует, что любое рыночное потрясение («шок») имеет перманентный эффект, и потому данная модель называется «моделью перманентного шока».
Вторая модель ценовой неопределённости предполагает, что по мере увеличения срока прогноза неопределённость прогноза снижается, так что влияние любого шока постепенно затухает под воздействием долгосрочных равновесных сил. Цены в данной модели имеют тенденцию возвращаться после случайных скачков к первоначальному тренду, и потому модель называется «моделью возврата к среднему».
Данные две модели приводят к весьма различным выводам относительно временной структуры факторов дисконта на риск. В модели перманентного шока количество неопределённости и величина дисконта на риск растут постоянными темпами по мере увеличения срока прогноза. В модели возврата к среднему оба показателя в долгосрочной перспективе стремятся к некоторым асимптотическим значениям.
В данной статье мы рассмотрим две те же самые модели перманентного шока, о которых шла речь во второй статье данной серии. Ценовая неопределённость предполагается достаточно высокой, чтобы ею нельзя было пренебречь при расчётах. Прогнозное значение цены в обеих моделях выбрано одним и тем же – 20 долл/барр в реальном выражении, в ценах на момент времени t = 0. Приняв форвардные цены одинаковыми в обеих моделях, мы будем изменять величину ценовой неопределённости. Наша цель – выделить чистое влияние неопределённости на стоимостную оценку, а также на выбор наилучшей управленческой стратегии в ситуации, когда менеджер проекта обладает некоторой гибкостью в принятии решений.
Обе модели перманентного шока характеризуются ставкой дисконта риска, равной 4% годовых. Неопределённость прогноза в первой модели принята равной 13,3% годовых (0,70% в сутки). Неопределённость прогноза во второй модели принята равной 20% годовых (1,05% в сутки). Описание этих моделей приведено на Рис.2, 3 и 5 во второй статье данной серии, а также в Разделах 4.3, 4.4.1 и 4.4.2 данной статьи.
В данной работе мы не рассматриваем моделей возврата цены к среднему. Некоторые результаты на тему управления проектной гибкостью при таком виде ценовой неопределённости получены в работе Laughton and Jacoby (1993). Уже после публикации этой работы авторы обнаружили, что использование именно этого вида моделей ценовой неопределённости в отношении проектов с неопределённо длительной гибкостью принятия решений (т.е. как раз таких, какие мы рассматриваем в данной статье) может оказаться проблематичным, и масштаб этих проблем пока не до конца изучен. Кратко этот вопрос обсуждается в заключительных замечаниях к данной серии статей (см. Laughton, 1998).