Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Модели и инструменты в экономической оценке инвестиций
.pdf
101
Для площади застройки 750 кв. м максимальный доход приходится
на 8 – 9-ти этажное здание, дополнительные этажи снижают удельный показатель чистого операционного дохода (NOI).
Расчет общего показателя чистого операционного дохода для объектов
с разной этажностью показывает, что чистый операционный доход с ростом этажности здания не только растет по закону, слабее линейного, но,
начиная с некоторого момента, уменьшается (рис. 2.22). То есть можно говорить о существовании оптимального размера строения, необходимого
для реализации в инвестиционном проекте.
Рис. 2.22. Зависимость NOI от количества этажей в здании
Если варьировать только площадь застройки от 750 до 2000 кв. м
(при этом зависимости других параметров: ставки арендной платы, коэффициента недозагрузки, коэффициента неплатежей, операционных расходов приближены к реальности), то можно увидеть, что чем больше площадь застройки, тем ниже этажность, соответствующая оптимальному значению удельного чистого операционного дохода. Так, для зданий с площадью застройки более 2000 кв. м удельный чистый операционный доход
снижается выше четвертого этажа, здания с площадью застройки ниже
102
1000 кв. м имеют оптимальное количество этажей для чистого операцион-
y = 12787x-1,065
R2 = 0,99
0
2
4
6
8
10
12
14
600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200
Количество этажей
Площадь застройки, кв. м
ного дохода 7 – 9-ти этажей.
Сопоставив данные по этажности и площади, построим оптимальное
сочетание площади и количества этажей (объемно-компоновочное решение) так, чтобы максимизировать чистый операционный доход (рис.2.23).
Рис. 2.23. Оптимальное объемно-компоновочное решения здания для максимизации
чистого операционного дохода
Завершая раздел, следует обратить внимание, что существует оптимум объемно-планировочных решений, для которых чистый операционный доход будет максимален, поэтому при инвестировании средств в недвижимость необходимо учитывать зависимость факторов доходности
объекта (ставка аренды, коэффициент недозагрузки, коэффициент неплатежей, операционные расходы) от общей площади (этажности) возводимого здания.
103
ГЛАВА 3. ИНСТРУМЕНТЫ АНАЛИЗА РИСКОВ ПРИ ОЦЕН-
КЕ ИНВЕСТИЦИЙ
3.1. Доходность и структура рисков инвестиционного проекта на
рынке недвижимости
Для принятия решения об инвестициях в недвижимость помимо
обоснования доходности проекта, необходима информация о величине потерь и о вероятном отклонении от ожидаемого уровня доходности в результате изменения экономической ситуации, так как существует непрерывная связь между показателями доходности и риском: выбирая высокую
доходность проекта, инвестор всегда выбирает и высокий риск. Другими
словами, решение об инвестициях принимается на основе соотношения
ожидаемого уровня доходности и риска.
Все ценовые и инвестиционные решения должны учитывать ожидаемый риск, ожидаемую доходность и их совместное воздействие на
стоимость актива. Понятие риска связано с необходимостью выбора в условиях неопределенности одного варианта решения из набора альтернатив.
И если есть возможность оценить вероятность наступления неблагоприятного события, то речь идет о рисковой ситуации, в противном случае мы
имеем дело с ситуацией неопределенности. Управлением риском названа
деятельность по преодолению неопределенности в процессе выработки и
принятия решения с учетом оценки вероятности успеха или неудачи в достижении поставленной цели.
Первым подходом к анализу рисков, как правило, является качественный анализ. Качественное описание рисков проекта должно привести к
стоимостной оценке выявленных показателей опасности.
Главная задача качественного подхода – выявить и идентифицировать возможные виды проектных рисков. Кроме того, необходимо определить и описать причины и факторы, влияющие на уровень данного вида
риска. Этапы качественного анализа рисков [52] можно представить в виде
схемы (рис. 3.1).
104
Качественная оценка рисков инвестиционного проекта
Идентификация (определение) возможных проектных рисков
Описание возможных последствий (ущерба) реализации
обнаруженных рисков и их стоимостная оценка
Исследование на качественном уровне возможности
управления рисками инвестиционного проекта
Диверсификация
рисков
Диверсификация
рисков
Диверсификация
рисков
Диверсификация
рисков
Рис. 3.1. Этапы качественного анализа рисков
В процессе качественного анализа проектных рисков исследуются
причины их возникновения и факторы, способствующие их динамике, что
связано со следующим этапом качественного подхода – описанием возможного ущерба от проявлений проектных рисков и их стоимостной оценки. Проводится качественный анализ в предынвестиционной фазе.
Классификация рисков может выполняться с различной степенью
детализации и исходя из различных принципов [7, 52]. Приведенные в [57]
сведения можно представить в виде схемы (рис. 3.2).
Общий риск проекта состоит из двух частей: рыночный (систематический) риск и специфический (несистематический). Систематический риск
вызван факторами, действующими на весь рынок (инфляция, экономические кризисы, политические).
Простой риск возникает вследствие потенциальных убытков, на-
пример, в результате воздействия природных или техногенных факторов. Спекулятивный риск возможен в результате воздействия финансовых, физических или технических факторов.
105
Рис. 3.2. Классификация инвестиционных рисков
Риски окружающей среды, или внешние риски, воздействуют на все
субъекты экономического сообщества. По своей природе подразделяются
на физические риски и риски социально-экономического и политического
характера. К физическим относят риски, связанные с природными и техногенными факторами. Социально-экономические и политические риски могут быть частично контролируемыми на уровне правительств. Данные типы рисков иногда обобщенно относят к категории странового риска. Риски
окружающей среды имеют место и на стабильно функционирующих рынках недвижимости. Риски рынка относятся к событиям, которые могут
влиять на весь рынок в какой-либо отрасли. Для рынка инвестиций в недвижимость к подобным рискам можно отнести:
– риск увеличения стоимости строительных материалов,
– риск увеличения стоимости коммунальных услуг,
– риск увеличения стоимости заемного капитала для ипотечного кре-
дитования,
– риск увеличения арендной стоимости земли и т. д.
Риск компании и риски проектов неразрывно связаны между собой.
106
Для особенно рискованных проектов на практике иногда создают отдельную компанию, для того, чтобы не перекладывать риск конкретного проекта на финансовые показатели основной компании. Поэтому первостепенной является задача комплексного учета риска в контексте рисков компании, рыночных и внешних рисков.
Рассмотрим приведенную в [37] классификацию с точки зрения
идентификации риска при проектировании, так как учесть риск можно в
денежном потоке, а также в рисковой премии при нахождении нормы отдачи.
В данной работе предлагается разбить риски на две группы: учтенные в денежных потоках и учтенные в норме отдачи в виде премий за риск.
Такой подход может быть использован в качестве одного из инструментов
анализа при условии предотвращения двойного учета рисков. Это не строгое деление и многие из денежных рисков можно попробовать оценить в
норме отдачи, но при этом избежать двойного учета риска, тогда классификацию [37] можно представить укрупненно в виде таблицы 3.1.
Риски классифицированы по факторам, в которых они должны отра-
жаться. В левом столбце перечислены возможные риски, остальные ячейки
содержат выбор факторов, в которых должен учитываться риск.
Для принятия решения об инвестициях в недвижимость помимо исследования рисков на качественном уровне необходима информация о величине потерь и о вероятном отклонении от ожидаемого уровня доходности в результате изменения экономической ситуации и решения правовых
вопросов.
Анализ чувствительности является первым этапом в количественном
анализе рисков, он способствует выбору тех факторов, к которым наиболее
чувствительна результирующая переменная. В дальнейшем варьирование
именно этих факторов закладываются в анализ сценариев, дерево решений
или метод имитационного моделирования.
На рисунке 3.3 представлены методы, которыми можно количественно
оценить показатели опасности в условиях неопределенности и риска в соответствии с указанной в таблице 3.1 классификацией.
107
Таблица 3.1
Возможные риски
Внешние
Внутренние
Vl
Yo
Vl
Vb
Io(Ie)
Yo
Физические
Загрязнение среды
+
Техногенные катастрофы
+
Природные катаклизмы
+
Скрытые дефекты
+
Аварии на объекте
+
Изъяны техники и технологий
+
Правовые
Нестабильность политики
+
Несовершенство законов
+
Изъяны государственного регулирования
+
Конфликты со странами
+
Погрешности документов при покупке земельного участка
+
Погрешности документов при покупке или
строительстве
+
Неисполнение контрактов при строительстве
+
Неисполнение контрактов при эксплуатации
+
Правовые издержки при покупке
+ +
Правовые издержки при эксплуатации
+
Запреты диверсификации
+ +
Экономические
Насыщение рынка
+
Недостаток ресурсов
+
Просчеты маркетинга при выборе НЭИ
+
Просчеты маркетинга при эксплуатации
+
Операционные потери при строительстве
+
Операционные потери при эксплуатации
+
Предпринимательский риск
+
Низкая ликвидность
+
Финансовые
Государственный долг
+
Неустойчивость валюты
+
Финансовый риск, левередж
+
Потери кредитоспособности
+
Недоступность кредитов
+
Срывы финансирования
+
Валютные потери
+
Социальные
Отношение к инвесторам
+
Социальные конфликты
+
Преступность в регионе
+
Проблемы с соседями
+ +
Трудовые конфликты
+
Преступления на объекте
+
108
Количественная оценка рисков
Учет рисков в норме отдачи
Учет рисков в денежных потоках
Модель САРМ
Квалиметрическое моделирование
Техника суммирования
Внешние риски – страновая премия
Внутренние риски – коэффициент β
Анализ сценариев
Метод анализа иерархий
Дерево решений
Метод Монте-Карло
Теория игр
Рис. 3.3. Методы количественной оценки рисков
Проектирование доходности инвестиций в недвижимость является
проблемой весьма многогранной, требующей значительных усилий по ее
решению. Основные пути решения этой проблемы заключаются:
– в совершенствовании существующих методов хранения, анализа и
аналитического представления инвестиционных характеристик недвижимости;
– в совершенствовании инструментария по использованию методов
статистического анализа для построения прогнозов денежных потоков;
– в расширении методологии выбора варианта НЭИ объекта количе-
ственной оценкой рисков;
– в исследовании оптимума доходности объекта недвижимости, как
основного критерия его привлекательности для инвестора;
– в совершенствовании техник прогнозирования арендной стоимости,
стоимости реверсии и нормы отдачи на капитал.
109
3.2. Применение количественных методов анализа рисков в эко-
n
i
i
n
i
срii
f
yyf
1
1
2
)(
n
i
i
n
i
ii
ср
f
fy
y
1
1
номической оценке инвестиций
Количественные оценки рисков инвестиционного проекта связаны с
численным определением величин отдельных рисков. Количественный
анализ часто использует инструментарий теории вероятностей, математических ожиданий, теории исследования операций.
Количественное определение риска с помощью понятий из области
распределения фактических доходов относительно ожидаемого дохода
приведено в [7]. Инвесторы, покупающие активы, за время своего владения
ожидают получить определенную отдачу. Фактические доходы, полученные в течение данного промежутка времени, могут сильно отличаться от
ожидаемых, и именно это различие между ожидаемыми и фактическими
доходами является источником риска.
Разброс фактических доходов относительно ожидаемых измеряется
при помощи средневзвешенного стандартного отклонения распределения.
, (3.1)
где fi — вес каждого сценария (варианта), yi — значение результативного
признака в каждом сценарии, yo — средневзвешенное значение и равно
(3.2)
Чем выше отклонение фактических доходов от ожидаемых, тем выше дисперсия. Рациональный инвестор, делающий выбор между двумя инвестициями, характеризуемыми одинаковыми стандартными отклонениями, но различными ожидаемыми доходами, без сомнения, отдаст предпочтение инвестиции с более высоким доходом.
Ожидаемые доходы и дисперсия, используемые на практике, почти
всегда оцениваются на основе прошлых, а не будущих доходов. Предположение, лежащее в основе использования дисперсии прошлых периодов,
заключается в том, что распределение доходов, полученных в прошлом,
110
является хорошим показателем будущего распределения доходов. При на-
ср
y
cv
рушении данного предположения (например, в том случае, когда характеристики активов значительно изменились со временем) исторические
оценки не могут служить хорошей мерой риска.
Очень часто в оценке меры неопределенности (риска) проекта применяют коэффициент вариации cv:
(3.3)
где — среднеквадратическое отклонение; y
— среднее значение.
cр
Чем больше коэффициент вариации, тем больше неопределенности в
сценариях проекта, тем больше риска.
Анализ чувствительности является первым этапом в количественном анализе рисков, он способствует выбору тех факторов, к которым наиболее чувствительна результирующая переменная. В дальнейшем варьирование именно этих факторов закладывается в алгоритмы анализа сценариев и построения дерева решений или в метод имитационного моделирования (МИМ или Монте-Карло).
Алгоритм анализа чувствительности достаточно прост: только одна
из переменных меняет свое значение на заданное число процентов и на
этой основе пересчитывается новая величина результирующей переменной.
В качестве результирующей переменной (y) могут быть выбраны:
– внутренний коэффициент рентабельности (IRR);
– срок окупаемости проекта (PBP);
– чистая приведенная величина дохода (NPV);
– индекс прибыльности (PI);
– чистый операционный доход (Io);
– стоимость объекта (Vo);
– коэффициент капитализации собственных средств (Re).
Факторы, варьируемые в процессе анализа чувствительности, можно
разделить на две основные группы:
– факторы, влияющие на доходы;
– факторы, влияющие на расходы.
Как правило, в качестве варьируемых факторов принимаются:
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]