Аналіз сценарію виконання проекту

Розглянутий вище метод не може сповна розкрити усі можливі ризики проекту. Тому він доповнюється аналізом проекту за певним сценарієм, що передбачає вплив змін кількох змінних одночасно на розмір чистої приведеної вартості. Звичайно складаються три варіанти сценарію: гірший, базовий і кращий (деякі автори вводять інші терміни: песимістичний, реалістичний і оптимістичний).

Таблиця 9.7

Аналіз проекту на підставі сценарію1

Сценарій	Імовірність одержання результату	Обсяг продажів, одиниць виробів	Продажна ціна одиниці виробу, дол.	Чиста приведена вартість, тис. дол.
Гірший варіант	0,25	15 000	1700	(10 079)
Базовий варіант	0,5	25 000	2200	12 075
Кращий варіант	0,25	35 000	2700	41 752

У випадку гіршого варіанта проект буде неефективним, його чиста приведена вартість буде нижчою 0. Базовий і кращий варіанти повинні принести позитивну чисту вартість. На підставі даних таблиці визначаємо очікувану чисту приведену вартість, за умови, що імовірність гіршого і кращого варіантів по 25 %, базового — 50 %. Виконуємо три послідовні дії.

Перша. Визначаємо очікувану NPV.

NPV = 0,25 (–10 079) + 0,5 (12 075) + 0,25 (41 752) = 13 956.

Друга. Визначаємо стандартне відхилення чистої приведеної вартості:

Третя. Виходячи з _NPV визначаємо коефіцієнт варіації (CV_NPV) проекту шляхом ділення стандартного відхилення на очікуваний показник NPV.

Отриманий коефіцієнт варіації 1,3 треба порівняти з відповідними показниками в інших проектах. Припустимо, що у проектах, які у даний час здійснює корпорація, коефіцієнт варіації становить 1,35—1,4. Це означає, що ризик за новим проектом дещо нижчий, ніж за раніше прийнятим. Менеджер може зробити висновок про доцільність прийняття проекту. У тому випадку, якщо у старих проектах коефіцієнти варіації коливаються від 1,0 до 1,1, то новий проект більш ризикований, від нього слід відмовитися.

Метод моделювання

Метод моделювання є більш складним методом аналізу ризикованості проекту. Його сутність полягає в тому, що він дає змогу не тільки з’єднати два раніше розглянуті методи чутливості і сценарію, а й залучити до аналізу всі можливі змінні. Застосування таких моделей стало можливим з удосконаленням комп’ютерів, які за одну хвилину можуть робити сотні тисяч операцій.

Метод моделювання був запропонований американським економістом Давидом Герцем у 1964 р. Він розробив модель для вирішення інвестиційних проблем в умовах невизначеності¹. У літературі її звичайно називають моделлю Монте-Карло (Monte Carlo Simulation), тому що вона заснована на працях з математики ігор у казино.

Розглянемо один із варіантів моделі, пов’язаної з вибором проекту для розширення виробництва і збуту. Відповідно до моделі менеджери послідовно вивчають такі проблеми. Перша — полягає у визначенні основних змінних величин, які впливають на очікувану прибутковість проекту. Варто звернути увагу на те, що Девід Герц виділив як основні дев’ять незалежних змінних: масштаби ринку, ціна продажу, темпи зростання ринку, частка підприємства на ринку, сума капіталу, що інвестується, залишкова вартість інвестиції, змінні витрати, постійні витрати, термін дії інвестиції. Друга проблема зводиться до визначення імовірнісного розподілу кожної із цих змінних. Третя проблема полягає у виборі навмання значення для однієї зі змінної й обчисленні можливих потоків коштів. Потім визначаються можливі потоки підряд до всіх змінних. Сучасні комп’ютери виконують ці операції тисячу або більше разів, аж поки не будуть отримані дані про очікувані грошові потоки, на підставі яких можна визначити стандартне відхилення.

Менеджери корпорації на підставі моделі можуть вносити зміни в структуру змінних, а також зміни в обсяги виконуваного проекту.

Другою моделлю, яка також використовується на практиці, є модель побудови “дерева рішень”. Її сутність полягає у виявленні подій і рішень, що можуть відбутися в майбутньому. Модель цікава не всеохоплюваністю, як, наприклад, метод Монте-Карло, а можливістю виявлення зв’язків між рішеннями менеджера, які він приймає сьогодні, і можливими рішеннями, що він прийме завтра.

За образним висловлюванням Брейлі та Майєрса “дерева рішень” подібні виноградній лозі: вони приносять плоди, якщо їх постійно обрізати”¹. Це означає, що майбутніх подій і рішень у моделі не можна передбачити багато, але їх вибір має бути якісним.

Своєрідною моделлю можна вважати “теорію ігор”, оскільки в іграх також будуються моделі. Приклад подібної гри описаний у книзі французького економіста Б. Коласса. Велике підприємство забезпечує 20 % потреб ринку, інша частина зайнята конкурентами. Менеджери підприємства поставили завдання розширити і зміцнити свою конкурентну позицію. З метою розширення своєї частки на ринку збуту менеджери запропонували три інвестиційні стратегії: випуск нової продукції, якої на ринку поки що немає (S₁), розширення рекламної компанії — програми щодо розширення реклами (S₂), використання цінової політики (S₃). Одночасно вивчається можлива реакція конкурентів. Вона може бути сильною (R₁), середньою (R₂) і слабкою (R₃). Гра передбачає визначення кожної із стратегій для кожної можливої реакції конкурентів, на підставі чого будується матриця (табл. 9.8) можливих варіантів показника чистої приведеної вартості.

Таблиця 9.8