Единичный и внутрифирменный риски

Анализ единичного риска проекта начинается с установления неопределенности, присущей денежным потокам проекта, которая может основываться и на простом высказывании мнений специалистов и руководителей как экспертов, и на сложных экономических и статистических исследованиях с использованием компьютерных моделей. Наиболее часто применяют следующие методы анализа:

1) анализ чувствительности;

2) анализ сценариев;

3) имитационное моделирование методом Монте-Карло.

Анализ чувствительности — точно показывает, насколько изменятся NPV и IRR проекта в ответ на изменение одной входной переменной при неизменных всех остальных условиях.

Анализ чувствительности начинается с построения базового варианта, разработанного на основе ожидаемых значений входных величин, и подсчета величин NPV и IRR для него. Затем путем расчетов получают ответы на серию вопросов «что если?»:

• что если объем сбыта в натуральных единицах упадет или возрастет по сравнению с ожидаемым уровнем, к примеру, на 20%?
• что если цены реализации упадут на 20%?
• что если упадет или возрастет себестоимость единицы реализованной продукции, к примеру, на 20%?

Выполняя анализ чувствительности, обычно неоднократно меняют каждую переменную, в определенной пропорции увеличивая или уменьшая ее ожидаемое значение и оставляя другие факторы постоянными. Всякий раз рассчитываются значения NPV и другие показатели проекта, и, наконец, на их основе строятся графики их зависимости от изменяемой переменной.

Наклон линий графиков показывает степень чувствительности показателей проекта к изменениям каждой переменной: чем круче наклон, тем чувствительнее показатели проекта к изменению переменной, тем более рисковым является проект. В сравнительном анализе проект, чувствительный к изменениям, считается более рисковым.

Анализ сценариев. Единичный риск проекта зависит от чувствительности его NPV к изменению важнейших переменных и от диапазона вероятных значений этих переменных. Анализ риска, который рассматривает как чувствительность NPV к изменениям важнейших переменных, так и диапазон вероятных значений переменных, называется анализом сценариев.

При его использовании аналитик должен получить у руководителя проекта оценки совокупности условий (например, объем реализации в натуральных единицах, цена реализации, переменные издержки на единицу продукции) по наихудшему, среднему (наиболее вероятному) и наилучшему вариантам, а также оценки их вероятности. Часто для наихудшего и наилучшего вариантов рекомендуют вероятность 0,25, или 25%, а для наиболее вероятного — 50%.

Затем рассчитывают NPV по вариантам, его ожидаемое значение, среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации — йота-коэффициент, характеризующий единичный риск проекта. Для этого используют формулы, подобные формулам (2.1) – (2.4).

Иногда стремятся более полно учесть многообразие событий и дают оценку по пяти вариантам событий (см. пример, приведенный в п. 2.5 главы 2).

Имитационное моделирование методом Монте-Карло требует не сложного, но специального программного обеспечения, в то время как расчеты, связанные с рассмотренными выше методиками, могут быть выполнены с помощью программ любого электронного офиса.

Первый этап компьютерного моделирования — задание распределения вероятностей каждой исходной переменной денежного потока, например, цены и объема реализации. Для этой цели обычно используют непрерывные распределения, полностью задаваемые небольшим числом параметров, например, задают среднее и среднеквадратическое отклонение или нижний предел, наиболее вероятное значение, и верхний предел варьирующего признака.

Собственно процесс моделирования выполняется следующим образом:

1) программа моделирования случайным образом выбирает значение для каждой исходной переменной, например, для объема и цены реализации, основываясь на ее заданном распределении вероятностей;

2) значение, выбранное для каждой варьируемой переменной, вместе с заданными значениями других факторов (таких, как ставка налога и амортизационные отчисления), затем используется для определения чистых денежных потоков по каждому году; после этого рассчитывается NРVпроекта в данном цикле расчетов;

3) этапы 1 и 2 многократно повторяются — например, 1000 раз, что дает 1000-е значения NPV, которые составят распределение вероятностей, по которому вычисляют ожидаемые значения NPV и его среднего квадратичного отклонения.

Внутрифирменный риск — это вклад проекта в общий совокупный риск предприятия или, другими словами, влияние проекта на колеблемость общих денежных потоков предприятия.

Известно, что наиболее релевантным (значимым) видом риска, с точки зрения менеджеров, наемных работников, кредиторов и поставщиков, является внутрифирменный риск, в то время как для хорошо диверсифицированных акционеров наиболее релевантен рыночный риск проекта.

Еще раз обратим внимание на то, что внутрифирменный риск проекта — это вклад проекта в общий совокупный риск предприятия, или на колеблемость консолидированных денежных потоков предприятия. Внутрифирменный риск является функцией как среднего квадратического отклонения доходов проекта, так и его корреляции с доходами от других активов предприятия. Поэтому проект с высоким значением среднего квадратического отклонения будет, по-видимому, иметь сравнительно низкий внутрифирменный (корпорационный) риск, если его доходы не коррелируют или отрицательно коррелируют с доходами от других активов предприятия.

Теоретически внутрифирменный риск вписывается в концепцию характеристической линии. Напомним, что характеристическая линия отражает зависимость между доходностью актива и доходностью портфеля, включающего совокупность всех акций фондового рынка. Наклон линии — это β-коэффициент, являющийся показателем рыночного риска данного актива.

Если считать предприятие портфелем отдельных активов, то можно рассмотреть характеристическую линию зависимости доходности проекта от доходности по предприятию в целом, определяемой доходами ее отдельных активов, за исключением оцениваемого проекта. В этом случае доходность рассчитывается по учетным данным — данным бухгалтерского учета, методика использования которых будет пояснена ниже, поскольку по отдельным проектам невозможно определить доходность в рыночном смысле.

Наклон такой характеристической линии численно выражается значением β внутрифирменного риска проекта.

Проект, имеющий значение β внутрифирменного риска, равное 1,0, будет рисковым как раз настолько, насколько будет рисковым средний актив предприятия. Проект с β внутрифирменного риска, превышающей 1,0, будет более рисковым, чем средний актив предприятия; проект с β внутрифирменного риска меньше 1,0 будет менее рисковым, чем средний актив предприятия.

β внутрифирменного риска проекта может быть определена как

где σ_P — среднеквадратичное отклонение доходности проекта;
σ_F — среднеквадратичное отклонение доходности предприятия;
r_P,F — коэффициент корреляции между доходностью проекта и доходностью предприятия.

Проект со сравнительно большими значениями σ_P и r_P,F будет иметь больший внутрифирменный риск, чем проект, имеющий малые значения этих показателей.

Если доходность проекта отрицательно коррелирует с доходностью по предприятию в целом, высокое значение ст_Р предпочтительно, поскольку чем больше σ_P, тем больше абсолютная величина отрицательной β проекта, следовательно, ниже внутрифирменный риск проекта.

На практике прогнозировать распределения вероятности доходности отдельного проекта довольно трудно, но возможно. Для предприятия в целом получить данные о распределении вероятностей доходности трудностей обычно не вызывает. Но сложно оценить коэффициент корреляции между доходностью проекта и доходностью предприятия. По этой причине переход от единичного риска проекта к его внутрифирменному риску на практике часто осуществляется субъективно и упрощенно.

Если новый проект соотносится с основным направлением деятельности предприятия, что обычно и имеет место, то высокий единичный риск такого проекта означает и высокий внутрифирменный риск проекта, поскольку коэффициент корреляции будет близок к единице. Если проект не соотносится с основным направлением деятельности предприятия, то корреляция может быть низкой и внутрифирменный риск проекта будет меньше его единичного риска. Основанная на таком походе методика расчетов приведена далее.

Рыночный риск

Влияние структуры капитала. Бета-коэффициент, характеризующий рыночный риск предприятия, финансирующего свою деятельность исключительно за счет собственных средств, называется независимым бета — β_U. Если предприятие начнет привлекать заемные средства, рисковость его собственного капитала, а также значение его теперь уже зависимого бета-коэффициента — β_L возрастут.

Для оценки β_L может быть использована формула Р. Хамады, выражающая взаимозависимость между указанными выше показателями:

β_L = β_U – [1 + (1 – h) × (D / S)], (6.3)

где h — ставка налога на прибыль;

D и S — рыночные оценки заемного и собственного капитала предприятия соответственно.

Получение рыночных оценок заемного и собственного капитала предприятия было рассмотрено в предыдущих главах, в том числе на примере применения теории опционов.

Если в анализе рассматривается независимое от кредиторов однопродуктовое предприятие, то ее β_U представляет собой β-коэффициент единственного актива. β_U может считаться β-коэффициентом актива, независимого в смысле финансирования.

β_U предприятия с одним активом является функцией производственного риска актива, показателем которого является β_U, а также способа финансирования актива. Приблизительно значение β_U можно выразить с помощью преобразованной формулы Хамады:

β_U = β_L / [1 + (1 – h) × (D / S)] . (6.4)

Оценка рыночного риска проекта методом чистой игры. В соответствии с этим методом пытаются идентифицировать одно или несколько самостоятельных однопродуктовых предприятий, специализирующихся в сфере, к которой относится оцениваемый проект. Далее с помощью данных статистики рассчитывают значения β-коэффициентов этих предприятий путем регрессионного анализа, усредняют их и используют это среднее в качестве β-коэффициента проекта.

Пример. Предположим, доходность акций предприятия a_M = 13%, D/S = 1,00 и h = 46%; безрисковая доходность на рынке ценных бумаг a_RF = 8%, стоимость заемного капитала для предприятия a_d = 10%.

Экономист-аналитик предприятия, оценивая проект, суть которого — создание производства ПК, выявил три открытых акционерных общества, занятых исключительно производством ПК. Пусть среднее значение β-коэффициентов этих предприятий равно 2,23; среднее D / S — 0,67; средняя ставка h — 36%. Общий алгоритм оценки следующий:

1) идентифицируются средние значения β(2,23), D/S(0,67) и h(36%) предприятий-представителей;

2) по формуле (6.4) рассчитаем значение р функционирующих активов предприятий-представителей:

β_U = 2,23 / [1 + (1 – 0,36) × 0,67] = 1,56;

3) по формуле (6.3) рассчитаем β активов предприятий-представителей при условии, что эти предприятия имеют ту же структуру капитала и налоговую ставку, что и рассматриваемое предприятие:

β_L = 1,56 × [1 + (1 – 0,40) × 1,00] = 2,50;

4) используя модель оценки доходности финансовых активов (САРМ), определяем цену собственного капитала для проекта:

a_si = a_RF + (a_M × a_RF) × β_i = 8% + (13% – 8%) × 2,50 = 20,5%;

5) используя данные о структуре капитала предприятия, определяем
средневзвешенную цену капитала для компьютерного проекта:

WASS = w_d × a_d × (1 – h) + w_s × a_s = 0,5 × 10% × 0,60 + 0,5 × 20,5% = 13,25%.

Метод чистой игры не всегда применим, поскольку нелегко выявить предприятия, пригодные для сравнительного анализа.

Другая трудность — необходимость иметь не балансовые, а рыночные оценки составляющих капитала предприятий, в то время как в российской системе бухгалтерского учета все еще используются исключительно исторические, а не рыночные оценки.

Оценка рыночного риска методом учетной β. Бета-коэффициенты обычно определяют путем регрессии доходности акций конкретного акционерного общества относительно доходности по фондовому рыночному индексу. Но можно получить уравнение регрессии показателей рентабельности предприятия (прибыль до вычета процентов и налогов, деленная на сумму активов) относительно среднего значения этого показателя для большой выборки предприятий. Определенные на такой основе (путем использования данных бухгалтерского учета, а не данных фондового рынка) бета-коэффициенты называются учетными β-коэффициентами.

Учетные β можно рассчитать по данным прошлых периодов для всех типов предприятий — акционерных обществ открытого и закрытого типа, частных, некоммерческих организаций, а также для крупных проектов. Однако следует иметь в виду, что они дают лишь приблизительную оценку рыночных β.