Выбор и обоснование метода вычисления ставки дисконтирования при оценке эффективности инвестиционных проектов в нефтегазовой отрасли

Методические подходы к экономической оценке инвестиционных проектов в России. Сравнительный анализ критериев оценки инвестиционных проектов. Модели учета рисков в нефтегазовом комплексе. Расчета ставки дисконтирования. Применение кумулятивного метода.

Рубрика Экономика и экономическая теория
Вид дипломная работа
Язык русский
Дата добавления 25.06.2013
Размер файла 1,1 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Внутренняя ставка дохода от проектов, принятых для финансирования, варьируется в зависимости от отрасли экономики и от того, является проект частным или государственным предприятием. Имеются две причины такого положения. Во-первых, различны степени риска, поскольку разведка полезных ископаемых - более рискованное предприятие, чем орошаемое земледелие, и поэтому потенциальные недропользователи потребуют более высокую ставку дохода для компенсации большего риска, которому они подвергаются по сравнению с инвесторами в сельскохозяйственное предприятие. Во-вторых, частные инвесторы, как правило, преследуют только свои интересы при выборе объекта для инвестирования и требуют порой гораздо больший уровень нормы прибыли, нежели государство, осуществляющее социальные задачи (Филимонова И.В. 2006).

Глава 2. Методические подходы и модели учета рисков в инвестиционных проектах нефтегазового комплекса

2.1 Классификация рисков при реализации инвестиционных проектов

инвестиционный риск дисконтирование нефтегазовый

Анализ инвестиционных рисков невозможен без их выявления, систематизации, что осуществляется на основе классификаций. Риски в нефтяной отрасли принято делить на две большие группы: технические и экономические. К группе технических факторов относятся геологические, инжиниринговые, строительные, эксплуатационные, экологические риски. К экономическим относятся: финансовые, маркетинговые.

Остановимся несколько подробнее на рассмотрении технических рисков. В связи со спецификой деятельности компаний в нефтедобывающей отрасли, геологический риск является, пожалуй, важнейшим. Он связан в большей степени с риском не открытия месторождения, это означает, что инвестиции, на геологоразведку не оправдают себя и не приведут к открытию пригодного для разработки месторождения. Геологические риски особенно высоки в новых, малоизученных нефтегазоносных бассейнах, а так же в бассейнах с высокой изученностью, но которые находятся на стадии значительного истощения запасов. В настоящее время активно развиваются технологии разведки и оценки месторождений, что значительно снижает геологические риски. Геологические риски обычно присущи проекту на стадии разведки месторождения и начала разработки.

Геологические риски так же в значительной мере обусловлены с вероятностью неверной оценки и прогнозирования параметров залежей. Эти ошибки в итоге могут дать значительное снижение рентабельности проекта или вообще сделать его убыточным.

Инжиниринговые риски. Этот вид рисков обусловлен прежде всего с ошибками на стадии проектирования разведки и разработки месторождения. Они могут быть обусловлены неправильным определением производственных характеристик, выбором оборудования, прогнозированием процесса добычи УВ, неправильного составления плана разбуривания и .т.д. Наличие этого типа рисков характерно на протяжении всего существования проекта.

Строительные риски характерны на этапе разведки и создания инфраструктуры на месторождении. Ввод месторождения в эксплуатацию - сложный и длительный процесс, требующий значительных инвестиций и, не приносящий прибыли. Строительные риски связаны с задержками сдачи объектов строительства, смещение сроков ввода в эксплуатацию месторождения. Возникновение подобного риска охватывает всю инвестиционную фазу, поскольку особенностью разработки месторождений углеводородов является постепенное наращивание капитальных вложений, а, следовательно, и связанного с ними строительного риска.

Эксплуатационные риски связаны с качеством оборудования и выполненными строительными работами, совместимостью используемого оборудования. Эти риски возникают после завершения строительства, они могут проявиться на протяжении всего этапа разработки. Прогнозирование этих типов рисков является очень сложной задачей вследствие случайности аварийных ситуаций.

Экологические риски обычно связываются с вероятностью наступления гражданской ответственности за нанесение ущерба окружающей среде, жизни или здоровью людей или нарушение законодательно установленных экологических норм. В нефтегазовой отрасли риск прежде всего связан с технологией разработки и процессом транспорта углеводородов.

Финансовые риски, относящиеся к группе экономических рисков, обусловлены вероятностью потерь вследствие осуществления финансовой деятельности в условиях общей рыночной неопределенности. Это крупная группа рисков, которая подразделяется на более узкие группы: инфляционных, валютных, процентных и др. Уровень финансовых рисков на протяжении всего проекта примерно одинаков, вне зависимости от изменения технико - экономических показателей проекта. Этот риск обусловлен, в основном, внешними рыночными факторами. Степень влияния финансовых рисков на протяжении проекта меняется с изменением объемов денежных потоков, т.е. в период размещения инвестиций, увеличения выручки и.т.д.

Маркетинговые риски связаны с возможными ошибками в оценках возможностей рынка нефти и газа, ёмкости рынка, возможного изменения цен на углеводороды, причинения ущерба окружающей среде. Негативные последствия от проявления маркетинговых рисков напрямую связаны с реализацией продукции, поэтому степень отрицательных последствий данных рисков повышается с увеличением объёмов добычи и, соответственно, реализации углеводородного сырья.

Существует разделение рисков на систематический и несистематический. Еще в 1964 г лауреат нобелевской премии У. Шарп выделил две составляющие общего риска любого актива.

1. Недиверсифицируемый (систематический или рыночный) риск. Он возникает по независящим от агента причинам, и не является присущим только данной конкретной компании. Компонентами этого риска являются риск покупательной способности, процентный риск и др.

2. Диверсифицируемый риск - несистематический, специфический риск, связанный с финансовым положением компании, спецификой работы компании, отраслевой принадлежностью компании.

Учет систематического риска является намного более легкой задачей, в отличие от несистематического, так как систематический риск поддается анализу и в настоящее время существуют математизированные модели оценки этой составляющей. Оценка несистематического риска - требует индивидуального подхода к каждому объекту, учет особенностей, как самой компании, так и отрасли, в которой она работает. В условиях современного рынка, анализ и управление рисками становится необходимостью для успешного существования компании на рынке.

Управление рисками - это совокупность процессов, связанных с идентификацией, анализом рисков и принятием решений, которые включают максимизацию положительных и минимизацию отрицательных последствий наступления рисковых ситуаций. Процесс управления рисками проекта обычно включает выполнение следующих процедур:

- планирование управления рисками - выбор подходов и планирование деятельности по управлению рисками проекта;

- идентификация рисков - определение рисков, способных повлиять на проект, и документирование их характеристик;

- качественная оценка рисков - качественный анализ рисков и условий их возникновения с целью определения их влияния на успех проекта;

- количественная оценка - количественный анализ вероятности возникновения и влияния последствий рисков на проект;

- планирование реагирования на риски - определение процедур и методов по ослаблению отрицательных последствий рисковых событий и использованию возможных преимуществ;

- мониторинг и контроль рисков - мониторинг рисков, определение остающихся рисков, выполнение плана управления рисками проекта и оценка эффективности действий по минимизации рисков.

Все эти процедуры взаимодействуют друг с другом, а также с другими процедурами. Каждая процедура выполняется, по крайней мере, один раз в каждом проекте. Несмотря на то, что процедуры, представленные здесь, рассматриваются как дискретные элементы с четко определенными характеристиками, на практике они могут частично совпадать и взаимодействовать.

В качестве мер по снижению рисков применяется четыре основные мероприятия: компенсация, локализация, диверсификация и страхование рисков. Каждая из мер имеет свою оценку в денежном выражении: в случае со страхованием - это страховые взносы, в случае диверсификации - отказ от части прибыли, приносимой активами с большим доходом, но и высоким риском и т.д. Заложив будущие расходы на программы по снижению рисков на стадии проектирования и прогнозирования, мы тем самым ограждаем себя от неопределённости в будущем при реализации проекта.

2.2 Обзор и сравнительный анализ методических подходов к учёту рисков при оценке нефтегазовых проектов

Существует большое количество подходов к оценке риска в общем их можно разделить на группы: статистические, аналитические методы, отдельно выделяются метод аналогий и экспертной оценки.

В практике оценки проектов в нефтегазовой геологии большое распространение получили такие методы как, построение дерева решений, имитационное моделирование (метод Монте-Карло), анализ чувствительности, метод корректировки нормы дисконта. Иногда, в условиях ограниченности информации или при необходимости экспресс оценки могут использоваться методы экспертной оценки и метод аналогий. Их классификация представлена в табл. 2.1

Таблица 2.1 Классификация подходов к учету рисков

Группа методов

Методы

Статистические методы

· Построение дерева решений

· Имитационное моделирование (Монте-Карло)

· Метод опционов

Аналитические методы

· Анализ чувствительности

· Метод корректировки ставки дисконтирования

a) Кумулятивный метод

b) Модель оценки финансовых активов (CAPM)

с) Метод оценки средневзвешенной стоимости капитала (WACC)

· Метод сценариев

Метод экспертных оценок

Строго говоря, наиболее точным и уместным для решения задачи количественной оценки рисков в нефтяной геологии является метод имитационного моделирования. Этот метод основан на замене имеющейся реальной системы моделью, которая с достаточной точностью описывают систему. Модель строится на основании результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между элементами системы. С данной моделью проводятся эксперименты, с целью получения информации о системе (О.О. Белякова и др. 2011). метод Монте-Карло получил достаточно широкое распространение с 1980-х годов вместе с увеличившимся доступом к компьютерам.

Одним из распространенных методов имитационного моделирования является метод Монте-Карло (метод стохастического моделирования, основан на моделировании случайных процессов с заданными характеристиками). Результат моделирования представляется не в виде одного ключевого результирующего показателя, а в виде вероятностного распределения всех возможных значений. Метод Монте-Карло можно определить как метод моделирования случайных величин с целью вычисления характеристик их распределений. Изменения величин генерируются псевдослучайным образом в соответствии с заданными параметрами распределения, например, с математическим ожиданием и среднеквадратическим отклонением.

Имитируемое распределение может быть, в принципе, любым, а количество сценариев -- весьма большим (до нескольких десятков тысяч), что обеспечивает получение более точных и достоверных результатов. Таким образом, потенциальный инвестор с помощью метода Монте-Карло будет обеспечен полным набором данных, характеризующих риск проекта (О.О. Белякова и др. 2011).

Обычно проведение имитационного моделирования включает в себя ряд шагов:

ь Выбор ключевых показателей проекта, наиболее сильно влияющих на конечный результат;

ь Определение закона распределения ключевых параметров;

ь Установление взаимосвязи между исходными и выходными показателями в виде математического уравнения или неравенства;

ь Проведение компьютерной имитации значений ключевых параметров модели, т.е. генерирование случайных сценариев, основанных на выборе допущений;

ь Расчет основных параметров распределения исходных и выходных показателей;

ь Анализ полученных результатов и принятие решения.

Наиболее удобным для анализа рисков показателем является NPV, поскольку пределы его изменения могут быть в пределах от минус бесконечности до плюс бесконечности при вероятности от 0 до 1. Это позволяет считать распределение данного показателя нормальным. Для NPV в качестве ключевых параметров можно выделить мировую цену на нефть, объемы добычи нефти в каждом году, ставку налога на прибыль. Как отмечалось ранее, имитируемое распределение может быть любым. Нормальное распределение встречается наиболее часто, поэтому можно предположить, что все ключевые переменные имеют нормальное распределение вероятностей. При этом сумма вероятностей всех значений для каждого показателя должна быть равна 1 (О.О. Белякова и др. 2011).

Результатом построения множества вероятностных сценариев является интервальная оценка показателя эффективности инвестиционного проекта в зависимости от заданных диапазонов колебания макроэкономических параметров. Гистограмма частот позволяет определить наиболее вероятный интервал значений показателя чистого дисконтированного дохода.

Таким образом, оценка инвестиционного проекта разработки нефтяного месторождения методом Монте-Карло происходит по следующему плану:

1) генерация случайных будущих объемов добычи нефти в каждом году, налога на прибыль и мировой цены на нефть (с заданными значениями математического ожидания и среднеквадратического отклонения);

2) расчет чистого дисконтированного дохода при сгенерированных значениях.

Шаги 1 и 2 образуют одну итерацию. Результатом итерации является значение величины эффективности;

3) шаги 1 и 2 повторяются большое количество раз (несколько тысяч);

4) расчет минимального, среднего и максимального значений эффективности по результатам совершенных итераций;

5) построение гистограммы распределения частот.

Результаты имитации могут быть дополнены вероятностным и статистическим анализом и в целом обеспечивают наиболее полную информацию о степени влияния ключевых факторов на ожидаемые результаты значения показателя чистого дисконтированного дохода недропользователя (Белякова).

В заключении, говоря о достоинствах данного подхода, следует отметить, что метод Монте-Карло позволяет (О.О. Белякова и др. 2011):

* учесть максимально возможное число факторов внешней среды;

* является достаточно универсальным;

* не слишком сложен в реализации;

* работает в условиях неопределенности и риска.

К недостаткам рассмотренного подхода следует отнести:

* трудность понимания и восприятия менеджерами имитационных моделей, учитывающих большое число внешних и внутренних факторов вследствие их математической сложности и объемности;

* при разработке реальных моделей может возникнуть необходимость привлечения специалистов или научных консультантов со стороны;

* для достижения высокой точности требуется совершить большое количество итераций, что требует больше времени по сравнению с традиционным методом.

В отличие от моделирования Монте Карло, которое оценивает предопределенные проектные сценарии, Дерево решений сосредотачивается на управленческих решениях например, бурить ли дополнительные скважины, или использовать дополнительные методы воздействия на пласт, или нет. Оно также принимает во внимание неопределённость важных параметров, но использует более простой способ, к примеру, определяя вероятности того, что запасы попадут в широкие классы типа "крупные", "мелкие" или "нулевого".

Самый простой способ представить Дерево решений - через пример. Предположим, что геологоразведочные работы привели к открытию месторождения, которое может иметь как большие, так и маленькие запасы. В первом случае было бы оптимальным выявить крупную залежь, тогда как во втором - маленькую. Подбор неправильного размера залежи был бы дорогой ошибкой. Так что инженер, отвечающий за проект, предпочел бы получить больше информации относительно запасов перед принятием решения, но это будет дорогостояще. Какое решение лучше? Рисунок 2.1 показывает Дерево решений, соответствующее этой ситуации. Решения представлены квадратами. Ветви, происходящие от них, соответствуют возможным решениям. Круги представляют события: либо большие запасы (с вероятностью 60%), либо маленькие (с 40%-й вероятностью). В конце каждой ветви отмечен окончательный NPV. Так выявление крупной залежи, когда доказанные запасы оказываются большими, позволяет получить NPV, равный 170, если получена дополнительная информация о сравнении с NPV, равным 165. Точно так же, если запасы являются действительно маленькими, выявление маленькой залежи приводит к NPV, равному 130, если прямо сравнить со 125.

Чтобы можно было бы сравнивать решения, ожидаемая прибыль рассчитана в каждом круглом узле. Для главной ветви - это 170 x 0.4 + 110 x 0.6 =134. Поскольку ожидаемая прибыль в других двух узлах - 138 и 141 соответственно, лучшее решение состояло бы в том, чтобы пробурить дополнительную скважину перед выбором размера залежи.

Рис. 2.1 Дерево решений.

Есть два момента, которые следует отметить в этих вычислениях; во-первых, то, что мы вычислили максимум ожидаемого NPV, а не только сам ожидаемый NPV и, во-вторых, что вычисления выполнены по последней ветке и "отложены" на стволе. Эти комментарии также применяются, когда структура дерева используется для того, чтобы оценить варианты.

Динамическое программирование также может использоваться, чтобы оценить очень гибкие модели решений. Преимущество состоит в том, что это может совершаться с очень короткими шагами времени. К сожалению, это означает, что функция аддитивна, что неверно из-за налогов и лицензионных платежей. Поскольку результаты чувствительны к числовым значениям, используемых для расчёта NPV в крайних узлах, и поскольку эти значения трудно оценить, некоторые авторы предлагают заменять NPV функцией полезности. Другой интересный момент - то, что Дерево решений использует априорные и апостериорные вероятности Байеса, чтобы смоделировать вероятности выявления больших, маленьких или нулевых запасов, зависящих от результатов дополнительного бурения. Например, в начале вероятность больших запасов была оценена в 20%. Вероятность увеличилась бы до 52%, если дополнительное бурение дало положительные результаты, но и упала бы до 5%, если скважина оказалась сухой. Структура дерева заменяет непрерывные распределения значений параметров дискретными (например, возможный размер запасов выражен как крупный, маленький или нулевой). Эффект этой дискретизации может быть важен, особенно в случае нелинейности допустимых значений. Этот эффект увеличивается для сложных деревьев.

Сопоставление моделирования Монте-Карло и Дерева решений. С математической точки зрения, Дерево решений - способ оценить максимум ожидаемого NPV, тогда как моделирования Монте-Карло вычисляют ожидаемый NPV для стационарных сценариев. В отличие от моделирования Монте-Карло, Дерево решений не обеспечивает гистограмму возможного NPV. Предполагается, что цена отвечает за выбор решения. Оба подхода используют традиционную ставку дисконтирования, чтобы принять во внимание временную стоимость денег.

Помимо метода имитационного моделирования и дерева решений существует метод реальных опционов. С начала 1970-х годов начинает активно развиваться рынок контрактов, называемых put и call, которые дают своему владельцу право, но не обязательство продать или купить указанное количество товара (нефть, золото…), по истечению определенного срока. Если дата сделки зафиксирована, то контракты называются европейскими, иначе их называют американскими.

Основной вопрос, который задает себе игрок на таком рынке: какую цену я готов заплатить за право осуществления контракта. Именно с этой целью была создана модель оценки опционов. Позднее был создан метод реальных опционов (МРО). Один из наиболее распространенных направлений использования этого метода является оценка инвестиционных проектов разработки месторождений полезных ископаемых. К примеру предполагаемый проект разработки нефтяного месторождения в настоящее время может быть финансов не эффективным. Однако при росте цены н нефть осуществление данного проекта станет выгодным. Таким образом, приняв решение не инвестировать в проект, оцененный по настоящим данным, мы упускаем возможность получения прибыли завтра при возможном росте цен. Реальные опционы позволяют рассматривать риск не в качестве угрозы, которую необходимо избегать, а в качестве некоторой возможности (Зиятдинов).

Существую два основных метода оценки опционов:

· Модель Блэка - Шоулза. Она основана на предположении что динамика цен подобна броуновскому движению. Это предположение сделано в начале 1970-х годов. Исследования показали, что модель хорошо описывает колебания цен в краткосрочном периоде. Если следовать стандартной модели Блэка - Шоулза, то начальная цена опциона S может быть рассчитана из дифференциального уравнения

dSt = уStdWt + мStdt или dln(St) = уdWt+ мdt,

где:

St - курс акций;

Wt - броуновское движение;

м - отклонение курса акций;

у - дисперсия курса акций.

· Другим распространенным методом решения вопроса об оценке опциона является построение бинарного дерева. Жизнь опциона делится на интервалы, которые являются достаточно короткими так, чтобы рассматривалось только два ценовых изменения: скачок от S до Su или скачок вниз к Sd. Величина скачков зависит от дисперсии и размера временного интервала. Рисунок 2.2 показывает бинарное дерево для американского опциона с ценой исполнения 50 $ более чем на 5 месяцев. Каждое число показано в своём узле. Вверху узла показан курс акций, ниже - цена опциона. В каждом шаге значение ожидаемой прибыли для следующего узла рассчитывается и сравнивается со значением прибыли в предыдущем, если контракт исполнился в данном узле (т.е. преждевременно). Этот подход для оценки американских опционов очень похож на Дерево решений. Проблема только в том, что используется ограниченное число шагов времени, меньше чем 50. Это может быть проблемой, когда варианты применены к нефтяным проектам, которые имеют жизнь 20-30 лет.

·

Рис. 2.2. Бинарное дерево для американского опциона, долл.

Данные методы в настоящее время активно и успешно используются, однако для их осуществления требуются значительные затраты, ресурсов. Кроме того, зачатую результаты этих методов не являются прозрачными и понятными для менеджмента. Кроме того, как говорилось выше, оба метода используют для расчета NPV ставку дисконтирования. Учет риска при помощи корректировки нормы дисконта является наиболее быстрым и простым методом учета риска. Ставку дисконтирования можно рассматривать как универсальный, интегральный показатель учета рисков в инвестиционных проектах.

2.3 Модели расчёта ставки дисконтирования при реализации инвестиционных проектов

Ставка дисконтирования - процентная ставка, которая используется для расчета дисконтированной стоимости будущих доходов и расходов. То есть служит для приведения всех денежных потоков проекта к единым ценам. Соответственно при вычислении суммарной стоимости проекта (NPV) через ставку можно включить в проект риски. Проекты очень чувствительны к изменению ставки дисконтирования. При увеличении ставки дисконтирования суммарная стоимость проекта, особенно это характерно для нефтяной отрасли, значительно снижается так как основные инвестиции приходятся на начальный период реализации проекта, в то время как основные доходы - на более поздние. Итак, в структуре ставки дисконтирования обычно выделяют две составляющие: безрисковую ставку () процента и компенсацию рисков ().

Безрисковую часть рассчитать достаточно просто - она приравнивается к ставке безрисковых вложений, например, ставке по облигациям государственного займа, так как они считаются наиболее надежными и ликвидными активами на рынке ценных бумаг, хотя даже госзайму присуща определенная степень риска.

Компенсацию за риск (премию за риск) можно оценить как ставку, по которой предложат кредит в банке. Но это не обязательно так, поскольку в банке оценивают не только риск неудачи проекта, но и финансовую устойчивость и способность самой компании погасить кредит.

Кумулятивный метод применяется в основном для стран со слабо развитым фондовым рынком, или если акции компании не обращаются на открытом рынке, а предприятие-аналог сложно найти. Метод подразумевает оценку определенных факторов, порождающих риск недополучения запланированных доходов. При использовании метода в структуре ставки дисконта за основу берется безрисковая норма доходности, а затем к ней добавляется норма доходности за каждый рисконесущий фактор при инвестировании в данную компанию. Для определения дополнительной премии за риск инвестирования в определенную компанию учитывается несколько наиболее важных факторов (Оценка рисков нефтегазовых… 2002 г):

Размер компании. Чем меньше предприятие, тем больше риск инвестиций в него. Уменьшение величины данного вида риска имеет место при осуществлении инвестиции в более крупные предприятия. Данный фактор риска оценивается в пределах 0 - 3 %.

Финансовая структура. Данный фактор риска оценивается в пределах 0 - 5 %. Показатель зависит от коэффициента концентрации собственного капитала и от показателя текущей ликвидности.

Диверсификация клиентуры. Чем выше степень диверсифицированности клиентуры и больше период эффективной связи с ними, тем меньше риск инвестиций в данное предприятие. Риск потери клиентуры характерен для всех компаний. Однако потеря клиента в различной степени отражается на объемах сбыта разных предприятий. Чем меньше зависимость доходов компании от одного или нескольких крупнейших клиентов, тем при прочих равных условиях она стабильнее. Данный фактор риска оценивается в пределах 0 - 4 %.

Рентабельность предприятия и прогнозируемость его доходов. Величина данного вида риска зависит от результатов анализа природы прибыли оцениваемого предприятия. Если предприятие доказало свою способность приносить высокую прибыль в течение ряда последних лет - это меньшая величина, если наоборот, то большая. Данный фактор риска оценивается в пределах 0 - 4 %.

Качество управления рассматривается с точки зрения: наличия или отсутствия квалифицированных управляющих; отсутствия или наличия команды квалифицированных управляющих на оцениваемом предприятии; наличие или отсутствие квалифицированного «первого лица» - ключевой фигуры, ее недобросовестности, непредсказуемости.

Прочие собственные риски. Данный фактор риска оценивается в пределах 0 - 5 % и учитывает вероятность влияния на получение прогнозируемых доходов других специфических рисков, присущих оцениваемой компании.

Суммирование влияния всех вышеперечисленных факторов дает нам ожидаемую ставку дисконтирования. Этот метод является одним из наиболее простых и быстрых методов. Его крупным недостатком является большое количество слабо формализуемых показателей, оценка которых обычно осуществляется экспертно.

Выделение в структуре рисконесущих факторов группы прочих. Дает простор для введения в модель дополнительных факторов риска, присущих проектам в нефтегазовой отрасли.

Для определения нормы доходности за риск инвестирования в отрасль учитываются следующие наиболее важные факторы:

1. Изученность месторождения. Величина данного риска будет определяться в зависимости от категории запасов (ресурсов). Риск будет меньше, если предполагается разработка запасов промышленных категорий, для прогнозных ресурсов, соответственно, риск будет больше. Величина премии за данный вид риска будет определяться путем суммирования премий за каждую имеющуюся категорию, запасы (ресурсы) которой предстоит осваивать (табл 2.2).

2. Сложность геологического строения. Премии по данному виду риска для каждого вида залежи принимаются: для простого строения - 1%; для сложного строения - 2%; для очень сложного строения - 3%.

3. Средняя глубина залегания продуктивного пласта. Данный вид риска может быть сопряжен с такими ситуациями, как отказ оборудования при повышении температуры, время простоя и т.д.

Таблица 2.2 Сопоставление премий за риск по категориям извлекаемых запасов/ресурсов

Группа

Категория запасов/ресурсов

Премия за риск (%)

1

ABC1

1

C2

2

2

C3

3

D1L

4

3

D1

5

D2

6

В зависимости от глубины залегания продуктивного пласта премия за риск составит: до 3 000 м - 0,5 - 1%; от 3 000 м - 5 000 м - 2%; от 5 000 м - 3%.

4. Географо-экономическое расположение. На данный фактор риска оказывает влияние географическое расположение региона, наличие развитой транспортной и магистральной инфраструктуры.

Метод оценки финансовых активов САРМ основан на теоретической модели У. Шарпа. (Плотникова Е.В… 2011) Формула, по которой рассчитывается ставка дисконтирования в данной модели выглядит следующим образом:

где:

- доходность безрисковых активов ценных бумаг,

- средняя доходность всех обращающихся на рынке ценных бумаг (среднерыночная норма прибыли).

в - коэффициент (измеритель) систематического риска вложений.

Применение этого метода требует наличия в стране развитого рынка ценных бумаг со значительным количеством представленных на нем компаний. А акции этих компаний можно сопоставить друг с другом. При этом, для использования метода необходимо наличие на рынке безрисковых ценных бумаг для оценки безрисковой ставки. Кроме того, необходимо наличие статистики о динамике рынка в целом. Это дополнительное условие так же снижает область применения данного метода. К недостаткам этого метода можно отнести то, что он не учитывает дополнительный специфический геологический и технологический риск. Этот метод сосредотачивается на анализе исключительно рыночного риска.

Модель арбитражного ценообразования является логическим развитием идей, заложенных в модель CAPM, и появилась как реакция на последнюю (Плотникова Е.В… 2011). Модель арбитражного ценообразования основывается на допущении, что доходность каждой акции зависит частично от внешних, всеобщих макроэкономических условий или «факторов», а частично от внутренних факторов - событий, касающихся только данной компании. Тогда доходность равна следующему выражению :

Где - безрисковая ставка доходности, т.е ставка доходности портфеля с нулевым коэффициентом бета;

- ожидаемая ставка доходности портфеля с коэффициентом бета, равным 1 для фактора j и равным 0 для всех прочих факторов;

- «бета»-коэффициент чувствительности доходности актива к непредвиденным изменениям в факторе j;

- непредвиденные изменения в факторе j, премии за риск по факторам.

При этом теория не указывает, какие факторы являются наиболее важными, и какие нужно выбирать для включения их в модель. Это зависит от специфики деятельности фирмы. Таким образом, для использования теории арбитражного ценообразования необходимо, во-первых определить приемлемо короткий перечень макроэкономических факторов, которые имеют наибольшее влияние на флуктуации ставки дисконтирования , во-вторых оценить премии за ожидаемый риск по каждому из этих факторов. Основатель теории - Росс пришел к выводу, что существует четыре основных общеэкономических фактора:

· уровень промышленного развития;

· темп инфляции;

· разница между краткосрочными и долгосрочными процентными ставками;

· разница в доходности высокорисковых и низкорисковых корпоративных облигаций.

Значительным плюсом данной методики является то, что этот список может значительно изменяться и пополняться, в зависимости от специфики деятельности компании, ее размера, территориального расположения и т.д. Исследователи отмечают, что модель арбитражного ценообразования объясняет значения ожидаемой ставки дисконтирования более корректно, по сравнению с однофакторной моделью оценки CAPM.

У каждого из вышеперечисленных методов есть своя область, когда его применение целесообразно, однако у каждого из них есть свои недостатки.

Существует относительно простая методика вычисления ставки дисконтирования, которая активно применяется в методике быстрой оценки стоимости компании по дисконтированным денежным потокам. Она основывается на методе оценки средневзвешенной стоимости капитала (Weighted Average Cost of Capital - WACC) (Плотникова Е.В… 2011). Суть метода WACC заключается в вычислении средневзвешенной стоимости капитала, который использует фирма в процессе своей деятельности

Где

- стоимость i -го источника капитала,

- доля i -го источника капитала в общем привлеченном капитале.

В нашей методике ограничимся разделением капитала компании на собственный и заемный, тогда формула будет выглядеть:

Где

E (Equity)- оценка текущей рыночной стоимости акционерного капитала компании (собственный капитал);

D (debts) - краткосрочные и долгосрочные обязательства компании (заемный капитал);

- стоимость собственного капитала;

rd -стоимость привлеченного, заемного капитала;

б - налог на прибыль.

Для оценки используется модель CAPM:

Где - безрисковая ставка; - ожидаемая средняя доходность рынка; в - бета фактор, рассчитывается для ценной бумаги, показывает изменчивость доходности ценной бумаги, по отношению к доходности рынка в целом.

Далее рассмотрим методы определения основных параметров:

- доходность государственной облигации сроком на 3 года

- среднегодовая скорость роста индекса РТС с момента начала его расчета

Аналогично предыдущим методам оценки данный метод не учитывает недиверсифицируемый риск, характерный для компаний, работающих в нефтяной отрасли.

Как было показано выше, кумулятивный метод определения ставки дисконтирования является наиболее полным с позиции учета специфического риска компании. В то же время, подходов к оценке рыночной составляющей риска существует много, рассмотрим некоторые аспекты применения этих механизмов при расчете ставки дисконтирования.

Вопрос о применении ставок дисконтирования полученных по методам оценки капитальных активов и средневзвешенной стоимости капитала для анализа эффективности инвестиционных проектов в реальном секторе экономики остается открытым. На практике эти методы часто применяются, однако, с теоретической точки зрения это не совсем правомерно. Методики создавались с целью вычисления ставки дисконтирования, применяемой для оценки финансовых активов. Некоторые исследователи не советуют применение этих методов для оценки эффективности инвестиционных проектов. Стандарты оценки ограничиваются более обтекаемой формулировкой, относительно, например метода WACC: «Использование в качестве ставки дисконта средневзвешенной стоимости привлечённого капитала в отечественных условиях практически пока мало применимо, в связи с крайне ограниченным использованием основной массой российских предприятий схем привлечения финансовых ресурсов, аналогичных западным». Некоторые исследователи допускают применение этого метода, но при наличии жестких ограничений модели, зачастую не реалистичных. Однако методика вычисления ставки дисконтирования по методу WACC описана в литературе только в общем виде, не указаны конкретные механизмы определения параметров. Это с одной стороны оставляет большой простор для исследователя, с другой стороны порождает огромное количество вариантов данного метода.

По мнению автора применение данных методов уместно при инвестиционном анализе, однако в качестве вспомогательных методов оценки рыночного риска. На самом деле, наблюдается высокая корреляция между финансовыми и реальными показателями работы компании. Достаточно рассмотреть корреляцию между рыночной капитализацией и объемами добычи (выручки как эквивалента) компаний нефтегазового профиля России (рис 2.1, табл 2.3).

Высокая корреляция этих параметров указывает на возможность применения ставки дисконтирования полученной по методам оценки капитальных активов и средневзвешенной стоимости капитала. Для оценки эффективности инвестиционных проектов.

Таблица 2.3 Рыночная капитализация и выручка крупнейших компаний нефтегазового профиля на 2011г (по данным рейтингового агентства «Эксперт 400»)

Компания

Капитализация на 01.01.2012 г. (млн долл.)

Объем выручки за 2011 г.

(млн долл.)

"Газпром"

114 991

157 778

"Роснефть"

63 670

63 220

ЛУКОЙЛ

48 310

111 433

ТНК-ВР

39 198

41 615

НОВАТЭК

34 171

5 991

"Сургутнефтегаз"

30 933

26 807

"Татнефть"

13 218

20 955

Рис 2.3 График зависимости рыночной капитализации компаний от их выручки

Глава 3. Обоснование выбора ставки дисконтирования для нефтегазовых проектов

В данной главе рассмотрены практические аспекты применения описанных выше методик определения ставки дисконтирования. Приведены расчеты, и результат оценки ставки дисконтирования для десяти крупнейших компаний России, работающих в нефтегазовой отрасли по всем этим методам. Кроме того, оговорены условия применения методик к конкретным объектам.

3.1 Обоснование выбора безрисковой составляющей ставки дисконтирования

Определение безрисковой составляющей, является основополагающим этапом в определении ставки дисконтирования, так как она используется во всех методах, однако затруднения возникают и на этом этапе. Как уже было сказано выше, традиционно определяется как ставки по облигациям федерального займа.

Основная проблема - это выбор конкретного значения, так как диапазон доходности колеблется в значительных пределах: от 5% до 10% показатель зависит от срока до погашения облигации (табл 3.1). Естественно, что облигации с поздним сроком погашения обладают более высокой процентной ставкой, обеспечивающей покрытие возможных рисков. К тому же ставка значительно изменяется во времени (рис 3.1) В настоящий момент ставка дисконтирования колеблется около 7 - 8 %. По самым последним размещенным облигациям федерального займа (ОФЗ), со cроком погашения 27.02.2019 года (срок обращения 2380 дней) доходность составляет 7,8% (по данным ЦБ РФ).

Так как для определения ставки дисконтирования была рассмотрена финансовая отчетность компаний за 2011 г, то правомернее в основу расчетов в качестве безрисковой ставки положить среднюю доходность за 2011 год. Согласно официальной статистике Центрального Банка РФ средняя доходность на рынке государственных ценных бумаг составила 7.68%. Однако эта доходность не подходит для использования в качестве безрисковой составляющей ставки дисконтирования. Срок до погашения этих ценных бумаг в основном не превышает 7 лет. В данной работе, в качестве безрисковой ставки принята доходность по облигациям федерального займа сроком погашения 25 лет. Выбор такого уровня ставки дисконтирования можно объяснить спецификой инвестиционных проектов в нефтяной отрасли. Срок жизни таких проектов в среднем составляет 20 - 30 лет, именно поэтому для корректного сравнения альтернативной стоимости вложений нужно брать доходность облигаций с длительным сроком погашения. Доходность на уровне 9,09% принята за безрисковую составляющую ставки дисконтирования.

Таблица 3.1 Изменение доходности облигаций в зависимости от срока погашения (по данным ЦБ РФ)

Срок до погашения, лет

1

2

3

5

10

15

20

25

Доходность, % в год

5,12

6,60

7,27

7,68

8,49

8,82

8,99

9,09

Рис.3.1 Ставки рынка ГКО-ОФЗ с 14.01.2004 по 28.08.2012 (по данным ЦБ РФ)

3.2 Применение кумулятивного метода расчёта ставки дисконтирования

Данный метод во многом основан на экспертной оценке каждого из параметров, которые несут в себе элементы риска. Для придания модели большей объективности для некоторых параметров модели введены характеризующие показатели, по которым компании были ранжированы. Этот процесс перехода от качественных показателей к количественным является сложной и неоднозначной процедурой. В зависимости от значения характеризующего показателя, пропорционально вычислено значение премии за риск. Однако в модели есть показатели, объективная оценка которых является невозможной. Их оценка проводилась экспертным методом. Кроме того, надбавка за прочие риски зависит от конкретного объекта, поэтому оценка этой составляющей не имеет смысла в рамках решаемой задачи.

Оценка фактора Размер компании.

Существует несколько критериев, по которым оценивается размер компании:

· Балансовая стоимость акционерного капитала

· Число сотрудников компании

· Рыночная стоимость акционерного капитала.

В исследованиях можно применять как каждый из этих параметром по отдельности, так и совместно. Для определения надбавки за данный фактор необходимо решить задачу отображения двух множеств друг в друга. Мощность множества надбавок за риск бесконечно и непрерывно, в то время как классификация компаний по числу сотрудников ограничено и дискретно, соответственно число работников менее удачный критерий по сравнению с другими для использования отдельно. При выборе между Балансовой стоимостью и рыночной стоимостью акционерного капитала, целесообразнее выбрать балансовую стоимость, вследствие большей объективности этой стоимости.

Критерием для оценки размера компании была выбрана балансовая стоимость активов компании - официальная и легко доступная информация вполне подходящая для поставленной задачи. Значения балансовых стоимостей представлены и соответствующих надбавок за риск представлены в таблице 3.2:

Таблица 3.2 Балансовая стоимость активов и размер надбавки за риск за фактор «Размер компании» для российских компаний нефтегазового профиля.

Компания

Активы компании,

(млн руб).

Размер надбавки (%)

"ГАЗПРОМ"

10 900 696

0.00%

"РОСНЕФТЬ"

3 377 000

2.07%

"ЛУКОЙЛ"

2 936 382

2.19%

"ТНК-ВР Холдинг"

1 193 718

2.67%

"Сургутнефтегаз"

1 120 178

2.69%

"Газпром нефть"

1 181 193

2.67%

"НОВАТЭК"

383 432

2.89%

"Татнефть"

135 914

2.96%

"Башнефть"

437 051

2.88%

"РуссНефть"

194 025

2.95%

"СЛАВНЕФТЬ"

261 556

2.93%

Крупнейшей российской компанией является ОАО «Газпром» размер активов компании составляет 10 900 696 млн руб. Значению 10 000 руб (0.01 млн. руб) сопоставлен уровень ставки дисконтирования равный 3% , 10 900 696 млн руб - 0%. Все компании ранжированы по размеру активов по формуле:

Где А - величина активов компании.

Результаты расчетов представлены в табл. 3.2.

3.2.1 Оценка фактора Финансовая структура

Для оценки данного фактора в качестве индикаторного показателя было выбрано соотношение собственного и заемного капитала, точнее доля собственного капитала в структуре капитала. Вопрос к какой базе соотносить долю собственного капитала. Официального ограничения по доле заемных средств не существует. В данном случае принято соотносить долю собственного капитала к 100%. Итоговая формула расчета выглядит следующим образом:

Где ц - доля собственного капитала в общем.

Результаты расчетов представлены в таблице 3.3:

Таблица 3.3 Доля собственного капитала в структуре капитала и размер надбавки за риск за фактор «Финансовая структура» для российских компаний нефтегазового профиля

Компания

Доля собственного капитала (%)

Размер надбавки (%)

"ГАЗПРОМ"

71.2%

1.44%

"РОСНЕФТЬ"

69.8%

1.51%

"ЛУКОЙЛ"

74.0%

1.30%

"ТНК-ВР Холдинг"

56.0%

2.20%

"Сургутнефтегаз"

93.2%

0.34%

"Газпром нефть"

64.7%

1.77%

"НОВАТЭК"

63.0%

1.85%

"Татнефть"

64.3%

1.79%

"Башнефть"

46.2%

2.69%

"РуссНефть"

34.0%

3.30%

"СЛАВНЕФТЬ"

54.0%

2.30%

3.2.2 Оценка фактора Диверсификация клиентуры

Оценка данного фактора при помощи индикаторного показателя довольно затруднительно, оценка надбавки за риск оценивалась экспертно. Для нефтегазовой отрасли этот риск довольно низкий, так как обычно потребители крупные и стабильные, в настоящее время мировая экономика энергодефицитна, поэтому риск потери клиентов у этих компаний минимален. Однако существует небольшой риск для мелких компаний, он оценен в 1 %.

Таблица 3.4 азмер надбавки за риск за фактор «Диверсификация клиентуры» для российских компаний нефтегазового профиля

Компания

Размер надбавки (%)

"ГАЗПРОМ"

0%

"РОСНЕФТЬ"

0%

"ЛУКОЙЛ"

0%

"ТНК-ВР Холдинг"

0%

"Сургутнефтегаз"

0%

"Газпром нефть"

0%

"НОВАТЭК"

0%

"Татнефть"

1%

"Башнефть"

0%

"РуссНефть"

1%

"СЛАВНЕФТЬ"

1%

3.2.3 Оценка фактора рентабельность предприятия и прогнозируемость его доходов

Прогнозируемость доходов компаний весьма низка для всей нефтегазовой отрасли. Вследствие того, что она сильно привязана к колебаниям мировой цены на нефть. А этот показатель слабо предсказуем. Ориентировочным показателем принята рентабельность активов за 2011 г., однако стоит отдавать себе отчет в том, что рентабельность зависит от прибыли компании. Следовательно испытывает аналогичные колебания. Это значительный минус в методике. Он может быть устранен учетом статистики за значительный промежуток времени. В рамках данной методики взят единичный показатель. Определение надбавки за риск по данному фактору происходило аналогично предыдущим показателям. Результат представлен в таблице 3.5

Таблица 3.5 Показатель рентабельности активов и размер надбавки за риск за фактор «рентабельность предприятия и прогнозируемость его доходов» для российских компаний нефтегазового профиля

Компания

Рентабельность (%)

Размер надбавки (%)

"ГАЗПРОМ"

26.7%

0.80%

"РОСНЕФТЬ"

13.5%

2.40%

"ЛУКОЙЛ"

7.7%

3.10%

"ТНК-ВР Холдинг"

14.8%

2.24%

"Сургутнефтегаз"

30.9%

0.29%

"Газпром нефть"

12.0%

2.58%

"НОВАТЭК"

33.3%

0.00%

"Татнефть"

10.0%

2.82%

"Башнефть"

7.1%

3.18%

"РуссНефть"

1.1%

3.90%

"СЛАВНЕФТЬ"

0.3%

4.00%

3.2.4 Оценка фактора качество управления

Для оценки данного фактора сложно подобрать соответствующий показатель, в данной работе в качестве индикатора работы менеджмента взята динамика прибыли компании по отношению к предыдущему году. Динамика прибыли и надбавки за риск представлены в таблице 3.6

Таблица 3.6 Динамика прибыли и размер надбавки за риск за фактор «качество управления» для российских компаний нефтегазового профиля

Компания

Динамика прибыли (%)

Размер надбавки (%)

"ГАЗПРОМ"

131.95%

0.77%

"РОСНЕФТЬ"

107.05%

1.45%

"ЛУКОЙЛ"

114.06%

1.26%

"ТНК-ВР Холдинг"

132.48%

0.76%

"Сургутнефтегаз"

144.16%

0.44%

"Газпром нефть"

131.71%

0.78%

"НОВАТЭК"

160.28%

0.00%

"Татнефть"

145.28%

0.41%

"Башнефть"

150.95%

0.25%

"РуссНефть"

155.14%

0.14%

"СЛАВНЕФТЬ"

13.81%

4.00%

3.2.5 Оценка фактора прочие собственные риск

Как уже говорилось выше, оценка фактора должна проводиться индивидуально для каждого проекта. Основные параметры, по которым оценивается надбавка за риск, описаны в пункте 2.3 главы 2. Обозначим эту надбавку как Д. Тогда итоговая ставка дисконтирования по кумулятивному методу будет выглядеть следующим образом:

Таблица 3.7 Сумма надбавок за риск и итог ставки дисконтирования по кумулятивному методу оценки

Компания

Безрисковая ставка (%)

Сумма надбавок за риск (без учета прочих рисков)

Итог ставки дисконтирования

"ГАЗПРОМ"

9,09%

3.01%

12,10 + Д %

"РОСНЕФТЬ"

9,09%

7.43%

16,52 + Д %

"ЛУКОЙЛ"

9,09%

7.86%

16,95 + Д %

"ТНК-ВР Холдинг"

9,09%

7.87%

16,96 + Д %

"Сургутнефтегаз"

9,09%

3.76%

12,85 + Д %

"Газпром нефть"

9,09%

7.80%

16,89 + Д %

"НОВАТЭК"

9,09%

4.74%

13,83 + Д %

"Татнефть"

9,09%

7.98%

17,07 + Д %

"Башнефть"

9,09%

9.00%

18,09 + Д %

"РуссНефть"

9,09%

11.29%

20,38 + Д %

"СЛАВНЕФТЬ"

9,09%

14.23%

23,32 + Д %

3.3 Расчёт ставки дисконтирования на основе модели оценки финансовых активов

Напомним что расчеты ставки дисконтирования в данной модели производится по формуле:

обсудим методику вычисления параметров модели:

- безрисковая ставка для данного исследования принята за 7,68%

- средняя доходность всех обращающихся на рынке ценных бумаг (среднерыночная норма прибыли). данный показатель является статистическим. В формуле расчета участвует индекс РТС принятый на следующие даты: 1.01.2005 г. и 30.12.2011 г. По данным Российской торговой системы на 30.12.2011 г. индекс составил 1381,87.

Расчет производится по следующей формуле:

Полученное значение среднерыночной доходности используется и в других методиках расчета ставки дисконтирования, является важным показателем.

Значение коэффициента в который является мерой систематического риска, по сути данный показатель определяет взаимосвязь между изменением доходности конкретной ценной бумаги и изменением доходности рынка в целом. Бета есть отношение ковариации оцениваемой величины и эталонной к дисперсии эталонной. В данной работе значения коэффициента в не рассчитывались, взяты значения по данным рейтингового агентства AK&M, аналитического интернет - проекта «smartmarkets», а так же издательского агентства «Коммерсантъ. Издательский дом».

Данные по коэффициентам представлены в следующей таблице:

Таблица 3.8 Значения коэффициента в (источники информации) для российских компаний нефтегазового профиля

Компания

Значение коэффициента в

Источник

"Газпром"

1.167373

«smartmarkets»

"Роснефть"

1.195358

«smartmarkets»

"Лукойл"

1.042952

«smartmarkets»

"ТНК-ВР Холдинг"

0.68

«Коммерсантъ. Издательский дом»

"Сургутнефтегаз"

1.10577

«smartmarkets»

"Газпром нефть"

1.25

«Коммерсантъ. Издательский дом»

"Новатэк"

0.893198

«smartmarkets»

"Татнефть"

1.193956

«smartmarkets»

"Башнефть"

0.67

«Коммерсантъ. Издательский дом»

"РуссНефть" (*)

0.67

"Славнефть"

0.656

AK&M

(*) Не найдена информация взято по аналогии с"Башнефть" из-за сходства по размеру компаний, структуре капитала.

После определения всех параметров модели было проведено вычисление ставки дисконтирования, результат представлен в таблице:

Таблица 3.9 Оценка ставки дисконтирования по модели оценки финансовых активов (CAPM)

Компания

Безрисковая ставка (rf)

Ожидаемая рыночная доходность(rm)

Коэффициент

в

Ставка дисконтирования по модели САРМ

"Газпром"

9,09%

12%

1.16

12,82%

"Роснефть"

9,09%

12%

1.19

12,91%

"Лукойл"

9,09%

12%

1.04

12,42%

"ТНК-ВР Холдинг"

9,09%

12%

0.68

11,26%

"Сургутнефтегаз"

9,09%

12%

1.10

12,63%

"Газпром нефть"

9,09%

12%

1.25

13,09%

"Новатэк"

9,09%

12%

0.89

11,95%

"Татнефть"

9,09%

12%

1.19

12,91%

"Башнефть"

9,09%

12%

0.67

11,23%

"РуссНефть" (*)

9,09%

12%

0.67

11,23%

"Славнефть"

9,09%

12%

0.656

11,19%

Наибольшее значение ставки дисконтирования получено для компании «Газпром нефть» наименьшее у «Славнефть». Итоговое значение ставки дисконтирования зависит исключительно от значения рыночного коэффициента бета. Так как остальные показатели являются постоянными для всех компаний. Соответственно ставка дисконтирования прямо пропорциональна ковариации между доходностью акций компании и рынка в целом. То обстоятельство, что метод опирается на единственный показатель - поведение акций компаний на рынке ценных бумаг, является его крупным недостатком. При этом это довольно простой и часто используемый метод.

Стоит отметить, что рыночный коэффициент бета характеризует связь между поведением акций компании на рынке и поведением рынка в целом, однако специфика российского рынка ценных бумаг такова, что вопрос возможности применения данного метода остается открытым. Проблема заключается в том, что российский рынок очень сильно концентрирован, 5 компаний (10% по наименованиям) с наибольшим весом (Газпром - 14.78%, Сбербанк - 14,37%, Лукойл - 13,51%, Роснефть - 5,78%, Норильский никель - 5,55%) (по данным ММВБ статистика) в сумме определяют индекс на 53,99%.


Подобные документы

  • Сущность и виды инвестиционных проектов. Оценка финансовой реализуемости проекта, учет фактора инфляции при его оценке. Анализ и оценка денежных потоков инвестиционных проектов. Сущность и измерители инфляции, номинальные и реальные процентные ставки.

    курсовая работа [98,6 K], добавлен 18.12.2009

  • Выбор объектов инвестирования, эффективных инвестиционных проектов с помощью описательных методов. Расчет ставки дисконтирования и показателей эффективности. Формирование инвестиционного портфеля. Определение эффективности инвестиционного портфеля.

    курсовая работа [102,6 K], добавлен 03.06.2015

  • Содержание и основы методики выбора инвестиционных проектов. Виды инвестиционных проектов и принципы их разработки. Анализ и принятие инвестиционных решений при различных условиях. Оценка инвестиционных проектов с неординарными денежными потоками.

    курсовая работа [115,5 K], добавлен 05.11.2010

  • Предварительная оценка проектов. Выбор эффективных инвестиционных проектов с помощью описательных методов. Расчет ставки дисконтирования, показателей эффективности, ранговой значимости по проектам. Определение эффективности инвестиционного проекта.

    курсовая работа [92,1 K], добавлен 13.04.2015

  • Инвестиционное проектирование: принципы финансового обоснования. Понятие, фазы и критерии оценки инвестиционных проектов. Бизнес-план инвестиционного проекта. Оценка эффективности инвестиционных проектов (на примере постройки подземного гаража).

    курсовая работа [28,6 K], добавлен 22.05.2004

  • Роль инвестиционного проекта в принятии инвестиционного решения. Показатели и виды эффективности инвестиционных проектов. Подготовка информации о внешней среде. Методические рекомендации по оценке, анализу и интерпретации показателей эффективности.

    реферат [89,9 K], добавлен 11.11.2002

  • Краткая характеристика производственной деятельности предприятия, динамика основных технико-экономических показателей, проведение маржинального анализа. Методика расчета критериев эффективности инвестиционных проектов. Факторы риска и неопределенности.

    курсовая работа [110,6 K], добавлен 04.02.2015

  • Инвестиционный проект и его экономическое значение. Структура инвестиционного цикла, методика оценки эффективности инвестиционного проекта, концепция дисконтирования. Анализ инвестиционных проектов, постройка жилого комплекса, парковки для автотранспорта.

    дипломная работа [101,5 K], добавлен 12.10.2010

  • Оценка финансовой реализуемости инвестиционных проектов. Эффективность участия в проекте хозяйствующих субъектов, сравнение альтернативных вариантов. Основные принципы принятия инвестиционных решений; показатели, используемые для расчета их эффективности.

    презентация [45,5 K], добавлен 25.11.2014

  • Особенности инвестирования социальной сферы общества. Основные принципы и методы оценки инвестиционных проектов, характеристика показателей их эффективности. Состав денежных потоков инвестиционных проектов. Расчёт эффективности инвестиционных вложений.

    контрольная работа [63,9 K], добавлен 24.05.2012

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.