Особенности подготовки решений при техническом анализе инвестиционных проектов

В ходе анализа и осуществления большинства инвестиционных проектов возникают и требуют решения проблемы технического характера. Спектр этих проблем можно объединить в крупные относительно однородные направления:

• определение оптимального масштаба (размера) проекта;

• оценка компонентного состава;

• выбор места расположения проекта и т.д.

При решении этих задач, как правило, необходимо применение различных методов и инструментов, а в случае их высокой сложности целесообразно использование математического моделирования.

Выбор масштаба проекта. Масштаб проекта обычно является переменной величиной, которую следует определять в ходе разработки проекта. Масштаб проекта, как правило, зависит от спроса на производимую продукцию, от организационных возможностей предприятия (фирмы), осуществляющего проект, а также от возможных физических ограничений со стороны территориальных или природных ресурсов, предполагаемых к использованию. Экономия (или потери) от роста масштаба производства при данной технологии может наложить минимальные (или максимальные) ограничения на размер производства.

Часто отсутствие проверенного на практике технологического решения заставляет прибегать к поэтапному подходу, который начинается с исследований и адаптационной работы, после чего создают пилотный проект и в дальнейшем, исходя из полученного опыта, расширяют его до полномасштабного проекта.

Оптимальным для проекта будет масштаб, максимизирующий конечный результат (например, NPV). Для проведения такого анализа проект следует разбить на несколько однородных компонентов (рис. 9.9), соответствующих единичному масштабу, которые могут затем присоединяться вместе с их суммарными приростами выгод (ABk) и затрат (ΔCk) к некоторому "базисному" проекту (ΔB1, ΔC1), представляющему собой наименьший в технологическом отношении проект. На каждом шаге увеличения масштаба разность между приростами выгод и затрат (ΔBk – ΔCk), как правило, уменьшается. Это может быть связано с постепенным насыщением рынка производимой по проекту продукции (что приводит к снижению цены и, следовательно, суммы поступлений) или с необходимостью выхода на другие (более отдаленные) рынки (что потребует дополнительных затрат на транспортировку, рекламу и т.п.).

Далее рассчитывается конечный результат для базисного проекта (ΔB1 – ΔС1) и для каждой комбинации компонентов (ΔBk – ΔCk), и желаемый масштаб проекта увеличивается до тех пор, пока чистый дисконтированный доход (NPV) для последнего прибавленного компонента проекта не станет равным нулю, а предельная внутренняя ставка дохода (IRR) не окажется равной альтернативной стоимости капитала. Такая ситуация в нашей иллюстрации проявляется на третьем шаге (ΔБЗ = ΔСЗ). В этот момент конечный результат всего проекта в целом достигнет максимального значения. При дальнейшем росте масштаба суммарный результат начинает снижаться и становится ниже максимального уровня.

Рис. 9.9. Потоки приростов выгод и затрат при выборе масштаба проекта

Другими словами, наиболее важный принцип, соблюдаемый при оценке проекта с целью определения оптимальных параметров, заключается в том, чтобы рассматривать каждое изменение параметров как отдельный проект. Сравнивая значения прирастающих выгод со значениями прирастающих затрат, можно определить рост чистого эффекта, который является результатом увеличения размера проекта. До тех пор пока чистый дисконтированный доход (NPV) каждого последующего приращения масштаба выражается числом положительным, проект можно расширять.

Учет всех основных факторов, влияющих па масштаб проекта, как правило, возможен лишь в процессе экономико-математического моделирования. В таких случаях нет необходимости разрабатывать и решать специальные модели для оптимизации размеров производства. Часто возможно применение уже упомянутой ранее (см. параграф 8.3, параграф 9.4.1) дезагрегированной модели оптимизации производственно-отраслевой структуры объекта. Дезагрегированная модель является универсальной, и ее можно использовать для различных целей, в том числе и для поиска оптимального размера производства. Однако если планируется многоцелевое использование модели, разработчику необходимо заранее, при построении базовой модели, предусмотреть некоторые элементы унификации, чтобы в дальнейшем избежать неоправданных потерь времени при адаптации модели к последующим специальным расчетам. В частности, желательно избегать большого числа количественных (объемных) показателей, которые могут меняться при изменении условий, максимально использовать прием записи "пропорциональной связи" для моделирования структурных условий объекта, по возможности шире применять относительные и нормативные показатели и коэффициенты. Все это существенно облегчит процесс получения множества необходимых решений и снизит вероятность технических ошибок в модели.

Пример 9.2. Рассмотрим технологию применения данного подхода на примере проекта внедрения новых технологий производства и хранения овощей и картофеля в сельскохозяйственном предприятии, частью которого является строительство охлаждаемого овощехранилища. Базовый вариант проекта после оптимизации и анализа оказался достаточно привлекательным для бенефициаров: чистый дисконтированный доход (NPV) равен 1789 тыс. долл., внутренняя норма доходности (IRR) 23,4%. И для них может оказаться логичным вопрос: а нельзя ли данный проект сделать еще более эффективным, увеличив его масштаб?

Для иллюстрации поиска оптимального масштаба исследуем возможность строительства в объекте еще одного (второго) такого же хранилища. Все изменения, связанные со строительством второго хранилища и с увеличением емкости хранения, вносятся в модель для ситуации "с проектом". При этом не вводится никаких изменений в технологию производства овощей и картофеля.

В результате решения модели, как и планировалось, увеличивается объем единовременной закладки на хранение каждого вида овощей и картофеля в новые хранилища в 2 раза – пропорционально объемам при базовом масштабе (масштаб 1) в соответствии с условиями сортимента продаж. При этом объемы производства в ситуации "с проектом" гарантируют полную загрузку емкостей хранения.

Для строительства второго нового хранилища потребуются дополнительные инвестиции. В результате общая сумма капитальных вложений в проект при двойном масштабе (масштаб 2) составит 11,7 млн долл, вместо 6,9 млн долл, при масштабе 1.

Изменения в выручке в положительную сторону произойдут за счет смещения продаж с сезона уборки на зимне-весенний период, когда цены выше. Однако вдвое большие объемы продаж из хранилищ оптовым покупателям приведут, по оценкам экспертов, к некоторому снижению цеп реализации (в среднем на 5%).

Как показали расчеты, прирост поступлений от удвоения масштаба проекта оказался не столь значительным, как рост инвестиций в проект. Более того, удвоение емкости хранилищ приведет к росту текущих затрат на хранение, доработку и реализацию продукции, а также отходов при хранении.

Учет всех факторов и условий в модели позволяет оперативно оценить окончательное влияние изменения масштаба на денежные потоки и результативные показатели эффективности проекта (табл. 9.7).

Таблица 9.7

Основные показатели финансовой эффективности проекта при различном масштабе

Показатель	Масштаб 1		Масштаб 2
Показатель	NPV, тыс. долл.	IRR, %	NPV, тыс. долл.	IRR, %
До финансирования	1789	14,9	1578	12,4
После финансирования	1789	23,4	1578	16,0

Таким образом, в данном конкретном случае увеличение масштаба проекта нецелесообразно из-за очевидного снижения относительной эффективности проекта с двойным масштабом по сравнению с базовым вариантом (ΔΝΡV = 1578 – 1789 = -211 < 0). Второй вариант по своим показателям мог бы быть достаточно привлекательным для бенефициаров (NPV2 = 1578 > 0), если бы не было альтернативного первого (базового) варианта с одним хранилищем (NPV1 = 1789 > 1578).

Компонентный анализ проекта. Многие проекты развития состоят из компонентов, относящихся к различным секторам или видам деятельности. Например, один и тот же проект может включать системы орошения и дренажа, внедрение новых технологий производства и переработки продукции, строительство хранилищ, сельских дорог, элементов социальной инфраструктуры и т.п.

Первоочередной задачей является установление взаимоотношений между различными компонентами проекта.

Если компоненты проекта тесно связаны друг с другом (не могут осуществляться самостоятельно как отдельные проекты), то распределение выгод и затрат по индивидуальным компонентам при финансовом анализе не будет иметь смысла, поэтому рассчитывать ставки дохода по отдельности для различных компонентов не следует. Целесообразно в этом случае рассчитать чистую приведенную ценность или внутреннюю ставку доходности для всего проекта в целом, а потом установить, можно ли их увеличить путем отдельных возможных изменений в одном или нескольких компонентах проекта.

Если же отдельные компоненты проекта друг с другом почти не связаны (могут реализовываться отдельно как самостоятельные проекты), то они должны анализироваться по отдельности. Однако, несмотря на то что компоненты имеют относительную обособленность и самостоятельность, они связаны общей идеей проекта, представляющего собой единую систему с соответствующими свойствами. Оптимизировать структуру таких систем можно в рамках одной блочной модели, где в каждом из основных блоков описываются условия и процессы, протекающие внутри каждого из компонентов. Связующий блок обеспечивает технологическую и экономическую увязку всех компонентов, а также общие условия реализации проекта.

Модель позволяет, с одной стороны, найти оптимальный состав и сочетание компонентов, с другой – оптимальный размер каждого из них с точки зрения достижения максимального эффекта всего проекта в целом.

Пример 9.3. Для иллюстрации данного подхода можно обратиться к уже упомянутой выше модели оптимизации структуры производства и программы хранения овощей и картофеля.

Проект состоит из двух компонентов (подпроектов): 1) внедрение новой технологии выращивания овощей и картофеля (компонент 1); 2) строительство нового охлаждаемого овощехранилища (компонент 2).

Эти компоненты взаимосвязаны, поскольку имеют дело с одним видом продукции и объединены общей технологической цепочкой. В то же время они относительно обособлены, поскольку могут быть реализованы отдельно друг от друга.

Задача заключается в том, чтобы сравнить результаты уже полученного оптимального решения для проекта в целом с оптимальными решениями по компонентам в отдельности. Технически задача решается следующим образом. Из модели для проекта в целом исключаются условия по одному из компонентов. В результате получается модель, описывающая условия реализации другого компонента. Например, исключив из общей модели (ситуация "с проектом") условия по внедрению новой технологии (т.е. заменив их на условия старой технологии в ситуации "без проекта"), получаем модель для компонента 2 – "Строительство нового овощехранилища". И наоборот, исключив из общей модели условия но строительству нового хранилища, получаем модель для компонента 1 – "Внедрение новой технологии производства овощей и картофеля".

Если в проекте компонентов больше двух и все они независимы друг от друга, то на каждом шаге исключаются все, кроме одного. В результате получают модели для каждого из компонентов. Далее модели решают отдельно друг от друга и получают независимые решения для всех компонентов (в нашем случае для двух).

При исключении или замене одних условий на другие необходимо помнить, что это не просто техническая процедура, а творческий процесс, требующий глубокого понимания взаимосвязей в объекте, используемых технологий и т.п. Каждая из моделей должна адекватно отражать условия реализации подпроектов. В противном случае результаты решения и выводы по компонентному составу проекта могут оказаться неверными.

Решение по компонентному составу обычно принимается на основе сравнительного анализа полученных оптимальных решений для компонентов и проекта в целом (табл. 9.8).

В рассматриваемом примере очевидно проявление системных свойств проекта, в частности синергетического эффекта, когда NPV проекта в целом значительно превышает сумму значений NPV подпроектов. Это является основанием для общего вывода, что реализация всего проекта в целом дает более высокий абсолютный эффект, чем реализация его компонентов по отдельности.

Таблица 9.8

Сравнительный анализ компонентов проекта, тыс. долл.

Показатели	Компонент 1 "Технология производства"	Компонент 2 "Новое хранилище"	Проект в целом
Капитальные затраты *	2081	4827	6908
Текущие затраты	1659	1027	1842
Поступления	3797	3569	4940
NPV	492	545	1789
IRR, %	16,8	12	14,8

* В первом году расчетного периода (инвестиционная фаза проекта).

В то же время и подпроекты обеспечивают положительное значение NPV и также являются привлекательными для бенефициара. Более того, компонент 1 имеет более высокую скорость роста капитала (IRR = 16,8%) при наименьших инвестициях. В случае ограничений на собственный свободный капитал или на его привлечение со стороны компонент 1 представляется более привлекательным. Существуют и относительные преимущества компонента 2 (например, самые низкие текущие затраты), которые могут стать причиной принятия решения о выборе именно этого подпроекта. Другими словами, окончательный выбор осуществляется бенефициарием в зависимости от конкретных внутренних и внешних условий (финансовое положение объекта, состояние рынка капитала, стратегические и тактические цели предприятия и т.п.), которые могут оказаться неизвестными консультанту или эксперту, готовящему возможные варианты решения.

Выбор места расположения проекта. Факторы, определяющие местоположение проекта, столь же разнообразны, как и факторы, влияющие на масштаб проекта, и они также могут быть проанализированы. Наилучшим для проекта считается такое местоположение, которое максимизирует его конечный результат. В большинстве случаев выбор местоположения, как и при определении масштаба проекта, связан с необходимостью достижения компромисса между рядом соображений. Следует рассматривать различные варианты – подходящего земельного участка, рынков сырья и материалов, рынков продукции, источников энергии, производственной и социальной инфраструктуры, рабочей силы – с учетом близости и стоимости.

Выбор места расположения проекта тесно связан с проблемой территориального размещения производства, которая, как уже отмечалось, может решаться различными методами, в том числе с помощью модели специализации и размещения производства (см. параграф 8.3).

По результатам решения модели появляется возможность не только определить оптимальную производственную структуру каждого объекта и всего предприятия в целом, но и выявить наиболее целесообразные с точки зрения эффективности ведения хозяйства места размещения отдельных видов деятельности, на развитие или расширение которых могут быть направлены инвестиционные проекты (строительство новых и модернизация действующих животноводческих помещений, установка доильного или перерабатывающего оборудования, внедрение новых технологий возделывания сельскохозяйственных культур, строительство зерновых токов, проведение других строительных и мелиоративных работ и т.п.).

Кроме того, в модель могут включаться специальные условия по осуществлению самих этих проектов, что позволяет одновременно оптимизировать специализацию, размещение производства, а также место положения проекта в едином комплексе. С этой целью в основных блоках модели предусматриваются альтернативные варианты размещения проекта (например, строительства или модернизации молочно-товарной фермы в различных отделениях хозяйства) с учетом необходимых капитальных вложений.

Иногда целесообразно провести серию модельных испытаний с пошаговым фиксированием условий по обязательному размещению проекта в каждом из потенциальных объектов. Затем строится ранжированный ряд полученных вариантов по предпочтительности для последующего их анализа и окончательного выбора наиболее приемлемого решения с учетом значений основных критериев эффективности проекта и других факторов, которые, возможно, не были учтены в модели. Здесь, как и в других случаях принятия решений, окончательный выбор из всех предложенных обоснованных вариантов остается за клиентом (заказчиком).