Организационно-методическое обеспечение управления инвестиционными проектами (на примере малых и средних компаний)

В настоящее время общепринятым считается разделение всей совокупности показателей эффективности на простые (не учитывающие стоимость денег во времени) и сложные (основанные на дисконтировании денежных потоков) показатели. Традиционные показатели, такие как среднегодовая рентабельность и период окупаемости, основаны на бухгалтерском подходе, ориентированном на прибыльность и ликвидность. В противоположность этому, показатели дисконтированного денежного потока (Discounted Cash Flow - DCF) базируются на экономическом подходе, в основе которого лежит критерий максимизации рыночной стоимости компании3.

Сравнительный анализ показывает, что чистая приведенная стоимость (Net Present Value - NPV) позволяет более корректно оценить прирост благосостояния собственников компании в результате принятия того или иного инвестиционного проекта, чем другие DCF показатели: внутренняя норма доходности (Internal Rate of Return - IRR), индекс прибыльности (Profitability Index - PI), дисконтированный период окупаемости (Discounted Payback Period - DPP), поскольку указанные показатели в ряде ситуаций приводят к ошибочным инвестиционным решениям. Важнейшим преимуществом NPV является возможность ее использования для расчета суммарной стоимости портфеля инвестиционных проектов.

Вместе с тем, применение NPV в качестве единственного критерия принятия инвестиционных решений в современных условиях затруднено в силу недостаточной диверсифицированности большинства собственников (особенно в малых и средних компаниях), «неторгуемого» статуса подавляющего большинства компаний, а также жестких ограничений капитала. Это делает востребованным во многих компаниях применение системы взаимодополняющих экономических критериев4.

Однако, как показывают исследования, для того, чтобы система критериев отбора инвестиционных проектов отвечала требованиям современных компаний, в нее должны быть включены как финансовые, так и нефинансовые критерии.

Нефинансовые критерии играют существенную и все более возрастающую роль в процессе управления инвестиционными проектами. Как указывают К. Грей и Э. Ларсон, «в последние два десятилетия наблюдается резкий сдвиг в сторону использования множественных критериев при отборе проектов. … Другие факторы, такие как исследование новых технологий, репутация, этические нормы, охрана окружающей среды … могут быть важными критериями при отборе и определении приоритетности проектов»5.

Результатом развития данного направления стала предложенная Р. Капланом и Д. Нортоном сбалансированная система показателей, в рамках которой разработка стратегии, принятие инвестиционных решений и оценка эффективности деятельности компании строится на четырех составляющих: финансах, клиентах, внутренних бизнес-процессах, развитии и обучении персонала6.

Как отмечают исследователи7, во многих малых и средних компаниях нефинансовые критерии играют важную роль при принятии инвестиционных решений. Это обусловлено тем, что собственники таких компаний, являющиеся в большинстве случаев и их руководителями, могут преследовать цели, отличные от цели максимизации рыночной стоимости компании – сохранение контроля над бизнесом, долгосрочную занятость и др.

Необходимость включения в систему критериев отбора инвестиционных проектов нефинансовых критериев делает необходимым применение технологии многокритериального отбора инвестиционных проектов.

Как отмечалось выше, одной из важных задач при управлении инвестиционными проектами является учет неопределенности и оценка рисков. Применительно к принятию инвестиционных решений риск инвестиционного проекта может быть определен как «отклонение денежных потоков … проекта от их ожидаемых значений»8. На практике оценка рисков инвестиционных проектов затрудняется субъективностью этой категории, что особенно ярко проявляется при определении ставки дисконтирования9. Выбор ставки дисконтирования остается одним из наиболее сложных и дискуссионных вопросов учета неопределенности при принятии инвестиционных решений, особенно в малых и средних компаниях.

Вторая глава диссертационного исследования – «Обеспечение управления инвестиционными проектами в малых и средних компаниях» – посвящена разработке целостной технологии управления инвестиционными проектами на стратегическом уровне.

Важной составляющей внедрения технологии управления инвестиционными проектами является разработка организационно-управленческого механизма взаимодействия различных подразделений компании и ее руководства, которое приобретает особое значение на прединвестиционной стадии, так как оно служит одним из важнейших условий обеспечения согласованности между принимаемыми инвестиционными проектами и стратегией компании.

Как показано в диссертационном исследовании, для достижения эффективного взаимодействия между разработчиками инвестиционных проектов и руководством компании целесообразно создание неформальной структуры – совета по инвестиционным проектам (СИП). Основная задача такого совета состоит в рассмотрении инвестиционных проектов на разных стадиях их жизненного цикла, обсуждении имеющихся инвестиционных идей и принятии решений о продолжении разработки проекта либо его прекращении, решений по оптимизации портфеля реальных инвестиционных проектов компании, а также их мониторинга.

Важной функцией управления инвестиционными проектами, реализуемой СИП, является мониторинг всех инвестиционных проектов и портфеля проектов компании в целом. Необходимость мониторинга проектов обусловлена как обычно возникающими отклонениями денежных потоков от планируемых величин, так и регулярным появлением новых инвестиционных проектов.

По мнению автора, повысить эффективность мониторинга инвестиционных проектов можно путем выделения двух его принципиальных компонентов – оперативного и планового мониторинга. Целью оперативного стратегического мониторинга является обработка данных об изменении размера и графика денежных потоков и информации, поступающей от различных подразделений компании и ее руководства. Целью планового стратегического мониторинга является периодическая (например, раз в полгода) проверка всех параметров модели каждого из уже реализуемых проектов и включение в таблицу новых инвестиционных проектов.

В качестве результирующих показателей коммерческой эффективности инвестиционных проектов в малых и средних компаниях, как указано в диссертации, следует рассматривать показатели эффективности использования собственного капитала компании, показывающие приращение стоимости компании для ее собственников. Для их вычисления в качестве ставки дисконтирования используется стоимость собственного капитала. Для ее расчета в данном диссертационном исследовании предлагается использовать метод аналитической иерархии, первоначально разработанный Т. Саати, как метод принятия решений. Данный метод предполагает пофакторный расчет премии за риск. Лежащий в его основе алгоритм попарных сравнений обеспечивает возможность расчета премии за риск проекта на основе шкалы относительного предпочтения.

Неопределенность условий реализации проекта требует анализа влияния возможных изменений его параметров на эффективность, что предполагает включение в модель денежных потоков всех возможных вариантов значений, превращения ее из «базовой» в вероятностную.

Ключевой проблемой, затрудняющей практическое применение вероятностных методов на практике, является отсутствие или недостаток информации о вероятностных характеристиках проекта. Например, при использовании дерева решений необходимо знать вероятности альтернативных вариантов. Аналогичная сложность возникает и при анализе сценариев.

Представляется, что более точно учесть влияние изменения параметров проекта позволяет имитационное моделирование. Основой для его проведения является модель денежных потоков проекта, построенная на этапе его детальной оценки, а также прогнозы экспертов относительно возможных отклонений параметров.

В рамках данного диссертационного исследования имитационное моделирование денежных потоков проекта проводится в несколько этапов:

1. Выбираются исходные параметры модели денежных потоков, для которых будет осуществляться имитационное моделирование. Для каждого из них определяется закон распределения (равномерный, нормальный, Пуассона и др.) и его характеристики.

2. Для всех параметров осуществляется генерация M случайных чисел с использованием стандартных функций Excel. Количество генерируемых чисел одинаково для всех параметров и лежит в пределах от 1 000 до 50 000.

3. На основе результатов генерации формируется M комбинаций случайных чисел для выбранных параметров. Одной комбинации соответствует одна строка таблицы Excel.

4. Для каждой комбинации значений параметров проводится расчет показателей эффективности проекта (NPV, PI, DPP и др.). Для этого с помощью простейшей программы, написанной на языке «Visual Basic for Applications», все комбинации значений исходных параметров поочередно подставляются в модель денежных потоков. Получаемые значения показателей эффективности проекта для каждой комбинации помещаются в соответствующую строку таблицы Excel.

Полученные результаты имитационного моделирования используются для оценки риска проекта, а также для проведения многофакторного анализа чувствительности.

В своем классическом виде анализ чувствительности сводится10 к расчету безразмерных коэффициентов чувствительности, отражающих эластичность показателей эффективности проекта.

Как показал анализ чувствительности реальных инвестиционных проектов, функции чувствительности для многих параметров модели денежных потоков проекта являются нелинейными (табл. 1). Общеизвестным примером нелинейной функции чувствительности, широко рассмотренным в литературе, является функция изменения NPV проекта при изменении его ставки дисконтирования11.

Таблица 1

Пример анализа функций чувствительности параметров

инвестиционного проекта на нелинейность

Название параметра	Вид функции чувствительности результирующего показателя
	чистой приведенной стоимости (NPV)	дисконтированного периода окупаемости (DPP)	индекса прибыльности (PI)
Объем продаж, шт.	нелинейная	нелинейная	нелинейная
Темп изменения объема продаж	нелинейная	нелинейная	нелинейная
Средняя цена единицы продукции, руб.	линейная	нелинейная	нелинейная
Цена аренды 1 м2, $	линейная	нелинейная	линейная
Цена 1 л бензина, руб.	линейная	нелинейная	линейная
Курс доллара, руб.	линейная	нелинейная	нелинейная
Темп инфляции, %	нелинейная	нелинейная	нелинейная
Номинальная ставка дисконтирования, %	нелинейная	нелинейная	нелинейная