Применение методов инвестиционного анализа в управлении финансовыми рисками проектов нефтегазовой промышленности

Любая экономическая деятельность предполагает осуществление расходов и получение доходов. Инвестиционный анализ [1] рассматривает такую деятельность как совокупность проектов, каждый из которых направлен на извлечение прибыли и требует определенных затрат. При этом рассмотрение доходов и расходов как заранее предопределенных величин является малообоснованным [2]. В этой связи соединение методов инвестиционного анализа и риск-менеджмента является объективной необходимостью, особенно в высокорискованных отраслях.

На наш взгляд, в таких отраслях как нефтегазовая промышленность наиболее обоснованным является следующий подход к объединению этих методов. Методы инвестиционного анализа наиболее целесообразно применять в риск-менеджменте нефтегазовых проектов при оценке финансовых последствий управленческих решений. Эта оценка осуществляется на основе использования модели проекта.

Входные данные и результаты

Для формирования модели инвестиционного проекта необходимо сформировать перечень ее входных данных и результатов. В модель должны входить параметры, изменение которых оказывает наибольшее влияние на результаты:

— цены на углеводородное сырье;

— извлекаемые запасы;

— капиталовложения, текущие затраты, план работ на стадии геологоразведки;

— капиталовложения, текущие затраты и план работ на стадии разработки;

— стоимость транспортировки продукции;

— инфляционные коэффициенты (рис. 1).

Результаты, получаемые при применении риск-менеджмента, должны включать следующие данные:

— денежный поток с учетом рисков;

— распределение вероятности денежного потока по годам;

— распределение дисконтированного денежного потока;

— пессимистичный, наиболее вероятный (реалистичный) и оптимистичный сценарии;

— чувствительность [3] к основным параметрам;

— количественная оценка основных рисков проекта.

Метод имитационного моделирования Монте-Карло

В разработанной нами модели был применен метод «точечных сценариев» при определении изменений входных параметров. Один из них – наиболее вероятный (средний). Два других – крайние (оптимистический и пессимистический) – менее вероятные.

Модель предусматривает переход от точечного к интервальному сценарию. При этом считается, что входные данные заданы двумя «половинками» нормальных распределений: между пессимистичным и наиболее вероятным сценарием и наиболее вероятным и оптимистичным сценарием. В предлагаемой модели для осуществления «перебора» интервальных сценариев применен метод имитационного моделирования Монте-Карло [4].

Рис. 1. Принципы формирования модели инвестиционного проекта.

Целью создания вероятностной компьютерной модели является расчет показателей экономической эффективности и рисков проектов в табличном редакторе Excel. Это позволяет исследовать эффективность разработки месторождения газа, конденсата и нефти. Входные данные рассматриваются как самостоятельные модели, и по каждой из них предполагается наличие значений (по годам):

— оптимистического предположения (90%-я вероятность, того, что реальное значение будет хуже предполагаемого);

— наиболее вероятного значения (50%-я вероятность того, что реальное значение будет лучше предполагаемого и 50%-я вероятность того, что реальное значение будет хуже предполагаемого);

— пессимистического предположения (90%-я вероятность, того, что реальное значение будет лучше предполагаемого).

Рис. 2. Данные листа «Геология исходная».

Для более обоснованной и достоверной оценки модель разбита на подмодели:

— геология (исходная);

— ценовые предложения;

— ожидаемое смещение оценок;

— геология (расчет);

— сценарий добычи газа;

— сценарий добычи конденсата;

— сценарий добычи нефти;

— номинальная экономика;

— геологический сценарий;

— сценарий добычи;

— экономика сценария;

— риск.

Таким образом, наиболее адекватным походом, позволяющим оценить высокорискованные активы нефтегазовых компаний, является использование моделей инвестиционных проектов, реализующих методы Монте-Карло. При этом входные данные должны представлять собой модели, учитывающие сценарный и вероятностный подход и формироваться соответствующими специалистами, что должно уменьшить суммарные ошибки.

Наличие сценариев и вероятностного описания показателей позволяет избежать волюнтаристского подхода при использовании метода Монте-Карло, поскольку в модели отдельно не задаются предположения исходных данных.