а также метода Монте-Карло и его модификаций (BM — Bootstrap method, MBM — Modified Bootstrap method, LHM- Latin Hypercube method) с использованием программ Oracle Crystal Ball и Risk [2].


ОСОБЕННОСТИ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ В НЕФТЯНОМ КОМПЛЕКСЕ РФ
Ганиева Мария Кудратулоевна, аспирантка кафедры экономики и управления предприятиями и производственными комплексами Санкт-Петербургского государственного экономического университета.
Контактная информация: моб. 8-911-017-18-63, e-mail: [email protected]Аннотация. В статье рассмотрена специфика методов оценки инвестиционных проектов компаниями нефтяного комплекса России. Обосновано, что результаты предварительной оценки инвестиционной привлекательности нефтяных месторождений носят вероятностный характер. Необходимо усовершенствовать применение вероятностных методов в части определения вида распределения, описывающего изменение стоимости инвестиционного проекта при разработке нефтяных месторождений. Систематизированы основные подходы и методы, определены основные направления их совершенствования.
Ключевые слова: риск, неопределенность, экзогенные факторы, эндогенные факторы, инвестирование, вероятностные методы, реальные опционы, нечеткие множества.
FEATURES OF EVALUATION METHODS OF INVESTMENT PROJECTS IN THE OIL COMPLEX OF THE RUSSIAN FEDERATION
Ganieva Maria Kudratuloevna, Post-Graduate Student of the Department of Economics and Enterprise Management and Industrial Complexes of the Saint-Petersburg State University of Economics.
Annotation. The article considers the specifics of methods for assessing investment projects by companies of the Russian oil complex. It is substantiated that the results of the preliminary assessment of the investment attractiveness of oil fields are of a probabilistic nature. It is necessary to improve the application of probabilistic methods in determining the type of distribution that describes the change in the cost of an investment project in the development of oil fields. The main approaches and methods are systematized, the main directions of their improvement are determined.
Keywords: risk, uncertainty, exogenous factors, endogenous factors, investштп, probability methods, real options, fuzzy sets.

Особенностями функционирования компаний нефтяного комплекса РФ является то, что в качестве их основного актива рассматриваются месторождения, которые не только различаются по степени освоенности, но и имеют высокий уровень зависимости от природных условий, вероятностный характер технико-экономических параметров разработки, требуют технологической непрерывности производственного процесса, специфическую инфраструктуру, связанную с высокой капиталоемкостью и продолжительностью реализации инвестиционных проектов (10-20 лет) [1].
Эти особенности являются определяющими при разработке методических подходов к оценке инвестиционных проектов в нефтяном сегменте. Более того, эти особенности формируют целостную систему количественных и качественных методов, представленных на рисунке 1.
Целью данной статьи является систематизация основных подходов, методов, используемых компаниями нефтяного комплекса РФ для оценки инвестиционных проектов, их анализ и выбор основного направления их совершенствования.
В рамках выбора методов оценки инвестиционной привлекательности нефтяных месторождений выделяют две группы методов: количественные и качественные, в состав которых автором включены те методы, которые используются нефтяными компаниями при управлении проектами.

Рисунок 1. Классификация количественных и качественных методов оценки инвестиционных проектов нефтяных компаний

Важное место отводится также общей характеристике эндогенных и экзогенных факторов - факторам риска и неопределенности (внутренним и внешним) при оценке инвестиционной привлекательности месторождения как объекта инвестирования, рисунок 2.
Экономическая оценка целесообразности освоения нефтяных месторождений осуществляется на этапе проведения геологоразведочных работ для выявления потенциальной привлекательности месторождения в будущем, как объекта инвестирования компанией или группой компаний нефтяного комплекса РФ, и должна отражать еще специфику инвестиционного процесса на всех этапах при добыче нефти в будущем.

Рисунок 2. Система эндогенных и экзогенных факторов, определяющих инвестиционную привлекательность нефтяных месторождений
В условиях неполноты и неопределенности информации, результаты предварительной оценки инвестиционной привлекательности месторождения носят вероятностный характер и требуют применения следующих вероятностных методов (рисунок 3) для определения величины оценки запасов и ресурсов [2]:
- метод определения минимальной величины как оптимистической оценки (P90), когда оцененная величина запасов и ресурсов подтверждается с вероятностью 0,9;
- метод определения базовой величины как среднеожидаемой оценки (P50), когда оцененная величина запасов и ресурсов подтверждается с вероятностью 0,5;
- метод определения максимальной величины как пессимистической оценки (P10), когда оцененная величина запасов и ресурсов подтверждается с вероятностью 0,1.
Рисунок 3. Группы количественных методов оценки инвестиционных проектов нефтяных компаний
Также широко распространена практика определения величины оценки запасов нефти, исходя из действующих скважин – аналогов, по которым определяются объемные характеристики накопленной добычи нефти. Это становится возможным на основе использования следующей группы вероятностных методов (рисунок 3): метода аппроксимации кривой падения добычи нефти (DCA- Decline Curve Analysis), а также метода Монте-Карло и его модификаций (BM - Bootstrap method, MBM - Modified Bootstrap method, LHM- Latin Hypercube method) с использованием программ Oracle Crystal Ball и @Risk [2].
При использовании этой группы методов используются, как правило, нормальное, логнормальное или равномерное распределения и для каждой оцениваемой величины на основании экспертной оценки и имеющихся данных (геофизика, лабораторных исследований и т.д.) подбираются граничные условия, с учетом которых и проводится моделирование по вышеназванным методам. Данные методы активно применяются в США [2].
В теории и практике опционной оценки запасов нефтегазовых месторождений часто используют так называемые Марковские цепи, позволяющие проследить изменение стоимости запасов, исходя из модели авторегрессии, учитывающей их стоимость в прошлом периоде времени.
Для получения оценки методом реальных опционов необходимо знать ценность инвестиционного проекта в конкретный момент его исполнения.
Имея достоверный стохастический процесс, описывающий изменение стоимости инвестиционного проекта, можно определить его будущую цену с определенной вероятностью, что, в свою очередь, позволяет оценить стоимость опциона.
Ключевой проблемой для реальных опционов остается нахождение достоверного стохастического процесса, описывающего изменения стоимости базисного актива.
Для того, чтобы задать вероятностное распределение, можно использовать как явное задание математического ожидания , среднеквадратичного отклонения и вид распределения, так и любые два персентиля искомого распределения. В рамках рейтинга целей бурения задаются значения Р1 и Р99 как предполагаемые соответственно минимум и максимум случайной выборки. Таким образом, 98 % всех значений выборки будут находиться в пределах заданных диапазонов [3].
Вид распределения выбирается исходя из анализа представительности исходной информации. Общепринято и статистически подтверждено, что для таких параметров, как нефтенасыщенная толщина, пористость, нефтенасыщенность и обводненность, задается нормальный вид распределения, для проницаемости — логнормальный вид распределения [3].
Л.В Скопина., М.В. Рымаренко, например, при моделировании цены на нефть предлагают использовать стохастические процессы [3] общего вида с использованием винеровского процесса (1):
(1),
где – текущая цена барреля нефти;
– функция, описывающая процесс;
– среднее квадратическое отклонение цены на нефть;
– процесс броуновского движения с непрерывным временем.
Использование метода реальных опционов, например, в работе В.М Аньшина., И.В. Демкина, И.Н Царькова., И.М. Никонова предложено в комбинации с аппаратом нечётких множеств для формирования портфеля проектов [10].
В работе [10] предлагается денежный поток инвестиционного проекта задавать в виде конечного набора трапециевидных нечётких чисел, характеризующих возможное значение потока доходов в различные моменты времени, а ставка дисконтирования представляется в виде нечёткого числа . Тогда традиционная формула имеет вид (2):
(2)
Профессор Гарвардской школы бизнеса T. Luehrman (1998), автор книг и статей по теории реальных опционов, отмечает необходимость использования теории реальных опционов на ранних этапах разработки стратегии развития проекта как оценку будущих преимуществ [4].
Б.М. Наурзалиев в работе «Использование методов нечетких множеств в системе управления предприятия транспортного обслуживания нефтегазовой отрасли» отмечает необходимость использования аппарата нечетких множеств «для задач многокритериального управления динамическими экономическими системами» [7, c.89].
Интерес представляют также методы и модели, позволяющие учитывать в распределениях пуассоновские шоки и скачки, характеризующие резкие изменения в стоимости проекта под воздействием информационной составляющей неопределенности развития событий, Пуассоновский скачок может быть, как позитивным и приводить к росту например, цен на нефть, так и негативным, сопровождающийся резким падением цен на нефть (декабрь 2015 года – 36,2 долл. США за баррель).
Пуассоновские скачки также используют в модели Пуассона – Гаусса (3):
, (3)
где – текущая цена барреля нефти;
– функция, описывающая процесс;
– среднее квадратическое отклонение цены на нефть;
– процесс броуновского движения с непрерывным временем;
-пуассоновский скачок, вероятность появления которого .
Проведенный анализ источников [1-7] позволил сделать вывод, что до настоящего времени отсутствует единство методических подходов к экономической оценке запасов нефтяных ресурсов и инвестиционной привлекательности нефтяных месторождений, а существующие методы имеют ограниченный диапазон применения.
Сложность анализа инвестиционных рисков реализации инвестиционных проектов компаний нефтяного комплекса РФ объясняется тем, что процесс формирования денежных потоков в рамках таких проектов носит преимущественно долгосрочный прогнозный характер. В результате, такие крупные компании как ПАО «Газпром Нефть», ПАО «НК «Роснефть» используют различные критерии и процедуры выбора инвестиционных проектов [6].
Применяемый ими набор методов и моделей в качестве инструментария оценки запасов существенно отличается по степени глубины и чего резко возрастает вероятность использования недостаточно обоснованных данных, что обусловливает снижение достоверности прогнозируемых результатов и возрастание необходимости анализа и оценки возможных негативных последствий проработки инвестиционных решений.
А.Ф. Андреев, Е.В. Бурыкина отмечают, что для количественной оценки рисков используются: анализ сценариев развития проекта, метод построения дерева решений, вероятностный метод Монте-Карло, метод экспертных оценок, метод использования аналогов [8], а также традиционно используется вся группа финансовых методов (рисунок 3).
В результате проведенного анализа автор статьи систематизировал группу вероятностных методов по активности применения компаниями нефтяного комплекса (рисунок 3):
Метод P90;
Метод P50;
Метод P10;
Метод сбалансированной оценки с применением критерия Swanson;
Метод дерева решений по правилу 30-40-30;
Метод Монте-Карло (Bootstrap method, Modified Bootstrap method, Latin Hypercube);
Марковские цепи (Markov Chain);
Метод апроксимации кривой падения добычи нефти, Decline Curve Analysis);
Метод расчета стоимости реальных опционов, ROV;
Метод нечетких множеств.
По мнению автора, необходимо определиться, каким образом понизить степень неопределенности и повысить степень информированности при принятии инвестиционного решения.
Наиболее перспективна биномиальная модель в рамках использования метода реального опциона, для формирования различных вариантов дерева решений в рамках каждой вероятности.
Например, А.Ш. Зиятдинов справедливо отмечает, что специфика метода реальных опционов позволяет использовать для инвестиционных проектов с высокой долей неопределенности и возможно большими потенциальными потоками дохода от проектов в неопределенном будущем [9]. И, следовательно, существует опасность, что проект может и не оправдать ожиданий в будущем, или срок его реализации может быть отложен на неопределенный срок, а также есть вероятность остановки потока доходов в связи с форсмажорными обстоятельствами и не будет востребован в ближайшем будущем.
Проблема в том, что невозможно дискретно определить распределение вероятностей, так как не хватает данных. Конечно, можно расписать сценарий, но не результат. Можно использовать аппарат нечетких множеств в рамках нечетко-множественное моделирование, но вероятностный метод Монте-Карло проще для понимания. Основное преимущество использования метода реальных опционов в их управленческой гибкости. Поэтому в долгосрочных инвестиционных проектах нефтяных компаний корректирующее воздействие может оказывать как объем инвестиций с лагом запаздывания от пяти лет в России, скорость освоения инвестиций в зависимости от сложившейся объективной экономической и политической ситуации, так и цены на нефть.
В итоге проведенного анализа используемых методов компаниями нефтяного комплекса, с точки зрения автора статьи наиболее перспективным является метод реальных опционов, но нуждается в доработке, дальнейшем развитии, что и поставлено целью дальнейшего исследования.
Библиографический список
1.Козинченко Е., Мордовенко Д., Шехад Д., Тидеман Д. Инвестиционные проекты в российской нефтегазовой отрасли: Четыре шага к повышению эффективности. URL:http://www.strategyand.pwc.com/reports/capital-projects-oil-gas-ru (дата обращения 08.04.2017)
2. А.Н. Ситников, А.А. Пустовских, А.С. Маргарит, Е.В. Белоногов, Р.З. Зулькарниев, А.Ю. Коровин (ООО «Газпромнефть НТЦ») Методология принятия решений по выбору целей бурения в условиях геологической неопределенности // Журнал "Нефтяное хозяйство". 2016. № 12. URL: http://www.oil-industry.net/Journal/archive_detail.php?ID=11007&art=229991 (дата обращения: 09.04.2017).
3. Скопина Л.В., Рымаренко М.В. Метод реальных опционов в оценке стоимости запасов нефти при условии неопределнности в динамике цены URL: http://www.nsu.ru/rs/mw/link/Media:/22899/07.pdf (дата обращения 10.04.2017).
4. Luehrman T. A. Strategy as a Portfolio of Real Options // Harvard Business Review. 1998. Sept.-Oct. URL: https://hbr.org/1998/09/strategy-as-a-portfolio-of-real-options (дата обращения: 09.04.2017).
5. Copeland T., Tufano P. A Real-World Way to Manage Real Options // Harvard Business Review. March. № 4. URL: https://hbr.org/2004/03/a-real-world-way-to-manage-real-options (дата обращения: 09.04.2017).
6. Выгон Г. В. Методы оценки нефтяных компаний в условиях неопределенности // Аудит и финансовый анализ. 2001. № 1. URL: http://www.auditfin.com/fin/2001/1/rvygon/rvygon.asp (дата обращения: 09.04.2017).
7. Наурзалиев Б.М. Использование методов нечетких множеств в системе управления предприятия транспортного обслуживания нефтегазовой отрасли// РНЖ «Экономика и управление». 2012. № 6(80). URL: http://elibrary.ru/download/elibrary_17833834_50562569.pdf (дата обращения 11.04.2017).
8. Андреев А.Ф., Бурыкина Е.В. Методы учета и анализа рисков нефтегазовых проектов//Труды РГУ нефти и газа имени И.М. Губкина, №3, 2010 г. URL: article.gubkin.ru/ru/file/1055 (дата обращения: 11.04.2017)
9. Зиятдинов А.Ш. Метод реальных опционов для оценки инвестиционных проектов // РНЖ "Экономика и управление" 2010, № 3 (64) С. 144-148 URL: http://ecsocman.hse.ru/data/2011/06/16/1267351508/28.pdf (дата обращения: 13.04.2017).
10. Аньшин В.М., Демкин И.В., Царьков И.Н., Никонов И.М. Применение теории нечётких множеств к задаче формирования портфеля проектов URL: https://www.hse.ru/data/620/907/1224/Publ2_Anshin.pdf (дата обращения: 13.04.2017).

Приложенные файлы

  • docx 7721892
    Размер файла: 2 MB Загрузок: 0

Добавить комментарий