П р а в
advertisement
Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики» Санкт-Петербургский филиал федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики» Факультет экономики Кафедра финансовых рынков и финансового менеджмента БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА На тему: Моделирование рисков инвестиционного проекта» Направление «Экономика» Студентка группы № 142 А.А. Романова (подпись) Научный руководитель к.э.н. доцент В.В. Назарова (подпись) Санкт-Петербург 2014 ОГЛАВЛЕНИЕ ВВЕДЕНИЕ............................................................................................................... 3 ГЛАВА 1. ОЦЕНКА ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ И РИСКА ................................................................... 8 1.1. Основные понятия риска ............................................................................. 8 1.2. Моделирование рисков .............................................................................. 15 1.3. Алгоритм оценки рисков инвестиционных проектов с учетом специфики логистики. ......................................................................................... 27 ГЛАВА 2. РАЗВИТИЕ ЛОГИСТИКИ И ОСНОВНЫЕ РИСКИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ................................................................................................. 30 2.1. Определение процесса логистики ............................................................. 30 2.2. Современное состояние рынка логистики ............................................... 34 2.3. Выделение основных рисков в процессе логистики ............................... 39 ГЛАВА 3. ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМА АНАЛИЗА РИСКОВ ДЛЯ ЛОГИСТИЧЕСКОГО ПРОЕКТА «ЛОГИСТИК» ......................................... 44 3.1. Оценка деятельности компании ООО «ВСК Лоджистик» ..................... 44 3.2. Экономическая эффективность инвестиционного проекта ................... 48 3.3. Анализ рисков ............................................................................................ 62 ЗАКЛЮЧЕНИЕ ..................................................................................................... 74 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ ................................................................................... 79 Приложение 1 ......................................................................................................... 84 Приложение 2 ......................................................................................................... 85 Приложение 3 ......................................................................................................... 86 Приложение 4 ......................................................................................................... 88 Приложение 5 ......................................................................................................... 89 2 ВВЕДЕНИЕ Главным условием долгосрочного развития компании вложившейся в инвестиционный проект, является отдача от реализуемого проекта, обязательно превышающая сумму, затраченную на него, и желательно с учетом их наилучшего альтернативного использования. Эффективно и своевременно вложить средства в некоторые инвестиции это полдела, но любому проекту сопутствуют свои риски. Любые риски могут положительно повлиять на развитие инвестиционного проекта, в случае если они вовремя определены, оценены, и компанией разработан сценарий определенных действий. На российском рынке число предпринимателей с каждым годом стремительно растет, становится все больше компаний нуждающихся в услугах перевозки какого-либо груза, и поставщиков готовых им это груз отправить. (Приложение 4). Для организации этого процесса не менее активно в России развивается рынок логистики. Конкурентоспособность и борьба за клиентов на столь узком сегменте экономики довольно велика. Основой всего логистического процесса деятельности компаний является логистическая цепь, на которую в качестве «звеньев» нанизываются все этапы логистической системы, которые упорядочены в соответствии с параметрами заказа. По этой причине любые инвестиции в этой сфере деятельности заведомо несут ряд сопутствующих рисков. Основываясь на тех причинах, что рынок логистики на текущий период имеет динамику роста (приложение 1), и растет количество конкурентных компаний на рынке РФ, компания ООО «ВСК Лоджистик» начинает работу над инвестиционным проектом. Основная идея инвестиционного проекта заключается в разработке информационной программы «Логистик». Проект состоит из 4 взаимосвязанных частей (web сайт, административное приложение, мобильное приложение, сервер-мониторинг). Основным ожидаемым результатом реализации проекта является повышение прибыли компании. В России по 3 сравнению с США на рынке логистики подобной электронной программы не существует, то есть в некоторой степени этот проект для нашего рынка является инновационным. Поэтому для положительного влияния нового проекта, необходимо оценить и учесть все возможные риски. Этими причинами и подтверждается актуальность будущей работы. Основой всего логистического процесса деятельности компаний является логистическая цепь, на которую в качестве «звеньев» нанизываются все этапы логистической системы, которые упорядочены в соответствии с параметрами заказа. Логистика может являться звеном экономических сфер деятельности, соответственно имеющих свой перечень рисков, являющихся в свою очередь косвенными для логистической компании. В зависимости от специфики деятельности партнерских компаний, компания логистическая может также подвергаться риску сезонности. По этим причинам любые инвестиции в этой сфере деятельности заведомо несут ряд сопутствующих рисков, что еще раз доказывает первоочередный анализ рисков при инвестировании в логистику. Однако любые принятия решений, а также анализ рисков, и анализ эффективности по проекту, основаны на неопределенности, так как учитываемые денежные потоки относятся к будущему, и являются по большей части прогнозными данными. Это определено тем, что относительно будущего слишком трудно со сто процентной точностью предположить развитие всех параметров внешней и внутренней среды компании. Целью выпускной квалификационной работы является разработка рекомендаций по оценке рисков инвестиционного проекта логистической компании ООО «ВСК Лоджистик» на основании анализа и моделирования рисков. В соответствии с этой целью в работе поставлены и решены следующие задачи: 1. Рассмотреть понятие и сущность рисков инвестиционного проекта, а также изучить методы анализа и моделирования рисков. 2. Изучить специфику деятельности рынка логистических услуг. 4 3. Проанализировать современное состояние рынка логистики. 4. Составить список возможных рисков в логистической сфере деятельности. 5. Провести анализ инвестиционного проекта с помощью выделенных методов (анализ чувствительности инвестиционного проекта, PERTанализ проекта, моделирование рисков проекта методом МонтеКарло). Проанализировать полученные результаты. 6. Разработать рекомендации по минимизации (максимизации) рисков с целью достижения запланированных результатов по реализации инвестиционного проекта. Объектом исследования выступает инвестиционный проект, разрабатываемый на прединвестиционной стадии. Предметом исследования является изучение влияния рисков на эффективность инвестиционного проекта. В ходе изучения литературы, было обнаружено, что существует множество методов анализа и моделирования рисков инвестиционного проекта, однако каждый из них имеет определенные достоинства и недостатки, а также определенные методы удобны для анализа определенных рисков. Новизна работы состоит в разработке, на практическом примере, алгоритма анализа и моделирования рисков различными методами. Практическая значимость заключается в том, что основные выводы и рекомендации, содержащиеся в работе, могут использоваться логистическими менеджерами при разработке и оценке инвестиционных проектов в данной сфере. Новизна проводимого исследования относительно исследуемой компании заключается в том, что анализируемый проект, находится в стадии запуска в работу, и результаты анализа рисков проекта могут быть использованы на практике работы ООО «ВСК Лоджистик» с инвестиционным проектом разработки информационной системы «Логистик». Результатом работы будет несколько методов анализа проектов, обобщенные в один 5 алгоритм, по представленному алгоритму может проводиться анализ любых инвестиционных проектов. В работе использованы следующие методы исследования: теоретическое обобщение, сравнение, анализ чувствительности, метод PERT-анализ, моделирования рисков Моне-Карло. К числу использованных в работе эмпирических методов исследования можно выделить исследование литературы по изучаемой проблеме. Данная выпускная квалификационная работа состоит из трех частей. Первая глава содержит два основных теоретических аспекта: понятия и сущности рисков и неопределенности инвестиционных проектов, а также освещает; методы анализа и моделирования рисков инвестиционного проекта. В первой главе предлагается алгоритм оценки рисков инвестиционных проектов с учетом специфики логистической деятельности. Во второй главе проводится исследование специфики работы логистических компаний, анализ рынка логистических услуг за последние года 2008-2013г.г., и на основании этого определены риски в логистике. В третьей главе, проводится описательная характеристика компании «ВСК Лоджистик», являющейся самоинвестором, и анализируемого инвестиционного проекта информационной системы «Логистик». Рассчитана экономическая эффективность проекта без учета рисков. Также третий раздел содержит в себе анализ чувствительности проекта, рассчитанного по четырем факторам (Уровень инфляции, Объем инвестирования, Цена реализации проекта, Объем сбыта) и трем показателям (Чистая прибыль NPV, Индекс прибыльности PI, Период окупаемости PB). Далее проведено имитационное моделирование методом Монте-Карло по двум факторам (Цена реализации, Объем продаж) с помощью компьютерной программы Project Expert. Завершает третью главу PERT – анализ (Program, Evaluation, and Review Technique), проведенного для оценки возможных результатов сроков выполнения проекта, основываясь на трех сценариях: оптимистическом, наиболее вероятном, пессимистическом. 6 Результаты анализа и моделирования рисков инвестиционного проекта по разработке информационной системы «Логистик», демонстрируют перечень значимых рисков проекта и влияния определенных факторов на эффективность проекта. Также полученные результаты позволят усовершенствовать инвестиционный проект, избежав или минимизировав определенные риски, тем самым увеличивая финансовые результаты ООО «ВСК Лоджистик». Представленный алгоритм анализа и моделирования может также использоваться инвесторами или самими логистическими компаниями, деятельность которых не является международной и инвестиционный проект обладает подобными рисками. 7 ГЛАВА 1. ОЦЕНКА ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ И РИСКА Инвестирование или инвестиционные проекты, как самостоятельная деятельность, относится к периоду времени в будущем, так как на начальном этапе есть только некоторая идея и (в определенных случаях) бюджет для вложений. Все что связано с будущим периодом времени заведомо имеет значительную долю риска и неопределенности, поскольку невозможно учесть все изменения внешние и внутренних факторов относительно проекта. По этой причине одним из основных этапов прединвестиционного развития проекта должен быть анализ и моделирование рисков. Прежде чем характеризовать теоретические аспекты методов анализа и моделирования рисков проекта, необходимо определить общее понятие риска и неопределенности. 1.1. Основные понятия риска Анализ литературы по данной проблеме показал существование двух различных подходов к определению риска. Наиболее распространено понятие «риска» как опасности и возможности компании получения убытка или ущерба. Это определение риска, не несет полного объяснения понятия, а раскрывает его только с одной стороны. Таким образом, в первую очередь рассматриваем риск как отклонение полученного (фактического) результата от запланированного (ожидаемого). Однако данное отклонение может оказывать как отрицательное, так и положительное влияние на развитие деятельности компании. Следовательно, отсюда вытекает второй подход определения рисков, непосредственно связанный с прибылью или убытками. Риск это неопределенное событие или условие, при осуществлении которого, может быть как негативное, так и позитивное влияние на итог проекта (PMBOK). Под неблагоприятного негативным исхода, это влиянием может подразумеваем быть возможность возникновение убытков, 8 недополучение ожидаемых доходов, возникновение незапланированных расходов, и т.д. Позитивное же противоположный исход, например влияние на проект несет увеличение доходов по ровно проекту, уменьшение вложений в развитие проекта, быстрые темпы развития проекта, т.е. незапланированные положительно влияющие на проект события. В экономической теории проблема рисков долгое время игнорировалась. Хотя сама категория «риск» встречается уже в работах представителей ранней классической политэкономии Д. Рикардо, А. Смит, Дж. Милля. Они считали, что прибыль должна включать вознаграждение за риск [33;36;30]. Но, признавая риск как фактор, требующий вознаграждения, они представляют его как математическое ожидание потерь, которые возможно произойдут в результате выбранного решения, не проводя более тщательного анализа. К. Маркс также исходил из того что все товары продаются по стоимости. Большее внимание категории риска уделяет А.Маршалл, он определил, что один из компонентов прибыли это плата за риск. Он выделил личный и предпринимательский риски, в зависимости от источника формирования капитала [28]. Многие зарубежные и отечественные экономисты тесно связывают предпринимательство с инновационной деятельностью, а соответственно с определенными рисками, связанными с ней: «Предпринимательство – искусство конкуренции или способность успешно конкурировать, создавая новые виды товаров, изыскивая новые пути сокращения, издержек, делая товары все более привлекательными для потребителей» [14]. Получается, что существование в определенной мере неопределенности и риска является неотъемлемой частью предпринимательства, и является также фактором продвижения экономической системы. Неустойчивость экономики служит источником следовательно, роста и неопределенности риска как экономической показателя, который системы, а, характеризует неопределенность. 9 Сущность риска заключается не в том, чтобы выявить и избежать или устранить его, а в том, чтобы выявить и обыграть риск в собственных интересах, то есть использовать в целях получения выгоды, например, переложить на инвесторов, или хеджировать [11]. Однако также стоит обратить внимание на то что, несмотря на получение большей выгоды, в ряде случаев, от определенных принятых рисков, любая неопределенность может быть и деструктивной для компании, свидетельства такого рода обратного влияния риска также существуют в немалых количествах. Поэтому предприятиям следует быть крайне осторожными при принятии риска. Для уверенного использования риска следует иметь весомое конкурентное преимущество перед конкурентами, подвергающимися подобному риску. Выделяется пять источников такого преимущества. Первое – иметь возможность получать заблаговременно или своевременно, а также достоверную, информацию о приближающихся изменениях в экономике, например кризисе, чтобы создать наиболее эффективный план действий. Второе – скорость реагирования. Поскольку даже при четко представленной информации, компания должна оперативно приступить к необходимым действиям. Третье – опыт преодоления аналогичных рисков предыдущих лет. Это поможет более быстро и структурировано нейтрализовать полученные отклонения для достижения планируемого результата, по сравнению с конкурентами, сталкивающимися с подобным риском впервые. Четвертое – ресурсы фирмы. Чем больше возможностей, тем выше эффективность действий, при правильном их использовании. И пятое – операционная, производственная и финансовая гибкость в принятии ответных мер. Для определения рисков в конкретной ситуации, необходимо в первую очередь классифицировать риски по их функциональной направленности. 10 Риски Чистые риски Спекулятивные риски Природноестественные риски Финансовые риски Транспортные риски Риски рентабельности Экологические риски Риски, связанные с покупательной способностью денег Политические риски Инвестиционные риски Имущественные риски Производственные риски Коммерческие риски Инфляционные и дефляционные риски Валютные риски Риски ликвидности Риски упущенной выгоды Риски снижения доходности Риски прямых финансовых потерь Процентные риски Кредитные риски Биржевые риски Риски банкротства Торговые риски Селективные риски Рис.1.1.-Классификация рисков [24] Риски по своему характеру вытекающих последствий делятся на чистые и спекулятивные. Основной особенностью чистых рисков является то, что их последствия всегда несут потери для предпринимательской деятельности. Как правило, причиной возникновения таких рисков являются стихийные бедствия, несчастные случаи, недееспособность сотрудников, человеческий фактор и т.д. Практикой определены конкретные группы чистых рисков. Природно-естественные риски, включают в себя риски естественного происхождения, проявление стихийной силы природы каким-либо 11 образом влияющей на деятельность компании или на ход развития проекта. Транспортные риски – вероятность возникновения непредвиденных обстоятельств связанных с транспортировкой товара (поломка транспортного средства, аварийное происшествие, утеря груза, и т.д.). Экологические риски, производственных характерны предприятий, для например, определенных риск наступления гражданской ответственности за нанесенный ущерб окружающей среде. Политические риски – резкое изменение государственной политики влечет за собой риск получения убытков или сокращение прибыли предприятий. Имущественные риски влекут за собой утрату имущества предпринимателя по независящим от него причинам. Производственные риски Торговые риски – подразумевают под собой все возможные риски, основанные на торговых отношениях, например, понесенные убытки из-за задержки платежей или отказа от платежей, риск недоставки товара, невыполнения условий договора, и т.д. Спекулятивные же риски являются более лояльными, и впоследствии может понести дополнительную за собой прибыль. либо потери Причины для предпринимателя, появления подобных либо рисков искусственны, это изменения курса валют, конъюнктуры рынка, изменения условий договора, условий поставки, транспортировки, и т.д. В списке спекулятивных рисков выделены все риски так или иначе связанные с финансовыми рисками, заключающихся в не выполнении любой из сторон договора своих финансовых обязательств. Из первого разделения рисков следует следующее разветвление классификации по сфере возникновения рисков, можно выделить 12 производственные риски, и коммерческие риски. К числу производственных рисков относятся: риск невыполнение обязательств договора обеими сторонами, риск невыполнения определенных услуг под воздействием, как внешней среды, так и внутренних факторов. А к коммерческим рискам относятся все возможные риски, связанные с финансово - хозяйственной деятельностью. Все риски или большинство из возможных рисков проекта – взаимосвязаны и взаимозависимы. Возникновение одних рисков влечет за собой появление последующих. Для идентификации и определения рисков (неопределенностей) относительно конкретной компании (или проекта), удобно использовать специальные логические карты, составленные из списка вопросов, на основании которых можно выявить существующие риски. Таблица 1 Карта идентификации рисков Источник риска Вопросы Риски Рынок и Существуют ли Невыполнение плана потребитель неудовлетворенные «продаж» потребности потребителей? Конкуренты Заказчики Могут ли конкуренты Сокращение доли предложить похожий продукт? рынка Возможны ли срывы заказов? Сокращение реализации «продукции» Внешняя среда Есть ли выбор Снижение качества квалифицированных кадров? предоставляемых услуг Возможности Достаточно ли развита сеть Уменьшение объемов и компании реализации? плана реализации Надежно ли технологичное оборудование? 13 Значимость рисков в оценке проекта Существует общепринятая последовательность разработки и анализа инвестиционного проекта. Независимо от разнообразия возможных проектов, их анализ провидится по следующей схеме (рис.1.2). Экологический риск Предпринимательский анализ да Коммерческий анализ да Технический анализ да Финансовый анализ да нет Экономический анализ да Институциональный анализ да Анализ рисков да Проект принимается Проект принимается Рис. 1.2 – Алгоритм оценки инвестиционного проекта С точки зрения стратегического инвестора, анализ проекта должен заканчиваться анализом рисков. То, что анализ рисков является заключительным этапом, указывает на высокую значимость рисков при анализе инвестиционного проекта. К анализу рисков принимается проект удовлетворяющий критериям принятия проекта всех ранее произведенных анализов. И независимо от ранее полученных результатов, решение о принятии проекта основывается на анализе рисков. Однако стоит отметить, что резолюция «Проект отклоняется» носит условный характер, так как по необходимости на любом этапе анализа проект может видоизменяться исходя из получаемых результатов. 14 1.2. Моделирование рисков Качественные методы анализа рисков После того как выявлены все возможные риски по определенному проекту, необходимо определить целесообразность вложений, развития и работы над данным проектом. Для этого проводится анализ рисков инвестиционного проекта. Все возможные и предлагаемые в теории методы анализа рисков можно условно подразделить на качественные и количественные подходы. Качественный подход, помимо идентификации рисков, подразумевает определение источников и причин их возникновения, а также стоимостную оценку последствий. Основными особенностями качественного подхода является: выделение простых рисков по проекту, определение зависимых и независимых рисков как друг от друга, так и от внешних факторов, и определение являются ли риски устранимыми или нет. С помощью качественного анализа определяются все факторы риска, влекущие за собой в той или иной мере потери или убытки предприятия, а также вероятность и время их наступления. Для худшего сценария развития проекта исчисляется максимальная величина убытков компании. В качественном подходе выделяют следующие методы анализа рисков: метод экспертных оценок; метод целесообразности затрат; метод аналогий. Метод экспертных оценок. Метод экспертных оценок включает в себя три основных составляющих. Во-первых, интуитивно-логический анализ задачи, строится только на интуитивных предположениях определенных экспертов, гарантом правильности и объективности выводов может служить только их знания и опыт. Во-вторых, выдача решений оценки экспертов, этот этап является завершающей частью работы эксперта. Экспертами формируется решение о целесообразности работы с исследуемым ими проектом, и предлагается оценка ожидаемых результатов, по разным сценариям развития проекта. 15 Третий этап, заключительный для метода экспертных оценок, это обработка всех результатов решения. С целью получения итоговой оценки, все полученные оценки от экспертов должны быть обработаны, и выявлена общая относительно объективная оценка и решение относительно определенного проекта. Экспертам предлагается заполнить опросный лист с подробным перечнем рисков относящихся к анализируемому проекту, в котором им необходимо определить вероятность наступление выделенных ими рисков по определенной шкале. К числу наиболее распространенных методов экспертных оценок риска относят метод Дельфи, метод балльных оценок, ранжирование, попарное сравнение, и другие. Метод Дельфи – один из методов экспертных оценок, обеспечивающий быстрый поиск решений, в числе которых в последствие выбирается наилучшее решение. Применение этого метода позволяет избежать противоречий среди экспертов, и получить независимые индивидуальные решения, исключая общение между экспертами во время проведения опроса. Экспертам выдается опросный лист, на вопросы которого, им необходимо дать независимые, максимально объективные оценки, и обоснованные оценки. На основании заполненных анкет, анализируется решение каждого эксперта, выявляется преобладающее мнение, крайние суждения, максимально четко, доступно и аргументировано обоснованные решения, и т.д. В последствие эксперты могут менять свое мнение. Вся операция проводится обычно в 2-3 тура, до того момента пока не начнут совпадать мнения экспертов, которые и будут являться окончательным результатом исследования. Метод балльной оценки риска производится на основе обобщающего показателя, определяемого по ряду частных экспертно оцениваемых показателей степени риска. Он состоит из следующих этапов: 1) Определение факторов, которые влияют на возникновение риска; 2) Выбор обобщенного показателя и набора частных критериев, характеризующих степень риска по каждому из факторов; 16 3) Составление системы весовых коэффициентов и шкалы оценок по каждому показателю (фактору); 4) Интегральная оценка обобщенного критерия степени проектных рисков; 5) Выработка рекомендаций по управлению риском [47]. Метод ранжирования подразумевает расположение объектов в порядке возрастания или убывания какого-либо присущего им свойства. Ранжирование позволяет выбрать из исследуемой совокупности факторов наиболее существенный. Результатом проведения ранжирования является ранжировка. Если имеется n объектов, то в результате их ранжирования j-ым экспертом каждый объект получает оценку xij – ранг, приписываемый i-му объекту j-ым экспертом. Значения xij находятся в интервале от 1 до n. Ранг самого важного фактора равен единице, наименее значимого – числу n. Ранжировкой j-го эксперта называется последовательность рангов x1j, x2j, …, xnj [48]. Данный метод просто в его реализации, однако при оценке большого количества параметров, эксперты сталкиваются с трудностью построения ранжированного ряда, по причине того что необходимо единовременно учитывать множество сложных корреляций. Метод попарного сравнения – это установление наиболее предпочтительных объектов при сравнении всех возможных пар. В данном случае нет необходимости, как в методе ранжирования, упорядочивать все объекты, необходимо в каждой из пар выявить более значимый объект или установить их равенство. Опять таки, в сравнении с методом ранжирования, парное сравнение можно проводить и при большим количестве параметров, а также в случаях незначительного различия параметров (когда практически не возможно их ранжировать, и они объединяются в единый). При использовании метода чаще всего составляется матрица размером nxn, где n – количество сравниваемых объектов. При сравнении 17 объектов матрица заполняется элементами aij следующим образом (может быть предложена и иная схема заполнения): a aij= 2, если объект i предпочтительнее объекта j (i > j), 1, если установлено равенство объектов (i = j), 0, если объект j предпочтительнее объекта i (i < j). Сумма ∑𝑛𝑖=1 𝑎𝑖𝑗 (по строке) в данном случае ( (1.1) позволяет оценить относительную значимость объектов. Тот объект, для которого сумма окажется наибольшей, может быть признан наиболее важным (значимым). Суммирование можно производить и по столбцам (∑𝑛𝑖=1 𝑎𝑖𝑗 ), тогда самым существенным будет фактор, набравший наименьшее количество баллов [48]. Экспертный анализ заключается в определении степени влияния риска на основе экспертных оценок специалистов. Главным преимуществом данного метода является простота расчетов. Нет необходимости сбора точных исходных данных и использования дорогих и программных средств. Однако уровень рисков зависит от знаний экспертов. А также недостатком является трудность в привлечении независимых экспертов и субъективности их оценок. Для четкости и объективности результатов, данный метод может быть использован в совокупности с иными методами количественными (более объективными). Метод уместности и целесообразности затрат, метод аналогий. В основе анализа уместности или целесообразности затрат лежат предположения, что определенные факторы (или один из них) являются причиной перерасхода заложенных средств на проект. К таким факторам относятся: изначальная недооценка стоимости проекта в целом или его отдельных фаз и составляющих; изменение границ проектирования, обусловленное непредвиденными обстоятельствами; 18 отличие производительности машин и механизмов от предусмотренной проектом; увеличение стоимости проекта в сравнении с первоначальной, вследствие инфляции или изменения налогового законодательства [6]. Для проведения анализа, в первую очередь проводится детализация всех вышеуказанных факторов, затем составляется предположительный список возможных повышений затрат на проект, для каждого варианта его развития. Весь процесс реализации проекта разбивается на этапы, на основании этого, процесс финансирования в развитие и реализацию проекта также разбивается на стадии. Однако стадии финансирования устанавливаются условно, так как могут вноситься некоторые изменения по мере разработки и развития проекта. Поэтапное вложение средств, позволяет инвестору тщательнее отслеживать работу над проектом, а также в случае возрастания рисков, либо прекратить или приостановить финансирование, или же начать предпринимать определенные меры по снижению затрат. В числе качественных методов анализа рисков, также распространенным является метод аналогий. Основная идея данного метода заключается в анализе других проектов, аналогичных разрабатываемому. На основе таких же рискованных проектов, анализируются возможные риски, причины их возникновения, последствия влияния рисков, а также изучаются последствия воздействия на проект неблагоприятных внешних или внутренних факторов. Затем полученная информация проецируется на новый проект, что позволяет определить все максимально возможные потенциальные риски. Источником информации могут служить регулярно публикуемые западными страховыми компаниями рейтинги надежности проектных, подрядных, инвестиционных и прочих компаний, анализы тенденций изменения спроса на конкретную продукцию, цен на сырье, топливо, землю и т. д. [10]. Сложностью данного метода анализа является затруднительный подпор максимально точного аналога, по причине того, что не существует 19 формальных критериев, точно устанавливающих степень аналогичности ситуаций. Но, как правило, даже в случае подбора правильно аналога, появляется сложность формулировки корректных предпосылок для анализа, полный и близкий к реальности набор сценариев срыва проекта. Причиной является то, что полностью идентичных проектов крайне мало или не встречается вовсе, любой изучаемый проект имеет свои индивидуальные особенности и риски, которые связаны между собой согласно своеобразности проект, поэтому не всегда можно абсолютно точно определить причину возникновения того или иного риска. Краткое описание метода умеренности затрат и метода аналогий свидетельствует о том, что они пригодны скорее определения и описания возможных рисковых ситуаций для определенного проекта, чем для получения даже относительно точной оценки рисков инвестиционного проекта. Количественный метод анализа рисков Для оценки рисков инвестиционных проектов, наиболее распространены следующие количественные методы анализа, как: анализ чувствительности метод сценариев имитационное моделирование (метод Монте-Карло) метод корректировки ставки дисконтирования дерево решений Анализ чувствительности В методе анализа чувствительности фактор риска принимается как степень чувствительности результирующих показателей анализируемого проекта к изменению внешних или внутренних условий его функционирования. В качестве результирующих показателей проекта обычно выступают показатели эффективности (NPV, IRR, PI, PP) или ежегодные показатели проекта (чистая прибыль, накопленная прибыль). Анализ чувствительности разделяется на несколько последовательных этапов: 20 устанавливается базовые значения результирующих показателей, математически устанавливается связь между исходными данными и результирующими вычисляются наиболее вероятные значения исходных показателей, а также диапазон их изменений (как правило, в пределах 5-10%) определяется (рассчитывается) наиболее вероятные значения результирующих показателей Исходные исследуемые параметры по очереди перерассчитываются в пределах полученного диапазона, получаются новые значения результирующих параметров Исходные параметры ранжируются по их степени влияния на результирующие параметры. Таким образом, они группируются на основе степени риска. Степень подверженности инвестиционного проекта к соответствующему риску и чувствительности проекта к каждому фактору определяется с помощью расчета показателя эластичности, представляющего собой отношение процентного изменения результирующего показателя к изменению значения параметра на один процент. 𝑁𝑃𝑉2 − 𝑁𝑃𝑉1 𝑥2 − 𝑥1 𝐸= / 𝑁𝑃𝑉1 𝑥1 (1.2) Где: E – показатель эластичности NPV1 – значение базового результирующего показателя NPV2 - значение результирующего показателя при изменении параметра X1 - базовое значение варьируемого параметра X2 - измененное значение варьируемого параметра Чем выше значения показателя эластичности, тем чувствительнее проект к изменениям данного фактора, и тем сильнее подвержен проект соответствующему риску. 21 Также, анализ чувствительности может проводиться графически, с помощью построения зависимости результирующего показателя от изменения исследуемого фактора. Чувствительность значения NPV к изменению фактора изменяется уровнем наклона зависимости, чем угол больше, тем значения чувствительнее, а также тем больше риск. В точке пересечения прямой реагировании с осью абсцисс определено значение параметра в процентном выражении, при котором проект станет неэффективным. После этого, на основании проведенных расчетов, все полученные параметров ранжируются по степени значимости (высокая, средняя, невысокая), и строится «матрица чувствительности», с помощью которой выделяются факторы, являющиеся наиболее и наименее рискованными для инвестиционного проекта. Независимо от присущих методу достоинств – объективности и наглядности полученных результатов, есть также и значимые недостатки изменение одного фактора рассматривается изолированно, тогда как на практике все экономические факторы в той или иной степени коррелированны. Метод сценариев Метод сценариев представляет описание всех возможных условий реализаций проекта (либо в виде сценариев, либо в виде системы ограничений на значения основных параметров проекта) а также описание возможных результатов и показателей эффективности. Данный метод, как все иные, также состоит из определенных последовательных этапов: строится как минимум три возможных варианта сценариев: пессимистический, оптимистический, реалистический (или наиболее вероятный или средний) исходная информация о факторах неопределенности преобразуется в информацию о вероятности отдельных условий реализации и определенных показателей эффективности 22 Основываясь на полученных данных, определяется показатель экономической эффективности проекта. Если вероятности наступления того или иного события, отраженного в сценарии, известны точно, то ожидаемый интегральный эффект проекта рассчитывается по формуле математического ожидания: 𝑛 (1.3) 𝑁𝑃𝑉ожид = ∑ 𝑁𝑃𝑉𝑖 𝑝𝑖 𝑖=1 Где: NPVi - интегральный эффект при реализации i-ого сценария pi - вероятность этого сценария При этом риск неэффективности проекта (Рэ) оценивается как суммарная вероятность тех сценариев (к), при которых ожидаемая эффективность проекта (NPV) становится отрицательной: 𝑚 (1.4) 𝑃Э = ∑ 𝑝𝑘 𝑘=1 Средний ущерб от реализации проекта в случае его неэффективности (Уэ) определяется по формуле: 𝑚 𝑚 УЭ = ∑ |𝑁𝑃𝑉𝑘 |𝑝𝑘 / ∑ 𝑝𝑘 𝑘=1 (1.5) 𝑘=1 Главным недостатком метода сценарного анализа выделяется фактор учета только нескольких возможных исходов по инвестиционному проекту, однако на практике число возможных исходов не ограничено. Метод PERT- анализа (Program Evaluation and Review Technique) Одним из способов сценарного анализа специалисты выделяют Метод PERT- анализа (Program Evaluation and Review Technique). Основная идея данного метода состоит в том, что при разработке проекта задаются три параметра проекта – оптимистическая, пессимистическая, наиболее вероятная. Далее ожидаемые значения вычисляются по следующей формуле: 23 Ожидаемая величина = [Оптимистическая величина 4хНаиболее вероятная величина + Пессимистическая величина]/6 Коэффициенты 4 и 6 получены эмпирическим путем на основе статистических данных большого количества проектов. На основе результатов расчета проводится остальной анализ проекта. Эффективность проведения PERT-анализа максимальна, только в том случае если можно обосновать значения всех трех оценок. Дерево решений Метод дерева решений представляет сетевые графики, в которых каждая ветвь, то различные альтернативные варианты развития проекта. Следуя вдоль каждой построенной ветви проекта, можно проследить все возможные этапы развития проекта, а соответственно и выбрать наиболее оптимальный из них, и с наименьшими рисками. Данный метод анализа подразделяется на следующие этапы: Определяются вершины для каждого проблемного и неоднозначного момента развития проекта, и строятся ветви (возможные пути развития событий) Для каждой дуги определяется экспертным методом вероятность и возможные потери на данном этапе. Основываясь на всех полученных значениях вершин вычисляется наиболее вероятное значение NPV (или иного значимого для проекта показателя) Проводится анализ вероятностного распределения Единственным ограничением и возможно недостатком метода является обязательное наличие разумного количества вариантов развития проекта. Преимущественным отличием является возможность полного и детального учета всех факторов и рисков, влияющих на проект. Метод особенно используется в ситуациях, когда решения по реализации проекта принимаются постепенно, и зависят от ранее принятых решений, таким образом, каждое решение в свою очередь определяет сценарий дальнейшего развития проекта. 24 Имитационное моделирование (метод Монте-Карло) Анализ рисков инвестиционных проектов методом Монте-Карло, сочетает в себе два ранее изученных метода: метод анализа чувствительности и анализ сценариев. В имитационном моделировании, вместо составления наилучших и наихудших сценариев, с помощью компьютера генерируются сотни возможных комбинаций параметров проекта, учитывая их вероятностное распределение. Каждая полученная комбинация выдает свое значение NPV. Подобный расчет возможен только с использованием специальных компьютерных программ. Поэтапная схема имитационного моделирования строится следующим образом: формулируются факторы, влияющие на денежные потоки проекта; строится вероятностное распределение по каждому фактору (параметру), при этом как правило, предполагается, что функция распределения является нормальной, следовательно, для того чтобы задать ее, необходимо определить только два момента (математическое ожидание и дисперсию); компьютер случайным образом выбирает значение каждого фактора риска, основываясь на его вероятностном распределении; В Вероятность получения данной величины прибыли Вр 1,0 Область потерь Область выигрыша 0 ПРр ПР Рис.1.3 – Разделение рисков по уровням в зависимости от уровня потерь 25 Вероятность возникновения данного уровня потерь прибыли В 1,0 ВР 1 ВД 2 Зона Зона допустим критического ого риска риска ВКР Зона катастрофич еского риска 3 4 ВКТ 0 Вероятность потери прибыли ПР0 ВР ПС ΔПР Рис.1.4 - Распределение вероятности получения прибыли В числе недостатков данного метода моделирования рисков определены: существование коррелированных параметров сильно усложняет модель вид вероятностного распределения для исследуемого параметра может быть трудно определим при разработке реальных моделей может возникнуть необходимость привлечения специалистов или научных консультантов со стороны; исследование модели возможно только при наличии вычислительной техники и специальных пакетов прикладных программ; относительная неточность полученных результатов по сравнению с другими методами численного анализа. Метод корректировки нормы дисконта Из-за простоты расчетов Метод корректировки нормы дисконта с учетом риска является наиболее применимым на практике. Данный метод это корректировка заданной базовой нормы дисконта, считающаяся безрисковой и минимально приемлемой (например, предельная стоимость капитала для компании). Корректировка проводится следующим образом: прибавляется величина требуемой премии за риск затем рассчитываются критерии 26 эффективности инвестиционного проекта (NPV, IRR, PI). Решение эффективности проекта принимается согласно правилу выбранного критерия. Чем выше риск, тем больше величина премии. Поправки на риск задаются отдельно для каждого отдельно проекта, так как они полностью зависят от специфики исследуемого проекта. 1.3. Алгоритм оценки рисков инвестиционных проектов с учетом специфики логистики. Реализация системы управления рисками на предприятии предполагает разработку и использование определенного алгоритма оценки рисков, который позволит упростить и систематизировать процедуры принятия решения в области управления рисками. Данный алгоритм должен включать в себя следующие четко выраженные блоки: выявления и классификации рисков; выявление субъектов и объектов рисков; качественной оценки рисков; количественной оценки рисков. Первым необходимым этапом для работы над рисками проекта является определение потенциально возможных рисков. Этот этап является базовым во всем алгоритме, так как для минимизации (максимизации) любого риска следует в первую очередь идентифицировать этот риск, определить специфику, причины его появления, а также объекты и каналы воздействия. Полная информация о рисках позволяет предприятию действовать по схеме «предупрежден, значит вооружен». Особенность данного этапа для логистических компаний является необходимость охватить большой спектр рисков (от напрямую связанных с проектом рисков, до косвенных рисков – например риск снижения спрос на продукцию поставок). Поэтому для построения последующего анализа, при большом количестве определенных рисков, расставляются приоритеты, основываясь на экспертных оценках – предыдущих опытах самой компании или на примерах и опыте других логистических компаний с аналогичными рисками. 27 Следующей задачей алгоритма оценки рисков заключается в определении объектов и субъектов рисков. Данный этап позволяет компании выявить направление и адресат воздействия рисков, для того чтобы было представление и том какие подразделения, проекты или виды деятельности компании могут быть подвергнуты влиянию определенного риска. Для этого этапа должны быть выполнены следующие шаги: 1) идентификация рисков; 2) определение сфер деятельности компании, потенциально затрагиваемые рисками; 3) определение возможных последствий воздействия рисков. Основной сложностью данной задачи алгоритма, является тесная зависимость деятельности логистической компании от деятельности клиентов (поставщиков). Например, сезонность товаров, отражается как на процессе деятельности производителя, также и на деятельности логистики, и влечет за собой риск снижения количества перевозок в определенный период времени. Поэтому определение истинного источника риска быть затруднительно. Для этого компании необходимо в первую очередь составить «карту» взаимосвязей сотрудничества (в которой указаны клиенты (поставщики) риски, деятельности которых так или иначе влияют на деятельность логистической компании), чтобы после идентификации риска четко соотнести его с реальным источником. Далее выявив общую информацию относительно конкретных рисков, переходим к следующей задаче алгоритма оценки риска, это проведение качественной и количественной оценки рисков. Важность этой задачи определяется необходимостью оценки значимости определенных рисков и их влияние на деятельность компании с точки зрения вероятности их реализации, возможного ущерба от наступления рискового события. Для решения данной задачи, важно выбрать подходящий метод оценки рисков, подходящий по методическому и технологическому наполнению. Проблема заключается в том, что на сегодняшний день не существует определенно принятых соответствий между видами рисков и методами их оценки. Но основываясь на опыте, анализе характеристик различных методов оценки, авторами 28 предлагается матрица выбора методов оценки относительно разных видом рисков (см. Приложение 2). Проанализировав все методы анализа рисков инвестиционного проекта можно сделать вывод, что не существует полностью универсального метода, с помощью которого можно провести полный анализ проекта и его рисков. Все рассмотренные методы имеют определенные достоинства и недостатки. Учитывая преследуемые цели реализации инвестиционного проекта ООО «ВСК Лоджистик» (повышение прибыли) и специфику самого инвестиционного проекта (инновационность, и прямая зависимость развития проекта от цен его реализации), берем во внимание коммерческие риски. И поэтому для дальнейшего исследования и анализа рисков, выбраны следующие методы: Анализ чувствительности – так как данный метод наглядно показывает влияние отдельных факторов на значения эффективности проекта в общем. Единственным недостатком метода выявлено то, что анализируется влияние только одного из возможных факторов, и предполагается, что остальные факторы остаются неизменными. В реальности же, в той или иной степени, изменяются несколько факторов одновременно. Метод имитационного моделирования рисков Монте-Карло – несмотря на затруднительность расчетов по данному методу, отличительной особенностью является генерация сотен комбинаций параметров проекта, при этом учитывая их вероятностное распределение. PERT – анализ – является одним из способов сценарного анализа, позволяет оценить возможные результаты сроков выполнения проекта, основываясь на трех сценариях: оптимистическом, наиболее вероятном, пессимистическом. 29 Глава 2. РАЗВИТИЕ ЛОГИСТИКИ И ОСНОВНЫЕ РИСКИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В условиях территориального масштаба России, можно предположить, что уровень развития логистики еще далек от желаемого результата (сравнивая с Европейским уровнем развития), а также по той же причине логистика может быть подвержена большим рискам. Для подтверждения или опровержения вышесказанного в данной главе рассмотрим сущность логистики в России и этапы ее становления. Далее проведем анализ рынка логистики России за период последних лет 2008-2013г.г. Изучив логистику как отдельную полноценную деятельность определим список характерных рисков для нее. 2.1. Определение процесса логистики Определение логистики в разной интерпретации, но с полностью идентичным смыслом предлагают многие авторы. «Логистика это наука об управлении материальными потоками, связанной с ними информацией, финансами и сервисом в определенной микро-, мезо- или макроэкономической системе для достижения поставленных перед ней целей с оптимальными затратами ресурсов.» [38]. Основой всего логистического процесса деятельности компаний является логистическая цепь, на которую в качестве «звеньев» нанизываются все этапы логистической системы, которые упорядочены в соответствии с параметрами заказа. В первую очередь логистика, как отдельная деятельность, стала формироваться на базе больших предприятий, затем распространилась на предприятия меньшего размера, и только потом начали открываться отдельные организации, предлагающие логистические услуги. Со временем такие компании начали развиваться, закупать штатный транспорт, 30 совершенствовать качество предоставляемых услуг, для увеличения собственной конкурентоспособности. Факторы развития логистики Периоды развития логистики Направления деятельности Разобщенность функциональных процедур и операций Д 1950-х Военная сфера деятельности и коммуникация Колебания рыночных уровней 1950-е годы Координация транспортного складского хозяйства Сервис поставок как основа стратегии рынка 1960-е годы Развитие информационных сетей и банков данных Энергетический кризис, экспансия Японии в производстве и торговле 1970-е годы Общая координация складского и транспортного хозяйства Несовершенство межфунционального планирования 1980-е годы Оптимизация в сфере торговой деятельности Признание коммерческой роли транспорта и снабжения 1990-е годы Повышение конкурентоспособност и компаний Развитие мировых интеграционных процессов 2000-е годы Максимальная интеграция логистики Рис. 2.1 - Этапы становления логистики в РФ Спрос для логистики является базой всей деятельности, в первую очередь вследствие спроса развитие логистики набирает обороты, спрос является рычагом активных и пассивных поставок, в большинстве случаев 31 независимо от вида продукции. По этой причине необходимо выделить три основных причины нестабильности спроса относительно сферы логистических услуг: Сезонность продукции Жизненный цикл продукции В практике встречается несколько уровней сезонности, в зависимости от специфики товара, влияющих в разной мере на логистическую цепочку. Отличиями уровней сезонности являются количество или продолжительность сезонов, затрагиваемые предприятия, и непосредственно масштабы затрагивания и воздействия на логистическую цепочку. На рисунке 2.2 изображена стандартная ситуация с двумя сезонами. В пики сезонности предприятия удовлетворяют выросший спрос на товар за счет производительных мощностей. Для непрерывных и гарантированных поставок груза в период пика спроса, некоторые компании производство на протяжении сезона, тем самым обеспечивая страховой запас к пику спроса (изображено на рисунке б). Информация о резком возрастании спроса может быть получена из результатов анализа спроса за предыдущие аналогичные периоды. Рис. 2.2 - Сезонные изменения: а) два сезона; б) два сезона после изменений [2] Следующая причина колебаний грузооборота и перевозок груза, это жизненный цикл продукции. В данном случае, в отличие от сезонности, фактор отсрочки перевозок уравновесит колебание. Стандартный жизненный цикл товара, который состоит из четырех этапов, проходит через несколько 32 секторов (см. рисунок2). На этапе запуска товара, производится небольшой ассортимент в малом объеме. При переходе к этапу организации, наблюдается рост объема производимой продукции, поэтому для удовлетворения рыночных требований появляется необходимость в логистических слугах. На этапе зрелости при прежнем объеме производимой и поставляемой продукции увеличивается ее ассортимент, соответственно логистическая цепочка должна быть подвержена определенным корректировкам. При переходе в микрорынок, даже при условии сохранившегося ассортимента, общий масштаб рынка сокращается. Рис. 2.3 – Влияние жизненных циклов продукции [2] Масштабность рынка, также как и сезонность, по большей части определяются спросом потребителей, а соответственно и потребность в логистичеких услугах также зависят от изменений спроса на продукцию, что в очередной раз доказано. Для логистики в целом цепь логистических услуг может быть представлена, как правило «7П»: Получить правильный продукт (именно тот, который нужен), в правильном количестве, в правильном состоянии, в правильном месте, в правильное время, для правильного клиента, по правильной цене. Такая поэтапность действий свойственна в основном для логистики конкретных предприятий (субсистеме бизнеса), озадаченных интересами одной определенной компании. 33 Логистика в свою очередь является неотъемлемым (в большинстве случаев) звеном в цепи производство – потребление. Этот вид деятельности напрямую связан с материальным потоком, а его исход и конечный пункт связан со специализацией компаний. Источники материального потока Потребители материального потока Источники сырья Завод Завод Распределительный центр Распределительный центр Конечный потребитель Рис. 2.4 - Варианты поступления материального потока в систему потребления Во всех выше изображенных случаях материальный поток поступает в потребление (производственное или непроизводственное), как правило, посредством обращения к логистическим услугам. Для логистической компании, как отдельной системы бизнеса, характерен аналогичная система материального потока, но минуя первый эта источника сырья и завода как производителя. 2.2. Современное состояние рынка логистики На сегодняшний день рынок логистических услуг в России развивается, но в то же время еще сильно уступает странам с уже развитой логистикой. Кратко описывая основные параметры логистических услуг, это должен быть следующий порядок описательных процесс прилагательных: качественно, своевременно, недорого. Проецируя такую модель на российский рынок логистики, то как правило совместить все три позиции не всегда удается. В 34 объяснение такого несоответствия, есть весомые причины. В первую очередь это малоразвитая транспортно - логистическая инфраструктура. Во-вторых, высокая доля транспортной составляющей транспортировки получается высокозатратной. в цене товаров, услуга Наконец, очень большие расстояния для транспортировки товаров (по сравнению с европейскими расстояниями), влечет за собой проигрыш во времени. Соответственно, по причине всех вышеперечисленных особенностей, Россия находится лишь на 99-м месте в рейтинге LPI (LPI, или Logistics Perfomance Index – интегральный показатель логистической привлекательности и развития каждой страны). Лидирующей страной же является Германия. Однако, сфера логистических услуг стремительно развивается, несмотря на вышеуказанные причины. В российской экономике растет товарооборот (в среднем на 20%), из чего следует рост объема логистических операций, а следовательно возрастает численность персонала занятых в логистике. Такого рода повышение, специалисты прогнозирую и на текущий год (но в меньших размерах, примерно 10%). В 2013 году у 70% компаний возросли затраты на логистические услуги, причем у большинства это рост был пропорционален росту товарооборота. Но необходимо уточнить, что половина респондентов не планируют использовать услуги логистических операторов в этом году в том же размере, в основном по причине низкого качества предоставляемых услуг. На основании этого, 61% респондентов признают важность и необходимость инноваций и технологий в сфере логистики. Общая заинтересованность предприятий в улучшении предлагаемых логистических услуг и общее количество логистических компаний на российском рынке, прогнозирует рост сильной конкуренции, а соответственно и повышение требований к качеству предоставляемых услуг. Рынок транспортных услуг за последние 2 года 2012-21013г.г. в процессе развития перешел их этапа замедления к стагнации. По причине трудностей в развитии и напряженности как российской, так и мировой экономики за последний год, существенного увеличить наполненности и 35 занятости рынка транспортных услуг достигнуть не удалось. Объем коммерческих перевозок (всеми видами транспорта) к концу 2013 года зафиксировал увеличение только на 2,2%. Также по причине увеличения дальних перевозок , грузооборот товаров возрос на 4,3%. 107.9 110 105.1 105 100 101.4 103.9 104.9 99.6 102.25 100.9 99.9 99.7 95 89.0 90 85 81.7 80 2008 2009 2010 Превозка грузов 2011 2012 2013 Грузооборот Рис. 2.5 - Динамика коммерческих грузоперевозок и грузооборота транспорта всех отраслей экономики РФ в 2008-2013 годах (без трубопроводного и железнодорожного транспорта необщего пользования) [34] Снижение объемов грузоперевозок в 2012 году обусловлено в первую очередь спадом динамики промышленного производства в России до 2,6%, и понижением спроса на товары и продукты российского производства, а также сокращением поставок импортных товаров. В вышеуказанные года, 2008-2013г. прослеживалась умеренное возрастание объемов грузоперевозок, на железнодорожном транспорте +2,4%, на автомобильном +2,3%. Наиболее активным в темпах развития является транспортировка внутренним водным транспортом, по данным Росморречфлота – увеличилась на 11,5%. Аналогичные показатели роста и по грузообороту, самые активные темпа роста показали автомобильный и водный транспорт – 19,3% и 33,2% соответственно. 36 5.1 1.0 Воздушный 78.5 139.9 Внутренний водный 47.3 19.3 Морской 127.6 Автомобильный 1693.0 2222.0 Ж/д 1271.9 2480.5 Всего 3120.0 0.0 500.0 1000.0 Грузооборот 1500.0 2000.0 2500.0 3000.0 3500.0 Перевозка грузов Рис. 2.6 - Объем коммерческих перевозок грузов и грузооборота по видам транспорта всех отраслей экономики РФ в 2013 году (без трубопроводного и железнодорожного транспорта необщего пользования) [34] В 2013 году по причине вступления, годом ранее, России в ВТО, эффект от снятия таможенных барьеров, сглаживается посредством «успокоения» мирового рынка и сокращение темпов роста платежеспособного спроса внутри страны. По прогнозам РБК.research объемы грузоперевозок и грузооборота в 2014 году не сильно превысят (или останутся на том же уровне). Согласно информации с Таможенного комитета РФ, в первом квартале 2013 года стоимостной объем российского экспорта товаров уменьшился на 5,2%. По причине увеличения закупок товаров Россией на внешнем рынке, увеличивается и стоимостной объем импорта на 3,1%. Первое полугодие 2013 года рынок транспортных услуг в целом показало отрицательные темпы развития объемов грузооборота и поставок груза. Отличительным из всех видов транспортной перевозки товара, в котором отмечено увеличение грузооборота на 5,1%. 37 Основываясь оценке и предположениям РБК research, рост стоимостного объема ожидается в пределах 3-4%. И снова, самые высокие темпа роста в пределах 9-10%прогнозируются сегменту автомобильных грузоперевозок. Таблица 2 Индексы роста показателей социально-экономического развития РФ и рынка ТУ РФ в 2012—2015 годах, % (консервативный вариант прогноза социально-экономического развития РФ в 2013—2016 годах, МЭР РФ, апрель 2013 года) [34] Показатель 2012 2013 год 2014 год 2015 год оценка прогноз прогноз ВВП 103,4 101,7 103,0 103,3 Промышленное производство 102,6 101,6 102,7 102,8 Инвестиции в основной капитал 102,6 103,0 103,8 104,8 Оборот розничной торговли 105,9 103,8 104,1 104,3 Реальный доход населения 104,2 102,4 103,8 103,9 Экспорт товаров (стоимостной) 100,4 94,9 99,6 102,0 Импорт товаров (стоимостной) 106,6 105,1 103,7 102,5 98,0 101,8 102,3 Грузооборот железнодорожного 104,3 транспорта Грузооборот автотранспорта 119,3 105,5 107,0 109,0 Рынок ТУ (номинальный рост) 111,2 102,8 106,1 108,0 В 2013 году грузооборот на сети РЖД вряд ли превысит уровень предыдущего года, а в 2014—2015 годах продемонстрирует небольшой рост в пределах 1,8—2,3%. В прошедшем году предприятия автомобильного транспорта вели агрессивную политику по привлечению грузов, которые ранее перевозились железнодорожным транспортом. В результате средняя дальность коммерческих перевозок автотранспортом возросла с менее 65 до 75,4 км, а максимальное расстояние массовой транспортировки импортных 38 грузов достигло 2,7 тыс. км (расстояние по автодороге от Санкт-Петербурга до Тюмени) Обострилась конкуренция на рынке контейнерных отправок, транспортировки скоропортящихся, продовольственных, тарно-штучных и других номенклатур на расстояниях до 2000 км. Прогнозируется, что в среднесрочной перспективе данная тенденция сохранится. По итогам 2012 года коммерческие перевозки автомобильным транспортом увеличились на 2,3%, однако этого оказалось недостаточно для восстановления объемов до уровня предкризисного 2008 года. По грузообороту, прирост составил 19,3%. Увеличение грузооборота и рост среднего тарифа обеспечили существенное повышение стоимостного коммерческих перевозок объема рынка автотранспортом автоперевозок: всех отраслей доходы от экономики превысили уровень 2011 года на 27%. Согласно прогнозу РБК.research, среднегодовые темпы роста коммерческого грузооборота автотранспортом в 2013—2015 годах снизятся до 7% (по сравнению с 18% в 2010—2012 годами). Ключевыми факторами конкурентоспособности автомобильного транспорта станут гибкость ценообразования и географии перевозок, новая техника и технологии перевозочного процесса, а также интеграция разных видов транспорта при перевозке (интермодальность) [35]. 2.3. Выделение основных рисков в процессе логистики Логистическую систему принято воспринимать как отдельную организацию с единым управление, однако, это совокупная система взаимодействия заинтересованных участников логистической цепочки. Под заинтересованными участниками логистического процесса, подразумеваются звенья логистической цепочки с интересами и прибылью которых связан успех производственной или торговой организации. Логистичейские компании это не локальная организация нескольких процессов, она подобно паутине затрагивает множество сфер экономической деятельности. Это 39 объясняется тем, что процессом перевозки товаров заинтересованы производители абсолютно разных сфер деятельности, от продуктовых до строительных, и так далее. В связи с этим любые риски определяются индивидуально для каждой ситуации. Риски производителей являющихся начальным звеном логистической цепочки, являются косвенным риском логистической компании организующей перевозку. В статье «Управление логистическими затратами», директором по логистике выделяется шесть основных рисков, относящихся к логистической сфере деятельности [47]. Первый выделенный риск, это риск поставщиков, определяемый как вероятности бесконтактной работы поставщика по количеству заказов, по качеству поставленного товара, по ассортименту, по признаку Just-in-time. Вторые это риски привозчиков, такие как отклонение от графика поставок, сохранение груза в пути, предоставление необходимых документов своевременно и в требуемом виде. Третьи – риски прогнозирования продаж. Четвертые – это риски других контрагентов в логистической цепочке. Здесь может быть и страхование товара на складе, и документооборот при организации доставки заказа заказчику, выполнение графика доставки заказов, и т.д. Пятым риском автор выделяет один и самых важных рисков, это риск сохранения информации, как при технических сбоях, так и от «человеческого фактора». И последний риск, обозначенный в данной статье это риск со стороны государства, например, введение новых законопроектов, ограничений, условий проводимой деятельности, нововведённые штрафы или наказания, и. прочее. Главной целью руководителя любого отдела логистики, является борьба с негативными последствиями рисков, иными словами, уменьшение убытков от логистической деятельности в целом. А по возможности, повышения положительно риска от сделок, то есть получение максимально прибыли. Принятие мер относительно защиты от риска или его уменьшения (увеличения) может быть только по итогу детального анализа ситуаций риска, в настоящем и будущем. 40 Весь процесс анализа рисками можно разделить на семь этапов, рассмотрим их детально. 1. Идентификация рисков. Неотъемлемой частью процесса анализа логистических рисков является формирование максимально полного перечня неблагоприятных событий. В ходе идентификации рисков, можем получить как качественную, так и количественную оценку рисков. Для успешной оценки рисков, необходимо использовать все возможные виды рисков, на первом этапе анализа. По причине того, что все риски имеют определенную степень влияния друг на друга. a) Организационные риски. риски, возникающие по причине ошибок поставщиков, менеджеров по логистике, или ошибки сотрудников аутсорсинга. риск, связанные с внутренней организацией работы компании, как логистической (организатора перевозок), так и поставщиков. b) c) Рыночные риски. уменьшение спроса на товар возможность потери ликвидности Предпринимательские или коммерческие риски риски, связанные с приемкой товара риски, относящиеся к транспортировке товара возможность снижения прибыли как логистической компании (организатора перевозок), так и поставщиков. риск снижения товарооборота поставщика риск увеличения закупочных цен. Относительно поставщика. А как указано ранее риски поставщика, являются косвенными рисками логистической компании. 41 d) риск увеличения издержек, как товарных, так и транспортных. Технические риски Риск, связанный с транспортировкой. Повышение транспортных издержек; Нарушение предполагаемого или оговоренного срока поставки товара; Утрата имущества при перевозке. Риск возникновения непредвиденных аварийных обстоятельств: пожаров, поломок, аварий, и т.д. Риск, поломки оргтехники, например компьютерной техники, с помощью которой осуществляется часть логистических функций. e) Кредитные риски Риск не выполнения контрагентом своих обязательств в срок. Все риски являются взаимосвязанными друг с другом, и обозначение одного из них, может повлечь появление нескольких иных, и так постоянно, сравнимо с ветвями дерева, несколько рисков произрастают на основе одного ранее выявленного. Последним из вышеперечисленных риском мы выделили «Риски не выполнения контрагентом своих обязательств в срок». В случае нарушения обозначенных в договоре обязательств сразу несколькими контрагентами, каждому из них приходится нести ответственность в таком же размере как был причинен ущерб. Для определения размера убытков, по причине данного риска, следует ориентироваться на определенный перечень последствий нарушения договорных обязательств. 2. Вычисление вероятности появления неблагоприятного события 3. Определение предполагаемых убытков 4. Определение величины рисков 5. Выявление возможных методов снижения, сохранения или передачи рисков, а также оценка эффективности выбранных методов. 42 6. Последовательное определение действий управления выявленных рисками 7. Контроль эффективности внедрения методов Проанализировав рынок логистических услуг России по состоянию на 2008-2013г.г., стоит отметить, что независимо от нахождения нашей страны в конце рейтинга развитости логистики, в общей динамики развития перевозки грузов наблюдается положительная тенденция роста. Самым активным образом развиваются автомобильные грузоперевозки. Зафиксированы показатели роста и по грузообороту автомобильного транспорта 19,3%. Также на текущий 2014 год наиболее сильное развитие прогнозируется автомобильным грузоперевозкам. Далее были определены риски характерные специфики деятельности логистических компаний, так как детальный список рисков довольно обширный, то они разделены по критериям (организационные риски, рыночные риски, предпринимательские риски, технические риски, кредитные риски). 43 Глава 3. ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМА АНАЛИЗА РИСКОВ ДЛЯ ЛОГИСТИЧЕСКОГО ПРОЕКТА «ЛОГИСТИК» В современных условиях развития рынка логистических услуг, техника анализа и моделирования рисков методом имитационного моделирования Монте-Карло, совместно с другими методами оценки рисков могут быть наиболее эффективны. Дополняемость методов позволяет получить наиболее корректный и приближенный к реальности результат. На практике, для анализа, моделирования и оценки рисков инвестиционного проекта, необходимо иметь полную информацию об исследуемом инвестиционном проект, поэтому в данной главе будет дана характеристика проекта, по которому далее проводится анализ чувствительности, анализ Монте-Карло, PERT анализ. 3.1. Оценка деятельности компании ООО «ВСК Лоджистик» Компания ООО «ВСК Лоджистик» известна на рынке логистики СанктПетербурга с 01.11.2010, и является дочерней компанией ООО «Навигатор», в свою очередь успешно развивающейся на рынке с 2001 года. Основной вид деятельности компании заключается в организации перевозок грузов – предоставление диспетчерских услуг, организация связи перевозчиков и клиентов (поставщиков). Краткий анализ финансового состояния ООО «ВСК Лоджистик». Финансовый анализ показывает, насколько компания способна финансировать свою деятельность. Основными характеристиками анализа является обеспеченность финансовыми ресурсами, которые необходимы для нормального функционирования предприятия, уместность и целесообразность их размещения, а также эффективность использования, финансовые взаимоотношения с иными юр. и физ. лицами, платежеспособность и финансовая устойчивость. 44 Анализ финансовых результатов производственно-хозяйственной деятельности ООО «ВСК Лоджистик». Таблица 3 Анализ структуры и динамики изменения прибыли предприятия Наименование показателя За За Изменение базовый отчетный абсолют. период период (тыс. руб.) относит. % 2012 (тыс. 2013 (тыс. руб.) 1 руб.) 2 3 4 5 I. Доходы и расходы по обычным видам деятельности Выручка (нетто) от продажи 32382 22568 -9814 -30,31% 22270 18450 -3820 -17,15% Валовая прибыль 10112 4117 -5994 -59,28% Коммерческие и 2451 1284 -1167 -47,61% 5581 1985 -3595 -64,42% товаров, продукции, работ, услуг Себестоимость проданных товаров, продукции, работ и услуг управленческие расходы Прибыль(убыток) от продаж II. Операционные доходы и расходы Операционные доходы 5932 195 -5737 -97% Операционные расходы 4640 32 -4608 -99% III. Внереализационные доходы и расходы Внереализационные доходы 108 224 115 105,98% Внереализационные расходы 152 154 2 1,45% 45 1 2 3 4 3 328 1 080 -22 47 -67,53% Налог на прибыль 1 033 254 -779 -75,43% Чистая прибыль(убыток) 2 294 826 -1 467 -63,97% Прибыль(убыток) до 5 налогообложения Одним из самых важных показателей является значение изменения выручки, так как является основным критерием определения благополучия компании. В отчетном периоде, выручка от продаж услуг уменьшилась на 9814 тыс. руб., что составляет 30,31% изменений. Себестоимость проданных услуг сократилась на 3820 тыс. руб., и таким образом удельный вес себестоимости услуг в общей выручке увеличился до 82%. Также в отчетном периоде 2013 г., валовая прибыль сократилась на 5994 тыс. руб. По итогу реализации деятельности за отчетный период 2013 г. компания получила прибыль в размере 826 тыс. рус., стоит отметить, что прибыль в базовом периоде 2012 г. была выше на 63.97%. Прибыль до налогообложения за анализируемый период так же сократилась на 67,53%, это показывает снижение общего экономического эффекта, который компания получает от финансово-хозяйственной деятельности. Чистая прибыль 2500000 2000000 1500000 1000000 500000 0 2010 2011 2012 2013 Прибыль Рис. 3.1 - Чистая прибыль ООО «ВСК Лоджистик» за период 2010-2013г.г. 46 Скачок прибыли компании в 2012 году объясняется заключением в начале года глобального контракта с новым клиентом (поставщиком) на период 10 месяцев. Однако даже исключая данный скачок прибыли из общей динамики как выброс, к концу отчетного периода зафиксирован спад прибыли компании. Для достижения роста, и обеспечения положительной динамики в будущем, компания ОО «ВСК Лоджистик» принимает решение разработки и запуска инвестиционного проекта информационной системы «Логистик». Анализ инвестиционной деятельности предприятия ООО «ВСК Лоджистик» В начале 2014 года компания ООО «ВСК Лоджистик» начала разработку инвестиционного проекта информационной системы «Логистик». Данная информационная система представляет собой компьютерную программу по оформлению заявок, она должна состоять из нескольких компонентов: Web сайт; административное приложение; мобильное приложение; сервер мониторинг (по отслеживанию перевозчика груза). Целевой аудиторией по использованию информационной системы и компьютерной программы являются ООО «ВСК Лоджистик, перевозчики, работающие с данной компанией, и клиенты (поставщики). Основные цели, преследуемые разработчиками системы, заключаются в следующих аспектах: Установление регламента подачи заявки (кто заказчик, какой груз, куда транспортировать) Заполнение заявки упрощенной формы, но с предоставлением перечня необходимой информации. Мониторинг груза. Отслеживание клиентом (поставщиком) передвижения перевозчика с грузом (с помощью GPS трекера). Значительное снижение телефонных звонков менеджерам по логистике, но повышение количества обработанных заявок. Сокращение времени обработки заявки: связи поставщик - логист и логист - перевозчики. Устранение человеческих факторов, возникающих при телефонной связи поставщик - логист и логист – перевозчики. 47 Предполагаемые, взаимозависимые результаты по итогу реализации инвестиционного проекта, следующие: Повышение конкурентоспособности. Приток новых клиентов (поставщиков). Увеличение прибыли компании с помощью увеличения производственности ООО «ВСК Лоджистик» и вышеперечисленных результатов. Закладываемы финансовые затраты на инвестиционный проект по разработке информационной системы «Логистик» равны 1 000 000руб. (Один миллион рублей). 3.2. Экономическая эффективность инвестиционного проекта При анализе инвестиционного проекта особую важность необходимо проявлять к анализу экономической эффективности. Главными критериями при проведении оценки инвестиционных проектов являются окупаемость, доходность и рентабельность. В зарубежной практике, для оценки эффективности инвестиционных проектов, используются две основные группы методов: 1) Методы, основанные на дисконтировании, с помощью которого рассчитываются показатели чистой текущей стоимости (NPV); индекс рентабельности инвестиций (PI); внутренняя норма рентабельности инвестиции (IRR). 2) Методы, основанные на учетных оценках, с помощью которых рассчитываются показатели периода окупаемости (PB) и коэффициент эффективности инвестиций (ARR). На современном этапе расчет показателей экономической эффективности инвестиционного проекта может проводиться с помощью программы «Project Expert». 48 Программа «Project Expert», позволяет производить разработку бизнес планов и оценку инвестиционных проектов. Программный продукт «Project Expert» дает пользователю возможность выполнить моделирование деятельности различных отраслей и масштабов, от маленьких компаний до больших холдинговых структур. Спектр использования программы в целях анализа финансового состояния и разработки бизнес планов очень широкий, от банковского бизнеса, до нефтедобывающего или энергетического бизнеса. Любой инвестор, инвестиционного заинтересованный проекта должен в проводить эффективном анализ развитии экономической эффективности проекта, а также учитывать возможные риски. В целях повышения конкурентного преимущества и снижения вероятности будущего проигрыша. Программа очень удобна в использовании и принцип работы достаточно прост. Для получения необходимых показателей для анализа эффективности проекта необходимо ввести в программу все имеющиеся необходимые данные по проект, и получить автоматически интегрированные результаты. Такой способ анализа заметно снижает временные затраты инвестора. Поскольку все методы распространены и являются стандартными на протяжении многих лет, то используем для расчетов специализированную программу «Project Expert». Таким образом, из расчетов экономической эффективности инвестиционного проекта компании ООО «ВСК Лоджистик», получены следующие результаты, изображенные в таблице 2. Таблица 4 Результаты анализа экономической эффективности проекта «Логистик» Показатели Значение 1 2 Ставка дисконтирования, % Чистый приведенный доход, NPV 13,36 905 085,00 49 1 2 Период окупаемости, мес. - PB 5 Дисконтированный период окупаемости, мес. - DPB 5 Индекс прибыльности - PI 1,77 Внутренняя норма рентабельности – IRR 710,00 Средняя норма рентабельности, ARR, % 91,64 Модифицированная внутренняя норма рентабельности - 45,63 MIRR % Для проведения анализа и всех последующих расчетов, рассчитывается ставка дисконтирования. R = Rf + β (Rm – Rf) + g1 + g2 + C = 8,5 + 0,1675(14,81 - 8,5) + 1,4 + 2,4 = 13,36 Где: Rf – номинальная безрисковая ставка дохода (годовая), β – коэффициент "бета" (мера систематического риска), Rm – среднерыночная ставка дохода, (Rm – Rf) – рыночная премия за риск, g1 – премия для малых предприятий, g2 – премия за риск, характерный для данной компании, C – страновой риск. В качестве безрисковой ставки дохода в условиях работы на российском рынке принято использовать ставку рефинансирования ЦБ РФ – 8,5%. Коэффициент β (мера систематического риска) берем из публикаций консалтинговой компании "АК&М", равный 0,1675. Среднерыночную ставку доходности рассчитываем на основе индекса РТС по формуле: 𝑛 𝑅𝑚 = √ 𝑅𝑇𝑆𝐼𝑖 100 − 1; (3.6) 50 Где: Rm- рыночная доходность RTSIi – значение индекса РТС на 19.05.2014 = 1291,47 n – период с начала расчета 1291,47 √ − 1 = 14,81 100 18,5 Премия для малых предприятий не учитывается в расчетах, так как компания финансово устойчивая. Премия за становой риск оценивается чисто экспертно и может, согласно имеющейся мировой статистике, составлять до 200-250% ставки дисконтирования, рассчитанной с учетом всех других факторов, помимо странового, риска. Поэтому значение станового риска, учитывая инновационность и важность проекта, берем равное 2,4 [12]. Изменение ставки дисконтирования может повлечь изменение чистого приведенного дохода и индекса прибыльности. Результаты влияния ставки дисконтирования на чистую прибыль и индекс прибыльности показаны в таблице 5. Таблица 5 Анализ чувствительности проекта к изменению ставки дисконтирования NPV PI 0% 10% 20% 30% 40% 965 136,42 902 127,87 846 690,15 797 377,22 753 105,80 1,83 1,78 1,73 1,69 1,65 Отсюда следует вывод, что повышение ставки дисконтирования влечет за собой сокращение размера чистой прибыли, а также снижение индекса прибыльности проекта. Итак, исходя из полученных результатов в таблице 4, следует в первую очередь отметить, что одно из основных условий эффективности инвестиционного проекта, чистый приведенный доход, (NPV>0) соблюден с 51 большим запасом. Относительно анализируемого проекта данный показатель свидетельствует о рентабельности проекта, и целесообразности инвестиционных вложений. Достаточно высокое значение показателя может быть объяснимо тем, что проект является инновационным в своей области, это вызывает рост конкурентоспособности компании, увеличение числа клиентов, и роста собственной производительности ООО «ВСК Лоджистик». Период окупаемости представляет собой ожидаемое количество лет или месяцев, необходимых для покрытия всех затрат инвестиционного проекта. Обычно рассматривается два возможных метода расчета периода окупаемости, это: простой период окупаемости капитальных вложений; и дисконтированный период окупаемости инвестиций. Простой период окупаемости капитальных вложений (PB) рассчитывается как отношение затраченных средств к среднегодовой чистой прибыли. Применительно к нашему проекту период окупаемости вложенных средств составляет 5 месяцев. Но так как простой период окупаемости не учитывает фактор временных изменений, то рассчитывается дисконтированный период окупаемости инвестиций (DPB). Данный показатель рассчитывает временной период, за который инвестору удастся возместить дисконтированную стоимость капиталовложений за счёт текущей стоимости будущих поступлений. В случае анализа исследуемого проекта, дисконтированный период окупаемости равен простому периоду окупаемости (PB=DPB). Равенство этих показателей можно объяснить тем, что их значение довольно мало, и при стабильном развитии экономики не должно произойти никаких резких изменений внешних показателей, кардинально изменяющих значение. Индекс прибыльности (PI) показывает уровень дохода на одну единицу затрат. Поэтому чем больше данный коэффициент, тем более рентабелен проект. Но для подтверждения рентабельности, значение обязательно должно быть больше единицы. В нашем случае PI=1,77 следовательно проект является рентабельным. 52 Показатель внутренне нормы рентабельности, также позволяет принимать проект, поскольку по критериям принятия проекта IRR должно превышать коэффициент дисконтирования норма рентабельности IRR=710,00 в а в нашем случае внутренняя то время как коэффициент дисконтирования 0,08%. Таким образом, по предварительному анализу эффективности инвестиционного проекта, основанного на прогнозных значениях оттока и притока денежных средств, предполагаем, что реализация инвестиций в создание информационной системы «Логистик», показывает положительный эффект. Оценка эффективности проекта проведена, и по итогу получены следующие результаты: 1) выполнены обязательные условия эффективности реализации инвестиций: NPV > 0, IRR > r, PI > 1; 2) дисконтированный период окупаемости проекта составляет 5 месяцев (и является привлекательным для вложения капитала); В итоге проведенного анализа экономической эффективности инвестиционного проекта по разработке и созданию информационной системы «Логистик» получили, что: проект привлекателен для инвестирования; является рентабельным в условиях современной экономики РФ и эффективным с экономической точки зрения. Проект следует финансировать. Описание и поэтапная реализация проекта: Первый этап разработки информационной системы «Логистик» является основополагающим, заключающийся в выявлении основных составляющих компонентов и этапов инвестиционного проекта. Прежде всего, была разработана структура хранения информации и соответствующая структура базы данных системы. У информационной системы четыре основных приложения. 1. Web cайт информационной системы. Сайт будет использоваться для регистрации новых пользователей, для привлечения новых клиентов, 53 для презентации работы системы, для обратной связи, а также для работы грузоотправителей, грузоперевозчиком и менеджеров системы. Web сайт доступен для всех Интернет пользователей. Закрытая часть личных кабинетов клиентов работает по закрытому протоколу и имеет защиту от несанкционированного доступа. 2. Административное приложение системы. Работает через браузер. Основная задача администраторов этого и приложения руководителей это работа диспетчеров, системы для общего клиентами для решения администрирования работы системы. 3. Мобильное приложение. Используется оперативных задач работы с системой. Грузоотправитель может подать заявку на перевозку, получить информацию по заказу, выполнять мониторинг доставки, получать отчеты по выполнению заказов и расчетам с системой. Грузоперевозчик формирует предложения по заявкам, информирует систему о своем статусе, получает заказы, получать отчеты по выполненным заказам и расчетам с системой. Менеджер системы оперативно управляет заказами в части назначения заказа, распределения заявок, мониторинга исполнения заказов. 4. Сервер мониторинга. Решает задачу получения от подвижных транспортных средств грузоперевозчиков системы текущих координат и статусов. По Web сайту системы были решены следующие задачи: 1. Разработан дизайн сайта на основе выбранного заказчиком шаблона. 2. На сайте в открытой части реализована система информационных страниц: О компании, Контакты (обратная связь), Как это работает. Содержание и описание страниц редактируется через админку. 3. Регистрация. Реализован механизм регистрации пользователей и компаний на сайте системы. Регистрация позволяет подключать к системе новых пользователей и компании. В любом случае 54 администратор системы подтверждает регистрацию пользователя и компании. 4. Авторизация пользователя в системе. Для доступа к личному кабинету пользователь должен на сайте пройти процедуру авторизации по своему id или адресу электронной почты. В случае если пользователь забыл свой пароль он может его восстановить через соответствующую форму путем посылки письма на свой email. Реализовано ведение журнала входа в систему. 5. Профиль пользователя. В личном кабинете пользователя настраиваются основные параметры: имя, ник, email, телефон доп.телефон, опции уведомлений системы. Email и основной мобильный телефон должны быть подтверждены если они будут использоваться для обратной связи. Для этого в личном кабинете есть необходимые средства. 6. Профиль компании Грузоотправителя. В web приложении пользователь видит реквизиты своей компании, которые внесены администратором при ее регистрации в системе. Реквизиты включают банковские реквизиты компании, а также контактную информацию. 7. Профиль компании Грузоперевозчика. В web приложении пользователь видит реквизиты своей компании, которые внесены администратором при ее регистрации в системе. Реквизиты включают банковские реквизиты компании, а также контактную информацию. Для компании Грузоперевозчика через этот раздел возможно внесение информации о водителях, машинах и прицепах автопарка. 8. Форма заявки на грузоперевозку. Форма доступна грузоотправителям, которые могут через Web сайт размещать заявки на грузоперевозки. Допускают заявки трех типов: Импорт, Экспорт, Транзит. Заявка включает постоянную часть, связанную с описанием груза и переменную часть, связанную с пунктами движения при доставке груза. По административному приложению были решены следующие задачи: 1. Разработан дизайн административного приложения. 55 2. Реализована авторизация в приложении. Защита от подбора пароля. Ведение журнала входа в систему. 3. Работа с профилем администратора. Изменение пароля. 4. Работа с группами администраторов, настройка правил администраторов, добавление новых администраторов. 5. Работа с пользователями системы. Модерация регистраций. Добавление новых пользователей. 6. Добавление компаний Грузоотправителей и Грузоперевозчиков. Задание профилей компаний. Добавление финансовых реквизитов. Допускается несколько банковских реквизитов для компании. Для Грузоперевозчика можно добавить список водителей, машин и допустимых моделей полуприцепов к ним. 7. Раздел информационных текстов. Возможность задание описаний страниц и метатегов через админку. 8. Раздел шаблонов писем. Система шлет уведомления по событиям. Тексты уведомлений задаются в шаблонах. 9. Раздел типов контейнеров. В этом разделе можно задать параметры контейнеров, добавить новый. 10.Раздел терминалов и слотов. В этом разделе задаются терминалы их параметры, привязка к карте. Также можно задать расписание слотов Второй этап разработки информационной системы «Логистик» был посвящен разработке основного функционала системы, отработке правил взаимодействия сторон через систему. В итоге подготовлена версия системы, которая обеспечивает процесс подачи заявки на перевозку, согласование заявки с перевозчиками, формирование предложения грузоотправителю и оформления заказа на перевозку. Основная цель, которую мы преследовали при разработке блока заказа, состоит в том, чтобы в максимально сжатое время провести подбор перевозчика и оформление заказа, используя разные средства коммуникации участников системы Следующий шаг в разработке будет связан с контролем исполнения заказа в системе. 56 Основные выполненные работы по разделам. По Web сайту системы были решены следующие задачи: 1. Личный кабинет Грузоперевозчика. Реализован механизм запросов к грузоперевозчикам на перевозку контейнеров. Запросы рассылаются по уточненному администратором списку перевозчиков после модерации заявок от отправителей, определения ставки для перевозчиков. Допускается опция встречной цены от перевозчика по заявке. В личном кабинете Грузоперевозчике реализован механизм уведомлений о поступивших запросах на перевозку. Форма запроса на перевозку позволяет выполнять акцепт (принятия заявки) или отказ от заявки. В случае принятия предложения перевозчик определяет водителя, транспортное средство и полуприцеп по этой заявке. Акцепт заявки предполагает обязательство перевозчика выполнить заказ, если придет подтверждение в некоторое регламентное время. 2. Личный кабинет Грузоотправителя. Реализован механизм подтверждения заказа по предложению от системы. Отправитель получает уведомление от системы, что по его заявке на перевозку есть предложение. Войдя в систему, он также видит уведомление о предложении в виде специального знака. Перейдя по ссылке он получает форму предложения и подтверждает свой заказ или делает отмену. В случае подтверждения он забивает номера контейнеров и уточненные слоты под каждый контейнер. После этого шага все готово к этапу выполнения этого заказа. По административному приложению были решены следующие задачи: 1. Ввод заявок на перевозку, полученных от Грузоотправителей по телефону или другому несистемному каналу. 2. Список заказов с отображением их статуса, времени актуальности. 3. Реализация механизма уведомлений по новым заявкам, а также по акцептам заявок от грузоперевозчиков. 57 4. Форма модерации заявки. Включает возможность редактирования полей заявки, геокодирования пунктов доставки, определения цены для перевозчиков, определения опции встречной цены. Форма модерации сразу позволяет подбирать варианты перевозчиков по заявке на основе строгих критериев: 1. Тип контейнеров 2. Допустимый вес, если ограничение задано 3. Допустимая цена, если ограничение задано 4. Допустимое расстояние в один конец (считается как сумма расстояний от точки начала маршрута до точек выгрузки), если ограничение задано 5. Ограничение по регионам, если ограничение задано Допускается подбор вариантов по ослабленному критерию поиска (только по типу контейнеров). Администратор может также выбрать из предлагаемого списка конкретных перевозчиков и осуществить рассылку запросов на перевозку. Каждая рассылка фиксируется по времени, что в дальнейшем используется для выбора наилучшего предложения на перевозку. 5. Формирование предложения на основе акцептов заявки от перевозчиков. Администратор после рассылки запросов получает уведомление об акцепте (принятии) заявки. Администратор видит это в форме модерации и решает вопрос выбора перевозчика из списка откликнувшихся на эту заявку. После выбора формируется предложение Грузоотправителю. 6. Форма трекера. Администратор может добавить в систему любой трекер, связать его с конкретным автомобилем, на который он будет установлен. В детальной форме трекера Администратор может также получить информацию о его текущем местоположении. Мобильное приложение системы. 1. Разработан дизайн мобильного приложения. 58 2. Реализована функция авторизации пользователя мобильном приложении. Все входы пользователей в систему, включая мобильное приложение, регистрируются. 3. Реализована форма подачи заявки на перевозку для Грузоперевозчиков. Форма включает все поля, аналогичные web форме заявки. Реализована возможность редактирования заявки и функции создания новой на основе копии существующей. Последняя функция важна для ускорения вопроса заполнения новой заявки. 4. Список заявок грузоотправителя с выводом основных информационных полей, статуса, актуальности и группировки по датам. 5. Реализована форма акцепта заявки грузоперевозчиком, пока без задания транспортного средства. Сервер мониторинга. 1. Разработан сервер мониторинга трекеров. Сервер позволяет получать в режиме реального времени координаты объекта, скорость, количества спутников, направление движения объекта. Данные мониторинга складываются в базу данных системы. Сервер реализован в виде отдельного приложения. 2. Проведено тестирование сервера, включая нагрузочное тестирование. В настоящее время производится тестирования на реальных транспортных средствах заказчика. Третий этап разработки информационной системы «Логистик» был посвящен разработке функционала системы для web и мобильных клиентов. В итоге подготовлена версия системы, которая обеспечивает процесс формирования заказа на перевозку с учетом предложений от разных производителей, мониторинга поездок по доставке грузов. Основная задача, которая решалась на этом этапе была связана с контролем исполнения заказа. Последний этап будет посвящен блоку отчетности, процедуре сдачи контейнера, а также тестированию работоспособности системы в целом и подготовке к запуску рабочей версии продукта. 59 Основные выполненные работы по разделам. По Web сайту системы были решены следующие задачи: 1. Мониторинг поездок. В системе реализован механизм отслеживания исполнения заказов. После подтверждения заказа грузоотправителем и определения номеров контейнеров по каждому автотранспорту начинается мониторинг поездок. По факту подтверждения заказа назначенным перевозчикам идет информационное уведомление о факте назначения и инструкция по получению груза или контейнера. В личном кабинете отправителя и перевозчика в разделе мониторинга появляется новая поездка. В форме поездки дается информация по ее параметрам, информация по точкам доставки маршрута движения, текущему местоположению, по трассе движения, а также по событиям мониторинга поездки. Для отправителя информация по текущему местоположению сдвинута на некоторый интервал, зависящий от состояния движения или остановки транспортного средства. В итоге, используя систему мониторинга, клиенты могут: a. Получить информацию по текущему статусу поездки b. Отследить движение транспорта по маршруту на интерактивной карте c. Просмотреть события мониторинга 2. Аналитика событий мониторинга. Вся поступающая информацию по движению машины в рамках назначенной поездки сохраняется и анализируется. По каждой поездке мы получаем трассу движения в виде координат точек, даты времени, направления и скорости. Из анализа трассы выводится текущий статус движения машины, а также связанные события. Реализуются следующие типы событий: a. Вход-выход в точки назначения маршрута b. Потеря-восстановление связи с машиной c. Нарушение регламента маршрута d. Аварийное или штатное завершение поездки 60 3. Схема назначения нескольких перевозчиков по заказу. Доработана схема назначения перевозчиков по заказу. Если по заявке на перевозку нескольких контейнеров поступило несколько предложений от перевозчиков, и никто из них не может выполнить полностью заказ, а только частично, то реализуется следующая схема. a. Возможно назначение нескольких перевозчиков по одному заказу отправителя. Отправитель получает информацию по конкретным назначенным машинам на перевозку от разных перевозчиков. b. В случае если назначенные перевозчики не закрывают заказ по всем контейнерам, то формируется новый заказ на оставшиеся контейнеры. 4. Административное приложение, мониторинг поездок. Администратор через свое приложение получает информацию по всем поездкам в системе. По умолчанию дается информация по активным поездкам, то есть по поездкам, которые еще не завершены. Просмотр поездок реализуется в формате списка с указанием текущих статусов, а также на карте. Отдельно можно просмотреть все события по поездкам в виде информационной ленты событий. Детали каждой поездки доступны в форме поездки. Здесь дается информация по параметрам поездки, назначенному маршруту, событиям, а также маршруту движения на карте. 5. Запрос на сдачу контейнера. Перевозчик через личный кабинет после прохождения последний точки маршрута делает запрос на сдачу контейнера, указывая дату и время предполагаемой сдачи. Отправитель в ответ на запрос перевозчика формирует инструкцию на сдачу контейнера. В личных кабинетах информация по запросам на сдачу контейнеров, а также инструкций отражается в разделе «Запросы и инструкции». 6. Система внутренних уведомлений. Реализована система внутренних уведомлений о важных событиях работы с системой. Уведомления 61 показываются в виде иконки типа уведомления с указанием числа уведомлений в шапке личного кабинета. Для отправителя реализованы уведомления по поступившим от системы предложениям на перевозку, по запросам на сдачу контейнера, по важным событиям мониторинга. Для отправителя реализованы уведомления по заявкам на перевозку, по инструкциям на сдачу контейнера и по важным событиям мониторинга. 7. Мобильное приложение. Реализована схема акцепта предложения на перевозку с указанием транспортных средств. Реализован функционал подтверждения заказа грузоотправителем. Начата работа по разделу мониторинга поездок, запросов и инструкций по сдаче контейнера. 3.3. Анализ рисков Анализ чувствительности эффективности проекта Одной из задач анализа проекта является определение чувствительности показателей эффективности к изменениям различных параметров. Для начала реализации инвестиционного проекта важно проанализировать его устойчивость ко всем возможным изменениям как (внешней) экономической ситуации, так и отдельных показателей проекта, например, изменение уровня инфляции, различные задержки платежей, изменение объемов сбыта продукции, цены реализации, и т.д. Анализ чувствительности, это способ определения критических показателей проекта, то есть оценка влияния отдельных исходных параметров анализируемого инвестиционного проекта на окончательные показатели его эффективности. В ходе анализа происходит проверка критериев эффективности проекта: чистой текущей стоимости и (или) внутренней нормы прибыли; в связи с изменениями исходной информации (инвестиционных и эксплуатационных издержек, цен на продукцию или услуги). Так получается базовый случай, с которым затем сравнивают результаты всех других расчетов. 62 Обращаться к анализу чувствительности проекта следует в начале работ над ним, так как полученные данные и результаты могут быть полезно использованы в дальнейших прединвестиционных исследованиях, обратив на наиболее значимые параметры больше внимания. Для проведения анализа чувствительности исследуемого инвестиционного проекта были взяты следующие показатели: Уровень инфляции Объем инвестиций Цена реализации (продажи) Существующие показатели проекта: Уровень инфляции (по данным Росстат на 2013) 6,5% Объем инвестиций по проекту 1 000 000руб. Цена реализации (продажи пользования программой проекта) 50 000 руб. Изменение показателей эффективности проекта: NPV, РB, PI, по состоянию на последний этап проекта представлены в таблице. Таблица 6 Результаты анализа чувствительности эффективности проекта «Логистик» Показ -40% -30% -20% -10% 0 +10% +20% +30% +40% 6 7 8 9 10 атели 1 2 3 4 5 Изменение уровня инфляции NPV 876 7 93,73 878 2 77,82 879 7 63,09 881 2 49,53 882 7 884 2 37,15 25,94 885 71 887 20 888 69 5,91 7,06 9,39 PI 1,76 1,77 1,77 1,77 1,77 1,77 1,77 1,77 1,77 PB 4 4 4 4 4 4 4 4 4 63 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Изменение объема инвестиций NPV 950 1 75,40 933 3 15,84 916 4 56,27 899 5 96,71 882 7 865 8 37,15 66,57 848 97 832 08 815 19 5,95 5,32 4,70 PI 1,89 1,86 1,83 1,80 1,77 1,74 1,72 1,69 1,67 PB 4 4 4 4 4 4 4 4 4 Изменение цены реализации (продаж) NPV 120 5 27,83 312 0 66,73 502 2 96,88 692 5 27,03 882 7 1 072 1 257 1 408 1 559 37,15 934,24 777,09 684,77 592,46 PI 1,11 1,28 1,44 1,61 1,77 1,93 2,09 2,17 2,25 PB 6 5 4 4 4 4 3 3 3 Изменение объемы продаж (сбыта) NPV 127 1 90,82 319 7 78,69 511 0 39,42 702 3 00,15 882 7 1 084 1 270 1 422 1 573 37,15 775,47 601,41 163,77 726,12 PI 1,11 1,28 1,44 1,61 1,77 1,94 2,09 2,18 2,26 PB 6 5 4 4 4 4 3 3 3 Основываясь на полученных данных таблицы можно сделать следующие выводы относительно чувствительности проекта: Наиболее чувствителен проект к изменениям цены реализации, от 40% до +40%, чистая прибыль изменяется на миллион рублей, и период окупаемости увеличивается в два раза Увеличение цены реализации на 20-40% приведет к снижению периода окупаемости проекта на 1 год, и при этом к увеличению чистой прибыли как минимум на 42% Изменение объема продаж равноценно изменению цен реализации, также значимо для проекта, и полученные в ходе анализа значения очень близки 64 Менее всего проект чувствителен к изменению уровня инфляции, чистая прибыль варьируется от ±1% Увеличение объемов инвестиций на 40% приведет только к сокращению чистой прибыли на 7,3%, однако период окупаемости проекта останется прежним- 4 года Сокращение инвертируемых средств приведет к увеличению чистой прибыли (-40% инвестиций приведет к +7% чистой прибыли) Индекс прибыльности при всех рассмотренных изменениях остается в норме согласно критериям принятия проекта (PI>1) При всех изменениях чистая прибыль остается положительной и проект нельзя признать убыточным, ни при каких изменениях Анализ чувствительности максимально наглядно показывает влияния показателей на проект, но основным недостатком является то, что анализируется влияние только одного из возможных факторов, и предполагается, что остальные факторы остаются неизменными. В реальности же, в той или иной степени изменяются несколько факторов одновременно. Оценить подобную ситуацию и скорректировать NPV проекта на величину риска помогает сценарный анализ. Анализ методом Монте-Карло Для расчета показателей было задано 1000 экспериментов (число расчетов). По статистические результатам, которых характеристики. В в ходе качестве решений случайных определены факторов оказывающих воздействие на результаты реализации проекта взяты: цена продажи и реализации проекта, объем продаж. 65 Таблица 7 Результаты имитационного моделирования методом Монте-Карло проекта «Логистик» Цена реализации Объем продаж (верхняя граница (верхняя граница 40%, нижняя -10%) 40%, нижняя -10%) Эффективность инвестиций Дисконтированный период Среднее значение 4 4 1,99 1,99 1 162 082 1 157 624 1 251,03 1 242,34 4 4 103,59 103,39 59,20 59,04 окупаемости, мес. - DPB Индекс прибыльности - PI Чистый приведенный доход, NPV Внутренняя норма рентабельности – IRR, % Период окупаемости, мес. - PB Средняя норма рентабельности, ARR, % Модифицированная внутренняя норма рентабельности - MIRR % По итогам решения, посредством компьютерной программы Project Expert, получены следующие результаты. Период окупаемости проекта равен 4 месяцам. Полученный индекс прибыльности уверенно вписывается в критерии принятия проекта, так как при PI>1 проект следует принимать, а в нашем случае P=1,99. Показатель внутренне нормы рентабельности, также позволяет принимать проект, поскольку по критериям принятия проекта IRR должно превышать коэффициент дисконтирования (или внутреннюю ставку доходности) а в нашем случае среднее IRR=1246,68 в то время как коэффициент дисконтирования 0,08%. 66 При использовании IRR в качестве коэффициента дисконтирования предполагается, что денежные поступления реинвестируются по той же ставке доходности. В общем случае это не так, отдельные проекты могут иметь очень высокую доходность. Для учета этого обстоятельства используют модифицированную внутреннюю норму доходности (MIRR). Для ее расчета предполагается, что получаемые доходы реинвестируются по ставке дисконтирования. Относительно показателя MIRR критерием принятия проекта является его превышение ставки дисконтирования (MIRR>k, где коэффициент k- дисконтирования). Полученные показатели позволяют принять проект, среднее значение MIRR=59,12 превышает коэффициент дисконтирования 0,08%. Таблица 8 Основные результаты моделирования Монте- Карло Значение NPV, руб. Среднее значение 1 159 853 Стандартное отклонение 5 847 Как видно из таблицы, m =1 159 853 147, d = 5 847. Это означает, что наиболее вероятное значение NPV будет колебаться около значения 1 165 390. 𝛿 𝑃(|𝑋 − 𝑎| < 𝛿) = 2Ф ( ) 𝜎 3𝜎 𝑃(|𝑋 − 𝑎| < 3𝜎) = 2Ф ( ) = 2Ф(3) = 2 ∗ 0.49865 = 0.9973 𝜎 (3.7) (3.8) С помощью правила «трех сигм», получили, что значение NPV попадает в диапазон 1 159 853 ± (3*5 847), с вероятностью 99,7%, нижняя граница интервала также больше нуля. Отсюда следует вывод, что результат положительного исхода проекта гарантирован высокой вероятностью. Данный инвестиционный проект по разработке и внедрению информационной системы «Логистик» в целом характеризуется низкой долей риска, поскольку с очень большой вероятностью NPV проекта имеет 67 положительное значение, следовательно, проект может быть принят. Причиной низкой доли риска может являться и тот факт, что для российского рынка логистики разработка такого рода это инновация. PERT-анализ Анализ методом PERT (Program, Evaluation, and Review Technique) это оценка возможных результатов сроков выполнения проекта, которая основывается на трех сценариях: оптимистическом, наиболее вероятном, пессимистическом. Составив перечень работ и характеристики времени их выполнения (в неделях) (см. Приложение 3), перед выполнением самого PERT-анализа необходимо поставить определенные вопросы: Чему равен критический путь проекта? Чему равно ожидаемое время выполнения проекта? С какой вероятностью проект может быть выполнен за 15 недель? Построим графическое построение проекта: C A E D F B H G Рис. 4.1 – Графическая интерпретация проекта. Для дальнейшего анализа рассчитываем ожидаемое время выполнения и дисперсию для каждого этапа работ. Расчет проводим согласно следующему алгоритму: Работа А. tA=(aA+4mA+bA)/6=(3+4*4+11)/6=4,5 σA2=varA=[(bA-aA)/6]2=[(11-3)/6]2=1,69 Проведя идентичны расчеты по всем этапам работ по проекту, получаем следующую таблицу данных: 68 Таблица 9 Результаты расчета дисперсии, отдельно для каждого этапа работ Работа Ожидаемое время Дисперсия - σi2 выполнения - ti, недели A 4,5 1,69 B 1,4 0,34 C 2 0,10 D 4 1,69 E 1 0,06 F 2 0,10 G 3 0,69 H 1 0,06 Предполагая, что время выполнения работ равен ожидаемому времени их выполнения ti, находим критический путь, и используем для этого метод CPM. Таблица 10 Результаты определения предшествующих работ Работа Время выполнения, Предшествующие недели работы A 4,5 -- B 1,4 -- C 2 A D 4 A E 1 C F 2 D G 3 B H 1 E,F,G 69 Таблица 11 Результаты расчета критического пути методом CPM Работа Время Ранний Ранний Поздний Поздний выполнения, старт, финиш, старт, LS финиш, недели ES EF A 4,5 0 4,5 B 1,4 0 C 2 D Резерв, R=LS- LF ES 0 4,5 0 1,4 6,1 7,5 6,4 4,5 6,5 7,5 9,5 3 4 4,5 8,5 4,5 8,5 0 E 1 6,5 7,5 9,5 10,5 3 F 2 8,5 10,5 8,5 10,5 0 G 3 1,4 4,4 7,5 10,5 6,1 H 1 10,5 11,5 10,5 11,5 0 Критический путь для исследуемого проета включает следующий ряд этапов работ: A, D, F, H. Таким образом, длинна критического пути равна 4,5+4+2+1=11,5 это значит, ожидаемой время выполнения проекта равняется 11,5 неделям. Предположим, распределение времени выполнения этапов работ по проекту является нормальным, тогда определим вероятность выполнения проекта за 15 недель. Для начала рассчитаем дисперсию времени выполнения проекта: S2(T)=1,69+1,69+0,10+0,06=3,54 σ(T) = √σ2 (T) = √3.54 = 1.88 Теперь найдем значение z для нормального распределения при T0=15 Z=[T0-E(T)]/σ(T)=(15-11,5)/1,88=1,86 С помощью таблицы нормального распределения, найдем вероятность нахождения T (времени выполнении проекта) в интервале E(T) < T < T0 (11,5 < T < 15). Поскольку в таблице нормального распределения нет значения 0,15 70 (существуют либо 0,1, либо 0,2), то по правилам округления рассчитаем для значения 0,2 (показатели для значения 0,1 и 0,2 различаются не значительно). В результате вероятность выполнения проекта за 15 недель, при ожидаемых 11,5 неделях выполнения, равна 0,5 + 0,4656 = 0,9656. С вероятностью 96,5% проект будет выполнен за 15 недель. Располагая результатами появляется PERT-анализа, возможность принятия более корректных решений относительно продолжительности проекта. Определение критического пути проекта, позволяет компании приступать к жестким мерам контроля и исполнительности выделенных этапов, в целях недопущения ошибок и увеличения временных затрат, которые приведут к повышению общего срока выполнении проекта, а следовательно и определенные убытки. Анализ временных затрат на реализацию проекта, позволяет компании – инвестору тщательнее отслеживать весь процесс работы над проектом, и учитывать все максимально возможные риски. Проведя анализ инвестиционного проекта по разработке информационной системе «Логистик», тремя выбранными методиками анализ и моделирования рисков проекта, следует в первую очередь отметить, что по всем полученным результатам проект следует принимать (проект не убыточный). Анализ чувствительности проекта показал, что наиболее значимым фактором для эффективности проекта является его цена реализации. Также не маловажным наблюдением по результатам данного анализа является положительная (даже не близкая к значению 0) чистая прибыль при любых изменениях параметров, что подтверждает прибыльность проекта. Проведенный метод имитационного моделирования Монте-Карло, подтвердил полную положительность проекта, согласно критериям принятия проекта по всем параметрам (Индекс прибыльности PI, Средняя норма рентабельности ARR, MIRR) проект стоит принять, проект не убыточный. Период окупаемости проекта составляет 4 месяца. С помощью проведенного 71 PERT анализа, получен результат выполнения проекта за 15 недель с вероятностью 96,5%. Полученные результаты по все методам анализа, помогают более точно определить сильные и слабые стороны проекта, учет и правильная работа с которыми впоследствии приведет к увеличению финансовых результатов ООО «ВСК Лоджистик». 3.3. Анализ результатов и разработка рекомендаций. Анализ тремя методами оценки проекта позволил получить общие и максимально точные результаты по оценке рисков инвестиционного проекта. С помощью анализа чувствительности проекта выявлены значимые риски, рассчитаны возможные значения чистой прибыли. Проект обладает низкой долей рисков, и причиной этого служит инновационность разрабатываемого проекта информационной системы «Логистик». Значимым риском для проекта выявлена цена реализации. Анализ рисков проекта имитационным методом (методом МонтеКарло), диктует следующие выводы: проект следует принимать в разработку и реализацию, поскольку по анализируемым параметрам (цена реализации, объем продаж), значения отвечают всем критериям принятия проекта. PERT анализ временного риска прединвестиционной стадии проекта, также отвечает критериям принятия. Учитывая сокращение прибыли компании ООО «ВСК Лоджистик» к концу отчетного периода 2013 года, необходимо полностью учесть все результаты анализа рисков проекта. Так как правильное развитие и реализация проекта принесет компании значительную прибыль, и задать положительную динамику роста прибыли. Проект необходимо принимать в реализацию. Так как: анализ проекта и анализ рисков показал положительное значение чистой прибыли по проекту 72 (NPV); результаты PERT анализа показали высокую вероятность разработки проекта в запланированный срок времени; «ВСК Лоджистик», после запуска проекта, может поднять цену реализации (аренды) информационной системы «Логистик» на 20%, по причине того что анализ чувствительности проекта в этом случае показал сокращение периода окупаемости на 1 месяц, и рост чистой прибыли на 42%. Рекомендуется не повышать размер инвестиционных вложений, так как с их повышением следует снижение чистой прибыли по проекту. Важным результатом работ является то, что алгоритм анализа и моделирования рисков, может быть применим не только к анализируемому проекту, но и к проектам других логистических компаний, и компаний других сфер деятельности имеющих аналогичный спектр рисков. Для анализа рисков инвестиционного проекта в целях анализа эффективности целесообразно использовать следующие методы в следующем порядке: 1) Анализ чувствительности проекта по параметрам (NPV, PI, PB) позволяет определить значимые риски, нуждающиеся в дальнейшем анализе; 2) Имитационное моделирование методом Монте-Карло (рисков выявленных как значимые в анализе чувствительности, или рисков, важность которых объясняется относительно спецификой каждого экспериментов); 3) проекта). риска PERT Метод (учитывая анализ, дает любое позволяет четкие множество результаты заданных проанализировать риск прединвестиционного периода – время разработки и подготовки проекта к реализации. 73 ЗАКЛЮЧЕНИЕ В работы были освещены теоретические аспекты определения и сущности понятия риск и неопределенность. Представлена классификация инвестиционных рисков, а также способ их идентификации. Обобщая освещенную в работе литературу по данному вопросу, охарактеризуем понятие риск, как неопределенное событие или условие, при осуществлении которого, может быть как негативное, так и позитивное влияние на итог проекта. Далее было произведено изучение и обзор методов анализа и моделирования рисков инвестиционного проекта, качественные методы (метод экспертных оценок, метод уместности затрат и метод аналогий) и количественные методы анализа рисков (анализ чувствительности, метод сценариев (метод PERT анализа), Дерево решений, Метод имитационного моделирования Монте-Карло, Метод корректировки нормы дисконта). В результате изучения методов, было отмечено, что качественные методы оценки рисков проекта предназначены больше для первичного анализа проекта, так как демонстрируют только ряд возможных рисков по проекту и источник их возникновения. Изучив различные вышеуказанные методы моделирования рисков, необходимо отметить, что не существует одно полностью подходящего метода, каждому из них присуще определенные достоинства и недостатки. Поэтому для наиболее корректного и эффективного для использования результата следует комбинировать несколько методов. Для дальнейших практических расчетов были выбраны три метода анализа и моделирования рисков: Анализ чувствительности –данный метод наглядно показывает влияние отдельных факторов на значения эффективности проекта в общем. Единственным недостатком метода выявлено то, что анализируется влияние только одного из возможных факторов, и 74 предполагается, что остальные факторы остаются неизменными. В реальности же, в той или иной степени, изменяются несколько факторов одновременно. Метод имитационного моделирования рисков Монте-Карло – несмотря на затруднительность расчетов по данному методу, отличительной особенностью является генерация сотен комбинаций параметров проекта, при этом учитывая их вероятностное распределение. Плюсами этого метода можно выделить то, что он является наиболее точным и надежным при рассмотрении при рассмотрении нелинейных инструментов, и возможность учета разных факторов риска в одном подходе. А также, метод не использует конкретную модель определения параметров и может быть легко перенастроен соответственно экономическому прогнозу. Недостаток метода заключается в сложности и трудоемкости расчетов, так как метод основан на сборе и обработке больших массивов данных с использованием статистических методов. PERT – анализ – это один из способов сценарного анализа, позволяющий оценить возможные результаты сроков выполнения проекта, основываясь на трех сценариях: оптимистическом, наиболее вероятном, пессимистическом. Вторая часть работы посвящена изучению и анализу рынка логистики в России. Определяющим фактором для существования и развития логистики как отдельного вида деятельности, является спрос на продукцию. Только при условии высокого спроса производители прибегают к использованию логистических услуг. Поэтому важно отметить два фактора продукции провоцирующих колебание спроса, это сезонность, и жизненный цикл продукции. Также, относительно общей структуры деятельности логистики, стоит выделить цепь логистических услуг, которая может быть представлении, как правило «7П»: Получить правильный продукт (именно тот, который нужен), в 75 правильном количестве, в правильном состоянии, в правильном месте, в правильное время, для правильного клиента, по правильной цене. Для отдельно существующих от предприятия логистических компаний следует исключить только первый пункт цепи – получение правильного продукта, так как это задача производителя, а остальные позиции могут быть спроецированы на компанию. Анализ рынка логистики по положению на 2008-2013г.г. показал, что независимо от значительного отставания развития логистики в России по сравнению со странами Европы, в общей динамики развития перевозки грузов наблюдается положительная тенденция роста. Зафиксированы показатели роста и по грузообороту, самые активные темпа роста показали автомобильный и водный транспорт – 19,3% и 33,2% соответственно. На текущий 2014 год наиболее сильное развитие прогнозируется автомобильным грузоперевозкам. Основываясь на оценках и предположениях РБК research, рост стоимостного объема ожидается в пределах 3-4%. И снова, самые высокие темпа роста в пределах 9-10%прогнозируются сегменту автомобильных грузоперевозок. Далее были определены риски характерные специфики деятельности логистических компаний, так как детальный список рисков довольно обширный, то они разделены по критериям (организационные риски, рыночные риски, предпринимательские риски, технические риски, кредитные риски). Последним этапом работы являлся анализ инвестиционного проекта по разработке информационной системе «Логистик», тремя выбранными методиками анализ и моделирования рисков проекта, следует в первую очередь отметить, что по всем полученным результатам проект следует принимать (проект не убыточный). Анализ чувствительности проекта показал, что наиболее значимым фактором для эффективности проекта является его цена реализации. Также не маловажным наблюдением по результатам данного анализа является 76 положительная (даже не близкая к значению 0) чистая прибыль при любых изменениях параметров, что подтверждает прибыльность проекта. При изменении цены реализации от -40% до +40%,чистая прибыль изменяется на миллион рублей, и период окупаемости увеличивается в 2 раза. А увеличение цены реализации на 20-40% снизит периода окупаемости проекта на 1 год, и при этом приведет к увеличению чистой прибыли как минимум на 42%. Также инвестиционный проект сильно чувствителен к изменениям объема продаж, значимость данного показателя равноценна значимости показателя изменения цен реализации. Чистая прибыль при изменении объемов продаж от -40 до +40 изменяется на ±80%, при этом в два раза изменяется период окупаемости проекта. Проведенный метод имитационного моделирования Монте-Карло, подтвердил полную положительность проекта, согласно критериям принятия проекта по всем параметрам проект стоит принять, проект не убыточный. Полученный индекс прибыльности уверенно вписывается в критерии принятия проекта, так как при PI>1 проект следует принимать, а в нашем случае PI=1,99. Показатель внутренне нормы рентабельности, также позволяет принимать проект, поскольку по критериям принятия проекта IRR>k (где kкоэффициент дисконтирования) а в нашем случае среднее IRR=1246,68, в то время как k=0,08%. Период окупаемости проекта составляет 4 месяца. Исследуемый инвестиционный проект в общем характеризуется низкой долей риска, поскольку с очень большой вероятностью NPV проект имеет положительное значение, следовательно, проект может быть принят. С помощью проведенного PERT анализа, получен результат выполнения проекта за 15 недель с вероятностью 96,5%. Полученные результаты по все методам анализа, помогают более точно определить сильные и слабые стороны проекта, учет и правильная работа с которыми впоследствии приведет к увеличению финансовых результатов. 77 На основании всех вышеизложенных результатов были предложены ряд рекомендаций относительно как конкретно анализируемого проекта, так и общего алгоритма анализа и моделирования рисков инвестиционного проекта. Компания ООО «ВСК Лоджистик» может поднять цену реализации (аренды) как минимум на 20%, при этом не понести никакие потери, а наоборот, повысив тем самым чистую прибыль как минимум на 42% и сократить период окупаемости проекта. Аналогично и с объемом продаж, однако этот фактор не всегда задается самой компанией. Проект является рентабельным, и целесообразно принимать финансирование. При оперативном процессе разработки и развития проекта, компания выйдет на положительную динамику чистой прибыли за текущий период 2014 года. Представленный алгоритм анализа и моделирования может также использоваться инвесторами или самими логистическими компаниями, деятельность которых не является международной и инвестиционный проект обладает подобными рисками. Для анализа рисков проекта в целях анализа эффективности уместно использование следующих методов: анализ чувствительности проекта (по параметрам NPV, PB, PI); метод Монте-Карло; сценарный анализ методом PERT анализа. Дальнейшие исследования в данной области могут быть нацелены на анализ рисков логистических компаний международных перевозок, по причине высокой доли импорта в РФ. Анализ литературы по исследуемой теме показал отсутствие в российской литературе единого алгоритма оценки и моделирования рисков инвестиционных проектов в сфере логистики, как внутренней, так и международной. При этом необходимо учитывать в разы увеличивающийся спектр рисков при увеличении масштабов деятельности логистических компаний до международных. 78 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Авдошин, C.М., Песоцкая, Е.Ю. Информационные технологии для управления финансовыми рисками // Бизнес-информатика. 2011. №1(15). С. 42-49. 2. Алан Харрисрон, Ремко ван Хоук Управление логистикой: Динамическая логистическая цепочка. URL: http://www.marketing.spb.ru 3. Андреев Д. М. Вероятностная модель ставки дисконтирования денежных потоков // Аудиторские ведомости. 2002. № 9. C. 74–77. 4. Аникин Б.А. Логистика: Учебное пособие/ под ред. Б.А. Аникина. - М: ИНФРА-М, 1999. С. 327. 5. Байрамукова Е.И. Использование методов имитационного моделирования при оценке рисков и оптимизации процессов управления на промышленных предприятиях / Известия Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена, 2008. С. 315-320; 6. Васильева Т.А. Риск-менеджмент инноваций. – Сумы: Деловые перспективы, 2005. С. 260. 7. Виленский П.Л. Оценка эффективности инвестиционных проектов. М.: Дело, 2007. 8. Волков И. Анализ проектных рисков / И. Волков, М. Грачева. URL: http://www.cfin.ru/finanalysis/invest 9. Вяткин В.Н., Гамза В.А. Управление рисками фирмы: программа интегративного риск-менеджмента. М.: Финансы и статистика, 2006. С. 400. 10. Грачева М.В. Риск-менеджмент инвестиционного проекта. под ред. М.В. Грачевой. М.: Юнити-Дана, 2009. С. 544. 11. Дамодаран А. Инвестиционная оценка. Инструменты и техника оценки любых активов. М.: Альпина Бизнес Букс, 2004. С. 1342. 12. Даморан А. Премия за риск // Дамодарн он-лайн. URL: http://people.stern.nyu.edu/adamodar 79 13. Джеймс С. Джонсон, Дональд Ф.Вуд, Дэниэл Л. Ворлоу, Поль Р. МэрфиМл. Современная логистика: Седьмое издание. М.: Вильямс. 2002. 14. Долан Э., Домненко Б.И. Экономикс: Англо-русский словарь-справочник. М.: Лазурь, 2006. С. 211 15. Зинкевич В., Черкашенко В. Карта рисков – эффективный инструмент управления. URL: www.franklin-grant.ru 16. Ибрагимов Р. Г. Экономический анализ управленческих решений: согласованность финансовой модели оценки // Российский журнал менеджмента. 2007. № 3. С. 53–84. 17. Иванов А.А., Олейников С.Я. Риск-менеджмент. М.: Изд. центр ЕАОИ, 2008. – С. 193. 18. Исмагилов Р.Х., Гирипова Г.Ф. Алгоритм оценки рисков инвестиционных и инновационных проектов. URL: http://www.econ.asu.ru 19. Каранина Е.В. Оптимизация процесса систематизации и оценки рисков предприятия в кризисных условиях // Вестник Пермского университета. Выпуск 4(7): Раздел 4. Оценка рисков. 2010. 20. Качественные методы оценки рисков // Экономическая библиотека. URL: http://eclib.net/58/26 21. Кобилев А.Г., Лачин, Ю.В. Оценка риска при планировании инвестиций на предприятии // Экономический Вестник Ростовского государственного университета. 2008. №1. С. 168-170. 22. Колотынюк Б. А. Инвестиционные проекты. М.: Изд-во Михайлова В. А., 2000. С. 422. 23. Кошечкин С.А. Методы количественного анализа риска инвестиционного проекта URL: http://www.aup.ru 24. Лекция троицк, Риск – менеджмент, 2012. С. 3. 25. Лимитовский М. А., Минасян В. Б. Анализ рисков инвестиционного проекта // Управление финансовыми рисками. 2011. №2. С. 132-150. 26. Лимитовский М.А., Минасян В. Б., Анализ рисков инвестиционного проекта // Управление финансовыми рисками. 2011. №2. С. 132-150. 80 27. Лукасевич И.Я. Имитационное моделирование инвестиционных рисков / Анализ финансовых операций. М.: ЮНИТ, 2001. 28. Малашихина Н.Н., Белокрылова О.С., Риск-менеджмент. М.: Феникс, 2004. 29. Методы экспертных оценок // Экономико-математические методы. URL: http://emm.ostu.ru/lect/lect7 30. Миль Дж. Основы политической экономики: В 2-х т. М.: Прогресс, 1980. С. 129-130. 31. Павлов М. Методология управления рисками проектов // Фианасовый директор. 2008. Выпуск 8. 32. Панасенко Е.В. Управление логистическими затратами. URL: www.logisticforum.lv 33. Рикардо Д. Начала политической экономики и налогообложения / Аналогия экономической классики. М.: Эконов Ключ, 1993. С. 470. 34. Российский рынок транспортно-логистических услуг в 2008*2013 годах // МЭР РФ, РБК.research. URL: http://marketing.rbc.ru 35. Симонова Л. Рынок транспортных услуг в 2012-2013 годах: от замедления к стагнации. URL: http://www.logistika-prim.ru/sites/default/files/26-27_7.pdf 36. Смит А. Исследования о природе и причинах богатства народов / Антология экономической классики. М.: Эконов Ключ, 1993. С. 161-162, 171-174. 37. Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов в условиях риска и неопределенности. М.: Наука, 2008. 38. Современная трактовка понятия «логистика» с позиции бизнеса // Logistic system, аналитика. URL: http://www.logsystems.ru 39. Станиславчик Е. Основы инвестиционного анализа // Финансовая газета. 2004. № 11. C. 7–12. 40. Теплова Т.В. Финансовый менеджмент: управление капиталом и инвестициями / ГУ ВШЭ, 2000. 41. Уринцов А.И., Дик В.В. Системы поддержки принятия решений. М.: МЭСИ, 2008. 42. Филина Ф.Н. Риск-менеджмент. М.: ГроссМедиа: РОСБУХ, 2008. 81 43. Финансово-кредитные операции и их автоматизация: Учеб. пособие/ В.П. Божко, Т.П. Бут. – Харьков: Нац. аэрокосмический ун-т «Харьк. авиац. инт», 2003. С. 80. 44. Хэлдман К. Управление рисками / Управление проектами. М.: ДМК-Пресс, 2007. С. 171-194. 45. Шапкин С.А., Шапкин В.А., Теория риска и моделирование рисковых ситуаций, М.: Дашков и Ко, 2005. 46. Шевцова Ю.В. Методические подходы и практические приёмы операционного риск-менеджмента в телекоммуникационных компаниях // Вестник СибГУТИ. 2009 47. Экономическая библиотека, Качественные методы оценки рисков. URL: http://eclib.net/58/26 48. Экономико-математические методы, методы экспертных оценок. URL: http://emm.ostu.ru/lect/lect7 49. Damodaran A., Strateegic Rick Talking: a framework for risk management. New Jersey: Pearson Prentice Hall, 2008 – 388 p.; 50. Kloman H. Felix. Integrated Risk Assessment. Current Views of Risk Management. URL www.garp.com 51. Marcelo G. Cruz. Modeling, measuring and hedging operational risk. John Wiley & Sons. UK. 2002. P. 330. 52. Upitis V., Quickand efficient way toidentify the mostcriticalenterprise risks. URL: www.riskconference.ru 53. Coyle J.J., Bardi J.E., Langley J.J. Management of Business Logistics: A Supply Chain Perspec-tive. 7th edition. - South-Western College Pub, 2002. P. 672. 54. Supply Chain and Logistics Terms and Glossary. – Council of Supply Chain Management Pro-fessionals, 2005. 55. Yogesh Malhotra. Knowledge Assets in the Global Economy: Warehouse and distribution management.- Journal of Global Information Management. July-Sep, 2000, 8(3). p. 5-15. 82 56. Huss, W.R. A move toward scenario analysis//International Journal of Forecasting. 1988. №4. pp. 377-388; 57. Росстат [Сайт]. URL: http://www.gks.ru (дата обращения: 19.04.2014); 83 Приложение 1 Структура грузооборота по видам транспорта [57] Перевозки грузов по видам транспорта (миллион тонн) [57] 1990 2000 2005 2010 2011 2012 2013 7907 9167 7750 8337 8519 9156 19265 Транспорт - всего в том числе: 1047 1273 1312 1382 железнодорожный 2140 5878 6685 5236 5663 автомобильный 15347 829 1048 1061 1131 трубопроводный 1101 35 26 37 34 морской 112 117 134 102 126 внутренний водный 562 0,8 0,8 1,1 1,2 воздушный 2,5 1) Исключая перевозки судами смешанного (река-море) плавания. В 1421 5842 1096 181) 1412) 1,2 1509 6281 1168 27 170 1,4 сопоставимых условиях перевозки грузов составили 82,7% к уровню 2011 г. 2) Включая перевозки судами смешанного (река-море) плавания. В сопоставимых условиях перевозки грузов составили 101,8% к уровню 2011 г. 84 Приложение 2 Матрица «Риск - метод оценки рисков» [18] Метод оценки рисков Экспертные Метод Риск Производственные оценки + Корректировка аналогий нормы дисконта Имитационное Древо Сценарный моделирование решений подход Анализ чувствительности + риски Коммерческие + + + риски Рыночные риски + Правовые риски + + Информационные + + + + + риски Технические риски + + + + + Приложение 3 Исходные данные для PERT анализа по проекту «Логистик» Рабо Содержание Непосредстве Оптимист Наиболее Пессимис та нно вероятное тическое время mi время bi работы ическое предшествую время ai щие работы A Подготовить __ 3 4 11 __ 0,5 1 4 A 1 2 3 A 2 3 10 проект информационн ой системы (компьютерной программы) B Разработать маркетинговый план C Разработать программное обеспечение информационн ой системы (компьютерной программы) D Создать образец информационн ой системы (компьютерной программы) Продолжение приложения 3 Рабо Содержание Непосредств Оптимистич Наибол Пессимистич та работы енно еское время ее еское время предшеству ai вероят bi ющие ное работы время mi E Подготовить C 0,5 1 2 D 1 2 3 B 1,5 2,5 6,5 0,5 1 2 оценки затрат F Провести предварител ьное тестировани е (пробный запуск программы) G Выполнить исследовани е рынка H Подготовить E,F,G заключитель ный доклад 87 Приложение 4 Административное приложение информационной системы «Логистик» 88 Приложение 5 Оборот розничной торговли непродовольственными и продовольственными товарами РФ [57] 89