Максимальная коррекция обычно составляет 66%. Именно этот уровень часто является критическим. Если предыдущая тенденция сохраняется, то коррекция составит не более двух третей предшествующего движения цен. Если же возвратное движение цен превышает 66%, то это, скорее всего, уже не коррекция, а перелом тенденции. В таких случаях возвратное движение может превысить 100% от предыдущей тенденции.

Сторонники теории волн Эллиота и коэффициентов Фибоначчи пользуются несколько иными параметрами: 38 и 62% [71]. С учетом подверженности цен практически любых товаров определенным искажающим воздействиям (последствия краткосрочных спекуляций и др.), наиболее эффективным представляется сочетание обоих подходов. В результате следует рассматривать следующие "вилки": минимальная зона коррекции составляет 33–38%%, а максимальная - от 62–66%%.

У. Ганн "дробил" структуру тенденции на восемь частей: 1/8, 2/8, 3/8, 4/8, 5/8, 6/8, 7/8, 8/8. Однако даже У. Ганн указывал на особую важность отношений 3/8 (38%), 4/8 (50%) и 5/8 (62%) для определения длины коррекции. Он также указывал на актуальность разделения тенденции именно на три части: 1/3 (33%) и 2/3 (66%) [71].

Хотя приведенные классические соотношения наблюдаются достаточно часто, особенности движения цен сельскохозяйственных товаров, выражающиеся, прежде всего, в их повышенной изменчивости, обусловливают необходимость проведения более детального исследования рыночных тенденций. Подробнее данный вопрос будет рассмотрен в параграфе 2.3.

Другой важной концепцией является принцип подтверждения и расхождения, который находит применение практически во всех аспектах анализа ценовых рядов. Данный принцип состоит в сравнении различных данных: динамики фьючерсных контрактов на сельскохозяйственные или иные изучаемые товары с разными сроками поставки (месяцами исполнения), сходных рынков, технических сигналов и индикаторов с целью определения, указывают ли они одинаковое направление движения рынка (то есть подтверждают друг друга) или наблюдается расхождение сигналов. Несмотря на то, что понятие расхождения используется в отрицательном смысле, оно является ценным компонентом анализа рынка, заблаговременно сигнализируя о приближающемся переломе тенденции.

В контексте работы с ценовыми моделями под подтверждением понимается сравнение графических моделей анализируемого рынка по всем месяцам исполнения фьючерсных контрактов с целью проверки их соответствия. Например, «бычья» (повышательная) или «медвежья» (понижательная) модель, образовавшаяся на графике фьючерсного контракта с одним месяцем исполнения, должна быть подтверждена соответствующими моделями других месяцев. Однако этим проверка на подтверждение не исчерпывается. Необходимо изучить по тем же критериям все сходные рынки, поскольку группы сходных рынков имеют тенденцию двигаться в одинаковом направлении.

Итак, выше были охарактеризованы общие подходы к комплексному анализу рисков экономического окружения инвестиционных проектов в отраслях пищевой промышленности. С учетом высокой степени неопределенности, присущей рискам экономического окружения, автор считает необходимым одновременное использование рассмотренных концепций и аналитических приемов в целях получения подтверждений сделанным выводам и минимизации вероятности ошибок. Кроме того, эти базовые концепции (принцип ценовой коррекции и принцип схождения и расхождения) лежат в основе построения более сложных и эффективных аналитических методик (в частности, рассмотренной в следующем параграфе).

Высокая зависимость результатов значительного количества проектов от динамики цен на сельскохозяйственную продукцию определяет значимость анализа ценовых рядов, базовые принципы которого, вообще говоря, универсальны и применимы при прогнозировании на любых товарных и финансовых рынках.

Вместе с тем, рынки сельскохозяйственных товаров имеют ряд особенностей, в связи с чем автор считает необходимым использование усложненных аналитических инструментов и методик. К примеру, важнейшим свойством указанных рынков является их ярко выраженная сезонная цикличность при одновременном наличии значительных несезонных колебаний, что проиллюстрировано графиком 2.2.2.

Не меньшую важность при реализации инвестиционных проектов в пищевой промышленности имеет проведение углубленного анализа динамики тонкая линия на графике – цена зерна;

толстая линия – индикатор, характеризующий цикличность цены.

валютного курса (а в ряде случаев курсов нескольких валют) и процентных ставок.

В этой связи первостепенное значение имеет применение процедуры обработки рыночных цен различных существенных для проекта активов, направленной на информационное обеспечение алгоритмов принятия управленческих решений. Такая процедура реализуется в рамках аналитической системы идентификации рыночной ситуации, являющейся, по мнению автора, одним из ключевых элементов комплексной системы управления рисками инвестиционных проектов в отраслях пищевой промышленности.

График 2.2.2. Динамика цен на зерно в 2001 – 2002 гг. (руб. за тонну)

2.3 Методические аспекты построения аналитической системы идентификации рыночной ситуации

Как отмечалось в параграфе 2.2, одним из ключевых элементов комплексной системы управления рисками инвестиционных проектов, реализуемых в отраслях пищевой промышленности, является аналитическая система идентификации рыночной ситуации.

Формально такая система представляет собой процедуру обработки изменяющейся во времени цены актива C(t) (здесь и далее термин «актив» означает анализируемый сельскохозяйственный или иной товар, фьючерс на него и т.п., являющийся объектом торговли), применение которой позволяет выбрать одно из следующих решений [104]:

• Рынок развивается в благоприятном направлении;

• Рынок изменяет направление развития с благоприятного на неблагоприятное;

• Рынок развивается в неблагоприятном направлении;

• Рынок изменяет направление развития с неблагоприятного на благоприятное.

С точки зрения управления рисками, критерием эффективности указанной системы является вероятность правильной идентификации.

В зависимости от задач, решаемых в рамках конкретных проектов, благоприятными могут оказаться диаметрально противоположные сценарии развития рыночной ситуации. Поэтому ниже (для определенности) благоприятной будет считаться повышательная динамика изменения цены актива.

В параграфе 2.2 были рассмотрены существующие методы анализа товарных и финансовых рынков. Однако выполненная автором проверка возможности использования наиболее известных аналитических систем в качестве системы идентификации рыночной ситуации продемонстрировала их недостаточно высокую эффективность. Так, для основных торгуемых зерновых культур вероятность правильной идентификации, полученная по результатам тестирования автором указанных систем, не превышала 0,6 (тестирование выполнено средствами аналитического пакета MetaStock 6.51 Professional for Windows). Видимо, это объясняется спецификой сырьевых рынков, а также резко возросшей в последнее время их волатильностью.

Таким образом, актуальной является задача разработки новой системы идентификации рыночной ситуации, отличающейся более высокой вероятностью правильной идентификации.

Основополагающим свойством всех без исключения товарных и финансовых рынков, не вызывающим полемики среди исследователей, является свойство цикличности [71]. Концепция цикличности утверждает, что цена произвольного рыночного актива C(t) формируется суммой циклов , i=1, 2, …, отличающихся друг от друга периодами, амплитудами и фазами (см. рис. 2.3.1 и 2.3.2). Изучению цикличности рыночных цен посвящено много исследований (например, Э. Дьюи [128], Дж. Херст [129]), в результате которых, в частности, было установлено, что для прогностических целей реальной ценностью обладают только так называемые доминирующие циклы, описывающие действующие на рынке тенденции (т.е. рыночную ситуацию). При этом в каждый момент времени на большинстве рынков наблюдается пять доминирующих циклов , , , , , проявление которых искажается непрогнозируемыми возмущениями. Таким образом, цена C(t) может быть записана в виде

C(t) = S(t) + N(t) , (1)

S(t) = , где (2)

S(t) – сумма доминирующих циклов;

N(t) – случайные возмущения.

Р исунок 2.3.1. Долгосрочный, среднесрочный и краткосрочный рыночные циклы

• верхняя линия - среднесрочный цикл;

• средняя линия – долгосрочный цикл;

• нижняя линия – краткосрочный цикл

Р исунок 2.3.2. Сумма долгосрочного, среднесрочного и краткосрочного элементов ценового движения

Для удобства циклам с более длительным периодом присвоен меньший индекс, т.е. самым длинным циклом в выражении (2) является ; цикл короче цикла и т.д. При этом значения как амплитуд, так и периодов входящих в (2) циклов, вообще говоря, неизвестны.

Известно, что такие состояния произвольной гладкой функции, как возрастание и убывание, а также точки экстремумов описываются поведением ее производной [43]. Поэтому описанная выше задача идентификации рыночной ситуации сводится к необходимости по наблюдаемой функции C(t) оценить производную функции S(t): положительному значению производной соответствует благоприятное, отрицательному – неблагоприятное, а =0 означает изменение направления развития рыночной ситуации.

При разработке системы идентификации в контексте этой задачи автором учитывались следующие особенности:

1. Функция , описывающая сверхдлинные периоды, на отрезках времени, в течение которых необходимо выполнить идентификацию, практически не меняется. Следовательно, .

2. Как отмечалось в параграфе 2.2, наблюдения за ценой C(t) представлены ее значениями в дискретные моменты времени , , …, вследствие чего вычисление производных может быть выполнено лишь приближенно в виде конечных разностей.

3. Устранение негативного влияния случайных возмущений становится возможным при использовании механизма сглаживания ценового ряда. Наиболее известным методом сглаживания является применение скользящей средней (Moving Average), рассчитываемой по одной из следующих формул [52]:

1. Простая (simple) скользящая средняя

, где

– текущее значение скользящей средней;

;

– фиксированный интервал между моментами наблюдений;

n – количество наблюдений;

2. Взвешенная (Weighted) скользящая средняя

, где

– текущее значение скользящей средней;

– весовые коэффициенты. Обычно ;

3. Экспоненциальная (exponential) скользящая средняя

, где

– текущее значение (экспоненциальной скользящей средней);

– предыдущее значение ;

SF – сглаживающий фактор (smoothing factor). Наиболее распространенным сглаживающим фактором является ;

n – количество наблюдений.

Основным достоинством метода скользящей средней является его простота. Вместе с тем, данный метод представляется недостаточно точным для целей достоверного прогнозирования.

Одним из наиболее современных методов приближенного описания любой регулярной (неслучайной) составляющей наблюдаемого в дискретные моменты времени процесса является метод скользящей линейной регрессии [43, 71], в соответствии с которым для каждого момента времени при надлежащем выборе «окна» вычислений формируется наилучшая по критерию наименьших квадратов оценка указанной составляющей (под «окном» наблюдений понимается число подряд идущих выбранных для вычислений моментов наблюдения). Вследствие этого метод скользящей линейной регрессии обеспечивает значительно более высокую точность по сравнению, например, с методом скользящей средней, что крайне важно при идентификации рыночной ситуации. Сложность расчетов не представляет существенного препятствия для его применения, так как большинство современных аналитических программных продуктов (MetaStock, CQG и т.п.) содержит необходимые стандартные процедуры. Более детально о методе скользящей линейной регрессии применительно к решаемой задаче сказано ниже.

1. Эффективным вспомогательным приемом, используемым при построении аналитических систем, являются последовательные снятия направленности [71]. Заложенный в его основу принцип состоит в следующем: на первом этапе наблюдаемый процесс C(t) аппроксимируется функцией известного вида и вычисляется их разность = - , представляющая собой нескомпенсированные остатки аппроксимации. На втором этапе процесс , в свою очередь, аппроксимируется функцией и вычисляются нескомпенсированные остатки = - и т.д. В результате, после применения, например, четырех итераций исходный процесс может быть представлен в виде: = + .

При этом если для построения аппроксимирующих функций используется метод скользящей линейной регрессии, то имеет место затухание (снижение уровня) нескомпенсированных остатков с ростом числа итераций.

1. Для соотношения

, (3)

описывающего благоприятное направление развития рынка, более жестким является требование одновременного выполнения любой комбинации следующих пар неравенств:

(4)

, , , ,

В свою очередь, ослаблением условия (3) является требование выполнения какого-либо одного из входящих в (4) неравенств.

Анализ перечисленных особенностей позволяет сделать вывод о целесообразности использования в комплексной системе управления рисками инвестиционных проектов аналитической системы идентификации рыночной ситуации, теоретической основой которой является метод скользящей линейной регрессии. Поэтому прежде чем приступить к описанию непосредственно процедуры, дадим необходимые пояснения.

Для произвольной функции C(t), представленной своими выборками , взятыми в дискретные равноотстоящие друг от друга моменты времени , i = 0, 1 ,2, …, линейной регрессией называется линейная функция LR(t) = a + b*t, удовлетворяющая по отношению к функции C(t) критерию наименьших квадратов [43]. Для построения линейной регрессии используется n подряд идущих выборок функции C(t). Параметр n называют длиной регрессии или размером «окна»; временной интервал, состоящий из используемых при вычислениях моментов времени, называют «окном»; полученную в результате вычислений линейную функцию называют линейной регрессией длины n, , в которой коэффициенты и определяются по формулам:

(5)

где

,

,

,

Суть метода скользящей линейной регрессии состоит в том, что для выбранного размера «окна» циклически повторяются построения линейной регрессии с тем отличием, что для каждого последующего построения «окно» «сдвигается» на один временной отсчет. При этом каждое построение завершается вычислением значения функции для последней точки «окна». В результате для дискретных моментов времени , , … определяется новая, вообще говоря, нелинейная функция . В дальнейшем построенную таким образом функцию будем называть функцией линейной регрессии длины n процесса C(t).

Отметим одно характерное для сырьевых рынков и важное для настоящего изложения свойство функции . Обозначим

, (6)

– среднеквадратическое отклонение цены актива от его функции линейной регрессии длины n.

Тогда для любого момента времени вероятность

(7)

отклонения рыночной цены актива C(t) от его функции линейной регрессии длины n с ростом стремится к 1; при этом надлежащим выбором размера «окна» n обеспечивается для растущего рынка тяготение цены актива к линии , называемой верхней границей коридора, а для падающего рынка – к нижней границе коридора . Сказанное иллюстрируется графиком 2.3.1, на котором жирной линией показана цена актива, средней тонкой линией – ее функция линейной регрессии, а крайними тонкими линиями – границы коридора.

Г рафик 2.3.1

Закончив необходимые пояснения, можно приступить к рассмотрению разработанной автором аналитической системы идентификации рыночной ситуации.

Описание аналитической системы

Предлагаемая аналитическая система представляет собой многоэтапную процедуру, базирующуюся на отмеченных выше особенностях и состоящую в осуществлении определенных операций с приближенно вычисленными методом конечных разностей производными от функции линейной регрессии цены исследуемого актива с последующим наложением фильтров, повышающих точность прогноза.

На первом этапе процедуры задаются оптимизируемые параметры , , , и в каждый из моментов наблюдения , , для цены актива C(t) , используя формулы (5), определяются функции , , , . При этом выбором начальной точки отсчета по отношению к последнему (т.е. текущему) моменту наблюдения должно обеспечиваться выполнение условия .

На втором этапе методом конечных разностей осуществляется вычисление производных полученных функций:

, (8)

где

;

График 2.3.2

На графике 2.3.2 построены графические отображения синхронно изменяющихся во времени значений цены актива (верхняя часть рисунка) и производной ее функции линейной регрессии (нижняя часть рисунка).

График 2.3.2 показывает, что любая из определенных выражением (8) последовательностей визуально представляет собой линию, колеблющуюся относительно нулевого значения.

Точка пересечения этой линией нуля из области отрицательных значений вверх интерпретируется как локальный минимум цены (с учетом сдвига, обусловленного длительностью выбранного для расчета временного интервала), а из области положительных значений вниз – как локальный максимум.

Отметим, что выполненное автором тестирование показало, что система идентификации рыночной ситуации, основанная на построении лишь одной последовательности , при надлежащем выборе параметра k обладает хотя и недостаточными, но все же более высокими характеристиками по сравнению со многими известными методами.

На третьем этапе с учетом соотношений (3) и (4) осуществляется построение идентификатора локальных экстремумов, который обеспечивает проверку условий:

AND (9)

где AND – логическая операция «и» (одновременное выполнение обоих условий).

Выполнение условий (9) предварительно интерпретируется как благоприятное развитие рыночной ситуации. В свою очередь, решение о неблагоприятном развитии рыночной ситуации принимается в случае выполнения хотя бы одного из следующих условий:

OR (10)

где OR – логическая операция «или» (выполнение любого из двух условий).

При этом точки на временной оси, в которых происходит изменение условий (9) на (10) и обратно, считаются моментами соответствующих изменений направления развития рынка.

Попарное сложение производных функций линейной регрессии разной длины и сравнение полученных сумм с нулем обеспечивает уменьшение величины задержки результата вычислений по отношению к реально зафиксированному на рынке экстремуму. При сложении «длинной» и «короткой» производных вблизи локальных минимумов и максимумов их встречные движения уравновешиваются (очевидно, что более «длинная» производная дает более поздний сигнал изменения направления развития рынка). Таким способом обеспечивается более высокая точность и своевременность прогноза.

Одновременное применение двух пар просуммированных производных различной длины, по существу, является фильтром искажающих возмущений.

Значительное повышение характеристик идентификации рыночной ситуации при использовании описанного идентификатора локальных экстремумов объясняется, видимо, следующими соображениями. Проведенный автором графический анализ показал, что на рынках сырьевых товаров, сельскохозяйственной продукции и валют понижательная тенденция (после достижения ценой локального максимума) в большинстве случаев развивается опережающими темпами по сравнению с повышательной (после достижения ценой локального минимума). Как следствие, идентификация понижательной тенденции требует применения более оперативных механизмов. С другой стороны, более длительный и неустойчивый характер зарождения повышательной ценовой тенденции обусловливает необходимость выполнения более жестких условий.

Наконец, на четвертом этапе с учетом соотношений (6) и (7) формируется дополнительный фильтр, для которого в качестве оптимизируемых параметров задаются размер «окна» и входящий в выражение (7) коэффициент доверия .

Процедура фильтрации состоит в построении еще одной функции линейной регрессии длины , вычислении среднеквадратического отклонения (см. формулу (6)) и проверке неравенства

(11)

Знак «> » в (11) подтверждает вывод о прохождении локального минимума, а знак «<» – локального максимума рыночной ценой исследуемого актива.

Из описания предложенной аналитической процедуры видно, что ее характеристики существенно зависят от конкретных значений шести параметров: , , , , , . В соответствии с определенным выше критерием эффективности, оптимальными следует считать такие индивидуальные для каждого анализируемого рынка и рассматриваемого горизонта исследования значения указанных параметров, которые обеспечивают максимальную величину вероятности правильной идентификации рыночной ситуации. Выбор оптимальных значений параметров осуществляется по результатам математического моделирования описанной процедуры на исторически сложившейся базе рыночных цен исследуемого актива. При этом следует иметь в виду необходимость периодического повторения оптимизации по мере обновления информации о состоянии рынка.

Последовательность выполняемых в рамках предлагаемой автором аналитической системы идентификации рыночной ситуации процедур проиллюстрирована схемой 2.3.1.

На указанной схеме присвоение вычисляемой переменной значения 1 или –1 отражает факт принятия решения о благоприятном ( ) или неблагоприятном ( ) направлении развития рынка. При этом момент изменения ее значения от до интерпретируется как локальный минимум, и наоборот, переход от к соответствует локальному максимуму.

Схема 2.3.1. Последовательность процедур, выполняемых в рамках аналитической системы идентификации рыночной ситуации

Практическое использование рассмотренной системы идентификации рыночной ситуации иллюстрируется графиком 2.3.3.

График 2.3.3

Этот рисунок, на котором построены графики изменения во времени цены зерна и вычисляемой для нее переменной , позволяет визуально оценить качество прогноза, получаемого с помощью предлагаемой аналитической процедуры (взяты цены реальных сделок 2001-2002гг., использованные при анализе проекта расширения производства путем приобретения мельницы мощностью 250 тонн зерна в сутки, описанного в Приложении 7).

В свою очередь, количественный анализ эффективности системы в соответствии с определенным выше критерием заключается в оценке вероятности правильной идентификации. Для ее вычисления автором выполнено математическое моделирование системы средствами аналитического пакета MetaStock 6.51 Professional for Windows. В результате тестирования, проведенного методом пошаговой оптимизации, установлено, что вероятность правильной идентификации, обеспечиваемая рекомендуемой системой для основных торгуемых зерновых культур, при надлежащем выборе оптимизируемых параметров оказалась не хуже 0,75 [104, 106].

Таким образом, проведенные исследования позволяют сделать вывод о целесообразности использования в качестве элемента комплексной системы управления рисками инвестиционных проектов, реализуемых в отраслях пищевой промышленности, разработанной автором аналитической системы идентификации рыночной ситуации.

Результатом проводимого аналитического исследования является прогноз развития рыночной ситуации (т.е. направления движения рынка). На основе сделанного прогноза принимается решение о необходимости применения того или иного управленческого воздействия, а именно о хеджировании соответствующего риска, о моменте приобретения или продажи необходимого актива и т.п. При этом анализ должен осуществляться непрерывно с целью оперативного реагирования на возникающие изменения и своевременного внесения корректирующих воздействий в систему управления рисками проекта. Подробнее механизмы управления рисками экономического окружения рассматриваются в Главе 3.

ГЛАВА 3. МЕТОДИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ В ПИЩЕВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

3.1 Статические методы управления проектными рисками и их оптимизация

Как было показано в параграфе 2.1., рассматриваемые нами риски инвестиционных проектов, реализуемых в отраслях пищевой промышленности, можно разделить на две укрупненные группы:

1. Риски, не требующие активного управления;

2. Риски, управление которыми требует постоянного применения усложненных методик (т.е. подразумевает активное управление).

По результатам проведенного исследования автор пришел к выводу, что ко второй группе относятся риски экономического окружения, включающие:

1. Изменение цен на производимую в рамках проекта продукцию;

2. Изменение цен на сырье, используемое в рамках проекта (как основное, так и вспомогательное);

3. Динамику валютного курса;

4. Динамику процентных ставок.

Как первая, так и вторая группы рисков нуждаются в определении оптимальных механизмов защиты. Однако самым сложным и одновременно особенно важным с точки зрения успеха проекта является управление рисками именно второй группы, что обусловливает наибольший их интерес для исследования. При этом, с точки зрения автора, нивелированием рисков первой группы обеспечиваются базисные условия для дальнейшей реализации мер по защите проектов от более сложных рисков.

С учетом данного обстоятельства необходимо дать общую характеристику методов защиты от рисков в целях определения наиболее приемлемых для проектов, реализуемых в пищевой промышленности, а также определения механизмов управления рисками экономического окружения.

По результатам сравнительного анализа известных подходов к управлению рисками (см. Приложение 8) автор пришел к выводу, что взгляды многих исследователей достаточно близки. Так, практически идентичны подходы М.В. Грачевой, Г.Б. Клейнера, В.Л. Тамбовцева, Р.М. Качалова и Р.А. Захарова. Вместе с тем, предлагаемый инструментарий управления рисками достаточно многообразен. Каждый из методов имеет свою область и границы применения. Кроме того, эффективность использования того или иного инструмента может значительно варьироваться в зависимости от условий его использования. В этой связи возникла необходимость выявления тех методов, которые в наибольшей степени соответствуют специфике рисков, характерных для инвестиционных проектов, реализуемых предприятиями пищевой промышленности.

По результатам проведенного анализа [107,108] автор пришел к выводу, что в общем виде все методы управления рисками инвестиционных проектов можно разделить на динамические (активные) и статические (пассивные).

Под динамическими автор понимает такие методы управления рисками, которые требуют постоянного (или достаточно частого периодического) вмешательства со стороны субъекта управления. При этом такое вмешательство, как правило, носит характер уточняющей корректировки.

Под статическими автор понимает методы управления рисками, не требующие частого вмешательства субъекта управления.

Различия в содержании инструментов риск-менеджмента, относящихся к этим двум группам, по мнению автора, обусловлены различной природой управляемых рисков. Принципиально важным обстоятельством при этом является скорость изменения факторов риска, а также его сложность для управления. Как следствие, автор пришел к выводу, что динамические методы управления целесообразно использовать применительно к рискам экономического окружения, определение которых было дано в параграфе 2.1. Статические методы управления с наибольшей эффективностью могут использоваться при управлении иными видами рисков, не входящих в упомянутую группу.

Проанализировав представленные в Приложении 8 инструменты риск-менеджмента, автор пришел к выводу, что наиболее эффективными при управлении рисками инвестиционных проектов, реализуемых в отраслях пищевой промышленности, являются следующие методы:

1. Динамические:

   1. Хеджирование;

   2. Финансовый инжиниринг;

2. Статические:

   1. Страхование;

   2. Заблаговременная закупка сырья и материалов;

   3. Изменение размеров и/или условий предоставления займов;

   4. Индексация цен на поставляемые участниками проекта товары и услуги;

   5. Резервирование средств.

Как было показано в параграфе 2.1., важнейшими рисками проектов, реализуемых российскими предприятиями пищевой промышленности, являются именно риски экономического окружения. В этой связи автор полагает, что применение динамических методов риск-менеджмента может обеспечить более высокие результаты по сравнению со статическими (динамические методы управления рисками будут детально рассмотрены в параграфе 3.2.). Вместе с тем, полномасштабное применение динамических методов предполагает наличие относительно развитых финансовых рынков. Как следствие, на современном этапе развития российской экономики их применение будет более актуальным для инвестиционных проектов, ориентированных на экспорт продукции пищевой промышленности, либо финансируемых иностранными инвесторами, хотя с учетом наблюдаемых тенденций развития российских финансовых рынков их значение в ближайшей перспективе существенно возрастет.

С учетом указанных обстоятельств автор считает необходимым проанализировать статические инструменты риск-менеджмента, которые, хотя и имеют меньшую эффективность по сравнению с динамическими, могут успешно использоваться российскими пищевыми предприятиями без видимых ограничений.

Статические инструменты риск-менеджмента, как уже отмечалось, не требуют частого вмешательства субъекта управления. Зачастую к ним прибегают единовременно, ставя своей целью по возможности более полное избежание воздействия того или иного негативного фактора. Так, разовое страхование на случай стихийных бедствий, порчи оборудования, преступлений и т.п. может осуществляться на самой ранней стадии проекта (или по мере строительства соответствующих объектов, поставки оборудования и др.). При этом договор страхования действует в течение достаточно длительного периода времени (или периодически пролонгируется), и его условия практически не подвержены корректировке.

Единовременный подход к управлению рисками в ряде случаев является единственно возможным. Типичным примером является отказ от сотрудничества с ненадежными поставщиками или от использования непроверенных технологий. Вместе с тем, возможность использования ряда статических методов способом, отличным от единовременного, ставит задачу определения путей их оптимизации.

Основным критерием при реализации системы риск-менеджмента является максимальная эффективность при достижении достаточного уровня защищенности проекта. В этой связи возникает необходимость определения критерия указанной достаточности.

Автор согласен с подходом В.В. Глущенко и И.И. Глущенко, которые выделяют следующие степени риска [15]:

1. Допустимый;

2. Критический;

3. Катастрофический.

Указанные авторы определяют данные степени риска следующим образом:

Допустимый риск – это риск решения, в результате неосуществления которого субъекту менеджмента грозит потеря прибыли.

Критический риск – это риск, при котором субъекту менеджмента грозит потеря выручки.

Катастрофический риск – риск, при котором возникает неплатежеспособность предприятия.

Анализ приведенных определений показывает, что они характеризуют риск функционирования предприятия в целом, а не риск реализации инвестиционного проекта. В этой связи автор считает необходимым уточнить их следующим образом.

Под допустимым риском автор понимает такой риск, который не создает угрозы реализации проекта и не может оказать существенно негативного воздействия на его ключевые параметры.

Критический риск рассматривается автором как риск, способный оказать существенное воздействие на ключевые параметры проекта, но не создающий угрозы возможности его завершения.

Наконец, катастрофическим автор называет риск, угрожающий реализации всего проекта. В предельном случае катастрофический риск способен дестабилизировать финансовое состояние предприятия, осуществляющего (или финансирующего) данный проект.

Фиксация риска на критическом либо катастрофическом уровне, очевидно, создает существенную угрозу не достижения проектом необходимых результатов. В этой связи первоочередной задачей риск-менеджмента автор считает ограничение риска на допустимом уровне (в идеале – полное нивелирование). Она может быть решена путем применения традиционного подхода, предусматривающего реализацию единовременного защитного мероприятия, полностью или частично нивелирующего некоторый фактор неопределенности на весь срок осуществления проекта (или на его часть с последующей пролонгацией). Типичным примером является страхование имущества от различных страховых случаев.

Вместе с тем, традиционный «единовременный» подход зачастую не обеспечивает достаточной эффективности защиты. Так, создание резерва на покрытие непредвиденных расходов или убытков в полном объеме в начале реализации проекта приводит к отвлечению оборотных средств и ухудшению финансовых характеристик проекта. По мнению автора, более эффективным является поэтапное создание резервов по мере возникновения факторов риска либо изменение величины резерва в зависимости от увеличения или снижения вероятности наступления неблагоприятного события [107, 108].

Существование возможности оптимизации традиционного подхода к использованию методов управления рисками, охарактеризованных автором как статические, обусловило необходимость проведения соответствующего исследования в целях выявления тех методов, к которым применима подобная оптимизация.

Ниже будет показано, что, учитывая особенности инвестиционных проектов, реализуемых в отраслях пищевой промышленности, с наибольшей эффективностью можно оптимизировать следующие статические методы риск-менеджмента:

1. Изменение размеров и/или условий предоставления займов;

2. Резервирование средств.

В совокупности данные методы образуют подгруппу «условно статических» инструментов риск-менеджмента.

Необходимо отметить, что заблаговременную закупку сырья и материалов (равно как и индексацию цен на поставляемые участниками проекта товары и услуги) нельзя однозначно отнести к абсолютно не оптимизируемым методам риск-менеджмента. При реализации практически любого инвестиционного проекта (как в пищевой, так и в других отраслях промышленности и экономики в целом) данные приемы находят свое применение (часто даже неоднократное). Вместе с тем, проведенное автором исследование показало, что в настоящее время в большинстве случаев использование данных инструментов направлено не на заблаговременное избежание какого-либо риска, подчиненное заданному алгоритму действий субъекта риск-менеджмента, а на корректировку параметров проекта в соответствии с изменениями условий его реализации (зарегистрированное увеличение темпов инфляции и т.п.) [107, 108].

Принципиальное отличие такого рода действий от применения динамических или «условно статических» методов управления рисками состоит в том, что они в большинстве случаев представляют собой реагирование на уже произошедшие события и не носят характер превентивной защиты.

Несмотря на это, в ряде случаев данные методы могут быть оптимизированы. Так, заблаговременная закупка товаров и услуг должна по возможности осуществляться на основе динамики их цен и прогноза дальнейших ценовых движений.

При реализации инвестиционных проектов в пищевой промышленности особенно хорошие результаты могут быть получены путем использования аналитической системы идентификации рыночной ситуации, подробно рассмотренной в параграфе 2.3. Данная возможность проиллюстрирована графиком 3.1.1.

Г рафик 3.1.1

Как видно из графика 3.1.1, в точке А было идентифицировано начало устойчивого повышательного тренда цены анализируемого товара. Соответственно, решение о покупке должно быть принято именно в этой точке. Получаемый при этом эффект экономии, с одной стороны, достаточно близок к оптимальному (достигаемому при закупке по минимальной цене на «дне» рынка) и, с другой стороны, является достаточно надежным, т.е. характеризуется низкой вероятностью ошибки (данная величина определяется вероятностью правильного прогноза в используемой аналитической системе идентификации рыночной ситуации).

Принятие решения о закупке без проведения предварительного анализа может привести к крайне негативным последствиям. Так, приобретение товара в точке В приведет к дополнительным затратам в размере , где – цена товара в точке В, а – цена товара в точке А. При осуществлении масштабных закупок эта разница может оказаться весьма существенной.

В действительности потери от нерационального выбора момента закупки товаров (или сырья) составляют еще бульшую величину, равную , где i – ставка альтернативного вложения капитала; t – срок, равный промежутку времени между точками А и В (в днях).

Таким образом, определение максимально благоприятного момента закупки товаров имеет исключительно важное значение для оптимизации денежных потоков управляемого проекта.

Аналогичный подход, как показало выполненное автором исследование, можно применять и при принятии решения об индексации цен на поставляемые участниками проекта товары и услуги [107, 108].

Данный механизм может применяться в двух аспектах:

1. При защите от рисков участников проекта, осуществляющих поставки товаров или оказание услуг, необходимых для его реализации;

2. При защите финансовых потоков самого проекта, подверженного риску инфляционного обесценения производимой в рамках проекта продукции и т.п.

Защита от рисков участников проекта предполагает реализацию усложненного анализа, направленного на одновременное достижение двух целей:

1. Определение оптимального момента индексации цен на поставляемые для проекта товары/услуги;

2. Смягчение негативного воздействия на проект, вызванного повышением цен на поставляемые для него товары и услуги.

Достижение первой цели представляется сравнительно простым и может быть реализовано путем использования описанного выше механизма (для наглядности все прочие факторы, влияющие на ценообразование, не рассматриваются). Оптимальным моментом начала индексации цен на товар (услугу) является точка идентификации повышательного ценового тренда (что может означать возможное начало инфляционного процесса). Аналогичным образом осуществляется индексация цены производимой в рамках проекта продукции (второй из указанных выше аспектов применения механизма индексации).

Решение второй задачи является гораздо более сложным. С ней непосредственно связано определение масштабов индексирования, а также окончательное позиционирование момента реализации защитного мероприятия.

Так, если анализ показывает возможность одновременной (и соразмерной) индексации цен на товары, поставляемые для проекта, и на производимую в рамках проекта продукцию, оба этих мероприятия могут быть реализованы одновременно и в необходимых масштабах.

В том случае, если циклы изменения цен указанных товарных групп сдвинуты относительно друг друга, следует рассмотреть вопрос либо о задержке индексации соответствующей цены, либо о частичной индексации с последующей компенсацией образовавшегося отставания. Критерием принятия решения в данном случае является максимизация интегрированного денежного потока, исчисляемого с поправкой на корреляцию его составляющих.

Необходимо отметить, что описанный механизм оптимизации рассматривался с позиций инвестора проекта, получающего выгоду как от осуществления поставок для проекта, так и от реализации самого проекта. Данный подход особенно актуален для пищевой промышленности, так как именно в ней в последнее время укрепляется тенденция к формированию вертикально интегрированных производственных групп (ярким примером являются компании по производству йогуртов, активно инвестирующие средства в приобретение молокозаводов).

Итак, выше было показано, что статические механизмы защиты от рисков инвестиционных проектов в пищевой промышленности, заключающиеся в заблаговременной закупке сырья (товаров) и индексации цен на поставляемые в рамках проекта товары (услуги), могут быть успешно оптимизированы с использованием предложенной автором и описанной в параграфе 2.3. системы идентификации рыночной ситуации.

Вместе с тем, указанные механизмы защиты от проектных рисков по своей природе не являются гибкими. Как следствие, в условиях крайне динамичного изменения условий реализации проектов в пищевой промышленности они не могут быть признаны достаточно эффективными (хотя их использование, безусловно, необходимо). Как показало выполненное автором исследование [107, 108], гораздо лучшие результаты могут быть получены при реализации механизмов резервирования и изменения условий заимствований.

Резервирование представляет собой создание запаса денежных средств в целях покрытия непредвиденных расходов или убытков либо заблаговременное создание складских запасов сырья в объеме, необходимом для покрытия соответствующей потребности предприятия на достаточно длительный период.

Чаще всего резервирование рассматривается как единовременное действие, призванное смягчить последствия возможного неблагоприятного события в течение всего срока реализации проекта (в вариантах – в течение какой-либо стадии его реализации, периода выполнения каких-либо работ и т.п.).

Такой подход, несомненно, обеспечивает достижение поставленной цели по снижению риска, так как предприятие на протяжении всего периода реализации проекта имеет источник покрытия дополнительных расходов. Вместе с тем, он приводит к отвлечению значительных денежных средств, что существенно увеличивает нагрузку на финансовые потоки проекта. По результатам проведенного исследования [107, 108] автор пришел к выводу, что более эффективным является динамическое управление величиной резерва, основанное на анализе и прогнозировании соответствующего риска. Проанализируем этот механизм подробнее.

Динамическое управление, по мнению автора, призвано ответить на три вопроса: а) когда?; б) в каком количестве резервировать средства? и в) куда направлять зарезервированные (высвобожденные) средства. Рассмотрим в качестве примера резервирование средств на покрытие дополнительных затрат, связанных с увеличением цены сырья, потребляемого в рамках проекта (см. график 3.1.2).

График 3.1.2. Прогнозирование динамики цены потребляемого в рамках проекта сырья

Как видно из графика 3.1.2, в точках A, B, C, D, E, F и G с помощью описанной в параграфе 2.3 аналитической системы идентификации рыночной ситуации выявляются точки смены ценовой тенденции. Фиксация таких точек позволяет с достаточно высокой вероятностью сделать прогноз дальнейшего движения цены и принять на его основе решение о формировании резерва.

Оптимальной моделью поведения в данном случае является формирование резерва в точках A, C, E и G. При этом в точках B, D и F должно приниматься решение о высвобождении ранее зарезервированных средств. Необходимо отметить, что никакая аналитическая система не может дать стопроцентного прогноза. В этой связи должна устанавливаться минимальная постоянно поддерживаемая величина резерва, которая может быть исчислена на основе вероятности остаточного риска.

Очевидным положительным результатом динамического управления величиной резерва является снижение нагрузки на финансовые потоки проекта. Значительная часть денежных средств отвлекается только на период действия соответствующего риска, что, с учетом значительных ценовых колебаний на многие виды сельскохозяйственного и иного сырья и продукции пищевой промышленности, обеспечивает получение значительного экономического эффекта.

Другим позитивным следствием реализации рассмотренной выше концепции является оптимизация управления созданным резервом. Применение упомянутой аналитической системы идентификации рыночной ситуации, а также ряда дополнительных аналитических приемов позволяет с высокой вероятностью спрогнозировать направление, масштабы и продолжительность циклов движения цен изучаемых активов. Это справедливо как для анализа цен сельскохозяйственного сырья и продукции пищевой промышленности, так и различных финансовых инструментов, в которые могут инвестироваться зарезервированные денежные средства.

Следствием отмеченного обстоятельства является возможность построения оптимальной схемы управления резервом, обеспечивающей максимальную прибыльность его размещения при необходимом уровне надежности и ликвидности. Это, в свою очередь, обеспечивает дополнительный приток денежных средств, которые могут быть использованы для достижения целей проекта. Учитывая существующий в настоящее время дефицит инвестиционных ресурсов в пищевой промышленности, а также значительные риски, определяющие необходимость создания достаточно крупных резервов, автор полагает, что применение описанного выше подхода к резервированию является крайне важным и актуальным.

Проиллюстрируем эффективность предложенного подхода на примере инвестиционного проекта расширения производства путем приобретения мельницы мощностью 250 тонн зерна в сутки, описанного в Приложении 7.

Первоначальные расчеты эффективности проекта, осуществленные до принятия компанией «Мельник и Со» решения о приобретении мельницы, базировались на следующих исходных данных, принятых по состоянию на момент расчета в декабре 2000 года:

1. Цена зерна с НДС составляет 1,9 тыс. руб. за тонну;

2. Цена муки высшего, 1 и 2 сортов составляет 5,084, 4,674 и 4,100 тыс. руб. за тонну соответственно;

3. Дисконтирование осуществляется по ставке рефинансирования Банка России (25% годовых).

Как видно из таблицы 8 Приложения 7, плановый Чистый денежный поток проекта составил 73 501,28 тыс. руб. При первоначальных затратах 59 046,37 тыс. руб. проект, безусловно, можно отнести к числу высокорентабельных и эффективных.

Вместе с тем, зафиксированная в 2001 и 2002 гг. (т.е. в период реализации проекта) реальная динамика цен на зерно и продукцию, производимую мельницей, заметно отличалась от прогнозных значений. Соответствующая динамика цен представлена в таблице 3.1.1 и на графике 3.1.3 (автором использованы цены реальных сделок, заключенных в рассматриваемый период).

Таблица 9 Приложения 7 содержит расчет эффективности проекта в реальных ценах 2001 и 2002 годов. Значительные ценовые колебания оказали крайне негативное влияние на денежные потоки – Чистый денежный поток оказался отрицательным и составил - 2 565,29 тыс. руб. Таким образом, планово прибыльный проект превратился в убыточный.

Денежные потоки проекта, реализуемого в реальных условиях, но с применением предложенных автором механизмов защиты, представлены в

Таблица 3.1.1

Динамика цен производимой мельницей продукции (без НДС, руб. за тонну)

	2001 год													2002 год
	январь	Февраль	март	апрель	май	июнь	июль	август	сентябрь	октябрь	ноябрь	декабрь	январь		февраль	март	апрель	май	июнь	июль	август
мука в/с	5088	5088	5099	5110	5121	5144	5076	4005	3993	3982	3982	3982	3982		3982	3982	3982	3960	2922	2899	2899
мука I сорта	4664	4664	4675	4685	4695	4716	4654	3671	3661	3651	3651	3651	3651		3651	3651	3651	3630	2679	2658	2658
мука II сорта	4100	4100	4109	4118	4127	4145	4091	3227	3218	3209	3209	3209	3209		3209	3209	3209	3191	2355	2336	2336
Отруби	737	737	738	740	742	745	735	580	578	577	577	577	577		577	577	577	573	423	420	420

График 3.1.3. Динамика цены зерна

таблице 10 Приложения 7. Защита заключается в том, что при идентификации повышательной тенденции цен на зерно (т.е. в точках A, C и E, отмеченных на графике 3.1.3) осуществляется закупка резервного запаса, обеспечивающего полугодовое непрерывное функционирование мельницы (данный период соответствует отмеченной цикличности цены зерна). Финансирование данных закупок осуществляется за счет привлекаемого кредита. При идентификации понижательной тенденции (т.е. в точках B и D, отмеченных на графике 3.1.3) остатки складских запасов продаются.

Как видно из таблицы 10 Приложения 7, при такой стратегии защиты чистый денежный поток проекта составит 2984,33 тыс. руб., т.е. проект снова становится прибыльным. Еще большая эффективность может быть достигнута при одновременной защите как от риска роста цен на зерно, так и от риска падения цен на муку. Соответствующие расчеты представлены в таблице 11 Приложения 7.

Сравнительная характеристика дисконтированных чистых денежных потоков проекта при различных вариантах его реализации представлена в таблице 3.1.2.

Таблица 3.1.2.

	ПЛАН	ФАКТ (без защиты)	ФАКТ (с защитой)	ФАКТ (с комплексной защитой)
ЧДП проекта (тыс. руб.)	73 501,28	- 2 565,29	2 984,33	9 160,40

Анализ данных, приведенных в таблице 3.1.2, позволяет сделать вывод о том, что реализация предложенных автором механизмов защиты от ценовых рисков позволила сохранить прибыльность рассматриваемого проекта в условиях крайне неблагоприятного изменения условий его реализации.

Другим «условно статическим» методом защиты от рисков, оптимизация которого может обеспечить высокий уровень эффективности, является изменение условий заимствований.

Наблюдаемый в настоящее время у предприятий пищевой промышленности недостаток собственных средств для финансирования инвестиционных проектов обусловливает необходимость осуществления масштабных заимствований. Это, в свою очередь, приводит к возникновению рисков двух различных типов:

1. Риск увеличения процентной ставки по ранее привлеченным кредитам (может реализоваться в том случае, если кредитным договором установлена плавающая ставка или право кредитора на односторонне изменение процентной ставки);

2. Риск привлечения нового кредита (например, на покрытие кассовых разрывов) в момент, когда на рынке сложились высокие процентные ставки.

Как показало проведенное автором исследование, управление рисками обоих видов может быть с высокой эффективностью осуществлено на основе вышеупомянутой аналитической системы идентификации рыночной ситуации [107, 108].

В каждом случае базой для реализации защитных мероприятий является прогноз динамики процентных ставок (в некоторых случаях может анализироваться динамика денежного предложения, но такие исследования имеют второстепенное значение, так как уровень процентной ставки почти всегда отражает соответствующие изменения).

При защите от риска первого вида при прогнозировании увеличения ставок должно приниматься одно (или несколько) из следующих решений:

1. Проведение переговоров с банком на предмет изменения условий кредитного договора (фиксация процентной ставки, изменение графика выплаты процентов и т.п.);

2. Досрочное погашение кредита (или его части) за счет иных средств проекта;

3. Фиксация процентной ставки методами хеджирования или финансового инжиниринга (подробнее данный механизм защиты будет рассмотрен в следующем параграфе).

После идентификации понижательного тренда на рынке процентных ставок могут быть предприняты действия по возврату параметров кредитования в исходное состояние (или приведению их в соответствие новому состоянию рынка).

Защита от риска второго вида (привлечение кредита по повышенным процентным ставкам) является более сложной в реализации. В случае идентификации повышения процентных ставок в период потребности в кредитовании (например, возникновения кассовых разрывов) должно приниматься одно из следующих решений:

1. Видоизменение денежных потоков проекта в целях сдвига во времени возникающего кассового разрыва (например, ограничение расходов в соответствующем периоде);

2. Заключение «форвардного» соглашения о кредитовании, фиксирующего процентную ставку на приемлемом уровне.

Оба этих пути сопряжены со значительными сложностями, но при определенных условиях могут быть успешно реализованы. Кроме того, управляющий проектом может провести предварительные переговоры о привлечении финансирования из иных источников (например, со спонсорами проекта о краткосрочной ссуде).

Следует отметить, что эффективность описанного метода защиты от рисков значительно повышается, если имеющаяся задолженность носит характер заимствования на рынке капиталов (например, облигационного займа), а не прямого банковского кредита. В этом случае возможности по управлению долгом значительно увеличиваются (может быть осуществлен временный выкуп облигаций и т.п.).

Итак, выше было показано, что предлагаемые автором методы управления рисками инвестиционных проектов, реализуемых в отраслях пищевой промышленности, позволяют в значительной степени оптимизировать применение методов защиты, названных «условно статическими». Вместе с тем, как показало проведенное автором исследование, наибольшая эффективность достигается при защите проекта от наиболее динамичных и сложных в управлении рисков экономического окружения с помощью динамических методов управления – хеджирования и финансового инжиниринга. Подробнее данный вопрос рассматривается в следующем параграфе.

3.2 Динамические методы управления проектными рисками и их оптимизация

Как было отмечено в параграфе 3.1, при защите проектов, реализуемых в отраслях пищевой промышленности, от рисков экономического окружения наибольшая эффективность достигается при применении динамических (активных) методов управления. В этой связи важной задачей диссертационного исследования является определение путей их оптимизации.

К динамическим методам управления проектными рисками автор относит:

1. Хеджирование;

2. Финансовый инжиниринг.

Хеджирование (hedging) рассматривается многими исследователями как один из наиболее действенных способов защиты от риска. Автор согласен с подходом А.Н. Буренина, который понимает под хеджированием нейтрализацию неблагоприятных колебаний конъюнктуры рынка для инвестора (производителя) или потребителя того или иного актива [9]. Аналогичного взгляда придерживаются А.М. Саркисян, определяющий хеджирование как покупку или продажу финансового инструмента срочного рынка с целью снижения (частичное хеджирование) или устранения (полное хеджирование) риска неблагоприятного изменения ставки процента или цены актива [92], а также Уильям Ф. Шарп, Гордон Дж. Александер и Джеффри В. Бэйли, характеризующие хеджирование как покупку или продажу фьючерсов в целях исключения рисковой позиции на спотовом рынке [118] (под рынком «спот» в литературе понимается рынок с условием немедленной поставки).

Цель хеджирования заключается в переносе риска изменения цены с одного лица на другое; при этом первое лицо именуют хеджером, а второе – спекулянтом [9]. Это достигается путем открытия противоположной к позиции спот позиции по тому же финансовому инструменту или товару с последующим ее зачетом [86]. Так, если хеджер владеет каким-либо активом (например, пшеницей), хеджирование будет заключаться в продаже производного инструмента. Напротив, если хеджер является покупателем какого-либо товара или сырья, для защиты необходимо приобрести срочный контракт.

Описанный выше механизм позволяет зафиксировать цену сырья или товара [86]. Это справедливо также для валютного курса и уровня процентной ставки. Таким образом, хеджирование в теории представляет собой действенный инструмент защиты от рисков экономического окружения. Вместе с тем, до сих пор не было проведено комплексного исследования, посвященного применению хеджирования при риск-менеджменте инвестиционных проектов, реализуемых в отраслях пищевой промышленности в современных условиях. В этой связи автор считает необходимым рассмотреть данный вопрос более подробно.

Исследователи (например, А.Н. Буренин [9], А.М. Саркисян [92], Уильям Ф. Шарп, Гордон Дж. Александер и Джеффри В. Бэйли [118], Р. Колб [40]) выделяют следующие классические инструменты хеджирования:

1. Форвардный контракт;

2. Фьючерсный контракт;

3. Опцион;

4. Своп.

Форвардный контракт (forward contract) представляет собой контракт на покупку или продажу финансового инструмента или товара на срок, т.е. с поставкой и расчетом в будущем [86].

Фьючерсный контракт (futures contract) – это обязательство купить или продать определенное число финансовых инструментов или товаров по цене, согласованной в свободном биржевом торге. При этом все условия контрактов унифицированы, а сроки исполнения сделок колеблются от нескольких недель до нескольких месяцев [86].

Опцион, или опционный контракт (option contract) – соглашение, по которому одна из сторон (продавец) выписывает и продает опцион за денежную премию (т.е. принимает на себя обязательство), а другая (покупатель) покупает и получает право в течение оговоренного в условиях опциона срока либо купить, либо продать предмет сделки. При этом опцион на покупку принято называть опционом «колл» (call option), а опцион на продажу – опционом «пут» (put option) [92].

Наконец, своп – это операция по обмену обязательствами или активами с целью улучшения их структуры, снижения рисков и издержек, получения прибыли [86]. Подробнее свопы будут рассмотрены ниже при описании механизмов финансового инжиниринга.

Форвардные и фьючерсные контракты во многом похожи. Их принципиальное различие состоит в том, что фьючерс может быть объектом только биржевой торговли, в то время как форвардные контракты свободно заключаются между хозяйствующими субъектами. Кроме того, условия фьючерсных контрактов, в отличие от форвардов, всегда стандартизованы.

Использование фьючерсов и форвардов в качестве инструментов хеджирования имеет свои преимущества и недостатки. Так, своевременность и полнота расчетов по фьючерсным контрактам гарантируется той биржей (а точнее – расчетной палатой), на которой заключена сделка. Как следствие, контрагенты не несут кредитного риска, что увеличивает эффективность хеджирования. Недостатком фьючерсов является их ограниченная гибкость в отношении сроков и иных условий контрактов. Кроме того, объектом (базисным активом) фьючерсных контрактов всегда выступают стандартизованные товары (например, пшеница определенного сорта и т.п.). Таким образом, хеджер не всегда может найти контракт, полностью отвечающий его потребностям.

В отличие от фьючерсов, форвардные контракты предоставляют значительно бульшую свободу выбора. Стороны определяют условия форвардов по своему усмотрению и имеют возможность заключить сделку, в полной мере соответствующую своим интересам. Обратной стороной данного преимущества является сложность поиска контрагента для заключения уникального по своим параметрам контракта. Кроме того, форвардным контрактам присущ кредитный риск, не характерный для фьючерсов.

Проведенный автором анализ современных тенденций развития российского рынка форвардных и фьючерсных контрактов показал, что оба этих вида производных инструментов имеют хорошие перспективы. Так, Министерство по налогам и сборам прорабатывает возможность введения частичной обязательной биржевой продажи определенных видов сырья и продукции (в том числе сельскохозяйственной) через механизм срочных сделок, что даст заметный импульс дальнейшему развитию российских товарно-фьючерсных бирж. В значительной степени преимущества фьючерсных и форвардных контрактов могут быть использованы именно в сегменте сельскохозяйственных товаров и продукции пищевой промышленности [107].

Продукция сельского хозяйства и пищевой промышленности во многих случаях относится к товарам первой необходимости, что обеспечивает наличие стабильного спроса. Вместе с тем, цены данной группы товаров зачастую претерпевают значительные изменения, порождающие существенные риски участников рынка (в первую очередь, производителей).

Указанные обстоятельства позволили автору сделать вывод об актуальности использования фьючерсов и форвардов (равно как и иных производных инструментов) при управлении рисками инвестиционных проектов, реализуемых предприятиями пищевой промышленности. Ниже для простоты будет рассматриваться только фьючерсы, хотя сделанные выводы распространяются и на использование форвардов (с поправкой на описанные выше различия механизмов их функционирования).

В целях определения путей оптимизации хеджирования при управлении рисками инвестиционных проектов рассмотрим данный механизм риск-менеджмента подробнее.

Исследователи (например, А.Н. Буренин [9]) разделяют хеджирование на два вида: хедж производителя и хедж потребителя.

Под хеджем производителя понимается защита от риска падения цены на производимую продукцию или поставляемое сырье. Он осуществляется в том случае, если хозяйствующий субъект планирует продать в будущем некоторый актив [9]. Технически это осуществляется путем продажи соответствующего количества фьючерсных контрактов со сроком исполнения в предполагаемую дату поставки.

Хеджем потребителя называют защиту от риска повышения цен на приобретаемые хозяйствующим субъектом материалы и т.п. К нему прибегают, если хозяйствующий субъект планирует в будущем приобрести какой-либо актив [9]. В этом случае осуществляется покупка необходимого количества соответствующих фьючерсов.

Задача максимизации эффективности защитных мероприятий решается путем нахождения коэффициента хеджирования (hedge ratio), т.е. соотношения между фьючерсной и наличной (спот) позициями, обеспечивающего оптимальное хеджирование [86]. При практическом использовании коэффициент хеджирования представляет собой количество фьючерсных контрактов, которое в зависимости от ситуации должен купить или продать хеджер.

Классический подход к исчислению данного коэффициента базируется на анализе ретроспективной динамики значений доходности базового актива и фьючерса. При этом коэффициент хеджирования определяется следующим образом [92]:

, где

– коэффициент корреляции значений доходности базового актива и фьючерса;

– дисперсия доходности базового актива;

– дисперсия доходности фьючерсного контракта.

Данный подход базируется на допущении, что оптимальным является полное хеджирование, целиком покрывающее риски по всему объему хеджируемого актива. Такой подход действительно обеспечивает необходимый уровень защиты. Вместе с тем, по мнению автора, он не является максимально эффективным, так как сама процедура хеджирования сопряжена с определенными затратами.

Основные издержки, связанные с хеджированием, складываются из:

1. Комиссионного вознаграждения биржи, на которой торгуется используемый при хеджировании фьючерс;

2. Комиссионного вознаграждения брокера;

3. Залога (первоначальной маржи), который должен быть внесен в качестве обеспечения открываемой фьючерсной позиции;

4. Вариационной маржи, списываемой при движении рынка в направлении, противоположном открытой фьючерсной позиции (т.е. при падении рынка в случае покупки фьючерса и наоборот).

Первые три вида расходов представляют собой прямые затраты, которые, как правило, прямо пропорциональны количеству открытых позиций. Исключение составляют комиссионные, которые могут быть привязаны к количеству совершаемых сделок, а не к объему купленных или проданных деривативов.

В целом данная группа затрат составляет относительно небольшую величину. Так, при совершении операций на биржах США (CBOT, CME и др.) размер комиссионных равен в среднем $40 за round trip (под round trip понимается операция по открытию и последующему закрытию контракта). Эта сумма покрывает комиссионные биржи и брокера. Величина первоначальной маржи по фьючерсам на сельскохозяйственные товары колеблется в интервале от $52 (ячмень, Winnipeg Commodity Exchange) до $2700 (масло, Chicago Mercantile Exchange) за контракт [64]. На российских биржах величина первоначальной маржи также невелика. К примеру, для фьючерсов на доллар США, торгуемых на Московской межбанковской валютной бирже, она составляет от 360 до 660 рублей (в зависимости от месяца исполнения фьючерса) [66].

Вариационная маржа является специфическим видом затрат. Она представляет собой сумму, которая начисляется в случае, если рынок двигается в направлении открытой фьючерсной позиции и списывается при противоположном развитии ситуации. При этом размер вариационной маржи прямо пропорционален масштабу движения цены.

Так, к примеру, если некоторая компания продала 10 фьючерсов на 1000 тонн пшеницы каждый по цене 2500 рублей за тонну, после чего цена выросла на 200 рублей за тонну, она должна будет уплатить вариационную маржу в размере (2700-2500)*1000*10= 2 000 000 рублей.

По правилам, одинаковым на всех биржах, вариационная маржа рассчитывается и начисляется (списывается) в конце каждого торгового дня. В том случае, если на счете участника торгов нет достаточных средств для оплаты вариационной маржи, его позиции подлежат принудительному закрытию. Данное обстоятельство обусловливает необходимость поддержания участниками торгов по фьючерсам значительных денежных резервов на биржевом счете для покрытия неблагоприятных ценовых колебаний.

Специфика вариационной маржи заключается в том, что она может как начисляться, так и списываться в зависимости от результатов торгов. В этой связи ее нельзя однозначно отнести к прямым затратам на хеджирование. Вместе с тем, задача хеджа состоит в защите от риска, связанного с неблагоприятным движением цены сырья, товара, валютного курса и т.п. В том случае, если риск реализуется, хеджер несет потери по базовому активу (например, мельзавод получит меньшую выручку от продажи упавшей в цене муки), но компенсирует их за счет начисленной ему вариационной маржи по фьючерсу. Если риск не реализуется, итоговый финансовый результат операции остается тем же (выигрыш по базовому активу компенсируется потерями по фьючерсу), но предприятие должно будет постоянно проплачивать вариационную маржу, а значит нести затраты, связанные с отвлечением этих средств из оборота (или с их заимствованием).

Указанные соображения позволили автору сделать вывод о том, что наиболее эффективное хеджирование должно базироваться на прогнозе движения рыночных цен. Как показало проведенное исследование, при защите от рисков экономического окружения инвестиционных проектов, реализуемых в отраслях пищевой промышленности, хорошие результаты могут быть получены при использовании предложенной в параграфе 2.3. аналитической системы идентификации рыночной ситуации [107].

Проиллюстрируем данный вывод следующим примером. Предположим, некоторый мельзавод «Русский мельник» реализует проект, направленный на повышение объема продаж. В соответствии с планом ему будет необходимо через 9 месяцев закупить дополнительно 1000 тонн пшеницы. Риск повышения цен на зерно может быть захеджирован путем покупки фьючерсов со сроком поставки 9 месяцев (в целях упрощения принимается, что каждый фьючерсный контракт заключается на 1 тонну пшеницы). Динамика движения цены фьючерса представлена на графике 3.2.1.

График 3.2.1. Динамика движения цены фьючерса на зерно

Цены зерна на графике 3.2.1 соответствуют ценам реальных сделок 2001-2002гг., использованным при анализе проекта расширения производства путем приобретения мельницы мощностью 250 тонн зерна в сутки, описанного в Приложении 7.

Текущая цена фьючерса равна 2900 рублей, залог составляет 300 рублей по каждому контракту. Решение о необходимости защиты от риска принимается в точке А; закупка пшеницы должна производиться в точке D.

При следовании классическому подходу, подразумевающему полное хеджирование, «Русский мельник» должен в точке А купить 1000 фьючерсов по цене 2900 рублей, т.е. внести залог 1000*300=300 000 рублей (в целях упрощения комиссионные и иные расходы приняты равными нулю).

После понижательного движения рынка в точке В совокупная величина уплаченной вариационной маржи составит (2900-1900)*1000=1.000.000 рублей. Эта сумма будет компенсирована только после возврата цен на уровень 2900 рублей.

Иная картина будет наблюдаться при использовании аналитической системы идентификации рыночной ситуации, которая обеспечивает вероятность правильного прогноза, равную 80%. С учетом того, что в точке А идентифицирован понижательный тренд, хеджированию подлежит только остаточный риск, составляющий 20%. Таким образом, «Русский мельник» должен купить всего 200 фьючерсов, а залог составит 200*300= 60 000 рублей. Совокупная уплаченная маржа в точке В будет равна (2900-1900)*200= 200 000 рублей.

После того, как в точке С идентифицируется повышательный тренд, «Русский мельник» должен докупить недостающие 800 фьючерсов, внеся дополнительный залог в размере 800*300= 240 000 рублей. Эти затраты носят временный характер, т.к. по мере роста цены и начисления положительной вариационной маржи средства могут постепенно возвращаться в оборот.

Рассмотренные выше варианты хеджирования дадут мельзаводу «Русский мельник» следующие результаты:

Таблица 3.2.1

	Классический подход	Использование аналитической системы
Максимальный размер отвлекаемых из оборота средств	1 000 000 рублей	240 000 + 200 000 = = 440 000 рублей
Прямая эконо­мия (+) / дополнительные расходы (-) при по­купке зерна	(2500-2900)*1000= -400 000 рублей	(2500-2100)*1000 = = +400 000 рублей

Из таблицы 3.2.1 видно, что в рассматриваемом примере использование аналитической системы обеспечило бы прямой выигрыш в размере 800 000 рублей, а также привело бы к необходимости отвлечения из оборота «Русский мельник» суммы, на 560 000 рублей меньшей, нежели при классическом подходе (результаты приведены без учета выигрыша от размещения средств по ставке альтернативного вложения и затрат на привлечение кредитных ресурсов). Таким образом, предлагаемый автором механизм оптимизации позволяет существенно повысить эффективность хеджирования, осуществляемого с использованием фьючерсных контрактов.

Другим распространенным способом защиты от рисков является хеджирование с помощью опционов. Существенное достоинство данного вида производных инструментов заключается в меньших по сравнению с фьючерсами начальных затратах при совершении опционной сделки. Так, покупатель опциона должен уплатить лишь некоторую премию, которая часто составляет незначительную долю стоимости хеджируемого актива. Напротив, продавец опциона при заключении сделки получает премию, уплаченную покупателем.

Недостатком опционов являются потенциально неограниченные убытки, которые несет их продавец. Вместе с тем, при защите от рисков данное обстоятельство не играет сколько-нибудь существенной роли, т.к. хеджирование покупкой опционов обеспечивает значительно более высокий уровень защищенности, чем хеджирование продажей опционов.

Рассмотрим возможные стратегии хеджирования с использованием опционов. Предположим, что некоторый мельзавод «Российская мука» хочет защититься от возможного падения цен на муку. В этом случае он может поступить двумя способами: купить опцион «пут» или продать опцион «колл». Результаты данных операций представлены на рисунке 3.2.1.

Как видно из рисунка 3.2.1, хеджирование путем продажи опциона «колл» позволит мельзаводу «Российская мука» снизить риски только на величину премии, полученной при продаже опциона. Таким образом, по мнению автора, предпочтительной является защита от рисков, осуществляемая посредством покупки опционов.

При хеджировании различных рисков следует использовать разные типы опционов. Так, при защите от возможного падения цен на производимую в рамках проекта продукцию необходимо осуществлять покупку опционов «пут», дающих право продать ее по определенной цене. Напротив, при хеджировании риска роста затрат на потребляемое сырье необходимо покупать опционы «колл». В обоих случаях максимальные потери хеджера будут ограничены величиной уплаченной при покупке опционов премии.

При реализации данной стратегии количество приобретаемых опционов должно равняться отношению суммы хеджируемого актива к номиналу опционного контракта [9, 92]. Так, если необходимо обеспечить защиту от риска роста цены на 1000 тонн пшеницы, а каждый опцион заключается на 10 тонн, количество приобретаемых контрактов равняется 1000:10=100 штук.

Описанный выше механизм опционного хеджирования предполагает заключение контрактов со сроком исполнения, равным существующему или прогнозируемому сроку обязательств по поставке продукции или закупке сырья. Альтернативой является динамическое хеджирование, при котором опционные контракты не исполняются, а перепродаются. Защита в данном случае основана на компенсации изменения цены актива соответствующим изменением цены опциона , где – период хеджирования [92]. Необходимое количество опционных контрактов в данном случае определяется по формуле

где n – число опционных контрактов, а Δ – коэффициент хеджирования [92].

При таком механизме хеджирования количество купленных опционов должно корректироваться пропорционально фиксируемому изменению коэффициента Δ.

Принципиально важными моментами при хеджировании с помощью опционов являются:

1. Выбор страйка (цены исполнения опциона);

2. Выбор срока опционного контракта;

3. Определение момента заключения опционной сделки.

По результатам проведенного исследования автор пришел к выводу, что выбор страйка покупаемого опциона должен осуществляться на основе анализа денежных потоков реализуемого проекта [107]. При таком подходе в качестве страйка выбирается критическое значение цены продукции, сырья, значение валютного курса и т.п. (в зависимости от хеджируемого риска), при котором денежные потоки проекта останутся сбалансированными.

Выбор срока заключаемого опциона в общем случае определяется зафиксированными или планируемыми сроками обязательств по закупке сырья, поставке продукции, осуществлению выплат и т.п. В том случае, если на рынке торгуется опцион, совпадающий по сроку исполнения с периодом хеджируемых обязательств, принимается решение о его покупке (с последующим исполнением).

Вместе с тем, как показало проведенное автором статистическое исследование, сроки торгуемых на биржах опционов вследствие стандартизации часто не совпадают с необходимыми периодами хеджирования. В этой связи автор пришел к выводу, что в большинстве случаев более эффективным является динамическое (Δ-нейтральное) хеджирование. Его реализация позволяет заключать сделки с опционами, имеющими наиболее близкую дату исполнения (с дальнейшей покупкой следующего по дате исполнения опциона при приближении срока истечения имеющегося). Это, в свою очередь, обеспечивает экономию средств, затрачиваемых на хеджирование, т.к. премия по опциону тем ниже, чем меньше его срок.

Третьим важным моментом является выбор момента хеджирования (т.е. приобретения опциона). При классическом подходе хеджирование должно осуществляться в момент возникновения соответствующего риска и покрывать весь период его действия. Как показало проведенное автором исследование [107], значительно лучшие результаты могут быть получены при применении описанной в параграфе 2.3. аналитической системы идентификации рыночной ситуации (см. график 3.2.2).

График 3.2.2. Динамика цены на зерно

Цены зерна на графике 3.2.2 соответствуют ценам реальных сделок 2001-2002гг., использованным при анализе проекта расширения производства путем приобретения мельницы мощностью 250 тонн зерна в сутки, описанного в Приложении 7.

Предположим, мельзавод «Российская мука» хочет захеджироваться от возможного повышения цен на зерно. Приемлемой ценой является 2150 рублей за тонну. Оптимальная стратегия опционного хеджирования в этом случае состоит в следующем:

1. Решение о покупке опциона «колл» со страйком 2150 рублей за тонну принимается в точке А (в момент идентификации повышательного ценового тренда). Сумма уплачиваемой при этом премии незначительна, т.к. рынок находится вблизи своего минимума;

2. В точке В (при идентификации понижательного тренда) принимается решение о продаже опционов. Разница полученной в точке В и уплаченной в точке А премий представляет собой чистый дополнительный доход проекта;

3. В точке С (при повторной идентификации повышательного тренда) принимается решение о приобретении опционов (т.е. о восстановлении хеджирования).

Таким образом, применение разработанной автором аналитической системы идентификации рыночной ситуации позволяет существенно повысить эффективность хеджирования за счет:

1. Уменьшения величины уплачиваемой премии;

2. Уменьшения срока, на который отвлекаются средства, необходимые для уплаты премии;

3. Дополнительного дохода в виде разницы премий при покупке и продаже опционов.

При реализации инвестиционных проектов в пищевой промышленности отмеченное обстоятельство является особенно важным, т.к. обеспечивает не только снижение нагрузки на денежные потоки, но и дополнительный приток средств при достаточном уровне защиты от риска.

Далее рассмотрим третий вид производных инструментов, с помощью которых может осуществляться риск-менеджмент инвестиционных проектов, – это свопы.

Как было отмечено выше, своп – это операция по обмену обязательствами или активами с целью улучшения их структуры, снижения рисков, получения прибыли [86]. Наиболее известными и распространенными видами свопов являются валютный и процентный [40].

Процентный своп представляет собой замену обязательств по уплате процентов, исчисляемых на основе плавающей процентной ставки, на обязательства по выплате фиксированных процентов. Согласно валютному свопу денежный поток, деноминированный в одной валюте, заменяется денежным потоком в другой валюте [40].

Важное достоинство свопов заключается в том, что у операций с ними в значительной степени отсутствуют ограничения, свойственные рынкам фьючерсов и биржевых опционов. Так, стороны по свопу произвольно устанавливают его параметры и сроки истечения обязательств, руководствуясь исключительно своими потребностями. Подобная гибкость дает возможность значительно более полного учета особенностей реализуемого инвестиционного проекта и, следовательно, повысить степень его защищенности.

Другое достоинство свопов состоит в возможности конструирования нестандартных финансовых продуктов, в максимальной степени учитывающих специфику реализуемого проекта (т.е. осуществление финансового инжиниринга). Так, к примеру, некоторый мельзавод «Русская мука», имеющий обязательства по поставке муки по твердым ценам, но вынужденный приобретать зерно по плавающим ценам, может заключить своп, по условиям которого он будет получать зерно по твердой цене в обмен на выплату определенных сумм при изменении цены муки (такой своп будет иметь смысл в случае, если цена муки более стабильна, нежели цена зерна).

Существенным недостатком свопов является их внебиржевой характер и возникающие вследствие этого риски невыполнения контрагентом своих обязательств. В этой связи автор считает, что использование свопов при реализации инвестиционных проектов в пищевой промышленности целесообразно именно в рамках финансового инжиниринга при защите от специфических рисков (или в том случае, когда все остальные способы защиты по каким-либо причинам неэффективны). Вместе с тем, по мере развития российских финансовых рынков и укрепления финансового состояния предприятий пищевой и иных отраслей промышленности сфера применения свопов будет, по мнению автора, неуклонно расширяться.

Итак, выше были рассмотрены основные инструменты хеджирования и даны предложения по оптимизации их использования. Вместе с тем, применение данного механизма защиты от рисков при реализации инвестиционных проектов в пищевой промышленности имеет определенные особенности.

Как указывалось выше, при классическом подходе к хеджированию обычно выделяют две его разновидности: либо хедж производителя, либо хедж потребителя. Соответственно, рекомендуемые исследователями стратегии хеджирования в большинстве случаев ориентированы либо на первичных производителей (чаще всего на предприятия сырьевых отраслей), либо на конечных потребителей какого-либо актива.

Как показало проведенное автором исследование, такой подход не является оптимальным при управлении рисками проектов в пищевой промышленности [107]. В отличие от отраслей, на примере которых чаще всего исследуются механизмы хеджирования (например, добыча полезных ископаемых и, в первую очередь, нефти), данная отрасль экономики относится к перерабатывающей промышленности. Как следствие, пищевые предприятия подвержены рискам изменения цен как на производимую ими продукцию, так и на потребляемое сырье. Таким образом, действенная защита от рисков инвестиционных проектов, реализуемых в пищевой промышленности возможна только при одновременном использовании обоих видов хеджирования.

Другим направлением успешного использования хеджирования при реализации инвестиционных проектов в пищевой промышленности является защита от так называемых остаточных рисков. Выше было показано, что ни один из прогнозов рыночной конъюнктуры не может обеспечить стопроцентного результата. Как следствие, всегда существует определенный риск развития ситуации в направлении, противоположном прогнозируемому (указанный риск тем ниже, чем выше вероятность правильной идентификации). Как показало проведенное автором исследование, наиболее эффективным способом защиты от таких «остаточных» рисков является хеджирование [107]. Таким образом, данный механизм можно использовать при защите от рисков, остающихся после применения пассивных методов защиты, рассмотренных в параграфе 3.1.

Необходимо отметить, что ни один из методов защиты (включая хеджирование) не обеспечивает полного устранения риска. Так, любая процедура защиты сама по себе порождает определенные риски (например, риск банкротства страховщика, риск нерасчетов по производным инструментам и т.п.). Данные риски (преимущественно кредитные или инфраструктурные по своей природе) в общем случае тем ниже, чем надежнее используемый механизм расчетов. В этой связи, по мнению автора, приоритет должен отдаваться инструментам биржевой торговли (и, в первую очередь, деривативам, расчеты по которым гарантируются надежными и устойчивыми биржевыми палатами).

До недавнего времени развитие в России рынка производных инструментов в значительной степени сковывалось вследствие особенностей нормативной базы, трактующей операции с ними как сделки «пари». Вместе с тем, в данной сфере происходят заметные позитивные сдвиги. Так, Минэкономразвития РФ предпринимает определенные шаги по внесению изменений в действующее законодательство. Кроме того, Министерство по налогам и сборам прорабатывает возможность введения частичной обязательной биржевой продажи определенных видов сырья и продукции (в том числе сельскохозяйственной) через механизм срочных сделок, что даст заметный импульс дальнейшему развитию российских товарно-фьючерсных бирж.

Таким образом, хеджирование, по мнению автора, является одним из наиболее эффективных и наиболее перспективным механизмом риск-менеджмента инвестиционных проектов, осуществляемых в пищевой промышленности. При этом классический подход к хеджированию может быть успешно оптимизирован путем применения предложенной автором аналитической системы идентификации рыночной ситуации. Вопросы, связанные с критериями принятия решений о реализации защитных мероприятий и оценкой их эффективности, будут рассмотрены в параграфе 3.3.

3.3 Критерии принятия решений о реализации защитных мероприятий и оценка эффективности риск-менеджмента

В параграфах 3.1 и 3.2 было показано, что при защите от рисков инвестиционных проектов, реализуемых в пищевой промышленности, наибольшая эффективность достигается путем использования механизмов активного риск-менеджмента. Такие механизмы подразумевают необходимость периодической реализации тех или иных защитных мероприятий (в случае «пассивной» защиты) либо корректировки их параметров (например, объемов хеджирования). Вместе с тем, риск-менеджмент сопряжен с определенными затратами (уплата комиссионных вознаграждений и т.п.), причем в некоторых случаях эти затраты могут превысить потенциальный ущерб от наступления неблагоприятного события. Как следствие, важной задачей является определение критериев принятия решений о реализации защитных мероприятий, а также определение способов оценки их эффективности.

Другой существенный аспект риск-менеджмента инвестиционных проектов, осуществляемых в пищевой промышленности, состоит в необходимости построения комплексной системы управления рисками, охватывающего всю последовательность действий от идентификации до реализации защитного мероприятия, последующего внесения необходимых корректив и оценки эффективности защиты. Важность такой системы обусловливается необходимостью оперативного реагирования на изменения экономического окружения проекта, которые, как было показано в параграфе 2.1, отличаются крайне высокой динамичностью.

Проведенное монографическое исследование позволило автору сделать вывод о недостаточной изученности данных вопросов применительно к специфике инвестиционных проектов, реализуемых в пищевой промышленности в современных условиях. Кроме того, даже в общетеоретических вопросах оценки инвестиций взгляды различных исследователей не совпадают. В этой связи автор считает необходимым подробнее рассмотреть проблемы, связанные с критериями и алгоритмом принятия решений о реализации защитных мероприятий.

Общепризнанным методологическим подходом, на котором базируется большинство методик определения эффективности инвестиций, является концепция дисконтирования, детально изученная в трудах У. Шарпа, Г. Александера, Дж. Бэйли, Р. Брейли, С. Майерса, П.Л. Виленского, В.Н. Лившица, Е.Р. Орловой, С.А. Смоляка и др. Согласно данной концепции, разрозненные во времени потоки денежных средств при оценке должны дисконтироваться по некоторой ставке, характеризующей альтернативные издержки в виде неполученной прибыли от инвестирования в другие проекты с такой же степенью риска [8, 11, 118]. Отдельные показатели эффективности, исчисляемые без использования механизма дисконтирования (например, «простой» срок окупаемости [11]), не представляют интереса для настоящего исследования вследствие своей ограниченной информативности.

На базе описанного выше методологического подхода исследователями были предложены две основные методики оценки эффективности инвестиций, целесообразность использования которых вызывает жаркую полемику:

1. Метод чистой приведенной стоимости (Net Present Value – NPV);

2. Метод внутренней нормы доходности (Internal Rate of Return – IRR).

Ряд авторов (например, Р. Брейли и С. Майерс [8]) полагают, что метод NPV является более предпочтительным по сравнению с методом IRR. В пользу данной точки зрения высказываются следующие основные аргументы:

1. Метод NPV адекватно учитывает альтернативные издержки;

2. Метод NPV достаточно прост и практически исключает возможность его неверного применения;

3. Использование метода NPV позволяет корректно оценить денежные потоки, связанные с привлечением заемных средств в ходе реализации проекта;

4. Метод NPV не дает множественных результатов;

5. Методом NPV можно корректно оценивать взаимоисключающие проекты;

6. Метод NPV характеризуется свойством слагаемости, что обеспечивает простоту оценки одновременной реализации нескольких проектов;

7. Метод NPV позволяет корректно оценивать проекты в условиях множественности значений альтернативных издержек для разных стадий проекта.

Другие исследователи полагают, что при оценке эффективности инвестиционных проектов необходимо использовать метод IRR, а не NPV. Так, В.Б. Киселев считает, что NPV обладает следующими недостатками:

• Результат расчетов не дает представления о сумме реального дохода, поскольку в процедуре дисконтирования реальные деньги заменяют условными. Соответственно, чем дальше горизонт дисконтирования, тем менее сопоставимыми становятся масштабы реальных и расчетных денег, и менее информативной – сумма расчетного дохода.

• Относительные показатели, характеризующие соотношение результатов и инвестиций, в случае использования метода NPV также носят условный характер и не позволяют осуществить сравнение с реальными показателями рентабельности производства, ставки дисконта и т.п. [37, 38].

Сравнительный анализ обоих вышеуказанных подходов позволяет сделать следующие выводы. При корректном применении альтернативный метод IRR обеспечивает те же результаты, что и оценка чистой приведенной стоимости. Вместе с тем, множественность значений IRR, возникающая в случае чередования положительных и отрицательных чистых денежных потоков на промежуточных стадиях реализации проекта, представляет собой существенное затруднение и требует дополнительного анализа. Аргументация же В.Б. Киселева в пользу метода IRR не представляется убедительной, так как сравнение с альтернативными нормами рентабельности и т.п. может быть проведено и методом NPV (для этого необходимо рассмотреть NPV денежных потоков «проекта», представляющего собой вложение заданной суммы средств под эту норму рентабельности). С учетом вышеизложенного, автор сделал вывод, что целесообразно использовать метод NPV.

В условиях неопределенности, свойственной практически всем инвестиционным проектам (реализуемым как в пищевой промышленности, так и в иных отраслях экономики), задача оценки эффективности инвестиций методом NPV может быть решена одним из двух способов:

1. Путем корректировки дисконтируемых денежных потоков;

2. Путем увеличения ставки дисконтирования.

Практически всеми исследователями, изучающими инвестиции, приводятся различные аргументы в пользу каждого из этих подходов, поэтому данный вопрос требует более детального рассмотрения.

Корректировка денежных потоков может осуществляться одним из двух способов:

1. Путем исчисления на каждом отрезке времени различных значений денежного потока при разных возможных вариантах развития ситуации с последующим нахождением и использованием в расчетах его математического ожидания;

2. Посредством уменьшения величины денежного потока на сумму расходов на ликвидацию последствий неблагоприятного исхода с учетом вероятности такого неблагоприятного исхода.

Второй подход, по мнению автора, менее оправдан. Его реализация сопряжена со значительными трудностями, связанными со сложностью определения затрат на возмещение возможного ущерба, а также с многообразием действующих на проект рисков. Как следствие, возникает необходимость использования экспертных оценок, не поддающихся формализованной проверке.

Первому подходу в меньшей степени присущи эти недостатки. Данное обстоятельство определяется тем, что в рамках процедуры идентификации, входящей в состав комплексной системы риск-менеджмента, риски проекта описываются достаточно полно. Как следствие, в большинстве случаев есть возможность определения вероятностей наступления рисковых событий и их влияния на денежные потоки проекта. Таким образом, задача учета риска может быть решена посредством использования формализованных математических процедур.

Альтернативой корректировке величины денежных потоков является метод увеличения ставки дисконтирования путем включения в нее премии за риск [11]. Исследователями было предложено два подхода к учету риска: пофакторный (каждый риск рассматривается в отдельности) и агрегированный (риск учитывается целиком).

В рамках пофакторного подхода производится классификация факторов риска и оценка каждого из них. Принимается, что каждый фактор увеличивает норму дисконта на определенную величину и общая премия получается путем сложения «вкладов» отдельных факторов [11]. Несмотря на то, что некоторые исследователи (например, П.Л. Виленский, В.Н. Лившиц и др.) рассматривают данный подход как наиболее корректный, автор полагает, что его использование может привести к существенным ошибкам. Вклад каждого фактора в увеличение ставки дисконтирования может быть определен только путем экспертного заключения. Как следствие, велика вероятность неадекватных оценок вследствие субъективности мнений экспертов, неочевидности рассматриваемых взаимосвязей и т.п.

Более распространенным является агрегированный подход, реализуемый бета-методом или методом средневзвешенной стоимости капитала [4, 11, 53, 54, 118].

В рамках бета-метода норма дисконта определяется на базе модели оценки капитальных активов (Capital Asset Pricing Model) [8, 11, 118]:

, где

– норма дисконта;

– доходность безрисковых инвестиций;

– доходность рыночного портфеля ценных бумаг;

– коэффициент относительной рискованности данного проекта по сравнению с инвестициями в рыночный портфель ценных бумаг.

Метод средневзвешенной стоимости капитала (Weighted Average Cost of Capital – WACC) предполагает исчисление нормы дисконта по следующему правилу [11]:

, где

– норма дисконта;

– стоимость собственного капитала (требуемая отдача на обыкновенные акции);

– стоимость заемного капитала (ставка процента по займу);

– доля собственного капитала в общем капитале проекта;

– доля заемного капитала в общем капитале проекта.

В том случае, если действующим налоговым законодательством предусмотрено право на исключение процентов по займу при налогообложении прибыли, формула расчета принимает вид [8, 11]:

, где

– ставка налога на прибыль.

Проанализировав бета-метод и метод средневзвешенной стоимости капитала применительно к особенностям российских предприятий пищевой промышленности на современном этапе их развития, автор сделал вывод, что оба метода обладают существенными недостатками, делающими нецелесообразным их применение в данной области.

Бета-метод изначально был разработан в связи с вопросами приобретения предприятий и их акций [11]. В его основе лежит использование ретроспективных данных о доходности безрисковых инвестиций (обычно в государственные ценные бумаги), вложений в рыночный портфель (т.е. совокупность всех ценных бумаг, обращающихся на рынке) и инвестиций в проект (либо предприятие), аналогичный исследуемому. Такие расчеты могут дать корректные результаты, позволяющие принимать инвестиционные и иные решения, только в условиях достаточно развитого и ликвидного рынка ценных бумаг. Несоблюдение данного требования может привести к ошибкам, способным поставить под угрозу реализацию всего проекта.

В настоящее время российский фондовый рынок, хотя и демонстрирует хорошие темпы развития, не может быть отнесен к категории развитых. Так, на крупнейшей в РФ Московской межбанковской валютной бирже (ММВБ) в 2001 году ежедневный объем торгов акциями колебался в диапазоне от 13 до 259 млн. долларов США [67] (для сравнения – в конце 2001 года ежедневный объем торгов на Нью-Йоркской фондовой бирже (New York Stock Exchange) колебался на уровне 30-45 млрд. долларов США [131]). При этом 79% торгового оборота фондовой секции ММВБ в 2001 году пришлось на операции с акциями всего одного эмитента - РАО "ЕЭС России", что является крайне высоким уровнем концентрации. Это означает, что рыночные индексы не обеспечивают необходимой информативности, так как сделки с акциями большинства входящих в их расчет эмитентов практически не заключаются.

Аналогичная ситуация складывается и на рынке государственных ценных бумаг. Совокупный оборот вторичного рынка на ММВБ за декабрь 2001 года составил 10,4 млрд. рублей, при этом 19,25% оборота пришлось на операции с облигациями 6 выпусков [66], что говорит о достаточно высокой концентрации. В этой связи определение ставки безрисковых вложений крайне затруднительно. Использование в этом качестве ставки рефинансирования Центрального банка РФ также не имеет смысла, так как ее уровень не отражает реальную конъюнктуру денежного рынка. Так, хотя на протяжении 2001 года ставка рефинансирования составляла 25% и ни разу не пересматривалась, фактические ставки по предоставлению межбанковских кредитов (Moscow InterBank Actual Credit Rate – MIACR) сроком от 91 до 180 дней варьировалась в интервале от 1,5 до 28% годовых [70].

Еще бульшую проблему для предприятий пищевой промышленности представляет исчисление коэффициента β, который рассчитывается по формуле [8]:

, где

– ковариация между доходностью акции i анализируемого (или аналогичного) предприятия и доходности рыночного портфеля;

– дисперсия доходности рыночного портфеля.

К началу 2002 года на организованном рынке ценных бумаг обращались акции следующих предприятий пищевой промышленности [66, 67, 68]:

Таблица 3.3.1

№ п/п	Предприятие	Торговая площадка*
1	ОАО « Петмол»	РТС, СПВБ
2	АО «Красный Октябрь»	РТС, ММВБ
3	ОАО «Пивоваренная компания «Балтика»	РСТ
4	ОАО «Самсон»	РТС
5	ОАО КФ «Волжанка»	РТС
6	Уфимский мясокомбинат	ММВБ

РТС – Фондовая биржа РТС (Российская торговая система)

ММВБ – Московская межбанковская валютная биржа

СПВБ – Санкт-Петербургская валютная биржа

Кроме того, в рамках совместного проекта ММВБ и Департамента государственного имущества города Москвы осуществляется подготовка к проведению аукционов на ценные бумаги следующих предприятий пищевой промышленности, пакеты акций которых находятся в собственности города Москвы [66]:

Таблица 3.3.2

№ п/п	Предприятие*
1	Московский дрожжевой завод ОАО «Дербеневка»
2	ОАО «Москворецкий пивоваренный завод»
3	ОАО «Московский молочный комбинат №1»
4	ОАО «Мосхлеб»
5	ОАО «РОТ ФРОНТ»
6	ОАО «Черкизовский молочный завод»
7	ОАО «Царицыно»
8	ОАО «Экспериментальный кондитерско-булочный комбинат «Звездный»

* по состоянию на начало 2002 года акции данных предприятий не имели биржевой котировки

Таким образом, количество предприятий пищевой промышленности, акции которых являются объектом биржевой торговли, крайне ограничено. Как следствие, в подавляющем большинстве случаев при анализе инвестиционных проектов, реализуемых в данной отрасли, определение коэффициента β (а значит и использование бета-метода) не представляется возможным.

Применение альтернативного способа увеличения ставки дисконтирования – метода средневзвешенной стоимости капитала – также сопряжено со значительными трудностями. По рассмотренным выше причинам практически невозможно определение стоимости собственного капитала (требуемой отдачи на обыкновенные акции). Аналогичные проблемы возникают и при установлении стоимости заемного капитала.

По результатам анализа вышеуказанных обстоятельств автор сделал вывод о том, что при реализации инвестиционных проектов в пищевой промышленности для оценки эффективности наиболее целесообразно использование метода корректировки денежных потоков путем нахождения математического ожидания их величин на каждом этапе реализации проекта.

В параграфах 3.1 и 3.2 были рассмотрены пути оптимизации пассивных и активных методов управления проектными рисками с применением аналитической системы идентификации рыночной ситуации. Ключевым вопросом реализации предложенных механизмов является определение эффективности защитных мероприятий.

Автор рассматривает эффективность риск-менеджмента в двух аспектах. С одной стороны, эффективность должна служить критерием принятия решения о реализации того или иного защитного мероприятия. Так как соответствующий анализ осуществляется до совершения управленческого действия, такую эффективность можно условно назвать «потенциальной». С другой стороны, существует необходимость в определении результата, получаемого по итогам риск-менеджмента. Такую эффективность можно назвать «итоговой».

При оценке «потенциальной» эффективности субъект риск-менеджмента должен произвести сравнение двух альтернативных вариантов проекта – без реализации защитного мероприятия и с реализацией такового. С учетом сделанных выше выводов относительно методической базы подобных оценок соответствующая процедура должна, по мнению автора, выглядеть следующим образом.

Чистая приведенная стоимость денежных потоков проекта до реализации защитных мероприятий рассчитывается по формуле:

, где

r – ставка дисконтирования;

– величина первичных вложений в проект;

– расчетный чистый денежный поток (т.е. сальдо притоков и оттоков денежных средств) в период i. Так как представляет собой математическое ожидание соответствующего чистого денежного потока, то

, где

– чистый денежный поток в период i при j-ом варианте развития событий (изменения рыночной конъюнктуры и т.п.);

– вероятность j-ого варианта развития событий ( ).

Как было продемонстрировано в параграфе 2.3, предложенная автором аналитическая система идентификации рыночной ситуации позволяет обеспечить достаточно высокую точность прогноза. При этом вероятность правильной идентификации (представляющая собой, по сути, значение для благоприятного исхода) устанавливается по результатам ее тестирования на историческом массиве данных. Кроме того, в параграфах 3.1. и 3.2 было показано, что механизмы защиты от рисков экономического окружения инвестиционных проектов, реализуемых в пищевой промышленности, преимущественно сводятся к фиксации будущих денежных потоков (путем заблаговременного установления цен и др.). Таким образом, чистую приведенную стоимость денежных потоков проекта после реализации защитного мероприятия следует исчислять по следующей формуле:

, где

– расходы, связанные с реализацией защитных мероприятий в 0-м и i-ом периодах соответственно;

– расчетный чистый денежный поток в i-ом периоде, изменившийся после реализации защитного мероприятия (без учета затрат на защиту). При этом

, где

– защищенный денежный поток;

– оценочный денежный поток i-го периода в случае, если реализуется остаточный риск, не устраненный защитными мероприятиями;

– вероятность благоприятного исхода, достигнутая при защите от риска (равняется вероятности правильной идентификации рыночной ситуации).

В том случае, если защитное мероприятие охватывает не весь срок жизни проекта, а только определенное количество периодов k, формула расчета приобретает вид:

Отметим, что при определенных условиях денежные потоки на отрезке [t+k+1;n] не будут в точности равняться исходным (до защиты от рисков) денежным потокам этих периодов. Расхождения могут быть вызваны возможным косвенным влиянием риск-менеджмента, осуществляемого на промежуточных стадиях проекта, на дальнейший ход его реализации. Чаще всего это влияние будет позитивным вследствие дополнительных прибылей или экономии проектных ресурсов. При существовании такого влияния соответствующие денежные потоки должны быть скорректированы.

По результатам рассмотренного выше анализа субъект риск-менеджмента принимает решение о целесообразности реализации того или иного защитного мероприятия. Критерием принятия положительного решения является соблюдение следующего условия:

Если , должно быть принято решение об отказе от реализации защитного мероприятия.

Заметим, что если защитное мероприятие осуществляется на какой-либо промежуточной стадии проекта, то при расчете чистых приведенных стоимостей следует учитывать только денежные потоки, возникающие после реализации такого мероприятия. Дисконтирование при этом осуществляется не на дату начала проекта, а на дату принятия решения о защите.

Определенной проблемой, способной исказить результаты оценки эффективности защитных мероприятий, является неточность прогнозов, лежащих в основе расчета денежных потоков. В настоящем исследовании неоднократно отмечалось, что никакой анализ не может дать стопроцентного результата. Как следствие, существуют остаточные риски, защита от которых должна производиться в обязательном порядке (в параграфе 3.2 было показано, что такая защита должна осуществляться в масштабах, пропорциональных вероятности остаточного риска, которая равна , где р – вероятность правильной идентификации, обеспечиваемая аналитической системой идентификации рыночной ситуации). Соответственно, данное обстоятельство следует учитывать при оценке «потенциальной» эффективности риск-менеджмента.

С учетом вышеизложенного автор сделал вывод о том, что защита от рисков инвестиционных проектов, реализуемых в пищевой промышленности, должна осуществляться следующим образом.

Изначально в безусловном порядке осуществляется защита от остаточных рисков, при этом такая защита поддерживается в течение всего срока действия риска. Впоследствии решения о дополнительной реализации защитных мероприятий принимаются на основе предложенного выше критерия. Для обеспечения корректности выполняемых сравнений расчет значения базового NPV осуществляется с учетом соответствующих корректировок:

, где

– расходы по защите от остаточных рисков в 0-м и i-ом периодах соответственно (включая расходы по поддержанию данной защиты);

– математическое ожидание чистого денежного потока в i-м периоде, изменившегося по сравнению с первоначальным после защиты от остаточных рисков (без учета затрат на защиту).

Как показало проведенное автором исследование, предложенный метод оценки потенциальной эффективности риск-менеджмента инвестиционных проектов, реализуемых в отраслях пищевой промышленности, должен также использоваться для оптимизации параметров защитных мероприятий (например, объемов хеджирования). Для этого необходимо проанализировать функцию , где - оптимизируемые параметры, по критерию . При необходимости могут использоваться различные ограничения. Так, к примеру, если на промежуточных этапах реализации проекта денежные потоки из-за его особенностей не должны снижаться ниже определенных уровней, следует использовать ограничение , где – минимально допустимая величина чистого денежного потока i-го периода.

Таким образом, решение о реализации защитного мероприятия принимается при соблюдении условия , а параметры выбираются так, чтобы с учетом заданных ограничений.

Второй аспект, в котором необходимо рассматривать эффективность риск-менеджмента инвестиционных проектов – это оценка результата, полученного по итогам реализации защитных мероприятий («итоговой» эффективности). По результатам проведенного анализа автор сделал вывод о целесообразности использования в этих целях следующего коэффициента:

, где

– фактический чистый денежный поток периода i, полученный по итогам реализации проекта с применением механизмов риск-менеджмента;

– оценочный чистый денежный поток периода i, который был бы получен в случае отказа от риск-менеджмента;

abs – означает, что при расчетах используется абсолютное значение (модуль) показателя.

Дисконтирование при расчете не осуществляется, так как оценка производится по окончании проекта. В случае необходимости может рассчитываться и на промежуточных стадиях проекта (для этого следует рассматривать денежные потоки соответствующего периода или периодов).

Предложенный коэффициент позволяет наглядно оценить эффективность реализованных защитных мероприятий, так как он показывает, как сильно денежные потоки проекта, реализуемого с применением механизмов риск-менеджмента, превышают денежные потоки в случае отказа от риск-менеджмента. В отличие от альтернативных показателей (например, соотношения прибылей и т.п.) он не подвержен влиянию искажающих факторов (привила бухгалтерского учета, порядок налогообложения и др.). По нашему мнению, коэффициент следует использовать для принятия решений о необходимости модификации системы защиты от рисков при реализации предприятием последующих инвестиционных проектов, для оценки эффективности работы менеджеров проекта и в иных необходимых случаях.

Результаты проведенного исследования позволили автору построить комплексную систему риск-менеджмента инвестиционных проектов, реализуемых в пищевой промышленности. Эта система представляет собой совокупность управленческих процедур, включающих планирование управления рисками, идентификацию, анализ риска, принятие решения о защите, последующий мониторинг риска и оценку итоговой эффективности. В общем виде она представлена на схеме 3.3.1.

Предложенная система должна применяться в отношении каждого из идентифицированных рисков реализуемого проекта в течение всего срока действия соответствующего риска. Если проект подвержен нескольким рискам одновременно, управление ими осуществляется параллельно.

Использование комплексной системы риск-менеджмента позволяет существенно повысить его качество за счет формализации процедур принятия решений, устранения субъективности оценок и снижения вероятности ошибок в управлении. Как следствие, это позволяет значительно улучшить финансовые результаты инвестиционного проекта, что особенно актуально для предприятий пищевой промышленности в современных условиях.

ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ

В результате проведенных в диссертации научных исследований автором сделаны следующие выводы и разработаны предложения.

1. Для решения одной из важнейших задач, стоящих перед российскими предприятиями пищевой промышленности на современном этапе их развития, – привлечения инвестиций – целесообразна реализация схем проектного финансирования, предусматривающих разделение рисков между участниками инвестиционного процесса. В диссертации предложены авторские определения понятий «инвестиции» и «проект».

2. Высокая степень риска, присущая многим проектам в пищевой промышленности, обусловливает первостепенное значение применения механизмов защиты от рисков. Наиболее сложными для управления являются риски экономического окружения, которые требуют проведения непрерывного анализа на всех стадиях реализации проекта и оперативного реагирования на возникающие изменения.

3. Эффективный риск-менеджмент базируется на применении аналитических процедур, обеспечивающих высокую степень достоверности прогнозов.

4. В качестве основы принятия решений о необходимости применения управленческих воздействий целесообразно использование разработанной автором аналитической системы идентификации рыночной ситуации. Ее использование позволяет повысить эффективность защитных мероприятий, реализуемых при использовании как статических, так и динамических методов защиты от рисков, среди которых одними из наиболее перспективных являются резервирование и хеджирование.

5. В качестве объективного и действенного критерия принятия решений о реализации защитных мероприятий целесообразно использовать разработанную автором методику оценки потенциальной эффективности риск-менеджмента, которая также позволяет оптимизировать параметры воздействий.

6. Предложенная в диссертации методика оценки итоговой эффективности риск-менеджмента рекомендована пищевым предприятиям для принятия решений о необходимости модификации применяемой предприятием системы защиты от рисков, а также для адекватной оценки эффективности работы менеджеров проекта.

7. Использование разработанной автором комплексной системы риск-менеджмента инвестиционных проектов в пищевой промышленности позволяет существенно повысить его качество за счет формализации процедур принятия решений, устранения субъективности оценок и снижения вероятности ошибок в управлении. Как следствие, значительно снижается нагрузка на денежные потоки проекта, а также улучшаются его финансовые результаты.

8. Выполненная в диссертации проверка предложенных методов риск-менеджмента на примере конкретного инвестиционного проекта, осуществленного мукомольным предприятием, показала их высокую эффективность. По результатам реализации защитных мероприятий чистая приведенная стоимость денежных потоков проекта стала положительной (вместо отрицательного значения в случае отказа от риск-менеджмента), при этом величина разработанного коэффициента эффективности составило 280,56%.

9. Разработанные автором методики анализа и управления рисками, а также предложенная комплексная система риск-менеджмента внедрены и находят практическое применение в практической деятельности инвестиционной компании «ТК ДискомП», а также используются в учебном процессе МГУПП.

10. В целом предложенные в диссертационной работе подходы и механизмы оптимизации защитных мероприятий направлены на повышение надежности и эффективности инвестиционных проектов в пищевой промышленности что, в свою очередь, позволяет:

• повысить инвестиционную привлекательность предприятий пищевой промышленности;

• расширить спектр источников и схем финансирования инвестиционных проектов за счет привлечения новых инвесторов;

• снизить затраты на привлечение капитала и издержки, связанные с реализацией проектов,

тем самым способствуя дальнейшему развитию отраслей пищевой промышленности.

БИБЛИОГРАФИЯ

1. Абчук В.А. Лекции по менеджменту: Решение. Предвидение. Риск. – СПб.: Союз, 1999. – 336с.

2. Абчук В.А. Предприимчивость и риск. – СПб.: ВИПК РП, 1994, - 64с.

3. Багиева М.Н. Комплексная оценка рисков коммерческого предприятия: Дис. к.э.н.: 08.00.05. – СПб., 1999. – 170с.

4. Бирман Г., Шмидт С. Экономический анализ инвестиционных проектов. – М.: Банки и биржи, 1997.

5. Блачев Р., Гусев В. Оптимизация схемы финансирования инвестиционных проектов // Инвестиции в России. – 1999. – №12. – с. 34-38.

6. Борисова Е. Передел возможного // Профиль. – 2001. – №18. – с. 57.

7. Борисова Е., Масленникова Е., Синягина М. Инвестиционные проекты для предприятий агропромышленного комплекса: типовые ошибки и недочеты // Инвестиции в России. – 2000. – №9. – с. 23-29.

8. Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов: Пер. с англ. – М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 1997. – 1120с.

9. Буренин А.Н. Рынки производных финансовых инструментов. – М.: ИНФРА-М, 1996. – 368 с.

10. Вестник экономики / Бюллетень Министерства экономического развития и торговли РФ и РИА «Новости». – 2001. – №9. – с. 23-29.

11. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Орлова Е.Р., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов. Серия «Оценочная деятельность». Учебно-практическое пособие. – М.: Дело, 1998. – 248 с.

12. Гаппаров А.М. Внешнеэкономическая зависимость продовольственного рынка России // Пищевая промышленность. – 2001. – №6. – с. 10-11.

13. Герчикова И.Н. Менеджмент: Учебник. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1995. – 480 с.

14. Гизатуллин Т.Х. Минимизация риска в малом и среднем бизнесе: Дис. к.э.н.: 08.00.05. – СПб., 1999. – 141с.

15. Глущенко В.В., Глущенко И.И. Финансы. Финансовая политика, маркетинг, менеджмент. Финансовый риск-менеджмент. Ценные бумаги. Страхование. – г. Железнодорожный, Моск. обл.: ТОО НПЦ «Крылья», 1998. – 416 с.

16. Головачев В. Российская промышленность на «американских горках». Куда теперь? // Экономика и жизнь. – декабрь 1999. – №52.

17. Гражданский кодекс РФ (Части первая и вторая).

18. Гранатуров В.М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения. – М.: Издательство «Дело и Сервис», 1999. – 112с.

19. Грачева М.В. Анализ проектных рисков: Учеб. пособие для вузов. – М.: ЗАО «Финстатинформ», 1999. – 216 с.

20. Грядов С.И. Предпринимательство в АПК. – М.: Колос, 1997. – 351с.

21. Грядов С.И. Риск и выбор стратегии в предпринимательстве. – М.: МСХА, 1994. – 42с.

22. Гумеров Р. Инвестиционный кризис в АПК: причины, последствия, пути преодоления // Российский экономический журнал. – 2000. – №2. – с. 45-56.

23. Деева А.И. Организация и финансирование инвестиций: Учебное пособие. – М.: МАЭП, ИИК «Калита», «Собрание», 1999. – 160с.

24. Дубров А.М., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. – М.: Финансы и статистика, 1999. – 176с.

25. Елшин О. Синдикаты и инновации // Эксперт. – 2001. – №11. – с. 105.

26. Ендовицкий Д. Оценка проектного риска: аналитические подходы и процедуры // Инвестиции в России. – 2000. – №9. – с. 35-46.

27. Ендовицкий Д., Коменденко С. Систематизация методов анализа и оценка инвестиционного риска // Инвестиции в России. – 2001. – №3. – с. 39-46.

28. Иванова Т.Н., Елисеева Н.П., Завьялова Е.В. Итоги работы пищевой промышленности в 2000 году и задачи на 2001 год // Пищевая промышленность. – 2001. – №3. – с. 6-12.

29. Ивантер А. Инвестиционный бум // Эксперт. – 2000. – №36. – с. 76-77.

30. Игонина Л.Л. Проблемы финансирования инвестиционной деятельности // Финансы. – 1998. – №9. – с. 11-14.

31. Инвестиционный климат в России // Вопросы экономики. – 1999. – №12. – с. 4-33.

32. Инвестиционный рынок АПК России: Учебное пособие / Под ред. проф. Масленниковой О.А. – М.: Издательский комплекс МГУПП, 2002. – 95с.

33. Кайшев В.Г. Пищевая и перерабатывающая промышленность в новом тысячелетии // Пищевая промышленность. – 2001. – №1. – с. 9-14.

34. Катасонов В.Ю., Морозов Д.С. Проектное финансирование: организация, управление риском, страхование. – М.: «Анкил», 2000. – 272 с.

35. Кирсанов К.А., Малявина А.В., Попов С.А. Инвестиции и антикризисное управление: Учебное пособие. – М.: МАЭП; ИИК «Калита», 2000. – 184 с.

36. Кирьян П. Кто продает «Россию» // Эксперт. – 2002. – №32. – с. 38-41.

37. Киселев В.Б. Обобщающий показатель экономической эффективности производства (ОПЭПП) в системе оценок эффективности инвестиций // Пищевая промышленность. – 1997. – №9. – с. 38-39.

38. Киселев В.Б. Обоснование системы оценки эффективности инвестиционных проектов // Пищевая промышленность. – 1997. – №8. – с. 40-41.

39. Клейнер Г.Б., Тамбовцев В.Л., Качалов Р.М. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегии, безопасность. – М.: Экономика, 1997. – 286 с.

40. Колб Р. Финансовые деривативы. Учебник. Издание 2-е / Перевод с англ. – М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 1997. – 360с.

41. Колтынюк Б.А. Инвестиционные проекты: Учебник. – СПб.: Изд-во Михайлова В.А., 2000. – 422 с.

42. Комплексный прогноз развития отраслей пищевой и перерабатывающей промышленности с учетом преобразований сельского хозяйства в условиях рыночных отношений. – М.: АгроНИИТЭИПП, 2001.

43. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. – М.: 1968. – 720 с.

44. Корнеев В., Кузнецов Г. Инвестиционная политика в АПК // Экономист. – 1997. – №1. – с. 83-88.

45. Костенко Ал.В., Даеничева В.А., Костенко Ан.В., Теребулин С.С. Организация производства на предприятиях сахарной промышленности: Учебное пособие. – М.: Издательский комплекс МГУПП, 2001. – 107с.

46. Костина Г. Питерцам придется пить московское молоко // Эксперт. – 2002. – №32. – с. 26.

47. Кузнецов В.В., Маркин С.Ю., Голуб П.П. О разработке инвестиционных предложений и проектов в перерабатывающей промышленности АПК // Экономика строительства. – 1998. – №4. – с. 2-14.

48. Кузьмин В., Губенко А. Организация инвестиционного проектирования в условиях неопределенности // Маркетинг. – 2000. – №5 (54). – с. 14-23.

49. Курс экономической теории / М.Н. Чепурин, Е.А. Киселева, С.Н. Ивашковский и др.; под. ред. М.Н. Чепурина, Е.А. Киселевой. – Киров: Издательство «АСА», 1995. – 624с.

50. Ладыгин Д. «Домик в деревне» понравился иностранным инвесторам // Коммерсантъ. – 11 февраля 2002. – №23/П. – с. 4.

51. Лапуста М.Г., Шаршукова Л.Г. Риски в предпринимательской деятельности. – М.: ИНФРА-М, 1996. – 224с.

52. ЛеБо Ч., Лукас Д.В. Компьютерный анализ фьючерсных рынков: Пер. с англ. – М.: Издательский Дом «АЛЬПИНА», 1998. – 304 с.

53. Лимитовский М.А. Основы оценки инвестиционных и финансовых решений. – М.: ООО Издательско-Консалтинговая Компания «ДеКа», 1998. – 232 с.

54. Липсиц И.В., Коссов В.В. Инвестиционный проект. – М.: БЕК, 1996.

55. Логовинский Е. Алгоритм управления риском // Ведомости. – 2001. – №57 (380). – с. Б6.

56. Лукьянов Б.В. Информационные риски в управлении сельскохозяйственным производством (Методология, исследование и пути снижения): Дис. к.э.н.: 08.00.05. – М., 1996. – 264с.

57. Максимчук Е.В. Управление экономическими рисками на предприятии: Дис. к.э.н.: 08.00.05. – Белгород, 2000. – 162с.

58. Малышев Ю., Оленев А. Виды финансирования инвестиционных проектов // Инвестиции в России. – 2001. – №3. – с. 47-48.

59. Марковская В., Шкуренко А. Инвестиционный рынок: конъюнктура I квартала 2000 года // Инвестиции в России. – 2000. – №8. – с. 15-25.

60. Марковская В., Шкуренко А. Инвестиционный рынок: конъюнктура I полугодия 2000 года // Инвестиции в России. – 2000. – №10. – с. 21-27.

61. Маршалл А. Принципы экономической науки. 2 том. – М.: Прогресс, Универс, 1993. – 310с.

62. Матвеева А., Селиванова В. Йогуртовое кольцо сжимается // Эксперт. – 2000. – №31. – с. 16-18.

63. Материалы V съезда Союза товаропроизводителей пищевой и перерабатывающей промышленности России // Пищевая промышленность. – 2001. – №11. – с. 4-11.

64. Материалы Банка «Церих» (http://bank.zerich.ru).

65. Материалы Министерства финансов РФ (www.minfin.ru).

66. Материалы Московской межбанковской валютной биржи (www.micex.ru).

67. Материалы Системы комплексного раскрытия информации НАУФОР (www.skrin.ru).

68. Материалы Фондовой биржи РТС (www.rtsnet.ru).

69. Материалы Центра макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования (http://www.forecast.ru).

70. Материалы Центрального банка Российской Федерации (www.cbr.ru).

71. Мерфи Джон Дж. Технический анализ фьючерсных рынков: теория и практика. – М.: Сокол, 1996. – 592 стр.

72. Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента: Пер. с англ. / Под ред. Л.И. Евенко. – М.: Дело, 1994. – 701 с.

73. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов: (Вторая редакция) / М-во экон. РФ, М-во фин. РФ, ГК по стр-ву, архит. и жил. политике; рук. авт. кол.: Коссов В.В., Лившиц В.Н., Шахназаров А.Г. – М.: ОАО «НПО «Изд-во «Экономика», 2000. – 421 с.

74. Мир управления проектами. Под редакцией Х. Решке, Х. Шелле. Пер. с английского. – М.: «Аланс», 1993. – 304с.

75. Миркин Я.М. Ценные бумаги и фондовый рынок. – М.: Издательство «Перспектива», 1995. – 532с.

76. Опять опоздали // Эксперт. – 2002. – №32. – с. 5.

77. Основы управления инновациями в пищевых отраслях АПК: наука, технология, экономика / Тужилкин В.И., Масленникова О.А. Ульянов Е.В. и др. (Учебник) – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Издательский комплекс МГУПП, 1998. – 844 с.

78. Петров А.М. Внешняя торговля России продовольственными товарами и сырьем // Пищевая промышленность. – 2001. – №6. – с. 14-15.

79. Петров А.М. Состояние пищевой промышленности на рубеже веков // Пищевая промышленность. – 2001. – №5. – с. 30-31.

80. Пищевая промышленность Российской Федерации в условиях рынка / Под. общей ред. акад. Сизенко Е.И. – М.: 1997. – 188 с.

81. Разу М.Л. и др. Управление программами и проектами: 17-модульная программа для менеджеров «Управление развитием организации». Модуль 8. – М.: «Инфра-М», 1999. – 392с.

82. Райзберг Б.А. Предпринимательство и риск. – М.: Знание (Серия « Экономика» №4), 1992. – 64с.

83. Райзберг Б.А., Фатхутдинов Р.А. Управление экономикой. Учебник. – М.: ЗАО «Бизнес-школа «Интел-синтез», 1999. – 784с.

84. Ревенков А.Н. Роль и место пищевой отрасли в промышленном комплексе России // Пищевая промышленность. – 2001. – №6. – с. 12-13.

85. Розенберг Д.М. Бизнес и менеджмент: Терминолог. словарь. – М.: Инфра-М, 1997.

86. Рэдхэд К., Хьюс С. Управление финансовыми рисками. Пер. с англ. – М.: ИНФРА-М, 1996. – 288 с.

87. Рябова Т.А., Теребулин С.С., Лаврентьев А.А. Динамика инвестиций в основной капитал в пищевой промышленности за 1991-1998 гг. // Экономические проблемы выхода из кризиса предприятий пищевой промышленности: Тезисы докладов / МГУПП. – М.: 1999.

88. Рябова Т.Ф., Стрелков Е.В. Маркетинг: словарь-справочник (для работников пищевой промышленности). – М.: Агентство массовой информации, 1992. – 167с.

89. Савчук В.П., Прилипко С.И., Величко Е.Г. Анализ и разработка инвестиционных проектов. – Учебное пособие. – Киев: Абсолют-В, Эльга, 1999. – 304 с.

90. Сагдиев Р. Интервенции ничего не изменят // Ведомости. – 2002. – №159 (722). – с. Б6.

91. Самочкин В.Н., Тимофеева О.А., Калюкин А.А., Захаров Р.А. Учет риска при принятии управленческих решений на этапе формирования бюджета // Менеджмент в России и за рубежом. – 2000. – №3. – с. 52-58.

92. Саркисян А.М. Производные финансовые инструменты. Хеджирование, спекуляция, арбитраж. – М.: Издательская группа «Прогресс», 1998. – 196с.

93. Сафронов Б., Марковская В. Инвестиционный рынок: конъюнктура 1999 года // Инвестиции в России. – 2000. – №5. – с. 6-14.

94. Сафронов Б., Марковская В. Инвестиционный рынок: конъюнктура 2000 года // Инвестиции в России. – 2001. – №4. – с. 21-29.

95. Сафронов Б., Марковская В. Инвестиционный рынок: конъюнктура I квартала 2001 года // Инвестиции в России. – 2001. – №7. – с. 3-10.

96. Сафронов Б., Марковская В. Инвестиционный рынок: конъюнктура января-сентября 1999 года // Инвестиции в России. – 2000. – №1. – с. 12-19.

97. Сафронов Б., Марковская В., Афанасьева И. Инвестиционный рынок: конъюнктура I полугодия 1999 года // Инвестиции в России. – 1999. – №10. – с. 9-18.

98. Смит А. Исследование о природе и причинах богатства народов (книги 1-3). – М.: Наука, 1993. – 572с.

99. Соловьев А. Развитие экономики невозможно без Сбербанка // Известия. – 19 июня 2002. – с. 3.

100. Спивак А.А. Оценка рисков производственной деятельности хлебопекарных предприятий потребительской кооперации: Дис. к.э.н.: 08.00.05. – Белгород, 1999. – 184с.

101. Статистическое обозрение. Ежеквартальный журнал. – М.: Госкомстат, 2000. – №2 (33).

102. Стратегическое планирование инвестиционной деятельности: Учеб. Пособие/ Кныш М.И., Перекатов Б.А., Тютиков Ю.П. – СПб.: Изд. дом «Бизнес-Пресса», 1998. – 315 с.

103. Тарасова Е.В. Инвестиционное проектирование: конспект лекций. – М.: «Издательство «ПРИОР», ИВАКО Аналитик, 1998. – 64с.

104. Теребулин С.С. Аналитическая система идентификации рыночной ситуации как важнейшая составляющая риск-менеджмента инвестиционных проектов в пищевой промышленности // Инвестиции в России. – 2002. – №1. – с. 39-42.

105. Теребулин С.С. Методические аспекты управления проектами в пищевой промышленности. // Пищевая промышленность на рубеже веков: состояние и перспективы экономического роста: научно-практическая конференция. Тезисы докладов. – М.: Издательский комплекс МГУПП, 2000.

106. Теребулин С.С. Методологические подходы к анализу рисков экономического окружения инвестиционных проектов, реализуемых в пищевой промышленности. // Сборник докладов Юбилейной международной научно-практической конференции «Пищевые продукты XXI века». В 2 т. – М.: Издательский комплекс МГУПП, 2001. – 255 с. Т. 2.

107. Теребулин С.С. Оптимизация механизмов риск-менеджмента инвестиционных проектов // Пищевая промышленность. – 2002. – №6. – с. 30-32.

108. Теребулин С.С. Оптимизация статичных методов управления рисками инвестиционных проектов, реализуемых в пищевой промышленности. // Сборник докладов Юбилейной международной научно-практической конференции «Пищевые продукты XXI века». В 2 т. – М.: Издательский комплекс МГУПП, 2001. – 255 с. Т. 2.

109. Трошин А.С. Управление экономическими рисками в условиях неопределенности: Дис. к.э.н.: 08.00.05. – Н. Новгород, 1999. – 146с.

110. Тужилкин В.И., Дасковский В.Б. Эффективность инвестиций в пищевую промышленность // Пищевая промышленность. – 1998. – №6. – с. 4-7.

111. Ульянов Е.В. Взаимодействие инвестиционной, инновационной и производственной сфер пищевого подкомплекса АПК: теория, методология, практика / Под ред. д.э.н., проф. Масленниковой О.А. – М.: Издательский комплекс МГУПП, 2000. – 200 с.

112. Ульянов Е.В., Масленникова О.А., Теребулин С.С., Бровко Е.И. Продовольственная безопасность и виды экономических угроз // Пищевая промышленность. – 2002. – №2. – с. 12-14.

113. Федеральный закон от 09.07.1999 г. № 160-ФЗ «Об иностранных инвестициях в Российской Федерации».

114. Федеральный Закон от 22 апреля 1996 г. №39-ФЗ «О рынке ценных бумаг».

115. Федеральный закон от 25.02.1999 г. № 39-ФЗ «Об инвестиционной деятельности в Российской Федерации, осуществляемой в форме капитальных вложений».

116. Халин Д. Взялись править – учите правила // Экономика и жизнь. – июнь 1999. – №25. – с. 1.

117. Шапиро В.Д. и др. Управление проектами. – СПб.: ДваТри, 1996. – 610с.

118. Шарп У., Александер Г., Бэйли Дж. Инвестиции: Пер. с англ. – М.: ИНФРА-М, 1998. – XII, 1028с.

119. Шумпетер Й. Теория экономического развития (исследование предпринимательской прибыли, капитала, кредита, процента и цикла конъюнктуры). – М.: Прогресс, 1982. – 456с.

120. Щербакова А. Концентрация будет быстрой // Ведомости. – 2002. – №159 (722). – с. А5.

121. Экономика предприятия / Под ред. проф. О.И. Волкова. Учебник. – М.: ИНФРА-М, 1998. – 344 стр.

122. Экономика предприятия пищевой промышленности: Учебное пособие / Под ред. д.э.н. Масленниковой О.А. – М.: Издательский комплекс МГУПП, 1998. – 516с.

123. Экономическая безопасность: производство, финансы, банки / под ред. В.К. Сенчагова. – М.: ЗАО «Финстатинформ», 1998. – 621 с.

124. Экономическая политика России: итоги 2000 года // Инвестиции в России. – 2001. – №3. – с. 3-9.

125. Экономическая ситуация и инвестиционный климат в России. – М., 2001. – 23 с.

126. Эксперт 200: ежегодный рейтинг крупнейших компаний России // Эксперт. – 2000. – №37. – с. 54-115.

127. A Guide to the Project Management Body of Knowledge (www.pmi.org).

128. Dewey E. and Mandino O. Cycles – The Mysterious Forces that Trigger Events, NY, Hawthorne, 1971.

129. Hurst J.M. The Profit Magic of Stock Transaction Timing, Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1970.

130. International Monetary Fund (http://www.imf.org).

131. New York Stock Exchange (www.nyse.com).

132. Project Finance in Developing Countries. IFC Lessons of Experience No. 7. International Finance Corporation, the World Bank Group. 1999. 112 pages. (www.ifc.org).

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение 1