Методические подходы к управлению рисками девелоперских проектов

УДК 332.334.2

П.Ю. Амелина, В.А. Плотников

МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К УПРАВЛЕНИЮ РИСКАМИ ДЕВЕЛОПЕРСКИХ ПРОЕКТОВ

Управление рисками - сравнительно новое направление менеджмента для российской экономики, которое получило развитие при переходе экономики к рыночной системе хозяйствования. Качественное управление рисками повышает шансы системы управления проектом добиться успеха в долгосрочной перспективе, значительно уменьшает опасность его неэффективной реализации [1]. Особое значение имеет управление рисками при реализации проектов в сфере деве-лопмента. Это обусловлено как сложностью такого рода проектов, так и длительными сроками их выполнения [2]. Вследствие этого ошибки, допущенные на ранних стадиях реализации проектов, с трудом могут быть исправлены в последующем либо их нейтрализация может потребовать значительных издержек.

Для оценки устойчивости и эффективности девелоперских проектов в условиях неопределенности и риска могут быть использованы четыре возможных метода (каждый следующий в порядке упоминания метод является более точным, хотя и более трудоемким в реализации, поэтому применение одного их них делает ненужным применение предыдущего): укрупненная оценка устойчивости; расчет уровней безубыточности; метод вариации параметров; оценка ожидаемого эффекта проекта с учетом количественных характеристик неопределенности [3].

При использовании метода укрупненной оценки устойчивости проекта рекомендуется: применять умеренно пессимистические прогнозы технико-экономических параметров проекта, цен, ставок налога, обменных курсов валют и иных параметров экономического окружения проекта, объема производства и цен на продукцию, сроков выполнения и стоимости отдельных видов работ и пр.; предусматривать резервы средств на непредвиденные инвестиционные и операционные расходы, обусловленные воз-

можными ошибками проектной организации, пересмотром решений в ходе строительства, непредвиденными задержками платежей за поставленную продукцию и пр.; увеличивать норму дисконта на величину экспертно устанавливаемой поправки на риск [4].

Степень устойчивости проекта и его защищенности от рисков, связанных с вероятными изменениями условий реализации, может быть охарактеризована показателями границ безубыточности и предельных значений таких параметров проекта, как объемы производства, цены производимой продукции и др. Анализ безубыточности (называемый также СУР-анализ) -достаточно известный метод [5], применимый и к проектам в сфере девелопмента, поэтому в рамках данной статьи мы не будем детально останавливаться на его рассмотрении.

Суть метода вариации параметров заключается в исследовании изменений интегральных показателей эффективности проекта в зависимости от изменения таких показателей, как инвестиционные затраты, объем производства, издержки производства, процент за кредит, индексы цен или индексы инфляции, задержки платежей, длительность расчетного периода и пр. [6]. Оценка устойчивости может производиться путем определения предельных значений параметров проекта, т. е. таких, при которых интегральный коммерческий эффект становится равным нулю. Для оценки предельных значений параметров, меняющихся по шагам расчета, рекомендуется вычислять предельные интегральные уровни указанных параметров, т. е. такие коэффициенты (постоянные для всех шагов расчета) к значениям этих параметров, при применении которых чистый дисконтированный доход проекта становится равным нулю.

Оценка ожидаемого эффекта проекта с учетом количественных характеристик неопреде-

4

Экономика и менеджмент предприятия

Р

ленности - наиболее сложный и точный метод оценки рисков в девелопменте, использование которого позволяет наиболее четко выявлять их и предпринимать управленческие действия, направленные на их нейтрализацию.

При вероятностной неопределенности по каждому сценарию реализации проекта считается известной (заданной) вероятность осуществления соответствующего сценария. Вероятностное описание условий реализации проекта оправдано и применимо, когда эффективность проекта обусловлена прежде всего неопределенностью природно-климатических условий или процессов эксплуатации и износа основных средств. С определенной долей условности в вероятностных терминах также могут описываться колебания цен на производимую продукцию и потребляемые ресурсы.

В случае когда имеется конечное количество сценариев и вероятности их заданы, ожидаемый интегральный эффект проекта рассчитывается по формуле математического ожидания как взвешенная по вероятностям сумма эффектов от реализации всех рассматриваемых сценариев [7]. В случае когда достоверная информация о вероятностях сценариев отсутствует, производится оценка интервальной неопределенности.

Проведенный авторами анализ (на основе материалов проектов, реализуемых в Санкт-Петербурге) показал, что изложенные подходы к оценке и управлению рисками проектов в сфере девелопмента, несмотря на свою теоретическую проработанность, не всегда находят применение на практике. Это связано как с недостатком опыта и знаний у управленцев, так и со сложностями в информационном обеспечении оценки рисков. В данной работе предложена авторская интерпретация метода вариации параметров применительно к конкретным условиям Санкт-Петербурга.

Рассмотрена зависимость результата проекта от макроэкономических параметров, не управляемых девелопером. На основании проведенного экспертного исследования к этим параметрам отнесены: индекс инфляции, индексы арендных ставок, индекс строительно-монтажных работ (СМР), ставка по кредиту и объем спроса (объем спроса в данном случае выражен в показателях загрузки объектов, создаваемых в результате реализации девелоперских проектов).

Составлена динамическая модель, которая учитывает влияние на результат не одного параметра, а всех одновременно, при этом для нахождения общей зависимости анализируются связи между показателями, т. е. выбирается базовый параметр, с изменением которого происходит изменение других параметров по найденным закономерностям, и итоговый результат варьируется при изменении всех факторных признаков. Процесс формирования модели путем выбора прогнозируемых показателей и нахождения зависимости изменения их величины от величины изменения базовой переменной поэтапно представлен ниже.

В табл. 1 приведены основные параметры проекта с указанием способа их прогнозирования исходя из возможности влияния на показатель, некоторые параметры приняты постоянными. Авторами были проанализированы данные за 2001-2009 гг. (табл. 2).

Для поиска корреляционных зависимостей в качестве основного факторного показателя была выбрана инфляция. В ходе анализа было установлено, что показатели 2008-2009 гг. не пригодны для включения в модель, так как не вписываются в общие зависимости. Авторы связывают это с влиянием глобального кризиса на российскую экономику в целом и экономику мегаполиса в частности [8]. Таким образом, данная модель будет пригодна для управления рисками проектов лишь в некризисной ситуации.

По результатам модельных (прогнозных) расчетов установлено, что изменение ставки аренды, уровня загрузки объектов недвижимости, ставки кредита и цен на СМР может быть увязано с темпами инфляции при помощи линейных регрессионных уравнений. При этом большая точность приближения получена для временных рядов инфляции и изменения арендной ставки со сдвигом (лагом) на один год, что объясняется тем, что договоры аренды для крупных, так называемых «якорных» арендаторов пересматриваются, как правило, один раз в год.

Понимание качественных изменений в рассматриваемой сфере хозяйственной деятельности также способствует улучшению прогнозных моделей динамики исследуемых показателей. Так, очень сильная связь наблюдается между инфляцией и изменением цен на СМР при исключении из анализа значений

Таблица 1

Порядок проведения модельных (прогнозных) расчетов

Прогнозируемые показатели Способ прогноза Прогнозируемые переменные

Инвестиции Объем СМР Const Изменение цен на СМР

Цена СМР Текущая цена х индекс СМР

Доходы Мощность Const Изменение загрузки, изменение арендной ставки, инфляция

Загрузка (офисы и торговля) Индекс загрузки

Загрузка (спорт) Const

Арендная ставка (офисы и торговля) Текущие ставки х индекс ставки

Стоимость абонемента Текущая стоимость х инфляция

Расходы На обслуживание долга Объем кредита х прогнозная ставка Кредитная ставка

Постоянные расходы Const

Переменные расходы Доля от доходов - const

Таблица 2

Исходные данные для проведения модельных (прогнозных) расчетов*

Год Инфляция, % Изменение арендной ставки, % Изменение загрузки, % Ставка по кредитам, % Изменение цен на СМР, %

2001 21,57 11 12 18 26

2002 15,80 13 4 17 21

2003 13,70 1 0 15 16

2004 10,90 5 -1 13 15

2005 12,70 0 0 12 17

2006 9,70 4 1 13 23

2007 9,00 2 -1 12 16

2008 14,10 9 1 13 19

2009 11,66 -15 -15 15 7

* По данным Петростата, агентств недвижимости Санкт-Петербурга.

наблюдений за 2006 г. (см. рисунок). Это связано с тем, что на 2006 г. пришелся строительный «бум», прекратившийся затем в 2008-2009 гг. вследствие мирового кризиса (строительная отрасль и девелопмент пострадали в первую очередь), к которому строительный бизнес не сразу адаптировался, что проявилось в опережающем росте цен и тарифов из-за недостатка мощностей.

Более детальный анализ показал, что загрузка объектов недвижимости достаточно

слабо связана с остальными (приведенными в табл. 2) показателями. Она достаточно «вяло» реагирует на их изменение. По нашему мнению, это обусловлено тем, что загрузка объектов в целом является показателем, отражающим не только спрос, но и предложение на рынке. Последнее же, в отличие от спроса, не имеет столь оперативной связи с изменением основных макроэкономических показателей, оно более инерционно. Кроме того, в условиях

4

Экономика и менеджмент предприятия

Изменение цен на СМР, % 30 25 20 15 10 5

0

0

10

15

20

25

Инфляция, %

Зависимость изменения цен на СМР от инфляции

сильно развитой конкуренции на рынке Санкт-Петербурга анализ на микроуровне показывает, что объекты загружены по-разному в основном из-за качества управления ими [9], оценка которого в рассматриваемых нами моделях не предусмотрена.

В этой связи при прогнозных расчетах целесообразно считать показатель загрузки условно-постоянным, на уровне 90-95 % -именно такое значение он имеет при грамотном управлении объектом, когда ставка соответствует рыночному уровню, а не занижена (тогда показатель можно считать равным 100 %) или завышена.

Таким образом, выполненные экономико-статистические исследования позволили установить корреляционные взаимосвязи между базовыми переменными, используемыми в типовых мо-

делях расчета эффективности девелоперских проектов, базирующихся на методологии дисконтирования денежных потоков. Несмотря на усложнение моделей, это позволяет в конечном итоге сократить их размерность за счет уменьшения числа влияющих переменных и повысить качество прогноза показателей эффективности, что обеспечивает снижение уровня риска.

Хотя расчеты выполнялись применительно к Санкт-Петербургу, аналогичный методический подход к управлению рисками девелоперских проектов, основанный на моделировании количественных взаимосвязей, возникающих между параметрами, влияющими на эффективность проектов, по мнению авторов, применим и для других территорий. Но численные параметры соответствующих моделей, естественно, будут отличаться.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Гращенко, Н.Ю. Анализ взаимосвязи понятий «риск» и «неопределенность» [Текст] / Н.Ю. Гращенко // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Серия «Экономические «науки. - 2010. - № 6 (112). - С. 242-245.

2. Плотников, В.А. Управление рыночными рисками деятельности предприятий на основе использования методов нечеткой логики [Текст] / В.А. Плотников, С.С. Серегин // Экономика и управление. -2011. - № 3. - С. 79-82.

3. Девелопмент недвижимости [Текст] / под ред. И.И. Мазура и В .Д. Шапиро. - М.: Омега-Л, 2009.

4. Украдыженко, М.С. Методологические вопросы исследования девелопмента [Текст] / М.С. Украдыженко // Известия Санкт-Петербургского университета экономики и финансов. - 2010. - № 2. - С. 137-139.

5. Чернов, В.А. Анализ коммерческого риска [Текст] / В.А. Чернов; под ред. М.И. Баканова. - М.: Финансы и статистика, 1998.

6. Лукасевич, И.Я. Имитационное моделирование инвестиционных рисков [Электронный ресурс] / И.Я. Лукасевич. - Режим доступа: http://www.cfin.ru/ finanalysis/invest

7. Лапуста, М.Г. Риски в предпринимательской деятельности [Текст] / М.Г. Лапуста, Л.Г. Шаршуко-ва. - М.: Инфра-М, 2006.

8. Вертакова, Ю.В. Системный подход в оценке путей преодоления финансово-экономического кризиса [Текст] / Ю.В. Вертакова, В.А. Плотников // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. - 2010. - № 3. - С. 213-224.

9. Амелина, П.Ю. Сущность девелопмента как экономической категории и вида предпринимательской деятельности [Текст] / П.Ю. Амелина // Известия Санкт-Петербургского университета экономики и финансов. - 2011. - № 1. - С. 57-59.

5