Вдокладе рассматривается задача оценки рисков инвестиционных проектов электростанций в условиях неопределенности тэп

Вид материалаДоклад
Подобный материал:

П.В. Бронз, А.П. Вощинин

Московский инженерно-физический институт (государственный университет) ФГУП «ЦНИИАТОМИНФОРМ», Москва


Интервальный подход к оценке

экономических рисков проектов энергетики
и его сравнение сО сценарным анализом


 

В докладе рассматривается задача оценки рисков инвестиционных проектов электростанций в условиях неопределенности ТЭП. Для ее решения предлагается интервальный подход, основанный на задании исходных данных (кроме нормы дисконта) в форме интервалов и расчетов интервальных значений критериев эффективности проекта. Проведенное аналитическое и численное сравнение предложенного подхода со сценарным анализом показало, что при линейной зависимости критериев от ТЭП проекта имеет место достаточно хорошее совпадение оценок рисков.


Оценка эффективности инвестиционных проектов (ИП) энергетики по методикам UNIDO [1] и МАГАТЭ [2], которая проводится на длительных горизонтах планирования, неизбежно связана с рисками, которые порождаются неопределенностью условий развития и неточностью ТЭП. Традиционный подход к оценке риска, основанный на сценарном анализе, имеет ряд недостатков, связанных как с необходимостью задания вероятностей сценариев, так и с ограниченным числом сценариев.

В докладе предлагается новый подход к оценке рисков, основанный на интервальных числах [3]. На основе введенных интервальных данных формируются два экстремальных сценария – пессимистический и оптимистический, – в каждом из которых в различных комбинациях фигурируют верхние и нижние граничные значения исходных параметров. Оценка экономического риска инвестиционного проекта ведется по интервальным значениям критериев эффективности, рассчитанных для оптимистического и пессимистического сценариев.

В результате аналитического исследования характеристик интервально-вероятностной модели оценки риска показано, что при фиксированной норме дисконта для любой комбинации ТЭП внутри заданных границ рассчитанные точечные критерии эффективности будут лежать между их экстремальными значениями.

В рамках интервально-вероятностной модели под риском понимается возможность того, что выбранный критерий эффективности будет больше (меньше) заданного пользователем порога.

В качестве альтернативного метода при сравнении с интервальным был выбран наиболее «близкий» по методологии сценарный анализ [4], который рекомендуется методикой UNIDO.

Аналитическое сравнение предложенного метода со сценарным анализом показало, что при не слишком широких диапазонах неопределенности, когда имеет место линейная зависимость критериев от ТЭП проекта, имеет место достаточно хорошее совпадение оценок рисков.

Численное моделирование проекта АЭС с использованием вариантных расчетов и регрессионного анализа [5], показало, что когда отклонения ТЭП не превышают 10-20% от среднего значения, линейные регрессионные модели адекватно описывают зависимости основных критериев эффективности от параметров проекта (удельной стоимостью строительства, ценой ядерного топлива, постоянными расходами на эксплуатацию) в пределах исследуемого диапазона. В случае трех варьируемых переменных коэффициент множественной корреляции моделей более 0.99.

В докладе приводятся иллюстративные примеры расчета численных оценок рисков по рассмотренным выше методологиям.

На основе проведенного сравнения можно сделать вывод, что в случае если отклонения неточных ТЭП от их базовых значений не слишком велики и аналитические модели зависимости критериев эффективности от ТЭП являются линейными, то оба подхода обеспечивают практически совпадающую оценку рисков. Учитывая, что в рамках интервальный подхода анализируются только два экстремальных сценария, в этих условиях интервальный подход обладает несомненным преимуществом перед сценарным анализом.


Список литературы

  1. Виленский П.Л., Лившиц В.Н.., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов (теория и практика). М.: Издательство «Дело», 2001.
  2. Evaluation of Bids for Nuclear Power Plants, 1999 Edition, Technical reports Series №396.
  3. Вощинин А.П., Тюрин А.В., Бронз П.В. Интервально-вероятностная модель оценки рисков при моделировании развития атомной энергетики. Сб. докладов второй международной конференции. Москва, 2004.
  4. Грачева М.В. Риск-анализ инвестиционного проекта. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. – 351 с.
  5. Демиденко Е.З, Линейная и нелинейная регрессия. М.: Финансы и статистика, 1981. – 302 с.