§2. Оценка эффективности и рисков инвестиционных проектов реконструкции и строительства новых генерирующих мощностей ОАО «Мосэнерго».

Оценка эффективности инвестиционных проектов в базовом варианте

Исходный портфель инвестиционных проектов ОАО «Мосэнерго» сформирован на основании следующих материалов^[7]:

• «Предложения по энергетической программе развития Московского региона до 2020 г», М., 1999

• «График разработки инвестиционных намерений и технико-экономических показателей строительства объектов АО МОСЭНЕРГО», М., 2001.

• Постановление Правительства Москвы № 3-ПП от 13.01.2004 «О развитии генерирующих мощностей в городе Москве».

• Квартальные и годовые отчеты ОАО «Мосэнерго» 2001-2004 гг.

• Проектные материалы института Мосэнергопроект.

• Прочие нормативные и аналитические материалы [53, 115,120]

Сформированный на основе указанных материалов портфель инвестиционных проектов с учетом приведенных в проектных материалах сроков начала реализации проектов и их основных характеристик, принят за базовый вариант реализации инвестиционной программы.

Оценка эффективности инвестиционных проектов в базовом варианте проведена с учетом следующих экономических условий:

• тариф на электроэнергию (трансфертная цена на генерацию) в 2006 г. составит 54,1 коп/кВт ч (Постановлением № 30 РЭК Москвы от 31.03.2005 г на 2005 г. тариф на электрическую энергию, производимую ОАО «Мосэнерго» (Московская генерирующая компания - МГК) утвержден на уровне 48 коп/кВт ч; уровень инфляции на энергетическую продукцию в 2005 г. принят 12%);

• тариф на теплоэнергию принят на уровне 3 82,8 руб. /Гкал;

• цена газа в 2006 г. для г. Москва в соответствии с [62] составит 1220,7 руб./тыс. м³.

Налоговое окружение соответствует действующим в 2005 г. ставкам налогов (табл. 3.6).

Таблица 3.6

Ставки налогов

Ставка дисконтирования принята в расчетах на уровне 14%.

Расчеты по оценке эффективности инвестиционных проектов проводились по программе «ENERGY INVEST», разработанной НЦПИ (Научный Центр Прикладных Исследований) в соответствии с алгоритмами, приведенными в [48].

130

Основные исходные параметры проектов и результаты оценки эффективности инвестиционных проектов в ;;базовом варианте

Таблица 3.7.

В условиях неопределенности ценовой политики на топливно­энергетические ресурсы весьма проблематично получить достоверный прогноз показателей окружения проекта (тарифы, цены, инфляция) в динамике на десятки лет вперед. Учет инфляции в подобной ситуации может внести большую погрешность в проводимые расчеты, чем расчет в постоянных ценах. В связи с этим, оценка эффективности проектов и последующее формирование инвестиционной программы в большинстве сценариев проводилось в постоянных ценах 2006 года без учета инфляции.

Основные технико-экономические характеристики осуществляемых проектов, а также показатели эффективности при оценке проектов в базовом варианте приведены в табл. 3.7. На данном этапе оценки целесообразно прекратить рассмотрение проекта № 12, характеризующегося чрезвычайно низкой эффективностью инвестиций (NPV = -2326,16 млн. руб, IRR = 2,13%).

Учет неопределенности и рисков реализации проектов

Учет рисков и неопределенности при реализации проектов осуществлялся с использованием имитационного моделирования по методу Монте-Карло, краткая характеристика и преимущества использования которого по сравнению с другими методами учета неопределенности приведено в главе 2.2.

На первом этапе на основе анализа чувствительности были определены ключевые риск-переменные, т.е. факторы, в наибольшей степени влияющие на эффективность инвестиционных проектов. С этой целью был рассмотрен ряд исходных параметров проекта:

• Размер капиталовложений в проект, млн. руб

• Численность промышленно - производственного персонала, чел,

• Средняя заработная плата, руб./мес.

• Производственные издержки, млн, руб/год

• Параметры налогового окружения:

• Ставка НДС, %

• Ставка налога на прибыль, %

• Ставка налога на имущество, %

• Единый социальный налог, %

• Тариф на электроэнергию, коп/кВтч

• Число часов использования электрической мощеюсти, час

• Расход электроэнергии на собственные нужды, %

• Число часов использования тепловой мощности, час

• Тариф на теплоэнерппо, руб/ Гкал

• Средняя норма амортизации оборудования, %

• Цена топлива, руб/тут

Каждый из указанных выше исходных параметров проектов увеличивался на 20% и оценивалось соответствующее изменение NPV в процентном выражении. На рис. 3.4. показан полученный таким образом рейтинг эластичностей (tornado diagram) NPV^[8]; темным цветом выделены факторы, изменение которых в наибольшей степени влияет на показатели эффективности, а именно:

• Размер капиталовложений в проект, млн. руб

• Тариф на электроэнергию, коп/кВтч

• Число часов использования электрической мощности, час

• Число часов использования тепловой мощности, час

• Тариф на теплоэнергию, руб/ Гкал

• Цена топлива, руб/тут

Рис. 3.4. Влияние исходных параметров на результирующие показатели проекта (NPV), в % от первоначального значения (tornado diagram, рейтинг эластичностей)

Указанные факторы выбираются в качестве риск-переменных проектов, все остальные параметры проектов принимаются постоянными.

На втором этапе анализа рисков для выделенных риск-переменных задавались законы распределения и их параметры.

• В условиях развитой рыночной экономики и электроэнергетического рынка параметры законов распределения для ценовых переменных (цены на энергию и топливо) задаются на основе соответствующей статистической информации (см. пример использования Energy Information Administration данных биржевого рынка при имитационном моделировании — глава 2.2). В силу неразвитости конкурентного рынка электроэнергии в России и, следовательно, отсутствия соответствующей статистической информации, законы распределения вероятностей изменения риск-переменных и их параметры выбраны на основе экспертных оценок (табл. 3.8.).

Таблица 3.8.

Диапазон изменения риск-переменных, имеющих ценовой характер

• Диапазон числа часов использования установленной электрической и тепловой мощности может задаваться на основе результатов моделирования работы ЕЭС, а также, в случае отсутствия подобной информации, в рамках технологически возможных параметров. В данной работе число часов использования электрической мощности для паровых турбин варьировалось в пределах 5000 — 7000¹¹ час, для ПТУ - 7000 - 8100 час. Число часов использования тепловой мощности для паровых турбин варьировалось в пределах 3000 - 5000 час, для ПТУ ~ 3600 - 5100 час, для пикового котла КВГМ- 180-1000-1600 час. ^[9]

• • Диапазон капиталовложений в проект варьировался на основе учета средних значений капиталовложений, заданных в [62] и приведенных в главе

1.1. настоящей работы. Так, для проектов замены паровой турбины Т-110, Т-265 и ПТ-80, заданный проектный уровень капитальных вложений (соответственно примерно 247, 183 и 360 долл./кВт) несколько ниже приводимого в [62] диапазона. Поэтому за нижнюю границу диапазона принимался проектный уровень капитальных вложений, за верхнюю границу диапазона принималось

* среднее значение уровня капиталовложений в [62] по категории «ТЭЦ. Топливо

- газ. Оборудование - Т-100, 50-130 и ПТ-80, 60-130. Тип обновления - установка модернизированного оборудования», составляющее около 440 долл./кВт.

Для оценки диапазона капиталовложений в новое строительство учитывались особенности сооружаемого оборудования:

отечественное/зарубежное оборудование, экспериментальная установка/широко используемая технология.

* Для проекта строительства ПГУ-450 (включающего установку двух газовых турбин V94.2 фирмы Siemens) и характеризующегося высоким уровнем капиталовложений (примерно 1000 долл./кВт), был принят следующий диапазон: минимальное значение: около 730 долл./кВт (среднее значение, заданное в [62] по категории «Теплофикационное оборудование. Топливо - газ. Строительство новых ТЭС. ПГУ»); максимальное значение: 1300 долл./кВт

• (соответствует уровню капиталовложений в проекты развития генерирующих мощностей Правительства Москвы для аналогичного оборудования).

Для проекта строительства ПГУ-170 на основе газотурбинного двигателя ГТ Д-110^[10] производства АО «Рыбинские моторы», являющегося экспериментальным оборудованием, минимальный уровень капиталовложений принят на уровне проектного (примерно 500 долл./кВт), максимальный уровень

- на основе [62] (730 долл./кВт).

Для прочих проектов (строительство котла КВГМ-180, детандер­генераторных установок), а также строительства нового блока на основе паровой турбины Т-265 в силу отсутствия оценочной информации по проектам-аналогам диапазон капиталовложений принимался в ±30% от проектной величины.

Для всех перечисленных переменных принималось равномерное распределение.

Таблица 3.9.

Заданные значения законов распределения и их параметров для «входных» показателей модели

В табл. 3.9. приведены параметры закона распределения для риск- переменных, характеризующих каждый из инвестиционных проектов.

На третьем этапе по каждому проекту было проведено 1000 симуляций. Оценивались два результирующих показателя: внутренняя норма доходности (IRR) и чистый дисконтированный доход (NPV).

Полностью результаты проведенных симуляций с построением гистограммы вероятностей результирующих показателей и статистикой (вычислением значений средней, стандартной ошибки, медианы, моды, дисперсии выборки) приведены в приложении 4.

Принятие инвестиционных решений может основываться на результатах визуального анализа, т.е. изучения профиля риска (гистограммы NPV и IRR), полученных в результате имитационного моделирования. Так, при сравнении показателей эффективности проектов 3 и 8 можно заметить, что если в детерминированном варианте показатель чистого дисконтированного дохода (NPV) по проекту 3 более чем в два раза превышает NPV проекта 8, то при оценке среднего NPV, полученного на основе риск-анализа, проекты примерно равноэффективны, (рис. 3.5.) Это говорит о целесообразности осторожного инвестирования в проект 3, необходимости рассмотрения комплекса мер по снижению рисков проекта.

Результаты симуляции по методу Монте-Карло для NPV

Проект 3 (замена Т-110 на ТЭЦ-23)

В детерминированном варианте NPV = 938.03 Среднее значение NPV = 404,80

Рис. 3.5. Сравнение профилей риска проектов

Результаты симуляции по методу Монте-Карло для NPV

Проект 8 (замена ПТ-80 на ТЭЦ-25)

В детерминированном варианте NPV = 376.77 Среднее значение NPV = 402,01

137

Результаты анализа рисков проектов

Таблица 3.10.

• Важным измерителем интегральной рискованности проекта является также показатель вероятности реализации неэффективного проекта. Вероятность реализации неэффективного проекта рассчитывается как:

nJ

p(NPV < 0) = —

п

где m - число отрицательных значений NPV в полученной результирующей выборке

ф п — число проведенных имитационных экспериментов (размер выборки).

Вероятность достижения проектом установленных значений NPV и IRR

(например, NPV < 500 млн. руб. или IRR < 16%) рассчитывается аналогичным образом.

Кроме того, были рассчитаны значения показателя Value at Risk (VAR) для NPV и IRR, определяющие определяющий минимальный уровень эффективности проекта с заданной вероятностью (95%), т.е. с большой долей вероятности можно сказать, что показатели эффективности инвестиционного

• проекта NPV и IRR не снизятся ниже показателя VAR.

Основные характеристики рисков проектов приведены в табл. 3,10.

В условиях сложившегося дефицита энергии и мощности в Московском регионе все рассмотренные проекты используются в качестве исходных данных для работы модели. Проведенный анализ соответствует блоку 3 («Блок подготовки инвестиционных проектов») алгоритма инвестиционного планирования, приведенного в главе 2.1.