WWW.PDF.KNIGI-X.RU
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - Разные материалы
 

Pages:   || 2 |

«Моделирование процессов оценки эффективности инновационных проектов предприятия с использованием реальных опционов ...»

-- [ Страница 1 ] --

Санкт-Петербургский филиал Федерального государственного автономного

образовательного учреждения высшего профессионального образования

«Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

На правах рукописи

Ярыгин Андрей Игоревич

Моделирование процессов оценки эффективности инновационных

проектов предприятия с использованием реальных опционов

Специальность 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством

(управление инновациями)

Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Научный руководитель:

доктор экономических наук, профессор, Рогова Елена Моисеевна Санкт-Петербург – 2015 Содержание ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 – РЕАЛЬНЫЕ ОПЦИОНЫ И ВОЗМОЖНОСТИ ИХ

ПРИМЕНЕНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ

ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ

1.1 – ИССЛЕДОВАНИЯ РЕАЛЬНЫХ ОПЦИОНОВ В УПРАВЛЕНИИ ИННОВАЦИЯМИ.. 15

1.2 – СУЩНОСТЬ РЕАЛЬНЫХ ОПЦИОНОВ И ВОЗМОЖНОСТИ ИХ ПРИМЕНЕНИЯ В

ЭКОНОМИКЕ И МЕНЕДЖМЕНТЕ

ГЛАВА 2 – МОДЕЛИРОВАНИЕ ОЦЕНКИ ИННОВАЦИОННЫХ

ПРОЕКТОВ НА ОСНОВЕ РЕАЛЬНЫХ ОПЦИОНОВ

2.1 – СПЕЦИФИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ................ 35

2.2 – МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИННОВАЦИОННЫХ



ПРОЕКТОВ

2.3 – МЕТОД ДИСКОНТИРОВАННЫХ ДЕНЕЖНЫХ ПОТОКОВ, DCF

2.4 – МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ ОПЦИОНОВ БЛЭКА-ШОУЛЗА (BLACK-SCHOLES OPTION

PRICING MODEL)

2.5 – БИНОМИАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ ОПЦИОНОВ (BINOMIAL OPTION PRICING

MODEL)

2.6 – АНАЛИЗ ПРИМЕНИМОСТИ ПРЕДПОСЫЛОК ОСНОВНЫХ МЕТОДОВ К СЛУЧАЮ

РЕАЛЬНЫХ ОПЦИОНОВ

2.7 – МОДЕЛЬ ВЗВЕШЕННОГО ПОЛИНОМИАЛЬНОГО ОЦЕНИВАНИЯ ОПЦИОНОВ,

WAP МЕТОД

ГЛАВА 3 – ПРИМЕНЕНИЕ WAP МЕТОДА ДЛЯ ОЦЕНКИ

ЭФФЕКТИВНОСТИ ВНЕДРЕНИЯ 4G+ (LTE-A) ТЕХНОЛОГИИ В

КОМПАНИЯХ СОТОВОЙ СВЯЗИ В РОССИИ

3.1 – КРАТКИЙ ОБЗОР ТЕХНОЛОГИИ LONG TERM EVOLUTION (LTE).................. 91 3.2 – ХАРАКТЕРИСТИКА РЫНКА LTE В РОССИИ

3.3 – ПРИМЕНЕНИЕ WAP МЕТОДА

3.4 – СОПОСТАВЛЕНИЕ ОЦЕНОК, ПОЛУЧЕННЫХ РАЗЛИЧНЫМИ МЕТОДАМИ...... 130 ЗАКЛЮЧЕНИЕ

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

ПРИЛОЖЕНИЯ.

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ПРИМЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ РЕАЛЬНЫХ ОПЦИОНОВ В

МЕНЕДЖМЕНТЕ.

ПРИЛОЖЕНИЕ 2. КЛАССИФИКАЦИЯ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ

ЭФФЕКТИВНОСТИ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ.

ПРИЛОЖЕНИЕ 3. УПРОЩЕННЫЙ ЧИСЛОВОЙ ПРИМЕР НЕКОРРЕКТНОСТИ УЧЕТА

РИСКА В КУМУЛЯТИВНОЙ СТАВКЕ ДИСКОНТИРОВАНИЯ В СЛУЧАЕ

НЕСТАНДАРТНОГО ДЕНЕЖНОГО ПОТОКА.

ПРИЛОЖЕНИЕ 4. ПРИМЕРЫ КРИВЫХ ГЕОМЕТРИЧЕСКОГО БРОУНОВСКОГО

ДВИЖЕНИЯ С ЗАДАННЫМИ ПАРАМЕТРАМИ µ И.

ПРИЛОЖЕНИЕ 5. ПРИМЕР ПЕРЕЧНЯ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ СТОИМОСТИ ФИНАНСОВЫХ

ОПЦИОНОВ

ПРИЛОЖЕНИЕ 6. НЕДОСТАТКИ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ПРИМЕНИТЕЛЬНО К

ИННОВАЦИОННЫМ ПРОЕКТАМ, И ПУТИ ИХ РЕШЕНИЯ.

ПРИЛОЖЕНИЕ 7. ПРИМЕРЫ ХАРАКТЕРИСТИЧЕСКОЙ ФУНКЦИИ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ

В АППАРАТЕ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ.

ПРИЛОЖЕНИЕ 8. PRINTSCREEN ИЗ РАЗРАБОТАННОГО КАЛЬКУЛЯТОРА

СТОИМОСТИ ОПЦИОНОВ ТРЕМЯ МЕТОДАМИ (BLACK-SCHOLES, BINOMIAL, WAP).

ПРИЛОЖЕНИЕ 9. ДИНАМИКА ДОХОДНОСТИ КАЗНАЧЕЙСКИХ БУМАГ США В

ЗАВИСИМОСТИ ОТ СРОКА К ПОГАШЕНИЮ.

СПИСОК ИЛЛЮСТРАЦИЙ.

СПИСОК ТАБЛИЦ.

–  –  –

Актуальность темы исследования.

Динамичное развитие экономики, высокие темпы роста ВВП и напрямую с этим связанный рост располагаемого дохода на душу населения, т.е. “богатство” жителей – цель профессиональных экономистов во всем мире. Темп роста ВВП – это показатель, по которому принято сравнивать успешность экономической политики разных стран. Теме экономического роста исследователи уделяли особое внимание, так, можно привести фундаментальные работы, где разработаны модели экзогенного роста Харрода-Домара, неоклассической модели Солоу-Свана, модели эндогенного роста Рамсея-Касса-Купманса. Среди важнейших факторов экономического роста - уровня образования населения (человеческий капитал), новых ресурсов, глобализации (новых рынков), экономической политики - наиболее ярко выделяется фактор новых технологий, инновации. По некоторым оценкам, свыше половины роста мировой экономики, создания нового богатства обусловлено механизмом изобретения, усовершенствования и коммерциализации новых продуктов и процессов.

При переходе от макроуровня к микроэкономическому, следует отметить, что с успешным инновационным развитием отдельных стран часто ассоциируются компании-символы, такие как: японские автомобильные, машиностроительные и сталелитейные кэйрецу (например, Toyota и Sony), которые подорвали лидирующие на тот момент позиции компаний из США;

южнокорейский Samsung; кристаллизованный пример успеха в зарождающейся отрасли персональных компьютеров – Microsoft; или самая дорогая в мире на сегодня компания – Apple, чья выручка за 2014 налоговый год составила 182,8 млрд долл. США, что немногим меньше ВВП Вьетнама (для сравнения выбрана ближайшая по величине ВВП страна) в 186,2 млрд долл. США [103]. Все указанные компании объединяет стратегия развития на основе эффективных инвестиций в новые технологии и новые продукты.

Интерес к инновациям со стороны инвесторов и менеджмента российских компаний в последние годы устойчиво рос. Были созданы и набрали обороты такие проекты, как инновационные центры “Сколково” (г.

Москва) и “Иннополис” (г. Казань), технопарки во многих городах: Томск, Новосибирск, Санкт-Петербург, Зеленоград, Обнинск; государственная корпорация “Роснано”. Отрасль нанотехнологий рассматривалась как потенциальная ниша для отечественных компаний.

Рост интереса к инновациям обусловил необходимость поиска эффективных инструментов финансового и инвестиционного менеджмента, которые позволят наиболее точно оценить экономический потенциал вложений в инновационные проекты.

На данный момент в России на предприятиях наиболее широко распространены традиционные методы проектного анализа, основанные на критерии чистой приведенной стоимости (англ. Net Present Value, NPV), полученной дисконтированием будущих денежных потоков (англ.

Discounting Cash Flow, DCF Method) к текущему моменту времени.

Проблема, с которой столкнулись инвесторы, а также аналитики, пытающиеся дать оценку потенциала очередного R&D проекта, заключается в специфике инновационных проектов, которая характеризуется:

повышенной неопределенностью будущего;

отсутствием исторических данных по сопоставимым, аналогичных проектам;

сложностью оценки стратегического эффекта от проекта;

высокой величиной первоначальных вложений при далеком горизонте инвестиций.

Эти особенности инвестиций в проекты, основанные на инновациях, приводят к тому, что три проекта из четырех – неуспешны, терпят неудачу.

Есть и другие оценки, более пессимистичные, отчасти из-за используемой методологии: лишь одна “сырая” идея из 3000 в конечном итоге достигает коммерческого успеха.

В свою очередь, широко распространенные сегодня методы оценки эффективности инновационной деятельности обычно рассчитаны на повторяющиеся виды деятельности, в которых уже есть опыт, накопленная экспертиза и исторические данные, позволяющие обосновывать оценки. В результате традиционные методы анализа рентабельности вложений применительно к инновационным проектам могут дать ненадежный результат, поскольку их базовые предпосылки не выполняются. При этом именно в инновационных проектах инвесторы хотят ошибиться меньше всего, так как речь идет о крупных суммах вложений при длительном периоде окупаемости, т.е. ставки и риски крайне велики. Ситуация усугубляется кризисными явлениями в экономике. Неснижающиеся требования к рентабельности со стороны акционеров, с одной стороны, при сниженном покупательском спросе и инфляционном давлении на затратную часть отчетности, с другой, приводят к необходимости оптимизации затрат.





Топ-менеджмент компаний, как правило, не готов рисковать, вкладываясь в масштабные инновационные проекты ради негарантированного стратегического преимущества перед конкурентами, особенно на фоне роста стоимости заемного кредитования.

Отметим не редкие случаи, когда на промышленных предприятиях России даже классические инструменты финансового анализа NPV используются не для попытки выбора наиболее эффективной альтернативы, а к сожалению, лишь для обоснования уже принятых решений, путем “подгонки” вводных данных.

Одним из наиболее перспективных альтернативных инструментов для оценки инновационных проектов является метод реальных опционов (англ.

Real Option Valuation, ROV). Наиболее широко реальные опционы используются в отраслях, сильно зависящих от конъюнктуры будущего, например, при добыче полезных ископаемых (Petrobras и др.) или в фармацевтической промышленности (Merck и др.). В российских компаниях также имеется опыт применения реальных опционов, например, у ПАО “Газпром” и ПАО “Татнефть”. Необходимо отметить, что аппарат использования реальных опционов находится в процессе становления и требует дальнейшей разработки и исследований.

Таким образом, живой интерес инвесторов и акционеров к инновациям рождает спрос на современные и наиболее корректные инструменты оценки инновационных проектов. Указанное выше противоречие между реальными условиями инвестиций в инновационные проекты и применяемыми методами анализа обуславливает актуальность разработки метода оценки стоимости инновационных проектов, который в большей степени отвечает действительности, и который даст оценку, заслуживающую у инвесторов доверие.

Степень научной разработанности оценки инновационных проектов высока – проблематике посвящено большое количество работ российских и зарубежных специалистов, таких как Алексеев А.А., Аньшин В.М., Валдайцев С.В., Дагаев А.А., Купер Р.Г., Кьеза В., Твисс Б., Платонов В.В., Рогова Е.М., Санто Б., Теплова Т.В., Трифилова А.А., Титов А.Б., Карлик А.Е., Окрепилов В.В., Швец С.К. и др.

Вопросы применения инструментария финансовых опционов к условиям инвестирования в реальном секторе экономики разрабатывались в трудах В.

Антикарова, А.В. Бухвалова, М. Бреннана, Н.Н. Бруслановой, Е.Н. Ветровой, А.О. Габриелова, А. Дамодарана, В.В. Климова, Е.К. Кузьмичевой, Т.

Коупленда, М.М. Лимитовского, С. Майерса, С. Мейсона, Р. Мертона, Н.К.

Пирогова, Л. Тригеоргиса, и др.

Проблемам оценки стоимости реальных опционов посвящены работы Ф. Блэка, А. Диксита, Дж. Муна, Дж. Кокса, Р. Пиндайка, С. Росса, М. Рубинштейна, М. Шоулза и других специалистов. Применению реальных опционов к проблемам оценки инновационных проектов посвящены работы П.Ф. Боера, А. Метрика, М. Мобуссена, Дж. Сью, Э. Шварца и др.

Ряд работ посвящен и оценке применения реальных опционов в телекоммуникационной отрасли. Сюда можно отнести работы М. Базили, Ф.

Фонтини, Дж. Харно, Дж. Бедо, Д. Катсианиса, В. Премчайсвади.

Указанные выше авторы внесли существенный вклад в развитие теории и практики управления инновациями, риском и ценностно-ориентированного менеджмента. Однако вопросы, связанные с развитием аппарата реальных опционов применительно к оценке инновационных проектов, в частности, возможность учета многовариантности сценариев развития проектов, требуют дальнейшего развития. Кроме того, автором не выявлены работы, посвященные оценке стоимости строительства сетей 4G LTE с использованием реальных опционов. В то же время оценка эффективности таких проектов актуальна для сотовых компаний всего мира, и России в частности, именно сегодня. Вопрос правильного по времени и объему капитального строительства может стоить компаниям стратегического преимущества на рынке. Таким образом, актуальны как теоретические, так и практические аспекты применения реальных опционов к моделированию процесса оценки инновационных проектов.

Цель диссертационной работы – разработка теоретических и методических положений и практических рекомендаций по моделированию процесса инвестирования в инновационные проекты с использованием реальных опционов, позволяющих повысить точность оценки проектов.

В соответствии с поставленной целью исследования, представляется логичным и целесообразным решить следующие основные задачи:

На основе систематизирующего обзора литературы по реальным 1.

опционам определить основные слабые стороны научной разработанности рассматриваемой проблемы;

Провести исследование теоретических аспектов применения основных 2.

методов оценки инвестиционной привлекательности инновационных проектов;

Осуществить исследование сущности реальных опционов и методов 3.

оценки их стоимости;

Разработать оригинальный инструментарий анализа инвестиционной 4.

привлекательности инновационных проектов на основе теории реальных опционов; предложить и обосновать алгоритм его применения;

Осуществить апробацию предложенного похода на практике, на 5.

примере оценки стоимости внедрения 4G+ (LTE-Advanced) технологии в компании ПАО “Мобильные ТелеСистемы” (ПАО “МТС”).

Объектом исследования стали предприятия сотовой связи на примере крупнейшего в России оператора, ПАО “МТС” (основной код ОКВЭД Деятельность в области телефонной связи”) и осуществляемые ими инновационные проекты. Данный выбор обусловлен двумя существенными причинами. Во-первых, отрасль сотовой связи – одна из немногих в России, которая использует сложные технологические решения, не уступающие мировым лидерам, и предоставляет услуги по соотношению цена/качества с учетом валютного курса, возможно, лучшие в Европе. Во-вторых, МТС – лидер отрасли, придерживающийся политики открытой корпоративной отчетности.

Предметом исследования является совокупность методов и инструментов оценки экономической эффективности инновационных проектов и вопросов, связанных с их обоснованным применением, в частности, метод реальных опционов.

Теоретическую и методическую основу исследования составляют научные труды ведущих отечественных и зарубежных исследователей в области инновационного и инвестиционного менеджмента, а также работы, посвященные концепции реальных опционов определению их стоимости и возможностям их применения при оценке инновационных проектов.

В работе использованы данные Всемирного банка, Федеральной службы государственной статистики, отчеты экспертных отраслевых сообществ GSA и 3GPP, обзоры консалтинговых компаний, а также материалы, собранные автором самостоятельно в процессе работы над диссертацией.

В процессе исследования применялись общенаучные методы познания:

системный подход, методы анализа и синтеза, экономико-математическое моделирование, статистический анализ, экспертные оценки и интервью с сотрудниками ПАО “МТС”. Расчеты производились с помощью программного продукта MS Excel 2010/2013.

Научная новизна предлагаемой работы состоит в том, что в ней впервые разработан новый методический подход (WAP-метод) к оценке стоимости реальных опционов на основе построения дерева сценариев, наилучшим образом соответствующего структуре развития инновационного проекта. Этот подход позволяет избавиться от основных недостатков существующих решений оценки стоимости инновационных проектов, связанных с особенностями прогнозирования таких проектов.

Основные результаты диссертационного исследования, обладающие научной новизной и выносимые на защиту, заключаются в следующем:

Определены основные недостатки традиционных методов оценки 1.

инвестиций в условиях повышенной неопределенности, свойственной инновационным проектам, а именно: игнорирование управленческой гибкости и неоднозначность учета риска посредством кумулятивной ставки дисконтирования;

Определены основные проблемы их применения в оценке 2.

инновационных проектов, заключающиеся в нерелевантности предпосылок, на которых построены основные методы оценки стоимости опционов (необходимость статистического определения входных параметров; гипотеза непрерывности времени; предположение лишь биномиального изменения цены базового актива);

Разработан новый методический подход к оценке стоимости реальных 3.

опционов, предполагающий использование средневзвешенных оценок (WAP-метод), использование которого позволит повысить точность оценивания экономической эффективности инвестиций в инновации, а также способствует повышению качества управления проектными рисками;

Предложен и обоснован алгоритм применения на практике 4.

разработанного WAP метода к оценке инновационных проектов, реализуемых предприятиями;

Разработан калькулятор стоимости реальных опционов на основе 5.

программного продукта MS Excel 2010/2013, позволяющий упростить процесс оценивания и повысить его технологичность.

Теоретическая значимость работы состоит в развитии теории инновационного менеджмента и аппарата оценки инновационных проектов посредством разработки нового методического подхода к оценке реальных опционов, позволяющего преодолеть ограничения, присущие классическим методам (метод дисконтированных денежных потоков, модель Блэка-Шоулза и биномиальный метод Кокса-Росса-Рубинштейна) относительно инновационных проектов.

Практическая значимость результатов исследования заключается в универсальности предложенной модели – результат может быть применен практически для любого инновационного проекта, поскольку основан на создании гибкого дерева сценариев развития проектов (а не жестко зафиксированного биномиального), которое необходимо строить индивидуально для каждого конкретного проекта. Практическая польза работы увеличивается благодаря разработанному простому алгоритму применения WAP модели на практике и Excel-калькулятору, позволяющему автоматизировать вычисления.

Апробация результатов и публикации по теме диссертации.

Разработанный в диссертации новый подход к оценке проектов на основе реальных опционов применен к проекту внедрения технологии LTE Advanced в ПАО “МТС”, что позволило увеличить точность оценки проекта.

Основные положения и выводы диссертационной работы были отражены и обсуждались на следующих научных конференциях:

“Современный менеджмент: проблемы, гипотезы, исследования” (г. Москва, НИУ ВШЭ, 2011);

“16th Annual International Conference – Real Options. Theory Meets Practice” (г. Лондон, London Business School, 2012);

“The XXIV ISPIM Conference – Innovating in Global Markets: Challenges for Sustainable Growth” (г. Хельсинки, Aalto University School of Business, 2013);

“Современная экономика и финансы: исследования и разработки” (г. Санкт-Петербург, Центр экономических исследований, 2015).

По материалам диссертации опубликовано шесть научных работ объемом 9,6 п.л. (личный вклад автора составляет 4,4 п.л.), три из которых представлены в журналах из перечня ведущих научных журналов и изданий, рекомендованных ВАК России.

Поставленные цель и задачи диссертации обусловили её структуру.

Работа состоит из введения, 3-х глав, заключения, списка использованных источников и приложений.

Во введении обосновывается актуальность проводимого в рамках данной диссертационной работы исследования, формулируется цель, ставятся задачи работы, сформулированы научная новизна и практическая значимость представляемой работы.

В первой главе “Реальные опционы и возможности их применения для оценки эффективности инновационных проектов” в первом разделе приведен обзор литературы по исследуемому вопросу. Во втором разделе дана общая характеристика аппарата реальных опционов, приведены основные термины и классификация реальных опционов, указаны основные ограничения стоимости инструмента (исходя из сути опционов), показаны возможности их применения для оценки эффективности инновационных проектов, раскрыта взаимосвязь со “статичной” NPV оценкой.

Во второй главе “Методические аспекты моделирования оценки инновационных проектов на основе реальных опционов” подробно раскрыты отличительные черты инновационных проектов, которые напрямую влияют на оценку стоимости проектов. Проведено исследование основных методов оценки стоимости инновационных проектов. Проанализирован метод дисконтированных денежных потоков, DCF, на предмет реалистичности заложенных в нем предпосылок к случаю особенностей инновационных проектов. Раскрыты методы оценки опционов Блэка-Шоулза и Кокса-РоссаРубинштейна соответственно. Объяснены используемые авторами преобразования и сделан акцент на предпосылках, заложенных в основу методов, необходимых для корректной оценки стоимости опционов. На основе проведенного в предыдущих разделах анализа разработан новый метод взвешенного полиномиального оценивания стоимости опционов, который позволяет преодолеть выявленные трудности. Кроме того, предложен алгоритм применения WAP метода на практике и дано сравнение оценок стоимости реального опциона, полученного разными методами.

Во третьей главе “Применение WAP метода для оценки эффективности внедрения 4G (LTE) технологии в отрасли сотовой связи в России” разработанный WAP метод применяется для оценки эффективности внедрения 4G+ (LTE-A) технологии на примере компании ПАО “МТС”. Для этого в первом разделе дан обзор самой LTE технологии, её возможностям и ограничениям. Во втором разделе описывается рынок сотовой связи в России, конкурентное положение, тренды развития, ключевые моменты развития в контексте LTE технологии. В третьем разделе предложенный WAP метод непосредственно применяется для оценки эффективности внедрения технологии LTE-Advanced сетей с точки зрения компании ПАО “МТС”: охарактеризованы условия кейса, построено дерево проекта, приведены расчеты согласно предложенному в седьмом разделе второй главы алгоритму применения метода на практике. В последнем четвертом разделе сопоставлены оценки, полученные различными методами.

В заключении сформулированы основные результаты диссертационного исследования, выносимые на защиту.

Глава 1 – Реальные опционы и возможности их применения для оценки эффективности инновационных проектов 1.1 – Исследования реальных опционов в управлении инновациями Инновации рассматриваются как ключевой источник экономического роста. Одним из первых, кто привлек внимание научной мысли к инновациям, был австрийский экономист Йозеф Шумпетер. В своей знаменитой работе “Теория экономического развития” (нем. Theorie der wirtschaftlichen Entwicklung) [41] автор формулирует и развивает идею, что именно предприниматель является источником экономического развития.

Сталкиваясь с внешней средой, предприниматель благодаря своим знаниям и способностям вводит “новшества” (термин позднее будет заменен на понятие “инновации”) во всех сферах деятельности. Такое “творческое разрушение” всех участников системы приводит к инновационному процессу, который является основой экономического развития.

Не останавливаясь подробно на инновациях, их типологии, классификации, характеристиках, методах управления, отметим, что заметный вклад в развитие научной мысли внесли такие авторы, как:

Кетунен Д., Калиокоски П., Годет М. и Уакк П., чьи труды использовали сценарный подход в вопросах управления инновациями;

Бремзер У., Барски Н., Абертни У. Дж., Уттербэк Д.М., Рамеш Б. и Тиуана А. занимались управлением знаниями и их влиянием на эффективность инноваций;

среди отечественных авторов выделяются Аньшин В.М. и Демкин И.В, которые многое осветили в вопросах управления портфелем инноваций;

труды Роговой Е.М, которые посвящены широкому кругу вопросов: от финансовых аспектов инвестиций и венчурного капитала до тонкостей технологического трансфера;

Бек М.А., Бек Н.Н., Бергман Е.М., Де Брессон К., Фезер Е.Дж., Харт Д.А. внесли вклад в изучение инновационных кластеров;

Грановеттер М., Корсаро Д., Пик А., Рамос К., Феррари М., Шарнхорст А. исследовали возникновение инновационных сетей;

отметим Г. Менша и развившего его взгляды на виды инноваций российского исследователя Ю.В. Яковца;

Г. Стюард, рассматривал типологии инноваций; Питер Сенге, выделил особенности инновационных организаций; Брайан Твисс, рассматривал инновации, как процесс.

Среди прочих работ, посвященных инновациям, которых большое множество, отметим несколько кандидатских диссертаций, которые отличаются актуальностью и глубокой проработанностью проблемы. Так в кандидатском исследовании Климова В. представлена обширная система классификаций инноваций [20]. В диссертации Яковлевой А. изучен вопрос эволюции научных взглядов на инновационные (эко-)системы [43]. В работе Бархатова В. дан обзор литературы по вопросу управления портфелем проектов [5]. Александр Габриелов осветил вопрос управления ценовыми рисками инвестиционных проектов, учитывая рекомендации государственных и некоммерческих учреждений и ассоциаций1 [16].

С позиций исследования стратегического управления инновациями, особое внимание, на наш взгляд, нужно уделить работам К. Кристенсена. В книге 1997 года “Дилемма инноватора: Как из-за новых технологий погибают сильные компании” (англ. “The Innovator's Dilemma: When New

К ассоциациям относятся Международный институт управления проектами (Project

Management Institute, PMI), Международная организация по стандартизации (International Organization for Standardization, ISO), Комитет организаций-спонсоров Комиссии Тредвея (The Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission, COSO), Европейская ассоциация риск-менеджеров (The Federation of European Risk Management Associations, FERMA).

Technologies Cause Great Firms to Fail”) он обратил внимание на класс инноваций, которые назвал “подрывными” (англ. Disruptive innovation). В отличие от инноваций, которые привносят некоторое улучшение в существующие процессы, данный класс создает целые отрасли, при этом практически уничтожая предыдущие отрасли с их компаниями-гигантами. В таблице 1 приведены примеры “подрывных” технологий, влияние которых ощутили на себе практически все совершеннолетние жители планеты.

Таблица 1. Примеры "подрывных" технологий.

Технология-разрушитель Предыдущая отрасль Сотовые телефоны Стационарные телефоны Электронная почта “Бумажная” почта Полупроводники Электровакуумные приборы USB флэш накопители CD-диски LCD-дисплеи мониторов CRT-дисплеи мониторов Большие вертикально Малые сталелитейные заводы интегрированные заводы Использование в медицине Использование рентгена ультразвука Цифровые фотоаппараты Пленочные фотоаппараты Традиционные платные Электронная общедоступная “бумажные” издания, например, энциклопедия “Википедия” Encyclopaedia Britannica Именно “подрывные” инновации выросли из R&D проектов, в успехе которых вначале многие сомневались и оценивали инвестиции, как очень рискованные. Понять такую позицию можно, если задуматься, о скольких неудачных проектах мы не слышали, сколько вложений фактически не оправдало вложенных ресурсов. Однако, с другой стороны, именно такие проекты имеют стратегический характер, позволяя компаниям выйти на новые рынки и создать устойчивые конкурентные преимущества. Именно стратегические инвестиции – объект сильнейшего желания инвесторов и акционеров. Возникает актуальная проблема-противоречие, между реальными условиями инвестиций в инновационные проекты и применяемыми методами для их анализа, которую мы раскрыли во введении.

Необходимо разработать методический подход, который позволить снизить неопределенность результатов будущего проекта и повысит точность оценки его экономического эффекта, позволит инвесторам точнее оценивать перспективы проектов. В результате использования такого подхода ошибок в оценке подрывных инноваций станет меньше.

Далее мы подробнее остановимся на литературе, посвященной именно реальным опционам и проследим основные этапы развития научной мысли в этой области.

Считается, что первым, кто обратил внимание на возможность применения финансового инструмента опциона к условиям инвестиций в реальном секторе и ввел сам термин “реальный опцион” (англ. real option), был С. Майерс, который в 1977 году опубликовал работу, посвященную политике корпоративных заимствований [87]. В своей статье автор учитывал стоимость потенциальных возможностей роста компании (англ. value of growth opportunity). С тех пор концепция “реальных опционов” начала постепенно привлекать к себе все большее внимание. Так, следующей “классической” работой стала Ph.D. диссертация Октавио Тоуриньо из Беркли, в которой он применил подход опционов для оценки стоимости резервов натуральных ресурсов [105].

Оценка стоимости проектов по разработке запасов угля, нефти, газа, золота и других природных ресурсов в дальнейшем стала одной из двух самых часто встречающихся отраслей в рамках использования подхода реальных опционов. Второй такой областью стала оценка проектов по строительству недвижимости и разработки земли. Причиной такого выбора отраслей является то, что по началу инвесторов больше интересовал вопрос о “правильном” времени разработки. У менеджмента есть право в течение некоторого времени начать проект, и в зависимости от текущей цены на рынке на исследуемый продукт принимается решение: о начале проекта или его откладывании. Такие возможности, но не обязательства менеджмента позволяют максимизировать стоимость проектов для акционеров. Это пример проявления опциона ожидания (англ. option to wait).

В 1985 году вышли три значимые работы, которые привлекли к концепции реальных опционов внимание экономического сообщества.

Статья [96] посвящена оценке инвестиций в полезные ископаемые. Работа [77] развила аппарат условных требований (деривативов). В [104] авторы оценивали свободные лоты дорогой земли в Лос-Анджелесе с учетом возможности отложить строительство.

В следующем году вышла в свет статья [79], в которой авторы убедительно показали, что опцион ожидания, который позволяет выбрать лучшее время для инвестиций - обладает стоимостью.

Первая серьезная опубликованная работа греческого экономиста Леноса Тригеоргиса, который со временем стал ведущим специалистом по реальным опционам в мире, [107] примечательна тем, что в ней подробно раскрывается проблематика оценки управленческой гибкости, которой в реальности обладает менеджмент компаний, проектов.

Существенный вклад в развитие проблематики реальных опционов внесли работы выдающегося профессора Университета Принстона Аваниша Диксита [60] и статья [70], в которой дана критика традиционного финансового правила инвестирования в мире конкурентной глобализации.

Одним из первых учебников по теме реальных опционов была работа А.

Диксита и Р. Пиндайка2 “Инвестиции в условиях неопределенности” [61]. О Автор одного из самых популярных в мире учебников по микроэкономике в соавторстве с Д. Рубинфельдом.

важности этой работы говорит тот факт, что согласно системе “Google Scholar” на данный источник ссылаются в академической литературе внушительное 11 987 количество раз.

Перечисленные выше работы отражают точку зрения, сформулированную в академическом сообществе. С конца 1990-х годов популяризаторские статьи, написанные простым и ясным языком, стали появляться во многих уважаемых отраслевых журналах и изданиях, например в таких ведущих изданиях, как Bloomberg Wealth Manager, Wall Street Journal, CFO Europe, Business Week, Products Financiers, Harvard Business Review [86] или в Management Science, Sloan Management Review, McKinsey Quarterly, Journal of Applied Corporate Finance, Forbes, USA Today и др. [10]. Рост количества неакадемических работ подтверждает интерес и веру в метод со стороны практики.

В популярных, просветительских работах, как “Get Real” [78] и “Реальная сила реальных опционов” [71] раскрыта основная идея реальных опционов, названы соотношения реальных параметров с параметрами в формуле Блэка-Шоулза, приведены примеры использования и выделены преимущества проактивного конструирования опционов.

Появление популярных статей говорит о том, что концепция реальных опционов не просто академическое абстрактное течение, лишенное практического применения, но и ценный подход именно для практических нужд. Целью концепции является именно создание инструмента, который должен помочь действующему менеджменту компаний максимизировать стоимость инновационной деятельности в интересах акционеров. Однако, к сожалению, порой авторы используют в своих работах избыточно усложненный математический аппарат, без применения в реальной практике из-за не полного соответствия исходным предпосылкам модели, или из-за отсутствия необходимых данных. Осознавая риск разрыва теории с практикой, ведущие спикеры конференции “16th Annual International Conference – Real Options. Theory Meets Practice” (Лондон, 2012) на завершающей панельной дискуссии подняли вопрос: “Не слишком ли наша теория отрывается от практики? Сможем ли мы сами воплотить в жизни описываемые методы?” Именно поэтому изначально перед предлагаемым диссертационным исследованием ставилась задача получить легко применимые на практике результаты, построить модель, которая без труда может быть использована аналитиками, чтобы не подтвердилось предположение профессора Арчи Питтса, опубликованное в авторитетном журнале “The Economist”, что анализ на основе реальных опционов получит широкое распространение, как например, CAPM-модель только “если все менеджеры будут иметь докторскую степень в прикладной математике” [102].

Часто неприменимые на практике теории возникают при попытках перенести методологию из области финансовых опционов3 на условия реальных опционов, не задумываясь об обоснованности лежащих в методе предпосылок и наличии необходимых данных. В качестве примера приведем методологию построения подразумеваемой волатильности стоимости опциона, так называемой “улыбки волатильности”, в которой используется факторный анализ приращений “улыбок” с течением времени. Эта методология не получила практического применения. Финансовый и реальный опцион объединяет идея, что право, но не обязанность обладает стоимостью для инвестора, но условия применения данных инструментов очень разные. Подводя краткий промежуточный итог, обратим внимание на риск роста разрыва между теорией и практикой применения.

Выделим учебник [106], который для многих стал “настольной книгой” по реальным опционам. Другим трудом, который также является “каноническим” в области, является учебник [56]. Указанные работы Область финансовых опционов развита на порядок сильнее по многим причинам, среди которых: исторически первоначальное возникновение, большие объемы торгов на специализированных биржах, наличие огромного массива доступных данных и др.

содержат в себе многосторонний обзор сущности и практики применения реальных опционов. Они послужили “фундаментом” дальнейшего развития концепции. Среди других часто цитируемых книг назовем [47, 86, 89].

Пожалуй, настоящее и окончательное признание метод реальных опционов заслужил после публикаций знаменитого профессора финансов школы бизнеса Стерна Асвата Дамодарана [58]. Его труды, методология и, главное, общедоступная обновляемая база данных (стоимость заимствованного и собственного капитала в разрезе стран и отраслей, значения коэффициента бэта, величина премий за риск и др.) используются финансовыми менеджерами в производственных компаниях и в инвестиционных банках по всему миру для расчета стоимости капитала, ставок дисконтирования, оценки стоимости. А. Дамодаран прямо выделил оценку стоимости активов с использованием реальных опционов, как четвертый способ наряду с общеизвестными: доходным, сравнительным и подходом на основе вложенных затрат (ликвидационная стоимость и стоимость замещения) [18, 19]. При этом автор смотрит на подход трезвым взглядом, обращая внимания на особенности метода, требующие осторожности в своем применении [58]: проблема двойного счета опционов;

не любые возможности являются реальными опционами; опасность применения метода только для того, чтобы раздуть стоимость убыточного проекта, как это было в кризис доткомов (англ. dot-com bubble).

Питер Боер опубликовал серию интересных работ [7, 52, 53], в которых ему удалось просто и ясно изложить основные проблемы в оценке стоимости R&D исследований, описать существующие методы и привести достаточное количество практических примеров.

На характер работ повлиял опыт автора:

он получил техническое образование в области физики и химии, долгое время успешно занимался исследованиями в лабораториях разных компаний.

Кроме названых выше фундаментальных трудов было написано и опубликовано большое количество отдельных статей, в каждой из которых рассматривался отдельный вопрос:

применение метода симуляции Монте-Карло (англ. Monte Carlo simulations) [93] или теории нечетких множеств (англ. Fuzzy Sets) [55];

классификация опционов на барьерный (англ. Barrier option), составной (англ. Compound option) или радужный (англ. Rainbow option);

применение инструментария реальных опционов в различных отраслях:

заготовка древесины сосны [88], оценка проектов энергогенерации от силы ветров [45]; в контексте данного исследования отметим, что со временем все чаще аппарат реальных опционов стал использоваться для отрасли инновационных проектов, поскольку позволяет лучше прочих методов справляться с неопределенностью будущего;

стратегические решения в конкурентной борьбе, теория игр [72].

Крупнейшим источником материалов в области реальных опционов является ежегодная международная конференция “Реальные опционы: теория встречается с практикой”, которая предоставляет открытый доступ ко всем публикациям за 18 лет [110].

В рамках диссертационного исследования нас в первую очередь интересуют немногочисленные работы, посвященные применению метода реальных опционов для оценки стоимости новых технологий в телекоммуникационной отрасли: посвященные оценке стоимости лицензий на разные частоты [49]; сравнивающие старые стандарты 3G и EDGE [68];

посвященные технологии WiMAX [91]. Нам4 не удалось найти работы, посвященные оценке стоимости строительства сетей 4G с LTE использованием реальных опционов. В то же время оценка эффективности таких проектов актуальна для сотовых компаний всего мира, и России в частности, именно сегодня. Вопрос правильного по времени и объему

Англ. to the best of my knowledge.

капитального строительства может стоить компаниям стратегического преимущества на рынке.

Среди отечественных представителей наиболее всего выделяются три автора: А. Бухвалов [10–13], М. Лимитовский [23]. Н. Пирогов [30, 31].

Необходимо отметить, что подготовить данный обзор во многом помогла как раз работа [10]. А в статье [11] содержится таблица публикаций, в которых применены реальные опционы в менеджменте. Данная таблица без изменений приведена в Приложении 1 в данном исследовании.

В процессе обсуждения концепции реальных опционов, например, в ходе апробации на конференциях, не раз вставал вопрос об эмпирических проверках метода: “Согласно теории метод действительно должен быть лучше, но есть ли этому численное подтверждение?”. К сожалению, необходимо признать, что литературы, посвященной эмпирическим тестам, действительно сравнительно мало. В качестве примера таких работ можно назвать статьи [64, 73, 84, 92].

В [84] метод тестируется на данных по активности золотодобычи на шахтах в Северной Америке. В [73] подход используется для оценки строительства газоперерабатывающих заводов. В классической и одной из первых на эту тему статье [92] рассмотрен рынок земли. В [64] содержится проверка метода на массиве данных по энергогенерирующим заводам. Во всех названных работах аппарат реальных опционов эмпирически доказал более высокую точность оценок стоимости. Тем не менее, для полноценного развития подхода требуется большее количество исследований в данном направлении, даже если применение метода остается в рамках коммерческой тайны компаний.

В данном разделе мы рассмотрели историю развития научной мысли по концепции реальных опционов. Обратили внимание на несколько критичных вопросов, например, на опасность разрыва между академической литературой и практикой или недостающее количество работ, проводящих с эмпирическую проверку метода. Далее мы рассмотрим сущность и виды реальных опционов, определим основные положения и термины.

1.2 – Сущность реальных опционов и возможности их применения в экономике и менеджменте Начнем изучение основных положений теории опционов на примере финансовых опционов, поскольку оригинально инструмент возник и развивался именно в таком формате. После этого перейдем к обсуждению реальных опционов. Такая последовательность позволит лучше проследить и понять логику и содержание понятий.

Финансовый, или обычный опцион – это контракт, который дает право, но не обязанность купить или продать в определенное время по определенной цене базовый актив. Такое право обладает стоимостью.

Финансовый опцион – это производный финансовый инструмент или дериватив (англ. поскольку его стоимость определяется derivative), динамикой базового актива. Под базовым активом (англ. underlying asset) обычно выступают акции компаний, фондовые индексы или натуральный товар (например, кофе, золото и др.). Крупнейшая в мире биржа, на которой проходят торги опционными контрактами – Чикагская биржа опционов (англ.

Chicago Board Options Exchange, NASDAQ: CBOE) [111].

Цена исполнения опциона (англ. strike price или exercise price) – это та заранее зафиксированная цена, по которой владелец опциона имеет право купить/продать базовый актив.

Дата истечения опциона (англ. expiration date) – это та заранее зафиксированная дата, или промежуток времени, в течение которого владелец опциона имеет право исполнить свой опцион.

Приведем основные виды классификации опционов по нескольким критериям (рисунки 1 – 3).

европейский опцион • может быть исполнен в (англ. european option) определенный день, дату истечения

–  –  –

Рисунок 3. Классификация опционов по рынку обращения.

Под ванильным опционом (англ. Plain vanilla option) подразумевают стандартный контракт, в котором оговорены все основные параметры. С конца 1980-х годов стали развиваться нестандартные опционы, с дополнительными переменными и оговорками. Их также называют экзотическими (англ.

Exotic options), среди которых можно перечислить:

азиатский опцион (англ. Asian option) – в котором цена страйк определяется, как среднее от стоимости базового актива;

барьерный опцион (англ. – в котором есть Barrier option) дополнительный параметр, барьер: если цена базового актива достигла этого уровня, то опцион “выключается” и выплат по нему не производится;

бинарный опцион (англ. Binary option) – в котором выплачивается или фиксированное вознаграждение обладателю опциона, или вовсе ничего, в зависимости от того, достигла ли цена базового актива определенного уровня. При этом на величину выплат по опциону не влияет то, насколько цена базового актива превысила пороговый уровень – размер выплат по бинарному опциону фиксирован.

Стоимость опциона стремится к выигрышу, который он может принести владельцу. Call-опцион выгодно будет исполнить, если на момент истечения цена на рынке на базовый актив выше strike-цены, оговоренной в прошлом в опционном контракте. Put-опцион будет исполнен, если текущая цена на базовый актив ниже, чем та, по которой владелец опциона имеет право продать, а сторона, продавшая ранее опцион не имеет права отказаться от покупки. В противном случае опционы просто не будут исполняться, поскольку представляют собой право, но не обязанность, в отличие, например, от форвардов или фьючерсов.

Сказанное выше заложено в логическом ограничении стоимости опционов, приведенном ниже в формулах (1) и (2):

–  –  –

где:

– стоимость опциона;

– дата истечения опциона;

– стоимость на рынке базового актива в момент времени ;

– цена исполнения опциона (страйк-цена).

Зависимость, выраженная формулами (1) и (2), изображена на рисунках 4 и 5 для call- и put-опционов, соответственно.

Рисунок 4. Выигрыш (стоимость) call-опциона в зависимости от цены на базовый актив Рисунок 5.

Выигрыш (стоимость) put-опциона в зависимости от цены на базовый актив Теперь перейдем от финансовых к реальным опционам. Реальный опцион (англ. real option) – это возможность, но не обязанность принимать гибкие решений в зависимости от сложившейся ситуации, в условиях неопределенности будущего. Реальный опцион обычно не закрепляется документом и соответственно не торгуется на биржах или иных специальных площадках, поскольку он представляет собой не договор между двумя сторонами, как в случае финансового опциона, а возможность, но не обязанность менеджмента или инвесторов действовать каким-либо образом в будущем.

Представим, что строится прогноз проекта по инновационной технологии. Как отмечалось выше, неопределенность будущего таких инвестиций крайне велика. Слишком много факторов которые могут повлиять на развитие проекта в любую сторону: конкретные характеристики продукта по результатам НИОКР, появление альтернативной технологии, изменение конъюнктуры рынка ресурсов или спроса, фаза делового цикла экономики страны, неожиданные действия конкурентов или Правительства, человеческий фактор в команде проекта и многие другие, в т.ч., которые заранее никем, даже экспертами в своей отрасли не предсказывались. В этой ситуации менеджмент проекта, чтобы снизить неопределенность инвестиций, может заранее продумать, как он будет действовать и реагировать при разных сценариях развития. Инвесторы, не статичны, они могут принимать в будущем решения, в зависимости от хода событий. Иными словами, они могут проявлять гибкость (англ. flexibility) и не обязаны следовать первоначальному плану, который мог быть составлен несколько лет назад, например, еще до первых осуществленных вложений. Обстоятельства и контекст проекта изменяются, и вместе с ними меняются оптимальные решения. Именно гибкие решения и возможность отреагировать на события внешнего мира подразумеваются в определении реальных опционов. Для лучшего понимания приведем некоторые варианты реальных опционов в таблице 2.

–  –  –

Приведем наглядные примеры современного применения реальных опционов.

Первый пример про инновационную компанию “Kiva Systems”, которая подорвала обычный логистический процесс товародвижения и упаковки на складах online ритейлеров. Компания разработала армию небольших автоматизированных мобильных роботов, которые эффективно экономили время и деньги. К удивлению менеджмента “Kiva” оказалось, что было не достаточно просто “представить новаторский подход, изобрести востребованную технологию и сделать её коммерчески привлекательной” [85]. Ритейлеры не хотели брать на себя риск приобретения еще никем из отрасли не применённого решения. Тогда “Kiva” решила гарантировать, что заказчик имеет право потребовать все свои средства назад до окончательной приемки решения. Таким образом, “Kiva” взяла весь финансовый риск на себя. Иными словами, “Kiva Systems” бесплатно предложила своим клиентам реальный put опцион на выход из проекта. В результате такого шага вскоре появились первые покупатели, а после нескольких успешных лет деятельности компанию приобрел “Amazon”.

Второй пример иллюстрирующий применение реальных опционов концепция “бережливого стартапа”, которая была сформулирована Эриком Райсом. Разработка по сути предлагает внедрять в процесс startup несколько существенных для успеха реальных опционов - своеобразных отсечек, на которых будет приниматься решение на основе полученных результатов.

Концепция все больше распространяется и подтверждает свою эффективность на практике [51].

Во время обсуждения положений теории реальных опционов автор сталкивался с вопросом - а часто ли на практике встречаются реальный опцион, например, на расширение проекта? Ответ звучит следующим образом: осознанно сконструированные менеджментом реальные опционы – нет, но сами возможности неожиданного роста – да. К счастью, имеет место реальная возможность, что инновация окажется более ценной, чем представляли себе изначально создатели. Например, паровая машина изобреталась ради одной цели – откачки воды из шахт. Создатели механизма не предполагали огромных возможностей использования в промышленности и транспорте своего изобретения, тем более целой промышленной революции [8]. Другой хорошо известный пример – история изобретения стикеров5 от компании 3M под товарной маркой “Post-it”. В компании не представляли, куда и как применить изобретенный доктором Спенсом Силвером новый вид клея в течение нескольких лет, пока другой исследователь 3M, Арт Фрай, поющий в церковном хоре, не догадался применять его для бумажных полосок, что облегчило его работу со страницами псалтыря.

Результаты ретроспективного анализа говорят, что многие изобретения, в итоге изменившие нашу жизнь, пробивали себе дорогу в течение десяти и более лет, например, электричество и железная дорога 19 века, продукты генной инженерии 20ого века. Причинами столь длительного срока могут быть проблемы безопасности, юридические сложности, колоссальные инвестиции в необходимую инфраструктуру [8].

Отметим, что в целом основные термины и классификация видов у финансовых и реальных опционов – идентичны, но отдельного уточнения требует понятие базового актива. В случае реальных опционов под базовым активом чаще всего подразумевается чистая дисконтированная стоимость (англ. Net Present Value, NPV) проекта. Другой подход к определению заключается в использовании в качестве базового актива показателя, наиболее полно отражающего изменчивость проекта, например: стоимость квадратного метра в проектах по строительству жилых домов или стоимость единицы ресурсов в проектах разработки месторождений.

Бумажка-записка с клейкой полоской, которая не оставляет следов.

Характерное положение вещей выглядит следующим образом: перед стартом проекта есть оценка NPV, полученная обычным способом, исходя из каких-то определенных предположений, так называемая статичная NPV.

Она будет верной, если сценарий реализации по факту будет соответствовать заложенному прогнозу, что, маловероятно в случае с инвестициями R&D проекты с высокой неопределённостью будущего результата. Тем не менее, существует ряд заранее прогнозируемых угроз и возможностей, на которые превентивно можно сконструировать реакцию, план действий, т.е.

сконструировать в проекте реальные опционы. Такой подход позволяет: вопервых, снизить риск проекта; во-вторых, усилить стратегическую составляющую в планировании. Реальные опционы обладают стоимостью, поскольку могут или увеличить итоговый NPV проекта, или помогут избежать его резкого сокращения. Таким образом, стоимость всего проекта представляет собой сумму статичного, неменяющегося NPV и гибких возможностей реальных опционов, так называемый стратегический NPV:

() = = ( ) + ( ) (3) Еще одним отличием между финансовыми и реальными опционами являются задачи их применения. Финансовые опционы используют в основном, чтобы или заработать на спекулятивных торгах или застраховать риски от неожиданного изменения стоимости базового актива. Реальные же опционы используют, чтобы максимизировать возможности роста проекта или также снизить риски потерь. Конечная же цель обоих инструментов одна

– максимизация выигрыша владельца опциона. Идентична и внутренняя логика, основа инструмента - это право, но не обязанность.

Из наблюдений применения реальных опционов на практике консалтинговыми компаниями отметим, что многие из них понимают всю ценность и полезность инструмента для управления инвестиционными проектами и оценки их стоимости, однако редко используют саму терминологию реальных опционов. Причина такого поведения, конечно, неизвестна, но можно выдвинуть гипотезу о том, что консультанты стараются максимально просто объяснять все потенциальным клиентам.

Однако инструмент от этого не меняется, как его не назови. Например, довольно знаменитая консалтинговая группа Accenture Management называла фактически реальные опционы управленческой, Consulting финансовой или стратегической гибкостью (англ. Agility).

В данном разделе мы рассмотрели сущность, основные термины и виды реальных опционов.

Результатом главы является определение рисков дальнейшего расхождения академических исследований от практического применения, а также малое количество работ, посвященных эмпирическим проверкам методологии.

В следующей главе перейдем к изучению основных методов оценки стоимости реальных опционов.

–  –  –

2.1 – Специфические особенности инновационных проектов Для успешной оценки эффективности инновационных проектов необходимо учитывать их специфику, которая состоит в:

повышенной неопределенности будущего;

отсутствии исторических данных по сопоставимым, аналогичных проектам;

сложности оценки стратегического эффекта от проекта;

высокой величине первоначальных вложений при далеком горизонте инвестиций.

Раскроем подробнее перечисленные положения. Первое отличительная черта говорит о том, что результат инвестиций в инновации, во что-то, чего еще никогда не было, порой просто невозможно предсказать. Слишком много факторов, которые могут повлиять на развитие проекта в любую сторону: конкретные характеристики продукта по результатам НИОКР6, появление в отрасли новой технологии, изменение конъюнктуры рынка ресурсов или спроса, фаза делового цикла экономики страны, действия конкурентов или Правительства7, человеческий фактор в команде проекта и многие другие, которые заранее никем, даже экспертами в своей отрасли не предсказывались. Недавним примером может служить остановка завода в г.

Новосибирск ООО “Лиотех”. Предприятие, созданное “Роснано” для производства инновационных литий-ионных батарей, столкнулось с тем, что Сокр. от Научно-исследовательские и опытно-конструкторские разработки. Принято считать, что основное отличие советских НИОКР от западных R&D – то, что в последних еще обязательна целевая фаза коммерциализации результатов.

7 Данный фактор в случае России особенно непредсказуем. В т.ч. из-за осложнений во внешнеполитической ситуации.

рынок не оправдал ожидания по темпам роста, во многом из-за экономического кризиса, мощности оказались сильно избыточны [14].

Второе положение связано с первым и раскрывает основные трудности аналитиков – коллегам не с чем сравнивать, нет уверенности в предположениях, нет статистики для построения прогноза: аналогичных проектов не было. Например, когда в Amazon разрабатывался и запускался проект по использованию воздушных дронов для быстрой доставки товаров, то насколько известно, подобных претендентов не существовало. В такой ситуации построение достоверного ряда денежных потоков становится сложной задачей. Сейчас услуга Amazon Prime Air находится в тестовой эксплуатации и ждет разрешения регулятора [46].

Третья отличительная черта подразумевает, что перед запуском проекта часто бывает не дать надежную численную оценку стратегического эффекта от инвестиций. Например, принципиальное присутствие компании в определенном регионе, может быть на грани окупаемости, но необходимо для потенциальных крупных клиентов. Занятие определенной доли рынка, даже если это не самая привлекательная по NPV альтернатива, может быть важной стратегической задачей для образа компаний в глазах акционеров.

Дорогостоящая наработка компетенций в технологии, за которой может быть (а может и не быть) большой потенциал, что позволит создать конкурентное преимущество, которое сложно оценить.

Проиллюстрируем третье положение негативным опытом сотового оператора ОАО “ВымпелКом” (бренд “Билайн”) в России. В 2007 году оператор приобрел 100% акций оператора “Golden Telecom” за 4,3 млрд.

USD, заметно повысив свою долговую нагрузку. В 2008 году в России начал проявлять первые признаки, а в 2009 году полномасштабно реализовался экономический кризис. Если еще в 2008 количество базовых станций у операторов почти не отличалось, то в кризисные годы из-за высокой долговой нагрузки “Билайн” резко сократил инвестиции в развитие сети, в новые технологии. С точки зрения сухих цифр NPV это было оправдано.

Напротив, “МегаФон” активно инвестировал в строительство и довел количество 3G базовых станций до 20 тысяч. Как показали годы, именно этот стратегический фактор, а именно “лучшей по качеству связи” позволил “МегаФону” стать на тот момент лидером по доходам от передачи данных (мобильный интернет). Но если тогда передача данных рассматривалось только как дополнительная услуга (англ. Value-added service, VAS) к основному источнику доходов – от повременной платы, то сегодня все операторы делаю ставку на развитие передачи данных, доходы от которой растут стремительными темпами. Так, например, у оператора ПАО “Мобильные ТелеСистемы” (“МТС”), который также вкладывал значительные инвестиции CapEx8 в строительство 3G сети (но с небольшим опозданием и в меньшем объеме чем “МегаФон”) согласно опубликованной 20 августа 2014 года отчетности доходы от передачи данных за 1H2014 выросли к 1H2013 на +41% при практически стагнирующем доходе от повременной плате за голосовой трафик [28]. При сохранении текущих темпов, доходы от передачи данных имеют шансы опередить доходы от повременной платы уже в 2015 году. “МегаФон”, инвестировав в строительство сети нового поколения, в полной мере пожинает плоды полученного стратегического преимущества, которое на тот момент не смогли оценить другие операторы. “Билайн” же в результате напротив несколько кварталов подряд терял, как абонентскую базу, так и доходы, став третьим оператором в стране, и на сегодня пытается стабилизироваться и переломить тенденцию спада.

Четвертое положение о специфике инновационной деятельности подчеркивает закономерность того, что проекты, основанные на инвестициях в R&D, как правило, требуют сравнительно большей величины вложений и большего срока окупаемости. Во многом это происходит потому, что в

Сокращение от Capital Expenditure, капитальные расходы.

инновациях требуются этапы, стадии, которых нет в “обычных” проектах:

научная разработка, исследование, опытные испытания, изучение полученных характеристик, маркетинговое исследование того, насколько полученные продукт может быть востребован, патентование, раскручивание рынка и др.. Все это требует дополнительных вложений времени и денежных средств. Классическим примером отрасли, основанной на R&D, по причине своей наглядности является фармацевтика. Вывод на рынок новых лекарств сопровождается колоссальным объемом работы: лабораторные изысканий новых химических соединений, отбор наиболее перспективных кандидатов, многоступенчатая проверка доклинических и клинических испытаний, регистрация нового продукта, заканчивая построением отдельного цеха или завода по производству. По оценке управляющего партнера компании “РоснаноМедИнвест”, озвученной на прошедшем в апреле 2014 форуме молодых ученых “U-NOVUS” в г. Томске, средняя оценка затрат на вывод нового лекарства по отрасли составляет “1,2-1,4 миллиарда долларов и 10-15 лет” [33].

Раскрытые выше характерные черты инновационной деятельности предприятий, столь сложной и неопределенной, но привлекающей потенциальными возможностями, хорошо иллюстрируются цитатами великих новаторов, которые изменили жизнь всего человечества:

“Если бы я спрашивал клиентов, чего они хотят, они бы попросили более быструю лошадь” – Генри Форд;

“Я не могу ходить и расспрашивать, каким должен быть графический компьютер, тех, кто вообще не имеет представления, что это такое” – Стив Джобс.

Говоря о трудностях прогнозирования, отметим, что финансовые менеджеры наиболее остро осознают проблему во время процесса бюджетирования на следующий период, поскольку KPI персонала зависят от корректности прогноза [48]. Вспомним 2008-2009 кризисные годы, когда ведущие CFO называли неопределенность будущего в качестве главной проблемы бизнеса. В профессиональных журналах можно найти работы, посвященные данному вопросу, например, [99] в хорошо известном “CFO Magazine”. В случае же инвестиции в инновационные проекты подобная “кризисная” неопределенность – явление обычное, естественное. Поэтому эффективные инструменты управления высоким риском настойчиво необходимы.

Рассмотренные в разделе отличительные черты инновационных проектов определяют степень применимости к оценке их эффективности различных методов, которые будут рассмотрены далее.

2.2 – Методы оценки экономической эффективности инновационных проектов Современный инвестиционный менеджмент главной целью ставит создание ценности для акционеров, собственников капитала и других стейкхолдеров компании (англ. Value-Based Investments, VBI) [6, 37]. Для достижения этой цели чистая дисконтируемая стоимость (NPV) проекта должна быть положительной. В условиях эффективного рынка это приводит к росту благосостояния акционеров. Для соблюдения этого условия необходимо, чтобы доходность на вложенный капитал превышала требуемый перед менеджментом уровень, который в свою очередь зависит от структуры капитала, текущей безрисковой ставки доходности и уровня риска проекта.

Именно последний компонент (уровень риска) оказывает наиболее ощутимое влияние на оценку стоимости инновационных проектов. Чем выше неопределенность проекта, тем выше риск невозврата вложенного капитала, тем выше требуемый уровень доходности, что выражается в росте ставки, по которой дисконтируются будущие денежные потоки от проекта к настоящему моменту. В результате такого подхода к оценке, большая часть R&D проектов отклоняется, поскольку продисконтированные к настоящему моменту времени будущие потоки не в достаточной степени окупают вложения в проект. Во время экономических кризисов, когда стоимость денег резко возрастает по той или иной причине, что наблюдается в текущей экономике России, капитальные вложения даже в обычную, привычную и “надежную” деятельность сворачивают, бюджеты секвестрируют, работы приостанавливают. Проекты просто не в состоянии получить согласование от инвестиционных комитетов по стремительно выросшей ставке временной стоимости денег.

Тяжело точно количественно оценить, но не оставляет сомнения тот факт, что в результате компании порой упускают привлекательные стратегические возможности. Например, опережение конкурентов за счет пионерного внедрения новой технологии в уровне доходов или в снижении затрат.

Описанные условия оценки инновационных проектов методом DCF, приводят к росту потребности в более точных оценках экономической эффективности инвестиций в инновационные проекты. Ошибка оценки зависит от двух параметров: используемые методология и данные.

Схематично, зависимость ошибки оценки от эволюции методологии и накопления исторических данных изображена на рисунке 6:

Рисунок 6. Зависимость ошибки оценки от используемого метода и входных данных В настоящее время, в силу стремительного развития и активного применения математических методов в экономике, все чаще встает проблема отсутствия качественных баз данных, нежели удовлетворительного метода оценки.

К сожалению, создание качественной базы данных по инновационным проектам в разрезе стран, отраслей, компаний представляется труднореализуемой задачей именно в силу природы таких проектов, которые по определению уникальны и неповторимы, представляют собой что-то совершенно или частично новое. Поэтому решение задачи создания подобной базы данных остается вне рамок этой работы. Остается лишь надеяться, что с течением времени идея открытого общества распространится и приведет росту числа и качества доступных данных. В этой работе мы сосредоточимся именно на методологии оценки инновационных проектов.

В настоящее время существует большое количество разнообразных способов оценки экономической эффективности инвестиционных вложений.

Многие из них построены для решения конкретной специфической задачи, учитывают определенные особенности вложений или компаний. Например, в статье [3] автор рассматривает методики, которые применимы для отрасли ИТ9-проектов.

Если говорить о “классической” классификации методов анализа, в зависимости от подхода к вопросу оценки, то чаще всего выделяют три основных подхода и один дополнительный, что изображено на рисунке 7:

Сокращение от информационных технологий.

–  –  –

Рисунок 7. Основные подходы к инвестиционной оценке Доходный подход основан на ограничении, что актив не может стоить больше, чем он принесет денежных потоков в будущем.

Подход оценивает внутреннюю стоимость актива (от англ. путем Intrinsic Value) дисконтирования. В рамках подхода, как отмечено в [19], “существуют буквально тысячи моделей” от разных аналитиков и инвестиционных банков, многие из которых заявляют о том, что их модель более точная. Возможно, так оно и есть, применительно к конкретно их специфическим условиям и задачам применения.

Порой упускается важный момент оценки: результат получается различный в зависимости от того, для кого проект оценивается, кто является собственником проекта. Это не ошибка, а следствие того, что разные компании могут извлечь разную пользу из одного и того же проекта, в т.ч. по причине различающихся синергетических эффектов. Так проявляется различие между инвестиционной оценкой для конкретного покупателя и справедливой рыночной оценкой, когда подразумевается гипотетический покупатель без учета синергетических эффектов. Наиболее ярко указанная особенность проявляется в мире слияний и поглощений (от англ. Mergers and acquisitions, M&A).

Доходный подход наиболее широко используется в инвестиционном анализе. DCF-метод, как главный инструмент доходного подхода, будет детально рассмотрен далее.

Рыночный подход основан на точке зрения, что актив стоит столько, за сколько его получится продать на рынке. Поэтому ищутся аналоги рассматриваемого актива, рыночная стоимость которых известна, а затем по большому множеству возможных сравнивающих коэффициентов, мультипликаторов оценивают интересующий актив. Чаще всего этот подход используют на фондовом рынке, что объясняется большой доступной базой для сопоставимого сравнения и публикацией компаниями лишь финансовой, но не управленческой отчетности. В рамках подхода выделяется использование фундаментальных переменных (например, темп роста прибыли или коэффициент окупаемости) и сопоставимых переменных (например, соотношения цена/прибыль10, цена/EBITDA11 или цена/дивиденды). У рыночного подхода есть множество подводных камней.

Часто при перекрестном сравнении забывают учитывать фактор времени, нередко спорным и безосновательным может быть предположение об аналогичности рассматриваемого актива и среднеотраслевого аналога.

Особой внимательности и экспертного знания требует выбор мультипликаторов для сравнения: прибыли, балансовой стоимости, выручки, специфические отраслевые показатели.

Использование разных коэффициентов может привести к сильно отличающимся результатам, чем порой злоупотребляют для представления финансовой информации в “удобном свете”. Поэтому использование рыночного подхода сильно зависит от добросовестности оценщика.

Данный коэффициент (англ. Price/Earnings или P/E) является, пожалуй, самым широко применимым в мире корпоративных финансов.

11 Англ. Earnings before Interest, Tax, Depreciation and Amortization.

К задачам, решаемым в рамках данной работы, рыночный подход не применим по определению: инновационные проекты не с чем сравнивать, аналоги отсутствуют, и нет твердого представления, о перспективах развития проектов. Рыночный подход оправдан, особенно с точки зрения время- и трудозатрат, применительно к однотипному бизнесу автопроизводителей, классических банков, производителей металлоизделий и других примеров устоявшихся отраслей с сопоставимыми компаниями.

Затратный подход используется реже других, обычно в процессе ликвидации компаний. Если не предвидится будущих денежных потоков для дисконтирования, не выполняется необходимое условие продолжающейся деятельности компаний для сравнения с аналогами, тогда остается смотреть лишь на то, что у компании уже есть, сколько по отчетности актив стоит с учетом накопленной амортизации. В этом подходе финансовая отчетность является основным источником информации. Бухгалтерская стоимость трансформируется в рыночную стоимость путем корректировок, при которых раскрывается глубина проблем ежегодной переоценки активов по рыночной стоимости, корректного начисления амортизации, отражения goodwill и других. Двумя часто используемыми способами в рамках подхода является определение стоимости по сумме оборотного капитала или по балансовой стоимости всех активов.

Как мы отмечали выше, Асват Дамодаран выделяет в качестве самостоятельного подхода оценку с условными требованиями (англ.

contingent claim) [19]. Данный подход является самым молодым и пока не заслужил всеобщего признания в экономическом сообществе, поэтому на рисунке 7 он заштрихован, в отличие от залитых “классических” подходов. В рамках подхода подразумевается использование реальных опционов для оценки стоимости активов, компаний, проектов.

Как пишет Дамодаран:

“Возможно, самым значительным и революционным продвижением в теории и практике оценки стало признание того факта, что по крайней мере в некоторых случаях стоимость актива может быть больше, чем текущая стоимость ожидаемых денежных потоков, если они зависят от наступления или не наступления некоторого события”.

Каждый подход по-своему отражает особую точку зрения на природу стоимости активов. В идеальном случае, все оценки должны сойтись к одной.

Аналитик должен умело использовать разные методы для наиболее подходящих случаев, понимая ограничения методологий, которые снижают их эффективность и сужают возможности для их применения. В случае инвестиций в инновационные проекты наиболее подходящим подходом из-за неопределенности будущего и отсутствия сопоставимой базы для сравнения, как было отмечено выше является использование реальных опционов в подходе с условными требованиями.

Одной из центральных проблем при работе с реальными опционами является вопрос о справедливой цене опциона, для ответа на который существует несколько моделей.

Почти все работы по методологии оценки стоимости реальных опционов можно отнести к двум группам:

основанные на модели Блэка-Шоулза (англ. Black-Scholes Option Pricing Model12);

основанные на модели биномиального дерева Кокса-Росса-Рубинштейна (англ. Binomial Option Pricing Model).

Обоснованность указанных моделей реальных опционов и их особенности требуют отдельного внимательного рассмотрения, к чему мы перейдем в следующих разделах данной главы.

Отметим метод Монте-Карло, под которым подразумевают совокупность численных решений, когда предполагают известными характеристики распределений интересующих случайных величин, по которым программное обеспечение13 генерирует большое количество Option Pricing Model далее в работе может сокращаться до OPM.

Наиболее популярным ПО для этих целей является “Oracle Crystal Ball”.

событий, что создает статистику и картину о вероятностном распределении результатов проекта. Считается, что впервые метод был описан в работе [82], а к инвестиционным проектам применён в работе [69]. Метод Монте-Карло используется в различных областях химии, физики, экономики. Одна из крупнейших в мире фармацевтических компаний Merck, которая обладает обширной исследовательской базой, использует данный метод в своей практике [7]. Основной сложностью применения метода, конечно, является предположение об известных законах распределения, необходимых для многократных имитаций. В реальных условиях инноваций, когда каждый проект уникален и самобытен, такого знания не приходится ожидать. Данный метод скорее применим, например, для оценки стоимости запасов месторождения нефти, когда цены на энергоносители могут быть приняты за случайные величины, распределенные по геометрическому броуновскому закону с известной волатильностью, вычисленной по накопленной статистике.

В общем случае, метод Монте-Карло является скорее не самостоятельным методом оценки экономической эффективности инвестиций, а техникой получения данных для статистического анализа проекта.

Отдельного рассмотрения требует портфельный подход к НИОКР, когда компания создает и управляет набором проектов, стараясь контролировать их этапы жизненного цикла так, чтобы сбалансированностью портфеля снизить риски и повысить эффективность инновационного управления предприятием.

Синергия от управления портфелем проектов, которая проявляется в виде диверсификации рисов и выгод от эффекта масштаба, положительно влияет на стоимость совокупных инвестиций, с точки зрения венчурного капитала.

Таким образом, портфельный подход при грамотном управлении создает дополнительную стоимость для акционеров.

Впервые теория и математический аппарат портфельного управления были разработаны и опробованы Гарри Марковицем в работах [75, 76], что сделало его лауреатом Нобелевской премии 1990 года “за работы по теории финансовой экономики”. Главная трудность применения портфельного метода к реальным R&D проектам заключается в том, что компоненты портфеля НИОКР не являются ликвидными, в отличие от ценных бумаг, для которых и была разработана теория портфельного управления. Об этой существенной исходной предпосылке, к сожалению, часто забывают. В мире просто не существует биржи инвестиций в инновации, на которой встречается множество продавцов и покупателей, нет ликвидного рынка R&D исследований. Тем не менее, идеи портфельного подхода оказываются крайне полезными в практическом применении.

Наглядным примером служит так называемая “Воронка НИОКР” [7], которая схематично приведена на рисунке 8:

–  –  –

Рисунок 8. Воронка НИОКР Крупные лаборатории стремятся держать в своем портфеле проекты на разных жизненных этапах, а инвесторы - и из разных отраслей.

От этапа к этапу отсеиваются самые слабые проекты, пороговые условия проходят лишь лучшие инновационные проекты.

Так, по приведенной автором14 статистике от крупных промышленных лабораторий в США проекты проходят на следующий этап с вероятностями:

Концепция – ТЭО: 33%;

ТЭО – Разработка: 50%;

Разработка – Ранняя коммерциализация: 75%;

Ранняя коммерциализация – Успех: 70%.

Таким образом, успешными проектами оказываются менее 10%15 из тех, кто уже имел свою сформированную концепцию. В качестве отечественного примера управления портфелем инновационных проектов можно привести ОАО "Объединенная авиастроительная корпорация", которая рассматривалась в диссертационной работе [42]. Влияние управления качеством при оценке инновационных проектов рассмотрено в работе [26].

Концепция воронки НИОКР интересна с точки зрения нашего исследования поскольку по существу, после каждого этапа подразумевается реальный опцион, примеры которых были приведены в таблице 2 в первой главе работы. Для перехода проекта в следующий этап проводят тесты, смотрят на его фактические результаты и в зависимости от них принимают решение: прекратить ли проект, продолжать, ускорять и т.п.. Никто не берется серьезно на первых этапах точно предсказать судьбу разработки, рассчитывать статичный NPV и, исходя из этого, принимать план действий на весь дальнейший срок R&D. Действия менеджмента по проекту будут зависеть от фактических результатов, нет обязанности строго следовать первоначальным идеям.

Доктор Боер – бывший президент Industrial Research Institute, организации 280 технических компаний США и Канады, члены которой выполняют примерно 85% отраслевых исследований в США.

15 33% * 50% * 75% * 70% 9% Ключевым условием для эффективной организации воронки НИОКР является достаточное число претендентов. Обладающие значительными финансовыми возможностями крупные Корпоративные венчурные фонды (КВФ) или объединения венчурных инвесторов организовывают разведку и отбор потенциальных инновационных проектов на постоянной основе (начальная стадия, на рисунке 8). Поиск может осуществляться во всех направлениях деятельности компании: мониторинг конкурентов, связи с университетами, собственные лаборатории, случайные наблюдения; главное

– набрать достаточное количество претендентов. Затем, во время перехода от стадии к стадии происходит отсев неуспешных проектов. Результаты развития проектов анализируются, сопоставляются с другими проектами, конкурирующими за финансовые ресурсы. Чем позднее стадия воронки, тем меньше проектов остается (только самые сильные), и тем больше средств и ресурсов в них вкладывается.

Процесс следует сделать по возможности непрерывным: одни проекты уходят на какой-либо стадии, но приходят новые, “сырые” пока еще идеи.

Постоянно действующая воронка НИОКР в сочетании с реальными опционами инвесторов позволяет существенно стабилизировать денежный поток от портфеля проектов, снизить его волатильность, а значит и неопределенность венчурных вложений. Поэтому организация инновационных проектов в виде постоянного потока (англ. pipeline) по воронке сделает инновационные проекты более финансово привлекательными. Инвесторы смогут активно управлять своими вложениями в зависимости от сценария развития ситуации. Такая организация инновационной деятельности должна, по мнению автора, значительно облегчить нахождение финансирования под инновационные венчурные проекты. Управление портфелем проектов по типу воронки с конструированием реальных опционов является примером активного рискменеджмента, который повышает отдачу на вложенные средства.

В общем случае, портфельный подход также является не самостоятельным методом оценки экономической эффективности инвестиций, а техникой управления инновационным процессом.

В текущем кратком обзоре методов оценки экономической эффективности инновационных проектов, отметим работу [20]. В её приложении приведено краткое ознакомительное описание тридцати16 методов оценки экономической эффективности инновационных проектов.

Конечно, многие из них являются скорее не самостоятельными методами, а критериями, которые рассматриваются комплексно, или скорее подходами к расчету себестоимости и KPI, а не оценкой стоимости, но классификация заслуживает быть отмеченной [см. Приложение 2].

В разделе сделан краткий обзор существующих методов оценки экономической эффективности инновационных проектов. В процессе оценки следует по возможности применить сразу все подходы (доходный, рыночный, затратный, с условными требованиями) для беспристрастного сравнения результатов, с учетом обоснованности предпосылок методов, к рассмотрению которых перейдем далее.

2.3 – Метод дисконтированных денежных потоков, DCF Дисконтирование будущих денежных потоков (англ. Discounting Cash Flow, DCF Method) для приведения к сегодняшней стоимости - самый широко распространённый в практике метод инвестиционного анализа.

Считается, что впервые он был сформулирован американским экономистом Ирвингом Фишером, который внес значительный вклад в теорию денег (“уравнение Фишера” и “уравнение обмена”). В книге “The Theory of Interest” 1930ого года метод дисконтирования был впервые определен формально [63], а к 1980м годам получил всеобщее заслуженное признание. Метод И это лишь небольшая часть из существующих в мире.

доказал свою состоятельность и удобен в применении благодаря несложной формуле:

(1+) = + (4) =1 (1+) (1+) () где:

d – ставка дисконтирования;

g - темп постоянного роста в постпрогнозный период;

CF – денежный поток;

[1 ; ] – индекс периода времени;

NPV – чистая приведенная стоимость.

Однако в области НИОКР проектов применение стандартного NPVкритерия вызывает сомнения в обоснованности своих предпосылок, которые рассмотрены ниже. Опытный аналитик знает, что достоверная надежная оценка неизбежно зависит от правдоподобности допущений, используемого метода. Именно затруднения и сомнения, полученные на практике, привели к формированию цели данной работы - исследованию основ различных методов оценки эффективности инвестирования в инновационные проекты и разработке нового метода, учитывающего все выявленные проблемы.

Разработанный метод будет давать более точные оценки. Точность в свою очередь часто оказывается важнее простоты и удобства применения метода, особенно в случае больших сумм вложенных средств.

Основными “узкими местами” применительно к DCF-метода, инновационным проектам являются:

Рассмотрение компании / инвестора в роли статичного (англ. Static) 1.

объекта или игнорирование управленческой гибкости;

Неоднозначность способа учета риска в виде кумулятивной ставки 2.

дисконтирования.

Первый пункт о статичном понимании инвестора уже частично обсуждался выше, в разделе 1.2 о сущности реальных опционов. Логика DCF-метода построена таким образом, что во время оценки проекта, которая обычно происходит до начала работ, строится прогноз наиболее вероятного течения событий. Исходя из него, рассчитывается итоговое значение NPV и принимается решение об экономической эффективности инвестиций. В этом подходе не предусмотрено никакой зависимости действий управленцев от промежуточных результатов проекта. DCF-метод дает хорошие результаты в случае стандартных, “обыденных” проектов: например, при открытии очередного салона сотовой связи или при закладке шаблонного катера на верфи. Существует большой накопленный опыт аналогичных проектов и возникновение существенных17 неожиданностей маловероятно. Решение на основе DCF-метода, таким образом, будет полностью верным в случае 100% корректного первоначального прогноза будущего. Однако в случае с инновационной деятельностью неопределенность будущего столь высока, что, скорее всего, произойдет что-то, что существенно повлияет на контекст и развитие проекта. Сценарий развития может пойти по тому или иному пути из множества вариантов. Изменения в законодательстве, непредвиденные действия конкурентов, разработка новой технологии, неожиданные результаты экспериментов – это примеры возможностей и угроз, которые могут заставить изменить первоначальное решение и стратегию инвесторов, компаний. На самом деле в зависимости от новой рыночной информации собственники или менеджмент могут принять решение о полной остановке проекта, о паузе, или наоборот об ускоренном развитии, о повороте в ином направлении и т.д.. DCF-метод не принимает в расчет такие возможности компаний реагировать на изменяющиеся условия среды (управленческую

Под критерием существенности понимаются такие события, которые повлияют на

первоначальное решение инвестора / компании.

гибкость), а потому выглядит странным, отстраненным от реальной практики в мире исследований и разработок. Использование DCF-метода сравнивают с вождением автомобиля по дороге вперед, смотря при этом только в зеркала заднего вида (прогноз на будущее, исходя из накопленных фактических данных). Такой подход работает, если вы уже не раз ехали по этой дороге и предугадываете, что будет далее. Однако в случае НИОКР “дорога” развития сценария всегда новая, неизведанная и такой “способ вождения” с высокой долей вероятности приведет к плачевному результату. Отметим, что данная особенность статичного понимания инвестора произошла в следствие того, что DCF-метод был позаимствован у фондового рынка, на котором инвесторы в основном являются действительно пассивными участниками.

Они могут приобрести ценные бумаги какой-либо компании, рассчитывать на определенный денежный поток (дивиденды, купонные выплаты по облигациям и др.), но участвовать в принятии важнейших решений и влиять на ситуацию, как правило, не могут, если это не мажоритарный акционер компании. Они действительно вынуждены статично принимать текущую ситуацию.

Конечно, информация не может быть совершенной и в любом случае придётся делать предположения, на которых будет строиться оценка стоимости проекта. Однако гипотеза, что все пройдет в инновационном проекте именно так, как мы запланировали до его начала - меньше всего отражает условия реального мира.

В современной практике наиболее подходящим способом учета управленческой гибкости является конструирование реальных опционов в прогнозе проекта. Можно без особого преувеличения сказать, что именно для этого реальные опционы изначально и разрабатывались.

Второе “узкое место” в допущениях DCF-метода – учет риска в ставке дисконтирования кумулятивным способом.

Как правило, при инвестиционном анализе за повышенный риск увеличивают ставку дисконтирования (премия за риск), тем самым повышая норму требования к проектам:

= ( ) + ( ) (5) Однако в случае инновационной деятельности предприятий такой подход сталкивается с вопросами о его обоснованности.

Первое сомнение в обоснованности – скорее из области техники расчетов, но от того не менее важное. Как отмечалось выше, метод дисконтирования был создан для стандартного18 денежного потока платежей, что часто невыполнимо в условиях высоко рискованных проектов. Это может привести к тому, что проект, продисконтированный по безрисковой ставке, окажется невыгодным, в то время как дисконтирование того же проекта по кумулятивной ставке с учетом премии за риск, окажется выгодным.

Иллюстрирующий эту ситуацию числовой пример приведен в приложении 3.

Другое сомнение в обоснованности использования кумулятивной ставки дисконтирования заключается в самом понятии риска. Есть два противоположных взгляда, на то, что понимать под термином “риск”.

Чтобы их объяснить, вспомним, что денежный поток периода равен разности доходов и расходов:

= (6) Согласно первой концепции риска (более распространенной в мире корпоративных финансов) – это вероятность как увеличения, так и уменьшения денежного потока. Иными словами, подразумевается изменчивость без негативного смысла, волатильность, что тождественно Под стандартным рядом здесь следует понимать кривую приведенной стоимости,

–  –  –

Таким образом, учет риска в знаменателе формулы (4), способом кумулятивной ставки дисконтирования не соответствует ни одному из теоретических взглядов на риск, упомянутых выше. Мы полагаем, что процесс дисконтирования корректнее осуществлять по безрисковой ставке, без добавления премии за риск, отражая лишь временную стоимость денег.

Лучшим решением представляется учет риска в числителе формулы (4) в виде различных сценариев.

В бизнес-практике оценки вложений в инновации, встречается мнение, что “жёсткость при рассмотрении NPV и DCF становится не только бессмысленной, но и потенциально вредной” в случае связи между R&D и корпоративной стратегией [94]. Инвестиционные комитеты по формальному NPV критерию полученному традиционным DCF методом, не согласовывают вложения в стратегические разработки. Мы не будем столь категоричны в своих суждениях. Метод дисконтирования является основой современных корпоративных финансов, который помог сберечь за все время по всему миру великую сумму денежных средств, или что важнее – выбрать для них наиболее эффективное вложение. Однако следует ясно понимать, что в случае разработки и коммерциализации инноваций прямое использование DCF метода с критерием в виде NPV следует воспринимать лишь как первое приближение, а не категоричную оценку. Тем более, что аналитики, строя прогноз будущих денежных потоков, или обосновывая величину ставки дисконтирования, ошибаются тем чаще, тем выше неопределенность, чем меньше база для сравнения. Рынки часто неверно оценивают потенциал новых изобретений или продуктов. При этом порой анализ чувствительности NPV по отношению к ставке дисконтирования показывает, что изменение ставки даже в 0,5% может качественно изменить оценку. Отметим, что кроме мира R&D схожая ситуация встречается в случаях оценки очень молодых низкодоходных компаний, которые находятся на грани рентабельности в начале своего пути.

Наша задача – с учетом выявленной проблематики использования DCF метода к оценке инновационных проектов (в виде статичного восприятия менеджмента и неоднозначности использования кумулятивной ставки дисконтирования), улучшить методологию оценки стоимости инвестиций в НИОКР.

2.4 – Модель оценки опционов Блэка-Шоулза (Black-Scholes Option Pricing Model) Фишер Блэк и Майрон Шоулз в 1973 году опубликовали фундаментальную работу [50], в которой была получена формула оценки стоимости европейского call-опциона. Позже их подход был развит Робертом Мертоном [80, 81] и другими экономистами и для других форм опционов, но основополагающий принцип и предпосылки сохранились. В 1997 году Мертон и Шоулз были отмечены “За их метод оценки производных финансовых инструментов” Нобелевской премией по экономике19.

Рассмотрим предложенный и ставший классическим алгоритм подробнее.

Предпосылки модели (“Ideal Conditions”) следующие [50]:

Краткосрочная ставка процента известна и постоянна;

1.

Время принимается непрерывным;

2.

Цена базового актива20 подчиняется процессу случайного блуждания с 3.

вариацией пропорциональной квадрату цены базового актива. Тогда распределение возможных цен базового актива в конце любого конечного периода является логнормальным, а вариация доходности по базовому активу постоянна;

Дивидендов от базового актива или иных выплат не предусмотрено;

4.

Нет транзакционных издержек и налогов;

5.

Фишер Блэк, к сожалению, скончался за 2 года до вручения премии.

В работе Блэка и Шоулза под базовым активом выступают простые акции.

Базовый актив делим, иными словами, возможно занять, купить, 6.

держать любую его часть;

Разрешены короткие продажи без штрафов и комиссий.

7.

Существуют работы, которые позволяют частично или полностью для разных случаев ослабить предпосылки номер 1, 4, 5 и 7. Правда, в этих случаях сложность и “громоздкость” выкладок на порядок возрастает и для данной работы – несущественно. Ключевыми для нашего исследования являются предпосылки номер 2, 3 и 6, в свете применимости их для реальных инвестиций.

Суть работы Блэка и Шоулза заключается в следующих семи основных преобразованиях.

Первое из их – согласно предпосылке номер 3, предположено, что цена базового актива P подчиняется геометрическому броуновскому движению:

= ( + ) (7) где:

– функция броуновского движения, в форме винеровского процесса;

– параметр сноса, т.е. угла тренда;

– параметр волатильности, т.е. силы колебаний вокруг тренда.

Геометрическое броуновское движение (англ. Geometric Brownian Motion или GBM) — это случайный процесс с непрерывным временем, логарифм которого представляет собой броуновское движение (симметричный винеровский процесс). Случайность означает, что мы не можем определить, местоположение через любой интервал времени.

Симметричность означает, что через любой интервал времени можно с одинаковой вероятностью оказаться как в точке с ординатой y0+yt так и в точке yo-yt (см. график в Приложении 4).

Второе преобразование в том, что цена производного инструмента F (в нашем случае опциона) зависит от времени и цены базового актива :

= (; ) (8) Третье преобразование: взяли дифференциал с двух сторон равенства (8), получившийся дифференциал справа разложили по формуле Тейлора:

= (; ) (9) 2 2 2 + + 2 2 ()2 + 2 + 2 2 ()2 + ()2 = (10) Четвертый ряд преобразований: отбросили те слагаемые, у которых величина малости позволяет ими пренебречь, выполнили замену согласно формуле (7), взяли математическое ожидание с двух сторон равенства (т.к.

нас интересует математическое ожидание изменения цены актива):

2 () + ( ) + () + 2 2 ( )2 () = (11) Пятое – провели преобразование с учетом того предположения, что математическое ожидание любого актива должно быть равно доходности безрискового актива (иначе возникнут арбитражные возможности), и с учетом того факта, что математическое ожидание винеровского процесса изза свойства симметричности равно нулю:

2 + + 2 2 2 () = (12)

–  –  –

где:

– цена исполнения опциона.

Седьмой ряд преобразований – с учетом граничных условий (13) решили уравнение в частных производных (12) (в физике аналогичное уравнение представляет собою уравнение теплопроводности (англ. the heat-transfer equation of physics), решенное Чёрчилем в 1963 году [50]).

Решение представляет собой результирующее уравнение оценки стоимости европейского call опциона без дивидендов в начальный момент времени:

(; ) = (1 ) ( ) (2 ) (14) +(±2 2 )( ) 1,2 = (15) ( ) где (повторим обозначения):

– стоимость опциона;

– текущий момент времени;

– дата исполнения;

– цена базового актива;

– безрисковая ставка процента;

– вариация доходности вложений в базовый актив;

– число Эйлера21 (2,7182818284…);

– натуральный логарифм;

() – натуральный логарифм.

Также в своей работе авторы вывели уравнение оценки стоимости put опциона [50]:

(; ) = (1 ) + (2 ) (16) Кроме того в [50] были рассмотрены такие вопросы, как связь с моделью CAPM (Capital Asset Pricing Model), эластичность цены опциона по цене акции, большая волатильность цены опциона по сравнению с волатильностью цены базового актива, проверка гипотезы на практических данных. Как считает автор данной работы, Нобелевскую премию по экономике Майрон Шоулз и Роберт Мертон получили именно за находчивость применения достижений математической физики в финансовой экономике с хорошо интерпретируемыми результатами.

Рассматриваемая модель разрабатывалась для финансового рынка опционов.

Попытки применить модель для оценки реальных опционов в нефинансовых проектах наталкиваются на ограничения заложенных в основе модели условий:

для применения метода необходимо рассчитать параметр волатильности цены базового актива, что представляется малообоснованным в случае неповторимых по определению инновационных проектов;

в модели Блэка-Шоулза подразумевается непрерывность времени, в то время как реальные инвестиции ближе к условиям дискретного времени.

Математическая константа называется числом Эйлера. А под экспонентой называют

функцию вида f(x)=ex.

В разделе 2.6 диссертации будут предложены пути преодоления данных методологических ограничений.

Выше была рассмотрена модель оценки стоимости опционов БлэкаШоулза (англ. Black-Scholes OPM). Осознанное понимание предпосылок, иными словами, фундамента, на которых она построена, позволит нам в дальнейшем улучшить методологию оценки стоимости реальных опционов.

2.5 – Биномиальная модель оценки опционов (Binomial Option Pricing Model) Перейдем к изучению второго классического алгоритма оценки стоимости опционов. После выхода в свет в 1973 году работы Ф. Блэка и М.

Шоулза интерес к методам оценки стоимости опционов возрос. В 1979 г.

команда авторов в лице Джона Кокса, Стефана Росса и Марка Рубинштейна публикуют работу “Option Pricing: A Simplified Approach” [57]. Название работы оказалось “говорящим само за себя”: подход, который использовали авторы, действительно, гораздо проще для понимания и использования на практике. Главная идея метода заключается в замене предпосылок модели Блэка-Шоулза 2 и 3 (остальные остались в силе) на соответственно нижеследующие:

Время принимается дискретным;

2.

Цена базового актива подчиняется биномиальному процессу.

3.

Иными словами, в каждый следующий момент времени цена базового актива может пойти либо вверх с вероятностью, либо вниз с вероятностью (1 ), изменившись соответственно в (от англ. Up) или в (от англ. Down) раз, что схематично изображено на рисунке 9, приведенном без изменений из оригинальной статьи, где – цена базового актива, акции (англ. Stock).

Рисунок 9. Биномиальное изменение цены базового актива.

–  –  –

Ограничение (17) – логично: если стоимость базового актива растет, то он приносит доходность больше безрискового вложения, но такое возможно, только если взять на себя риск понести убытки в случае падения стоимости базового актива.

Стоимость call-опциона в таком случае изображена на рисунке 10, где – стоимость исполнения опционного права:

Рисунок 10. Стоимость call-опциона в биномиальной модели.

Дерево стоимости опциона идентично по структуре дереву стоимости базового актива. Стоимость опциона в конечных вершинах однозначно определяется логическими ограничениями, которые исходят из определения опционов – см. формулы (1) и (2), т.е. по сути теми же самыми граничными условиями, что использовали Блэк и Шоулз (13).

Далее в работе Кокса-Росса-Рубинштейна следуют на удивление простые арбитражные рассуждения (англ. Arbitrage Pricing Theory, APT).

Возможно в текущий момент времени купить call-опцион на покупку актива за ден. ед.. В будущем опцион будет стоить или, если базовый актив подорожает, или, если актив подешевеет ден. ед.. Также можно (в силу возможности занимать по предпосылке 6) приобрести шт. базового актива, заплатив в начальный момент времени ден. ед., а также приобрести шт. безрисковых облигаций, которые принесут в следующем периоде ден.

ед.. Поскольку во многих экономических теоретических моделях действует предположение об отсутствии арбитражных возможностей извлечения прибыли без риска, то выполняется простая система уравнений:

+ = { + = (18) = +

–  –  –

Полученный результат содержит несколько примечательных особенностей. Во-первых, стоимость опциона (21) не зависит от вероятностей движения цены базового актива в сторону повышения q или в сторону понижения (1 q). Даже если разные инвесторы по-разному оценивают вероятности удорожания или удешевления базового актива (акций), то они все равно придут к единому мнению о стоимости опциона.

Как писали сами авторы [57]:

“What may seem more incredible is what we do not need to know: among other things, we do not need to know the probability that the stock price will rise or fall23.” Однако, отметим, что вероятности повышения или понижения цены базового актива все же влияют на стоимость опциона, но не напрямую, а косвенно, через значения параметров u и d.

Во-вторых, стоимость опциона в текущий момент можно интерпретировать, как дисконтированное значение взвешенной будущей стоимости базового актива. В этом случае параметры p и (1 p) выступают в роли весов, и данные веса совпадают, как показали авторы, со значениями вероятностей движения цены базового актива в сторону повышения q и в

Перевод с английского языка: “Что может показаться ещё более невероятным, это

то, что нам не надо знать (прим. авт.: знать для определения стоимости опциона): среди прочего, нам не надо знать вероятности, с которыми цена акции повысится или понизится”.

сторону понижения (1 q) в случае инвесторов безразличных к риску (англ.

risk-neutral). Иными словами, абсолютно все инвесторы на рынке, как не склонные к риску (англ. risk-averse), так и склонные к риску (англ.

riskseeking), сойдутся в равновесии в оценке стоимости опциона [57]:

“... the value of the call does not depend on investors’ attitudes toward risk24.” Рассмотрим не один промежуток времени (T = 1), а, например, два, как изображено на рисунке 11. Стоимость опциона в начальный момент времени C получится итеративно из стоимостей C и C (см. рисунок 12), которые в свою очередь, будут получены из пар C / C и C / C соответственно.

Последние пары стоимостей оционов представляют собой стоимость в конечных вершинах согласно логическим условиям (1) и (2). Рассуждения остаются аналогичными при любом количестве дискретных промежутков времени.

Рисунок 11. Дерево стоимости базового актива в случае T=2.

Перевод с английского языка: “Стоимость call опциона (прим. авт.: как и put опциона) не зависит от отношения инвесторов к риску.” Рисунок 12. Дерево стоимости опциона в случае T=2.

–  –  –

= (0 ; ; ; ; ; ) (22) Сравнивая характеристики Binomial OPM с Black-Scholes OPM, отметим, что биномиальная модель:

более понятна интуитивно и проста в вычислениях;

требует больше времени на вычисления;

не требует в качестве входного параметра вариацию доходности базового актива, и поэтому проще в применении на практике.

–  –  –

параметры изменения цены базового актива выражают как функцию от волатильности и количества итераций:

= / (23) = / (24) Представляется, что метод Кокса-Росса-Рубинштейна применительно к специфичным особенностям инвестиций в реальные инновационные проекты чрезмерно упрощает дерево сценариев, используя лишь биномиальное движение с равными временными интервалами. Если в случае финансовых опционов, для которых разрабатывался метод, оперативность принятия решения за счет упрощения метода и снижения точности оценки может быть оправдано, то в случае реальных инновационных проектов более критично дать максимально корректную оценку, даже если это будет стоить сравнительно больших временных и человеческих ресурсов. В следующем разделе будут предложены пути преодоления данных методологических ограничений.

В разделе был рассмотрен второй классический метод оценки стоимости опционов, Binomial OPM, а также приведены его отличительные черты от метода Блэка-Шоулза.

2.6 – Анализ применимости предпосылок основных методов к случаю реальных опционов Изучим вопрос о релевантности предпосылок, на которых построены основные методы оценки эффективности инновационной деятельности.

Прежде всего отметим, что по ряду причин в данной работе подробно изучены основные, но не все возможные методы оценки реальных опционов.

Во-первых, как отмечалось выше, подавляющее большинство методов основано или на Black-Scholes OPM, или на Binomial OPM: происходит усложнение математического аппарата, рассматриваются частные случаи, меняются виды распределения волатильности и т.п., но базис не изменяется;

Во-вторых, многие методы представляют собой настолько сложный математический аппарат, что рассматриваются лишь как теоретические конструкции, без возможностей апробации на практике, что не соответствует цели нашей работы;

В-третьих, порой путают методы оценки стоимости опционов (финансовых) и методы оценки стоимости реальных опционов. Разница между ними существенна и критична, будет рассмотрена подробнее ниже на примере моделей Блэка-Шоулза и Кокса-Росса-Рубинштейна. Для интересующегося читателя приведем пример широкого перечня методов оценки стоимости финансовых опционов – см. Приложение 5;

В-четвертых, изучение множества всех построенных в литературе моделей не представляется возможным, следует ограничивать круг рассмотрения, руководствуясь принципом Парето (“20% усилий дают 80% результата”).

Сведем основные “проблемные” места рассмотренных методов применительно к случаю оценки эффективности инвестиций в инновационные проекты и сразу обозначим наиболее перспективные и эффективные пути их решения.

DCF-метод с критерием в виде NPV:

В расчёте не учитывается ценность управленческой гибкости – решение 1.

об инвестициях принимается без учета возможностей компании/инвесторов отреагировать на изменившуюся конъюнктуру, что особенно актуально для инновационных проектов.

Предлагаемое решение состоит в конструировании и внедрении в инновационные проекты реальных опционов, примеры которых приведены в таблице 2. Реальные опционы – это наглядный пример активного риск-менеджмента. Проработка RO позволяет снизить риски потерь, реализовать потенциальные выгоды, учесть стратегический эффект от инновационных проектов.

Неоднозначность учета риска проекта в виде кумулятивной ставкой 2.

дисконтирования - способ не дает достоверных оценок риска в проектах, обладающих высокой неопределенностью будущего.

Предлагаемое решение заключается в конструировании и внедрении в инновационные проекты RO, которые позволяют учесть риск в виде параметра волатильности или в виде сценариев развития проекта (построение деревьев с потенциальными путями развития инновационного проекта). Подход на основе сценариев – также яркий пример активного риск-менеджмента, при этом он довольно прост в применении и широко задействован в практике консалтинговых компаний.

Модель Блэка-Шоулза, разработанная для фондового рынка, также имеет необоснованные предпосылки при применении к реальным инвестициям.

Использование данного метода “впрямую” может быть неоправданно, поскольку:

Для использования формулы необходимо знать изменчивость цены 1.

базового актива, – в случае реальных инвестиций под базовым активом обычно понимается NPV проекта или его часть, которая предназначена определенному инвестору. Однако знать изменчивость уникальных по своей сути инновационных проектов крайне сложно, поскольку нет фактических баз данных сопоставимых примеров для сравнения. На практике не удастся достоверно обосновать используемое экспертное значение параметра волатильности для проекта НИОКР. Предположение о равенстве вариаций между инновационным проектом и инновационными компаниями, котирующимися на бирже (например, 3М) представляется слишком сильным, уже только потому, что факт присутствия на фондовой бирже сам по себе сильно влияет на рассматриваемую нами волатильность.

Предлагаемое решение - развить методологию ROV так, чтобы входные параметры определялись на основе доступной информации, более прозрачной для обоснования.

В модели Блэка-Шоулза подразумевается непрерывность времени иными словами, возможность купить / продать свой реальный опцион в любой момент времени. Например, на Chicago Board Options Exchange [111], такой механический параметр сервера, как тик времени, составляет около 1 / 15 доли секунды, что является возможным поскольку котируются стандартизированные финансовые продукты.

Однако в случае реальных инвестиций и особенно уникальных и сложных инновационных проектов предположение стандартизации не соответствует действительности – не существует биржи инвестиций в инновационные разработки, на которой встречается множество продавцов и покупателей, на которой можно купить/продать свои вложения в инновационный проект без особых сложностей.

Предлагаемое решение – использовать дискретное время в модели оценки стоимости опционов.

Биномиальная модель позволяет преодолеть все недостатки методов DCF и Black-Scholes OPM: она учитывает управленческую гибкость, учитывает риск проекта в виде сценариев, не требует определения параметра волатильности, основан на предпосылке о дискретности времени. Этот метод основан в случае инвестиций в инновации на самых обоснованных предположениях, поэтому сомнений в его корректности и результатах меньше всего. К тому же биномиальный метод крайне прост для использования на практике.

Однако модель Кокса-Росса-Рубинштейна в случае использования в реальных опционах также имеет одну предпосылку, нерелевантную действительности:

Условие лишь биномиального выбора движения: вверх, или вниз, т.е.

1.

только две ветки в дереве решений по проекту. В случае финансовых опционов, для которых метод разрабатывался, это положение естественно не представляет трудностей. Однако деревья инновационных проектов имеют более сложную структуру, далекую от симметричности и требующую большей вариативности сценариев, от которых будет зависеть NPV проекта. Лишь два симметричных варианта изменения стоимости базового актива – слишком сильное упрощение, например, значение теплоемкости нового композитного материала может оказаться почти равновероятно в одной из 5 качественных групп.

Предлагаемое решение заключается в улучшении методологии Binomial OPM, внесением возможности построения произвольного дерева проекта, наилучшим образом соответствующего представлениям о развитии проекта.

Схематично основные тезисы данного раздела приведены в Приложении 6.

–  –  –

На основе вышеприведенного анализа недостатков существующих моделей оценки стоимости реальных инвестиций в диссертации разработан метод взвешенного полиномиального оценивания стоимости опционов, Weighted Average Polynomial Option Pricing Model (WAP OPM).

Для случая уникальных инновационных проектов с неопределенным будущим наиболее подходящей является модель оценки стоимости реальных опционов, разработанная Джоном Коксом, Стефаном Россом и Марком Рубинштейном. Как отмечалось, наличие лишь двух вариантов движения цены является сильным упрощением модели, поскольку почти всегда желательно учитывать от трех и более возможных вариантов, а не только два, как заложено в модели. Причем длительность различных этапов инновационного проекта различается. Длительность же этапов в Binomial OPM в работах, которые нам известны, была одинаковой – каждый следующий этап отражался на шаге дискретного времени.

Таким образом, в целях улучшения существующей методологии оценки стоимости реальных опционов необходимо развить биномиальную модель так, чтобы возможно было строить полиномиальное дерево сколь угодно сложной структуры: с любым необходимым для соответствия действительности количеством ветвей. Деревья проектов будут каждый раз индивидуальными, уникальными, что отражает неповторимость инновационных проектов. Пример такого дерева25 представлен на рисунке 13.

Поскольку деревья стоимости базового актива и стоимости опциона идентичны, то

–  –  –

Рисунок 13. Пример дерева, отражающего структуру R&D проекта.

Где:

… – вершина дерева, путь к которой лежит из начальной точки (корня) последовательно по веткам с именами,, … (сокращение от слова Node);

0 – стоимость опциона в начальный момент времени;

[1 ; ] – порядковый номер возможного пути из вершины;

– количество веток из родительской вершины, к дочерним;

– параметр, который отражает изменение в стоимости базового актива в случае реализации i-ого сценария (в терминах биномиальной модели: 1, ).

Под листьями понимают конечные вершины дерева, которые не имеют своих детей, самые последние по пути развития. Под корнем понимают самую первую вершину всего дерева, без родителей, соответствующую начальному моменту времени. Поддеревом называется часть дерева проекта, состоящая из какой-либо родительской вершины и её детей (для примера, из рисунка 13 – это совокупность вершины N2 и её детей N21, N22, N23).

Изображенное на рисунке 13 дерево может описывать следующий пример инновационного проекта небольшой химической лаборатории. На первом этапе проекта происходит изучение необходимых условий для протекания требуемой химической реакции (параметры давления, температуры, объем катализатора, количественные соотношения составляющих элементов). Под результатом этого этапа (момент времени t0) понимаются три диапазона стоимости обеспечения необходимых условий протекания такой реакции: очень дорого (случай m3), приемлемо (m2) и очень дешево (m1). Чем дешевле обходится процесс реакции, тем выше NPV проекта.

В пессимистическом сценарии (m3) вложения в испытания (лаборатория, оборудование, реактивы, оплата труда и др.) уже не окупаются.

Тем не менее есть возможность реализовать полученные результаты испытаний дешево (m31) или очень дешево (m32), чтобы хоть частично компенсировать первоначальные вложения.

В нейтральном же диапазоне стоимости обеспечения протекания химической реакции (m2) можно предложить наши результаты, какой-либо крупной химической корпорации26.

И в зависимости от многих факторов, которые крайне трудно заранее спрогнозировать, таких как:

появится ли интерес к проекту у одной компании или у нескольких конкурирующих компаний (влияние случайного фактора);

насколько удачно пройдут переговоры (человеческий фактор) и других;

Часто результаты малых инновационных проектов поглощаются крупными компаниями-лидерами отрасли.

- будет возможность продать результаты с небольшой прибылью (случай m21), просто окупив безубыточно вложения (m22) или с небольшим убытком (m23).

Если же получится добиться очень дешевых условий протекания реакции (m1), то принимается решение самостоятельно производить продукт на основе изученной технологии. Налаживание производства и вывод продукта на рынок потребует значительно больше времени, что отражено на рисунке 13. В качестве потенциального результата специалистами выделяются 3 успешных сценария (m11, m12, m13) с разной степенью рентабельности и один провальный (m14).

Структура потенциального дерева сценария развития инновационного проекта определяется специалистами компании, чьи компетенции отвечают определенному этапу. В нашем примере выше количество ветвей и время первого этапа (изучение допустимых условий протекания необходимой химической реакции) определяется, в первую очередь, техническими специалистами проекта. А количество ветвей и время этапа в случае, например, решения о самостоятельной коммерциализации результатов, определяется в первую очередь коммерческим отделами (отделы маркетинга и продаж). Задача же финансовых менеджеров состоит в организации взаимодействия между всеми отделами, общая поддержка и ведение проекта на всех этапах.

Отметим, что время в построенном дереве дискретно, но имеет индивидуальную протяженность для каждого поддерева, что позволяет строить более точные приближения к реальным условиям проекта. В примере на рисунке 13 время между вершинами N3 и N31, N32 (от t1 до t2) меньше времени между вершинами N2 и N21, N22, N23 (от t1 до t3). Иными словами, быстрая реализация полученных на первом этапе слабых результатов потребует меньше времени, чем обстоятельные переговоры с потенциально интересующимися корпорациями. Ожидаемый срок реализации сценариев в каждом поддереве определяется специалистами из соответствующего функционального подразделения.

В случае же Binomial OPM, пришлось бы строить сплошную сеть из корня к листьям, и выборочно обнулять большую её часть, что не имеет содержательного смысла. Однако в предлагаемом методе есть одно ограничение: все исходы поддерева должны закончиться в один момент времени, т.е. не может быть ситуации, изображенной на рисунке 14.

–  –  –

Рисунок 14. Пример некорректного построения дерева.

Конечно, можно предположить, что результат, например, оптимистичного сценария будет получен раньше результата пессимистичного исхода, например, из-за необходимости проведения дополнительных тестов. В целом, такие случаи представляют собой частный интерес и в данной работе рассматриваться не будут.

Очевидно, что одинаковая структура дерева у различных инновационных проектов маловероятна, и поэтому не получится вывести простую единую аналитическую формулу стоимости реального опциона в начальный момент времени, как в Black-Scholes OPM. Для решения этой проблемы предложен итеративный алгоритм действий в каждом поддереве, такой же, как и в биномиальной модели. Важно понимать, что мы сталкиваемся с важной дилеммой моделирования: выбором между простотой в расчетах или более детальном и точном описанием действительности ценой усложнения и нагромождения моделей. Пример такой дилеммы уже приводился нами выше, в разделе 2.3, когда мы отметили, что оригинальная работа Блэка и Шоулза была посвящена простому европейскому опциону без дивидендов и в условиях отсутствия транзакционных издержек и налогов.

Существуют работы, посвященные ослаблению данных предпосылок, например [90]: с учетом дивидендов, с учетом налогов и др.; однако, они бывают крайне сложны для глубокого понимания и практического применения и, порой, представляют собой лишь теоретический интерес.

Дилемма моделирования решается широко распространенным компромиссным принципом: модель детализируется и усложняется до тех пор, пока это себя оправдывает. Таким образом, степень детализации индивидуальна в каждом конкретном случае. Например, физики элементарных частиц строят столь сложные модели, что возможно проверять их предсказания до миллионных знаков после запятой27. На это уходит много времени и сил, но это оправданно важностью результатов и дороговизной проводимых экспериментов. В то же время многие решения на фондовом рынке необходимо принимать крайне быстро из-за стремительности перемены конъюнктуры и цен28. В таких условиях цейтнота времени, важно знать не точную оценку, а скорее определить соотношение текущей цены и теоретической цены, к которой будут стремиться рынки. В условиях инвестиций в реальный сектор экономики, в отличие от фондового рынка, есть возможность определить более детальные данные, учесть более тонкие взаимосвязи, и это будет оправдано. Поэтому замена простой аналитической формулы стоимости реального опциона в начальный момент времени на итеративный процесс в каждом поддереве воспринимается нами не как недостаток, а напротив, скорее как улучшение методологии ROV.

При принятых приставках СИ.

Особенно, если торговля идет на дневном и меньшем (4х часовом, часовом, 15ти минутном, минутном) интервале времени.

Суть предлагаемой в данной работе модели взвешенного полиномиального оценивания стоимости опционов или WAP OPM (англ.

Weighted Average Polynomial Option Pricing Model), заключается в следующем

– подход Кокса-Росса-Рубинштейна, расширяется возможностью множественных сценариев, путей развития проекта. В этом случае, как показано далее, в модели появляется ряд промежуточных оценок или приближений стоимости реального опциона. Для получения результирующей стоимости реального опциона, рассчитывается среднее значение с учетом весов веток.

Рассмотрим процесс применения модели на упрощенном для понимания случае с тремя возможными путями, = 3, представленном на рисунке 15.

–  –  –

Рисунок 15. Пример поддерева с тремя возможными путями.

Первый шаг.

Стоимость опциона в листьях (терминальных точках дерева) определяется теми же логическими ограничениями, вытекающими из определения инструмента:

= max{ ; 0} (25)

–  –  –

где:

, – порядковые номера возможных путей. Причем для строгости зададим порядок как 1 ;

– время, которое прошло между событиями.

В работе были выбраны буквенные обозначения, отличающиеся от оригинальной биномиальной модели: более универсальные. Так, вместо буквы “”, которая обозначала сокращение от слова “Call” использована буква “” от слова “Option”, поскольку модель построена и для put-опционов.

В своей работе Кокс, Росс, Рубинштейн вводили условие:



Pages:   || 2 |
Похожие работы:

«Социология семьи. Гендерные исследования © 1997 г. Г.Г. СИЛЛАСТЕ, Г.Ж. КОЖАМЖАРОВА СОЦИАЛЬНАЯ ДИСКРИМИНАЦИЯ ЖЕНЩИН КАК ПРЕДМЕТ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА СИЛЛАСТЕ Галина Георгиевна доктор философских наук, профессор, действительный член НьюЙоркско...»

«Частьвторая Экономика в долгосрочном периоде Глава 3 НАЦИОНАЛЬНЫЙ ДОХОД: ЕГО ПРОИЗВОДСТВО, РАСПРЕДЕЛЕНИЕ II ИСПОЛЬЗОВАНИЕ Большой доход это лучший рецепт счастья, о котором я когда-либо слышала. Джейн Остен Мак...»

«© 2000 г. И.А. ПАШИНЯН РАБОТА И ТРУДОУСТРОЙСТВО В ВОСПРИЯТИИ СТУДЕНТОВ ПАШИНЯН Изабелла Ашотовна аспирант социологического факультета Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова. Важнейшими направлениями развития современной высшей школы являются интеллектуализация содержания учеб...»

«1991 г. А.А. РАЗУМОВ ПОМОЖЕТ ЛИ РЫНОК ВОЗРОДИТЬ ДЕРЕВНЮ? РАЗУМОВ Александр Александрович — кандидат экономических наук, заведующий отделом уровня жизни НИИ труда Госкомтруда СССР. В нашем журнале публикуется впервые. Осуществление радикальной экономической реформы, основным замыслом которой явл...»

«Классика экономической науки Миф об эффективности* Я Мюррей РотбаРд очень рад тому, что доктор Plt Марио Риццо в четвертой главе POLITIKA [работы «Время, неопределенность и неравновесие»] подвергает серьезному сомнению хваленое понятие «эфф...»

«Академическая трибуна ©1995 г. Т.И. ЗАСЛАВСКАЯ БИЗНЕС-СЛОЙ РОССИЙСКОГО ОБЩЕСТВА: СУЩНОСТЬ, СТРУКТУРА, СТАТУС * ЗАСЛАВСКАЯ Татьяна Ивановна — академик РАН. Наш постоянный автор. В российской литературе имеются несколько трактовок понятия «предпринимательство». В данной работе мы рассматриваем предпринимательство как д...»

«1) В городке Z поставку продуктов питания в магазины осуществляет множество компаний, в число которых входят как крупные производители, так и отдельные фермерские хозяйства. Выберите из приведённого ниже списка характеристики данного рынка и запишите цифры, под которыми они указаны.1) рынок товаров и у...»

«Коуэлл Ф. Микроэкономика. Принципы и анализ: учебник / Фрэнк Коуэлл [пер. с англ.] — М.: Изд-во «Дело» АНХ, 2011. — 720 с. Содержание Предисловие к русскому и з д а н и ю От автора Глава 1. ВВЕДЕНИЕ Роль микроэкономических принципов 1.1. Микроэкономические м о д е ли 1.2. Цель 1.2.1. Экономические а г е...»

«ДЛЯ ВЫПУСКА: в Вашингтоне (местное время): 9:30, 21 января 2014 года Наступает ли прилив? Мировая экономическая активность усилилась во второй половине 2013 года, как прогнозировалось в октябрьском выпуске «Перспектив развития мировой экономики» (ПРМЭ) 2013 года. Ожидается, что активность дополнительно возрастет...»

«УТВЕРЖДЕНО приказом и.о. генерального директора АО «Сбербанк Управление Активами» от 10 февраля 2017 года № 23-ОД/17/1 ПОЛОЖЕНИЕ о порядке определения инвестиционного профиля клиентов АО «Сбербанк Управление Активами» (редакция № 4) Москва Стр. 1/12 ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ 1. Настоящее Положение о порядке определения инвестиционно...»

«УДК 334.723.2 ЭФФЕКТИВНОСТЬ МАЛОГО И СРЕДНЕГО БИЗНЕСА В АПК Пыжикова Н.И., доктор экономических наук, профессор, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образован...»

«© 2004 г. О.А. КАРМАДОНОВ СИМВОЛ В ЭМПИРИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ: ОПЫТ ЗАРУБЕЖНЫХ СОЦИОЛОГОВ КАРМАДОНОВ Олег Анатольевич кандидат философских наук, доцент, заведующий кафедрой регионоведения и социальной экономики Иркутского государственного университета. Прикладное значение символов. Феномен символического, несм...»

«366 © Laboratorium. 2010. № 2: 366–372 О ПЫТ «РАДИКАЛЬНОЙ РЕФОРМЫ» В АРГЕНТИНЕ И РОССИИ: МЕЖДУ ЭКОНОМИКОЙ И ПОЛИТИКОЙ. Резюме Олеся Кирчик, Мариана Эредиа 1. ПО ТУ СТОРОНУ УНИВЕРСА ЛЬНЫХ РЕЦЕПТОВ: О ПОЛЬЗЕ СРАВНИТЕЛЬНОГО...»

«ЧТЕНИЕ ХУДОЖЕСТВЕННЫХ ТЕКСТОВ НА УРОКАХ РКИ Е.Ю.Гончарук, ассистент кафедры русского языка ИМОБ ВГУЭС Владивостокский государственный университет экономики и сервиса Целью работы является представление современной методики работы над художественным текстом на уроках РКИ. Преподавание язык...»

«Содержание Общая информация 3 Эффект от использования системы 3 Функциональные возможности Справочная подсистема 4 Административная подсистема 5 Регистрационная подсистема 6 Медицинская подсистема 8...»

«ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ПРОФСОЮЗОВ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «АКАДЕМИЯ ТРУДА И СОЦИАЛЬНЫХ ОТНОШЕНИЙ» ФАКУЛЬТЕТ МИРОВОЙ ЭКОНОМИКИ, ФИНАНСОВ И СТРАХОВАНИЯ КАФЕДРА МИРОВОЙ ЭКОНОМИКИ И МЕЖДУНАРОДНЫХ ФИНАНСОВ « УТВЕРЖДАЮ» ПРОРЕКТОР ПО...»

«Выпуск 3 2015 (499) 755 50 99 http://mir-nauki.com Интернет-журнал «Мир науки» ISSN 2309-4265 http://mir-nauki.com/ Выпуск 3 2015 июль — сентябрь http://mir-nauki.com/issue-3-2015.html URL статьи: http://mir-nauki.com/PDF/...»

«УДК 332.1:002 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ 3D-МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРИ ИЗУЧЕНИИ МОРФОДИНАМИКИ РЕЛЬЕФА ГОРОДСКИХ ТЕРРИТОРИЙ НА ПРИМЕРЕ Г.КУРСКА © 2009 С. Г. Казаков1, С. В. Харченко2 канд. географ. наук, д...»

«Юрий Александрович Лукаш Внутрифирменные конфликты, или Трудовая конфликтология в бизнесе Серия «Деловая библиотека» Текст предоставлен правообладателем http://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=8975339 Внутрифирменные конфликты, ил...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Северный (Арктический) федеральный университет...»

«Библиотечная микроэкономика (методология, менеджмент, маркетинг, дидактика) (Библиотековедение. – 2000. – №1. – С.28–35) Современное российское библиотечное дело ресурсоограниченная, но в то же время и высокопотенциальная отрасль, нуждающаяся в адап...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ УТВЕРЖДАЮ Заместитель министра образования Российской Федерации _ В.Д.Шадриков “17_”_032000 г. Номер государственной рег 181эк/сп ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ СТАНДАРТ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ СПЕЦИАЛЬНОСТЬ – 060500 БУХГАЛТЕРСКИЙ УЧЕТ, АНАЛИ...»

«XXIII Межрегиональный экономический фестиваль школьников «Сибириада. Шаг в мечту». Олимпиада по экономике для учащихся 7-х классов 17.01.2016. ОТБОРОЧНЫЙ ТУР. ЗАДАЧИ. Всего за задачи 100 баллов Время выполнения 180 минут КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ Решение каждой задачи должно...»

«Соснин Константин Евгеньевич ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНСТРУМЕНТОВ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПРИ ПРИВЛЕЧЕНИИ ЗАЕМНОГО КАПИТАЛА ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ Специальность: 08.00.05 «Экономика и...»

«Денис Александрович Шевчук Деньги. Кредит. Банки: конспект лекций http://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=178223 Аннотация Материал приведен в соответствие с учебной программой курса «ДЕНЬГИ....»

«Федеральное агентство по образованию Уральский государственный экономический университет Ю. Б. Мельников Понятие. Определение понятия. Структура определения Раздел электронного учебника для сопровождения лекции Изд. 3-е, испр. и доп. e-mail: melnikov@k66.ru, melnikov@r66.ru Екатеринбург сайты: http://m...»

«ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Актуальность Данная программа является актуальной, так как в настоящее время волонтерское движение получило развитие в связи с растущим числом социальных проблем, в решении которых при современной экономической ситуац...»










 
2017 www.pdf.knigi-x.ru - «Бесплатная электронная библиотека - разные матриалы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.