Considerarea riscului in procesul de luare a deciziilor pentru investitii capitale

CONSIDERAREA RISCULUI IN PROCESUL DE LUARE A DECIZIILOR PENTRU INVESTITII CAPITALE

1. Necesitatea

Ultimele decenii au fost caracterizate de o vasta proliferare a riscului

Dimensiunile proiectelor si a programelor de investitii s-au extins

Instabilitatea economica in ceea ce priveste ratele de crestere economica si evolutia preturilor a devenit endemica.

Analiza riscului este necesara mai ales cand proiectele implica:

Necesar mare de capital;

Fluxuri de bani dezechilibrate, necesitand, de exemplu, o mare parte din cheltuiala de investitie inainte de a obtine vreun venit;

Tehnologii noi intr-o mare proportie;

Aranjamente legale, de asigurari si contractuale neuzuale;

Importante aspecte politice, economice si financiare;

Aspecte importante legate de masuri de protectia mediului;

Cerinte stricte de reglementare si de acordare a licentelor.

Pentru multe proiecte, informatia suplimentara necesara pentru a reduce riscul si incertitudinea la un nivel acceptabil inainte de a implementa proiectul ar punea sa nu fie disponibila sau costurile sau intarzierile legate de achizitionarea ei ar putea fi mari.

Acesti factori maresc necesitatea unei evaluari timpurii a riscului si incertitudinilor care afecteaza proiectul.

Exemple

Proiectele pot implica constructia si exploatarea unor obiective in zone geografice sau geologice noi si periculoase;

Proiectele pot implica introducerea de tehnologii noi sau neverificate etc.

2. Definire si scop

Riscul = expunerea la posibil castig sau pierdere economica sau financiara, la posibile pagube sau avarii fizice, la intarzieri, ca o consecinta a incertitudinii asociate unui anumit curs al actiunii.

Analiza riscului = identificarea, evaluarea, controlul si managementul riscului.

Scopul analizei riscului - studierea incertitudinii si a consecintelor lor.

In Anglia, prin anii '70, BP International a utilizat analiza riscului pentru dezvoltarea programelor companiei de pe platforma Marii Nordului.

Fiecare investitie (sau investitor) isi are propriul sau profil de risc, ce trebuie analizat, iar eforturile trebuie canalizate in directia reducerii gradului de incertitudine cu privire la derularea viitoare a proiectului.

Riscurile aferente procesului decizional

Riscul economic (pot apare modificari fie la unele preturi definitorii pentru proiect, fie in ceea ce priveste pietele relevante pentru acesta). In timpul anilor '80, multe proiecte privind conservarea energiei in tarile vestice au esuat datorita scaderii preturilor la energie in aceasta perioada.

Riscul de a nu termina la timp proiectul: se pot datora unor probleme de ordin tehnic cu noua tehnologie sau unor probleme de ordin financiar.

Riscul tehnologic: se datoreaza faptului ca noua tehnologie poate sa nu functioneze la capacitatea prognozata.

Riscul privind furnizarea materialelor necesare: se datoreaza posibilei indisponibilitati a unor materiale necesare functionarii echipamentului. De exemplu, combustibilul nuclear pentru o CNE.

Riscurile privind aprobarile si reglementarile: se intampla adesea ca unele aprobari necesare sa nu poata fi obtinute in timp util sau sa se modifice intre timp unele reglementari relevante pentru proiectul respectiv.

Riscul privind veniturile din vanzari: acest tip de risc se intalneste de cele mai multe ori in cazul proiectelor industriale; este posibil sa nu se atinga nivelul scontat al vanzarilor, reducandu-se gradul de utilizare al capacitatii.

3. Situatii in care este util sa se apeleze la analiza riscului

1.     In cadrul studiului de prefezabilitate

Scopul - luarea unei decizii de renuntare, amanare sau continuare a proiectului (trecerea la studiul de fezabilitate).

2.     Cand avem de-a face cu proiecte marginale (proiecte cu VNA 0).

Scopul - luarea unei decizii de a promova sau nu proiectul respectiv.

3.     Cand proiectul implica riscuri si incertitudini neuzuale care pot conduce la o gama larga de venituri viitoare posibile.

4.     Pentru a lua o decizie strategica de a alege intre alternative de proiect sau investitii care s-au justificat deja in etapele de prefezabilitate si fezabilitate.

5.     Pentru a lua decizii tactice pe parcursul desfasurarii unui proiect deja aprobat.

4. Beneficiile analizei riscului

Perceperea mai clara a riscului, a efectelor acestora asupra proiectului si a interactiunii dintre ele.

Planificarea mai buna a cheltuielilor neprevazute.

Evaluarea mijloacelor si cailor de tratare a impactelor riscului.

Feedback util pentru procesul de planificare in ceea ce priveste mijloacele de evitare si prevenire a riscurilor.

Reducerea globala a expunerii proiectului la risc.

Intelegerea si cunoasterea riscului dau confidenta procesului de decizie.

5. Elemente ce contribuie la realizarea analizei riscului

Realizarea unei analize performante a riscului implica contributia unor elemente, cum ar fi:

Modele;

Metode;

Software;

Expertiza de specialitate etc.

Modelele pentru analiza riscului folosesc, in general, probabilitati si distributii de probabilitate cu scopul de a evalua impactul riscului asupra proiectului.

Metodele reprezinta un sir de pasi care se parcurg pentru a lua in considerare riscul pe durata proiectului.

Metodele se concep pentru a se adapta unui anumit model si unor circumstante in care sunt folosite.

Programele pe calculator sunt dezvoltate in asociere cu diverse modele si metode de analiza a riscului.

Modelele, metodele si software-ul sunt mijloace utile pentru planificarea si proiectarea obiectivelor de investitii, dar obtinerea raspunsului adecvat depinde de experienta specialistilor.

6. Certitudine si incertitudine din punctul de vedere al analizei riscului

Analiza isi propune identificarea, evaluarea, controlul si managementul riscului.

Prognoza este intotodeauna supusa riscului. Ne vom ocupa, in continuare, de fundamentarea unor cai prin care putem lua decizii pentru investitii majore, cum sunt si cele din domeniul energetic, in conditii de risc si incertitudine.

Prognoza castigurilor viitoare in urma realizarii unei investitii, se poate face de catre o firma oarecare folosind:

Date istorice,

Date de prognoza asupra evenimentelor viitoare.

Ca atare, managerii nu vor avea niciodata date precise asupra profiturilor asteptate in urma unei investitii.

Formal se pot face numai estimari:

Asupra costurilor viitoare,

Asupra veniturilor viitoare,

Daca investitia va aduce un profit mai mic sau mai mare.

Formal, vom face o distinctie intre incertitudine si risc (incertitudine).

6.1. Certitudine

Certitudinea se refera la cazuri in care pentru viitor se estimeaza o singura valoare a castigurilor si nu o gama de castiguri posibile. Vom descrie, de asemenea, prin certe situatiile in care asteptarile investitorului privind profiturile viitoare sunt incadrate intr-o plaja ingusta de valori.

Referat: Grila manageriala a lui R. Blake si J. Mouton Referat: Analiza cost-beneficiu

6.2. Risc si incertitudine

Riscul sau incertitudinea o vom asocia, in continuare, situatiilor in care profitul nu se cunoaste dinainte cu absoluta certitudine. Pentru profit se cunosc, insa, diverse alternative si probabilitatile lor.

In concluzie, prin investitie riscanta sau incerta vom defini investitia pentru care se cunoaste o distributie de profit.

Modele de masurare a riscului

Coeficientul de variatie

Deviatia standard

Covarianta si coeficientul de corelatie

Regula mediei - variantei

Riscul provine din latinescul 'risicum' si a fost asociat, din vechime si pana in evul mediu atat 'norocului' cat si 'ghinionului'. Analiza moderna a investitiilor s-a intors la intelesul primar al cuvantului, identificand riscul cu dispersia veniturilor viitoare in sens pozitiv sau negativ, fata de un venit asteptat.

1. Deviatia standard fata de venitul asteptat

Valoarea asteptata (speranta matematica) a veniturilor viitoare (variabile aleatoare) este.

(6.8)

in care:

i - indice variind de la 1 la n,

x_i - posibilul i venit (profit),

p_i - probabilitatea de aparitie a venitului x_i.

Exemplu: Energy SA considera oportunitatea de a investi intr-o noua LEA de 110 kV pentru a alimenta o platforma industriala. Energy SA estimeaza:

1 10⁶ lei/an profit cu probabilitatea de 50%

0 lei/an profit cu probabilitatea de 25%

100 000 lei/an pierdere cu probabilitatea de 25%

Profitul asteptat de Energy SA in urma investitiei facute este:

0,5 1 10⁶ + 0,25 0 + 0,25 (-100 000) = 475 000 lei/an

Varianta masoara dispersia veniturilor (variabila aleatoare) fata de valoarea asteptata (speranta matematica) si furnizeaza o informatie asupra deviatiilor posibile:

[lei²] (6.9)

Pentru exemplul nostru:

s²(x) masoara variabilitatea distributiei valorilor lui x fata de valoarea asteptata. Se masoara in lei² , unitate de masura fara semnificatie economica. Din aceasta cauza, de obicei, se prefera sa se calculeze abaterea (deviatia) standard s(x)

[lei] (6.10)

care masoara, de asemenea, variabilitatea distributiei, dar se masoara in UM (unitati monetare).

Pentru exemplul nostru:

[lei]

Concluzia este ca, daca investitia A este mai riscanta ca B, atunci:

s_A² > s_B² sau

s_A > s_B

Cele doua inecuatii sunt interschimbabile.

2. Covarianta si coeficientul de corelatie

Metoda este utila in cazul in care dorim sa investim in industrii diferite pentru a stabiliza veniturile si, deci, a reduce riscul financiar.

Vom prezenta metoda pe exemplul investitorului care doreste sa-si plaseze banii in industrie pentru a-si stabiliza veniturile. El detine in constructii o seama de actiuni. Stabilitatea veniturilor se poate obtine prin investirea intr-o industrie ale carei profituri variaza fie independent, fie in sens negativ fata de cele din constructii. Cand veniturile scad dintr-o investitie pot creste veniturile din cealalta investitie, mentinand un venit mediu stabil.

Gradul in care aceasta diversificare stabilizeaza veniturile depinde de relatia dintre veniturile din cele doua investitii (variabile aleatoare). El se poate cuantifica. Pentru a realiza acest lucru se folosesc doua concepte: covarianta si coeficientul de corelatie.

a)     Covarianta a doua variabile aleatoare indica directia de variatie a acestora. Se exprima prin relatia:

(6.11)

in care:

p_Ai - probabilitatea de a obtine simultan veniturile V_Ai si V_Bi,

V_Aa, V_Ba - valorile asteptate ale veniturilor din investitiile A si B,

V_Ai, V_Bi - diferite posibilitati pentru veniturile din investitiile A si B.

Daca:

Cov (V_A, V_B) > 0 T veniturile din investitiile A si B tind simultan fie sa-si depaseasca, fie sa ia valori sub valorile lor asteptate V_a;

Cov (V_A, V_B) < 0 T veniturile tind simultan sa se deplaseze in directii opuse fata de valorile lor asteptate V_a;

Cov (V_A, V_B)=0 T veniturile din cele doua investitii sunt independente.

Pentru a reduce riscul investitional ar trebui sa investesc in industrii care au Cov 0 si in acest fel imi asigur un venit mediu stabil.

b)     Coeficientul de corelatie (R)

Acest indice poate furniza investitorului informatii utile despre puterea legaturii dintre veniturilor provenite din investitiile A si B:

(6.12)

R I [-1,1]

R este independent de unitatile de masurare pentru V_A si V_B (Ł, $, EURO sau leu).

Daca:

R I (0,1] T relatia dintre veniturile din industrie si constructii este de 'natura pozitiva'. R_= 1 T corelatie pozitiva perfecta. Cu cat R creste spre 1 cu atat relatia este mai puternica (rezultatele dintr-o industrie sunt cu atat mai puternic influentate de rezultatele din cealalta industrie).

R I [-1,0] T relatia este 'negativa'. Cu cat R tinde catre -1 cu atat relatia negativa este mai puternica si influenta dintre rezultatele din cele doua industrii este mai slaba.

Teoria portofoliilor face apel la acest coeficient de corelatie.

Exemplu: Am investit in industria A. Vrem sa investim si in industria B. Pentru aceasta ar trebui sa aflam in ce relatie se afla veniturile din cele doua industrii. In tabelul urmator se prezinta veniturile din cele doua industrii in 3 situatii economice:

V_Aa = 0,2 x 1 000 + 0,6 x 2 000 + 0,2 x 1 500 = 1 700 UM

V_Ba = 0,2 x 1 500 + 0,6 x 2 500 + 0,2 x 1000 = 2 000 UM

Cov (V_A, V_B) = 0,2 (1 000 - 1 700) (1 500 - 2 000) + 0,6 (2 000 - 1 700) (2 500 - 2 000) +

+ 0,2 (1 500 - 1 700) (1 000 - 2 000) = 200 000 UM²

T Cov (V_A, V_B) > 0 T veniturile tind simultan fie sa scada, fie sa creasca.

R(V_A, V_B) 0,8 1 T legatura dintre industriile A si B este puternica.

T veniturile din industriile A si B tind simultan sa creasca sau sa scada, iar legatura dintre industrii este relativ puternica (rezultatele dintr-o industrie sunt puternic influentate de rezultatele din cealalta industrie).

T daca am investit deja in industria A ar fi bine sa nu investim si in B daca vrem sa ne stabilizam veniturile.

3. Regula mediei - variantei (E-V)

Metoda a fost introdusa de Harry Markowitz in 1952 si este o regula destul de populara printre investitori si oameni de decizie. Este cunoscuta in literatura si sub numele de metoda E-V ('expected return - variance' adica venitul asteptat - varianta sa).

Regula sustine ca proiectul A este de preferat proiectului B daca:

1)     V_a(A) V_a(B) si s²(A) < s²(B) sau

2)     V_a(A) > V_a(B) si s²(A) s²(B).

Deci, venitul asteptat este considerat ca un indicator asupra profitabilitatii proiectului si varianta este considerata ca un indice al riscului sau.

Sa consideram un exemplu pentru a vedea cum se utilizeaza regula:

Energy SA are doua oportunitati de investire: una intr-un nou grup intr-o centrala existenta (A) si alta intr-o masura DSM - demand  side management (B) prin care s-ar putea economisi puterea ce ar trebui instalata in noul grup (conditie posibila, dar necesara pentru calculul nostru). Distributia de profituri anvizajata se da in tabelul urmator.

P_a(A) = 1 000 0,5 + 3 000 0,5 = 500 + 1 500 = 2 000 UM

P_a(B) = 0 0,5 + 4 000 0,5 = 0 + 2 000 = 2 000 UM

T P_a(A) = P_a(B) si s²(A) < s²(B) T Energy SA ar merita sa investeasca intr-un grup nou, solutie care, chiar daca aduce acelasi profit asteptat este, insa, mult mai putin riscanta decat solutia DSM. Recomandarea este valabila daca managerii Energy SA au aversiune fata de risc.

4. Modelul variatiei VNA ca masura a riscului

In analiza efectuata asupra riscului investitional am neglijat un element important: timpul.

VNA ne va da indicatii asupra profitabilitatii proiectului si tine seama de factorul timp, iar varianta sa ne va da masura riscului.

Regula de decizie este aceeasi ca pentru metoda E-V cu deosebirea ca vom lucra cu valoarea asteptata pentru VNA V_a (VNA).

5. Modelul coeficientului de variatie ca masura a riscului

Uneori, utilizarea variantei (sau a derivatiei standard) ca masura a riscului poate conduce la erori decizionale. De exemplu, se considera situatia a doua solutii de investire A si B:

Din punct de vedere al profitului asteptat, solutia B este de departe mai tentanta, dar in acelasi timp, este foarte riscanta. Deci modelul deviatiei standard sau modelul E-V nu ne pot spune ce solutie este preferabila. Intuitiv, putem spune ca orice investitor ar alege solutia B, deoarece chiar si intr-o situatie extrema:

Pesimism exagerat in cazul B si anume un profit mic 400 (500 - 4s_B

Optimism exagerat in cazul A si anume un profit mare 140 (100 + 4s_A

profitul solutiei B este mai mare decat al solutiei A.

Din aceste motive, se considera ca fiind utila folosirea coeficientului de variatie c:

(6.13)

in locul variantei (sau deviatiei standard), ca masura a riscului.

Pentru exemplu nostru rezulta:

c_B < c_A T putem adopta solutia de investire in oportunitatea B.

Managerii vor trebui sa fie foarte precauti atunci cand folosesc, ca masura a riscului, modelele variantei si coeficientul de variatie, de altfel foarte populare.

6. Analiza de sensibilitate

Unii autori considera ca este modelul cel mai folosit in practica pentru estimarea riscului. In cazul in care investitorii folosesc VNA sau RIR etc. drept criteriu de analiza investitionala, ei pot cauta sensibilitatea VNA sau RIR etc. la erori de estimare a veniturilor viitoare sau a diferitelor componente de cost.

Analiza de sensibilitate poate scoate in evidenta elementele (venituri, costuri etc.) asupra evaluarii carora trebuie acordata o deosebita atentie. O eroare mare in estimarea lor putand aduce pierderi firmei respective.

Se preteaza lucrului cu calculatorul.

Pasii care ar trebui urmati cand se foloseste analiza de sensibilitate pentru estimarea riscului:

1.     Se incearca 'cea mai buna estimare' a inputurilor (investitia initiala, volumul vanzarilor, dimensiunile si durata pietei de desfacere, pret, costuri de functionare, volumul de capital circulant necesar, rata de actualizare etc.);

2.     Se calculeaza VNA folosind elementele estimate la pasul 1);

3.     Se verifica sensibilitatea VNA la variatii ale elementelor estimate la pasul 1). Se incearca identificarea parametrilor care, daca deviaza de la 'cea mai buna estimare', pot conduce la VNA 0.

Calculul RIR poate fi privit ca un exemplu de analiza de sensibilitate, RIR fiind valoarea ratei de actualizare pentru care VNA = 0.

Avantaje ale analizei de sensibilitate:

Permite factorului de decizie sa considere, individual, influenta fiecarui input;

Ofera factorului de decizie o evaluare a inputurilor la care sansele de succes ale proiectului sunt foarte sensibile. De exemplu, pretul energiei este, de obicei, un input ce influenteaza in mod crucial viabilitatea unui proiect de crestere a eficientei energetice.

Dezavantaje ale analizei de sensibilitate:

Nu da managerilor o regula de interpretare a rezultatelor analizei. Care este sensibilitatea acceptabila? 10% fata de cea mai buna estimare? 20%? 30%?;

Analiza de sensibilitate este o activitate subiectiva si de aceea nu ofera factorilor de decizie informatii solide, pe care acestia sa-si bazeze judecata;

Majoritatea estimarilor care se fac inainte de a promova un proiect se dovedesc ulterior a fi gresite, poate cu mai putin, poate cu mai mult.

Concluzii

Modelele de masurare a riscului abordate sunt:

Modelul variantei sau al deviatiei standard fata de venitul asteptat;

Modelul covariantei si al coeficientului de corelatie;

Regula mediei - variantei;

Modelul variatiei VNA;

Modelul coeficientului de variatie;

Analiza de sensibilitate.

Punctul comun majoritatii acestor modele este estimarea veniturilor viitoare si a probabilitatii lor de aparitie, precum si determinarea deviatiei acestora fata de niste venituri asteptate. Aceasta deviatie indica, in general, masura riscului.

Modelul covariantei si al coeficientului de corelatie incearca sa masoare gradul de dependenta dintre investitiile facute in diverse domenii, pentru a putea reduce riscul prin diversificarea acestora.

Analiza de sensibilitate cauta sa determine elementele a caror deviatie de la cele mai bune estimari poate conduce la neavibilitate proiectului avut in vedere.