А и управление: актуальные проблемы и поиск путей решения материалы региональной научно-практической конференции молодых ученых и студентов (Пермь, 23 апреля 2014 г.) Пермь 2014


УПРАВЛЕНИЕ ЗНАНИЯМИ КАК ФАКТОР ПОВЫШЕНИЯ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ КОМПАНИИ



страница18/34
Дата09.08.2019
Размер4.94 Mb.
#126836
1   ...   14   15   16   17   18   19   20   21   ...   34

УПРАВЛЕНИЕ ЗНАНИЯМИ КАК ФАКТОР ПОВЫШЕНИЯ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ КОМПАНИИ
Деятельность современных организаций в значительной степени зависит от накопления и анализа информации, обучения персонала и внедрения новшеств. Если мы рассматриваем экономику компании как систему, с присущими ей в полном объеме системными признаками, то в современных условиях эта система требует особого системного использования накопленных знаний.

В условиях динамично развивающейся экономики, острой конкурентной борьбы, необходимо понимание механизмов овладения знаниями, а также факторов, препятствующих этому. Управление знаниями становится важным инструментом повышения эффективности деятельности организаций.

В последние годы произошли значительные изменения в экономике и в бизнесе, которые стимулировали интерес к управлению знаниями.

К ним можно отнести следующие:



  1. Знание становится основным ресурсом экономического развития и роста;

  2. Базирующиеся на знаниях отрасли становятся ведущими отраслями;

  3. Знания занимают все больший удельный вес в структуре стоимости продуктов и услуг.

Возникает необходимость рассматривать систему управления знаниями как самостоятельную подсистему в управлении компанией, наряду с такими подсистемами как маркетинг, финансовый менеджмент, логистика, менеджмент качества и т.д.. Ниже приведена типичная схема системы управления знаниями и ее основные функции (рис. 1) [4].
http://cyberleninka.ru/viewer_images/14034165/p/7.png

Рис. 1. Основные составляющие системы управления знаниями


В настоящее время все чаще сталкиваются с трудностями, которые препятствуют активному распространению этих новых процессов внутри компании. Например, недостаточное понимание ценности такого актива, как корпоративные знания, интеллектуальный капитал, инертность руководителей многих компаний при внедрении новых подходов к управлению, скепсиз в отношении новых методов управления такими нематериальными активами, как знания; однако в первую очередь основным сдерживающим фактором развития систем управления знаниями в компаниях является низкая информированность руководителей компании об инструментах и методах управления знаниями и о тех выгодах и преимуществах, которые получает компания от внедрения и использования систем управления знаниями.

Новые организационные стратегии требуют внесения значительных корректив в систему кадрового менеджмента, при этом обучение персонала становится ключевым звеном. Обучение призвано подготовить персонал к правильному решению более широкого круга задач и обеспечить высокий уровень эффективности в работе, требуемые профессиональные навыки, но и формировать у них такую систему ценностей и установок, которая соответствует современной ситуации и поддерживает рыночную организационную стратегию.

Управление знаниями – это неотъемлемая часть менеджмента любой организации, которая объединяет действия, связанные с формированием знаний, их распространением и использованием, а также развитием инноваций и обучением.

Главная цель систем управления знаниями - это создание новых и более мощных конкурентных преимуществ, поэтому оно становится ведущим направлением стратегического менеджмента.

Управление менеджментом включает в себя следующие компоненты:


  • Стимулирование прироста знаний;

  • Отбор и аккумулирование значимых сведений из внешних по отношению к данной организации источников;

  • Сохранение, классификация, трансформация, обеспечение доступности знаний;

  • Распространение и обмен знаниями, в том числе в рамках организации;

  • Использование знаний в деловых процессах, в том числе в процессе принятия решения;

  • Оценка знаний измерение и использование нематериальных активов организации;

  • Защита знаний.

Внедрение систем управления знаниями на крупных предприятиях началось совсем недавно, но они считаются одним из главных факторов победы в конкуренции. Одна из центральных идей управления знаниями - использовать более эффективно уже существующее знание.

Одна из основных опасностей при реализации того или иного проекта в рамках менеджмента знаний - это излишне технократический подход. Главное - это не расширять информационную базу, а делать ее всеобщей, культивировать свободный доступ к ней и командный подход к работе над общими знаниями.

Две основные характеристики нынешнего этапа технологического развития человечества - это чрезвычайно высокая динамика создания и внедрения новых научно-технических решений и многовекторность этого самого развития.

Быстрый темп технического прогресса и бесконечное появление новинок в самых различных отраслях ставят в нелегкую ситуацию промышленные предприятия. Если раньше использование инноваций было вопросом денег и времени, то сегодня на первый план выдвигается проблема ориентации в бескрайнем мире технических новшеств, выбора правильного курса научно-технического прогресса. В связи с этим встаёт задача управления знаниями. Причем под термином "знание" понимается не просто набор технологий, а обширная и сложная система, включающая в себя процедуры обмена информацией и ноу-хау, инновационно-ориентированную корпоративную культуру и многое другое.

Инновационные программы можно рассматривать в трех основных направлениях:


  • управление знаниями как система, позволяющая сотрудникам обмениваться накопленным опытом для эффективной и безопасной реализации новых проектов и сложных производств. Эффективная система управления знаниями должна помогать находить способы решения конкретных проблем, стоящих перед различными направлениями бизнеса;

  • управление инновациями как система поиска, адаптации и внедрения новых разнообразных предложений, увеличивающих стоимость компании, а также выявления и оценки уровня компетенций, необходимых для продвижения инновационных технологий и стимулирования инновационного мышления в компании;

  • управление знаниями и инновациями в системе снабжения и сбыта включает концепцию "умный покупатель" (Smart Buyer), направленную на достижение максимальной эффективности от предлагаемых рынком инноваций и технологических решений. Эта концепция предполагает обеспечение компании передовыми технологиями посредством развития стратегических партнерств и интерфейсов с поставщиками технологий (принцип "одного окна"), привлечения, развития и удержания высококвалифицированных специалистов для обеспечения устойчивой инновационной культуры в компании. Кроме того, в концепцию могут быть включены переход при контрактовании высокотехнологичных услуг и МТР от выбора по принципу наименьшей цены к выбору по принципу совокупной стоимости владения и ценности, обмену знаниями с подрядчиками, совместным проектам с другими игроками на рынке.

Среди часто встречающихся проблем в области управления знаниями можно отметить следующие:

  1. отсутствие практики фиксирования, накопления знаний и обмена ими;

  2. отсутствие эффективных коммуникаций между экспертами различных подразделений;

  3. сложность передачи опыта от экспертов молодым сотрудникам;

  4. отсутствие единой базы данных;

  5. неактуальная, недостоверная информация, сложная в применении;

  6. большое количество разрозненных сетевых ресурсов и разных ответственных лиц с множеством узлов взаимодействия.

В целом, движущей силой инноваций служат три составляющие: использование технологий, взаимодействие людей и инновационные подходы.

Во многих крупных компаниях изучается опыт так называемых сообществ практик (Communities of Practice - CP), используемых крупнейшими международными компаниями. СР - это наиболее существенный компонент управления знаниями, который помогает улучшить процесс принятия решений, уменьшить затраты, выстроить платформу для совместной работы и творческого решения проблем, это группы профессионалов, которые объединены общим интересом в специфической области знаний и стремятся поделиться своим опытом.

Сегодня главная задача финансового менеджмента любой компании - приращение богатства акционеров, формирование зрелой акционерной стоимости, а цель ученых - помогать находить новые направления для инвестиций и добиваться того, чтобы эти вложения гарантированно приносили прибыль.

Одной из основных проблем инновационного процесса является аккумуляция и масштабирование технологического опыта. Если у компании имеется около нескольких тысяч скважин, и на многих из них проводятся те или иные геолого-технические мероприятия, то опыт опробования различных технологий должен мгновенно передаваться по всем направлениям.

Разработка нефтяного месторождения представляет собой широкий спектр работ, связанных с нефтегазовыми месторождениями - геологоразведка, каротаж, бурение, испытание скважин, ремонт скважин, интенсификация добычи нефти, цементирование скважин, закачивание скважин и т.д.

На сегодня инновации охватывают все виды деятельности в ходе всего технологического процесса, на всех этапах нефтедобывающих технологий, включая автоматизированные системы работы, подземные оптоволоконные системы контроля, автоматический сбор данных, моделирование резервуаров в реальном времени, цифровые системы контроля резервуаров и скважин, которые выявляют утечки и осуществляют автоматическую мгновенную диагностику возможных проблем, а также расширенные функции оценки запасов и рисков, трехмерные модели при планировании работы на месторождениях. Это тип "виртуальных месторождений", функционирующих как самостоятельные цифровые системы, на которых в устье скважины участие человека требуется в значительной степени. Одной из главных характеристик цифрового месторождения является расширенное использование возможностей бурильных центров. Так компания "Schlumberger" эксплуатирует девять крупных наземных станций, одна из них контролирует бурение одновременно на 28 точках в Северном море, аналогичная станция есть в Мексиканском заливе. По словам специалистов компании, их видение цифрового месторождения включает "глобальную управляемую сеть", охватывающую все работы на месторождении, с первой и до последней мили, соединяющую работы на месторождениях и специалистов-нефтехимиков в формате мобильных офисов.

Более эффективный и качественный расчет нефтегазоносных слоев может приводить к 7% снижению производственных затрат и 25% снижению капитальных и эксплуатационных расходов, в то время как применение динамического бурения может вдвое увеличивать коэффициент "попадания в цель" и снижать расходы на бурение на 15% [6].

Уже нет сомнений, что в скором будущем цифровые месторождения добьются больших успехов. Компания Шелл в 2004 году запустила свою программу "Умные месторождения" ("Smart Fields"), она объединяет технологии измерения, контроля и управления в реальном времени, применяемые на при работе на нефтегазовых месторождениях и планировании их развития. Благодаря отслеживанию непрерывно поступающего потока информации, инженеры могут оперативно принимать меры для оптимизации добычи и работы, раньше это отнимало несколько недель, а теперь - всего лишь несколько часов [5].

Также ярким примером активного внедрения инноваций является компания ЛУКОЙЛ. Начиная с 2005 года, в ЛУКОЙЛ Оверсиз успешно используется система управления нефтегазовыми активами (СУНА). СУНА представляет собой пять взаимоувязанных бизнес-процессов:


  • подготовка и принятие решений;

  • календарное планирование и контроль;

  • управление рисками;

  • финансово-экономическое моделирование;

  • управление информацией.

Для повышения эффективности в ходе разработки и реализации масштабных проектов ЛУКОЙЛ Оверсиз в 2011 году началась реализация корпоративного проекта - Интегрированной системы управления проектами (ИСУП). Цель проекта ИСУП - организация системного подхода к проектному управлению для эффективной разработки и реализации капитальных проектов Компании. Эффективно значит безопасно, с минимальными затратами, в срок и с достижением запланированных эксплуатационных показателей.

В июне 2011 года был дан старт проекту "Интеллектуальное месторождение", который затем трансформировался в название LIFE-Field (LUKOIL Intelligent Functional Environment). Первым месторождением, где планируется реализовать данный проект, станет Западная Курна-2.

LIFE-Field - это система управления месторождением, направленная на оптимизацию добычи и сокращение потерь. Достигается за счет своевременного выявления проблем и быстрого принятия совместных решений многопрофильными группами на основе данных в режиме реального времени.

В итоге, инновации - это процесс преобразования творческих генераций, научных открытий, концепций, знаний, идей в продукты, товары и услуги, имеющие научную и потребительскую ценность, коммерческий успех, позволяющий формировать оптимальные методологии выбора одного из нескольких путей развития, который может послужить началом эволюции в совершенно новом направлении, качественно изменяющее поведение компании как системы на международном рынке конкуренции.


Список литературы

  1. Дмитриевский А.Н. "Инновационное развитие нефтяной и газовой промышленности России".

http://burneft.ru/authors/768

  1. О'Коннор Дж. Искусство системного мышления: Необходимые знания о системах и творческом подходе к решению проблем: Пер. с англ. 2 изд. М.: Альпина Бизнес Букс, 2008.

  2. Васильев Ю.П. Управление развитием производства в США, или взгляд в будущее. М.: ЗАО "Издательство "Экономика", 2006.

  3. Мясоедова Т. Г., Р. О. Шевченко "Управление знаниями как функция деятельности организации"

  4. http://www.shell.com.ru/home/content/rus/aboutshell/our_business_tpkg/global_business_structure/

  5. http://www.Schlumberger.slb.ru/

  6. http://lukoil-overseas.ru/upload/iblock/dd5/lo_11.pdf



Т. К. Испанбетов

(Науч. руководитель д.э.н., профессор Третьякова Е.А.)

ПГНИУ, г. Пермь
ОЦЕНКА И УПРАВЛЕНИЕ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ РИСКАМИ В КОМПАНИЯХ НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ

Понятие «риск» имеет греческие корни от слов ridsikon, ridsa, означающих утес, скалу. В итальянском языке слово risiko означает опасность, угрозу, а risicare – лавировать между скал. Во французском языке risdoe подразумевает угрозу, рисковать (буквально объезжать утес, скал) [1]. Этимология этого слова показывает возможность интерпретировать риск и как источник опасности, и как саму опасность, и как степень опасности.

И. Т. Балабанов дает определение риска как возможную опасность потерь. О риске как о возможности возникновения неблагоприятных ситуаций говорит и известный в области управления риском автор Л. Н. Тэпман. Другой автор, А. С. Шапкин, дает определение риска как деятельности, в то же время составной частью определения «риск», описываемого в учебнике «Финансовый менеджмент: теория и практика» под редакцией Е.С. Стояновой является неполучение инвестором ожидаемой прибыли. А.Г. Грязновой и М.А. Федотовой, определение понятия «риск» дается не с точки зрения инвестора, а с точки зрения предприятия в целом, где под риском понимают недополученные доходы и непредвиденные расходы. А. М. Дубров, Б. А. Лагоша, Е. Ю. Хрусталев определяют риск как вероятность недополучения доходов или появления дополнительных расходов. Их определение схоже с определениями риска таких авторов как Чернова Г.В., Кудрявцев А.А., которые также говорят о риске как о возможности недополучения прибыли или дохода. Тем не менее, они сузили его до понятия «экономического риска – возможности случайного возникновения нежелательных убытков, измеряемых в денежном выражении». Об измеримости риска утверждают и А. А. Милосердов и Е. Б. Герасимова.

П.В. Кривуля и И.В. Шурхно в своей статье «Обзор определений категории «риск» и их сравнительное моделирование на основе семантических сетей» приводят достаточно большое количество определений понятия «риск» разных авторов. В статье приводятся высказывания таких ученых как Р. Дембо и А. Фримена, С. А. Вильямса и Р. М. Хейнса. Первые рассматривают риск как меру возможных перемен в стоимости портфеля инвестиций, а последние рассматривают риск как вариацию исходов, которые могут произойти в течение определенной ситуации [2]. В.Н. Вяткин, И.В. Вяткин, В.А. Гамза, Ю.Ю. Екатеринославский, Дж.Дж. Хэмптон уделяют большое внимание всестороннему рассмотрению категории риска, отдавая предпочтение риску как возможности, чем риску как мере: «возможность особенно благоприятных событий – это тоже риск» [3]. Стоит отметить, что риск действительно можно рассматривать с разных ракурсов и характеризовать его как положительный исход некоего события, о чем, в частности, упоминает Лукасевич И.Я., говоря что «риск ведения бизнеса имеет двойственную природу и включает в себя не только неблагоприятные исходы (потери), но и благоприятные возможности (например, повышенная доходность)» [4]. Васильев Н.М., Клейнер Г.Б. также определяют понятие «риск» как опасность, возможность или вероятность, застрахованный интерес и неопределенность [5].

Изучив вышеуказанные литературные источники, и связав определения понятия «риск» различных авторов с темой диссертационного исследования, автор предлагает следующее определение риска в рамках деятельности нефтегазового предприятия на различных фазах эксплуатации нефтяных и газовых месторождений: риск – это возможность наступления неблагоприятных последствий, выраженных в денежном выражении; а также недополучение доходов, связанное с реализацией риска, будь то внешнего или внутреннего.

Риски во внешней и внутренней среде определяют особенности деятельности предприятий нефтегазовой отрасли, отличающие их от других хозяйствующих субъектов, и именно их учитывают при составлении и реализации долгосрочных планов по добыче нефти и газа. Для этого в свою очередь необходимо их классифицировать. Риски нефтегазовой компании в первую очередь сгруппированы по сфере возникновения (рис. 1).

Среди внутренних рисков нефтегазового предприятия в общем случае выделяют риски производственной деятельности предприятий. Производственный риск — вероятность убытков или дополнительных издержек, связанных со сбоями или остановкой производственных процессов, нарушением технологии выполнения операций, низким качеством сырья или работы персонала и т.п. [6]

Среди методов оценки производственных рисков деятельности нефтегазовых предприятий выделяют огромное множество классификаций, среди которых наиболее часто используемыми являются качественные и количественные методы. Те и другие имеют ряд преимуществ, равно как и недостатков. Для управленцев и менеджеров подразделений наибольший интерес представляют числовые значения рисков, выраженные как в процентном отношении вероятности осуществления, так и в денежном выражении последствий при осуществлении этих рисков. Именно с последствиями осуществления рисков приходится сталкиваться чаще всего и именно поэтому количественные методы оценки играют важную роль в оценке и последующем управлении рисками производственной деятельности.



Рис. 1. Риски нефтегазовой компании


С учетом общемировой практики категоризации методов оценки риска, можно выделить две основные группы: качественные и количественные. К качественным относят экспертный метод, например, метод Дельфи, мозговой штурм и т.д. К количественным методам относят статистические (математическое ожидание, дисперсия доходов во времени и среднее квадритическое отклонение), аналитические (анализ чувствительности, метод сценариев, анализ безубыточности, проверка устойчивости, метод Монте-Карло) и методы корректировок (метод эквивалентов, метод корректировки ставки дисконтирования).

Более подробно оценку риска производственной деятельности можно рассмотреть на примере актива Х. Для упрощения понимания последствий риска предлагается рассматривать его с точки зрения инвестора. Согласно реестру рисков за 2014 год риск связан с невыполнением проектных уровней по добыче углеводородного сырья на участках Альфа и Бета. Основная причина риска перенос сроков запуска скважин на участке Альфа в связи с поздним размещением заказов на оборудование и поздним получением исходной информации для разработки рабочей документации.

Для оценки данного риска, компания использовала метод сценариев, при котором с вероятностью 40% риск не реализуется и с вероятностью 60% риск реализуется. Более подробное описание риска представлено на рис. 2.

Рис. 2. Описание производственного риска актива Х на участках Альфа и Бета

Причины, величина последствий, оценка внутри компании, а также мероприятия по управлению риском, предлагаемые внутри компании представлены на рис. 3.

Рис.3. Причины, величина последствий, оценка внутри компании и мероприятия по управлению риском, предлагаемые внутри компании.

Так как в большинстве случаев менеджерам нефтегазовых компаний приходится сталкиваться именно с последствиями риска, то логично было бы предположить, как реализация того или иного риска повлияет на состояние компании в целом. Для этого была использована финансово-экономическая модель (ФЭМ) актива Х, при использовании которой было проведено моделирование на основе изменений проектных уровней добычи углеводородов с 2014 по 2039 годы.

Данные по изменению уровней добычи послужили исходными данными для моделирования в ФЭМ. Результаты моделирования можно увидеть в таблице 1.

Таблица 1

Экономические показатели актива Х (2014-2039)



Экономические показатели (2014-2039)

Единицы измерения

Базовый вариант

Вариант при реализации риска

Изменение

Всего выручка к разделу продукции

$ млн

7 566

7 033

-533

Чистая прибыль инвестора

$ млн

1 134

1 051

-83

Денежный поток

$ млн

587,25

562,5

-25

Дисконтированный денежный поток @15,0%

$ млн

249

232,5

-17

Используя полученные данные, были построены графики изменения уровней добычи и денежного потока при базовом варианте и при варианте с учетом реализации риска. Графики представлены на рис. 4.
Рис. 4. Изменение уровней добычи и денежных потоков с 2014 до завершения срока жизни проекта 2039гг.

По результатам работы были сделаны выводы о том, что риск является существенным. В связи с этим можно дать следующие рекомендации по управлению риском вдобавок к тем, что уже были даны внутри компании:



  1. Осуществить подбор высококвалифицированных подрядных организации для бурения и обустройства скважин.

  2. Уменьшить количество осложнений и аварий при эксплуатационном бурении, освоении и капитальном ремонте скважин (КРС).

  3. Ускорить завершение проектных работ и их экспертизу в государственных органах.

Результаты работы могут иметь практическое применение, а также служить основой для дальнейшего исследования в области оценки рисков производственной деятельности актива Х.
Список литературы

  1. Риск-менеджмент: конспект лекций / Н.М. Доба. – О.: Наука и техника, 2009. – 108 с.

  2. Обзор определений категории «риск» и их сравнительное моделирование на основе семантических сетей / П.В. Кривуля, И.В. Шурхно. Экономика и управление № 2-3 – 2008.

  3. Риск–менеджмент: Учебник / В.Н. Вяткин, И.В. Вяткин, В.А. Гамза, Ю.Ю. Екатеринославский, Дж.Дж. Хэмптон; Под ред. И. Юргенса. – М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и Ко», 2003. – 512 с.

  4. Финансовый менеджмент: учебник / И.Я. Лукасевич. – М.: Эксмо, 2007. – 768 с. – (Высшее экономическое образование).

  5. Риск-менеджмент организации: учебно-практическое пособие / Н.Б. Ермасова. Спб: Альфа-Пресс, 2005. – 240с.

  6. Управленческие решения: учебное пособие для студентов вузов / В.Б. Ременников. М.: Юнити-Дана, 2005 – 143 с.



А.И. Михайлюта

(Науч. руководитель к.э.н., доцент Чепурных М.Е.)

ПГНИУ, г. Пермь
КОНТРАКТНЫЕ СТРАТЕГИИ В МОРСКОМ БУРЕНИИ
Жизненный цикл морского нефтегазового проекта состоит из следующих 5ти фаз:

  1. Геологоразведка: проведение сейсморазведки с последующим бурением разведочной скважины для подтверждения наличия углеводородов

  2. Оценка: бурение оценочных скважин для определения размеров месторождения и качества продукции.

  3. Разработка: выбор наиболее подходящей концепции освоения месторождения.

  4. Добыча: запуск месторождения в соответствии с принятым планом разработки.

  5. Консервация: сворачивание добычи и демонтаж всех сооружений, возведенных в рамках проекта разработки.

При рассмотрении морских нефтегазовых проектов в мировой практике, как правило, основное внимание уделяется фазам 3 и 4 и только малая доля приходится на описание фазы ГРР. Тем не менее, эта фаза является истоком проекта и от ее качества и сроков выполнения зависит успешность реализации всего комплексного проекта освоения месторождения. Период времени между проведением первой сейсмической разведки и добычей первого барреля нефти может достигать от 5-ти до 20-ти лет, в связи с чем, в интересах оператора закончить ГРР как можно раньше, либо для перехода в следующую фазу для приближения начала окупаемости инвестиций, либо для прекращения инвестирования и принятия решения о выходе из проекта.

Морские проекты имеют свою специфику по сравнению с проектами на суше – она заключается в значительной продолжительности сроков выполнения работ и поставок ключевого оборудования, сюда входит: проведение сейсморазведки (1-3 года), проведение исследований морского дна и выявление наличий мелкозалегающего газа или воды (1-3 года), изготовление и поставка колонных головок (8-12 месяцев) и т. д. Отправной точкой для выполнения работ является наличие заключенного контракта на поставку товаров и услуг. В случае отсутствия подобного соглашения работы могут откладываться и вместе с тем вызывать задержки по всему проекту. В подобных условиях особую роль в рамках проектного менеджмента играет формирование грамотной контрактной стратегии, позволяющей обеспечить выполнение работ в заданные сроки с наименьшими рисками и стоимостью.

Исторически, контрактные стратегии как в морском, так и сухопутном бурении представляли собой следующее: оператору требовалось заключить, по меньшей мере, 15 различных контрактов для обеспечения бурения скважины, это включало в себя такие контракты как: буровая установка, наклонно направленное бурение, цементирование, телеметрия, геофизические исследования скважин, каротаж, буровые растворы и т. д. Для оператора это было чревато дублированием контрактов, большими административными затратами и завышенной стоимостью контрактов. Более того, в результате такого подхода инженеры были сфокусированы не на инженерной работе для подготовки к бурению, а выполняли роль посредников для контрактного отдела как в офисе, так и на буровой. [1]

В начале 90-х годов компанией Шелл был предложен новый подход под названием «Бурение в Девяностых», который заключался в оптимизации затрат с меньшим количеством задействованного персонала. Основными его положениями были:



  • объединение как можно большего количества сервисов, относящихся к бурению, в один тендер

  • делегирование некоторых обязанностей, а также административной работы наемным сотрудникам, что позволило бы персоналу оператора сконцентрироваться на ключевых процессах

  • включение пунктов о стимулировании во все контракты для создания выигрышной ситуации как для оператора, так и для его подрядчиков [1]

По большому счету, предложенная стратегия заключалась в объединении двух контрактных практик: интеграции и стимулирования. Буровой подрядчик выступал генеральным подрядчиком, объединяя остальные сервисы и поставку оборудования в «пакеты» с включением в контракт пункта о материальном стимулировании в качестве компенсации за делегирование административных функций и поощрения высокой производительности.

Кроме практики «Бурение в Девяностых» было предложено еще несколько новых подходов к контрактным стратегиям, но все они были встречены довольно холодно, так как накладывали дополнительную ответственность и риски на подрядчиков и имели место во время, достаточно тяжелое для индустрии в целом. Постепенно все новые предложения были забыты и стандартные, зарекомендовавшие себя за долгое время контракты, вновь стали преобладать в морском бурении, но специфика морского бурения такова, что даже со стандартными контрактами могут возникать трудности и задержки, которые негативно влияют на подготовку проекта в целом [2]. В качестве примера может быть рассмотрен опыт компании ЛУКОЙЛ Оверсиз при реализации морских разведочных проектов в Западной Африке и подготовкой к разведочному бурению в акватории Румынии.

В период с 2006 года по настоящее время ЛУКОЙЛОМ были приобретены лицензионные блоки в Западной Африке и Румынии, ранее принадлежавшие американской компании Vanco. После приобретения доли оператора компания приняла обязательства по планированию и реализации геологоразведочных работ на себя. Для обеспечения плавного перехода к работе было принято решение использовать уже имеющиеся подходы, в том числе и контрактную стратегию, которая представляла собой заключение отдельных контрактов с каждым подрядчиком на четко оговоренный сервис. Общее количество контрактов достигало ста единиц, но так как ЛУКОЙЛ перенял права оператора на себя, практически все эти контракты были переназначены. Основной сложностью было заключение новых контрактов: процесс полного согласования контракта занимает несколько месяцев, что накладывает определенные сложности и задержки по проекту. Кроме того, необходимость наличия отдельного контракта на каждый сервис, даже в рамках одной компании, делала процесс более загруженным.

При планировании операций в Румынии был применен несколько другой подход: ввиду временных ограничений, обусловленных рамками лицензионного соглашения в компании было решено:



  • исключить проведение полной тендерной процедуры и отдать работу предварительно прошедшим квалификационный отбор сервисным организациям по принципу Single Source;

  • интегрировать как можно больше сервисов в рамках одного пакета работ и назначить одного подрядчика на его выполнение.

Данный подход действительно позволил сократить время на заключение контракта по сравнению с тендерной процедурой, но ввиду наличия нескольких этапов согласования процесс по-прежнему остался довольно длительным. Задержка в согласовании и как следствие отсутствие контракта как правило приводят к следующим последствиям:

  • каждый день задержки заказа оборудования по причине отсутствия контракта отдаляет его поставку. Учитывая специфику морских проектов, сроки поставок некоторого оборудования могут достигать 8-12 месяцев.

  • сроки подготовки проектно-сметной документации сдвигаются по причине неготовности технических предложений от подрядчиков (цементирование, растворы, ГИС и т д). Подрядчики не спешат выполнять работу, не имея контракта на руках, гарантирующего оплату их сервиса.

В подобных условиях возникает вопрос: каким образом можно ускорить процесс заключения договоров, не нарушая принятую в компании контрактную стратегию и гарантировать подрядчикам оплату за проделанную работу заранее? Ответом могут послужить Master Service Agreements (MSA) – тип контракта который в российской практике принято называть рамочными соглашениями.

В юридической литературе предлагаются различные определения рамочного договора. Одни авторы считают, что это – договор с целью организации длительных деловых связей в виде потока разнообразных деловых отношений, для достижения которой требуется заключить договоры-приложения, при этом некоторые условия согласовываются в базовом договоре [3]. Другие полагают, что предметом рамочного соглашения следует считать не предмет конкретного договора (например, поставки или оказания услуг), а организацию взаимного сотрудничества сторон в определенной сфере. [4] Третьи видят его отличие в том, что он предполагает заключение в будущем не отдельных договоров, а согласование открытых условий уже заключенного договора, отражающих основные, наиболее стабильные права и обязанности сторон, но не все параметры договорных обязательств. [5]

В рамках данного исследования MSA будет определяться как более широкий тип контракта, в котором оговариваются общие контуры соглашения, предварительные условия, подлежащие в будущем уточнению при подготовке основного договора. Заключается такой договор в случаях, когда до начала его выполнения трудно определить объем и стоимость работ, т.е. рамочный договор фиксирует намерение сторон продолжить сотрудничество в условиях, когда нет возможности определить объем и стоимость работ. MSA можно описать как двухэтапный метод закупки, который осуществляется в течении определенного периода времени и включает в себя:


  • привлечение заявок от поставщиков, оценку их квалификационных данных и заключение рамочных соглашений;

  • последующее (возможно периодическое) размещение заказов на покупки у данных поставщиков.

Многолетняя практика применения рамочных соглашении позволила сформулировать четкие и достаточно жесткие условия применения данного метода: рамочные соглашения используются для закупки продукции или услуг, в которых закупающая организация периодически нуждается в течение определенного периода времени, но не имеет точных данных о количестве, характере и сроках потребности. Таким образом, необходимая предпосылка – это наличие потребности, которая:

а) может возникать на неопределённой или многократной основе;

б) может возникать на безотлагательной основе. Суммирование этих двух оснований не обязательно.

Практика применения рамочных соглашений в разных странах позволила накопить данные и сделать выводы о достоинствах и недостатках данного способа закупок (Табл. 1). [6]


Таблица 1

Преимущества и риски применения MSA



Преимущества

Риски

Снижение транзакционных издержек

Снижение уровня прозрачности и конкуренции закупок

Снижение времени на проведение процедур

Риск сговора между поставщиком и заказчиком

Гибкое распределение во времени и планирование закупок

Ограничение доступа на рынок поставщиков малого и среднего бизнеса

Отсутствие дополнительных затрат на хранение и логистику

Злоупотребление существующими контрактами в ущерб качеству продукции

Надежность поставок




MSA – это достаточно удобный и эффективный способ закупок. Однако при всей видимости простоты, процедуры рамочных контрактов достаточно сложные и трудоемкие. Поэтому, надо иметь подготовленный персонал, владеющий соответствующими технологиями.

Возвращаясь к примеру ЛУКОЙЛ Оверсиз, можно отметить, что наличие заранее подготовленных рамочных соглашений по ключевым сервисам и контрактам значительно ускорило бы процесс подготовки к проекту. Текущий набор контрактов можно разделить по следующим категориям (рис. 1):



Рис.1. Предложение по внедрению MSA в текущую контрактную стратегию.


  1. Буровая установка

  2. Оборудование с длительным сроком изготовления и поставки

  3. Геология

  4. Бурение (ключевые)

  5. Бурение (вспомогательные)

  6. Местные сервисы

  7. Логистика

В данном случае наиболее целесообразно применение MSA в категориях 2-5, так как указанные работы напрямую влияют на сроки подготовки и реализации проекта, а также являются достаточно универсальными для любого региона и количество подрядчиков способных оказать их качественно, весьма ограничено. ЛУКОЙЛ Оверсиз сотрудничает с крупнейшими мировыми сервисными организациями (Schlumberger, Halliburton, Dril-Quip, VETCO) которые, как правило, представлены в любом регионе, тем не менее, даже в рамках одного региона компания вынуждена заключать новые контракты, если работы планируются на разных лицензионных блоках. За каждым лицензионным блоком стоит местная дочерняя компания Лукойл Оверсиз, с центром поддержки операций в Хьюстоне - Lukoil Overseas Offshore Projects (LOOP). Каждый лицензионный блок является отдельным юридическим лицом и для того, чтобы заказать тот или иной сервис, LOOP готовит контракты под каждый отдельный случай. С целью упрощения контрактной стратегии предлагается заключение нескольких MSA на уровне LOOP, с условием, что подрядчик соглашается выполнять работы на всех существующих объектах компании, а также на возможных будущих объектах в течении срока действия соглашения. К преимуществам данного подхода для компании в конкретном случае можно отнести следующее:

  • отсутствие необходимости искать подрядчика и обговаривать условия договора при вступлении в новый проект

  • отсутствие длительной процедуры согласования контракта, что позволяет подрядчику приступить к работе после получения утвержденного заказчиком наряд-заказа.

  • кривая накопления опыта с одним и тем же подрядчиком и развитие долгосрочных стратегических отношений

  • возможны скидки от подрядчика в случае гарантии длительного сотрудничества (3-5 лет)

Рис. 2. Базовый и предлагаемый вариант контрактной стратегии ЛУКОЙЛ Оверсиз в отношении морских ГРР


При всех очевидных плюсах, MSA, как и любой другой тип контракта, способен как улучшить положение компании, так и навредить ей в зависимости от того, насколько тщательно он подготовлен. Вероятность разработки успешного MSA значительно возрастает, когда компания ответственно подходит к моделированию различных ситуаций с выявлением проблемных зон и своевременно принимает меры по их устранению. Для этого при составлении MSA должен использоваться мультидисциплинарный подход, а команды, ведущие переговоры и готовящие соглашение, не должны быть связаны между собой, так как в интересах одних защита компании, в то время как для других – важнее само заключение сделки.

Теоретически, контракты типа MSA обладают большим потенциалом для компании и безусловно заслуживают внимания. Чтобы оценить возможность их применения на практике потребуются дальнейшие исследования, а также переговоры с ключевыми подрядчиками о возможности долгосрочного развития отношений в новом формате сотрудничества.


Список литературы

  1. R.M. Bartstra and P.J. Prifti, Shell Gabon, and A.R. Fleck. Integrated Incentive Drilling Contracting: An Operator's View - SPE/IADC 25744, 1993.

  2. Cary A. Moomjian, Jr., CAM OilServ Advisors LLC and Cary A. Moomjian, Jr. PC. Drilling Contract Historical Development and Future Trends Post-Macondo - IADC/SPE Drilling Conference in San Diego, California, 2012.

  3. Eфимова Л.Г. Рамочные (организационные) договоры на внебиржевом межбанковском рынке ценных бумаг. Законы России: опыт, анализ, практика. – 2006. – № 7.

  4. Дугинов Д. Оформление долгосрочных договорных отношений с помощью рамочного договора. Корпоративный юрист. – 2010. – № 5).

  5. Цветков И.В. Договорная работа: Учебник. – М.: Проспект, 2010.

  6. Шадрина E., Кокарева Л. Рамочные соглашения: возможно перспективный̆ способ закупки для России.



Д.П. Пак

(Науч. руководитель к.э.н., доцент Тютык О.В.)

ПГНИУ, г. Пермь
ДОСТИЖЕНИЕ ОСТАТОЧНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ПЕРВОГО УРОВНЯ КАК КОНКУРЕНТНОЕ ПРИЕМУЩЕСТВО КОМПАНИИ
Анализ текущего состояния мирового нефтегазового бизнеса показывает тенденцию к освоению и подключения в разработку ранее нерентабельных и/или технологически сложных к реализации проектов. Сложность экономически оценки, которых связана и высокой степенью неопределенности.

Базовым элементом для экономической оценки проекта является прогноз уровней добычи углеводородов. Точность последнего предопределяет успех от реализации инвестиционных решений как для проекта в целом, так и для оценки отдельных мероприятий по модернизации объектов инфраструктуры.

В настоящее время прогноз уровней добычи проводят на основе данных полученных при проведении различного рода исследований по скважинам имеющихся на данный момент. Используются статистические методы, выстраиваются зависимости рабочих параметров продуктивных коллекторов, рассчитываются корреляции. Данный подход повсеместно применяется и подтвердил свою актуальность временем. Текущего уровня определенности достаточно для достижения плановых значений добычи для новых объектов, а следовательно, и экономических показателей проекта. Однако, часто в процессе разработки месторождения и накоплением опыта его эксплуатации, устранения неопределенностей, возникает необходимость в пересмотре стратегии развития проекта, что негативно сказывается на таких показателях, как экономический эффект, прирост чистой прибыли и динамических критериев (ЧДД, ИП, ВНР, ДПО).

Традиционная модель разработки стратегии предполагает, что обозримое будущее предсказуемо. Только в этом случае применим принцип обоснования стратегического решения на основе расчетов дисконтированного денежного потока. Следовательно, все расчеты такого рода вынужденно недооценивают фактор неопределенности.

В модели «перевернутой пирамиды» неопределенности основных структурных элементов значимой ВБС уровень и масштаб которой нарастают по мере продвижения от внутренней бизнес-среды корпорации.

В рамках концепции четырехуровневой остаточной неопределенности предложенной McKincey и понятием остаточной неопределенности первого уровня, а именно субъект управления имеет возможности описать обозримое будущее ВБС с помощью одного прогноза, вероятность реализации которого превышает 70%. Остаточная неопределенность в этом случае минимальна, а традиционные инструменты стратегического анализа, такие как PEST, SWOT, модель пяти конкурентных сил, бенчмаркинга издержек и дисконтированные денежные потоки, прямо ведут к правильному стратегическому выбору.

Для достижения необходимой остаточной неопределённости при формировании прогноза уровней рассмотрен подход, который широко внедряется в мировом нефтегазовом сообществе, а именно формирование междисциплинарных проектных команд, оснащенных такими инструментами как симуляторы для гидродинамического, гидравлического и финансово-экономического моделирования.

Результат работы подобной группы показан на Рисунках 1,2 на примере месторождения N:



Рис. 1. Прогноз по добыче жидкости месторождения N «До»




Рис. 2. Прогноз по добыче жидкости месторождения N «После»
Полученный вариант прогноза по добычи жидкости наглядно показывает меньшие уровни добычи, чем ранее были спрогнозированы, что неизменно повлияет на экономику проекта.

Таким образом, при оценке прогнозных показателей проекта по одному сценарию требует уменьшения остаточной неопределённости и как следствие увеличение точности выполняемого прогноза по добычи углеводородов и более объективное представление экономических показателей рассматриваемого проекта.


Список литературы

  1. Грант Р.М. Современный стратегический анализ. Питер,2008.

  2. Андреев А.Ф., Зубарева В. Д., Саркисов А.С. Оценка эффективности и рисков инновационных проектов нефтегазовой отрасли. М.: Макс Пресс, 2007.

  3. Штерн К., Сток-мл. Дж. Статегии, которые работают. Подход BCG. М.:Манн, Иванов и Фарбер, 2007.

  4. Рамазанов Д.Н, Оптимизация рисков инвестиционной деятельности на поздних стадиях эксплуатации нефтяных месторождений// Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом. – 2010, №2.



О.А. Приклонский

(Науч. руководитель к.э.н., доцент Мартьянов Н.С.)

ПГНИУ, г. Пермь
ПРИМЕНЕНИЕ РЕАЛЬНЫХ ОПЦИОНОВ И ТЕОРИИ ПРЕФЕРЕНЦИЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ И ПРИНЯТИЯ СТРАТЕГИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В НЕФТЕГАЗОВЫХ ПРОЕКТАХ
Расчет рентабельности капиталовложений в нефтегазовой отрасли имеет характерную особенность – наличие большого потенциала к прибыли, но не меньшего потенциала к убыткам (риску). Невозвратные инвестиции лишь за одну стадию освоения или разработки проекта по добычи нефти могут достигать миллиардов долларов. Модель для оценки инвестиционной привлекательности проекта и принятия стратегического решения должна учитывать четыре важные характеристики: i) неопределенность в отношении будущих операционных денежных потоков, ii) невозвратность инвестиций, iii) цена времени или некой свободы действий для принятия стратегического решения, и iv) толерантность риска компанией.

Невозвратность инвестиций является одним из ключевых движущих сил формирующих желание инвесторов избавиться от рисков. Волатильность проекта основана на геологической, технологической, экономической и финансовой неопределенностях. Данные неопределенности подразумевают колебания стоимости проекта во времени, что проводит как к потенциально положительным, так и отрицательным результатам.

Неопределенность порождает необходимость расчета оптимальных сроков инвестирования. Инвестируя сегодня, компания исключает возможность инвестирования в будущем, когда возможно (но не точно) рыночные условия, технологии, геологическая изученность и т.д. будет лучше, чем сегодня. В таком случае, она понесет цену за возможность вкладывать сейчас, а не в будущем. Оптимальным сроком для вложения является момент времени, когда стоимость данной возможности близка к нулю [1].

В процессе оценки и принятия управленческих решений по инвестированию в нефтегазовый проект, компания должна рассмотреть на основе интегрированного подхода процесс оценки, подходы к стратегическому мышлению и толерантность подверженности риску. Поскольку инвестиции невозвратные, полноценный метод оценки должен отвечать следующим вопросам:



  1. Каков объем требуемых инвестиций в проект и его ожидаемый в клад в достижении стратегических целей компании?

  2. Какова текущая стоимость проекта, рассчитанная на основании ожидаемых денежных потоков за весь срок жизни проекта?

  3. Какой финансовый риск проекта? Является ли он высоким или терпимым для компании?

  4. Каково оптимальное правило принятия решения по инвестированию, т.е. какова критическая стоимость проекта, так что цена за возможность инвестирования в будущем приближена к нулю?

  5. Какова оптимальная доля участия компании в проекте?

Ответы на эти вопросы были получены на основании традиционного метода дисконтированных денежных потоков (DCF), в основном из показателей: NPV (чистая приведенная стоимость), IRR (внутренняя норма доходности) и PPB (период окупаемости инвестиций). Эти показатели не учитывают должным образом роль неопределенностей и невозвратности в оценке и процессе принятия управленческих решений. Альтернативными подходами для дополнения результатов DCF являются Монте-Карло, теория преференций (PT), и теория реальных опционов (РОТ). В нефтегазовой отрасли, как правило, эти подходы были использованы раздельно, давая ответы лишь на некоторые конкретные вопросы, перечисленные выше [2].

Риск проекта оценивается с учетом неопределенностей, заложенных в будущих денежных потоках с помощью моделирования методом Монте-Карло. Выбор проекта может быть достигнут на основании ROT. Оптимальная доля участия в проекте может быть рассчитана с помощью PT. В данной статье предлагается интегрированная модель с учетом всех этих подходов.



Интегрированная модель: дисконтированные денежные потоки (DCF), теория реальных опционов (ROT) и теория преференции (PT)

Предлагаемый подход к оценке и принятию управленческих решений дополняет результаты метода DCF в ситуациях с большой неопределенностью и финансовыми рисками. После расчёта показателей V (денежный поток проекта) и NPV, моделирование методом Монте-Карло используется для оценки распределения вероятностей NPV и значений риска из этого распределения. Эти параметры используются в дальнейшем в качестве входных данных для подхода к оценке, объединяющего в себе модели реальных опционов и преференций.

На Рис. 1 представлена блок-схема данного подхода, охватывающего компоненты от DCF до ожидаемых результатов, дающих ответы на пять вопросов, заданных выше.


  1. Дисконтированный денежный поток (Discounted cash flow, DCF) NPV определяется как:

NPV = (1)
где, Xt обозначает чистые денежные потоки проекта, α – ставка дисконтирования. Уравнение 1 выдает чистую приведённую стоимость проекта в условиях статических сценариев прогнозных цен на УВ, стоимости и объемов добычи и т.д. NPV проекта может быть оценен, если возможно спрогнозировать его будущие денежные потоки, в противном случае, данный метод будет неприменим. Расчет NPV игнорирует стоимость ожидания для возможности инвестирования в будущем, в случае если текущие рыночные условия неблагоприятны, и отношение к риску топ-менеджеров, принимающих невозвратные инвестиционные решения, в условиях, когда бюджет копании ограничен. Расчет показателя NPV является первый шагом интегрированной модели [3].

Рис. 1. Предлагаемая методология для экономической оценки, диверсификации рисков и принятия стратегических решений в нефтегазовых проектах




  1. Модель преференций в условиях неопределенности (Preference model, PM)

Подход заключается в принятии индивидуального выбора в условиях неопределенностей, такого как, выбор двух из набора 3 проектов или, аналогично, выбор доли участия в проекте с высоким CAPEX. Эта теория выступает за то, полезность вещей определяет их привлекательность, и что индивидуальные отношения к риску можно разделить на три основные группы: i) риск-нейтральное, ii) не склонное к риску, iii) склонное к риску [4].

Считается, что как люди отдельно, так и целые компании не склонны к риску в оценке и принятию решения в нефтегазовых проектах. Одной из причин является то, что большинство инвестиций, по крайней мере, частично невозвратные. Этот факт мотивирует менеджмент ограничивать подверженность риску, входя в проект, например, с долей участия меньше 100%, в зависимости от отношения между рисками проекта, финансовой устойчивостью компании и отношением топ-менеджеров к риску. Войдя в проект с долей участия меньше 100%, компания может инвестировать в более чем один проект и, следовательно, снизить риск портфеля активов компании [5].

Далее возникает проблема расчета оптимальной доли участия в проекте. В нефтегазовых проектах по добычи нефти и газа отношение к риску моделируются с помощью функций полезности:

U(x) = (2)

Где a и b являются константами, Xi это денежные величины (например, NPV) и Т это финансовая сумма равная толерантностью компании к риску. Из уравнения 2, U(x) – просто полезный показатель для сравнения активов, но не несущий какое-либо экономическое значение, если рассматривать его отдельно. U(x) может иметь как положительные, так и отрицательные значения. С другой стороны, стоимость с поправкой на риск (Risk adjusted value RAV) является важным понятием для оценки оптимальной доли финансового участия (W). Для экспоненциальной функции полезности, RAV определяется как:

RAV = -T ln (*e-(W*Xi/T)) (3)

Компания должна подобрать W так, чтобы ее суммарная стоимость была максимально возможной, т.е. выбрать такую W, чтобы максимизировать RAV в уравнении 3. Для принятия решений в отношении проектов по разведке и разработке нефтегазовых месторождений, при применении уравнения 3 необходимо три входных параметра: i) корпоративная толерантность риска (T), ii) вероятность наступления каждого исхода (Pi), iii) плотность вероятностного распределение переменной Xi, т.е. NPV проекта [6].


    1. Модель реальных опционов (Real options model, ROM)

Реальными опционами являются те стратегические или операционные опционы, присутствующие в проекте, и, как и в случае с финансовыми опционами, они понимаются как право, но не обязательство по реализации какого-либо действия. Данная гибкость имеет стоимость в финансовом выражении, и должна быть добавлена к традиционному подходу к расчету NPV. При внесении данной гибкости в расчет, истинная стоимость проекта всегда будет равна или превышать его NPV [7].

Три характеристики современных инвестиций не охвачены традиционной моделью расчета рентабельности капиталовложений. I) будущая неопределенность в таких переменных как цена, стоимость, обменный курс и т.д. ii) невозвратность инвестиций, ведущая к новым подходам и соображениям в процессе согласования проекта и управлении рисками проекта, iii) сроки принятия решений или стратегические реальные опционы по реализации решений [8]. Взаимодействие неопределенностей и временных рамок может принести прирост стоимости проекту, так как потери инвестора ограничены невозвратными инвестициями, в то время как потенциал прироста прибыли теоретически бесконечный.

Проблема заключается в оценке стоимости реальных опционов в финансовом выражении в проектах и определении правил оптимального инвестирования. Методология была взята из мира финансов. Согласно Black & Scholes [9], будущие неопределенности в динамике базового актива, при нейтральных к риску предположениях, моделируются как геометрическое броуновское движение:

dV = (r-α) V dt + σ V dz (4)

где V является приведенной стоимостью денежных потоков проекта, r – безрисковая процентная ставка, α – мгновенная ставка дивидендов, σ – волатильность и dz – приращение Wiener или белый шум.

Пусть F(V) будет опционом к инвестированию. Следую стандартным процедурам финансовой экономики, F(V) должен удовлетворять следующим частным дифференциальным уравнениям (partial differential equation, PDE) совместно с граничными условиями:



σ2 V2 F”VV + (r-σ) V F’V(V) + F’t(V) – r F(V) = 0 (5)

F(0) = 0 (6)

NPV (V*) = F(V*) = V* - I (7)

F’V(V) = 1 (8)

Уравнение (6) означает, что если V = 0, F(0) = 0, т.е. что нет никаких шансов на увеличение V в будущем, что считается поглощающим свойством теории геометрического броуновского движения. Уравнение (7) означает, что компания должна инвестировать, если значение V достигает критического значения (триггера) (V*), а не просто, когда V ≥ I. Уравнение (8) является условием гладкого прохождения или последним оптимизационным граничным условием по Dixit & Pindyck [1]. Решением F(V) является:

(9)

V* = β/(β-1)×I (10)

A = (V* - I)/(V*)β (11)

F(V) = A×Vβ если V ≤V* (12)

F(V) = NPV (V) = V – I если V ≥ V* (13)

Где A – постоянная, определенная из граничных условий, β – один из корней квадратного уравнения, выведенного из частного дифференциального уравнения (5), I – приведенная стоимость инвестиционных затрат, а V* - триггер-значение стоимости, т.е. минимальная необходимая стоимость проекта, для незамедлительного инвестирования. Уравнение (12) является стоимостью инвестиционного опциона, в случае если V ≤V*, а уравнение (13) - в случае если V ≥ V*, т.е. уравнение имеет то же значение, что и традиционный NPV.

Для того, чтобы использовать набор уравнений (9)-(13), по аналогии со случаем финансовых опционов, аналитику реальных опционов необходимо пять входных параметров из Таблицы 1. В случае финансовых опционов, все эти параметры, за исключением будущей волатильности, можно найти на спотовом рынке. Для случаев нефтегазовых проектов, они рассчитываются с использованием будущих операционных денежных потоков проекта. Волатильность проекта оценивается с помощью вероятностного моделирования компонентов денежного потока и моделирования методом Монте-Карло [10].

Таблица 1

Аналогия между определениями в теории финансовых и реальных опционов.


Интегрированная модель является объединением метода реальных опционов и анализа преференций. Обоим моделям требуются определенные входные параметры, связанные с денежными потоками проекта. Общие результаты или конечные интегрированные показатели используются для принятия оптимального управленческого решения. Заранее, можно увидеть, что решение зависит не только от NPV, но также включает в себя то, что называется полным инвестиционным опционом (F) совместно с анализом стоимости возможности инвестировать сейчас (K). Кроме того, если текущая стоимость проекта выше V*, то оптимально инвестировать сейчас, но оптимальная доля участия может быть меньше 100%, как традиционно предлагает NPV.


    1. Оптимальное правило инвестирования (F, K, V*)

Оптимальное правило для принятия решений, основанное на модели опционов требует, помимо других параметров, характеристики денежных потоков проекта и рыночные процентные ставки. Волатильность нефтегазовых проектов является еще более сложным для расчета параметром потому что: i) отсутствуют сопоставимые сделки, на основе которых можно было бы прикинуть будущие денежные потоки по оцениваемому проекту и ii) нефтегазовые проекты уникальны, так как каждое месторождение имеет собственные геологические, технологические и экологические особенности [11]. В качестве альтернативного решения, в данном примере используется метод Монте-Карло для того, чтобы оценить волатильность проекта в качестве стандартного отклонения от внутренней нормы доходности проекта. В первую очередь рассчитывается ожидаемый NPV проекта в статических сценарных условиях, который назовем NPV0. Ожидаемая внутренняя норма доходности проекта (µV) во времени является:

(14)

Так как денежный поток в будущем остается неопределенным, то есть возможность получения тысячи различных значений µV.После моделирования десяти тысяч различных исходов, получаем вероятностное распределение NPV.

Волатильность играет очень важную роль как в оценке стоимости опционов (уравнения (12) и (13)) так и в принятии инвестиционных решений (уравнение (10)). В классической теории инвестиционного анализа, стоимость проекта представлена его NPV, а правило принятия решений таково: инвестировать пока V > I, т.е. при положительном NPV. Напротив, в модели реальных опционов, инвестиции выделяются лишь в случае, когда V ≥ V*. Если V ≥ V*, то F и NPV будут иметь одно значение, то есть стратегическая стоимость опциона инвестировать (F) и внутренней стоимости опциона (NPV) равны. Затем, F можно рассматривать как сумма внутренней стоимости опциона и его значение временной стоимости. Другое понимание: когда V = V *, получаем, что F (V *) = V * - I и, следовательно, V * = F (V *) + I, т.е. вы видим F как часть стоимости инвестирования сегодня вместо ожидания лучшей возможности инвестировать в будущем. Тогда, из-за волатильности, мы всегда имеем V* > I, а не V* ≥ I.

Необходимо обратить внимание на то, что обе F (инвестиционный опцион) и К (стоимость опциона на ожидание) - неотрицательные функции, в отличии от NPV, которая может быть отрицательной при I > V. Все результаты обоих подходов с использованием метода реальных опционов и метода принятия решений отражена на Рис. 2, который представляет собой пример анализа чувствительности текущей стоимости проекта к его NPV, F и К (стоимость опциона на ожидание).



Рис. 2. Анализ чувствительности NPV, F и K от стоимости проекта


Можно выделить три ключевых области принятия инвестиционных решений:

  1. 0 ≤ V ≤ $888 миллионов. В этом случае, внутренняя стоимость опциона (NPV) отрицательна, и компания не будет вкладывать деньги. Между тем F имеет положительное значение. Почему? Поскольку стоимость проекта оценивается с волатильностью (51%), существует потенциал увеличения его стоимости до $1.82 миллиарда в будущем. Опцион на инвестирование намного выше по величине, чем внутренняя стоимость проекта.

  2. $888 миллионов ≤ V ≤ $1.82 миллиарда. В этом случае NPV положительный, но не достаточно высок. Снова, из эффекта невозвратности инвестиций и неопределенности следует, что лучшим решением для оптимизации стоимости опциона – это выждать пока стоимость проекта не достигнет цифры в $1.82 миллиарда. Значение стоимости опциона все еще достаточно велико, так что следует его реализовать в будущем.

  3. V ≥ $1.82 миллиарда. В этом случае инвестиционный опцион должен быть реализован немедленно. Посмотрев на рисунок 2, можно убедиться, что стоимость опциона на ожидание (K) не имеет какой-либо стоимости после того, как V достигает значение в $1.82 миллиарда.

    1. Оптимальная доля участия в проекте (W)

Во многих случаях, стоимость проекта значительно превышает инвестиционные затраты, но компания принимает решение разрабатывать данный проект совместно с партнерами (например, на основе СРП). Для этого могут быть несколько причин: а) большие объемы инвестиционных затрат, б) нехватка технологий для разработки проекта в одиночку, в) поиск синергии между различными подразделениями бизнеса.

В таких случаях, основной вопрос: какова оптимальная доля участи в таком проекте? Ответ не может быть получен только лишь из анализа NPV, так как согласно этому подходу компания должна участвовать в проекте со 100% долей и получать 100% прибыль, в случае если NPV положителен. Альтернативное решение может быть найдено через максимизацию RAV в уравнении (3) по отношению к W. Данное уравнение требует два основных входных параметра: а) распределение NPV, б) уровень толерантности к риску компании (T).

Из уравнения (3) возможно рассчитать RAV для этого проекта, учитывая характеристики компании и отдельных проектов. Цель заключается в том, чтобы оценить W, численно или аналитически, в целях обеспечения максимального RAV, совместимого с профилем компании. Примером другого альтернативного геометрического метода расчета W является анализ чувствительности RAV к W, отображенный на Рисунке 3. Чувствительность RAV к W зависит от функции полезности, толерантность риска компанией и профиль рисков проекта. В некоторых случаях, RAV является возрастающей функцией от W, в то время как в других оно уменьшается или даже постоянная функция.

Рис. 3. Анализ чувствительности RAV от доли участия в проекте (W).


Для данного примера, RAV является нелинейной функцией от W с максимумом в интервале от 0 до 100%. Для значений W в интервале от 0 до 44.38%, W – возрастающая функция, тогда как при значениях выше, чем 44.38% RAV является убывающей функцией. Максимальное значение RAV достигается при достижении W = 44.38%. Таким образом, вопреки традиционному мнению, компания не приобретет 100% долю в проекте, а войдет в него с долей, равной 44.38%, дающей максимальный возможный RAV. В результате, поскольку функция полезности не убывает, максимальная RAV подразумевает максимальную функцию полезности. Необходимо отметить, что кривая зависимости RAV от W учитывает в себе неопределенность в цене, операционные расходы совместно с функцией полезности компании.

Данный анализ преференций используется как дополнение результатов, полученный на основании метода расчета NPV и метода реальных опционов. Если бы мы выбрали проекты в соответствии со значением триггера на основании модели реальных опционов ROM, инвестиционные затраты могли быть достаточно высокими по сравнению с бюджетом компании. Кроме того, даже в случае проекта, с текущей стоимостью равной практически в два раза выше инвестиционных затрат, проект может стать нерентабельным в будущем, потеряв всю свою стоимость, в случае если волатильность в будущем, например, приведет к сценарию с высокими затратами и низкими ценами. В этом случае рациональная стратегия снижения риска финансовых потерь, может заключаться в приобретении малой доли в проекте, разделяя инвестиционные затраты и прибыль с другими компаниями. Эта практика очень распространена в области геологоразведки в нефтегазовой отрасли. Таким образом, эта методика может быть ценным инструментом для процесса проведения оценки принятия управленческих решений.

Предложенная модель обеспечивает дополнение к результатам классической модели DCF. Она интегрирует диверсификацию рисков и методику принятия стратегических решений в нефтяных проектах с использованием теории предпочтения и реальные опционов, как показано на рисунке 1. Хотя более усложнённая, эта интегрированная модель требует два входных параметра для расчётов, которые непросто оценить: толерантность риска компанией (Т) и волатильность проекта (σ).

Представлен механизм, сочетающий в себе метод реальных опционов и теорию преференций, полезный для оценки инвестиционной привлекательности проекта и принятия решений в условии неопределенностей. Результаты, полученные в модели реальных опционов, могут быть использованы как дополнение к полученным в результате традиционного подхода NPV, особенно путем учета стоимости неопределенностей и понятия невозвратности инвестиций. Результаты оценки на основании теории предпочтений позволят компании рассчитать оптимальную долю инвестиционного участия в рисковом проекте. Эта интегрированная модель представляется намного более выигрышной по сравнению с традиционной моделью (основываясь на ожидаемой стоимости проекта и дисперсии), принимая в учет зависимость между невозвратными инвестициями, толерантностью к риску компании и сроками принятия решений. Как правило, с увеличением уровня неопределенностей, результаты предложенной модели все больше расходятся с полученными по традиционной модели, и положительный эффект применения данной модели все более очевиден.


Список литературы

  1. Dixit A.K., Pindyck R.S. “Investment under uncertainty”, New Jersey University Press, с. 12-18.

  2. Lima, Gabriel A.C, ‘Using real options and preference theory in projects of production and exploration of petroleum”, Journal of Canadian Petroleum Technology, с. 37-43.

  3. Lima G.A.C., Suslick S.B. “Utility theory for evaluation and strategic decision-making in oil development and production projects”, Unicamp, с. 1-7.

  4. Trigeorgis, L. “Real options – Managerial flexibility and strategy in resources allocation” Cambridge: MIT Press, с. 6-9.

  5. Lerche, I., Mackay J. Economic risk in hydrocarbon exploration. San Diego: Academic Press, с. 7-12

  6. Copeland T., V. Antikarov, “Real Options: A Practitioner's Guide”, Texere LLC, с. 31-38.

  7. Von Neumann, J., Morgenstern, O. “Theory of Games and Economic Behavior”. Princeton University Press, с. 12-15.

  8. Luenberger, D. “Investment Science”. Oxford University Press, стр. 21-30.

  9. Black, F., Scholes, M. “The pricing of options and corporate liabilities”, Journal of Political Economy, с. 41-57.

  10. McDonald, R., Siegel, D. “The value of waiting to invest”. Journal of Economics, с. 17-33.

  11. Wallis, M. “Corporate risk tolerance and capital allocation: a practical approach to implementing an exploration risk policy”, Journal of Petroleum Technology, с. 307-311.


Секция 5. Современный менеджмент: стратегии и инновации
А.В. Бабушкина

(Науч.руководитель к.ф.н., доцент Воеводкин Н.Ю.)

ПГНИУ, г.Пермь


Каталог: upload -> iblock -> 92e
iblock -> Перечень работ и услуг по содержанию и ремонту общего имущества в многоквартирном доме
iblock -> Часы-смартфон
iblock -> Руководство пользователя для телефона Apple iPhone 6
iblock -> Руководство по эксплуатации Методика калибровки Технические характеристики. Минимальный радиус кривизны поверхностей контролируемых изделий, 6мм
iblock -> Технические требования
iblock -> Технологические карты
iblock -> Оптимизация процесса восстановления измененных и уничтоженных маркировочных обозначений на блоках двигателей транспортных средств
iblock -> Инструкция по эксплуатации Температурный gsm извещатель Grinson T7 Благодарим Вас за выбор температурного gsm извещателя Grinson T7
92e -> Методические материалы по проблемам злоупотребления алкоголем для медицинских работников Как употребление алкогольной продукции и спиртсодержащих жидкостей влияет на здоровье?


Поделитесь с Вашими друзьями:
1   ...   14   15   16   17   18   19   20   21   ...   34




База данных защищена авторским правом ©vossta.ru 2022
обратиться к администрации

    Главная страница