Методические рекомендации по оценке эффективности строительства, реконструкции, капитального ремонта и ремонта автомобильных дорог (стр. 43 )

Приложение Ж

Методы сокращения неопределенности исходных данных с использованием экспертных оценок

Разработка мер по снижению факторов риска дорожных проектов на каждом этапе их реализации в первую очередь должна предусматривать сокращение неопределенности исходных данных, положенных в основу их установления. Это связано с тем, что любая дополнительная информация об условиях осуществления инвестиционных проектов или о вероятности возникновения тех или иных благоприятных или неблагоприятных событий в процессе их выполнения может существенно повлиять на оценку факторов риска.

Возможность сокращения неопределенности условий осуществления инвестиционных проектов, возникает в первую очередь тогда, когда существуют определенные предпосылки перехода от интервальной неопределенности этих условий к интервально-вероятностной неопределенности. Такие предпосылки могут возникнуть в том случае, если для снижения неопределенности реализации дорожных проектов могут быть использованы экспертные оценки (субъективные вероятности) возникновения тех или иных условий их реализации, т. е. когда ожидаемый эффект от осуществления проектов может быть рассчитан по формуле Гурвица.

В общем случае для сокращения неопределенности условий осуществления дорожных проектов может быть предложен следующий трехэтапный методический подход.

На первом этапе на основе умеренно-пессимистических оценок условий реализации проекта разрабатывается его базисный сценарий, производится количественная оценка факторов риска и определяется ожидаемый эффект от его реализации в условиях их интервальной неопределенности.

Понятно, что разные факторы риска имеют различную степень неопределенности и, следовательно, возможности прогнозирования (предвидения) их изменения в перспективе. Например, при проектировании платных дорожных сооружений наиболее сложно оценить возможные тенденции изменения платежеспособного спроса на проезд по ним; значительно проще определить, например, вероятность сценария той или иной стоимости строительства дорожного объекта или, по крайней мере, порядок ее изменения в направлении уменьшения или увеличения при переходе от одного сценария к другому. В связи с этим на втором этапе на основе привлечения группы экспертов, рассматриваются возможности снижения интервальной неопределенности выявленных факторов риска путем установления дополнительных качественных или количественных оценок возможных вариантов (сценариев) их проявления. Эти оценки могут рассматриваться как субъектные вероятности возникновения тех или иных событий (например, в случае количественной оценки вероятности пессимистической, оптимистической и наиболее возможной начальной интенсивности на автомобильной дороге), либо как определенные приоритеты возникновения тех или иных сценариев реализации проекта (например, из возможных трех сценариев, по мнению экспертов, первый имеет вероятность больше, чем второй, а второй больше, чем третий, но какие именно вероятности эксперты сказать не могут).

На третьем этапе определяется ожидаемый интегральный эффект от реализации проекта с учетом новых сценариев его осуществления, т. е. в условиях сформированной на основе дополнительной информации, полученной от специалистов (экспертов), интервально-вероятностной неопределенности факторов риска. Если полученные результаты удовлетворяют разработчиков проекта (проект является достаточно устойчивым к изменениям фактора риска), то на этом процесс снижения неопределенности условий его реализации можно закончить.

Если же устойчивость проекта не достаточна, то указанный процесс при наличии определенных предпосылок можно продолжить. Такой предпосылкой является приглашение для дополнительных экспертных оценок возможных изменений факторов риска прежних или других специалистов с разъяснением стоящих перед ними задач детализации имеющейся информации. Это дает возможность на основе полученных экспертным путем новых сценариев реализации проекта вновь рассчитать ожидаемый интегральный эффект от его осуществления и оценить устойчивость проекта к изменению факторов риска.

Подобных итераций по сокращению неопределенности условий реализации дорожных проектов очевидно может быть несколько; их количество в общем случае зависит от наличия специалистов в области оценки тех или иных условий реализации дорожных проектов, а также от размера дополнительных затрат, которые могут быть предоставлены инвесторами для проведения такого рода экспертиз проектов.

Для иллюстрации изложенного методического подхода рассмотрим два следующих примера.

В первом примере после формирования базисного сценария проекта по строительству платной автомобильной дороги в качестве фактора риска примем величину платежеспособного спроса на проезд по ней, т. е. величину интенсивности движения по платному сооружению, на начало ввода его в эксплуатацию.

В результате анализа транспортной ситуации в районе тяготения к проектируемой автомобильной дороге выявлено, что помимо базисного (первого) сценария реализации проекта целесообразно принять к рассмотрению еще четыре возможных сценария его осуществления.

Первые два из них (второй и третий), характеризующиеся наибольшей и наименьшей интенсивностью движения по платной дороге, сформированы из условия, что узкий мост на существующей альтернативной бесплатной дороге не будет в ближайшие пять лет подлежать реконструкции. Вторые два возможных сценария проекта (четвертый и пятый), отражают соответственно ситуации наибольшей и наименьшей интенсивности движения в случае реконструкции моста на действующей магистрали.

Рассчитанные показатели интегрального эффекта за срок службы дороги в млрд. руб. по указанным выше сценариям имеют следующие значения:

ЧДД1 = 1,7; ЧДД2 = 3,5; ЧДД3 = 4,6; ЧДД4 = -1,6; ЧДД5 = -3,2.

Нетрудно видеть, что в том случае, если вероятности приведенных сценариев неизвестны, реализация данного дорожного проекта сопряжена с большим риском.

Действительно, если мы по формуле Гурвица рассчитаем ожидаемый интегральный эффект от реализации этого проекта в условиях интервальной неопределенности, то получим отрицательное его значение:

ЧДДо = 4,6ּ 0,3 + (-3,2) ּ 0,7 = - 0,86 .

Теперь предположим, что на основе экспертной оценки специалистов органа управления дорожным хозяйством в данном регионе установлено, что первый сценарий является не менее вероятным, чем все остальные. Такая дополнительная информация позволяет. рассчитывать ожидаемый интегральный эффект уже в условиях интервально-вероятностной неопределенности. Для этого может быть использован следующий алгоритм.

Сначала новая информация о вероятностях сценариев представляется в виде системы ограничений:

р1, р2, р3, р4, р5 ≥ 0;

р1 + р2 + р3 + р4 + р5 = 1; (Ж.1)

р1 ≥ р2, р1 ≥ р3, р1 ≥ р4, р1 ≥ р5.

Затем определяется, какие сочетания вероятностей сценариев согласуются с этими ограничениями и при этом обеспечивают экстремальные значения математического ожидания эффектов.

В нашем случае путем проверочных расчетов можно показать, что ожидаемый интегральный эффект примет максимальное значение, если, во-первых, р4 = р5 = 0 (что очевидно) и, во-вторых, р1 = р2 = р3 = 0,33 (что следует из последнего уравнения системы (9).

Таким образом, получаем, что ЧДД max = 0,33 (1,7+3,5+4,6) = 3,23.

Аналогичным образом определяем минимальное значение ожидаемого интегрального эффекта. Принимая р2 = р3 = 0, а р1 = р4 = р5 = 0,33, получаем, что ЧДД min = 0,33 (1,7- 1,6 -3,2) = - 1,02.

Тогда ожидаемое значение интегрального эффекта, рассчитанное по формуле (4) будет равно:

ЧДД о = 3,23ּ 0,3 + (-1,02) ּ 0,7 = 0,25.

Отсюда следует, что даже при такой, на первый взгляд, не очень существенной дополнительной информации, рассматриваемый фактор риска проекта снижается столь существенно, что его реализация может быть признана целесообразной.

Далее предположим, что появились какие-либо новые и достаточно достоверные источники сведений об условиях реализации данного дорожного проекта. Например, по мнению начальника финансового управления администрации региона, в котором предполагается строительство платной автомобильной дороги, в связи со снижением размеров налоговых поступлений в отчетном периоде вероятность реконструкции моста на существующей автомобильной дороге составляет не более 10%.

Рассчитаем ожидаемый интегральный эффект от строительства платной автомобильной дороги для этой ситуации. В данном случае систему ограничений (9) следует дополнить еще двумя уравнениями, вытекающими из представленной руководителем финансового управления информации:

р1 + р2 + р3 = 0,9; р4 + р5 = 0,1. (Ж.2)

Тогда ожидаемый интегральный эффект примет максимальное значение, если, во-первых, р4 = 0,1, а р5 = 0 и, во-вторых, р1 = р2 = р3 = 0,3.

В результате получим, что ЧДД max = 0,3 (1,7+3,5+4,6) + 0,1(-1,6) = 2,78.

Принимая р2 = р3 = 0, р1 = 0,9, р4 = 0, а р5 = 0,1 , получаем, что ЧДД min = 0,9 ּ 1,7 + + 0,1 ּ(-3,2) = 1,21.

Тогда значение интегрального эффекта, рассчитанное по формуле (4) будет равно:

ЧДД о = 2,78ּ 0,3 +1,21 ּ 0,7 = 1,68.

Таким образом, величина интегрального эффекта на этой стадии получения дополнительной информации об условиях реализации дорожного проекта существенно увеличилась и, следовательно, произошло еще большее снижение рассматриваемого фактора риска.

Во втором примере примем к одновременному рассмотрению не один, а два фактора риска, первый из которых будет характеризовать возможное изменение тарифа за проезд по платному мостовому сооружению, а второй – возможное изменение стоимости его строительства. Разработанные с учетом этих факторов риска сценарии осуществления дорожного проекта представлены в табл. Ж.1.

1 - Сценарии реализации дорожного проекта, учитывающие два фактора риска

Для начала будем исходить из того, что о вероятностях сформированных сценариев ничего неизвестно. Тогда согласно формуле Гурвица ожидаемый интегральный эффект от строительства мостового перехода будет равен:

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59