Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 – Реальные опционы и возможности их применения для оценки эффективности инновационных проектов 15
1.1 – Исследования реальных опционов в управлении инновациями 15
1.2 – Сущность реальных опционов и возможности их применения в экономике и менеджменте 25
Глава 2 – Моделирование оценки инновационных проектов на основе реальных опционов 35
2.1 – Специфические особенности инновационных проектов 35
2.2 – Методы оценки экономической эффективности инновационных проектов 39
2.3 – Метод дисконтированных денежных потоков, dcf 50
2.4 – Модель оценки опционов блэка-шоулза (black-scholes option pricing model) 57
2.5 – Биномиальная модель оценки опционов (binomial option pricing model) 62
2.6 – Анализ применимости предпосылок основных методов к случаю реальных опционов 68
2.7 – Модель взвешенного полиномиального оценивания опционов, wap метод 72
Глава 3 – Применение wap метода для оценки эффективности внедрения 4g+ (lte-a) технологии в компаниях сотовой связи в России 90
3.1 – Краткий обзор технологии long term evolution (lte) 91
3.2 – Характеристика рынка lte в России 103
3.3 – Применение wap метода 109
3.4 – Сопоставление оценок, полученных различными методами 130
Заключение 132
Библиографический список 138
- Сущность реальных опционов и возможности их применения в экономике и менеджменте
- Методы оценки экономической эффективности инновационных проектов
- Биномиальная модель оценки опционов (binomial option pricing model)
- Характеристика рынка lte в России
Сущность реальных опционов и возможности их применения в экономике и менеджменте
У менеджмента есть право в течение некоторого времени начать проект, и в зависимости от текущей цены на рынке на исследуемый продукт принимается решение: о начале проекта или его откладывании. Такие возможности, но не обязательства менеджмента позволяют максимизировать стоимость проектов для акционеров. Это пример проявления опциона ожидания (англ. option to wait).
В 1985 году вышли три значимые работы, которые привлекли к концепции реальных опционов внимание экономического сообщества. Статья [96] посвящена оценке инвестиций в полезные ископаемые. Работа [77] развила аппарат условных требований (деривативов). В [104] авторы оценивали свободные лоты дорогой земли в Лос-Анджелесе с учетом возможности отложить строительство.
В следующем году вышла в свет статья [79], в которой авторы убедительно показали, что опцион ожидания, который позволяет выбрать лучшее время для инвестиций - обладает стоимостью.
Первая серьезная опубликованная работа греческого экономиста Леноса Тригеоргиса, который со временем стал ведущим специалистом по реальным опционам в мире, [107] примечательна тем, что в ней подробно раскрывается проблематика оценки управленческой гибкости, которой в реальности обладает менеджмент компаний, проектов.
Существенный вклад в развитие проблематики реальных опционов внесли работы выдающегося профессора Университета Принстона Аваниша Диксита [60] и статья [70], в которой дана критика традиционного финансового правила инвестирования в мире конкурентной глобализации. Одним из первых учебников по теме реальных опционов была работа А. Диксита и Р. Пиндайка2 “Инвестиции в условиях неопределенности” [61]. О важности этой работы говорит тот факт, что согласно системе “Google Scholar” на данный источник ссылаются в академической литературе внушительное 11 987 количество раз.
Перечисленные выше работы отражают точку зрения, сформулированную в академическом сообществе. С конца 1990-х годов популяризаторские статьи, написанные простым и ясным языком, стали появляться во многих уважаемых отраслевых журналах и изданиях, например в таких ведущих изданиях, как Bloomberg Wealth Manager, Wall Street Journal, CFO Europe, Business Week, Products Financiers, Harvard Business Review [86] или в Management Science, Sloan Management Review, McKinsey Quarterly, Journal of Applied Corporate Finance, Forbes, USA Today и др. [10]. Рост количества неакадемических работ подтверждает интерес и веру в метод со стороны практики.
В популярных, просветительских работах, как “Get Real” [78] и “Реальная сила реальных опционов” [71] раскрыта основная идея реальных опционов, названы соотношения реальных параметров с параметрами в формуле Блэка-Шоулза, приведены примеры использования и выделены преимущества проактивного конструирования опционов.
Появление популярных статей говорит о том, что концепция реальных опционов не просто академическое абстрактное течение, лишенное практического применения, но и ценный подход именно для практических нужд. Целью концепции является именно создание инструмента, который должен помочь действующему менеджменту компаний максимизировать стоимость инновационной деятельности в интересах акционеров. Однако, к сожалению, порой авторы используют в своих работах избыточно усложненный математический аппарат, без применения в реальной практике из-за не полного соответствия исходным предпосылкам модели, или из-за отсутствия необходимых данных. Осознавая риск разрыва теории с практикой, ведущие спикеры конференции “16th Annual International
Conference – Real Options. Theory Meets Practice” (Лондон, 2012) на завершающей панельной дискуссии подняли вопрос: “Не слишком ли наша теория отрывается от практики? Сможем ли мы сами воплотить в жизни описываемые методы?” Именно поэтому изначально перед предлагаемым диссертационным исследованием ставилась задача получить легко применимые на практике результаты, построить модель, которая без труда может быть использована аналитиками, чтобы не подтвердилось предположение профессора Арчи Питтса, опубликованное в авторитетном журнале “The Economist”, что анализ на основе реальных опционов получит широкое распространение, как например, CAPM-модель только “если все менеджеры будут иметь докторскую степень в прикладной математике” [102].
Часто неприменимые на практике теории возникают при попытках перенести методологию из области финансовых опционов3 на условия реальных опционов, не задумываясь об обоснованности лежащих в методе предпосылок и наличии необходимых данных. В качестве примера приведем методологию построения подразумеваемой волатильности стоимости опциона, так называемой “улыбки волатильности”, в которой используется факторный анализ приращений “улыбок” с течением времени. Эта методология не получила практического применения. Финансовый и реальный опцион объединяет идея, что право, но не обязанность обладает стоимостью для инвестора, но условия применения данных инструментов очень разные. Подводя краткий промежуточный итог, обратим внимание на риск роста разрыва между теорией и практикой применения.
Методы оценки экономической эффективности инновационных проектов
Если же получится добиться очень дешевых условий протекания реакции (m1), то принимается решение самостоятельно производить продукт на основе изученной технологии. Налаживание производства и вывод продукта на рынок потребует значительно больше времени, что отражено на рисунке 13. В качестве потенциального результата специалистами выделяются 3 успешных сценария (m11, m12, m13) с разной степенью рентабельности и один провальный (m14).
Структура потенциального дерева сценария развития инновационного проекта определяется специалистами компании, чьи компетенции отвечают определенному этапу. В нашем примере выше количество ветвей и время первого этапа (изучение допустимых условий протекания необходимой химической реакции) определяется, в первую очередь, техническими специалистами проекта. А количество ветвей и время этапа в случае, например, решения о самостоятельной коммерциализации результатов, определяется в первую очередь коммерческим отделами (отделы маркетинга и продаж). Задача же финансовых менеджеров состоит в организации взаимодействия между всеми отделами, общая поддержка и ведение проекта на всех этапах.
Отметим, что время в построенном дереве дискретно, но имеет индивидуальную протяженность для каждого поддерева, что позволяет строить более точные приближения к реальным условиям проекта. В примере на рисунке 13 время между вершинами N3 и N31, N32 (от t1 до t2) меньше времени между вершинами N2 и N21, N22, N23 (от t1 до t3). Иными словами, быстрая реализация полученных на первом этапе слабых результатов потребует меньше времени, чем обстоятельные переговоры с потенциально интересующимися корпорациями. Ожидаемый срок реализации сценариев в каждом поддереве определяется специалистами из соответствующего функционального подразделения.
В случае же Binomial OPM, пришлось бы строить сплошную сеть из корня к листьям, и выборочно обнулять большую её часть, что не имеет содержательного смысла. Однако в предлагаемом методе есть одно ограничение: все исходы поддерева должны закончиться в один момент времени, т.е. не может быть ситуации, изображенной на рисунке 14.
Конечно, можно предположить, что результат, например, оптимистичного сценария будет получен раньше результата пессимистичного исхода, например, из-за необходимости проведения дополнительных тестов. В целом, такие случаи представляют собой частный интерес и в данной работе рассматриваться не будут.
Очевидно, что одинаковая структура дерева у различных инновационных проектов маловероятна, и поэтому не получится вывести простую единую аналитическую формулу стоимости реального опциона в начальный момент времени, как в Black-Scholes OPM. Для решения этой проблемы предложен итеративный алгоритм действий в каждом поддереве, такой же, как и в биномиальной модели. Важно понимать, что мы сталкиваемся с важной дилеммой моделирования: выбором между простотой в расчетах или более детальном и точном описанием действительности ценой усложнения и нагромождения моделей. Пример такой дилеммы уже приводился нами выше, в разделе 2.3, когда мы отметили, что оригинальная работа Блэка и Шоулза была посвящена простому европейскому опциону без дивидендов и в условиях отсутствия транзакционных издержек и налогов. Существуют работы, посвященные ослаблению данных предпосылок, например [90]: с учетом дивидендов, с учетом налогов и др.; однако, они бывают крайне сложны для глубокого понимания и практического применения и, порой, представляют собой лишь теоретический интерес. Дилемма моделирования решается широко распространенным компромиссным принципом: модель детализируется и усложняется до тех пор, пока это себя оправдывает. Таким образом, степень детализации индивидуальна в каждом конкретном случае. Например, физики элементарных частиц строят столь сложные модели, что возможно проверять их предсказания до миллионных знаков после запятой27. На это уходит много времени и сил, но это оправданно важностью результатов и дороговизной проводимых экспериментов. В то же время многие решения на фондовом рынке необходимо принимать крайне быстро из-за стремительности перемены конъюнктуры и цен28. В таких условиях цейтнота времени, важно знать не точную оценку, а скорее определить соотношение текущей цены и теоретической цены, к которой будут стремиться рынки. В условиях инвестиций в реальный сектор экономики, в отличие от фондового рынка, есть возможность определить более детальные данные, учесть более тонкие взаимосвязи, и это будет оправдано. Поэтому замена простой аналитической формулы стоимости реального опциона в начальный момент времени на итеративный процесс в каждом поддереве воспринимается нами не как недостаток, а напротив, скорее как улучшение методологии ROV.
Биномиальная модель оценки опционов (binomial option pricing model)
Аналогичная ситуация сейчас повторяется на начальном этапе внедрения стандарта 4G+. Количество абонентских устройств, поддерживающих стандарт LTE-Advanced, по состоянию на лето 2015 незначительно мало и представлено некоторыми флагманскими моделями от вендоров, а сотовые операторы в России запустили лишь несколько тестовых регионов сети LTE-Advanced.
Отсутствие передачи голосовых звонков - важнейшее слабое место LTE технологии на данный момент. Отсутствует возможность транслировать голос (обычные звонки), позволяется только передача данных.
Соответственно технология LTE не заменит сети 2G и 3G и использует их как “подстилающее” покрытие. Например, абоненту, в момент работы в интернете с использованием сети 4G поступает входящий звонок на устройство. Абонент на время разговора будет автоматически переведен из сети 4G в сеть 3G или 2G, после чего необходимо обратное переключение между сетями. Однако не всегда это получается сделать автоматически. Именно поэтому стандарт LTE иногда сравнивают с “очень быстрой лошадью, но у которой только 3 ноги”. Необходимость поддержки одновременно нескольких сетей приводит к ощутимому росту операционных затрат операторов. Наиболее перспективная технология передачи голоса через IP – VoLTE (или VoiceLTE) развивается, но по состоянию на июль 2015 года находилась в стадии тестирования [66]: 103 оператора в 49 странах мира инвестировали в разворачивание и испытание технологии на своих сетях. При этом только 25 операторов в мире запустили VoLTE в коммерческую эксплуатацию, причем год назад, в марте 2014 года, таких сетей было всего 3 в мире. Обратим внимание, что в мире на данный момент лишь 198 модели смартфонов, которые совместимы с технологией VoLTE, что вновь отсылает нас к проблеме поддержки нового технического решения в паре устройства-сеть, рассмотренной выше. Лимит доступных операторам радиочастот по мере запуска новых стандартов ощущается все острее. Самый ограниченный, и поэтому самый ценный ресурс операторов сотовой связи – радиочастоты. Как отмечал вице-президент ПАО “МТС” по технике и ИТ Андрей Ушацкий [1]: “Единственное и очень существенное ограничение, которое существует в сотовой связи, – это частоты. Все остальное можно придумать, сделать, изобрести, произвести, а частотный ресурс всегда ограничен”. Поэтому аукционы на радиочастоты, проводимые правительствами стран, всегда получают большое внимание со стороны операторов и экспертного сообщества и считаются ощутимым источником пополнения бюджета. Например, в 2008 году в США аукцион только на одну полосу радиочастот в 700 МГц принес $19,6 млрд. [62]. Всего же в США с 1994 года было проведено 87 аукционов, которые принесли более $60 млрд.. Также среди крупных можно выделить аукционы в Великобритании и Германии в 2000 году на лицензии на частоты 3G, выручка по которым составила соответственно 22,5 млрд. и 51 млрд. [22]. Подобные аукционы – излюбленный источник кейсов в рамках теории игр. В России же ресурс радиочастот между операторами всегда распределялся на основании решений ГКРЧ и конкурсов, а первый российский аукцион планируют провести только осенью 2015 года.
Заметим, что “расчистка” полос радиочастот (англ. band) для коммерческого использования, так называемый рефарминг – далеко не тривиальная проблема. Конфликты интересов с военными и силовыми структурами – предмет для длительных и непростых исследований и переговоров. Например, частоты в диапазонах 700-890 МГц ранее были заняты структурами Минобороны и Федеральной службы охраны (ФСО) [4].
При построении сетей сотовой связи операторы учитывают доступные им диапазоны радиочастот: чем выше диапазон, тем ниже зона покрытия сети, т.е. расстояние вокруг базовой станции, на которое действует сигнал.
Например, первая коммерчески успешная сотовая сеть, Autoradiopuhelin (ARP, от фин. “car radio phone”) была построена в Финляндии и работала на частоте 150 МГц, что давало радиус соты около 30 км [101]. Прочими факторами, которые влияют на зону покрытия базовой станции, являются: высота установки антенн, рельеф местности и характер застройки. С другой стороны, чем меньше покрытие сети при высоких диапазонах частот, тем больше базовых станций возможно соединить в эффективную сеть, соответственно тем больше абонентов может одновременно обслуживаться в этой сети без потери качества сигнала: иными словами, повышается ёмкость сотовой сети. Поэтому логика построения сети соответствует в целом следующему принципу: базовые станции с низкими частотами используются в малонаселенных территориях, чтобы покрыть большие расстояния, например, поселки, автотрассы и железные дороги; а базовые станции, работающие на высоких частотах, а также различные местные решения (микро-, пико- и фемтосоты) используются в локациях, где требуется создать высокую ёмкость сети, например, на стадионах, вокзалах, в торговых и бизнес центрах.
На рисунке 21 представлено распределение коммерчески запущенных LTE сетей в мире по состоянию на июль 2015, по основным полосам радиочастот (сети операторов, как правило, используют несколько полос – низких и высоких диапазонов) [67]:
Проанализировав мировой опыт, можно выделить 2 типа строительства LTE сетей в первые годы внедрения технологии, в зависимости от темпа территориальной экспансии. По своей сути они соответствуют рассмотренным в инновационном менеджменте и теории игр стратегиям “first-mover” и “second-mover”. Оба способа имеют свои преимущества и недостатки. Например, “первопроходцы” могут получить контроль над ресурсами (в т.ч. за счет патентов), получить в связи с отсутствием конкурентов большую рыночную долю (вплоть до монопольной), формировать стандарты рынка и издержки переключения (англ. Switching costs) у потребителей. “Последователи”, проанализировав опыт компаний-пионеров, могут избежать ошибок первых и изначально выстроить более оптимальные бизнес-процессы на новом рынке, интерес к которому уже сформирован предыдущими компаниями. В бизнес практике много кейсов успешных стратегий “first-mover” (Coca-Cola, Gillette в безопасных бритвах, Sony в персональных плеерах и др.) и “second-mover” (Nintendo, Amazon.com в on-line ритейле, Facebook) [97, 100]. Одной из первых фундаментальных работ на это тему является статья [74]. По отношению к отрасли сотовой связи данные стратегии можно назвать, как:
Характеристика рынка lte в россии
У менеджмента компании сконструированы 2 реальных опциона, отражающие управленческую гибкость, в зависимости от складывающихся обстоятельств: put на остановку проекта и call на ускоренное строительство сетей. Далее в работе рассмотрим опцион call типа.
Считается, что чаще реальные опционы относятся к американскому типу, который можно исполнить в любой момент времени, а не к европейскому, который можно реализовать только в жестко зафиксированную дату и не ранее. Однако, в больших инвестиционных проектах, к которым относится и строительство LTE-Advanced сетей, важные решения принимаются на крупных коллегиальных собраниях, например, на совете директоров по рекомендациям инвестиционного комитета. В такой ситуации не представляется возможным принять ключевые поворотные решения в проекте в любой момент времени, даже с учетом технических инструментов по удаленному участию в конференциях. По этой причине в предлагаемой работе рассмотрен опцион европейского типа.
Детальное планирование проекта на более длительный срок, чем следующие три года, в столь динамично меняющейся отрасли как телекоммуникации, не представляется целесообразным.
На втором шаге предлагаемого алгоритма вычислений с использованием WAP метода определим финансовые вводные данные: безрисковая ставка процента 7/гее, цена базового актива в начальный момент времени А0, цена исполнения опциона Ex.
В качестве безрисковой ставки процента т гее следует брать доходность по инструменту, удовлетворяющему следующим условиям [59]: 1. Доходность известна и определена; 2. Риск потери инвестируемых вложений (вероятность дефолта) -минимален; 3. Длительность обращения финансового инструмента достаточно соответствует сроку жизни оцениваемого проекта. В силу второго условия под безрисковой ставкой чаще всего принимают государственные долговые бумаги.
Отметим, что вопрос определения ставки - важен, поскольку разница в ставке дисконтирования в 1% существенно влияет на итоговую оценку стоимости проекта. В то же время используются различающиеся мнения и способы определения ставки, приведем некоторые из них: 8,25% - ставка рефинансирования Центрального банка Российской Федерации (с 14 сентября 2012 по настоящее время) [40]; 11,00% - ключевая ставка Центрального банка Российской Федерации (с 03 августа 2015 по настоящее время) [40]; 3,925% - доходность 3-летних облигаций Россия-18, выпущенных Минфином РФ в долларах США с датой погашения 24.07.2018 [2]; 4,79% - безрисковая ставка для России, полученная как сумма 1,04% (3-Year U.S. Treasuries) + 3,75% (Country Risk Premium, Ba1 согласно рейтингу Moody s и BBB согласно рейтингу S&P). Динамика доходности по казначейским бумагам США приведена в приложении 9 [108].
Соотношение кредитного рейтинга суверенных стран с премией за риск – на основании данных профессора Асвата Дамодарана [18]. В качестве расчетного значения в нашей работе остановимся на варианте , равной 4,79%. Цена базового актива в начальный момент времени 0, или “статичный” NPV проекта, составила 41,9 млрд.рублей. Цена исполнения спланированного call опциона , составила 43,0 млрд.рублей. Обращаем внимание на важные пояснения к указанным значениям:
1. Приведенные в работе оценки 0, изменены от действительных с целью сохранения конфиденциальности данных, не нарушения условий сохранения коммерческой тайны, поскольку в открытых источниках компания ПАО “МТС” не раскрывает точные значения доходов и расходов по проекту внедрения LTE технологии. Приведенные в работе значения не искажают важных соотношений между параметрами, чтобы корректно проиллюстрировать применение WAP метода;
2. Отличие реальных call опционов от финансовых call опционов состоит в том, что в финансовом инструменте, говоря о цене исполнения подразумевают только затраты на приобретение базового актива (акции, товары и прочее). В случае реального опциона цена исполнения имеет более широкое содержание: это ожидаемая величина NPV при реализации опциона, т.е. включает в себя не только затраты, но и доходы. В рассматриваемом кейсе внедрения LTE-Advanced технологии затраты компании для возможности реализации call опциона на ускорение строительства сети растут: транзакционные издержки с вендорами на дополнительные поставки оборудования, повышенная нагрузка на персонал компании, дополнительные средства, замороженные в оборотном капитале, процентные выплаты по необходимым заимствованным средствам и др.. Реализация call опциона будет оправдана в том случае, если доходы от развития сети при этом будут расти опережающим темпом, поэтому цена исполнения сконструированного опциона превышает цену базового актива в начальный момент времени 0;
3. Доходы и расходы компании от проекта рассчитаны с экономической точки зрения, а не бухгалтерской, т.е. учтены альтернативные возможности и затраты. Наиболее ярко это проявилось в том, что в проекте учитываются потенциальные потери доходов от абонентов, ушедших по причине отставания от конкурентов качества сети. На третьем шаге предлагаемого алгоритма вычислений стоимости реального опциона с использованием WAP метода были определены параметры изменения стоимости базового актива, по ветвям дерева проекта.