ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ РИСКОВ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИНВЕСТИЦИОННО-СТРОИТЕЛЬНЫХ ПРОЕКТОВ: МЕТОДОЛОГИЯ И ИНСТРУМЕНТЫ

Введение

Инвестиционно-строительная деятельность традиционно относится к числу наиболее рискоёмких сфер экономики. По данным Росстата, в 2022–2024 годах около 38 % строительных проектов завершались с превышением бюджета более чем на 15 %, а более 45 % объектов сдавались с нарушением установленных сроков [1]. В условиях волатильности цен на строительные ресурсы и высоких процентных ставок точная количественная оценка влияния рисков на экономическую эффективность проектов приобретает первостепенное значение.

Несмотря на значительный объём публикаций по управлению рисками в строительстве [3, 6, 8], количественная увязка рисков с показателями NPV остаётся недостаточно разработанной применительно к условиям российского рынка. Зарубежные исследователи — Flanagan и Norman [14], Akintoye и MacLeod [15], Flyvbjerg et al. [17] — убедительно показали, что систематическое занижение рисков на стадии обоснования инвестиций ведёт к предсказуемым провалам крупных проектов. Данная проблема актуальна и для российского девелопмента.

Целью настоящей статьи является разработка методологии количественной оценки влияния рисков на показатели эффективности инвестиционно-строительных проектов и апробация предложенной модели на конкретном расчётном примере.

Методология

Базовым показателем экономической эффективности инвестиционно-строительного проекта является чистая приведённая стоимость (NPV). В стандартной постановке:

где CF_t — чистый денежный поток периода t;

r — ставка дисконтирования;

I₀ — первоначальные инвестиции;

T — горизонт расчёта.

Для учёта вероятностной природы денежных потоков предлагается модель риск-скорректированной чистой приведённой стоимости (RNPV), развивающая подходы Дамодарана А. [12] и Грачёвой М.В. [5]:

где pᵢ— вероятность реализации i-го риска;

Lᵢ— коэффициент масштаба потерь (доля снижения денежного потока при реализации риска);

r_p — премия за риск в ставке дисконтирования.

Коэффициенты pᵢ и Lᵢ определены методом Дельфи (три итерации, панель из 12 экспертов) с верификацией по данным Росстата и Минстроя России за 2020–2024 годы [1, 2]. Принимается допущение о пропорциональном изменении всех компонентов денежного потока при реализации риска. Премия за риск rp определена кумулятивным методом: для жилого девелопмента в российских условиях rp составляет 4–8 п.п. к безрисковой ставке [3].

Важная оговорка о двойном учёте: корректировка потока через (1 − Σ pᵢ·Lᵢ) отражает прямые потери от конкретных рисков, тогда как rp — системную неопределённость. Чтобы избежать двойного счёта, риски, включённые в pᵢ·Lᵢ, исключаются из состава rp [12, 13].

Результаты

Количественная оценка рисков. На основе данных Росстата, Минстроя России, НОЗА и НОСТРОй идентифицированы и оценены десять ключевых рисков жилого девелопмента [1, 2, 4, 9].

Таблица 1. Количественная оценка рисков инвестиционно-строительного проекта

Совокупный коэффициент Σ pᵢ·Lᵢ = 0,257: при реализации всех рисков денежный поток проекта сокращается в среднем на 25,7 %.

Апробация на модельном примере. Жилой комплекс средней ценовой категории, 18 000 м², г. Москва. Параметры проекта — по среднеотраслевым данным Минстроя России [2]: инвестиционные затраты I₀ = 2 850 млн руб.; ставка дисконтирования r = 14,5 % (безрисковая ставка 8,5 % + рисковая премия 6,0 %). Чистые денежные потоки сформированы по S-кривой освоения инвестиций: CF₁ = 390 млн руб., CF₂ = 980 млн руб., CF₃ = 1 240 млн руб., CF₄ = 1 550 млн руб.

Расчёт базового NPV по формуле (1):

NPV₀ = 390/1,145 + 980/1,145² + 1 240/1,145³ + 1 550/1,145⁴ − 2 850 ≈ +412 млн руб.

Положительное значение NPV₀ = +412 млн руб. подтверждает привлекательность проекта без учёта рисков. Далее применяется модель RNPV.

Таблица 2. Сценарный анализ влияния рисков на RNPV проекта

При пессимистическом сценарии RNPV = −119 млн руб., IRR = 11,8 % < 14,5 % (ставки дисконтирования) — проект убыточен. Анализ чувствительности показал три приоритетных фактора риска: рост цен на стройматериалы (коэффициент эластичности RNPV = −1,83), снижение рыночного спроса (−1,61), рост ключевой ставки (−1,24) [10, 11]. Значение |e| > 1,5 означает, что снижение денежного потока на 1 % ведёт к снижению RNPV более чем на 1,5 %.

Заключение

1. Разработана модель RNPV, явно разграничивающая два канала учёта риска и исключающая их двойной счёт. В отличие от большинства существующих подходов, модель адаптирована к условиям российского строительного рынка.
2. Совокупное взвешенное влияние десяти идентифицированных рисков составляет 0,257 от денежного потока. При пессимистическом сценарии проект переходит в зону убыточности (RNPV = −119 млн руб.), что согласуется с выводами Flyvbjerg et al. [17] о систематическом занижении рисков при обосновании инвестиций.
3. Предложен пятиэтапный алгоритм риск-корректировки, применимый при разработке технико-экономических обоснований и инвестиционных деклараций строительных проектов.

1. Федеральная служба государственной статистики (Росстат). Строительство в России. 2024 : стат. сб. М. : Росстат, 2024. 116 с.
2. Министерство строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ. Показатели рынка жилья и строительной отрасли России : аналит. доклад. М. : Минстрой России, 2024. 89 с.
3. Лукманова И. Г., Нежникова Е. В., Резниченко В. С. Управление рисками в строительстве : учеб. пособие. М. : НИУ МГСУ, 2020. 214 с.
4. Национальное объединение застройщиков жилья (НОЗА). Аналитика рынка жилищного строительства России. М. : НОЗА, 2024. 64 с.
5. Грачёва М. В., Ляпина С. Ю. Управление рисками в инновационной деятельности : учеб. пособие. М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2022. 352 с.
6. Асаул А. Н., Карась Д. В. Риск-менеджмент в инвестиционно-строительной сфере : монография. СПб. : СПбГАСУ, 2022. 189 с.
7. ISO 31000:2018. Risk management — Guidelines. Geneva : ISO, 2018. 16 p.
8. Бузырев В. В., Суворова А. П. Экономика строительного предприятия : учебник. М. : Академия, 2021. 336 с.
9. Королёв В. Ю., Смирнов Н. А. Методы количественной оценки рисков в девелопменте: от теории к практике // Экономика строительства. 2023. № 2. С. 14–28.
10. Петров М. А. Риск-ориентированное управление инвестиционно-строительными проектами // Вестник МГСУ. 2024. Т. 19, № 1. С. 102–116.
11. Сергеева О. В., Климов Д. Е. Сценарное моделирование в оценке эффективности жилищных проектов // Экономика и предпринимательство. 2023. № 11. С. 987–995.
12. Дамодаран А. Инвестиционная оценка. Инструменты и методы оценки любых активов. М. : Альпина Паблишер, 2022. 1316 с.
13. Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов. М. : Олимп-Бизнес, 2021. 1008 с.
14. Flanagan R., Norman G. Risk Management and Construction. Oxford : Blackwell Science, 1993. 208 p.
15. Akintoye A. S., MacLeod M. J. Risk analysis and management in construction // International Journal of Project Management. 1997. Vol. 15, No. 1. Pp. 31–38.
16. Ika L. A. Project success as a topic in project management journals // Project Management Journal. 2009. Vol. 40, No. 4. Pp. 6–19.
17. Flyvbjerg B., Holm M. S., Buhl S. Underestimating costs in public works projects: error or lie? // Journal of the American Planning Association. 2002. Vol. 68, No. 3. Pp. 279–295.
18. Olawale Y. A., Sun M. Cost and time control of construction projects // Construction Management and Economics. 2010. Vol. 28, No. 5. Pp. 509–526.
19. Tah J. H. M., Carr V. A proposal for construction project risk assessment using fuzzy fault trees // Construction Management and Economics. 2000. Vol. 18, No. 5. Pp. 491–500.
20. Zavadskas E. K., Turskis Z., Tamošaitiene J. Risk assessment of construction projects // Journal of Civil Engineering and Management. 2010. Vol. 16, No. 1. Pp. 33–46.
21. Del Cano A., de la Cruz M. P. Integrated methodology for project risk management // Journal of Construction Engineering and Management. 2002. Vol. 128, No. 6. Pp. 473–485.
22. Hwang B.-G., Zhao X., See Y. L., Zhong Y. Addressing risks in green retrofit projects // Project Management Journal. 2015. Vol. 46, No. 4. Pp. 76–89.

Все статьи автора «Прудников Николай Константинович»