Читаем Управление рисками полностью

КРАЙНЕ ВАЖНЫЙ МОМЕНТ: при установке внутренних тарифов нужно учесть не только наиболее вероятный уровень внешних расценок на выбросы, но и последствия, связанные с их возможными максимальными значениями. При оценке углеродных рисков менеджеры и инвесторы могут усовершенствовать свои подходы с помощью схем, основанных на сценариях и имитационных моделях.

Стандартный подход заключается в оценке ожидаемых потоков денежных средств, которые отражают влияние на себестоимость наиболее вероятной в будущем платы за выбросы. Сценарии дают возможность более эффективной оценки. Для этого требуется просчитать два, а часто и три сценария: наилучший, наихудший и наиболее вероятный вариант развития событий.

Далее по каждому сценарию рассчитываются будущие денежные потоки, и полученные результаты оценки рассматриваются как показатели «стоимости, подверженной риску», позволяющие судить о вероятных изменениях инвестиционной стоимости проекта в случае роста платы за выбросы углекислого газа до максимальных значений.

Рассмотрим пример: компания анализирует три сценария. Стоимость проекта при наиболее вероятном сценарии составляет $100 млн (плата за выбросы – $15 за тонну), при оптимистичном сценарии – $120 млн ($10 за тонну), а при пессимистичном – $40 млн ($25 за тонну). Таким образом, диапазон достаточно широк: проект может быть оценен на 20 % выше вероятной стоимости в $100 млн. Еще лучше мы можем оценить потенциал роста и риск падения инвестиций, сравнивая сценарии с учетом вероятности их срабатывания. В данном случае, предполагая, что наиболее вероятный сценарий будет реализован с шансом 50 %, а два других – с шансом 25 %, можно сделать вывод, что ожидаемая стоимость проекта составляет $90 млн [($100 млн × 0,5) + ($120 млн × 0,25) + ($40 млн × 0,25)]. Вне всякого сомнения, такая оценка, основанная на анализе сценариев, более информативна, чем оценка, исходящая только из внутренних цен на выбросы.

Этот подход можно расширить, используя имитационное моделирование: вместо небольшого набора возможных сценариев сосредоточиться на полном вероятностном распределении ключевых переменных, влияющих на будущие денежные потоки. Представив неопределенность будущих цен на выбросы в виде распределения вероятностей, аналитики компании могут провести анализ проектов, отражающий все возможные варианты. Такой подход математически сложен, но существует общедоступный софт (в частности, Oracle Crystal Ball), легко справляющийся с этой задачей.