Риск-ориентированное бюджетирование на примере

Условия, в которых мы ведем бизнес, – прежде всего, экономическая ситуация, – становятся все более и более неопределенными и сложными в прогнозировании. Можно говорить об подобном постоянном состоянии неопределенности как новой реальности, в которой нужно учиться вести бизнес. Курсы, цены, спрос – все меняется непредсказуемо и быстро.

Андрей Кузьмищев, эксперт практики финансово-экономических решений компании IBS

Бюджетирование на основе рисков

В то же время большинство компаний продолжают принимать фундаментальные решения в своем бизнесе на основе бизнес-планов и бюджетов, в которых ключевые планируемые показатели и прогнозы выражаются одной цифрой – например, планируемая выручка или чистая прибыль по итогам года в определенном объеме.

С учетом всех неопределенностей, любая подобная цифра вызывает важные вопросы у акционеров – например, какова вероятность, что мы к концу года действительно получим эту цифру. И какова вероятность, что итог будет меньше или, наоборот, больше? И если меньше, то на сколько?

Второй блок вопросов, которые возникают в ходе рассмотрения проекта бюджета, выраженного одной цифрой, это резервы и ресурсы. Потому что если существует диапазон возможных отклонений от бюджета (а он всегда есть), то нужно понимать, какова потенциальная цена этих отклонений в виде, например, дополнительных средств для покрытия отклонений.

Третий блок вопросов, которые могут интересовать акционеров и топ-менеджмента, – какие факторы их  возможные сочетания  из множества могут принципиально повлиять на исполнение бюджета, а какие второстепенны.

На все эти вопросы бюджет, выраженный одной итоговой цифрой, ответов не дает.

Чтобы иметь ответы на эти вопросы, несколько лет назад стал распространяться подход, который можно назвать «бюджетирование с учетом рисков». Эта технология на Западе широко используется уже около десятка лет, а у нас только начинает применяться. При таком подходе любой входной параметр для бюджета (объем спроса, цены, курсы и т.д.) задается не одной цифрой, а диапазоном значений. Этот диапазон может быть задан 2-3 значениями и экспертной оценкой их вероятности (например, пессимистический, оптимистический и реалистический сценарии), а может быть задан более сложным образом в виде статистического распределения. Например, специалисты по сбыту могут  определить распределение вероятностей будущих значений спроса на основании статистики прошлых периодов, либо, использовав факторные модели оценки спроса, задать возможные изменения факторов.

С помощью имитационного моделирования собранную информацию о факторах неопределенности можно консолидировать в финансовой модели. На выходе будет получен бюджет, в котором итоговые цифры, интересующие топ-менеджмент и акционеров, представлены не в единственном «точном» значении, а в виде распределения вероятности в каком-то диапазоне. Информация представленная таким образом дает лицам, принимающим решение, понимание полной картины возможного будущего и позволяет принять обоснованные решения о реалистичных целевых показателях, необходимых резервах.

Кейс: Принятие решений с помощью вероятностного метода при планировании инвестиционного проекта по строительству завода

Менеджмент, отвечающий за развитие компании, подготовил к рассмотрению на инвестиционном комитете план проекта по строительству нового завода, производящего строительные материалы, со следующими ключевыми параметрами:

• Размер инвестиций: 971 млн. руб.
• Длительность строительства (от начала до запуска в промышленную эксплуатацию): 28 мес.
• NPV проекта на горизонте 7 лет: 349 млн. руб.

Компания уже имеет успешный опыт по реализации аналогичных проектов в прошлом и разработчики проекта утверждают, что при планировании были учтены все наиболее существенные риски, поэтому представленные на инвесткомитет параметры проекта являются реалистичными. По мнению менеджеров проекта, вероятность достижения указанных параметров превышает 80%.  Менеджмент проекта также представил пессимистичный и оптимистичный сценарии, которые демонстрируют возможные отклонения от заявленных параметров не более чем на 10%.

Тем не менее, для принятия окончательного решения, членам инвестиционного комитета необходимы обоснованные ответы на следующие вопросы

1. Есть ли необходимость предусмотреть резервы для финансирования дополнительных расходов в случае, если будет превышен утвержденный бюджет расходов проекта. Если да, то какой размер дополнительного финансирования наиболее вероятен.
2. В состоянии ли менеджмент компании гарантировать ее акционерам заявленную доходность проекта
3. Можно ли проинформировать ключевых покупателей продукции компании и других внешних заинтересованных сторон о том, что поставки продукции начнутся спустя 28 месяцев, или целесообразно заложить какой-то резерв по дате запуска завода.

Для получения обоснованных ответов на данные вопросы было решено провести вероятностное планирование (планирование, при котором ключевые параметры проекта представлены в виде распределения вероятностей их возможных значений).  Для этого были выполнены следующие действия.

1. Среди известных факторов неопределенности, влияющих на целевые параметры проекта (например, таких как: возможные колебания будущего спроса и цены на продукцию завода, длительность оформления исходно-разрешительной документации на строительство, диапазоны оценок стоимости строительно-монтажных работ, стоимости оборудования, возможные задержки выполнения работ подрядчиками и т.п.) были выбраны 27 факторов с максимальной неопределенностью их будущих значений.
2. По выбранным факторам получены оценки распределения вероятностей их будущих значений. Для ряда факторов эти оценки были взяты из истории прошлого опыта реализации подобных проектов (статистические оценки), для остальных факторов – собраны экспертные оценки специалистов из соответствующих областей. Также были учтены возможные корреляции между анализируемыми факторами.
3. Финансово-экономическая модель для формирования бюджета проекта в MS Excel была доработана для учета в ней значений анализируемых факторов неопределенности.
4. С помощью специализированного программного обеспечения было выполнено имитационное моделирование (расчет большого количества вариантов бюджета проекта при различных сочетаниях значений факторов неопределенности в соответствии с оценками распределений вероятностей их значений).
5. Полученные результаты проанализированы, основные выводы представлены инвестиционному комитету.

Результаты моделирования показали, что:

1. Расчетная вероятность уложиться в заявленный бюджет расходов составляет не более 30%, тогда как с вероятностью 95% бюджет не превысит 1200 млн. руб.
2. Вероятность достижения либо превышения заявленного значения NPV составляет 65%, при этом существует 18% вероятность получения отрицательного NPV
3. Наиболее вероятный срок запуска завода – 32 месяца, тогда как вероятность уложится в первоначальный срок (28 месяцев) составляет 35%.

По результатам рассмотрения вероятностного плана были приняты следующие решения.

1. Поскольку вероятность достижения планового значения NPV соответствует отношению акционеров компании к уровню риска, проект был утвержден, однако его параметры скорректированы. В частности, было дано поручение предусмотреть резервные источники финансирования в размере дополнительных 200 млн. руб., установить официальный срок запуска завода через 32 месяца после начала строительства.
2. Менеджменту проекта дано поручение пересмотреть план мероприятий по управлению рисками и разработать дополнительные мероприятия.
3. Поскольку проект предполагает определенную вероятность получения негативного NPV инвестиционный комитет дал поручение пересмотреть инвестиционный портфель проектов компании с целью уточнения общего уровня риска.

Больше информации о внедрении методики риск-ориентированного бюджетирования вам могут предоставить эксперты финансово-экономической практики компании IBS с учетом своего опыта внедрений в других российских компаниях. Страница для связи: http://www.ibs.ru/budgeting

Также читайте экспертов IBS на сайте FD.ru:

• Елена Саяпина, IBS – Пять советов, которые сэкономят время финансовой службы
• Оптимизация планирования потребности в МТР и услугах
• Переход к натурально-стоимостному планированию расходов