Katarzyna Madej Wroclaw University of Economics Zarządzanie Ryzykiem W Tworzeniu Wartości Na Przykładzie Przedsiębiorstwa Z Branży Produkcja Papieru I Wyrobów Z Papieru (Risk Management in Creating Value on the Example of Enterprise from Manufacture Paper and Paper Products) Abstract: This report presents one of the methods of managing the risk in the company. The method shows analysis for three possible scenarios: basis, optimistic and pessimistic. Keywords: zarządzanie wartością, zarządzanie ryzykiem, analiza scenariuszy, WACC, risk managment, value managment, WACC, scenario analysis JEL Classification: A10
Wstęp Podstawowym celem zarządzania przedsiębiorstwem nie jest maksymalizacja zysku czy dążenie do kontynuowania działalności, lecz maksymalizacja bogactwa właścicieli przedsiębiorstwa 1. Definicja ryzyka mówi, że jest to sytuacja, w której przynajmniej jeden element składający się na okoliczności, w których podejmowana jest decyzja, nie jest znany, lecz znane jest prawdopodobieństwo jego wystąpienia 2. Ryzyko jest immanentną cechą każdego działania człowieka, nie można go uniknąć, zatem trzeba mieć je pod kontrolą. Dlatego zarządzanie ryzykiem jest bardzo istotnym elementem zarządzania w każdym przedsiębiorstwie. Jest ono rozumiane jako podejmowanie decyzji i realizowanie działań prowadzących do osiągnięcia przez dany podmiot akceptowanego poziomu ryzyka 3. Ryzykiem można zarządzać poprzez strukturę organizacyjną, zasoby czy plany 4. Prawdopodobieństwo, będące istotą ryzyka, zakłada wiedzę, która wyklucza niepewność 5. Opis teoretyczny metody Istnieją różne rodzaje ryzyka 6. Ryzyko może być czyste, co oznacza tylko stratę, lub spekulacyjne, które zakłada możliwość odchylenia w obie strony od wyniku oczekiwanego 7. Zarządzając ryzykiem często dokonuje się oceny ryzyka wdrożenia planowanej inwestycji. Przydatną metodą jest tutaj analiza scenariuszy. Analiza ta polega na założeniu wystąpienia możliwych sytuacji. Jakkolwiek ich liczba jest nieograniczona, to zazwyczaj analizuje się trzy scenariusze podstawowy, najlepszy i najgorszy. Przyszłą wartość danego projektu można oszacować już dziś na podstawie oczekiwanych i oczywiście odpowiednio zdyskontowanych przepływów pieniężnych. Analiza scenariuszy jest metodą uwzględniającą ryzyko pośrednio, jej zadaniem jest analiza ryzyka 1 G. Michalski, Paradoks cyklu operacyjnego, http://ssrn.com/abstract=2223245 2 Ibidem. 3 K. Jajuga, Zarządzanie ryzykiem, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2007, s. 15. 4 Ibidem. 5 Dr inż. J. Zawiła-Niedźwiecki, Podstawy zarządzania ryzykiem, https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:zthghs_y5asj:www.knf.gov.pl/images/podstawy_zarzadzania_ ryzykiem_tcm75-2092.pdf+&hl=pl&gl=pl&pid=bl&srcid=adgeesilk2rlihwq2vkakybcj3oc9bal42j2flefpxp17ld1cuaocxsucfikt WaH24u5EwIit8JjSW2yWCLe4YGMZtZ-SbluQ1SixnhGcwUxaYkb-8Q6FMwac_FC6alU8-99vtiunVol&sig=AHIEtbTqg0vcpUkGfY_duicBOR-MNTeECA 6 Szerzej: K. Jajuga, op. cit., s. 18 i nast. 7 Ibidem. 2
związanego z zarządzaniem finansami firmy realizowanym w warunkach niepewności 8. Stosując tą metodę sporządza się prognozy kształtowania się determinant warunkujących wartość obecną inwestycji netto. Kiedy znane są prawdopodobieństwa zajścia każdego z wariantów, można obliczyć wartość oczekiwaną wartości obecnej netto na podstawie wzoru 9 : E (NPV) = p bnpv b+p pnpv p+p onpv o gdzie: pi - prawdopodobieństwo realizacji i-tego scenariusza, NPVi wartość obecna netto dla i-tego scenariusza (oznaczono odpowiednio: b scenariusz bazowy, p scenariusz pesymistyczny, o scenariusz optymistyczny). Praktyczny przykład zastosowania metody Firma X jest firmą z branży nr 17 czyli produkcja papieru i wyrobów z papieru. W 2011 roku spółka wypracowała zysk na poziomie podobnym, co w roku 2010. Z racji tego, że sytuacja firmy jest względnie stabilna, właściciele, zgodnie z podstawowym celem zarządzania przedsiębiorstwem, postanowili zrealizować pewną inwestycję, aby zwiększyć swoje bogactwo. Projekt zakłada zbudowanie kolejnej hali produkcyjnej, w ciągu dwóch lat. 1) Scenariusz bazowy (p=50%) założenia: Zakup gruntu: 1 000 000 zł. Wybudowanie hali produkcyjnej i niezbędnej infrastruktury: 5 000 000 zł (w pierwszym roku 60%, w drugim roku 40%). Maszyny produkcyjne: 2 000 000 zł w drugim roku. Pozostałe wydatki (głównie zatrudnienie nowych pracowników): 1 000 000 zł. Podatek wyniesie 19%. Koszt kapitału (WACC) wynosił w 2010 roku 7,95% a w 2011 roku 11,41% 10, zakładam, że w kolejnych latach będzie to średnia czyli 9,68%. W pierwszym roku po wybudowaniu nowej hali przychody wzrosną o 30%, w drugim o 35% i w trzecim o 40%. Koszty stałe (bez amortyzacji) wzrosną o 20%, natomiast amortyzacja wyniesie 200 000 zł rocznie. Koszty zmienne dotyczące tej hali: 25% przychodów z tej hali. Poziom kapitału pracującego netto będzie zmieniał się o wielkość odpowiadającą 12% przyrostu przychodów w roku następnym. 8 G. Michalski, Wprowadzenie do zarządzania finansami przedsiębiorstw, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa 2010, s. 155. 9 Ibidem. 10 Dane zaczerpnięte z poprzedniego projektu dostępnego na stronie: http://ssrn.com/abstract=2241274. 3
Tabela 1 Scenariusz bazowy Składnik przepływów pieniężnych Rok 0 1 2 3 CR 0 90753986 105879650 121005315 minusce 74012985 76794401 80575817 minusnce 0 200 000 200 000 200 000 NOPAT 0 13398211 23397052 32585893 plus NCE 0 200 000 200 000 200 000 minus NWC 10890478 1815080 1815079,7 0 minuscapex 8000000 0 0 0 FCF -18890478 11783131 21781972 32785893 NPV 34808295,9 Źródło: Obliczenia własne na podstawie danych ze sprawozdania finansowego oraz G. Michalski, Wprowadzenie do zarządzania finansami przedsiębiorstw, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa 2010, s. 155 i nast. 2) Scenariusz pesymistyczny (p=25%) - założenia: Przychody wzrosną odpowiednio o 20%, 25% i 30%. Państwo podniesie stopę podatku do 27%.Koszty zmienne dotyczące tej hali: 30% przychodów z tej hali. Tabela 2 Scenariusz pesymistyczny Składnik przepływów pieniężnych Rok 0 1 2 3 CR 0 60502657 75628322 90753986 CE 69475286 73012985 77550684 NCE 0 200 000 200 000 200 000 NOPAT 0-6696019 1763195,8 9492410,3 NCE 0 200 000 200 000 200 000 4
NWC 7260318,9 1815080 1815079,7 0 Capex 8000000 0 0 0 FCF -15260319-8311098 148116,12 9692410,3 NPV -15368806,06 Źródło: Obliczenia własne na podstawie danych ze sprawozdania finansowego oraz G. Michalski, Wprowadzenie do zarządzania finansami przedsiębiorstw, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa 2010, s. 155 i nast. 3) Scenariusz optymistyczny (p=25%) założenia: W pierwszym roku po wybudowaniu nowej hali przychody wzrosną o 37%, w drugim o 40% i w trzecim o 43%. Koszty stałe (bez amortyzacji) wzrosną o 15%. Tabela 3 Scenariusz optymistyczny Składnik przepływów pieniężnych Rok 0 1 2 3 CR 0 1,12E+08 121005315 130080713 CE 66725845 67994695 70263545 NCE 0 200 000 200 000 200 000 NOPAT 0 36453297 42776602 48289907 NCE 0 200 000 200 000 200 000 NWC 13431590 1089048 1089047,8 0 Capex 8000000 0 0 0 FCF -21431590 35564249 41887554 48489907 NPV 82564971,24 Źródło: Obliczenia własne na podstawie danych ze sprawozdania finansowego oraz G. Michalski, Wprowadzenie do zarządzania finansami przedsiębiorstw, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa 2010, s. 155 i nast. 5
Jak widać, wartość obecna netto jest ujemna dla wariantu pesymistycznego, natomiast dodatnia dla wariantu bazowego i optymistycznego. Zatem te dwa scenariusze są opłacalne dla przedsiębiorstwa. Jednak aby ostatecznie sprawdzić, czy można zaryzykować i podjąć się tego projektu należy oszacować wartość oczekiwaną zaktualizowanej wartości netto. Wyniki przedstawia poniższa tabela: Tabela 4 Wartość E(NPV) Scenariusz NPV p E(NPV) Optymistyczny 82564971 0,5 41282486 Bazowy 34808296 0,25 8702074 Pesymistyczny -15368806 0,25-3842202 E(NPV) 46142358 Podsumowanie Największy wpływ na zysk mają koszty i przychody, dlatego też na tych czynnikach zostały oparte rozpatrywane warianty realizacji danego projektu inwestycyjnego. Analiza scenariuszy pokazała, że projekt inwestycyjny, który firma zamierza zrealizować, jest opłacalny w wariancie bazowym i optymistycznym, gdzie NPV jest wartością dodatnią. Spółka powinna jednak wybrać wariant bazowy, ponieważ cechuje się on największym prawdopodobieństwem wystąpienia. Zminimalizuje tym samym ryzyko negatywnych konsekwencji. 6
Bibliografia K. Jajuga, Zarządzanie ryzykiem, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2007. Dr inż. J. Zawiła-Niedźwiecki, Podstawy zarządzania ryzykiem, https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:zthghs_y5asj:www.knf.gov.pl/images/podstawy_zarzadzania_ ryzykiem_tcm75-2092.pdf+&hl=pl&gl=pl&pid=bl&srcid=adgeesilk2rlihwq2vkakybcj3oc9bal42j2flefpxp17ld1cuaocxsucfikt WaH24u5EwIit8JjSW2yWCLe4YGMZtZ-SbluQ1SixnhGcwUxaYkb-8Q6FMwac_FC6alU8-99vtiunVol&sig=AHIEtbTqg0vcpUkGfY_duicBOR-MNTeECA Madej K., Mordasewicz M., Wierzyk M., The Appliance of Economic Value Added (EVA) Shown on the Example of Enterprises From the Paper Manufacture and Paper Products Industry, Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=2241274 Michalski, Grzegorz Marek, Paradoks Cyklu Operacyjnego (February 23, 2013). Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=2223245 Michalski Grzegorz, Strategie finansowe przedsiębiorstw (Entrepreneurial financial strattegies), oddk, Gdańsk 2009. Michalski, Grzegorz Marek, Wprowadzenie do zarządzania finansami przedsiębiorstw, (Introduction to Entrepreneurial Financial Management), Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1934041 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1934041 Michalski Grzegorz (2007), Portfolio Management Approach in Trade Credit Decision Making, Romanian Journal of Economic Forecasting, Vol. 3, pp. 42-53, 2007. Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1081269 Michalski Grzegorz (2008), Operational risk in current assets investment decisions: Portfolio management approach in accounts receivable, Agricultural Economics Zemedelska Ekonomika, 54, 1, 12 19 Michalski Grzegorz (2008), Corporate inventory management with value maximization in view, Agricultural Economics-Zemedelska Ekonomika, 54, 5, 187-192. Michalski Grzegorz (2009), Inventory management optimization as part of operational risk management, Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research, 43, 4, 213-222. Michalski Grzegorz (2011), Financial Analysis in the Enterprise: A Value-Based Liquidity Frame-work. Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1839367, 177-262. Michalski Grzegorz (2007), Portfolio management approach in trade credit decision making, Romanian Journal of Economic Forecasting, 8, 3, 42-53. Michalski Grzegorz (2008), Value-based inventory management, Romanian Journal of Economic Forecasting, 9, 1, 82-90. Michalski Grzegorz (2012), Financial liquidity management in relation to risk sensitivity: Polish enterprises case, Quantitative Methods in Economics, Vydavatelstvo EKONOM, Bratislava, 141-160. Michalski Grzegorz (2008), Decreasing operating risk in accounts receivable mangement: influence of the factoring on the Enterprise value, [in] Culik, M., Managing and Modelling of Financial Risk, 130-137. Michalski Grzegorz (2010), Planning optimal from the Enterprise value creation perspective. Levels of operating cash investment, Romanian Journal of Economic Forecasting, vol: 13 iss: 1 pp.198-214. 7
Polak Petr, Robertson, D. C. and Lind, M. (2011), The New Role of the Corporate Treasurer: Emerging Trends in Response to the Financial Crisis (December 12, 2011). International Research Journal of Finance and Economics, No. 78, Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1971158 Soltes Vincent (2012), Paradigms of Changes in the 21th Century - Quest for Configurations in Mosaic, Ekonomicky Casopis, v.60 is.4 pp. 428-429. Soltes Vincent (2011), The Application of the Long and Short Combo Option Strategies in the Building of Structured Products, 10th International Conference of Liberec Economic Forum, Liberec. Zmeskal Zdenek, Dluhosova Dana (2009), Company Financial Performance Prediction on Economic Value Added Measure by Simulation Methodology, 27th International Conference on Mathematical Methods in Economics, Mathematical Methods in Economics, 352-358. Polak Petr, Sirpal R., Hamdan M. (2012), Post-Crisis Emerging Role of the Treasurer, European Journal of Scientific Research, 86, 3, 319-339 Kresta A.; Tichy Tomas (2012), International Equity Portfolio Risk Modeling: The Case of the NIG Model and Ordinary Copula Functions, FINANCE A UVER-CZECH JOURNAL OF ECONOMICS AND FINANCE 62, 2, 141-161. Kopa Milos, D'Ecclesia RL, Tichy Tomas (2012), Financial Modeling, FINANCE A UVER-CZECH JOURNAL OF ECONOMICS AND FINANCE, 62, 2, 104-105. Michalski, Grzegorz Marek, Value-Based Inventory Management, Value-Based Inventory Management, Journal of Economic Forecasting, 9/1, 82-90, 2008. Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1081276 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1081276 Dluhosova Dana, et. al., 2006, Finanční řízení a rozhodování podniku: analýza, investování, oceňování, riziko, flexibilita, Ekopress, Prague. Soltes Vincent, 2004, Duration of coupon bonds as a criterion of the price sensibility of bonds with regards to the change of interest rates (Durácia kupónovej obligácie ako kritérium cenovej citlivosti obligácie vzhľadom na zmenu úrokových sadzieb in Slovak), EKONOMICKY CASOPIS, 52/2004(1), pp. 108-114. Michalski, Grzegorz Marek, Factoring and the Firm Value (May 17, 2008). FACTA UNIVERSITATIS Series: Economics and Organization, Vol. 5, No. 1, pp. 31-38, 2008. Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1844306 Michalski, Grzegorz Marek, Crisis Caused Changes in Intrinsic Liquidity Value in Non-Profit Institutions (December 14, 2012). Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy, 2012, Volume 7, Issue 2. Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=2189488 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2189488 Michalski, Grzegorz Marek, Płynność finansowa w małych i średnich przedsiębiorstwach (Financial Liquidity Management in Small and Medium Enterprises) (2013). Plynnosc Finansowa w Malych i Srednich Przedsiebiorstwach, PWN, 2013. Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=2214715 Michalski, Grzegorz Marek, Accounts Receivable Management in Nonprofit Organizations (Zarządzanie należnościami w organizacjach nonprofit), 2012, Zeszyty Teoretyczne Rachunkowości 2012(68(124)):83-96. ICID: 1031935, Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=2193352 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2193352 MPB - Dane dla lat 2009-2010, http://dx.doi.org/10.6084/m9.figshare.92633 8