Hükümet tarafından sağlanan günlük 135.000 otomobil dengi geçiş garantisi opsiyonu devreye girdiğinde, yüklenici firmanın nakit akışlarını ve projenin bugünkü değerini belirlemek için kullanılacak binomyal ağa ilişkin temel parametreler Tablo 6.18’de verilmiştir. Bu parametreler kullanılarak binomyal ağa ait yukarı ve aşağı yönlü hareketin büyüklüğü ile yukarı yönlü hareketin riske kayıtsız ortamda olasılığını gösteren “u”, “d”
ve “p” değişkenlerinin hesaplanması yapılmıştır.
Tablo 6.18: Binomyal Ağ Parametreleri Başlangıç trafiği (S0) 80.000 Beklenen Yıllık Artış (α) %5,00 Beklenen Yıllık Oynaklık ( %9,00
Yıllık Adım Sayısı 12
Adımın Büyüklüğü (t) 0,0833 Toplam İşletim Süresi (yıl) 7
𝑢 = 𝑒
%9∗√0,0833=
1,0263𝑑 = 𝑒
−%9∗√0,0833=
0,9743Riske kayıtsız ortamdaki p değerinin hesabı için riskten arındırılmış α değerine (α*) ihtiyaç duyulmaktadır. α* hesabı içinse α değerinden proje değerindeki oynaklıktan kaynaklanan risk primi çıkarılmaktadır. Risk primi, proje değerindeki oynaklık (σp) ve
138
riskin piyasa fiyatı (λ) olarak tanımlanan bu oynaklığın birim maliyetinin çarpılması suretiyle hesaplanmaktadır. Proje değerindeki oynaklık, herhangi bir opsiyon olmadan birbirini takip eden yıllar için inşa maliyetleri ve vergiler dikkate alınmadan21 hesaplanan proje NBD’lerindeki değişim oranlarının (bir nevi NBD getirilerinin) standart sapmasının kullanılması suretiyle bulunmuştur. Bu çerçevede, trafik akışının 7 yıl (84 ay) boyunca binomyal bir ağ üzerinde her ay için 5000 kere simüle edilmesiyle ortaya çıkan σp değeri
%12,66 olup λ, α* ve p değerlerinin hesabı aşağıda gösterilmiştir.
λ =AOSM − 𝑟𝑓
𝜎𝑝 =%6,65 − %5
%12,66 = %13,03
𝛼∗= 𝛼 − λ ∗ σ = %5 − %13,03 ∗ %9 = %3,83
𝑝 =𝑒𝛼∗∆𝑡− 𝑑
𝑢 − 𝑑 =𝑒%3,83∗0,0833− 0,9743
1,0263 − 0,9743 = 0,5550
Hesaplan u, d ve p değerlerine binaen ortaya çıkan binomyal ağ 6.7 numaralı şekilde gösterilmiştir.
Şekil 6.7: Trafik gelişiminin binomyal ağ üzerinde gösterimi
21 Oynaklık hesabında kullanılan NBD’lerde inşa maliyetleri ve vergilerin hesaba katılmaması, projenin nakit akışlarında ortaya çıkan gerçek oynaklığın ortaya konmasına yöneliktir. Vergiler ve inşa
maliyetlerinin hesaba katılması simülasyonlardaki NBD değerlerini birbirine yakınsayacaktır.
139
2016 yılı YOGT’si 80.000 adet kabul edilip, 2017 yılı ocak ayından başlamak üzere, trafik akışı simüle edilmeye başlanmıştır. Excel’de rassal sayı üreteçleriyle 5000 kere 0 ile 1 arasında sayı türetilmiş, türetilen sayı p değerinden büyükse bir önceki dönemdeki trafik düşüş faktörü olan “d” katsayısıyla, p değerinden küçükse artış faktörü olan “u”
katsayısıyla çarpılarak mevcut dönemdeki YOGT hesaplanmıştır. Bütün aylar için bu metot tekrarlanarak her ay için 5000 adet değer bulunmuş, bu değerlerin ortalamasının alınmasıyla her aya özgün YOGT tespit edilmiştir. Aylık YOGT’lerden yola çıkılarak, bu YOGT’lerin 12 aylık aritmetik ortalamasının alınması suretiyle her yıl için bir YOGT hesaplanmıştır. Bu çerçevede proje işletme dönemi boyunca beklenen ortalama YOGT’ler 6.19 numaralı tabloda gösterilmiştir.
Tablo 6.19: Yıl bazında beklenen YOGT rakamları
Yıl YOGT
2017 81.684
2018 84.779
2019 88.045
2020 91.427
2021 94.915
2022 98.563
2023 102.253
Proje işletme döneminin ilk tam yılı ile son yılındaki YOGT’nin ve imtiyaz sürecindeki toplam trafiğinriske kayıtsız ortamdaki dağılımı sırasıyla 6.8, 6.9 ve 6.10 numaralı şekillerde gösterilmiştir. İmtiyaz sürecindeki toplam trafik rakamı, her yıl için belirlenen YOGT rakamlarının yıl içindeki toplam gün sayısı (365) ile çarpılması suretiyle hesaplanan yıllık trafik rakamlarının imtiyaz süreci boyunca toplanması suretiyle elde edilmiştir.
140 Şekil 6.8: 2017 yılı YOGT’nin dağılımı
Şekil 6.9: 2023 yılı YOGT’nin dağılımı
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
0 50 100 150 200 250
68.917 70.039 71.161 72.283 73.406 74.528 75.650 76.772 77.894 79.016 80.138 81.260 82.382 83.504 84.626 85.748 86.871 87.993 89.115 90.237 91.359 92.481 93.603 94.725
Frekans
YOGT
Frekans Kümülatif
% Ort.:81.684
Std. Sapma: 4.507
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
0 50 100 150 200 250 300
48.016 55.794 63.572 71.350 79.128 86.906 94.684 102.462 110.239 118.017 125.795 133.573 141.351 149.129 156.907 164.685 172.463 180.241 188.019 195.796 203.574 211.352 219.130 226.908
Frekans
YOGT
Frekans Kümülatif % Ort.: 102.253
Std. Sapma: 22.932
141 Şekil 6.10: İmtiyaz dönemi toplam trafiğin dağılımı
Şekil 6.10’da gösterilen toplam trafiğe mukabil devlet tarafından verilen geçiş garantilerini de kapsayan her yıl için beklenen ortalama nakit akışları Tablo 6.20’da gösterilmiştir.
Tablo 6.20: Firmaya Yıllık Ortalama Nakit Akışları (Milyon $)
YIL 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 İnşa Masrafları -267 -267 -267
Geçiş Geliri 73,2 228,3 242,8 256,0 269,8 284,3 299,6 310,9
Bakım-İşletim
Masrafları 3,7 11,4 12,1 12,8 13,5 14,2 15,0 15,5
Kurumlar
Vergisi 13,9 43,4 46,1 48,6 51,3 54,0 56,9 59,1
Finansal Giderler 91,3 91,3 91,3 91,3 91,3 91,3 91,3 91,3 91,3 Firmaya Nakit
Akışı -267 -267 -267 55,6 173,5 184,6 194,5 205,0 216,1 227,7 236,3 Kamu Ödemesi
(Geçiş Garantisi) 50,3 149,0 143,8 136,5 128,7 120,7 112,6 105,0 Firma Toplam
Nakit Akışı -267,0 -267,0 -267,0 106,0 322,5 328,4 331,1 333,7 336,7 340,3 341,3 0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
0 20 40 60 80 100 120 140 160
178 188 198 208 218 228 238 248 258 268 278 288 298 308 318 328 338 348 358 368 378 388 398
Frekans
Araç Sayısı (Milyon)
Frekans Kümülatif % Ort.: 263,4 Mln Std. Sapma: 33,0 Mln
142
Tablo 6.20 ile ortaya konulan proje nakit akışları çerçevesinde hesaplanan proje İGO’su,
%14,1 olarak gerçekleşmiştir. Bu nakit akışlarının ortaya çıkardığı NBD’nin dağılımına ilişkin grafik 6.11 numaralı şekilde gösterilmiştir. Söz konusu grafikten normal dağılıma yakın bir dağılım gösterdiği gözlemlenen NBD’nin %95 ihtimalle 915,1 Milyon $ ile 1.068,2 Milyon $ arasında bir değer alacağı hesaplanmıştır. Diğer taraftan, NBD’nin alacağı muhtemel değerleri belirleyen standart sapma, ortalamaya göre oldukça düşük bir değer arz edip NBD’nin alacağı tüm değerlerin ortalamaya yakın değerlerde cereyan etmesini sağladığından, proje riskinin oldukça düşük olduğu değerlendirilmiştir. Bu düşük riske karşın proje yüklenici firmaya dolar bazında %14,1 veya bir başka anlatımla sermaye maliyetinin %7,4 üzerinde bir getiri vadetmektedir. Ayrıca, NBD’nin negatif değer alma ihtimali bulunmadığından proje her hâlükârda firma değerini arttırıcı bir mahiyete sahip olmaktadır.
Şekil 6.11: Geçiş Garantileri Varlığında Proje NBD’sinin Dağılımı
Diğer taraftan, verilen geçiş garantileri karşılığında kamu tarafından yüklenici firmaya yapılan ödemelerin NBD’si ve bu NBD’nin dağılılmı 6.12 numaralı şekilde gösterilmiştir.
Söz konusu şekilden, geçiş garantileri kaynaklı olarak projenin kamuya maliyetinin asgari
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
0 100 200 300 400 500 600
870 890 910 930 950 970 990 1.0101.0301.0501.0701.0901.1101.1301.150 Diğer
Frekans
NBD (Mln $)
Frekans Kümülatif % Ortalama: 991,7 Mln $ Std. sapma: 39,1 Mln $
143
210 milyon $ ile azami 1.160 milyon $ arasında ve ortalamada 690 milyon $ olacağı görülmektedir. Bu garanti, projenin değerini kamu tarafından yapılan nakit ödeme yanında proje riskinde yarattığı düşüş nedeniyle ödeme miktarından daha fazla arttırmaktadır. Garanti mekanizması nedeniyle proje değerindeki gerçek artış 727,1 milyon $ (991,7 mln $ – 264,6 mln $) olmaktadır.
Şekil 6.12: Kamu Tarafından Projeye Yapılan Ödemelerin NBD’si
Şekil 6.11 ve 6.12’den görüldüğü üzere, geçiş garantileri varlığında projenin değeri 991,7 milyon $ olup, bu değerin 690,1 milyon $ gibi büyük bir kısmı kamu tarafından verilen geçiş garantilerinden oluşmaktadır. Ayrıca, projenin ilk yatırım tutarının 801 milyon $ olduğu göz önüne alındığında yatırım tutarının neredeyse %86,2’si imtiyaz sahibi firmaya kamu tarafından geçiş garantileri kapsamında ödenmektedir.
6.5 Farklı Geçiş Garantileri ve Trafik Gelir Tavanları Kapsamında Proje İGO’ları Önceki kısımda 135.000 adetlik geçiş garantisinin projeye %6,7’lik AOSM’yle mukayese edildiğinde %14,1 gibi yüksek bir İGO sağladığı gösterilmiştir. Bu kısımda ise farklı geçiş garantileri kapsamında projenin sahip olması muhtemel getiri oranları ortaya konmuştur. Ayrıca, proje neticesinde elde edilen getiriden (İGO), projeyi gerçekleştirmek
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500
200 240 280 320 360 400 440 480 520 560 600 640 680 720 760 800 840 880 920 960 1.000 1.040 1.080 1.120 1.160 Diğer
Frekans
Kamudan Garanti Ödemesi (Mln $)
Frekans Kümülatif % Ortalama: 690,1 Mln $
Std. Sapma: 174,9 Mln $
144
için katlanılan maliyetin (AOSM) çıkarılması suretiyle bir nevi proje net getirisi de hesaplanmıştır. Kamu tarafından verilecek farklı geçiş garantileri neticesinde ortaya çıkacak İGO’lar ve net getiriler ile bunlardaki değişimi gösteren veriler Tablo 6.21’de sunulmuştur. Tablodan görüleceği üzere, geçiş garantisi 5000 adetlik adımlarla arttırılmış ve her arttırımda İGO ve dolayısıyla net getirinin arttığı gözlemlenmiştir. Ancak her 5000 adetlik arttırımda, getiride gözlemlenen artış sabit bir miktar olmayıp değişkenlik göstermiş, geçiş garantisindeki değişimin proje getirisine en fazla katkıda bulunduğu, bir nevi geçiş garantisinin marjinal getirisinin en yüksek olduğu, nokta 115.000 adetlik geçiş garantisinde gerçekleşmiştir. 115.000 adetlik geçiş garantisinden sonra arttırılan garantilerin marjinal getirisi düşmeye başlamıştır. Diğer taraftan, geçiş garantilerinin proje riski üzerindeki etkisini ölçmek için, NBD’deki oynaklık proje riski kabul edilmiş ve farklı geçiş garantileri için NBD’nin standart sapması hesaplanmıştır. Bu çerçevede ortaya çıkan veriler ise Tablo 6.22’de sunulmuş olup tablodan görüleceği üzere, NBD’deki oynaklığın asgariye indiği geçiş garantisi 115.000-120.000 adet civarındadır.
Tablo 6.21: Farklı Geçiş Garantileri Çerçevesinde Proje Getirileri
Geçiş Garantisi AOSM İGO ∆_İGO NET GETİRİ
70000 %6,7 %8,582 %0,02 %1,9
75000 %6,7 %8,639 %0,06 %1,9
80.000 %6,7 %8,770 %0,13 %2,1
85.000 %6,7 %9,052 %0,28 %2,4
90.000 %6,7 %9,441 %0,39 %2,7
95.000 %6,7 %9,903 %0,46 %3,2
100.000 %6,7 %10,410 %0,51 %3,7
105.000 %6,7 %10,943 %0,53 %4,2
110.000 %6,7 %11,487 %0,54 %4,8
115.000 %6,7 %12,032 %0,55 %5,3
120.000 %6,7 %12,570 %0,54 %5,9
125.000 %6,7 %13,099 %0,53 %6,4
130.000 %6,7 %13,614 %0,52 %6,9
135.000 %6,7 %14,115 %0,50 %7,4
140.000 %6,7 %14,600 %0,48 %7,9
145.000 %6,7 %15,070 %0,47 %8,4
(Devam Ediyor)
145 Tablo 6.21 (Devam)
150.000 %6,7 %15,525 %0,46 %8,8
155.000 %6,7 %15,966 %0,44 %9,3
160.000 %6,7 %16,392 %0,43 %9,7
165.000 %6,7 %16,806 %0,41 %10,1
170.000 %6,7 %17,207 %0,40 %10,5
Tablo 6.22: Farklı Geçiş Garantileri Eşliğinde Proje NBD’sinin Oynaklığı Geçiş Garantisi NBD’deki Oynaklık
(NBD’nin Std. Sapması)
70000 133,8
75000 126,8
80.000 114,8
85.000 99,2
90.000 83,1
95.000 68,3
100.000 55,8
105.000 46,0
110.000 39,5
115.000 36,4
120.000 35,7
125.000 36,4
130.000 37,7
135.000 39,1
140.000 40,2
145.000 41,3
150.000 42,1
155.000 42,8
160.000 43,3
165.000 43,7
170.000 44,0
175.000 44,2
180.000 44,3
185.000 44,4
190.000 44,5
195.000 44,5
200.000 44,5
146
Tüm bu belirlemeler ile dolar bazındaki net getiriyi %5 gibi yüksek bir seviyeye ulaştıran 115.000 adetlik geçiş uygun garanti geçiş seviyesi olarak görülmüş, ancak bu noktadan itibaren proje getirisinin yüklenici firma için olağanüstü seviyelere çıkmasının önüne geçecek ve öngörülenin ötesinde gerçekleşebilecek bir getiriden kamunun da nemalanmasına imkân sağlayacak bir gelir paylaşım mekanizmasının devreye girmesi makul görülmüştür. 115.000 adetlik garanti geçiş seviyesinde, projenin ulaşabileceği asgari ve azami geçiş sayıları ile nakit akışlarını gösteren 6.13 numaralı şekil aşağıda gösterilmiştir. Söz konusu nakit akışları çerçevesinde projenin İGO’su %15’e ve net getirisi %8 seviyelerine ulaşabilmektedir. Net getiri seviyesini %5 seviyelerinde tutmaya yönelik uygulanacak muhtelif TGT uygulamalarının sonuçları Tablo 6.23’te sunulmuştur.
Şekil 6.13: 115.000 Adetlik geçiş garantisinde projenin beklenen asgari ve azami geçiş sayıları ile nakit akışları
147
Tablo 6.23: TGT için Farklı Eşikler Varlığında Proje Getirileri
Üst Sınır AOSM İGO NET GETİRİ
117.500
%6,7
%11,91 %5,21
120.000 %11,93 %5,23
122.500 %11,95 %5,25
125.000 %11,96 %5,26
127.500 %11,98 %5,28
130.000 %11,99 %5,29
132.500 %11,99 %5,29
135.000 %12,00 %5,30
Tablo 6.23’te belirtilen TGT eşikleri neticesinde yıllar itibariyle projeden kamuya aktarılması beklenen nakit akışları Tablo 6.24’te gösterilmiştir. Şekil 6.14’te ise örneğin 115.000 garanti geçiş ve 117.500 TGT eşiklerinde, kamuya aktarılacak kaynağın NBD’sinin dağılımı verilmiştir.
Tablo 6.24: Kamuya Aktarılan Proje Getirileri (Mln $)
YIL
Trafik Gelir Tavanı Eşiği (Araç Sayısı)
117.500 120.000 122.500 125.000 127.500 130.000 132.500 135.000 2016 0,000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 2017 0,000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 2018 0,0046 0,0005 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 2019 0,1493 0,0830 0,0431 0,0250 0,0162 0,0104 0,0047 0,0025
2020 1,21 0,86 0,61 0,43 0,29 0,20 0,14 0,09
2021 3,5 2,8 2,2 1,7 1,3 1,1 0,8 0,6
2022 7,2 6,0 5,0 4,1 3,3 2,7 2,2 1,8
2023 11,9 10,3 8,8 7,6 6,5 5,5 4,7 4,0
∑ 24,0 20,0 16,7 13,8 11,5 9,5 7,9 6,5
148
Şekil 6.14: Kamuya Aktarılan Kaynağın NBD’sinin Dağılımı
Şekil 6.17’den görüleceği üzere, eşiği 117.500 adet olan bir TGT varlığında %75 ihtimalle projeden kamuya herhangi bir kaynak aktarımı gerçekleşmeyecektir. 0 ile 10 milyon $ arasında bir kaynak aktarım ihtimali ise sadece yaklaşık %5’tir. 10 ile 20 milyon
$ arasında bir kaynak aktarım ihtimali %3,4’e ve 20 ile 30 milyon $ arasında bir kaynak aktarım ihtimali ise %2,5’a düşmektedir. Kamunun 115.000 adetlik geçiş garantisi karşılığında maruz kalacağı maliyetin NBD’sinin 395,5 milyon $ olduğu düşünüldüğünde, 117.500 adetlik bir TGT eşiğinin kamu için yaratacağı kaynağın kayda değer olmadığı görülmektedir. Daha yüksek TGT eşiklerinde ise kamuya aktarabilecek kaynak beklendiği gibi çok daha düşük seviyelere inecektedir. Dolayısıyla, söz konusu gelir paylaşım mekanizmasının, kamu için kayda değer miktarlarda kaynak yaratabilmesi ancak daha düşük TGT eşiklerinde mümkün olabilecektir. Ancak, kamu tarafından sağlanan AGG ile TGT eşiklerinin çakışması gibi bir görüntünün ortaya çıkmaması ve dolar bazında daha makul (düşük) getiri seviyeleri oluşması için kamu tarafından sağlanan geçiş garantilerinin de eş zamanlı olarak düşürülmesi ve böylece daha adil bir risk ve getiri paylaşım mekanizmasının ortaya çıkarılması makul olacaktır.
74,9%
80,2%
83,6%
86,1%
88,2%
90,0%
95,1%
97,4%
98,7%
99,2%
0,0%
10,0%
20,0%
30,0%
40,0%
50,0%
60,0%
70,0%
80,0%
90,0%
100,0%
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000
0 10 20 30 40 50 100 150 200 250 300 350 400 450 Diğer
Frekans
Kamuya Aktarılan Kaynak (Mln $)
Frekans
149
SONUÇ VE ÖNERİLER
1990’lardan itibaren Devletler artan altyapı ihtiyaçlarını bütçe kısıtları çerçevesinde karşılayabilmek üzere özel sektörün hem finansal kaynaklarından hem de iş tecrübesinden faydalanıldığı KÖİ modelini sıklıkla kullanmaya başlamıştır. Ulaştırma alanındaki projeler söz konusu altyapı projeleri içinde kayda değer bir paya sahip olmuş ve özellikle yap-işlet-devret şeklinde tasarlanan KÖİ modeliyle birçok ulaştırma projesi hayat bulmuştur. Kamu ve özel sektörün ulaştırma projelerindeki tasarım, planlama, inşa ve işletim aşamasındaki geleneksel rollerinden sıyrıldığı, uzun süreli, karmaşık ve çok taraflı sözleşmelere dayanan bu iş yapış modeli, bir projedeki risklerin o riski en etkin şekilde üstlenebilecek paydaş tarafından üstlenilmesiyle projenin toplam riskinin düşeceği ve verimliliğinin artacağı düşüncesi üzerine kurulmuştur.
Proje gelirleri genellikle ulaşım altyapısını kullanan araçlardan alınan ücretlere dayanan ve başlangıçta yüksek miktarda sermaye yatırımı gerektiren bu projelerde özel sektöre verilen imtiyaz süresi ağırlıklı olarak 10 ile 30 yıl arasında değişmektedir. Bu uzun süreç, özel sektörün trafik ve gelir tahminlerini zorlaştırmakta; ayrıca, demografideki, politikadaki, mevzuattaki veya kur, faiz, enflasyon gibi makroekonomik göstergelerdeki değişikliklerden kaynaklı riskini arttırmaktadır. Söz konusu risklerin özel sektör ve kamu tarafından doğru değerlemesinin yapılamaması projenin özel sektör için ciddi finansal kayıplarla, hükümetler içinse ciddi prestij kaybıyla neticelenmesine sebep olmaktadır.
Projelerin değersel büyüklüğü ve barındırdığı çok sayıda risk, özel sektörü bu projeleri üstlenme konusunda oldukça temkinli olmaya yönlendirirken, kamudan riski paylaşması hususundaki beklentilerini arttırmaktadır. Hükümetler de prestijleri için büyük önem taşıyan bu projelere ihale aşamasından itibaren özel sektörün yüksek ilgisinin sağlanması ve başlayan projelerin ilerde yarım kalıp kamu için bir sürü yeni maliyetin ortaya çıkmaması için riskin paylaşılması konusuna olumlu yaklaşmaktadır. Ulaştırma
150
projelerindeki en ciddi risk, projenin temel gelir kalemini oluşturan trafik miktarının öngörülen seviyeyi yakalayamaması neticesinde projenin beklenen getiri seviyesine ulaşamadığı gelir riskidir. Gelecekteki trafiğin belirsizliğinden kaynaklanan bu risk, proje gelirinin projenin operasyonel maliyetlerini, borçlarını veya yatırımcının getiri beklentisini karşılayamaması şeklinde ortaya çıkmaktadır. Söz konusu riskin paylaşımı konusunda kamu tarafından en sık başvurulan mekanizma özel sektöre proje kapsamında belli bir getirinin garanti edilmesidir. Genellikle AGG şeklinde dizayn edilen bu garanti mekanizmasında, hükümetler proje için gerçekleşen trafik seviyesi belli bir eşiğin (garanti edilen miktarın) altına düştüğünde, özel sektörün gelir kaybını garanti edilen trafikle gerçekleşen trafik arasındaki fark kadar tazmin etmektedir. Ayrıca, birçok projede riske ortak olan hükümetin projenin öngörülenin üstünde sağlayacağı fazla getiriye de ortak olmasını, böylece proje paydaşları arasında daha dengeli bir risk ve gelir paylaşımını sağlayan TGT uygulamasına da yer verilmektedir.
Geleneksel değerleme yöntemleri, ulaştırma projelerinin değeri ve risk dağılımlarında hayati derecede etkili bu uygulamaların projeye kattığı değeri ve risk profilinde ortaya çıkardığı değişikliği belirlemede yetersiz kalmaktadır. Söz konusu uygulamaların değeri ve sağladığı yeni risk profilinin doğru bir şekilde ortaya konulması için bu çalışmada trafik belirsizliği içeren KÖİ ulaştırma projelerine yönelik yeni bir finansal model geliştirilmiştir. Geliştirilen modelde, projenin opsiyonları olarak kabul edilen AGG ve TGT uygulamalarının anlaşılabilir bir şekilde fiyatlandırılması için finans biliminden gelen reel opsiyon teorisi kullanılmıştır. Söz konusu modelden faydalanılarak risk ve getiri paylaşım mekanizmalarını içerecek şekilde hesaplanan proje değerinden, bu opsiyon mekanizmalarının gözardı edildiği NBD yöntemiyle hesaplanmış proje değerinin çıkarılmasıyla opsiyonların projeye kattığı değer hesaplanmıştır. Ancak, KÖİ modelinde projeyi üstlenmesi amacıyla yeni kurulan SPV için nakit akışlarının indirgenmesinde
151
kullanılan iskonto faktörünün, bir diğer deyişle sermaye maliyetinin, hesaplanması ayrı bir çalışma gerektirmiştir. Bu sermaye maliyetinin tesbitine ilişkin çalışmalar da bu tez çalışması kapsamında kurulan modelin bir parçası olmuştur.
Model, gelecekteki trafik belirsizliğinin izlediği stokastik süreci GBH’yi kullanarak ortaya koymuş ve söz konusu stokastik sürecin Monte Carlo simülasyonuna tabi tutulması suretiyle projenin herhangi bir opsiyon yokluğundaki risk profilini oluşturmuştur. Model, opsiyonlar varlığında proje değeri ve risk profilini ortaya çıkarmak içinse binomyal ağ yöntemine başvurmuş ve bu yöntem eşliğinde farklı garanti ve TGT eşikleri için proje değerini belirlemiştir. Böylece farklı garanti ve gelir tavanı eşiklerinin özel sektöre sağladığı getiriyi ve kamuya yarattığı maliyetin tespit edilmesine olanak sağlamıştır.
Diğer taraftan, bu model sayesinde reel opsiyonlar vasıtasıyla değerlemesi yapılan farklı sektörlerdeki KÖİ projeleri için de kullanılabilecek, reel opsiyon analizinin temel bileşenlerinden proje değerindeki oynaklığın ve proje değerini belirleyen dayanak varlıktaki hareketlerin riske kayıtsız olasılıklarının hesaplanması ortaya konulmuştur.
Proje değerindeki oynaklığın tespitinde, Monte Carlo simülasyonu stokastik süreçlere entegre edilmiş; proje nakit akımlarının riske göre ayarlanmış indirgeme faktörü yerine risksiz getiri üzerinden indirgenmesini sağlayan riske kayıtsız olasılıkların hesabında ise
“Riskin Piyasa Fiyatı” kavramından faydalanılmıştır.
Oluşturulan değerleme modelini, özel sektör, hükümetin sağladığı destek ile gelir paylaşım seviyelerini göz önünde bulundurarak KÖİ projelerine katılımda daha doğru kararlar vermek için kullanabilirken; hükümetler de proje riskini düşürürken getiriyi de özel sektör için makul seviyeye ulaştıracak ve aynı zamanda kendisi için gelecekte ciddi bir bütçe yükü oluşturmayacak garanti seviyelerinin belirlenmesinde kullanabilecektir.
152
Modelin vaka üzerinde uygulanması neticesinde elde edilen sonuçlar ise şu şekilde olmuştur:
Trafikteki oynaklık arttıkça projenin gelecekteki getirilerine ilişkin oynaklık da artmakta ve beklenen getiriyi sağlama olasılığı, dolayısıyla proje değeri düşmektedir. Risk ve getiri paylaşım mekanizmalarına ilişkin opsiyonlar ise getirilere ilişkin belirsizliği azaltıp proje değerini arttırmaktadır.
Söz konusu mekanizmalar neticesinde proje değerindeki artış, bu mekanizmaların sağladığı risk priminindeki düşüş nedeniyle kamu tarafından projeye aktarılan nakit akışlarının üstünde olmaktadır
Garanti geçiş sayılarının gereğinden fazla belirlenmesi, özel sektöre katlandığı riske oranla çok yüksek bir getiri imkânı sunarak, projenin kamu bütçesine maliyetini arttırarak kamu için kârlılığını düşürmektedir.
AGG uygulaması ile TGT uygulamasının proje değeri üzerindeki etkisi asimetrik olup TGT uygulaması ile kamuya aktarılacak kaynak, geçiş garantileri nedeniyle kamudan çıkacak kaynağa göre oldukça kısıtlıdır. Proje getirisinin belirlenmesinde garanti geçiş uygulamasının ağırlığı TGT uygulamalarına göre çok daha baskındır.
Proje değerinin en duyarlı olduğu faktör başlangıç trafiği iken, bu faktörü beklenen trafik artış oranı ve trafik oynaklığı takip etmektedir. Dolayısıyla bu faktörleri belirlemek için yapılan çalışmalara bu duyarlılığa göre ehemmiyet verilmelidir.
Bu araştırmada oluşturulan model, trafik talebi belirsizliğini, bir ulaştırma projesinin gelirini ve dolayısıyla bu projenin değerini etkileyebilecek tek stokastik faktör olarak kabul etmektedir. Ancak KÖİ modeliyle gerçekleştirilen ulaştırma projeleri çok
153
karmaşıktır ve bu projelerin değeri birçok risk faktöründen etkilenmektedir. Bu nedenle mevcut model, yalnızca gelir riskini değil, KÖİ ulaştırma projelerindeki yatırımların değerini etkileyen diğer ticari, makroekonomik, politik ve demografik riskleri de içerecek şekilde genişletilebilir. Bu genişletilmiş model söz konusu ilave risklerin doğası ile bunların potansiyel karşılıklı ilişkilerinin incelenmesini gerektirdiğinden, bu riskleri yönetmek için uygun opsiyonların tasarım ve kullanımı konusunda değerli bilgiler sağlayabilir. Çok daha çeşitli riski ve bu risklere yönelik opsiyonları kapsaması dolayısıyla gerçek hayata daha fazla yakınsama sağlayan bu genişletilmiş modellerin oluşturulmasıyla, özel sektörün ve kamunun KÖİ projelerindeki riskleri düşerken alacakları kararlardaki yerindelik daha da artacaktır.
154
KAYNAKÇA
AECOM (2007), “Case Studies of Transportation Public-Private Partnerships Around The World”, Final Report No. 05-002, Federal Highway Administration, US Department of Transportation, Washington, DC.
Akman V., Alkin E. ve Savaş T. (2000), “Bankalarda Risk Yönetimine Giriş”, Çetin Matbaacılık, İstanbul
Aksoy, A. ve Tanrıöven, C. (2007), Sermaye Piyasası Yatırım Araçları ve Analizi, Gazi Kitabevi, 3.Baskı, Ankara.
Aksoy, E.E.(2017), “Finansal Yönetim, Teorik Yaklaşımlar, Çözümlü Örnekler Ve Öneri Yaklaşımlar”, (1. Baskı), Gazi Kitapevi, Ankara
Aksu, M. ve Onder, T. (2003), “The Size and Book-To-Market Effects and Their Role as Risk Proxies in the Istanbul Stock Exchange”, SSRN Electronic Journal, 10.2139/ssrn.250919.A, https://ssrn.com/abstract=250919, Erişim: 12.04.2020
Alexandersson, G., ve Hultén, S. (2007), "Prospects and Pitfalls of Public-Private Partnerships in the Transportation Sector – Theoretical Issues and Empirical Experience", International Journal of Transport Economics 36(1)
Alpaslan, H.İ. ve Laçinyurt J. (2015), “Üçüncü Boğaz Köprüsü’nün Finansal Analizi”, İstanbul Journal of Social Sciences, 10, 43-64
Amram, M. ve Kulatilaka, N. (1999), “Real Options: Managing Strategic Investment in an Uncertain World”, Harvard Business School Press, Cambridge, MA.
Anbar, A. ve Alper, D. (2015), “Yatırım Projeleri Analizi”, Ekin Yayınevi, Bursa
Arratia, A. (2014), “Computational finance: An introductory course with R”, Atlantis Press, Barcelona, ISBN 978-94-6239-070-6 (eBook)
155
Arıcı E. (2003), “Optimal Capital Structure For Build-Operate-Transfer Power Projects”, Yüksek lisans tezi, İnşaat Mühendisliği, ODTÜ
Ashuri, B., Rouse, W. B. ve Bodner, D. A. (2008), "A Real Options Approach to
Investment Decisions in Competitive, Dynamic Retail Markets", 2008 Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS- 41), Waikoloa, Big Island, HI.
Ashuri, B. (2010), "Valuation of Flexible Leases for Corporate Tenants Facing Uncertainty in Their Required Work Space" International Journal of Strategic Project Management, 14(1), 49-72.
Ashuri, B., Kashani, H., Lu, J. ve Taylor, J. (2010), “Financial Valuation of Risk and Revenue Sharing Options in Build-Operate-Transfer (BOT) Highway Projects”, Working Paper Proceedings from Engineering Project Organizations Conference (EPOS) , 4-7 Kasım 2010, S. Lake Tahoe, CA.
Bain, R. ve Plantagie M. (2004), “Traffic Forecasting Risk: Study Update 2004”, Standard &Poor’s, London
Bain, R. (2009), "Error and Optimism Bias in Toll Road Traffic Forecasts", Transportation, 36(5), 469-482.
Banz, R. (1981), “The Relationship between Return and Market Value of Common Stocks,” Journal of Financial Economics 9(1), 3-18.
Bass, R.F. (2011), “Stochastic Processes”, Cambridge University Press, New York
Baxandall, P. (2009), “Private Roads, Public Costs The Facts About Toll Road Privatization and How to Protect the Public”, U.S. PIRG Education Fund
Bendob, A. ve Bentoir, N. (2019), “Options pricing by Monte Carlo simulation, Binomial Tree and BMS model: A comparative study”, Journal of Banking and Financial Economics, 1(11), 79–95.
156
Bengtsson, J. (2001), "Manufacturing flexibility and real options: A review", International Journal of Production Economics, 71(1-3), 213-224.
Berk, S.A. ve Kase, R. (2010), “Establishing the Value of Flexibility Created by Training:
Applying Real Options Methodology to a Single HR Practice”, Organization Science, 21 (3), 765–780.
Black, F. ve Sholes, M. (1973), “The pricing of options and corporate liabilities”, The Journal of Political Economy, Vol. 81 No. 3, 637–654.
Bodner, D. A. ve Rouse, W. B. (2007), "Understanding R&D Value Creation With Organizational Simulation", Systems Engineering, 10(1), 64-82.
Borison, A. (2005), "Real Options Analysis: Where Are The Emperor's Clothes?", Journal of Applied Corporate Finance, 17(2).
Bowman, R. G. ve Bush, S. R. (2007), “Using Comparable Companies to Estimate the Betas of Private Companies”, Journal of Applied Finance, 16(2)
Brabazon, A. ve O'Neill M. (2009), “Natural Computing in Computational Finance”, Volume 2, Springer Pres, Berlin, ISBN: 978-3-540-95973-1
Brandão, L.E. ve Dyer, J.S. (2005), “Decision Analysis and Real Options: A Discrete Time Approach to Real Option Valuation”, Annals of Operations Research, 135, 21-39
Brandao, L. E. ve Saraiva, E. (2008), “The option value of government guarantees in infrastructure projects”, Construction Management and Economics, 26: 1171-1180.
Brealey, R. A., Cooper, I. A. ve Habib, M. A. (1996), "Using Project Finance to Fund Infrastructure Investments" Journal of AppliedCorporate Finance, 9(3), 25–39
Brigham, E. F. ve Houson, J. F (2014), “Finansal Yönetimin Temelleri”, Çeviri Editörü:
Prof. Dr. N.Aypek, Nobel Yayıncılık, 7. Baskı, Ankara
157
Busseti, E. (2010), “Risk and Return models for Equity Markets and Implied Equity Risk Premium”, Papers 1903.07737, arxiv.org, Erişim: 09.08.2020
Büyükyoran, F. ve Gündeş, S. (2018), “The Third Bosphorus Bridge and The Northern Marmara Motorway Project”, International Journal of Transport Development and Integration 2(1), 60-70
Carbonara, N., Costantino, N., ve Pellegrino, R. (2014), “Revenue guarantee in public-private partnerships: a fair risk allocation model”, Construction Management
&Economics, 32(4), 403–415. https://doi.org/10.1080/01446193.2014.906638
Carbonara, N.,Costantino, N., Gunnigan, L., ve Pellegrino, R. (2015), “Risk management in motorway PPP projects: Empirical-based guidelines”, Transport Reviews, 35(2), 162–
182.
Carleton, W. and J. Lakonishok, 1985, “Risk and Return on Equity: The Use and Misuse of Historical Estimates,” Financial Analysts Journal 41(1), 38-47
Ceylan, A., ve Korkmaz, T. (2004), “Sermaye Piyasası ve Menkul Değer Analizi”, Ekin Kitabevi, İstanbul
Chan, K.C., Chen N.F. ve Hsieh D.A. (1985), “An Exploratory Investigation of the Firm Size Effect”, Journal of Financial Economics, 14(3), 451–471.
Chasey, A., Maddex, W., ve Basal, A. (2012). "Comparison of Public-Private Partnerships and Traditional Procurement Methods in North American Highway Construction", TRB Annual Meeting, Transportation Research Board, Washington, D.C.
Cheah, C. Y. J. ve Liu, J. (2006), “Valuing government support in infrastructure projects as real options using Monte Carlo simulation”, Construction Management and Economics, 24, 545-554.
158
Cheah, C.Y.J. ve Garvin, M. J. (2009). "Application of Real Options in PPP Infrastructure Projects: Opportunities and Challenges", Policy, Finance &Management for Public-Private Partnership (Ch.13), Edited by A. Akintoye, and M. Beck,Wiley-Blackwell.
Checherita, C. ve Gifford, J. (2007), "Risk Sharing in Public-Private Partnerships:
General Considerations and an Evaluation of the U.S. Practice in Road Transportation", 48th Annual Transportation Research Forum
Chiara, N. ve Garvin, J. M. (2007), "Utilizing Real Options for Revenue Risk Mitigation in Transportation Project Financing", Journal of Transportation Research Board, V.1993, I.1, 1-8
Chiara, N., Asce, S., Garvin, M., Asce, M ve Vecer, J.(2007), “Valuing Simple Multiple Exercise Options in Infrastructure Projects”, Journal of Infrastructure Systems, 13 (2), 97–104.
Chowdhury A., Sharma K., KS J., Platz D. (2016), “Public-Private Partnerships and the 2030 Agenda for Sustainable Development: Fit for Purpose?”, UN Department of Economic&Social Affairs (DESA),Working Paper No. 148, ST/ESA/2016/DWP/148
Clayman, M.R., Fridson, M.S. ve Troughton G.H. (2008), “ Corporate Finance: A Practical Approach”, John Wiley & Sons, NJ
CNNTürk (2017, 23 Nisan), “Bakanlıktan Yavuz Sultan Selim Köprüsü'ne kur zammı açıklaması”, Erişim Adresi: https://www.cnnturk.com/ekonomi/bakanliktan-yavuz-sultan-selim-koprusune-kur-zammi-aciklamasi
Copeland, T.E. ve Antikarov, V. (2001), “Real Options: A Practitioner’s Guide”, Texere LLC., New York
Copeland T, Tufano P. (2204), “A real-world way to manage real options”, Harvard Business Review, 82(3), 90-99
Cox, J.C., Ross, S.A. and Rubinstein, M. (1979), “Option Pricing: A Simplified Approach”, Journal of Financial Economics, 7, 229-263.
159
Damodaran, A. (2001), “Corporate Finance”, 2nd Ed., John Wiley & Sons, Inc., NY
Damodaran, A. (2002), “Investment Valuation”, 2nd Edition, John Wiley & Sons, Inc., New York
Damodaran, A. (2008), “What is the riskfree rate? A Search for the Basic Building Block”, Papers, http://www.stern.nyu.edu/~adamodar/pdfiles/papers/riskfreerate.pdf, Erişim: 08.05.2019
Damodaran, A. (2012), “Investment Valuation: Tools and Techniques for Determining the Value of any Asset”, 3rd Edition, John Wiley & Sons, Inc., New York
Damadoran A. (2014), “Applied Corporate Finance”, Fourth Edt., John Wiley & Sons, New York
Damadoran Sunum (2014), Uygulamalı Kurumsal Finans Dersi Uzaktan Eğitim, 8.Oturum, “http://people.stern.nyu.edu/adamodar/pdfiles/acf4E/webcastslides/session8.
pdf, Erişim: 04.05.2019
Daves, P., Ehrhardt, M. & Kunkel, R. (2000), “Estimating Systematic Risk: The Choice of Return Interval and Estimation Period”, Journal of Financial and Strategic Decisions, 13.
Deloitte Research (2006), "Closing The Infrastructure Gap: The Role of Public-Private Partnerships", A Deloitte Research Study
Deloitte Research (2007), "Closing America’s Infrastructure Gap: The Role of Public-Private Partnerships" Deloitte Research.
Demireli, E. (2007), “Finansal Yatırım Kararlarında Risk Unsuru ve Riske Maruz Değer”, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt 9, Sayı 1
Demirtaş, Ö. ve Güngör, Z. (2004), “ Portföy Yönetimi ve Portföy Seçimine Yönelik Uygulama”, Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, Cilt 1, Sayı 4, 103-109