Воспользуйтесь формой поиска по сайту, чтобы найти реферат, курсовую или дипломную работу по вашей теме.

Кошечкин Сергей Александрович

Развитие экономического инструментария учёта риска в инвестиционном проектировании

Специальность 08.00.05- Экономика и управление народным хозяйством

(промышленность и строительство)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени

кандидата экономических наук

 

НИЖНИЙ НОВГОРОД -2000

1.      Общая характеристика работы

Актуальность темы. Сложность решаемых экономических проблем выдвигает задачу развития инструментария учёта риска в инвестиционном проектировании.

В литературе изложены основополагающие принципы принятия инвестиционных решений в условиях неопределённости. Однако, в применяемом инструментарии взаимосвязи таких категорий как "риск" и "доходность» учтены недостаточно полно, в результате чего он не обеспечивает научно обоснованного решения основных задач инвестиционного проектирования (количественный анализ риска, учёт неопределённости, прогнозирование объёма продаж) и снижает достоверность показателей инвестиционного проекта.

В связи с этим практика инвестиционного проектирования нуждается в адекватном экономическом инструментарии, позволяющем более эффективно использовать накопившийся научный потенциал, поэтому дальнейшее развитие и разработка инструментов учёта риска приобретает особую актуальность.

Состояние и степень изученности проблемы. Исследованием различных аспектов этой проблемы в разное время занимались такие зарубежные учёные как: У. Шарп, Г. Марковиц, Дж. Данциг, М. Гордон, Л. Сэвидж, Р. Льюис, Г. Райффа, так и отечественные исследователи: Л.В. Канторович, Я.А. Рекитар, В.В. Ковалёв, Е.М. Четыркин, Ф.Ф. Юрлов, Ю.В. Трифонов и другие.

Работы вышеназванных авторов внесли значительный вклад в развитие и становление теории риска, но вместе с этим методические вопросы учёта риска в инвестиционном проектировании исследованы недостаточно.

Цель исследования: развитие инструментария инвестиционного проектирования в условиях неопределённости.

Достижение поставленной цели определило необходимость решения следующих задач:

-исследование традиционных подходов к принятию инвестиционных решений в условиях неопределённости;

-анализ существующих методов оценки рисков инвестиционного проекта;

-формирование концепции риска инвестиционного проекта;

-развитие технологий принятия инвестиционных решений в условиях риска.

Предметом исследования являются методы учёта неопределённости и риска в инвестиционном проектировании.

Объектом исследования являются инвестиционные проекты предприятий всех форм собственности.

Методологической основой диссертационного исследования является современная инвестиционная теория, нормативно-правовая и законодательная база по оценке эффективности инвестиционных проектов, теория временной стоимости денег, методы портфельного анализа и риск-менеджмента, а также теория стоимости капитала.

В работе использовались статистические материалы Госкомстата РФ, Нижегородского областного комитета государственной статистики, а также данные шестидесяти двух бизнес-проектов и инвестиционных предложений. С целью изучения отечественной практики инвестиционного проектирования проведено интервьюирование экспертов консалтинговых компаний, занимающихся инвестиционным проектированием.

Научная новизна работы заключается в формировании и реализации методических принципов учета риска в инвестиционном проектировании. В соответствии с этим:

1.Проанализированы традиционные подходы к инвестиционному проектированию. Исследована природа риска, что позволило более полно учесть взаимосвязи таких категорий как "риск" и "доходность, и, следовательно, повысить качество инвестиционных решений следующих актуальных задач: расчет показателей риска; учёт неопределённости и прогнозирование показателей ИП.

2.Обобщены и систематизированы методологические принципы инвестиционного проектирования, на основе которых получили развитие подходы к решению таких проблем как: учёт риска в ставке дисконтирования - предложен метод расчёта показателя риска- EQ b; прогнозирование объёма продаж - уточнён алгоритм построения прогноза, что позволяет повысить его достоверность; выбор оптимальной инвестиционной стратегии - предложен метод синтеза платёжной матрицы; количественный анализ риска - разработан алгоритм анализа, позволяющий повысить степень его научной обоснованности.

3. В работе дано понятие «риск инвестиционного проекта», которое положено в основу соответствующей концепции, включающей в себя: новый критерий - «цена риска»; алгоритм риск-менеджмента ИП и методические рекомендации для количественного риск-анализа.

4. В процессе апробации концепции получили развитие технологии прогнозирования объёма реализации продукции, риск-анализа и выбора оптимальной ценовой стратегии.

Методы исследования. При проведении исследования были использованы методы эмпирического исследования, количественного финансового и графического анализа. При разработке инновационных технологий инвестиционного проектирования использованы экономико-математические методы и модели: методы теории игр (модель игры с природой); методы факторного и стохастического анализа; методы имитационного моделирования (метод Монте-Карло); а также методы экономико-статистического анализа (корреляционный, регрессионный и трендовый анализ).

Практическая значимость. Основные положения и результаты диссертации могут быть использованы как инвесторами для анализа эффективности ИП, так и реципиентами при проектировании ИП, в частности: банками, фондами, финансовыми компаниями, иными кредитными организациями.

Практическое применение предлагаемого инструментария учёта неопределённости и риска в инвестиционном проектировании позволит повысить научную обоснованность и качество принимаемых инвестиционных решений. Экономический эффект от внедрения новых проектных технологий выражается в снижении размера резервных фондов и страховых отчислений, необходимость которых обусловлена наличием рисков и неопределённостью условий реализации проекта.

Отдельные теоретические и практические разработки диссертации могут быть использованы при обучении студентов экономических специальностей в высших учебных заведениях.

Апробация работы. Основные положения работы докладывались в 1997-1999гг. на десяти научных конференциях, в том числе: Региональной научно-практической конференции "Менеджер 21 века", Международной научно-практической конференции "Экономический анализ, бухучёт и аудит", Региональной научно-практической конференции "О развитии инвестиционно-строительного комплекса Нижегородской области», Седьмой Всероссийской научно-методической конференции и др.

Результаты исследований были использованы Департаментом строительства Нижегородской области, Региональным агентством содействия инвестициям, Фондом поддержки малого предпринимательства Нижегородской области, специалистами строительно-монтажного предприятия «Техинэко» и другими предприятиями Н. Новгорода, а также в учебных курсах лекций для студентов Международного института экономики права и менеджмента Нижегородского государственного архитектурно-строительного университета и слушателей системы повышения квалификации и переподготовки кадров.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 научных работ общим объёмом 2,2 п.л.

Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения, списка использованной литературы. В работе представлено13 рисунков, 28 таблиц, 10 приложений.

На защиту выносятся следующие научные результаты:

-концепция риска инвестиционного проекта, включающая новый понятийный аппарат («риск ИП», «цена риска»), алгоритм риск-менеджмента и методические рекомендации количественного риск-анализа;

-экономический инструментарий инвестиционного проектирования: учёт риска в ставке дисконтирования на основе синтеза CAPM-модели и кумулятивного подхода; алгоритм прогнозирования объёма продаж; выбор оптимальных инвестиционных стратегий в соответствии с предложенным методом синтеза платёжной матрицы; уточнённый алгоритм количественного анализа риска;

- технологии учёта риска и неопределённости: «РИСК-АНАЛИЗ», «ПОРТФЕЛЬ», «ОПТИМАЛЬНАЯ СТРАТЕГИЯ», «ПРОГНОЗ ПРОДАЖ», сформированные на основе предложенного инструментария.

2.     Основное содержание работы

Во введении обосновывается актуальность темы диссертации, формулируется цель и задачи исследований, показывается научная новизна и практическая значимость диссертационной работы.

В первой главе «Теория и практика принятия инвестиционных решений» проведён анализ сложившейся отечественной практики инвестиционного проектирования и исследованы традиционные подходы к принятию инвестиционных решений в условиях неопределённости.

В результате исследования, проведённого в первой главе, выявлены причины неэффективного учёта взаимосвязей категорий "риск" и "доходность" в традиционных подходах:

-недостаточно изучена природа риска;

-экономико-математические методы в анализе ИП используются недостаточно;

-аппарат прогнозирования не находит эффективного применения в инвестиционном проектировании;

-методы риск-менеджмента используются неэффективно;

-учёт неопределённости при проектировании и анализе ИП не находит должного применения.

Кроме того, отмечается, что анализ ИП на основе показателей финансово-хозяйственной деятельности реципиента, имеющий место в традиционных подходах, ведёт к некорректному определению эффективности ИП, поскольку предполагает использование инструментария бухгалтерского и финансового учёта, а не инвестиционного проектирования, и характеризует в большей степени кредитоспособность заёмщика, а не эффективность проекта.

На основе сравнительного анализа программных продуктов, используемых в настоящее время для инвестиционного проектирования, (Рroject Expert, Альт-инвест, COMFAR, PROPSIN и др.) установлено, что эти программные пакеты не содержат полноценного экономического инструментария учёта риска и являются лишь "инвестиционными калькуляторами".

Таким образом, исследования, проведённые в первой главе, показали, что применяемый экономический инструментарий разработан недостаточно, и не позволяет в полной мере использовать накопившийся научный потенциал.

Методические рекомендации по совершенствованию экономического инструментария предлагаются во второй главе диссертации.

Вторая глава «Формирование механизма учёта риска в инвестиционном проектировании» посвящена развитию методических принципов инвестиционного проектирования в условиях неопределённости.

Инвестиционное проектирование с учётом риска предполагает ряд особенностей.

Во-первых, влияние риска неизбежно приводит к тому, что требования к экономическому содержанию инвестиционного проекта существенно меняются. Это обстоятельство обуславливает необходимость применения адекватных технологий оценки эффективности ИП.

Во вторых, развитие технологий инвестиционного проектирования подразумевает использование новых экономических инструментов.

В-третьих, основным отличием проектов, разрабатываемых и оцениваемых с учетом риска, является неопределённость условий их реализации. В связи с этим при инвестиционном проектировании необходимо принимать во внимание весь спектр возможных значений ключевых параметров проекта, с учётом их вероятности и характера её распределения.

Анализ этих особенностей позволил автору систематизировать методологические принципы инвестиционного проектирования в условиях риска (табл. 1).

Таблица 1

Принципы инвестиционного проектирования в условиях риска

Методологические

Методические

Технологические

Вероятностный (стохастический) подход

Многовариантность решений

Взаимосвязь категорий "доходность" и "риск"

Формализация

Оптимизация

Прогнозирование

Моделирование

Имитация

Экономико-статистический анализ

Стохастические модели

Методы теории вероятностей

Методы теории игр

Теория графов

Количественные методы риск-анализа

Теория портфеля

Учет индивидуальной толерантности инвестора к риску

Методы исследования операций

Количественные методы финансового анализа

Теория графов

Линейное программирование Теория портфеля

Методы прогностики

Имитационное моделирование

Определение NPV с учётом вероятностей, расчёт дисперсии (s), СКО, метод Монте-Карло, Модель игры с природой, анализ сценариев

Анализ чувствительности, корректировка нормы дисконта, модели "доходность-риск" (САРМ- модель, ОРТ-модель, АРТ-модель и др.), построение кривой полезности и толерантности, линии рынка ценных бумаг и капитала, расчёт b-коэффициента, Регрессионный, корреляционный, трендовый, графический анализ, дисконтирование, компаундирование, испытание гипотез, расчёт доверительных интервалов и дисперсионный анализ

Временная, пространственная оптимизация, диверсификация, Интервальное экспертное прогнозирование, анализ временных рядов, трендовый анализ, Метод Монте-Карло, модель множественной регрессии

Примечание: в табл.1 указаны только те принципы, которые применялись в диссертационной работе.

Проведённые во второй главе исследования позволили автору сформулировать концепцию риск-анализа ИП: предложено понятие риска ИП; проанализированы традиционные критерии оценки риска и предложен новый показатель для его характеристики («цена риска»); исследованы методы анализа риска ИП; разработан адекватный, усовершенствованный инструментарий риск-анализа; сформулирован алгоритм риск-менеджмента ИП.

Предлагается рассматривать риск как возможность (Р) потерь (L), возникающую вследствие необходимости принятия инвестиционных решений в условиях неопределённости. При этом подчеркивается, что понятия «неопределённость» и «риск» не тождественны, как это традиционно считается, а возможность наступления неблагоприятного события не следует сводить к одному показателю - вероятности. Степень этой возможности предлагается характеризовать следующими показателями: вероятность наступления события; размах вариации; дисперсия; математическое ожидание; среднее квадратическое отклонение; коэффициент асимметрии; эксцесс. Поскольку неопределённость может быть задана различными её видами (вероятностные распределения, интервальная неопределённость, субъективные вероятности и т. д.), а проявления риска чрезвычайно разнообразны, рекомендуется использовать весь арсенал перечисленных критериев, предлагая в общем случае применять матожидание и среднее квадратическое отклонение как наиболее адекватные и хорошо зарекомендовавшие себя на практике критерии. Кроме того, при оценке риска рекомендуется учитывать индивидуальную толерантность к риску (?), которая описывается кривыми индифферентности или полезности, т.е. для описания риска используется три параметра (1):

Риск = {Р; L; ? } (1)

В работе проведён сравнительный анализ всех вышеназванных критериев риска, выявлены достоинства и недостатки их практического применения. На основе проведённого анализа автор предложил обобщенный критерий - «цена риска» (C risk), который характеризует величину условных потерь, возможных при реализации инвестиционного решения:

C risk = { L; P } (2)

где L  - определяется как сумма прямых потерь от инвестиционного решения.

Для определения цены риска используются только такие показатели, которые учитывают обе координаты «вектора»: дисперсия, среднеквадратическое отклонение, коэффициент вариации и т.п.

Предлагается уточнённое определение риска ИП:

Риск ИП (Rип ) - это система факторов, проявляющаяся в виде комплекса рисков, индивидуальных для каждого участника ИП, как в количественном так и в качественном отношении (3):

R11, R12, R13; R14, ...,R1n

R21, R22, R23, R24, ...,R2n

... ... ... ... ... ... ... ...

Rm1, Rm2, Rm3, Rm4,...,Rmn

где: n- возможное количество рисков ИП; m- количество участников проекта.

Акцент в определении сделан на том факте, что риск ИП представляет собой сложную систему с многочисленными взаимосвязями, проявляющуюся для каждого из участников ИП в виде индивидуальной комбинации - комплекса, то есть риск i-го участника проекта (Ri) будет описан по формуле (4):

Ri = {Ri1, Ri2, Ri3; Ri4, ...,Rin} (4)

Столбец матрицы (3) при этом показывает, что значение любого риска для каждого участника проекта проявляется также индивидуально.

Автором сформулирован алгоритм риск-менеджмента (рис.2). Диссертационная работа посвящена развитию инструментов количественного анализа ИП (2-й этап риск-менеджмента). Для решения задач этого этапа разработан адекватный, усовершенствованный инструментарий (рис.3):

1. Инструментарий портфельного анализа в инвестиционном проектировании, в частности предлагается использовать теорию портфеля для решения следующих задач инвестиционного проектирования:

а) расчёт ставки дисконтирования при определении критериев эффективности ИП. Для расчёта ставки дисконтирования используем модель, представляющую собой синтез модели (САРМ - Capital Asset Pricing Model) и кумулятивного подхода:

r = r c +b (r n - r c), (5)

где: rc  - безрисковая ставка дохода; rn - рыночная ставка; b - коэффициент риска, определяемый по формуле (6). Преимущество предлагаемого метода заключается в том, что он сочетает достоинства обеих моделей. Особенностью метода является формула расчёта коэффициента риска - b:

b= Cov(F1, r):Var(r)*b1 + Cov(F2, r):Var(r)*b2 +...+ Cov(Fn, r):Var(r)*bn (6)

где: Cov (F1, r)-ковариация фактора F1, влияющего на риск и среднерыночной ставки доходности; F1 , F2 и т. д.- в качестве факторов влияющих на риск

Рис . 2 Алгоритм риск-менеджмента ИП.

Количественный анализ риска ИП

Задачи: Разработанные инструменты:

Формализация неопределённости «ПРОГНОЗ ПРОДАЖ» (технологии прогнозирования объёмов продаж (трендовый, регрессионный анализ)

Расчёт риска «РИСК-АНАЛИЗ» (сценарный анализ, имитационное моделирование)

Оценка риска с учетом индиви- «ПОРТФЕЛЬ» (технология оптими- дуальной толерантности зации структуры проекта)

Учёт риска «ОПТИМАЛЬНАЯ СТРАТЕГИЯ» (выбор оптимальной стратегии методами теории игр)

Рис.3 Задачи и инструменты количественного анализа рисков.

рассмотрим следующие группы факторов: финансовые (ликвидность, уровень рентабельности, стабильность дохода, финансовый и операционный левередж), макроэкономические (темпы инфляции и экономического роста, динамика ставки процента и обменного курса) и маркетинговые (рыночная доля, диверсифицированность по продукту, по потребителю, по территории, уровень конкуренции, динамика спроса); Var(r)- вариация фактора рыночной ставки доходности; b- чувствительность к фактору - коэффициент, показывающий степень значимости данного фактора (от 0% до 100%).

В отличие от модели САРМ, данный метод позволяет рассчитать коэффициент b, не используя статистики рынка ценных бумаг, и при этом учесть множество факторов, влияющих на риск ИП.

б) нахождение оптимального для инвестора соотношения риск-доходность, которое реализуется методами диверсификации.

В частности, рассмотрена возможность использования методов диверсификации для оптимизации структуры проекта, который предполагает реализацию нескольких продуктов с разной рентабельностью. Рассматривая ИП как портфель, формулируем эту задачу как задачу по составлению портфеля с минимальным уровнем риска. В качестве характеристики риска используем дисперсию объёма продаж продуктов. Рекомендуется следующий алгоритм решения задачи (инструмент «ПОРТФЕЛЬ»):

-на основе статистики объёмов продаж определяем характеристику риска по данному продукту (дисперсия объёмов продаж);

-определяем доли каждого продукта в проекте, при которых риск проекта (дисперсия портфеля) будет минимальной.

Например, для портфеля из трех продуктов

(7)

ах=

Dу/z

Dx/zDy/z + Dx/z +Dy/z

(8)

ay=

Dх/z

Dx/zDy/z + Dx/z +Dу/z

az=1 - (ax+ay) (9)

где: ах, ay, az - доли продуктов X, Y и Z в портфеле соответственно; Dу/z - отношение дисперсий объёмов продаж продуктов Y и Z, определяемое по формуле (10); Dx/z, - отношение дисперсий объёмов продаж продуктов X и Z, определяемое по формуле (11).

Dу/z = Dу : Dz (10)

Dx/z = Dx : Dz (11)

где: Dx, Dу и Dz дисперсии объёмов продаж продуктов X,Y и Z соответственно.

-определяем корреляцию между объёмами продаж продуктов;

-рассчитываем показатель риска проекта - дисперсию портфеля (Dn);

при наличии корреляции между объёмами продаж продуктов:

Dn = ? ai2 Di (12)

где: аi - доля продукта i в проекте; Di - дисперсия объёма продаж продукта i.

при отсутствии корреляции между объёмами продаж продуктов:

Dn= a2x Dx + a2y Dy + [1- (ax + ay)]Dz (13)

- рентабельность проекта с минимальным риском определяем по формуле средневзвешенной, где в качестве весов выступают доли продукта в проекте.

2.Рассмотрим методические разработки по применению прогностики в инвестиционном проектировании (инструмент «ПРОГНОЗ ПРОДАЖ»). Для построения прогнозной модели используем следующий алгоритм.

Определяем тренд, наилучшим образом аппроксимирующий фактические данные. Существенным моментом при этом является использование полиномиального тренда, что позволяет сократить ошибку прогнозной модели (рис.4);

Вычитая из фактических значений объёмов продаж значения тренда, определим величины сезонной компоненты и скорректируем таким образом, чтобы их сумма была равна нулю;

Рассчитываем ошибки модели как разности между фактическими значениями и значениями модели.

Построим модель прогнозирования (14):

F = T + S ± E (14)

где: F- прогнозируемое значение; Т- тренд; S - сезонная компонента; Е- ошибка модели

На основе модели строим окончательный прогноз объёма продаж. Для этого применим методы экспоненциального сглаживания, что даст возможность учесть будущее изменение экономических тенденций, отражённых в трендовой модели. Сущность данной поправки заключается в том, что она нивелирует недостаток адаптивных моделей, а именно, позволяет учесть наметившиеся новые экономические тенденции (15)

Рис.4 Трендовые модели.

Fпр t = a Fф t-1 + (1-а) Fм t (15)

где: Fпр t  - прогнозное значение объёма продаж; Fф t-1 - фактическое значение объёма продаж в предыдущем году; Fм t  - значение модели; а - константа сглаживания. Определяем константу сглаживания как вероятность сохранения существующих экономических тенденций и предпосылок.

3.Рассмотрим методические рекомендации по использованию эконометрики для принятия инвестиционных решений в условиях неопределённости и риска, в частности, модель теории игр для выбора оптимальной ценовой стратегии в условиях неопределённости рыночной конъюнктуры (инструмент «ОПТИМАЛЬНАЯ СТРАТЕГИЯ»). Предлагается использовать следующий алгоритм построения модели:

На основе данных маркетингового исследования определяем возможные состояния рыночной конъюнктуры и возможные стратегии предприятия.

По результатам данного исследования строим платёжную матрицу (табл.2). Используем следующий вариант синтеза платёжной матрицы. Заполним ячейки матрицы прогнозными значениями объёмов продаж. Эти значения определим методом множественного регрессионного анализа. Для этого строим модель множественной регрессии в виде зависимости между функцией (объём реализации) и факторами (цена реализации, цена конкурента, себестоимость, расходы на рекламу, индекс потребительских цен и т.д.) и используем её как прогнозную модель (16).

Y=А + а1*X1 + а2*X2 + а3*X3 + а4*X4 + а5*X5 + ...+ аn*Xn (16)

где: Y - прогнозный объём продаж; X - независимые переменные (цена реализации, цена конкурентов расходы на рекламу и т.д.); А - константа регрессии;

а - коэффициенты регрессии.

Получим прогнозные значения объёмов продаж для платёжной матрицы варьируя значениями переменных в соответствии с содержанием предлагаемых стратегий и возможных состояний рыночной конъюнктуры (Пm).

Таблица 2

Платёжная матрица

Предлагаемые стратегии

Возможные состояния рыночной конъюнктуры

П1

П2

П3

...

Пm

Стратегия 1

Y11

Y12

Y13

...

Y1m

Стратегия 2

Y21

Y22

Y23

...

Y2m

Стратегия 3

Y31

Y32

Y33

...

Y3m

...

...

...

...

...

Стратегия n

Yn1

Yn2

Yn3

...

Ynm

Примечание: на пересечении столбцов и строчек указываются значения объёмов продаж при реализации данной стратегии при данной конъюнктуре.

В качестве состояний рыночной конъюнктуры рассматриваем различные сочетания внешних, независимых от предприятия факторов (цены конкурентов, инфляция, ёмкость рынка и т.д.), т.е. Пm  - это прогнозное состояние рыночной конъюнктуры, характеризуемое определённым уровнем инфляции, ценовой политикой конкурентов, ёмкостью рынка и другими независимыми от предприятия внешними факторами. В качестве стратегий рассматриваем совокупность целенаправленных мероприятий предприятия, характеризующихся определённой ценовой и сбытовой политикой, уровнем издержек, рекламным бюджетом и другими подконтрольными предприятию факторами.

На основе данных платёжной матрицы определяем максиминные оценки стратегий (по Вальду), показывающие гарантированный максимальный выигрыш (объём продаж) в наихудших условиях.

Строим матрицу рисков, в которой на пересечении столбцов и строчек указываются значения риска реализации данной стратегии при данном состоянии рыночной конъюнктуры, рассчитанные по формуле (17):

R= Y max - Y (17)

где: Y max - максимально возможный объём продаж при данном состоянии рыночной конъюнктуры; Y - объём продаж при реализации данной стратегии.

Таблица 3

Матрица риска

Предлагаемые стратегии

Возможные состояния рыночной конъюнктуры

П1

П2

П3

...

Пm

Стратегия 1

R11

R12

R13

...

R1m

Стратегия 2

R21

R22

R23

...

R2m

Стратегия 3

R31

R32

R33

...

R3m

...

...

...

...

...

Стратегия n

Rn1

Rn2

Rn3

...

Rnm

Значения матрицы рисков используем для определения минимаксных оценок стратегий (по Сэвиджу), показывающих гарантированное минимальное значение риска в самой неблагоприятной ситуации.

Для определения компромиссного решения между пессимистической оценкой по критерию Вальда (W) и оптимистической оценкой по критерию Сэвиджа (S) рассчитаем значение критерия Гурвица (G) для каждой стратегии по формуле (18):

G = ? *W + (1-?) * S (18)

где: ? - показатель пессимизма-оптимизма, определяемый экспертом на основе маркетингового исследования. Автор считает целесообразным для определения ? использовать матрицы «Бостон консалтинг» групп и «МакКинзи».

На основании данных расчетов выбираем ту стратегия, компромиссное решение которой (критерий Гурвица) максимально.

Автором исследованы методы риск-анализа ИП (метод корректировки нормы дисконта, метод достоверных эквивалентов, анализ чувствительности, метод сценариев, анализ вероятностных распределений потоков платежей, деревья решений, имитационное моделирование) и выявлены преимущества и недостатки их практического использования.

На основе проведённого исследования предложены методические рекомендации для проведения риск-анализа ИП. В частности, для количественной оценки риска ИП предлагается использовать имитационное моделирование и сценарный анализ. Рекомендуется следующий алгоритм имитационного моделирования (инструмент «РИСК-АНАЛИЗ»):

Определяем ключевые факторы ИП. Для этого применим анализ чувствительности по всем факторам (цена реализации, рекламный бюджет, объём продаж, себестоимость продукции и т. д.), используя специализированные пакеты типа Project Expert и Альт-Инвест, что позволит существенно сократить время расчётов. В качестве ключевых выбираются те факторы, изменения которых приводят к наибольшим отклонениям чистой текущей стоимости (NPV).

Таблица 4

Выбор ключевых факторов ИП на основе анализа чувствительности

Факторы

-20%

-10%

0

10%

20%

Дисперсия NPV

F1

npv11

npv12

npv13

npv14

npv15

Var (npv1 )

F2

npv21

npv22

npv23

npv24

npv25

Var (npv2 )

F3

npv31

npv32

npv33

npv34

npv35

Var (npv3 )

F4

npv41

npv42

npv43

npv44

npv45

Var (npv4 )

F5

npv51

npv52

npv53

npv54

npv55

Var (npv5 )

...

...

...

...

...

...

...

Fn

npvn1

npvn2

npvn3

npvn4

npvn5

Var (npvn )

Определим максимальное и минимальное значения ключевых факторов, и зададим характер распределения вероятностей. В общем случае автор рекомендует использовать нормальное распределение.

На основе выбранного распределения проводим имитацию ключевых факторов, с учётом полученных значений рассчитываются значения NPV.

На основе полученных в результате имитации данных рассчитываем критерии, количественно характеризующие риск ИП (матожидание NPV, дисперсия, среднеквадратическое отклонение и др.).

Для проведения сценарного анализа предлагается методика, позволяющая учитывать все возможные сценарии развития, а не три варианта (оптимистичный, пессимистичный, реалистичный), как это рекомендуется в литературе. Применяем следующий алгоритм сценарного анализа:

Используя анализ чувствительности, определяем ключевые факторы ИП.

Рассматрим возможные ситуации, обусловленные колебаниями этих факторов. Для этого рекомендуется строить «дерево сценариев».

Методом экспертных оценок определяем вероятности каждого сценария.

По каждому сценарию с учетом его вероятности рассчитываем NPV проекта, в результате чего получаем массив значений NPV (табл. 5).

Таблица 5

Массив значений NPV

Сценарий

1

2

3

4

5

...

n

Вероятность

Р1

Р2

Р3

Р4

Р5

...

Рn

NPV

npv1

npv2

npv3

npv4

npv5

...

npvn

На основе данных массива рассчитываем критерии риска ИП.

В третьей главе «Учёт риска в инвестиционном проектировании» рассматривается использование методических разработок в виде технологий инвестиционного проектирования.

Рассмотрим преимущества технологии прогнозирования объема реализации продукции («ПРОГНОЗ ПРОДАЖ»). Предложенные алгоритмы прогнозирования были реализованы автором в среде MS Excel и использованы ЗАО «Белоснежка» для построения прогноза продаж. Полученные модели достаточно точно аппроксимируют фактические данные, (ошибка модели находится в пределах 1%) , что позволяет получать прогнозы высокого качества. Применение технологии даёт возможность предприятию оптимизировать управление текущими активами. Экономический эффект инновации заключается в высвобождении оборотных средств и рассчитывается согласно методическим рекомендациям по оценке эффективности ИП от 31.04.1994.

Применение технологии «РИСК-АНАЛИЗ» позволяет количественно оценить риск ИП, что показано на примере инвестиционной деятельности предприятий «ТехИнЭко» и ТК «Корона». Полученные результаты подтвердили правильность сделанных инвестиционных решений и уточнили значение ожидаемого NPV проекта. Данная методика позволяет получить экономический эффект за счёт снижения величины инвестиционного резервного фонда.

Технология определения оптимального состава проекта методом диверсификации («ПОРТФЕЛЬ») даёт возможность на основе статистики объёмов продаж продуктов определить оптимальный товарный ассортимент, характеризующийся минимальным риском и стабильной выручкой. Методика была апробирована Фондом поддержки малого предпринимательства Нижегородской области. Инновация позволяет получить экономический эффект за счёт оптимизации распределения фондов, посредством составления эффективного инвестиционного портфеля.

Применение технологии «ОПТИМАЛЬНАЯ СТРАТЕГИЯ даёт возможность определять наименее рискованные стратегии реализации ИП в условиях неопределённости рыночной конъюнктуры. Использование данной технологии специалистами отдела маркетинга ЗАО «Сормовская Кондитерская Фабрика» позволило получить условный экономический эффект за счет минимизации альтернативных затрат на позиционирование продукта на рынке.

Эффективность применения разработанных автором технологий инвестиционного проектирования обусловлена тем, что они могут быть легко реализованы обычным пользователем ПК в среде MS Excel, а универсальность математических алгоритмов, используемых в технологиях, позволяет применять их для широкого спектра ситуаций неопределённости, а также модифицировать и дополнять другими инструментами.

Результаты диссертации могут быть использованы как предприятиями для проектирования ИП, так и финансовыми учреждениями для анализа эффективности этих проектов.

Научные результаты диссертационной работы целесообразно использовать при подготовке специалистов экономического профиля в вузах, а также в институтах повышения квалификации для сотрудников экономических служб предприятий, местных и региональных органов власти.

 

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

1.В результате анализа традиционных подходов к инвестиционному проектированию в условиях неопределенности установлено, что применяемый инструментарии недостаточно полно учитывает природу риска, что влечет за собой принятие неэффективных инвестиционных решений.

2.Получил развитие экономический инструментарий для решения основных проблем инвестиционного проектирования: учёт риска в ставке дисконтирования - предложен метод расчёта показателя риска- EQ b; прогнозирование объёма продаж- уточнён алгоритм построения прогноза; выбор оптимальной инвестиционной стратегии - предложен метод синтеза платёжной матрицы; количественный анализ риска - разработан алгоритм риск-анализа. Сформулирована концепция риска ИП: предложено понятие «риск ИП» и новый показатель для его характеристики («цена риска»); сформулирован алгоритм риск-менеджмента. Предложены усовершенствованные технологии учёта риска и неопределённости: «РИСК-АНАЛИЗ», «ПОРТФЕЛЬ», «ПРОГНОЗ ПРОДАЖ», «ОПТИМАЛЬНАЯ СТРАТЕГИЯ».

3. Результаты исследований использованы Департаментом строительства Нижегородской области, Региональным агентством содействия инвестициям, Фондом поддержки малого предпринимательства Нижегородской области, специалистами строительно-монтажного предприятия «Техинэко» и другими предприятиями Н. Новгорода. Применение разработанных автором технологий позволило получить экономический эффект за счёт снижения величины инвестиционных резервных фондов и высвобождения денежных средств. Таким образом, научные результаты диссертации могут быть использованы как предприятиями для разработки ИП, так и финансовыми учреждениями, консалтинговыми и аудиторскими компаниями для анализа эффективности этих проектов.

4.Теоретические положения диссертационной работы могут быть использованы при обучении студентов экономических специальностей высших учебных заведений, а также слушателей курсов повышения и переподготовки кадров предприятий всех форм собственности.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Актуальные проблемы расчёта ставки дисконтирования. // Региональная научно-практическая конференция "О развитии инвестиционно-строительного комплекса Нижегородской области». Н. Новгород 1998.-С.58-59.

2. Бизнес-план - стратегия успеха.// Проблемы многоуровневого технического образования. Тезисы докладов Шестой Всероссийской научно-методической конференции Ч3. НАСА,1997-С.15-16.

3. Методы количественной оценки финансовых рисков.// Научно-техническая конференция профессорско-преподавательского состава, аспирантов и студентов Ч1. НАСА,1997.-С.32-33.

4. Методы расчёта ставки дисконтирования. // Труды Аспирантов Нижегородского Государственного Архитектурно-Строительного Университета. Сборник 2. Н. Новгород,1998.-С.63-69.

5. Принятие инвестиционных решений при анализе конкурирующих проектов. //Международная научно-практическая конференция "Экономический анализ, бухучёт и аудит" ННГУ 1998.-С.99-101.

6. Управление финансовыми рисками в инвестиционном проектировании. // Сборник научных трудов студентов и преподавателей Высшей экономической школы г. Кёльн Германия 1998.

7. Формализованные методы оценки конкурентоспособности инвестиционных проектов. // Региональная научно-практическая конференция "Менеджер 21 века" НГТУ,1998-С.63-64.

8. Математические основы финансового анализа инвестиционных проектов.//Научно-техническая конференция профессорско-преподавательского состава, аспирантов и студентов «Строительный комплекс - 98».Ч1.1998.- С.32-34.

9. Методы исследования операций в финансовом инжиниринге инвестиционных проектов. // Научно-техническая конференция профессорско-преподавательского состава, аспирантов и студентов «Строительный комплекс - 98».Ч1.1998.-С.34-35.

10. Аппарат теории игр в инвестиционном проектировании.// Вторая международная нижегородская ярмарка идеей. ХХVI академический симпозиум Россия в культуре мира. ННГАСУ. Н. Новгород. 1999.-С.353-355.

11. Портфельный подход к финансовому инжинирингу инвестиционных проектов.// "Государственное регулирование экономики. Региональный аспект" ННГУ 1999.-С.87-89.

12. Прогнозирование в инвестиционном проектировании.//Региональная научно-практическая конференция "Менеджер 21 века" НГТУ, 1999.-С.217-219.

Описание предмета: «Математические методы в экономике»

Литература

1. Шапкин А.С., Шапкин В.А. Экономические и финансовые риски. Оценка, управление, портфель инвестиций. 9-е изд. Шапкин А.С., Шапкин В.А. – М.: Дашков и Ко, 2013. – 0 с.
   
2. Л.Ю. Грудцына, А.А. Спектор, Э.В. Туманов. Научно-практический комментарий к Федеральному закону от 24 июля 2007 г. № 209-ФЗ "О развитии малого и среднего предпринимательства в Российской Федерации". – М.: Юркомпани, 2009. – 184 с.
   
3. М.В. Грачева, С.Ю. Ляпина. Управление рисками в инновационной деятельности. – М.: Юнити-Дана, 2010. – 352 с.
   
4. В.В. Липов. От архаики к постэкономике. Эволюция форм хозяйствования и развитие экономической теории. – М.: ИНЖЭК, 2008. – 280 с.
   
5. О.С. Черемных, С.В. Черемных, О.В. Широкова. Компьютерные технологии в инвестиционном проектировании. – М.: Финансы и статистика, Инфра-М, 2010. – 192 с.
   
6. В.В. Шахов, В.Г. Медведев, А.С. Миллерман. Теория и управление рисками в страховании. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 224 с.
   
7. Т.И. Леонович, В.М. Петрушина. Управление рисками в банковской деятельности. – М.: Дикта, Мисанта, 2012. – 136 с.
   
8. Р.С. Голов, К.В. Балдин, И.И. Передеряев, А.В. Рукосуев. Инвестиционное проектирование. Учебник. – М.: Дашков и Ко, 2013. – 366 с.
   
9. А.П. Гарнов, О.В. Краснобаева. Инвестиционное проектирование. Учебное пособие. – М.: ДРОФА, 2014. – 256 с.
   
10. А.Д. Ершов, О.В. Завьялова. Система управления рисками в таможенном деле. Учебник. – М.: ГИОРД, 2014. – 320 с.
    
11. А.Е. Шевелев, Е.В. Шевелева. Риски в бухгалтерском учете. Учебное пособие. – М.: КноРус, 2015. – 304 с.
    
12. В.Н. Анищенко, А.Г. Хабибулин. Криминальные и финансовые угрозы реализации социально-экономических реформ и проектов в России. – М.: Издательство МГУ, 2014. – 352 с.
    
13. Дмитрий Ходос. Экономический механизм инновационной деятельности в сельском хозяйстве. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2013. – 176 с.
    
14. М.В.Коршикова. Управление хозяйственными рисками в аграрном предпринимательстве. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2011. – 208 с.
    
15. Е.Н. Станиславчик. Финансовые инструменты управления рисками в инвестиционном проектировании. – М.: Дело и Сервис, 2016. – 192 с.
    
16. Андрей Бутырин,Наталья Верстина,Р.Волков,С.Годовников,В.Гребенщиков,Кирилл Кулаков,А.Орлов,Светлана Петрова,Л.Манухина,Петр Грабовый. Риски в современном бизнесе. – М.: Просветитель, 2017. – 288 с.
    
17. В.С. Гребенщиков, П.Г. Грабовый, С.И. Беляков. Риски в инвестиционно-строительной сфере. – М.: МГСУ, 2017. – 160 с.
    

Образцы работ

Задайте свой вопрос по вашей проблеме

		Гладышева Марина Михайловна marina@studentochka.ru +7 911 822-56-12 с 9 до 21 ч. по Москве.

Внимание!

Банк рефератов, курсовых и дипломных работ содержит тексты, предназначенные только для ознакомления. Если Вы хотите каким-либо образом использовать указанные материалы, Вам следует обратиться к автору работы. Администрация сайта комментариев к работам, размещенным в банке рефератов, и разрешения на использование текстов целиком или каких-либо их частей не дает.

Мы не являемся авторами данных текстов, не пользуемся ими в своей деятельности и не продаем данные материалы за деньги. Мы принимаем претензии от авторов, чьи работы были добавлены в наш банк рефератов посетителями сайта без указания авторства текстов, и удаляем данные материалы по первому требованию.