CC BY
28
ваций. Полученный опыт интенсивности внедрения предприятиях с выработкой высокотехнологичной инноваций найдет отражение в виде положительного продукции, которая способна конкурировать на миро-результата продвижения инноваций на российских вых рынках.
Библиографический список
1. Инновационная Россия - 2020 (Стратегия инновационного М.: Национальный исследовательский университет «Выс-развития Российской Федерации на период до 2020 года) / шая школа экономики», 2012. 472 с.
Минэкономразвития России [Электронный ресурс]. 4. Наука России в цифрах: 2010. Организация науки: Госпо-
http://innovus.biz/media/uploads/resources/Innovative-Russia- литика. М.: ЦИСН, 2010 [Электронный ресурс].
2020.pdf. (дата обращения 30.01.2013). http://www.csrs.ru/statis/sc/sc2010.htm (дата обращения
2. Абдуллаев Т. Инновации открылись // Российская Бизнес- 2.02.2013).
газета. 06.11.2012. №871 (42). 5. Светуньков М.Г., Светуньков С.Г. Предпринимательство и
3. Индикаторы инновационной деятельности, 2012: стат. сб. инновации. Ульяновск: УлГТУ, 2010. 128 с.
УДК 338.22.0212
ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ РИСКА ИННОВАЦИОННОГО ПРОЕКТА ПРОИЗВОДСТВА БЕТОНА НА ЗОЛОШЛАКОВОЙ ОСНОВЕ
Л
© В.А. Перегудов1
Иркутский государственный технический университет, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.
Рассматривается имитационная модель риска инновационного проекта по производству бетона на золошлаковой основе. Автором было разработано три различных варианта проекта: 1) вероятный; 2) оптимистичный; 3) пессимистичный, - а также определены ключевые переменные и возможные диапазоны их изменения. Расчёты велись по двум ставкам дисконтирования - 13,3 и 24,3%. По итогам имитационного моделирования для производства бетона на золошлаковой основе подходит пессимистичный вариант инновационного проекта без учёта регионального риска, обеспечивающий максимально возможную прибыль при отсутствии дополнительных затрат. Ил. 4. Табл. 6. Библиогр. 3 назв.
Ключевые слова: инновация; оценка эффективности; риск инновационного проекта; инновационная программа.
SIMULATION RISK MODEL OF INNOVATION PROJECT ON SLAG ASH CONCRETE PRODUCTION V.A. Peregudov
Irkutsk State Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074, Russia.
The article considers a simulation risk model of an innovation project on the production of slag ash concrete. The author has elaborated three different variants of the project: 1) probabilistic; 2) optimistic; 3) pessimistic. He also determines key variables and possible ranges of their changes. The calculations have been conducted by two discount rates of 13.3% and 24.3%. According to the simulation results a pessimistic variant of the innovative project with no regard to regional risk fits slag ash concrete production as it ensures maximum possible profit without additional expenditures. 4 figures. 6 tables. 3 sources.
Key words: innovation; efficiency assessment; innovation project risk; innovative program.
Дочернее предприятие ЗАО «Иркутскзолопродукт» рассматривает инвестиционный проект по производству бетона.
Согласно ГОСТу 25192-82 бетоном называют искусственный каменный материал, получаемый в результате расширения рационально подобранной, тщательно перемешанной и уплотнённой смеси минерального вяжущего вещества, воды, заполнителей и в необходимых случаях специальных добавок. Смесь указанных компонентов до начала её затвердевания называют бетонной смесью.
В процессе предварительного анализа автором были выявлены три ключевых параметра проекта и определены возможные диапазоны их изменений
(табл. 1). Прочие параметры проекта считаются постоянными величинами (табл. 2). Наиболее низкие показатели вошли в пессимистический сценарий реализации проекта, наиболее высокие величины составили оптимистический сценарий. Показатели, определённые бизнес-планом проекта, вошли в наиболее вероятный сценарий.
Вяжущее вещество и вода - активные составляющие бетона, обволакивающие тонким слоем зёрна заполнителя в смеси. Со временем вяжущее вещество затвердевает и связывает их, превращая бетонную смесь в прочный монолитный камень (бетон).
Заполнители (песок, щебень или гравий) занимают до 80-85% объёма бетона и образуют его жёсткий
1 Перегудов Владимир Алексеевич, старший преподаватель кафедры мировой экономики, тел.: 89148827586, e-mail: [email protected]
Peregudov Vladimir, Senior Lecturer of the Department of World Economics, tel.: 89148827586, e-mail: [email protected]
Таблица 1
Ключевые параметры проекта по производству бетона_
Показатели Сценарий
Вероятный Оптимистичный Пессимистичный
Переменные затраты (V), руб. 67 427 000 64 056 000 70 799 000
Объём выпуска тыс. м3 75 88 69
Цена за м3 (Р), руб. 4170 5214 3897
Таблица 2
Неизменяемые параметры проекта по производству бетона_
Показатели Наиболее вероятное значение
Постоянные затраты (Е), руб. 1 853 000
Амортизация (а), руб. 476 000
Налог на прибыль (Т), руб. 2850
Ставка дисконта (г), % 13,3 или 24,3
Срок проекта (п), лет 11
Начальные инвестиции (/0), руб. 21 478 000
скелет, препятствующий усадке. Применяя заполнители с различными свойствами, можно получать бетоны с разнообразными физико-механическими показателями (лёгкие, жароупорные и пр.).
Имитационное моделирование представляет собой серию численных экспериментов, призванных получить эмпирические оценки степени влияния различных факторов (исходных величин) на некоторые зависящие от них результаты (показатели).
Проведение имитационного анализа должно включать следующие этапы:
1) установление взаимосвязи между исходными и выходными показателями в виде математического уравнения;
2) задание законов распределения вероятностей для ключевых параметров модели;
3) проведение компьютерной имитации значений ключевых параметров модели;
4) расчёт основных характеристик распределений исходных и выходных показателей;
5) проведение анализа полученных результатов и представление их для принятия решения.
Первый этап анализа согласно сформулированному алгоритму состоял в определении зависимости результирующего показателя от исходных. При этом в качестве результирующего показателя целесообразно брать один из критериев эффективности: чистую приведённую стоимость проекта (NPV), норму рентабельности инвестиций (IRR) или индекс рентабельности инвестиций (PI).
Используемым критерием для настоящего иссле-
дования стала чистая приведённая стоимость проекта {ЫРЩ.
Мру =±Ш!Т - /°, (1)
& (1 + г) ()
где N0^ - величина чистого потока платежей в периоде I, г - ставка дисконта, /0 - начальные инвестиции.
В целях упрощения мы полагали, что генерируемый проектом поток платежей имеет вид аннуитета. Тогда величина потока платежей N0^ для любого периода I одинакова и может быть определена из соотношения, отражающего математическую модель нашего имитационного эксперимента:
же = ([0(рр - v) - (е + а)](1 - т))- а, (2)
где Q - объём выпуска; Р - цена продукта; V - переменные расходы; Е - постоянные расходы; А - амортизация; Т - налог на прибыль.
В данном исследовании расчёты велись по двум ставкам дисконтирования - 13,3% (без учёта регионального риска) и 24,3% (с учётом регионального риска).
Фрагмент результатов имитации бетона, полученных автором при ставке дисконта 13,3%, приведён в табл. 3 и 4.
Таблица 3
Фрагмент результатов десяти имитаций бетона_
Минимум Максимум Ставка дисконта (г) 0,133
Переменные расходы, руб. 64 056 000 70 799 000 Постоянные расходы (р), руб. 1 853 000
Объём 3 продукции, м 69 000 88 000 Амортизация (а), руб. 476 000
Цена за м3, руб. 3897 5214 Налог на прибыль (Т), руб. 2850
Срок (п), лет 11
Число экспериментов 500 Начальные инвестиции (/0), руб. 21 478 000
Номер строки 508
Переменные расходы (V) Объём продукции (q) Цена (P) NPVt
70 616 571 87 665 4287 17 635 960 158 44 655 487 143
66 434 155 84 084 4442 15 913 597 524 40 293 905 093
70 325 252 76 195 4124 15 265 285 808 38 652 352 272
68 470 708 80 900 4463 15 780 387 494 39 956 611 634
67 402 264 86 091 4070 16 530 981 327 41 857 147 124
64 900 477 82 035 4799 15 167 276 210 38 404 187 805
66 073 129 87 911 4556 16 547 438 295 41 898 816 865
66 614 758 69 823 4786 13 250 443 740 33 550 686 519
70 512 604 79 826 4267 16 035 313 988 40 602 096 352
69 020 886 75 431 4748 14 831 776 149 37 554 687 390
Таблица 4
Результаты имитационного анализа бетона (метод Монте-Карло)_
Показатели Переменные расходы (V ), руб. Объём продукции (Q ), м3 Цена за м3 (P ), руб. NCFt NPV
Среднее значение 70 241 310 83 265 5052,5 16 662 025 816 42 188 957 338
Стандартное отклонение 345 231 442 18,5 1 703 463 408 4 313 241 752
Коэффициент вариации 0,0049 0,0053 0,0037 0,0102 0,0102
Минимум 69 896 079 82 823 5034 16 491 679 475 41 757 633 163
Максимум 70 586 541 83 707 5071 16 832 372 157 42 620 281 513
Число случаев NPV < 0 0
Сумма убытков 0
Сумма доходов 843 779 146 767
Вероятность p(NPV < X)
Вел. X Нормал. X p{NPV < X)
-97,81 0
По результатам имитационного анализа риск про- чина ожидаемой NPV составляет 42 188 957 338 екта по производству бетона при ставке дисконтиро- руб. Величина стандартного отклонения не превышает вания 13,3% находится на д°пустим°м уровне. Вели- значения NPV (4 313 241 752 руб.). Коэффициент
вариации (0,0102) меньше 1. Таким образом, риск данного проекта в целом ниже среднего риска инвестиционного портфеля фирмы. Результаты вероятностного анализа показывают, что шансов получить отрицательную величину ЫРУ просто нет. Величина стандартного отклонения ЫСЕ составляет всего 1,02% от среднего значения. Таким образом, можно смело утверждать, что поступления от проекта будут положительными величинами.
На рис. 1 приведён график распределения значений ключевых основании 75 рования 13,3%
ация значений всех трёх параметров носит случайный характер, что подтверждает принятую ранее гипотезу об их независимости.
Для сравнения ниже приведён график распределений потока платежей ЫСЕ и величины ЫРУ по производству бетона при ставке дисконтирования 13,3% (рис. 2). Как и следовало ожидать, направления колебаний здесь в точности совпадают, и между этими величинами существует сильная корреляционная связь, близкая к функциональной.
бетона, получен-,3%, приведён в
параметров V, Р и 0, построенный на имитаций бетона при ставке дисконти-. Нетрудно заметить, что в целом вари-
Фрагмент результатов имитации ных автором при ставке дисконта 24 табл. 5 и 6.
80000000 70000000 60000000 50000000 40000000 30000000 20000000 10000000 0
Переменные расходы (V)
Объём продукции
(О)
Цена
1 7 13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73
Рис. 1. Бетон. Зависимость между V, Р, Q. Ставка дисконта 13,3% 25000000000 20000000000
15000000000 10000000000 5000000000
0 тгтт
NCFt ИРМ
IIIIII IIIII И II IIIII И IIIIIIII И И IIIII И IIIIIIIIII И IIIII IIIII И IIIIIIIII
1 6 11 16 21 26 31 3М 41 46 51 56 651 66 71 76 Рис. 2. Бетон. Зависимость мзжду ЫСЕ и !\[Р\/Г. Ставка дисконта 13,3%
80000000 п 70000000 60000000 50000000 40000000 30000000 20000000 10000000 0
Переменные расходы (V)
Объём продукции
(О)
Цена
1 7 13 19 25 31 37 43 49 55 61 67 73 Рис. 3. Бетон. Зависимость между V, Р, Q. Ставка дисконта 24,3%
Нетрудно заметить, что по результатам имитационного анализа риск проекта по производству бетона при ставке дисконтирования 24,3% практически нулевой. Величина ожидаемой ЫРУ составляет примерно 13 586 534 682 руб. Величина стандартного отклонения не превышает значения ЫРУ (5 909 818 225 руб.). Коэффициент вариации (0,0435) меньше 1. Таким образом, риск данного проекта в целом ниже среднего риска инвестиционного портфеля фирмы.
Результаты вероятностного анализа показывают, что шансы получить отрицательную величину ЫРУ не превышают 4%. Ещё больший оптимизм внушают результаты анализа распределения чистых поступлений от проекта КСР. Величина стандартного отклонения здесь составляет всего 4,35% от среднего значения. Таким образом, можно смело утверждать, что поступления от проекта будут положительными величинами.
Фрагмент результатов десяти имитаций бетона
Таблица 5
Минимум Максимум Ставка дисконта (г) 0,243
Переменные расходы, руб. 64 056 000 70 799 000 Постоянные расходы (р), руб. 1 853 000
Объём продукции, м3 69 000 88 000 Амортизация (А), руб. 476 000
Цена за м3, руб. 3897 5214 Налог на прибыль (Т), руб. 2850
Срок (п), лет 11
Число экспериментов 500 Начальные инвестиции (/0), руб. 21 478 000
Номер строки 508
Переменные расходы (У) Объём продукции (0) Цена (Р) КРУ,
69823254 84543 4720 16 816 708 678 15 365 920 421
68572109 83322 4248 16 276 945 669 14 872 723 106
70316447 83937 5106 16 814 155 459 15 363 459 627
68756333 81314 5079 15 927 168 678 14 553 121 597
64249656 69865 4258 12 787 756 614 11 684 548 587
68725968 81349 5032 15 926 997 610 14 552 965 286
66683694 82508 4611 15 673 944 750 14 321 743 456
67132923 80428 4491 15 381 773 386 14 547 779 357
64427593 78384 4063 14 386 812 691 13 145 653 902
69356995 78864 4178 15 582 442 789 14 238 135 427
Таблица 6
Результаты имитационного анализа бетона (метод Монте-Карло)_
Переменные Объём Цена за
Показатели расходы (у), руб. продукции (0), м3 м3 (Р), руб. МСГ( КРУ
Среднее значение 67 168 001 78009 4248,5 14 869 320 539 13 586 534 682
Стандартное отклонение 2 966 157 6825 183,5 6 467 799 345 5 909 818 225
Коэффициент вариации 0,0442 0,0875 0,0432 0,0435 0,0435
Минимум 64 201 844 71 184 4065 14 222 540 604 12 995 552 860
Максимум 70 134 158 84 834 4432 15 516 147 396 14 177 516 505
Число случаев КРУ < 0 0
Сумма убытков 0
Сумма доходов 27 173 693 655
Вероятность р(ыРУ < X)
Вел. X Нормал. X р(ЫРУ < X)
-22,99 0,0375
NCFt NPVt
25000000000 20000000000 15000000000 10000000000 5000000000
0
1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 Рис. 4. Бетон. Зависимость между NCF и NPV. Ставка дисконта 24,3%
I II II III И III II II III И И III II III И И III II И III И III II И III И II III И III II II II
График распределения значений ключевых параметров V, Р и Q, построенный на основании 75 имитаций бетона при ставке дисконтирования 24,3% (рис. 3), мало отличается от предыдущего. То же самое можно сказать и о графике распределений потока платежей МСР и величины NPV (рис. 4).
Созданная имитационная модель «Учёт регионального риска при производстве строительных материалов на золошлаковой основе» позволяет выявить важные взаимосвязи факторов и показателей риска и формализовать их.
Библиографический список
1. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эф- ций на основе шлакощелочных вяжущих. Киев: Будивель-фективности инвестиционных проектов. Теория и практи- ник, 2008. 143 с.
ка. М.: Дело, 2008. 1104 с. 3. Лукасевич И.Я. Анализ финансовых операций. М.: Фи-
2. Глуховский В.Д. и др. Производство бетонов и конструк- нансы, 2009. 402 с.
УДК 338.22
ОБЕСПЕЧЕНИЕ БЕЗОПАСНОСТИ ИННОВАЦИОННОГО БИЗНЕСА ЧЕРЕЗ АУТСОРСИНГ
© А.П. Стерхов1
Иркутский государственный технический университет, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.
Рынок аутсорсинговых услуг в России только формируется. В работе приведены этапы этого формирования и их основные особенности. Актуальность работы определена тем, что аутсорсинг способствует развитию малого предпринимательства, а также перемещению капитала из торговли в сферу производства и в инновационный бизнес. Приведена схема обеспечения безопасности бизнеса через аутсорсинг. Рассмотрена связь аутсорсинга безопасности с проектным бизнесом. Приведена авторская трактовка определения инновационного бизнеса и рассмотрены основные виды инноваций. На основе базовых принципов инновационной деятельности разработаны рекомендации по её совершенствованию. Рассмотрены особенности применения различных форм организации и управления инновациями. Представлена модель «открытой» инновации и её кардинальное отличие от традиционной модели. Приводятся основные критерии для принятия решения по применению аутсорсинга безопасности бизнеса. Ил. 1. Библиогр. 6 назв.
Ключевые слова: безопасность бизнеса; инновационный бизнес; аутсорсинг безопасности бизнеса.
INNOVATIVE BUSINESS SECURITY PROVISION THROUGH OUTSOURCING A.P. Sterkhov
Irkutsk State Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074, Russia.
Outsourcing service market in Russia is still being formed. The paper presents its formation stages and main features. The relevance of the work is determined by the fact that outsourcing promotes both the development of small businesses and the shift of the capital from commerce into production sphere and innovative business. The scheme of business security provision through outsourcing is given. The relationship between the security outsourcing and the project business
1Стерхов Анатолий Петрович, кандидат технических наук, доцент, директор Центра взаимодействия с работодателями и ассоциацией выпускников ИрГТУ, тел.: 89641026955, e-mail: [email protected]
Sterkhov Anatoly, Candidate of technical sciences, Associate Professor, Director of the Interaction Center of Employers and ISTU Graduates Association, tel.: 89641026955, e-mail: [email protected]
