CC BY
15
УДК 338.23
ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ПОВЕДЕНИЯ
ВЕНЧУРНЫХ ИНВЕСТОРОВ
INFORMATION SUPPORT OF EXPERIMENTAL RESEARCH OF THE VENTURE INVESTOR BEHAVIOR
© Оноприйчук Борис Сергеевич
Boris S. Onoprijchuk кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики труда и управления персоналом, Саратовский социально-экономический институт (филиал) ФГБОУ ВПО «РЭУ им. Г. В. Плеханова», Россия.
PhD (Economics), Associate Professor, Saratov Socio-Economic Institute of Plekhanov Russian University of Economics, Russia.
И onoprijchuk@yandex.ru
© Глухов Сергей Германович
Sergey G. Glukhov
младший научный сотрудник сектора стимулирования производства и труда, Поволжский НИИ Экономики и Организации АПК РАСХН.
junior research scientist, Povolzhsky Research Institute of Economics and organization of agro-industrial complex, Russia.
И gluhow.sergel@yandex.ru
В данной статье авторами предложен экспериментальный метод исследования поведения инвесторов в условиях венчурного инвестирования с использованием компьютерных технологий. Предлагается проводить бизнес-симуляции в форме деловой игры «Венчурный инвестор», в ходе которой игроки вкладывают средства в 5 инвестиционных проектов с различной степенью риска. По результатам симуляции игроки были разделены на три категории: лидеры, последователи (2 и 3 место) и прочие игроки. По итогам 3-х проведённых симуляций была выдвинута рабочая гипотеза, согласно которой инвесторы-лидеры придерживаются более осторожной стратегии в процессе формирования инвестиционного портфеля.
Ключевые слова; экономический эксперимент; бизнес-симуляция, венчурное инвестирование; инвестиционный портфель; рыночные лидеры.
Authors offer experimental method of research investors behavior in conditions of venture investment with using computer software. They worked out business simulation in the form of business game "Venture investor". During this game participants invest they assets to the 5 projects with different measure of risk. In the output of simulations participants was divided into three groups: leaders, followers (2 and 3 places), others. In the outputs of 3 simulations authors offer working hypothesis which shows that leaders prefer more cautious behavior than others players during forming of investment portfolio.
Key words: economic experiment; business simulation; venture investment; investment portfolio; market leaders.
На сегодняшний день среди методов исследования экономических процессов наиболее существенные - это объяснение и моделирование.
Для современного бизнеса характерно отсутствие единых методик изучения поведения экономических игроков в условиях рискового (венчурного) инвестирования. До текущего момента времени так и не было выработано
унифицированных методов моделирования процессов венчурного инвестирования [2, с. 72-74].
В исследованиях поведения венчурных инвесторов наиболее целесообразным, с нашей точки зрения, является метод моделирования, осуществляемый экспериментально с использованием современных компьютерных технологий. Экспериментальное исследование венчурного инвестирования нами предлагается проводить
путём внедрения бизнес-симуляций данного процесса [1, с. 19-20].
Раскроем суть бизнес-симуляции. Предложенная экспериментальная модель строится на принципах:
- максимальной простоты;
- максимального соответствия;
- учёта рациональных и иррациональных мотивов поведения игроков;
- динамичности;
- завершённости.
Необходимые материалы: мультимедийное оборудование (ноутбук, проектор), раздаточный материал, включающий памятки игроков, номерки, пустые бланки. Для моделирования вероятностей благоприятных/неблагоприятных исходов по каждому проекту нами разработана компьютерная программа «Венчурный инвестор», базирующаяся на операционной системе Windows 7.
Вначале симуляции каждому игроку даётся 100 игровых долларов в качестве стартового капитала. Основная цель каждого участника -накопить на конец игры максимальную сумму игровых денежных средств на счету.
На информационном табло изображается таблица, демонстрирующая дифференциацию инвестиций игроков по рисковым проектам, а также их резервные средства (столбец «счёт») в процессе деловой игры. Всего существует 5 рисковых проектов, вероятность выигрыша по которым снижается от 1-го к 5-му, при этом в том же направлении растут коэффициенты выигрыша, которые необходимы для расчёта прибыли игрока в случае наступления благоприятного события для соответствующего проекта.
Первый ход. Все участники в течение 1-2 минут заполняют пустые бланки, на которых указывают свой номер и размер инвестиций в проекты. Каждый имеет возможность вложить все или часть своих средств не более чем в три проекта за ход. Игрок не может вложить больше средств, чем имеется на его счёте, кредиты в игре не предусмотрены. После этого ведущий обрабатывает данные, заполняя информационное табло. Наступление благоприятного или неблагоприятного события по каждому проекту определяется с помощью компьютерной программы, имитирующей генератор случайных чисел.
Инвестиции, вложенные в неблагоприятные проекты, сгорают, а те инвестиции, которые игроки вложили в успешные проекты, получают дивиденды согласно установленным коэффициентам.
Производятся сравнения всех игроков в каждый из успешных проектов, определяется лидер (вложивший максимальную сумму
в данный проект), рыночный последователь (занявший 2-е место по сумме вложений в данный проект). Расчёт дивидендов происходит следующим образом: инвестиции лидера проекта умножаются на коэффициент выигрыша строки «Лидер» соответствующего проекта, рыночного последователя - на коэффициент строки «Последователь», инвестиции других участников игры умножаются на соответствующий данному проекту коэффициент строки «Прочие игроки».
Второй и последующий ходы. Игроки делают вложения «в открытую» в порядке, обратном денежным суммам на их счетах. Если у двух и более игроков на счету одинаковые суммы средств, то они делают вложения вслепую, заполняя пустые бланки, затем игра продолжается «в открытую».
Дальнейшая игра проходит без изменений в течение 18 раундов. Места игроков распределяются в соответствии с величиной денежных сумм на их счетах на конец игры.
Апробации бизнес-симуляции венчурного инвестирования в форме деловой игры состоялись в рамках практических занятий студентов 2-го и 3-го курсов по дисциплинам «Менеджмент», «Основы менеджмента», «Управленческие решения».
Всего было проведено 3 бизнес-симуляции, в ходе которых получены следующие результаты. В среднем, 27,4% всех игроков (как лидеров, так последователей и аутсайдеров) в течение симуляций предпочитали вкладывать в инвестиционные проекты от 10 до 20% своих средств; 21,1% игроков - от 20 до 30%; 18% участников - от 30 до 40%; 11% играющих - от 40 до 50%. Удельный вес остальных участников, вкладывающих в венчурные проекты более 50% средств, незначителен и составляет от 1,4 до 7,2%, что может свидетельствовать об осторожной стратегии поведения всех игроков во время симуляции (рис. 1).
Рассмотрим результаты по лидерам (рис. 2). Большая их часть - 52,9% - предпочитали вкладывать от 10 до 20% имеющихся средств по инвестиционным проектам, 31,4% лидеров инвестировали от 20 до 30% средств и лишь 3,9% - от 30 до 40%.
Это может свидетельствовать о сравнительно осторожном поведении игроков-лидеров во время инвестиционного процесса.
Приведём результаты эксперимента по последователям (рис. 3). 28,4% из них вкладывали в проекты от 10 до 20% средств; 25,5% - от 20 до 30%; 18,6% последователей - от 30 до 40% средств. Стоит отметить, что не более 7,8% из этой категории вкладывали в инвестиции от половины и более имеющихся средств.
Научно-практический журнал. ISSN 1995-5731
21,1%
№
11,0%
12%
5.5%
1,6% 2,1% 14%
Ш_ Я5
0-10% 10-20% 20-30« 30-40« 40-50% 50-60% 60-70% 70-80% 80-90% 90-100%
- доля собственных средств, вложенных в рисковые проекты
Рис. 1. Инвестиции игроков (% от собственных средств) по всем игрокам
60%
50%
3
'О й о
= а
£ 5
9.8%
0-10%
52.9%
31,4%
3,9%
2,0%
10-20% 20-30% 30-40% 40-50%
доля собственных средств, вложенных в рисковые проекты Рис. 2. Инвестиции игроков (% от собственных средств) по лидерам
доля собственных средств, вложенных в рисковые проекты Рис. 3. Инвестиции игроков (% от собственных средств) по последователям (2-3 места)
доля собственных средств, вложенных в рисковые проекты Рис. 4. Инвестиции игроков (% от собственных средств) по прочим игрокам
Проанализируем результаты эксперимента по остальным игрокам (рис. 4). Структура инвестиционных портфелей условных групп прочих и последователей отличаются незначительно. Из остальных игроков 22,5% осуществляли вложения в размерах 10-20% средств, 19% данной категории - от 20 до 30%, 19,8 % вкладывали от 30 до 40% средств. Стоит подчеркнуть, что удельный вес остальных игроков, вложивших в инвестиционные проекты от 40 до 50% своих средств, превышает более чем в два раза предыдущую категорию (14,2% против 6,9%). Также отмечено, что данная кате-
Таблица1
Математическое ожидание каждой категории игроков
Лидер Последователь (2 место) Прочие
Проект 1 1,08 1,05 1,02
Проект 2 1,17 1,10 1,03
Проект 3 1,25 1,15 1,05
Проект 4 1,33 1,20 1,07
Проект 5 1,42 1,25 1,08
проектов (табл. 1), характеризующая среднюю величину выигрыша.
Модель бизнес-симуляции построена таким образом, что математическое ожидание растёт от первого проекта к пятому, при этом его величина существенно выше для лидеров (1-е место) и последователей (2-е место) проекта. Однако, несмотря на очевидное преимущество инвестиций в рисковые проекты, эксперименты свидетельствуют о привлекательности наименее рисковых - проекта 1 и проекта 2 (рис. 5), игроки вложили в них 32,9% и 20,8% своих инвестиций соответственно. Удельный вес в общем объёме инвестиций игроков в 3-й, 4-й и 5-й проекты составили соответственно 16,5%, 13,0% и 16,8%. Интересным является экспериментально установленный факт предпочтения наиболее рискового проекта - 5-го, по сравнению с 3-м и 4-м. Можно предположить, что инвесторы выбирают одну из двух стратегий - осторожная игра (1-й, 2-й проекты) или максимально рисковая игра (5-й проект), при этом вложения в 3-й и 4-й проекты носят и для тех и для других второстепенный характер.
гория игроков стремилась к более рисковому вложению своего капитала, так как удельный вес прочих игроков, вкладывающих 90-100% своих средств в инвестиции, составил 7,2% против 2,9% последователей.
Среди рыночных лидеров данное рискованное поведение не наблюдалось, поскольку они не вкладывали в проекты более 50% своего игрового капитала (рис. 1), а удельный вес вложивших 40-50% своего капитала, составил всего 2% от общей численности лидеров.
Нами рассчитана величина математического ожидания по каждой категории игроков (лидеры, последователи, прочие) по 5 видам
Рис. 5. Распределение средств по проектам по всем игрокам
Научно-практический журнал. ISSN 1995-5731
В целом, по данным результатов 3-х проведённых бизнес-симуляций, нами построена рабочая гипотеза, основанная на том, что осторожную стратегию в процессе инвестирования применяют рыночные лидеры, наиболее рискованную - прочая масса игроков. Об этом свидетельствует отсутствие формирования наиболее рискованного инвестиционного портфеля (90-100% имеющихся игровых средств) у рыночных лидеров и его наличие у последователей
и прочих игроков. Стоит добавить, что большая часть рыночных лидеров (52,9%) формировали свой инвестиционный портфель за счёт отчисления не более 20% имеющихся средств.
Подтверждение (либо опровержение) выдвинутой гипотезы создаёт необходимость в дальнейшем проведении экспериментальных бизнес-симуляций.
Материалы поступили в редакцию 29.01.2014 г
Библиографический список (References)
1. Перспективные подходы управления предприятием в условиях модернизации : коллективная монография / под общ. ред. А. В. Латкова. Саратов : КУБиК, 2012. 297 с. ISBN 978-5-91818241-3.
2. Гримашевич О. Н. Развитие системы управления рисками на промышленных предприятиях // Вестник СГСЭУ. 2011. № 2. ISSN 1994-5094.
3. Kahneman Daniel, Tversky Amos. Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk. Econometrica, Vol. 47, No. 2. (Mar, 1979), pp. 263-292.
1. Promising approaches of enterprise management in the context of modernization. Saratov, KUBIK, 2012. 297 p. ISBN 978-5-91818-241-3.
2. Grimashevich O. N. Development of risk management in industrial enterprises. Vestnik SGSEU. 2011. № 2. ISSN 1994-5094.
3. Kahneman Daniel, Tversky Amos.
Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk. Econometrica, Vol. 47, No. 2. (Mar, 1979), pp. 263-292.
