CC BY
84
ТЕRRА ECONOMICUS ^ 2013 ^ Том 11 № 4 Часть 2
ИНТЕГРАЛЬНАЯ ОЦЕНКА ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ РЫНКА АКЦИЙ ЗЕРНОПРОДУКТОВЫХ ЛОГИСТИЧЕСКИХ КОМПАНИЙ: КОНЦЕПЦИЯ И ИНСТРУМЕНТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ
ЛАЗАРЕВА Е.И.,
доктор экономических наук, профессор, Южный Федеральный Университет, е-mail: elj.azareva@mail.ru;
МАСЛЮКОВА Е.В.,
преподаватель, Южный Федеральный Университет, е-mail: elenaxiv@mаil.ru
В статье проанализированы основные методологические подходы к экономикоматематическому моделированию инвестиционной привлекательности рынка акций зернопродуктовых логистических компаний в контексте решения многоаспектной задачи повышения эффективности, надежности и прозрачности результатов интегрального оценивания инвестиционной рыночной ситуации. Обоснована необходимость учета при моделировании детерминирующей инвестиционную привлекательность трехуровневой системы факторов (макро-, мезо- и микроуровня), а также гипотезы эффективного рынка, способной описать множество различных состояний финансового рынка в условиях неопределенности. Систематизированы основные направ-ления исследований в области поведенческих финансов и произведен срав-нительный анализ эвристических (многокритериальных) и экономико-математических методов моделирования неопределенности результатов инвестирования. Разработана методологическая схема моделирования и обоснован алгоритм использования методов моделирования инвестиционных процессов на рынке акций зернопродуктовых логистических компаний.
Ключевые слова: зернопродуктовые логистические компании; рынок акций; инвестиционная привлекательность; экономико-математическое моделирование.
THE GRAIN LOGISTICS COMPANIES STOCK MARKET' INVESTMENT ATTRACTIVENESS INTEGRAL ESTIMATION: CONCEPT AND TOOLS FOR MODELING
LAZAREVA E.I.,
Doctor of Science, Professor, South Federal University, е-mail: elj.azareva@mail.ru;
MASLYUKOVA E.V.,
Lecturer, South Federal University, е-mail: elenaxiv@mаil.ru
The main approaches to the economic-mathematical modeling of the grain products logistics companies' stock market investment attractiveness are considered in the article in the context of multidimensional task of increasing the investment market situation integral estimation results' efficiency, reliability and transparency solution. The necessity of taking into account at modeling determining investment attractiveness three-tier factors (macro-, mezo- and micro-level) system as well as the efficient markets hypothesis sufficient to describe
© Е.И. Лазарева, Е.В. Маслюкова, 2013
the financial market different States in conditions of uncertainty is shown. The main directions of research in the field of behavioral finance are systematized and the investment results' uncertainty heuristic (multicriteria) and economic-mathematical modeling main features comparative analysis is maid. The invest-ment processes in the stock market grain products logistics companies methodological modeling scheme is developed and modeling methods using algorithm is substantiated.
Keywords: grain products logistics companies; stock market; investment attractiveness; economic-mathematical modeling.
JEL classification: E22, Q13, R51.
Моделирование инвестиционных процессов на рынке акций зернопродуктовых логистических компаний является важным элементом информационно-аналитического обеспечения инновационно-ориентированного развития зернопродуктового подкомплекса АПК. Однако, несмотря на многообразие существующих оценочных методов и развитость их математического аппарата, широко используемого для построения всевозможных рейтингов как инструментов оценки инвестиционной привлекательности финансово-экономических систем, на сегодняшний день отсутствует единая методологическая база, позволяющая осуществить комплексную оценку инвестиционной привлекательности рынка акций зернопродуктовых логистических компаний. Случайный выбор технологий оценивания инвестиционной рыночной ситуации, методик их применения и программного обеспечения может приводить (и реально приводит) к различным, обладающим вероятностной природой, результатам, что подвергает сомнению объективность получаемых оценок, а также требует специальных доказательств их соответствия решаемой проблеме. Решение многоаспектной задачи повышения эффективности, надежности и прозрачности результатов интегрального оценивания инвестиционной привлекательности рынка акций зернопродуктовых логистических компаний становится возможным только при реализации комплексного оценочного подхода и разработке соответствующего модельного инструментария.
Комплексный подход к оценке инвестиционной рыночной ситуации предполагает не просто статический анализ инвестиционных процессов, но и исследование трендов развития системы факторов и условий, необходимых для их осуществления. Диктуемая реалиями сегодняшнего дня необходимость выработки долгосрочной сбалансированной траектории улучшения инвестиционной ситуации на основе системного подхода немыслима без активного поиска и обоснования способов сравнительной оценки различных инновационно-ориентированных инвестиционных стратегий рыночных агентов и обоснования критериев выбора наилучшей из них (Лазарева, 2012. 113).
Комплексная оценка фактически сложившихся условий для протекания инвестиционных процессов отражается в виде интегральной характеристики инвестиционной привлекательности рынка акций зернопродуктовых логистических компаний - агрегированного индикатора процессов наращивания объективных возможностей и ограничений, обуславливающих интенсивность инвестиционной деятельности зернопродуктовых логистических компаний и зернопродуктового комплекса в целом, и может быть произведена на основе принципов агрегировано-комбинированного подхода (включающего в себя элементы системного, комплексного, динамического, количественного и критериального подходов) и учета детерминирующей инвестиционную привлекательность трехуровневой системы факторов (макро-, мезо- и микроуровня) (рис. 1, 2) (Маслюкова, 2012. 60).
Выявление ограничений, условий и критериев, позволяющих осуществить выбор методики экономико-математического моделирования, обеспечивающей достижение поставленной цели, базируется на детальном анализе особенностей инвестиционных процессов на рынке акций зернопродуктовых логистических компаний и связано с решением ряда задач, среди которых можно выделить, с одной стороны, идентификацию состояния внешней среды с точки зрения ее благоприятности / неблагоприятности относительно возможности развития инвестиционных процессов на исследуемом рынке1, а с другой стороны - оценку взаимосвязей инвестиционных процессов с экзогенными (мезоэкономическими) факторами.
Рис. 1. Методологическая схема моделирования инвестиционных процессов на рынке акций зернопродуктовых
логистических компаний2
1 Характеристика внешнего окружения должна отражать влияние природно-климатических условий региона, а также социальноэкономических, отраслевых, финансовых и других факторов, так как определяющую роль в формировании инвестиционной привлекательности рынка акций зернопродуктовых логистических компаний играют факторы мезоуровня, структурно включающие ресурсно-сырьевой, логистический и финансово-экономический рыночный потенциал.
2 Составлено авторами.
ТЕRRА ECONOMICUS ^ 2013 ^ Том 11 № 4 Часть 2
ТЕRRА ECONOMICUS ^ 2013 ^ Том 11 № 4 Часть 2
Разнообразие методов моделирования аналитических оценок инвестиционной привлекательности обусловлено разнообразием информационных платформ и алгоритмов принятия субъектами рынка акций зернопродуктовых логистических компаний инвестиционных решений. Выбор инструментов моделирования и прогнозирования состояния инвестиционных процессов, обеспечивающих достоверность, интерпретируемость и логическую обоснованность получаемых результатов в условиях неопределенности и риска при этом осложнен следующими основными целеполагающими установками (вытекающими из доминирующей роли одного из рыночных субъектов - государства), которые с позиций системного подхода должны быть учтены при разработке концептуальной модели интегрального оценивания инвестиционной привлекательности исследуемого рынка (Маслюкова, 2013. 96):
1. Создание благоприятной инвестиционно-рыночной среды, обеспечивающей устойчивые условия для роста конкурентоспособности рыночных субъектов - зернопродуктовых логистических компаний с учетом приоритетных, стратегических направлений развития агропромышленного комплекса в целом, и зернопродуктового подкомплекса АПК, в частности, и максимизации рыночной стоимости их акций с учетом влияния экзогенных (мезоэкономических) условий предпочтительности региональных рынков услуг по хранению зерна.
Рис. 2. Трехуровневая схема оценки инвестиционной привлекательности рынка акций зернопродуктовых логистических компаний3
2. Рационализация использования интегрально-ресурсного потенциала субъектов рынка акций зернопродуктовых логистических компаний, охватывающего весь спектр ресурсов, используемых в производственном процессе, как приоритетного направления политики устойчивого развития зернопродуктового подкомплекса АПК.
3. Реализация принципа доступности, обоснованности и достоверности информации, базирующаяся на использовании официально публикуемых статистических данных, информации о продажах пакетов акций предприятий, занимающихся хранением и переработкой зерна, сведений статистической и бухгалтерской отчетности.
Важность учета рисков и неопределенности при оценке инвестиционной привлекательности рынка акций зернопродуктовых логистических компаний обусловлена самой сущностью инвестиции, представляющей собой, по выражению Дж. Хиршлейфера, жертву настоящим во имя будущего: «Настоящее хорошо известно, тогда как будущее загадочно. Поэтому инвестиция - определенная жертва во имя неопределенной выгоды» (Хиршлейфер, 1999. 225).
Доминирующей базовой установкой большинства современных инвесторов, определившей селекцию методов моделирования, является гипотеза эффективного рынка (Efficient Markets Hypothesis - EMH), способная описать множество различных состояний финансового рынка в условиях неопределенности. Рынок капиталов называется информационно- эффективным в том случае, если в ходе формирования рыночных цен на активы используется вся имеющаяся информация (Росс, 2007. 2-3). Основная идея, заложенная в понятии «эффективный рынок», заключается в том, что индивидуальные торговцы собирают всю доступную им информацию и в своих операциях с активами опираются на эту информацию, а также учитывают специфические особенности ситуации, в которой они находятся. В процессе установления цен рынок как бы агрегирует всю эту информацию, и рыночная цена в этом смысле «отражает» имеющуюся информацию.
Неопределенность в этом случае отражается в спецификации того информационного массива, который используется при формировании цен на рынке акций. Отсюда - гипотезы о «сильной», «полусильной» и «слабой» эффективности (рис. 3).
Сегодня, когда рыночные аномалии на финансовых рынках становятся регулярным явлением, очевидна также необходимость учета при моделировании элементов психологии поведения человека, т. е. методологическая опора на один из векторов развития современной теории поведенческих финансов (behavioral finance) - концепцию поведенческой оценки (behavioral valuation), в рамках которой выделяют три основных направления исследования инвестиционных рыночных процессов: качественные, количественные и комбинированные (табл. 1) (Федотова, Рутгайзер, Будицкий, 2009. 39).
3 Авторская разработка
Рис. 3. Иерархия информационного массива в формулировках гипотезы о «сильной»,
«полусильной» и «слабой» эффективности
Сравнение инструментов моделирования неопределенности состояния среды инвестирования, используемых в рамках выделенных направлений исследования - эвристических (многокритериальных) методов, при применении которых преобладают субъективные начала, и экономико-математических (в частности, эконометрических) методов, использование которых базируется на объективных основаниях, показало, что применение эконометрических методов, которые основаны на обработке и анализе объективных данных о моделируемом (прогнозируемом) объекте, более эффективно, чем применение качественных, экспертных методов. Однако в условиях турбулентной внешней среды интуиция и воображение ЛПР могут явиться важными инструментами, дополняя количественные подходы (табл. 2). Системное моделирование инвестиционной деятельности в условиях инновационно-ориентированного развития рынка акций зернопродуктовых логистических компаний должно базироваться на совместном использовании этих методов, так как только в случае, когда используемый математический аппарат является методологически совместимым со свойствами обрабатываемой совокупности информации, можно избежать появления ошибок инструментария, вносящих существенные искажения в результаты агрегирования данных.
Таблица 1
Направления исследований в области поведенческих финансов4
Вид исследования Описание Применяемые методы
Качественные исследования Изучение отношения различных групп инвесторов к финансовым характеристикам рынка (риск, доходность, перспективы роста компаний), с целью определения мнения респондентов о перспективах роста отдельных компаний и рискованности осуществления в них вложений; помогают ответить на ряд важных вопросов в части восприятия инвесторами перспектив бизнеса, однако существует проблема квантификации полученных результатов Экспертные методы (проведение интервью или опросов инвесторов)
Количественные исследования Статистический анализ аномальных явлений на финансовых рынках за определенный период времени (обычно 10-15 лет), учет степени влияния дополнительных факторов для объяснения отклонений (субъективный риск, параметр «удовлетворения», фактор ожиданий инвесторов, внешние детерминанты и т. д.). Зачастую предлагаемые факторы также не представляется возможным квантифицировать в силу их субъективного характера Применение обширного экономикоматематического аппарата, в том числе регрессионного анализа, на основе полученной статистической информации
Комбинированные исследования Суть исследования: приглашенным аналитикам (как правило, студентам бизнес-школ или слушателям программ МВД) предлагают решить определенные задачи (например, решить бизнес-кейс, осуществить операции на рынке ценных бумаг). При этом исследователь применяет набор инструментов для фиксирования поведения респондентов (выявление психологических качеств инвесторов, сканирование их головного мозга и некоторые другие). Главное преимущество - непосредственная связь с аналитиками и возможность в числовом виде зафиксировать результаты опросов (обследований) Совмещение экспертных и экономикоматематических методов (исследование проводится в форме интервью или электронного опроса, комбинированного со статическим анализом числовых данных)
4 Составлено авторами с использованием [3].
ТЕRRА ECONOMICUS ^ 2013 ^ Том 11 № 4 Часть 2
ТЕRRА ECONOMICUS ^ 2013 ^ Том 11 № 4 Часть 2
Сложность моделирования и прогнозирования инновационно-инвестиционных рыночных процессов связана с тем, что большинство рыночных факторов и индикаторов являются не количественными, а имеют только качественную характеристику с некоторым, как правило, очень низким, уровнем доверительной вероятности. В связи с этим при моделировании и прогнозировании авторами использована трехблочная логическая последовательность, позволяющая с позиций системно-структурного подхода и программно-целевой направленности упорядочить последовательность применения методов моделирования для решения поставленных интегрально-оценочных задач (рис. 4).
Таблица 2
Сравнительный анализ эвристических (многокритериальных) и экономико-математических методов моделирования неопределенности результатов инвестирования5
Особенности экономико-математических методов моделирования Особенности эвристических методов моделирования
1. Объективный характер Построение моделей рассматривается как средство отражения объективно существующей реальности. С этой точки зрения подход к построению моделей ничем не отличается от подхода к моделированию в физике 1. Субъективный характер Характер модели зависит от системы ценностей ЛПР, которая является единственной возможной основой объединения основных параметров проблемы в единую модель, позволяющую оценивать варианты решений
2. Задачи моделирования неопределенности решаются по заказу руководителей. Получив такой заказ, аналитик исследует проблему и пытается найти адекватную модель. В этой работе сам руководитель чаще всего не нужен. Когда решение найдено, роль руководителя - внедрить его. Руководитель дает заказ и получает готовое решение 2. Аналитик помогает принять решение руководителю (ЛПР). Помощь аналитика заключается в том, что он изучает объективные параметры модели, в пределах которых может быть принято решение, а также проводит исследования по выявлению предпочтений ЛПР, изучению его системы ценностей
3. Существование объективного критерия выбора наилучшего инвестиционного решения 3. Выбор наилучшего решения, исходя из системы предпочтений конкретного ЛПР
Разработка обоснованной экономико-математической модели интегрального оценивания инвестиционной привлекательности рынка акций зернопродуктовых логистических компаний основана на сравнении и обобщении представленных в каждом из трех блоков инструментов моделирования с точки зрения многокритериального выбора факторов, детерминирующих инвестиционную привлекательность, количественной оценки степени их влияния на результирующие оценки, многопараметрической типологизации и рейтингования рынков акций по уровню инвестиционной привлекательности, с целью формирования дифференцированных стратегий государственной кластерной инвестиционной политики.
Блок 1 Цель — выбор трехуровневой
Методы экспертных оценок или системы факторов, детермин ирующих
другие эвристические методы инвестиционную привлекательность
Блок 2 Цель — оценка и прогнозирование
степени влияния факторов на
Вероятностно-статистические, инвестиционную привлекательность
эконометрические методы
Рис. 4. Алгоритм использования методов моделирования и прогнозирования в решении задачи интегрального оценивания инвестиционной привлекательности рынка акций6
Разработанная четырехблочная экономико-математическая модель позволяет решить перечисленные задачи и дать внутренне-синхронизированную комплексную оценку инвестиционной привлекательности рынка акций зерно-
5 Составлено авторами.
6 Составлено авторами.
продуктовых логистических компаний на основе обоснованной интеграции многокритериальных, эконометрических, кластерных и рейтинговых методов моделирования в единую информационно-аналитическую систему (рис. 5).
Рис. 5. Информационно-аналитическая система интегрального оценивания инвестиционной привлекательности рынка акций зернопродуктовых логистических компаний
ЛИТЕРАТУРА
Лазарева Е.И. (2012). Экологический риск-менеджмент в экономике инноваций: технологии управления экологическими рисками реализации стратегии инновационного развития экономики России // TERRA ECONOMICUS, № 1, ч. 2.
Маслюкова Е.В. (2012). Индикаторы инвестиционной привлекательности рынка акций агропродовольственных логистических компаний: структурно-факторный анализ // Вопросы регулирования экономики, № 4.
Маслюкова Е.В. (2013). Разработка информационно-аналитической системы оценки инвестиционной привлекательности рынка акций зернопродуктовых логистических компаний // Гуманитарные и социально-экономические науки. № 2.
Росс С.А. (2007). Финансовая теория // Финансы / под ред. Дж. Итуэлла, М. Милгейта, П. Ньюмена /пер. с англ. под ред. Р.М. Энтова. М.: Изд-во ГУ ВШЭ.
Федотова М.А., Рутгайзер В.М., Будицкий А.Е. (2009). Поведенческая оценка и ее дальнейшие перспективы в российских условиях // Имущественные отношения в Российской Федерации. № 1.
ТЕRRА ECONOMICUS ^ 2013 ^ Том 11 № 4 Часть 2
ТЕRRА ECONOMICUS ^ 2013 ^ Том 11 № 4 Часть 2
ХиршлейферДж. (1999). Инвестиционные решения при неопределенности: подходы с точки зрения теории выбора // Вехи экономической мысли. Рынки факторов производства. Т. 3. / Под ред. В.М. Гальперина. - СПб.: Экономическая школа.
REFERENCES
Lazareva E.I. (2012). Environmental risk management in the economy innovations: technology environmental risk management implementation strategy of innovation development of economy of Russia. TERRA ECONOMICUS, No 1, Part 2. (In Russian.)
MaslyukovaE.V. (2012). Indicators of investment attractiveness of the stock market agro logistics companies: structural factor analysis. Journal of Economic Regulation, No 4. (In Russian.)
Maslyukova E.V. (2013). The grain logistics companies stock market' investment attractiveness estimation information-analytical system development // The Humanities and socio- economic sciences. № 2.
Ross S.A. (2007). Finance // Finance / ed. by J. Eatwell, M. Milgate, P. Newman / translated from English. under R.M. Entov ed. Moscow: Publishing House of SU HSE.
Fedotova M.A., Rutgaizer V.M., Buditsky A.E. (2009). Behavioral assessment and its future prospects in the Russian context // Property Relations in the Russian Federation. № 1.
Hirshleifer J. (1999). Investment decisions under uncertainty: approaches from the theory of choice point of view // Milestones of economic thought. Factor markets. T. 3. / Ed. V.M. Galperin . St. Petersburg: School of Economics.
