CC BY
27
Увеличение денежной массы может связываться с увеличением валютных резервов страны. В принципе, это требует достижения активного сальдо платежного баланса. Увеличение положительного сальдо платежного баланса в конечном итоге ведет к увеличению денежной массы. В то же время дефицит платежного баланса приводит к уменьшению денежной массы.
Рассмотрим механизм воздействия положительного сальдо платежного баланса на денежную массу в стране, применяющей систему валютного совета. (В рассуждении мы полагаем, что счет по движению капиталов равен нулю и страна имеет положительное сальдо по текущим операциям). Допустим, что первоначально экспорт товаров и услуг равен импорту. Это означает, что страна имеет нулевое сальдо по текущим операциям. Предположим далее, что образовалось положительное сальдо по текущим операциям. Результатом этого является увеличение резервов коммерческих банков, что ведет к снижению процента и росту доходов. В свою очередь, данные изменения ведут к увеличению спроса на товары и услуги.
Литература
1. Международные валютно-кредитные и финансовые отношения / Под ред. Л.Н. Красавиной. - М. 2003.
П.Д. Макеев
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МОДЕЛИ ДИФФУЗИИ В ОЦЕНКЕ СТОИМОСТИ ВЕНЧУРНОЙ ИННОВАЦИОННОЙ КОМПАНИИ
USING DIFFUSION MODELS TO ESTIMATE THE COST OF THE INNOVATION VENTURE COMPANY
Аннотация: в статье предлагается новый подход к использованию модели диффузии для оценки стоимости венчурной инновационной компании. Показаны преимущества диффузионной модели Басса по сравнению с традиционными методами прогнозирования объема продаж. В статье делается вывод о необходимости расширения применения этой модели для оценки стоимости венчурных компаний.
Ключевые слова: инновации, венчурный капитал, молодые компании, оценка стоимости, предпринимательство.
Abstract: this article proposes a new approach to exploit the diffusion models to estimate the cost of the innovation venture company. The advantages of a Bass Diffusion model compared to traditional Methods of forecasting sales. The article concludes with suggestions for ways to broaden the application of these models to estimate the cost of the venture companys.
Keywords: innovations, venture capital, startup company, valuation (finance), entrepreneurship.
Вопросам организации инвестирования в инновации [3], а также венчурного предпринимательства сегодня уделяется большое внимание в свете решения задач повышения конкурентоспособности российской экономики. Венчурный капитал наряду с иными источниками финансирования инновационных компаний [2] позволяет активнее привлекать внебюджетные средства в науку и инновации, а также профессионалов-специалистов по коммерциализации инновационных продуктов (технологий). При этом особенности развития молодых инновационных компаний
© П. Д. Макеев, 2012
предопределяют ряд проблем, с которыми сталкиваются венчурные инвесторы, в частности, проблема оценки стоимости инновационных компаний, обращающихся за инвестициями. Она обусловлена тем, что для принятия решения венчурные инвесторы должны понять перспективы развития венчурного предпринимательства, то есть перспективность компании и (или) ее технологии (продукта), бизнес-модели, а измерить также измерить управленческие компетенции предпринимателя. Оценка стоимости венчурных инновационных компаний позволяет ответить на два релевантных для венчурного инвестора вопроса: во-первых, имеет ли смысл инвестировать венчурный капитал в данный бизнес; во-вторых, как структурировать сделку венчурного инвестирования. С учетом того, что на стоимость компании влияет множество факторов (стадия развития компании, экономическая ситуация и уровень развития рынка ценных бумаг, конкурентное положение компании на рынке, перспективы рыночного сектора, в котором действует инновационное предприятие, конкуренция между источниками финансовых ресурсов и др.) оценка стоимости венчурной инновационной компании является нелегкой задачей для венчурного инвестора в любой стране мира.
Многочисленные публикации теоретического и практического характера выявили два направления в стоимостной оценке венчурных инновационных компаний:
1) поиск новых методов и процедур определения стоимости молодых, динамичных и быстро растущих компаний. Например, по мнению ряда авторов [6], оценка инновационных компаний требует иных методов, учитывающих новые бизнес-модели и сетевые эффекты;
2) применение к данным компаниям тех же стандартов оценки, что и для уже действующих публичных фирм. Так, Дамодаран [5], рассматривая проблемы оценки компаний на различных стадиях их жизненного цикла, показал, что к посевным и стартующим компаниям могут быть применены те же принципы оценки, что и к уже действующим компаниям.
Выявленная автором специфика инновационных венчурных компаний позволяет говорить о возможности применения метода дисконтированных денежных потоков (DCF, Discounted Cash Flows), который позволяет учесть существенные колебания величины денежных потоков быстрорастущей компании в течение прогнозного периода. Расчет стоимости инновационной компании осуществляется по формуле (1):
Наиболее дискуссионным вопросом применения DCF является определение прогнозной величины денежного потока, точнее - прогнозирование денежных поступлений. Целевым показателем успешности инновационной деятельности венчурной компании является валовый объем продаж, измеренный в денежном эквиваленте. Именно прогноз объема продаж, основанный на анализе внутренней и внешней информации, влияет на точность определения большинства бюджетов денежных средств. Так, одна пятая часть из 45 опрошенных немецких венчурных капиталистов указывает, что отказывается от расчета стоимости компании на ранней стадии (Early Stage). Основная причина этого - высокая неопределенность относительно будущего развития компании и, как следствие, трудности с построением надежных прогнозов будущего успеха организации [8].
(1)
где Уо - стоимость компании,
Е(СЕ^ - ожидаемая величина денежного потока в соответствующий
момент времени,
rf - безрисковая ставка доходности, RPt - премия за риск.
Используемые на практике методы прогнозирования объема продаж можно разделить на три основные группы:
- методы экспертных оценок;
- методы анализа и прогнозирования временных (динамических) рядов;
- казуальные (причинно-следственные) методы.
В силу отсутствия либо наличия в ограниченном объеме исторической информации у компании (такие индикаторы как активы, «послужной список» практически отсутствуют у компании в первой фазе жизненного цикла), необходимости построения долгосрочного прогноза и выявления факторов, определяющих прогнозируемый показатель (уровень продаж), первые две группы методов не могут дать корректные результаты оценки объема продаж, следовательно - стоимости инновационной венчурной компании. В этой связи предлагается использовать казуальные методы прогнозирования объема продаж, включающие разработку и использование прогнозных моделей, в которых изменения уровня продаж есть результат изменения одной и более переменных. Из всех казуальных методов прогнозирования (корреляционно-регрессионный анализ, метод ведущих индикаторов и другие) с наибольшим эффектом может быть использована для прогнозирования объема продаж диффузионная модель инноваций.
Процесс диффузии инноваций понимается как распространение новшеств по коммуникационным каналам между членами социальной системы во времени и пространстве. В отличие от математической формулировки типичного жизненного цикла продукта в виде функции полезности, такой как логистическая функция (логистическое уравнение, также известное как уравнение Ферхюльста), в диффузионной модели анализируется не только временное изменение спроса, но и причины такого развития. В работе [7] авторы указывают на возможность классификации диффузионных моделей в зависимости от категории потребителей (в упрощенной форме) на следующие базовые группы: модель, учитывающая инновационное поведение покупателей; модель, учитывающая имитационное поведение покупателей; модель, учитывающая как имитационное, так и инновационное поведение покупателей. Последняя из групп моделей была достаточно подробно проанализирована Ф.Бассом [4] и подтверждена, в том числе, и российскими исследователями [1].
Модель Басса учитывает две группы потенциальных покупателей: 1) новаторов, которые принимают решение о покупке принципиально нового товара (продукта или услуги) под влиянием СМИ, рекламы и других маркетинговых стратегий; 2) имитаторов - потенциальных потребителей, принимающих решение о покупке под воздействием социальной среды (под влиянием мнения людей, уже совершивших покупку). Таким образом, логика модели Басса полностью согласуется с теорией нововведений Й.Шумпетера, согласно которой диффузия - это процесс кумулятивного увеличения числа имитаторов (последователей), внедряющих нововведение вслед за новатором в ожидании более высокой прибыли. Дискретная модель диффузии инноваций Басса имеет вид:
N
nt = (p + q •—) • (m - Nt), (2)
m
где nt - количество покупателей продукта инновационной венчурной компании в момент времени t; Nt - кумулятивный объем продаж к моменту времени t; p - коэффициент инновации или коэффициент внешнего влияния (под влиянием в модели понимается воздействие покупателей как субъектов социально-экономической системы друг на друга); q - коэффициент имитации или коэффициент внутреннего влияния;
m - рыночный потенциал (число потенциальных покупателей продукта, потенциальный спрос).
Для оценки коэффициентов имитации и инновации могут быть использованы: обычный метод наименьших квадратов (the ordinary least squares - OLS), нелинейный метод наименьших квадратов (the nonlinear least squares - NLS), оценка на основе максимального правдоподобия (the maximum likelihood estimation - MLE ), оценка на основе алгебраического метода (the algebraic estimation - AE).
Диффузионная модель Басса применительно к прогнозу продаж инновационного продукта тканевой инженерии имеет следующие параметры, представленные в таблице. Учитывая типичную длительность жизненного цикла фармацевтической продукции и срок действия патента, получаем оценочную величину рыночного потенциала инновационного продукта: 22500-81000 трансплантаций.
Таблица
Параметры диффузионной модели инноваций_
Параметр Значения Обоснование (источник)
Рыночный потенциал Количество трансплантаций распределено в диапазоне 22500 -81000 Аналитическая информация
Коэффициент инновации Оцененная величина 0,002 Оценка на основе регрессионного уравнения
Коэффициент имитации Вероятностное значение 0,18 Максимум 0,74 Минимум 0,001 Предположение - нормальное распределение Оценка на основе регрессионного уравнения
Возможное отсутствие широкого признания рынком инновационного продукта оценено в предельно низком значении коэффициента имитации q=0,001. Диапазон коэффициента имитации учитывает реальные возможности, связанные с признанием рынком способа лечения данным продуктом для тканевой инженерии (коэффициент имитации р=0,74).
Анализ рисков инновационной венчурной компании показывает, что такие параметры модели диффузии как p, q, m, а также переменные затраты, рентабельность по EBITDA, цена и капитальные затраты следует определять как стохастические величины. Для каждой неопределенной переменной при помощи моделирования определяется ее распределение вероятности. Каждая имитация устанавливает одну из возможных реализаций всех неопределенных параметров и далее рассчитывается с использованием формулы (1) стоимость компании.
Литература
1. Казанцев С.Ю. Анализ и прогнозирование инфокоммуникационного комлпекса: автореф. дис. канд. экон. наук / Казанцев С.Ю. - М., 2007.
2. Макеева В.Г. Лизинг: финансово-правовые особенности. Уч.пособие. - М., 2011, 197 с.
3. Масленников В.В. Направления организационно-экономических инноваций. Уч.пособие. - М. 2011, 4 п.л.
4. Bass, F. 1969. A new product growth model for consumer durables. Management Science, Vol.15, No.5 (January), pp.215-227.
5. Damodaran А. Damodaran on Valuation. John Wiley & Sons, Inc. 1994.
6. Demers, E & B.Lev (2001) "A Rude Awakening: Internet Shakeout in 2000", Rewiew of Accounting Studies, August.
7. Herrmann, A. & Huber, F. (2009), Produktmanagement: Grundlagen - Methoden - Beispiele, Gabler Wiesbaden. S.268-272.
8. Peemöller, V. H., T. Geiger and H. Barchet (2001), Bewertung von Early-Statge-Investments im Rahmen der Venture Capital-Finanzierung, Finanzbetrieb, Vol. 2, pages 334344.
С.А. Толкачев
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ФИНАНСОВЫХ МЕХАНИЗМОВ РЕАЛИЗАЦИИ ГОСУДАРСТВЕННОГО ОБОРОННОГО ЗАКАЗА КАК СРЕДСТВО ПОВЫШЕНИЯ ИННОВАЦИОННОЙ АК ТИВНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ ОТЕЧЕСТВЕННОГО ОПК1
IMPROVING THE FINANCIAL TERMS OF THE DEFENSE ACQUISITION TOWARD INCREASING DEFENSE INDUSTRIAL ENTERPRISES'
INNOVATION ABILITIES
Аннотация: рассмотрены некоторые детали финансового механизма стимулирования инноваций при реализации государственного оборонного заказа. Дана критика тех его элементов, которые тормозят инновации. Предложены меры по усилению инновационной направленности контрактирования.
Ключевые слова: государственный оборонный заказ, контрактная система, издержки производства, накладные расходы, стимулирование прибылью.
Abstract: the paper outlines some elements of the Russian defense acquisition system critical to innovation process. The author proposes measures toward contracting mechanism with innovation incentives.
Keywords: state defense order, contract system, costs, overhead charges, profit stimulation.
Сегодня остро стоит вопрос о необходимости разработки механизма регулирования и производства высокотехнологической продукции военного назначения, который будет заинтересовывать предприятия в создании образцов вооружений и военной техники (ВВТ), не имеющих аналогов за рубежом, а также стимулировать снижение затрат на их освоение.
В течение 2000-х годов Россия выделяла огромные финансовые ресурсы на военные расходы, включая финансирование государственного оборонного заказа (ГОЗ). По темпам прироста Россия обогнала все основные страны с сопоставимым уровнем оборонных расходов, включая стремительно перевооружающийся Китай: в России расходы за 2002-09 гг. выросли на 268%, а в Китае на 242% [1]. В новой России были разработаны и приняты четыре государственные программы вооружений (ГПВ) - на периоды 1996-2005 гг., 2001-2010 гг., 2006-2015 гг. и на 2011-2020 гг. Первые три оказались невыполненными как по номенклатуре заказываемых вооружений, так и по тактико-техническим характеристикам, обусловленных содержанием инновационного процесса на предприятиях ОПК.
© С. А. Толкачев, 2012
1 Статья написана в рамках научно-исследовательского проекта «Возможности повышения инновационной активности российского бизнеса в период глобальных технологических сдвигов и кризисов» (Этап 5) по ФЦП «Научные и педагогические кадры инновационной России».
