CC BY
30
вооружения, разоружение и международная безопасность: Перевод с английского. М.: ИМЭМО РАН, 2018, 772 с. DOI 10.20542/978-5-9535-0534-5.
8. Кандыбко Н. В. Механизм обеспечения государственных оборонных нужд в контексте формирования федеральной контрактной системы // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2012. № 44.
Гункин Евгений Михайлович, аспирант, 9202748610@mail.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет
HARMONIZATION OF ECONOMIC INTERESTS THE STATE CUSTOMER AND BUSINESSES
THE MILITARY-INDUSTRIAL COMPLEX
E. M. Gunkin
The problem of relations between the state customer and the enterprises of the military-industrial complex today is not only of military-political but also of great economic importance. The article is devoted to the consideration of ways to improve the economic efficiency of defense enterprises on the basis of harmonization of economic interests of market participants. The key role of the state in the harmonization of economic interests is noted. The article is prepared on the basis of open sources of information.
Key words: military-industrial complex, harmonization, state customer, economic system.
Gunkin Eugene Mikhailovich, post -graduate, 9202748610@mail.ru, Russia, Tula, Tula State University
УДК 338.1
К ВОПРОСУ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ
В. В. Евсюков, А. И. Коптева
Проблема адекватной оценки эффективности инвестиционных проектов приобретает особое значение в условиях возрастающей неопределенности будущего российской экономики. Для повышения адекватности формируемых на основе аналитических методов оценок показателей эффективности предложено усилить их возможностями метода Монте-Карло, позволяющего в процессе расчетов вводить случайные значения исходных данных в заданных диапазонах их изменения.
Ключевые слова: инвестиционный проект, показатель эффективности, денежный поток, метод Монте-Карло.
Одна из главных проблем российской экономики в последние годы -проблема инвестиций. Важную роль в привлечении инвестиций в Тульскую область, сопровождении инвестиционных проектов, создании и развитии индустриального парка и особой экономической зоны выполняет региональный институт развития АО "Корпорация развития Тульской области" [1].
К основным направлениям деятельности корпорации относятся:
• привлечение инвестиций в Тульскую область;
• оказание содействия в реализации инвестиционных проектов и информационно-консультационное сопровождение инвестора в режиме "одного окна", включая подбор земельного участка, обеспеченного необходимой инфраструктурой, административное и техническое сопровождение проекта;
• реализация функций регионального проектного офиса по развитию государственно-частного партнерства;
• организация участия Тульской области в российских и международных инвестиционных форумах и выставках.
В соответствии с инвестиционной декларацией Тульской области основными направлениями инвестиционной политики являются:
• формирование благоприятного инвестиционного климата в регионе;
• привлечение инвестиций в наукоемкие отрасли;
• совершенствование механизма привлечения инвестиций;
• развитие инструментов государственно-частного партнерства;
• активная поддержка эффективных инвестиционных проектов;
• внедрение энергосберегающих и экологически чистых технологий;
• создание условий для привлечения инвестиционных ресурсов в экономику области;
• формирование и распространение информации об инвестиционных возможностях области.
Среди основных инструментов поддержки инвестиционной активности:
• предоставление субсидий из бюджета Тульской области;
• предоставление налоговых льгот;
• передача в аренду земельных участков по льготным ставкам;
• формирование земельных участков с готовой транспортной и инженерной инфраструктурой;
• установление долгосрочных тарифов на электроснабжение, теплоснабжение, водоснабжение и водоотведение;
• предоставление государственных гарантий.
На инвестиционном портале Тульской области представлены различные проекты, большинство из которых ориентированы на сельское хозяйство, представляющие интерес для потенциальных инвесторов. По каждому проекту приведены расчетные значения показателей эффективности и предполагаемые объемы инвестирования.
Так, типичный инвестиционный проект, предполагающий создание комплекса по разведению домашней птицы на территории Куркинского района, характеризуется следующими показателями эффективности: простой срок окупаемости 3,95 лет, чистая приведенная стоимость (NPV) - 427085 тыс. руб., дисконтированный срок окупаемости (PBP) - 4,09 лет, внутренняя норма рентабельности (IRR) - 52,7 %, доходности дисконтированных затрат (PI) - 2,56, модифицированная IRR (MIRR) - 36 %. При этом предполагаемый объем инвестиций должен составить не менее 525 млн руб. [2].
Данное предложение, как и другие, приведенные на портале инвестиционные предложения, с одной стороны, представляет набор показателей, традиционно используемых при анализе эффективности проекта, а с другой стороны, позволяет оценить совокупность значений показателей эффективности, характеризующих "привлекательный" вариант вложения инвестиций в сельское хозяйство.
С учетом длительных периодов реализации предлагаемых инвестиционных проектов возникает вопрос об адекватности приведенных значений показателей эффективности. В действительности это один из множества возможных наборов значений показателей, сформированных в соответствии с конкретной методикой при определенных предположениях.
Несмотря на конкретные значения приведенных показателей эффективности, они дают лишь вероятностную оценку возможного развития ситуации, характеризующей конкретный инвестиционный проект. По сути, качество решения задачи оценки эффективности инвестиционного проекта предопределяется качеством решения базовой для менеджмента задачи - формирование прогнозных оценок анализируемых процессов. Соответственно, выбор адекватного особенностям решаемой задачи метода прогнозирования и аккуратность его применения непосредственно влияют на адекватность формируемых прогнозных оценок показателей.
В практике экономических исследований находят применение разнообразные методы и технологии формирования прогнозных оценок. Широкой популярностью пользуется модель множественной регрессии, определяющей зависимость результирующей величины от влияющих факторов. Обязательным условием применения такой модели является наличие значительной выборки данных, описывающей поведение исследуемого процесса. В последние годы стремительно расширяется сфера применения нейронных сетей в практических исследованиях. Однако и в этом случае требуются данные значительного объема. Применительно к задаче оценки эффективности инвестиционного проекта такие данные отсутствуют, что предполагает применение иных методов формирования прогнозных оценок.
Классический подход к оценке показателей эффективности инвестиционного проекта позволяет получить аналитическое решение задачи при конкретных значениях показателей, включая значения параметров, определяемых внешней средой [3].
Рассмотрим постановку задачи оценки потенциальным инвестором возможных вложений в проект на основе данных, представленных в бизнес-плане предпринимателя. Предполагается, что объем капитальных вложений по проекту составляет 28630 (здесь и далее денежные показатели представлены в условных единицах); срок эксплуатации - 5 лет; прибыль за вычетом налога на нее от реализации основных фондов по истечении срока их службы составит 944.4; денежные потоки (прибыль за вычетом налога на нее и амортизационных отчислений от стоимости введенных в действие основных фондов за счет капитальных вложений) прогнозируется по годам в следующих объемах: 8406, 9006, 9706, 8506, 8666. Ставка дисконта для определения текущей стои-
мости денежных потоков принята в размере 14 и 16 %. Граничная ставка для оценки расчетного уровня внутренней ставки дохода установлена в размере 17 %. Для принятия решения о целесообразности инвестирования в данный проект необходимо рассчитать следующие показатели: чистый приведённый доход, внутреннюю ставку дохода, период окупаемости, индекс и коэффициент прибыльности.
Все расчеты осуществляются в среде Excel.
Рассчитаем чистый приведённый доход (NPV) для каждой процентной ставки:
NPV = Xn=i (-^к — (i+i)j, где i — прогнозируемый средний уровень инфляции.
NPV14= (8406/ ((1+0,14)Л1)) + (9006/((1+0,14)л2)) + (9706/((1+0,14)л3)) + +(8556/((1+0,14)л4)) + (8666/((1+0,14)Л5)) - 28630 + (944.4/((1+ 0,14)Л5)) = 2281.96.
NPV16 = 828.74.
Дополнительно проводим расчеты и для граничных процентных ставок 17 и 18 % с целью проверки изменений потоков для инвестиции.
NPV17 = 143.08.
NPV18 = -517.05.
Определим внутреннюю норму прибыли (IRR). Сведем исходные данные и результаты вычислений в таблицу.
Результаты расчета показателей денежных потоков
Год Денежный поток PV14 PV16 PV17 P V со
0 -28630 -28630 -28630 -28630 -28630
1 8406 7373.68 7246.55 7184.62 7123.73
2 9006 6929.82 6692.93 6579.01 6467.97
3 9706 6551.27 6218.22 6060.14 5907.37
4 8556 5065.84 4725.40 4565.91 4413.09
5 8666 4500.85 4126.00 3952.66 3787.99
Прибыль 944.4 490.49 449.64 430.75 412.81
NPV 2281.96 828.74 143.08 -517.05
Начальное значение показателя "Денежный поток" 28630 взято с отрицательным знаком, поскольку финансирование в этот период еще не началось.
Исходя из результатов расчетов, можно сделать вывод, что функция NPV17 = f(r) изменяет свой знак на интервале между 17 и 18 %. Соответственно рассчитаем значение показателя IRR на основе выражения
f(r )
IRR = r1 + ^ ^ X (r2 — r1), где r1 — значение табулированного коэффициента дисконтирования, при котором f(r1) > 0 и f(r1) < 0;
г2— значение табулированного коэффициента дисконтирования, при котором ^г2) < 0 и ^г2) > 0.
^ = 17 % + (143.08/(143.08 - (-517.05)))*(18 % - 17 %) = 17.22 %
Определим период окупаемости. За первые 4 года при ставке дисконта 14 % сумма доходов составит 7373.68 + 6929.82 + 6551.27 + 5065.84 = 25920.61.
В течение пятого года необходимо покрыть объем 28630 - 25920.61 = 2709.39.
Для этого потребуется период времени около 7 месяцев. 2709.39/4500.85 =
0.60.
Таким образом, при ставке дисконта 14 % общий срок окупаемости инвестиций составит 4 года и 7 месяцев.
Аналогичные расчеты при ставке дисконта 16 % показывают, что срок окупаемости инвестиций составит 4 года и 10 месяцев.
Определим индекс рентабельности. Индекс Р1 показывает уровень дохода, получаемый на одну единицу инвестиций, с учетом временной стоимости денег. При ставке дисконта 14 % получим Р114 = (7373.68 + 6929.82 + 6551.27 + 5065.84 + 4500.85)/28630 = 1,06.
Аналогично при ставке дисконта 16 % Р116= 1.01.
Определим коэффициент эффективности. Коэффициент рентабельности продаж используется как основной индикатор оценки финансовой эффективности компаний с относительно небольшими объемами основных средств и собственного капитала. Оценка рентабельности продаж дает возможность объективно взглянуть на состояние дел предприятия.
PN
ARR =
х/2 X (1С - RV)
АКК = (8406 + 9006 + 9706 + 8556 + 8666)/)/((28630 - 944.4)*(1/2)) = 64.06 %.
Результаты проведенных расчетов показывают экономическую эффективность проекта при ставке дисконта меньшей 17,2 %.
В соответствии с использованным методом определения оценок показателей эффективности проекта, при каждом новом значении ставки дисконта требуется заново выполнить весь цикл вычислений, что в определенной степени снижает привлекательность этого метода.
Значительное более серьезным недостатком применения данного метода для оценки инвестиционной привлекательности конкретных проектов в условиях возрастающей неопределенности состояния российской экономики является детерминированный характер расчетов, предполагающий использование точных значений показателей на период нескольких ближайших лет (ставки дисконтирования, объемы денежных потоков и др.). Именно здесь скрыта основная проблема - достоверность вычисляемых оценок показателей, каждый из которых при реализации проекта в различных, потенциально возможных состояниях экономики, может принимать кардинально отличающиеся значения.
Одним из наиболее адекватных методов моделирования поведения сложных систем в условиях значительной неопределенности является метод имитационного моделирования. Его отличительной особенностью является возможность одновременного использования качественно отличающихся моделей при моделировании отдельных частей исследуемой системы. Имитационная модель позволяет отображать больше присущих исследуемой экономической системе особенностей, чем аналитическая модель и, соответственно, получить более точные прогнозные оценки показателей [4].
Для более адекватного соответствия реальному поведению исследуемой экономической системы в имитационную модель целесообразно включать как аналитические модели, так и модели с использованием случайных величин. К наиболее известным методам, применяемым при изучении случайных процессов, относится метод Монте-Карло. В его основе реализуется моделирование процесса с помощью генератора случайных величин. Многократное моделирование при различных (случайных) значениях переменных, задаваемых генератором случайных величин, позволяет определить устойчивые вероятностные характеристики решаемой задачи, в частности найти наиболее вероятные значения искомых показателей.
Эти особенности метода имитационного моделирования адекватны особенностям задачи оценки эффективности инвестиционного проекта в условиях значительной неопределенности.
На рисунке представлено описание расчетов показателей эффективности (например, показателя NPV при различных ставках дисконта - ячейки C24:F24) при конкретных значениях данных бизнес-плана (ячейки B2:D7; B5:F5; C6:C7).
Предлагается, с целью повышения уровня доверия к формируемым оценкам эффективности инвестиционного проекта использовать не точные значения показателей бизнес-плана, которые по своей природе являются достаточно условными, отражающими некую желаемую вероятность одного из возможных вариантов развития событий в будущем, а различные значения показателей в диапазоне их возможного изменения.
В Excel имеется ряд подходящих для такого моделирования функций, в том числе, функции СЛЧИС () и СЛУЧМЕЖДУ (). Первая функция генерирует равномерно распределенное случайное число в диапазоне от 0 до 1, вторая -возвращает случайное число из диапазона, заданного двумя числами.
С учетом особенностей рассматриваемой задачи оценки эффективности инвестиционного проекта, вместо конкретных значений показателей бизнес-плана целесообразно задавать возможный диапазон их изменений, например, вместо значения 8406 показателя "Денежный поток" в ячейке B5 можно задать диапазон его изменения 8000-9000 с помощью функции СЛУЧМЕЖДУ (8000; 9000). Аналогичным образом целесообразно задать соответствующие значения других показателей бизнес-плана: "Прибыль", "Ставка дисконта", "Граничная ставка", "Денежный поток" по каждому году. Тогда, каждый очередной расчет показателей эффективности будет автоматически осуществляться при различных значениях показателей бизнес-плана. Побочной стороной такого подхода с использованием случайных значений показателей из заданных диапазонов зна-
чений является значительный разброс в рассчитываемых значениях показателей эффективности. Для нивелирования этого эффекта в Excel реализован механизм итеративных вычислений, позволяющий задавать необходимое количество автоматически выполняемых циклов вычисления значений показателей эффективности при различных значениях случайных величин. Такой подход позволяет определить устойчивые оценки показателей эффективности посредством суммирования соответствующих каждому циклу значений конкретного показателя с последующим делением этой суммы на количество циклов (рисунок).
1 А В С D E F G H
Дано:
2 Стоимость линии 28630
3 Срок эксплуатации 5
4 5 6 Прибыль 13000
Денежеиые потоки (по годам) 8406 9006 9706 8556 8666
Ставка дисконта 14% 16%
7 Граничная ставка 17% 18%
3
э ОПРЕДЕЛЕНИЕ NPV И IRR
10
11 МРУ 14%= 11140,11 NPV 17*= 7922,33
12 ИРУ 16%= 3949,13 NPV 1H= 6933,11
13
14 Исходные данные для расчёта показателя IRR
15 16 17 13 19 20 21 22 23 24 25
Денежный поток PVu% PV1BM
° г°Д -28630 -28630 -28630 -28630 -28630
1год 3406 7373,63 7246,55 7134,62 7123,73
2 год 9006 6929,82 6692,93 6579,01 6467,97
J ГОД 9706 6551,27 6213,22 6060,14 5907,37
4 год 8556 5065,34 4725,40 4565,91 4413,09
5 год 8666 4500,85 4126,00 3952,66 3787,99
Прибыль 13000 9348,64 3570,03 8210,00 7867,97
NPV 11140,11 8949,13 7922,33 6938,11
26 21 28. 23
30
31
32
33
34
35 35 37
Исходя из расчетов, приведённых в таблице, можно сделать вывод: что функция ЫРУ^(г) меняет с
IRR=
25,06%
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПЕРИОДА ОКУПАЕМОСТИ (ПО ДАННЫМ О ДЕНЕЖНЫХ ПОТОКАХ)
а) При ставне дисконта 14%.
Доходы покроют инвестиции на 5 год. За первые 4 года доходы составляют (данные взяты из таб/ 25920,62
За Бый год необходимо покрыть:
Результаты расчета показателей эффективности инвестиционного
проекта
Вывод. Предлагаемый подход к оценке эффективности инвестиционного проекта развивает возможности традиционно используемых при решении данной задачи аналитических методов, придавая им большую адекватность особенностям влияния факторов неопределенности на состояние экономической среды. При этом характерная для аналитического метода схема вычисления значений показателей эффективности сохраняется, но одновременно изменяется характер формирования показателей, изначально представленных в бизнес-плане инвестиционного проекта. Важным преимуществом предлагаемого подхода является возможность учета влияния одновременного изменения всех показателей бизнес-плана на показатели его эффективности, что принципиально невозможно выполнить на основе аналитических методов.
Список литературы
1. Инвестиционный портал Тульской области. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.invest-tula.com/ (дата обращения: 11.11.2018).
2. Проекты в сфере сельского хозяйства. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.invest-tula.com/upload/ Дополнение.pdf (дата обращения: 18.12.2018).
3. Виленский П. Л., Лившиц В. Н., Смоляк С. А. Оценка эффективности инвестиционных проектов: теория и практика: учеб. пособие. М.: Дело, 2002. 888 с.
4. Акопов А. С. Имитационное моделирование: учебник и практикум. М.: Юрайт, 2018. 390 с.
Евсюков Владимир Васильевич, канд. техн. наук, доц. Тульского филиала Финунивер-ситета, evsvl@yandex.ru, Россия, Тула, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации,
Коптева Анастасия Игоревна, аналитик ООО "БСК", nastasicktitlaagmail. com, Россия, Тула, ООО "БСК
TO THE QUESTION OF ASSESSING THE EFFECTIVENESS OF INVESTMENT PROJECT
V. V. Evsujkov, A. I. Kopteva
The problem of adequate evaluation of the effectiveness of investment projects is of particular importance in the context of increasing uncertainty of the future of the Russian economy. To improve the adequacy of the efficiency indicators formed on the basis of analytical methods, it is proposed to strengthen them with the capabilities of the Monte Carlo method, which allows entering random values of the initial data in the given ranges of their change in the process of calculations.
Key words: investment project, efficiency indicator, cash flow, Monte Carlo method.
Evsujkov Vladimir Vasilevech, candidate of technical science, docent, evsvl@yandex.ru, Russia, Tula, Financial University under the Government of the Russian,
Kopteva Anastasia Igorevna, analyst, nastasicktula@gmail.com, Russia, Tula, OOO
"BCK"
