CC BY
27
pISSN 2071-4688 Инвестиционная деятельность
eISSN 2311-8709
МЕТОД ИСПОЛЬЗОВАНИЯ РЕАЛЬНОГО ПУТ-ОПЦИОНА В УПРАВЛЕНИИ РИСКАМИ ИННОВАЦИОННОЙ СТРАТЕГИИ КЛАСТЕРА*
Сергей Николаевич ЯШИН3', Юрий Васильевич ТРИФОНОВЬ, Егор Викторович КОШЕЛЕВ0
а доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой менеджмента и государственного управления, Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород, Российская Федерация j ashinsn@yandex. ги
ь доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой информационных технологий и инструментальных методов в экономике, Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород, Российская Федерация decanat@ef.unn.ru
с кандидат экономических наук, доцент кафедры менеджмента и государственного управления,
Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, Нижний Новгород, Российская Федерация
ekoshelev@yandex.ru
• Ответственный автор
Аннотация
Предмет. Проблема корректировки инновационной стратегии инновационно-индустриального кластера в условиях неопределенности поведения внешней и внутренней среды. Рассматривается возможность отказа от уже начатой стратегии кластера даже при наличии соответствующих угроз.
Цели. Разработка метода корректировки инновационной стратегии развития инновационно-индустриального кластера. Стратегия задается в виде оптимального портфеля крупных компаний, представляющих соответствующие отрасли экономики региона, после чего она исследуется на предмет возможности отказа от ее реализации в любой момент горизонта планирования, кроме последнего года. Методология. Для управления рисками эволюции инновационно-индустриального кластера применялась технология реального пут-опциона на отказ от стратегии. В качестве функции, наиболее адекватно характеризующей состояние и перспективы развития отдельных компаний или отраслей, можно использовать уровень рыночной капитализации в деньгах. А в качестве денежного потока проектов-отраслей - приростный денежный поток.
Результаты. Использование метода реального пут-опциона для корректировки стратегии Нижегородского инновационно-индустриального кластера позволило получить полный эффект от стратегии, существенно превышающий минимально необходимое значение, обусловленное продажей компании «Волжское пароходство» («Волга-флот»). При этом опцион на возможный отказ от уже начатой стратегии кластера существенно повышает рассматриваемый полный эффект. Выводы. Подобный подход к управлению рисками эволюции кластеров, использующий технологии реальных опционов, позволяет в итоге при необходимости скорректировать глобальную стратегию региона.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2017
История статьи:
Получена 10.04.2017 Получена в доработанном виде 24.04.2017 Одобрена 30.05.2017 Доступна онлайн 14.07.2017
УДК 336.645.1 JEL: С54, Е27, G32, Ь16, 021
Ключевые слова: кластеры, инновационная стратегия, реальные опционы, пут-опцион
Для цитирования: Яшин С.Н., Трифонов Ю.В., Кошелев Е.В. Метод использования реального пут-опциона в управлении рисками инновационной стратегии кластера // Финансы и кредит. - 2017. - Т. 23, № 26. -С. 1518 - 1532.
https://doi.org/10.24891/fc.23.26.1518
Введение
Эволюция инновационно-индустриальных кластеров - процесс сложный и длительный.
* Статья подготовлена при финансовой поддержке РГНФ. Грант № 15-02-00102а.
Управление подобным процессом со стороны государства и неформальных объединений ведущих компаний кластера является необходимым условием его успешного развития. В связи с этим важно планирование развития, подразумевающее в первую очередь
разработку инновационной стратегии кластера. Для этого обычно на практике используют методы прогнозного форсайта (Н.Я. Калюжнова, Е.В. Верхотурова [1], Дж. Кэлоф, Г. Ричардс, Дж. Смит [2], Б.Р. Мартин [3-5], В. Харитонов, У. Курельчук, С. Мастеров [6], Л.А. Черных [7]).
Однако сама инновационная стратегия кластера не является конечным результатом анализа и планирования его эволюции. В современных условиях повышенного риска экономики России как развивающегося рынка (М.А. Лимитовский1) актуально учитывать возможности корректировки уже начатой стратегии и даже при наличии соответствующих угроз со стороны экономического окружения кластера отказ от нее и переход к новой стратегии.
В бизнесе уже наработан серьезный пласт таких технологий, позволяющих принимать гибкие управленческие решения. Они называются реальными опционами (ROV) (А. Дамодаран [8], Г.С. Клычова и др. [9], С.К. Майерс [10], М.А. Лимитовский2, Дж. Рош [11]). Самыми распространенными из них считаются опционы на сокращение и на выход из бизнеса, опционы на развитие и тиражирование опыта, опционы на переключение и временную остановку бизнеса, опционы на отсрочку начала проекта, опционы на уже имеющиеся опционы (М.А. Лимитовский3).
Таким образом, реальные опционы как отдельная отрасль финансовой науки поставили перед бизнесом и государственными учреждениями вопрос о необходимости применения технологий фондового рынка в реальном бизнесе, в том числе и в инноватике (Ю.В. Трифонов, С.Н. Яшин, Е.В. Кошелев [12]).
Применительно к разработке инновационной стратегии кластера некоторые уже известные опционы, практикующиеся в бизнесе, можно использовать в целях уточнения стратегии с
1 Лимитовский М.А. Инвестиционные проекты и реальные опционы на развивающихся рынках. 4-е изд. М.: Юрайт, 2008. 464 с.
2 Там же.
3 Там же.
условием возможного отказа от нее в будущем. Эти возможности повышают гибкость стратегического решения. Однако им необходимо дать адекватную оценку, прежде всего в плане анализа стоимости такой скорректированной стратегии. В этом случае она рассматривается как глобальный инвестиционный проект, включающий в себя широкий портфель крупных профильных направлений бизнеса кластера, которые характеризуют ведущие отрасли инвестора-региона, позволяющие ему выйти на новые инновационные возможности развития.
Рассмотрим поэтапно принципы построения предлагаемой нами модели управления рисками инновационной стратегии кластера с использованием реального пут-опциона на отказ от стратегии.
Реальный пут-опцион на отказ от стратегии
Когда речь идет о добровольных причинах прекращения проектов, мы имеем дело с ситуацией исполнения реального опциона на отказ от стратегии (развития бизнеса или портфеля разных направлений бизнеса).
Полный эффект от проекта с учетом возможности его остановки и реального опциона
Возможность отказа от стратегии или проектов на определенном этапе его осуществления называется реальным пут-опционом (М.А. Лимитовский4). М.А. Лимитовский предлагает определять полный эффект от проекта с учетом возможности отказа от бизнеса (АРУ), сложив его МРУ и ценность реального опциона Р:
п ср 1
АРУ = МРУ+Р=1 -СР- П (1 -Р)т+
(-0 (1 + I ) т-0
п Т Р (-1
+Х П (1-Р )'.
(-1(1 +Гг) т-0
где ( - номер года;
п - горизонт планирования (количество лет проекта);
4 Лимитовский М.А. Инвестиционные проекты и реальные опционы на развивающихся рынках. 4-е изд. М.: Юрайт, 2008. 464 с.
CFt - денежный поток в году t (руб.);
г - ставка доходности с таким же уровнем
риска, как и данный проект (%);
Р( - вероятность неблагоприятного сценария (р0 = 0);
Т - ликвидационная стоимость бизнеса в году
( (руб.);
г/ - ставка безрисковой доходности (%).
Полный эффект от инновационной стратегии с учетом возможности ее прекращения и реального опциона
Данную стратегию можно рассматривать как инвестиционный проект или портфель проектов. В этом случае в качестве функции, наиболее адекватно характеризующей текущее состояние и перспективы развития отдельных компаний или отраслей, можно использовать уровень рыночной капитализации в деньгах (Сар).
Как это было принято нами в работе [13], будем анализировать следующую функцию капитализации:
п а P а EV Cap=a + p1 — + ß2-
■a + ß1-PS +ß2-VE,
М.А. Лимитовский5), представляющий собой разницу между значениями Cap в соответствующие моменты времени t.
Также с учетом того, что инвестор-регион может добровольно отказаться от изначально выбранной им стратегии в любой момент времени горизонта планирования, кроме последнего, а также в связи с предположением о том, что вероятность отказа в случае реализации пессимистичного сценария будет одинаковой в любой момент времени, кроме последнего, выражение для APV стратегии региона можно записать как
n -1
APV =£A CFt
t -0
1 -p
t -1
1 -P
1 + r
1 +i
t
A CFn (1 + i )n
(1)
f!
1S 2 EBITDA
где a, Pj, в2 - статистические постоянные;
P - рыночная цена одной обыкновенной акции (руб.);
S - выручка на одну обыкновенную акцию (руб.);
EV - рыночная стоимость компании (руб.);
EBITDA - прибыль до выплаты процентов и налогов из прибыли (операционная прибыль) и амортизационные отчисления (руб.);
PS - мультипликатор выручки;
VE - мультипликатор прибыли.
В качестве же денежного потока проектов будем использовать приростный (дифференциальный) денежный поток A CFt (Ю. Бригхем, Л. Гапенски [14],
Оценка среднегодовой вероятности отказа от стратегии
До сих пор мы полагали, что вероятность прекращения реализации стратегии нам известна. Если мы имеем дело с вероятностью добровольного отказа от стратегии, как вариант можно использовать формализованную процедуру (М.А. Лимитовский6), суть которой в нашем случае сводится к следующему.
Предположим, что вероятность отказа от стратегии равна вероятности того, что доходность стратегии окажется меньше барьерного минимального уровня доходности, то есть безрисковой ставки ry. Поэтому ее используем в качестве ставки дисконта.
Тогда среднегодовую вероятность p того, что стратегию на данном этапе (в данный год) придется прекратить, можно определить по методу приближенных статистических оценок PERT (М.А. Лимитовский7). Согласно данному методу ожидаемое значение NPV и его среднеквадратическое отклонение находятся по формулам:
5 Лимитовский М.А. Инвестиционные проекты и реальные опционы на развивающихся рынках. 4-е изд. М.: Юрайт, 2008. 464 с.
6 Там же.
7 Там же.
+
E[NPV== E[NPVmin]+4E[NPVp]+E[NPVmax] _
6
n E [NPVmax ]- E [NPV^]
o[NPV ]=—-—---—. (2)
6
Нормализованное значение NPV определяется как
=NPV min - E [ NPV ]
o[NPV] . ( )
Соответствующее значение вероятности p может быть найдено по таблице площади под кривой нормального распределения как N(d) (Ю. Бригхем, Л. Гапенски [14], М.А. Лимитовский8).
Эмпирические результаты
Чтобы проиллюстрировать, как действует представленная модель управления рисками инновационной стратегии кластера с использованием реального пут-опциона на отказ от стратегии, рассмотрим в качестве примера Нижегородский индустриальный инновационный кластер.
Ранее в работе С.Н. Яшина, Ю.В. Трифонова, Е.В. Кошелева [13] нами было установлено, что наибольший синергетический эффект для Нижегородского инновационно-индустриального кластера даст приобретение эквивалентного портфеля, дублирующего отрасль «Деятельность водного транспорта», представленную компанией «Волжское пароходство» («Волга-флот»). Для этого инвестору-региону необходимо приобрести следующий оптимальный для него портфель. Наиболее перспективный вид бизнеса в Нижегородском кластере - это услуги по передаче электроэнергии, то есть то, чем занимается компания «МРСК Центра и Приволжья». Этот вид бизнеса необходимо в ближайшем будущем тиражировать примерно 89 раз, то есть увеличить число фирм данного профиля до 89. На втором месте находится бизнес, которым занимается «Выксунский металлургический завод» («ВМЗ») -
8 Лимитовский М.А. Инвестиционные проекты и реальные опционы на развивающихся рынках. 4-е изд. М.: Юрайт, 2008. 464 с.
производство труб для добычи и транспортировки нефти и газа, строительства и ЖКХ. Его доля участия (кооперации) в кластере должна составлять 0,141. При этом необходимыми продажами в данном портфеле являются две: 1) вид бизнеса, которым занимается «ЛУКОЙЛ», а именно разведка и добыча нефти и газа, производство нефтепродуктов и нефтехимической продукции, а также сбыт произведенной продукции (продать фирмы данного профиля 1,833 раза относительно стоимости активов данной компании); 2) вид бизнеса, которым занимается «Волгогаз», а именно строительно-монтажные работы, пусконаладка и ремонт объектов газового хозяйства (продать 14 раз). Поскольку эквивалентный портфель приобретается, сейчас надо также целиком продать компанию «Волжское пароходство» («Волга-флот»), чтобы получить синергетический эффект для Нижегородского кластера величиной 22 927,627 млн долл. США.
Таким образом, инновационная стратегия Нижегородского кластера в дальнейшем рассматривается как портфель четырех инвестиционных проектов для соответствующих четырех титулов, то есть направлений бизнеса, представленных крупными профильными компаниями региона.
Для того чтобы будущую динамику сравнимых по деньгам показателей Cap компаний спрогнозировать по множественным регрессиям, полученным в работе С.Н. Яшина, Ю.В. Трифонова, Е.В. Кошелева [13] с помощью пакета Statistica, необходимо учесть нелинейный характер изменения параметров PS и VE. Он необратимо будет искажать в будущем уже установленные исторические зависимости. Так, к примеру, для ПАО «ЛУКОЙЛ» они получены в пакете Mathematica (В.П. Дьяконов9, Х. Рускиипаа [15]) с помощью полиномов различных степеней (рис. 1 и 2). Наиболее адекватный характер в целях дальнейшего прогноза параметров PS и VE носят полиномы второй
9 Дьяконов В.П. Mathematica 5/6/7. Полное руководство. М.: ДМК Пресс, 2010. 624 с.
степени, то есть параболы. Их будем использовать в наиболее вероятном сценарии.
В работе С.Н. Яшина, Ю.В. Трифонова, Е.В. Кошелева [13] в оптимальный портфель региона
(nj ,n2 ,n3 ,n4) = (-1,832918 ;0,141885 ; 89,187712; —14,056155 ),
позволяющий получить наибольший синергетический эффект, доля ПАО «ЛУКОЙЛ» входит с отрицательным знаком, то есть данный титул в указанной доле необходимо продать. По этой причине пессимистичным сценарием для мультипликатора PS будет полином пятой степени, поскольку в этом случае в прогнозный период значение PS будет расти быстрее других полиномов (рис. 1). Оптимистичным же сценарием для PS будет полином первой степени, то есть нисходящая прямая. Таким образом, учитываются соответственно вмененные потери либо вмененные доходы, возникающие в будущем в случае продажи ПАО «ЛУКОЙЛ». Подобные рассуждения справедливы, когда мультипликаторы PS и VE входят в функцию Cap с положительным знаком.
Доли титулов, входящие в оптимальный портфель с положительным знаком, инвестор-регион покупает. В этом случае выбор пессимистичного и оптимистичного сценариев будет противоположным. С учетом данного факта в целях прогноза на следующие годы будем использовать такие зависимости для входящих в портфель титулов.
«ЛУКОЙЛ» (продаем):
Cap=330,3835+754,1247-PS+24,338- VE; PS pes= 1,57867-0,4772771-0,0237744212+ +0,0350122 t3-0,00525583t4+0,00023461515; PS = 1,19617-0,2313261+0,014886412; PSop = 0,868667- 0,06757581;
VE,
= 11,7147-5,880421+1,585251 -
-0,17863713 +0,0074766111'-0,000029487215; VEp=7,33917-1,063671+ 0,082234812; VEopt= 5,53- 0,159091.
«ВМЗ» (покупаем):
Cap = 287,4269+ 70,5602-VE; VEpes=4,00133 + 06403031;
VEp = 13,4463 - 4,08221 + 0,42931812; VEopt=36,3333- 46,09421 + 21,538912-4,0147613+0,30613914-0,007515.
«МРСК» (покупаем):
Cap = 620,8324 + 258,7387-PS; PSpes=2,184 -0,22583641;
PSp=3,54733 - 0,940031 +0,061969712;
PSopt = 1,78733 + 2,766941-2,1780112+
+ 0,53566613-0,054663814+0,0019948715.
«Волгогаз» (продаем):
Cap = 399,4141 + 136,5621-PS; PSpes=21,9627 -13,991+3,7158712-0,4374413+0,019582214-0,00010384615; PSp= 12,5792-3,286191 + 0,22238612; PSopt = 7,68677-0,8399391.
Если использовать представленные функции, можно спрогнозировать их значения в следующие четыре года для каждой компании. Прогноз осуществляем для трех сценариев: оптимистичного, наиболее вероятного и пессимистичного. Кроме того, все конечные результаты умножаем на соответствующие доли сравнимых по деньгам титулов (С.Н. Яшин, Ю.В. Трифонов, Е.В. Кошелев [13]) в оптимальном портфеле инвестора-региона:
(n j ,n 2 ,n3 ,n4 ) = (—108,5145501; 1,15111; 133,604342 ;-25,212066).
В итоге в табл. 1 для трех сценариев представлены фактические значения Cap компаний в 2015 г. и прогнозные - в 20162019 гг. При этом в пессимистичном сценарии данные по 2019 г. не приведены, поскольку в этом случае в данном году выбранная изначально стратегия до конца не реализуется. Она прерывается в одном из предыдущих трех лет.
На основе данных табл. 1 можно рассчитать приростные денежные потоки A CFt как разницу между значениями Cap в соседних годах. Результаты представлены в табл. 2.
Также в этой таблице в 2015 г. вычислены современные стоимости приростных денежных потоков 2016-2019 гг. по безрисковой ставке с поправкой на страновый риск России, составляющей 10,8% годовых (М.А. Лимитовский10).
Имея представленную в табл. 2 информацию, можно методом PERT (М.А. Лимитовский) оценить среднегодовую вероятность отказа от разработанной в работе С.Н. Яшина, Ю.В. Трифонова, Е.В. Кошелева [13] инновационной стратегии Нижегородского кластера, после чего рассчитать полный эффект от стратегии с учетом возможности ее прекращения и реального опциона.
Используя данные табл. 1 и 2, оценим NPV каждого проекта - каждой отрасли, представленной соответствующей компанией из оптимального портфеля инвестора-региона. При этом учитываются вмененные потери либо вмененные доходы, возникающие в будущем в случае продажи 1-го и 4-го титулов портфеля. А NPV каждого проекта оценивается для каждого из трех сценариев.
1. Пессимистичный сценарий.
NPV(1)=50 440,796-116 650,948=-66 210,152; NPV(2)=-3 378,342-1 860,2 = -5 238,542; NPV(3)=-33 423,13 + 10 325,6=-23 097,53; NPV(4)=10 027,368-75 610,064 = -65 582,696; NPV I =-160 128,92.
2. Наиболее вероятный сценарий:
NPV(1)=50 440,796-64 473,402 = -14 032,606; NPV(2)=-3 378,342-63,413 = -2 3441,755 ;
,(3)
Пользуясь формулами (2), (3) и МРУ = 303,945 млн долл. США для покрытия продажи компании Волга-флот (С.Н. Яшин, Ю.В. Трифонов, Е.В. Кошелев [13]), оценим вероятность отказа от стратегии:
Е [ ЫРУ ] =
=-160 128,92 + 4-44 284,146 + 1 490 667,938 = = 6 = = 251 279,267;
а[ МРУ ] = 1 490 667,938 + 160 128,92 =275 132,81; 6
, 303,945- 251 279,267
й =-275132,81-=-0'91;
N (й )=0,5-0,3186 = 0,1814, то есть р= 18,14%.
Теперь можно вычислить МРУ портфеля проектов, используя первую часть формулы
(3):
n-1
NPV = I A CFt
t-0
1-p 1 +i
U A CFn +--L. (4)
(1 +i )L
Однако для каждой отдельной компании ее приростные денежные потоки A CFt необходимо дисконтировать по ставке, соответствующей данной отрасли экономики. Поскольку A CFt характеризует изменение рыночной капитализации компании в деньгах (Cap), в качестве ставки дисконта следует использовать стоимость собственного капитала компании. Ее можно вычислить, используя известную модель CAPM (Ю. Бригхем, Л. Гапенски [14], А. Дамодаран [8], Л. Крушвиц [16], М.А. Лимитовский11, Т. Огиер, Дж. Рагман, Л. Спайсер [17], Дж. Рош [11]):
NPV '=-33 423,13 + 112 663,703=-79 240,573; k =k + MRP-ß
tл\ s RF I 5
NPV(4)=10 027,368-27 509,434 = -17 482,066; NPVi = 44 284,146.
3. Оптимистичный сценарий:
NPV(1) = 50 440,796-391,282=50 832,078; NPV(2)=-3 378,342-17 222,456 = 13 844,114;
NPV(3)=-33 423,13 + 1 438 200,842 = =1 404 777,712;
NPV(4)=10 027,368 + 11 186,666=21 214,034; NPVi =1 490 667,938.
где ks - стоимость собственного капитала
компании (%);
kRF - безрисковая доходность (%);
MRP - рыночная премия за риск (%);
в - коэффициент, характеризующий изменчивость доходности акций данной компании относительно средней доходности на рынке ценных бумаг.
10 Лимитовский М.А. Инвестиционные проекты и реальные опционы на развивающихся рынках. 4-е изд. М.: Юрайт, 2008. 464 с.
11 Лимитовский М.А. Инвестиционные проекты и реальные опционы на развивающихся рынках. 4-е изд. М.: Юрайт, 2008. 464 с.
25 344,075 1,1502354
«Волгогаз» :
1,164924
Следуя рекомендациям М.А. Лимитовского, в «МРСК»: качестве безрисковой доходности в долларах возьмем 4,21%, а в качестве рыночной премии за риск инвестирования в акции российских корпораций возьмем 13,35%. Р-коэффициенты для отраслей «Нефтяная и газовая промышленность», «Металлургия»,
«Энергетика и жилищное строительство» составят соответственно 0,67, 0,88, 0,81 и 0,92.
Оценим тогда стоимость собственного капитала для каждого из четырех титулов оптимального портфеля инвестора-региона.
«ЛУКОЙЛ»:
¿,=4,21% + 13,35%-0,67 = 13,1545%. «ВМЗ»:
¿,=4,21% + 13,35% 0,88 = 15,958%. «МРСК»:
¿,=4,21% + 13,35%-0,81 = 15,0235%. «Волгогаз»:
k==4,21% +13,35% • 0,92 = 16,492 %.
Если знать дисконтные ставки и среднегодовую вероятность отказа от стратегии, по формуле (4) можно рассчитать NPV каждого проекта оптимального портфеля инвестора-региона.
«ЛУКОЙЛ»:
1-р =1-0,1814 =0 23436; 1 +г 1,131545
И1)
= 0,711681;
1-p =1 -0,1814 1 +i =1,150235 NPV(3) = -33 423,13 +72 905,246-0,711681 + 16 775,228-0,7116812+21 059,518 0,711683+
: 49 740,128.
1-p =1 -0,1814 1 +i =1,16492
NPV(4'=10 027,368-11 541,706-0,702709-6296,20' 9 358,92
= 0,702709;
-6296,209- 0,7027092-7 827,54- 0,7027093+
- = -8 990,376.
В сумме NPV портфеля проектов составит ^ =39 028,831 млн долл.
величину США.
NPV
Далее вычислим стоимость реального пут-опциона на отказ от стратегии, используя вторую часть формулы (1):
P =1 Lti
t -1
1-,
1 + г
. (5)
fl
Если использовать данные табл. 1 для пессимистичного сценария, получим следующие значения ликвидационной стоимости портфеля инвестора-региона в 2016-2018 гг.:
NPV( — 50 440,796-37 229,155-0,723436- L=1 227,936+ 60 199,578 = 61 427,514;
-11 274,656-0,7234362-14 1 45,299-0,7234363-17 016,159
L2 = 1 227,936 + 51 268,395 = 52 548,337;
1,1315454 = 1 872,084.
«ВМЗ»:
1-p = 1-01Ш4=0,705945; 1 + i 1,15958
NPV{2'=-3 378,342-1 383,266-0,705495 + ■470,34-С 609,931
L3=1 227,936+ 42 337,078 =
= 43 669,027.
+ 470,34-0,7059452+ 540,191-0,7059453+
+
1,159584
=-3 593,005 .
12 Лимитовский М.А. Инвестиционные проекты и реальные опционы на развивающихся рынках. 4-е изд. М.: Юрайт, 2008. 464 с.
Тогда по формуле (5) можно рассчитать стоимость реального пут-опциона на отказ от стратегии.
^ =1-°,1814 =0,0738809; 1 +гг 1,108
Р = 61 427,514-0,1814-0,738809 + + 52 548,337-0,1814-0,7388092+ + 43 669,027-0,1814-0,73 8 8093 = 19 541,3 04.
Полный эффект от инновационной стратегии Нижегородского кластера с учетом
возможности ее прекращения и реального опциона составит
АРУ = МРУ^ + Р = 39 028,831 + 19 541,304 = = 58 570,135.
Разделив это значение и МРУ^п = 303,945 млн долл. США на корректирующий множитель = 1,045489 для компании «Волга-флот» (С.Н. Яшин, Ю.В. Трифонов, Е.В. Кошелев [13]), получим, что
АРУ = 56 021,761 > 290,72 = МРУ.
А это свидетельствует о выгодности выбранной инвестором-регионом инновационной стратегии Нижегородского кластера.
В заключение сформулируем следующие практические выводы.
1. В современных условиях повышенного риска для экономики России как для развивающегося рынка актуально учитывать возможности корректировки уже начатой стратегии кластера и даже при наличии соответствующих угроз со стороны экономического окружения региона возможен отказ от нее и переход к новой стратегии.
2. Инновационную стратегию развития кластера, заданную в виде оптимального портфеля крупных компаний, представляющих соответствующие отрасли экономики региона, целесообразно исследовать на предмет возможности отказа от ее реализации в любой момент горизонта планирования, кроме последнего года.
3. Для управления рисками эволюции инновационно-индустриального кластера в статье применялась технология реального пут-
опциона на отказ от стратегии. В качестве функции, наиболее адекватно характеризующей текущее состояние и перспективы развития отдельных компаний или отраслей, можно использовать уровень рыночной капитализации в деньгах. А в качестве денежного потока проектов-отраслей можно использовать приростный денежный поток, представляющий собой разницу между значениями рыночной капитализации в соответствующие моменты времени.
4. Полный эффект от инновационной стратегии Нижегородского кластера с учетом возможности ее прекращения и реального опциона составил 56 021,761 млн долл. США, что существенно превышает минимально необходимое значение 290,72 млн долл. США, обусловленное продажей компании «Волжское пароходство» («Волга-флот»). При этом полный эффект от стратегии состоит из МРУ портфеля проектов величиной 39 028,831 : 1,045489 = 37 330,695 млн долл. США и стоимости реального пут-опциона на отказ от стратегии величиной 19 541,304 : 1,045489 = 18 691,066 млн долл. США. Таким образом, опцион на отказ от стратегии существенно повышает ее полный эффект.
5. Подобный подход к управлению рисками эволюции кластеров, использующий технологии реальных опционов, позволяет в итоге при необходимости скорректировать глобальную стратегию региона.
Данные результаты могут быть полезны органам государственного управления, например, при разработке дальнейшей стратегии инновационного развития Нижегородской области.
Таблица 1
Cаp компаний в портфеле в трех сценариях (2015-2019 гг.), млн долл. США
Table 1
Cap of companies in the portfolio in 3 scenarios (2015-2019), million USD
Эмитент 2015 2016 ^Я 2017 1 2018 2019
Пессимистичный сценарий
«ЛУКОЙЛ» 50 441 78 851 121 017 206 418 -
«ВМЗ» 3 378 1 228 1 280 1 332 -
«МРСК» 33 423 60 200 51 268 42 337 -
«Волгогаз» 10 027 28 796 56 509 105 610 -
Наиболее вероятный сценарий
«ЛУКОЙЛ» 50 441 87 670 98 945 113 090 130 106
«ВМЗ» 3 378 1 995 2 466 3 006 3 616
«МРСК» 33 423 107 328 124 104 145 163 170 507
«Волгогаз» 10 027 21 569 27 865 35 693 45 052
Оптимистичный сценарий
«ЛУКОЙЛ» 50 441 55 068 53 004 50 940 48 877
«ВМЗ» 3 378 5 704 10 821 17 850 26 573
«МРСК» 33 423 172 790 424 033 980 366 2 033 530
«Волгогаз» 10 027 4 724 1 832 -1 060 -3 952
Источник: составлено авторами Source: Authoring
Таблица 2
Приростные денежные потоки Cap компаний в трех сценариях (2016-2019 гг.), млн долл. США
Table 2
Incremental cash flows of Cap of companies in 3 scenarios (2016-2019), million USD
Эмитент PV2015 2016 2017 2018 2019
Пессимистичный сценарий
«ЛУКОЙЛ» 116 651 28 410 42 167 85 401 -
«ВМЗ» -1 860 -2 150 52 52 -
«МРСК» 10 326 26 776 -8 931 -8 931 -
«Волгогаз» 75 610 18 769 27 715 49 101 -
Наиболее вероятный сценарий
«ЛУКОЙЛ» 64 473 37 229 11 275 14 145 17 016
«ВМЗ» -63 -1 383 470 540 610
«МРСК» 112 664 73 905 16 775 21 060 25 344
«Волгогаз» 27 509 11 542 6 296 7 828 9 359
Оптимистичный сценарий
«ЛУКОЙЛ» -391 4 627 -2 064 -2 064 -2 064
«ВМЗ» 17 222 2 326 5 117 7 029 8 723
«МРСК» 1 438 201 139367 251 242 556 333 1 053 165
«Волгогаз» -11 187 -5 303 -2 892 -2 892 -2 892
Источник: составлено авторами Source: Authoring
С.Н. Яшин
Рисунок 1
Аппроксимация полиномами исторических значений мультипликатора PS для ПАО «ЛУКОЙЛ» в пакете Mathematica
Figure 1
Approximation by historical value polynoms of PS multiplier for PAO LUKOIL in Mathematica package
Примечание. Приведен текст программы в пакете Mathematica. По горизонтальной оси на получающемся в пакете графике откладываются годы с 2006 по 2015 г., по вертикальной - годовые значения мультипликатора PS. Источник: составлено авторами
Note. The text of the program in Mathematica package is given. The horizontal axis of the graph produced within the package shows years from 2006 to 2015; the vertical axis - annual values of PS multiplier. Source: Authoring
Рисунок 2
Аппроксимация полиномами исторических значений мультипликатора VE для ПАО «ЛУКОЙЛ» в пакете Mathematica
Figure 2
Approximation by historical value polynoms of VE multiplier for PAO LUKOIL in Mathematica package
data := {{1, 7.12), {2, 5.67}, {3, 2.77}, {4, 4.96}, {5, 4.52},
{6, 3.75}, {7, 4.11}, {B, 5.13}, {9, 3.62}, {10, 4.7}} pl[x_] = Fit [data, {1, x} , x]
5.53 - 0.15Э091x
gl := Plot [pi [X], {X, 0, 11}]
p2[x_] = Fit [data, [1, x, хл2} , x] 7.33Э17 - 1.06367 x + D. 0322348 x2
g2 := Plot [p2 [x] , {x, 0, 11}]
p5 = Fit [data, {1, x, xл 2 , xA3, x A 4, xA5}, x]
11.7147 - 5. 88042 x + 1.58525 x2 - 0. 178637 x3 - 0.00747611 x4 - 0. 00002 94872 x5 g5 := Plot [p5 [x] , {x, 0, 11}]
gd ListPlot[data, PlotStyle[PointSize[0.02]}] Show [gl, g2, g5, gd, PlotRange -+ (2, 8}]
Примечание. Приведен текст программы в пакете Mathematica. По горизонтальной оси на получающемся в пакете графике откладываются годы с 2006 по 2015 г., по вертикальной - годовые значения мультипликатора VE. Источник: составлено авторами
Note. The text of the program in Mathematica package is given. The horizontal axis of the graph produced within the package shows years from 2006 to 2015; the vertical axis - annual values of VE multiplier. Source: Authoring
Список литературы
1. Калюжнова Н.Я., Верхотурова Е.В. Форсайт-технология как инструмент прогнозирования инновационного развития регионов // Фундаментальные исследования. 2013. № 6-5. С.1196-1203.
2. Кэлоф Дж., Ричардс Г., Смит Дж. Форсайт, конкурентная разведка и бизнес-аналитика -инструменты повышения эффективности отраслевых программ // Форсайт. 2015. Т. 9. № 1. С. 68-81. doi: 10.17323/1995-459X.2015.1.68.81
3. Martin B.R. et al. Project Foresight, A Proposal Submitted to the Cabinet Office. Brighton, UK, SPRU, University of Sussex, 1983.
4. Martin B.R et al. Research Foresight: Priority-setting in Science. London and New York, Pinter Publishers, 1989, 366 p.
5. Martin B.R. The Origins of the Concept of 'Foresight' in Science and Technology: An Insider's Perspective. Technological Forecasting and Social Change, 2010, vol. 77, iss. 9, pp. 1438-1447.
6. Харитонов В., Курельчук У., Мастеров С. Долгосрочное стохастическое прогнозирование мирового рынка ядерной энергетики // Форсайт. 2015. Т. 9. № 2. С. 58-71. doi: 10.17323/1995-459X.2015.2.58.71
7. Черных Л.А. Форсайт-проект как инструмент демпфирования циклических колебаний при развитии российской оборонной отрасли // Современная экономика: проблемы и решения. 2012. № 7. С. 66-75.
8. Damodaran A. Investment Valuation: Tools and Techniques for Determining the Value of Any Asset. New York, John Wiley & Sons, Inc., 2002, 993 p.
9. Klychova G.S., Kuznetsov V.P., Trifonov Y.V. et al. Upgrading Corporate Equipment As an Asian Real Option. International Business Management, 2016, vol. 10, iss. 21, pp. 5130-5137. doi: 10.3923/ibm.2016.5130.5137
10. Myers S.C. Determinants of Corporate Borrowing. Journal of Financial Economics, 1977, vol. 5, iss. 2, pp. 147-175.
11. Roche J. The Value of Nothing: Mastering Business Valuations. London, Global Professional Publishing, 2005, 250 p.
12. Трифонов Ю.В., Яшин С.Н., Кошелев Е.В. Технологии фондового рынка в бизнесе: монография. Н. Новгород: Печатная мастерская РАДОНЕЖ, 2015. 151 с.
13.Яшин С.Н., Трифонов Ю.В., Кошелев Е.В. Планирование оптимального синергетического эффекта кластера с использованием технологий форсайта и финансового арбитража // Управление экономическими системами: электронный журнал. 2016. № 11. URL: http://www.uecs.ru/innovacii-investicii/item/4149-2016-11-19-07-16-48
14.Brigham E.F., Gapenski L.C. Intermediate Financial Management, 4th ed. Orlando, FL, The Dryden Press, 1993, 1122 p.
15.Ruskeepaa H. Mathematica Navigator: Mathematics, Statistics and Graphics, 3rd ed. Finland, University of Turku, 2009, 1135 p.
16. Kruschwitz L. Finanzierung und investition. Munchen, Wien, R. Oldenbourg Verlag, 1999, 563 p.
17. Ogier T, Rugman J., Spicer L. The Real Cost of Capital: A Business Field Guide to Better Financial Decisions. London, Prentice Hall, 2004, 291 p.
Информация о конфликте интересов
Мы, авторы данной статьи, со всей ответственностью заявляем о частичном и полном отсутствии фактического или потенциального конфликта интересов с какой бы то ни было третьей стороной, который может возникнуть вследствие публикации данной статьи. Настоящее заявление относится к проведению научной работы, сбору и обработке данных, написанию и подготовке статьи, принятию решения о публикации рукописи.
pISSN 2071-4688 eISSN 2311-8709
Investing
USING A REAL PUT OPTION TO MANAGE RISKS OF CLUSTER'S INNOVATION STRATEGY Sergei N. YASHINa% Yurii V. TRIFONOVb, Egor V. KOSHELEVC
a National Research Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod, Nizhny Novgorod, Russian Federation j ashinsn@yandex. ru
b National Research Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod, Nizhny Novgorod, Russian Federation decanat@ef.unn.ru
c National Research Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod, Nizhny Novgorod, Russian Federation ekoshelev@yandex.ru
• Corresponding author
Article history:
Received 10 April 2017 Received in revised form 24 April 2017 Accepted 30 May 2017 Available online 14 July 2017
JEL classification: C54, E27, G32, L16, O21
Keywords: cluster, real option, put option, innovation strategy
Abstract
Subject The article addresses the problem of adjusting the innovation strategy of innovative and industrial clusters under uncertainty in external and internal environment. Objectives The objective of the research is to develop a method to adjust the innovation strategy of innovative and industrial cluster development.
Methods To manage risks inherent in innovation and industrial cluster evolution, we apply the real put option technology to abandon a strategy. The level of market capitalization in money terms can be used as a function that most adequately characterizes the status and development prospects for individual companies or industries. The incremental cash flow, which represents a difference between the values of market capitalization at certain time intervals can be used as a cash flow of branch projects.
Results Using the real put option method to adjust the strategy of the Nizhny Novgorod innovation and industrial cluster made it possible to obtain a full effect from the strategy, which is substantially higher than the minimum required value determined by the sale of the Volga Shipping company. In this case, the option for a possible abandonment of the started strategy of the cluster substantially increases the considered total effect. Conclusions and Relevance Such an approach to managing the risks of cluster evolution, which applies real option technologies enables to adjust the global strategy of the region, if necessary.
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2017
Please cite this article as: Yashin S.N., Trifonov Yu.V., Koshelev E.V. Using a Real Put Option to Manage Risks of Cluster's Innovation Strategy. Finance and Credit, 2017, vol. 23, iss. 26, pp. 1518-1532. https://doi.org/10.24891/fc.23.26.1518
Acknowledgments
The article was supported by the Russian Humanitarian Science Foundation, grant No. 15-02-00102a.
References
1. Kalyuzhnova N.Ya., Verkhoturova E.V. [Foresight-technology as a tool for forecasting innovative development of regions]. Fundamental'nye issledovaniya = Fundamental Research, 2013, no. 6-5, pp. 1196-1203. (In Russ.)
2. Calof J., Richards G.S., Smith J. [Foresight, Competitive Intelligence and Business Analytics -Tools for Making Industrial Programmes More Efficient]. Forsait = Foresight-Russia, 2015, vol. 9, no. 1, pp. 68-81. doi: 10.17323/1995-459X.2015.1.68.81
3. Martin B.R. et al. Project Foresight. A Proposal Submitted to the Cabinet Office. Brighton, UK, SPRU, University of Sussex, 1983.
4. Martin B.R. et al. Research Foresight: Priority-Setting in Science. London and New York, Pinter Publishers, 1989, 366 p.
5. Martin B.R. The Origins of the Concept of 'Foresight' in Science and Technology: An Insider's Perspective. Technological Forecasting and Social Change, 2010, vol. 77, iss. 9, pp. 1438-1447.
6. Kharitonov V., Kurel'chuk U., Masterov S. [Long-term stochastic forecasting of the nuclear energy global market]. Forsait = Foresight-Russia, 2015, vol. 9, no. 2, pp. 58-71. (In Russ.) doi: 10.17323/1995-459X.2015.2.58.71
7. Chernykh L.A. [Foresight project as tool for damping vibrations in cyclic at development of Russian defense industry]. Sovremennaya ekonomika: problemy i resheniya = Modern Economics: Problems and Solutions, 2012, no. 7, pp. 66-75. (In Russ.)
8. Damodaran A. Investment Valuation: Tools and Techniques for Determining the Value of Any Asset. New York, John Wiley & Sons, Inc., 2002, 993 p.
9. Klychova, G.S., Kuznetsov V.P., Trifonov Y.V., Yashin S.N., Koshelev E.V. Upgrading Corporate Equipment As an Asian Real Option. International Business Management, 2016, vol. 10, iss. 21, pp. 5130-5137. doi: 10.3923/ibm.2016.5130.5137
10. Myers S.C. Determinants of Corporate Borrowing. Journal of Financial Economics, 1977, vol. 5, iss. 2, pp. 147-175.
11. Roche J. The Value of Nothing: Mastering Business Valuations. London, Global Professional Publishing, 2005, 250 p.
12. Trifonov Yu.V., Yashin S.N., Koshelev E.V. Tekhnologii fondovogo rynka v biznese: monografiya [Stock market technologies in business: a monograph]. N. Novgorod, Pechatnaya masterskaya RADONEZH, 2015, 151 p.
13. Yashin S.N., Trifonov Yu.V., Koshelev E.V. [Planning the optimum synergy effect of a cluster with use of technologies of foresight and financial arbitrage]. Upravlenie ekonomicheskimi sistemami, 2016, no. 11. (In Russ.) URL: http://www.uecs.ru/innovacii-investicii/item/4149-2016-11-19-07-16-48
14. Brigham E.F., Gapenski L.C. Intermediate Financial Management. 4th ed. Orlando, FL, The Dryden Press, 1993, 1122 p.
15.Ruskeepaa H. Mathematica Navigator: Mathematics, Statistics and Graphics. 3rd ed. Finland, University of Turku, 2009, 1135 p.
16. Kruschwitz L. Finanzierung und Investition. Munchen, Wien, R. Oldenbourg Verlag, 1999, 563 p.
17. Ogier T., Rugman J., Spicer L. The Real Cost of Capital: A Business Field Guide to Better Financial Decisions. London, Prentice Hall, 2004, 291 p.
Conflict-of-interest notification
We, the authors of this article, bindingly and explicitly declare of the partial and total lack of actual or
potential conflict of interest with any other third party whatsoever, which may arise as a result of the
publication of this article. This statement relates to the study, data collection and interpretation,
writing and preparation of the article, and the decision to submit the manuscript for publication.
