Методы анализа
УДК 330.322.011
МЕТОДИКА АНАЛИЗА ИНВЕСТИЦИОННОГО КЛИМАТА
НА ОСНОВЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ДИВЕРСИФИЦИРУЕМОГО РИСКА В СИСТЕМЕ «ФАКТОРЫ - УРОВНИ - РИСКИ»*
Г.А. АЛЕКСАНДРОВ,
доктор экономических наук, академик РАЕН, профессор кафедры экономики и управления производством Тверского государственного технического университета, генеральный директор ООО «Стройпласт-2000» E-mail: g-alexandrov@rambler.ru
И.В. ВЯКИНА,
кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и управления производством Тверского государственного технического университета E-mail: ivyakina@yahoo.com
Г.Г. СКВОРЦОВА,
кандидат экономических наук, доцент, заведующая кафедрой экономики и менеджмента
в городском хозяйстве и на транспорте филиала Санкт-Петербургского государственного экономического университета в г. Твери E-mail: gala-skvortsova@yandex.ru
Несмотря на значительный объем исследований по проблемам диагностики и формирования привлекательного инвестиционного климата, снижения инвестиционных рисков и повышения мотивации к инвестированию, они в значительной мере остаются дискуссионными. В связи с этим необходимо сосредоточить усилия ученых и практиков на разработках, способствующих получению таких решений,
* Статья подготовлена при финансовой поддержке Российского гуманитарного научного фонда (грант № 14-12-69007 а(р)/Ц).
которые получили бы общественное признание и способствовали реализации конкретных мер по созданию благоприятного инвестиционного климата на всех уровнях хозяйственной иерархии. В статье изложен новый подход к диагностике инвестиционного климата с использованием разработанной авторами АВС-матрицы, предложены оригинальный алгоритм и пошаговая методика определения диверсифицируемой составляющей инвестиционного риска (премии за риск) в системе «факторы - уровни -риски». Использование предложенного метода, во-первых, позволит выявить факторы инвести-
ционной деятельности, которые выступают в качестве барьеров и ограничений, и разработать адекватные меры по повышению инвестиционной привлекательности страны, территории, отрасли и предприятия; во-вторых, предоставит возможность сформулировать адекватные направления и разработать конкретные меры по реформированию инвестиционной политики; в-третьих, позволит не только адекватно оценить инвестиционные риски, но и определиться с тем, как и в какой мере ситуация в стране, регионе, отрасли влияет на возможности конкретного предприятия в снижении инвестиционных рисков, в привлечении инвестиций для реализации инвестиционных проектов; в четвертых, предоставит возможность разработать для каждого уровня хозяйствования действенные меры, реализация которых будет способствовать усилению мотивирующей и стимулирующей роли одних факторов и уменьшению влияния или полному устранению тех факторов, которые обусловливают повышенный несистематический риск и препятствуют привлечению инвестиций.
Ключевые слова: инвестиционный анализ, инвестиционная деятельность, инвестиционный климат, инвестиционные риски, несистематический риск, АВС-матрица
Российскими и зарубежными авторами факторы, формирующие инвестиционный климат, традиционно рассматриваются в основном как простая их совокупность, т.е. как суммативная система. В декларируемом авторами подходе предлагаются идентификация и структурирование этих факторов, разнесение их в соответствии с существенными отличительными признаками по отдельным группам. Эти группы факторов рассматриваются как элементы целостной системы, находящиеся в их внутренней взаимосвязи и, что особенно важно, в их распределении по уровням хозяйственной иерархии, т.е. в другой целостной системе: предприятие (бизнес структура) - отрасль (вид деятельности) -регион - национальная экономика. Таким образом, две целостные системы, рассматриваемые во взаимосвязи, интегрируются в целостную систему более высокого (в данном случае второго) порядка. Такой подход позволяет по-новому подойти и к определению инвестиционного риска. В соответствии с его логикой группы факторов, обусловливающие уровень привлекательности инвестиционного климата, особенно в той части, в какой они выступают в качестве барьеров и ограничений для инвестиций, проявляются в форме рисков, конкретно - в их несистематической (диверсифицируемой) части.
При этом составляющие несистематического риска в соответствии с анализом целостной системы второго порядка рассматриваются авторами как в форме суммирования факторных рисков, так и в форме суммирования уровневых рисков.
Данный подход реализуется в конкретном алгоритме, затем в разработанной авторами АВС-матрице и в итоге - в оригинальной пошаговой методике оценки инвестиционного климата и несистематической составляющей инвестиционного риска. Это главное, что отличает ее от известных методических рекомендаций1.
В связи с этим необходимо, во-первых, разработать адекватные подходы к диагностике факторов, обусловливающих характер инвестиционного климата; во-вторых, усовершенствовать методы оценки рисков инвестирования, определяемых характером инвестиционного климата на уровнях хозяйственной иерархии «предприятие - отрасль - регион -национальная экономика (страновой уровень)»; в-третьих, обосновать направления повышения привлекательности инвестиционного климата и снижения рисков инвестирования.
В решении этой триединой задачи авторы исходят из того положения, что факторы, формирующие инвестиционный климат, во-первых, по-разному проявляются на иерархических уровнях хозяйствования, во-вторых, обусловливают характер и уровень рисков инвестирования, что в свою очередь вызывает необходимость рассматривать указанные взаимосвязи в системе: «факторы - уровни - риски».
Обратимся прежде всего к факторам, формирующим инвестиционный климат. Существующие методики оценки инвестиционного климата основываются на анализе некоторой суммы формирующих его факторов. Представляется, что данный, по существу, аддитивный подход к факторам, обусловливающим инвестиционный климат, в данном случае малопродуктивен, поскольку эти факторы имеют разное происхождение и содержание, форму проявления и характер влияния на инвестиционный климат. Следовательно, требуется системный подход, основанный на структуризации (по определенным идентификационным признакам) факторов, выявлении их взаимосвязи и взаимозависимости и механизма формирования инвестиционного климата.
1 Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов (вторая ред., исп. и доп.): утв. Минэкономики России, Минфином России и Госстроем России от 21.06.1999 ВК 477.
ГРУППЫ ФАКТОРОВ ИНВЕСТИЦИОННОГО КЛИМАТА
Административно-правовые А
Экономические Э
Ресурсно-технические Т
Социально-экологические _£_
Предприятие П
Отрасль О
Регион Р
Национальная экономика Н
А/П
А/О
А/Р
А/Н
Э/П
Т/П
С/П
Э/О
Т/О
С/О
Э/Р
Т/Р
С/Р
Э/Н
Т/Н
С/Н
Источник: разработано авторами.
Рис. 1. АВС-матрица (группы факторов инвестиционного климата на иерархических уровнях хозяйствования)
Поэтому, во-первых, все группы факторов, так или иначе во взаимосвязи определяющих инвестиционную привлекательность по их идентификационным признакам, разделяем на четыре группы: экономические; административно-правовые; ресурсно-технические и социально-экологические. Во-вторых, рассматриваем проявление этих групп факторов на разных уровнях хозяйственной иерархии, в рамках которых формируется инвестиционный климат, т.е. в целостной системе «предприятие - отрасль - регион - национальная экономика (страна)».
В данной системе исходным звеном является предприятие как объект инвестирования. Поэтому его инвестиционная привлекательность определяется, с одной стороны, местом в системе «предприятие - отрасль - регион - национальная экономика (страна)», с другой стороны, характером и степенью проявления комплекса (групп) факторов, стимулирующих и (или) препятствующих притоку инвестиций.
Эта идея нашла выражение в разработанной авторами 16-клеточной АВС-матрице2, на которую получены авторские права3 (рис. 1).
Данная матрица представляет собой прежде всего логическую систему, в которой во взаимосвязи и взаимовлиянии рассматриваются, с одной
2 АВС - от фамилий авторов: Александров, Вякина, Сквор-цова.
3 Александров Г.А., ВякинаИ.В., Скворцова Г.Г. АВС-матрица для анализа факторов, обусловливающих инвестиционную привлекательность. Деп. в РАО 18.04.2013 № 20558.
стороны, факторы, спо собствующие или препятствующие инвестициям, с другой - уровни хозяйствования. Такой подход позволяет анализировать совокупность административно-правовых, экономических, ресурсно-технических, социально-экологических укрупненных групп факторов, предопределяющих характер инвестиционного климата, формирующегося на различных уровнях хозяйствования, будь то конкретное предприятие, отрасль, регион или национальная экономика в целом. На каждом из уровней формируются и регулируются факторы, обусловливающие инвестиционный климат данного уровня. Вопросы диагностики инвестиционного климата более подробно рассмотрены в ряде публикаций. В этой статье акцентируется внимание на возможности использования АВС-матрицы для оценки несистематической (диверсифицируемой) составляющей инвестиционных рисков.
Как известно, риски, являясь фактором неопределенности, могут существенно влиять на реальную величину ожидаемой доходности оцениваемых инвестиционных проектов. Проявляются они в ставке дисконта. Для определения ее величины аналитики используют метод оценки доходности активов САРМ (capital asset pricing model). Модель САРМ представлена формулой
г = rf +p (rm - rf X (1)
где г - ставка дисконта как цена собственного капитала;
rf - безрисковая процентная ставка, очищенная от риска;
Р - мера систематического риска; rm - средняя доходность рынка. Однако наряду с систематическим риском существуют и несистематические риски. При этом если уровень систематических рисков относительно одинаков для разных хозяйствующих субъектов, то уровень несистематических рисков существенно колеблется даже для организаций, сходных по масш-
табу и сфере деятельности, а тем более - для разных сфер деятельности (отраслевой, региональный и страновой аспекты). Если же учесть, что по некоторым данным доля несистематического (диверсифицируемого) риска в общем риске в экономически развитых странах составляет величину более 65%, а по международным инвестициям - 76,1% и более, то необходимость адекватного учета последнего очевидна.
Представляется, что поскольку несистематические риски обусловливаются теми же факторами, что и инвестиционный климат, для их оценки вполне может использоваться тот же матричный подход. Действительно, представленные в АВС-матрице группы факторов, с одной стороны, обусловливают привлекательность инвестиционного климата, с другой стороны, в той же мере - величину несистематических (диверсифицируемых) инвестиционных рисков предприятия (бизнеса), отрасли, региона, национальной экономики (страновой риск). В этих целях достаточно отразить в каждой клетке АВС-матрицы риски, обусловленные каждым фактором на своем уровне и просуммировать их по горизонтали (риски каждого уровня) и по вертикали (риски по всем группам факторов). В результате преобразования формулы (1) модели САРМ получаем формулу
Г = Г; +Р (Гт - Г; ) + Гп + Г0 + ГР + , (2)
где гп - норма дисконта, выражающая риск инвестирования в конкретную компанию (предприятие);
рицы и представленные в ней. Для этого матрицу (рис. 1) представляем в несколько преображенном виде (рис. 2).
Тогда, как это следует из матрицы и в соответствии с принятыми в ней обозначениями, выражение (2) можно представить в двух тождественных формулах:
Г = +Р (гт - ) + гу; (3)
Г = Г, +Р (Гт - Г; ) + Гф, (4)
где гу - норма дисконта, выражающая риски и их сумма по уровням;
гф - норма дисконта, выражающая риски и их сумма по факторам.
В свою очередь гу и гф определяются следующим образом:
гу = гп + г0 + гр + гн; (5)
гф = гэ + га + гт + гс. (6)
Таким образом, на каждом уровне в соответствии с формулами (3) - (6) учитываются и суммируются нормы дисконта, выражающие несистематические риски как по уровням хозяйствования (формулы (3) и (5), так и по группам факторов (формулы (4) и (6). Идентичность обоих подходов подтверждается равенством гу = гф.
Отдельный вопрос о способе оценки каждого из слагаемых, представленных в каждой клетке матрицы и соответственно в формулах (5) и (6).
Понятно, что применение разработанного метода требует минимизации влияния субъектив-
г0 - норма дисконта, выражающая отраслевой риск; гр - норма дисконта, выражающая региональный риск; гН - норма дисконта, выражающая страно-вой риск. Слагаемые, учитывающие меру несистематических рисков, предлагается оценивать, используя данные, получаемые при анализе АВС-мат-
ГРУППЫ ФАКТОРОВ ИНВЕСТИЦИОННОГО КЛИМАТА
Административ но-правовые А
Экономические Э
Ресурсно-технические Т
Социально-экологические С
m
О
iL >
Предприятие П
Отрасль О
Регион Р
Народное хозяйство Н
Гф
А/П
А/0
AJP
А/Н
Э/П
Т/П
С/П
Гп
э/о
т/о
с/о
Э/Р
Т/Р
С/Р
Го
э/н
т/н
с/н
Гн
Га
Гэ
Гс
Гу = Гф
Источник: разработано авторами.
Рис. 2. АВС-матрица: анализ факторов инвестиционного климата в форме инвестиционных рисков
p
ного фактора, связанного с экспертными оценками каждой группы факторов, на конечные оценки инвестиционного риска. В связи с этим необходимо прежде всего раскрыть, представить и четко охарактеризовать все входящие в каждую группу факторы, обусловливающие как инвестиционный климат, так и в последующем - составляющие несистематического риска (в каждой клетке АВС-матрицы). Следует обратить внимание на тот факт, что при таком подходе по сравнению с упомянутыми ранее методическими рекомендациями учитываются не только риск ненадежности участников проекта, риск неполучения предусмотренных проектом доходов и страновой риск, но и риск конкретного предприятия (кстати, учитывающего в том числе и риск ненадежности участников проекта), а также отраслевой, региональный и страновой риски в их взаимосвязи с факторами, по-разному проявляющимися на разных уровнях хозяйственной иерархии. Кроме того, следует отметить, что инвестиционный риск по определению выражается в отклонении фактического уровня денежных поступлений от ожидаемого или в неопределенности получения прибыли. Поэтому, по мнению авторов, не совсем логично выделение риска неполучения предусмотренных проектом доходов, тогда как это и есть итоговое проявление несистематического риска, включая все его составляющие.
Как отмечалось, процесс экспертной оценки факторов и обусловленных ими рисков носит субъективный характер, связанный с личностными и профессиональными качествами самих экспертов. Кроме того, отсутствие полноты, четких содержательных характеристик самих факторов и причин их проявления в качестве барьеров и ограничений инвестиционных процессов не позволяет адекватно оценить влияние на инвестиционный климат как отдельных факторов, так и всей группы факторов, что, естественно, отражается и на оценке инвестиционных рисков. Вместе с тем можно было бы свести к минимуму влияние на эти оценки свойственной экспертному подходу субъективности и повысить достоверность и надежность экспертных оценок.
Для этого в рамках предлагаемого метода, основанного на использовании АВС-матрицы как инструмента оценки привлекательности инвестиционного климата, предлагается воспользоваться алгоритмом, реализация которого предусматривает восемь последовательно осуществляемых шагов (рис. 3).
Раскроем содержание каждого шага. Шаг 1. В соответствии с представленными АВС-матрицей и алгоритмом выделим четыре укрупненные группы факторов привлекательности инвестиционного климата (экономические Э; административно-правовые А; ресурсно-технические Т; социально-экологические С), каждая из которых по-разному проявляет себя на четырех уровнях хозяйствования (предприятие П; отрасль О; регион Р; национальная экономика Н).
Таким образом, на этом шаге необходимо реализовать следующие операции:
- установить . как номер группы факторов, где I = 14;
- задать } как номер уровня хозяйствования, где
} = 14;
- определить двухмерную АВС-матрицу AVS = = (Х.)4'4 из 16 элементов размерностью 4x4, где Х.. - оценка каждой группы факторов на конкретном уровне хозяйствования, первый индекс . означает номер группы факторов . = 1; 4, второй индекс } означает номер уровня хозяйствования
} = 14.
Шаг 2. На этом шаге необходимо четко структурировать факторы, обусловливающие характер инвестиционного климата, представленного в каждой клетке матрицы. Были определены и нормативно закреплены по пять основных факторов, наиболее полно характеризующих ситуацию в исследуемой группе факторов на конкретном уровне.
Этот шаг включает следующие операции:
- определение числа факторов в каждой группе как г, где г = 1;5;
- формирование трехмерной АВС-матрицы AVS' = (х.)4'4'5 из 80 элементов размерностью 4x4x5, где х..г - оценка каждого фактора экспертами в пределах от 0 до 1 (х. е 0^1), первый индекс . означает номер группы факторов \ = 1; 4, второй индекс} означает номер уровня хозяйствования } = 1; 4, третий индекс г означает номер фактора в группе г = 1;5.
Шаг 3. Оцениваем экспертным путем каждый фактор количественно, как элемент трехмерной АВС-матрицы AVS' = (х.)4,45 размерностью 4x4x5,
где каждый элемент х.. находится в пределах от 0
и2
до 1 (х. е 0Н-1).
Представленные в каждой клетке матрицы факторы х..г оцениваются экспертами в пределах от 0 до 1 балла, где 0 соответствует наихудшему варианту,
( Начало )
ШАГ 1. Формирование двумерной АВС-матрицы
Число групп факторов 1 = 1;4
Число уровней хозяйствования у = 1;4
Двумерный массив лте = (х,,)4-4 (авс -матрица 4x4)
ШАГ2. Формирование трехмерной АВС-матрицы
Число факторов в группе z = 1;5
Трехмерный массив AVS'=(x1JZ) ' ' (АВС-матрица 4x4x5)
ШАГ3. Количественная оценка факторов х»
Экспертная оценка факторов х»(х,,гЕ 0^1)
Ввод элементов трехмерного массива АУЗ'=(х,) ''
ШАГ4. Расчет элементовX» АВС-матрицы АУ8 = (Ху)'
Расчет оценок группы факторов X = / Х
■ ¿ш^ ч1
Ввод элементов двумерного массива ЛУ8 = (X,) '
ШАГ5. РасчетХ^ъ координатах от 0 до 80 (Х% е 0 + 80)
Расчет суммы оценок по группам факторов X = ^^ X
1 ¿ш^ И
,=1
Расчет суммы оценок по уровням X = X
Расчет суммарной оценки
^ z=E =Е öj
¿=i j=i
Выходные данные в форме, представленной на рис. 4
Выходной документ в форме, представленной на рис. 4
ШАГ 6. Расчет удельного веса каждой группы факторов
о»
Расчет доли (удельного веса) каждой группы факторов на всех уровнях хозяйствования /X£
Расчет суммы весов по группам факторов D = 7 D
1 ¿—1 ■ У=1
Расчет суммы весов по уровням Dj — ^ ' Dj
J.
Выходные данные в форме, представленной _на рис. 5_
Выходной документ в форме, представленной _на рис. 5_
ШАГ 7. Расчет интегральной оценки привлекательности инвестиционного климата А» в координатах от 0 до 1
Расчет балльной оценки привлекательности инвестиционно-
Расчет суммы оценок по группам факторов Л = 7 Л
1 ¿—1 и
Расчет суммы оценок по уровням Л ■ = ^^ Л-
4 4
Расчет суммарной оценки Л£ = ^^ Л Л _1=1 ,=1
X
Выходные данные в форме, представленной на рис. 6
Выходной документ в форме, представленной на рис. 6
ШАГ 8. Расчет премии за несистематический риск
Ввод значения безрисковой ставки гу
Расчет премии за несистематический риск г^О,,/А^) гу
Расчет суммы премий по группам факторов г = ^^ г
1 ¿—1 и ,=1
Расчет суммы премий по уровням r. — ^^ r.
Расчет суммарной премии r^ = ^^ r. r.
,=1 j=l
Выходные данные в форме, представленной на рис. 7
Выходной документ в форме, представленной на рис. 7
^ Конец ^
Источник: разработано авторами.
Рис. 3. Алгоритм определения премии
за несистематический риск на основе АВС-матрицы
i=1
i=1
z=1
i=1
1=1
i=1
а 1 - самому привлекательному для инвестора значению фактора. Таким образом, каждый из пяти факторов оценивается в долях единицы.
Важно подчеркнуть, что функции экспертов ограничиваются реализацией лишь третьего шага. Тем самым сокращается влияние субъективного фактора на конечные оценки. Все остальные шаги осуществляются в интересах инвесторов путем элементарных арифметических действий.
ГРУППЫ ФАКТОРОВ ИНВЕСТИЦИОННОГО КЛИМАТА
m о
а.
>
Предприятие П
Отрасль О
Регион Р
Народное хозяйство Н
Административно-правовые А
Экономические Э
Ресурсно-технические Т
Социально-экологические С
хап (0+5)
ХАО
(0^5)
хар (0+5)
хан (0+5)
^эп
(0+5)
^эо
(0+5)
^ЭР
(0+5)
^эн (0+5)
^тп (0+5)
(0+5)
Хтр (0+5)
^тн (0+5)
Хсп (0-5)
Хсо (0-5)
хср (0-5)
Хсн
(0+5)
Хп (0+20)
Хо (0+20)
Xp (0+20)
Хн (0+20)
Хд (0+20)
Хэ (0+20)
Хт (0+20)
Хс (0+20)
Хх (0+80)
Источник: разработано авторами.
Рис. 4. АВС-матрица: расчет интегрального показателя привлекательности инвестиционного климата Хъ
Таким образом, на этом шаге выполняются следующие операции:
- экспертами количественно оценивается каждый фактор в пределах от 0 (минимальное значение - абсолютный барьер для инвестиций) до 1 (максимальное значение - наиболее привлекательные условия для инвестирования); генерируется трехмерная АВС-матрица AVS' = , каждому элементу которой присваи-
вается количественное значение в пределах от 0 до 1 (х е 0*1).
Шаг 4. Суммированием получаем в пределах от 0 до 5 (Х. е 0*5) балльную оценку определенной группы факторов на соответствующем уровне, т.е. значение оценки воздействия группы указанной группы факторов на каждом уровне, что соответствует значению Х в конкретной клетке двумерной АВС-матрицы AVS = (Х.)4'4.
На этом шаге последовательность операций такова:
- суммарные экспертные оценки Х.., представляющие собой элементы двумерной АВС-матри-цы AVS = (Х..)4'4, рассчитываются по формуле
5 .
г=1
- генерируется двумерная АВС-матрица AVS =
= (Х.)4'4, каждый элемент которой представляет собой значение Х. в пределах от 0 до 5 (Х. е 0*5).
Шаг 5. Суммируем все оценки, содержащиеся в клетках матрицы по горизонталиX, т.е. по уровням хозяйствования, по вертикали, т.е. по группам факторов X,, которые находятся в пределах от 0 до 20 (Х.е0*20, Х е 0*20). Далее вычисляем суммарную оценку ХЕ, которая находится в пределах от 0 до 80 (Х^е0*80).
В результате суммирования итоговых величин инвестиционного климата по уровням и по факторам определяем интегральный показатель инвестиционного климата Хъ, который находится в пределах от 0 до 80:
■ X + Х-о + Хи = X, + X 0 + X т + Xп
XЕ - ХП '
'-О 1 ^р 1 ^Н ^А 1 ^Э 1 ^т 1 ^с
Значение 0 соответствует абсолютно непривлекательному для инвестора состоянию инвестиционного климата, а значение 80 - абсолютно привлекательного инвестиционного климата, когда все заданные факторы инвестиционного климата оцениваются на максимальном уровне.
В итоге формируется выходной документ в форме, представленной на рис. 4.
Таким образом, на этом шаге выполняются следующие операции:
- вычисляется сумма оценок по группам факторов X, = ]Г Ху, где (Хе0^20);
] =1
4
- вычисляется сумма оценок по уровням X = ^ хУ,
] ^^ У
1=1
которые находятся в пределах от 0 до 20 (Хе0^20);
- вычисляется суммарная оценка
4 4
X бу в пределах от 0 до 80
1-1 У-1
- формируется выходной документ в форме, представленной на рис. 4.
Шаг 6. Для анализа степени влияния каждой группы факторов на привлекательность инвестиционного климата рассчитаем удельный вес (долю) каждой группы факторов. Факторы с наиболее высоким удельным весом будут соответствовать наиболее привлекательным для инвестора условиям. Напротив, самый низкий удельный вес той или иной группы факторов характерен для тех условий хозяйствования, которые являются непривлека-
тельными для потенциального инвестора и служат основными барьерами и ограничениями для осуществления инвестиций.
Это позволит выявить проблемные места в инвестиционной привлекательности предприятия и выработать такие положения инвестиционной политики предприятия, которые бы устраняли воздействие негативных факторов на инвестиционную привлекательность конкретного анализируемого предприятия.
Расчет удельного веса группы факторов инвестиционного климата предлагается осуществлять способом, представленным на рис. 5.
На этом шаге выполняются следующие операции:
- вычисляется доля каждой группы факторов
В =Х./ X•
1] 1]
- вычисляется сумма по группам факторов
D = 1 D y;
j=i
вычисляется сумма по уровням Dj = ^ D j.
1=1
ГРУППЫ ФАКТОРОВ ИНВЕСТИЦИОННОГО КЛИМАТА Удельный вес привлекательности инвестиционного климата по уровням
Административно-правовые А Экономические Э Ресурсно-технические Т Социально-экологические С
УРОВНИ Предприятие П -------,,-------, 1 ХАП1XZ \ ! ХЭП1XY. 1 1________j !_______1 I 1 1 ХТП11 1 1 1 1 ■ | ХСП1 1 1 1__________1 хп / х2
Отрасль 0 ;--------¡¡"-------. 1 ХАО1 1 | *ЭО1 \ 1 1 1 1 1 ' 1 1 1 1 1 *то1 XY£> 1 1 1 1_________1 1 j *со1 1 1 1__________1 Х0 / х£
Регион Р i *АР 1ii *ЭР 1^ 1 1 1 1_________ 1________1 I II 1 1 ХТР11 1 ХСР1 1 II 1 1_________1 1__________1 хр / Х2
Народное хозяйство Н 1........| Г......- 1 ХАН1 Xz 1 1 ХЭН1 ■ 1 1 1 ■ 1 1 1 :.................- *тн 1 \ \ 1 *сн 1 ^ L........¡L.........: *н/
Удельный вес привлекательности инвестиционного климата по группам факторов ХА / xs Хэ 1 xs *т/ хс / xs 1
Источник: разработано авторами.
Рис. 5. АВС-матрица: расчет удельного веса (доли) факторов инвестиционного климата
■37 (388) - 2014
- формируется выходной документ в форме,
представленной на рис. 5.
Шаг 7. Вычисляем интегральную оценку привлекательности инвестиционного климата Л. в координатах от 0 до 1 (А.е 0*1).
В связи с тем, что норма дисконта (премия за риск) выражается в процентах и для осуществления в дальнейшем перехода от балльных оценок к премии за риск, предварительно пересчитываем данные, содержащиеся в АВС-матрице, в систему оценок от 0 до 1.
Сопоставим рассчитанные значения факторов в клетках АВС-матрицы с эталонным значением, выбрав его в качестве базы сравнения. В нашем случае максимальное значение интегрального показателя привлекательности инвестиционного климата равно 80. Для этого разделим значение в каждой клетке АВС-матрицы на 80: Л.. = X.. / 80. То есть все приведенные в шестнадцати клетках матрицы исходные оценки инвестиционного климатаХ ... (от 0 до 5 баллов) делим на максимальную интегральную оценку инвестиционного климата Х^ (80 баллов). То же проделываем с данными, содержащимися в девяти итоговых клетках матрицы Х . и Х (рис. 5). Таким образом, получаем оценки привлекательности инвестиционного климата от 0 до 1 (рис. 6), рассматриваемые и по уровням хозяйствования, и по группам факторов в пределах соответственно от 0 до 0,25, азначение оценки интегрального показателя привлекательности инвестиционного климата А2 - от 0 до 1.
В данном случае значение, соответствующее наиболее привлекательному для инвестора инвестиционному климату и минимально возможному несистематическому риску, будет равно 1.
Степень отклонения показа-
теля АЕ от 1 будет показывать уровень риска на каждом уровне хозяйствования:
чем ближе значение Аъ к 1, тем привлекательнее инвестиционный климат для инвестора, следовательно, ниже уровень риска и норма несистематического риска; чем ближе значение Аъ к 0, тем менее привлекателен инвестиционный климат для инвестора, следовательно, выше уровень риска и норма дисконта, соответствующая несистематическому риску.
Реализация этого шага предполагает следующую последовательность операций: - вычисляется интегральная оценка привлекательности инвестиционного климата Л.. в координатах от 0 до 1 (А..е 0*1) по формуле А =Х/80; .
вычисляется сумма по группам факторов
Л = £ Л.;
вычисляется сумма по уровням Л. = ^ Л.;
суммарная
1=1
оценка
вычисляется
4 4
ЛЕ=Х Л = ^ Л в пределах от 0 до 1
1=1
А е0*1);
j=i
ГРУППЫ ФАКТОРОВ ИНВЕСТИЦИОННОГО КЛИМАТА ¿y
Административно-правовые А Экономические Э Ресурсно-технические Т Социально-экологические С
УРОВНИ Предприятие П \ ЛАП Лэп I т i Лтп i ------1 I 1 Лсп ■ 1 (0+0,25)
Отрасль 0 1 ЛА0 1 ¡ ЛЭ0 1________IL.___1 '--------1 А"о ■ i 1 1 Лсо 1 1 (0+0,25)
Регион Р \ ЛАР 1 ¡ ЛЭР ¡ АТР 1 1---------1 1 1 ЛСР 1 1 AP (0+0,25)
Народное хозяйство Н ЛАН 1¡ ЛЭН 1--------1 Лтн 1 1 1 1 1 1 Лсн 1 1 (0+0,25)
\ (0+0,25) (0+0,25) (0+0,25) АС (0+0,25) (0+1)
Источник: разработано авторами.
Рис. 6. АВС-матрица: расчет интегрального показателя инвестиционного климата
в системе оценок 0*1
- формируется выходной документ в форме, представленной на рис. 6. Шаг 8. Далее в рамках поставленной задачи оценим составляющие несистематического риска. Для начала необходимо задать принятое на рынке значение безрисковой ставки дисконта
7 .
Далее воспользуемся данными матриц, представленных на рис. 5 и 6. Найдем произведение безрисковой
ГРУППЫ ФАКТОРОВ ИНВЕСТИЦИОННОГО КЛИМАТА r
Административно-правовые А Экономические Э Ресурсно-технические Т Социапьно-экологические С
УРОВНИ Предприятие П : (w rf \ ! (о^Ц ! ч \ f 1 ! I (Wf ! rn
Отрасль 0 ! (°доА.) r \_______ ; (dto/as) r ! L ! i (W r ! ro
Регион Р \ (dAP/az) r ; 1 (0ЭрМ,) ¡_ << ; (DiA) r ! ! (Dcpl.AJ rf ! rR
Народное хозяйство Н ! (°ahas) r ! (°эн^) гг ! (Dak : i i i i ; (W f ! rH
r r г r r гФ=Г
ставки дисконта г
/
Источник: разработано авторами.
Рис. 7. АВС-матрица: расчет нормы дисконта (премии за риск), выражающей несистематические риски при инвестировании
и отношения удельного веса каждого фактора Б
X. / Xy (шаг 6) к
и Ч 2
рассчитанному интегральному показателю инвестиционного климата ЛЕ (шаг 7):
А,
вычисляется суммарная премия за несистема-
4 4
тическии риск r
= 1 r =Х>
причем г2
Г. = 1A rf = A
1=1
r = r '
'ф 'у'
f
где А2 - интегральная оценка привлекательности инвестиционного климата, рассчитанная с помощью матрицы, представленной на рис. 6; Dij - соответствующая клетка матрицы, представленной на рис. 5; гу - безрисковая ставка дисконта, %. Таким образом, можно произвести расчеты премии за риск по группам факторов с учетом того, что в итоге гу равняется гф
На шаге 8 операции выполняются в следующей последовательности:
- вводится значение безрисковой ставки г^., принятое на рынке;
- рассчитывается премия за несистематический риск по формуле г.. = (А. / А2)г,
- вычисляется сумма по группам факторов
4
Г =Е ги;
]=1
4
- вычисляется сумма по уровням г. = ^ г.;
- формируется выходной документ в форме, представленной на рис. 7. Таким образом, в качестве базы для расчета принимаем в качестве базовой ставки норму дисконта по безрисковым вложениям г, учитывая, что в большинстве методик при определении премии за несистематический риск в качестве базовой ставки используется именно данная величина.
Например, в упомянутых ранее методических рекомендациях по оценке эффективности инвестиционных проектов предлагается оценивать составляющие несистематического риска в процентах от ставки по безрисковым вложениям.
Вместе с тем следует подчеркнуть, что составляющие несистематического риска объективно должны оцениваться в разных пределах. В приведенной методике, равно как и в работах других авторов, одни составляющие оцениваются в размере от 3-5 до 18-20%, а другие - в 2-3 и более раз. При этом еще предлагается делать поправки на отрасль. Поэтому, опираясь на приобретенный инвестиционным сообществом опыт и полученные в результате
!=i
=i
исследований данные, предлагается корректировать полученные при расчете результаты.
Эта операция требует дополнительного обоснования и определения поправочного коэффициента (обозначим его, например, как а.), величина которого соответствовала бы конкретному уровню хозяйствования. То есть данный коэффициент позволил бы скорректировать премии за риск, отражающие особенности каждого уровня хозяйствования.
Возвращаясь к предложенной авторами методике, следует отметить, что функции экспертов ограничиваются реализацией ими первого этапа. Все остальные шаги осуществляются путем элементарных арифметических действий.
Далее на абстрактном примере проиллюстрируем использование предлагаемой методики. Допустим, что экспертным путем определены характеристики инвестиционного климата по всем группам факторов на каждом уровне. Полученные
результаты оценки инвестиционного климата представлены в табл. 1.
В данном случае значение показателя инвестиционного климата будет соответствовать 48 баллам из 80 возможных.
Далее рассчитаем удельный вес каждого фактора в общем итоге, чтобы оценить степень их влияния на инвестиционный климат. В соответствии с описанным алгоритмом сведем результаты расчетов в табл. 2, а затем в табл. 3, где переведем интегральный показатель инвестиционного климата в диапазон от 0 до 1. При этом 0 будет соответствовать абсолютно непривлекательному инвестиционному климату, а 1 - максимально привлекательному для всех инвесторов
Таким образом, в рассматриваемом примере значение показателя инвестиционного климата соответствует значению 0,6 в пределах 0*1.
Оценим премию за несистематический риск с помощью АВС-матрицы. Для выявления соотно-
Таблица 1
Исходные оценки факторов и расчет интегрального показателя привлекательности инвестиционного климата с помощью АВС-матрицы
Фактор Интегральный показатель
Уровень привлекательности
Административно-правовой А Экономический Э Ресурсно-технический Т Социально-экологический С инвестиционного климата по уровням хозяйствования
Предприятие П 5 3 4 5 17
Отрасль О 2 3 3 4 12
Регион Р 2 3 1 2 8
Национальная экономика Н 3 2 4 2 11
Интегральный показатель 12 11 12 13 48
привлекательности инвес-
тиционного климата по
группам факторов
Таблица 2
Расчет удельного веса факторов инвестиционного климата с помощью АВС-матрицы, %
Уровень Фактор Удельный вес факторов привлекательности инвестиционного климата по уровням хозяйствования
Административно-правовой А Экономический Э Ресурсно-технический Т Социально-экологический С
Предприятие П 10,42 6,25 8,33 10,42 35,4
Отрасль О 4,17 6,25 6,25 8,33 25,00
Регион Р 4,17 6,25 2,08 4,17 16,7
Национальная экономика Н 6,25 4,17 8,33 4,17 22,9
Удельный вес факторов привлекательности инвестиционного климата по группам факторов 25,00 22,92 25,00 27,08 100,00
-37 (388) - 2014-
Таблица 3
Расчет интегрального показателя привлекательности инвестиционного климата в диапазоне от 0 до 1 (эталонное значение соответствует 1)
Уровень Фактор Интегральный показатель привлекательности инвестиционного климата по уровням хозяйствования
Административно-правовой А Экономический Э Ресурсно-технический Т Социально-экологический С
Предприятие П 0,0625 0,0375 0,0500 0,0625 0,2125
Отрасль О 0,0250 0,0375 0,0375 0,0500 0,1500
Регион Р 0,0250 0,0375 0,0125 0,0250 0,1000
Национальная экономика Н 0,0375 0,0250 0,0500 0,0250 0,1375
Интегральный показатель привлекательности инвестиционного климата по группам факторов 0,1500 0,1375 0,1500 0,1625 0,6000
шения между уровнем систематического и несистематического риска используем значение г, = 10% (табл. 4).
Очевидно, что чем выше привлекательность инвестиционного климата, тем ниже уровень несистематического риска, и напротив, понижение инвестиционной привлекательности объекта инвестирования увеличивает долю несистематического риска.
Премия за несистематический риск составит 16,67%.
При этом оценка несистематического риска по уровневому и факторному подходам дает одинаковый результат. То есть оба метода в конечном счете равноценны и дают возможность проанализировать величину несистематического риска с точки зрения вклада в него как рисков, обусловленных уровнями хозяйствования, так и рисков, обусловленных факторами, формирующими характер инвестиционного климата.
Таким образом, использование предложенного метода, во-первых, позволит выявить факторы инвестиционной деятельности, которые выступают
в качестве барьеров и ограничений, разработать адекватные меры по повышению инвестиционной привлекательности страны, территории, отрасли и предприятия; во-вторых, предоставит возможность сформулировать адекватные направления и разработать конкретные меры по реформированию инвестиционной политики; в-третьих, позволит не только адекватно оценить инвестиционные риски, но и определиться с тем, как и в какой мере ситуация в стране, регионе, отрасли влияет на возможности конкретного предприятия в снижении инвестиционных рисков и, соответственно, в привлечении инвестиций для реализации инвестиционных проектов; в четвертых, предоставит возможность разработать для каждого уровня хозяйствования действенные меры, реализация которых будет способствовать усилению мотивирующей и стимулирующей роли одних факторов и уменьшению влияния или полному устранению (по возможности) тех факторов, которые обусловливают повышенный несистематический риск и препятствуют привлечению инвестиций.
Таблица 4
Расчет нормы дисконта (премии за риск), выражающей несистематические риски
при инвестировании, %
Уровень Фактор Норма дисконта, выражающая премию за несистематические риски
Административно-правовой А Экономический Э Ресурсно-технический Т Социально-экологический С
Предприятие П 1,736 1,042 1,389 1,736 5,903
Отрасль О 0,694 1,042 1,042 1,389 4,167
Регион Р 0,694 1,042 0,347 0,694 2,778
Национальная экономика Н 1,042 0,694 1,389 0,694 3,819
Степень отклонения от эталона по группам факторов 4,167 3,819 4,167 4,514 16,667
-37 (388) - 2014-
Список литературы
1. Александров Г.А., Вякина И.В. Диагностирование несистематических инвестиционных рисков в регионально-отраслевом аспекте // Научное обозрение. 2014. № 6. С. 200-210.
2. Александров Г.А., Вякина И.В., Скворцова Г.Г. Инвестиционный климат и инвестиционные риски: методология анализа взаимосвязи и оценки // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2014. № 22. С. 12-22.
3. Александров Г.А., Вякина И.В., Скворцова Г.Г. Инвестиционный климат региона: сущность и составляющие системы // Российское предпринимательство. 2012. № 16. С. 98-103.
4. Александров Г.А., Вякина И.В., Скворцова Г.Г. Методология анализа инвестиционной привлекательности промышленного предприятия в иерархической системе хозяйствования // Экономика в промышленности. 2013. № 3. С. 74-79.
5. Александров Г.А., Вякина И.В., Скворцова Г.Г. Оценка факторов инвестиционного климата предприятия в форме несистематического риска // Экономика в промышленности. 2014. № 2. С. 54-63.
6. Александров Г.А., Вякина И.В., Скворцова Г.Г. Формирование инвестиционно-привлекательного климата региона: концепция, диагностика, инновации. М.: Экономика, 2014. 302 с.
7. Александров Г.А., Розов Д.В. Инновационное обновление основного капитала предприятий как одно
из условий безопасности России // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2013. № 37. С. 2-12.
8. Вякина И.В. Оценка эффективности и инновационной направленности региональной инвестиционной политики // Гуманитарные и социальные науки. 2010. № 2. С. 76-85.
9. Распопов Н.П. Социально-политическая стабильность региона - субъекта РФ // Полис (Политические исследования). 1999. № 3. С. 89-99.
10. Хелферт Э. Техника финансового анализа. М.: Аудит, ЮНИТИ, 1996. 663 с.
11. Alexandrov G.A., Vyakina I.V., Skvortsova G.G. Analysis of the regional investment attractiveness with the use of AVS-matrix of beaming and organization of effective functioning of innovation sphere of an economy enterprise, industry, complex: proceedings of the International Conference, Austria, Salzburg, 28-30 April 2013. Р. 14-20.
12. Alexandrov G.A., Vyakina I.V., Skvortsova G.G. Investment process: analysis of barrier and restrictive factors. Economics, organization and management of enterprises, industries and complexes in market conditions: methods, mechanisms, tools and technologies: proceedings of the annual international conference, 18-20 February 2013, Czech Republic, Prague. Р. 24-30.
13. Elton T., Gruber M. Portfolio Theory and Investment Analysis. 5th ed. New York: John Wiley & Sons. 1995.
Economic analysis: theory and practice Methods of analysis
ISSN 2311-8725 (Online) ISSN 2073-039X (Print)
A METHOD OF THE INVESTMENT CLIMATE ANALYSIS THROUGH CALCULATION OF DIVERSIFIABLE RISK IN THE SYSTEM OF FACTORS - LEVELS - RISKS
Gennadii A. ALEKSANDROV, Irina V. VYAKINA, Galina G. SKVORTSOVA
Abstract
Despite the significant amount of research on the diagnosis and formation of an attractive investment climate, reducing investment risks and improving incentives to invest, they largely remain controversial. It is, therefore, necessary to focus on the development of scholars and practitioners' facilitating solutions that would receive public recognition and contribute to the implementation of concrete measures to create a favorable investment climate at all levels of the hierarchy. The article outlines a new approach to the diagnosis of the investment climate with the AVS-matrix
proposed by the authors. The authors also proposed an original algorithm and turn-based method of determining the diversifiable investment risk (the risk premium) in the system of factors - levels - risks. Using the proposed method shall help to identify the factors of investment activities that act as barriers and constraints and to develop adequate measures to increase the investment attractiveness of the country, territory, industry and enterprises. It will provide an opportunity to formulate adequate directions and to develop concrete measures to reform the investment policy. It will also allow adequately evaluating the invest-
ment risks and deciding how and to what extent the situation in the country, the region and the industry impacts on the ability of a particular company in reducing investment risks, in attracting investment for the implementation of investment projects. It will also provide an opportunity to develop management measures for each particular level, the implementation of which will contribute to motivating and stimulating the role of some factors and reduce the impact or complete elimination of the factors that contribute to increased unsystematic risk in attraction of investment.
Keywords: investment, analysis, climate, risk, unsystematic risk, AVS-matrix
References
1. Aleksandrov G.A., Vyakina I.V. Diagnostirovanie nesistematicheskikh investitsionnykh riskov v regional'no-otraslevom aspekte [Diagnosis of the non-systematic investment risks in the regional sectoral aspect]. Nauchnoe obozrenie - Scientific review, 2014, no. 6, pp. 200-210.
2. Aleksandrov G.A., Vyakina I.V., Skvortsova G.G. Investitsionnyi klimat i investitsionnye riski: metodologiya analiza vzaimosvyazi i otsenki [Investment environment and investment risks: a correlation analysis methodology and evaluation]. Natsional'nye interesy: prioritety i bezopasnost' - National interests: priorities and security, 2014, no. 22, pp. 12-22.
3. Aleksandrov G.A., Vyakina I.V., Skvortsova G.G. Investitsionnyi klimat regiona: sushchnost' i sostavlyay-ushchie sistemy [Regional investment climate: the essence and system components]. Rossiiskoe predprinimatel 'stvo -Russian enterprise, 2012, no. 16, pp. 98-103.
4. Aleksandrov G.A., Vyakina I.V., Skvortsova G.G. Metodologiya analiza investitsionnoi privlekatel'nosti promyshlennogo predpriyatiya v ierarkhicheskoi sisteme khozyaistvovaniya [The methodology of analysis of the investment attractiveness of an industrial enterprise in the hierarchical system of management]. Ekonomika v promy-shlennosti - Industrial economy, 2013, no. 3, pp. 74-79.
5. Aleksandrov G.A., Vyakina I.V., Skvortsova G.G. Otsenka faktorov investitsionnogo klimata predpriyatiya v forme nesistematicheskogo riska [The score of factors of the investment climate of an enterprise in the form of unsystematic risk]. Ekonomika v promyshlennosti - Industrial economy, 2014, no. 2, pp. 54-63.
6. Aleksandrov G.A., Vyakina I.V., Skvortsova G.G. Formirovanie investitsionno-privlekatel 'nogo klimata regiona: kontseptsiya, diagnostika, innovatsii [The formation of investment-attractive climate of a region: concept, diagnostics, innovation]. Moscow, Ekonomika Publ., 2014, 302 p.
7. Aleksandrov G.A., Rozov D.V. Innovatsionnoe obnovlenie osnovnogo kapitala predpriyatii kak odno iz
uslovii bezopasnosti Rossii [Innovative update of fixed capital of enterprises as one of the conditions of the security of Russia]. Natsional'nye interesy: prioritety i bezopasnost'- National interests: priorities and security, 2013, no. 37, pp. 2-12.
8. Vyakina I.V. Otsenka effektivnosti i innovatsionnoi napravlennosti regional'noi investitsionnoi politiki [Evaluation of the performance and innovative orientation of the regional investment policy]. Gumanitarnye i sotsial'nye nauki - Humanities and social sciences, 2010, no. 2, pp. 76-85.
9. Raspopov N.P. Sotsial'no-politicheskaya stabil'nost' regiona - sub"ekta RF [A socio-political stability of a region which is the subject of the Russian Federation]. Polis (Politicheskie issledovaniya) - Polis (political studies), 1999, no. 3, pp. 89-99.
10. Helfert E. Tekhnika finansovogo analiza [The Financial Analysis Techniques]. Moscow, Audit Publ., YUNITI Publ., 1996, 663 p.
11. Alexandrov G.A., Vyakina I.V., Skvortsova G.G. Analysis of the regional investment attractiveness with the use of AVS-matrix of beaming and organization of effective functioning of innovation sphere of an economy enterprise, industry, complex: proceedings of the International Conference, Austria, Salzburg, April 28-30, 2013, pp. 14-20.
12. Alexandrov G.A., Vyakina I.V., Skvortsova G.G. Investment process: analysis of barrier and restrictive factors. Economics, organization and management of enterprises, industries and complexes in market conditions: methods, mechanisms, tools and technologies: proceedings of the Annual International Conference, February 18-20, 2013, Czech Republic, Prague, pp. 24-30.
13. Elton T., Gruber M. Portfolio theory and investment analysis. New York, John Wiley & Sons, 1995.
Gennadii A. ALEKSANDROV
Tver State Technical University, Tver, Russian Federation g-alexandrov@rambler.ru
Irina V. VYAKINA
Tver State Technical University, Tver, Russian Federation ivyakina@yahoo.com
Galina G. SKVORTSOVA
St. Petersburg State University of Economics, Tver Branch, Tver, Russian Federation gala-skvortsova@yandex.ru
Acknowledgments
The article was prepared with the financial support of the Russian Humanitarian Scientific Foundation (grant No. 14-12-69007 a(r)/C).