CC BY
78Экономический анализ: Economic Analysis:
теория и практика 7 (2016) 29-44 Theory and Practice
ISSN 2311-8725 (Online) Инвестиционный анализ
ISSN 2073-039X (Print)
МЕТОДИКА ОТБОРА И ОЦЕНКИ ИНВЕСТИЦИОННО ПРИВЛЕКАТЕЛЬНЫХ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ
Анна Геннадьевна КАЛАЧЕВА
ассистент кафедры экономики, управления и информационных технологий, Южно-Уральский государственный университет, Челябинск, Российская Федерация [email protected]
История статьи:
Принята 20.02.2016 Принята в доработанном виде 03.03.2016 Одобрена 27.04.2016
УДК 330.322 JEL: G11, G31, G32
Ключевые слова:
промышленное предприятие, инвестиционная привлекательность, методика оценки, поэтапный отбор
Аннотация
Предмет. Статья посвящена оценке инвестиционной привлекательности промышленных предприятий. Инвестору при принятии решения о выборе объекта инвестирования необходима обоснованная количественная оценка инвестиционной привлекательности предприятий-претендентов.
Цели. Разработка методики поэтапного отбора предприятий-претендентов на основе интегральной оценки их инвестиционной привлекательности. Методика должна предусматривать возможность ее дальнейшей программной алгоритмизации. Методология. Методика была разработана на основе использования системного подхода, методов и приемов инвестиционного анализа, математической статистики, методов сравнения, экспертных оценок.
Результаты. Отбор предприятий-претендентов вследствие больших объемов информации, характеризующей их привлекательность, предложено выполнять в два этапа. На первом этапе проводится отбор объектов по соответствию значений наиболее важных для конкретного инвестора частных показателей модели. Это позволяет существенно ограничить список предприятий-претендентов. На втором этапе критериями отбора выступают значения групповых показателей отдельных видов инвестиционного потенциала предприятия и рисков его деятельности. В завершение из полученного списка предприятий оценивается и выбирается объект с наивысшим значением интегрального показателя инвестиционной привлекательности, который будет являться лучшим для инвестирования из рассматриваемой группы.
Выводы и значимость. Применение разработанной методики отбора и оценки позволит проводить поэтапный отбор предприятий, снижающий объемы трудоемких, не всегда обоснованных расчетов и ускоряющий время получения результата, соответствующего интересам конкретного инвестора, выполнять алгоритмизацию формирования результата для создания программного продукта. Методика может применяться инвесторами для принятия более обоснованных решений по выбору объекта инвестирования и использоваться в деятельности промышленных предприятий, заинтересованных в оценке своей инвестиционной привлекательности при выработке управленческих решений.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2016
Инвестору для принятия решения о выборе объекта инвестирования необходимо оценить множество факторов, характеризующих состояние предприятий-претендентов, их перспективы, параметры внешней среды и пр. При этом наибольшую значимость для инвестора имеет информация об эффекте (отдаче) от реализации каждого варианта вложения капитала и об уровне сопутствующих рисков (для возврата капитала, достижения ожидаемой доходности).
Наиболее эффективными для этих целей являются методы, формирующие в качестве результата интегральный показатель. Это упрощает процедуру сравнения предприятий между собой и делает более доступной программную алгоритмизацию формирования результата, позволяющую автоматизировать расчеты на базе вводимых данных. В итоге создается возможность
в приемлемые сроки обрабатывать разнообразные варианты исходных данных для множества предприятий, в том числе разных отчетных периодов и сценариев развития, что будет способствовать принятию более обоснованных решений.
Существует несколько моделей интегральной оценки инвестиционной привлекательности предприятий. Стоит отметить, что простые по составу модели не дают адекватного результата из-за ограниченности количества учитываемых факторов и характеризующих их показателей.
Модели, включающие множество показателей, требуют наличия больших массивов исходной информации, которая не всегда является доступной. Применение этих моделей для оценки группы предприятий достаточно трудоемкий
процесс. Кроме того, в моделях часто не учитываются интересы конкретных инвесторов относительно значимости отдельных факторов и показателей.
Требуется интегральная оценка, позволяющая по ограниченному набору показателей-критериев, критических для конкретного инвестора, отобрать из большого количества предприятий-претендентов их существенно меньшую группу, для которой затем выполнить более детальный анализ инвестиционной привлекательности. Также имеет смысл формировать дополнительный список объектов, значения показателей-критериев которых незначительно отклоняются от приемлемых уровней в худшую сторону. Итоговая интегральная оценка таких объектов может давать высокий результат.
На основе анализа различных моделей оценки инвестиционной привлекательности
промышленного предприятия [1-9], а также анализа и отбора значимых факторов инвестиционной привлекательности предприятия и способов их группировки [10-17] была разработана модель комплексной оценки инвестиционной привлекательности предприятия, учитывающая все значимые факторы и отражающая их действие в общем интегральном показателе [18].
В отличие от известных моделей интегральных рейтинговых оценок предложенная модель [18] предусматривает организацию процедуры поэтапного отбора объектов инвестирования среди группы предприятий. При этом на каждом этапе обоснованно ограничивается перечень объектов для последующего анализа, что позволяет снизить объемы трудоемких и не всегда обоснованных расчетов, отсеивать объекты, заведомо являющиеся непривлекательными с точки зрения инвестора.
Когда решена задача формирования дополнительного списка объектов, отбор проводится в последовательности, совпадающей с приоритетностью критериев, существенной для конкретного инвестора. Для оставшихся претендентов формируется интегральный показатель инвестиционной привлекательности на основе отдельных оценок потенциала предприятий, рисков деятельности и привлекательности реализуемого инвестиционного проекта. Модель является открытой - допускает модификацию состава используемых показателей и их значимости.
Для практического использования предлагаемой модели оценки, а также создания в дальнейшем программных алгоритмов автоматизации расчетных процессов необходимо разработать методику (порядок) применения данной модели.
Предложенная в работе [18] модель оценки инвестиционной привлекательности предприятия предусматривает формирование в качестве результата интегрального показателя Y0 на основе показателей уровня 1: инвестиционного потенциала предприятия Хип, факторов риска Хир и привлекательности инвестиционного проекта ХПП - с помощью линейной факторной модели с весовыми коэффициентами Си.
Далее рассматривается случай оценки текущего состояния предприятия, а именно достигнутого потенциала и существующих рисков без оценки планируемых показателей проекта. Тогда
Y = C X + C X
0 Мип^-ИП ^ШР^ИР-
(1)
Показатели уровня 1 в свою очередь также рассчитываются на основе линейных факторных моделей L факторов с весовыми коэффициентами СЫ:
(2)
При этом определяющими факторами Х2 выступают отдельные составляющие
инвестиционного потенциала предприятия (фондовый, трудовой, управленческий, финансовый, маркетинговый, инновационный потенциалы, эффект деятельности предприятия), риска инвестирования (финансовые,
производственные, коммерческие риски предприятия, его деловая репутация, инвестиционный климат), представляющие уровень 2 модели [18]. Показатели Х2 оцениваются с помощью линейной факторной модели на основе М характеризующих их промежуточных показателей ху (уровень 2) с весовыми коэффициентами с2. Промежуточные значения ху также в свою очередь представляют собой линейную модель на основе приведенных значений соответствующих частных показателей х3р количеством N с весовыми коэффициентами Сза. В итоге
Весовые коэффициенты, применяемые в формулах (1)-(3), определяются на основе значимости соответствующих показателей для конкретного инвестора. Принцип задания весовых коэффициентов модели подробно описан далее в рамках разрабатываемой методики. Все частные показатели (уровень 3), используемые в модели, приводятся к сопоставимому диапазону значений [0;1].
Для количественных показателей используются следующие формулы приведения (для показателей, имеющих прямое и обратное действие на инвестиционную привлекательность предприятия, соответственно):
а - а.
=-
а - а-
г max г mm
"; Х3г
аг max - аг
г max г
а - а-
г max г mm
(4)
а принцип выбора базовых значений подробно описан далее в рамках разрабатываемой методики. Качественным частным показателям
присваивается значение (балл) в диапазоне [0;1]. Аналогично подходу, предложенному
М.С. Кувшиновым в работе [19], при формировании окончательного значения интегрального показателя инвестиционной привлекательности предприятия У применяется поправочный множитель К, учитывающий количество используемых для конкретного предприятия частных показателей Хэ,-:
Y = KYo.
(5)
Принцип расчета поправочного множителя в работе [18] был адаптирован для использования в предлагаемой модели оценки.
Для снижения объемов обрабатываемой информации и расчетов предлагается процедуру отбора разделить на два блока, что отражено на рис. 1.
Вначале следует выполнить первичный отбор (первый блок), на каждом этапе которого в качестве критериев использовать значения наиболее важных для конкретного инвестора частных показателей модели оценки. Процесс первичного отбора следует проводить в три этапа. Первый основывать на 3-4 самых важных для инвестора частных показателях-критериях. По итогам выполнения второго этапа оценивать приемлемость объектов-претендентов суммарно уже по 10-12 критериям. По итогам третьего этапа - 20-30.
Нами был проведен анализ частоты использования частных показателей в различных методах оценки инвестиционной привлекательности предприятия. В качестве информационной базы применена совокупность 33 методов, анализируемых в работах [1-9]. В результате было выделено 10 наиболее используемых частных показателей, которые представлены в табл. 1, где также указана частота использования в диапазоне [0;1].
Предлагается в качестве критериев первого этапа отбора применить три показателя с наивысшей частотой: коэффициенты текущей ликвидности и автономии, показатель рентабельности собственного капитала. Остальные семь показателей будут применены для второго этапа отбора. Кроме того, предлагается также на втором этапе использовать показатель роста стоимости предприятия, отражающий комплексную эффективность деятельности предприятия и прирост благосостояния собственников.
Приведенный комплекс показателей позволяет характеризовать большинство предприятий по основным характеристикам их финансовой устойчивости, экономической эффективности, деловой активности с учетом региональной принадлежности.
Стоит отметить, что набор показателей-критериев может быть изменен конечным пользователем в соответствии с интересами и требованиями конкретного инвестора.
После завершения первичного отбора следует выполнять основной отбор объектов (второй блок), критериями которого выступают значения групповых показателей Х2, - отдельных видов инвестиционного потенциала предприятия, рисков его деятельности.
На каждом этапе первичного/основного отбора из дальнейшего рассмотрения (списка претендентов) исключаются объекты, для которых фактическое значение показателя-критерия этапа не соответствует допустимому диапазону. В итоге после завершения всех этапов в списке останутся только объекты, соответствующие требованиям инвестора. На каждом этапе первичного/основного отбора происходит увеличение объема учитываемой информации, тем самым снижается риск принятия ошибочного решения.
В работе [18] было обосновано одновременное формирование двух списков претендентов: основного, содержащего объекты, все показатели которых имеют значения, входящие в допустимый
диапазон; и дополнительного, содержащего объекты, некоторые показатели которых отклоняются от допустимого уровня в худшую сторону не более чем на 15%.
Параметры процедуры отбора выбираются (настраиваются) исходя из требований, предпочтений конкретного инвестора, которые учитываются в составе частных показателей первичного отбора в границах допустимых диапазонов для всех показателей-критериев. Также в полном соответствии с требованиями инвестора строится модель оценки интегрального показателя.
Далее из полученного после отбора списка предприятий, соответствующих требованиям инвестора, необходимо оценить и выбрать объект с наивысшим значением интегрального показателя инвестиционной привлекательности (на основе применяемой модели оценки). Данный объект будет являться лучшим для инвестирования из рассмотренной группы.
Разработанная методика проведения поэтапного отбора предусматривает последовательное выполнение ряда шагов (рис. 1).
Шаг 1. Формирование модели оценки. Предлагаемая модель оценки инвестиционной привлекательности не имеет статичной структуры. Она позволяет конечному пользователю в соответствии с его предпочтениями варьировать:
• перечень показателей уровней 2 и 3 - модель имеет открытую структуру;
• весовые коэффициенты показателей, входящих в модель;
• базовые уровни для частных количественных показателей, используемые при их приведении к сопоставимому виду;
• критерии оценки частных показателей, имеющих качественный характер.
Перед непосредственным использованием модели оценки необходимо осуществить выбор конкретных характеристик перечисленных параметров. Решение этого вопроса может быть принято группой экспертов количеством 8-10 чел. в составе руководителей подразделений предприятия, в интересах которого производится оценка, а также привлеченных сторонних экспертов - специалистов в данной области.
При выполнении шага 1 можно выделить несколько отдельных этапов.
Шаг 1.1. Отбор существенных групповых и частных показателей. Необходимо определить перечень групповых составляющих Х27 (факторов инвестиционного потенциала предприятия и рисков), а также задать состав показателей (подгруппы более низкого уровня), наиболее полно характеризующих определенный аспект каждой составляющей Х2;.
В завершение необходимо сформировать состав частных показателей оценки каждой подгруппы Х2у. Вся совокупность частных показателей отражает первичные данные, характеризующие деятельность предприятия, внешнюю среду и пр. При этом модель является открытой и допускает изменение состава показателей в соответствии с требованиями и предпочтениями экспертов -допускается добавление/удаление показателей уровней 2 и 3.
Шаг 1.2. Задание весовых коэффициентов модели. Текущий шаг методики предполагает выбор весовых коэффициентов для всех элементов системы показателей, сформированной на шаге 1.1. Группой экспертов выполняется ранжирование факторов, соответствующих каждому уровню вложенности модели. Возможна различная детализация проводимого анализа. При отсутствии или несущественной значимости каких-либо факторов в сравнении с другими, характеризующими тот же показатель, для них применяются равные весовые коэффициенты.
Если во внимание принимается только информация о порядке убывания значимости N факторов, характеризующих один показатель, тогда наилучшее решение будет обеспечиваться применением весовых коэффициентов,
вычисленных по правилу Фишберна [20]. Тогда коэффициент для 7-го фактора
С_ 2 (N - 7 + 1)
7 (N + 1) N '
Если у группы экспертов имеются обоснованные ими дифференцированные предпочтения относительно значимости отдельных факторов, характеризующих определенный показатель, отражающие интересы конкретного предприятия или конкретного инвестора, их необходимо учесть, например, посредством применения метода анализа иерархий при вычислении соответствующих весовых коэффициентов, корректировкой результата, полученного на основе формулы Фишберна, и др. При этом сумма весовых коэффициентов факторов,
характеризующих один показатель, должна составлять единицу.
Шаг 1.3. Выбор базы приведения для частных количественных показателей. В используемой модели оценки все частные количественные показатели приводятся к сопоставимому диапазону значений [0;1] с помощью формул (4) на основе использования определенного базового уровня сравнения, принимаемого за некоторый эталон. Базовое значение атх для показателей прямого действия соответствует их наилучшему максимальному результату и значению «1» в едином диапазоне [0;1]. Для показателей обратного действия - наихудшему результату и значению «0». Также в модели может задаваться и противоположная минимальная граница а-тш -наихудшее значение для показателей прямого действия и лучшее для показателей обратного действия.
Модель допускает два варианта определения базовых уровней: максимальное и минимальное значения показателя среди группы сравниваемых предприятий либо установленные инвестором максимальный и минимальный приемлемые уровни. Второй вариант позволяет оценивать частные показатели в соотношении с определенными эталонными значениями: нормативными, лучшими по отрасли, требуемыми инвестором и пр. Первый вариант применим в случае отсутствия каких-либо предпочтений инвестора и только при выполнении процедуры оценки для группы предприятий.
Текущий шаг методики предполагает выбор группой экспертов варианта определения базовых уровней а,тах и а,тт исходя из поставленной задачи. В случае использования второго варианта необходимо также решить, следует ли производить контроль наличия заданных приемлемых уровней для всех частных количественных показателей.
При отсутствии подобного контроля для показателей, не имеющих заданных инвестором приемлемых уровней, базовые уровни будут определяться согласно указанному первому варианту. Также на данном шаге для частных показателей выбираются приемлемые инвестором значения максимального и минимального уровней тахинв, ттинв.
Шаг 1.4. Выбор критериев оценки частных качественных показателей. Частные
качественные показатели модели также оцениваются в диапазоне значений [0;1]
в соответствии с критериями, устанавливаемыми индивидуально для каждого их них.
Шаг 2. Сбор информации, характеризующей внутренние и внешние факторы деятельности предприятий. На данном этапе осуществляется сбор необходимой информации из различных источников: официальная отчетность оцениваемых предприятий; их внутренняя отчетность (в соответствии с возможностями доступа); официальные данные, публикуемые государственными органами власти; данные, предоставляемые участниками различных рынков (финансового, труда и др.); информация исследовательских организаций и другие источники.
Собранные данные должны наиболее полно характеризовать каждое предприятие (объект оценки). Количество учтенных частных показателей влияет на итоговый результат через поправочный множитель, используемый в формуле (5) и принимающий значения в диапазоне [0;1]. Значение множителя 1 соответствует наличию всей необходимой информации о деятельности предприятия и внешней среде. Чем выше значение, тем меньше неопределенность ситуации и риск получения ошибочного результата.
Сбор информации может быть выполнен одним или несколькими специалистами соответствующей квалификации, например сотрудниками предприятия, в интересах которого производится процедура оценки, отбора.
Шаг 3. Проведение первичного отбора. При
первичном отборе отсеивание объектов выполняется в три этапа. На первом этапе осуществляется оценка приемлемости объектов по 3-4 самым важным для инвестора частным показателям-критериям. На втором дополнительно оценивается приемлемость еще по 7-8 важным показателям. На третьем - дополнительно по 15-18. Указанное количество является рекомендуемым и может быть изменено в соответствии с интересами инвестора.
Если на каком-либо этапе не заданы критерии отбора, то есть у инвестора отсутствует необходимость дополнительной первичной оценки приемлемости частных показателей, то переходят к основному отбору (шаг 4). Первичный отбор осуществляется в следующей последовательности.
Шаг 3.1. Выбор частных показателей-критериев для каждого этапа первичного
отбора. Из всей совокупности частных показателей, предусмотренных моделью оценки, группой экспертов для каждого этапа выбираются показатели, приемлемость значений которых является для инвестора критической.
Для решения данной задачи может быть использован рекомендуемый нами набор показателей (табл. 1), либо сформирован собственный набор показателей на основе любого экспертного метода.
Шаг 3.2. Выбор допустимых уровней для показателей-критериев первичного отбора. Для каждого выбранного на шаге 3.1 частного показателя-критерия группой экспертов устанавливается допустимый уровень, то есть граница допустимого диапазона значений. Для показателей прямого действия задается нижняя граница а,тш, для показателей обратного действия - верхняя а,тзх.
В качестве допустимого уровня может быть выбрано одно из следующих значений: нормативное; среднее по отрасли; критическое для инвестора, обоснованное, исходя из поставленной задачи, собственных предпочтений.
Шаг 3.3. Оценка приемлемости фактических значений показателей-критериев на текущем этапе первичного отбора. Данное действие выполняется в три этапа. На каждом этапе на основе списка частных показателей-критериев, набора их допустимых уровней а,тш или а,тах и совокупности их фактических значений а7 для объектов основного и дополнительного списков проводится оценка приемлемости по данному перечню показателей в соответствии с алгоритмом, представленным на рис. 2 (диапазоны заданы для прямых, обратных показателей первичного отбора и показателей основного отбора).
При попадании фактического значения показателя в допустимый диапазон объект считается приемлемым и остается в том же списке. Если значение соответствует дополнительному диапазону, то объект перемещается в дополнительный список либо остается в нем. В остальных случаях объект исключается из списков и далее не рассматривается. В результате выполнения каждого этапа суммарное количество объектов в списках остается прежним либо сокращается.
Если на каком-либо этапе оба списка становятся пустыми, переходят к выполнению шага 7
методики, иначе - к следующему этапу первичного отбора. После выполнения третьего этапа, а также если для какого-либо этапа не заданы показатели-критерии, выполняется переход к основному отбору - шагу 4.
Все операции шага 3.3 и последующих шагов 4.2-4.4 могут быть выполнены специалистом соответствующей квалификации, например сотрудником предприятия, в интересах которого производится отбор и оценка, либо с помощью программного продукта с обеспечением ввода исходных данных оператором.
Шаг 4. Проведение основного отбора. Основной отбор сопровождается выполнением расчетных операций, предусмотренных моделью оценки.
На каждом этапе основного отбора критерием приемлемости объектов, оставшихся в списках, выступает один групповой показатель уровня 2 Х2;.
Шаг 4.1. Выбор допустимых уровней для показателей-критериев основного отбора. Для каждого группового показателя Х2;, предусмотренного моделью оценки, сформированной на шаге 1, группой экспертов устанавливается допустимый уровень - нижняя граница допустимого диапазона значений [Х2,тт;1], в качестве которого выбирается критическое для инвестора значение, соответствующее его интересам.
Шаг 4.2. Определение последовательности проведения этапов основного отбора (последовательности анализа групповых показателей Хг). Данная операция выполняется на основе модели оценки, сформированной на шаге 1. Групповые показатели будут анализироваться в порядке уменьшения весовых коэффициентов, с которыми они учитываются в интегральном показателе модели Yo и которые можно вычислить на основе формул (1) и (2).
Путем упорядочивания полученных весовых коэффициентов происходит распределение групповых показателей по этапам основного отбора.
Шаг 4.3. Оценка группового показателя-критерия Хг1 текущего этапа основного отбора. Действие повторяется для каждого этапа основного отбора и предполагает расчет значений соответствующего показателя-критерия этапа для объектов, оставшихся в основном
и дополнительном списках. При этом все расчеты производятся для частных показателей
и показателей уровня 2, относящихся только к показателю-критерию Х2/ текущего этапа отбора. Выполнение данного шага можно разделить на два подэтапа.
Шаг 4.3.1. Приведение частных показателей к сопоставимому виду х3. Исходными данными расчетов выступают фактические значения частных показателей для каждого оцениваемого предприятия. Результатом является совокупность значений частных показателей, приведенных к сопоставимому диапазону [0;1].
Операция приведения выполняется над фактическими значениями показателей для каждого объекта оценки. Если на шаге 1.3 принято решение использовать второй вариант определения базовых уровней атх и aimm, а также контроль наличия заданных приемлемых уровней для частных количественных показателей, то выполнение дальнейших операций возможно только при положительном результате такого контроля. Контроль производится один раз перед расчетом первого показателя-критерия (первого этапа основного отбора).
Следующей операцией является определение базовых уровней приведения атх и а,тт, выполняемое для каждого частного количественного показателя по алгоритму, представленному на рис. 3.
При отсутствии заданных инвестором приемлемых уровней в качестве базовых используются максимальное тахф и минимальное ттф значения показателя среди фактических. Если использование минимального базового уровня а^т в модели не предусмотрено, он принимается равным нулю. Равенство базовых уровней а^ и атт делает невозможными дальнейшие вычисления, так как в выражениях (4) знаменатель становится равным нулю.
Для продолжения процедуры отбора и оценки инвестору необходимо для анализируемого частного показателя произвести корректировку приемлемых максимального и/или минимального уровней тахинв, ттинв.
После завершения анализа требуемой совокупности частных показателей при отсутствии ошибок выполняется переход к следующей операции - определению приведенных значений х3/ частных показателей для каждого объекта оценки. Качественные показатели изначально оцениваются в диапазоне [0;1], что обеспечивает их сопоставимый вид.
Фактические значения количественных показателей приводятся к сопоставимому виду на основе выражений (4). При этом если фактическое значение показателя прямого действия ниже базового уровня а,тт либо фактическое значение показателя обратного действия выше а,тах, приведенное значение Х3; считается равным нулю.
Шаг 4.3.2. Расчет группового показателя уровня 2 Хц - составляющей потенциала или риска. На
данном шаге вычисляются значения показателей уровня 2 х2у и группового показателя Х^ для каждого объекта оценки в соответствии с выражением (3) на основе совокупности приведенных значений частных показателей Хз, полученных на шаге 4.3.1. Результатом выполнения шага 4.3 на каждом этапе становится совокупность значений показателя-критерия этапа Хта для всех объектов в списках.
Шаг 4.4. Оценка приемлемости значений показателя-критерия для каждого объекта (предприятия) на текущем этапе основного отбора. На основе допустимого уровня показателя-критерия Х2,тш и его фактических значений для объектов двух списков производится оценка приемлемости объектов по данному критерию в соответствии с алгоритмом, отображенным на рис. 2 и описанным на шаге 3.3.
Если на каком-либо этапе отбора списки становятся пустыми, то переходят к выполнению шага 7, иначе - к следующему этапу основного отбора (шаг 4.3).
Шаг 5. Расчет показателя Y для отобранных объектов. По окончании всех этапов первичного и основного отборов в двух списках остаются только объекты, полностью соответствующие требованиям инвестора. Для них производится расчет итогового интегрального показателя У на основе модели оценки инвестиционной привлекательности предприятия, а также значений групповых показателей уровня 2 Х2, полученных на шаге 4.3.
Расчет выполняется в следующей последовательности.
Шаг 5.1. Расчет показателей потенциала и риска ХИП, ХИР Для каждого оставшегося объекта оценки в соответствии с формулой (2) на основе значений групповых показателей Х2;, рассчитываются показатели уровня 1 - потенциала и факторов риска.
Шаг 5.2. Расчет поправочного множителя К. Поправочный множитель вычисляется отдельно
для каждого объекта оценки на основе структуры модели, сформированной на шаге 1, и данных, полученных на шаге 2.
Поправочный множитель К рассчитывается на основе такой же модели, которая применяется для оценки интегрального показателя Yo, с сохранением набора определяющих показателей и выбранных значений всех весовых коэффициентов. Но при расчете множителя вместо значений частных показателей Х37 подставляется единица, если для рассматриваемого предприятия значение соответствующего показателя известно и используется, и ноль - если не используется. В итоге множитель К принимает значение из диапазона [0;1].
Стоит отметить, что использование весовых коэффициентов модели при расчете К позволяет учитывать значимость отсутствия конкретных первичных данных при оценке степени достоверности итогового результата.
Шаг 5.3. Расчет итогового интегрального показателя Y. Процедура расчета выполняется в соответствии с выражениями (1) и (5) на основе значений показателей инвестиционного потенциала и факторов риска, а также величины поправочного множителя.
В результате будут получены значения итогового интегрального показателя инвестиционной привлекательности Y для каждого объекта оценки.
Шаг 6. Ранжирование отобранных объектов в порядке увеличения показателя Y. Значения итогового показателя Y варьируются от нуля (отсутствие привлекательности) до единицы (максимальный уровень).
В результате ранжирования по данному показателю из группы оставшихся предприятий может быть выбран объект с лучшим (максимальным) комплексным результатом -лучший объект - претендент для инвестирования.
Шаг 7. Решение о приемлемости результата отбора. В результате выполнения всех предыдущих действий будут получены либо ранжированная последовательность объектов, удовлетворяющих требованиям инвестора (тогда выполняется переход к шагу 8), либо пустой список, если ни один из претендентов не соответствует требованиям. Во втором случае возможно снижение требований инвестора, влияющее на выполнение шагов 3.2 и 4.1,
и повторное проведение процедуры отбора, либо исключение из рассмотрения всех текущих объектов и переход к шагу 8.
Шаг 8. Принятие решения. В ранжированной последовательности объект с наивысшим значением итогового показателя Y обладает наилучшими характеристиками и его следует рекомендовать лицу, принимающему решение, как лучший объект для инвестирования из рассмотренной группы.
В случае пустого списка отобранных объектов делается вывод о неприемлемости всех претендентов и решается вопрос о подборе новых.
Описанная методика также может применяться для комплексной оценки инвестиционной привлекательности одного или нескольких предприятий без выполнения процедуры поэтапного отбора. В этом случае методика используется в усеченной форме - выполняются шаги 1, 2, 4.3 (для каждого объекта оценки вычисляются значения всех групповых показателей Х27 - составляющих потенциала и риска) и 5.
В результате оцениваемые предприятия могут быть ранжированы в соответствии с полученными значениями итогового интегрального показателя инвестиционной привлекательности. Тогда из группы предприятий может быть выбран объект с лучшим комплексным результатом. Также возможна оценка степени соответствия каждого предприятия определенному эталонному объекту с лучшими характеристиками в отрасли, либо основанными на требованиях инвестора и пр. Максимальное соответствие наблюдается при единичном значении итогового показателя.
Таким образом, в соответствии с математическим описанием предлагаемой модели оценки инвестиционной привлекательности предприятия и рекомендациями по ее применению, представленными в работе [18], разработана методика поэтапного отбора предприятий, соответствующих требованиям инвестора, с последующей их оценкой по показателю инвестиционной привлекательности.
Также на основе анализа частоты использования частных показателей в различных методах оценки инвестиционной привлекательности предприятия отобраны показатели, рекомендуемые в качестве критериев проведения первичного отбора объектов инвестирования.
Применение данной методики отбора и оценки
позволяет:
• проводить поэтапный отбор предприятий из группы на основе соответствия требованиям инвестора, что позволяет снижать объемы обрабатываемой информации и расчетов, отсеивать объекты, являющиеся заведомо непривлекательными для инвестора;
• использовать преимущества разработанной модели оценки инвестиционной привлекательности предприятия [18]: учет множества разнообразных факторов, раздельная оценка составляющих эффекта и риска инвестирования, возможность модификации состава используемых показателей и их значимости;
• получать итоговый результат, соответствующий предпочтениям, интересам конкретного пользователя, которые находят отражение в последовательности анализа критериев отбора, перечне условий соответствия для каждого этапа
отбора, составе показателей модели и их весовых коэффициентов;
• выполнить алгоритмизацию формирования результата для создания программного продукта, что позволит быстрее обрабатывать различные варианты исходных данных.
Разработанная методика может применяться инвесторами для принятия более обоснованных решений по выбору объекта инвестирования, а также для практического использования в деятельности промышленных предприятий, заинтересованных в оценке своего положения на рынке инвестиционных ресурсов и выработке решений по управлению инвестиционной привлекательностью.
В процессе дальнейших исследований необходимо выявить возможности и сформулировать конкретные рекомендации относительно применения в процессе управления инвестиционной привлекательностью предприятия разработанных моделей оценки и методики.
Таблица 1
Рекомендуемые частные показатели-критерии первичного отбора Table 1
Recommended specific criteria indices of primary selection
Этап отбора_Частные показатели-критерии и частота их использования в диапазоне [0;1]
1-й Коэффициент текущей ликвидности (0,42). Показатель рентабельности собственного капитала (0,27).
_Коэффициент автономии (0,27)_
2-й Показатель рентабельности активов (0,27). Показатель рентабельности продаж (0,27).
Показатель рентабельности инвестированного капитала (0,21). Показатель абсолютной ликвидности (0,21). Показатель оборачиваемости дебиторской задолженности (0,21). Показатель занимаемой доли рынка (0,18). Показатель инвестиционной привлекательности региона (0,18). _Показатель темпов роста стоимости предприятия (0,12)_
Источник: авторская разработка
Source: Authoring
Рисунок 1
Методика отбора инвестиционно привлекательных предприятий из группы и их оценки на основе разработанной модели
Figure 1
A methodology for selecting investment-attractive enterprises from the Group and their assessment based on the developed model
Источник: авторская разработка Source: Authoring
Рисунок 2
Методика отбора объектов из основного и дополнительного списков при анализе частного показателя-критерия или группового Хц
Figure 2
A methodology for object selection from the basic and supplementary lists when analyzing the specific criterion index or a Group X2i
Источник: авторская разработка Source: Authoring
Рисунок 3
Алгоритм определения базовых уровней приведения частного показателя Figure 3
Algorithm to determine basic levels of specific index reduction
Источник: авторская разработка Source: Authoring
Список литературы
1. Ендовицкий Д.А., Бабушкин В.А., Батурина Н.А. Анализ инвестиционной привлекательности организации. М.: КноРус, 2010. 376 с.
2. Веретенникова О.Б., Паюсов А.А. Модель оценки инвестиционной привлекательности хозяйствующего субъекта // Известия Иркутской государственной экономической академии. 2008. № 2. С. 65-69.
3. Белоцерковский В.И., Стрешинский И.В., Ростиславов Р.А. Критерий инвестиционной привлекательности предприятия - его чувствительность к возможным инвестициям // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки. 2013. № 3-1. С.236-247.
4. Лацинников В.А. Классификация предприятий по уровню инвестиционной привлекательности // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2008. № 2. С. 260-264.
5. Староверова Е.Н. Моделирование комплексного показателя инвестиционной привлекательности предприятия // Качество. Инновации. Образование. 2007. № 7. С. 30-36.
6. Суркин П.Н. Оценка инвестиционной привлекательности на основе прогнозирования денежных потоков организации // Экономические науки. 2012. № 92. С. 139-142.
7. Тафеева А.А. Инвестиционная привлекательность предприятий металлургического комплекса // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2009. № 3. С. 231-237.
8. Шапошников А.А. Система комплексной оценки инвестиционной привлекательности компании // Транспортное дело России. 2009. № 5. С. 22-24.
9. Кувшинов М.С., Калачева А.Г. Развитие состояния анализа инвестиционной привлекательности промышленных предприятий // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Экономика и менеджмент. 2015. № 2. С. 74-81.
10. Веретенникова О.Б., Паюсов А.А. Факторный подход к оценке финансово-инвестиционной привлекательности хозяйствующих субъектов // Известия Уральского государственного экономического университета. 2009. № 4. С. 78-83.
11. Давыдова Л.В., Чумакова А.В. Методические подходы к оценке финансово-производственного потенциала промышленного предприятия // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Экономика. Информатика. 2010. № 13. С. 64-71.
12. Лютова И.И. К вопросу об оценке экономического потенциала промышленного предприятия // Вестник Адыгейского государственного университета. Сер.: Экономика. 2013. № 4. URL: http://vestnik.adygnet.rU/files/2013.4/2902/lyutova2013_4.pdf.
13. Мельникова Е.И., Ширшикова Л.А. Классификация рисков хозяйственной деятельности промышленного предприятия с позиции хеджируемости // Известия Уральского государственного экономического университета. 2011. № 4. С. 55-61.
14. Минаева О.А. Комплексный подход к оценке экономического потенциала промышленного предприятия // Экономика. Инновации. Управление качеством. 2012. № 1. С. 38-44.
15. Ростиславов Р.А. Инвестиционная привлекательность предприятия и факторы, влияющие на нее // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки. 2010. № 2-1. С. 38-46.
16. Толстых Т.Н., Уланова Е.М. Проблемы оценки экономического потенциала: финансовый потенциал // Вопросы оценки. 2004. № 4. С. 18-22.
17. Шешукова Т.Г., Колесень Е.В. Экономический потенциал предприятия: сущность, компоненты, структура // Вестник Пермского университета. Экономика. 2011. № 4. С. 118-127.
18. Калачева А.Г. Разработка модели оценки инвестиционной привлекательности промышленного предприятия // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2015. № 6. С. 100-111.
19. Кувшинов М.С. Основы теории формирования инвестиционного климата предприятий. Челябинск: ЮУрГУ, 2009. 256 с.
20. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений. М.: Наука, 1978. 352 с.
Экономический анализ: Economic Analysis:
теория и практика 7 (2016) 29-44 Theory and Practice
ISSN 2311-8725 (Online) Investment Analysis
ISSN 2073-039X (Print)
A METHODOLOGY FOR INVESTMENT-ATTRACTIVE INDUSTRIAL ENTERPRISE SELECTION AND ASSESSMENT
Anna G. KALACHEVA
South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation [email protected]
Article history:
Received 20 February 2016 Received in revised form 3 March 2016 Accepted 27 April 2016
JEL classification: G11, G31, G32
Keywords: industrial enterprise, investment attractiveness, appeal, assessment methodology, phased selection
Abstract
Subject The article considers the assessment of investment appeal of industrial enterprises. Choosing an investee, the investor needs a reasonable quantitative assessment of investment attractiveness of candidate enterprises.
Objectives The aim is to develop a methodology for phased selection of candidate enterprises based on integral estimation of their investment appeal.
Methods The methodology development draws on systems approach, methods and techniques of investment analysis, mathematical statistics, methods of comparison, and expert estimates. Results Due to huge volumes of information on candidate enterprises' investment appeal, I propose to select them in two stages. First, to select potential investees by particular indices of the model that are the most important for specific investor. At the second stage, the selection criteria are the values of group indices of certain types of enterprise's investment potential and risks inherent in its operations. Finally, the investee having the highest integral index of investment attractiveness is selected from the generated list as the best option for investment.
Conclusions If applied, the developed methodology will enable to make a stepwise selection of enterprises, thus reducing the volume of laborious and often unreasonable calculations and accelerating the time of result generation that would meet the interests of certain investor, and to present the algorithm of result formation in order to create a software product. The methodology may be interesting for investors to make informed decisions on choosing investees and for industrial enterprises to assess their investment appeal when developing management solutions.
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2016
References
1. Endovitskii D.A., Babushkin V.A., Baturina N.A. Analiz investitsionnoi privlekatel'nosti organizatsii [Analysis of the investment attractiveness of an organization]. Moscow, KnoRus Publ., 2010, 376 p.
2. Veretennikova O.B., Payusov A.A. [A model of assessing the investment appeal of an economic entity].
Izvestiya Irkutskoi gosudarstvennoi ekonomicheskoi akademii = Izvestiya of Irkutsk State Economics Academy, 2008, no. 2, pp. 65-69. (In Russ.)
3. Belotserkovskii V.I., Streshinskii I.V., Rostislavov R.A. [A criterion of investment attractiveness of the enterprise as its sensitivity to potential investment]. Izvestiya Tul'skogo gosudarstvennogo universiteta. Ekonomicheskie i yuridicheskie nauki = Izvestija TulGU, 2013, no. 3-1, pp. 236-247. (In Russ.)
4. Latsinnikov V.A. [Classification of enterprises by the level of their investment attractiveness]. Nauchno-tekhnicheskie vedomosti Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo politekhnicheskogo universiteta. Ekonomicheskie nauki = Saint-Petersburg State Polytechnic University Journal. Economics, 2008, no. 2, pp. 260-264. (In Russ.)
5. Staroverova E.N. [Modeling a complex indicator of investment attractiveness of the enterprise]. Kachestvo. Innovatsii. Obrazovanie = Quality. Innovation. Education, 2007, no. 7, pp. 30-36. (In Russ.)
6. Surkin P.N. [Assessment of the investment attractiveness on the basis of organization's cash flow forecasting]. Ekonomicheskie nauki = Economic Sciences, 2012, no. 92, pp. 139-142. (In Russ.)
7. Tafeeva A.A. [Investment attractiveness of smelters]. Nauchno-tekhnicheskie vedomosti Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo politekhnicheskogo universiteta. Ekonomicheskie nauki = Saint-Petersburg State Polytechnic University Journal. Economics, 2009, no. 3, pp. 231-237. (In Russ.)
8. Shaposhnikov A.A. [The system of integrated assessment of company's investment attractiveness].
Transportnoe delo Rossii = Transport Business of Russia, 2009, no. 5, pp. 22-24. (In Russ.)
9. Kuvshinov M.S., Kalacheva A.G. [Developing the analysis of investment attractiveness of industrial enterprises]. Vestnik Yuzhno-Ural'skogo gosudarstvennogo universiteta. Ekonomika i menedzhment = Bulletin of South Ural State University. Economics and Management, 2015, no. 2, pp. 74-81. (In Russ.)
10. Veretennikova O.B., Payusov A.A. [A factor approach to the assessment of financial and investment attractiveness of economic entities]. Izvestiya Ural'skogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta = Journal of Ural State University of Economics, 2009, no. 4, pp. 78-83. (In Russ.)
11. Davydova L.V., Chumakova A.V. [Methodological approaches to industrial enterprise's financial and production capacity assessment]. Nauchnye vedomosti Belgorodskogo gosudarstvennogo universiteta. Ekonomika. Informatika = Belgorod State University Scientific Bulletin. Economics. Computer Science, 2010, no. 13, pp. 64-71. (In Russ.)
12. Lyutova I.I. [On assessing the economic potential of the industrial enterprise]. Vestnik Adygeiskogo gosudarstvennogo universiteta. Ser.: Ekonomika, 2013, no. 4. (In Russ.) Available at: http://vestnik.adygnet.ru/files/2013.4/2902/lyutova2013_4.pdf.
13. Mel'nikova E.I., Shirshikova L.A. [Risk classification of economic activities of industrial enterprises from the standpoint of risk hedging]. Izvestiya Ural'skogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta = Journal of Ural State University of Economics, 2011, no. 4, pp. 55-61. (In Russ.)
14. Minaeva O.A. [Integrated approach to the assessment of industrial enterprise's economic potential].
Ekonomika. Innovatsii. Upravlenie kachestvom = Economics. Innovation. Quality Management, 2012, no. 1, pp. 38-44. (In Russ.)
15. Rostislavov R.A. [Investment attractiveness of the enterprise and factors affecting it]. Izvestiya Tul'skogo gosudarstvennogo universiteta. Ekonomicheskie i yuridicheskie nauki = Izvestija TulGU. Economic and Legal Sciences, 2010, no. 2-1, pp. 38-46. (In Russ.)
16. Tolstykh T.N., Ulanova E.M. [Problems of economic potential assessment: financial potential]. Voprosy otsenki = The Appraisal Issues, 2004, no. 4, pp. 18-22. (In Russ.)
17. Sheshukova T.G., Kolesen' E.V. [The economic potential of the enterprise: the essence, components, structure]. Vestnik Permskogo universiteta. Ekonomika = Perm University Herald. Economy, 2011, no. 4, pp. 118-127. (In Russ.)
18. Kalacheva A.G. [Developing a model to assess industrial enterprise's investment attractiveness]. Nauchno-tekhnicheskie vedomosti Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo politekhnicheskogo universiteta. Ekonomicheskie nauki = Saint-Petersburg State Polytechnic University Journal. Economics, 2015, no. 6, pp. 100-111. (In Russ.)
19. Kuvshinov M.S. Osnovy teorii formirovaniya investitsionnogo klimata predpriyatii [Fundamentals of the theory of enterprise investment climate formation]. Chelyabinsk, South Ural State University Publ., 2009, 256 p.
20. Fishburn P. Teoriya poleznosti dlya prinyatiya reshenii [Utility Theory for Decision Making]. Moscow, Nauka Publ., 1978, 352 p.
