CC BY
28
Инвестиционные вложения могут стать причиной снижения практически всех основных показателей — ликвидности, финансовой устойчивости и рентабельности.
После выявления круга проблем необходимо дать оценку финансовому положению транспортного предприятия (устойчивое, не-
// университета
[ЖУРНАЛ водных /_/ коммуникации
устойчивое, критическое). Для этого надо знать уровень показателей, достаточных для данного предприятия в сложившихся условиях работы.
Результатом финансового анализа должны быть управленческие решения, реализация которых позволит упрочить финансовое положение компании.
П. Г. Клёва,
аспирант, СПГУВК
МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ АРЕНДЫ В УНИТАРНЫХ ТРАНСПОРТНЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ
METHONDS OF FORECASTING AND ESTIMATION OF EFFECTIVENESS OF LEASE IN UNITERY CARRIERS
Статья выдвигает несколько моделей увеличения эффективности арендного договора государственной собственности в морских портах Российской Федерации, а также модели прогноза рисков, связанных с реализацией арендного договора.
The article brings forward several models of increasing the efficiency of state property lease in the sea ports of the Russian Federation, as well as models offorecasting the risks connected with the realization of lease.
Ключевые слова: морской порт, оптимальный план, аренда государственной собственности, оценка рисков.
Key words: seaport, optimum plan, leasing of state property, estimation of risks.
РЕЗУЛЬТАТЕ рыночного реформирования структура управления на водном транспорте стала принципиально иной. Появились новые функции управления и новые субъекты хозяйствования, взаимодействующие с государственными транспортными системами. Это обусловливает необходимость разработки новых методик управления, новых экономико-математических задач.
Важным направлением работы ряда государственных унитарных транспортных предприятий, прежде занимающихся портовой деятельностью, является эффективное использование производственной инфраструктуры путем сдачи ее компонент в аренду частным компаниям. Научное сопровождение данной задачи должно обеспечивать как надежность дохода в виде взимаемой арендной платы, так и его оптимизацию. Для этого не-
обходим адекватный инструментарий, сочетающий вероятностно-статистические методы и методы математического программирования.
Статистическая составляющая общей методологии на выходе должна обеспечивать оценку надежности дохода в целом и дохода от каждого из конкурирующих арендаторов. Оптимизирующая составляющая реализуется как экономико-математическая модель, максимизирующая математическое ожидание общего дохода. Исходной содержательной методологической посылкой мы принимаем положение, что приоритет представляется компаниям с большей прогнозной прибылью при равном уровне надежности прогноза.
Представим в формализованном виде вышеизложенное. Пусть сдаче в аренду подлежат п однотипных элементов портовой инфраструктуры (например, причалов) с мощностью ц (в качестве ц можно принять,
университета водных коммуникаций
например, максимально возможный суточный объем перевалки). В портфеле арендных предложений имеются заявки от N транспортных компаний на приемлемый диапазон мощности Z7•=[zy,zy] (у =1, 2,..., ЛТ). Для каждой заявки К. задана функция прибыльности 'Kj(z), гЕ [[!, и|1] (как аппроксимирующая кривая по известным данным) и оценка р. вероятности пребывания .-й компании в платежеспособном состоянии. Например, представляется разумным считать, что надежность платежеспособности пропорциональна годовой прибыли а. организаций потенциальных арендаторов, и принять в качестве набора значений р средневзвешенные коэффициенты:
Pi=ai
N
7=1
Понятно, что при этом надежность арендного дохода заведомо не может превышать максимального из р .
Сформулируем теперь возможную постановку задачи оптимального распределения аренды как задачи целочисленного математического программирования.
Введем управляемые переменные х (1 = 1, 2, ..., N — количество единиц мощности, предоставляемых в аренду -й компании. Для них имеются естественные ограничения: 0 < х . < цп, х . — целое. (1)
Для задачи максимизации дохода от
аренды с учетом априори различной надежности потенциальных арендаторов введем понятие надежного дохода следующим образом. Значение дохода В, обеспечиваемого (без учета надежности) набором управляемых переменных X = {х.}:
7=1
С целью оценки надежности дохода перейдем от (несогласованных между собой, независимых) вероятностей р , характеризующих конкурирующих арендаторов, к средневзвешенным величинам:
(
4j=Pj
N
V1
1pj
7=1
N
вать как вероятность обеспечения арендного платежа п (x. М)- Надежный доход естественно определить как математическое ожидание (средневзвешенное значение) D случайной величины 5: _ N
D = ^qjKj(Xj\L). j=1
Действительно, в соответствии с законом больших чисел значительные отклонения от D маловероятны.
Максимизация надежного дохода приводит к задаче целочисленного программирования
D(X) ^ max (2)
при ограничениях (1).
Классификация задачи существенно зависит от вида регрессионных зависимостей п ()- При линейных регрессиях целевая функция D также становится линейной, и для задачи (2-1) имеются стандартные алгоритмы решения.
Пусть D — максимально достижимый
J max
доход от аренды при условии безусловного исполнения арендных платежей (он реализуется как решение задачи (2-1) при всех p. = 1). Далее, пусть вектор X0 — оптимальный план задачи (2-1) с учетом фактических значений вероятностей p.. Тогда интегральный качественный (безразмерный) показатель E эффективности аренды целесообразно определить формулой
■ о)
Е =
D„
Теперь ^qj — 1, так что q . можно тракто-
7=1
Другой возможной постановкой задачи оптимизации арендного портфеля является подход минимума риска, особенно актуальный в периоды неустойчивого, кризисного состояния экономики в целом и рынка транспортных услуг в частности.
Пусть В0 — минимально допустимое значение общей суммы арендных платежей. Для каждого плана аренды X определим риск его неисполнения Я следующим образом. Вычислим вероятность V . неисполнения арендного платежа как вероятность противоположного события: v.= 1 - р..
1 -О
Для каждого допустимого плана распределения аренды X определим недоимку от его вероятного неисполнения т(Х) как величину
N
т(Х)= ХМу гДе dJ = п.(х. ц). 7=1
Теперь надежность дохода V естественно определить как отношение:
М(5)
V = -
D
N
где: M$) = ^jqßij(xj\l) — математическое 7=1
ожидание случайной величины 5 с распреде-
университета водных коммуникаций
лением {qj \Tij (ХуЦ.)}^.
Минимизация вероятной недоимки описывается следующей целочисленной моделью:
m(x) ^ min; (3)
D(X) > D0. (4)
Самостоятельный интерес может представлять в конкретных ситуациях исследование зависимости оптимального плана задачи (3-4) от величины D0.
И. И. Мальцева,
СПГУВК
КОНЦЕПТУАЛЬНЫЙ ПОДХОД К ОБОСНОВАНИЮ ПЛАТЫ ЗА УСЛУГИ, ОКАЗЫВАЕМЫЕ КОНЦЕССИОНЕРОМ ПО КОНЦЕССИОННОМУ СОГЛАШЕНИЮ
THE CONCEPTUAL APPROACH TO THE SUBSTANTIATION OF A PAY FOR THE CONCESSIONAIRE SERVICES BY CONCESSION AGREEMENT
В статье изложены концептуальные принципы, которые следует учитывать при формировании платы за услуги, оказываемые концессионером по концессионному соглашению, и обоснован выбор метода ценоо бразования.
The article expounds the identification of the conceptual principle ofpay for the concessionaire services by concession agreement and substantiates the choice of price method.
Ключевые слова: концессия, концессионер, концессионное соглашение, доходность инвестированного капитала, риск, тариф.
Key words: concession, concessionaire, concession agreement, profitability of vested capital, risk, rate.
О
ДНОЙ из основных причин недостаточного внедрения концессий на морском транспорте является слабая защищенность концессионера от рисков, возникающих на всех стадиях жизненного цикла проекта, в том числе риска, связанного с ошибочным обоснованием платы за услуги, оказываемые концессионером по концессионному соглашению. Существенность этого риска
для концессионера обусловлена длительным
/
временным промежутком между моментом обоснования платы (при разработке технико-экономического обоснования (ТЭО) на этапе заключения концессионного соглашения) и моментом его проявления (на этапе эксплуатации объекта концессионного соглашения (ОКС)).
Сложность процесса обоснования платы за услуги, оказываемые концессионером по концессионному соглашению (КС), объясняется наличием взаимосвязанных и тесно коррелирующих между собой технико-экономических показателей концессионного соглашения (объем услуг, плата за услуги, норма прибыли концессионера, срок КС).
На этапе ТЭО проекта разработка концептуального подхода к обоснованию платы за услуги, оказываемые концессионером по концессионному соглашению, включает идентификацию принципов, которые следует учитывать при ее обосновании, и выбор на их базе метода ценообразования.
