CC BY
75
По этим графикам можно находить оптимальные значения окончательных расчетов параметров по двум возможным стратегиям:
а) стратегия неограниченных финансовых ресурсов, которая предусматривает нахождение максимального значения і и соответствующих этому значения ((, t^ . п (на рис.3 это Га, $ = 2, п3, ().
б) стратегия ограниченных финансовых ресурсов, в соответствии с которой по заданному значению ограниченного финансового
ресурса 0-1ад а) находится значение ((, равное Qlaд , и соответствующая ему точка на семействе графиков, соответствующая максимальному значению і (на рис. 3 это уь, $ = 8, п3, ().
Затем имея значения у“, ^ = 2, п3, ( .ли уь, ^ = 8, п3, ( , в рамках значений промежуточных результатов
необходимо построить аналогичные семейства графиков с координатой оптимизации №, (( и провести анализ влияния на значения этих
параметров, связанных с ними функционально, своих исходных данных.
Следует особо отметить, что приведенные выше стратегии оптимизации параметров модели могут применяться не только при разработке инновационных проектов по внедрению инновационных продуктов, но и при организации эффективного управления реализацией этих проектов в реальных рыночных условиях конкурентной борьбы [1].
Вывод. Применение предлагаемой экономико-математической модели оценки прогнозируемой эффективности внедрения инновационного продукта при разработке инновационных проектов и стратегий оптимизации ее параметров обеспечит этому проекту большую прозрачность по затратам и предполагаемой прибыли, а также минимизацию затрат при достижении заданной прогнозируемой эффективности внедрения инновационного продукта, что будет способствовать успешному поиску инвестора проекта.
Литература:
1. Божкова Е.И. Метод управление конкурентоспособностью производственного предприятия при внедрении им на конкурентном рынке инновационного продукта // Траспортное дело России, 2011. - № 9.
2. Божкова Е.И. Экономические механизмы внедрения инновационного продукта предприятий высокотехнологичного сектора экономики России // Траспортное дело России, 2012. - № 5.
МОДЕЛЬ ФОРМИРОВАНИЯ ИНВЕСТИЦИОННОГО РЕШЕНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ ИССЛЕДОВАНИЙ И РАЗРАБОТОК МАЛЫХ И СРЕДНИХ ПРЕДПРИЯТИЙ
Стреха П.А., аспирант ФГУП «СТАНДАРТИНФОРМ»
В статье рассмотрены основные подходы к оптимизации портфеля НИОКР проектов малых и средних предприятий, указаны основные критерии для общей оценки экономических показателей исследований и разработок, а также оценки их риска. Структурирован процесс принятия инвестиционного решения низкобюджетных исследований и разработок.
Ключевые слова: НИОКР, скоринговая модель, критерии оптимизации, риск.
INVESTMENT DECISION MODEL FOR EVALUATION OF RESEARCH AND DEVELOPMENT PROJECTS OF SMALL AND MEDIUM ENTERPIRSES
Strekha P., the post-graduate student at FSUE «STANDARTINFORM»
The article overviews basic approaches to optimization of a R&D projects portfolio of small and medium enterprises as well as indicates basic criteria for overall assement of economic indicators and risk of research and development projects. The article provides common structure of investment deceions process for low-budget R&D projects.
Keywords: research and development, scoring model, optimization criteria, risk.
Для сохранения и поддержания уровня конкурентного преимущества, а также в целях эффективного управления компанией многие предприятия используют те или иные инструменты выбора и обоснования проектов. Обычно такими инструментами являются методы стандартного финансового анализа (соотношение затрат к выручке), анализ дисконтированного денежного потока, методы оптимизации, основанные на определении критерия и оптимизации портфеля проектов по нему. Все эти методы обычно предполагают конвертацию свойств проектов в денежную ценность. Однако природа рассматриваемого типа проектов - проектов, обладающих высоким уровнем наукоемкости, или НИОКР-проектов, зачастую приводит к необъективной аппроксимации такого критерия ввиду недостаточного количества данных.
Одним из решений данной проблемы может стать использование многокритериальной теории полезности (Multiattribute Utility Theory, MAUT), описанной А.В. Пирсоном и другими в 1996 году
[1]. Данная теория предполагает расширение критериев оптимизации портфеля проектов до нескольких областей, таких как риск, экономический эффект и распределение ресурсов. Соответствен-
но, такое расширение критериев предполагает не только изначальный выбор конкретных проектов, но и постоянный анализ их соответствия заданным корпоративным требованиям во время их жизненного цикла, что и определяет динамическую оценку проектов, которая может быть сформирована на основе системы «стадия -проход» (The Stage-Gate), разработанной Р.Г. Купером в 1986 году
[2]. Такая система предполагает постоянную оценку проектов, начиная с момента зарождения идеи и до запуска продукта или услуги в производство, т.е. оценку проекта на каждом этапе жизненного цикла, производимой на основе контрольных точек с решениями принять/отклонить. В качестве метода оценки в данной модели предлагается использовать скоринговую модель.
С этой целью целесообразно развить модель «стадия - проход», используя теорию MAUT. В общем случае, схема выбора проекта на основе такой модели представлена на рисунке 1.
При необходимости принятия решения о выборе того или иного проекта лицо, принимающее решение (ЛПР), имеет большой массив данных и противоречащие друг другу требования к получаемому результату.
Рис. 1. Схема выбора НИОКР проекта на основе модели «стадия - проход»
Для принятия решения он может использовать финансовые методы, скоринговые модели, пузырьковые диаграммы, а также стратегические подходы. Инкорпорация всех или некоторых из этих методов в одну модель может привести к тому, что такая модель выбора проекта станет излишне сложной и практически неприменимой. Следовательно, необходимо идти по пути упрощения и использовать набор самых основных требований к инструменту выбора НИОКР-проектов, а именно:
• оценка проектов - исследования одиночных проектов для установления целесообразности их проведения;
• выбор проектов - оценка набора проектов из ранее отобранных для формирования привлекательного портфеля проектов;
• оценка эффекта от проекта - применение соответствующих методов оценки для аппроксимации конечного уровня экономического эффекта конкретного исследования или разработки.
Набор таких основных требований обосновывает использова-
ние многокритериального подхода ввиду отсутствия единого метода анализа, применимого ко всем типам исследований. Наиболее подходящим способом инкорпорации различных подходов выбора проекта в одну модель является подход поэтапной фильтрации, позволяющий отсеять неперспективные проекты на начальном этапе до вложения средств.
Одним из наиболее важных аспектов оценки проектов является применимость метода для разных типов исследований и разработок, которые можно разделить по типу на три группы: фундаментальные исследования, прикладные исследования и экспериментальные разработки (см. рис. 2)
В соответствии с предлагаемым разделением модель должна для каждого проекта включать ряд категорий, а в каждой категории ряд критериев. Взаимозависимость между категориями учитывается при установлении весов (формула 1):
Рис. 2. Общая схема классификации НИОКР проекта по типу
• распределение оценок.
Определение весов и оценок зачастую осуществляется субъективными методами, основанными на личном мнении эксперта или лица, принимающего решение, полученного методом Дельфи, по результатам работы рабочей группы или путем проведения опроса. В соответствии с этим требуется формализовать методику получения экспертного мнения таким образом, чтобы минимизировать вхождение элемента субъективизма. Это можно осуществить при помощи методов формализации нечеткой экспертной информации (О.М. Полещук, 2004) [3]. Пример распределения весов и оценок приведен в таблице 1. Основополагающим является также определение самих критериев оценки НИОКР проектов.
Примерами таких критериев могут быть:
• показатели удовлетворенности потребителей:
• технический уровень разрабатываемого изделия в сравнении с лучшими отечественными и зарубежными образцами;
• выполнение требований ТЗ;
• соблюдение сроков выполнения этапов.
• показатели качества выпускаемой документации:
• результаты экспертизы и согласования документов;
• результаты анализа проектов;
• доработка документации по результатам изготовления и испытаний.
• результаты верификации и валидации:
• технический уровень в сравнении с аналогом;
• подтверждение соответствия расчетами и моделированием;
Таблица 1 - Этап выбора набора проектов (пример)
Фильтр Критерий (С) Категория (Scat) Проект
Оцен Вес Оценка Bee Оценка
ка (Wc) Scat Wcat
Sc
1. Технические аспекты
Технический риск не завершения ? ? scxwc
проекта ? ? scxwc
Доступности технических ресурсов 2wc 2=2wc ? Scat
2. Корпоративные и стратегические аспекты
Соответствии бизнес-стратегии ? ? ScxWcSc
компании x Wc Sc X
Потенциал роста портфеля продуктов ? ? Wc
компании ? Scat
Синергия с другими ? ?
процессами/продуктами
s/sWc
Wc
3. Правовые аспекты
Правовой риск ? ? scxwc
Риск правового запрещения проекта ? 9 scxwc
sw0 s=swc ? Scat
4. Рыночные аспекты
Эффект на долю в текущих рынках ? ? scxwcsc
Эффект на прогнозы доли рынка ? ? XWCSCX
Новый рыночный потенциал ? ? Wc
E=swc ? Scat
5. Финансовые аспекты
Коммерческий риск применения
разработок ? ? scxwc
Потенциальный доход от ? Scat
инвестирования ? ? scxwc
2wc 'E=SWC
6. Применение результатов разработок
Возможность применения разработок в
производственных процессах ? ? Scxwc
Возможности для получения патента, ? Scat
защиты дизайна ? 9 Scxwc
£wc s=swc
vv cat Q ^проект
т
« I (CW)
I (-Чі-----)
ОценкаПроекта =
т
Iw;
(І)
где,
Ст - значение т-ого критерия п-ой категории; - вес т-ого критерия п-ой категории;
к - вес п-ой категории.
В соответствии с формулой предлагается нормализовать общие балльные оценки их общим весом.
Таким образом, начальными действиями для применения модели являются:
• определение критериев;
• определение весов;
1
1
Примечание: для фундаментальных разработок необходимо использовать только фильтры 1-3.
Таблица 2. Пример рисковой оценки проекта
Фильтр Критерий (С) Категория (RCat) Проект
Оценка Rc Вес (Wc) Оценка Вес Rcat Wcat Оценка RnpoeKT
1. Технический риск
Неадекватные технологии Изменения в сертификации ? ? ? We Rc Wc x WCRC 2=swc ? Rcat
2. Коммерческий рис
Продукт невыгодно производить экономически ? ? £ Wc RcxWc s=SWc ? Rcat
3. Экономический риск
Неадекватная рентабельность ? ? zwc Rc x Wc ? Rcat
sw vv cat ^проект
Таблица 3. Общая оценка НИОКР проекта
Проект Оценка экономических критериев (S проект) Оценка риска Агрегированное значение
Проект 1 ^проекті R-проектІ SnpOeKTl - RnpOeKTl
Проект 2 §проект2 RnpoeKT2 §проект2 - Кпроект2
Проект N SiipoeKiN RnpoeKTN SnpoeKTN - RnpoeKTN
• результаты испытаний образцов;
• результаты выполнения работ по валидации проекта.
■ непредусмотренные затраты:
• затраты на доработку документации по замечаниям при ее согласовании и изготовлении образцов;
• затраты на доработку образцов при внесении изменений в документацию;
• затраты на анализ причин отказов;
• затраты на повторный контроль и испытания образцов.
■ инновационная деятельность:
• создание объектов интеллектуальной собственности при проведении НИОКР/
На этапе выбора из всей совокупности набор проектов для детального анализа важно учитывать адекватное распределение весов в зависимости от типа НИОКР.
После этапа выбора проектов на основе набора категорий критериев необходимо произвести оценку рисков НИОКР-проектов, которая может принимать большое число форм, но в конечном счете сводится к сравнению либо риска по отношению к доходности, либо затрат к безопасности [4]. По аналогии с этапом выбора проектов сформируем агрегированную оценку риска на основе скорин-говой модели. В таблице 2 приводится пример рискового анализа.
Рисковый анализ можно производить как на основе экспертных оценок, так и на основе оценки рисковой стоимости (Value-At-Risk, VaR) [5]. Однако, последний вид анализа связан с получения большого количества данных, многие из которых связаны с вероятностными характеристиками проектов, которые в свою очередь образуют большое поле для всевозможных спекуляций.
Помимо VaR-методов, чаще всего используемых для рисковой оценки облигаций, а также рисковых активов, риск НИОКР-проек-та, выраженный в виде балльной оценки, в данной модели предлагается рассчитывать на основе соотношения математического ожидания определенного чистой приведенной стоимости проекта (expected NPV, eNPV) к уровню NPV, рассчитанному при помощи общего по корпорации уровня ставки дисконтирования (средневзвешенная стоимость капитала или средняя внутренняя ставка доходности по всем однотипным НИОКР проектам). Такой критерий предполагает большую степень формализации, чем экспертные оценки, но, очевидно, является более сложным в расчете и требует наличия более обширного учета затрат на НИОКР проекты, чем это принято на практике.
После того как проекты отобраны, их экономическая и рисковая составляющие проанализированы, составляется общая оценка проекта основе разности оценок экономических критериев и оценки риска, затем список ранжируется по этому значению (см. таблицу 3).
Зачастую в больших организациях анализ набора крупных инвестиционных проектов производится на основе формирования и изучения кейса, содержащего гораздо более обширную информацию о проекте, чем можно включить в модель выбора проекта. Используя систему бизнес-кейсов, менеджмент, таким образом, может принимать решения о лучшем направлении действий. Однако для малых и средних предприятий такая модель выбора проекта также может иметь ценность. Преимущества данной модели можно сформулировать следующим образом:
■ модель учитывает основные (наиболее простые в сборе информации и анализе) характеристики оцениваемых проектов;
■ модель использует системный подход - применение модели предполагается производить на каждом этапе жизненного цикла НИОКР проекта;
■ предлагает дополнительную информацию для лица, принимающего решение.
Таким образом, модель описывает формализованную структуру принятия решения о необходимости инвестирования в проект, а также структурирует коммуникацию информации о проектах. Применение такой модели не требует дополнительных затрат или изменения учетной политики предприятия, что целесообразно в случае низкобюджетных исследований и разработок, инвестиционное решение по которым обычно не принимается.
Литература:
1. Pearson A.W., Stratford M.J.W., Wadee A., Wilkinson A. Decision support systems in R&D project management. Handbook of Technology Management, McGraw Hill, New York, 1996.
2. Cooper R.G., Edgett S.J., Kleinschmidt E.J. Portfolio management in new product development: lessons from the leaders - II. Research Technology Management 40(6), 1997. - Pp. 43-52.
3. Полещук О.М. Методы формализации и обработки нечеткой экспертной информации: Дисс. докт. техн. наук. - М., 2004.
4. Markowits H.M. Portfolio Selection // Journal of Finance, 1952. - № 1. - Рp. 71-91.
5. Damodaran А. Value and Risk: Beyond Betas. New York University - Stern School of Business, 2003. - Р. 47.
