CC BY
10
14. Рекомендация № 5 Международной организации труда «О создании государственных служб здравоохранения» (Принята в г. Вашингтоне 29. октябрь. 1919 г. на Генеральной конференции МОТ) // ИПС Гарант.
УДК: 330.322.01
Ямалетдинов А.А. студент магистратуры 1 курса
Бакеев Н.И. студент магистратуры 1 курса Институт экономики и управления Уфимский государственный авиационный технический университет Россия, г. Уфа МОДЕЛИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ ФИРМ
Аннотация:
В данной работе рассмотрены основные аспекты моделей инвестиционных решений фирм. Дается характеристика моделей, определяется их применимость в современных условиях. По результатам проведенной работы выбирается наиболее подходящая модель.
Ключевые слова: экономика, инвестиции, жесткий акселератор, гибкий акселератор, q-теория.
Yamaletdinov A.A. magister student
1 course, Institute of Economics and Management Ufa State Aviation Technical University
Russia, Ufa magister student
1 course, Institute of Economics and Management Ufa State Aviation Technical University
Russia, Ufa
MODELS OF INVESTMENT SOLUTIONS FIRMS
Annotation:
This paper discusses the main aspects of the models of investment decisions firms. The characteristics of the models, determining their applicability in modern conditions, are given. According to the results of this work, the most suitable model is selected.
Keywords: economics, investments, hard accelerator, flexible accelerator, q-theory.
Современная экономика характеризуется множеством достаточно сложных проблем, без успешного решения которых невозможно достижение поставленной цели. Одной из таких проблем является выбор модели инвестиционных решений.
Первая теория для моделирования инвестиций промышленных предприятий на микроуровне была предложена американским экономистом Джоном Кларком в 1917 году. Кларк утверждал, что уровень инвестиций, который выбирает отдельное предприятие, пропорционален изменению объема выпуска продукции этого предприятия [1]. То есть инвестиции пропорциональны росту или снижению выпуска, при этом все фирмы находятся в равновесии:
I, = К -К,_1 =А(У, -Ум). 0<а< 1 , (1)
где А - коэффициент акселерации;
К - величина капитала;
У - объем выпуска.
Данная модель акселератора инвестиций, получившая название «жесткой», является наиболее простой. В дальнейшем эта теория была отвергнута, так как содержала некоторые неправдоподобные допущения: мгновенное изменение капитала в соответствии с объемом (реальный капитал изменяется медленно и постепенно) и аппроксимация роста спроса на продукцию с помощью роста выпуска (не учитывается загруженность мощностей предприятия и возможностей по наращиванию выпуска) [ 1]. Поэтому на смену ей пришла более совершенная модель гибкого акселератора.
Модель гибкого акселератора задает соотношение между некоторым желательным уровнем основного капитала в экономике и величиной ожидаемого выпуска. Соответственно, для достижения этого желаемого уровня капитала в экономике (который совсем не обязательно будет достигаться в каждый период ввиду различных, не всегда поддающихся учету обстоятельств) требуется изменение уровня инвестиций [3]. Для ускорения процесса инвестирования предполагается увеличение разрыва между фактической и желаемой величинами основного капитала.
Желаемый запас основного капитала пропорционален объему ожидаемого выпуска. Изменяя величину капитала по времени, получим:
к = Км +а(к*-Км). 0<а< 1, (2)
Таким образом, появляется возможность постепенной корректировки величины капитала. При увеличении разрыва между фактическим и желаемым капиталом, процесс инвестирования идет быстрее, а при уменьшении - медленнее.
Как говорилось выше, для достижения желаемого уровня капитала, необходимо обеспечить определенный уровень чистых инвестиций:
1 = К - К-1 = А(К * -К,-1) (3)
Анализируя данную формулу, можно заметить, что при разрыве капитала равном нулю, чистые инвестиции так же равны нулю [5].
Исследуя современный рынок, американский экономист Джеймс Тобин эмпирическим путем вывел зависимость между отношением
стоимости компании на рынке к капиталу и инвестициями. Эта зависимость получила название д-теории инвестиций.
Теория базируется на модели динамики инвестиций. Поскольку фирмы значительно привлекательнее для потенциальных вкладчиков, если у них есть возможности для осуществления выгодных инвестиций, то рыночные цены акций отражают наличие стимулов инвестирования. Тобин внедрил коэффициент д, который определяется как отношение стоимости фирмы на фондовом рынке (стоимость капитальных активов, сформированная на рынке ценных бумаг) к восстановительной стоимости [2]:
Р
д = —
С (4)
Таким образом, коэффициент д характеризует стоимость покупки фирмы на фондовом рынке в сравнении со стоимостью покупки ее капитала на рынке продукции. Отсюда вытекает, что стоимость фирмы на фондовом рынке помогает измерить разницу между фактическим и желаемым уровнем капитала [2].
Коэффициент д является показателем рентабельности новых инвестиционных затрат при определенных условиях: если q> 1, К* + 1 > К, инвестиции значительны, если q < 1, фондовый рынок показывает, что К* + 1 < К, следовательно инвестиции незначительны.
Для предприятия величина д равняется дисконтированной стоимости будущих дивидендов, которые выплачиваются фирмой на единицу ее капитала. Очевидно, что стоимость фирмы на фондовом рынке равна дисконтированной стоимости дивидендов, выплаченных фирмой. Значит, дисконтированная стоимость дивидендов на единицу капитала является отношением стоимости фирмы к восстановительной стоимости капитала.
Таким образом, фондовый рынок является хорошим индикатором инвестиционных стимулов. Высокая цена на фондовом рынке говорит о том, что для сближения фактического и желаемого капитала, основной капитал необходимо постепенно увеличивать. Низкая цена на фондовом рынке говорит о необходимости уменьшения фактического капитала до оптимального уровня.
Главным недостатком данной теории является ее ограниченная применимость, поскольку обязательным условием является выход компании на фондовый рынок.
Одной из сложнейших проблем инвестирования является принятие решений в условиях неопределенности.
Большое количество факторов, которые, к тому же, сильно подвержены внешнему воздействию, существенно осложняют инвестиционную деятельность, поэтому не всегда имеется возможность оценить экономический эффект с достаточной точностью.
Принятие решений инвестиционного характера сводится к использованию различных формализованных и неформализованных
методов. Эффективность этих методов в основном зависит от умения менеджера, его знаний и опыта, поэтому их правильное применение и сочетание является основным условием успешного осуществления инвестиционной деятельности.
В настоящее время существуют следующие правила инвестирования
[4]:
• инвестиции в производство или ценные бумаги следует осуществлять только в случае получения более высокой прибыли, чем от банковских депозитов;
• рентабельность инвестиций должна превышать темпы роста инфляции;
• инвестировать следует только в наиболее рентабельные с учетом дисконтирования проекты.
Так же важна соразмерность рисков и размера получаемой прибыли. В качестве оценки может быть использовано отношение степени риска к приросту прибыли, получаемой в результате соответствующих инвестиционных вложений.
Таким образом, проект, для которого принимается решение об инвестировании, должен удовлетворять следующим критериям:
• оптимальная стоимость;
• минимальные потери от инфляции;
• короткий срок окупаемости;
• стабильность или концентрация поступлений;
• высокая рентабельность вначале и после дисконтирования;
• отсутствие более выгодных альтернатив.
Еще одним немаловажным фактором является цифровизация экономики. Уже сегодня цифровые технологии оказывают большое влияние на поведение компаний, задавая новые тенденции и расширяя возможности инвестирования. Положительный экономический эффект может быть достигнут как от внедрения таких технологий, так и от инвестиций в их развитие.
Рассмотрев несколько моделей инвестиционных решений (модели жесткого и гибкого акселератора, д-теорию Тобина и модель инвестиционных решений в условиях неопределенности) можно придти к выводу, что в современных экономических условиях наиболее эффективной является модель инвестиционных решений в условиях неопределенности.
Использованные источники:
1. Власов Д .С . Моделирование инвестиций в основной капитал на примере пищевой промышленности: влияние концентрации производства и иностранной собственности / Д.С. Власов // Вестник УрФУ. Серия: Экономика и управление. — 2014. — № 5. — С. 83-93.
2. Дорнбуш Р., Фишер С. Макроэкономика. - М., 1997. - С. 437-440
3. Исаев Артем Геннадьевич Оценка эффекта государственных капиталовложений на частные инвестиции в Дальневосточном федеральном
округе // Регионалистика. 2017. — №3.
4. Косумова Х.Г. Оптимальное принятие инвестиционных решений в условиях неопределенности // Транспортное дело России. — 2011. — № 2. — С. 39-40.
5. Фридман А.А. Курс лекции по макроэкономике. - М.: МФТИ, 2004. — С. 131-132.
УДК 339.138
Яненко М.Б., доктор экономических наук
профессор
Высшая школа сервиса и торговли Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли
Зубрилова А. С. студент 4 курса направление подготовки «Маркетинг в коммерческой деятельности»
Харченко К.Н. студент 4 курса
направление подготовки «Маркетинг в коммерческой
деятельности» СПБПУ им. Петра Великого Россия, г. Санкт-Петербург ОСОБЕННОСТИ РАЗВИТИЯ БРЕНДА В ВИРТУАЛЬНОЙ СРЕДЕ Аннотация: в статье рассматриваются особенности развития бренда в виртуальной среде с учетом современных тенденций. Выявлен актуальность использование digital-брендинга в продвижении компании. Рассмотрены виды реализации виртуального бренда в зависимости от уровня виртуальности среды и компании. Определены основные тенденции и перспективы развития виртуального бренда. Сделаны выводы.
Ключевые слова: бренд, брендинг, digital-брендинг, виртуальная среда, тенденции, лидер рынка, перспективы развития.
Yanenko M.B., Doctor of Economics, professor professor, the Higher school of service and trade of Institute of industrial
management, economy and trade SPBPU of Peter the Great Russia, St. Petersburg Zubrilova A.S. student
4 course, direction of preparation "Marketing in commercial activity"
SPBPU of Peter the Great Russia, St. Petersburg Harchenko K.N. student
