CC BY
29
-------------------------------- © С.Н. Гончаренко, А.В. Мудрецова,
2009
УДК 622.331.28:621.3
С.Н. Гончаренко, А.В. Мудрецова
МОДЕЛИ ПРОГНОЗА ПОТРЕБНОСТЕЙ ФИНАНСИРОВАНИЯ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРОГРАММЫ РАЗВИТИЯ ЕДИНОЙ НАЦИОНАЛЬНОЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ СЕТИ
Рассмотрены модели и методы прогноза потребностей финансирования программы развития еденной национальной энергетической сети, предусматривающей масштабное строительство и реконструкцию объектов электросетевого хозяйства, снятие сетевых ограничений на подключение к сетям новых потребителей, обеспечение схем выдачи мощности в единую энергосистему страны от строящихся электростанций.
Ключевые слова: модели прогноза, программа развития, электросетевое хозяйство, энергетическая сеть.
~П настоящее время в РФ все большее внимание уделяется
-Я-М проблеме развития электрических сетей, обеспечению выдачи мощности электростанций и созданию условий для надежного электроснабжения потребителей. Все это неразрывно связано с преодолением старения основных фондов, развитием централизованного технологического управления электрическими сетями, доведением технического уровня энергетических систем до мировых стандартов. Эффективность решения этих задач зависит, прежде всего, от результатов реализации единой стратегии привлечения инвестиций, являющейся одной из основных в условиях рыночных отношений.
На основе существующих и вновь возникающих предпосылок формируются приоритетные направления стратегии развития единой энергетической системы. Прежде всего, они включают в себя выполнение перечня работ по реконструкции и техническому перевооружению электрических сетей, обеспечению надежности и эффективности их функционирования на базе новых электросетевых технологий.
При разработке стратегии необходимо рассмотрение наиболее значимых факторов развития единой энергетической системы, к числу которых относятся технологическая осуществимость, экономико-правовая эффективность, и организационная обеспеченность.
При этом, выполнение основных целевых ориентиров и задач при реализации стратегии требует создания адекватных моделей управляющего воздействия на все входящие в энергетическую систему структуры. Особенно важным является вопрос оценки результативности всего комплекса программ, реализуемых в рамках стратегии. В этой связи разработка моделей и методов управления эффективностью реализации комплексной программы развития единой энергетической системы является актуальной научной задачей.
Кроме того, достаточно быстро растущие объемы информации, многовариантость использования инвестиционных средств, существующие различия в подходах к оценке техникоэкономических показателей, различные размерности оценочных критериев, вызывают трудности в извлечении необходимой информации о функционировании системы, что в конечном итоге не позволяет принимать обоснованные стратегические управленческие решения. Таким образом, существующая проблема исследования и обработки больших объемов статистических данных, на основе которых возможно осуществить комплексную оценку эффективности реализации программы развития энергетической системы, еще раз подтверждает актуальность темы исследования.
Развитие инвестиционных процессов становится все более важной проблемой управления сложными системами. Российская кредитно-финансовая система функционирует в условиях неустойчивой рыночной конъюнктуры при деформированной структуре кредитно-финансового рынка, слабой законодательной и нормативной поддержке государственного регулирования. Наблюдается тенденция недоверия иностранных инвесторов к слабо развитой инвестиционной инфраструктуре, что является одной из причин кризисного состояния инвестиционной сферы. Кроме того, основные фонды многих предприятий на текущий момент достаточно сильно устарели и требуют значительных объемов капитальных вложений за счет привлечения как отечественных, так и зарубежных инвестиций.
При этом многие существующие проекты не находят свое реальное применение в связи с отсутствием четких экономических механизмов финансирования. Из этого следует, что необходимо создание дополнительных экономических рычагов и моделей, способствующих продвижению и воплощению реальных инвестиционных проектов.
Отсутствие опыта в области привлечения инвестиций с использованием современных механизмов, форм и методов инвестирования не позволяет в полной мере предприятиям электросетевого хозяйства привлекать необходимые инвестиционные ресурсы, что в некоторой мере усугубляет их финансовое состояние.
Поэтому формирование структуры инвестирования проектов программы развития единой национальной энергетической сети является актуальной проблемой, решение которой позволит обеспечить необходимый приток инвестиционных ресурсов в проекты. С этой целью необходимо определить методы и возможные адекватные модели прогнозирования потребностей финансирования инвестиционных программ, связанных с энергетическим комплексом.
На первом этапе исследования на основе сопоставления величины необходимых инвестиций в проекты программы и величины собственных средств заказчика, вкладываемых в проект, определяется потребность во внешнем инвестировании. В случае, когда величина собственных средств заказчика оказывается достаточной для покрытия величины необходимых инвестиционных вложений, дальнейшая реализация проекта осуществляется по схеме полного самофинансирования.
Для определения величины максимальной процентной ставки, при которой в заданные заказчиком сроки обеспечивается приток наличности, достаточной для погашения основной суммы долга и начисленных процентов, разработан следующий алгоритм:
- разбиение расчетного периода на равные временные отрезки, продолжительность которых для проектов, как правило, соответствует одному году;
- определение методом итеративного перебора значения величины процентной ставки, при которой гарантируется погашение привлеченных ресурсов в срок, равный периоду реализации проекта;
- последовательное сокращение срока погашения привлеченных ресурсов и определение соответствующей величины максимально возможной процентной ставки.
Цикл повторяется до тех пор, пока не будет достигнут срок, за который становится невозможным погашение привлеченных инвестиционных ресурсов даже при минимально возможной величине процентной ставки.
Формирование исходного множества приемлемых источников инвестирования проектов предусматривает: формирование множества источников предоставления инвестиционных ресурсов; определение набора критериев приемлемости каждого конкретного источника для инвестирования проекта; отбор источников по определенным критериям и их классификацию по форме участия в инвестировании проекта.
В рамках реализации этапа формируется множество источников предоставления инвестиционных ресурсов в проекты промышленного инвестирования и на основе предложенного набора критериев приемлемости источников для инвестирования проектов определенного типа производят их отбор и формируют множество источников инвестирования проектов определенного типа. Далее полученное множество источников классифицируют по предложенному признаку - форме участия в инвестировании проекта. По результатам классификации множество источников инвестирования разбиваются на два подмножества: источники, осуществляющие непосредственное инвестирование проекта (инвестиционные банки и компании, международные инвестиционные организации и т.д.) и косвенные участники процесса инвестирования (гаранты, поручители и т.д.).
Для всех источников первого подмножества определяются условия предоставления инвестиционных ресурсов, а для всех участников второго подмножества - условия участия в инвестиционном проекте.
На третьем этапе формируется множество альтернативных структур инвестирования проекта, представляющих собой набор источников с соответствующими объемами предоставляемых инвестиционных ресурсов.
Формирование альтернативных моделей инвестирования проектов осуществляется на базе сформированных альтернативных структур инвестирования с привлечением необходимых косвенных участников процесса инвестирования, выступающих в роли гарантов, поручителей и страховщиков и определяемых условиями предоставления инвестиционных ресурсов прямыми (непосредственными) источниками инвестирования проектов. С учетом определенного набора необходимых косвенных участников процесса инвестирования для каждой альтернативной структуры разрабатывается модель инвестирования, описывающая процессы движения
денежных средств в ходе реализации проекта в соответствии с договорными отношениями между всеми его участниками.
По результатам оценки экономической эффективности реализации инвестиционного проекта осуществляется выбор оптимальной структуры инвестиционных потоков по критерию максимизации величины чистого дисконтированного дохода от реализации проекта.
Таким образом, выбор оптимальной структуры инвестирования проектов программы развития единой национальной энергетической сети позволит решить следующие задачи:
- оценка реализуемости проекта при каждом альтернативном варианте структуры инвестирования, т.е. проверка соответствия каждого варианта всем имеющимся ограничениям: техникотехнологическим; экономическим; экологическим; социальным и
пр.;
- оценка абсолютной эффективности проекта, характеризующейся превышением оценки совокупного результата над оценкой совокупных затрат. При отрицательной абсолютной эффективности проект, как правило, исключается из дальнейшего рассмотрения. Исключением являются проекты действующего предприятия, имеющие социально-экономическую направленность, когда все альтернативные возможности, в том числе и возможность не осуществлять проект, имеют отрицательную абсолютную эффективность;
- оценка сравнительной эффективности, осуществляемая по совокупности качественных критериев проекта. Она дает возможность определения структуры предпочтений моделей инвестирования. Оценка сравнительной эффективности проводится, как правило, на множестве альтернативных моделей инвестирования проекта, применительно к проектам, реализуемым на действующих предприятиях. В этих случаях сопоставляются программы развития предприятия, предусматривающие различные варианты используемых моделей инвестирования;
- оптимизация и выбор из множества структур инвестирования наиболее эффективной при определенных ограничениях. Как правило, в качестве ограничений выступает лимит кредитования различных источников финансирования.
Среди методов, которые возможно использовать для прогнозирования потребностей финансирования инвестиционной программы развития единой национальной энергетической сети, выделяются следующие: регрессионный анализ, скользящего среднего, экспоненциально взвешенного среднего, Холта и Холта-Муира, двойного и адаптивного сглаживания Брауна. Проанализируем эти методы с точки зрения целесообразности их использования при разработке математических моделей прогноза потребностей в финансировании инвестиционной программы единой национальной энергетической системы.
В рамках регрессионного анализа проводится структурная и параметрическая идентификация. Существует ряд алгоритмов выбора структуры регрессионных моделей, наиболее распространенными из которых являются: метод всех возможных регрессий, метод исключений, шаговый регрессионный метод (метод включений), последовательный алгоритм Эфраимсона, метод последовательного исключения функций, метод группового учета аргумента.
При этом метод возможных регрессий потребует много времени и будет весьма трудоемок, а его использования для целей прогнозирования весьма затруднительно при наличии достаточного числа исследуемых показателей. Метод исключений может эффективно применяться лишь в случае нормального распределения всех факторов и их некоррелированности между собою. Он менее громоздкий, чем предыдущий, но также требует перебора большого количества уравнений. Метод включений позволяет избежать манипулирования большим объемом факторов, однако он не позволяет оценить влияние от включения последнего фактора на ранее введенные. Этот недостаток учтен в методе Эфраимсона, который считается лучше предыдущих. Но его использование для автоматического отбора затруднено. В методе последовательного исключения функций при аппроксимации и исключении факторов накапливаются погрешности, которые при значительном количестве факторов могут существенно исказить аппроксимирующие функции.
Начиная с 60-х годов прошлого столетия активно разрабатывается тактика самоорганизации математических моделей по методу группового учета аргумента (МГУА). Авторы считают применение данного метода особенно целесообразным для моделирования сложных систем. Алгоритм МГУА базируется на использовании метода всех возможных регрессий. Его успех, в значительной мере,
определяется удачным выбором характерного вида опорных функций.
Характер выявленных взаимосвязей показателей инвестиционной программы на множестве допустимых вариантов развития единой энергетической сети позволил определить полиномиальный вид зависимости
I ( к \
у = /(х,а) (т.е. у = £ аг^ х?
1=1 V 3 =
где х - вектор входных параметров; а - вектор коэффициентов; к, I, р - случайные величины) показателей экономико-математической модели движения денежных потоков. В качестве метода моделирования денежных потоков проектов программы, способного адекватно учесть эти взаимосвязи был использован метод группового учета аргументов. Он лишен недостатков широко распространенных методов регрессионного анализа и позволяет достигать экстремума выбранного критерия селекции, а не минимума среднеквадратичной ошибки, как в методе наименьших квадратов, на всех экспериментальных точках при заданном виде уравнения регрессии. При этом ряды селекции наращиваются до тех пор, пока для критерия несмещенности решений выполняется условие Ысм — тт,
1 ^ ^2(у* - у*)2
где Nсм =~Б^ Псмг , Псм = X —------------— , Я-1 и Я-2 - данные
Fl=^ г=1 % + %
обучающей и поверочной последовательностей соответственно, а у г=/1(хг,хз) и у г=/2(хих) V г <Е - полученные при этом уравнения регрессии. Выбранный метод позволяет адекватно произвести оценку эффективности проектов программы с учетом изменений факторов внешней и внутренней среды по совокупности сформированных сценариев развития единой энергетической сети, так как имеется возможность моделирования потока реальных денег с учетом взаимосвязи, характера и степени неопределенности его основных показателей. Взаимосвязь показателей фиксируется в рамках экономико-математической модели, а степень и характер неопределенности задаются статистическими законами распределения.
По традиционно используемым алгоритмам метода группового учета аргументов после каждого ряда селекции выбираются уравнения регрессии следующего вида у = /3(хг, х), z = /4(уг, у), V =
/5^г, z) и т.д., которые позволяют сформировать экономикоматематическую модель с оптимальными параметрами. Полученная модель позволила осуществить прогноз потребности финансирования инвестиционной программы развития единой национальной энергетической сети в зависимости от состояния ключевых факторов внешней {Хвн} и внутренней среды {Хв}.
Апробация моделей была осуществлена на примере формирования инвестиционной программы развития распределительной сетевой компании ОАО «ФСК ЕЭС». В ходе исследования получены прогнозы финансовых результатов деятельности компании (табл. 1), структуры активов (табл. 2), капитала и обязательств (табл. 3), а также приведена прогнозная оценка финансового состояния и потребностей финансирования инвестиционной программы развития (табл. 4).
Таким образом в результате выполненных исследований можно сделать следующие выводы:
1. Определены варианты выбора источников инвестирования проектов, предусматривающие оценку каждого источника по предложенному набору критериев и последующую классификацию источников по форме участия в проекте. Сформированное исходное множество источников инвестирования проектов следует классифицировать по форме участия на прямых (непосредственных) источников предоставления инвестиционных ресурсов и косвенных участников процесса инвестирования;
2. На основании анализа эмпирических зависимостей, полученных с использованием наиболее распространенных алгоритмов, показано преимущество использования метода группового учета аргументов для прогнозирования потребностей финансирования инвестиционной программы развития единой энергетической сети;
3. На основании проведенных проверки адекватности, исследования остатков, значимости параметров регрессионных уравнений, прогнозируемых свойств показана правомерность
Таблица 1
Прогноз финансовых результатов ОАО «ФСК ЕЭС» на 2008-2012 годы (млн. руб.)
Показатель 2008(факт) 2010 (прогноз) 2012 (прогноз)
Выручка 29 866 53 599 61 385
Себестоимость -23 234 -43 369 -52 030
Прибыль (убыток) от продаж 5 335 8 356 6 280
Прочие доходы 1 000 996 2 681
Прочие расходы -2 911 -5 799 -5 062
Прибыль (убыток) до налогообложения 3 425 3 553 3 900
Текущий налог на прибыль -1 429 -1 462 1 208
Чистая прибыль (убыток) отчетного периода 1 997 1 833 2 296
Таблица 2
Прогнозирование структуры активов, (млн. руб.)
Показатель 2008(факт) 2010 (прогноз) 2012 (прогноз)
Основные средства 105 457 106 895 114 114
Незавершенное строительство 31 383 41 876 76 703
Оборотные активы 19 337 32 040 60 765
Таблица 3
Прогноз показателей состава имущества, капитала и обязательств, (млн. руб.)
Показатель 2008(факт) 2010 (прогноз) 2012 (прогноз)
Всего активов 158 872 215 199 296 632
Стоимость внеоборотных активов 139 535 183 158 235 867
Стоимость оборотных активов 19 337 32 040 60 765
Всего пассивов 158 872 215 199 296 632
Собственный капитал 134 729 140 078 204 785
Долгосрочные обязательства 19 000 30 000 23 002
Краткосрочные обязательства 5 143 45 121 68 845
Таблица 4
Прогноз показателей финансового состояния ОАО «ФСК ЕЭС», (млн. руб.)
Показатель 2008(факт) 2010 (прогноз) 2012 (прогноз)
Коэффициент абсолютной лик- 0,32 0,59 0,65
видности
Коэффициент 1,99 2,59 2,62
срочной ликвидности
Коэффициент текущей ликвидности 3,76 2,97 2,83
Коэффициент финансовой независимости 0,85 0,81 0,85
Рентабельность продаж 22,21% 19,09% 15,24%
Рентабельность собственного капитала ^ОА) 1,47% 2,40% 1,59%
Динамика дебиторской задолженности 51,35% 118,06% 94,76%
Динамика кредиторской задолженности 137,47% 28,63% 155,80%
Соотношение дебиторской и кредиторской задолженности 2,34 3,97 3,02
4. использования созданных моделей для прогнозирования потребностей финансирования;
5. Определено оптимальное количество элементов статистической выборки основных показателей программы развития единой национальной энергетической сети и обоснована глубина осуществляемого прогнозирования по созданным моделям;
6. Получены прогнозы финансовых результатов деятельности компании, структуры активов, капитала и обязательств, а также приведена прогнозная оценка финансового состояния и потребностей финансирования инвестиционной программы развития. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Бирман Г., Шмидт С. Экономический анализ инвестиционных проектов. - М.: Банки и биржи. ЮНИДО, 1997.
2.Блех Ю., Гетце У. Инвестиционные расчеты. Модели и методы оценки из инвестиционных проектов. Калининград: Янтарный сказ, 1997.
3.Вернер Беренс, Питер М. Хавренек. Руководство по оценке эффективности инвестиций. - М.: "Инфра-М", 1995.
4. Воронцовский А.В. Инвестиции и финансирование: Методы оценки и обоснования. - Спб.: Изд-во С.-Петербургского университета, 1998.
5.Воропаев В.И. Управление проектами в России. - М.: Алане, 1995
6. Холт Р., Барнес С. Планирование инвестиций. - М.: "Дело ЛТД", 1994.
S.N. Goncharenko, A. V. Mudrecova
FINANCING REQUIREMENTS FORECASTING MODELS THE INVESTMENT DEVELOPMENT PROGRAM OF UNIFORM NATIONAL POWER NETWORK
Article consist of financing requirements forecasting models and methods the investment development program of uniform national power network. It is providing scale building and reconstruction of electronetwork economy objects, removal network restrictions on connection to networks new consumers. Maintenance delivery capacity schemes are considered in an integrated country power grid from under construction power stations.
Key words: forecasting models, the development program, electronetwork economy, power network.
— Коротко об авторе --------------------------------------------------
Гончаренко С.Н. - доктор технических наук, доцент кафедры «Автоматизированные системы управления,», gs16@mail.ru;
Мудрецова А.В. - аспирантка Московского государственного горного университета, mav87@mail.ru
