28ИНВЕСТИЦИОННАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ
УДК 69.003.13:336.645.1
Обоснование нормы рентабельности инвестиционно-строительного проекта
Пупенцова С.В., Кузнецов А.А., Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия
Ключевые слова: прогнозирование, ставка дисконтирования, капиталовложения, проектные решения, норма рентабельности проекта, финансово-экономические условия, моделирование, стоимость денег во времени, инвестиционная оценка.
В статье рассматриваются проблемы обоснования нормы рентабельности инвестиционно-строительного проекта. В статье выполнен краткий обзор основных известных способов расчета нормы отдачи инвестиционно-строительного проекта. Описан алгоритм прогнозирования нормы рентабельности инвестиций в условиях кризиса по трём сценариям: пессимистический, базовый и оптимистический. В работе обоснован прогноз нормы отдачи инвестиционно-строительного проекта, учитывающей ожидания инвесторов относительно всех показателей наиболее распространенных моделей расчета ставки дисконтирования: модели ценообразования финансовых активов (CAPM) и модели средневзвешенной стоимости капитала (WACC). Авторы предупреждают об осторожности применения модели кумулятивного построения нормы рентабельности инвестиций из-за слабой обоснованности дополнительных премий за риск. На примере планирования и анализа строительства цеха по производству строительных конструкций для компании АО «Уралмостострой» в статье был произведен расчет чистой приведенной стоимости проекта с применением текущей и переменной нормы рентабельности инвестиций. В статье показано, что норма рентабельности инвестиций выступает универсальным измерителем рискованности проекта и динамична во времени. Этот параметр считается для вкладчиков капитала наглядным, поскольку сопоставим с относительными показателями альтернативных проектов инвестиций.
Justification of the discount rate of the investment and construction project
Pupentsova S.V., Kuznetsov A.A., Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, St. Petersburg, Russia
Keywords: forecast, discount rate, capital investment, project solutions, profitability rate of the project, financial and economic conditions, modeling, cost of money in time, investment evaluation.
The article deals with the problems of justifying the rate of return of the investment and construction project. The article gives a brief review of the most known methods of calculation of return rate of an investment and construction project and describes the algorithm of forecasting of return rate of investments in crisis conditions under three scenarios: pessimistic, basic and optimistic. The paper substantiates the forecast of return rate of the investment and construction project, taking into account the investors' expectations concerning all indices of the most widespread models of calculation of the discount rate: financial assets pricing models (CAPM) and weighted average cost of capital models (WACC). The authors warn about the cautious use of a cumulative ROI model because of the weak rationale for additional risk premiums. On the example of planning and analysis of construction of the workshop for production of building structures for JSC "Uralmostostroy" the calculation of net present value of the project with application of current and variable rate of return on investment was made in the article. The article shows that the rate of return on investment is a universal measure of the project riskiness and is dynamic in time. This parameter is considered to be illustrative for capital investors because it is comparable with relative indicators of alternative investment projects.
В современном мире проект (от лат. ргсуейш означает «брошенный вперед») - это комплекс взаимодействующих мер с единой целью, имеющих сжатые ресурсы, срок реализации и бюджет в соответствии с графиком и направленных на изобретение усовершенствованных предметов и работ.
Под инвестиционно-строительным проектом понимается совместная деятельность, направленная на воспроизведение уникальных строительных продуктов и имеющая ограниченные ресурсы [1-5].
В качестве универсального измерителя рискованности для приведения получаемых в будущем денежных средств в величину разового капиталовложения и текущих расходов рекомендуется более тщательно анализировать и обосновывать норму отдачи проекта в инвестиционных моделях, именуемую ставкой дисконтирования [6-10].
Данный параметр имеет зависимость во времени. Время проявляется через расхождение ценности сегодняшней и будущей суммы, то есть показывает концепцию изменения стоимости денег в определенный временной промежуток (учет макроэкономических изменений и рисков проекта). Этот параметр считается для вкладчиков капитала очень наглядным и показательным, поскольку сопоставим с относительными показателями альтернативных проектов инвестиций и отображает приближенную к действительности возможность получения рентабельности проекта в целом для разных его циклов [2, 11-14].
В данной статье главной целью выступает расчет нормы рентабельности проекта (или нормы отдачи на капитал, выступающей в оценке эффективности инвестиций, ставкой дисконтирования) с прогнозом по трём разным сценариям, учитывающий меняющиеся параметры в течение 10 лет.
Необходимо отметить, что основные методы расчета нормы рентабельности проекта для инвестиционно-строительного проекта приведены в [6-12]. Однако известно, что метод кумулятивного построения (ССМ), по которому вычисление нормы отдачи производится сложением безрисковой нормы и премий за риски проекта, определяемых экспертным путем, считается слабо обоснованным [1-4, 15].
Модель ценообразования финансовых (капитальных) активов (САРМ - Capital Asset Pricing Model) - предназначена для анализа величины нормы доходности «портфельных» капиталовложений (инвестиций и активов) [6, 9]. Модель CAPM служит основой для оценки нормы отдачи на собственный капитал инвестора. Уильям Шарп, являющийся автором модели САРМ, утверждает, что инвестиции оцениваются на основе доходности и риска, будущий уровень рентабельности зависит от риска проекта, мерой которого служит отклонение (дисперсия) доходности от ожидаемого результата [16].
По приведенной ниже модифицируемой со времен У. Шарпа формуле САРМ можно выполнить расчет ставки дисконтирования [9]:
Y = Y + ß(Y -YJ+S1+S2+S3,
e rf mar rf
где Y - значение нормы отдачи; Y - безрисковая ставка доходности; ß - показатель
e и
«индекса доходности конкретного актива по отношению к доходности рынка ценных
бумаг в целом», выступающий мерой систематического риска (коэффициент «бета»);
Ymar - рыночная премия за риск; S1, S2, S3 - дополнительные премии за страновой
риск, риск малой капитализации и проектный риск.
Отметим, что для проектов в сфере строительства объектов необходимо использовать изменяющуюся норму рентабельности инвестиций, выступающей ставкой дисконтирования, то есть уметь определять не только значения показателей модели, а также заострить внимание на изменчивости этих показателей на протяжении всего срока выполнения основных стадий проекта [10]. Ниже приведем алгоритм сценарного прогноза нормы отдачи на собственный капитал по модели САРМ для инвестиционно-строительного проекта.
Для прогнозирования безрисковой ставки по еврооблигациям предлагаем использовать временной ряд изменений значений данного показателя с 2000 по 2019 гг., представленный на сайте А. Дамодарана1. В соответствии с этим рядом значений необходимо построить диаграмму в виде графика изменения исследуемого показателя, а также экспоненциальное уравнение тренда, описывающее данную зависимость, y = 0.0517e-0049x. Коэффициент детерминации равен 67%, следовательно, данное уравнение статистически значимо и его можно использовать для прогнозирования. Прогнозные значения безрисковой ставки представлены в таблице 1.
Премия за рыночный риск чаще всего рассчитывается как разница среднеарифметической доходности на фондовой бирже и нормы доходности по безрисковой инвестиции [11]. Но на сайте А. Дамодарана™1 представлен динамический ряд рас-
'Damodaran Online // сайт профессора А. Дамодарана, 2020. - Режим доступа: http://pages. stern.nyu.edu/~adamodar/ (дата обращения: 15.06.2020).
Таблица 1
Прогноз значений показателя безрисковой ставки по еврооблигациям на
2020 - 2030 гг.
Годы Т.ВоМ г^, %
Пессиместический Базовый Оптимистический
2020 1,59 1,81 2,20
2021 1,42 1,75 2,15
2022 1,25 1,62 2,10
2023 1,10 1,58 2,03
2024 0,94 1,49 1,98
2025 0,79 1,41 1,95
2026 0,65 1,38 1,90
2027 0,49 1,29 1,85
2028 0,34 1,22 1,81
2029 0,20 1,19 1,78
2030 0,07 1,12 1,73
считанной премии за рыночный риск с 2000 по 2019 гг.
По данному временному ряду обнаружен линейный тренд с уравнением у = 0.0013х + 0.0344, согласно которому построен график изменения величины рыночной премии за риск. Коэффициент детерминации равен 61,3%, следовательно, данное уравнение статистически значимо и его можно использовать для прогнозирования. На основе полученной модели можно спрогнозировать значения данного показателя на 2020 - 2030 гг. по трем сценариям. Прогнозные значения рыночной премии за риск сведены в таблицу 2.
Коэффициент в в модели характеризует отклонение доходности анализируемых инвестиций относительно доходности рыночного портфелю инвестиционных ценностей. Это означает, что, если, например, при бета равном 1,0, на рынке произойдет изменение курсов акций на 10 процентов, то соответственно таким же образом изменится доходность анализируемых инвестиций. С увеличением коэффициента «бета» возрастает воздействие скачков позиций экономики на реализацию проекта, увеличивается риск инвестиционных вложений [6-8, 12]. Использование коэффициента в считается целесообразным в качестве оценки систематических отраслевых рисков вложения инвестиций.
Чтобы составить прогноз изменения коэффициента бета без долговой нагрузки оцениваемого строительного проекта компании необходимо построить график уравнения линейной регрессии с углом наклона, который покажет зависимость изменения доходности ценной бумаги компании от изменения доходности рыночного портфеля, например, индекса ММВБ [15].
Для получения коэффициента бета с учетом финансового рычага (Relevered
Таблица 2
Прогноз значений рыночной премии за риск на 2020 - 2030 гг.
Годы Implied Premium (FCFE), %
Пессиместический Базовый Оптимистический
2020 6,50 6,22 5,80
2021 6,70 6,40 5,84
2022 6,92 6,53 5,91
2023 7,13 6,68 5,95
2024 7,34 6,80 6,00
2025 7,58 6,91 6,03
2026 7,80 7,09 6,07
2027 8,03 7,21 6,11
2028 8,30 7,33 6,15
2029 8,54 7,48 6,19
2030 8,80 7,60 6,22
2,20
1 2,00
8 ISO
| 1,60
= 1,40
№ 1.20
jr 1.00
I о,во i 0.60 S 0,40 0J20
0.00
и
1 L" = 0,0123г - о; 2153я " 1,29
R: = 0,31:1 .
Год
Рис.1. Прогноз коэффициента «бета» без долговой нагрузки
Beta), принимая во внимание разницу в налогообложении между отраслевыми сегментами, нужно выполнить расчет по формуле, представленной ниже:
в = вт • [(1 + (1 - Tax) • ME], где в - коэффициент бета без долговой нагрузки сферы предприятия, Тах - налог на прибыль, М/Е - показатель соотношения заемных и собственных средств.
Для среднеотраслевого коэффициента в с учетом финансового рычага в сфере
строительства по трём различным сценариям сделан прогноз до 2030 года. Согласно данным, опубликованным на сайте Асвата Дамодарана, в настоящее время стра-новая премия за риск для России составляет 4,03%, которая определена на основе рейтинга Moody's. В данный момент рейтинг РФ определяется как Ваа3, при этом прогноз в феврале 2019 года был изменен с позитивного на стабильный2. Поскольку прогноз Moody's и Standard & Poor's на ближайшее время стабильный, в данной работе страновая премия за риск в период с 2020 по 2030 гг. принята в размере S1 = 4,03%. Показатели премий за малую капитализацию и специфические риски компании приняты неизменными, S2 = 9,68% и S3 = 0% соответственно.
В таблице 3 представлен расчет нормы отдачи на собственный капитал на следующий 10-летний период по пессимистическому, базовому и оптимистическому сценариям.
Переход от долларовой нормы отдачи к рублевой производится по формуле:
Таблица 3
Расчет нормы отдачи на собственный капитал на 2020 - 2030 гг. по трем
прогнозным сценариям
Год Показатели
У,, % ß (Y - Y,), % v mar г;' S1+S2+S3 Y, % e'
1 2 3 4 5 6
Пессимистический сценарий
2020 1,59 0,47 6,50 18,38
2021 1,42 0,50 6,70 18,49
2022 1,25 0,60 6,92 19,10
2023 1,10 0,72 7,13 19,93
2024 0,94 0,89 7,34 21,20
2025 0,79 1,06 7,58 13,71 22,50
2026 0,65 1,27 7,80 24,22
2027 0,49 1,50 8,03 26,21
2028 0,34 1,77 8,30 28,75
2029 0,20 2,06 8,54 31,50
2030 0,07 2,37 8,80 34,65
2 Отчет о подтверждении долгосрочного кредитного рейтинга РФ // Moody's Investors Services, 2020. - Режим доступа: https://www.moodys.com/research/Moodys-changes-outlook-on-Russias-Ba1-government-bond-rating-to--PR_361387 (дата обращения: 20.06.2020).
Окончание таблицы 3
1 2 3 4 5 6
Базовый сценарий
2020 1,81 0,47 6,22 18,46
2021 1,75 0,50 6,40 18,65
2022 1,62 0,59 6,53 19,21
2023 1,58 0,71 6,68 20,05
2024 1,49 0,88 6,80 13,71 21,21
2025 1,41 1,05 6,91 22,35
2026 1,38 1,25 7,09 23,96
2027 1,29 1,48 7,21 25,64
2028 1,22 1,75 7,33 27,73
2029 1,19 2,03 7,48 30,06
2030 1,12 2,33 7,60 32,52
Оптимистический сценарий
2020 2,20 0,47 5,80 18,65
2021 2,15 0,50 5,84 18,77
2022 2,10 0,59 5,91 19,32
2023 2,03 0,71 5,95 19,97
2024 1,98 0,88 6,00 13,71 20,98
2025 1,95 1,04 6,03 21,94
2026 1,90 1,25 6,07 23,17
2027 1,85 1,47 6,11 24,54
2028 1,81 1,74 6,15 26,20
2029 1,78 2,02 6,19 27,97
2030 1,73 2,32 6,22 29,84
I =( ^А+Цщшм) М
где 7 , Уе$ - рублевое и долларовое значение нормы отдачи на собственный капитал; Кщлмт - темп валютного курса.
Для построения динамики курса долларовой валюты были взяты значения на
2020 - 2024 гг. в соответствии с прогнозом МЭР. Остальные значения на 2025 - 2030 гг. были спрогнозированы исходя из текущей ситуации валютного рынка.
Далее необходимо выполнить расчет средневзвешенной нормы отдачи на инве-
Рис.2. Динамика среднегодового курса доллара к рублю, руб.
стированный капитал по модели WACC:
Y = (1 - Tax)• M • Y + (1
о * ' т *
M) • Ye
где Tax - ставка налога на прибыль, Ym - норма отдачи на заемный капитал (эффективная ставка по кредитам), М - оптимальная для компании доля заемного капитала.
Для расчета номинальной нормы отдачи на инвестированный капитал по WACC были собраны все необходимые показатели с прогнозом на 2020 - 2030 гг.
Для построения прогноза инфляции использовались данные с сайта Центрального Банка РФ. В результате их обработки было получено среднегодовое значение индекса инфляции с 2000 по 2019 гг.
На основе представленных данных был построен прогноз темпа инфляции h по логарифмической модели тренда для базового сценария: h = -5,722 • ln(t) + 22,433, где t - порядковый номер временного периода, для 2021 года t =11.
Полученное уравнение тренда (логарифмическое) описывает 73% исследуемой совокупности, статистически значимо. Полученный прогноз инфляции позволил сформировать величину её ежегодного изменения, которая представлена в таблице 4.
Для определения актуальной нормы отдачи на заемный капитал в период: 2020 - 2030 гг., были использованы ставки по кредитам нефинансовым организациям в рублях за 2000 - 2019 гг. в разрезе месяцев. Данные взяты на сайте Центрального Банка РФ3.
Для определения годовых ставок по кредитам i было рассчитано среднее гео-
3 Информационно-аналитические материалы ЦБ РФ // сайт Центрального Банка РФ, 2020. - Режим доступа: https://www.cbr.ru/analytics/ (дата обращения: 22.06.2020).
Таблица 4
Прогноз изменения инфляции на 2020 - 2030 гг.
Годы Изменение инфляции, %
Пессиместический Базовый Оптимистический
2020 2,7 2,7 2,7
2021 4,6 4,7 3,5
2022 4,5 4,5 3,2
2023 4,5 4,3 2,9
2024 4,6 4,0 2,7
2025 4,7 3,8 2,5
2026 4,9 3,6 2,3
2027 5,1 3,4 2,1
2028 5,4 3,2 2,0
2029 5,7 2,9 1,8
2030 6,1 2,7 1,7
метрическое исследуемого показателя. На основе имеющихся данных для базового сценария была построена степенная модель тренда вида: im = 19,694 х t-0'227, с помощью которой удалось построить прогноз нормы отдачи на заемный капитал (в уравнении t - порядковый номер временного периода, для 2021 года t = 11). Для модели WACC прогнозное значение im пересчитывается в норму отдачи на заемный капитал Ym по формуле эффективной ставки с учетом ежемесячных начислений процентов. Прогнозные значения нормы отдачи на заемный капитал в 2020 - 2030 гг. представлены в таблице 5.
В данной статье произведен расчет нормы отдачи и приведенной стоимости денежных потоков для отрасли Engineering/Construction по трём сценариям развития событий - базовый, пессимистический и оптимистический. Результаты расчетов с учетом всех ранее спрогнозированных показателей для базового сценария представлены в таблицах 6 и 7.
По результатам выполненных расчетов на графиках отображен прогноз ставки дисконта по базовому, пессимистическому и оптимистическому сценариям на рисунке 3.
Таким образом, по результатам исследования прогнозируемое уменьшение безрисковой ставки по еврооблигациям и увеличение рыночной премии за риск ведет к росту нормы отдачи на собственный капитал, рассчитанной в долларах США по модели САРМ. Однако в связи с прогнозируемым ослаблением курса рубля по отношению к доллару, при перерасчете соответствующей рублевой нормы отдачи на собственный капитал, наблюдается ее уменьшение, хотя и незначительное. Кроме того, снижение нормы отдачи на заемный капитал приводит к небольшому, но устойчивому спаду нормы отдачи на инвестированный капитал, рассчитанной по модели WACC. Также сильное влияние на норму отдачи оказывает коэффициент
Таблица 5
Прогнозные значения ставок по кредитам нефинансовым организациям в
рублях за 2020 - 2030 гг.
Годы Ставка, %
Пессиместический Базовый Оптимистический
2020 12,1 9,9 9,4
2021 12,8 9,8 9,2
2022 13,4 9,7 9,1
2023 14,1 9,6 9,0
2024 15,0 9,5 8,8
2025 16,2 9,4 8,6
2026 17,1 9,3 8,5
2027 18,2 9,2 8,4
2028 19,4 9,1 8,3
2029 20,9 9,0 8,2
2030 22,1 9,0 8,1
л
I 0,325 0,15 ■
2021 2022 2023 2024 2025 2026 202 7 202 В 2029 2030
Год
• Пессимистический А Базовый ■ Оптимистический
Рис.3. Прогноз ставки дисконта по трём сценариям
Таблица 6
Итоговые расчеты для отрасли «Engineering/Construction» (часть 1)
Год 2020 2021 2022 2023 2024 2025
Безрисковая ставка, % 1,8 1,75 1,62 1,58 1,49 1,41
Рыночная премия за риск, % 6,22 6,40 6,53 6,68 6,80 6,91
Коэф-т в без долг. нагрузки 0,45 0,47 0,56 0,67 0,83 0,98
Налог на прибыль, % 20 20 20 20 20 20
Соотношение M/E, % 7,40 7,60 7,80 8,05 8,20 8,40
Коэф-т в с учетом фин. рычага 0,47 0,50 0,60 0,71 0,88 1,04
Рыночная доходность, % 8,03 8,15 8,15 8,26 8,29 8,32
Дополнительные риски, % 13,7 13,7 13,7 13,7 13,7 13,7
Валют.норма отдачи по САРМ,% 18,46 18,65 19,21 20,05 21,21 22,35
Годовой темп валютного курса принят по МЭР, % 6,90 0,26 0,72 0,43 0,57 0,57
Рублевая норма отдачи по модифиц. модели САРМ, % 26,94 18,96 20,08 20,57 21,91 23,04
Доля заемных средств, % 6,89 7,06 7,24 7,45 7,58 7,75
Эффектив. ставка по кредиту, % 10,4 10,3 10,1 10,0 9,9 9,8
Модель WACC с инфляцией на дату оценки, % 27,68 15,75 19,45 19,88 21,21 22,11
Изменение инфляции, % - 1,8 2,02 -0,2 -0,2 -0,3 -0,2
Изменение инфляции на-раст. итогом, % -0,2 1,82 1,62 1,42 1,12 0,92
Номинальная норма отдачи на инвестированный капитал по WACC, % 25,4 18,2 19,2 19,6 20,9 21,9
Коэффициент дисконтирования 0,038 0,015 0,007 0,003 0,001 0,001
Таблица 7
Итоговые расчеты для отрасли «Engineering/Construction»
(часть 2)
Год 2026 2027 2028 2029 2030
Безрисковая ставка, % 1,38 1,29 1,22 1,19 1,12
Рыночная премия за риск, % 7,09 7,21 7,33 7,48 7,60
Коэф-т в без долг. нагрузки 1,17 1,38 1,63 1,89 2,17
Налог на прибыль, % 20 20 20 20 20
Соотношение M/E, % 8,60 8,70 8,90 9,05 9,10
Коэф-т в с учетом фин. рычага 1,25 1,48 1,75 2,03 2,33
Рыночная доходность, % 8,47 8,50 8,55 8,67 8,72
Дополнительные риски, % 13,7 13,7 13,7 13,7 13,7
Валют.норма отдачи по САРМ,% 23,96 25,64 27,73 30,06 32,52
Годовой темп валютного курса принят по МЭР, % 0,71 0,70 0,83 0,83 0,82
Рублевая норма отдачи по моди-фиц. модели САРМ, % 24,83 26,52 28,79 31,14 33,61
Доля заемных средств, % 7,92 8,00 8,17 8,30 8,34
Эффектив. ставка по кредиту, % 9,7 9,6 9,5 9,4 9,4
Модель WACC с инфляцией на дату оценки, % 23,73 25,26 27,32 29,56 31,70
Изменение инфляции, % -0,2 -0,2 -0,2 -0,3 -0,2
Изменение инфляции нараст. итогом, % 0,72 0,52 0,32 0,02 -0,18
Номинальная норма отдачи на инвестированный капитал по WACC, % 23,5 25,0 27,0 29,2 31,4
Коэффициент дисконтирования 0,0004 0,0002 0,0001 0,0001 0,00005
бета, чем он больше, тем большая разница между долларовой и рублевой нормой отдачи.
Для того чтобы более наглядно показать применимость расчета нормы рентабельности инвестиций рассмотрим оценку показателей эффективности инвестиционно-строительного проекта строительства цеха по производству строительных конструкций для компании АО «Уралмостострой». Проанализировав рынок уральского федерального округа по производству металлоконструкций, было установлено, что среди заказчиков наблюдается стабильный спрос на различные виды металлических конструкций. Причем, с точки зрения конкуренции, малое производство металлических изделий преобладает над крупномасштабным производством, которое встречается нечасто в связи с условиями кризиса. Для увеличения конкурентоспособности и качества выпускаемой продукции необходимо наращивать производство металлических изделий на заказ по согласованной в установленном порядке заказчиком документации. Начальные инвестиции включают строительство производственного здания и установку специализированного оборудования.
Подводя итог к приведенному примеру инвестиционно-строительного проекта можно сказать, что был составлен основной перечень работ и рассчитаны затраты на них для каждой стадии проекта. В соответствии с кризисными явлениями в настоящем времени по трём сценариям прогнозируемого развития финансово-экономических условий выполнен расчет эффективности проекта на 10 лет вперед с текущим (постоянным) и прогнозным (изменяющимся) значением нормы рентабельности инвестиций, что является отличительной особенностью данной статьи.
Проведенные исследования показали, что при прогнозировании показателей инвестиционно-строительного проекта в условиях кризиса необходимо учитывать переменные показатели модели оценки нормы рентабельности инвестиций, позволяющие учесть ожидания рынка по каждому параметру используемой модели. Так согласно полученным в статье результатам видно, что значение чистой приведенной стоимости по базовому сценарию развития экономических событий с изменяющейся нормой относительно текущей ставки отличается на 7,1% или 96 млн. рублей. Эти величины показывают значительную разницу и демонстрируют большую точность
Оптимистический I Базовый I
Пессимистический ^И^^^И^^^И^^^И^^^И^^^И^^^И
0 200 400 600 аоо 1000 1200 1+00 1600 Чиста! приведенная стоимость МРУ при неизменной ставке дисконтирования; млн. руб.
Чистая приведенная стоимость МРУ при переменной ставке дисконтирования, млн. руб.
Рис.4. Результаты расчета показателей инвестиционно-строительного проекта при постоянной и переменной прогнозной норме рентабельности инвестиций
выполнения оценки инвестиционно-строительного проекта при переменной норме рентабельности инвестиций. Исходя из расчета по трем различным сценариям прогноза, можно сделать вывод о том, что при развитии финансово-экономических условий по базовому и оптимистическому сценарию инвестиционно-строительный проект будет в достаточной степени эффективным с позиции капиталовложений.
Библиография
1. Яричина Г.Ф., Супрун А.Н. Ставка дисконтирования как инструмент манипуляции стоимостью проекта // Вестник Красноярского государственного аграрного университета. 2008. № 3. С. 10-13.
2. Фиров Н.В., Христофорова И.В., Соколов С.В. Влияние инновационного потенциала предприятия на ставку дисконтирования и вероятность успешной реализации инновационных проектов // Вопросы региональной экономики. 2012. Т. 11. № 2. С. 49-56.
3. Карякин А.М., Тарасова А.С., Осинцев В.Ю. Об оценке влияния инновационной составляющей на экономическую эффективность проекта атомной станции // Вестник Ивановского государственного энергетического университета. 2016. № 4. С. 39-48.
4. Мочалова Я.В., Мочалов В.Д. Экономико-математическая модель оценки эффективности инновационных проектов промышленных предприятий // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. 2006. № 2. С. 68-71.
5. Мирошникова Д.В. Проблемы оценки эффективности инвестиционного проекта в современной российской экономике // Экономика и управление: проблемы, решения. 2016. № 7. С. 181-192.
6. Малмыгин М.В. Возможности оценки долгосрочных энергетических инвестиционных проектов с применением модифицированной модели САРМ // Российский экономический интернет-журнал. 2013. № 1. С. 1-11.
7. Борлакова А.С. Методика оценки ставки дисконтирования в условиях неопределенности // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2014. Т. 19. № 11 (138). С. 120-125.
8. Лейфер Л.А. Ставка дисконтирования для оценивания недвижимости в условиях кризиса // Имущественные отношения в Российской Федерации. 2010. № 2. С. 47-54.
9. Гилемханов Р.А., Брайла Н.В. Методы оценки финансово-экономической эффективности инвестиционно-строительных проектов // Строительство уникальных зданий и сооружений. 2016. №10 (49). C. 7-19.
10. Барышев М.А. Ставка дисконтирования для оценки инвестиционного проекта: понятие, необходимость применения и методы расчета // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. 2011. № 2. С. 286-289.
11. Гилемханов Р. А., Брайла Н.В. Сравнительная характеристика источников финансирования строительных проектов // Строительство уникальных зданий и сооружений. 2016. №4 (43). C. 73-86.
12. Абузярова М.И. Методика оценки эффективности инновационных проектов // Экономические науки. 2016. № 134. С. 92-96.
13. Лапшакова Е.Ю., Григорьева Н.Н. К вопросу об оценке экономической эффективности инвестиционных проектов // Транспортная инфраструктура Сибирского региона. 2016. Т. 2. С. 192-195.
14. Кривцов С.В. Современные подходы к оценке эффективности инвестиционных проектов // Молодой ученый. 2016. № 12 (116). С. 1324-1327.
15. Поляков Д.К., Пупенцова С.В. Сравнительный анализ проектов реноваций и редевелопмента // В сборнике: фундаментальные и прикладные исследования в области управления, экономики и торговли. Сборник трудов научной и учебно-практической конференции. В 3-х частях. 2017. С. 72-79.
16. Крылов Э.И., Воробьева Л.С. Обзор методов оценки эффективности инновационно-инвестиционных проектов // Инновации и инвестиции. 2016. № 6. С. 156-164.
/62 «Экономика строительства» № 5 (65) /2020
References
1. Jarichina G.F., Suprun A.N. Stavka diskontirovanija kak instrument manipuljacii stoimost'ju proekta // Vestnik Krasnojarskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2008. № 3. S. 10-13. (in Russ.).
2. Firov N.V., Hristoforova I.V., Sokolov S.V. Vlijanie innovacionnogo potenciala predprijatija na stavku diskontirovanija i verojatnost' uspeshnoj realizacii innovacionnyh proektov // Voprosy regional'noj jekonomiki. 2012. T. 11. №2. S. 49-56. (in Russ.).
3. Karjakin A.M., Tarasova A.S., Osincev V.Ju. Ob ocenke vlijanija innovacionnoj sostavljajushhej na jekonomicheskuju jeffektivnost' proekta atomnoj stancii // Vestnik Ivanovskogo gosudarstvennogo jenergeticheskogo universiteta. 2016. № 4. S. 39-48. (in Russ.).
4. Mochalova Ja.V., Mochalov V.D. Jekonomiko-matematicheskaja model' ocenki jeffektivnosti innovacionnyh proektov promyshlennyh predprijatij // Vestnik Belgorodskogo universiteta kooperacii, jekonomiki i prava. 2006. № 2. S. 68-71. (in Russ.).
5. Miroshnikova D.V. Problemy ocenki jeffektivnosti investicionnogo proekta v sovremennoj rossijskoj jekonomike // Jekonomika i upravlenie: problemy, reshenija. 2016. № 7. S. 181-192. (in Russ.).
6. Malmygin M.V. Vozmozhnosti ocenki dolgosrochnyh jenergeticheskih investicionnyh proektov s primeneniem modificirovannoj modeli SARM // Rossijskij jekonomicheskij internet-zhurnal. 2013. № 1. S. 1-11. (in Russ.).
7. Borlakova A.S. Metodika ocenki stavki diskontirovanija v uslovijah neopredelennosti // Izvestija Volgogradskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta. 2014. T. 19. № 11 (138). S. 120-125. (in Russ.).
8. Lejfer L.A. Stavka diskontirovanija dlja ocenivanija nedvizhimosti v uslovijah krizisa // Imushhestvennye otnoshenija v Rossijskoj Federacii. 2010. № 2. S. 47-54. (in Russ.).
9. Gilemhanov R.A., Brajla N.V. Metody ocenki finansovo-jekonomicheskojjeffektivnosti investicionno-stroitel'nyh proektov // Stroitel'stvo unikal'nyh zdanij i sooruzhenij. 2016. №10 (49). C. 7-19. (in Russ.).
10. Baryshev M.A. Stavka diskontirovanija dlja ocenki investicionnogo proekta: ponjatie, neobhodimost' primenenija i metody rascheta // Vestnik Belgorodskogo universiteta kooperacii, jekonomiki i prava. 2011. № 2. S. 286-289. (in Russ.).
11. Gilemhanov R.A., Brajla N.V. Sravnitel'naja harakteristika istochnikov finansirovanija stroitel'nyh proektov // Stroitel'stvo unikal'nyh zdanij i sooruzhenij. 2016. №4 (43). C. 73-86. (in Russ.).
12. Abuzjarova M.I. Metodika ocenki jeffektivnosti innovacionnyh proektov // Jekonomicheskie nauki. 2016. № 134. S. 92-96. (in Russ.).
13. Lapshakova E.Ju., Grigor'eva N.N. K voprosu ob ocenke jekonomicheskoj jeffektivnosti investicionnyh proektov // Transportnaja infrastruktura Sibirskogo regiona. 2016. T. 2. S. 192-195. (in Russ.).
14. Krivcov S.V. Sovremennye podhody k ocenke jeffektivnosti investicionnyh proektov // Molodoj uchenyj. 2016. № 12 (116). S. 1324-1327. (in Russ.).
15. Poljakov D.K., Pupencova S.V. Sravnitel'nyj analiz proektov renovacij i redevelopmenta // V sbornike: fundamental'nye i prikladnye issledovanija v oblasti upravlenija, jekonomiki i torgovli. Sbornik trudov nauchnoj i uchebno-prakticheskoj konferencii. V 3-h chastjah. 2017. S. 72-79. (in Russ.).
16. Krylov Je.I., Vorob'eva L.S. Obzor metodov ocenki jeffektivnosti innovacionno-investicionnyh proektov // Innovacii i investicii. 2016. № 6. S. 156-164. (in Russ.).
Авторы
Пупенцова Светлана Валентиновна, доцент, кандидат экономических наук, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого (195251, Россия, г. Санкт-Петербург, Политехническая ул., 29); e-mail: pupentsova_sv@spbstu.ru;
Кузнецов Алексей Александрович, магистр по направлению «Стратегический менеджмент», Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого (195251, Россия, г. Санкт-Петербург, Политехническая ул., 29); e-mail: kuznetsov3.aa@edu.spbstu.ru
