УДК 338
Голова Е. Е., к.э.н.
доцент Агафонова А. А. студент магистратуры Зиновьева Е. А. студент магистратуры Омский государственный аграрный университет имени П.А. Столыпина
РФ, г. Омск
ОБЗОР МЕТОДОВ ОЦЕНКИ УРОВНЯ РИСКОВ ПРИ РЕАЛИЗАЦИИ
ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ
Аннотация: в статье определены понятия, используемые при анализе уровня риска инвестиционного проекта, сгруппированы риски по стадиям инвестиционного проекта. Приведены качественные и количественные методы оценки рисков, подробно описан алгоритм выявления факторов риска. Проведен сравнительный анализ методов оценки рисков. Определены преимущества и недостатки качественных и количественных методов.
Ключевые слова: риск, инвестиционный проект, метод оценки проектных рисков, анализ чувствительности, метод «Саати», сценарный метод, метод Монте-Карло, методология VaR.
UDC 338
Golova E. E., Ph. D., associate Professor Omsk state agrarian University named after P. A. Stolypin
Russia, Omsk Agafonova A. A., undergraduate Omsk state agrarian University named after P. A. Stolypin
Russia, Omsk Zinoveva E. A., undergraduate Omsk state agrarian University named after P. A. Stolypin
Russia, Omsk
OVERVIEW OF METHODS TO ASSESS THE LEVEL OF RISK IN THE IMPLEMENTATION OF INVESTMENT PROJECTS
Abstract: the article defines the concepts used in the analysis of the risk level of the investment project, risks grouped by stage of investment project. There are the qualitative and quantitative risk assessment techniques, describes in detail the algorithm for identifying risk factors. Comparative analysis of risk assessment methods. The article describes advantages and disadvantages of qualitative and quantitative methods.
Keywords: risk, investment project, method of assessing project risks, sensitivity analysis, the method of «Saati», scenario technique, Monte-Carlo VaR methodology.
В современных условиях развития рыночных отношений проблема
экономического риска приобретает важное значение в практике управления. Почти все управленческие решения принимаются в условиях неопределенности, что связано с наличием огромного числа участников рынка, которые руководствуются, прежде всего, собственными интересами. Проанализировав множество работ ученых, авторы данной статьи пришли к выводу, в современной литературе, затрагивающей проблему применения методов оценки рисков инвестиционных проектов (ИП), не существует единого взгляда на то, какой именно из методов выступает оптимальным. Исследователи зачастую зацикливаются на одном из методов, расширяя, либо сужая его границы.
Актуальность данной работы заключается в том, что авторы предприняли попытку логической организации методов оценки рисков ИП и управления данными рисками в единый инструмент. Несмотря на то, что в статье анализируемые методы описаны достаточно кратко, это не лишает исследование новаторского подхода, так как акцент делается именно на логике анализа рисков, позволяющей приблизиться к максимальному учету неопределенностей при реализации тех или иных проектов. Более того, приведенная методика достаточна гибка: ее можно привязать к любой отрасли экономики.
Цель авторов - не сопроводить читателя огромным количеством формул, включенных в определенные модели, а сделать попытку выведения определенной иерархии методов анализа рисков ИП и путей управления ими.
Риск, как и любая экономическая категория, сопряжен с множеством понятий, порождающих его (рисунок 1).
Рисунок 1 - Схема базовых понятий, используемых при анализе уровня риска ИП [на основе 1, с. 4; 2, с. 3]
Авторами Е.А. Штеле, М.А. Гусевой и Л.А. Руди приведена группировка рисков по стадиям инвестиционного проекта, представленная на рисунке 2 [3, с. 136].
Проектирование
• Кадровый риск (отсутствие квалифицированного персонала, способного осуществить бизнес-идею)
• Политический риск (негативное отношение властей к реализации проекта)
I
Строительство
Функционирование
• Валютный риск (волатильность курса национальной валюты)
• Финансовый риск (перебои финансирования проекта по этапам его строительства)
• Строительный риск (нарушение сроков поставки сырья, материалов, комплектующих)
• Кадровый риск (неэффективный контроль выполнения работ)
• Экологический риск (вредность производства)
• Правовой риск (законы, ограничивающие реализацию проекта, повышение налоговых ставок)
• Финансово-экономический риск (снижение цен конкурентами, рост цен на сырье, зависимость от покупателей, несвоевременная поставка сырья и материалов)
• Кадровый риск (изменение заработной платы)
• Технический риск (низкое качество сырья, выход из строя оборудования)
• Потребительский риск (падение спроса на товар, снижение доходов потребителей)
• Рыночный риск (несоответствие физических объемов продаж проектной оценке)
• Ликвидационный риск (неспособность ликвидировать проект по проектной стоимости)
Рисунок 2 - Группировка рисков по стадиям инвестиционного проекта
[3, с. 136]
В процессе анализа ИП, с точки зрения определения рисков, расчет его величины - необходимый этап, цель которого заключается в повышении эффективности управления инвестиционным проектом. Благодаря выявлению факторов, способных повлиять на проект и своевременному устранению отклонений от плановых результатов, негативные последствия функционирования проекта могут быть предотвращены или нейтрализованы.
Ключевым моментом подготовительного этапа управления риском является оценка его уровня: качественная, либо количественная. Качественная оценка определяет возможные виды риска, факторы, влияющие на уровень риска при осуществлении деятельности предприятия. Количественная - основана на определении величины отдельных рисков с использованием математического инструментария теории вероятностей и математической статистики [4, с. 2]. Следовательно, для более достоверного анализа уровня риска целесообразно применять качественно -
количественную оценку, что увеличивает точность полученных результатов оценки (рисунок 3).
Рисунок 3 - Качественно - количественная методика оценки уровня риска ИП (составлено авторами).
Задача оценки рисков и выбора методов их минимизации решается в условиях, когда информация, необходимая для принятия решений, является нечеткой, а формальные модели исследуемой системы либо слишком сложны, либо отсутствуют. В таких случаях для решения задачи обычно используются знания экспертов, то есть экспертный метод [4, с. 2]. В разных источниках экспертный метод относит либо к качественной, либо количественной группе. Отталкиваясь от того, что данный метод носит достаточно субъективный характер, относим его к качественной группе.
Каждый показатель, характеризующий некоторый вид риска, наделяется определенным количеством баллов. Каждому показателю система оценки присваивает вес, характеризующий его значимость. В результате процесса экспертизы полученные баллы складываются в разрезе всех показателей. Весовые коэффициенты формируют обобщенную оценку
этого вида риска.
Результатом качественной оценки проектных рисков является содержательное описание присущих проекту потенциальных рисков и причин, которые их вызывают. Для составления наиболее полной картины рисков можно использовать методику SWOT - анализа, основу которой составляют логические карты, представляющие собой перечень вопросов, которые в общем виде выстраивают алгоритм для выявления основных существующих рисков. Основание такой логической карты составляют наиболее значимые для компании риски, которые имеют неодинаковый вес в зависимости от величины оцененных возможных потерь. На следующем этапе проектной работы основные риски подвергаются количественной оценке, которая представляет собой математическое выражение критического анализа влияния наиболее крупных рисковых факторов на результативные показатели инвестиционного проекта (рисунок 4) [5, с. 13].
Strengths (сильные стороны) / S V W Weaknesses (слабые стороны) »4
^-
Opportunities (возможности) O \ т / Threats (угрозы)
Рисунок 4 - Общая схема SWOT - анализа
Простейшим из количественных методов оценки уровня риска инвестиционного проекта выступает анализ чувствительности, позволяющий оценить независимое влияние изменения входных технологических и экономических показателей на показатели эффективности проекта. Например, в какой степени изменяется чистая текущая стоимость (Net Present Value - NPV) при изменении цены на определенный ресурс, сопряженный с реализацией ИП. Зная предельные значения переменных, можно судить об уровне риска проекта: предпочтительным будет проект с большим запасом прочности по показателям (запас прочности - такое изменение показателя, при котором NPV проекта становится равным нулю).
Алгоритм проведения анализа чувствительности представлен на рисунке 5 [6, с. 182].
Отбор основных параметров
Ф
Определение наиболее вероятных значений для
исходных показателей, возможных диапазонов их отклонений
4
Измерение значений исходных параметров
и исследование их влияния на конечный результат (КРУ)
Рисунок 5 - Алгоритм проведения анализа чувствительности инвестиционного проекта
Таким образом выявляются факторы, оказывающие влияние на показатель эффективности проекта в большей степени. Анализ чувствительности, хотя и позволяет оценить степень рискованности проекта, не дает ответа на вопрос, как данный риск в итоге скажется на ключевом критерии эффективности - чистой приведенной стоимости проекта.
Компания, конечно, может определить минимально допустимые значения запаса прочности по показателям, при недостижении которых проект следует отклонить. Например, следует отклонить проект, по которому 30 % снижение цен приводит к отрицательному значению КРУ, а принять проект, который предусматривает падение цен не менее чем на 50 %. С другой стороны, нет понимания, действительно ли цена может настолько снизиться. Сложно предположить результат, если и цена, и конечный показатель снизятся одновременно на 30 %, и другие случаи [7, с. 113 - 114].
Для проведения анализа чувствительности инвестиционного проекта используются различные инструменты. Одним из таких является диаграмма «Торнадо», отображающая изменения КРУ по каждому из выбранных параметров. Факторные изменения КРУ располагаются так, чтобы те параметры, по которым изменение показателя эффективности максимально, находились в верхней части диаграммы, а те, по которым минимально, - в нижней. Результат анализа чувствительности можно представить также и в виде «Лучевой» диаграммы, где прямыми линиями отображаются изменения в процентах эффективности при изменении на определенное количество процентов исходных параметров [6, с. 182].
Следующим методом оценки рисков при реализации рисков инвестиционного проекта является метод корректировки на риск ставки дисконтирования - классический способ определения ставки дисконтирования. Суть метода заключается в корректировке на риск некоторой базовой ставки, которая считается безрисковой или с минимально приемлемой степенью риска. К величине безрисковой ставки прибавляется
премия за риск, определяемая экспертным путем, нормативным методом, либо кумулятивным способом, а также с помощью модели CAPM (Capital Asset Pricing Model). Далее рассчитывается один из показателей эффективности ИП, например, NPV, по новой ставке дисконтирования, при расчете которой учтена премия за риск. В зависимости от значения NPV можно сделать вывод о целесообразности принятия проекта [6, с. 181 -182, 8, с. 43].
Метод достоверных эквивалентов (метод изменения денежного потока) состоит в расчете вероятностей получения денежного потока для каждого года реализации проекта, рассчитанных на основе базового показателя NPV. Откорректированный NPV определяется путем умножения базовых потоков на вероятности (понижающие коэффициенты). Как правило, ИП с наибольшим значением откорректированного NPV считается менее рискованным [8, с. 44].
Определение устойчивости инвестиционного проекта через соотношение точки безубыточности и фактического объема продаж. Точка безубыточности - минимальный объем продаж, при котором выручка покрывает общие издержки. Чем дальше точка безубыточности от фактического объема продаж, тем более устойчив проект. Данный метод заключается в расчете запаса финансовой устойчивости ИП, определяемого как отношение разницы между фактическим объемом продаж и точкой безубыточности к фактическому объему продаж. Соответственно, чем выше значение финансовой устойчивости, тем менее рискован проект [6, с. 183].
Метод «Саати» предполагает более надежную оценку уровня рисков, сопряженных с реализацией инвестиционных проектов, нежели классические экспертные методы, так как включает в себя усовершенствованный набор математических симуляций для получения максимально достоверных результатов. То есть метод Саати выступает как диверсифицированный (углубленный) экспертный метод.
Применяется посредством иерархического представления задачи и получения весов рассматриваемых альтернатив, позволяя включать в иерархию знания и суждения экспертов при проведении попарных оценок критериев по отношению к поставленной цели. Метод объединяет мнения экспертов с целью выведения интегрального показателя рейтинга альтернатив - решение задачи [5, с. 3].
При этом количество уровней иерархии рисков проекта варьируется и непосредственно зависит от степени сложности инвестиционной программы [5, с. 4]:
1) высший уровень: помещается цель - оценка уровня рисков проекта;
2) второй уровень - располагаются внешние и внутренние риски проекта;
3) третий уровень - ставятся группы внешних и внутренних рисков, влияющих на второй уровень;
4) четвертый уровень - детализируются все риски, воздействующие на
проект.
Согласно построенной иерархии показателей, интегрируются матрицы парных сравнений для последующего определения степени воздействия одного уровня на другой. Элементом матрицы выступает интенсивность предпочтения элементов строки над элементами столбца, находящаяся в интервале [0,1]. Далее для каждой матрицы вычисляется вектор приоритетов, в качестве которого применяется собственный вектор матрицы. Элементы этого вектора в сумме дают единицу [5, с. 6].
Система парных сравнений приводит к результату, выраженному общей матрицей, состоящей из [5, с. 11]:
1) «a» матриц приоритетов (величина внешних рисков) размерности «n» (количество методов минимизации экзогенных рисков);
2) «b» матриц приоритетов (величина внутренних рисков) размерности «k» (количество методов минимизации эндогенных рисков).
Следовательно, рассмотренный метод позволяет использовать улучшенную форму представления мнения экспертов, а наличие математических средств отражения нечеткости исходной информации значительно повышает точность получаемых результатов выборки Более того, подобные симуляции могут выступать в качестве комбинированных частей для других методов, решающих слабоформализованные задачи (подробнее о формализованном виде метода в источнике 1).
Анализ рисков, не попадающих по категорию «приемлемых», то есть тех вероятностей потерь, из которых компании не удается выделить максимально существенных риск, определяющий дальнейшую реализацию ИП, целесообразно проводить, используя статистического моделирования по методу «Монте - Карло» (MCS, Monte - Carlo simulation) в купе с «Деревом решений» («Tree - decision» method) (далее - совокупный метод).
Весь жизненный цикл инвестиционного проекта сопряжен с трансформациями ни одного показателя модели, а отклонениями ряда показателей: определенные величины будут стремиться к своим планируемым значениям, но вряд ли их достигнут, или же наоборот. В математической статистике при оценке дисперсии случайной величины относительно ожидаемого значения наиболее вероятно отражающим такой разброс в контексте реальных проектов считается нормальное распределение (имеющее колоколообразный вид). Это позволяет получить определенный интервал изменения показателя с максимально вероятным значением к вершине распределения.
Более того, если существует потребность приведения финансовой безубыточности ИП к единовременному изменению всех переменных в границах их возможных значений, метод «Монте - Карло» выступает оптимальным вариантом. Анализ заключается в генерации большого числа сценариев. К параметрами, задающими нормальное распределение случайной величины, относят среднее значение и среднеквадратическое отклонение (СКО, о - показатель рассеивания значений случайной величины
относительно ее математического ожидания).
СКО принимается равным прогнозируемому значению в модели (определенному традиционным способом), о по показателям может определяться различным образом на усмотрение специалистов, непосредственно проводящих анализ [7, с. 114]. Оперируя методом «Монте -Карло», можно, кроме прочего, статистически определить допустимость неполучения ожидаемой по инвестиционному проекту доходности (подробнее о формализованном виде метода в источнике 2).
Следовательно, в результате применения «Монте - Карло» можно получить новый блок показателей эффективности, дополняющий общепринятые (рисунок 6) [7, с. 116].
Как отмечалось ранее, на практике, хотя и может существовать один наиболее значимый риск, другие риски не теряют своей актуальности и также требуют учета в расчетах. В таких случаях можно комбинировать метод «Монте - Карло» и «Дерево решений», то есть использовать обозначенный выше совокупный метод.
Классический набор показателей
1. Чистый приведенный доход (NPV)
2. Внутренняя норма доходности (IRR)
3. Индекс доходности (PI)
4. Дисконтированный период окупаемости (DPP)
Пояснение: показатели основаны на предполагаемых значениях входных параметров, считающихся на 100 % определенными, то есть риск во внимание не принимается, а учитывается в ставке дисконтирования.
Набор показателей с учетом всех возможных сценариев
1. Ожидаемый NP
2. Стандартное отклонение NPV
3. Вероятность отрицательного NPV (вероятность финансовых потерь)
4. Доверительный интервал для NPV Пояснение: получение ожидаемого NPV проекта при возможных колебаниях ключевых переменных проекта.
Рисунок 6 - Схема качественного перехода показателей анализа уровня рисков ИП в рамках метода «Монте - Карло» [на основе 7, с. 116].
Метод «Дерева решений» опосредован разграничением инвестиционного проекта на определенные стадии (этапы) (рисунок 7). Каждый этап предполагает количественную оценку результатов и вероятностей, а в конце стадии принимается решение о том, какой из альтернативных вариантов развития выступает максимально приемлемым для участников ИП.
Использование описанного метода позволяет более полно принимать в расчет все риски на каждом из этапов осуществления реального инвестиционного проекта. То есть метод «Дерева решений» выводит на новый, качественный уровень обоснованность экспертных оценок, так как они определяются не по целому проекту, а по отдельным составляющим его этапам с учетом их продолжительности [1, с. 8].
Итог 2
Итог 1
Итог 3
Рисунок 7 - «Дерево решений» [1, с. 7]
В границах анализа по совокупному методу для инвестиционного проекта с высокой, либо средней степенью неопределенности, помимо учтенных выше величин, задающих нормальное распределение, для проведения симуляций применяют трехвариантный сценарный подход.
Сценарный подход заключается в экспертном построении интервалов значений ключевых изменяемых показателей по трем сценариям [5, с. 14]:
1) наиболее вероятному (реалистическому) - отражает наиболее вероятное, по мнению аналитиков, стечение обстоятельств;
2) пессимистичному - характеризует комбинацию основных переменных проекта при наихудшем стечении обстоятельств;
3) оптимистичному - описывает комбинацию основных переменных проекта при наиболее благоприятном сочетании переменных проекта.
Пороговые значения показателей в купе с наиболее вероятным образуют треугольное распределение, на основании которого проводится моделирование. При этом риск при каждой случайной величине запасов (генерируемых моделью) отражается на КРУ проекта через простейшее дерево решений с простейшими параметрами: «успех», либо «неуспех» [7, с.
Качественно - количественная оценка уровня рисков представляют собой многостороннюю методику, которая в современной мировой практике все более часто использует методологию «VaR» ^аЫе-М-^к). Это вероятностно - статистический подход для определения соотношений показателей риска с ценовыми величинами. Основной акцент делается на дисперсии вероятностей, устанавливающих связи различных значений изменения факторов рынка и их допустимостей [2, с. 4]. «VaR» одновременно агрегирует единым потоком информации об уровне рыночного риска портфеля, включая угрозы, определяющие совокупность его сегментов и элементов.
119].
Описываемая методика не сопровождается вероятностной оценкой потенциальных убытков по портфелю за определенный промежуток времени, опосредующий вероятностью наступления некоторого события. В данном случае применяется специальный показатель - RACOC (Risk-adjusted return on capital) - прибыль с капитала, «очищенная» от риска (подробнее о формализованном виде метода в источнике 5) [2, с. 5].
В целом, методологию «VaR» наделяют следующими преимуществами [2, с. 4-5].:
1) высвобождает обобщенные оценки рисков;
2) определяет вес показателя «i» в составе риска «j»;
3) уточняет значения вероятностей проявления рисков;
4) измеряет уровень риска на любом рынке с применением универсального метода;
5) агрегирует степень риска каждой позиции в одну величину.
Рассмотрев все методы оценки рисков при реализации
инвестиционного проекта, можно выделить преимущества и недостатки каждого из них. Сравнение методов оценки рисков изложены в таблице 1.
Таблица 1 - Сравнительный анализ методов оценки рисков инвестиционного проекта (составлено авторами)
Качественные методы оценки уровня риска инвестиционного проекта
Метод Достоинства Недостатки
1. Экспертный Простота расчетов и применения на Субъективность оценки уровня
метод практике рисков
2. SWOT - анализ Наглядность, простота Субъективность оценки уровня
использования; рисков; Упущение важных факторов,
Анализ внешней среды; включение лишних;
Выявление сильных и слабых Некорректная оценка рисков
стороны инвестиционного проекта
Количественные методы оценки уровня риска инвестиционного проекта
Метод Достоинства Недостатки
1. Анализ Наглядность метода; Однофакторность - ориентация на
чувствительности Выявление факторов, оказывающих изменения только одного фактора
наибольшее влияние на итоговый проекта. При этом все остальные
показатель текущей доходности показатели равны спрогнозированной величине, либо маловероятно отклоняются от нее, что не позволяет учитывать взаимосвязь между отдельными факторами
2. Метод Простота применения; Недостаточная точность;
корректировки Корректировка результатов оценки Невозможность учета влияния
на риск ставки некоторых факторов
дисконтирования
3. Метод Простота и доступность расчетов; Волатильность показателей,
достоверных Учет текущего безрискового увеличивающаяся при волатильности
эквивалентов уровня развития экономики рынка;
Включает обыкновенное дисконтирование по более высокой норме, которое не дает никакой информации о степени риска; Зависимость полученных результатов только от величины надбавки за риск
4. Определение устойчивости инвестиционного проекта через соотношение точки безубыточности и фактического объема продаж Простота анализа и вычисления точки безубыточности; Хорошо подходит для компаний с устойчивым рынком сбыта без резкого колебания уровня цен Невозможность учета сезонности и колебаний спроса
5. Метод «Саати» Расчет весов критериев и оценки на основе парных сравнений; Представление критериев в виде иерархии Использование парных сравнений для получения в основном количественных значений
6. Метод «Монте - Карло» Максимальная точность; Анализ значительного числа сценариев Сложность технической реализации
7. Метод «Дерева решений» Учет вероятности возникновения сценария Субъективность оценок; Недостаточность информации для определения степени риска проекта
8. Трехвариантный сценарный подход Моделирование области риска сразу для нескольких показателей Сложность технической реализации; Недостаточность информации для определения степени риска проекта
9. Метод «УаР» Использование различных моделей при расчете инвестиционных рисков Измерение уровня риска на любом рынке с применением универсального метода Использование исторических данных при расчете рисков Медленная реакция на волатильность рынка, корреляцию между активами
В статье были рассмотрены основные методы учета факторов риска и неопределенности при оценке эффективности инвестиционных проектов. В настоящее время не существует универсального метода оценки рисков, только в комбинации нескольких методов возможно проведение всесторонней оценки факторов, влияющих на экономическую эффективность проекта, получение достоверных результатов. Несомненно, выбор конкретных методов оценки будет определяться дополнительными факторами, среди которых можно выделить:
1) виды инвестиционного риска;
2) полноту и достоверность доступной информационной базы;
3) уровень квалификации инвестиционных менеджеров, риск-менеджеров, проводящих оценку рисков инвестиционного проекта;
4) техническую и программную оснащенность для проведения оценки;
5) возможность привлечения к оценке при необходимости
квалифицированных экспертов.
В зависимости от методики определения рисков, техник расчета и полученных результатов методы оценки подразделяются на качественные и количественные. Разумеется, любой из рассмотренных методов имеет как преимущества, так и недостатки. Основным преимуществом качественных методов с точки зрения осуществления оценки является простота и наглядность, отсутствие громоздких расчетов. Отсюда вытекает главный недостаток данного типа - субъективность оценки.
Что касается количественных методов, то они проводятся, как правило, с использованием различных методик расчета, и, можно сказать, что все они переплетены между собой. К преимуществам данного типа методов следует отнести точное выявление факторов, влияющих на итоговый показатель эффективности инвестиционного проекта и оценка которых подкреплена расчетами. Именно использование этих методов позволит не только определить влияние того или иного фактора риска, но и оценить финансовые потери. Еще один плюс использования количественных методов это моделирование нескольких сценариев реализации проекта. Однако большинство из рассмотренных методов являются однофакторными, учитывающими влияние только одного фактора, что является их существенным недостатком.
В целом, оценку рисков при реализации инвестиционного проекта следует проводить только в совокупности качественных и количественных методов. Это позволит выявить риски, опираясь на различные мнения специалистов, подкрепить это расчетами, смоделировать различные сценарии развития, определить экономические потери при воздействии определенных факторов риска и предпринять действия к минимизации воздействия рисков на проект или их нейтрализации.
Использованные источники:
1. Болдырев Е. С., Буренина И. В., Захарова И. М. Учет рисков при оценке инвестиционных проектов в нефтегазовой отрасли / Е. С. Болдырев, И. В. Буренина, И. М. Захарова // Интернет-журнал «Науковедение». 2016. №1. С. 1-9.
2. Грузин Н. А. Современные подходы к оценке проектных рисков организации / Н. А. Грузин // Интернет-журнал «Науковедение». 2015. №6. С. 1-10.
3. Штеле Е. А., Гусева М. А., Руди Л. А. Методика оценки эффективности инвестиционных проектов с учетов рисков / Е. А. Штеле, М. А. Гусева, Л. А. Руди // Вестник СибАДИ. 2016. № 6(52). С. 135-140.
4. Яроцкая Е. В. Применение экономико-математических методов для оценки и минимизации рисков инвестиционных проектов в условиях неопределенности / Е. В. Яроцкая // Научный журнал КубГАУ. 2014. № 98 (04). С. 1-16.
5. Салютина Т. Ю., Платонова Н. С. Особенности и проблемы комплексного учета рисков при оценке эффективности инвестиционных проектов
инфокоммуникационных компаний / Т. Ю. Салютина, Н. С. Платонова // Экономика и качество систем связи. 2017. № 3. С. 9-16.
6. Курилова А. А., Полтева Т. В. Учет риска и неопределенности при оценке эффективности инвестиционных проектов / А. А. Курилова, Т. В. Полтева // Карельский научный журнал. 2016. № 4(17). С. 181-184.
7. Баяндина В. А., Воронин Д. М. К вопросу об оценке эффективности стратегических инвестиционных проектов на нефтегазодобывающих предприятиях / В. А. Баяндина, Д. М. Воронин // Вестник Пермского университета. Экономика. 2015. № 1(24). С. 111-123.
8. Сорокина Н. Ю., Иванов М. Ю. Методы оценки чувствительности инвестиционного проекта к риску / Н. Ю. Сорокина, М. Ю. Иванов // НИР. Экономика. 2015. № 4(15). С. 42-46.
УДК 658.336
Елизарова И. Ю. магистрант 2 курса Уфимский государственный авиационный технический университет Россия, г. Уфа
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ СИСТЕМЫ МОТИВАЦИИ ООО "ГАЗПРОМ НЕФТЕХИМ САЛАВАТ"
Аннотация: определены основные изменения в системе премирования предприятия.
Ключевые слова: организация, мотивация, коллективный договор, проектное пермирование, оперативная премия.
Elizarova I. U., Master of 2 course, Ufa State Aviation Technical
University, Russia, Ufa IMPROVEMENT OF THE MOTIVATION SYSTEM LLC «GAZPROM NEFTEKHIM SALAVAT».
Annotation: determined the main changes in the enterprise bonus system.
Keywords: organization, motivation, collective agreement, projecting, operating premium.
ООО «Газпром нефтехим Салават» — один из ведущих нефтехимических комплексов России. Компания интегрирована в систему ПАО «Газпром». Основное преимущество ООО «Газпром нефтехим Салават» — в концентрации на единой площадке полного цикла переработки переработки углеводородного сырья, нефтехимии, производства минеральных удобрений. В состав общества входят нефтепе рерабатывающий и газохимический заводы, завод «Мономер».
Компания активно реализует социальные проекты. Работники обеспечены полным пакетом социальных гарантий. Медицинское обслуживание осуществляется в передовой клинике «Медсервис». Для