CC BY
24
© Д.К. Потресов, А.А. Попова, Н.В. Баранов, 2002
УДК 336.647/.648
Д.К. Потресов, А.А. Попова, Н.В. Баранов
ОПТИМИЗАЦИЯ ФИНАНСОВЫХ ПОТОКОВ ВИРТУАЛЬНОГО ГОРНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ
ажность проблемы. Промышленная разработка месторождений полезных ископаемых требует значительных капитальных затрат. Как правило, горнодобывающие компании вынуждены прибегать к внешнему финансированию своих проектов [3, 4]. Наиболее ответственным этапом прединвестици-онных исследований является обоснование экономической эффективности инвестиционного проекта или отдельного мероприятия. Оценка эффективности инвестиций базируется на большом объеме информации, используемой для анализа расчетов и принятия решений. [1] Традиционный подход к инвестиционному проектированию рассматривает инвестиционный проект (ИП) как «объект финансовой операции, связанной с распределенными во времени финансовыми поступлениями и затратами денег», т.е. денежными потоками [5]. Кредиторы (инвесторы), финансирующие проекты золотодобывающих компаний, выдвигают требование к оценке альтернативных проектов-аналогов по единой прозрачной методике. В основу расчетов альтернатив положен анализ дисконтированных денежных потоков виртуального предприятия, базирующийся на реальной геологической (данные разведки, подсчет эксплуатационных запасов, категория запасов, извлечение и др.) и экономической информации (объем вложений, затраты, цены на продукцию и т.д.) [4].
Современные способы оценки денежных потоков. В мировой практике для оценки эффективности проектов, все в большей мере используется анализ потока реальных денег при оценке коммерческой и бюджетной эффективности и потока ценностей при оценке экономической эффективности [1]. В соответствии с этим содержание инвестиционного проектирования в рамках традиционной практики сводится к проецированию денежных потоков в будущее на величину инвестиционного горизонта с целью составить определённый комплект расчётно-финансовых документов. Результатом данного проецирования является финансовый план ИП, однако денежные потоки, отраженные в финансовом плане не являются назвать прогнозом, т.к. по сути, они представляют собой экстраполирование текущих оценок в будущее, подразумевая детерминированность будущего, что даже с позиций обычной логики как минимум некорректно.
Инвестиционное проектирование и тем более анализ - процесс весьма трудоемкий, а также требующий специальных знаний не только в сфере экономики, но и математики (математической статистики, например, для расчета рисков). Это обстоятельство, а также тот факт, что инвестиционное проектирование с учетом новых реалий и требований времени процесс неоднозначный, породило множество программных пакетов для инвестиционного проектирования и анализа.
Однако, известные программные пакеты, разработанные для оценки эффективности инвестиционных проектов, имеют не-
достаточную профильную ориентацию и не позволяют использовать в качестве исходных данных геологическую информацию, а также в большинстве своем являются расчетными моделями, не представляя пользователю аппарата оптимизации [1].
Чтобы ответить на вопрос как и каким образом следует распределить финансовые потоки для устойчивой работы золотодобывающего горного предприятия и на сколько велика вероятность рисков в них используются математические расчеты, не учитывающие специфику производства, которые дают прогнозы на будущее с большим коэффициентом допуска, который закладывается в возможную прибыль, что резко снижает эффективность управления и инвестирования средств [6, 7].
Что предлагается. Таким образом, существует необходимость многовариантного моделирования денежных потоков проектируемого горного предприятия на базе рудного месторождения золота, позволяющего производить оценку различных вариантов изменения денежных потоков и основных показателей эффективность инвестиционного проекта в условиях неоп-ределённости и риска.
В качестве основного критерия оптимальности целесообразно использовать NPV - чистый дисконтированный доход
[7].
N
NPV =-I +^-
AV
C
\N +1
(1)
£(1 + г ) (1 + N+1Г
где I - стартовый объем инвестиций; N - число плановых интервалов (периодов) инвестиционного процесса, соответствующих сроку жизни проекта; Ау,■ - оборотное сальдо поступлений и платежей в г-ом периоде; п - ставка дисконтирования, выбранная для г-го периода с учетом оценок ожидаемой стоимости используемого в проекте капитала (например, ожидаемая ставка по долгосрочным кредитам); С - ликвидационная стоимость чистых активов, сложившаяся в ходе инвестиционного процесса (в том числе остаточная стоимость основных средств на балансе предприятия).
Инвестиционный проект признается эффективным, когда NPV, оцененная по приведенной формуле, больше определенного проектного уровня G (в самом распространенном случае 0=0).
Поскольку все исходные данные обладают «размытостью», т.е. их точное планируемое значение неизвестно, в качестве исходных данных уместно использовать так называемые треугольные нечеткие числа. Эти числа моделируют
I = (Iш;п, I, I тах) - высказывание следующего вида: «параметр А приблизительно равен и однозначно находится в диапазоне [атіп, атах]. Таким образом, мы имеем следующий набор нечетких чисел для анализа эффективности проекта:
I = (Iт;п, I, I тах) - инвестор не может точно определить, каким объемом инвестиционных ресурсов он будет располагать на момент принятия решения;
П = (птіп, п, птах) - инвестор не может точно оценить стоимость капитала, используемого в проекте (например, соот-
+
ношение собственных и заемных средств, а также процент по долгосрочным кредитам);
;) - инвестор прогнозирует диапазон изменения денежных результатов реализации проекта с учетом возможных колебаний цен на реализуемую продукцию, стоимости потребляемых ресурсов, условий налогообложения, влияния других факторов;
С = (Сш;п ,С ,Стах ) - инвестор нечетко представляет себе потенциальные условия будущей продаж действующего бизнеса и его ликвидации;
О = (От;п ,О,Отах)
V пни > та^ - инвестор нечетко представляет себе критерий, по которому проект может быть признан эффективным, или не до конца отдает себе отчет в том, что можно будет понимать под «эффективностью» на момент завершения инвестиционного процесса.
Таким образом, задача инвестиционного выбора в приведенной выше постановке есть процесс принятия решения в расплывчатых условиях, когда решение достигается слиянием целей и ограничений [8].
По каждому нечеткому числу в структуре исходных данных получаем интервалы достоверности [I, 12], [ги, г2], [АУи, АУ2], [С1, С2]. И тогда, путем подстановки соответствующих границ интервалов в (1) получаем:
N
NPV —-[Ii, I2] + Х
i —1
AV,-
ii
AVi
i2
(1 + ra) (1 + n).
+
AC,
AC
(1 + rN +1.2 ) (1 + rN +1,111)
Задавшись приемлемым уровнем дискретизации на интервале принадлежности [0,1], мы можем реконструи-
ровать результирующее нечеткое число NPV путем аппроксимации его функции принадлежности ^Ру ломаной кривой по интегральным точкам [7].
Реализация данной ситуации возможна средствами только имитационного моделирования. Решение поставленной задачи направлено на снижение неопределенности, повышение обоснованности технико-экономических расчетов при снижении временных, материальных и финансовых затрат. Моделирование дисконтированных денежных потоков виртуального горного предприятия позволяет свести все имеющие количественную оценку параметры инвестиционного проекта к ограниченному набору численных показателей, которые и являются мерой ценности инвестиционного предложения.
Возможность задавать параметры для абстрактной модели финансовых потоков позволит максимально близко приблизить модель системы к реальности, за счет проведения имитационного моделирования и отслеживания изменений состояния модели в динамике с наглядной демонстрацией изменений показателей в системе, например в виде графиков, таблиц и т.д.
Эффективное принятие управленческих решений во многом зависит от применения методов многокритериального компьютерного моделирования, необходимость которого обусловлена нехваткой времени и ресурсов для всеобъемлющего экспериментирования (взаимодействия) с реальным миром. Многокритериальное компьютерное моделирование - единственный в настоящее время систематизированный способ прогнозировать варианты проектируемого золотодобывающего горного предприятия, определить и сравнить потенциальные последствия альтернативных решений.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Мазур И.И., Шапиро В.Д., Ольде-
рогге Н.Г. Управление проектами. - М.:
Экономика, 2001.
2. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов. - М.: Дело, 2001.
3. Резниченко С.С., Подольский М.П., Ашихмин А.А. Экономико-
математические методы и моделиров а-ние в планировании и управлении горным производством. - М.: Недра, 1991.
4. Ашихмин АА., Новикова И.К., Ороков А.Б. Особенности и структура пре-динвестиционной фазы проектов освоения рудных месторождений. Горный информа-ционно-аналити-ческий бюллетень. - М.: Изд-во МГГУ, 1997.- №1,- С. 19-24.
5. Лукасевич И.Я. Анализ финансовых операций. Методы, модели, техника вычислений. - М.: Финансы, ЮНИТИ, 1998.
6. Трубецкой К.Н., Пешков АА., Мац-ко НА. Методы учета инвестиционного риска в горной промышленности. Открытые горные работы - 2000 №3, - с. 14-21.
7. Недосекин А.О. Применение теории нечетких множеств к задачам управления финансами. Аудит и финансовый анализ -1995 -№1, - с. 57-59
8. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях. - М.: Ин-фра-М, 1997.
КОРОТКО ОБ АВТОРАХ -----------------------------------------------------------------------------------------------------------
Потресов Дмитрий Кириллович — профессор, доктор технических наук, декан факультета вечерне-заочного обучения, Московский государственный горный университет.
Попова А.А. — магистрант, Московский государственный горный университет.
Баранов Н.В. - Московский государственный университет им. Ломоносова.
