CC BY
111
производственной мощности предприятия повышается и оптимальный объем выпуска, а минимальные затраты на оптимальный выпуск снижаются. Таким образом, более крупные предприятия имеют более высокие оптимальные объемы производства и меньшую величину минимальных затрат.
Примечания:
1. Забайкин Ю.В., Заернюк В.М. 3-12. Совершенствование механизма устойчивого развития управления промышленного предприятия: теория и методология. - М.: Научные технологии, 2017. -263 с.
2. Забайкин Ю.В. Совершенствование организации производства на текстильных предприятиях :
дис. ... канд. экон. наук / Российский заочный институт текстильной и легкой промышленности. -М., 2006.
3. Совершенствование организации производства на текстильных предприятиях : автореф. дис. ... канд. экон. наук / Российский заочный институт текстильной и легкой промышленности. - М., 2006.
4. Забайкин Ю.В. Теоретические аспекты совершенствования организации и планирования производства на предприятиях текстильной и легкой промышленности : монография. - М., 2007. -192 с.
5. Забайкин Ю.В., Чулкова Л.В. Минимизация периода производства как фактор повышения оборачиваемости оборотных средств // Текстильная промышленность. - 2006. - №1-2. - С. 58-59.
FEA TURES OF THE RISKS AND UNCERTAINTIES IN THE IMPLEMENTA TION OF MINING PROJECTS Zaernyuk Victor Makarovich, DSc of Economics, Professor, Zabaykin Yuri Vasilievich, PhD of Economics, Associate Professor,
Sayfullaev Batrudin Magomedovich, PhD of Economics, Professor, Russian State Geological Prospecting University named after Sergo Ordzhonikidze, Moscow
The article is devoted to the problems of studying risks and uncertainty in the mining industry. The risks and uncertainties in mining projects have been studied on the basis of the allocation of systemic and non-systemic risk factors inherent in the process of implementing in vestment projects in the mining industry, and external (exogenous) and internal (endogenous) sources of uncertainty in mining have been analyzed. It is shown that the situation of uncertainty is objectively inherent in reality, regardless of the will of the mining enterprise at risk, that the greatest risk of damage caused by the impact of risks throughout the life of the mining project is characteristic of the period of construction of the mining enterprise and the initial stage of field operation.
Keywords: mining; risk; uncertainty; risk management in mining projects.
УДК330.131.7 ВАК РФ 08.00.05
© Заернюк B.M., 2017 © Забайкин Ю.В., 2017 © Сейфуллаев Б.М., 2017
ОСОБЕННОСТИ ПРОЯВЛЕНИЯ РИСКОВ И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ПРИ РЕАЛИЗАЦИИ ГОРНЫХ ПРОЕКТОВ
Статья посвящена проблемам изучения рисков и неопределенности в горнодобывающей отрасли. Исследованы риски и неопределенность в горных проектах на основе выделения системных и несистемных факторов риска, присущих процессу реализации инвестиционных проектов в горнодобывающей отрасли, проведен анализ внешних (экзогенных) и внутренних (эндогенных) источников неопределенности в горнодобывающем производстве. Показано, что ситуация неопределенности объективно свойственна реальности вне зависимости от воли горного предприятия, подвергаемого риску, что наибольшая опасность нанесения ущерба в связи с воздействием рисков на протяжении жизни горного проекта свойственна периоду строительства горного предприятия и начальной стадии эксплуатации месторождения Ключевые слова: горнодобывающая отрасль; риск; неопределенность; управление рисками в горных проектах.
Исторически сложилось так, что многие инвестиции в горнодобывающую отрасль продемонстрировали неспособность удовлетворить прогнозируемые денежные потоки, несмотря на подробные и дорогостоящие оценки проектов. Риск в проектах по добыче полезных ископаемых можно объяснить тем, что решения принимаются в ситуациях, связанных с высоким уровнем неопределенности.
Неопределенность денежного потока обусловлена колебаниями цен на сырьевые товары и неопределенностью качественного и количественного состава рудных месторождений. Точное прогнозирование будущих цен - достаточно сложный процесс, однако лучшее знание месторождения твердых полезных ископаемых, по мнению ученых и практиков, позволяет улучшить стратегическое планирование и способность гибко приспосабливаться в вопросах борьбы с завуалированной неопределенностью, изменчивостью качественных и количественных характеристик минерального сырья, эксплуатационными ограничениями.
Проблемам изучения рисков и неопределенности в горнодобывающей отрасли посвящены работы зарубежных ученых: Р. Рамани, A.C. Макфарлейна, В.Н. Казакидса, М. Дэвиса, Р. Хаубергера и многих других, а также отечественных исследователей: Ю.Г. Боярко, В.Т. Борисовича, А.Л. Дергачева, М.В. Шумилина и др.
Окружающая среда для горнодобывающей промышленности по своей сути является рискованной. Это связано со связанными с ними неопределенностями, которые могут носить технический, политический, экологический, социальный и финансовый характер и, таким образом, оказывающие как в совокупности, так и отдельно влияние на общую экономику инвестиционного проекта.
Риск и неопределенность в добыче минерального сырья. Исторически сложилось так, что инвестиции, направленные в горнодобывающую отрасль продемонстрировали трудности с прогнозированием денежных потоков по горным проектам. Р. Рамани[29] подсчитал, что 66% проектов по добыче полезных ископаемых не достигли прогнозируемых потоков наличности в указанные моменты времени, и он ссылался на это на тот факт, что, хотя одобрения инвестиций в горнодобывающие предприятия являются результатом тщательной оценки предложений, принимаются решения в ситуациях, связанных с высоким уровнем неопределенности.
Приведем другие примеры. В 70-х годах исследование для Мирового Банка показало, что в первый год работы после сдачи в эксплуатацию 60% проинспектированных рудников и обогатительных фабрик достигли уровня производительности менее чем 70% от проектной мощности. Большинство из них достигли свой проектный уровень на второй или третий год. Около половины инспектированных заводов достигли менее чем 70% проектной мощности на конец третьего года [21].
В 80-х годах, изучение 35 австралийских золотодобывающих рудников показало, что 68% из них не выполняли поставку среднего содержания в руде, в то время как подобный обзор по почти 50-ти северо-американским проектам показали, что только 10% достигли своих коммерческих целей. Почти 38% горных проектов признаны не оправдавшими проектных показателей, можно сказать потерпевших неудачу в течение года [21 ].
В 90-х годах изучение ввода 9-ти австралийских подземных рудников по основным металлам обнаружило, что только 50% из них достигло плановых показателей на 3-й год и 25% вообще не достигнет своих показателей. Тогда как большинство рудников были способны первоначально работать, по крайней мере, в течение 3-х месяцев с производительностью на 15% выше плановых, при долгосрочных средних показателях они работали только в пределах 80% пиковых показателей, или при 92% от планового уровня. Три рудника (33%) не достигли концентрации полезных компонентов в извлекаемой горной массе, определенной оцененными запа-
ЗАЕРНЮК Виктор Макарович, доктор экономических наук, профессор zvm4651@mail. ru
ЗАБАЙКИН Юрий Васильевич, кандидат экономических наук, доцент
СЕЙФУЛЛАЕВ Батрудин Магомедович, кандидат экономических наук, профессор эе^иНае у@таИ. г и
Российский государственный геологоразведочный университет имени Серго Орджоникидзе, Москва
I
UJ
s о
UJ
X
О X
о
CO
# *
132
сами руды. Даже спустя 5 лет, каждый рудник работал на 70% от оцененного прогнозного ресурса й полезного компонента [26].
Определение риска как продукта неопределенности. Международный стандарт ISO 31 ООО (2009) в описании руководящих принципов предлагает определение риска как "влияние неопределенности на цели". В определении сделаны замечания, показывающие, что:
¡. Влияние - это расхождение с ожидаемым результатом.
и. Риск часто характеризуется ссылкой на потенциальные события и последствия.
iii. Риск часто указывается как комбинация вероятности события и последствий возникновения.
iv. Неопределенность относится к неадекватности информации о событии, его возможности возникновения и воздействия.
А. Макфарлейн [26] объясняет, что концепцию риска можно обобщить, поставив два вопроса:
- Какова вероятность или невероятность возникновения (что-то происходит или не происходит)?
- Каков результат или следствие этого, если это произойдет (произойдет или не произойдет)?
Это позволило ученому дать направление первичному математическому определению риска:
Риск = Вероятность возникновения х х Последствия возникновения
Риск обычно определяется как вероятность возникновения результата, умноженного на его влияние. М. Дэвис [16] относится к риску как к ожидаемому значению неопределенности, который можно описать представленным ниже уравнением:
Ri=PixCu
где R. - риск /аспекта;
Р. - вероятность появления /аспекта;
С. - последствие или влияние /аспекта,учитывая вероятность возникновения Р.
Неопределенность в горнодобывающей промышленности имеет внутренние и внешние источники. Исследователь В. Казакидис [24] проиллюстрировал внутреннюю и вне-
шнюю неопределенность, относящуюся к деятельности предприятий горнодобывающей отрасли (рис. 1).
Источники неопределенности в горнодобывающих проектах
Рисунок 1 - Источники неопределенности в горнодобывающей промышленности, по \Л1\1. КагаКсИв [24]
Внешние источники неопределенности в основном связаны с рыночными и экономическими факторами в операционной среде, то есть ценами на металлы, влиянием валютных курсов и инфляцией. Политические события, представляющие политический риск, государственная политика и законодательство или нормативные акты, могут влиять на торговую политику, владение и эксплуатацию ресурса.
Внутренние источники неопределенностей включает в себя сама модель ресурсов, поскольку она основана на ограниченной информации о выборке, а также подвержена всякого рода ошибок. Методы добычи, методы обработки и доступное оборудование могут представлять эксплуатационные проблемы в определенный момент жизни проекта добычи. Такие мероприятия, как экологические инциденты и решения руководства или операционной команды, могут также представлять определенный уровень риска для проекта.
На этапе технико-экономического обоснования прилагаются усилия для рассмотрения неопределенности при разработке финансовой модели проекта. Большая его часть приходится на расчеты капитала и операционных расходов, наиболее приемлемую процентную ставку и прогнозы цен на сырьевые товары. Чаще всего это происходит за счет неуверенности в рассмотрении наиболее критических внутренних источниках неопределенности, относящихся к основном активам предприятия, инвестициям и ресурсам, которым иногда уделяется гораздо меньше внимания [17]. Специалисты по планированию и финансовой
оценке горных проектов работают исходя из предположения, что модель ресурсов является надежной и точной, и поэтому должного внимания уровням неопределенности, не уделяется.
Факторы риска в горнодобывающих проектах. Чтобы понять риски, с которыми сталкиваются проекты по освоению минерального сырья, важно различать различные типы рисков. В целом, риски могут быть дифференцированы в системные и несистемные риски.
Системные риски сочетаются с поведением финансовых рынков и рынков капитала. Они связаны с неопределенностью рынка и тем, как они влияют на стоимость капитала. Хотя знание таких рисков может повлиять на принятие решений по горному проекту, риски не находятся под непосредственным контролем команды по управлению минеральными ресурсами. Однако глубокое понимание этих рисков и достаточное знаниетого, как они могут быть смягчены, позволят предлагать понятный подход к корректировке ставок дисконтирования сточки зрения модели ценообразования на основные средства, стоимости налога после уплаты налогов, средневзвешенной стоимости капитала и других аспектов, влияющих на варианты финансирования инвестиций [26].
Системный риск обычно относится к риску финансовых результатов предприятия. Риск связан с неспособностью проекта окупать уплачиваемые проценты на заемный капитал из потока поступающих денежных средств. Источниками риска могут быть финансовые либо внешние рыночные факторы неопределенности, такие как увеличение процентных ставок, обвал рынка, неблагоприятный обменный курс и колебание цен на сырьевые товары. Обычная практика, в общем, заключается в учете финансовых рисков в финансовом соглашении и последующем учете ее в стоимости капитала. Однако этот подход недостаточно адекватноучитывает факторы риска, связанные с этой конкретной операцией [26].
Несистемные риски связаны с вкладами в бизнес, и в отличие от системных рисков это конкретные риски, которые можно понять и обработать у источника их возникновения. А. Макфарлейн подчеркивает, что "нецелесообразно справляться с этим путем корректировки ставок дисконтирования", но у практиков по управлению минеральными ресурсами должны быть осязаемые планы смягчения, которые бы демонстрировали понимание этих рисков.
Несистемные риски носяттехнический характер, и для определения и управления такими рисками должна существовать стратегия управления рисками. Существуют различные методы для выявления, определения приоритетов и снижения рисков до приемлемых уровней. Тогда может остаться минимальный остаточный риск, который может быть преимущественно системным риском [26].
В приведенной ниже таблице показаны некоторые факторы риска, возникающие при инвестициях в горнодобывающие отрасли.
Таблица 1 - Системные и несистемные факторы риска в процессе реализации инвестиционных проектов в горнодобывающей отрасли
Ресурсный риск. В операционной среде риск можно определить как меру вероятности и следствие не достижения цели [27]. Горнодобывающие проекты по своей природе являются рискованными, поскольку финансовая прибыль не может быть гарантирована из-за их высокой капиталоемкости, высоких эксплуатационных расходов, волатильности товар-
Оценка параметров Факторы риска Классификация
Геотехнические - литология - геофизика, грунтовые воды - рудный генезис Несистемный риск / Технические / Операционные риски
Минеральное происхождение - непрерывность рудных зон - появление минералов в рудных зонах - экономическое возникновение минералов в рудных зонах
Экономические - объем добычи минерального сырья - качественный состав - минеральная ценность - капитальные и операционные расходы
Безопасность/ регулирование - степень механизации, трудоемкость метода - вентиляция, охлаждение - требования к наземной поддержке - пылеулавливание - контроль шума, контроль газа
Экологические - загрязнение грунтовых вод - пыль, шум
Политические - расходы на рабочую силу - влияние на политические события Системный риск/ финансовые риски
Динамика рынка - динамика цен на сырьевые товары
Макроэкономические условия - налогообложение - обменный курс - инфляция - процентные ставки
LH
s о
LH
X о
X О
CO
# *
134
ных рынков, политического риска и неопределенности, связанной с базовым активом, характеризующимися качеством и количеством минерального ресурса.Традиционный подход к оценке проектов заключается в использовании метода дисконтированных денежных потоков (DCF) для определения NPV и IRR. В условиях неопределенности оценка риска может быть осуществлена либо с помощью метода дисконтирования с учетом риска, либо на основе применения модели оценки стоимости основных средств (САРМ) [23]. На этапе предварительной подготовки проекта рассматриваются различные сценарии разработки месторождения. Определенную неопределенность, связанную с проектом по добыче полезных ископаемых, можно рассматривать с помощью проектных импровизаций, хотя в большинстве случаев это недостаточно для полного рассмотрения всех факторов риска.
Для ресурсных проектов, характеризующихся большой степенью неопределенности или риска, свойственна разница между прогнозируемыми потоками денежных средств и реализованными денежными потоками [18]. Проектные прогнозы движения денежных средств разрабатываются на основе оптимизированного плана месторождения, при этом модель ресурсов является основным источником. Ключевое допущение состоит в том, что модель надежна. Однако это бывает редко [12]. Типичный процесс оптимизации проекта включает тщательное геологическое и оперативное моделирование. В контексте выбора допущений идентифицируются ключевые управляемые переменные. Переменные используются в различных комбинациях, чтобы идентифицировать модель, которая предлагает максимальное значение. Модель ресурса теперь считается "реальностью" или неизменной на данном этапе. На основе модели готовятся планы выборочного контроля по ключевым проекта показателям [20].
Следует заметить, что риск неопределенности существует в любом оптимизированном плане реализации месторождений [19]. Неопределенность минерального ресурса является результатом ограниченной геологической информации о руде, что приводит к ограниченному пониманию геологической характеристики и уменьшению уверенности в количественном определении объемов, классов и качественных характеристик минерального сырья. Непредвиденные геотехнические условия могут нарушить последовательность добычи, приводящую к длительным задержкам и/
или неспособности придерживаться установленного плана.
В случае ошибок оценки классов и объема возникает риск неправильного распределению материала. Руда может быть рассортирована в отходы либо отправлена в хранилища низкого ранга, и наоборот, отходы могут быть направлены на очистку в основное производство.
В процессе исследования вопросов, связанных с обогащением руды определяются варианты проектирования для очистных сооружений. Неопределенность в характеристике геологических материалов предполагает, что определенные типы пород могут встречаться в течение всего срока действия проекта, что может представлять проблему производственных процессов на перерабатывающих предприятиях. Ожидаемая эффективность горного проекта не может быть достигнута из-за ошибочных ожиданий, зависящих от минералогии горного типа и последующих решений по его реализации [11].
Следовательно, решения, принимаемые на основе анализа геологической информации, оказывают большое влияние на операционный успех и финансовую жизнеспособность проекта, а также на операционную безопасность и устойчивость. В широком смысле геологическая оценка и связанная с ней интерпретация информации необходимы для:
- очертания параметров и характеристик по объему рудной массы, количеству, типу, структуре горных пород, непрерывности, плотности, качества, твердости и других важных параметров, необходимые для процесса отработки месторождений;
- разработки методов добычи и связанных с ними параметров проектирования, таких как разработка, скорость производства, стабильность и укрепление и разведение горных пород;
- методов проектирования установки для переработки руды и связанных с ней параметров, таких как дробление, измельчение, сепарация твердой и жидкой фаз, восстановление и вредные продукты;
- разработки методов обработки материалов, транспортировки руды и отходов;
- разработки методов удаления отходов, восстановления и управления окружающей средой [11].
Геологические данные представляют собой основу для большого объема разработки рудников, краткосрочного и долгосрочного пла-
нирования, проектирования установок, уп равления операциями и устойчивости, а так же оценки капитальных и эксплуатационных расходов [1, 11].
Соответственно, геологическая информация обеспечивает существенный вклад в принятие решений, оценку рисков и управление рисками. После принятия критических решений относительно ошибочной информации должны быть созданы условия, предполагающие гибкость для реагирования, с тем чтобы производство оставалось устойчивым благодаря эффективному управлению ограничениями и было способным поддерживать желательную прибыль. Так называемая концепция гибкости и означает, что операция может своевременно восстановиться благодаря доступности вариантов реагирования на риски и неопределенности проекта.
Рассмотрим профиль риска в течение жизни проекта применительно к горнодобывающей сфере. Заметим, что не вся производственная и коммерческая деятельность сопровождается рисками, существуют так называемые безрисковые секторы и области с низкой их вероятностью. Однако по мере продвижения инвестиционного проекта по намеченным фазам его жизненного цикла уровень риска меняется.
При этом возможные риски и неопределенность приобретают наибольшие размеры на первоначальных стадиях реализации проекта и имеют свойство снижаться к его завершению. Следовательно, основные усилия по управлению риском должны быть сконцентрированы на первых фазах проекта, что позволит избежать наступления значительного числа рисковых событий в ходе реализации проекта. При этом основные усилия должны быть направлены на предотвращение причин возникновения рисков, а не на снижение последствий наступивших рисковых событий [1, 5].
Определение реакции на риск пока еще яв ляется наиболее слабым местом в процессеуп равления риском.
На рисунке 2 показан профиль риска в течение жизни проекта.
-Распределение капитала--
5 -10% 10 - 20% 20 - 70% 70 - 100%
^— Совокупный капитал (АэяЛ уэ1ие) / Сп особность влиять / на результаты проекта
Исследование Предварительная фаза разработки Фаза строительства Фаза устойчивого производства
__£_____^____4--------г_____£____ __^__
лот, 1 Разработка проекта [ Строительство ! ДО Уровня приемлемого и веоА разведка « для банка ' * эксплуатацию ^„--„^.и.«-«—-----1--------- Устойчивое состояние после этапа | освоения производства
бремя {срок службы}
Рисунок 2 - Профиль риска в течение жизни проекта, по А.Б. Macfarlane [26]
Собственный риск может считаться первоначальным риском горной компании в отсутствие контроля. Вследствие того, что информация становится доступной, постепенно снижается присущий ей риск развития горнодобывающей промышленности, и контроль и меры по смягчению последствий осуществляются на основе геологоразведочных работ, п редва р ител ь н ых техн и ко-экон ом и ч еских обоснований и технико-экономических обоснований и, в конечном счете, на этапе производства / эксплуатации. Опасность, остающаяся после принятия мер контроля и смягчения, заключается в остаточном риске (рис. 3).
Риск
V
..... >
Ицформя»»
j >
Управляемой) риск
Остаточный риск
Ршмяи Предарит«- Осуимстнмость лъисц ТЭО
Рисунок 3 - Профиль риска в течение жизни горного проекта разработки (непосредственный и остаточный риск)
I
UJ
s о
UJ
X
О X
о
CO
# *
136
Гибкость может рассматриваться как обратная функция риска и подразумевает способность справляться с остаточным риском. Это требует анализа затрат-выгод при оценке вариантов устранения ограничений, создаваемых неопределенностью, и оптимальных методов использования риска роста.
Ценность создается благодаря возможности эффективно справляться с риском снижения риска, а неспособность капитализировать риск роста становится альтернативной ценой. Чтобы обосновать необходимость гибкости, необходимо понять основные области неопределенности и их потенциальное воздействие.
Управление рисками в ресурсных проектах. Стандартуправления рисками ISO 31 ООО (2009) рекомендует организациям создавать основы управления рисками с целью интеграции процессов управления рисками в структуры управления, стратегическое планирование, системы отчетности, политику, ценности и культуру. Процессуправления рисками влечет за собой систематическое применение политик и процедур, методов и практик к действиям, которые направлены на общение, анализ, выявление рисков мониторинга и обзора рисков. Рамки управления рисками - это механизм, который предлагает основу и структуры для проектирования, создания, мониторинга, анализа и постоянного совершенствования оценки рисков на предприятии.
Стандарт также предлагает принципы или значения управления рисками и схематично демонстрирует, как они связаны с блоками касающихся коммуникаций и консультаций, установления контекста, мониторинга и анализа, как показано ниже (рис. 4).
Рисунок 4- Процесс риск-менеджмента по ИСО 31000:2009
Установление коммуникаций и проведение консультаций с внешними и внутренними источниками исходя из требований Стандарта должно проводиться и касаться всех стадий в процессе управления рисками предприятия. Важно, чтобы установление коммуникаций и проведение консультаций способствовали обмену информацией, характеризующейся как достоверная, важная, точная и понятная информация.
Устанавливая контекст, горное предприятие должно ясно формулировать свои цели, определять внешние и внутренние параметры, принимаемые в дальнейшем в процессе управления рисками, а также устанавливать зону распространения и критерии рисков для оставшихся процессов.
Управление рисками следует рассматривать как динамический, а не статический набор действий. Как показано на рисунке 4 выше, правильная реализация цикла управления рисками должна начинаться у источника и становиться частью итеративного процесса, который помогает принимать решения.
Для риска, связанного с ресурсом, крайне важно, чтобы риск понимался у источника, и он становится неотъемлемой частью процессов, а системы, которые внедряют систему управления рисками, используются на предприятии. Квалификация риска имеет решающее значение для принятия решений, и для этой цели доступны различные методы. Некоторые из доступных количественных ресурсных рисков [1,6,27]:
- Анализ чувствительности оценивает чувствительность результатов (например, 1\1Р\/) к изменениям входных данных,таких как капитальные затраты, сорт, пропускная способность, эксплуатационные расходы, цены на сырьевые товары и макроэкономические показатели, такие как инфляция и обменный курс.
-Классические статистические методы. При применении в понимании ресурсов и резервов инструменты геостатистики применяются для прогнозирования и оценки вероятных оценок в точках, которые не отбираются.
- Моделирование методом Монте-Карло предсказывает вероятные результаты за счет случайного изменения входных значений. Моделирование методом Монте-Карло создает распределение вероятностей для потенциальных рисков, связанных с инвестициями, и поэтому можно визуализировать реалистичные результаты. Точность моделирования по методу Монте-Карло зависит от действительно представительной модели ресурсов, реалистичной оценки и четко определенных целей анализа [22].
- Условное моделирование предполагает, что использование ресурсов является пространственным и временным. Методика разрабатывает или предсказывает, как депозит может варьироваться в терминах тоннажа и класса с помощью ЗР-моделируемых моделей реальности. Условное моделирование выработает вероятные вариации ресурса и, таким образом, иллюстрирует риск у источника.
- Модели РСР используются для оценки нормы прибыли и чистых приведенных значений проекта или конкурирующих проектов и используются в качестве основы для принятия решений. Чтобы продемонстрировать уровни риска в рамках проекта, некоторые практикующие включают фактор в учетную ставку для модели РСР. Ставка дисконтирования будет включать такие аспекты, как безрисковая процентная ставка, риск минеральных проектов (представляет собой многочисленные риски, связанные с ресурсом) и рискуезда (представляет собой политический риск, политику и проблемы управления в принимающей стране для проекта) [24].
- Анализ дерева решений может использоваться для расчета вероятностей результатов; Это инструмент поддержки принятия решений, который использует древовидные графики результатов и их возможные последствия. Инструмент может определять процесс принятия решений.
- Анализ / оценка реальных опционов (современные методы ценообразования на активы), методы признают, что руководство имеет возможность изменять результаты проекта посредством принятия решений и возможности определять возможности. В отличие от РСР, который предполагает "пассивный" путь, анализ реальных опционов или современные методы ценообразования активов признают гибкость управления при принятии решений [23].
Оценка риска включает идентификацию рисков, анализ рисков и оценку (количественную оценку). Процесс управления рисками должен повлечь за собой способность рассматривать риск таким образом, чтобы возможный ущерб для целей предприятия были минимальным.
В заключение отметим, что ситуация неопределенности объективно свойственна реальности вне зависимости от воли горного предприятия, подвергаемого риску. Неопределенность определяется вероятностным характером явлений как природного, так и техногенного характера, многовариантным характером их развития. Наибольшая угроза нанесения ущерба в связи с воздействием рисков на протяжении жизни горного проекта
свойственна периоду строительства горного предприятия и начальной стадии эксплуатации месторождения. В процессе завершения отдельных этапов и начала следующих фаз, таких как поиск, оценка, разведка и начало строительства, уровень рисков повышается. В случаях отказа от осуществления проекта на ранней стадии освоения месторождения, возможные потери инвестиций значительно ниже потерь в сравнении с теми потерями, которые возможны при остановке проекта в период после начала строительства горного предприятия.
Примечания:
1. Боярко Г.Ю. Количественная погрешности подсчета прогнозных ресурсов твердых полезных ископаемых // Разведка и охрана недр. - 2010. -№ 11,- С. 11-15.
2. Борисович B.T. Инструменты для управления рисками на рынке драгоценных металлов // Известия высших учебных заведений. Геология и разведка. - 2013. - № 2. - С. 57-60.
3. Борисович B.T. Снижение рисков на рынке золота с помощью сложных финансовых инструментов // Известия высших учебных заведений.Геология и разведка. - 2013. - № 4. - С. 53-57.
4. Забайкин Ю.В., Заернюк В.М. Совершенствование механизма устойчивого развития промышленного предприятия: теория и методология // М.: Научные технологии. - 2017. - 263 с.
5. Дергачев А.Л., Хилл Дж., Казаченко Л.Д. Финансово-экономическая оценка минеральных месторождений. - М.: МГУ. 2000. - 176 с.
6. Заернюк В.М., Снитко Н.О. Оценка техногенных рисков в горнодобывающей отрасли // Известия высших учебных заведений. Геология и разведка. -2016. -№ 5. -С. 73-78.
7. Заернюк В.М., Снитко Н.О. Риски золотодобывающей отрасли: классификация, способы идентификации // Известия высших учебных заведений. Геология и разведка. 2016. № 4. С. 58-63.
8. Шумилин М.В., Алискеров В.А., Денисов М.Н., Заверткин В.Л. Бизнес в ресурсодобывающих отраслях : справочник. - М. : Недра-Бизнесцентр. -2001.-268 с.
9. Abdel S.A., Wood, G„ 2008. Modelling financial risk in open pit mine projects: implications for strategic decision-making. The Journal of The Southern African Institute of Mining and Metallurgy, Volume 109.
10. Baumgartner R., Brittan M,. Dusci M., Gressier J., Mayta P,. Poos S,. Trueman A. 2011. Building a Geometaliurgical Model for Early-Stage Project Development - A Case Study from the Canahuire Epithermal Au-Cu-Ag Deposit, Southern Peru, The first AUSIMM International Geometallurgy Conference, Brisbane, OLD, 5-7 September 2011.
11. Berry M., McCarthy P. 2006. Practical Consequences of Geological Uncertainty, 6th International Mining Geology Conference, Darwin, NT, 21-23 August 2006.
12. Bertoli O., Jackson S., Vann J., 2002. An Overview of Geostatistical Simulation for Quantifying Risk. Submitted for Publication in The Geostatistical
Association of Australasia. Symposium on Quantifying Risk and Error, 21st-22nd March 2002, Perth Western Australia
13. Bias J., 2009. Rio backs reform of iron ore pricing. Financial Times, [online]. Available at: www.ft.com [accessed on 04/02/2012]
14.Coward S. Dunham S. Vann J. Stewart M. 2009. The Primary-Response Framework for Geometaliurgical Variables, Seventh International Mining Geology Conference, Perth, WA, 17-19 August 2009.
15.David D., 2007. The Importance of Geometailurgical Analysis in Plant Study, Design and Operational Phases. Ninth Mill Operators' Conference, Fremantle, WA, 19-21 March 2007
16.Davies M.P. (1997) Potential problem analysis: A practical risk assessment technique for the mining industry. Mineral Economics society of CIM, CIM Bulletin, April 1997.
17.Day D., Morley C, Snowden V., 1999. Financial impact of resource/reserve uncertainty. The Journal of the South African Institute of Mining and Metallurgy, October-December 1999.
18.Deraisme J. Farrow D., 2003. Quantification of uncertainties in geological modelling of kimberlite pipes. Application of Computers and Operations Research in the Minerals Industries, South African Institute of Mining and Metallurgy, 2003.
19.Dohm C.E. 2003. Application of simulation techniques for combined risk assessment of both geological and grade model-an example. Application of Computers and Operations Research in the Minerals Industries, South African Institute of Mining and Metallurgy, 2003.
20. Hanson N.. Stange W„ Whittle G„ 2007. Optimising Project Value and Robustness. Project Evaluation Conference, Melbourne, Vic, 19-20 June 2007.
21.Harquail D., 1991. Investing in Junior Mining Companies. Proceedings of the 6th Mineral Economics Symposium of CIM. CIM Montreal Canada.
22.Heuberger R. (2005). "Risk analysis in the mining industry". The Journal of The South African Institute of Mining and Metallurgy, February 2005
23.Jager C. P. 2005. Risk Management in Mining and Minerals Economics as well as Mineral Resource Management. A thesis submitted to the Faculty of Engineering, University of Witwatersrand.
24.Kazakidis V.N., 2001, "Operating Risk: Planning for flexible mining systems," unpublished Ph.D. thesis. University of British Columbia.
25.Kear R.M., 2006. "Strategic and tactical mine planning components". The Journal ofThe Southern African Institute of Mining and Metallurgy, Volume 106 non-refereed paper February 2006.
26.Macfarlane A.S, (2006). "Mineral Resource Management and Risk in Mine Project Analysis", University of the Witwatersrand, South Africa, Australian Centre for Geomechanics, 2nd International Seminar on Strategic versus Tactical Approaches in Mining
27.McGill J. E., 2005. Technical risk assessment techniques in Mineral Resource Management with special reference tothejuniorand small-scale mining sectors.
28.Minnitt R.C.A, Musingwini C, and Woodhall, M, (2007). "Technical operating flexibility in the analysis of mine layouts and schedules". The Journal ofThe Southern African Institute of Mining and Metallurgy, Volume 107 refereed paper February 2007.
29.Ramani R.V. 1989. An Introductory Review -Investment and Project valuation. 21st APCOM Proceedings.
30.Tait M, A., October 2009, Geology ofThe Orapa A/ Kl Kimberlite: Update Following The Orapa Resource Extension Project Phase 1
31.Ward D.J. and McCarthy P.L. 1999 Start-up Performance of New Base Metal Projects in Adding Value to the Carpentaria Mineral Province, Conference Mt Isa, Qld, Australian Journal of Mining, April 1999.
INTERREGIONAL COMPARISONS AS A TOOL TO IDENTIFY CHALLENGES AND THREATS TO ECONOMIC SECURITY OF THE TERRITORY (ON THE EXAMPLE OF KRASNODAR REGION)
Korolyuk Elena Vladislavovna, DSc of Economics, Associated Professor, Deputy Director on scientific work Mezentseva Ekaterina Viktorovna, PhD of Economics, Associated Professor, Department of Social-Humanitarian Disciplines, Kuban State University (branch), Tikhoretsk
in the article, using the rating of the analysis of interregional comparisons of socio-economic development of constituent entities of the Russian Federation. The determination of the place of the Krasnodar territory in the ratings allows to identify the key challenges and threats to the economic security of the territory.
Keywords: heterogeneity of economic space; economic security; inter-regional comparison; rating analysis; challenges and threats to the economic security of the territory.
УДК 332.146.2 МЕЖРЕГИОНАЛЬНЫЕ СРАВНЕНИЯ КАК ИНСТРУМЕНТ
ВАК РФ 08.00.05 ИДЕНТИФИКАЦИИ ВЫЗОВОВ И УГРОЗ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ
БЕЗОПАСНОСТИ ТЕРРИТОРИИ (НА ПРИМЕРЕ КРА СНОДАРСКОГО КРАЯ)
© КоролюкЕ.В., 2017 © Мезенцева Е.В., 2017
В статье с помощью рейтингового анализа проведены межрегиональные сравнения социально-экономического развития субъектов Российской Федерации. Определение места Краснодарского края в рассмотренных рейтингах
