CC BY
29
УДК 330.3
ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗВИТИЯ НОВОГО НЕФТЯНОГО ПРОМЫСЛА В УСЛОВИЯХ РИСКОВ И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
Лариса Владимировна Скопина
Новосибирский государственный университет, 630090, Россия, г. Новосибирск, ул. Пирого-ва, 2, кандидат экономических наук, старший научный сотрудник, доцент кафедры «Применение математических методов в экономике», тел. (913)937-86-83, e-mail: l.v.skopina@gmail.com
Малика Абатовна Ислямова
Новосибирский государственный университет, 630090, Россия, г. Новосибирск, ул. Пирого-ва, 2, студентка экономического факультета, 4-й курс, e-mail: islyamova.m.a@gmail.com
В статье описан алгоритм оценки эффективности проекта в условиях риска и неопределенности с использованием метода нечетких множеств. Применение данного метода оценки имеет ряд преимуществ по сравнению с классическими подходами. Рассматривается конкретный казахстанский проект, на основе которого применяется метод нечетких множеств.
Ключевые слова: нечеткие множества, оценка проекта, риск, неопределенность эффективность проекта.
EVALUATING THE EFFECTIVENESS OF A NEW OIL FIELD IN THE CONDITIONS OF RISK AND UNCERTAINTY
Larisa V. Skopina
Novosibirsk State University, 630090, Russia, Novosibirsk, 2 Pirogova Str., Ph. D., Senior Researcher, Associate Professor of «Application of mathematical methods in economics», tel. (913)937-86-83, e-mail: l.v.skopina@gmail.com
Malika A. Islyamova
Novosibirsk State University, 630090, Russia, Novosibirsk, 2 Pirogova Str., student of the Faculty of Economics, 4th year, e-mail: islyamova.m.a@gmail.com
The article describes the algorithm for estimating the efficiency of the project in the conditions of risk and uncertainty using the method of fuzzy sets. The application of this evaluation method has several advantages compared to classical approaches. We consider the specific Kazakh project on the basis of which the method of fuzzy sets.
Key words: fuzzy sets, project estimation, risk, uncertainty, efficiency of the project.
Проблема формирования портфеля проектов относится к задачам оптимизации в условиях неопределённости. Как правило, при решении подобных задач используется аппарат теории вероятности. Однако в некоторых случаях, применение теории вероятностей является недостаточно корректным и обоснованным. Причиной этому является недостаток имеющихся данных, который не позволяет с достаточной степенью уверенности установить адекватность выбранной для описания ситуации вероятностной модели. Если в задаче формирования портфеля инвестиций в ценные бумаги к услугам аналитика предоставля-
ются массивы котировок финансовых инструментов, охватывающие месяцы и годы и позволяющие использовать всю мощь статистического анализа, то при рассмотрении реальных инвестиций основным, но весьма ограниченным источником информации о риске являются экспертные оценки. В таких условиях появляется потребность в других, отличных от вероятностного, подходах к оценке имеющейся неопределённости. Один из таких подходов основан на применении теории нечётких множеств [1].
В последнее время нечеткое моделирование является одной из наиболее активных и перспективных направлений прикладных исследований в области управления и принятия решений [1-3]. Нечёткие множества были определены Л. Заде в 1965 году, как формальный аппарат для обработки высказываний естественного языка. Основным отличием данного метода является введение лингвистических переменных (субъективных категорий). Лингвистические переменные - переменные, которые нельзя описать с помощью математического языка, т.е. им сложно придать точную (объективную) количественную оценку. Основным инструментом метода нечетких множеств является функция принадлежности (инструмент перевода лингвистических переменных на математический язык для дальнейшего применения метода нечетких множеств). Существуют несколько видов функций принадлежности, но самым часто используемым в практике анализа инвестиционных проектов является треугольный вид функции принадлежности, который мы и будем использовать в данной работе.
В сегодняшней науке о разработке нефтяных месторождений существует два вида закономерностей: детерминированная и статистическая. Детерминированный подход предполагает прогнозирование разработки месторождений на основе методов и законов механики сплошных сред. Наличие представительного множества статистической информации о разработке аналогов месторождений позволяет использовать средства и методы теории вероятности и статистики. В данной работе предлагается рассмотреть третий вид закономерности: нечеткий. Нечеткая закономерность исходит из того, что начальное состояние залежи более или менее известно только для некоторой ее части (скважин, сейсмических разрезов), а в остальной области залежи оно нечетко. В этом случае можно говорить о нечетком прогнозе процесса разработки и росте нечеткости прогноза во времени [3].
Метод нечетких множеств - это новый, динамично развивающийся подход к оценке риска. В последнее время нечеткое моделирование является одной из наиболее активных и перспективных направлений прикладных исследований в области управления и принятия решений. В Японии данный метод переживает настоящий бум. Была создана специальная лаборатория под названием LIFE (Laboratory for International Fuzzy Engineering), которая объединяет сорок восемь компаний, в числе которых Hitachi, Mitsubishi, NEC, Sharp, Sony, Honda, Mazda, Toyota, не из японских компаний - IBM, Fuji, Xerox. Японское правительство финансирует 5-летнюю программу по нечеткой логике, которая включает 19 разных проектов - от систем оценки глобального загрязнения атмосферы и предвидения землетрясений до АСУ заводских цехов. В результате вы-
полнения этой программы было создан целый ряд новых массовых микрочипов, которые основаны на нечеткой логике. Сегодня их можно найти в стиральных машинах и видеокамерах, цехах заводов и моторных отсеках автомобилей, в системах управления складскими роботами и боевыми вертолетами [5-7].
В США развитие нечеткой логики идет по пути создания систем для большого бизнеса и военных. Нечеткая логика применяется при анализе новых рынков, биржевой игре, оценки политических рейтингов, выборе оптимальной ценовой стратегии и т.п. Появились и коммерческие системы массового применения.
Благодаря своей мощи и интуитивной простоте метод нечеткого множества как методология разрешения проблем успешно используется во встроенных системах контроля и анализа информации. При этом происходит подключение человеческой интуиции и опыта оператора.
Метод нечеткой логики предлагает совершенно иной уровень, благодаря которому человек почти полностью абстрагируется во время творческого процесса моделирования, при котором постулируется лишь минимальный набор закономерностей, нежели традиционная математика, которая требует точных и однозначных формулировок закономерностей на каждом шаге моделирования.
Нечеткие числа, получаемые в результате «не вполне точных измерений», во многом аналогичны распределениям теории вероятностей, но свободны от присущих последним недостатков: малое количество пригодных к анализу функций распределения, необходимость их принудительной нормализации, соблюдение требований аддитивности, трудность обоснования адекватности математической абстракции для описания поведения фактических величин. По сравнению с вероятностным методом, нечеткий метод позволяет резко сократить объем производимых вычислений, что, в свою очередь, приводит к увеличению быстродействия нечетких систем [6].
Метод нечетких множеств получил признание как перспективного и дающего точные результаты рядом крупнейших международных компаний (Motorola, General Electric, Otis Elevator, Pacific Gas & Electric, Ford). Для России, Казахстана, а также развивающихся рынков, использование метода нечеткой логики особо перспективно. Анализ рисков на основе статистических методов для большей части недавно образовавшихся компаний неприменимо, т.к. нет накопленной статистической информации для получения объективных оценок.
Таким образом, метод нечетких множеств не исключает применение статистических методов, а становится инструментом, когда другие подходы к оценке риска неприменимы.
Наша задача состоит в том, чтобы оценить эффективность проекта, используя метод нечеткого множества, в условиях риска и неопределенности, а именно такого проекта как месторождение Кашаган. Месторождение Кашаган расположено в северной части Каспийского моря в территориальных водах Республики Казахстан. Геологические запасы нефти на месторождении оцениваются примерно в 4,5 млрд. тонн нефти [4]. Проект разрабатывается крупными
мировыми нефтегазовыми компаниями. Разработку месторождения ведет международная совместная операционная компания North Caspian Operating Company (NCOC N.V.) в форме соглашения о разделе продукции по Северному Каспию. Его участники: KMG Kashagan B.V. (дочернее предприятие АО НК «КазМунайГаз») - имеет 16,88 % доли участия, ENI S.p.A., Total S.A., Exxon Mobil Corporation, Royal Dutch Shell plc. — по 16,81 % доли участия, CNPC — 8,33 %, INPEX Corporation — 7,56 %. Помимо компании от Казахстана, остальные участники являются крупными нефтегазовыми компаниями с мировым именем и большим опытом.
В ходе исследования мы рассматриваем основные методы учета рисков при анализе инвестиционного проекта, определяем чувствительность критерия при «последовательно-единичном» изменении каждой переменной, далее, определяем риск неэффективности проекта как сумму вероятностей отрицательных значений NPV проекта. Затем множеством итераций получаем распределение доходности проекта, т.е. множество значений NPV, для которых рассчитывается среднее, а также величину риска (метод Монте-Карло). В итоге, получив оценку эффективности проекта методом нечеткого множества, мы формулируем вывод о его корректности и необходимости использования данного метода в оценке инвестиционных проектов развития промысла.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Аньшин В.М., Демкин И.В., Царьков И.Н., Никонов И.М. Применение теории нечётких множеств к задаче формирования портфеля проектов / Проблемы анализа риска -2008. Т. 5, № 3 - С. 8-21.
2. Гавриленко М. А. Применение теории нечётких множеств в оценке рисков инвестиционных проектов / Аудит и финансовый анализ - 2013. № 5. - С. 75-81.
3. Еремин. Н.А. Моделирование месторождений нефти методами нечеткой логики / М., ГАНГ им. И.М. Губкина, 1995., 397 с.
4. Кашаган. Краткая информация по Северо - Каспийскому проекту [Электронный ресурс]// kmg.kz: официальный сайт АО НК "КазМунайГаз", 2014. - Режим доступа: http://www.kmg.kz/manufacturing/upstream/kashagan/ (Дата обращения: 15.02.2016)
5. Мкртчян Г.М., Шубников Н.Е., Скопина Л.В. Оценка эффективности проведения геологоразведочных работ и разработки нефтяного месторождения с помощью методов вероятностного и нечеткого моделирования // Экологический вестник России - 2013. - №5. -С.34-39.
6. Кострыкин И. В. Нечеткая логика: достоинства и недостатки / Информационные технологии в образовании: Материалы II Международной научно-практической конференции "Информационные технологии в образовании" ("ИТО-Черноземье-2008)". Курск, 8-11 декабря 2008 г. Ч.2. - Курск: Изд-во КГУ, 2008. - 184 с.
7. Шубников Н.Е., Скопина Л.В., Мкртчян Г.М. Методы теории нечетких множеств в оценке целесообразности ввода нефтяных участков в хозяйственный оборот страны / Одиннадцатая Международная Азиатская Школа-семинар «Проблемы оптимизации сложных систем». Кыргызстан. - 2015.-С. 696-700.
© Л. В. Скопина, М. А. Ислямова, 2016
