CC BY
33
УДК 332.1:620.91:553.98.04 СЛ. САДОВ
ББК 65.9(2Рос)-56:26.343 кандидат экономических наук, старший научный сотрудник
лаборатории комплексных топливно-энергетических проблем
Института социально-экономических и энергетических проблем Севера Коми НЦ УрО РАН,
г. Сыктывкар e-mail: sadov@energy.komisc.ru
Б.И. ТАРБАЕВ
кандидат геолого-минералогических наук, старший научный сотрудник лаборатории комплексных топливно-энергетических проблем
Института социально-экономических и энергетических проблем Севера Коми НЦ УрО РАН,
г. Сыктывкар e-mail: sadov@energy.komisc.ru
ОЦЕНКА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕСУРСОВ УГЛЕВОДОРОДОВ НА РАННИХ СТАДИЯХ РАЗВЕДКИ
С целью установления экономической эффективности разведочных работ на выявленном геологическом объекте и освоения запасов потенциального нефтегазового месторождения в статье в качестве ключевого пункта рассматривается неопределенность результатов поиска, которая в решающей степени влияет на конечную эффективность инвестирования такого рода проектов. Неопределенность разнородной информации, собранной по объекту, выражается единым показателем с помощью модифицированного метода Саати.
Ключевые слова: неопределенность, инвестирование в геологоразведку, неразведанные ресурсы углеводородов, метод анализа иерархий.
Природные ресурсы, наравне с трудом и капиталом, образуют основу всей экономической активности человеческого общества. Являясь органической составной частью экономического пространства, ресурсное во взаимодействии с иными пространствами (социальным, информационным, финансовым, технологическим) представляет сферу приложения сил для реализации хозяйствующими субъектами своих экономических интересов. Последовательность и темпы освоения конкретного ресурсного пространства диктуются показателями эффективности его вовлечения в экономический оборот. Неравномерное, с концентрацией в отдельных местах, распределение ресурса, как правило, осложняет его использование. Следует также отметить разницу в сложности определения экономического эффекта от такого использования для ресурсов, располагающихся на поверхности земли, и
ресурсов, заключенных в недрах. Техническая сложность обнаружения и обследования последних обусловливает высокую степень неопределенности при определении характеристик ресурсов, от которых и зависит их экономическая привлекательность. Это обстоятельство требует развития специальных методических подходов при оценке и прогнозировании экономического эффекта от действий, направленных на поиск, разведку и добычу полезных ископаемых. Особенно это актуально для таких текучих и подвижных субстанций, как углеводороды (УВ) — нефть и газ.
Итак, поиски УВ — процесс по своей природе вероятностный, и ему органически свойственны неопределенность и риск в большей мере, чем в целом по экономике. Очевидно, что предприниматели, инвестирующие в геологоразведку, нуждаются в эффективных методах оценки перспектив
территорий и отдельных объектов для минимизации влияния субъективизма на принятие решений, чтобы дорогостоящему бурению предшествовала по возможности реалистическая оценка ожидаемого успеха. Не следует забывать, что поиски УВ — типичный пример деятельности с плохо прогнозируемыми результатами, поскольку проведение геологоразведочных работ всегда осуществляется в условиях неопределенности, хотя хозяйствующие субъекты это зачастую игнорируют. А от уровня неопределенности напрямую будет зависеть риск финансовых потерь при инвестировании геологоразведочных работ.
Экономическая эффективность мероприятий по вовлечению в хозяйственный оборот любого ресурса оценивается в рамках соответствующего инвестиционного проекта, охватывающего все стадии процесса — от поисков и разведки до добычи и реализации готовой продукции. Вопросам оценки эффективности инвестиционных проектов посвящена обширная литература, среди которой следует отметить имеющие официальный статус «Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов»1. Тем не менее сложная и многоаспектная проблема, связанная с высокой степенью влияния неопределенности на результаты оценки экономической эффективности проектов, далека от решения. Для продвижения в этом направлении представляется необходимым учет отраслевой специфики конкретных проектов. Авторами данной статьи было замечено, что для нефтегазовой отрасли ситуация с неопределенностью количественных оценок запасов и ресурсов УВ адекватно описывается с помощью математического аппарата теории нечетких множеств2. Нами же был предложен и способ трансформации показателей неопределенности в вероятностные параметры3, что позволяет применять при анализе экономической эффективности традиционные методики, использующие вероятностные показатели, в том числе и имеющие официальный характер4. Оставался непроработанным вопрос о путях определения интегрального показателя неопределенности при прогнозировании эффективности разведочных работ, которая зависит от
многих факторов, что лишало создаваемую методику завершенности. В данной статье предлагается решение этой проблемы.
При моделировании успешности процесса поиска и разведки залежей УВ нами принята шестикомпонентная система, включающая следующие характеристики (признаки не-фтегазоносности) в порядке убывания их значимости: гипотетическое наличие нефтегазового флюида, геометрическая (условия залегания пластов и наличие ловушек УВ), фильтрационно-емкостная (присутствие пород-коллекторов и их проницаемость), изолирующая (флюидоупоры, удерживающие нефтегазовый флюид в ловушке), косвенные свидетельства наличия нефтегазового флюида на рассматриваемой площади в форме истолкования результатов геохимических исследований и аэрокосмической информации и, наконец, теоретические представления, позволяющие рассчитывать на успех геологоразведочных работ. В последующем все наши рассуждения будут строиться на основании этой модели. Каждый признак определяется самостоятельно и обладает своим уровнем неопределенности. Геологический объект, уже исходя из факта выявления, не может рассматриваться как «белое пятно». Его геометрия, фильтрационно-емкостные параметры, изоляция флюидов и другие показатели, включая непосредственно наличие самого нефтегазового флюида, в той или иной мере предполагаются, но до бурения не подтверждены. Наша задача сводится к определению уровня интегральной неопределенности и обратного ему уровня достоверности, которые будем выражать как значение функции принадлежности. Именно от него будет зависеть решение потенциального инвестора, претендующего на исследуемый участок, о его приобретении с целью освоения.
Для решения поставленной задачи использован метод анализа иерархий Т. Са-ати5. Достоверность информации, относящейся к компоненту модели, определяется с применением соответствующей шкалы предпочтений; для работы с геологической информацией по используемой модели залежи УВ наиболее продуктивно остановиться на пяти градациях. Каждая градация (ступень) в той или иной мере эквивалентна
некоторому уровню полученной информации. Это означает, что при использовании шкалы эксперт обязан руководствоваться соответствующим геологическим документом, фиксирующим этот уровень. При оценке неопределенности геометрии геологического тела используется показатель информационной достаточности, обратный неопределенности6, фильтрационно-емкост-ных свойств — литолого-фациальные карты. Аналогично поступает эксперт при оценке флюидоупоров. При оценке предположения о наличии УВ может быть использовано несколько критериев, в частности указанные выше косвенные данные.
Шкала предпочтений, характеризующая уровень достоверности каждого компонента модели, определяется следующим образом:
- абсолютная достоверность (аналог свершившегося события);
- очевидная достоверность утверждения;
- существенная достоверность утверждения;
- некоторое превалирование достоверности утверждения по сравнению с противоположным ему;
- одинаковая достоверность утверждения и его антагониста — невозможность отдать предпочтение ни одному из них.
Такой порядок ранжирования степени достоверности, обратный общепринятому, выбран из соображений его визуализации в виде функции принадлежности — важнейшего инструмента теории нечетких множеств.
Парные сравнения, необходимые в работе по методу Саати, проводятся в понятиях доминирования одного элемента над другим, что означает: если элемент е, матрицы Е доминирует над элементом е2, где е, — утверждение, предполагающее некоторый уровень достоверности, а е2 — утверждение, предполагающее обратное, то в клетку матрицы, соответствующую строке е, и столбцу е2, заносится целое число (взятое по шкале), а в клетку, соответствующую строке е2 и столбцу е,, — обратная ему величина. Для получения матрицы парных сравнений А оценивается достоверность п(п - 1) / 2 утверждений, где п — порядок матрицы. Она обладает свойством обратной симметрии, т.е. вц = 1 / вц. Это естественное требование, поскольку если один
элемент в а раз предпочтительнее второго, то последний предпочтительнее первого в 1 / а раз. Таким образом оценивается сбалансированность утверждений, высказанных экспертом (или экспертами) относительно достоверности рассмотренных данных, с учетом общего уровня неопределенности, на котором эта согласованность достигается, что при решении поставленной задачи имеет первостепенное значение. Цели проверки однородности и служит составленная вышеописанным образом обратносиммет-ричная матрица А. Оценкой однородности утверждения служит отклонение величины наибольшего собственного значения матрицы X от порядка матрицы п.
Но в чистом виде метод Саати использовать не представляется возможным, поскольку не достигается монотонности и сравнимости показателей достоверности при заполнении оценками верхней половины матрицы А. Предлагаемая модификация метода состоит в том, что оценивается только согласованность элементов первой строки, в которую и заносятся экспертные оценки по всем признакам нефтегазоносности, фигурирующим в принятой модели. Остальная часть матрицы заполняется специальным образом.
Итак, на основе данных экспертом (или группой экспертов) оценок составляется матрица в следующем порядке:
- сначала главная диагональ заполняется единицами;
- затем верхняя строка матрицы — экспертными оценками;
- промежуточные клетки верхней треугольной половинки матрицы заполняются числами, которые стоят над ними в первой строке, верхняя половина матрицы, таким образом, имеет постолбцовое заполнение;
- каждый элемент нижней треугольной матрицы равен величине, обратной симметричному элементу, благодаря этому нижняя половинка имеет построчное заполнение.
При таком способе формирования матрицы ее наибольшее собственное значение будет монотонным образом зависеть от экспертных оценок, что обеспечивает их сравнимость и упорядоченность и, следовательно, устойчивость обобщающего показателя достоверности.
Для вычисления наибольшего собственного значения матрицы и соответствующего ему собственного вектора проще всего использовать метод итераций, когда в ходе последовательного применения одних и тех же формул получается результат, сколь угодно близкий к требуемому наибольшему собственному значению. Итак, задана матрица А, составленная по вышеприведенным правилам. В качестве исходного начального приближения собственного вектора принимается вектор, состоящий из единиц у(0) = [1, ..., 1]. На к-й итерации проводятся следующие вычисления:
1 -(к) (к-1)
1. V = А V(к ''.
-У - ^ -(к-1)
2. Хк = ^ / .
_ < = 1
3. V/к) = v|^k-11 /Хк для каждого /'-го компонента вектора от 1 до п.
Алгоритм работает так, пчто на любой
итерации, кроме нулевой, Xv,(k) = 1. Усло-
=1
вием окончания вычислений служит неравенство |Хк-Хк-1| <£, где е — задаваемая точность вычислений.
Здесь уместно дать комментарий по поводу интерпретации собственного числа матрицы для лучшего понимания степени адекватности этого показателя целям решаемой задачи. При равенстве оценок всех
компонентов модели залежи УВ единице (что соответствует полной определенности с наличием признаков, определяющих залежь) собственное число равняется порядку матрицы — X = п и достоверность 6 = 1. При равенстве тех же оценок следующей ступени шкалы предпочтений, равной 2, имеет место отклонение 0,51 в сторону увеличения. Этого и следовало ожидать, так как уже нет однозначности и определенности ситуации с существованием залежи УВ. Отклонение растет по мере увеличения численного значения шкалы (табл.), характеризуя понижающийся уровень достоверности оценок вплоть до минимального.
Найденные точки используются в качестве опорных при построении функции принадлежности достоверности7 вплоть до теоретически возможного максимального значения X - п, примерно равного 3,6 (рис.). Если выделить пороговое значение X - п, соответствующее уровню достоверности 0,5, то оно будет равно примерно 1,2. При величине отклонения X от п меньше 1,2 ситуация свидетельствует в пользу бурения, а при большей говорит о необходимости осторожности в этом вопросе, о предпочтительности сбора дополнительной информации, которая позволит снизить неопределенность.
Соответствие шкалы предпочтений, отклонения собственного числа матрицы парных сравнений от ее порядка и достоверности прогноза залежи УВ
Ступень шкалы предпочтений X — п Достоверность
1 0 1
2 0,51 0,9
3 1,06 0,6
4 1,62 0,2
5 2,18 0,1
А
у-Рекомендуется
' , провести бурение \ 1
1 \| ,-Предпочтительно
Ч / ожидание
\ / дополнительной
1 уЧ. информации 1 ' ^^
1 -------- -1—1-1- 1—- -►
Зависимость достоверности геологической информации от превышения собственного значения матрицы А над ее порядком
На графике естественным образом выделяются две области — «оптимизма» и «осторожности», соответствующие значениям достоверности больше 0,5 и, соответственно, меньше. Попадание в первую область приводит к рекомендации проводить бурение скважины, во вторую — к совету отложить решение до получения новой информации относительно компонентов модели залежи. Здесь же можно дать экономическую интерпретацию выгод или потерь от принимаемого решения. Поскольку оперировать понятием дохода для решаемой задачи неуместно (неизвестны многие важные параметры месторождения, влияющие на эффективность его разработки), следует отталкиваться от стоимости бурения средней для геологических условий исследуемой территории скважины. Тогда Z = С(1-d),
где Z — ожидаемый ущерб от бурения пустой скважины; С — стоимость средней для рассматриваемой территории скважины (учитывающая глубину продуктивного слоя, степень развития инфраструктуры геологоразведки, коэффициент «северного» удорожания работ); 6 — достоверность, определенная с соответствии с ее графиком (см. рис.).
Учет отношения инвестора к риску ведет к сдвигу разграничительной линии на графике. Так, склонность к риску приводит к сдвигу границы областей вправо, т.е. к рекомендации для такого инвестора бурить скважину при меньших значениях достоверности. И наоборот, следствием стремления избегать рисковых ситуаций станет желание потенциального разработчика структуры собрать больше информации об объекте, доведя значение достоверности до вполне безопасных значений 0,7-0,8. Кроме того, уменьшению риска для инвестора будут способствовать организационно-экономические меры, например создание акционерного общества для проведения поисково-разведочных работ на проблемном участке и последующего освоения, в случае удачи, открытых ресурсов УВ.
Рассмотрим работу по предлагаемому методу на примере объекта в Хорейвер-ской нефтегазоносной области Тимано-Пе-чорской провинции. В качестве исходной
информации при выполнении исследований использовались такие показатели, как плотность сейсморазведочных профилей на единицу площади, литолого-фациальные карты, свидетельствующие о наличии емкостных и изолирующих пород (масштаб 1 : 50 000), карта геохимических аномалий (масштаб 1 : 25 000), теоретические соображения по распределению УВ в пределах региона, включающего исследуемую площадь. Перечисленные документы и данные позволили специалистам-геологам сформулировать соответствующие заключения. На их основе по вышеописанному правилу сформирована обратносимметричная матрица А, имеющая вид
1 1 2 1 3 4 2 1 12 13 4 2
>2 >2 1 13 4 2 11113 4 2
X >3 Я Уз 1 4 2 >4 % % % % 1 2 /2 /2 У2 /2 У2 /2 1 .
Ее наибольшее собственное число равно 7,68, что соответствует достоверности 0,8 и рекомендации проводить бурение. Отношение инвестора к риску в данном случае не влияет на рекомендацию, поскольку показатель достоверности имеет достаточно большой запас. После того как вопрос о вероятности успешности бурения преодолен, оценить финансовые последствия принятого решения можно уже традиционными методами8. В заключение стоит отметить, что при возможности информационного обеспечения может стать полезным увеличение числа компонентов модели залежи УВ. Форма графика функции достоверности (см. рис.) при этом останется прежней, но может измениться масштаб на оси абсцисс. Все вычислительные операции проводятся аналогично описанному выше примеру.
Примечания
1 Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов: (вторая редакция). М., 2000.
2 Захаров A.A., Иванов В.В., Кузнецов Н.И. и др. Картирование потенциальных ресурсов углево-
A.B. САМАРУХА
дородов с помощью математического аппарата / / Геология нефти и газа. 2005. № 2. С. 2—8; Тарба-ев Б.И., Садов С.Л. Учет неопределенности численных характеристик при экономической оценке ресурсов углеводородов / / Там же. 2006. № 4. С. 2-9.
3 Тарбаев Б.И., Садов С.Л. Неопределенность и риск на примере освоения нефтегазоносного объекта // Экономика и математические методы. 2005. Т. 41, № 3. С. 138-139.
4 Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов.
5 Саати Т. Принятие решений: метод анализа иерархий. М., 1993.
6 Подробнее см.: Тарбаев Б.И., Садов С.Л. Учет неопределенности численных характеристик при экономической оценке ресурсов углеводородов.
7 Саати Т. Указ. соч.
8 Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов.
А.В. САМАРУХА
зам. директора по региональной экономике НИИ саморегулирования и развития предпринимательства Байкальского государственного университета экономики и права,
кандидат экономических наук, доцент,
г. Иркутск e-mail: samarukha_alex@mail.ru
СТРАТЕГИЧЕСКОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ БАНКОВСКОГО, СТРАХОВОГО И ФОНДОВОГО РЫНКОВ БАЙКАЛЬСКОГО РЕГИОНА*
УДК 338.27:336.7 ББК 65.054
Определены взаимосвязь и отношения банковского, страхового и фондового секторов экономики России и ее регионов как основных элементов финансового рынка и рыночной экономики. Показана степень зависимости отдельных элементов российского финансового рынка от мирового финансового рынка. Исследованы теоретические основы и практические разработки, определяющие фундамент принципов и детальную структуру действий по научной разработке, формированию и реализации стратегического плана развития региональных финансовых рынков. Предложены рекомендации по их активизации за счет стратегического планирования и внедрения 1Т-технологий.
Ключевые слова: стратегия, планирование, прогноз, кризис, банки, страховые компании, фондовый рынок, регион, инвестиции, инновации, устойчивое развитие.
На современном этапе социально-экономического развития России, в условиях усиления проявлений мирового финансового кризиса и каскадного разрушения мировой и, соответственно, российской экономики, особый интерес для науки и общества представляют перспективы изменения и развития банковского, страхового и фондового рынков и их институтов. Банки, страховые ком-
пании и фонды являются неотъемлемыми и основополагающими элементами рыночной экономики, тесно взаимосвязанными между собой, взаимодействующими прямо и косвенно.
К прямому взаимодействию можно отнести:
- организационно-правовую и уставную связанность (аффилированность) банковс-
* Печатается при поддержке проекта РФФИ 08-06-98022 р_сибирь_а «Разработка стратегических направлений устойчивого развития Байкальского региона». Тема зарегистрирована во ВНТИЦентре, номер госрегистрации 0120.0 808716.
