CC BY
94
7
ЭКОНОМИКА И ФИНАНСЫ. МЕНЕДЖМЕНТ
УДК 004.021
ПРИМЕНЕНИЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА БИЗНЕС-ПЛАНОВ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ
А.Г. Кравец, А.С. Дроботов
В работе исследована возможность применения метода имитационного моделирования (метод Монте-Карло) для оценки качества инновационных проектов; предложен способ использования имитационного моделирования для принятия решения; программно реализован метод оценки рисков проекта на основе бизнес-плана. Ключевые слова: имитационное моделирование, метод Монте-Карло, риск инновационного проекта, бизнес-план инновационного проекта.
Введение
Необходимым условием стабильного функционирования и развития экономики является эффективная инвестиционная политика. Но при разработке и анализе эффективности тех или иных инновационных проектов, часто приходится сталкиваться с тем, что рассматриваемые при их оценке потоки денежных средств относятся к будущим периодам и носят прогнозный характер. Неопределенность прогнозируемых результатов приводит к возникновению риска того, что цели, поставленные в проекте, могут быть не достигнуты полностью или частично.
Таким образом, целью данной работы является повышение эффективности процесса разработки бизнес-планов инновационных проектов за счет количественной оценки рисков на основе метода имитационного моделирования. Научная новизна работы заключается в разработке нового алгоритма оценки общего риска инвестиционного проекта и алгоритма идентификации рисков на основе метода имитационного моделирования Монте-Карло.
Метод оценки качества инновационных проектов на основе имитационного моделирования
Исходными данными для оценки качества инновационных проектов в работе служит макет бизнес-плана, отвечающий требованиям постановления Правительства РФ [1]. Структура бизнес-плана должна быть ориентирована на производство и продажу товаров (услуг).
Оценка качества инновационного проекта на основании предложенной структуры бизнес-плана основывается на модели денежных потоков и математической модели, определяемой формулой (1). Для оценки качества проектов была выбрана модель денежных потоков, включающих в себя потоки по финансовой, производственной и инвестиционной деятельности, представленные в дискретном виде [2]:
ВР = {ЛС,, 1Л,, РА,}, (1)
где АС, - поток денежных средств по операционной деятельности в ,-ый квартал; 1Л, - поток денежных средств по инвестиционной деятельности в ,-ый квартал; РА, - поток денежных средств по финансовой деятельности в ,-ый квартал.
В качестве исходных величин (риск-переменные) для имитационного моделирования выступают [2] объем выпуска Qi, цена Р,, переменные затраты V. В качестве закона изменения исходных величин используется треугольный закон распределения. В качестве интегрального показателя для поддержки принятия решения был выбран показатель - чистая современная стоимость проекта [3]:
^=£ [-(Р - V)-р _ Л И' - т)+Л _ I, (2)
,=1 (1+г 1
где I - начальные инвестиции; г - норма дисконта; N - срок проекта; Qi - объем выпуска продукции (услуги); Р, - цена за штуку продукции (услуги); V, - переменные затраты на выпуск продукции (услуги); Р, - постоянные затраты; Л, - амортизация; Т, - налог на прибыль. Анализ проекта по результатам имитационного моделирования для оценки качества предполагает два этапа [4]:
1. оценка общей эффективности проекта (принятие решения о целесообразности вложения инвестиций в проект);
2. идентификация рисков - определение того, какие риски могут повлиять на проект (рассматриваются только производственные риски по риск-переменным).
Оценка качества инновационного проекта в целом
После проведения имитационного моделирования (генерации возможных сценариев развития проекта по риск-переменным) следующим шагом является оценка эффективности проекта в целом на основе данных эксперимента с помощью следующих индикаторов [3]:
ПРИМЕНЕНИЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА .
- вероятности реализации неэффективного проекта (3);
- индекса ожидаемых потерь (4);
- срока окупаемости проекта (среднее значение индикатора);
- чистой приведенной стоимости проекта (среднее значение индикатора);
- индекса доходности инвестиций (среднее значение индикатора).
т
Р( porog) = —, п
КЬЯ =■
п2 I х- 1=1 • р/,
п1 п2
I х+ р1, + I х1 • Р1,
1=1 1=1
(3)
(4)
где т - число экспериментов со значением критериального показателя (2) ниже порогового уровня, задаваемого лицом, оценивающим риск; п - общее число имитационных экспериментов; porog - пороговый уровень критериального показателя (2); п - количество экспериментов, для которых х, принимает неотрицательный результат; х+ - неотрицательный результат (величина ЫРУ) при /-ом эксперименте; п2 -количество экспериментов, для которых х/ принимает отрицательный результат; х,г - отрицательный результат (величина ЫРУ) при /-ом эксперименте; р1 - вероятность получения результата х.
На основании полученных числовых значений индикаторов проекта делается вывод об эффективности проекта - решение об инвестировании проекта.
Для учета значений индикаторов (3) и (4) в эффективности проекта была разработана шкала оценки риска инновационного проекта (табл. 1-3) на основании [5].
Значение вероятности реализации неэффективного проекта Балл
0-9% / уверенность в отсутствии риска 1
10-20% / скорее мнение об отсутствии риска, чем о его наличии 3
21-30% / позиция относительно риска неопределена 5
31-50% / скорее уверенность в наличии риска, чем в его отсутствии 7
51-100% / уверенность в высоком риске 9
Таблица 1. Определение баллов на основании значения вероятности реализации неэффективного проекта
Значение индекса ожидаемых потерь Балл
0-0,08 / уверенность в отсутствии риска 1
0,09-0,19 / скорее мнение об отсутствии риска, чем о его наличии 3
0,20-0,29 / позиция относительно риска неопределенна 5
0,30-0,45 / скорее уверенность в наличии риска, чем в его отсутствии 7
0,46-1 / уверенность в высоком риске 9
Таблица 2. Определение баллов на основании значения индекса ожидаемых потерь
Уровень риска Сумма баллов
Нерискованный проект 2
Минимальный риск 4-6
Средний риск 7-10
Высокий риск 11-14
Полный риск 15-18
Таблица 3. Оценка общего риска инновационного проекта
Определение рисков инновационного проекта
После оценки эффективности проекта в целом следующим шагом является идентификация возможных рисков проекта на основе проведенного имитационного моделирования по каждой риск-переменной [4]. Для каждого риска проекта рассчитывается сила риска и определяется план возможных действий, способствующих повышению благоприятных возможностей и снижению угроз для достижения целей проекта.
Сила риска определяется тремя показателями:
1. вероятность возникновения риска (5);
2. собственно силой риска, т.е. наиболее значимым экономическим убытком (6);
3. вероятностью восстановления развития проекта после наступления данного риска (7).
Вероятность возникновения риска определяется по следующей формуле [5]:
N1
p _ risk = —, (5)
N 2
где N1 - количество удовлетворяющих риску сценариев (число экспериментов); N2 - общее число сценариев моделирования.
Сила риска, или экономический ущерб от возникновения риска, определяется по следующей формуле [4]:
f _risk = min(NPVi), i = 1...Ni, (6)
где N1 - количество удовлетворяющих риску сценариев (число экспериментов); min(NPV,) - наименьшее значение показателя эффективности (NPV) проекта из удовлетворяющих риску сценариев.
Вероятность восстановления развития проекта после наступления данного риска определяется по следующей формуле [4]:
R
r risk =——, (7)
" R2
где R1 - количество исходов, удовлетворяющих риску сценария, для которых NPVi>NPVPORoo, R2 - количество исходов, удовлетворяющих риску сценария, для которых NPVi<NPVPOROG, NPVporog - пороговый уровень для показателя эффективности.
Далее для каждого риска происходит определение возможного сценария выхода из риска - разработка количественных показателей для риск-переменной, показывающих, на сколько нужно увеличить (уменьшить) переменную в следующие года развития и основанные на подсчете среднего значения: N1
^ rp _ valuei RP = i=1
N1
где N1 - количество удовлетворяющих риску сценариев (число экспериментов); pr_valuei - i-е значение риск-переменной.
Заключение
В результате проведения имитационного моделирования определяется эффективность проекта (принятие решения о целесообразности вложения инвестиций в проект), а также определяется, какие риски могут повлиять на проект (например, падение объемов продаж товара на втором году реализации, повышение цен на необходимые товары для производства продукции на четвертом году реализации проекта), и план реагирования на риски.
В рамках работы была разработана автоматизированная система «Поддержка инновационных проектов «Эксперт» на языке C# (среда Microsoft Visual Studio 2005, СУБД - SQL Server 2005), которая состоит из модуля работы с бизнес-планами проектов, модуля проведения имитационного моделирования и оценки общего риска проекта, модуля идентификации рисков проекта и модуля формирования отчетов.
Система может использоваться в процессе разработки бизнес-плана проекта для анализа рисков и выработки стратегии их снижения, а также для принятия решения по инвестированию проектов.
Литература
1. Постановление Правительства РФ от 22 ноября 1997 г. № 1470 «Об утверждении Порядка предоставления государственных гарантий на конкурсной основе за счет средств Бюджета развития Российской Федерации и Положения об оценке эффективности инвестиционных проектов при размещении на конкурсной основе централизованных инвестиционных ресурсов Бюджета развития Российской Федерации» - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://base.garant.ru/176300/, своб.
2. Макет бизнес-плана, представляемого претендентом в составе заявки [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.siora.ru/businessplan/maket/, своб.
3. Лукасевич И.Я. Анализ финансовых операций. Методы, модели, техника вычислений: Учеб. пособие / И.Я. Лукасевич. - М.: Финансы, ЮНИТИ, 1998. - 400 с.
4. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений: Учебник. - 2-е изд. - М.: Логос, 2002. - 392 с.
5. A Guide to the Project Management Body of Knowledge / Project Management Institute. - 3-d ed. - Project Management Institute, 2004. - 388 p.
Кравец Алла Григорьевна - Волгоградский государственный технический университет, доктор техниче-
ских наук, доцент, al1212@rkm.ru Дроботов Александр Сергеевич - Волгоградский государственный технический университет, аспирант,
drobotov@rambler.ru
