CC BY
104
, - рентабельность эксплуатации исследуемой (фактической) и эталонной инновационной инфраструктуры систем электронной коммерции соответственно;
№01;, №01 е - динамика возврата инвестиций при использовании исследуемой (фактической) и эталонной инновационной
инфраструктуры систем электронной коммерции соответственно.
Таким образом, предложенный комплексный критерий эффективности инновационной инфраструктуры систем электронной коммерции учитывает функциональные, эксплуатационные и стоимостные характеристики в статике и динамике, с одной стороны, а также сбалансированность развития элементов инновационной инфраструктуры систем электронной коммерции, с другой стороны.
Литература:
1. Кобелев О.А. Электронная коммерция. - М.: Дашков и К, 2012.
2. Юрасов А. В. Основы электронной коммерции. Горячая линия-Телеком, Москва, 2007.
3. Electronic Commerce, Gary Schneide, Course Technology, 2008.
4. Electronic Commerce: Theory and Practice (Studies in Computational Intelligence), Makoto Yokoo, Springer, 2008.
5. Ахромов Я.В. Системы электронной коммерции: Учебное пособие для вузов. - М.: Оникс, 2007.
6. Сибирская Е.В., Старцева О.А. Электронная коммерция. - М.: Форум, 2008.
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ ПРИ ОСУЩЕСТВЛЕНИИ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
Герасимов П.С., аспирант Института мировой экономики и информатизации
В статье рассмотрено краткосрочное прогнозирование параметров инвестиционного потенциала промышленного предприятия при осуществлении инновационной деятельности с использованием метода «уровень-тренд», отражающего специфику поведения внутренних и внешних инвестиционных потоков приборостроительного производства.
Ключевые слова: краткосрочное прогнозирование, инвестиционный потенциал, инновационная деятельность, инновационный проект, инвестиционные потоки, метод «УиТ».
PREDICTION OF PARAMETERS OF THE INVESTMENT POTENTIAL OF INDUSTRIAL ENTERPRISES IN IMPLEMENTING INNOVATION
Gerasimov P., the post-graduate student, Institute of the world economy and information
The paper considers the short-term forecasting parameters of the investment potential of industrial enterprises in the implementation of innovation using the "level-trend", reflecting the specific behavior of domestic and foreign investment flows instrument-production.
Keywords: short-term forecasting, investment potential, innovation, innovation project, investment flows, the method of "L-T".
Процесс формирования инвестиционного потенциала промышленного предприятия при осуществлении инновационной деятельности состоит из четырех этапов:
- формирование нефинансового инвестиционного ресурса как меры инвестиционных возможностей объекта инвестирования;
- формирование инвестиционной привлекательности как функции инвестиционного потенциала объекта инвестирования;
- формирование инвестиционных потоков как потенциала для выполнения инновационного проекта;
- потенциал выполненного инновационного проекта, предназначенный для расчета с инвестором и пополнения израсходованных ресурсов.
В результате выполнения инвестиционного процесса на каждом из его этапов образуется свой инвестиционный потенциал, это: инвестиционный потенциал ресурса; инвестиционный потенциал объекта инвестирования; инвестиционный поток для инновационного проекта; инвестиционный потенциал реального инновационного объекта.
В условиях отсутствия внешних инвестиционных ресурсов, т.е. в условиях самофинансирования, инвестиционный процесс подразделяется на три этапа: формирование инвестиционных ресурсов; формирование инвестиционных потоков; формирование ресурсов возврата заемных средств и пополнения израсходованных ресурсов, и соответствует этапам оборачиваемости инвестиционного капитала предприятия в традиционном его понимании [1].
Изменение основных экономических показателей промышленного предприятия меняет характеристики его инвестиционного потенциала, который напрямую влияет на параметры инвестиционных потоков, формирующих мощности инновационного проекта в режиме реального времени. Тогда прогнозирование инвести-
ционного потенциала промышленного предприятия является важнейшей задачей при осуществлении инновационной деятельности в условиях дефицита внешних инвестиционных ресурсов.
Необходимость в прогнозировании заключается в том, что нежелательные возмущающие воздействия внешней среды могут быть парированы за счет естественного роста инвестиционного потенциала компании. В случае если роста инвестиционного потенциала будет недостаточно, тогда необходимо прибегнуть к методам управления этим потенциалом с целью отслеживания отрицательных тенденций незапланированного роста расходов в ходе создания инновационного проекта.
Рассмотрим краткосрочное прогнозирование величины инвестиционного потенциала промышленного предприятия, как наиболее достоверное в периоде от квартала до полугода. Прогнозный анализ проведён на базе общей статистической и инвестиционной отчетности головного предприятия приборостроительной компании за 2010-2012 г.г. с целью определения прогнозного значения инвестиционного потенциала на начало 2013 года. Исследуемые материалы включают в себя: доход, суммарный расход, в том числе и на материалы, общехозяйственные расходы, заработную плату и капитальные вложения, отражающие текущую хозяйственную деятельность компании по календарным месяцам.
Инвестиционная отчетность предприятия включает в себя: - НИОКР, отражающие величину внутреннего инвестиционного потока, направленного на создание и поддержание инновационного продукта.
- лицензионные отчисления представляющие собой первую часть внешнего относительного головного предприятия инвестиционного потока, направленного на создание инновационного производства. Этот поток отражает величины, выведенные из внутрен-
него оборота средств, как вознаграждение акционерам патентообладателям. В дальнейшем на базе этих средств формируется инвестиционный поток для инновационного проекта.
- инвестиции, представляющие собой суммы, перечисленные в инвестиционные фонды, как вознаграждение за предоставленный нефинансовый ресурс для инновационного проекта и представляют собой вторую часть внешнего инвестиционного потока относительно промышленного предприятия.
Направления годового тренда определялись «методом проецирования линейного тренда» который можно записать в следующем виде:
x=at+b (1)
где (а) и (Ь) - постоянные, подлежащие определению при решении системы:
a
II II
X ti +bn=X xi
i=1
i=1
aXt2 + bX ti =X
i=1
tX
(2)
(3)
i=1
i=1
где t. - временной ряд, х. - аргументный ряд, п=1.. .12. Как показывают выполненные в диссертации прогнозные расчеты, при положительном тренде параметров доходности внутренние и внешние инвестиционные потоки также имеют возрастающий годовой характер. При этом характеристики аргументов в конце года, как правило, выше последующих аргументов, отражающих деятельность предприятия в начале следующего периода, вследствие снижения деловой активности в момент перехода от
текущего календарного года к последующему. Следовательно, общий трехгодичный тренд имеет пилообразный характер, что необходимо учитывать при прогнозировании величин аргументов на начало последующего года.
Анализ сводного поквартального отчета по движению денежных средств приборостроительной компании с 2010 по 2012 г.г., показал, что сводный тренд имеет большую степень достоверности, чем годовой и не опускается ниже уровня: Я2=0,75 для внутренней инвестиционной деятельности и колеблется в интервале: Я2=[0,72;0,83] для внешней инвестиционной деятельности. В тоже время, точность прогноза не может подняться выше в связи с пилообразным характером поведения статистики, особенно заметным при переходе от 2011 к 2012 году. Из этого наблюдения, при определении прогнозных характеристик инвестиционного потенциала компании на начало 2013 года, следуют два вывода. Во-первых, наибольшая степень достоверности тренда выявляется на основании анализа тренда последнего 2012 г. (горизонтальный срез). Во-вторых, наибольшая степень достоверности положения начальной точки тренда определяется на основании анализа тренда положения этой точки в течение первых кварталов предыдущих лет, в связи с пилообразным поведением характеристик доходности (вертикальный срез).
Прогноз параметров инвестиционного потенциала компании заключается в определении начальной точки вектора аргументов на основании вертикального статистического среза и угла наклона линии тренда на основании горизонтального статистического среза. Обозначим эту последовательность действий как метод уровня и тренда или «УиТ». Результаты расчетов инвестиционного потенциала компании по методу «УиТ» представлены в табл. 1.
Здесь по значениям величин доходности, НИОКР, лицензион-
Таблица 1
Результаты прогнозного расчета параметров инвестиционного потенциала промышленного предприятия на 2013 год I квартал по методу "УиТ"
млн.рублей.
Месяц Доходность НИОКР Лицензионные отчисления Инвестиции Инвестиционный потенциал
Январь 10 12,122176 0,150347 0,156784 1,654836 1,961967
Январь 11 14,553416 0,136574 0,370017 1,456719 1,963310
Январь 12 14,220977 0,262536 0,974584 0,903451 2,140571
а 1,0494 0,0561 0,4089 -0,3757
Ь 11,533 0,071 -0,3173 2,0897
Н2 0,6337 0,6591 0,9291 0,9307
Январь 13 15,730600 0,295400 1,318300 0,586900 2,200600
Февраль 10 19,917076 0,111002 0,178965 1,329476 1,619443
Февраль 11 20,197372 0,210809 0,474893 1,124606 1,810308
Февраль 12 20,419256 0,123998 0,844015 2,811231 3,779244
а 0,2511 0,0065 0,3325 0,7409
Ь 19,676 0,1356 -0,1658 0,2733
Н2 0,9955 0,0143 0,996 0,648
Февраль 13 20,680400 0,161600 1,164200 3,236900 4,562700
Март 10 12,658187 0,114726 0,200786 1,789456 2,104968
Март 11 18,405853 0,169436 0,383864 1,569182 2,122482
Март 12 28,24746 0,173774 1,395032 4,021288 5,590094
а 7,7946 0,0295 0,5971 1,1159
Ь 4,1812 0,0936 -0,5344 0,2281
0,9775 0,8048 0,8619 0,6766
Март 13 35,359600 0,211600 1,854000 4,691700 6,757300
а 9,8145 -0,0419 0,2679 2,0524
Ь 4,2945 0,3067 0,9098 -1,2663
И2 0,9243 0,3841 0,5473 0,9725
Апрель 13 43,552500 0,139100 1,981400 6,943300 9,063800
Инвестиционный потенциал
10
7
5 4 3 2 ♦ Ряд1
-Линейный (Ряд1)
у = 2.2784Х - 0,05 R2 = 0,9998
0
1 2 3 4 5
Рис. I. Сводный тренд роста инвестиционного потенциала головной компании, определенный методом вертикального статистического среза
Рис. 4. Графическая интерпретация метода «УиТ» прогнозирования инвестиционного потенциала промышленного предприятия
ных отчислений и инвестиций для первого, второго, и третьего месяцев каждого года методом «проецирования линейного тренда» определен тренд вида (y=at+b) с достоверностью прогноза (Я2). На основании полученных прямых определены прогнозные значения функций на январь, февраль и апрель 2013 года. Сумма функций «НИОКР», как внутреннего инвестиционного потока, и «лицензионных отчислений» и «инвестиций», как внешнего инвестиционного потока, по отношению к головному предприятию, представляют собой инвестиционный потенциал головной компании. Далее методом вертикального статистического среза определяются значения инвестиционного потенциала на январь, февраль и март 2012 года. На основании этих данных определена линия тренда, рис. 1, точки (1), (2) и (3). Методом горизонтального статистического среза определена точка (4), как апрель 2013 года. Достоверность прогноза Я2=0,9998 близка к единице.
Высокая достоверность прогноза достигается, несмотря на отрицательное поведение тренда по внутреннему инвестиционному потоку, т.е. инвестиции в НИОКР уменьшаются. Этот факт можно объяснить перераспределением финансовых ресурсов между внутренним и внешним относительного головного предприятия инвестиционными потоками, не оказывающих влияния как на общий рост инвестиционного потенциала промышленного предприятия, так и на достоверность прогноза.
Графическая интерпретация метода «УиТ» прогнозирования инвестиционного потенциала примышленного предприятия отражена на рис. 4. Прямая (В;В*) представляет собой истинный тренд, определенный на основе горизонтального среза статистики по результатам предыдущего года. Прямая (А;А*) представляет собой уровневый тренд, определенный на основании вертикального статистического среза. Сброс значения аргумента от точки (В) к (А) отражает пилообразность поведения функций доходности и инвестиционного потенциала при переходе от текущего календарного года к последующему.
На основании анализа уравнений трендов можно сделать вывод о том, что угол наклона или коэффициент (а) в формуле 1 у вертикальных трендов выше, чем у горизонтальных. Следовательно, прямые (А;А*) и (В;В*) пересекаются в точке (С). Следующее действие заключается в переносе прямой истинного тренда (В;В*) в точку достоверного уровня (А). В результате образуется прямая (А;А**), наиболее достоверно отражающая поведение статистических данных на 2013 год. С высокой степенью вероятности можно утверждать, что показатели инвестиционного потенциала группируются около прямой (А;А**) достоверного уровня и истинного тренда. Зная формулу тренда и значение уровня его начала, легко определить прогнозные характеристики инвестиционного потенциала промышленного предприятия отмеченного в таблице 1.
Оценим степень достоверности и долгосрочности такого прогноза. Обозначим прямую (А;В**) рис. 4, как симметричную прямой (А;А*) относительно оси (А;А**) достоверного уровня и истинного тренда. Проведем прямую (С;С*) перпендикулярно оси (А;А**), в результате чего образуется треугольник (С;А;С*). Тогда точка (С) характеризуется пересечением начальных прямых достоверного уровня и истинного тренда. Дальнейший статистический анализ, основанный на прогнозных данных 2013 года показывает, что данные, лежащие в треугольнике (С;А;С*) не оказывают влияния на наклон линии тренда. Последующие показатели функций
инвестиционного потенциала, лежащие правее линии (С;С*), оказывают существенное влияние на поведение линии тренда. Отсюда следует, что тенденция поведения тренда сохраняется во временном интервале: t=[O;D*] и может составлять период времени от месяца до года, в зависимости от стабильности поведения предыдущих статистических данных.
Этот факт имеет достаточно простое объяснение. Для рассматриваемого типа производства первый квартал любого года характеризуется низкой активностью заказчика. Значительные темпы роста доходности проявляются во втором полугодии. Тогда основной задачей менеджмента промышленной компании в первом квартале является сохранение темпов роста доходности, достигнутые на конец предыдущего года. Если это условие достигнуто, то работу менеджмента компании следует считать успешной и линии тренда доходности четвертого и первого кварталов будут параллельны. Статистическая отчетность лишь подтверждает этот факт, не оказывая влияния на угол наклона линии тренда в начале отчетного периода.
Однако такая стабильность констатирует потерю опережающих темпов роста доходности. Инвестиционные потоки обладают стабильным ростом, но опережение темпов роста является основным критерием эффективности экономической деятельности не только на микроуровне, но и на уровне регионов и отраслей промышленности. Тогда оптимальным положением точки (О) по оси временного ряда является конец первого начало второго квартала, когда достигнут прежний уровень доходности, и есть все основания для обеспечения опережающих темпов прироста инвестиционного потенциала, т.е. к изменению угла линии тренда в сторону увеличения.
Метод «УиТ» создан на основе анализа статистического материала приборостроительного производства и отражает специфику поведения его внутренних и внешних инвестиционных потоков. Однако все высокотехнологичные производства имеют сходный характер инновационных разработок, организации труда и производственных процессов. Следовательно, спектр применения метода «УиТ» может быть значительно расширен в реальном секторе экономики.
Литература:
1. Гукова А.В., Егоров А.Ю. Инвестиционный капитал предприятия. - М.: изд-во «Кнорус», 2006.
