CC BY
37
S. Курейчик, В. В. О правилах представления решений в эво-люционны алгоритмах [Текст] / В. В. Курейчик, С. И. Род-зин // Известия ЮФУ. — 2010. — № 7. — С. 13-22.
9. Belea, R. A new method of gene coding for a genetic algorithm designed for parametric optimization [Text] / R. Belea, L. Beldiman // The Annals of University «Dunarea de Jos» of Galati. — 2003. — № 3. — P. 66-71.
10. Тенеев, В. А. Применение генетических алгоритмов с вещественным кроссовером для минимизации функций большой размерности [Текст] / В. А Тенеев // Интеллектуальные системы в производстве. — 2006. — № 1(7). — С. 93-107.
11. Chakraborty, U. K. An analysis of Gray versus binary encoding in genetic search [Text] / U. K. Chakraborty, C. Z. Jani-kow // Information Sciences. — 2003. — Vol. 156, № 3-4. — P. 253-269. doi:10.1016/s0020-0255(03)00178-6
12. Wright, A. Genetic algorithms for real parameter optimization [Text] / A. Wright // Foundations of Genetic Algorithms. — 1991. — Vol. 1. — P. 205-218. doi:10.1016/b978-0-08-050684-5.50016-1
Б1НАРН0-Д1ЙСНЕ КОДУВАИИЯ Р1ШЕИЬ В ГЕИЕТИЧИИХ АЛГОРИТМАХ
Проанашзовано основш переваги i недолши найбшьш по-ширених споа^в кодування ршень в генетичних алгоритмах:
бшарного i дшсного. Представлено новий бшарно-дшсний метод кодування. Проведено дослщження ефективност використання нового методу кодування в генетичних алгоритмах, показано в яких ситуащях вш мае переваги над бшарним кодуванням i над кодуванням дшсними числами.
Kлючовi слова: генетичний алгоритм, бшарне кодування, дшсне кодування, оптимiзацiя.
Мочалин Александр Евгеньевич, кандидат технических наук, доцент, кафедра информационных технологий, Киевская государственная академия водного транспорта им. гетмана Петра Ко-нашевича-Сагайдачного, Украина, e-mail: [email protected].
Мочалт Олександр Свгенович, кандидат технгчних наук, доцент, кафедра тформацшних технологш, Кигвська державна академiя водного транспорту 1м. гетьмана Петра Конашевича-Сагайдач-ного, Украта.
Mochalin Oleksandr, Kyiv State Maritime Academy named after hetman Petro Konashevich-Sahaydachniy, Ukraine, e-mail: [email protected]
УДК 005.8:658.15 001: 10.15587/2312-8372.2015.45023
розрахунок доходност I РИЗИКУ
ПОРТФЕЛЯ ПРоЕКТШ НА оСНоВ1 МоДЕЛ1 ШАРПА
Ранше в практищ формування портфеля проектгв модель Шарпа не використовувалась. Актуальною науково-прикладною задачею е розробка методгв I моделей формування та плану-вання реалгзацп портфеля твестицшних проектгв з урахуванням можливостей тдприемства та впливу ргзних ризикгв. Застосування даног моделг дозволяе оптимгзувати оцгнку ризику I прибутковостг, як окремих проектгв, так I всього портфеля на основг аналгзу ринкового ¡ндексу, за умовою стабшьностг та прогнозованост1 ринку.
Ключов1 слова: модель Шарпа, ризик, проектнг та портфельнг ризики, безризиковг цгннг па-пери, прибутковгсть.
Пшжько 0. М., Климова Т. В., Гродецька С. М.
1. Вступ
Через скрутну економ1чну та полггичну ситуащю в кра!ш, устшна реал1защя проекпв набувае р1вня особливо складно! та комплексно! задач! Тому прю-ритетними стають методи, що дають змогу ощнити ризик 1 прибутков1сть, як окремих проекпв, так 1 всього портфеля на основ1 анал1зу ринкового шдексу.
Рашше в практищ формування портфеля проекпв модель Шарпа не використовувалась. Застосування дано'! модел1 дозволить оптим1зувати розрахунок ризику 1 прибутковост портфеля проекпв.
Актуальною науково-прикладною задачею е розробка метод1в 1 моделей формування та планування реаль зацп портфеля швестицшних проекпв з урахуванням можливостей тдприемства та впливу р1зних ризиюв.
За допомогою процеив управлшня ризиками проекту, кер1вники проект1в досягають тдвищення
ймов1рност1 здшснення та впливу сприятливих ри-зикових подш на проект 1 знижують в1ропдшсть ви-никнення 1 впливу небажаних ризикових подш, як в свою чергу можуть негативно вплинути на дохщшсть проекту [1]. На раншх стад1ях виконання проекту е можлив1сть мш1м1зувати вплив ризику або уник-нути його.
2. Анал1з л1тературних даних та постановка проблеми
Анал1з л1тературних джерел показав, що модель Шарпа використовуеться для складання оптимального портфеля щнних папер1в та школи рашше не вико-ристовувалася для формування портфел1в швестицшних проекпв [2, 3]. Вперше практика використання методу Шарпа була запропонована в дисертацшнш робой Климово! Т. В. [4].
TECHNOLOGY AUDiT AND PRODUCTiON RESERVES — № 3/2(23], 2015, © Пшшько О. М., Климова Т. В.,
Гродецька С. М.
3. 06'ект, мета та задач1 дослщження
Об'ект дослгдження — методи та моделi формування портфеля проектiв. Розрахунок доходност та ризику портфеля проектiв на основi моделi Шарпа.
Метою дослгдження е розробка методiв i моделей формування та планування реалiзащi портфеля швес-тицiйних проектiв з урахуванням можливостей тдпри-емства та впливу ризиюв рiзного походження.
Для досягнення поставленоi мети необхiдно вико-нати таю задачк
1. Оцiнка передпроектного стану тдприемства.
2. Визначення оптимального перелжу проектiв, якi будуть включеш в портфель проектiв пiдприемства.
3. Визначення необхiдноi та достатньоi юлькос-тi проектiв, якi будуть залучеш до складу портфеля проектiв.
4. Результаты дослщження оцшки поточного стану пщприЕмства
Оцiнка поточного стану тдприемства е важливим етапом при визначенш портфеля, оскшьки необхiдно оцiнити ресурсш та технологiчнi можливостi тдпри-емства для виконання робгг за проектами. Частними параметрами будуть показники, як визначаються на пiдставi технологiчного, ресурсного та управлшського аналiзу [4].
Прибутковють будь-якого проекту за певний перюд часу пов'язана з прибутковiстю за даний перюд на ринковий шдекс. В Украш в якостi ринкового шдексу можна використовувати ставку вщсотка за безризико-вими цiнними паперами (державш облiгацii) [2].
У цьому випадку iз зростанням ринкового шдексу, ймовiрно, буде зростати i вартють проекту, а з падiнням ринкового шдексу, ймовiрно, буде спадати i прибуток проекту. Тому запровадивши деяк обмеження можна застосувати модель Шарпа [4].
Введемо наступнi припущення для моделi Шарпа:
1. 1снуе деяка безризикова ставка прибутковостi, тобто прибутковють будь-якого проекту, ризик якого завжди мшмальний у порiвняннi з шшими проектами. За безризикову ставку можна взяти ставку з цшних паперiв державноi позики, якi ввдображають прибут-ковiсть ринку в щлому на даний момент часу.
2. Взаемозв'язок вщхилення прибутковостi будь-яко-го проекту з портфеля вщ прибутковост ринку в цiлому описуеться функщею регресii [2, 5].
3. Шд ризиком проекту слiд розумiти стутнь за-лежностi прибутковостi проекту вщ змiни прибутковостi ринку в щлому.
4. Таким чином, рiвень прибутковост проекту можна визначити на основi ринковоi моделi [3, 6]:
оп1
ßni =—г>
о?
де оп/ — коварiацiя мiж прибутковiстю проекту п та доходшстю на ринковий iндекс; о| — дисперсiя прибут-ковостi на ринковий шдекс.
Проект, що мае прибутковють, яка е дзеркальним вщображенням прибутковостi на iндекс, матиме «бета»-коефiцiент, що дорiвнюе 1 (йому ввдповщае ринкова модель такого вигляду: рп = р/ + £п/ ).
Тобто проекти з «бета»-коефщентом бiльше одиницi володшть бiльшою мiнливiстю, нiж ринковий шдекс, а з «бета»-коефщентом менше одинищ володiють мен-шою мiнливiстю, шж ринковий iндекс.
Виходячи з ринковоi моделi, загальний ризик проекту п, вимiрюваний дисперсiею о|, складаеться з двох частин:
1) ринковий (систематичний) ризик;
2) власний (несистематичний) ризик.
Таким чином, оП розраховуеться наступним чином:
o| = ßn/ о? + о£
де о2 — дисперсiя прибутковостi на ринковий iндекс; Рп/ о2 — ринковий ризик проекту п; о^ — власний ризик проекту п, мiрою якого е дисперсiя випадковоi похибки.
Якщо частку фондiв iнвестора, вкладену в проект п даного портфеля П позначити через zп, то прибутко-вють портфеля може бути обчислена за такою формулою:
P(t) = X znPn(t).
(2)
Поставивши (1) в (2) отримаемо таку ринкову модель портфеля:
Р^ ) = X Zп («п/ + Рп/ Р/ + £п/ ) =
п
/ \
= ХZпaп/ + XZпPп/ Рп + ХZпeп/ = а/ +Р/Р/ + £/, (3)
де
аI = x Znani; п
ßi = x Znßni; п
£I = x Zn£ni.
рп (t) = anI +ßnI Pi (t) + £nI,
З piBMHM (3) випливае, що загальний ризик порт-(1) феля, вимiряний диспераею його прибутковостi i по-значений оП, виражаеться наступним чином:
де рп ^) — прибутковють проекту п за перюд t = 0...Т р/ — прибутковiсть на ринковий iндекс / за цей же перюд ап/ — коефщент змiщення; рп/ — коефщент ввдхилу еп/ — випадкова похибка. Коефiцiент вiдхилу ринковоi модели так званий «бета»-коефiцiент, обчислюеться таким чином:
оП = ßni о? + о£п,
(4)
де ßni =
X Znßni
2
l 46
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ АУДИТ И РЕЗЕРВЫ ПРОИЗВОДСТВА — № 3/2(23], 2015
J
Припускаючи, що випадковi вiдхилення прибутко-вост проеклв е некорельованими, то з piBMHb (3, 4) отримаемо:
^П"
(5)
Вираз (4) показуе, що загальний ризик портфелю складаеться з двох компоненпв, аналогiчних двом компонентам загального ризику окремих проекпв. Щ компоненти також носять назву ринкового ризику та власного ризику.
4.1. Показники технолог1чного анал1зу. Наведена група показниюв в основному орiентована на два напрямки:
1) вщповщшсть iснуючих технологiй на пщприем-ствi необхiдним технологiям нових проектiв;
2) можлившть змiни технологii у вщповщшсть з щ-лями нових проекпв в гранично допустимих термiнах.
Перший напрямок характеризуеться таким показни-ком, як рiвень вiдповiдностi технологiй Y ^ = [0,1]), який визначаеться на пiдставi наступного спiввiдношення:
N
Tech;
1, if Tech, с Technp л U' = 1 л Пр > 0,5,
N
Tech п NTechs
(0,1), if Tech, с Technp л U' = 1 л N Пр < 0,5,
Tech п
0, if Teh I"! Technp = 0v U' = 0 v
N
Tech
Пр
NTechn
0,
ходу до випуску ново'; продукцп. Якщо час переходу до випуску ново' продукцп прагне до нуля (^ер ^ 0), то тдприемство мае гнучюсть. Час переходу буде за-лежати вщ виду пiдприемства (масштабу виробництва, сершносп i т. д.), вщ вимог замовника (часу та вар-тостi переходу до випуску ново' техшчно' продукцп); можливостями пiдприемства (наявшсть ресурсно' бази, резервних фондiв i т. д.).
4.2. Показники ресурсного анал1зу. Трупа даних по-казникiв в основному характеризуе величину запасу матерiально-технiчних ресурсiв на пiдприемствi, а також величину оборотних фондiв i фондiв обiгу. Структуру i характеристики оборотних кошпв можна визначити на основi фiнансово-економiчних показникiв. Показники, що характеризують запаси пiдприемства наступнi: по-точний запас по даному . -му виду ресурсу (норматив оборотних кошпв для поточного запасу):
T
мj 1 норм.текjy
(7)
(6)
де qм. — середньодобова потреба в .-му видi ресурсу (в натуральних одиницях вимiру); Тнорм. тек.. — норма поточного запасу, яка визначаеться як:
T
.1п j
' 2 '
де Тп. — середня тривалкть норми оборотних фовддв для кожного .-го виду ресурсу.
Страховий або резервний запас по .-му виду ресурсу:
норм. тек
де Tehj — множина технологш проекту; Tehnp — множи-на технологiй пiдприeмства; NTechs — кiлькiсть техно-логiй тдприемства, яю вщповщають технологiям проекту; NTech% — загальна кiлькiсть необхщних технологiй для реалiзацii портфеля проекпв; U' — логiчна змшна, що характеризуе можливiсть оновлення технологш тдприемства.
Стввщношення (6) визначае наступне: якщо безлiч технологiй проекту е пщмножиною множини технологiй тдприемства i кiлькiсть технологiй, якi вщповщають, бiльше половини (повнiстю або частково збкаються), а пiдприемство володiе можливктю оновлення техно-логiй (iснуе можливють покупки технологi'i або пере-дачi частини робiт стороннiм органiзацiям), то рiвень вiдповiдностi високий i дорiвнюе 1. Якщо технологii пiдприемства не повшстю вiдповiдають технологiям
^стрj qM j ' То1
проекту
N
Tech
Пр
NTechn
< 0,5
(8)
де Тоткл. — кiлькiсть дшв вiдхилення середнього штер-валу поставок по .-му виду ресурсу вщ запланованих термiнiв за звиний перiод.
Показники (7, 8) дозволяють визначити поточний i страховий рiвнi запасу з метою оцiнки 'х достатностi для виконання поточних роби за проектами, що реа-лiзуються в рамках портфеля.
Також в данш групi показникiв слiд видшити показники наявностi та оцшки рiвня квалiфiкацii тру-дових (людських) ресурсiв. Особливо це актуально для проекпв, основна мета яких е виробництво ново' наукомютко' технiки або надання комплексу послуг. До даних показниюв можна вщнести таю:
1) продуктившсть пращвниюв пiдприемства з випуску даного виду продукцп або надання дано' послуги:
але можливють оновлення тех-
нологш юнуе (будуть потрiбнi каттальш вкладення), то рiвень вiдповiдностi буде менше одиницi, але бшьше нуля. Якщо технологи або повшстю не вщповщають один одному, або юльюсть вщповщних технологiй прагне до нуля, або можливкть оновлення дорiвнюе нулю, то рiвень вщповщносп також буде дорiвнюе нулю. Другий напрямок технолопчного аналiзу фактично визначае гнучюсть тдприемства. Гнучюсть виробничих потуж-ностей, технолопчних процесiв, а також робочо' сили зводиться до поняття досягнення нульового часу пере-
Bi
P = — P Ti '
(9)
де Pi — показник вироблено' i -i продукцii (послуги); Bi — обсяг виробленоi i-i продукцп (послуги); Ti — юльюсть робочого часу, витраченого на виготовлення i-i продукцп. 2) рГвень завантаження персоналу:
T п Z = -j-
tПр'
(10)
TECHNOLOGY AUDiT AND PRODUCTiON RESERVES — № 3/2(23], 2015
де Тп — час зайнятостi ]-го виконавця в проект п; ТП — час зайнятостi ]-го виконавця в поточнш роботi тдприемства;
3) питома вага персоналу необхвдно! квалiфiкацii для реалiзацii портфеля проекпв:
уш _
Nm
(11)
де Nm — кiлькiсть персоналу необхiдноi квалiфiкацii т для реалiзацii портфеля проектiв;NЕ — загальна юльюсть виконавцiв робiт у рамках портфеля проекпв.
Визначити, насюльки ефективно виконуе персонал свою роботу можна на пiдставi порiвняння показни-ка (9) з показником аналопчного (Ра) або iдеального тдприемства.
Якщо Р > Ра, то продуктившсть робочо'! сили ви-сока, що е важливим при реалiзацii нових проектiв. Показники (10, 11) використовуються для порiвняльноi ощнки можливостей пiдприемства i необхiдних кадрiв для реалiзацii проектiв. Чим ближче дат показники до одинищ (Zj ^ 1, Ym ^ 1), тим вище реалiзованiсть портфеля проекпв.
4.3. Показники управлнського анатзу. 1стотними для аналiзу роботи пiдприемства е показники, яю характе-ризують стутнь самостiйностi пiдприемства i залежностi його ввд постачальникiв, а також рiвень i складнiсть управлiння всерединi органiзацiйноi структури. Провести аналiз пiдприемства з точки зору структури управлшня, и складностi та ефективностi е досить складним завдан-ням [7, 8]. У рамках даного дослщження було обрано таю показники, яю вщображають найбiльш важливi аспекти: Самостiйнiсть органiзацiйноi структури:
N
znp
N
ZCüi
: NRx '
4.4. Розрахунок узагальнено! оцшки. Для формування узагальненоi оцiнки поточного стану пiдприемства ско-ристаемося методом вагових коефiцiентiв i ранжування. Для цього, для кожного параметра Р1, що характеризуе один з аспекпв функцiонування тдприемства необхщно визначити вагу важливостi е[0,1]) в загальнiй
структурi всiх показникiв. Ваги будуть ненормовани-ми оцiнками. Дана процедура може виконуватися iз залученням експертiв. Також необхвдно привести всi показники до единоi оцiночноi шкали з метою мож-ливостi '¿х зiставлення. Наприклад, якщо показник мае максимальне юльюсне значення або найбшьш високий яюсний рiвень, то привласнити йому значення 1 (Р.\ = 1). Якщо мiнiмальне значення — то Р1 = 0. Тад узагальнена оцiнка буде визначатися як середньозважена складова за формулою:
I = ^-
(12)
де ^Пр — юльюсть завдань (проектiв, програм), що виконуються пiдприемством без залучення стороннiх оргашзацш; NZCовм — кiлькiсть завдань (проекпв, програм), що вирiшуються за допомогою стороннiх оргаш-зацiй (частина робгг передаеться iншим пiдприемствам).
Якщо Soc ^ 1, то тдприемство в основному реалiзуе всi роботи самостшно. Якщо Soc«1, то тдприемство часто вдаеться до послуг стороншх оргашзацш.
Стутнь залежност вщ зовнiшнiх постачальникiв:
(13)
(14)
де п — кiлькiсть вах показникiв.
Для визначення, на якому етат знаходиться тд-приемство необхвдно порiвняти отриманий узагаль-нений показник з показниками щеально працюючого тдприемства (оптшшстична оцiнка — I0) i найгiршого поточного стану (песимiстична ощнка — 1Р).
Сформувати данi види ощнок можна на пiдставi розрахунку сумарноi складовоi Р. Для оптимктично' оцiнки визначаемо всi значення Р1 як максимальнi оцiнки (Р; е[0,8;1]). Для песимiстичноi оцiнки задаемо значення Р1 е[0;0,3].
Вага кожного параметра визначаеться так само, як при визначенш реальних оцiнок. Кожному можливому стану тдприемства буде ввдповщати свiй обсяг резервного фонду Sрез на управлiння внутрiшнiми ризиками тдприемства (табл. 1).
У загальному випадку, необхщний обсяг резервного фонду визначаеться експертним шляхом, виходячи з наявност основних i оборотних фондiв, яю можна продати в разi реалiзацii ризику з метою покриття мож-ливих збиткiв. Також для ощнки використовуються спещальш методики [9], що дозволяють розрахувати величину додаткових грошових коштiв на управлiння можливими ризиками з урахуванням поточного стану фондiв тдприемства. У рамках даного дослвдження величина резервного фонду задавалася керiвництвом тдприемства.
Таблиця 1
Визначення величини резервного фонду гадприЕмства на основi аналiзу поточного стану
де ^Пр — юльюсть (обсяг) ресурав, що поставляються в рамках пiдприемства (об'еднання);^х — сумарний обсяг ресурав.
Показник (13) актуальний тод^ коли вироблена тех-нiчна продукцiя е ресурсномiсткою i вимагае постш-ного контролю рiвня й часу поставок ресурсiв. Якщо тдприемство не зможе забезпечувати поставку в«х необхщних ресурсiв у процес виробництва ^Пост «1), то кнуе великий ризик невиконання портфеля проекпв.
Поточний стан гадприсмств I < Ip Ip < I < Io I > Io
Резервний фонд Sf*" Sре3'' S рез'"
Визначення стратегii пiдприемства з урахуванням впливу факторiв зовнiшнього середовища. Ощнити резервний фонд пiдприемства i визначити стратегiю розвитку пiдприемства з урахуванням ринкових факто-рiв можна двома способами: експертним шляхом (при
n
I 48
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ АУДИТ И РЕЗЕРВЫ ПРОИЗВОДСТВА — № 3/2(23], 2015
вщсутносл статистично1 шформаци) та на основi методiв факторного аналЬ зу (при наявност статистично1 шфор-мацii). Оскiльки процедура експерт-но1 оцiнки е досить ушфшованою, то в даному дослщженш вона не роз-глядаеться.
У цьому випадку можна зробити висновки, що чим бшьш диверсифь кований портфель (тобто чим бшьша кiлькiсть проекпв в нього входить), тим менше кожна частка zп. При цьому значення рп/ не змшюеться iстотним чином, за винятком випад-кiв навмисного включення в портфель проекпв з вiдносно низьким або ви-соким значенням «бети». Таким чином, диверсифшащя призводить до усереднення ринкового ризику.
1нша ситуащя мае мiсце при розгля-дi власного ризику портфеля. У порт-фел1 деякл проекти можуть зрости в щш в результат! яких-небудь фак-торiв (наприклад, проекти, пов'язаш з будiвництвом нерухомостi). 1нш1 проекти можуть впасти в щш (наприклад, у зв'язку з швидким розвитком шформацшних технологiй, ре-зультати деяких проекпв можуть зазнати морального старшня). Можна очiкувати, що кiлькiсть тих чи шших проектiв буде приблизно однаковою, що призведе до невеликого очшуваного чистого впливу на прибутко-вiсть добре диверсифiкованого портфеля. Це означае, що чим бшьше диверсифшуеться портфель, тим менше стае власний ризик ^ отже, загальний ризик. Дана величина може бути точно обчислена, якщо ввести при-пущення про некорельованнiсть випадкових вщхилень доходностей [10]. Якщо припустити, що в у« проекти iнвестовано однакову кшьюсть коштiв, то частка zп складе 1/^ а рiвень власного ризику, як це показано в рiвняннi (5), дорiвнюватиме:
обствен-ный
риск ' '
Общий риск
Рыночный риск
Рис. 1. Залежшсть ризику вщ диверсифжацп
N
ofn"
= 1
тобто
ofn = N
of, +Oi9 +... + 0;
eN
N
(15)
Значення, що знаходиться всередиш квадратних ду-жок у виразi (15), е середнiм власним ризиком проекпв, що утворюють портфель. Але власний ризик портфеля в N раз менше даного значення, так як член 1/N зна-ходиться поза квадратними дужками.
Дал^ якщо портфель стае бшьш диверсифшованим, то кшькють проектiв в ньому ^вне N) стае бiльше. Це також означае, що величина 1/N зменшуеться, що призводить до зменшення власного ризику портфеля. Графiк, що шюструе диверсифiкацiю портфеля, наведено на рис. 1.
5. Обговорення результат1в дослщження ощнки дохщност та ризику портфеля проект1в на основ1 модел1 Шарпа
Модель оцiнки дохщносп та ризику портфеля про-екпв на основi моделi Шарпа надаеться для спрощення аналiзу i полегшення розрахункiв. Використання дано! моделi дозволить ощнити ризик i прибутковiсть, як окремих проекпв, так i всього портфеля на основi ана-лiзу ринкового iндексу, а не кореляцiйноi залежност проектiв. Недолiком цiеi моделi е досить серйозний математичний апарат, який може бути недосяжним для розумiння переичного бухгалтера на пiдприемствi.
Механiзм застосування наведеноi методики дозволяе в умовах майже стовiдсотковоi невизначеностi майбут-нього стану шдприемства у нашiй краш, визначити оптимальний портфель проектiв, що мають вiдбутися на конкретному шдприемствь Наведена методика може бути застосована як на великих державних шдприемствах машинобудiвноi та металургiйноi галузей, так i на шд-приемствах iз приватною формою власностi. Основним важелем застосування е компетентшсть персоналу та точ-нiсть розрахункiв щодо застосування наведеноi методики.
Застосування даноi методики е продовженням роз-робок щодо необхщного та достатнього набору проекпв при формуваннi портфеля проектiв на шдприемств1 в умовах вiдсутностi зовшшнього iнвестування. Подальш1 розробки плануеться вести у напрямку штеграцшних та решжишрингових процесiв вiдбудови металургiйноi, машинобудiвноi та шших галузей господарства Украши.
6. Висновки
В результат дослiджень:
1. Проведена ощнка поточного стану шдприемства за допомогою вiдомих методiв технолопчного, ресурсного та управлiнського аналiзу. Для спрощення аналiзу i полегшення розрахунюв, розглядалась модель оцiнки дохщност та ризику портфеля проектiв на основi модел1
f
TECHNOLOGY AUDIT AND PRODUCTION RESERVES — № 3/2(23), 2015
49 J
Шарпа. Використання даноï моделi дозволить оцiнити ризик i прибутковкть, як окремих проекпв, так i всьо-го портфеля на основi аналiзу ринкового шдексу, за умовою стабiльностi та прогнозованосл ринку.
2. Зроблено висновок, що диверсифжащя портфеля проектiв iстотно зменшуе власний ризик.
3. Виявлено, що мехашзм застосування наведеноï методики дозволяе визначити оптимальний портфель про-екпв, що мають вiдбутися на конкретному тдприемства
Литература
1. A Guide to the Project Management Body of Knowledge [Text]. — Ed. 4. — Project Management Institute, 2009. — 459 p.
2. Солодова, О. Врахування ризику при оцшщ ефективност швестицшних проекпв [Текст] / О. Солодова // Фшанси Украши. — 2000. — № 9. — С. 101-106.
3. Sharpe, W. F. Investments [Text] / W. F. Sharpe, G. J. Alexander, J. V. Bailey. — Moskow: INFRA-M, 1997. — 1024 p.
4. Климова, Т. В. Формування портфеля швестицшних проеклв на шдприемств1 в умовах вщсутност зовшшнього швес-тування у розвиток виробництва [Текст]: дис. канд. наук: 05.13.22 / Т. В. Климова. — К., 2008. — 152 с.
5. Товкес, Е. Обгрунтування вибору ставки дисконтування в ш-вестицшних проектах та застосування дисконтних коефщенлв у розрахунку фшансових показнигав [Текст] / Е. Товкес // Економжа, фшанси, право. — 2002. — № 5. — С. 9-11.
6. Федосеев, В. В. Экономико-математические методы и модели в маркетинге [Текст]: учебное пособие / В. В. Федосеев. — М.: АО «ФинстатИнформ», 1996. — 110 с.
7. Поршнев, А. Г. Управление организацией [Текст]: учебник / А. Г. Поршнев, З. П. Румянцева, Н. А. Саломатин. — М.: ИНФРА-М, 2000. — 669 с.
8. Клейнер, Г. Б. Риски промышленных предприятий (как их уменьшить и компенсировать) [Текст] / Г. Б. Клейнер // Российский экономический журнал. — 1994. — № 5/6. — С. 85-92.
9. Ковалев, В. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия [Текст]: учебник / В. В. Ковалев, О. Н. Волкова. — М.: Проспект, 2002. — 421 с.
10. Коробов, М. Я. Фшансово-економ1чний анал1з д1яльност1 шдприемств [Текст]: навч. поабник / М. Я. Коробов. — К.: Знання, 2000. — 378 с.
РАСЧЕТ ДОХОДНОСТИ И РИСКА ПОРТФЕЛЯ ПРОЕКТОВ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ ШАРПА
Ранее в практике формирования портфеля проектов модель Шарпа не использовалась. Актуальной научно-прикладной за-
дачей является разработка методов и моделей формирования и планирования реализации портфеля инвестиционных проектов с учетом возможностей предприятия и влияния различных рисков. Применение данной модели позволяет оптимизировать оценку риска и доходности, как отдельных проектов, так и всего портфеля на основе анализа рыночного индекса при условии стабильности и прогнозируемости рынка.
Ключевые слова: модель Шарпа, риск, проектные и портфельные риски, безрисковые ценные бумаги, доходность.
Пштько Олександр Миколайович, доктор техшчних наук, професор, завгдувач кафедри управлтня проектами, будiвель та будiвельних матерiалiв, Днтропетровський нащональний утверситет залiзничного транспорту ж. акад. В. Лазаряна, Украта, e-mail: [email protected].
Климова Тетяна Володимирiвна, кандидат техтчних наук, доцент, кафедра управлтня проектами, будiвель та будiвель-них матерiалiв, Днтропетровський нащональний утверситет залiзничного транспорту ж. акад. В. Лазаряна, Украта, e-mail: [email protected].
Гродецька СвШлана Михайлiвна, астрант, кафедра управлтня проектами, будiвель та будiвельних матерiалiв, Днтропетровський нащональний унверситет залiзничного транспорту, Украта, e-mail: [email protected].
Пшинько Александр Николаевич, доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой управления проектами, зданий и строительных материалов, Днепропетровский национальный университет железнодорожного транспорта им. акад. В. Лазаряна, Украина.
Климова Татьяна Владимировна, кандидат технических наук, доцент, кафедра управления проектами, зданий и строительных материалов, Днепропетровский национальный университет железнодорожного транспорта им. акад. В. Лазаряна, Украина. Гродецкая Светлана Михайловна, аспирант, кафедра управления проектами, зданий и строительных материалов, Днепропетровский национальный университет железнодорожного транспорта им. акад. В. Лазаряна, Украина.
Pshinko Oleksandr, Dnipropetrovsk National University of Railway Transport named after Academician V. Lazaryan, Ukraine, e-mail: [email protected].
Klymova Tetjana, Dnipropetrovsk National University of Railway Transport named after Academician V. Lazaryan, Ukraine, e-mail: [email protected].
Grodetskaya Svetlana, Dnipropetrovsk National University of Railway Transport named after Academician V. Lazaryan, Ukraine, e-mail: [email protected]
I 5Q
технологический аудит и резервы производства — № 3/2(23), 2015
