CC BY
155
ЭКОНОМИКА, УПРАВЛЕНИЕ И УЧЕТ НА ПРЕДПРИЯТИИ
fi
Безусловно, современная правовая база сохраняет общие принципы защиты прав собственности, но эффективно не защищает отрытые предприятия от недобросовестной конкуренции со стороны недружественных участников рынка.
Следующей группой инструментов государственного регулирования, к которой прямое отношение имеет государственное регулирование интеграционных процессов современных предприятий, являются барьерные функции государственных актов, ограничивающие влияние зарубежных компаний на отечественных рынках. Так, современное автомобилестроение не могло бы иметь собственного образа без протекционистской политики государства. Привлечение сборочных производств на территорию РФ стало новой ступенью в развитии автомобильной промышленности [5]. Этот шаг позволил отечественным предприятиям выйти на новый этап своего развития и уже сейчас организовать совместные предприятия по производству комплектующих для иностранных автомобилей с привлечением инновационных решений отечественных предприятий.
Конечно же, патриотические настроения диктуют нам поиск путей для обособленного развития и в этой отрасли. Политики настаивают на необходимости развития собственного автомобилестроения, тогда как экономисты видят новые решения в интеграции с мировыми лидерами автомобилестроения, для формирования производственных платформ будущих отечественных производств.
В этих условиях важно сохранить предпринимательский потенциал отечественных предприятий. Важно обеспечить не выкуп отечественных идей для зарубежного производства, а культиви-
ровать инновации в отношениях интеграции в границах РФ. Высокая концентрация таких идей и технических решений, основанных на них, в сочетании с базовыми навыками и опытом, полученным во взаимодействии и сотрудничестве с западными производителями, может помочь встать на самостоятельное направление развития и отечественное автомобилестроение. Этот путь представляется очень долгим и затрагивает не одно десятилетие. Но в рамках такого подхода можно с уверенностью говорить о накоплении опыта через реализацию интеграционных процессов, а значит формирование потенциала роста отрасли.
Отечественные компании сталкиваются на своем пути как с проблемами, которые переживали западные предприятия, так и с проблемами, которые имеют исключительно отечественные корни. К ним следует отнести территориальную разрозненность тяжелых производств, состояние средств производства и возможности по их модернизации, состояние и направления региональной транспортной инфраструктуры.
Большинство выделенных проблем регулирования являются порождением тяжелого перехода от плановой к рыночной экономике, однако именно они формируют дополнительные задачи, для решения которых предприятия объединяются. Для исследователей порой возникает дилемма поиска новых путей построения экономических связей или доработка тех принципов и правил, которые сложились в плановой экономике. Споры вокруг этих теоретико-методологических подходов разделяет черта инновационного развития, которая подталкивает нас к выходу на новый уровень конкурентных отношений в условиях входа России в ВТО.
Литература
1. Вахитова Т.М. Тенденции развития внешнеэкономических связей региона в контексте современных процессов глобализации // Проблемы современной экономики. — 2013. — №1 (45). — С. 71.
2. Гуминский В.А. Преимущества интеграции в условиях жесткой политической и экономической конкуренции // Проблемы современной экономики. — 2013. — №3(47). — С. 12.
3. Радушинский Д.А., Шарапова О.А. Формирование доверия потребителей к собственной торговой марке розничной сети // Проблемы современной экономики. — 2009. — № 04.
4. Шлафман А.И. Экономико-организационные проблемы недружественных поглощений // Вестник ИНЖЭКОНа. Сер. Экономические науки. — 2008. — №6.
5. Шлафман А.И. Признаки предпринимательских объединений // Известия Иркутской государственной экономической академии. — 2010. — №2.
6. Шлафман А.И. Государственное регулирование интеграционных процессов / С.-Петерб. Гуманитарный ун-т профсоюзов. — СПб., 2011. — 225 с.
СИСТЕМАТИЗАЦИЯ МЕТОДОВ УЧЕТА НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ПРИ ОЦЕНКЕ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ
Т.А. Стадникова,
аспирант кафедры управления проектами и программами Российского экономического университета им. Г В. Плеханова (г. Москва)
Статья посвящена анализу, систематизации и классификации методовуч,та неопределенности при оценке экономической эффективности инвестиционного проекта. Автором исследована зависимость использования моделей оценки ИСП от их уникальности, предложена схема способов формализованного описания неопределенности по мере ее увеличения.
Ключевые слова: инвестиционный проект строительства, неопределенность, риск, показатели эффективности, методика оценки риска
УДК 303.725.23 ББК 65.05
Глубокое и обширное изучение различных аспектов теории и практики управления инвестиционными проектами (ИП) показало, что вектор современных исследований направлен, главным образом, на разработку методов всестороннего учёта неопределённое^ в расчётах чистой приведённой стоимости — NPV, внутренней нормы доходности — IRR, периода окупаемости — PB и др. показателей.
1 1 3
Нам представляется справедливой точка зрения Абалкина Л.И., Лифшица В.П. и Шеремета А.И. [1,2], согласно которой в детерминированных (определённых) условиях эффект инвестиций можно определить с помощью финансово-экономической модели, в основу которой положен расчёт текущей стоимости будущих денежных потоков при ставке дисконтирования, учитывающей процент по безрисковым вложениям. Этот подход
ЭКОНОМИКА, УПРАВЛЕНИЕ И УЧЕТ НА ПРЕДПРИЯТИИ
теоретически надежен и практически реализуем, поскольку существует только один точно определённый вариант денежных потоков и известна соответствующая ставка дисконтирования. Однако исследование многочисленных ИП показало, что разработка методов оценки их экономической эффективности в условиях неопределенности представляет серьёзный практический и научный интерес. Дело в том, что в процессе реального управления ИП в большинстве случаев это трудно или практически невозможно из-за отсутствия, во-первых, экономико-математического аппарата, способного интегрировать различные виды неопределенности, а во-вторых, эксперту придется учитывать слишком много возможных альтернатив. В исследуемой проблематике центральными становятся вопросы оценки эффективности ИП в условиях нестабильности рынка недвижимости и волатильности экономической ситуации.
Вышеизложенное доказывает гипотезу, что при прогнозировании экономической эффективности реализации ИП ключевым является проявление неопределенности исходных параметров ИП. Таким образом, наличие многообразных видов неопределенностей приводит к необходимости модификации вышеописанных показателей оценки экономической эффективности ИП на основе применения математических методов, позволяющих формализовать и одновременно обрабатывать различные виды неопределенности.
Теоретический обзор мировой литературы [3, 4] выявил, что при решении обозначенных проблем наиболее эффективно применение методов на основе экспертных, игровых, вероятностных, байесовских, нечетко-множественных, опционных и интервальных описаний. Далее логично остановиться на вопросе становления и соотношение вышеназванных моделей. В настоящей статье автором впервые построена схема (рис.1) всех существующих способов формализованного описания неопределённости по мере её увеличения.
Рис. 1. Способы формализованного описания неопределенности
Проиллюстрируем возможности применения инструментария вышеназванных теорий на примере задачи управления инвестиционно-строительным проектом (ИСП) в условиях неопределённости.
На сегодняшний день наиболее часто используемыми методами анализа рисков и неопределённостей в строительной отрасли являются анализ чувствительности и вероятностный анализ. Первый тип моделей исследует влияние изменения исходных переменных на NPV проекта, чтобы определить фак-
торы, которые особенно чувствительны к риску. Второй тип интегрирует в себе более сложную методику, которая использует имитацию «Монте-Карло» для моделирования комбинированного влияния многочисленных факторов риска в соответствии с их относительными частотами.
Одним из проблемных вопросов, связанных с вероятностным анализом, является использование вероятностной меры для оценки неопределенности. При использовании исторических данных для оценки относительных частот необходимо много усилий для определения и разработки вероятностного распределения каждого фактора риска. Поскольку любой строительный проект находится под влиянием многообразных факторов риска, то точное знание относительных частот не может быть аналогичным другому проекту, как это было бы возможно в других отраслях, как например, промышленности, где события имеют повторяющийся характер. В связи с тем, что ИСП — это любое ограниченное временными рамками инвестиционное предприятие, направленное на создание нового уникального объекта недвижимости, и, соответственно, не имеющее статистики, то и использование классической теории вероятности при разработке моделей для оценки ИСП неправомерно.
Большинство аналитиков считают само собой разумеющимся, что неопределенность — это характеристика, связанная со случайностью [5]. Безусловно, теория вероятности может быть мощным инструментом при решении соответствующих задач, однако во многих случаях тип неопределенности, встречающийся в строительных проектах, не вписывается в её аксиоматические основы. Просто потому, что неопределенность в этих проектах, как правило, вызвана неотъемлемой «размытостью» (нечёткостью, недостоверностью) параметров оценки, а не случайностью. Неопределенность, связанная с реальными рисковыми ситуациями, носит часто эпистемический (относящихся к знанию вещей), а не алеаторический (в зависимости от случая) характер [6].
Одним из способов устранения вышеуказанных недостатков является использование теории возможности, где пользователю требуется только определить возможный диапазон и наиболее вероятное значение для каждого инвестиционного параметра без ввода его относительной частоты. С. Мак [7] утверждает, что нормативные теории вероятности не так применимы в строительной отрасли, как некоторые могут полагать. Он рассматривает теорию возможности как приоритетное направление в анализе проблем, где субъективные суждения доминируют в процессе учёта неопределённостей. Эта точка зрения разделяется и поддерживается другими исследователями [8, 9]. В связи с этим, автор пришёл к выводу, что при указанных выше обстоятельствах теория возможности оказывается более целесообразным инструментом для моделирования инвестиционных решений в условиях риска и неопределённости, чем теория вероятности.
Необходимо отметить, что при всей глубине и многоаспек-тности исследуемых проблем, методология оценки эффективности ИСП в условиях неопределённости базируется, в основном, только на Методических рекомендациях по оценке эффективности инвестиционных проектов [10]. Внимательное изучение рекомендаций выявило следующие существенные недостатки, возникающие при использовании предлагаемой ими модели при оценки эффективности ИП: во-первых, она никак не отражают специфику ИСП (в рекомендациях модель является прототипом для любого ИП без уточнения отрасли), во-вторых, не учитывает неопределённость входящих показателей, а в-третьих, игнорирует их совокупное влияние. В частности, в ходе реализации проекта в области жилой недвижимости при составлении бизнес-модели возникает множество вопросов, как общих, так и связанных с индивидуальными особенностями каждого конкретного проекта.
Кроме того, важным для нашего исследования является положение о том, что в экономических публикациях отсутствует единая и эффективная проработка теории неопределённости ИП: в них описываются разнородные методы её оценивания, однако многие вопросы затрагиваются только фрагментарно. В целом, неопределённость влияет на технико-экономическое
1 1 4
ЭКОНОМИКА, УПРАВЛЕНИЕ И УЧЕТ НА ПРЕДПРИЯТИИ
{S
МЕТОДЫ УЧЁТА ФАКТОРОВ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ПРИ ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ
Методы проверки устойчивости и расчёта предельных значений параметров ИП (по степени детализации)
Анализ точки безубыточности (breakeven point analysis)
Анализ
чувствительности (sensitivity analysis)
Имитационное моделирование методом Монте-Карло (Monte-Carlo Simulation)
Традиционные методы формализованного описания неопределенности (ожидаемой ценности)
Методы вероятностной неопределенности
Анализ сценариев развития («what-if» analysis) Построение «дереварешений» (decision tree)
Анализ вероятностных распределений потоков Метод состоянияпредпочгения
Методы интервальной и интервально-вероятностной неопределенности - критерий Гурвица
Метод стохастического программирования
Методы исследования операций. Теория игр «с природой»: критерий «максимакса», Сэвиджа,
Вальда, Байеса-Лапласа, Ходжа-Лемана
Экспертный анализ неопределенности (методы субъективных вероятностей) коллективная работа экспертной группы (мозговой штурм, сценарии, контр. листы, анализ иерархий) сбор индивидуальных мнений экспертов (метод Делфи,
Перспективные методы, базирующиеся на новых научных дисциплинах
Методы теории нечётких множеств (multiple-fuzzy approach)
Байесовская сеть (Bayesian networks)
Диаграмма влияния (Influence Diagram)
Лингвистические аппроксимации
Метод анализа иерархий Т. Саати
Теория приближенных множеств Павлака
Теория свидетельств Демпстера-Шефера (Dempster-Shafer theory)
Моделирование информационных пробелов (Info-gap decision theory)
Анализ границ вероятностей (Probability bounds analysis - PBA)
Метод сводных рандомизированных показателей (МСРП)
Методы оценки реальных опционов (ROV - real options valuation)
Модель Блэка-Шоулза (Black-Scholes Option Pricing Model, OPM)
Биномиальная модель (binomial model)
Методы уточнения эффективности
Метод корректировки нормы дисконта (risk adjusted discount rate approach - RAD) Метод достоверных эквивалентов Метод корректировки параметров проекта и экономических нормативов Критериальный учёт неопределённости (критерий ожидаемого значения - КОЗ, предельного уровня -КПУ, наиболее вероятного исхода -КНВИ, идр.)
Схема 1. Классификация методов оценки неопределённости инвестиционных проектов
Таблица 1
Характеристика уровней неопределённости в зависимости от уникальности объекта недвижимости
Уникальность объекта недвижимости Уровень неопределенности Что можно определить Методы и модели оценки эффективности ИСП (аналитические инструменты) Графическая интерпретация
Объект не уникален или имеет незначительные отличия от объекта аналога (типовое жилье — строительство домов серий И-155, П-44Т, П-3М, КОПЭ, КОПЭ-М-Парус и др.) 1 уровень — достаточно ясное будущее (высокая определенность) (Clear Enough Future) единственный прогноз, достаточный для определения стратегии — рыночные исследования; — анализ затрат и производственных ресурсов конкурентов; — анализ цепочки создания стоимости; — модель пяти движущих сил М. Портера; — методы, основанные на учете дисконтированных денежных потоков; — анализ чувствительности; — SWOT и PEST анализ; — анализ точки безубыточности; — корректировка нормы дисконта.
Имеет схожий по некоторым характеристикам аналог (жилье бизнес- и комфорт-класса) 2 уровень — альтернативные варианты будущего (дискретные сценарии) (Alternate Futures) несколько альтернативных вариантов, определяющих будущее — теория игр (критерий максимина, Севиджа, Вальда, Гурвица и др.); — планирование сценариев; — деревья решений; — сценарное планирование; — метод достоверных эквивалентов. - 1 2 3
Имеет схожий по некоторым характеристикам аналог с большими допущениями (рынок элитного жилья и апартаментов) 3 уровень — широкий диапазон вариантов будущего (A Range of Futures) диапазон возможных сценариев, но не н астоя щие сценарии — исследование латентного спроса; — прогнозирование развития технологий; — имитационное моделирование методом Монте-Карло; — Байесовы сети и диаграммы влияния; — модели оценки реальных опционов; — методы теории нечётких множеств. i к '“ч.
Уникальные архитектурные объекты, аналогов не существует (высотное и подземное строительство с применением инновационных материалов и технологий) 4 уровень — полная неопределенность (True Ambiguity) отсутствие базы для прогнозирования будущего — методы аналогий и распознавания образов; — нелинейные динамические модели; — метод анализа иерархий Т. Саати; — модели теории игр; — моделирование информационных пробелов; — экспертные оценки. /|\
исследование двумя способами: во-первых, денежные потоки по проекту становятся колеблемыми величинами, а во-вторых, результирующие показатели эффективности могут значительно отклоняться от плановых.
В качестве исследовательской задачи автором была определена попытка обобщить методы учёта факторов неопределённости. В этой связи автором были систематизи-
рованы подходы указанных выше исследований. В результате, на схеме 1 впервые осуществлено комплексное классифицирование всего существующего разнообразия этих методов. В таблице 1 суммировано наше представление о методах и моделях оценки ИСП в зависимости от их уникальности, которые целесообразно использовать при разных уровнях неопределенности [11]. Широкое разнообразие условий неопределённости
1 1 5
[ fl ЭКОНОМИКА, УПРАВЛЕНИЕ И УЧЕТ НА ПРЕДПРИЯТИИ
в рыночной экономике позволяет применять любой из вышеописанных методов в качестве аналитического инструмента для учёта факторов неопределённости. Вместе с тем, проведенное автором исследование показало, что наблюдаемая в посткризисное время существенная неопределённость экономического окружения, особенно ярко проявляющаяся при реализации ИП в строительной отрасли, значительно снижает эффективность применения указанных процедур. Возвращаясь к вопросу о специфике реализации инвестиционно-строительного проекта, следует отметить появление значительного числа его изменений в части сроков, бюджета, требований заказчика и внешней среды.
Внимательное изучение данных таблицы позволило заключить, что применение традиционных «жестких» алгоритмов моделирования ИСП, основанных на пошаговом процессе получения результатов, может оказаться малоэффективным, так как предполагает обработку достоверных, чётких и детерминированных исходных данных, что не может отвечать высокому уровню неопределенности ИСП. Кроме того, важнейшие
ограничения количественной оценки обусловлены недостаточной российской строительной статистикой по рисковым событиям.
Выводы, полученные в ходе проведенного исследования, заключаются в следующем. Во-первых, для оценки неопределенности в расчётах эффективности ИП были изучены детерминированные, вероятностно-статистические, интервальные, минимаксные, игровые подходы, а также подходы, основанные на понятии лингвистической переменной, байесовской сети и нечеткого множества. Во-вторых, использование того или иного определённого математического инструментария (моделирования информационных пробелов, интервального анализа, вероятностно-статистических методов, байесовских сетей, детерминированных моделей и т.д.) для оценки экономической эффективности ИСП в условиях неопределенности позволяет адекватно воспроизвести в модели только отдельные виды неопределённости. Следовательно, в рамках оценки экономических показателей ИСП, с точки зрения неопределенности, следует интегрировать всевозможные формальные подходы.
Литература
1. Шеремет В.В., Павлюченко В.М., Шапиро В.Д. и др. Управление инвестициями. В 2 т. — М.: Высшая школа, 2004.
2. Староверова Г.С. Экономическая оценка инвестиций. Учебное пособие. — М.: КНОРУС, 2008. — 312 с.
3. Бирман Г., Шмидт С. Экономический анализ инвестиционных проектов. — М.: ЮНИТИ, 1997. — 345 с.
4. Шарп У., Александр Г., Бейли Дж. Инвестиции: Пер. с англ. — М.: ИНФРА-М, 2004. — 1028 с.
5. Behrens A, Choobineh F. Can economic uncertainty always be described by randomness. Proceedings of the IEE Conference, Toronto: 116-20.
6. Choobineh F, Behrens A. Use of intervals and possibility distribution in economic analysis. J Operations Res Society 1992; 43(9):907-18.
7. Мак SW. Risk analysis in construction: a paradigm shift from a hard to soft approach. Construction Manage and Economics 1995; 13:385-92.
8. Andersson L. The theory of possibility and fuzzy sets: new ideas for risk analysis and decision making. Document D8: Swedish Council for Building Research, Stockholm, Sweden, 1988.
9. Schmucker KJ. Fuzzy sets, natural language computations, and risk analysis. Rockville, USA: Computer Science Press, 1984.
10. «Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов», № ВК 477 от 21.06.99 г.: утв. Министерством экономики РФ, Министерством финансов РФ, Государственным комитетом РФ по строительству, архитектуре и жилищной политике.
11. Coyne K.P., Subramaniam S. Bringing discipline to strategy // The McKinsey Quarterly.1996. № 4. 1
1 1 6
