CC BY
21
WW^WW^V РРГМПНД пкн&я иптрлгптля яwnнпмикл
РЕ! ИОПАЛЬНАЯ И ОТРАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКА
Научная статья УДК 330.322
Б01: 10.24412/2227-9407-2022-11-81-91
Совершенствование системы подхода к оценке рисков инвестиционной деятельности в агропромышленном комплексе
Элеонора Владимировна Наговицына1 Дмитрий Сергеевич Тусин2
12 Вятский государственный университет, Киров, Россия 1 е1еопога880@гатЫег.гив', https://orcid.org/0000-0002-6510-8923 2Шт.87@таИ.ги, https://orcid.о^/0000-0002-1455-0391
Аннотация
Введение. В связи с быстрорастущей численностью населения мира проблемам выращивания безопасной, здоровой и питательной пищи уделяется все больше и больше внимания. Инвестиции в сельскохозяйственную отрасль сейчас у многих на слуху. В статье описываются используемые методы при оценке инвестиционных рисков и предложен вариант их совершенствования с учетом специфики сельскохозяйственной отрасли. Материалы и методы. В данном исследовании анализировались методы качественной и количественной оценки рисков и учета неопределенности инвестиционных проектов. С помощью анализа чувствительности был предложен системный подход к оценке рисков инвестиционной деятельности в агропромышленный комплекс.
Результаты. Проанализировав отечественную и зарубежную литературу, авторы предлагают нетрадиционный подход к решению задачи оценки уровня риска инвестиций на предприятиях агропромышленного комплекса. Методика позволяет выявить барьерные и ограничительные факторы на различных этапах инвестиционного проекта и разработать меры по их снижению. Научная и практическая значимость заключается в том, что предложенный комплексный метод анализа и оценки позволяет аргументировать управленческие решения. Обсуждение. Не существует универсального теоретического подхода, раскрывающего все риски инвестиционных проектов. Выявлено, что реализация инвестиционных проектов предполагает необходимость дополнения теоретических основ с учетом их специфики и сферы деятельности, а также факторов неопределенности. Риски инвестиций в агропромышленный комплекс определяются не только рисками, связанными с финансовым аспектом, но и техническими аспектами. Они делятся на производственный риск, ценовой или рыночный риск, финансовый риск, институциональный риск и человеческий, или личный, риск. Инвестиции в агробизнес являются важным элементом и катализатором развития сельского хозяйства.
Заключение. Данная статья демонстрирует важность деления инвестиционного проекта в агропромышленном комплексе на части и использования различных методов оценки рисков на каждом жизненном цикле инвестиционного проекта.
Ключевые слова: анализ инвестиционных рисков, инвестиции, инвестиционная политика, инвестиционная привлекательность, инвестиционный климат, инвестиционный риск, сельское хозяйство
Для цитирования: Наговицына Э. В., Тусин Д. С. Совершенствование системы подхода к оценке рисков инвестиционной деятельности в агропромышленном комплексе // Вестник НГИЭИ. 2022. № 11 (138). С. 81-91. БОТ: 10.24412/2227-9407-2022-11-81-91
© Наговицына Э. В., Тусин Д. С., 2022
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License. The content is available under Creative Commons Attribution 4.0 License.
81
Вестник НГИЭИ. 2022. № 11 (138). C. 81-91. ISSN 2227-9407 (Print) Bulletin NGIEI. 2022. № 11 (138). P. 81-91. ISSN 2227-9407 (Print)
^^WWW^^WW пгппыл i л мп сггтппл т сглилмггг
Jjfyify^^^p^^ nZUlUWAL SEL1 ипяь CLUlVUMILb_
Improving the system of approach to risk assessment of investment activities in the agro-industrial complex
Eleonora V. NagovitsynaDmitriy S. Tusin2
12 Vyatka State University, Kirov, Russia
1 [email protected]', https://orcid.org/0000-0002-6510-8923 [email protected], https://orcid.org/0000-0002-1455-0391
Abstract
Introduction. Due to the rapidly growing population of the world, more and more attention is being paid to the problems of growing safe, healthy and nutritious food. Investments in the agricultural sector are now widely heard. The article describes the methods used in assessing investment risks and suggests a variant of their improvement taking into account the specifics of the agricultural industry.
Materials and Methods. In this study, the methods of qualitative and quantitative risk assessment and accounting for uncertainty of investment projects were analyzed. With the help of sensitivity analysis, a systematic approach to assessing the risks of investment activity in the agro-industrial complex was proposed.
Results. Having analyzed domestic and foreign literature, the authors propose an unconventional approach to solving the problem of assessing the risk level of investments in agro-industrial enterprises. The methodology makes it possible to identify barrier and restrictive factors at various stages of an investment project, and to develop measures to reduce them. The scientific and practical significance lies in the fact that the proposed comprehensive method of analysis and evaluation allows you to argue management decisions.
Discussion. There is no universal theoretical approach that reveals all the risks of investment projects. It is revealed that the implementation of investment projects implies the need to supplement the theoretical foundations, taking into account their specifics and scope of activity, as well as uncertainty factors. The risks of investing in the agro-industrial complex are determined not only by the risks associated with the financial aspect, but also by technical aspects. They are divided into production risk, price or market risk, financial risk, institutional risk and human or personal risk. Investments in agribusiness are an important element and catalyst for the development of agriculture.
Conclusion. This article demonstrates the importance of dividing an investment project in the agro-industrial complex into parts and using different risk assessment methods for each life cycle of an investment project.
Keywords: investment, investment risk, investment risk analysis, agriculture, investment attractiveness, investment climate, investment policy
For citation: Nagovitsyna E. V., Tusin D. S. Improving the system of approach to risk assessment of investment activities in the agro-industrial complex // Bulletin NGIEI. 2022. № 11 (138). P. 81-91. DOI: 10.24412/2227-9407-202211-81-91
Введение
Сельское хозяйство и производство продуктов питания имеют основополагающее значение для функционирования общества. Основные глобальные тенденции, которые стимулируют рост, инновации и возможности для этого сектора, включают рост населения, растущий спрос на источники белковой пищи, а также технологические изменения и устойчивость.
Ожидается, что к 2050 году население мира вырастет до 9,7 миллиарда человек, что на 17,5 процента больше, чем в 2022 году. Ожидается, что к
2030 году этому растущему населению потребуется на 20 процентов больше продовольствия.
Непосредственная близость к быстрорастущим азиатским рынкам и репутация производителя чистых и высококачественных сельскохозяйственных продуктов делают Россию важным звеном в глобальной цепочке поставок продовольствия и располагают хорошими возможностями для удовлетворения растущего спроса.
В сельском хозяйстве все чаще используются такие технологии, как робототехника, искусственный интеллект и дистанционное зондирование, а
VWWWWW рргипнл пкнля и птрлгtifra я жпнпмнк'л VWWWWW
¿^¿m^i^^i^^^i^^i^, РЕ! И ОПАЛ ID ПАЯ И ОМГЛСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКА
также методы устойчивого управления земельными ресурсами для снижения затрат и повышения производительности.
Учитывая текущее положение дел, вызванное фискальными и монетарными стимулами, нарушением цепочки поставок и геополитическими событиями, инвестиции в сельское хозяйство являются одним из перспективных направлений вложения [1]. Несмотря на это, вложение денег в проект становится серьезной проблемой из-за быстрого экономического, технологического и социального развития. Инвестор, принимая инвестиционные решения, сталкивается с различными рисками, проблемами комплексной оценки проекта, выбора наилучшей альтернативы и т. д. [2]. При оценке инвестиционных рисков в агропромышленный комплекс не всегда возможно использовать существующие методы из-за их «общего» характера. Отраслевая специфика данной сферы учитывается незначительно, типы объектов не рассматриваются, отсутствует привязка к конкретным стратегическим приоритетам и задачам [1].
Исходя из этого, цель статьи заключается в том, чтобы провести анализ существующих методов оценки инвестиционных рисков, возможности их применения в агропромышленном комплексе и дополнить в соответствии со спецификой данной отрасли. Для достижения этой цели необходимо изучить методы качественной и количественной оценки рисков и учета неопределенности инвестиционных проектов.
Материалы и методы
При исследовании данной проблемы использовалась информация Федерального закона № 39 «Об инвестиционной деятельности в Российской Федерации, осуществляемой в форме капитальных вложений», научных организаций Российской академии наук (РАН) и Министерства сельского хозяйства Российской Федерации. Были использованы труды ведущих отечественных и зарубежных ученых в области оценки инвестиционных рисков, а также в области сельского хозяйства [3].
Следует отметить, что начало оценки рисков должно быть связано с работой F. Kh. Knight в 1921 году, который исследовал качество и оценку рисков в рамках финансовой теории. Развитие теории риска было обусловлено научными разработками Г. Мар-ковица и Дж. Данцига, которые в 1952 году предложили метод учета риска при выборе инвестиционных портфелей, основанный на оценках доходности и стандартном отклонении каждого портфеля. Основной блок теории риска сформировался в Рос-
сии в начале XX века, но наибольший интерес к вопросам оценки инвестиционных рисков в России возник в конце XX века.
Значительный вклад в изучение оценки инвестиционных рисков внесли Витор Н. Белотти, Джи-но Хосейн, Цзею Лю, Джефф Уоррен, Стюарт К. Майерс, которые изучали вопросы их минимизации [4; 5; 6; 7].
Среди выдающихся российских авторов необходимо выделить работы Алексанова Д. С., Коше-лева В. М. [8], Пахомовой Ю. В. [9] и других. Однако, несмотря на разнообразие исследований в этой области, современные методы оценки рисков инвестирования в агропромышленный комплекс еще недостаточно сформированы. Существует ограниченный набор показателей, подлежащих рассмотрению, который не учитывает дифференциацию регионов Российской Федерации. Обобщенная оценка не учитывает существенных факторов привлекательности проектов агропромышленного комплекса в том или ином конкретном случае. Не учитываются законодательные условия для инвестиций, особенно в части регионального и местного законодательства. Нет четкого обоснования принципов агрегирования набора оценочных показателей. Существует неопределенность в отношении периода исследования. Часто методы носят общий характер, они не учитывают отраслевую специфику и приоритеты определенных групп инвесторов. В связи с этим, используя абстрактно-логические, статистико-экономические, экономико-математические и экспертные методы оценки рисков авторы систематизировали и внесли дополнения в методику оценки рисков инвестиционных проектов, с учетом специфики сельскохозяйственной отрасли [10].
Результаты
Проблемам рискового регулирования инвестиционной деятельности предприятий агропромышленного комплекса уделяется особое внимание в связи с тем, что негативные тенденции ее развития представляют серьезную угрозу экономической безопасности региона и страны в целом. Нерациональное использование имеющегося инвестиционного потенциала препятствует динамичному и сбалансированному развитию экономики. Абсолютно все инвестиции сопряжены с определенной степенью риска. Риск является важным компонентом при оценке инвестиционных перспектив. Инвесторы, делая вложения, считают меньший риск более выгодным. Чем ниже инвестиционный риск, тем выгоднее инвестиции. Однако, чем больше риск, тем лучше
! REGIONAL AND SECTORAL ECONOMICS
отдача. По мере увеличения инвестиционных рисков инвесторы стремятся увеличить прибыль, чтобы компенсировать такие риски. Каждый инвестиционный проект имеет разные риски и доходность. Различия включают в себя: насколько легко инвесторы могут получить свои деньги, когда они им понадобятся, как быстро их деньги будут расти и насколько минимальная вероятность потери денег [11].
Агропромышленному комплексу присущи проблемы неопределенности изменчивости климата, вредителей и болезней, урожайности, цен, государственной политики, мировых рынков и других факторов, влияющих на эффективность ведения сельского хозяйства. Важно оценивать и анализировать риски в любой форме инвестирования, и особенно в финансовых инвестициях, где риск, как правило, имеет более высокий уровень. Осознание неопределенности и вероятных уязвимостей при принятии инвестиционных решений поможет принять наиболее верное решение и сформулировать стратегию смягчения последствий. Система эффективных стратегий снижения рисков может создать значительную ценность и повысить конкурентоспособность агробизнеса. Сельскохозяйственный сектор может повысить эффективность, ускорить производительность и увеличить прибыльность, управляя рисками, с которыми он сталкивается, а также выбирать подходящие инструменты управления рисками [12]. В научной литературе принято соотносить риски с отрицательными отклонениями от намеченных результатов, например такими, как: незапланированное масштабирование проекта, требующее дополнительных затрат, превышение бюджета инвестиционного проекта, снижение цен или нестабильность спроса на продукцию или услуги предприятия, увеличение стоимости или нехватка сырья, топлива, электроэнергии и других ресурсов и другие.
На наш взгляд, крайне неверно оценивать только отрицательные риски, необходимо учитывать и риски позитивных событий, когда инвестиционный проект превысил запланированные результаты. Так, например, к положительным изменениям в инвестиционном проекте можно отнести: снижение стоимости проекта и минимизацию потребности в заемных средствах (например, банковских кредитах); снижение сроков строительства и связанных с ним затрат; спрос на продукцию или услуги будущего предприятия выше запланированного; благоприятную рыночную ситуацию, стимулирующую продажу товаров или услуг по более высоким ценам, чем планировалось; появление и развитие новых рынков и другие.
Поэтому понятие инвестиционного риска необходимо определять как вероятность наступления событий, как положительно, так и отрицательно влияющих на достижение целей, поставленных участниками проекта.
ИС
РИСК = —, (1)
П
где ВС - вероятность события; П - последствия.
В процессе разработки каждый проект проходит несколько этапов. Их комбинация называется жизненным циклом проекта или жизненным периодом, то есть периодом времени между созданием проекта и его завершением. Каждый этап характеризуется своим собственным набором рисков, и крайне важно проводить оценку рисков на каждом этапе жизненного цикла, и только после этого оценивать инвестиционный проект вкупе.
На наш взгляд, следует выделить пять стадии жизненного цикла инвестиционного проекта в агропромышленном комплексе, все они представлены на рисунке 1.
Рис. 1. Модель стадий жизненного цикла инвестиционного проекта в агропромышленном комплексе Fig. 1. Model of the life cycle stages of an investment project in the agro-industrial complex
Источник: разработано авторами
РЕГИОНАЛЬНАЯ И ОТРАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКА ]
Начальный этап этой модели предполагает постановку целей и задач инвестиционного проекта, на втором этапе устанавливаются сроки и объем финансирования. Третий этап включает в себя создание команды, установление контактов, закупку оборудования, сырья и материалов, заключение подряда на строительство зданий и сооружений и другое. Следующий этап непосредственно связан с запуском проекта и организации производственно-сбытовых цепочек. Заключительный этап жизненного цикла инвестиционного проекта в сельскохозяйственной отрасли заключается в ликвидации предприятия. Обычно закрыть предприятие несложно, но если речь идет о сельскохозяйственной отрасли, то здесь могут возникнуть дополнительные трудности [13].
Стоит обратить внимание, что чем крупнее проект, тем больше и масштаб потенциальных рисков. Необходимо проводить анализ возможных рисков на каждом этапе жизненного цикла конкретного проекта, на основе этого уже принимать решение о целесообразности участия в проекте. На начальном этапе проекта вероятность угрозы максимальна, однако возможные потери находятся на низком уровне. К завершению инвестиционного проекта величина потерь возрастает, но в то же время снижается уровень рисковых ситуаций. На рисунке 2
представлена модель динамики вероятности риска и величины потерь в агропромышленном комплексе.
В целом выделяют два подхода к изучению проектного риска - качественный и количественный. К качественным методам оценки рисков проекта относятся совокупность методов экспертных оценок, анализ целесообразности затрат, метод аналогий.
Наиболее полно и объективно оценить величину и вероятность потенциальных потерь можно с помощью методов количественного анализа, который предполагает отнесение количественного параметра к качественному. В ходе количественной оценки риска численно определяются отдельные виды риска, вероятность наступления определенных событий, а также рассчитываются показатели, количественно характеризующие степень риска. Количественная оценка отражает величину воспринимаемого риска проекта, его реальная стоимость становится известна в результате факта наступления рисковых событий. Выделяются наиболее распространенные инструменты количественной оценки проектных рисков: метод корректировки ставки дисконтирования, сценарный метод, деревья принятия решений, имитационное моделирование, анализ чувствительности критериев эффективности [14].
Р
И
С к
R I
S к
Наибольший риск / The greatest risk
Наибольшее влияние / The greatest impact
Создание идеи / creating an idea
Стадия планирования / planning stage
Реализация проекта/ project implementation
Эксплуатация предприятия/ operation of the enterprise
Ликвидация предприятия/ liquidation of the company
П
I О
1 Т
1 Е
I Р
И
/
L
I O
1 S
1 S
1 E
S
ВРЕМЯ / TIME
Рис. 2. Модель динамики вероятности риска и величины потерь в агропромышленном комплексе Fig. 2. Model of the dynamics of the probability of risk and the magnitude of losses in the agro-industrial complex
Источник: разработано авторами
/
! REGIONAL AND SECTORAL ECONOMICS
Таким образом, существует большое количество моделей, используемых для анализа инвестиционных рисков. Для оценки инвестиционных рисков в аграрном секторе лучше всего использовать анализ чувствительности критериев эффективности, так как данный метод дает возможность идентифицировать критические переменные проекта, позволяет установить уровень финансовой устойчивости проекта, заданный потенциальными изменениями факторов влияния, и в то же время служит для измерения риска проекта с целью обоснования решений.
Анализ чувствительности, используемый для измерения риска, учитывает выявление факторов, которые оказывают наибольшее влияние на чистую приведенную стоимость, и количественную оценку этих влияний. Для того чтобы корректно выполнить анализ чувствительности, необходимо выявить эти факторы. Причем, анализируя последствия влияния
этих критериев на показатели проекта, необходимо устанавливать причины, их вызвавшие, и анализировать возможные мероприятия по их устранению [15]. В таблице 1 отражены факторы, влияющие на результаты инвестиционного проекта в агропромышленном комплексе.
Далее проводятся все необходимые расчеты. Началом является расчет чистой приведенной стоимости, который для проектов выполняется за короткий промежуток времени (менее года) и имеет следующую формулу:
NPV =
tÎ (1 + a)
-I,
(2)
где NIи - представляет собой чистые доходы, ежегодно получаемые в результате проекта; I - стоимость общих инвестиций; а - ставка дисконтирования (капитальные затраты).
Таблица 1. Факторы, влияющие на результаты инвестиционного проекта в агропромышленном комплексе
Table 1. Factors influencing the results of an investment project in the agro-industrial complex
Факторы / Factors Причины его воздействия / Reasons for its impact Возможные последствия и пути их устранения / Possible consequences and ways to eliminate them
1 2 3
Изменение цен на оборудование и услуги по мон-Капиталь- тажу / Changes in prices for equipment and installa-ные вло- tion services
жения / Изменение условий кредитования / Changing credit Capital conditions
invest- Политические, правовые и социально-ments экономические изменения / Political, legal and socio-economic changes
Мировая экономическая ситуация / Global economic situation
Себестои- Изменение издержек предприятия (заработная пла-мость та, логистика, закупка кормов и др.) / Changes in продукции the coasts of the enterprise (wages, logistics, purchase / Cost of of feed, etc.)
production Инновации в АПК / Innovations in agriculture
Цены на Мировая экономическая и политическая ситуация /
выпускае- Global economic and political situation
мую про- Изменение спроса и предложения на рынке сель-
дукцию / скохозяйственной продукции / Global economic and
Prices for political situation changes in supply and demand in the
manufac- agricultural products market
tured prod- Смена поставщиков и покупателей / Changing sup-
ucts pliers and buyers
Рост себестоимости проекта / Project cost growth
Изменение сроков реализации проекта / Changing the terms of the project implementation Разногласия с государственными институтами / Disagreements with state institutions
Затраты на покупку инновационного оборудования / Costs for the purchase of innovative equipment
Строительство и реконструкция зданий, цехов, ферм / Construction and reconstruction of buildings, workshops, farms Изменение прибыли и рентабельности предприятия / Changes in the profit and profitability of the enterprise
Снижение себестоимости продукции за счет инноваций, рациона кормления, качества сельхоз. угодий и др. / Reduction of production costs due to innovations, feeding ration, quality of agriculture land
Смена поставщиков сырья, удобрений и т. д. / Change of suppliers of raw materials, fertilizers, etc.
РЕГИОНАЛЬНАЯ И ОТРАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКА ]
Окончание таблицы 1 / End of table 1
2
3
Объем реализации продукции / volume of sales of products
Ставка дисконтирования / discount rate
Изменение потребительских свойств и конкурентных преимуществ продукта / Changing consumer properties and competitive advantages of the product Изменение уровня дохода населения / Changes in the level of income of the population Изменение урожайности с.-х. земель и живой массы животных / Changes in crop yields, agricultural lands and live weight of animals Внедрение инновационных технологий / Introduction of innovative technologies
Простои в работе оборудования / Equipment downtime
Изменение качества продукции / Product quality change
Уровень инфляции / Inflation rate Волатильность курса валюты и доступность кредитных средств / Currency exchange rate volatility and availability of credit funds
Изменение ситуации вокруг инвестиционного проекта и степень влияния ее на риски / Changes in the situation around the investment project and the degree of its impact on risks
Расширение или снижение ассортимента выпускаемой продукции / Expansion or reduction of the range of products Экспорт продукции / Export of products
Поиск новых рынков сбыта / Search for new markets
Изменения объемов инвестиционных вложений / Changes in the volume of investments Смена сервисных компаний и изменение стоимости технического обслуживания / Changing service companies and changing the cost of maintenance
Изменение расчетной величины денежных потоков и показателей эффективности инвестиционного проекта / Changes in the estimated amount of cash flows and performance indicators of the investment project
Источник: составлено автором на основании данных1
Чтобы рассчитать ЫРУ инвестиционного проекта в условиях риска, вводится в формулу элемент риска; он корректирует ставку дисконтирования (метод ставки дисконтирования с поправкой на риск). Ставка дисконтирования состоит из безрисковой ставки I плюс премия за риск гр. Чем выше риск, тем выше ставка дисконтирования.
а = / + гр. (3)
На основе этого соотношения формула (2) преобразуется в модель, которая выделяет риски и количественно определяет генерируемые эффекты, найденные в ЫРУ
N1,
ные затраты на рабочую силу; Emh - удельные затраты на сырье и материалы.
В случае оценки средних значений для элементов доходов и расходов, которые влияют на денежные потоки д, р, Е/ и Ет, их можно рассматривать как общий фактор, и формула становится:
NPV = q ■ (p - Ef - Em)^
l
ti(l + i + rp)
-I. (6)
Выражение ^ -
l
представляет
NPV =
a
lh
-I.
(4)
£1(1 +1 + гр) Далее, учитывая то, что денежные потоки проекта выражают потоки чистого дохода, получаемые ежегодно от проекта, которые устанавливаются в зависимости от операционных расходов и доходов, полученных от продажи продукции и услуг, формула приобретает вид:
Чн (Рн - Е/н + Етн)
1=1(1 +1 + гр)н накопленный коэффициент дисконтирования, скорректированный с учетом риска, или накопленную ставку дисконтирования с поправкой на риск, кото-
рая имеет значение:
(l + i + rp)n-l
. Он также
NPV =
-I,
(5)
(I + гр) • (1 +1 + гр)п называется коэффициентом аннуитета на период п лет и ставкой дисконтирования а (далее сокращенно
а ).
Таким образом, упрощенная формула (6) имеет вид:
1=1 (1 +1 + гр) где д}1 - количество продукции, поступившей в продажу в год к, Ph - цены на продукцию; Е/ - удель-
NPV = q ■ (p - Ef - Em) ■ Ana -1.
(7)
1
^^WWW^^WW nrrinwл i л мп сггтппл т сглилмггг
Jjfyify^^^^ nZUlUWAL SEL1 ипяь CLUlVUMILb_
Для измерения уровня фактора влияния, который может воздействовать на размер прогнозируемой чистой приведенной стоимости, считается, что риск возникает, когда ИРУ = 0. Соответственно, критическое значение фактора влияния определяется из этого уравнения.
- критический уровень инвестиций:
К = Ч • (Р - Е/ - Ет) • Л"а; (8)
- критический уровень продаж:
__1_
Чг = (р - Е/ - Ет) • Л ; (9)
- критический уровень цен за единицу продукции: рсг = Е/ + Ет + ; (10)
Ч • А
- критический уровень затрат рабочей силы на
единицу продукции: Е/ = р - Ет--—; (11)
Ч • А
- критический уровень материальных затрат на единицу продукции: Ет = р - Е/--. (12)
ч • А
Оценка чувствительности факторов влияния основана на относительных отклонениях рассчитанных критических значений от прогнозируемых начальных значений
Р - Р
Д% Р = Рсг--100, (13)
Р
где Рсг - представляет критическое значение фактора влияния, для которого чистая приведенная стоимость равна нулю; Р -значение фактора влияния, установленное с помощью первоначального прогноза.
Таким образом, получается, что факторы, которые имеют низкую вариацию (положительную или отрицательную), являются более рискованными элементами для инвестиционного проекта[16].
Обсуждение
В нынешних экономических и политических условиях нестабильность экономических и финансовых отношений, отсутствие достоверной прогнозной информации о состоянии рынка сбыта, ценах на готовую продукцию, сырье и материалы повышают неопределенность хозяйственной деятельности предприятия. Неопределенность условий финансово-хозяйственной деятельности, вероятностный характер целевых показателей приводят к негативным событиям, которые приводят к потере прибыли, возникновению риска для финансовых показателей предприятия [17].
Риск возникновения и угроза снижения финансовых показателей и потери капитала связаны с ценообразованием на готовую продукцию, материалы, затраты на рабочую силу и заемные ресурсы предприятия. Увеличение продолжительности технологического процесса, сезонность, большое количество факторов, влияющих на финансовые показатели, которые характерны для предприятий агропромышленного комплекса, приводят к высокому уровню риска. В таких условиях высокой неопределенности обеспечение непрерывности бизнеса требует оценки и разработки мер по управлению рисками.
Эффективный анализ инвестиционных рисков предполагает сочетание формализованного подхода и эмпирических методов. При правильном использовании он может служить эффективным инструментом для выявления источников риска и наиболее важных факторов, оценки и предотвращения потенциальных проблем, экономии ресурсов и достижения более высокого качества. Очень важно иметь опыт и практики, которые позволяют, с одной стороны, использовать проверенные схемы и подходы, а с другой стороны, тщательно применять их в каждом конкретном случае [18]. По этой причине модель анализа чувствительности была выбрана при оценке рисков инвестиционных проектов в агропромышленном комплексе. Однако это не ограничивает ее применение для организаций других секторов экономики. Данная модель используется для вероятностной оценки влияния внешних и внутренних условий ценообразования, выручки, затрат и прибыли предприятия на риск формирования финансовых показателей предприятия агропромышленного комплекса [19].
Дальнейшие исследования в этой области могут быть проведены в направлении выявления и анализа рисков с последующим принятием решений о мерах по снижению инвестиционных рисков и предотвращению направленных на минимизацию рисковых событий, снижение вероятности неблагоприятных результатов, минимизацию негативных эффектов и потенциальных последствий. Это работы по выявлению и анализу рисков.
Предлагаемая методология основана на исследовании условий в компаниях агропромышленного комплекса и заполняет пробел в недостаточном и неэффективном принятии финансовых решений менеджерами. По этой причине методология является весьма актуальной и важной, особенно в текущий период, когда необходимо пересмотреть и рассмотреть способы проведения надлежащей и
VWWWWW рргипнл пкнля и птрлгtifra я жпнпмнк'д VWWWWW
РЕ1 ИОПАЛ ID ПАЯ И О1 ГАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКА
эффективной инвестиционной и финансовой политики в условиях санкционного давления и сложной политической обстановки в мире [20].
Заключение
Приведенный выше анализ источников инвестиционных рисков показал, что возникновение незапланированных дополнительных потерь при реализации инвестиционного проекта может произойти на каждой стадии проекта. Из-за нестабильности окружающей среды избежать риска практически невозможно, но можно оценить вероятную потерю детализации качественно или количественно. При анализе инвестиционного проекта важно проводить комплексный подход, чтобы более полно оценить величину и вероятность потенциальных потерь, а также принять эффективные решения по управлению рисками. Нами был проведен анализ суще-
ствующих методов оценки инвестиционных рисков: качественных и количественных. Анализ показал, что качественный подход может быть использован в большей степени для предварительной оценки проектов, выявления потенциальных рисков и описания источников их возникновения. Эти методы могут быть полезны для описания возможных рисков, а не для оценки рисков, соизмеримых с масштабом инвестиционного проекта. Было установлено, что наиболее подходящим методом оценки рисков инвестиционной деятельности является анализ чувствительности, но все же полная оценка величины и вероятности потенциальных потерь, а также принятие эффективных решений по управлению рисками может быть обеспечена только с использованием комплексного подхода из различных качественных и количественных методов анализа рисков [21].
Примечания:
1 Суховольская Н. Б. Оценка результатов анализа чувствительности инвестиционных проектов // Известия СПбГАУ. 2018. № 4 (53). C. 185-189.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Nezhnikova E., Kashirin V., Davydova Y., Kazakova S. Methodology for determining the investment attractiveness of construction of high-rise buildings // E3S Web of conferences. 2018. V. 33. Issue 3. P. 7. DOI 10.1051/e3sconf/20183303031.
2. Shevchenko G., Ustinovichius L., Loniewski K. Risk Assesment Improvement in the Investment Project Management: Verbal Analysis Methods // Engineering, 2013. P. 83-101.
3. Наговицына Э. В., Тусин Д. С. Обеспечение экономической безопасности России на основе привлечения инвестиций в развитие агропромышленного комплекса // Вестник НГИЭИ. 2022. № 4 (131). С. 90-102.
4. Belotti V. N., Lopes Santos D., F.,Cruz Basso L.. F. Methodology for assessing risk in innovation investments // ReA UFSM. 2019. V. 12. P. 953-974.
5. Hosein G., Ray I. Priority analysis of pre-investment risks // Cogent Engineering. 2020. V. 7. Issue 1. P. 20. DOI 10.1080/23311916.2020.1757183.
6. Liu J., Li D. Research Advances in Energy Investment Risk Management - A Bibliometric Perspective // American Journal of Industrial and Business Management. 2022. V. 12. Issue 6. P. 1125-1144. DOI 10.4236/ajibm.2022.126060.
7. Warren G. J. Investment Risk for Long-Term Investors // SSRN. 2021. P. 25. DOI 10.2139/ssrn.3820435.
8. Алексанов Д. С., Кошелев В. М., Чекмарева Н. В. Комплексная оценка инноваций при управлении проектами // Экономика сельского хозяйства России. 2021. № 9. С. 30-36.
9. Пахомова Ю. В., Кудрявцева Н. Н., Дуванова Ю. Н. Формирование инвестиционной стратегии предприятия // Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. 2021. Т. 83. № 2 (88). С. 237-242.
10. Bryantseva I. V., Voronina N. V. Risk assessment of investment projects implemented on the basis of project financing // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2020. V. 911. Issue 1. P. 6. DOI 10.1088/1757-899X/911/1/012018.
11. Kraus K., Kraus N., Pochenchuk G. Principles, assessment and methods of risk management of investment activities of the enterprise // VUZF Review. 2021. V. 6. Issue 3. P. 45-58. DOI 10.38188/2534-9228.21.3.06.
12. Alhammouri B., Alkhaldi F. Risk Determinants and Investment Decisions: An Explanatory Study // Research Journal of Finance and Accounting. 2017. V. 8. Issue 20. P. 104-111.
13. Gasparian M. S., Kiseleva I. A., Korneev D. G., Lebedev S. A., Lebedev V. A. Strategic analysis of risks when implementing investment projects // Revista ESPACIOS. 2018. V. 39. Issue 27. P. 16-26.
Вестник НГИЭИ. 2022. № 11 (138). C. 81-91. ISSN 2227-9407 (Print) Bulletin NGIEI. 2022. № 11 (138). P. 81-91. ISSN 2227-9407 (Print)
^^WWW^^WW пгппы л i л мп сггтппл т сглилмггг
nZUlUWAL ¿ELI ипяь CLUlVUMILb_
14. Пак В. Е. Анализ рисков инвестиционных проектов // Архивариус. 2015. Т. 1. № 3. С. 60-65.
15. Суховольская Н. Б. Оценка результатов анализа чувствительности инвестиционных проектов // Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. 2018. № 4 (53). С. 185-189.
16. Burja C., Burja V. The risk analysis for investments projects decision // Annales Universitatis Apulensis Series Oeconomica. 2009. V. 11. Issue 1. P. 98-105.
17. Riaman., Sukono., Sudradjat S., Noriszura I. Analysing the decision making for agricultural risk assessment: An application of extreme value theory // Decision Science Lettersa. 2021. Issue 10. P. 351-360.
18. Zholonko T., Grebinchuk O., B ielikova M., Kulynych Y., Oviechkina O. Methodological Tools for Investment Risk Assessment for the Companies of Real Economy Sector // Risk and Financial Management. 2021. V. 14. Issue 2. P. 78-88. DOI 10.3390/jrfm14020078.
19. Tabacov A., Fomina I. Analysis of risk and threats to financial performance of enterprises in agro-industrial complex // E3S Web of Conferences. 2021. V. 273. Issue 08058. P. 10. DOI 10.1051/e3sconf/202127308058.
20. Tobisova A., Senova A., Rozenberg R. Model for Sustainable Financial Planning and Investment Financing Using Monte Carlo Method // sustainability. 2022. V. 14. Issue 8785. P. 18. DOI 10.3390/su14148785.
21. Hanger-Kopp S., Palka M. Decision spaces in agricultural risk management: a mental model study of Austrian crop farmers // Environment, Development and Sustainability. 2022. Issue 24. P. 6072-6098.
Статья поступила в редакцию 23.08.2022; одобрена после рецензирования 26.09.2022;
принята к публикации 28.09.2022.
Информация об авторах: Э. В. Наговицына - к.э.н., доцент кафедры «Экономика», Spin-код: 4071-0586; Д. С. Тусин - аспирант, Spin-код: 7937-6244.
Заявленный вклад авторов:
Наговицына Э. В. - общее руководство проектом, формулирование основной концепции исследования, анализ и дополнение текста статьи.
Тусин Д. С. - сбор и обработка материалов, написание основной части текста.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
REFERENCES
1. Nezhnikova E., Kashirin V., Davydova Y., Kazakova S. Methodology for determining the investment attractiveness of construction of high-rise buildings, E3S Web of conferences, 2018, Vol. 33, Issue 3, p. 7. DOI 10.1051/e3sconf/20183303031
2. Shevchenko G., Ustinovichius L., Loniewski K. Risk Assesment Improvement in the Investment Project Management: Verbal Analysis Methods, Engineering, 2013, pp. 83-101.
3. Nagovicyna E. V., Tusin D. S. Obespechenie ekonomicheskoj bezopasnosti Rossii na osnove privlecheniya investicij v razvitie agropromyshlennogo kompleksai [Ensuring Russia's economic security by attracting investments in the development of the agro-industrial complex], VestnikNGIEI [Bulletin NGIEI], 2022, No. 4 (131), pp. 90-102.
4. Belotti V. N., Lopes Santos D., F.,Cruz Basso L. F. Methodology for assessing risk in innovation investments, ReA UFSM, 2019, Vol. 12, pp. 953-974.
5. Hosein G., Ray I. Priority analysis of pre-investment risks, Cogent Engineering, 2020, Vol. 7, Issue 1, p. 20. DOI 10.1080/23311916.2020.1757183.
6. Liu J., Li D. Research Advances in Energy Investment Risk Management - A Bibliometric Perspective, American Journal of Industrial and Business Management, 2022, Vol. 12, Issue 6, pp. 1125-1144. DOI 10.4236/ajibm.2022.126060.
7. Warren G. J. Investment Risk for Long-Term Investors, SSRN, 2021, p. 25. DOI 10.2139/ssrn.3820435.
8. Aleksanov D. S., Koshelev V. M., Chekmareva N. V. Kompleksnaya ocenka innovacij pri upravlenii proektami [Integrated assessment of innovations in project management], Ekonomika sel'skogo hozyajstva Rossii [Economics of Agriculture of Russia], 2021, No. 9, pp. 30-36.
90
VWWWWW рргипнд пкнля и птрлгtifra я жпнпмнк'д VWWWWW
ГЕ1 И ОПАЛ D ПАЯ И ОТРАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКА
9. Pahomova Yu. V., Kudryavceva N. N., Duvanova Yu. N. Formirovanie investicionnoj strategii predpriyatiya [Formation of the investment strategy of the enterprise], Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo universiteta in-zhinernyh tekhnologij [Bulletin of the Voronezh State University of Engineering Technologies], 2021, Vol. 83, No. 2 (88), pp. 237-242.
10. Bryantseva I. V., Voronina N. V. Risk assessment of investment projects implemented on the basis of project financing, IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2020, Vol. 911, Issue 1, p. 6. DOI 10.1088/1757-899X/911/1/012018.
11. Kraus K., Kraus N., Pochenchuk G. Principles, assessment and methods of risk management of investment activities of the enterprise, VUZFReview, 2021, Vol. 6, Issue 3, pp. 45-58. DOI 10.38188/2534-9228.21.3.06.
12. Alhammouri B., Alkhaldi F. Risk Determinants and Investment Decisions: An Explanatory Study, Research Journal of Finance and Accounting, 2017, Vol. 8, Issue 20, pp. 104-111.
13. Gasparian M. S., Kiseleva I. A., Korneev D. G., Lebedev S. A., Lebedev V. A. Strategic analysis of risks when implementing investment projects, Revista ESPACIOS, 2018, Vol. 39, Issue 27, pp. 16-26.
14. Pak V. E. Analiz riskov investicionnyh proektov [Risk analysis of investment projects], Arhivarius [Ar-chivarius], 2015, Vol. 1, No. 3, pp. 60-65.
15. Suhovol'skaya N. B. Ocenka rezul'tatov analiza chuvstvitel'nosti investicionnyh proektov [Evaluation of the results of the sensitivity analysis of investment projects], Izvestiya Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta [Proceedings of the St. Petersburg State Agrarian University], 2018, No. 4 (53), pp. 185-189.
16. Burja C., Burja V. The risk analysis for investments projects decision, Annales Universitatis Apulensis Series Oeconomica, 2009, Vol. 11, Issue 1, pp. 98-105.
17. Riaman., Sukono., Sudradjat S., Noriszura I. Analysing the decision making for agricultural risk assessment: An application of extreme value theory, Decision Science Lettersa, 2021, Issue 10, pp. 351-360.
18. Zholonko T., Grebinchuk O., B ielikova M., Kulynych Y., Oviechkina O. Methodological Tools for Investment Risk Assessment for the Companies of Real Economy Sector, Risk and Financial Management, 2021, Vol. 14, Issue 2, pp. 78-88. DOI 10.3390/jrfm14020078.
19. Tabacov A., Fomina I. Analysis of risk and threats to financial performance of enterprises in agro-industrial complex, E3S Web of Conferences, 2021, Vol. 273, Issue 08058, p. 10. DOI 10.1051/e3sconf/202127308058.
20. Tobisova A., Senova A., Rozenberg R. Model for Sustainable Financial Planning and Investment Financing Using Monte Carlo Method, Sustainability, 2022, Vol. 14, Issue 8785, P. 18. DOI 10.3390/su14148785.
21. Hanger-Kopp S., Palka M. Decision spaces in agricultural risk management: a mental model study of Austrian crop farmers, Environment, Development and Sustainability, 2022, Issue 24, pp. 6072-6098.
The article was submitted 23.08.2022; approved after reviewing 26.09.2022; accepted for publication 28.09.2022.
Information about the authors: E. V. Nagovitsyna - Ph.D. (Economy), associate professor of the chair «Economics», Spin-code: 4071-0586; D. S. Tusin - graduate student, Spin-code: 7937-6244.
Contribution of the authors:
Nagovitsyna E. V. - managed the research project, developed the theoretical framework, analyzing and supplementing the text.
Tusin D. S. - collection and processing of materials, wrote most parts of the text.
The authors declare no conflicts of interests
