Стратегия развития агропромышленного комплекса как проблема выбора эффективного портфеля инвестиций Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Развитие АПК

СТРАТЕГИЯ РАЗВИТИЯ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА КАК ПРОБЛЕМА ВЫБОРА ЭФФЕКТИВНОГО ПОРТФЕЛЯ ИНВЕСТИЦИЙ

а. н. соЛоМАХин, кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой Воронежский экономико-правовой институт

Известно, что развитие агропромышленного комплекса (АПК) невозможно без разработки эффективной стратегии, в основу которой заложена программа экономического и социального развития, включающая в себя комплекс отраслевых инвестиционно-технических проектов (ИТП) предприятий.

Вместе с тем формирование программы развития АПК в регионах—далеко не однозначная проблема, которая может быть сведена к реализации произвольного набора ИТП предприятий по отраслям АПК. Это обусловлено, прежде всего, неравномерностью в развитии регионов, спецификой климатических и природных условий, текущим состоянием ресурсной базы и сложившимся балансом в спросе и предложении сельскохозяйственной продукции на рынке. Очевидно, что все эти условия требуют формирования такой программы развития АПК, которая учитывает специфику региона в наиболее значимых ее проявлениях и рыночную целесообразность. Однако зачастую эти факторы при формировании программы развития АПК не учитываются.

Так, например, на начальном этапе исполнения «Программы экономического и социального развития Воронежской области на 2002 — 2006 гг.» по разделу АПК предусматривалась реализация 89 инвестиционных проектов по подразделам «Сельхозмашиностроение», «Производство сельскохозяйственной продукции» и «Переработка сельскохозяйственной продукции». Общий объем финансирования должен был составить 5585,48 млн руб., из них 5,0 млн руб. — средства областного

бюджета, 1788,44 млн руб. — кредиты из средств Российского сельскохозяйственного банка, 2675,6 млн руб. — кредиты коммерческих банков, 1116,44 млн руб. — собственные средства.

Вместе с тем в течение 2002—2006 гг. программа постоянно корректировалась. На момент окончания срока действия программы по АПК дополнительно были включены еще 166 инвестиционных проектов на сумму 8,66 млрд руб., при этом были исключены 84 проекта, реализация которых была запланирована в начале программы в 2002 г. [1].

Предполагалось, что выполнение программы позволит увеличить общий объем производства сельскохозяйственной продукции в 2,5 — 3 раза, совокупная чистая прибыль предприятий составит 1897,24 млн руб. в год. Однако увеличить объем производства сельхозпродукции не удалось, совокупная чистая прибыль от реализации программы составила не более 1 млрд руб. в год.

Несмотря на то, что в растениеводстве Воронежской области был реализован комплекс программ по серьезному увеличению объемов производства сельхозпродукции (целевыми индикаторами для области являлись увеличение к 2008 г. производства зерновых до 3 млн т, сахарной свеклы — до 5 млн т, подсолнечника — до 600 тыс. т), достичь заданных показателей не удалось. Валовые объемы производства продукции растениеводства в Воронежской области показаны на рис. 1 [4].

Наблюдается гипертрофия экстенсивного производства сельскохозяйственной продукции в области, доля которой в стоимости продукции

АПК по области составляет 95 — 98 %. В отличие от соседей по ЦФО не применяются инновационные ресурсосберегающие технологии, объем высева элитных сортов не превышает 8—11 %, не обеспечивается выполнение технологий прогрессивного севооборота и районирования земель.

Инвестирование сельхозпредприятий не взаимоувязано с развитием инновационных технологий, а потому урожайность культур находится на низком уровне, а сам инвестиционный процесс не дает импульса для дальнейшего развития отрасли.

В животноводстве в течение 10 последних лет поголовье крупнорогатого скота и свиней сокращается в среднем на 20 — 25 % ежегодно, что привело к загрузке производственных мощностей по переработке мяса импортом. Доля прибыльных предприятий в 2006 г. составила 70 %.

Приведенные оценки позволяют выдвинуть гипотезу, что «Программа экономического и социального развития Воронежской области на 2002 — 2006 гг.» не учитывает специфики сельскохозяйственных отраслей и рыночной целесообразности реализации инвестиционного портфеля, включающего в себя набор активов, состоящий из различных ИТП сельхозпредприятий. Для проверки этой гипотезы проведем оценку доходности и риска портфеля инвестиций в АПК Воронежской области в 2002 г. с помощью аппарата портфельной теории Марковица.

I. Проведем оценку инвестиционно-технических проектов по АПК Воронежской области и сформируем состав (ПА) активов портфеля ПА = А1, А2, А3.... Аи, где Аи — проект или группа ИТП, объединенных по производственно-отраслевому признаку Например, проекты СХП, связанные с производством и переработкой продукции растениеводства.

Затем определим долю (V) каждого актива в портфеле как отношение числа ИТП в активе к общему

Объем продукции, тыс. т 4500 •

4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0

—Аг

V-

X

1980 1985 1990 1991 1995 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Год

Зерновые

Свекла--Подсолнечник--Овощи

Рис. 1. Динамика валового сбора продукции растениеводства в Воронежской области

числу ИТП в инвестиционном портфеле, который в дальнейшем будет выражать вероятность (Р) получения заданного чистого дисконтированного дохода (ЧДД) сельскохозяйственных предприятий по соответствующему активу.

Оценка принятых к реализации ИТП в АПК Воронежской области показала, что из всех инвестиционных проектов можно выделить следующие группы активов [3]:

А: — группа из 7 проектов по развитию растениеводства. Отношение количества ИТП актива к общему количеству проектов в портфеле (вес актива) — V = 0,9;

А2 — группа из 4 проектов по развитию семенного фонда, вес актива V2 = 0,5;

А3 — группа из 10 проектов по развитию животноводства, вес актива V3 = 0,13;

А4 — группа из 6 проектов по развитию комплексного производства (животноводство-растениеводство), вес актива V, = 0,8;

А5 — группа из 4 проектов по развитию птицеводства, вес актива V = 0,5;

А6 — группа из 2 проектов по развитию рыбоводства, вес актива V = 0,3;

А7 — группа из 2 проектов по развитию комплексных хозяйств АПК (агрофирм), вес актива ^ = 0,3;

А8 — группа из 9 проектов по развитию предприятий, предоставляющих механизированные услуги, вес актива — V = 0,12;

А9, — группа из 11 проектов по развитию производства переработки молока и молочной продукции. Вес актива — V = 0,14;

А10 — группа из 4 проектов по развитию производства консервированных продуктов широкого ассортимента, вес актива Ví0 = 0,5;

А11 — группа из 5 проектов по развитию производства неконсервированных продуктов широко ассортимента, вес актива Уп = 0,6;

А12 — группа из 3 проектов по развитию производства переработки мясной продукции, вес актива V12 = 0,4;

А13 — группа из 2 проектов по освоению производства подсолнечного масла: № 200, 201, вес актива У13 = 0,3;

А14 — группа из 6 проектов по развитию мукомольного и хлебобулочного производства, вес актива V. = 0,8;

Плоды и ягоды

А — 1 проект: организация производства гранулированных кормов для животных, вес актива

^5 = 0,1

А16 — 1 проект: организация производства по шоковой заморозке овощных и фруктовых смесей и продуктов леса, вес актива У16 = 0,1.

II. Определим сумму (£) возможного чистого дисконтированного дохода (ЧДД) от всех активов за период действия программы:

х=22 °ч

г=1 1=1

(1)

где D¡ — ЧДД дляу-го актива за ¡-й год, п — количество активов программы, k — число лет в инвестиционной программе.

В соответствии с выражением 1, S = 2510,18 млн руб.

III. Определим ежегодные доходы по каждому активу в процентах от общей суммы ЧДД за весь период действия инвестиционной программы (Dn=D¡. /S х100) и представим их в виде табл. 1.

Таблица 1

Состав ежегодных доходов в процентах по каждому активу за пять лет реализации инвестиционной программы

(период) Актив 1 2 3 4 5

Dl(%) 01,1 01,2 01,3 01,4 01,5

D2(%) 02,1 02,2 02,3 02,4 02,5

03(%) 03,1 03,2 03,3 03,4 03,5

о (%) 0п, 1 0п, 2 0п, 3 0п, 4 0п, 5

Количество столбцов со значениями процентов ежегодного ЧДД по каждому активу должно совпадать с количеством лет в период действия программы. Для решения этой задачи необходимо вычислить предполагаемые суммы ЧДД по каждому активу и представить их в виде табл. 2.

Затем рассчитаем ежегодный ЧДД по каждому активу в процентах от суммы доходов на весь период действия программы и представим в виде табл. 3.

IV. Проведем расчет ожидаемого среднего значения ЧДД за год программы как суммы всех возможных доходов активов, умноженных на соответствующую вероятность их получения [3]:

п

Е(о) = Р1Б1 + Р2Б2 +... + РпБп = 2№ , (2)

i=l

и рассчитаем средний уровень ЧДД за весь период действия программы:

к

Е(б) = Е(б\ + Е(й)2 + ... + Е(б)п =2Е(°)г , (3)

г=1

где k — число лет в периоде действия программы.

С учетом приведенных выше данных ожидаемые уровни ЧДД по годам реализации Программы развития АПК в Воронежской области составили: за первый год — Е (D) = 9,24 %; за второй год — Е(D) 2 = 6,61 %; за третий год — Е(В) 3 = 8,38 %; за четвертый год — Е (D) 4 = 8,53 %; за пятый год — Е (D) 5 = 8,39 %. Суммарный уровень, — Е (D) чистого дисконтированного дохода за пять лет действия программы составил не более 41 %.

Рассчитанные уровни ЧДД подтверждают выдвинутую гипотезу, т. к. планируемый уровень

Таблица 2

Суммы ЧДД от инвестиций по каждому активу (млн руб.)

Номер актива Прибыль за 2002 г. Прибыль за 2003 г. Прибыль за 2004 г. Прибыль за 2005 г. Прибыль за 2006 г.

01 4,48 5,08 7,89 20,94 22,22

Д 35,77 36,68 35,77 37,15 41,52

О, 22,81 2,37 20,03 46,23 71,18

О, 23,13 -20,53 -22,43 -35,83 21,52

20,22 2,43 25,13 49,87 55,42

06 2 1,11 1,35 3,5 11,28

07 46,85 26,27 -6,3 12,3 68,03

а 146,63 39,25 43,72 54,65 76,55

09 106,5 14,95 81,18 113,37 129,86

0,0 4,04 5,24 5,89 10,09 9,74

0ц 36,27 115,69 110,85 123,68 127,48

д. 2,84 14,84 11,94 16,64 18,04

17,16 11,69 13,89 20,79 20,79

10,93 53,28 61,06 30,94 77,11

015 7,04 1,12 6,5 14,8 14,8

016 8,85 7,67 7,98 8,41 0

Итого: 495,67 317,15 404,45 527,53 765,55

Таблица 3

Процентное соотношение ЧДД от инвестиций в АПК по каждому активу

^^^^^ Года Доход Доход за 1 год (%) Доход за 2 год (%) Доход за 3 год (%) Доход за 4 год (%) Доход за 5 год (%)

D,(%) 0,90 1,60 1,95 3,97 2,90

D2(%) 7,22 11,57 8,84 7,04 5,42

D3(%) 4,60 0,75 4,95 8,76 9,30

D4(%) 4,67 -6,47 -5,55 -6,79 2,81

d5(%) 4,08 0,77 6,21 9,45 7,24

D6(%) 0,40 0,35 0,33 0,66 1,47

d7(%) 9,45 8,28 -1,56 2,33 8,89

d8(%) 29,58 12,38 10,81 10,36 10,00

d9(%) 21,49 4,71 20,07 21,49 16,96

DM(%) 0,82 1,65 1,46 1,91 1,27

D„(%) 7,32 36,48 27,41 23,44 16,65

Du(%) 0,57 4,68 2,95 3,15 2,36

D13(%) 3,46 3,69 3,43 3,94 2,72

DM(%) 2,21 16,80 15,10 5,87 10,07

Du(%) 1,42 0,35 1,61 2,81 1,93

Di6(%) 1,82 2,42 1,97 1,59 0,00

дохода в бюджет Воронежской области от реализации программы в сфере АПК по нарастающему итогу за пять лет реализации должен был составить не менее 180 — 220 % [1]. Сравнительная диаграмма планируемых, полученных и рассчитанных показателей по уровню ЧДД программы развития АПК Воронежской области приведена на рис. 2.

V. Проведем расчет риска инвестиционного портфеля по АПК, для чего определим метод расчета. Рискованность актива измеряется дисперсией или среднеквадратическим отклонением доходов по этому активу, а риск портфеля — дисперсией или среднеквадратическим отклонением доходов этого портфеля.

Дисперсия или вариация случайной величины служит мерой разброса ее значений около среднего значения. Для ЧДД как случайной величины вариация, оценивающая степень отклонения возможных конкретных значений от средней или ожидаемой доходности, служит мерой риска, связанной с этой доходностью. Таким образом, формула для определения риска некоторого актива может быть представлена следующим образом [3,5]:

у2 = var(D)j = ¿ Pj \Pj - E(d)]2, (4)

j=i

где Pj — вероятность реализации j-го актива инвестиционных проектов портфеля; Dj — уровень дохода j-го актива инвестиционных проектов портфеля;

E (D) — средние значения доходности программы за весь период, определенные в соответствии с выражением (3).

Оценка риска на фондовом рынке, где пары отраслевых активов часто взаимосвязаны по доходам, требует наличия информации не только о колебаниях (вариации) ЧДД отдельных активов, но и о степени, с которой ЧДД пар активов колеблется вместе. При этом риск фондового инвестиционного портфеля, измеряемый через дисперсию, рассчитывается как взвешенная сумма ковариаций всех пар активов в портфеле, где каждая ковариация взвешена на произведение долей каждой пары соответствующих активов и дисперсия рассматривается как ковариация актива с самим собой [3].

В нашем случае, когда существует большое число активов, состоящих из некоторого множества отраслевых ИТП, доступных для инвестиций, и все доходы по этим активам независимы, средневзвешенный риск совокупного инвестиционного портфеля в АПК может быть найден по формуле:

N

у р2=1° 2, (5)

где N — общее число активов в инвестиционном

портфеле по АПК [5].

Расчеты, проведенные по формуле (5), показывают, что общий средневзвешенный риск всех активов программы развития по АПК составляет 76,5 %, что в 6 — 7 раз превышает рекомендуемые значения диверсифицируемого риска (10 — 15 %).

Исходя из полученных результатов, можно сделать следующий вывод: показатели риска и доходности инвестиционного портфеля в АПК

Уровень ЧДД, % 70л

60' 50' 40' 30' 20' 10' 0

—

(С

г1 , п п и

□ Рассчитанный уровень ЧДД

□ Полученный уровень ЧДД

□ Планируемый уровень ЧДД

1 год 2 год 3 год 4 год 5 год

Рис. 2. Рассчитанные, полученные и планируемые уровни ЧДД по годам реализации программы инвестиционного развития Воронежской области в сфере АПК

Воронежской области требуют его переформирования. Это означает исключение некоторой части активов и включение в состав портфеля таких активов, которые обеспечивают формирование программы экономического и социального развития Воронежской области на 2002 — 2006 гг. с заданным риском и доходностью в соответствии с принятыми индикаторами.

Если при разработке региональной или федеральной программы развития АПК инвестировать средства в какой-либо один из видов отраслевых инвестиционных проектов (например, в животноводство по мясному направлению) или большую часть средств выделить одному активу из некоторого множества (например, на создание МТС во всех районах Воронежской области), то институциональный инвестор может оказаться зависимым от колебания уровня дохода на рынке только по этой отрасли или активу.

В связи с этим вкладывать финансовые средства следует в набор ИТП различных отраслей и активов АПК, причем достаточно равномерно. В этом случае эффективность инвестиций также будет зависеть от колебаний уровня дохода, но уже не от дохода актива, а от усредненного отраслевого дохода, который колеблется значительно меньше, поскольку при снижении дохода одного из активов доход другого актива может повыситься, и колебания будут взаимно погашаться. Такой портфель, содержащий самые разнообразные типы инвестиционных проектов по отраслям, называется диверсифицированным.

Диверсифицированные портфели значительно снижают несистематические риски, но полностью устранить инвестиционный риск нельзя, так как при инвестировании часто присутствуют систематические риски, присущие конкретной экономической системе в целом или

отдельному рынку и не поддающиеся диверсификации. Систематический риск обусловлен общим состоянием экономики и связан с такими факторами, как: уровень коррупции; инфляция; изменения налогооблагаемой базы и денежной политики в государстве; изменением цен на технические средства, материалы, селекционный фонд в животноводстве и растениеводстве и прочие компоненты, значительно влияющие на цену реализации ИТП и его доходность, текущим и ожидаемым процентом по долгосрочным кредитам и т. п., вызванными общерыночными колебаниями.

В целом необходимо стремиться сформировать наиболее эффективный портфель ИТП в АПК, имеющий наибольшую ожидаемую доходность при заданном уровне риска или наименьший риск при заданной ожидаемой доходности, на основе формирования и отбора альтернативных вариантов портфеля, содержащих различные доли активов.

Каждый из вариантов портфеля просчитывается, т. е. определяются его экономические показатели по годам реализации. Обычно к таким показателям относят уровень дохода, уровень издержек и связанную с ним внутреннюю норму рентабельности, горизонт инвестирования и т. п. Современное программное обеспечение (инвестиционные компьютерные калькуляторы) позволяют рассчитать эти показатели не только с учетом детерминированной составляющей, но с учетом изменения возможной экономической ситуации на рынке сельхозпродуктов.

Таким образом, на основе полученных данных об эффективности реализации того или иного варианта ИТП можно оценить ожидаемую доходность инвестиционного портфеля в АПК как среднее значение вероятностей их реализации, а риск — как стандартное отклонение возможных значений доходности от ожидаемого.

Для повышения достоверности оценки при выборе наиболее эффективного портфеля инвестиций целесообразно использовать экспертные методы, обеспечивающие построение «функции полезности», которая выражает предпочтения субъекта при определенных отношениях к риску и представлениях об ожидаемых доходностях [3,5].

В заключение необходимо отметить, что использование аппарата портфельной теории при формировании стратегии инвестиционного разви-

тия в сфере АПК возможно и при условии отсутствия ковариационных отношений между активами, что делает его универсальным инструментом для оценки реальных инвестиций.

ЛИТЕРАТУРА

1. Программы социального и экономического развития Воронежской области на 2002 — 2006 гг. — (http://www. mvestvm. га/.)

2. Соломахин А. Н. Основные задачи формирования стратегии инвестиционного развития АПК: статья. / А. Н. Соломахин. — М.: Региональная экономика: теория и практика, № 10 (49), 2007. С. 140 — 145.

3. Шапкин А. С. Экономические и финансовые риски. Оценка, управление, портфель инвестиций. — 4-е изд. — М.: «Дашков и К», 2006. — 544 с.

4. Статистический сборник. Сельское хозяйство Воронежской области. — Воронеж: Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Воронежской области. 2006. — 83 с.

5. Соломахин А. Н. и др. Прогнозирование развития агропромышленного комплекса при реализации инвестиционной программы с учетом государственного управления рисками: монография / А. Н. Соломахин, Т. Л. Безрукова, Л. Н. Гостева, — М.: КноРус. 2007. — 155 с.

— — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — —

Международная научная конференция i

«Моделирование нелинейных процессов и систем», Россия, Москва, 14 - 18 октября 2008

Методы математического моделирования в настоящее время активно синтезируются с областями I синергетического знания и используются в самых различных научных направлениях и весьма эффективны ' для познавания окружающего мира, а также получения новых решений.

Ключевыми моментами обсуждения на конференции будут являться: нелинейность исследуемых ' явлений, применение современных конструктивных методов решений, исследование кинетических про- 1 цессов, взаимодействие электромагнитного излучения с кластерами и фрактальными объектами, законы распространения информации и т. д.

Конференции всегда отмечали междисциплинарность и всестороннее исследование нелинейных про- . цессов. Продолжая эти традиции, мы несколько расширяем проблематику в соотвествии с современным ■ углублением многих направлений физики, химии, биологии, экономики, экологии и развития методов | математического моделирования для решения нелинейных задач самого различного уровня. |

Исторически предшествующими конференциями являлись четыре конференции, а именно: |

I • конференции по темам «Математическое моделирование процессов нелинейных возбуждений, переноса, динамики и упрваления в конден- | I сированных системах и других средах» (Тверь 1994,1996 гг., Москва 1998, 2000 гг.); I

I • атакжеконгрессыпоматематическомумоделированию(Дубна2002 г.,НижнийНовгород2004г.). I

I Были опубликованы тезисы и доклады конференций, в частности, в 1999 и 2001 гг. в издательстве KluwerAcademic/Plenum Publishers. I

I Целиизадачиконференции: I

I • объединение представителей различных направлений фундаментальных и прикладных наук; I

I • привлечениемолодыхученых; I

I • организация дискуссий и семинаров по совеременным проблемам естествознания; I

I • обсуждение методологических проблем и тенденций современной науки; I

I • обсуждение перспектив и результатов применения методов математического моделирования к биосистемам и наносистемам; I

I • обсуждение концепций математического моделирования в экологии и экономике. I

I ПроведениеконференцииподдержаноРФФИ(грант№08-01-061080-г). I

I Подробности на сайте конференции: http://2008.appmath.ru/ I