CC BY
55
УДК 330.322.54
Тенденции развития теории оценки эффективности перспективных инвестиционно-строительных проектов в цифровой экономике
Е. В. Казаку
Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, Российская Федерация, 190031, Санкт-Петербург, Московский пр., 9
Для цитирования: Казаку Е. В. Тенденции развития теории оценки эффективности перспективных инвестиционно-строительных проектов в цифровой экономике // Бюллетень результатов научных исследований. - 2019. - Вып. 4. - С. 109-129. 001: 10.20295/2223-9987-2019-3-109-129
Аннотация
Цель: Выявление основных тенденций развития теории оценки эффективности перспективных инвестиционно-строительных проектов (ПИСП). К ним следует отнести все линейно-протяженные строительные проекты, реализация которых осуществляется с участием государственных инвестиций разных уровней, а также имеющих социально-экономическое значение для региона строительства и России в целом. Методы: Глобальная информатизация, проникающая во все сферы деятельности человека, обусловливает формирование цифровой экономики как хозяйственной деятельности, функционирующей в цифровом пространстве. Это означает, что ключевым фактором производства являются данные в цифровом виде, обработка которых в больших объемах по сравнению с традиционными формами хозяйствования позволяют повысить эффективность хозяйственной деятельности. Применены методы качественной и количественной оценок риска и учета неопределенности инвестиционных проектов. Результаты: Формирование цифровой экономики определяет новый этап развития теории оценки эффективности инвестиций. В большинстве теоретических направлений отдается предпочтение использованию стоимостного критерия эффективности, методов качественной оценки и идентификации риска, внедрению современных цифровых методов оценки риска и учета неопределенности (метод Монте-Карло, метод интегральных сверток чисел). Не существует универсального теоретического подхода, раскрывающего сущность инвестиционного процесса через окупаемость инвестиций, позволяющую достоверно оценить экономическую эффективность в строительство ПИСП в цифровой экономике. Выявлено, что реализация ПИСП предполагает необходимость дополнения теоретических основ, принимающих во внимание их специфику в части учитываемых эффектов, а также факторов неопределенности. Практическая значимость: Развитие теории эффективности и как следствие увеличение скорости сбора основных данных в условиях цифровой экономики, а также повышение достоверности оценок эффективности за счет математических методов количественной оценки риска и неопределенности играют важную роль в разработке и внедрению ПИСП в транспортной отрасли.
Ключевые слова: Инвестиционно-строительный проект, оценка эффективности инвестиций, методы учета риска, методы имитационного моделирования, классификация методов, история становления теории эффективности, цифровая экономика, транспортное строительство.
Введение
Глобальная информатизация, проникающая во все большие сферы деятельности человека, обусловливает формирование цифровой экономики как хозяйственной деятельности, функционирующей в цифровом пространстве. Это означает, что ключевым фактором производства становятся данные в цифровом виде. Их обработка в больших объемах по сравнению с традиционными формами хозяйствования позволяет повысить эффективность хозяйственной деятельности *.
Формирование цифровой экономики определяет новый этап развития теории оценки эффективности инвестиций, центром которого становятся технологии применения цифровых данных для обоснования, оценки и мониторинга эффективности инвестиций, базирующихся на идентификации факторов неопределенности, оценке уровня риска и построения вероятностных распределений показателей эффективности инвестиций.
Реализация инвестиций в линейные капиталоемкие транспортные объекты сопровождается выделением обособленной хозяйственной единицы - инвестиционного проекта - с целью обоснования целесообразности, объемов и сроков капиталовложений, разработкой детального бизнес-плана, а также его осуществления.
В рамках настоящего исследования рассматриваются перспективные инвестиционно-строительные проекты (ПИСП). К ним следует отнести все линейно-протяженные строительные проекты, реализация которых осуществляется с участием государственных инвестиций разных уровней, а также имеющих социально-экономическое значение для региона строительства и России в целом.
Цель исследования
Для выявления основных тенденций развития теории оценки эффективности инвестиций в сфере транспортного строительства в цифровой экономике необходимо выполнить анализ существующей системы методов оценки эффективности ПИСП в цифровой экономике:
- представить исторический обзор становления теории эффективности инвестиций;
* Указ Президента РФ от 9 мая 2017 г. № 203 «О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 годы» (Официальный интернет-портал правовой информации http://www.pravo.gov.ru, 10.05.2017 г., Собрание законодательства РФ, 15.05.2017 г., № 20, ст. 2901).
- построить классификацию методов оценки эффективности ПИСП в цифровой экономике;
- охарактеризовать основные методы оценки эффективности ПИСП в цифровой экономике;
- проанализировать особенности применения методов имитационного моделирования для оценки эффективности ПИСП в цифровой экономике;
- представить экономическое обоснование использования основных методов вероятностной оценки.
Методика исследования
Определение эффективности инвестиций в строительство ПИСП осуществляется на основании как детерминированных методов [1-6], так и вероятностных методов с учетом неопределенности и риска.
Отметим, что начало оценки рисков следует связывать с работой Ф. Х. Найта [6] в 1921 г., который рассмотрел качественную оценку рисков в рамках теории финансов. Мировой экономический кризис определил формирование практического интереса в некоторых вопросах прогнозирования, анализа и оценки риска. И. Фишер [7] в своей работе, посвященной временной теории денег, описал перспективу инвестиционного проектирования теоретическими основами, отметив влияние инфляции на процентную ставку. Развитие теории рисков было обусловлено научными разработками Г. Мар-ковица и Дж. Данцига [8], которые в 1952 г. предложили метод учета риска при выборе инвестиционных портфелей, базируемый на оценках доходности и стандартном отклонении каждого портфеля.
Основной блок теории рисков сложился в России в начале XX в. Были разработаны законодательные акты, освещающие существование производственно-хозяйственных рисков [9]. Тем не менее к середине 30-х годов XX в. риск был исключен из научной терминологии и был причислен к явлениям капиталистического хозяйства на основании того, что не мог сочетаться с плановой экономикой СССР. С начала перестройки и формирования рыночной экономики России в конце XX в. снова появился интерес к вопросам оценки и учета риска в инвестиционной сфере.
В сфере деятельности, посвященной железнодорожному строительству, вопросы оценки риска и неопределенности раскрыты меньше, чем в смежных сферах деятельности. В действующих отраслевых методиках [10, 11], опирающихся на методические рекомендации [12], понятие риск раскрыто как неопределенность, связанная с возможностью возникновения в ходе осуществления проекта неблагоприятных ситуаций и последствий [13]. Понятие неопределенность принято как неполнота и (или) неточность информации об условиях реализации проекта. Понимание риска как неопределенности
обусловливает формирование системы методов оценки риска, базирующихся на субъективных качественных оценках.
Одним из первых для учета риска и неопределенности стал применяться метод поправки на риск, представленный в 1998 г. [13]. В 2008 г. была разработана отраслевая методика социально-экономической эффективности [14], в которой при расчете показателей эффективности рекомендуется учитывать «некоторый известный фиксированный сценарий, так как риск и неопределенность отсутствуют». Предложены методы анализа чувствительности проекта к изменению отдельных параметров и анализа наиболее рискованных для общества сценариев реализации проекта.
Обеспечение достоверности результатов оценки эффективности инвестиций в строительство ПИСП основано на интегрировании существующих методов оценки эффективности инвестиций и особенностей инвестирования железнодорожного строительства.
Систему методов оценки риска и учета неопределенности следует раскрыть, применяя признаки классификации: прямой или косвенный характер полученного результата (прямой, косвенный); характер получаемой оценки риска (качественный, количественный); характер учета фактора времени (статический, динамический); характер учета неопределенности (при помощи функции распределения, дискретно); способ нахождения результирующего показателя (имитационное моделирование, аналитический).
Аналитический способ определения результатов ориентирован на получение значений экзогенных переменных. Имитационный способ опирается на пошаговое нахождение результирующих показателей. Динамические модели, в отличие от статических, учитывают фактор времени.
Методы косвенной оценки (рис. 1) предполагают использовать технологии корректировки и вариации параметров, что обусловливает субъективность оценок и образует более низкую степень достоверности результатов.
Методы косвенной оценки сформированы на базе двух групп методов: оценка устойчивости (укрупненная оценка устойчивости, метод достоверных эквивалентов, метод вариации параметров, регрессионный анализ) и анализ чувствительности (анализ уровней безубыточности, анализ точки безубыточности, анализ чувствительности, факторный анализ).
Устойчивость проверяется корректировкой параметров и получением значений исследуемого показателя. Применение метода укрупненной оценки устойчивости [15, 16] основано на умеренно пессимистических прогнозах параметров проекта, выделении резерва средств на непредвиденные расходы, а также изменении нормы дисконта Ер на величину поправки на риск р. Эксперт определяет критические точки проекта и назначает величину поправки на риск. Метод широко используется, однако его субъективность снижает степень доверия к результатам.
Методы оценки эффективности инвестиций с учетом риска и неопределенности
Методы с учетом количественных характеристик неопределенности
Деревья решений
Нечеткие множества
Метод сценариев
Метод VAR (Value-at-Risk)
Методы имитационного моделирования
Методы Монте-Карло
Метод интегральных сверток чисел
Экспертных оценок
Метод аналогии
Уместности затрат
Укрупненная оценка устойчивости
Метод достоверных эквивалентов
Вариация параметров
Регрессионный анализ
Анализ уровней безубыточности
Анализ точки безубыточности
Анализ чувствительности
Факторный анализ
Рис. 1. Классификация методов оценки эффективности инвестиций с учетом риска и неопределенности
Основная концепция метода достоверных эквивалентов [17] заключается в корректировке моделируемых значений элементов денежного потока. Корректировка осуществляется за счет применения понижающих коэффициентов, определяемых аналитиком, что обусловливает недостаточную достоверность результатов.
Метод вариации параметров [12] объединяет метод анализа чувствительности и метод сценариев. Эксперт формирует сценарии с разными наборами ключевых параметров проекта. Положительное решение принимается в случае положительного значения результирующего показателя во всех случаях.
Регрессионный анализ [18-21] базируется на применении зависимостей изменения основных факторов неопределенности для определения прогнозных показателей эффективности. Учет зависимостей, полученных на основании статистических данных, в модели ведется путем использования коэффициентов, обусловливающих уровень риска. Трудоемкость обоснования выявленных зависимостей с учетом корреляции снижает достоверность результатов.
Методы анализа чувствительности [4, 16, 22-25] целесообразно применять при изучении влияния факторов риска на исследуемый показатель. Часть методов демонстрирует отношение безубыточного объема продаж к проектному (метод анализа уровней безубыточности), другая часть отмечает критические точки параметров проекта (метод анализа точки безубыточности). Часто методы анализа чувствительности используют для определения эластичности показателей эффективности к отдельным параметрам (факторный анализ).
Прямые методы включают две группы: качественную и количественную оценки. В группу качественных методов входят метод экспертных оценок [15, 17, 26], метод аналогии [17], метод анализа уместности затрат [17] и др. Ключевая характеристика данных методов заключается в их зависимости от опыта и квалификации экспертов-аналитиков, что отражается на достоверности результатов.
Методы количественной оценки - это:
- методы с учетом количественных характеристик неопределенности (деревья решений, метод интервальных моделей, метод нечетких множеств, метод сценариев);
- метод УЫыв-Ш-Шзк (УЛЯ);
- методы имитационного моделирования (Монте-Карло и интегральных сверток чисел).
Основой методов деревья решений [15, 17, 27], метода сценариев [2931], метода интервальных моделей [9, 16] и метода нечеткие множества [21, 28, 32] является метод оценки ожидаемого эффекта с учетом количественных характеристик неопределенности [12]. Эти методы принимают
во внимание реализацию разных сценариев с учетом их вероятностных характеристик, устанавливаемых экспертом, с их помощью определяют риск неэффективности проекта как суммы вероятностей всех сценариев, не удовлетворяющих критерию эффективности.
Метод VAR [33-35] отражает степень устойчивости инвестиционного портфеля, когда рассчитывается уровень потерь, не превышающий уровень потерь стоимости всего портфеля за определенный период. Уровень потерь учитывается в модели с заданной вероятностью.
Особенности применения методов имитационного моделирования представлена в таблице.
Методы Монте-Карло [36, 37, 42-48] опираются на законы распределения выбранных факторов неопределенности и расчета среднего значения искомого показателя эффективности путем имитационного моделирования реализации случайных факторов при помощи датчика псевдослучайных чисел. Они широко применяются в финансовой сфере. Однако есть примеры внедрения их в инвестиционной сфере: Г. В. Глаговский [49] использовал метод Монте-Карло для оценки эффективности инвестиционных проектов в энергетике с назначением весовых значений выбранных факторов, В. В. Бобырев [34] - для оценки риска при управлении денежными потоками предприятия. С. А. Кошечкин [37], А. П. Кувшинов и А. В. Лукашов [36] объединили метод Монте-Карло с методами анализа чувствительности и методом сценариев.
Инновационный метод интегральных сверток чисел [39, 40, 50-53] впервые был применен С. Г. Опариным. Он позволяет построить дискретную функцию риска для большого количества факторов неопределенности за счет многократного использования операции интегральных сверток числовых последовательностей. О. А. Третьяковым [39] и С. Г. Опариным [40] применен метод интегральных сверток чисел для оценки риска неполучения ожидаемых эффектов при проведении торгов. Ю. Е. Гурова и С. Г. Опарин [38, 51-53] реализовали метод оценки социально-экономической оценки эффективности автодорожного строительства по показателю «риск неполучения ожидаемого интегрального эффекта». С. Г. Опарин вместе с А. Е. Стасишиной-Ольшевской [41] при исследовании риска большое значение уделяют его идентификации, а также оценке риска с учетом факторов, связанных с контрактной системой и системой ценообразования.
Для более наглядного представления о существующих тенденциях развития теории оценки эффективности инвестиций было выполнено экономическое обоснование. Выделены следующие методы (см. таблицу): метод поправки на риск, метод Монте-Карло, метод интегральных сверток чисел. Полученные результаты оценки представлены на рис. 2.
Результатом оценки методом поправки на риск является единственное значение срока окупаемости, что отражает оценку среднего. Точность оценки
Особенности применения методов имитационного моделирования для оценки эффективности инвестиций
Метод Автор Риск Цель метода Отрасль Факторы Показатель Достоверность
Монте-Карло, анализ чувствительности, метод сценариев А. П. Кувшинов, А. В. Лукашов [36] Системный макроэкономический, специфический проектный Анализ риска, финансовый менеджмент Транспортное строительство Темп инфляции, темп цен на недвижимость Net present value (NPV) Эксперт задает вероятность сценариев
Монте-Карло, анализ чувствительности, метод сценариев С. А. Кошечкин [37] - Анализ риска инвестиционных проектов Строительство промышленных объектов - Net present value (NPV) Эксперт задает вероятность сценариев
Метод интегральных сверток чисел Ю. Е. Гурова, С. Г. Опарин [38] Риск неполучения ожидаемых интегральных эффектов Оценка социально-экономической эффективности Автодорожное строительство Интенсивно сть движения, площадь земли, сдаваемой в аренду Net present value (NPV) Высокая степень достоверности результатов
Метод интегральных сверток чисел О. А. Третьяков, С. Г. Опарин [39, 40] Риск неполучения ожидаемого эффекта Анализ рисков при проведении торгов Транспортное строительство Финансовое состояние подрядчика Net present value (NPV) Высокая степень достоверности результатов
Метод идентификации и построения профиля риска; анализ чувствительности С. Г. Опарин, А. Е. Стасишина-Ольшевская [41] Риск потребности в дополнительном финансировании Повышение достоверности определения стоимости строительства объекта Транспортное строительство Факторы, связанные с контрактной системой и системой ценообразования Net present value (NPV) Высокая степень достоверности результатов
г* 0,50
0.00
<=>( Ь С=1 и —| —й и \'пкцг неест (Я рист иций! тл Щ вот и супаея ЧСЧ) тети
°1 ■ ист- • т юкупа ели осп т * п ри
_ 3 аданн эм сро ке оку паемс сти
—
и е=> с '>\нкш 1Я РИС) са( Мо нте-К 'av.no)
-Л 1ател атичй 1СК1 эес жида ние
1_ —С \yfnum а-Кпп! о)
_а • с 'рок о <упаел ЮС шр *Т1Ы игл тп -
= Ч -1 Г 1 1/1 иу ч и
—€ попрс 76К01Т Т >ис \
__| „
1— \ =3 СЧ в =1 4=
114 116 118 120 122 124 126 128 130 132 134 136 138 140
"0
т0, месяц
Рис. 2. Графическое представление результатов оценки эффективности ПИСП методами поправки на риск, Монте-Карло и интегральных сверток чисел
метода поправки на риск составляет около 5 % в сравнении с оценкой среднего методом интегральных сверток чисел. Сделать вывод об уровне достоверности оценки методом поправки на риск невозможно.
Метод Монте-Карло позволяет судить с вероятностью 50 % о достижении срока окупаемости инвестиций. Достоверность полученной оценки изменяется в соответствии со среднеквадратическим отклонением. Погрешность оценки среднего составляет 0,79 месяца. Таким образом, границы изменения срока окупаемости инвестиций находятся в пределах от 120 до 130 месяцев. Точность результатов средней оценки методом Монте-Карло в сравнении с методом интегральных сверток чисел достигает 0,8 %.
Заключение
Выполнен анализ существующей системы методов оценки эффективности ПИСП в цифровой экономике.
Проведен исторический обзор теории эффективности инвестиций, на основании которого выявлено постепенное включение теории эффективности инвестиций в цифровое пространство.
Построена классификация методов оценки эффективности ПИСП, отражающая наиболее распространенные цифровые методы.
Раскрыты основные характеристики методов оценки эффективности ПИСП в цифровой экономике.
Выполнен анализ особенностей применения методов имитационного моделирования для оценки эффективности ПИСП в цифровой экономике.
Результаты сравнения методов вероятностной оценки эффективности свидетельствуют о том, что метод интегральных сверток числовых последовательностей позволяет оценивать риск наиболее точно и достоверно не только для среднего, но и на концах распределения.
При таком подходе эффективным оказывается такое проектное решение, которое вызывает доверие и имеет допустимый риск реализации инвестиционного проекта в условиях неопределенности и случайности рассматриваемых факторов риска.
В качестве основных тенденций следует указать:
- значительную роль среди показателей эффективности в рассматриваемых научных трудах играет стоимостной показатель чистой приведенной стоимости, однако показатель срока окупаемости отражает сущностную сторону долгосрочных инвестиций в большей степени;
- в силу трудоемкости математических расчетов большее значение уделяется методам качественной оценки, тогда как количественная оценка обеспечит более высокую точность результатов оценки;
- в области учета неопределенности и риска постепенно расширяется спектр современных цифровых методов (метод Монте-Карло, метод интегральных сверток чисел).
По результатам исследования следует сделать вывод: не существует универсального теоретического подхода, раскрывающего сущность инвестиционного процесса через окупаемость инвестиций, позволяющего достоверно оценить экономическую эффективность инвестиций в строительство ПИСП в цифровой экономике. Отметим, что реализация ПИСП предполагает необходимость дополнения теоретических основ, учитывающих их специфику в части учитываемых эффектов, а также факторов неопределенности.
Цифровизация экономики обусловливает увеличение скорости сбора основных данных, а также их достоверность для оценки эффективности, что повысит значение математических методов количественной оценки риска и неопределенности.
Дальнейшие исследования будут включать следующие направления в цифровой экономике: 1) выявление социального аспекта теории оценки и мониторинга эффективности ПИСП; 2) идентификацию риска как социально-экономической категории ПИСП; 3) анализ временных, экономических, социальных, математических и информационных основ оценки эф-
фективности ПИСП; 4) разработку системы критериев и показателей, а также методов оценки и мониторинга эффективности ПИСП.
Библиографический список
1. Ким Е. Г. Методы оценки эффективности проектных решений при строительстве жилых и общественных зданий в условиях рынка : дис. ... канд. экон. наук, специальность : 08.00.05 / Е. Г. Ким. - М. : Ин-т обществ. зданий, 1998. - 169 с.
2. Корчагин А. П. Обоснование экономической эффективности инвестиций в реконструкцию производственных объектов на железнодорожном транспорте : дис. ... канд. экон. наук, специальность : 08.00.05 / А. П. Ким. - М. : МИИТ, 1999. - 112 с.
3. Орлов А. И. Математика случая : Вероятность и статистика - основные факты : учеб. пособие / А. И. Орлов. - М. : МЗ-Пресс, 2004. - 110 с.
4. Макаров А. Н. Разработка моделей чувствительности интегральных показателей эффективности инвестиционных проектов к действию возмущающих факторов : дис. ... канд. экон. наук, специальность : 08.00.13 / А. Н. Макаров. - Самара : Самарск. гос. аэро-космич. ун-т имени акад. С. П. Королева, 1999. - 176 с.
5. Студенческая библиотека : Теория Модильяни-Миллера. - URL : http://albooking. net/book_18_glava_31_4.3.1._Teorija_Modiljani-Mille.html (дата обращения : 11.07.2018 г.).
6. Найт Ф. Х. Риск, неопределенность и прибыль / Ф. Х. Найт ; пер. с англ. М. Я. Каждана ; науч. ред. В. Г. Гребенников. - М. : Дело, 2003. - 352 с. - (Сер. Современная институционально-экономическая теория.)
7. Фишер И. Построение денег / И. Фишер ; пер. с англ. - М., 1928. - 237 с.
8. Информационный бизнес-портал : Методы оптимизации инвестиционного портфеля по модели Г. Марковица. - URL : http://www.market-pages.ru/invest/12.html (дата обращения : 11.07.2018 г.).
9. Лобанов А. А. Энциклопедия финансового риск-менеджмента / А. А. Лобанов, А. В. Чугунов. - М. : Альпина Паблишер, 2003. - 786 с.
10. Волков Б. А. Оценка экономической эффективности и инноваций на железнодорожном транспорте : учеб. пособие / Б. А. Волков, В. Я. Шульга, А. А. Гавриленков ; под ред. Б. А. Волкова. - М. : Учеб.-метод. центр по образованию на ж.-д. транспорте, 2009. -152 с.
11. Грачева М. В. Риск-анализ инвестиционного проекта : учебник для вузов / М. В. Грачева, С. Я. Бабаскин, И. М. Волков ; под ред. М. В. Грачевой. - М. : Юнити-Дана, 2001. - 351 с.
12. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов (вторая редакция, испр. и доп.). - Утв. Минэкономики РФ, Минфином РФ и Госстроем РФ от 21.06.1999 г., № ВК 477. - М., 1999. - 167 с.
13. Методические рекомендации по оценке инвестиционных проектов на железнодорожном транспорте (Приложение к указанию МПС России от 31 августа 1998 г., № В-1024у). - М. : МПС России, 1998. - 160 с.
14. Методика оценки социально-экономической эффективности строительства новых железнодорожных линий. - Разр. в ГипроТранстэи ОАО «РЖД» с участием специалистов ИСА РАН во главе с докт. экон. наук, проф. В. Н. Лившицем. - ОАО «ВНИИЖТ», СГУПС, 2008. - 168 с.
15. Ланкина С. А. Управление экономическими рисками на разных стадиях инвестиционного цикла в строительном комплексе : дис. ... канд. экон. наук, специальность : 08.00.05 / С. А. Ланкина. - М. : Гос. академия повышения квалификации и переподготовки кадров для строительства и ЖКХ, 2005. - 164 с.
16. Волков Б. А. Экономическая эффективность инвестиций на железнодорожном транспорте в условиях рынка / Б. А. Волков. - М. : Транспорт, 1996. - 191 с.
17. Лукасевич И. Я. Оценка инвестиционных рисков / И. Я. Лукасевич // Управление финансовыми рисками. - 2006. - № 4. - С. 306-324.
18. Козлова В. П. Снижение экономических рисков в проектах развития транспортной инфраструктуры : дис. ... д-ра экон. наук, специальность : 08.00.05 / В. П. Козлова. -М. : Гос. ун-т управления, 2008. - 180 с.
19. Бруссер П. А. Применение моделей стохастической динамики в решении задач риск-менеджмента в сфере инвестиций : дис. . канд. экон. наук, специальность : 08.00.13 / П. А. Бруссер. - СПб. : СПбГУ, 2005. - 216 с.
20. Захаров Ю. А. Разработка моделей оценки риска инвестиционных проектов финансового лизинга : дис. ... канд. экон. наук, специальность : 08.00.13 / Ю. А. Захаров. -М. : Моск. авиац. ин-т, 2007. - 223 с.
21. Удалов Н. П. Методика оценки риска инвестиционного проекта для различных уровней неопределенности проектной информации : дис. ... канд. экон. наук, специальность : 08.00.10 / Н. П. Удалов. - М. : Моск. ун-т предпринимательства и права, 2007. -155 с.
22. Рыкова М. А. Совершенствование методов оценки эффективности инвестиционных вложений в объекты недвижимости : дис. . канд. экон. наук, специальность : 08.00.05 / М. А. Рыкова. - Белгород : БГТУ имени В. Г. Шухова, 2009. - 150 с.
23. Круппа А. В. Управление инвестиционными ресурсами промышленного предприятия в условиях риска и неопределенности : дис. . канд. экон. наук, специальность : 08.00.05 / А. В. Круппа. - М. : ГОУ ДПО ГАСИС, 2009. - 150 с.
24. Долнаков А. Е. Развитие методов оценки инвестиционных проектов крупных организаций с учетом риска : дис. ... канд. экон. наук, специальность : 08.00.05 / А. Е. Долнаков. - Н. Новгород : Нижегород. коммерч. ин-т, 2006. - 182 с.
25. Самкаев И. М. Формирование организационно-экономического механизма управления инновационной и инвестиционной деятельностью строительного предприятия: автореф. канд. экон. наук, специальность : 08.00.05 / И. М. Самкаев. - СПб. : С.-Петерб. гос. инженер.-экон. ун-т, 2008. - 18 с.
26. Покровский А. М. Методы оценки эффективности инвестиционных проектов на основе экспертно-аналитических технологий информационного обеспечения : дис. ... канд. экон. наук, специальность : 08.00.05 / А. М. Покровский. - М. : ГОУ ДПО ГАСИС, 2007. - 154 с.
27. Чудинов А. Ю. Управление инвестиционными рисками в строительстве : дис. ... канд. экон. наук, специальность : 08.00.05 / А. Ю. Чудинов. - СПб. : С.-Петерб. гос. ун-т экономики и финансов, 2006. - 174 с.
28. Романов В. В. Моделирование количественной оценки риска инвестиционного проекта в условиях неопределенности : дис. ... канд. экон. наук, специальность : 08.00.13 / В. В. Романов. - Пермь : Пермск. гос. ун-т, 2005. - 132 с.
29. Дрокин А. А. Бюджетирование рисков / А. А. Дрокин // Управление финансовыми рисками. - 2009. - № 1. - С. 68-79.
30. Ретинская Т. К. Оценка рисков реальных инвестиционных проектов : дис. . канд. экон. наук, специальность : 08.00.05 / Т. К. Ретинская. - Н. Новогород : Нижегород. гос. технич. ун-т, 2009. - 150 с.
31. Ступникова Е. А. Экономическая оценка уровня инвестиционного риска в жилищном строительстве : дис. ... канд. экон. наук, специальность : 08.00.05 / Е. А. Ступни-кова. - М. : МИИТ, 1997. - 125 с.
32. Недосекин А. О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций / А. О. Недосекин. - СПб., 2002. - 181 с. - ЦКЬ : https://diplomconsult.ru/preview/430086/ (дата обращения : 15.09.2019 г.).
33. Нефедов А. Н. Математическое моделирование, оценка и выбор многопериод-ных инвестиционных проектов в условиях риска : дис. ... канд. физ.-мат. наук, специальность : 05.13.18 / А. Н. Нефедов. - Тверь : Тверск. гос. ун-т, 2008. - 156 с.
34. Бобырев В. В. Поддержка принятия управленческих решений на основе имитационной модели денежных потоков : дис. . канд. техн. наук, специальность : 05.13.10 / В. В. Бобырев. - Курск : Курск. гос. технич. ун-т, 2006. - 160 с.
35. Лукашов А. В. Монте-Карло для аналитиков. Как грамотно моделировать и измерять риски / А. В. Лукашов // Риск-менеджмент. - 2007. - № 3. - С. 72-77.
36. Лукашов А. В. Метод Монте-Карло для финансовых аналитиков : краткий путеводитель / А. В. Лукашов // Управление корпоративными финансами. - 2007. - № 1. - С. 22-39.
37. Кошечкин С. А. Методы количественного анализа риска инвестиционных проектов // BusinessСom. - иКЬ : http:/www.koshechkin.narod.ru (дата обращения : 25.04.2018 г.).
38. Гурова Ю. Е. К вопросу оценки общественной эффективности инвестиций в строительство и реконструкцию автомобильных дорог / Ю. Е. Гурова // Изв. Петерб. ун-та путей сообщения. - СПб. : ПГУПС, 2010. - Вып. 3 (24). - С. 216-226.
39. Третьяков О. А. Метод экономического анализа рисков при проведении подрядных торгов в транспортном строительстве : дис. . канд. экон. наук, специальность : 08.00.05 / О. А. Третьяков. - СПб. : ПГУПС, 2005. - 148 с.
40. Опарин С. Г. Статистическое моделирование с применением интегральных сверток чисел в оценке качества систем / С. Г. Опарин, Ю. И. Тетерин // Надежность и контроль качества. - 1991. - № 2. - С. 57-68.
41. Опарин С. Г. Метод идентификации и построения профиля риска инвестиционных проектов при проведении их стоимостной оценки / С. Г. Опарин, А. Е. Ста-сишина-Ольшевская // Труды конференции РИСКЭ-2018. - СПб. : ПГУПС, 2018. -С. 72-83.
42. Колтунов М. П. Методы определения экономической эффективности различных видов транспорта / М. П. Колтунов. - М. : Гос. транспорт. ж.-д. изд-во, 1956. - 238 с.
43. Кувшинов А. П. Сценарный анализ макроэкономических рисков инфраструктурных проектов с применением метода Монте-Карло / А. П. Кувшинов, А. В. Лукашов // Управление корпоративными финансами. - 2009. - № 3. - С. 154-157.
44. Куликовский А. П. Моделирование оценки рисков инвестиционного проекта на основе метода Монте-Карло / А. П. Куликовский, М. А. Лукьянова // Сб. трудов конференции ИЭиУ. - Симферополь : ИЭиУ, 2017. - С. 86-87.
45. Takada H. Multi-name extension to the credit crades and an efficient Monte Carlo method / H. Takada // Journal of Mathematical Finance. - 2014. - Vol. 4. - P. 188-206. DOI : 10.4236/jmf.2014.43017
46. Zhao Q. Variance reduction techniques of importance sampling Monte Carlo methods for pricing options / Q. Zhao, G. Liu, G. Gu // Journal of Mathematical Finance. -2013. - Vol. 3. - N 4. - P. 431-436. DOI: 10.4236/jmf.2013.34045
47. Ding D. Pricing callable bonds based on Monte Carlo simulation techniques / D. Ding, Q. Fu, J. So // Technology and Investment. - 2012. - Vol. 3. - N 2. - P. 121-125. DOI: 10.4236/ ti.2012.32015
48. Hurley W. On the use of martingals in Monte Carlo approaches to multi-period uncertainty of parameters in the analysis of investment risks / W. Hurley // Engineer-economist. -1998. - Vol. 43. - N 2. - P. 25-29. DOI: 10.1080/00137919808903195
49. Глаговский Г. В. Анализ риска при осуществлении инвестиционных проектов и разработка методов его оценки : дис. ... канд. экон. наук, специальность : 08.00.05 / Г. В. Глаговский. - СПб. : СПбГТУ, 1997. - 182 c.
50. Гурова Ю. Е. Оценка социально-экономической эффективности инвестиций в транспортное строительство : дис. . канд. экон. наук, специальность : 08.00.05 / Ю. Е. Гурова. - СПб. : ПГУПС, 2010. - 120 с.
51. Опарин С. Г. Вероятностная оценка эффективности инвестиций в транспортное строительство с учетом неопределенности и риска методом интегральных сверток числовых последовательностей / С. Г. Опарин, Е. В. Есипова, Ю. Е. Гурова // Междунар. научная конференция «Транспорт 21-го века». - Варшава, 2010. - СПб. : ПГУПС, 2010. -10 с.
52. Опарин С. Г. Оценка экономической эффективности инвестиций в транспортное строительство с учетом неопределенности и риска / С. Г. Опарин // Сб. трудов конференции «Строително предпринимачество и недвижима собственност». - Варна, Болгария : Икономически университет, 2014. - С. 206-217
53. Опарин С. Г. К вопросу управления рисками проекта на примере строительства моста Бетанкура через малую Неву в районе острова Серый / С. Г. Опарин, К. А. Травкин // Сб. конференции РИСК'Э-2018. - СПб. : ПГУПС, 2018. - С. 195-201.
Дата поступления: 07.10.2019 Решение о публикации: 16.10.2019
Контактная информация:
КАЗАКУ Екатерина Владимировна - канд. экон. наук; eev_isip@mail.ru
Development trends in efficiency assessment theory of perspective investment and building projects in digital economics
E. V. Kazaku
Emperor Alexander I Petersburg State Transport University, 9, Moskovsky pr., Saint Petersburg, 190031, Russian Federation
For citation: Kazaku E. V. Development trends in efficiency assessment theory of perspective investment and building projects in digital. Bulletin of research results, 2019, iss. 4, pp. 109-129. (In Russian) DOI: 10.20295/2223-9987-2019-3-109-129
Summary
Objective: To determine the basic development trends in efficiency assessment theory of perspective investment and building projects. The former include all linear-extended building projects the implementation of which is fulfilled by involving public investments of different levels, as well as those projects which are socially and economically significant for the region and for Russian in general. Methods: Global computerization penetrating into all spheres of human activity determines the formation of digital economics as economic activity functioning in cyberspace. It means that the key factor of production is the digitized data. Processing of the digitized data in greater volume compared with traditional business forms makes it possible to improve the efficiency of economic activity. The methods of qualitative and quantitative assessment of risk as well as uncertainty management of investment projects were applied in the study. Results: The formation of digital economics determines a new development stage of the efficiency evaluation theory of investments. The majority of theoretical approaches give preference to the use of cost efficiency criterion; methods of qualitative assessment and risk identification; introduction of modern digital assessment methods of risk and uncertainty management (Monte Carlo method, the method of integral convolution of numbers). There is no universal theoretical approach which would provide an insight into the investment process by means of payback making it possible to truly assess economic efficiency in construction of perspective investment and building projects (PISP) in digital economics. It was determined that the implementation of PISP implies the need for theoretical background update, taking into account the specific nature of the former as regards the considered effects as well as uncertainty factors. Practical importance: The development of the efficiency theory and consequently the increase of basic data acquisition rate within the conditions of digital economics as well as reliability improvement of efficiency evaluation by means of mathematical methods of quantitative assessment of risk and uncertainty. Implementation of PISP plays an important role in transport sector.
Keywords: Investment and building project, evaluation of investment efficiency, risk assessment methods, methods of simulation modeling, classification of methods, history of the efficiency theory, digital economics, transport building.
References
1. Kim E. G. Metody otsenky effektivnosty proektnykh resheniy pry stroitelstve zhilykh ob-shchestvennykh zdaniy v usloviyakh rynka [Efficiency assessment methods for design solutions in building construction under market conditions]. Diss. ...Cand. Sci. in Economics, speciality: 08.00.05. Moscow, Institute of social buildings Publ., 1998, 169 p. (In Russian)
2. Korchagin A. P. Obosnovaniye ekonomicheskoy effektivnosty investitsiy v rekonstruk-tsiyu proizvodstvennykh obyektov na zhelezhnodorozhnom transporte [Economic efficiency justification of investments in modernization of railway production facilities]. Diss. .Cand. Sci. in Economics, speciality: 08.00.05. Moscow, MIIT Publ., 1999, 112 p. (In Russian)
3. Orlov A. I. Matematika sluchaya: Veroyatnost i statistika - osnovniye fakty [Chance mathematics: Probability and statistics - basic facts]. Teaching aid. Moscow, MZ-Press Publ., 2004, 110 p. (In Russian)
4. Makarov A. N. Razrabotka modeley chuvstvitelnosty integralnykh pokazateley effektivnosty investitsionnykh proektov k deistviyu vozmushchayushchikh faktorov [Development of models for integrated efficiency indicators of investment projects sensitive to disturbing factors]. Diss. .Cand. Sci. in Economics, speciality: 08.00.13. Samara, Academician S. P. Korolev Sa-marsky NIU Publ., 1999, 176 p. (In Russian)
5. Studencheskaya biblioteka: Teoriya Modilyany - Millera [Student library: ModiglianiMiller theory]. Available at: http://albooking.net/book_18_glava_31_4.3.1._Teorija_Modiljani-Mille.html (accessed: 11.07.2018) (In Russian)
6. Knight F. H. Risk, neopredelennost i prybil [Risk, uncertainty and profit]. Tr. from Engl. by M. Y. Kazhdan; science editor V. G. Grebennikov. Moscow, Delo Publ., 2003, 352 p. (Ser. Sovremennaya institutsionalno-ekonomcheskaya teoriya [Series Modern institutional economics]) (In Russian)
7. Fisher I. Postroyeniye deneg [The building of money]. Tr. from Engl. Moscow, 1928, 237 p. (In Russian)
8. Informatsionniy biznes-portal: Metody optimizatsii investitsionnogoportfelyapo mo-dely G. Markovitsa [Online business portal: Methods for optimization of investment portfolio by H. Markowitz model]. Available at: http://www.market-pages.ru/invest/12.html//(accessed: 11.07.2018). (In Russian)
9. Lobanov A.A. & Chugunov A. V. Entsiklopediya finansovogo risk-menedzhmenta [Encyclopedia of financialrisk-managment]. Moscow, Alpina Publisher Press, 2003, 786 p. (In Russian)
10. Volkov B.A., Shulga V. Y. & Gavrilenkov A.A. Otsenka ekonomicheskoy effektivnosty i innovatsiy na zheleznodorozhnom transporte [Evaluation of economic efficiency and innovations in railway sector]. Teaching aid. Ed. by B.A. Volkov. Moscow, Uchebno-metodicheskiy tsentr po obrazovaniyu na zheleznodorozhnom transporte [Training and methodology center for railway transport] Publ., 2009, 152 p. (In Russian)
11. Gracheva M. V., Babaskin S. Y. & Volkov I. M. Risk-analiz investitsionnogoproekta [Investmentproject risk analysis]. College textbook. Ed. by M. V. Gracheva. Moscow, Unity-Dana Publ., 2001, 351 p. (In Russian)
12. Metodicheskiye rekomendatsii po otsenke effektivnosty investitsionnykh proektov [Recommended practice on efficiency assessment of investment projects] (2nd edition, revised and enlarged). Approved by the Russian Federation Ministry of Economics, the Ministry of Finance and Gosstroy RF [the Russian Federation State Committee for Construction, Architectural and Housing policy] dated June 21st, 1999, no. TC 477. Moscow, 1999, 167 p. (In Russian)
13. Metodicheskiye rekomendatsii po otsenke effektivnosty investitsionnykh proektov na zheleznodorozhnom transporte [Recommendedpractice on efficiency assessment of investment projects for railway transport] (Appendix on the order of the Russian Federation Ministry of Railways dated August 31st 1998, no. V-1024u). Moscow, MPS Rossii [The Russian Federation Ministry of Railways] Publ., 1998, 160 p. (In Russian)
14. Metodika otsenky sotsialno-ekonomicheskoy effektivnosty stroitelstva novykh zheleznodorozhnykh liniy [Evaluation method of social and economic efficiency for the construction of new railways]. Approved by State University of feasibility studies and transport design branch of OAO "Russian Railways" involving experts Institute for Systems Analysis of the Russian Academy of Sciences chaired by the Doctor of Science in Economics, Professor V. N. Livshits. OAO "VNIIZHT" [All-Russian Scientific Research Institute of Railway Transport], SGUPS [Siberian Tranport University] Publ., 2008, 168 p. (In Russian)
15. Lankina S.A. Upravleniye ekonomicheskimy riskamy na raznykh stadiyakh inve-stitsionnogo tsikla v stroitelnom komplekse [Economic risk management at different stages of investment cycle in construction sector]. Diss. ...Cand. Sci. in Economics, speciality: 08.00.05. Moscow, State Academy of rise from classification and retraining specialists to construction and ZhKX, 2005, 164 p. (In Russian)
16. Volkov B. A. Ekonomicheskaya effektivnost investitsiy na zheleznodorozhnom transporte v usloviyakh rynka [Economic efficiency of investments in railway sector under market conditions]. Moscow, Transport Publ., 1996, 191 p. (In Russian)
17. Lukasevich I. Y. Otsenka investitsionnykh riskov [Assessment of investment risks]. Upravleniye finansovymy riskamy [Financial risk management], 2006, no. 4, pp. 306-324. (In Russian)
18. Kozlova V. P. Snizheniye ekonomicheskikh riskov vproektakh razvitiya transportnoy in-frastrutury [Reduction of economic risks in projects of transportation infrastructure development]. Diss. ...D. Sci. in Economics, speciality: 08.00.05. Moscow, State University of Management Publ., 2008, 180 p. (In Russian)
19. Brusser P.A. Primeneniye modeley stokhasticheskoy dinamiky v reshenii zadach risk-menedzhmenta v sfere investitsiy [Application of stochastic motion models for the solution risk management tasks in the sphere of investments]. Diss. .Cand. Sci. in Economics, speciality: 08.00.13. Saint Petersburg, Saint Petersburg State University Publ., 2005, 216 p. (In Russian)
20. Zakharov Y. A. Razrabotka modeley otsenky riska investitsionnykh proektov finanso-vogo lizinga [Development of risk evaluation models for investment projects of financial leasing]. Diss. .Cand. Sci. in Economics, speciality: 08.00.13. Moscow, Moscowsky Aviation Institute Publ., 2007, 223 p. (In Russian)
21. Udalov N. P. Metodika otsenky riska investitsionnogo proekta dlya razlichnykh urovney neopredelennosty proektnoy informatsii [The method of the investment project risk evaluation for different levels ofproject information uncertainty]. Diss. .. .Cand. Sci. in Economics, speciality: 08.00.10. Moscow, Moscowsky University of employing and law Publ., 2007, 155 p. (In Russian)
22. Rykova M. A. Sovershenstvovaniye metodov otsenky effektivnosty investitsion-nykh vlozheniy v obyekty nedvizhimosty [Improvement of efficiency assessment methods for investments in property]. Diss. .Cand. Sci. in Economics, speciality: 08.00.05. Belgorod, BGTU im. V. G. Shustov Publ., 2009, 150 p. (In Russian)
23. Kruppa A. V. Upravleniye investitsionnymy resursamy promyshlennogo predpriya-tiya v usloviyakh riska i neopredelennosty [Management of investment resources of manufacturing facility under risk and uncertainty]. Diss. .Cand. Sci. in Economics, speciality: 08.00.05. Moscow, GOU DPO GASIS Publ., 2009, 150 p. (In Russian)
24. Dolnakov А. Е. Razvitiye metodov otsenky investitsionnykhproektov krupnykh orga-nizatsiy s uchetom riska [The development of evaluation methods of investment projects for large organizations with allowance for risk]. Diss. .Cand. Sci. in Economics, speciality: 08.00.05. Nizhny Novgorod, Nizhny Novgorod Commercial Institute Publ., 2006, 182 p. (In Russian)
25. Samkaev I. M. Formirovaniye organizatsionno-ekonomicheskogo mekhanizma uprav-leniya innovatsionnoy i investitsionnoy deyatelnostyu stroitelnogopredpriyatiya [The formation of business management mechanism for innovative and investment activity of the building company]. Abstract of Cand. Sci. in Economics diss., speciality: 08.00.05. Saint Petersburg, Saint Petersburg State Engineering and Economics University Publ., 2008, 18 p. (In Russian)
26. Pokrovskiy A. M. Metody otsenky effektivnosty investitsionnykh proektov na osnove ekspertno-analiticheskikh tekhnologiy informatsionnogo obespecheniya [Efficiency evaluation methods for investment projects based on expert analytical IT technologies]. Diss. .Cand. Sci. in Economics, speciality: 08.00.05. Moscow, GOU DPO GASIS Publ., 2007, 154 p. (In Russian)
27. Chudinov A. Y. Upravleniye investitsionnymy riskamy v stroitelstve [Management of investment risks in building]. Diss. .Cand. Sci. in Economics, speciality: 08.00.05. Saint Petersburg, Saint Petersburg State University of economics and finances Publ., 2006, 174 p. (In Russian)
28. Romanov V. V. Modelirovaniye kolichestvennoy otsenky riska investitsionnogo proekta v usloviyakh neopredelennosty [Simulation of quantitative risk evaluation of the investment project under uncertainty]. Diss. .Cand. Sci. in Economics, speciality: 08.00.13. Perm, Perm State University Publ., 2005, 132 p. (In Russian)
29. Drokin А. А. Byudzhetirovaniye riskov [Бюджетирование рисков]. Upravleniye finansovymy riskamy [Financial risk management], 2009, no. 1, pp. 68-79. (In Russian)
30. Retinskaya T. K. Otsenka riskov realnykh investitsionnykh proektov [Risk evaluation of feasible investment projects]. Diss. .Cand. Sci. in Economics, speciality: 08.00.05. Nizhny Novgorod, Nizhny Novgorod State Technical University Publ., 2009, 150 p. (In Russian)
31. Stupnikova E.A. Ekonomicheskaya otsenka urovnya investitsionnogo riska v zhilish-chnom stroitelstve [Economic assessment of the level of investment risk in housing construction]. Diss. ...Cand. Sci. in Economics, speciality: 08.00.05. Moscow, MIIT Publ., 1997, 125 p. (In Russian)
32. Nedosekin A. O. Nechetko-mnozhestvenniy analiz riska fondovykh investitsiy [Fuzzy-multivariate risk analysis of stock investments]. Available at: https://diplomconsult.ru/ preview/430086/(accessed: 15.09.2019). (In Russian)
33. Nefedov A. N. Matematicheskoye modelirovaniye, otsenka i vybor mnogoperiod-nykh investitsionnykh proektov v usloviyakh riska [Mathematical modeling, evaluation and selection of multi-period investment projects under risk]. Diss. .Cand. Sci. in Physics and Mathematics, speciality: 05.13.18. Tver, Tver State University Publ., 2008, 156 p. (In Russian)
34. Bobyrev V. V. Podderzhka prinyatiya upravlencheskikh resheniy na osnove imitat-sionnoy modely denezhnykh potokov [Managerial decision-making support based on cash flow simulation model]. Diss. .Cand. Sci. in Engineering, speciality: 05.13.10. Kursk, Kursk State Technical University Publ., 2006, 160 p. (In Russian)
35. Lukashov A. V. Monte-Karlo dlya analitikov. Kak gramotno modelirovat i izmeryat risky [Monte Carlo for analysts. How to simulate and measure risks correctly]. Risk-menedzh-ment [Risk management], 2007, no. 3, pp. 72-77. (In Russian)
36. Lukashov A. V. Metod Monte-Karlo dlya finansovykh analitikov: kratkiy putevodi-tel [Monte Carlo method for financial analysts: brief guidebook]. Upravleniye korporativnymy finansamy [Corporatefinance management], 2007, no. 1, pp. 22-39. (In Russian)
37. Koshechkin S. A. Metody kolichestvennogo analiza riska investitsionnykh proektov [Methods of quantitative risk analysis for investment projects]. BusinessCom. Available at: http:/ www.koshechkin.narod.ru (accessed: 25.04.2018). (In Russian)
38. Gurova Y. E. K voprosu otsenky obshchestvennoy effektivnosty investitsiy v stroi-telstvo i rekonstruktsiyu avtomobilnykh dorog [Evaluation of social return on investment in building and modernization of motorways]. Izvestiya Peterburgskogo universitetaputey soo-bshcheniya [Proceedings of Petersburg State Transport University]. Saint Petersburg, PGUPS [Petersburg State Transport University] Publ., 2010, iss. 3 (24), pp. 216-226. (In Russian)
39. Tretyakov O.A. Metod ekonomicheskogo analiza riskov pry provedenii podryadnykh torgov v transportnom stroitelstve [The method of economic analysis of risks during contract tendering conduct in transport building]. Diss. .Cand. Sci. in Economics, speciality: 08.00.05. Saint Petersburg, PGUPS [Petersburg State Transport University] Publ., 2005, 148 p. (In Russian)
40. Oparin S. G. & Teterin Y. I. Statisticheskoye modelirovaniye s primeneniyem integral-nykh svertok chisel v otsenke kachestva system [Statistical modeling involving the use of integral convolution of numbers in quality evaluation of systems]. Nadezhnost i control kachestva [Reliability and quality control], 1991, no. 2, pp. 57-68. (In Russian)
41. Oparin S. G. & Stasishina-Olshevskaya A. E. Metod identifikatsii i postroeniya profilya riska investitsionnykh proektov pry provedenii ikh stoimostnoy otsenky [The method of identification and design of risk profile for investment projects during cost estimate con-
duct]. Trudy konferentsii RISKE-2018 [Proceedings of the conference RISKE-2018]. Saint Petersburg, PGUPS [Petersburg State Transport University] Publ., 2018, pp. 72-83 (In Russian)
42. Koltunov M. P. Metody opredeleniya ekonomicheskoy effektivnosty razlichnykh vi-dov transporta [Methods for economic efficiency determination of different types of transport]. Moscow, State Railway Transport Publishing House, 1956, 238 p. (In Russian)
43. Kuvshinov A. P. & Lukashov A. V. Stsenarniy analiz makroekonomicheskikh riskov infrastrukturnykh proektov s primeneniyem metoda Monte-Karlo [Scenario analysis of macroeconomic risks for infrastructure projects use of Monte Carlo method]. Upravleniye kor-porativnymy finansamy [Corporate finance management], 2009, no. 3, pp. 154-157. (In Russian)
44. Kulikovskiy A. P. & Lukyanova M. A. Modelirovaniye otsenky riskov investitsion-nogo proekta na osnove metoda Monte-Karlo [Risk assessment simulation for the investment project based on Monte Carlo method]. Sbornik Trudov konferentsii IEiU [Coll. papers of the conference IEiU]. Simferopil, IEiU [Vernadsky Crimean Federal University] Publ., 2017, pp. 86-87. (In Russian)
45. Takada H. Multi-name extension to the credit crades and an efficient Monte Carlo method. Journal of Mathematical Finance, 2014, vol. 4, pp. 188-206. DOI: 10.4236/jmf.2014. 43017.
46. Zhao Q., Liu G. & Gu G. Variance reduction techniques of importance sampling Monte Carlo methods for pricing options. Journal of Mathematical Finance, 2013, vol. 3, no. 4, pp. 431-436. DOI: 10.4236/jmf.2013.34045
47. Ding D., Fu Q. & So J. Pricing callable bonds based on Monte Carlo simulation techniques. Technology and Investment, 2012, vol. 3, no. 2, pp. 121-125. DOI: 10.4236/ ti.2012.32015
48. Hurley W. On the use of martingals in Monte Carlo approaches to multi-period uncertainty of parameters in the analysis of investment risks. Engineer-economist, 1998, vol. 43, no. 2, pp. 25-29. DOI: 10.1080/00137919808903195
49. Glagovskiy G. V. Analiz riska pry osushchestvlenii investitsionnykh proektov i razrabotka metodov ego otsenky [Risk analysis during the implementation of investment projects and the development of methods for its assessment]. Diss. .Cand. Sci. in Economics, speciality: 08.00.05. Saint Petersburg, SPbGTU Publ., 1997, 182 p. (In Russian)
50. Gurova Y. E. Otsenka sotsialno-ekonomicheskoy effektivnosty investitsiy v transport-noye stroitelstvo [The assessment of social and economic efficiency of investments in transport building]. Diss. .Cand. Sci. in Economics, speciality: 08.00.05. Saint Petersburg, PGUPS [Petersburg State Transport University] Publ., 2010, 120 p. (In Russian)
51. Oparin S. G., Esipova E. V. & Gurova Y. E. Veroyatnostnaya otsenka effektivnosty in-vestitstiy v transportnoye stroitelstvo s uchetom neopredelennosty i riska metodom integralnykh svertok chislovykh posledovatelnostey [Probabilistic efficiency assessment of investments into transport building with allowance for uncertainty and risk by the method of integral convolution of numerical sequences]. Mezhdunarodnaya nauchanaya konferenstiya "Transport 21-go veka"
[ The International conference "Transport of the 21st century"]. Warsaw, 2010. Saint Petersburg, PGUPS [Petersburg State Transport University] Publ., 2010, 10 p. (In Russian)
52. Oparin S. G. Otsenka ekonomicheskoy effektivnosty investitsiy v transportnoye stroitelstvo s uchetom neopredelennosty i riska [Economic efficiency assessment of capital construction investments taking into account uncertainty and risk]. Sbornik Trudov konferent-sii "Stroitelno predprinimachestvo i nedvizhima sobstvennost" [Coll. papers of "Stroitelno predprinimachestvo i nedvizhima sobstvennost" conference].Varna, Bulgaria, Ikonomichesky univesitet [Economic University] Publ., 2014, pp. 206-217. (In Russian)
53. Oparin S. G. & Travkin K. A. K voprosu upravleniya riskamy proekta na primere stroitelstva mosta Betankura cherez maluyu Nevu v rajone ostrova Seriy [Project risk management illustrated by the construction of Betancourt Bridge across Malaya Neva near Seriy Island]. Sbornik konferentsii RISK'E-2018 [Coll. papers of the conference RISK'E-2018]. Saint Petersburg, PGUPS [Petersburg State Transport University] Publ., 2018, pp. 195-201. (In Russian)
Received: November 07, 2019 Accepted: November 16, 2019
Author's information:
Ekaterina Vl. KAZAKU - PhD in Economics; eev_isip@mail.ru
