CC BY
123
УДК 681.5 ББК 65.050
ВЫБОР ИНВЕСТИЦИОННЫХ СТРАТЕГИЙ КОМПАНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕСТАБИЛЬНОСТИ
РЫНКОВ
Акинфиев В. К.1
(ФГБУН Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Москва)
Усиление конкуренции на мировых рынках заставляет компании принимать инвестиционные решения в более неопределенной среде, чем раньше. В работе изучается влияние выбора инвестиционных стратегий компаний на финансовые результаты их деятельности и эффективность инвестиций в условиях нестабильности рынков. Особенностью предлагаемой схемы анализа является учет взаимозависимости между выбранным вариантом стратегии и сценарными условиями (динамикой рынков), которая задается введением отрицательной обратной связи при моделировании. Приводится описание разработанной математической модели, которая реализует предлагаемую схему анализа.
Ключевые слова: инвестиционные стратегии компаний, нестабильность рынков, математическое моделирование, эффективность инвестиций.
1. Введение
Как известно, экономике, построенной на рыночных принципах, органически присуща циклическая смена фаз деловой активности, которая выражается в более или менее регулярном
1 Валерий Константинович Акинфиев, доктор технических наук, ведущий научный сотрудник ([email protected]).
повторении спадов и подъемов производства. Экономическая цикличность относится к наиболее важным макроэкономическим проблемам и оказывает прямое или косвенное воздействие на все субъекты рыночной экономики.
Инвестиционная деятельность всегда связана со значительными рисками. Инвестиционные решения по реализации крупных инвестиционных проектов в ряде отраслей (металлургия, машиностроение и др.) обладают большой инерционностью (2-3 года и более между принятием решения и моментом получения эффекта от инвестиций). Особенно ответственны такие решения в периоды, предшествующие смене тренда деловой активности на рынках. Выбор стратегических решений, к которым относятся инвестиционные решения, прежде всего должен быть основан на анализе тенденций и прогнозов развития как мировых, так и национальных и региональных рынков [1].
Планы развития большинства российских компаний, например в металлургической отрасли, в докризисные годы были построены исходя из наиболее благоприятного сценария рыночной конъюнктуры. Предполагалось, что спрос на металлопродукцию будет расти, в зависимости от сегмента рынка, с темпом 7-10% в год в течение ближайших 10 лет. Как правило, другие сценарии в расчет не принимались. Такой подход, как показала практика, является крайне рискованным.
Такая стратегия развития компаний в период после 2008 года в результате снижения спроса на металл привела к появлению на мировых рынках избыточных производственных мощностей, которые оцениваются величиной порядка 500 млн. т в год. В ЕС, например, после 2008 года суммарная производственная мощность сталеплавильных предприятий уменьшилась с 250 млн. т в год до 210 млн. т в год. Среди российских металлургических компаний в тяжелой ситуации оказались Мечел и UC Rusal. В результате изменения динамики рынков у этих компаний сформировалась высокая долговая нагрузка на фоне растущих убытков. У UC Rusal и Мечела отношение чистого долга к показателю EBITDA превышает 10, у Евраза это соотношение немного меньше и составляет 4 [5].
Ошибки в прогнозе сценарных условий, положенных в основу выбора инвестиционных решений компаний, в период кризиса приводят к нежелательным последствиям, в том числе к замораживанию значительных финансовых средств, связанных с невозможностью и нецелесообразностью финансирования начатых проектов, уменьшению эффективности (или отрицательной эффективностью) завершенных проектов. Привлечение значительных заемных финансовых средств для реализации инвестиционных программ в периоды спада может поставить компании в тяжелое финансовое положение, вплоть до банкротства.
Заметим, что интерес к разработке методов анализа и выбора инвестиционных стратегий компаний, учитывающих неопределенность спроса на их продукцию, в последние годы вырос в связи с повышением нестабильности на мировых рынках [7, 8].
Одним из ключевых этапов выбора компаниями инвестиционной стратегии и программ их производственно-технологического развития является этап оценки их эффективности и финансовой реализуемости на основе общепринятых показателей (NPV, IRR и др.). Этап основывается на применении производственно-финансовых моделей, позволяющих прогнозировать изменение денежных потоков компании в зависимости от реализации тех или иных вариантов инвестиционной стратегии [1].
Заметим, что на результат оценки существенное влияние оказывает прогноз величины спроса и цен на товарную продукцию. Как правило, данная задача рассматривается для случая растущих рынков (наиболее простой случай для анализа). В случае, если на прогнозном периоде рынки могут несколько раз менять тренд, ситуация для анализа существенно усложняется. Сложность заключается в том, что компании не в состоянии прогнозировать эти изменения на весь прогнозный период и ограничиваются лишь оценкой тренда, который наблюдается в период, в котором принимаются инвестиционные решения (формируется инвестиционный бюджет компании).
Возникает следующий важный вопрос: какова должна быть инвестиционная стратегия компании в условиях неопределенности спроса на ее продукцию? Понятие инвестиционная стратегия компании будет формализовано далее. Как должны меняться инвестиционная стратегия и механизм ее выбора в условиях нестабильности рынков для того, чтобы обеспечить максимальный уровень эффективности инвестиций и, соответственно, максимальный прирост стоимости компании.
Ситуация еще более усложняется, если принять во внимание взаимосвязь между инвестиционной активностью компаний, которая может дополнительно провоцировать нестабильность рынков, и динамикой рынков, которая определяет во многом выбор стратегии. Излишняя инвестиционная активность компаний, как правило, приводит к появлению «лишних» производственных мощностей и, в периоды снижения спроса, к значительному снижению цены на продукцию [2, 3].
Далее мы рассматриваем ситуацию, когда компании в начале каждого периода (года) формируют свои инвестиционные бюджеты (объем финансовых ресурсов, выделяемых на реализацию инвестиционных проектов различных типов) на основе некоторых рациональных правил, использующих результаты анализа тенденций динамики спроса и цены на продукцию. Целью работы является исследование механизмов формирования инвестиционных бюджетов компаний и выбор оптимальных параметров этих механизмов в зависимости от сценариев динамики рынков.
Рассмотрим далее иллюстративный пример выбора возможных инвестиционных стратегий поведения компании на рынке в зависимости от различных сценариев рыночной динамики (сценарии 1, 2 и 3, рис. 2). Здесь мы предполагаем, в отличие от ситуации, рассматриваемой в работе, что динамика рынка заранее известна.
Сценарий 1. На протяжении всего прогнозного периода будет наблюдаться рост потребления продукции. К 2022 году планируется существенный положительный пророст потребления (+60%) по сравнению с 2012 г. Рациональная инвестицион-
но
ная стратегия поведения для такого сценария - компании должна интенсивно наращивать объемы производства к 2022 г. для сохранения и увеличения доли рынка и реализовывать амбициозные инвестиционные программы расширения профильного бизнеса.
2012 2018 2022 Рис. 1. Сценарии динамики рынка
Сценарий 2. На протяжении первой половины прогнозного периода (до 2018 года) будет наблюдаться рост потребления продукции. Однако, начиная с 2018 года, будет происходить заметное снижение потребления на рынке. Общий прирост потребления в 2022 г. по сравнению с 2012 г. составит 30%. Рациональная инвестиционная стратегия поведения для такого сценария - компания должна ускоренно (к 2016-2018 гг.) нарастить объемы производства (сохранить или увеличить долю рынка и заработать на пике потребления). После пика компания должна быть готова к падению объемов производства и снижению прибыльности в период 2018-2022 г. Для этого необходимо инвестировать не только в проекты, направленные на увеличение производственных мощностей, но и в проекты по сокращению производственных издержек.
Сценарий 3. На протяжении первых двух - трех лет прогнозного периода будет наблюдаться заметный рост потребления продукции, а затем, к 2022 году, - существенное снижение на 30% по сравнению с 2012 годом. Рациональная инвестиционная стратегия поведения для такого сценария - компания
должна реализовывать только проекты, направленные на снижение себестоимости продукции, внедрение энергосберегающих технологий и экономии затрат (увеличение запаса рентабельности). В период снижения спроса (снижения загрузки производственного оборудования) целесообразно проводить капитальные ремонты и модернизацию технологического оборудования.
Данный пример показывает, что объем финансовых средств, направляемых на инвестирование, и состав инвестиционных проектов компании существенно зависит от внешних сценарных условий, в которых будет функционировать компаний в будущем. При этом вопросы выбора инвестиционных стратегий развития компаний является достаточно сложным и слабо исследованы в литературе. Поэтому весьма актуальным в современных условиях является разработка методического инструментария исследования конкурентных инвестиционных стратегий компаний для динамики рынков с переменным трендом.
В данной работе термин «выбор инвестиционной стратегии» включает:
- выбор инвестиционной активности компании в различные периоды времени, которая определяет объем средств компании, направляемых на реализацию инвестиционных проектов;
- выбор направлений инвестирования, который определяет соотношение и объем финансовых средств компании, направляемых на реализацию инвестиционных проектов двух типов -проектов развитие производственных мощностей и расширения производства и проектов, направленных на сокращение производственных издержек.
Цель работы состоит в разработке моделей и методов, позволяющих исследовать влияние выбора инвестиционной стратегии компаний на ее финансовые показатели и эффективность инвестиций с учетом взаимодействия с рынком в условиях нестабильности спроса на продукцию компаний.
2. Методология исследований
Для анализа рассматриваемой задачи используется подход к моделированию, предложенный в [2, 3]. Особенностью данно-
го подхода является совместное исследование моделей компаний и модели рынка, что позволяет учесть влияние выбора инвестиционных стратегий развития компаний на рыночные сценарные условия функционирования бизнеса (рис. 2).
I. Традиционная схема анализа
Варианты стратегий
Сценарные Модель Выбор
условия 1х:1 варианта
II. Предлагаемая схема аналша
I Варианты стратегий
Сценарные Модель Выбор
условия ЭСР варианта
к
Обратная связь
Рис. 2. Схемы анализа инвестиционных стратегий
Здесь
- блок «Сценарные условия» задает прогнозную динамику экзогенных параметров (цены, спрос и пр.) для модели DCF;
- блок «Модель DCF» представляет собой производственно-финансовую модель компании, которая позволяет оценить дополнительный дисконтированный свободный денежный поток, связанный с реализацией того или иного варианта инвестиционной стратегии. Заметим, что производственно-финансовые модели позволяют формировать прогнозы укрупненной финансовой отчетности компаний (отчет о движении денежных средств, баланс и отчет о прибылях и убытках) в зависимости от анализируемого варианта инвестиционной программы. При этом учитываются различные сценарии изменения внешних условий хозяйственной деятельности компании
(инфляция, изменения валютных курсов, изменения цен и спроса на товарную продукцию и т.д.).
Производственно-финансовые модели компании реализуются разработчиками либо с использованием специализированных программных продуктов, имеющихся на рынке (ТЭО-ИНВЕСТ, Project Expert и др.), либо в среде MS Excel. Как правило, производственно-финансовые модели учитывают технологическую и логистическую структуру производственных процессов компании и предназначены для проведения аналитических расчетов в режиме «имитационной модели». Это позволяет, изменяя на входе модели параметры инвестиционной программы, параметры производственной программы и макроэкономические сценарии, прогнозировать производственно-финансовые результаты деятельности компании. Принципы и методы построения производственно-финансовых моделей детально изложены в [1, 4].
- блок «Выбор варианта» задает процедуру выбора инвестиционной стратегии компании на основе расчета показателей ее эффективности.
Следует заметить, что главной отличительной особенностью предлагаемой схемы анализа является учет взаимозависимости между выбранным вариант стратегии и динамикой рынков, которая задается отрицательной обратной связью при моделировании.
Далее приводится описание разработанной математической модели, которая реализует предлагаемую схему анализа. Описываются взаимосвязи между переменными и механизм выбора инвестиционной стратегии применительно к компаниям в отрасли черной металлургии.
3. Модель
Общая структура разработанной модели приведена на рис. 3. Предположения модели и переменные:
1. Динамика спроса на металлопродукцию (потребление) -D(t). D(t) - экзогенная переменная модели, график изменения
которой задается заранее для различных внешних по отношению к модели макроэкономических сценариев.
Рис. 3. Структура модели
2. Рыночная цена на металлопродукцию ($/т) в период t -Р(0. В каждый период времени цена формируется на основе соотношения спроса и предложения, которое определяется в каждый период t как разность между платежеспособным спросом на металлопродукцию и уровнем производственных мощностей предприятий отрасли, который определяется в результате расчетов в модели.
Пусть D(t) - спрос на продукцию в период V, S(t) - предложение (производство, производственные мощности) в период t.
Тогда Р(0 = Р(0) + ууфф - S(t)), где параметр у1 - эластичность цены по величине превышения спроса над предложением. В случае, когда D(t) - S(t) > 0, возникает дефицит предложения на рынке и цена продукции растет, в противном случае - избыток предложения и, соответственно, цена падает.
Следует отметить, что, в свою очередь, D(t) также зависит от динамики цены Р(0. Увеличение Р(0 может приводить к
снижению D(t), что учитывается введением отрицательной обратной связи в модель. Степень влияния цены на спрос задается через параметр эластичности спроса по отношению изменения рыночной цены на металлопродукцию.
3. Далее предполагается, что стратегия развития компаний отрасли заключается в инвестировании части свободных финансовых средств в проекты двух типов:
- увеличение производственных мощностей компаний и, соответственно, увеличение предложения продукции на рынке;
- сокращение издержек производства, которые не увеличивают предложение продукции на рынке, а влияют только на рентабельность производства и свободный денежный поток компаний.
Рассматривается временной промежуток, равный Т периодов (прогнозный период).
Пусть NCF(t) - свободный денежный поток компаний отрасли в период t, который равен чистой прибыли, полученной компании за этот период, за вычетом средств, направленных на инвестиции, и вычисляется по формуле:
(1) NCF ц) = (р (о - с (0) • в ц) • (1 - р) -1 (0 ,
где В(0 - объем продаж металлопродукции в период ^ В(0 = тт^(0; S(t)}; С(0 - себестоимость продукции в период ^ р - ставка налога на прибыль
Заметим, что все величины, входящие в формулу расчета NCF(t), зависят от стратегии инвестирования компаний, которая и является предметом нашего исследования.
3.1. МОДЕЛЬ ПОВЕДЕНИЯ КОМПАНИИ
Далее предполагается, что компании принимают инвестиционные решения в условиях высокой волатильности рынков и неопределенности относительно прогнозной динамики спроса на продукцию компаний D(t).
Компании могут наблюдать в каждом периоде t лишь за изменением своих финансовых показателей (чистая прибыль, цена продукции, объем продаж) и (или) прогнозировать их изменение на следующие несколько периодов. Модель позволяет
варьировать глубину «достоверного» прогноза динамики рынков, доступного участникам рынка. Это позволяет учитывать при анализе фактор «дальновидности» компаний. Очевидно, что в случае низкой волатильности рынков глубина «достоверного» прогноза может быть увеличена.
Компания на каждом шаге t принимает инвестиционные решение на основе этой доступной информации в соответствии с некоторым, наперед заданным, алгоритмом, который будет описан далее.
Пусть далее, если Р(0 - Р^ - 1) > 0 или В(1) - В^ - 1) > 0 (что сигнализирует компании о повышательном тренде на рынке), то часть накопленного к периоду t чистого денежного потока компании в доле, равной величине а, может быть направлено на инвестирование в развитие компаний - I Величина а определяет инвестиционную активность предприятий отрасли. Чем больше величина а (доля), тем выше инвестиционная активность отрасли. Таким образом
I * ({) = а■У¡^NCF (/).
Как было отмечено ранее, общий объем инвестиций компания может направлять в проекты двух типов: проекты, направленные на увеличение производственной мощности (проекты первого типа), и проекты, направленные на сокращение издержек (проекты второго типа) в некотором соотношении а! и а2, (а2 = 1 - а).
Величины а, а! и а2 являются параметрами модели, которые могут выбираться компаниями в зависимости от их прогнозов динамики рынков.
Таким образом, размер инвестиций 1(() определяется в результате анализа фактических данных и возможного прогноза динамики рынка в соответствии с алгоритмом, описанным ниже, и не может превышать величину, равную I ((), которая определяется, в свою очередь, через варьируемый параметр инвестиционной активности. 1(() = 1\{() + 12(0, где и 12(()
размер инвестиций в проекты первого и второго типа соответст-
венно, которые определяются в соответствии с некоторыми правилами и алгоритмами, описываемыми далее.
3.2. ИНВЕСТИЦИИ ПЕРВОГО ТИПА
Компания инвестирует в проекты первого типа в соответствии со следующим алгоритмом.
Если в период t наблюдается восходящий тренд на рынке, то компания инвестирует в проекты первого типа следующим образом:
где Iх пр - предельно допустимый за период уровень инвестиций в проекты первого типа.
Если в период t наблюдается нисходящий тренд на рынке, то это сигнализирует компании о появлении избыточных производственных мощностей и в соответствии с этим компания в этом периоде не инвестирует в проекты первого типа, т.е.
МО = 0.
Предположим, что существует временной лаг т1 между периодом инвестирования и периодом соответствующего прироста производственных мощностей - У((). Пусть также величина Е^) характеризует прирост производственных мощностей на единицу инвестиционных вложений. Тогда У(?) = Е1 • - Т1). Соответственно, производственные мощности S(t) = = S(t - 1) + У(0.
3.3. ИНВЕСТИЦИИ ВТОРОГО ТИПА
Рассмотрим влияние принимаемых инвестиционных решений компании на динамику изменения себестоимости производства продукции. Себестоимость продукции в период t рассчитывается по следующей формуле: (2) С(0 = С0 -Е2(0 • -т2),
где С0 - себестоимость продукции на начало прогнозного периода; Е2(0 - удельная эффективность инвестиций в проекты снижения производственных издержек (энерго- и ресурсосбережения); т2 - временной лаг между периодом инвестирования и периодом соответствующего изменения себестоимости.
Величина Е2^) характеризует снижение себестоимости продукции на единицу инвестиционных вложений в проекты второ-
го типа. В расчетах используется модель «Снижающейся эффективности инвестиций». В соответствии с этой моделью Е2(0 уменьшается при изменении себестоимости продукции С(0 и приближении его к некому пороговому значению Ср. Спр - оценка предельно возможного снижения себестоимости продукции, при достижении которого эффективность инвестиций становится равной нулю: Е2(0 = 0.
( г,
(3) Е2(1) = £2(0) •
Со - С Ц)
1 -
С
V пР У
Компания инвестирует в проекты второго типа в соответствии со следующим алгоритмом:
I2 () = Ш1П{/40 • (1 -«!) • II },
£2(0) Р
где 12пр - предельно допустимый за период уровень инвестиций в проекты второго типа. В соответствии с описанным алгоритмом, если начиная с периода t Е2(0 становится равной нулю, то и величина инвестиций 12(0 также становится равной нулю.
В соответствии с этим механизмом объем инвестиций завит от размера накопленного денежного потока, выбранных показателей инвестиционной активности компании а и й], а также отношения текущего показателя эффективности инвестиций к эффективности инвестиций на начало прогнозного периода.
4. Задача выбора оптимальных параметров инвестиционной стратегии
На основе разработанной модели может быть сформулирована задача определения оптимальных параметров инвестиционной стратегии компаний в зависимости от различных типов сценариев рыночной конъюнктуры.
Пусть NCF(t, а, а1, щ), рассчитанный в модели, - свободный денежный поток, который зависит от выбора параметров инвестиционной стратегии а и аь а также от реализации сценария щ. Задача состоит в выборе для каждого сценария щ. параметров инвестиционной стратегии а и аь при которых достигается
максимальный эффект от инвестиций. Оценка эффекта от инвестиций рассчитывается как разница между денежным потоком компании, реализующую инвестиционную стратегия с параметрами а и аь и денежным потоком компании при отсутствии инвестиций. Для простоты изложения здесь не учитывается процедура дисконтирования денежных потоков при их суммировании, т.е. предполагается, что ставка дисконтирования равна нулю.
(4) м (NCF(t,«,ax,w) -NCF(t,0,0,щ) ^ max где
0 < а < 1,
0 < ах < 1,
у - сценарий рыночной конъюнктуры. Задается несколько возможных сценариев.
Заметим, решение задачи определяет рациональное поведение игроков (компаний) при различных сценариях развития рыночной конъюнктуры. Поведение (выбор инвестиционных решений) компании определяется параметрами инвестиционной стратегии (а и аД Компания принимает решение по заданным правилам, описанным в предыдущем разделе, на основе наблюдения за динамикой рынка. Предполагается, что нестабильность рынков не позволяет достоверно прогнозировать его динамику на весь прогнозный период. Причем параметры а и а1 задаются заранее. Для каждого сценария рыночной конъюнктуры у определяются оптимальные параметрами инвестиционной стратегии (а и а1), которые максимизируют целевую функцию.
Рис. 4. Схема поиска решения задачи
Данная задача сводится к задаче двухпараметрической оптимизации, в которой значения критерия оптимальности (4) вычисляется с помощью имитационной (расчетной) модели, описанной в предыдущем разделе. Решение может быть получено с использованием имитационно-оптимизационных методов, описанных в [6]. Схема поиска решения задачи представлена на рис. 4. В качестве алгоритма поиска решения задачи можно использовать различные методы направленного перебора и методы случайного поиска.
Далее приводится иллюстративный пример анализ инвестиционных стратегий компаний с использованием предложенного подхода.
5. Результаты моделирования. Анализ стратегий
Начальные условия и коэффициенты модели. Предполагается, что в период t = 0 спрос и предложение на рынке сбалансированы, т.е. 5(0) = ^(0) = S(0), и равны 10 млн. тонн в год; Р(0) - равновесная рыночная цена на продукцию, равная 500 долл. за тонну; С(0) - себестоимость производства одной тонны продукции равна 450 долл.
В расчетах, результаты которых приведены далее, использованы следующие параметры модели.
Функция эластичности цены по величине небаланса спроса и предложения задана следующим образом: у1 = 10 долл./тыс. т. при положительной величине небаланса и у1 = 5 долл./тыс. т. при отрицательной величине небаланса.
Е^) = 0,012, т.е. при инвестировании 100 млн. долл. происходит прирост производственных мощностей компании на величину 1,2 тыс. т. за период (год); т1 в расчетах принята равной 2 годам, что соответствует средней продолжительности реализации инвестиционных проектов в металлургии, направленных на увеличение производственных мощностей компаний. I пр- предельно допустимый за период объем инвестиций в проекты первого типа принят на уровне 100 млн. долл. в год.
Е2(0) = 0,0095, т.е. при инвестировании 100 млн. долл. происходит снижение себестоимости производства 1 тонны продук-
ции на величину 0,95 долл. Величина т2 в расчетах принята равной 1 году.
Данные параметры модели получены на основе анализа данных реализации инвестиционных проектов и программ ряда компаний в черной металлургии и, естественно, отражают оценку средних значений этих параметров. Для компаний других отраслей экономики данные параметры модели должны быть уточнены.
Рассматривается временной период с 2014 года по 2029 год.
Сценарий 1. В соответствии со сценарием 1 спрос на продукцию компаний на протяжении прогнозного периода растет равномерно с темпом 4% в год (рис. 5).
Спрос - производственные мощности
_Годы_
I Спрос, млн. т. ■ Мощность производства, млн. т. |
Рис. 5. График спрос - производственные мощности
В качестве базового варианта инвестиционной стратегии компаний принят вариант с параметрами а=0,5 и а1=0,5. Содержательно это означает, что компании выделяют для инвестирования половину сводных финансовых средств и эти средства делятся поровну между инвестиционными проектами первого и второго типа.
Пример результатов моделирования приведен в таблице 1. Общий объем инвестиций составляет 2196 млн. долл. Эффективность инвестиций по параметру NPV при ставке дисконтирования 5% составляет 148,0 млн. долл.
В результате решения задачи (4) получен оптимальный вариант инвестиционной стратегии компаний с параметрами а=0,4 и а1=0,9. Эффективность инвестиций по параметру NPV для этого варианта составляет 416,0 млн. долл. Для решения задачи использовалась процедура многопараметрического поиска и с использованием разработанной имитационной модели.
На рис. 5 показана динамика роста производственных мощностей компании в результате реализации выбранной инвестиционной стратегии.
Сценарий 2. В соответствии со сценарием 2 в период 2014-2020 г.г. спрос на продукцию компаний растет с темпом 7-10% в год. После 2020 года спрос на продукцию компаний падает до уровня 2014 года (рис. 6).
Рис
Эффективность инвестиций по базовой инвестиционной стратегии по параметру NPV составляет - 216,0 млн. долл. Это означает, что данная стратегия для компании является убыточной. Это объясняется тем, что в результате реализации этой стратегии на рынке после 2020 года образуется большое количество избыточных производственных мощностей, в результате чего, снижается цена продукции и объемы ее продаж. В этот период существенно снижается прибыль и, соответственно, денежный поток.
Спрос - производственные мощности
_Годы_
I Спрос, млн. т. ■ Мощность производства, млн. т.
. 6. График спрос - производственные мощности
Таблица 1. Результаты моделирования
Период 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023
Спрос, млн. т. 10,0 10,4 10,8 11,2 11,7 12,2 12,7 13,2 13,7 14,2
Спрос - производство 0,0 0,4 -0,1 0,3 -0,3 0,1 -0,6 -0,1 0,5 -0,4
Цена продукции, долл./т 500,0 500,4 499,9 500,3 499,8 500,1 499,7 500,0 500,5 499,8
Продажи, млн. т. 10,0 10,0 10,8 11,0 11,7 12,0 12,7 13,2 13,2 14,2
Выручка, млн. долл. 5000 5004 5407 5483 5847 6015 6323 6579 6612 7114
Себестоимость, долл./т 450 449 449 448 447 446 445 445 444 443
Прибыль после налогов 400 409 444 460 494 518 549 581 597 643
Инвестиции всего, в том числе (млн. долл.): 160 81 175 88 192 93 91 206 88 215
- в прирост мощностей 80 0 89 0 99 0 0 116 0 129
- в снижение издержек 80 81 86 88 93 93 91 89 88 87
NCF, млн. долл. 240 328 269 372 302 426 458 376 509 428
Мощность производства, млн. т. 10,0 10,0 11,0 11,0 12,0 12,0 13,2 13,2 13,2 14,6
Дисконтированный NCF, млн. долл. 240,0 313,3 245,2 323,3 250,6 337,4 345,9 270,9 349,5 280,4
В результате решения задачи (4) получен оптимальный вариант инвестиционной стратегии компаний с параметрами а=0,2 и а1=0,8. Этот вариант предусматривает существенное, по сравнению с базовым вариантом, снижение инвестиционной активности компании и увеличение доли инвестиций в проекты первого типа. Эффективность инвестиций по параметру NPV для этого варианта составляет 176,0 млн. долл. На рис. 6 показана динамика роста производственных мощностей компании в результате реализации выбранной инвестиционной стратегии.
Сценарий 3. В соответствии со сценарием 3 в период 2014-2020 гг. спрос на продукцию компаний падает с темпом 7-10% в год. После 2020 года спрос на продукцию компаний растет до уровня, превышающего уровень спроса 2014 года (рис. 7).
Эффективность инвестиций по базовой инвестиционной стратегии по параметру NPV составляет 626,0 млн. долл. Следуя данной стратегии, компания получит существенный убыток.
В результате решения задачи (4) получен оптимальный вариант инвестиционной стратегии компаний с параметрами а=0,2 и а1=0,3. Этот вариант предусматривает существенное, по сравнению с базовым вариантом, снижение инвестиционной активности компании и увеличение доли инвестиций в проекты второго типа.
Эффективность инвестиций по параметру NPV составляет 34,0 млн. долл. На рис. 7 показана динамика роста производственных мощностей компании в результате реализации выбранной инвестиционной стратегии.
В таблице 2 сведены результаты решения задачи. Для каждого сценария рыночной конъюнктуры найдены оптимальные параметры стратегии инвестирования компаний.
Анализ результатов показывает, что в случае реализации сценария 1 компании должны проявлять достаточно высокую инвестиционную активность (а = 0,4), основной объем инвестиций необходимо вкладывать в проекты первого типа (а1 = 0,9).
В случае реализации сценария 2 может быть применена похожая стратегия, но с поправкой на снижение в два раза инвестиционной активности компании (а = 0,2). В случае реализации сценария 3, при невысокой инвестиционной
активности, основные инвестиции необходимо направить на проекты снижения себестоимости (а2 = 0,7), что позволит повысить конкурентоспособность компании за счет низкой точки безубыточности.
Спрос - производственные мощности
млн
2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 Годы | > Спрос, млн. т. Ш Мощность производства, млн. т. |
Рис. 7. График спрос - производственные мощности
Таблица 2. Результаты решения задачи
Сценарии а а а
Сценарий 1 0,4 0,9 0,1
Сценарий 2 0,2 0,8 0,2
Сценарий 3 0,2 0,3 0,7
В случае высокой неопределенности (сценарии 1, 2 и 3 могут реализоваться с равной вероятностью), компания должна проводить взвешенную политику в области наращивания объемов производства и активную политику в области снижения себестоимости продукции и повышения конкурентоспособности компании. В этом случае задача оценки эффективности выбранной стратегии (проигрыша компании в случае реализации любого из сценариев) может быть исследована на основе применения, например, методов теории статистических решений.
6. Заключение
На основе предложенной методологии проведения расчетов и моделирования могут быть даны рекомендации по выбору инвестиционных стратегий компаний, которые учитывают взаимосвязь между их инвестиционной активностью и динамикой рынков, которая в свою очередь во многом определяет выбор стратегии. Подход позволяет проводить анализ и строить рациональные стратегии для различных вариантов внешних сценарных условий.
Следует заметить, что результаты моделирования достаточно чувствительны к параметрам модели. Это накладывает дополнительные требования к калибровке модели применительно к той или иной отрасли экономики.
Рассмотренные методы выбора стратегических целей и решений ориентируют компанию в некотором смысле на «интенсивный» путь развития компаний. Более широкий взгляд на стратегию развития компаний основан на понятии конкурентоспособности и конкурентных преимуществ.
Можно утверждать, что главным в процессе управления развитием компаний является желание и необходимость управленцев постоянно совершать действия, направленные на повышение ее конкурентоспособности в рамках своей, специфической «модели конкурентоспособности», сформированной и одобренной высшим руководством компании. Интенсивный путь развития должен быть встроен в стратегию развития на основе «модели конкурентоспособности» компании.
Что это означает? Компания должна постоянно предпринимать шаги, направленные на повышение своей конкурентной силы и, при наличии или прогнозировании растущего рынка, «включать» интенсивный путь развития, который также повышает конкурентную силу и одновременно увеличивают финансовые результаты компании, в том числе ее рыночную стоимость. С этих позиций стратегический анализ на предприятии является непрерывным процессом.
Литература
1. АКИНФИЕВ В.К. Управление развитием интегрированных промышленных компаний: теория и практика (на примере черной металлургии). - М.: ЛЕНАНД, 2011. - 224 с.
2. АКИНФИЕВ В.К. Инвестиционные стратегии компаний и цикличность рынков металлопродукции // Управление большими системами. - 2010 - №28. - С. 179-196.
3. АКИНФИЕВ В.К. Влияние стратегий развития компаний на динамику рынков металлопродукции // XI Международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества: Книга 3. Отв. ред. Е.Г. Ясин; Высшая школа экономики. - М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2011.- С. 456-567.
4. АКИНФИЕВ В.К., ЦВИРКУН А Д. Проблемы управления инвестициями. Программный комплекс «ТЭО-ИНВЕСТ» // Проблемы управления. - 2013. - №3. - С. 32-40.
5. Российские металлурги-должники не выживут без помощи государства // Известия металлургии. - [Электронный ресурс]. - URL: http://www.metallpress.ru/news/news1832.html (дата обращения: 26.04.2014).
6. ЦВИРКУН А.Д., АКИНФИЕВ В.К., ФИЛИППОВ В.А. Имитационное моделирование в задачах синтеза структуры сложных систем (оптимизационно-имитационный подход). - М.: Наука, 1985. - 172 с.
7. ANUPINDI R, JIANG L Capacity Investment under Postponement Strategies, Market Competition, and Demand Uncertainty // Management Science. - 2008. - Vol. 54, No. 11. -P. 1876-1890.
8. GOYAL M, NETESSINE S Strategic Technology Choice and Capacity Investment under Demand Uncertainty // Management Science. - 2007. - Vol. 53, No. 2. - P. 192-207.
CHOICE OF INVESTMENT STRATEGY OF FIRMS UNDER DEMAND UNCERTAINTY
Valerij Akinfiev, Institute of Control Sciences of RAS, Moscow, Doctor of Science, professor ([email protected]).
Abstract: Intensive competition on global markets forces companies to make their investment decisions in more uncertain environment than before. We study impact of investment strategy of a firm on its financial performance and efficiency of investment under demand uncertainty. The main distinguishing feature of the proposed analysis scheme is consideration of the relationship between an alternative strategy chosen and scenario conditions (market dynamics), which is modeled as a negative feedback during simulation. This paper describes the mathematical model, which implements the proposed analytical scheme of analysis.
Keywords: investment strategy, market volatility, mathematical model, return on investment.
Статья представлена к публикации членом редакционной коллегии Р.М. Нижегородцевым
Поступила в редакцию 12.05.2014.
Опубликована 30.09.2014.
