Формирование механизма управления рисками инвестиционных проектов разработки золоторудных месторождений тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Формирование механизма управления рисками инвестиционных проектов разработки золоторудных месторождений"

На правах рукописи

ФОРМИРОВАНИЕ МЕХАНИЗМА УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ РАЗРАБОТКИ ЗОЛОТОРУДНЫХ

МЕСТОРОЖДЕНИЙ

Специальность 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством

(экономика, организация и управление предприятиями, отраслями и комплексами — промышленность)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва 2006

Работа выполнена в Российском государственном геологоразведочном университете имени Серго Орджоникидзе

Научный руководитель доктор экономических наук, проф. В.В. Чайников

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, проф. З.М. Назарова кандидат экономических наук, проф. О.С. Нечаева

Ведущая организация — Московский государственный горный

университет

Защита диссертации состоится « & » декабря 2006 г. в^^час. на заседании диссертационного совета Д. 212.121.06 в Российском государственном геологоразведочном университете по адресу: 117997, ГСП-7, г. Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 23, ауд. 5-21.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Российского государственного геологоразведочного университета.

Автореферат разослан « т2'» ноября 2006 г.

УЧЕНЫЙ СЕКРЕТАРЬ

диссертационного совета,

кандидат экономических наук, профессор

УТИНА А.А.

Актуальность темы исследований. Повышение эффективности реализации инвестиционных проектов горнодобывающих предприятий в современных условиях требует научно обоснованных систем учета и оценки рисков.

В настоящее время система учета и оценки рисков проектов освоения месторождений осуществляется по аналогии с оценкой финансовых рисков производственных объектов, без учета геологических особенностей недр, технологии горного производства. При разработке классификаций рисков инвестиционных проектов разработки месторождений отсутствует системный подход, нет четких классификационных признаков, на базе которых должна формироваться структура классификации. Классификация рисков проводится без учета специфики горнодобывающих предприятий.

Научно обоснованная классификация содействует четкому определению места каждого риска в общей системе и создает потенциальные возможности для эффективного применения соответствующих методов их управления.

Количественная оценка рисков является одним из ключевых этапов управления ими. На ее основе разрабатываются соответствующие механизмы снижения степени влияния рисков на предприятие.

Актуальность задачи исследования рисков инвестиционных проектов разработки золоторудных месторождений обусловлена необходимостью привлечения большого объема инвестиций, по сравнению с другими видами полезных ископаемых, особенностью географического расположения (отдаленные и труднодоступные районы), повышенной сложностью геологического строения, большим сроком отработки, нестабильной конъюнктурой мирового рынка золота, что и обуславливает повышенный уровень рисков. Поэтому для принятия обоснованного решения о реализации проекта необходимо детальное изучение рисков и создание научно обоснованного механизма их управления.

Таким образом, задача повышения эффективности методов идентификации, классификации, количественной оценки рисков и их влияния на показатели эффективности инвестиционных проектов является актуальной, что предопределило выбор темы диссертации.

Цель работы заключается в формировании эффективного механизма управления рисками инвестиционных проектов разработки золоторудных месторождений в условиях меняющейся внешней и внутренней среды.

з

f

Идея работы заключается в том, что механизм управления рисками базируется на модификации современник методов качественной и количественной оценки рисков инвестиционных проектов.

Задачи исследования:

1. Исследование существующих теоретических основ и подходов к определению понятия «риск», его природы, экономической сущности и уточнение этого определения.

2. Обобщение и анализ существующих классификаций рисков различных отраслей народного хозяйства и формирование на их основе классификационных признаков, создание интегрированной и новой классификации рисков горнодобывающих предприятий.

3. Анализ влияния отдельных видов рисков (налогового, геологического, горнотехнического, технологического, ценового) на показатели эффективности инвестиций и выявление наиболее значимых из них.

4. Изучение существующих методов учета и количественной оценки риска инвестиционного проекта и разработка метода определения ставки дисконтирования с учетом премии за риск, на основе определения величин отдельных видов рисков, доли их влияния на показатели оценки инвестиций и выявления функциональной зависимости доходности от общего риска проекта.

5. Определение величины ценового риска (как наиболее значимого) проекта для расчета ставки дисконтирования на основе исследования закономерностей изменения конъюнктуры рынка золота и прогноза цены.

Предметом исследования являются методы управления рисками инвестиционных проектов горнодобывающих предприятий.

В качестве объектов исследования выступают предприятия и инвестиционные проекты разработки золоторудных месторождений.

Теоретической и методической основой проведенного исследования послужили научные труды таких ученых, как М.И. Агошков, М.П. Астафьева, Г.Ю. Боярко, C.B. Валдайцев, E.JI. Гольдман, Б.В. Гузман, А.Л. Дергачев, К.Н. Трубецкой, Я.В. Массаковский, A.A. Маутина, H.A. Мацко, З.М. Назарова, М.А. Рогов, М.Х. Пешкова, Дж. Хилл, В.В. Чайников, Г.В. Чернова, A.C. Шапкина, М.В. Шумилин, М.А. Ястребинский и др. Исследование осуществлялось с использованием системного подхода к изучаемым вопросам; методов

математической статистики и экономико-математического моделирования. В работе были использованы результаты исследований отечественных и зарубежных авторов в области качественного и количественного анализа рисков, в области прогнозирования развития экономики России и ее отдельных отраслей.

Защищаемые научные положения:

1. Разработанная классификация рисков, учитывающая специфику горнодобывающих предприятий, создает методическую основу формирования эффективного механизма управления рисками и повышает результативность их количественной и качественной оценки.

2. Определение величины ставки дисконтирования инвестиционных проектов следует осуществлять с использованием разработанной методики расчета размера премии за риск в зависимости от величины общего риска для повышения объективности принимаемых инвестиционных решений.

3. Выявленные циклические закономерности изменения цены золота позволяют снизить ценовой риск проектов освоения золоторудных месторождений и повысить точность расчетов показателей эффективности инвестиций.

Новизна работы заключается в следующем:

. сформулировано новое определение понятия «риск» с учетом его природы, экономической сущности и взаимосвязи с неопределенностью в условиях неизбежного выбора;

• разработана классификация рисков инвестиционных проектов предприятий разработки месторождений на основе предлагаемых классификационных признаков и правил, включающая группы, подгруппы и виды рисков;

• предложена методика определения величины ставки дисконтирования в зависимости от величины общего риска проекта на основе применения функциональной зависимости между общим риском проекта и доходностью;

• выявлена экономико-математическая закономерность изменения мировой цены на золото для составления прогноза и определения ценового риска инвестиционного проекта разработки золоторудного месторождения.

Практическая значимость работы заключается в том, что применение разработанного механизма управления рисками инвестиционных проектов золоторудных месторождений позволяет повысить объективность расчетов основных оценочных показателей и обоснованность выбора объектов

инвестирования.

Предложенные разработки целесообразно использовать при оценке инвестиционных проектов других отраслей минерально-сырьевого комплекса

Достоверность и обоснованность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждается анализом значительного объема научной литературы, аналитической и статистической информации по исследуемой проблеме, а также применением в работе системного подхода, элементов высшей математики и математической статистики, методов экономико-математического моделирования и других современных методов исследований.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы были доложены на VI Международной конференции «Новые идеи в науках о Земле» (2003 г.), Научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых МГГРУ и инженерного факультета РУДН «Молодые - наукам о Земле» (2004 г.), VII Международной конференции «Новые идеи в науках о Земле» (2005 г.), Международной конференции «Развитие идей М.И. Агошкова в области комплексного освоения месторождений полезных ископаемых» (2005г.), Научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодые - наукам о Земле» (2006 г.).

Публикации. По материалам работы опубликовано в открытой печати 8 научных работ, раскрывающих основные положения диссертации, общим объемом 1,92 п.л.

Структура и объем работы. Диссертация включает 154 страницы текста и состоит из введения, 3 глав, заключения, библиографического списка используемой литературы, приложений, содержит 27 таблиц и 21 рисунок.

Автор выражает свою искреннюю благодарность научному руководителю д.э.н. В.В. Чайникову, а также д.э.н. Б.Л. Гольдману, д.э.н. М.П. Астафьевой, д.э.н. З.М. Назаровой и к.э.н. А.А. Маутиной за ценные рекомендации и поддержку при выполнении данных исследований.

Во введении показана актуальность темы диссертации, сформулирована цель, идея и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость результатов работы.

В первой главе «Анализ и выявление экономической сущности риска. Разработка классификации рисков горнодобывающих предприятий» анализируются

различные подходы и определения понятия «риск», рассматривается экономическая сущность и структурные характеристики риска, исследуется его природа и взаимосвязь с прибылью, предлагается модифицированная формулировка понятия «риск». На основе проведенного анализа существующих классификаций разработана интегрированная классификация видов рисков, их классификационных признаков и характеристик. На основе выделенных классификационных признаков . разработана классификация рисков горнодобывающих предприятий.

Во второй главе «Методические основы количественной оценки рисков инвестиционных проектов золоторудных месторождений» анализируются существующие методы количественной оценки рисков, выявляются виды рисков, оказывающих наибольшее влияние на показатели оценки инвестиций. Предлагается методика определения ставки дисконтирования с учетом премии за риск в зависимости от общего уровня риска проекта, величина которого определяется с учетом составляющих его отдельных рисков и удельного веса каждого из них.

В третьей главе «Методика учета ценового риска при оценке инвестиций в освоение золоторудных месторождений» проводится анализ изменения конъюнктуры рынка золота, на основе которого делаются выводы о цикличном характере изменения цены. Используя экономико-статистические методы исследования, установлена закономерность изменения цены во времени, на ее основе осуществлен прогноз цены и рассчитана величина ценового риска проекта освоения золоторудных месторождений.

В заключение сформулированы основные научные и практические результаты диссертации, выводы и рекомендации.

ОСНОВНЫЕ ЗАЩИЩАЕМЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ И ИХ КРАТКОЕ ОБОСНОВАНИЕ

Основные результаты исследований отражены в следующих защищаемых положениях.

1. Разработанная классификация рисков, учитывающая специфику горнодобывающих предприятий, создает методическую основу формирования эффективного механизма управления рисками и повышает результативность их количественной и качественной оценки.

Существование риска и связанных с ним возможных потерь (ущербов)

определяет необходимость разработки механизма, который позволил бы наилучшим из существующих способов учитывать и снижать его. Таким механизмом является управление риском.

Процесс управления риском можно охарактеризовать как совокупность методов, приемов и мероприятий, позволяющих в определенной степени прогнозировать наступление рисковых событий и принимать меры к исключению или снижению отрицательных последствии их проявлений.

Главной задачей процесса управления рисками инвестиционных проектов является выбор наиболее эффективных методов воздействия на риск с целью его выявления, оценки и возможного последующего снижения.

Процесс управления риском состоит из ряда этапов, которые группируются в два блока (рис. 1.). В диссертационной работе рассматриваются вопросы идентификации, классификации рисков, методы учета и их количественной оценки. Остальным этапам — методам воздействия на риск дается краткая характеристика.

Этапы выявления (идентификации), классификации, учета и оценки являются ключевыми элементами процесса управления риском. Их правильная организация в значительной степени предопределяет эффективность дальнейших решений, направленных на снижения риска.

Качественный анализ ставит своей задачей обнаружение рисков, исследование их особенностей, причин возникновения, разработку классификации, выявление возможных последствий реализации рискового события. Посредством классификации определяется перечень рисков, с которыми предприятию предстоит столкнуться, выявляются наиболее значимые из них и намечаются пути принятия решений.

Рис. 1. Схема управления риском.

На основе классификации выделятся наиболее значимые виды рисков и осуществляется их количественная оценка.

Классификация рисков означает систематизацию множества рисков на основе определенных признаков и критериев, позволяющих объединить их подмножества в общие категории (группы, подгруппы, виды и т.д.).

Научно обоснованная классификация рисков содействует четкому определению места каждого из них в общей системе и создает потенциальные возможности для эффективного применения соответствующих методов их управления.

Многообразие ситуаций и проблем, возникающих в хозяйственных единицах, функционирующих на разных уровнях и с различными целями, порождает стремление обозначить каждый источник неопределенности своим видом риска. Различие точек зрения и степени детализации затрудняет разработку единой классификации. Поэтому создание классификации должно быть основано на определенных правилах, определяющих порядок выбора объектов классификации, отнесения определенного вида риска к той или иной группе и т.д. В качестве таких правил, нами применялись следующие принципы классификации:

• соответствие классификации конкретным целям;

• классификация рисков осуществляется с позиции системного подхода;

• ситуации рисков одной группы должны иметь детализацию одного порядка;

• одна и та же рисковая ситуация может содержать различные риски.

По теории классификации, в том числе рисков, автором были проанализированы работы А. Альгина, А.Ф. Андреева, С. Валдайцева, В, М. Гранатурова, Г.В. Грачевой, Б.В. Гузмана, A.A. Конопляника, А. Кочеткова, М. Лапусты, С.В. Лебедева, Ю. Осипова, А.Г. Поршнева, М.А. Рогова, Л.Н. Тэпмана, В.В. Чайникова, A.C. Шапкина, Л. Шаршукова.

Проведенное автором обобщение и анализ существующих классификаций рисков по различным секторам экономики, позволил сделать следующие выводы:

1. При разработке классификаций рисков горнодобывающих предприятий отсутствует системный подход к ее разработке.

2. Отсутствуют четкие классификационные признаки, на базе которых должна формироваться структура классификации.

3. Существующие классификации рисков инвестиционных проектов освоения месторождений страдают неполнотой учета видов рисков.

4. Риски, отнесенные в одну группу, имеют детализацию разного порядка.

5. Классификация рисков горнодобывающих предприятий проводится без учета их специфики.

Целью разработки классификации рисков горнодобывающих предприятий является идентификация существующих видов рисков, их систематизация, для проведения их количественной оценки и дальнейшего применения соответствующего метода управления риском.

Отсутствие четкой и полной классификации рисков снижает эффективность применения методов их управления, а как следствие - приводит к снижению доходности предприятия.

Исходя из перечисленных выше принципов, нами были выделены следующие классификационные признаки:

1) По характеру последствий. Данный признак является основополагающим и разделяет все виды рисков на две основные группы: чистые и спекулятивные. Особенность чистых рисков заключается в том, что они практически всегда несут в себе потери для предпринимательской деятельности.

Спекулятивные риски, несут в себе либо потери, либо дополнительную прибыль для инвестора (предпринимателя).

2) По источнику возникновения. Применение данного классификационного признака позволяет разделить группы чистых и спекулятивных рисков на две подгруппы: внешние и внутренние.

Поскольку разработанная классификация составлена с позиции хозяйствующего субъекта, т.е. горнодобывающего предприятия, то к группе внешних рисков отнесены те из них, которые обусловлены внешними макроэкономическими условиями и основной фактор риска исходит от внешнего источника. Группу внутренних рисков составляют риски, обусловленные деятельностью самого предприятия.

3) По возможности количественной оиенки. Согласно данному классификационному признаку, в подгруппах внешних и внутренних рисков выделены измеряемые и неизмеряемые, К измеряемым рискам относятся те их виды, которые, используя имеющиеся математические методы и достоверную информацию, можно количественно оценить. К неизмеряемым относятся риски, количественная оценка которых на текущий момент невозможна в связи с отсутствием необходимой информации либо методов их оценки.

4) По масштабам проявления. В классификацию включены риски горнодобывающих предприятий, что позволяет нам систематизировать риски, являющиеся специфическими для данных предприятий.

Разработанная классификация рисков включает группы, подгруппы и виды рисков (рис. 2.).

и

Разработанная классификация по структуре наиболее полная, включает специфические виды рисков добывающих предприятий и направлена на повышение эффективности применения существующих методов их количественной оценки и управления.

Количественная оценка выявленных на основе разработанной классификации измеряемых видов рисков дает возможность определения общего риска проекта, величина которого учитывается при расчете ставки дисконтирования по предлагаемой методике. Ставка дисконтирования во многом определяет величину показателей эффективности инвестиций, поэтому теоретическое обоснование ее расчетов способствует повышению объективности принятия инвестиционных решений.

2. Определение величины ставки дисконтирования инвестиционных проектов следует осуществлять с использованием разработанной методики расчета размера премии за риск в зависимости от величины общего риска для повышения объективности принимаемых инвестиционных решений.

В работе был проведен анализ существующих подходов, как отечественных, так и зарубежных специалистов, к определению ставки дисконтирования при проведении оценки эффективности инвестиционных проектов, в том числе проектов по освоению месторождений полезных ископаемых. Проведенный анализ свидетельствует, что среди исследователей нет единого мнения о величине ставки дисконтирования, и на сегодняшний день существуют различные подходы к ее определению.

С целью повышения объективности выбора ставки дисконтирования нами разработана методика ее определения, на основе применения функциональной зависимости между риском и доходностью, согласно которой величина ставка дисконта определяется в зависимости от величины общего риска проекта.

В качестве базы принимается общеизвестная формула определения ставки дисконтирования:

= О)

где / -ставка дисконтирования;

¡л — уровень инфляции, %;

Рт1п — минимальная реальная норма прибыли, %;

Кр - коэффициент риска, %.

В качестве минимальной нормы прибыли (Pmi„) принимается, как правило, минимальная прибыль на рынке капитала на момент выполнения расчетов.

При принятии решения о долгосрочных инвестициях необходимо учитывать не только минимальную норму прибыли, но и уровень инфляции в стране. С наших позиций, при определении ставки дисконтирования учет инфляции наиболее правильно осуществлять по формуле И. Фишера:

ia=l+a + i-a (2)

где ia - ставка процента, учитывающая уровень инфляции; / - годовая ставка процента; а—уровень инфляции; la- инфляционная премия.

Формула (2) позволяет избежать распространенной ошибки, когда для подсчета процентной ставки, учитывающей инфляцию, к величине реальной ставки доходности просто прибавляют величину темпа инфляции.

Таким образом, формула определения ставки дисконтирования принимает следующий вид:

1 = + (3)

Определение коэффициента Кр основывается на теории риска, из которой известно, что доходность проекта с увеличением риска должна возрастать, и эту зависимость можно описать с помощью математической функции:

у = №,

где х — величина риска.

Величина общего риска проекта определяется в соответствии с «теорией ошибок наблюдений» В.Д. Большакова по следующей формуле:

a = -Jmi xof +т2 x<xj! +... + m, х<т* (4) где сг- общий риск проекта;

и, - величина отдельного вида риска (в долях единицы или процентах); п - число индивидуальных рисков; m — доля влияния (вес) индивидуального риска.

Риск (сг„) определяется как величина погрешности измерения того или иного параметра. При этом погрешность измерения, выраженная в процентах или долях единицы, представляет собой вариацию значений исследуемого параметра. Для

инвестиционного проекта освоения золоторудного месторождения нами было исследовано влияние ценовых, налоговых, геологических, технологических и горнотехнических рисков на показатели оценки инвестиций. В качестве базового метода количественной оценки рисков использовался стандартный метод вариационного анализа.

Для определения доли влияния отдельных видов рисков (т) применялся метод анализа чувствительности, который основан на изучении изменения результирующего показателя эффективности проекта (ЧДЦ) под влиянием изменения исходных параметров.

Полученные данные анализа влияния различных видов рисков на показатели эффективности инвестиций свидетельствуют о том, что наибольшее влияние оказывает ценовой риск, доля его влияния составляет 24,2%. Риски, вызванные ошибками определения среднего содержания полезного компонента в руде, оказывают меньшее влияние — 21,1%. Доля влияния рисков, обусловленных погрешностями при определении величины запасов полезного ископаемого, составляет 8,1%. Горно-технический и технологический риск в равной степени влияют на показатель ЧДД — 20,8%.Доля влияния налогового риска составляет 5,4%.

Величина общего риска проекта может принимать значения в интервале от нуля до единицы.

Если общий риск проекта близок или равняется нулю, то риск инвестиций в данный проект отсутствует. Если величина риска равняется единице, то исходные параметры имеют максимальную погрешность измерения, равную единице (100%). В этом случае возникает риск «нереализации» проекта в целом и потеря инвестором своих средств. Таким образом, область определения функции у = /(*) находится в интервале [0;1].

Определение области допустимых значений функции основывается на следующих экономических положениях:

• при нулевом уровне риска проекта его доходность минимальна и равна доходности'по безрисковым вложениям (Рт1„У,

• с увеличением уровня риска доходность проекта должна увеличиваться, т.е., принимая дополнительный риск, предприниматель рассчитывает на дополнительный доход. Если величина общего риска проекта приближается или равняется единице, то доходность проекта должна стремиться к бесконечно

большой величине, чтобы тем самым компенсировать инвестору возможные потери.

Таким образом, область допустимых значений функции у = /(»определена в интервале ;+<»].

Графически область определения и область допустимых значений представлена на рис. 3.

Р, доходность

Область допустимых < значений

• а, общий риск проекта

Область определения

Рис. 3. Зависимость величины премии за риск от общего уровня риска проекта

На графике по оси х откладывается величина общего риска проекта, по оси у -значение доходности. При равенстве нулю общего риска проекта доходность минимальна (Рк,„). Значение уровня риска в точке о-, соответствует значению доходности в точке Р/. С увеличением общего риска проекта (ст2 >~ сг,) соответственно увеличивается и доходность (Рг >■ Р,).

Величина АР является премией за риск. Общая доходность инвестиционного . проекта при уровне риска а, составляет:

(5)

Для определения величины АР необходимо определить тангенс угла наклона касательной в данной точке (А). Рассчитав общий риск проекта и используя

тригонометрическое свойство функции тангенса ('#(*)можно определить

ов

величину премии за риск:

ДР = (6)

Известно, что функция тангенса принимает положительные значения при

изменении аргумента в интервале [0; + — ]. Следовательно, функция, позволяющая

определить величину доходности проекта с учетом премии за риск, будет иметь вид:

ЛР + ^-ЛЛ »+*(§■*))■ (7)

Подставив данное выражение в формулу (3), получим следующую зависимость для расчета ставки дисконтирования:

+ в + (8)

Эта формула предлагает новый подход к определению величины премии за риск, который основывается на применении тригонометрической функции тангенса угла наклона кривой. При этом угол наклона характеризует общий риск проекта. Тангенс угла наклона определяет величину премии за риск. В структуре разработанной формулы предложено более корректно учитывать уровень инфляции.

Предложенный метод позволяет более обоснованно рассчитать величину ставки дисконтирования в зависимости от общего риска проекта и повысить точность расчетов показателей эффективности инвестиций. Используя предложенный метод, нами была определена ставка дисконтирования для инвестиционного проекта освоения золоторудного месторождения, которая составила 10,3% (; = 10,3).

Принимаемая в расчетах величина ценового риска проекта определялась нами на основании установленной далее закономерности изменения цены во времени, которая позволяет получить наиболее точный прогноз мировой цены золота и тем самым повысить объективность расчетов ставки дисконта.

Цена товарной продукции является одним из внешних факторов, который в значительной степени определяет доходность инвестиционного проекта. Проблема, вызванная риском изменения цены, - основная при выборе вариантов инвестирования в освоение золоторудных месторождений. Это обусловлено значительными колебаниями конъюнктуры рынка золота и тем, что не все инвестиционные проекты, эффективные на момент принятия решения об их финансировании, способны выжить в условиях неблагоприятных изменений цен на конечный продукт.

3, Выявленные циклические закономерности изменения цены золота позволяют снизить ценовой риск проектов освоения золоторудных месторождений и повысить точность расчетов показателей эффективности инвестиций.

Риск изменения мировой цены (ценовой риск) является наиболее значимым среди выявленных и проанализированных их видов. В отличие от других выявленных видов, ценовой риск является общим для всех предприятий золотодобывающей промышленности. Его недоучет может отрицательно сказаться как на отдельных проектах, так и на положении отрасли в целом, поэтому нами была проведена количественная оценка ценового риска на основе ретроспективного анализа статистических данных изменения цены на золото с 1976 по 2005 гг. и прогноза цены на перспективу. Для количественной оценки цены на перспективу используют моделирование динамических рядов с учетом тенденции, наблюдавшейся в прошлом.

На рис.4 отражено изменение среднегодовых цен на Лондонской бирже металлов.

Рис. 4. Среднегодовые цены на золото Лондонской биржи металлов за период с!976 по 2005 гг.

Общая тенденция изменения цены может быть охарактеризована с помощью содержательного экономического анализа. Вместе с тем расчет таких показателей, как скорость роста, темпы роста, пункты роста исследуемого фактора, позволяет

ориентироваться в наличии или отсутствии устойчивой тенденции и обосновать форму уравнения тренда.

На основе проведенного анализа нами установлен средний темп роста, который за 30 лет составил 4,4%, что так же отражается следующим уравнением тренда:

^ =330,54+1,3466 х г (9)

Где порядковый номер года рассматриваемого периода.

На основе полученной зависимости нами были рассчитаны прогнозные значения мировой цены на золото до 2021 г. (таб. 1).

Таблица 1.

_Прогнозные цены на золото на период до 2021 года.

Год 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Цена 372,28 373,63 374,98 376,32 377,67 379,02 380,36 381,71

Год 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021

Цена 383,06 384,4 385,75 387,1 388,44 389,79 391,14 392,48

Так как все экономические процессы носят вероятностный характер, то при прогнозировании следует говорить о доверительном интервале, в пределах которого варьирует среднегодовая цена. Величина доверительного интервала нами рассчитывалась по формуле:

(Ю)

\п

где ¡¡у — среднеквадратичное отклонение от тренда;

¡р - табличное значение ^критерия Стьюдента при уровне значимости р.

Нами определено, что в период с 2006 по 2021 гг., с вероятностью 99%, среднегодовая цена будет варьировать в довольно широком диапазоне (±17%), относительно цены, рассчитанной по уравнению линейного тренда. Линейный тренд учитывает лишь основную тенденцию изменения цены во времени и почти не фиксирует такие факторы, как продолжительность и частота циклов роста и падения цены.

С целью выявления более точной закономерности изменения цены во времени нами разработан алгоритм ее определения, включающий следующие этапы:

1. выявление и характеристика основной тенденции изменения цены (положительная или отрицательная);

2. выравнивание ряда динамики;

3. выявление основных закономерностей изменения уровней ряда;

4. математическое описание выявленной закономерности.

1. Выявление и характеристика основной тенденции изменения цены (положительная или отрицательная). Результатом выполнения первого этапа алгоритма является составленное уравнение линии тренда:

У, =330,54 +1,3466 х/

2. Выравнивание ряда динамики. Для более наглядного проявления основных закономерностей и тенденций динамического ряда, исходя из характера изменения цены, нами использовался метод выравнивания на основе двухгодичной скользящей средней. Выравнивание позволяет сгладить незначительные колебания и более точно выделить основные закономерности изменения ряда динамики.

3. Выявление основных закономерностей изменения уровней ряда.

Как видно из графика (рис. 5), уровни ряда (скользящей средней) под совместным воздействием систематических и случайных факторов испытывают периодические колебания, обусловленные цикличностью развития рыночной экономики.

цена Уф.ун.

Рис. 5, График скользящей средней и интервалы роста и падения цены.

На основе анализа графической информации и данных среднегодовых цен на золото (рис. 5.) можно сделать вывод, что цена золота подвержена периодическим

колебаниям. Средняя продолжительность периода роста составляет 4 года, а периода падения - 4,33 года.

Рассчитанная средняя продолжительность цикла изменения цены составляет 4,165 и относится к краткосрочным циклам развития экономики.

На основании проведенного анализа нами сделан вывод о том, что функция ДО изменения цены во времени периодическая.

Наиболее адекватной анализируемому динамическому ряду является тригонометрическая функция синуса.

4. Математическое описание выявленной закономерности. Учитывая, что исследуемая функция периодическая (описывается функцией синуса с продолжительностью периода колебания цен 4,165 года), возрастающая и выражается уравнением линейного тренда У, =330,54 + 1,3466хг, то выявленная закономерность изменения цены во времени математически соответствует уравнению:

= (й0 +о, х/) + сгхзт(у х/ + гс), (11)

где (а0+а, х/)- уравнение линии тренда;

с- среднеквадратичное отклонение цены за анализируемый период;

Г- период (год);

/ — средняя продолжительность периода роста/падения; — временной лаг, учитывающий начало построения функции.

Расчет прогноза цены на основе формулы (11) представлен в табл. 2.

Таблица 2.

Год 2006 2007 2008 2009

Цена 415,7 370,0 323,9 306,3

Год 2010 2011 2012 2013

Цена 326,6 373,6 420,6 440,9

Год 2014 2015 2016 2017

Цена 423,4 379,1 334,7 317,1

Год 2018 2019 2020 2021

Цена 337,3 384,4 431,4 451,7

Расчет доверительного интервала свидетельствует, что с вероятностью 99% в последующие 15 лет (2006-2021 гг.) цена на золото будет находиться в пределах ± 31,27 $/ тр. ун. относительно данных, представленных в табл.2 и на рис. 6.

-изменение цены

—■—скользящая средняя

----верхняя и нижняя границы доверительного интервала

Рис. 6. График изменения цены на золото с учетом 99% доверительного интервала

Математически описанная функциональная зависимость позволяет составлять

прогноз с учетом выявленной общей тенденции увеличения цены, цикличности ее роста и падения, величины среднеквадратичного отклонения, что способствует наиболее точному прогнозированию изменения цены во времени. Это снижает ценовые риски проектов освоения золоторудных месторождений и повышает устойчивость проектов к изменению конъюнктуры рынка золота.

Нами проведен сравнительный анализ расчетов показателей эффективности проекта освоения золоторудного месторождения по двум вариантам:

1. фиксированная цена на товарную продукцию в течение всего срока реализации проекта;

2. «плавающая» (циклично изменяющаяся) цена, рассчитанная на основе установленной закономерности.

Результаты расчетов представлены в табл. 3.

Таблица 3.

Расчет показателей эффективности инвестиций в освоение золоторудного _месторождения._

Показатель эффективности проекта Значение показателя

Вариант 1 (фиксированная цена, 444,74 $/тр. ун.) Вариант 2 (плавающая цена)

Дисконтированный срок окупаемости, лет 5,8 7 а

ВНД,% 32,1 25,6

ЧДД, тыс. долл. 1 095 809 779 177

- Расчеты показывают, что использование циклично изменяющейся цены (по второму варианту) дает более объективный результат. ЧДД по второму варианту значительно меньше, чем по первому (779 177 тыс. долл. и 1 095 809 тыс. долл. соответственно), что явилось следствием учета циклично изменяющейся цены за проектный период.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе на основании выполненных автором исследований решена актуальная научная и практическая задача формирования механизма управления рисками инвестиционных проектов разработки золоторудных месторождений на основе модификации методов их качественной и количественной оценки, в условиях меняющейся внешней и внутренней среды.

Основные научные и практические результаты диссертации, выводы и рекомендации заключаются в следующем:

1. На основе анализа существующих подходов и определений понятия «риск» предложено новое его определение, которое наиболее полно и точно отражает природу и экономическую сущность этого явления.

2. Сформулирована интегрированная классификация признаков, видов и характеристик рисков, способствующая систематизации имеющейся информации по всему многообразию рисков, выделению наиболее значимых классификационных признаков и видов рисков для различных отраслей народного хозяйства.

3. Применение интегрированной классификации позволило разработать классификацию рисков горнодобывающих предприятий, которая базируется на использовании следующих классификационных признаков: характер последствий,

(

источник возникновения, масштаб проявления и возможность количественной оценки. Эта классификация составлена с позиции хозяйствующего субъекта, т.е. предприятия, включает специфические виды рисков горнодобывающих предприятий и способствует эффективному управлению ими.

4. Проведенный анализ методов количественной оценки рисков позволил сделать вывод, что наиболее эффективными являются: метод анализа чувствительности и метод корректировки ставки дисконтирования с учетом премии за риск. Анализ чувствительности направлен на выявление видов рисков, оказывающих наибольшее влияние на показатели эффективности проекта. На его основе определены наиболее значимые виды рисков инвестиционного проекта и рассчитаны доли их влияния. Наибольшее влияние оказывает ценовой риск. Остальные виды рисков: геологический, горно-технический, технологический и налоговый - оказывают меньшее влияние. Метод корректировки ставки дисконтирования с учетом премии за риск позволяет повысить точность расчета оценочных показателей эффективности проекта.

5. Разработана методика определения ставки дисконтирования в зависимости от общего риска проекта, который рассчитывается исходя из величины отдельных видов рисков и доли их влияния на показатели эффективности проекта с учетом функциональной зависимости доходности от риска. На основе применения разработанной методики была определена ставка дисконтирования для золоторудного месторождения.

6. Анализ изменения конъюнктуры рынка золота выявил общую тенденцию (тренд) изменения цены во времени. На его основе дается прогноз цены на перспективу и проверка статистической значимости полученных данных. Установлена математическая зависимость изменения цены во времени с учетом ее цикличности, на основе которой рассчитана величина ценового риска проекта отработки золоторудного месторождения.

7. Выполненные расчеты показателей эффективности проекта по двум вариантам доказывают, что использование циклично изменяющейся цены дает наиболее объективный результат.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Лапин Д.Г., Чайников В.В. Учет ценовых рисков при анализе эффективности инвестиций в освоение месторождений. // Тезисы докладов VI

Международной конференции «Новые идеи в науках о Земле», 2003 г. — с. 195.

2. Лапин Д.Г. Налоговая политика государства и инвестиционный климат в недропользовании РФ. // Тезисы докладов научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых МГГРУ и инженерного факультета РУДН «Молодые - наукам о Земле», 2004 г. - с .57.

3. Лапин Д.Г., Чайников В.В. Налоговая политика и ее влияние на инвестиционный климат в минерально-сырьевом комплексе России. // Изв. вузов. «Геология и разведка», 2004, №5. — с. 51 -56.

4. Лапин Д.Г., Чайников В.В. О значимости рисков в горнодобывающих отраслях.// Тезисы докладов Международной конференции «Развитие идей М.И. Агошкова в области комплексного освоения месторождений полезных ископаемых», 2005 г. — с. 70.

5. Лапин Д.Г. Влияние экономических рисков на показатели эффективности инвестиций. // Тезисы докладов VII Международной конференции «Новые идеи в науках о Земле», 2005 г. - с. 209.

6. Лапин Д.Г. Классификация рисков в минерально-сырьевом комплексе. Н Тезисы докладов научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодые - наукам о Земле», 2006 г. — с . 199.

7. Лапин Д.Г. Классификация рисков в минерально-сырьевом комплексе. // Изв. вузов. «Геология и разведка», 2006, №5.

8. Лапин Д.Г. Чайников В.В. Учет риска в ставке дисконтирования при оценке инвестиций в освоение месторождений. // «Маркшейдерия и недропользование», 2006. №5.

Подписано в печать ОЬ. И. 2006 г. Объем 4,5 п.л. Тираж <00 экз. Заказ № 99

Редакционно-издательскяй отдел РГТРУ Москва, ул. Миклухо-Маклая, 23

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Лапин, Дмитрий Геннадьевич

Введение.

Глава 1. Анализ и выявление экономической сущности риска. Разработка классификации рисков горнодобывающих предприятий.

1.1. Анализ понятий «риск» и его новая формулировка.

1.2. Взаимосвязь риска с неопределенностью и прибылью.

1.3. Исследование процесса и методов управления риском.

1.4. Анализ существующих классификаций рисков и общих принципов классификации.

1.5. Предлагаемая классификация рисков горнодобывающих предприятий.

Выводы по главе 1.

Глава 2. Методические основы количественной оценки рисков инвестиционных проектов золоторудных месторождений.

2.1. Основные методы математической статистики при количественной оценке рисков.

2.2. Обобщение и анализ основных методов количественной оценки рисков инвестиционных проектов.

2.3. Влияние различных видов рисков на показатели эффективности инвестиций.

2.4. Разработка метода определения ставки дисконтирования с учетом премии за риск.

Выводы по главе 2.

Глава 3. Методика учета ценового риска при оценке инвестиций в освоение золоторудных месторождений.

3.1. Анализ ценовой конъюнктуры рынка золота.

3.2. Выявление и математическое описание цикличного изменения цены во времени.

3.3. Применение установленной закономерности изменения цены при расчете показателей эффективности проекта.

Выводы по главе 3.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Формирование механизма управления рисками инвестиционных проектов разработки золоторудных месторождений"

Повышение эффективности реализации инвестиционных проектов горнодобывающих предприятий в современных условиях требует научно обоснованных систем учета и оценки рисков.

Несмотря на то, что для горнодобывающих предприятий риски присутствуют постоянно, в теоретическом плане они изучены недостаточно. В настоящее время система учета и оценки рисков проектов освоения месторождений осуществляется по аналогии с оценкой финансовых рисков производственных объектов, без учета геологических особенностей недр, технологии горного производства.

Тем не менее, информация по идентификации, классификации, качественной и количественной оценке рисков при обосновании инвестиций в освоение месторождений всегда являлась востребованной. Во многом это обусловлено тем, что в рамках существовавшей в СССР плановой экономики и командно-административной системы вопрос систематизации информации по рискам просто не ставился. В связи с переходом страны к рыночной экономике и ростом предпринимательства, повысился интерес к проблеме учета риска, его качественному и количественному анализу.

Однако, на сегодняшний день при разработке классификаций рисков инвестиционных проектов разработки месторождений отсутствует системный подход, нет четких классификационных признаков, на базе которых должна формироваться структура классификации. Классификация рисков проводится без учета специфики горнодобывающих предприятий.

Научно обоснованная классификация содействует четкому определению места каждого риска в общей системе и создает потенциальные возможности для эффективного применения соответствующих методов их управления.

Количественная оценка рисков является одним из ключевых этапов управления ими. На ее основе разрабатываются соответствующие механизмы снижения степени влияния рисков на предприятие. Сочетание высокой капиталоемкости и больших сроков производственного периода горных проектов приводит к необходимости совершенствования методов их количественной оценки.

Актуальность задачи исследования рисков инвестиционных проектов разработки золоторудных месторождений обусловлена необходимостью привлечения большого объема инвестиций по сравнению с другими видами полезных ископаемых, особенностью географического расположения (отдаленные и труднодоступные районы), повышенной сложностью геологического строения (3 и 4 группа), большим сроком отработки, нестабильной конъюнктурой мирового рынка золота, что и обуславливает повышенный уровень рисков. Поэтому для принятия обоснованного решения о реализации проекта необходимо детальное изучение рисков и создание научно обоснованного механизма их управления.

Таким образом, задача повышения эффективности методов идентификации, классификации, количественной оценки рисков и их влияния на показатели эффективности инвестиционных проектов является актуальной, что предопределило выбор темы диссертации.

Цель работы заключается в формировании эффективного механизма управления рисками инвестиционных проектов разработки золоторудных месторождений в условиях меняющейся внешней и внутренней среды.

Идея работы заключается в том, что механизм управления рисками базируется на модификации современных методов качественной и количественной оценки рисков инвестиционных проектов.

Задачи исследования:

1. Исследование существующих теоретических основ и подходов к определению понятия «риск», его природы, экономической сущности и уточнение этого определения.

2. Обобщение и анализ существующих классификаций рисков различных отраслей народного хозяйства и формирование на их основе классификационных признаков, создание интегрированной и новой классификации рисков горнодобывающих предприятий.

3. Анализ влияния отдельных видов рисков (налогового, геологического, горно-технического, технологического, ценового) на показатели эффективности инвестиций и выявление наиболее значимых из них.

4. Изучение существующих методов учета и количественной оценки риска инвестиционного проекта и разработка метода определения ставки дисконтирования с учетом премии за риск на основе определения величин отдельных видов рисков, доли их влияния на показатели оценки инвестиций и выявления функциональной зависимости доходности от общего риска проекта.

5. Определение величины ценового риска (как наиболее значимого) проекта для расчета ставки дисконтирования на основе исследования закономерностей изменения конъюнктуры рынка золота и прогноза цены.

Предметом исследования являются методы управления рисками инвестиционных проектов горнодобывающих предприятий.

В качестве объектов исследования выступают предприятия и инвестиционные проекты разработки золоторудных месторождений.

Теоретической и методической основой проведенного исследования послужили научные труды таких ученых, как М.И. Агошков, М.П. Астафьева, Г.Ю. Боярко, C.B. Валдайцев, E.JI. Гольдман, Б.В. Гузман, A.J1. Дергачев, К.Н. Трубецкой, Я.В. Массаковский, A.A. Маутина, H.A. Мацко, З.М. Назарова, М.А. Рогов, М.Х. Пешкова, Дж. Хилл, В.В. Чайников, Г.В. Чернова, A.C. Шапкина, М.В. Шумилин, М.А. Ястребинский и др. Исследование осуществлялось с использованием системного подхода к изучаемым вопросам, методов математической статистики и экономико-математического моделирования. В работе были использованы результаты исследований отечественных и зарубежных авторов в области качественного и количественного анализа рисков, в области прогнозирования развития экономики России и ее отдельных отраслей.

Защищаемые научные положения: 1. Разработанная классификация рисков, учитывающая специфику горнодобывающих предприятий, создает методическую основу формирования эффективного механизма управления рисками и повышает результативность их количественной и качественной оценки.

2. Определение величины ставки дисконтирования инвестиционных проектов следует осуществлять с использованием разработанной методики расчета размера премии за риск в зависимости от величины общего риска для повышения объективности принимаемых инвестиционных решений.

3. Выявленные циклические закономерности изменения цены золота позволяют снизить ценовой риск проектов освоения золоторудных месторождений и повысить точность расчетов показателей эффективности инвестиций.

Новизна работы заключается в следующем:

• сформулировано новое определение понятия «риск» с учетом его природы, экономической сущности и взаимосвязи с неопределенностью в условиях неизбежного выбора;

• разработана классификация рисков инвестиционных проектов предприятий разработки месторождений на основе предлагаемых классификационных признаков и правил, включающая группы, подгруппы и виды рисков;

• предложена методика определения величины ставки дисконтирования в зависимости от величины общего риска проекта на основе применения функциональной зависимости между общим риском проекта и доходностью;

• выявлена экономико-математическая закономерность изменения мировой цены на золото для составления прогноза и определения ценового риска инвестиционного проекта разработки золоторудного месторождения.

Практическая значимость работы заключается в том, что применение разработанного механизма управления рисками инвестиционных проектов золоторудных месторождений позволяет повысить объективность расчетов основных оценочных показателей и обоснованность выбора объектов инвестирования.

Предложенные разработки целесообразно использовать при оценке инвестиционных проектов других отраслей минерально-сырьевого комплекса.

Достоверность и обоснованность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждается анализом значительного объема научной литературы, аналитической и статистической информации по исследуемой проблеме, а также применением в работе системного подхода, элементов высшей математики и математической статистики, методов экономико-математического моделирования и других современных методов исследований.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы были доложены на VI Международной конференции «Новые идеи в науках о Земле» (2003 г.), Научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых МГТРУ и инженерного факультета РУДН «Молодые - наукам о Земле» (2004 г.), VII Международной конференции «Новые идеи в науках о Земле» (2005 г.), Международной конференции «Развитие идей М.И. Агошкова в области комплексного освоения месторождений полезных ископаемых» (2005г.), Научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодые - наукам о Земле» (2006 г.).

Публикации. По материалам работы опубликовано в открытой печати 8 научных работ, раскрывающих основные положения диссертации, общим объемом 1,92 п.л.

Структура и объем работы. Диссертация включает 154 страницы текста и состоит из введения, 3 глав, заключения, библиографического списка используемой литературы, приложений, содержит 27 таблиц и 21 рисунок.

Диссертация: заключение по теме "Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда", Лапин, Дмитрий Геннадьевич

Выводы по главе 3.

1. Проведен анализ изменения конъюнктуры рынка золота по данным Лондонской биржи металлов за период 1976-2005 гг., который позволил выявить общую тенденцию (тренд) изменения цены во времени. На основе полученного уравнения линейного тренда сделан предварительный прогноз цены на перспективу и осуществлена проверка статистической значимости полученных данных.

2. С целью повышения точности прогнозных данных мировой цены на золото, установлена математическая зависимость изменения цены во времени, которая позволяет составлять прогноз с учетом выявленной общей тенденции увеличения цены, цикличности ее роста и падения, величины среднеквадратичного отклонения.

3. На основе установленной зависимости была рассчитана величина ценового риска проекта отработки золоторудного месторождения, которая составила 13,54%.

4. Выполнены расчеты показателей эффективности проекта по двум вариантам: 1) по фиксированной, 2) циклично изменяющейся цене, которые показывают, что по второму варианту получаем наиболее объективный результат. ЧДД значительно меньше, что явилось следствием учета циклично изменяющейся цены за проектный период.

В диссертационной работе на основании выполненных автором исследований решена актуальная научная и практическая задача формирования механизма управления рисками инвестиционных проектов разработки золоторудных месторождений на основе модификации методов их качественной и количественной оценки, в условиях меняющейся внешней и внутренней среды.

Основные научные и практические результаты диссертации, выводы и рекомендации заключаются в следующем:

1. На основе анализа существующих подходов и определений понятия «риск» предложено новое его определение, которое наиболее полно и точно отражает природу и экономическую сущность этого явления.

2. Сформулирована интегрированная классификация признаков, видов и характеристик рисков, способствующая систематизации имеющейся информации по всему многообразию рисков, выделению наиболее значимых классификационных признаков и видов рисков для различных отраслей народного хозяйства.

3. Применение интегрированной классификации позволило разработать классификацию рисков горнодобывающих предприятий, которая базируется на использовании следующих классификационных признаков: характер последствий, источник возникновения, масштаб проявления и возможность количественной оценки. Эта классификация составлена с позиции хозяйствующего субъекта, т.е. предприятия, включает специфические виды рисков горнодобывающих предприятий и способствует эффективному управлению ими.

4. Проведенный анализ методов количественной оценки рисков позволил сделать вывод, что наиболее эффективными являются: метод анализа чувствительности и метод корректировки ставки дисконтирования с учетом премии за риск. Анализ чувствительности направлен на выявление видов рисков, оказывающих наибольшее влияние на показатели эффективности проекта. На его основе определены наиболее значимые виды рисков инвестиционного проекта и рассчитаны доли их влияния. Наибольшее влияние оказывает ценовой риск. Остальные виды рисков: геологический, горно-технический, технологический и налоговый - оказывают меньшее влияние. Метод корректировки ставки дисконтирования с учетом премии за риск позволяет повысить точность расчета оценочных показателей эффективности проекта.

5. Разработана методика определения ставки дисконтирования в зависимости от общего риска проекта, который рассчитывается исходя из величины отдельных видов рисков и доли их влияния на показатели эффективности проекта с учетом функциональной зависимости доходности от риска. На основе применения разработанной методики была определена ставка дисконтирования для золоторудного месторождения.

6. Анализ изменения конъюнктуры рынка золота выявил общую тенденцию (тренд) изменения цены во времени. На его основе дается прогноз цены на перспективу и проверка статистической значимости полученных данных. Установлена математическая зависимость изменения цены во времени с учетом ее цикличности, на основе которой рассчитана величина ценового риска проекта отработки золоторудного месторождения.

7. Выполненные расчеты показателей эффективности проекта по двум вариантам доказывают, что использование циклично изменяющейся цены дает наиболее объективный результат.

Золоторудное месторождение

Является одним из крупнейших в России по классификации запасов. Оно относится ко второй группе с содержанием металла в контурах продуктивных руд - 2,3 грамма на тонну руды. Расположено в центральной части Ленского золотопромышленного района в 137 км от г. Бодайбо и в 357 км от ближайшей ж.д. станции Таксиммо (БАМ) (Иркутская область).

Необходимый объем инвестиций на реализацию проекта составляет 1 500 млн.долларов США

Месторождение расположено в пределах Бодайбинского синклинория, в Кропоткинском рудном узле, занимающем центральную часть синклинория. Относится месторождение к кварц-сульфидному прожилково-вкрапленному типу, сочетающемуся с подчиненными маломощными жилами кварцевого и золото-кварцевого состава. Минерализация представлена вкрапленностью и прожилками существенно пиритового состава, а также золото-кварцевыми жилами небольшой мощности (0.5-1.0 м) и протяженности (до 150-200 м). Промышленные руды оконтуриваются по данным опробования и, видимо, бортовому содержанию 1,5 г/т. В результате в осевой области, опрокинутой лежачей антиклинали, выделяется единая золоторудная залежь со средним содержанием золота в ней 2,54 г/т. Залежь имеет пологое падение на север под углом около 15-20°. В пределах залежи, оконтуренной, как указывалось, по бортовому содержанию 1,5 г/т, начиная от центра ее к востоку на протяжении 700-800 м вблизи поверхности выделяется полоса сравнительно богатых руд. Содержание золота в этом, обогащенном участке залежи колеблется от 5 до 7 г/т, мощность достигает максимально 20 м, обычно составляя около 10 м. Примерно с глубины около 200 м единая золотоносная залежь распадается на три разобщенных - наиболее протяженную и важную -западную залежь, а также на центральную и восточную. При этом руды обедняются и все три разобщенные залежи оказываются сложенными рядовыми рудами с содержанием около 2,5-3,0 г/т. Протяженность западной залежи на горизонтах ниже 200 м составляет сначала более 1,5 км, а затем с глубиной быстро сокращается и на уровнях ниже 300-350 м от поверхности достигает всего 0,5-0,6 км. Уменьшается и мощность - с 30-70 м она снижается до 10-30 м. Наименее выдержанная на глубину центральная залежь вытягивается по простиранию на 0,6-0,8 км, а затем быстро выклинивается на глубине около 250 м от поверхности. Проникающая на большую глубину восточная залежь на всех уровнях вплоть до выклинивания имеет протяженность около 300 м при мощности 20-40 м.

Внутреннее строение золоторудной залежи сравнительно простое. Залежь сложена системой золотосодержащих пиритовых и кварц-пиритовых (от 40 до 85% пирита) прожилков, а также сочетающихся с ними кварцевых и золото-кварцевых жил. Прожилки выполняют пологие трещинки осевого и послойного кливажа, меньшая их часть - крутые поперечные трещинки отрыва. Протяженность каждого прожилка, взятого в отдельности, изменяется от первых сантиметров до 2-3 м, мощность - от 0.2 до 3-5 см, в более редких линзочках агрегатов пирита она возрастает до 10 см. Львиная доля золота - до 95 % заключена в пиритовых прожилках. В золоторудной залежи прожилки резко преобладают над жилами. На один линейный метр, ориентированный в поперечном северном направлении, в среднем приходится примерно 5 прожилков, остальная доля минерализации падает на вкрапленность также золотосодержащего пирита и подчиненного пирротина, проявленных в виде прекрасно выраженных кристалликов. В целом сульфидность рудовмещающих филлитов и алевролитов в пределах рудной залежи колеблется от 0.5 до 3%.

Кварцевые и золото-кварцевые жилы сравнительно прямолинейны, выдержанны, выполняют субширотные сколы, также использовавшие послойные трещинки кливажа или трещинки кливажа осевой плоскости. Кроме того, значительно реже некоторые из жил, образуя пучки, приурочиваются к секущим крутопадающим трещинам скола северозападного, еще реже - субмеридионального направления. Протяженность, как тех, так и других жил колеблется от первых десятков метров до максимально 200 м, мощность максимально достигает 0,5-1 м. Многие из золото-кварцевых жил выклиниваются на глубине 50-100 м, а мощность других, сохраняющихся уменьшается до 0,2-0,4 м. Уже на отметке 150-200 м ниже современной поверхности рудная залежь оказывается почти полностью сложенной вкрапленностью и прожилками пирита и подчиненного пирротина.

Более 60% золота заключено в пирите. Золото установлено в двух разновидностях. Раннее тонкодисперсное мышьяковистое золото имеет пробность 910. Позднее, более крупное (доли мм) образует микропарагенезисы во включениях в пирите с другими сульфидами, пробность его 860. Наблюдаются отчётливые признаки перекристаллизации обеих разновидностей золота с выносом серебра. Низкопробное золото (820-880) развито в зальбандовых частях кварцевых жил, где оно чаще проявлено в виде комковидных образований размером в доли миллиметров. Золото другой разновидности - преобладающей каплевидной и проволочной формы или имеющее форму микропросечек -наблюдается в пирите. Оно имеет более высокую пробность - 900-920, мелкое, каплевидное имеет размер от 1 доЮмкм, проволочное и прожилковидное - до 50 мкм (по протяженности). Высокопробное золото проявлено исключительно в пирите. Изредка оно ассоциирует с арсенопиритом и сфалеритом и имеет слабую корреляционную связь с цинком и мышьяком [29].

Значения р -процентных пределов ^ в зависимости от л степеней свободы и заданного уровня значимости р для распределения

Стьюдента. кр 10,0 5,0 2,5 2,0 1,0 0,5 0,3 0,2 0,1

1 6,314 12,706 25,452 31,821 63,657 127,3 212,2 318,3 636,6

2 2,920 4,303 6,205 6,965 9,925 14,089 18,216 22,327 31,600

3 2,353 3,182 4,177 4,541 5,841 7,453 8,891 10,214 12,922

4 2,132 2,776 3,495 3,747 4,604 5,597 6,435 7,173 8,610

5 2,015 2,571 3,163 3,365 4,032 4,773 5,376 5,893 6,869

6 1,943 2,447 2,969 3,143 3,707 4,317 4,800 5,208 5,959

7 1,895 2,365 2,841 2,998 3,499 4,029 4,442 4,785 5,408

8 1,860 2,306 2,752 2,696 3,355 3,833 4,199 4,501 5,041

9 1,833 2,262 2,685 2,821 3,250 3,690 4,024 4,297 4,781

10 1,812 2,228 2,634 2,764 3,169 3,581 3,892 4,144 4,587

12 1,782 2,179 2,560 2,681 3,055 3,428 3,706 3,930 4,318

14 1,761 2,145 2,510 2,624 2,977 3,326 3,583 3,787 4,140

16 1,746 2,210 2,473 2,583 2,921 3,252 3,494 3,686 4,015

18 1,734 2,101 2,445 2,552 2,878 3,193 8,428 3,610 3,922

20 1,725 2,086 2,423 2,528 2,845 3,153 3,376 3,552 3,849

22 1,717 2,074 2,405 2,508 2,819 3,119 3,335 3,505 3,792

24 1,711 2,064 2,391 2,492 2,797 3,092 3,302 3,467 3,745

26 1,706 2,056 2,379 2,479 2,779 3,067 3,274 3,435 3,704

28 1,701 2,048 2,369 2,467 2,763 3,047 3,250 3,408 3,674

30 1,697 2,042 2,360 2,457 2,750 3,030 3,230 3,386 3,646

00 1,645 1,960 2,241 2,326 2,576 2,807 2,968 3,090 3,291

Среднегодовая доходность по ЗОлетним облигациям государственного займа США (30 Year U.S. Treasury Bond Yield) [96, 97]. год доходность, % год доходность, %

1977 7,75 1992 7,67

1978 8,49 1993 6,60

1979 9,29 1994 7,37

1980 11,30 1995 6,88

1981 13,44 1996 6,70

1982 12,76 1997 6,61

1983 11,18 1998 5,58

1984 12,42 1999 5,87

1985 10,79 2000 5,94

1986 7,80 2001 5,49

1987 8,58 2002 5,20

1988 8,96 2003 4,92

1989 8,45 2004 5,04

1990 8,61 2005 4,56

1991 8,14

Годовой уровень инфляции США за период 1985-2005 гг., % [98] год уровень инфляции, % год уровень инфляции, %

1985 3,6 1996 3

1986 1,9 1997 2,3

1987 3,6 1998 1,6

1988 4,1 1999 2,2

1989 4,8 2000 3,4

1990 5,4 2001 2,8

1991 4,2 2002 1,6

1992 3 2003 2,3

1993 3 2004 2,7

1994 2,6 2005 3,4

1995 2,8