Разработка научно-методических основ проведения эксперимента для риск-анализа инвестиционных проектов промышленных предприятий тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Разработка научно-методических основ проведения эксперимента для риск-анализа инвестиционных проектов промышленных предприятий"

ЗАБЕЛИН Николай Викторович

РАЗРАБОТКА НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКИХ ОСНОВ ПРОВЕДЕНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТА ДЛЯ РИСК-АНАЛИЗА ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

Специальность 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством

(экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами промышленности)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

ЗАБЕЛИН Николай Викторович

РАЗРАБОТКА НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКИХ ОСНОВ ПРОВЕДЕНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТА ДЛЯ РИСК-АНАЛИЗА ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

Специальность 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством

(экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами промышленности)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Диссертация выполнена на кафедре менеджмента Государственной академии повышения квалификации и переподготовки кадров для строительства и жилищно-коммунального комплекса России

Научный руководитель - доктор экономических наук, профессор

Рыжов Игорь Викторович

Официальные оппоненты - доктор экономических наук

Черняк Александр Викторович кандидат экономических наук, доцент Ковбаса Николай Анатольевич

Ведущая организация - Военный университет

Защита состоится « Р » февраля 2006 года в ' \ часов на заседании диссертационного совета К 212.201.02 при Российском заочном институте текстильной и легкой промышленности по адресу: 123298, Москва, ул. Народного Ополчения, д. 38, корп.2, актовый зал.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Российского заочного института текстильной и легкой промышленности по адресу: Москва, ул. Шаболовка, д. 14.

ь

Автореферат разослан «_января 2006 года.

Ученый секретарь диссертационного совета д.э.н., профессор /О

С Ус

¡0ъу

Рощина О.Е.

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Инвестиционно-проектная деятельность является важной составляющей развития любой экономической системы, и в данное время наша страна особенно нуждается в реструктуризации и подъеме производства В рыночных условиях необходимо доказать целесообразность и эффективность предпринимаемых затрат всех ресурсов, в том числе и капитальных, которые обосновываются путем разработки инвестиционного проекта Методология разработки и оценки инвестиционного проекта - проектный анализ - включает комплексное, многоаспектное исследование, отражающее многофазовую и многостадийную сущность проекта, важнейшей частью которого должен являться анализ проектных рисков.

Инвестиционное проектирование, как правило, осуществляется в условиях неопределенности, т е исследователь-аналитик обладает меньшим количеством информации, чем это необходимо для целесообразной организации всех проектных действий Прежде всего, эта неопределенность обусловлена надежностью и малым количеством информации, на основании которой осуществляется оценка проекта Конечно, частичное, или полное снятие неопределенности достижимо в результате дополнительно получаемой информации Но в случае оценки эффективности капиталовложений все расчеты базируются на прогнозной информации, а получение достоверных знаний о будущих событиях практически невозможно хотя бы в силу взаимосвязанности всех явлений и процессов в окружении проекта, а также вследствие необходимости исследовать фактически бесконечное число обстоятельств.

Таким образом, актуальность диссертационного исследования заключается в разрешении противоречия, сложившегося между необходимостью проведения комплекса экспериментов, необходимых для отбора инвестиционного проекта промышленного предприятия и огсугствием научно-обоснованной методики (алгоритма) проведения такого эксперимента.

Степень разработанности проблемы. В ряде работ таких отечественных авторов, как В. Абчук, А. Альгин, Р. Баззел, С. Валдайцев, С. Жизнин, Г. Клейнер, А. Кочетков, М. Лапуста, Ю. Осипов, В. Севрук, Б. Райзберг, В Ротаръ, Л. Шаршукоиа, А. Шмаров и др. существуют определенные подходы к классификации риска и некоторым вопросам экспериментирования при отборе инвестиционного проекта. Однако до настоящего времени в российской и зарубежной научной и практической литературе нет специального исследования, посвященного вопросам постановки и планирования экспериментов, используемых при риск-анализе инвестиционных проектов промышленных предприятий.

В этой связи, целью диссертационного исследования является разработка научно-методических основ и практических рекомендаций по созданию алгоритма проведения эксперимента для реализации риск-анализа инвестиционного проекта промышленного предприятия.

В соответствии с целью исследования был определен ряд решаемых задач, а именно

- анализ экономической категории «инвестиционный проект»;

- разработка алгоритма проведения полного факторного эксперимента для реализации риск-анализа инвестиционно! о проекта промышленного предприятия;

- разработка метода применения полного факторного эксперимента к процессу риск-анализа инвестиционного проекта промыц|л^4^п^Щ|Щггриятдаг-_

- уточнение набора экспериментов, используемых при риск-анализе инвестиционного проекта промышленного предприятия.

Объектом исследования являются промышленные предприятия, находящиеся в стадии принятия инвестиционного решения, предметом исследования - разработка научно-методических основ для реализации экспериментов, применяемых при риск-анализе инвестиционного проекта промышленного предприятия.

Теоретико-методоло! ической основой диссертации явились работы отечественных и зарубежных классиков экономической теории, экономики и управления на предприятии, а также диалектический, логический, экономико-математический и другие методы экономического анализа.

В процессе работы лично автором получены следующие научные результаты:

- дано авторское уточнение экономической категории «инвестиционный проект»;

- представлена последовательность действий при проведении полного факторного эксперимента для осуществления риск-анализа инвестиционного проекта предприятия;

- разработан метод применения факторного эксперимента при реализации риск-анализа инвестиционного проекта промышленного предприятия;

- уточнен и дополнен набор экспериментов, используемых при риск-анализе инвестиционного проекта промышленного предприятия.

В результате выполненных исследований составляют научную новизну и выносятся на защиту следующие положения:

- авторская трактовка категории «инвестиционный проект»;

- алгоритм проведения полного факторного эксперимента для реализации риск-анализа инвестиционного проекта промышленного предприятия;

- метод применения полного факторного эксперимента к процессу риск-анализа инвестиционного проекта предприятия,

- набор экспериментов для риск-анализа инвестиционного проекта промышленного предприятия.

Практическая значимость работы. Рекомендации по совершенствованию процесса риск-анализа инвестиционного проекта промышленного предприятия, концептуальные подходы, предложенные в исследовании практические рекомендации, могут быть использованы в процессе практической деятельности аналитических служб предприятий при принятии инвестиционных решений. Промышленные предприятия по итогам исследования получают научно обоснованные практические рекомендации по совершенствованию процесса риск-анализа инвестиционного проекта, адаптированные к современной отечественной экономике.

Апробация результатов исследования. Полученные в диссертации теоретические выводы и практические рекомендации апробированы в ходе учебного процесса в Государственной академии строительства и ЖКК России Некоторые положения и выводы настоящего исследования вошли в содержание учебных программ таких дисциплин, как «Инновационный менеджмент», «Инвестиции в строительстве и ЖКХ» С рядом идей и выводов, содержащихся в работе, автор выступал на теоретических и научно-практических конференциях По результатам выполненного исследования было опубликовано 3 научные работы общим объемом 2,0 п.л.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы (120 наименований) и приложений, содержит 15 таблиц и 11 рисунков.

II. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы диссертационного исследования, его цель, объект, предмет, практическая значимость работы.

В первой главе «ИДЕНТИФИКАЦИЯ РИСКОВ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПРОЕКТА ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ» рассматривается инвестиционный проект промышленного предприятия как объект анализа рисков, дается общая характеристика понятия «риск», приводится основная классификация проектных рисков промышленного предприятия. Комплексный процесс анализа проектных рисков, исследуемый в материалах диссертационного исследования, связан с изучением конкретного объекта - инвестиционного проекта промышленного предприятия. Необходимо с самого начала четко определить, что такое инвестиционный проект. Прежде всего, отметим системную сущность проекта, состоящую в «двойственности» его рассмотрения:

0) проект может трактоваться как целостная подсистема окружающей его внешней среды,

1) это многоаспектный комплекс, интегрированный взаимосвязанными подсистемами, идентификация и внутрипроектное формирование которых происходит с помощью такого исследования как технический, коммерческий, экологический, социальный, институциональный, финансовый и экономический аспекты.

В нашем толковании, под категорией инвестиционный проект понимается

привлечение денежных средств в реальное производство посредством комплекса взаимосвязанных мероприятий, предпринимаемых в условиях установленного бюджета в течение ограниченного периода времени для реализации заранее запланированной цели

Не умаляя достоинств предшествующих определений и учитывая цели данной работы, подчеркнем, что данное определение в наибольшей степени соответствует нашим задачам, поскольку является, с одной стороны, всеобъемлющим, а с другой - наиболее четко отражающим сущность процесса реализации инвестиционного проекта.

Выделим ключевые понятия в данном определении

• подчеркивание системности проекта через указание наличия комплекса взаимосвязанных мероприятий;

• разработчику проекта важно обосновать и задать тот временной интервал рассмотрения проекта, за который реализуются проектные цели, так называемую длительность его жизненного цикла;

• бюджет, рассматривая проект с кибернетической точки зрения, можно применить понятие «черного ящика», когда отслеживаются только входные потоки или контакты типа Среда-Проект и выходные (Проект-Среда).

Материальным носителем всей информации об инвестиционном проекте является его бизнес-план.

Вполне понятно, что центральное место в бизнес-плане инвестиционного проекта занимает раздел, посвященный анализу проектных рисков При этом сам проект является объектом риск-анализа. Процедура исследования проектных рисков должна проводиться в условиях четкого представления о том, что же такое риск. Перейдем к рассмотрению этого понятия

В литературе встречаются различные интерпретации понятия «риск», например.

1) под риском понимается деятельность субъектов хозяйственной жизни, связанная с преодолением неопределенности в ситуации неизбежного выбора, в процессе которой имеется возможность оценить вероятности достижения желаемого результата, неудачи и отклонения от цели, содержащихся в выбираемых альтернативах;

2) риск связывают с опасениями, что реализация проекта приведет к убыткам;

3) риск рассматривают как меру рассеяния (дисперсию) полученных в результате множественного прогноза оценочных показателей рассматриваемого проекта (прибыль, рентабельность капитала и т.д.);

4) риск сопоставляют с опасностью того, что цель предпринимательского проекта не будет достигнута в намеченном объеме.

Воздействие факторов внешней среды в процессе реализации инвестиционного проекта влечет за собой:

а) невыполнение некоторых из предусмотренных проектом действий;

б) изменение запланированных сроков выполнения проектных действий;

в) отклонение от прогнозируемых проектных результатов.

Именно на выявление таких процессов направлен учет факторов неопределенности, одна из важнейших задач которого состоит в разработке управленческих процедур механизма реализации проекта, позволяющих обеспечивать адаптацию проекта к меняющимся условиям и необходимую корректировку хода реализации проекта.

Процесс управления проектом в условиях риска и неопределенности может быть более результативным, если структурировать все рисковые факторы на управляемые, неуправляемые и частично управляемые Практика использования такой классификации позволила выявить ее преимущества, позволяющие:!) целенаправленно применять антирисковые процедуры, рассчитывая их затратные характеристики; 2) ориентироваться на работу с поддающимися воздействию факторами, условно абстрагируясь от неуправляемых; 3) уменьшать размерность пространства всех рассматриваемых рисковых факторов; 4) точнее выявлять стоимостную величину стартового и финального уровней проектного риска.

Процедура идентификации факторов по «принципу управляемости» базируется на качественном подходе, учитывает структурирование элементов проектного окружения и уникальна для каждого проекта.

Под классификацией рисков будем понимать распределение рисков на конкретные группы в соответствии с определенным признаком, положенным в основу данной классификации, и для достижения поставленных целей. В экономической литературе, исследующей риски и связанные с этим проблемы, отсутствует единая система их классификации. В общем виде классификация рисков может выглядеть следующим образом:

Непредсказуемые риски включают-

А Макроэкономические риски

1) неожиданные меры государственного регулирования в сферах: материально-технического снабжения; охраны окружающей среды; проектных

нормативов; производственных нормативов; землепользования; экспорта-импорта; ценообразования; налогообложения;

0)нестабильность экономического законодательства и текущей экономической ситуации;

1)изменение внешнеэкономической ситуации (возможность введения ограничений на торговлю и поставки, закрытия границ и т.п.);

2)политическая нестабильность, риск неблагоприятных социально-политических изменений;

5) неполнота или неточность информации о динамике технико-экономических показателей;

6) колебания рыночной конъюнктуры, цен, валютных курсов и т.п.;

7) неопределенность природно-климатических условий, возможность стихийных бедствий.

В Экологические риски (природные катастрофы): 1) наводнения; 2) землетрясения; 3) штормы; 4) климатические катаклизмы и др.

С. Социально-опасные риски ириски, связанные с преступлениями: 1) вандализм; 2) саботаж; 3) терроризм; 4) социальные.

£) Риски, связанные с возникновением непредвиденных срывов:

0) в создании необходимой инфраструктуры;

1) из-за банкротства подрядчиков по проектированию, снабжению, строительству и т.д.;

2) в финансировании;

3) в производственно-технологической системе (аварии и отказы оборудования, производственный брак и т п.);

4) в получении исчерпывающей или достоверной информации о финансовом положении и деловой репутации предприятий-участников (возможность неплатежей, банкротств, срывов договорных обязательств).

В число внешних предсказуемых (но неопределенных) рисков входят:

0 . Рыночные риски, связанные с ухудшением возможности получения сырья и повышением его стоимости; изменением потребительских требований; усилением конкуренции; потерей позиций на рынке; нежеланием покупателей соблюдать торговые правила.

1. Операционные риски, вызванные невозможностью поддержания рабочего состояния элементов проекта, нарушением правил безопасности, отступлением от целей проекта.

Внутрипроектные риски возникают в результате: во-первых, срыва планов работ по причинам: недостатка рабочей силы; нехватки материалов; запаздываний в поставке материалов; прочих условий на строительных площадках, изменения возможностей заказчика проекта, подрядчиков, ошибок проектирования; планирования, недостатка координации работ, изменения руководства; инцидентов и саботажа, трудностей начального периода, нереального планирования; слабого управления, труднодоступности объекта; во-вторых, перерасхода средств из-за срывов планов работ; неправильной стратегии снабжения, неквалифицированного персонала; переплат по материалам, услугам и т д , параллелизма в работах и нестыковок частей проекта, протестов подрядчиков; неправильных смет; неучтенных внешних факторов.

Технические риски могут быть связаны с изменением технологии; ухудшением качества и производительности производства, порожденного проектом, специфическими рисками технологии, закладываемой в проект, ошибками в проектно-сметной документации.

Правовые риски связаны с ошибками в лицензиях, несоблюдением патентного права, невыполнением контрактов, возникновением судебных процессов с внешними партнерами; возникновением внутренних судебных процессов; проявлением форс-мажорных (чрезвычайных) обстоятельств.

При оценке проектов следует учитывать внешние и внутренние виды рисков К внешним рискам относятся:

• риски, связанные с нестабильностью экономического законодательства и текущей экономической ситуации, условий инвестирования и использования прибыли;

• внешнеэкономические риски (возможность введения ограничений на торговлю и поставки, закрытия границ и т.п.);

• возможность ухудшения политической ситуации, риск неблагоприятных социально-политических изменений в стране или регионе;

• возможность изменения природно-климатических условий, стихийных бедствий;

• неправильная оценка спроса, конкурентов и цен на продукцию проекта;

• колебания рыночной конъюнктуры, валютных курсов и т.п

В число внутренних рисков входят:

1) неполнота или неточность информации о финансовом положении и деловой репутации предприятий-участников (возможность неплатежей, банкротств, срывов договорных обязательств);

2) неполнота или неточность проектной документации (затраты, сроки реализации проекта, параметры техники и технологии);

Риски

Чистые Спекулятивные

, Природноестественные Фи . Экологические

Политические Транспортные

Имущественные " »• Производственные -Торговые

инсовые ♦ Инвестиционные + Упущенной выгоды

Коммерческие Связанные с покупательсоког способностью

Инфляционные и_ дефляционные

Ликвидности -

Снижения Л Процентные доходности \

Кредитные

Прямых потерь

Биржевые ~ Банкротства—

Селективные —

Рис. 1. Иерархическая схема классификации рисков Во второй главе «ИНСТРУМЕНТАРИЙ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЙ ДЛЯ РИСК-АНАЛИЗА ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИ-

ЯТИЙ» рассматриваются практические инструменты, используемые для риск-анализа инвестиционных проектов промышленных предприятий, такие как метод экспертных оценок, метод аналогий, метод ставки процента, метод критических значений и компьютерный инструментарий анализа проектных рисков

К настоящему времени сложился широкий спектр практических инструментов, используемых при анализе проектных рисков. Рассмотрим эти инструменты, исследуем их преимущества и недостатки.

Экспертные оценки. Основное преимущество такого инструмента, как экспертные оценки, заключается в возможности использования опыта экспертов в процессе анализа проекта и учета влияния разнообразных качественных факторов Методика экспертной оценки включает комплекс логических и математико-статистических методов и процедур, связанных с деятельностью эксперта по переработке необходимой для анализа и принятия решений информации

Одним из важных вопросов, требующих внимания эксперта, является анализ учета каждого вида риска, чему может способствовать использование специальных вопросников. К существенным недостаткам следует отнести: трудность в привлечении независимых экспертов и субъективность оценок

Одной из простейших практических экспертных методик анализа рисков является SWOT - анализ Это качественный подход, базирующийся на сравнении («взвешивании») противоположных качеств проекта:

1. В чем состоят сильные стороны проекта? Какие составляющие проекта являются более развитыми, продвинутыми по сравнению с другими проектами9 (Например, опыт персонала, наличие производственных мощностей, умение применить данную технологию, и т.д.)

2. Какие составляющие, элементы проекта являются слабыми, неразвитыми, недостаточными? (Например, отсутствие источников финансирования, смутное представление о рынке, незнание основных потребностей пользователей).

О Какие дополнительные возможности возникают в ходе, и после реализации проекта? Необходимо принимать во внимание не только материальные выгоды - доходы проекта, а и те результаты данного проекта, которые создают базу, предпосылки (возможности) для реализации последующего проекта (например, проекты по развитию инфраструктуры, в том числе, строительство доро!), ряд социальных проектов (в том числе, строительство школьных зданий, больниц).

Таблица 1. Таблица SWOT - анализа

Сильные стороны Слабые стороны

Наличие производственных мощностей Неопределенность с источниками финансирования

Опыт персонала Неизученность рынка

Знание технологий, изученность конкурентов Слабое исследование рисков

Возможности Угрозы

Выход на другие рынки Возникновение сильного конкурента

Привлечение других поставщиков Распад команды проекта

1 Какие факторы могут помешать успешной реализации проекта или сделать ее невозможной, бессмысленной9 (Например, реализация инновационного проекта будет невозможна, если лидер проекта или основной разработчик уйдет из данного проекта или возникнет сильный конкурс).

Результаты такого качественного анализа проекта - SWOT - анализа - формализуются в виде таблицы (табл.1.), позволяющей наглядно противопоставить сильные и слабые стороны проекта, его возможности и угрозы

На основе экспертных оценок разработан наглядный метод оценки рискованности данного проекта, условно называемый «розой рисков» или «звездой рисков» Например, для некоторого гипотетического проекта эксперты оценивают степень его рискованности по следующим выявленным факторам риска проработка рынка - 4 балла; производственный план - 7 баллов; наличие концепции управления проектом - 9 баллов; анализ себестоимости - 5 баллов, анализ конкурентов - 6 баллов; финансирование - 8 баллов; мотивация команды проекта - 3 балла; проработка бизнес-плана - 1 балл. Проведенное экспертами аналитическое исследование можно проиллюстрировать графически в виде упомянутой «розы рисков», изображенной на рис. 2.

Дальнейшее развитие метода достигается с помощью построения «спирали рисков» (рис 3.), отражающей упорядочивание (ранжирование) факторов рисков.

Второй вариант экспертного подхода предлагает такую последовательность определить по стобалльной шкале приемлемый для организации, реализующей данный проект, предельный уровень по каждому виду риска; установить по десятибалльной шкале при необходимости дифференцированную оценку уровня компетентности экспертов, являющейся конфиденциальной. Экспертную оценку риска рекомендуется производить с учетом вероятности наступления рискового события (в долях единицы) и опасности данного риска для успешного завершения завершения проекта (по стобалльной шкале).

Следующий способ также базируется на работе с экспертными листами и балльной оценке риска (табл 2) Отметим, что в ходе риск-анализа важно выявить так называемые независимые (конечные или простые) риски, которые нельзя представить в виде комбинации каких-либо компонентов. Проведение экспертной оценки эффективнее, если использует именно такие риски.

Рис. 3. «Спираль рисков» Таблица 2. Балльная экспертная оценка риска

Вид риска Отрицательное влияние на ожидаемую прибыль от реализации проекта Балл

I г 3

Подготовительная стадия

1 Удаченность от транспортных узлов Дополнительные затраты на создание подъездных путей, повышенные эксплуатационные расходы 6

2 Удаченность от инженерных сетей Капитальные дополнительные вложения на подведение электроэнергии тепла, воды 5

3 Отношение честных властей Возможность введении дополнительных ограничений 1

4 Доступность подрядчиков на месте Опасность завышения стоимости работ из-за монопольного положения подрядчика 4

5 Источники сырья Опасность завышения цен 5

Строительная стадия

1 Непредвиденные затраты. • инфляционные • рост цен Увеличение заемных средств Увеличение заемных средств 3,3

2 Несвоевременное выпоч-нение сроков работ Увеличение времени запуска производственного процесса 4

3 Некачественное проведение пуско-наладочных работ Увеличение срока выхода на проектный режим 4

Стадия функционирования, финансово-экономические риски

I Неустойчивость спроса Падение спроса с ростом цен 4

2 Появление альтернативного производства Снижение спроса 4

3 Снижение цен конкурентами Снижение цены 4

1 2 3

4 Длительное время прохождения платежей Уменьшение прибыли 4

5 Рост налогов Уменьшение прибыли 6

6 Неплатежеспособность потребителей Падение объемов продажи 6

7 Рост цен на сырье, материалы, перевозки Снижение прибыли из-за роста цен на ресурсы 6

8 Недостаток оборотных средств Увеличение кредитов 6

Социальные риски

1 Трудность с набором квалифицированной рабочей силы Увеличение затрат на обучение 2

2 Отношение местных властей Дополнительные затраты на выполнение их требований 1

3 Недостаточный уровень зарплаты Текучесть кадров, снижение производительности 4

4 Квалификация кадров Снижение ритмичности, рост брака, увеличение числа аварий 3

5 Спциспьная инфраструктура Рост непроизводственных затрат 4

Технические риски

1 Изношенность оборудования Увеличение простоев и затрат на ремонт 3

2 Недостаточная надежность технологии Увеличение аварийности 6

3 Отсутствие резерва мтиности Невозможность покрытия пикового спроса, потери производства при авариях 2

Экологические риски

1 Сбросы отходов Затраты на очистное оборудование 6

2 ВреОность производства Рост эксплуатационных затрат 3

3 С ь-юбировиние отходов Удорожание себестоимости 4

Затем рассчитывается средняя экспертная оценка возможности реализации риска на определенной стадии (в баллах)' а) подготовительной стадии - 4,2; б) строительной стадии - 4,5; в) финансово-экономических рисков - 4,8; г) социальных рисков — 2,8; д) технических рисков — 3,6; е) экологических рисков - 4,3.

Метод экспертной оценки рисков, описанный ранее, следует дополнить его разновидностью, так называемым методом Дельфи. Он характеризуется анонимностью и управляемой обратной связью Физическое разделение членов комиссии обеспечивает анонимность проведения оценки рисков, так как эксперты в такой ситуации лишены возможности обсуждать ответы на поставленные вопросы При таком разделении удается избежать «ловушек» группового принятия решения и доминирования мнения лидера

Метод аналогий и метод ставки процента. Сущность метода аналогий состоит в анализе всех имеющихся данных, касающихся осуществления фирмой аналогичных проектов в прошлом с целью расчета вероятностей возникновения потерь Наибольшее применение метод аналогий находит при оценке риска часто повторяющихся проектов, например, в строительстве

Метод ставки процента (дисконта) с поправкой на риск позволяет, увеличивая безрисковую ставку процента на надбавку за риск (рисковую премию), учесть факторы риска при расчете эффективности проекта.

Модель ценообразования на рынке капитальных вложений САРМ. В соответствии с этой моделью на равновесном рынке повидовое распределение ценных равновесных бумаг будет иметь свойства, близкие к свойствам оптимального портфеля В литературе уже доказано, что модель САРМ можно использовать для расчета нормы дисконта при традиционной оценке инвестиционных проектов методом ЫРУ. Основное утверждение модели САРМ состоит в том, что

Е(Я) =/?/+ Р!Е (Ят) - Я/ где Е(Я) - ожидаемая норма отдачи на акцию, Е (Я ) - ожидаемая норма отдачи на рыночный портфель,

- безрисковая процентная ставка; |3 - бета-коэффициент акции

Метод пофакторной корректировки. Корректировка ставки процента в сторону увеличения риска может производиться в зависимости от присутствия в проекте различных факторов риска. Каждый риск-фактор увеличивает ставку процента на определенное количество процентов. Общая премия за риск равна сумме надбавок риск-факторов.

Метод критических значений базируется на нахождении тех значений риск-переменных (факторов) или параметров проекта, которые приводят расчетное значение соответствующего критерия эффективности проекта к критическому пределу. Он также может рассматриваться в качестве инструмента риск-анализа на том этапе его количественного подхода, когда в условиях прогнозируемой динамики изменения какого-нибудь фактора риска требуется, не проводя дополнительных расчетов оценить степень близости критериального показателя виртуального проекта к его критическому пределу.

Построение сложных распределений вероятностей («деревья решений»). К важным инструментам исследования риска относится моделирование задачи выбора с помощью построения сложных распределений вероятностей («деревья решений»), в основе которого лежит графическое (сетевое) построение вариантов возможных решений. По ветвям «дерева» соотносят субъективные и объективные оценки возможных событий. Следуя вдоль построенных ветвей и используя специальные методики расчета вероятностей, оценивают каждый путь и выбирают менее рискованный.

Компьютерный инструментарий анализа проектных рисков. Разработка инвестиционного проекта связана с многовариантными расчетами, а инвестирование - это чрезвычайно комплексный и сложный процесс, подверженный влиянию множества факторов, которые не могут быть выражены только количественными значениями. Качественный характер ряда факторов, участвующих в процессе принятия обоснованного проектного решения, делает недостаточным использование чисто математических методов и усиливает роль человека в этом процессе. Инструментом, помогающим человеку принимать решения, являются компьютерные технологии. Очевидно, что специализированные программные продукты, разработанные для проведения инвестиционных расчетов, обладают определенными преимуществами. Во-первых, это так называемая реализованная методика, базирующаяся на со-

временных представлениях, обеспечивающая комплексный подход при проведении инвестиционного анализа и позволяющая финансовому аналитику проводить мно1 овариантные расчеты Во-вторых, программы инвестиционного анализа обладают достаточно высокой степенью надежности В-третьих, это легкость представления результатов, базирующаяся на использовании в инвестиционном анализе достаточно известных компьютерных пакетов и основанной на этом возможностью «прикрыться» методикой и авторитетом соответствующих организаций-разработчиков данного программного комплекса.

Каждый раз при проведении инвестиционных расчетов проектный аналитик принимает решение о выборе между специализированным и универсальным программным обеспечением. По-видимому, конкретную программную разработку следует считать специализированным компьютерным продуктом в области инвестиционного проектирования, если она отвечает ряду основных требований:

а) позволяет проводить анализ финансово-хозяйственной деятельности компании с целью определения наиболее слабых мест в деятельности ее различных подразделений;

б) является инструментом расчета и всестороннего анализа бизнес-плана инвестиционного проекта;

в) обеспечивает возможность проводить технико-экономическое обоснование кредита, в случае привлечения для финансирования проекта внешних источников;

г) позволяет оценивать влияние как внешних, так и внутренних параметров на общую эффективность проекта;

д) облегчает проведение сравнительной оценки различных вариантов реализации проекта для отбора наиболее перспективного из них;

е) освобождает аналитика проекта от выполнения всех рутинных вычислительных операций;

ж) позволяет на основании расчета и проведенного анализа подготавливать проектную документацию для представления ее потенциальным инвесторам или кредиторам.

В третьей главе «ПЛАНИРОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ЭКСПЕРИМЕНТА ДЛЯ РИСК-АНАЛИЗА ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ» рассматриваются эксперименты, используемые при риск-анализе инвестиционных проектов, разрабатывается метод проведения полного факторного эксперимента, рассматриваются особенности применения планирования эксперимента при анализе инвестиционных проектов промышленного предприятия.

Регрессионные эксперименты Регрессионный эксперимент связан с параметрической задачей оценивания. Параметрическая задача оценивания предполагает, что исходя из априорной информации, известен вид модели, которой описывается исследуемое явление и, при помощи регрессионных экспериментов, получают оценки параметров модели

Функция г) называется эмпирической регрессией Если г| линейна, как функция неизвестных параметров, то регрессия называется линейной (в противном случае — нелинейной) Простейший пример линейной регрессии: Ч (х) = Т)(Х1, ..., Хт, в1, ..., вт) = в1х1 + ... + втХт,

где 01, . , 9т - неизвестные параметры регрессии.

Если линейная регрессия плохо описывает исследуемый процесс, часто используют преобразование (например, логарифмическое), поэтому линейные зависимости для практики более важны, чем это может показаться на первый взгляд. Следующей проблемой после выбора типа функции г) является определение таких численных значений неизвестных параметров 90, 91, ..., 0т при которых функция регрессии будет достаточно хорошо описывать эмпирические данные Для ее решения, прежде всего надо задать критерий, который определял бы степень соответствия эмпирических данных и регрессионной зависимости Любой такой критерий должен учитывать отклонения между измеренными значениями yl, ... yN и приближенными значениями у:

т

yi = ZxIj0I i=l

По определению вектор в = min (Y-X0)t (Y-Y0) = min 3i3 называется оценкой метода наименьших квадратов

Можно показать, что, задача вычисления оценки МНК сводится к задаче решения системы линейных алгебраических уравнений. Если матрица невырожденная, эта система имеет единственное решение: в = (XtX)-lXtY.

Факторные эксперименты. Суть теории факторного планирования состоит в построении экономичных планов, по результатам измерений в точках которых можно проводить просто реализуемые процедуры статистических выводов о неизвестных параметрах полиномиальных функций регрессии. Эта теория широко используется на практике и неразрывно связана с такими областями комбинаторики, как блок-схемы, латинские квадраты, конечные геометрии. Часто факторные эксперименты ставятся с целью проведения в дальнейшем дисперсионного анализа в его классической трактовке, и служат для того чтобы сократить число необходимых экспериментов Факторное планирование приводит к анализу линейных параметрических функций, допускающих оценку.

Рассмотрим схему регрессионного эксперимента, в которой результаты измерений зависят от некоторого числа т > 1 переменных xi (1=1,. m), называемых факторами. При этом предполагается, что фактор может принимать конечное число значений si > 2, которые называются уровнями фактора, и что выбор уровней факторов находится в распоряжении экспериментатора.

Метод, состоящий в рассмотрении влияния факторов на результаты измерений по одному, называется классическим экспериментом В экономике эта ситуация описывается известной формулой - «при прочих равных условиях».

В отличие от классического эксперимента, в методе факторного планирования уровни всех факторов меняются одновременно Как правило, при равном числе измерений оценки неизвестных параметров регрессии, получающиеся для разумно спланированного факторного эксперимента, более точны.

Реализация факторного эксперимента может проводиться с использованием планов различных типов: 1) полные факторные планы; 2) дробные факторные планы, 3) планы, основанные на комбинаторных конфигурациях типа латинских квадратов, 4) планы, основанные на построении блок-схем

Большое распространение на практике получили двухуровневые планы, т е такие планы, в которых факторы принимают значение только на двух уровнях Это связано с тремя обстоятельствами

во-первых, если какой-нибудь фактор принимает значения на э уровнях, то можно заменить этот фактор на п новых двухуровневых факторов, соответствующих уровням фактора (т е рассматривая каждый уровень фактора в качестве нового фактора);

во-вторых, даже если фактор может принимать значения на многих уровнях (возможно бесконечном числе), то часто выбирают только крайние значения, считая при этом, что, чем больше различие в значениях факторов, тем точнее МНК-оценки неизвестных параметров функции регрессии;

в-третьих, при проведении реального эксперимента типичной является ситуация, в которой факторы могут либо присутствовать, либо отсутствовать, т.е. имеют « только два значения.

Экстремальными экспериментами называются эксперименты, направленные на отыскание экстремума функции отклика При выборе метода экстремального I, планирования решающим фактором является стоимость экспериментов. Если стоимость экспериментов высока и их допустимое количество невелико, наиболее целесообразным может оказаться априорный (статистический) план, согласно которому эксперименты проводятся в точках некоторой {возможно, равномерной) сетки и заданной подобласти факторного пространства. Если эксперименты дешевле, то в качестве плана проведения экспериментов часто используют последовательные планы

Отсеивающие эксперименты. Во многих явлениях, зависящих от большого числа факторов, естественно предположить существование небольшого числа значимых факторов (или эффектов), которые управляют явлением, а влияние остальных факторов считать не превосходящими ошибку эксперимента. Эксперименты по поиску значимых факторов называются отсеивающими, а теория их планирования - теорией отсеивающих экспериментов

Одна из возможных математических моделей отсеивающего эксперимента такова Имеется функция отклика г](х,9), зависящая от управляемых переменных (факторов) х = х (х 1, , хО и неизвестных параметров 9 = 0(61, ... 9т). Предполагается, что функция отклика зависит от 8 < / значимых факторов, т.е. существует такая функция и равенство справедливо С помощью возможно меньшего числа опытов (т.е исчислений функции), возможно со случайной ошибкой в точках надо найти номера значимых факторов Таким образом, целью отсеивающего эксперимента является выбор из большого количества факторов, только тех, которые оказывают наиболее сильное воздействие

Дискриминирующие эксперименты. Для ряда практических задач экспериментатор не знает даже вида функции отклика Он может описать явление альтернативными способами, используя различные наборы функций. В этом случае возникает необходимость отыскания функции отклика, наилучшим образом совпадающей с истинной зависимостью. При этом предполагается, что такая функция имеется среди набора исследуемых Перед аналитиком стоит задача: прежде чем перейти к дальнейшим исследованиям, например, уточнению параметров модели, - поставить такой эксперимент, который позволит выявить модель, которая наилучшим образом описывает процесс Эксперименты, направленные на выбор

функции отклика набора конкурирующих, называются дискриминирующими экспериментами.

Планирование подобных экспериментов заключается в поиске таких точек, в которых сравниваемые модели были бы поставлены в критические условия или, иными словами, нужно отыскать точки, результаты измерений в которых не были бы инвариантны относительно замены одной проверяемой математической модели па другую. Пусть, например, из априорной информации известно, что некоторый процесс (например, расходы на обслуживание технологического оборудования) может описываться двумя альтернативными зависимостями, изображенными

Рис. 4. Альтернативные зависимости, описывающие расходы на обслуживание технологического оборудования

Ясно, что для того, чтобы выявить, какая из моделей верна, совершенно бессмысленно сравнивать модели Наибольшую информацию о том, какая из моделей верна, может дать сравнение при временах. Однако измерения при больших временах могут оказаться экономически невыгодными, им этому необходим поиск некоторого компромиссного решения.

Метод проведения полного факторного эксперимента. Современный уровень развития теории планирования эксперимента (факторного, регрессионного, экстремального, дискриминирующего, имитационного) требует от специалиста знаний алгебры матриц, понятий теории вероятностей и математической статистики (в том числе, регрессионного и дисперсионного анализа), основ выпуклого анализа и теории экстремальных задач в инвестиционном проектировании.

Объект исследования. Исследователи и экспериментаторы, для описания объекта исследования, часто используют модель так называемого «черного ящика». Как видно на схеме (рис 5 ), черный ящик представляет собой систему, которая характеризуется тем, что при воздействии на нее некоторым образом, она выдает набор некоторых реакций.

Способы воздействия на черный ящик, будем называть факторами и обозначать буквами XI) Часто факторы называют входами черного ящика Реакции черного ящика на воздействия называются «выходами черного ящика» (функция отклика, целевая функция, критерий оптимизации и т.д ). Обозначаются выходы буквами У! В общем виде функцию отклика можно записать как:

П = п (XI, Х2........Хк).

Каждый фактор может принимать в опыте одно из возможных значений Такие значения фактора называют уровнями

Фиксированный набор уровней факторов определяет одно из возможных состояний черного ящика. Одновременно этот набор уровней задает условия проведения одного из возможных опытов.

У1

У2

Ук

Рис. 5. Модель «Черный ящик»

Следует отметить ряд особенностей использования методов планирования ч. эксперимента применительно к задаче анализа риска инвестиционного проекта. К ним, прежде всего, относится, тот факт, что, как уже говорилось, эти задачи решаются не на реальном объекте, а на его математической или имитационной модели В случае если модель детерминированная, это существенно снижает объем вычислений (не надо проводить повторные опыты для исключения случайной ошибки). Кроме того, в задачах анализа рисков, предполагается, что управляемые факторы задаются без погрешности. Как видно, наибольший интерес для аналитика при анализе рисков, представляют методики факторных, экстремальных и регрессионных экспериментов.

Алюритм применения факторною эксперимента к риск-анализу инвестиционного проекта промышленного предприятия. Как видно из анализа материалов главы, методика применения факторного эксперимента к риск-анализу, включает следующие этапы:

• анализ априорной информации;

• выявление факторов;

• анализ чувствительности;

• ранжирование факторов по силе воздействия;

• построение матрицы чувствительности и предсказуемости;

• определение диапазона изменения каждого фактора;

• запись кодированных значений;

• построение матрицы планирования (в кодированных и натуральных значениях);

• проведение опытов (расчетов);

• определение коэффициентов регрессии;

• построение регрессии в натуральных значениях;

• анализ полученных результатов (проверка адекватности, исключение отрицательных значений функций отклика и т.п.).

III. ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ИССЛЕДОВАНИЯ

1 Наиболее привлекательным для риск-анализа является комплексный подход, предполагающий учет всего спектра значений и количественную измеримость риска Указанный подход, во-первых, позволяет наиболее полно

представить предполагаемые результаты реализации проекта, во-вторых, делает возможным широкое применение математических методов (в том числе вероятностно-статистических)

2. Методы, применяемые для риск-анализа, могут быть структурированы в зависимости от ряда классификационных признаков: по способам принятии решений, по видам и классам моделей, по направлениям методов, по подходам к оценке проектов

3. Методология анализа проектных рисков включает взаимодополняющие качественный (описательный) и количественный подходы к анализу проектных рисков. Качественный подход к анализу проектных рисков представляет собой-

• идентификацию (определение) возможных проектных рисков;

• описание возможных последствий реализации обнаруженных рисков и их стоимостную оценку;

• предложение антирисковых мероприятий с указанием их стоимости.

Способы управления проектными рисками: диверсификация рисков в пространстве поставщиков и потребителей, диверсификация рисков во времени, страхование, приобретение дополнительной информации, резервирование средств на покрытие непредвиденных расходов, создание материальных страховых запасов.

Количественный способ анализа проектных рисков связан с исследованием поведения критериальных показателей проекта в результате изменения ряда факторов проекта, проверяемых на рискованность Количественные подходы к риск-анализу включают в себя:

0) однофакторный анализ - анализ чувствительности (уязвимости),

1) многофакторный анализ - сценарный подход.

Для проведения анализа чувствительности можно использовать следующие методы: анализ точки безубыточности, инструментарий математического программирования, непосредственно однофакторный анализ.

Сценарный подход заключается в обосновании и построении трех возможных вариантов развития проекта: оптимистического, пессимистического и наиболее вероятного.

4. Метод имитационного моделирования Монте-Карло является развитием сценарного подхода к анализу рисков и одновременно может быть отнесен к группе теоретико-вероятностных методов анализа риска. На основе статистических данных и экспертных оценок аналитиками подбираются законы распределения некоторых из составляющих проекта, а па основании повторяющихся имитационных экспериментов с заданным уровнем точности можно подобрать закон распределения результирующего параметра и вычислить его основные характеристики; математическое ожидание, дисперсию, среднее квадратичное отклонение Имитационное моделирование состоит из трех этапов: построение математической модели, осуществление имитации, анализ результатов.

Имитация осуществляется с использованием специально разработанных компьютерных программ. Число проводимых имитационных экспериментов может быть выбрано с помощью методов математической статистики.

Комплексный подход к оценке риска, реализуемый при применении метода Монте-Карло, заключается в том, что аналитик получает различные показатели

• распределение вероятностей результирующей проектной переменной;

• оценки среднего значения, среднего квадратичного отклонения и коэффициента вариации результирующего показателя;

• любые другие специальным образом сконструированные измерители риска (коэффициент ожидаемых потерь, вероятность реализации неэффективного проекта).

5. Принятие инвестиционных решений может основываться на результатах визуального анализа, т.е изучения профиля риска и кумулятивного профиля риска, полученных в результате имитационного моделирования Важными измерителями интегральной рискованности проекта являются индекс ожидаемых потерь и вероятность реализации неэффективного проекта.

6 Одним из важных инструментов анализа проектных рисков являются критерии оценки проектной эффективности Важным фактором риска, экзогенно задаваемым в модели единичного проекта, является ставка процента (дисконта), величина которой зависит от таких структурных компонент, как альтернативные возможности, инфляция, и наличие риска и неопределенности Необходимость сопоставления затрат на предотвращение рисков и возможности бюджета проекта привели к необходимости использования концепции приемлемого риска.

7. Методы факторного планирования экспериментов позволяют построить описание объекта в виде многофакторной регрессии. При этом с помощью полного факторного эксперимента аналитик может построить неполную квадратичную регрессию, а с помощью дробного факторного эксперимента - линейную регрессию. Использование дробного факторного эксперимента возможно в случае, если совместное действие каких-либо факторов представляется малозначимым. Схема дробного факторного эксперимента позволяет значительно уменьшить число опытов (расчетов) Многофакторные регрессии, полученные с помощью метода факторных экспериментов и описывающие объект исследования, дают возможность аналитику оценивать влияние одновременного совместного изменения факторов на функцию отклика, планировать варианты управленческих решений и оценивать их последствии с точки зрения риск-анализа инвестиционного проекта.

IV. СПИСОК ТРУДОВ СОИСКАТЕЛЯ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Забелин Н В. Инвестиционный проект промышленного предприятия как объект анализа рисков // Сборник научных трудов Академии гражданской защиты №19. - Новогорск: АГЗ МЧС России, 2005. - 0,3 п.л.

2. Забелин Н В Эксперименты, используемые при риск-анализе инвестиционных проектов // Сборник трудов научно-педагогического состава и аспирантов Государственной академии строительства и ЖКК России №1. - Москва' ГАСиЖКК России, 2005. - 0,7 п.л.

3. Забелин Н В Методика проведения полного факторного эксперимента при риск-анализе инвестиционного проекта. // Сборник трудов научно-педагогического состава и аспирантов Государственной академии строительства и ЖКК России №1. -Москва: ГАСиЖКК России, 2005. - 0,5 п.л.

Подписано в печать 12 12 2005 г Формат бумаги 60Х84'/16, печ л - 1,1 Тираж 50 Заказ 127

РИО Государственной академии строительства и жилищно-коммунального комплекса России, 129329, г Москва, Игарский проезд, д 2

»

s

»

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Забелин, Николай Викторович

т ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. ИДЕНТИФИКАЦИЯ РИСКОВ

ИНВЕСТИЦИОННОГО ПРОЕКТА ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ.

1.1. Инвестиционный проект промышленного предприятия как объект анализа рисков.

1.2. Общая характеристика понятия «риск».

1.3. Классификация проектных рисков.

Глава 2. ИНСТРУМЕНТАРИЙ РИСК-АНАЛИЗА

• ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ

ПРЕДПРИЯТИЙ.

2.1. Методы экспертных оценок.

2.2. Метод аналогий и метод ставки процента.

2.3. Метод критических значений.

2.4. Компьютерный инструментарий анализа проектных рисков.

Глава 3. ПЛАНИРОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА

ЭКСПЕРИМЕНТА ДЛЯ РИСК-АНАЛИЗА ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ.

3.1. Эксперименты, используемые при риск-анализе т инвестиционных проектов.

3.2. Методика проведения полного факторного эксперимента.

3.3. Особенности применения планирования эксперимента при анализе инвестиционных проектов промышленного предприятия.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Разработка научно-методических основ проведения эксперимента для риск-анализа инвестиционных проектов промышленных предприятий"

Радикальные преобразования российской экономики, переводящие ее на эффективный рыночный механизм функционирования, сопровождаются рядом важных позитивных и негативных явлений социально-экономического характера и используют порой нетривиальные механизмы, не соответствующие первоначальным планам и целям проводимой реформы. С одной стороны, переходному периоду развития, в котором наша экономика находится в настоящее время, свойственны повышенная рискованность для инвесторов; неустойчивость параметров (например, в области налогового законодательства); собственная система ценообразования и взаимных расчетов (бартер, неплатежи); инфляция, высокая и непостоянная во времени и т.д. С другой стороны, темпы выхода экономики России из кризиса зависят, прежде всего, от решения такой стратегической проблемы как капиталовложения в реальный сектор экономики. Инвестиционно-проектная деятельность является важной составляющей развития любой экономической системы, и в данное время наша страна особенно нуждается в реструктуризации и подъеме производства. В рыночных условиях необходимо доказать целесообразность и эффективность предпринимаемых затрат всех ресурсов, в том числе и капитальных, которые обосновываются путем разработки инвестиционного проекта. Методология разработки и оценки инвестиционного проекта — проектный анализ — включает комплексное, многоаспектное исследование, отражающее многофазовую и многостадийную сущность проекта, важнейшей частью которого должен являться анализ проектных рисков.

Одним из основополагающих документов инвестиционно-проектной деятельности являются «Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов», вторая редакция (далее — Методические рекомендации). Их ценность для проектной деятельности в целом и анализа рисков проекта, в частности, заключена в том, что они соединили в себе международный опыт разработки инвестиционных проектов и отечественную практику, и содержат систему показателей, критериев и методов оценки эффективности инвестиционных проектов. Данная система может использоваться в процессе разработки и реализации проектов, применяться на различных уровнях управления. Практические рекомендации предполагают использование ряда принципов при разработке, анализе и экспертизе инвестиционных проектов, главные из которых:

1) использование принципа альтернативности;

2) моделирование потоков продукции (услуг) и разнообразных ресурсов в виде потоков денежных средств;

3) разработка и экспертиза проекта по ряду обязательных направлений (техническому, коммерческому, институциональному, экологическому, социальному, финансовому (микроуровень) и экономическому (макроуровень) и др.

4) использование принятых в мировой практике критериев оценки эффективности проектов, базирующихся на доставлении предстоящих интегральных результатов и затрат, ориентация на достижение требуемых значений этих показателей;

5) учет неопределенности и рисков, связанных с осуществлением проекта.

Однако до настоящего времени в российской и зарубежной научной и практической литературе нет специального исследования, посвященного вопросам постановки и планирования экспериментов, используемых при риск-анализе инвестиционных проектов промышленных предприятий.

В этой связи актуальность диссертационного исследования заключается в разрешении противоречия, сложившегося между необходимостью проведения комплекса экспериментов, необходимых для отбора инвестиционного проекта промышленного предприятия и отсутствием научно-обоснованной методики (алгоритма) проведения такого эксперимента.

Степень разработанности проблемы. В ряде работ таких отечественных авторов, как В. Абчук, А. Альгин, Р. Баззел, С. Валдайцев, С. Жизнин, Г. Клейнер, А. Кочетков, М. Лапуста, Ю. Осипов, В. Севрук, Б. Райзберг, В. Ротаръ, JL Шаршукоиа, А. Шмаров и др. существуют определенные подходы к классификации риска и некоторым вопросам экспериментирования при отборе инвестиционного проекта. Например, Ю. Осипов рассматривает три вида предпринимательского риска: инфляционный, финансовый и операционный, тогда как С. Валдайцев выделяет две группы рисков: коммерческие и технические.

Для исследования вопросов учета факторов неопределешюсти и риска в инвестиционном проектировании необходимо различить понятия оценки и экспертизы проекта. Как отмечено в работе П.Л. Виленского, В.Н. Лившица, Е.Р. Орловой и С.А. Соколова «Методы оценки эффективности инвестиционных проектов» с помощью экспертизы проверяется правильность расчетов, обоснованность методики и исходных данных. Тогда как оценка проекта, и связанные с ней расчеты проводятся разработчиками проекта или его оценщиком по выбранной им методике, опираясь на аксиому о точности и обоснованности проектных показателей. При этом полнота и достоверность учета всех факторов инвестиционного проекта, связанных с реализацией, непосредственно влияет на качество его оценки.

Кроме того, необходимо отметить, что среди различных ситуаций неопределенности различают события риска и ситуации неопределенности. Под неопределенностью понимается неполнота или неточность информации об условиях реализации проекта, в том числе, связанных с ними затратах и результатах. Риск - возможность возникновения в ходе реализации проекта чрезвычайных ситуаций и последствий.

В этой связи, целью диссертационного исследования является разработка научно-методических основ и практических рекомендаций по созданию алгоритма проведения эксперимента для реализации риск-анализа инвестиционного проекта промышленного предприятия.

Инвестиционное проектирование, как правило, осуществляется в условиях неопределенности. Прежде всего, эта неопределенность обусловлена надежностью и малым количеством информации, на основании которой осуществляется оценка проекта. Конечно, частичное, или полное снятие неопределенности достижимо в результате дополнительно получаемой информации. Но в случае оценки эффективности капиталовложений все расчеты базируются на прогнозной информации, а получение достоверных знаний о будущих событиях практически невозможно хотя бы в силу взаимосвязанности всех явлений и процессов в окружении проекта, а также вследствие необходимости исследовать фактически бесконечное число обстоятельств.

В соответствии с целью исследования был определен ряд решаемых задач, а именно:

- анализ экономической категории «инвестиционный проект»;

- разработка алгоритма проведения полного факторного эксперимента для реализации риск-анализа инвестиционного проекта промышленного предприятия;

- разработка методики применения полного факторного эксперимента к процессу риск-анализа инвестиционного проекта промышленного предприятия;

- уточнение набора экспериментов, используемых при риск-анализе инвестиционного проекта промышленного предприятия

В этой связи объектом исследования являются промышленные предприятия, находящиеся в стадии принятия инвестиционного решения, предметом исследования - разработка научно-методических основ для реализации экспериментов, применяемых при риск-анализе инвестиционного проекта промышленного предприятия.

Теоретико-методологической основой диссертации явились работы отечественных и зарубежных классиков экономической теории, экономики и управления на предприятии, а также диалектический, логический, экономико-математический и другие методы экономического анализа.

В процессе работы лично автором получены следующие научные результаты:

- дано авторское уточнение экономической категории «инвестиционный проект»;

- представлена последовательность действий при проведении полного факторного эксперимента для осуществления риск-анализа инвестиционного проекта предприятия;

- разработан метод применения факторного эксперимента при реализации риск-анализа инвестиционного проекта промышленного предприятия;

- уточнен и дополнен набор экспериментов, используемых при риск-анализе инвестиционного проекта промышленного предприятия.

В результате выполненных исследований составляют научную новизну и выносятся на защиту следующие положения:

- авторская трактовка категории «инвестиционный проект»;

- алгоритм проведения полного факторного эксперимента для реализации риск-анализа инвестиционного проекта промышленного предприятия;

- метод применения полного факторного эксперимента к процессу риск-анализа инвестиционного проекта предприятия;

- набор экспериментов для риск-анализа инвестиционного проекта промышленного предприятия.

Практическая значимость работы. Рекомендации по совершенствованию процесса риск-анализа инвестиционного проекта промышленного предприятия, концептуальные подходы, предложенные в исследовании практические рекомендации, могут быть использованы в процессе практической деятельности аналитических служб предприятий при принятии инвестиционных решений. Промышленные предприятия по итогам исследования получают научно обоснованные практические рекомендации по совершенствованию процесса риск-анализа инвестиционного проекта, адаптированные к современной отечественной экономике.

Апробация результатов исследования. Полученные в диссертации теоретические выводы и практические рекомендации апробированы в ходе учебного процесса в Государственной академии строительства и ЖКК России. Некоторые положения и выводы настоящего исследования вошли в содержание учебных программ таких дисциплин, как «Инновационный менеджмент», «Инвестиции в строительстве и ЖКХ». С рядом идей и выводов, содержащихся в работе, автор выступал на теоретических и научно-практических конференциях. По результатам выполненного исследования было опубликовано 3 научные работы общим объемом 2,0 п.л.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

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", Забелин, Николай Викторович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенного диссертационного исследования можно сделать следующие основные выводы:

Наиболее привлекательным для риск-анализа является комплексный подход, предполагающий учет всего спектра значений и количественную измеримость риска. Указанный подход, во-первых, позволяет наиболее полно представить предполагаемые результаты реализации проекта; во-вторых, делает возможным широкое применение математических методов (в том числе вероятностно-статистических).

Методы, применяемые для риск-анализа, могут быть структурированы в зависимости от ряда классификационных признаков: по способам принятии решений, по видам и классам моделей, по направлениям методов, по подходам к оценке проектов.

Методология анализа проектных рисков включает взаимодополняющие качественный (описательный) и количественный подходы к анализу проектных рисков. Качественный подход к анализу проектных рисков представляет собой:

• идентификацию (определение) возможных проектных рисков;

• описание возможных последствий реализации обнаруженных рисков и их стоимостную оценку;

• предложение антирисковых мероприятий с указанием их стоимости.

Способы управления проектными рисками: диверсификация рисков в пространстве поставщиков и потребителей, диверсификация рисков во времени, страхование, приобретение дополнительной информации, резервирование средств на покрытие непредвиденных расходов, создание материальных страховых запасов.

Количественный способ анализа проектных рисков связан с исследованием поведения критериальных показателей проекта в результате изменения ряда факторов проекта, проверяемых на рискованность. Количественные подходы к риск-анализу включают в себя:

1) однофакторный анализ - анализ чувствительности (уязвимости);

2) многофакторный анализ — сценарный подход.

Для проведения анализа чувствительности можно использовать следующие методы: анализ точки безубыточности, инструментарий математического программирования, непосредственно однофакторный анализ.

Сценарный подход заключается в обосновании и построении трех возможных вариантов развития проекта: оптимистического, пессимистического и наиболее вероятного.

Вероятностно-теоретические методы анализа рисков основаны на исследовании поведения результирующего показателя инвестиционного проекта при условии, что некоторые из составляющих проекта являются случайными величинами, т.е. недетерминированными, а имеющими вероятностную природу.

К выборочным методам относится планирование эксперимента.

Метод имитационного моделирования Монте-Карло является развитием сценарного подхода к анализу рисков и одновременно может быть отнесен к группе теоретико-вероятностных методов анализа риска. На основе статистических данных и экспертных оценок аналитиками подбираются законы распределения некоторых из составляющих проекта, а па основании повторяющихся имитационных экспериментов с заданным уровнем точности можно подобрать закон распределения результирующего параметра и вычислить его основные характеристики; математическое ожидание, дисперсию, среднее квадратичное отклонение.

Имитационное моделирование состоит из трех этапов: построение математической модели, осуществление имитации, анализ результатов.

На этапе построения математической модели выбираются риск-переменные (случайные составляющие денежных потоков проекта) на

• основе рейтинга эластичностей и оценки прогнозируемой переменной, по имеющимся статистическим данным и экспертной информации для каждой риск-переменной подбирается закон распределения, учитываются условия вероятностной зависимости переменных.

Имитация осуществляется с использованием специально разработанных компьютерных программ. Число проводимых имитационных экспериментов может быть выбрано с помощью методов математической статистики.

Комплексный подход к оценке риска, реализуемый при применении метода Монте-Карло, заключается в том, что аналитик получает различные показатели:

• распределение вероятностей результирующей проектной переменной;

• оценки среднего значения, среднего квадратичного отклонения и коэффициента вариации результирующего показателя;

• любые другие специальным образом сконструированные измери

• тели риска (коэффициент ожидаемых потерь, вероятность реализации неэффективного проекта).

Принятие инвестиционных решений может основываться на результатах визуального анализа, т.е. изучения профиля риска и кумулятивного профиля риска, полученных в результате имитационного моделирования.

Важными измерителями интегральной рискованности проекта являются индекс ожидаемых потерь и вероятность реализации неэффективного проекта.

• Понятие «риск» для инвестиционного проекта — субъективно для его участников и характеризует проявление неопределенности — категории объективной, связанной с возможностью возникновения в ходе реализации проекта неблагоприятных ситуаций и последствий, поддающихся количественной оценке.

Одним из важных инструментов анализа проектных рисков являются критерии оценки проектной эффективности. Важным фактором риска, экзогенно задаваемым в модели единичного проекта, является ставка процента (дисконта), величина которой зависит от таких структурных компонент, как альтернативные возможности, инфляция, и наличие риска и неопределенности.

Необходимость сопоставления затрат на предотвращение рисков и возможности бюджета проекта привели к необходимости использования концепции приемлемого риска.

Высокая рискованность инвестиций является характерным свойством нестационарной экономики, что определяет повышенные требования к учету случайных вариаций проектных переменных при инвестиционном анализе.

Метод Монте-Карло позволяет количественно оценить влияние, оказываемое на снижение рискованности проекта различных методов управления рисками, и выбрать оптимальный метод сокращения рисков инвестиционного проекта. Для оценки влияния на снижение рискованности проекта различных методов управления рисками можно использовать вероятностные имитационные модели управлении рисками, одним из примеров такого рода моделей служит модель уклонения от рисков, включающая издержки страхования риск-переменных от их изменений.

Для оптимизации процесса минимизации рисков можно использовать модели, основанные на минимизации издержек для заданного уровня риска или же минимизации уровня риска при заданной максимальной границе издержек.