Развитие методик анализа инновационных рисков машиностроительного предприятия с применением методов многомерной статистики тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Развитие методик анализа инновационных рисков машиностроительного предприятия с применением методов многомерной статистики"

На правах рукописи

Обозов Роман Александрович

РАЗВИТИЕ МЕТОДИК АНАЛИЗА ИННОВАЦИОННЫХ РИСКОВ

МАШИНОСТРОИТЕЛЬНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДОВ МНОГОМЕРНОЙ СТАТИСТИКИ (на примере ЗАО «УК БМЗ»)

08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (управление инновациями)

Автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата экономических наук

1 2 МАР 2012

Брянск - 2012

005012615

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Брянский государственный технический университет»

Научный руководитель

кандидат экономических наук, профессор Ерохин Дмитрий Викторович

Официальные оппоненты:

доктор экономических наук, профессор Закиров Ахнаф Исрафилович кандидат экономических наук, профессор Берестов Виктор Ларионович

Ведущая организация

ФГБОУ ВПО «Государственный университет - учебно-научно-производственный комплекс»

Защита диссертации состоится 23 марта 2012г. в 12 часов на заседании диссертационного совета ДМ 212.020.05 при ФГБОУ ВПО «Брянский государственный университет имени академика И.Г.Петровского» по адресу: 241036, г. Брянск, ул. Бежицкая, 14.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке и на официальном сайте ФГБОУ ВПО «Брянский государственный университет имени академика И.Г.Петровского» (www.brgu.ru).

Автореферат разослан 21 февраля 2012 г.

Учёный секретарь диссертационного совета,

кандидат экономических наук, доцент

Грищенков А.И.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Проблема повышения экономической эффективности инновационной деятельности промышленных предприятий является в настоящий момент одной из самых актуальных для экономики Российской Федерации. Эффективная инновационная политика является той необходимой базой, которая обеспечивает сбалансированное развитие предприятия в долгосрочной перспективе, позволяет достоверно прогнозировать и управлять устойчивым развитием предприятия.

В связи с этим, учет рисков является важнейшим фактором повышения устойчивости развития промышленности в кризисный и посткризисный периоды функционирования отечественной экономики. Одним из инструментов, обеспечивающих такое развитие, является постоянный мониторинг рисков, связанных с инновационной деятельностью предприятия.

Успешное развитие промышленных предприятий, преодоление последствий экономического кризиса, в значительной степени зависит от того, насколько эффективными будут учет, отражение и управление возникающими рисками. Создание механизма прогнозирования влияния факторов риска на эффективность инновационной деятельности и функционирования предприятия в целом, позволит выработать более взвешенный подход к принятию решений о параметрах финансирования процесса внедрения инноваций на предприятии.

Следует отметить, что внедрение системы анализа рисков и корректировки плановых показателей эффективности на основе рисков на каждом предприятии зависит, в основном, от инициативы руководства. На взгляд автора, вопрос анализа рисков инноваций, в силу своей сложности, остается малоизученным, а такое направление, как оптимизация инновационных рисков, весьма перспективным.

Степень разработанности проблемы. Становление и развитие системы риск-менеджмента инноваций, особенно на промышленных предприятиях - это сравнительно новая для российской экономики проблема, ставшая актуальной недавно - с переходом от плановой экономики к рыночной.

Изучением проблемы управления предприятием на основе анализа рисков в разные годы занимались такие зарубежные ученые, как Ф. Модильяни, М. Миллер, М. Трейнор, У.Ф. Шарп и М.С. Дженсен, Ф. X. Найт, Р. Мертон и Е. Чанг, Дж. Левеллен, У. Меклинг, Ф. Блэк и М. Шоулз и др.

Из числа отечественных ученых наибольший вклад в изучение проблемы анализа и управления рисками внесли И.М. Волков, М.В. Грачева, Г.В.Чернова, А.А Кудрявцев, П. J1. Виленский, В. Н. Лившиц, С. А. Смоляк, С.А. Кошечкин, П.М. Деревянко, Л.Л. Игонина, Е.Б.Кибалов, Е. Дубинин.

Статистические механизмы анализа раскрыты в работах таких авторов, как А. М. Дубров, Б. А. Лагоша, Е.Ю. Хрустапев, B.C. Мхитарян, Л.И Трошин (проблемы моделирования ситуаций, корреляционный и регрессионный анализ); С.А. Смоляк, Б.П. Титаренко, Г.Б. Клейнер, C.B. Шманев (методы вероятностного оценивания, изучение эконометрических зависимостей в условиях неопределенности); С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, И.С. Енюков, Р.Дуда, П. Харт, M. Жабю (дискриминантный анализ и распознавание образов).

Несмотря на значительное количество работ, посвященных данной тематике, научную разработанность проблемы оценки и управления уровнем инновационных рисков при реальном инвестировании на промышленных предприятиях нельзя признать достаточной, что определяет объект, предмет, цели и задачи диссертационного исследования.

Объектом исследования является крупнейшее промышленное предприятие Брянской области - ЗАО «Управляющая компания «Брянский машиностроительный завод». Кроме того, для выявления статистических закономерностей, присущих предприятиям отрасли железнодорожного машиностроения, исследована совокупность данных выборки по семи крупным предприятиям - производителям железнодорожного состава.

Предметом исследования являются принципы, формы и способы учета факторов инновационных рисков промышленных предприятий на основе методов многомерной статистики.

Цель диссертационной работы состоит в выработке и обосновании методики вероятностной корректировки планируемых показателей эффективности инновационной деятельности предприятий на основе анализа рисков с применением статистических методов.

Достижение поставленной цели предопределило необходимость решения следующих задач:

дать оценку существующим системам анализа инновационных рисков, инвестиционного и бизнес-планирования и разработать практические рекомендации по их совершенствованию;

уточнить понятие инновационных рисков и обозначить их место в классификации рисков предприятия;

раскрыть особенности расчета инновационных рисков с помощью методологии VaR (Value at Risk) на основе анализа данных выборки по крупным машиностроительным предприятиям России - производителям железнодорожного состава;

выявить и проранжировать по степени воздействия на колебания денежных потоков факторы инновационного риска, основываясь на данных выборки предприятий с различными схемами финансирования инноваций;

разработать методику анализа и оценки инновационных рисков, соответствующую потребностям менеджмента и потенциальных инвесторов предприятий отрасли железнодорожного машиностроения;

построить модель корректировки планируемых показателей эффективности предприятия на основе учета влияния факторов инновационного риска и переноса параметров распределения с ретроспективы (фактического распределения) на перспективу (ожидаемое распределение) (на примере ЗАО «УК БМЗ»),

Теоретической и методологической основой диссертации послужили труды отечественных и зарубежных авторов в области инвестиций в инновации, инновационных рисков, теории вероятности, теории распознавания образов и т.д. В процессе исследования применялись общенаучные и статистические методы и приемы: анализ, синтез, сравнение, группировки, моделирование Монте-Карло, сводки коэффициентов, графическое изображение, пошаговая линейная регрессия, дискриминантный анализ. Анализ исходного научного материала проводился логическим, индуктивным и экспертно-статистическим методами.

В процессе исследования применялся методический аппарат теории определения величины риска VaR, теории принятия решений в условиях неопределенности и риска и теории САРМ (Capital Asset Pricing Model).

Информационную базу исследования составили материалы сети Интернет, данные Федеральной службы государственной статистики РФ, квартальные отчеты эмитентов ценных бумаг, данные бизнес-планов, бухгалтерского и налогового учета исследуемых предприятий, а так же информация, опубликованная в научной литературе и периодической печати.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке и обосновании теоретико-методических подходов, направленных на повышение эффективности инновационной деятельности машиностроительных предприятий на основе адекватных способов оценки и анализа уровня инновационных рисков, позволяющих повысить обоснованность оперативных и

стратегических решений, принимаемых руководством и инвесторами предприятия.

Научная новизна подтверждается следующими полученными научными выводами и результатами, выносимыми на защиту:

уточнено содержание понятия «инновационный риск» предприятия с использованием принципов полноты учета факторов риска и их вероятностных отклонений в условиях неопределенности. Приведена классификация рисков инноваций с указанием позиции инновационных рисков и их долей в общей совокупности рисков предприятия (п. 2.27. Паспорта специальности 08.00.05);

разработана методика оценки уровня инновационного риска машиностроительного предприятия, основными отличиями которой является использование методологии УаЛ и нивелирование фактора размера предприятия. Предложена система аналитических показателей риска, которые могут быть использованы в качестве единицы измерения степени «стабильности» инновационной деятельности исследуемого предприятия в сравнении с другими предприятиями отрасли железнодорожного машиностроения (п. 2.27. Паспорта специальности 08.00.05);

построена модель прогнозирования денежных потоков и добавленной стоимости бизнеса для предприятий отрасли железнодорожного машиностроения, учитывающая влияние инновационных рисков, отличительной особенностью которой является возможность выбора оптимальной схемы финансирования инновационной программы предприятия в соответствии с желаемой нормой доходности инноваций и уровнем инновационного риска (пп. 2.23., 2.25. Паспорта специальности 08.00.05);

разработаны методические рекомендации, базирующиеся на предложенных способах оценки уровня инновационных рисков, позволяющие оптимизировать риски внедрения инноваций с: целью улучшения результатов деятельности предприятия. Предложены мероприятия, направленные на совершенствование схемы финансирования инновационной деятельности, валютных и налоговых рисков, рисков колебания процентных ставок по привлеченным средствам и рисков, связанных с лизингом оборудования (п.2.2. Паспорта специальности 08.00.05);

на примере инновационных рисков разработаны мероприятия по внедрению системы анализа и оптимизации рисков на машиностроительном предприятии, позволяющие добиться стабильности положительных результатов

работы предприятия в среднесрочной и долгосрочной перспективе (п. 2.23. Паспорта специальности 03.00.05).

Практическая значимость результатов диссертационного исследования заключается в том, что выдвинутые автором теоретические выводы, методика оценки и управления рисками инновационных проектов доведены до реализуемых на практике конкретных рекомендаций по совершенствованию системы бизнес- и инвестиционного планирования инноваций на предприятиях железнодорожного машиностроения России. Результаты работы могут служить методической базой для дальнейших исследований по проблеме оценки рисков инноваций и предлагаются к использованию в процессе подготовки кадров экономического профиля при изучении таких дисциплин, как «Риск-Менеджмент», «Инновационный менеджмент», «Теория принятия решений». Так же результаты исследования могут быть использованы при подготовке и переподготовке руководителей и специалистов не только промышленных предприятий, но и головных холдинговых компаний.

Апробация и реализация результатов диссертационного исследования. Основные положения и результаты диссертационного исследования докладывались на международных и всероссийских научно-практических конференциях и семинарах, в том числе: III Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов, молодых ученых «Достижения молодых ученых в развитии инновационных процессов в экономике, науке, образовании» (Брянск, 2011 г, диплом третьей степени), Всероссийской научно-студенческой конференции «Современные проблемы экономического развития» (Омск, 2011г.), Международной научно-практической конференции «Актуальные вопросы развития современного общества» (Курск, 2011г.) и III Всероссийской научно-методической конференции «Развитее предприятий, отраслей и регионов России» (Пенза, 2010г.).

Предложенный в диссертации методический инструментарий принят к использованию ЗАО «Управляющая компания «Брянский машиностроительный завод».

Публикации. Основные результаты диссертационного исследования опубликованы в 11 научных работах общим объемом 3,0 п.л., в том числе в 4 изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки России, которые отражают основное содержание диссертации.

Структура диссертации. Диссертация содержит 144 страницы текста, в том числе 10 рисунков и 23 таблицы. Работа состоит из введения, трех глав,

заключения, списка использованных источников, включающего 112 наименований.

Во введении обоснована актуальность темы исследований, обозначена степень разработанности проблемы, ее цель, задачи и предмет исследования, раскрыты научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе «Проблемы риска и неопределенности при анализе инновационной деятельности предприятии» раскрыты существующие теоретико-методологические подходы к понятиям риск и неопределенность; обосновано авторское определение и содержание понятия инновационного риска; обозначено место инновационных рисков в классификации рисков машиностроительного предприятия.

Во второй главе диссертации «Анализ влияния инновационных рисков на результаты деятельности предприятия» предложена методика оценки уровня инновационного риска на машиностроительном предприятии, базирующаяся на накопленных статистических данных и экспертных оценках; построена модель зависимости вариации денежных потоков и темпов роста стоимости бизнеса от уровня инновационного риска.

В третьей главе диссертации «Применение методов многомерной статистики и теории распознавания образов при анализе и прогнозировании рисков инновационной деятельности предприятия» выполнен анализ уровня инновационного риска ряда предприятий отрасли железнодорожного машиностроения, разработаны практические схемы и предложения относительно реализации стратегических инициатив по оптимизации рисков. Дана оценка эффективности работы методики и предлагаемых мероприятий на машиностроительном предприятии.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

1. Уточнено содержание понятия «инновационный риск» с использованием принципов полноты учета факторов риска и их вероятностных отклонений в условиях неопределенности. Приведена классификация рисков инноваций с указанием позиции инновационных рисков и их долей в общей совокупности рисков предприятия (п. 2.27. Паспорта специальности 08.00.05).

В процессе систематизации и обобщения различных теоретико-методических подходов к понятию риска установлено, что инновационный

риск промышленного предприятия следует определять как возможность возникновения таких условий, которые приведут к негативным последствиям для всех или отдельных участников инновационного проекта. Автор понимает инновационный риск как категорию, характеризующую поведение экономических субъектов в условиях неопределенности при выборе оптимального инновационного решения, из числа альтернативных, на основе оценки вероятности достижения желаемого результата и степени отклонения от него (положительного или отрицательного).

В диссертации установлено, что большинство научных работ, как отечественных, так и зарубежных ученых, в которых рассмотрены вопросы оценки и анализа рисков предприятия, посвящено, в основном, анализу рисков портфельного инвестирования, в значительно меньшей степени исследованы вопросы оценки, анализа и управления рисками реального инвестирования в инновации.

Выполнен критический анализ существующих методов оценки рисков проектов и предприятия, а именно - метода экспертных оценок, метода определения уровня устойчивости проекта, анализа чувствительности, сценарного анализа, имитационного моделирования Монте-Карло и ряда других. К основным недостаткам существующих методик анализа рисков инноваций автор исследования относит:

отсутствие однозначного понятийного аппарата в определении самих рисков;

отсутствие анализа функциональных зависимостей показателей доходности проектов от уровней рисков;

отсутствие в большинстве случаев численных значений, выражающих уровни рисков;

низкую информативность имеющихся численных значений рисков.

В процессе диссертационного исследования приведена классификация рисков, присущих инновационной деятельности предприятия, обозначено место инновационных рисков в совокупной классификации рисков предприятия.

В исследовании автор предлагает все инновационные риски условно разделить на две группы: риски, сопутствующие инновационному проекту (риски первой группы) и риски финансирования проекта (риски второй группы). К рискам, сопутствующим инновационному проекту можно отнести технологические, информационные, юридические, коммерческие (маркетинговые) и риски управления (стратегические). Риски финансирования

включают налоговые риски и валютные риски, а так же риски, зависящие от выбранной схемы финансирования инноваций - лизинговые, риски изменения процентных ставок по кредитам и займам, риски использования собственного капитала.

Эти две группы рисков имеют разное происхождение. Наибольший груз ответственности за первую группу рисков ложится на конструкторские и технологические службы предприятия. Конечно, большое значение имеют и предшествующие маркетинговые исследования, правовое обеспечение проекта, а также качество управления, однако, именно конструкторы и технологи ответственны за соблюдение патентного законодательства при проведении разработок, обеспечении безопасности и экологичности будущего инновационного продукта и т.д. Немаловажное значение имеют также информационное обеспечение и открытость проекта, согласованность коммуникаций и качество управления проектом в целом.

Вторая группа рисков меньше относится непосредственно к инновационному проекту, а больше к качеству финансового менеджмента на предприятии, а именно, к выбору схемы привлечения средств для финансирования инноваций.

Еще одна причина делить инновационные риски таким образом заключается в том, что в контексте анализа и оценки рисков, механизмы анализа и оценю! различны: риски финансирования инноваций возможно оценить более детально количественными методами на основе накопленной статистической информации за несколько периодов по бухгалтерским данным, в то время как при оценке рисков, связанных с инновационным проектом не избежать экспертных оценок, что несет в себе элемент субъективного суждения.

Кроме того, отличительной особенностью такого деления инновационных рисков является возможность последующего выбора оптимальной схемы финансирования инвестиционных программ в соответствии с желаемой нормой доходности инвестиций в инновации и уровнем инновационного риска.

Хотя каждое крупное предприятие и является уникальным, существует гипотеза, согласно которой до 70% всех рисков предприятия определяется рисками внедрения инноваций.

Отечественные экономисты, опираясь на опыт международных рейтинговых агентств, таких как S&P, Moody's и Fitch, стандартизируют веса инновационных рисков. Допуская, что во многом инновационные проекты на отечественных промышленных предприятиях являются схожими, автором

предложено использовать эти веса при разработке методики оценки уровня инновационных рисков.

Общий риск инновационного проекта определяется по формуле: Р = 0,2/] тех + 0,05^Ш|ф-Ю,1/?юр-Ю,25/?кол« + Q,Q5pynp + 0,Ъ5Рфин, (1) где Ртех - технологические риски и риски строительства; ринф — информационные риски; Рюр - правовые риски; 0ком - коммерческие риски проекта; Рупр - риски ошибок управления; Рфин - риски финансирования.

2. Разработана методика оценки уровня инновационного риска машиностроительного предприятия, основными отличиями которой является использование методологии VaR и нивелирование фактора размера предприятия. Предложена система аналитических показателей риска, которые могут быть использованы в качестве единицы измерения степени «стабильности» инновационной деятельности предприятия в сравнении с другими предприятиями отрасли железнодорожного машиностроения (п. 2.27. Паспорта специальности 08.00.05).

В общем виде оценка и анализ уровня совокупного риска выполняется по двум группам рисков инноваций - рискам, сопутствующим инновационному проекту и рискам финансирования проекта.

Поскольку риск определяется как стоимостное выражение вероятностного события, ведущего к потерям, то ожидаемая величина стоимости риска для первой группы рисков будет вычисляться как:

x = V-P, (2)

где V - возможные потери в случае возникновения риска (дополнительные затраты в случае возникновения риска); Р - априорная вероятность для данного риска, определенная экспертно.

В отличие от первой группы инновационных рисков, риски второй группы нуждаются в более детальном анализе и оценке и требуют иного подхода, в особенности, если учитывать тот факт, что существующие методики позволяют более точно предсказать возможные потери с определенной вероятностью.

Для расчета пяти показателей р по каждому виду рисков финансирования инноваций автором предложено использовать методику расчета стоимости рисков (Value-at-Risk, VaR). Показатель VaR является суммарной мерой риска, способной производить сравнение риска по различным финансовым инструментам. В основе методики VaR лежит следующая формула:

x = -(-Za-a + fí)-B-K, (3)

где Zar-квантиль нормального распределения при заданной вероятности (1-я); а- стандартное отклонение значения параметра риска;^ - математическое ожидание значения параметра риска; В - величина позиции подверженной риску; К - величина фактора риска за анализируемый период. Значения возможных потерь, рассчитанные по формулам 2 и 3 по пяти видам рисков, сопутствующих инновационному проекту и по пяти видам рисков финансирования инноваций для наглядности представляются в виде таблицы x¡j, где / =(1,2,..., п) - номер квартала, j =(1,2..., к) - номер предприятия.

С целью недопущения искажения результатов исследования за счет такого фактора как размеры предприятия, по каждому из к предприятий за и периодов предложено рассчитывать коэффициенты в, , характеризующие

уровень значения параметра xt/ за /-период наблюдения относительно среднего

по ./-предприятию х,:

(4)

x¡

Для выявления влияющих на результаты деятельности факторов рассчитываются /? - коэффициенты по методике САРМ.

Расчет показателя /? по каждому виду рисков производится путем деления коэффициента ковариации посчитанных предварительно коэффициентов колебания относительно средних ач по /-предприятию и по отрасли на вариацию параметров по отрасли:

(5)

vara,

где at - среднее по отрасли значение коэффициента ач.

Таким образом, по каждому виду рисков находится свой коэффициент р. Все рассчитанные коэффициенты риска включаются в состав показателя инновационного риска р в соответствии с принятой классификацией (формула (1))-

При нахождении коэффициента рисков финансирования весовые коэффициенты для формулы (6) было предложено рассчитывать методом пошаговой линейной регрессии относительно прироста денежных потоков от инновационной деятельности. На основе классификации рисков инновационных проектов использовались следующие обозначения:

рфин = 61 - /Знал + 62 ■ рвал + 63 • РКиЗ + 64 • (¡низ + 65 ■ РСК (6)

где рнал — налоговые риски; Рвал - валютные риски; РКиЗ — риск изменения ставок по кредитам и займам; Рта - риск изменения суммы выплат по финансовой аренде (лизингу); РСК - риск изменения стоимости привлечения собственного капитала; ¿-нормированные коэффициенты регрессии.

Рассчитанные коэффициенты инновационных рисков по данным выборки, состоящей из семи отечественных предприятий - производителей железнодорожного состава приведены в таблице.

Таблица - Коэффициенты инновационных рисков по предприятиям выборки

Предгфиятие Риски первой группы рини Риски второй группы Рфин Р

Ртех {¡инф /ком /5упр риал рзвл рт рпиз рек

ЗАО «УК Брянаш машиностроительный завод* 1,392 0,604 1,356 1,393 1,562 1,339 0,495 1,229 2,834 0,132 2,788 1,846

ОАО «НПК Уралвагонзавод» 1,389 1,381 1,453 1,382 1,512 1,405 0,197 0,883 0,306 0,348 0,463 1,075

ОАО «Алтайвагон» 0,034 0,305 0,091 0,069 0,105 0,068 0,199 0,156 0,003 0,317 -0,277 -0,054

ОАО «Абаканвагонмаш» 0,998 1,427 0,997 1,018 1,562 1,082 3,379 2,688 2,220 1,067 4,468 2,267

ОАО «Трансмаш» 1,859 1,283 1,808 1,879 1,734 1,805 1,372 1,696 . 2,085 3,346 4,633 2,795

ОАО «Тихвинский вагонострситепьшй завод» 0.150 0,276 0,128 0,171 0,045 0,107' 1,457 0,126 0,500 0,327 ■0,884 -0,379

ООО «Калининградский вагоностроительный завод» 1,128 1,374 1.С72 1,080 0,790 1,094 0,450 0,436 0,001 2,347 2,075 1,437

Представленные коэффициенты позволяют сделать вывод об уровне риска определенного предприятия выборки по каждому виду инновационного риска.

Анализируя полученные коэффициенты по совокупному инновационному риску р, среди предприятий выборки можно выделить: предприятия с повышенным уровнем риска инвестирования в инновации (ОАО «Трансмаш» (/?=2,795) и ОАО «Абаканвагонмаш» (/?=2,267)); предприятия с уровнем риска в пределах допустимого (ЗАО «УК Брянский машиностроительный завод» (/9=1,846), ООО «Калининградский вагоностроительный завод» (/9=1,437) и ОАО «НПК Уралвагонзавод» (/?= 1,075)) и предприятия с низким уровнем риска (ОАО «Тихвинский вагоностроительный завод (/?=-0,379), ОАО «Алтайвагон» (/9=-0,054)). Более подробно вопросы анализа значений и обоснования целевой области значений коэффициентов р рассмотрены на стр. 18 данного автореферата.

3. Построена модель прогнозирования денежных потоков и добавленной стоимости бизнеса для предприятий отрасли железнодорожного машиностроения, учитывающая влияние инновационных рисков, отличительной особенностью которой является возможность выбора оптимальной схемы финансирования инновационной программы предприятия в соответствии с желаемой нормой доходности инноваций и уровнем инновационного риска (пп. 2.23.,2.25. Паспорта специальности 08.00.05).

На основании принятой классификации рисков и соотношений (формула (1)), вес сопутствующих рисков автором исследования предложено определять как 65%-70%=45,5%, а рисков финансирования, присущих реальному инвестированию, как 35%-70%=24,5%. Рассчитанный показатель инновационного риска Р объясняет лишь 70% разброса планируемых денежных потоков СГ\ то есть СР= СР'-финнЛ5,5%+ /9фня-24,5%)= СР'ф-70%.

В процессе моделирования денежных потоков использовался метод Монте-Карло. Количество реализаций - 1000. Параметры распределения (математическое ожидание, среднее квадратичное отклонение) перенесены с ретроспективных данных. Проверка значений коэффициентов асимметрии и эксцесса не дала оснований отрицать нормальный характер распределения рисков, рассчитанных по фактическим данным за 2005-2009 гг.

Доверительный уровень денежных поступлений на плакируемый период был определен как разница между ожидаемыми поступлениями по бизнес-плану и поступлениями, скорректированными на смоделированные значения коэффициента инновационных рисков /?.

В качестве объекта для моделирования было выбрано крупнейшее предприятие Брянской области - ЗАО «Управляющая компания «Брянский машиностроительный завод». Предприятие имеет типичную для предприятий отрасли структуру источников финансирования и активно инвестирует в инновации, объем инвестированных в инновации средств за период с 2005 по 2009 годы превысил 2 млрд. руб. Инновационная продукция составляет значительную долю в объеме реализации ЗАО «УК БМЗ» (более 20%), что, по мнению автора, делает важным процесс вероятностной корректировки планируемых денежных потоков.

Степень воздействия инновационных рисков ЗАО «УК БМЗ» представлена графически в виде гистограммы (рис.1) с указанием частот распределения планируемых от внедрения инноваций денежных потоков СР' и доверительного интервала.

Распределение деленных потоков CF за счет вгмяния инновационных рисков на 2010 г.

0.180 0. ISO 0.140 0120 0.100 0.080 0.С60 0.040 0.020 0.000

CF, тыо. руб.

Рис. 1 Гистограмма распределения денежных потоков ЗАО «УК БМЗ» на 2010 г.

Рассчитанные по данным управленческих форм бизнес-плана ЗАО «УК БМЗ» денежные потоки от инновационной деятельности, планируемые на 2010г. составили 284 520 тыс. руб.

Найден 95%-доверительный интервал распределения денежных потоков, в который попадает наибольшее число реализаций (250 ООО тыс. руб. - 380 ООО тыс. руб.).

Таким образом, с вероятностью 95%, возможные убытки ЗАО «УК БМЗ», вызванные влиянием инновационных рисков (неточностью прогнозирования и убыточностью инновационных проектов) за 2010г. не превысят 34 520 тыс. руб. (284 520 тыс. руб. - 250 ООО тыс. руб.), а с вероятностью 65% - 14 520 тыс. руб.

Эти цифры дают менеджменту некоторую уверенность, но в тоже время говорят о значительном влиянии инновационных рисков на деятельность предприятия. Это значит, что возможные потери денежного потока от недостаточной проработки конструкторской и технологической базы инноваций, несогласованности в коммуникациях, недостатка информации, некомпетентности менеджмента, возможных судебных исках и неоптимального выбора схемы финансирования инноваций будут весьма значительны.

Экономическую эффективность производимых компанией инноваций в полной мере отражает колебание стоимости бизнеса, вызванное инновационной деятельностью. В последнее время все большей популярностью для расчета

стоимости бизнеса пользуется методика добавленной стоимости EVA (Economic Value Added)'.

EVA = (ROIC-WACC)-IC, . (7)

где ROIC - рентабельность инвестиций в инновации; WACC - средняя взвешенная стоимость капитала; 1С- объем капиталовложений в инновации.

Формулу (7) можно интерпретировать как модель зависимости стоимости бизнеса EVA от трех факторов: стоимости инвестированного в инновации капитала 1С; роста бизнеса (спрэд ROIC-WACC), а также, риска инвестирования в инновации (I.

Обзор проблемы инновационного планирования на отечественных предприятиях показал, что большинство инвесторов интересует, какую прибыль или убыток они получат в конце планируемого периода, на сколько изменится стоимость компании по истечении периода, в какую сторону и с какой вероятностью. Используемые на отечественных предприятиях методики расчета и анализа риска позволяют лишь частично ответить на этот вопрос.

Задачу предсказания изменения стоимости бизнеса ЗАО «УК БМЗ» на 2010г. автором было предложено решать на основе построенной модели денежных потоков, с помощью дискриминантного анализа, в ходе которого была построена дискриминантная функция распознавания двух классов - &>/ (EVA>0) и со2 (EVA<0), основываясь на двух факторах - смоделированных инновационных рисках /? и ожидаемых темпах роста стоимости бизнеса (ROIC-WACC%

Дискриминантная функция рассчитывалась через отношение максимума правдоподобия. Отношение максимума правдоподобия при нормальном законе распределения при равных или близких ковариационных матрицах принимает вид:

X 1 (<">~Рг)> (<) in => ДГ 6 ю, (х 6 ш2), (8)

где Hi и Ц2 - векторы математических ожиданий распределений классов со; и a>¡; I"1 - матрица, обратная средней для матриц ковариаций признаков (компонентов вектора х) классов; ( )' - символ транспонирования матрицы; - символ обращения матрицы; Р()~ априорная вероятность принадлежности вектора х к одному из классов.

Таким образом, дискриминантная функция зависимости EVA от уровня инновационных рисковр и спрэда (ROIC-WACC) имеет вид:

D(fí;(ROIC-WACC))^ 0,612/? +106,553(ROIC-WACC)- 0,145. (9)

Вероятность того, что EVA по итогам 2010 года окажется меньше нуля, находилась по формулам:

1

1 + ехр

(10)

где С] и с2 - расстояние Махаланобиса до центроидов распознаваемых классов ю, (1,539 1,2%) и со, (0,133-1,9%):

Ч*-^) И с2 (х-Рг) О1)

Сравнив эти два расстояния между собой, можно с некоторой вероятностью P(EVA<0) утверждать, что если при заданных ß и спрэде (ROIC-WACC) cl>c2, то стоимость предприятия по итогам 2010г. упадет. Вероятность падения стоимости бизнеса находилась путем подстановки С/ и с2 в формулу (10). Так, при требуемых темпах роста стоимости бизнеса за счет внедрения инноваций на 0,5% и уровне инновационных рисков, сохраняющемся на уровне 1,846, а также запланированном на 2010 г. объеме финансирования инновационной программы равном 580 000 тыс. руб., с вероятностью 82% (=100%-17,97%) можно сказать, что стоимость бизнеса ЗАО «УК БМЗ» вырастет на 2 891 гыс.руб. Вероятность снижения стоимости равна 17,97%.

6,00%

Дискрштяжтн.хч функция ~ разделяет ЩАщфщ mmaiKÜKit>cco0 <W ti w2

-4,<J0%~

{Шесть пшчениь rt>2 (EVA 0)

с В/А*) ш Б/АО

-след дас«риминантной функции о пред сказываемые значения

Обмет значений ml (EVA>0) ¡

• ■ :...../ .....-.....--J

« ö® ,

-tMA/ve—-

уровень риска ß

Рис. 2 Области значений EVA и след дискриминантной функции

Области значений (см. рис.2) накладываются друг на друга, что обусловливает вероятность существующей ошибки распознавания. Прямая дискриминантной функции разграничивает области значений, ее перекос «слева направо» говорит о значительном влиянии инновационных рисков на изменение

стоимости компании. Наибольшее количество (95%) реализаций, попавших в класс (У/ (ЕУЛ>0) относится к интервалу значений риска от 0 до 1, поэтому желательной и оптимальной областью значений инновационных рисков ЗАО «УК БМЗ» в период консолидированного роста по отрасли будет интервал от 0 до 1, а в период общей стагнации - от -1 до 0. Удовлетворительными можно считать диапазоны от 1 до 2 и от -2 до -1 соответственно. Разброс значений спрэда (Я01С-\VACC) от -4,96% до почти 5,43% говорит о большой степени эластичности показателя темпов роста стоимости бизнеса по отношению к показателю инновационных рисков, что обусловливает необходимость внедрения на предприятии системы анализа и управления инновационными рисками.

4. Разработаны методические рекомендации, базирующиеся на предложенных способах оценки уровня инновационных рисков, позволяющие оптимизировать риски внедрения инноваций с целью улучшения результатов деятельности предприятия. Предложены мероприятия, направленные на совершенствование схемы финансирования инновационной деятельности, валютных ы налоговых рисков, рисков колебания процентных ставок по привлеченным средствам и рисков, связанных с лизингом оборудования (п.2.2. Паспорта специальности 08.00.0s).

По результатам анализа автором выделены целевые значения показателей /?, к которым должны стремиться предприятия, выработана совокупность мероприятий, позволяющая оптимизировать уровень инновационных рисков ¡} и максимизировать стоимость компании в стратегической перспективе.

Значение коэффициента инновационных рисков /? автором предложено отнести к разряду критериев принятия решений об инвестировании в инновации на исследуемых предприятиях. Желаемое значение коэффициента, к которому должно стремиться предприятие должно определяться коллегиально, исходя из приоритетов развития предприятия. Рекомендуемое значение равно 1. Диапазон допустимых значений составляет от -2 до 2. Если значение риска за отчетный период превышает 2, то это говорит о существующем на предприятии высоком уровне риска (рисунок 3). Даже при получении прибыли, если коэффициент /? существенно отличается от 1, то весьма вероятно, прибыльность будет носить эпизодический характер и, в стратегическом плане нельзя рассчитывать на постоянное генерирование прибыли и добавленной стоимости в результате внедрения инноваций. В общем виде области значений инновационного риска по предложенной методике изображены на рисунке 3.

Смысл предлагаемых мероприятий сводится к снижению значений возможных потерь от внедрения инноваций и уменьшению амплитуды их колебаний по периодам инновационной деятельности предприятия.

инновационных рисков в условиях наблюдаемого роста по отрасли

Среди предложенных автором мероприятий по оптимизации уровня инновационных рисков:

локализация риска, т.е. выделение на базе предприятия отдельной компании, внедряющей «наиболее рискованные» с технологической точки зрения пункты инновационной программы (технологические риски);

диссипация риска, т.е. распределение риска между предприятиями при осуществлении совместных проектов (технологические риски);

разделение проектов по времени выполнения (управленческие

риски);

уклонение от риска, т.е. отказ от услуг ненадежных партнеров, сомнительных или неизвестных поставщиков, взаимодействие только с убедительно подтвердившими свою надежность контрагентами -потребителями и поставщиками (коммерческие риски);

компенсация риска, например, мониторинг нормативно-правовой среды - комплекс мероприятий по информатизации предприятия, включающие

приобретение актуализируемых компьютерных систем правовой и нормативно-справочной информации, подключение к сетям коммерческой информации (например, с помощью сети Интернет), проведение собственных прогнозно-аналитических исследований, заказ соответствующих услуг консультационных фирм и отдельных консультантов (призваны существенно снизить уровень юридических и информационных рисков);

пересмотр графиков платежей по инновационным программам с целью их равномерного распределения по периодам осуществления проекта;

диверсификация рисков, т.е. приоритетный выбор программ реализации нескольких проектов относительно небольшой капиталоемкости перед программами, состоящими из единственного инновационного проекта, который, поглотив практически все резервы предприятия, не оставит возможностей для маневра (прием диссипации риска финансирования);

хеджирование рисков плавающих ставок курсов валют, в частности, создание совместно с банками опционных программ (валютные риски);

оптимизация налоговых рисков, в том числе через определение эффективной ставки налогообложения, позволяющее выявить недочеты в системе планирования;

оптимизация лизинговых рисков путем регулярного пересмотра процентных ставок по договорам лизинга;

оптимизация структуры источников финансирования инновационной программы путем выбора такого соотношения источников, при котором средневзвешенная стоимость используемого капитала 1¥АСС минимальна.

5. На примере инновационных рисков разработаны мероприятия по внедрению системы анализа и оптимизации рисков на машиностроительном предприятии, позволяющие добиться стабильности положительных результатов работы предприятия в среднесрочной и долгосрочной перспективе (п. 2.23. Паспорта специальности 08.00.05).

В процессе диссертационного исследования установлено, что концептуальный подход авторской методики оценки уровня инновационного риска может быть использован для повышения обоснованности и достоверности процесса принятия управленческих решений с целью оптимизации рисков и максимизации стоимости бизнеса.

Предложены мероприятия по материальному стимулированию менеджеров, ответственных за уровень риска инновационной деятельности,

включающие корректировку размера премии в зависимости от значения рассчитанных показателей.

Так, корректирующий коэффициент для процента премии за получение прибыли будет зависеть от близости показателя к единице и может определяться как (l-0,245/?2), при условии что |/?|<2. Если значение коэффициента больше 2, премия за получение прибыли не выплачивается.

Отдельным направлением может стать включение показателей инновационных рисков в формы контрольных показателей КПЭ (контрольные показатели эффективности) и КПП (ключевые показателей премирования).

Показатель // является, прежде всего, показателем качества управленческих решений, в то время как EVA - количественным показателем возможного ущерба для инвесторов, который является следствием ошибочных решений - постоянная положительная величина этого показателя свидетельствует об увеличении стоимости компании, тогда как отрицательная -о снижении.

Применение данной методики, базирующейся на теории САРМ, позволяет сравнить тенденции роста (снижения) затрат на инновации со среднеотраслевыми. Так, высокие значения показателя инновационных рисков (/7>1) говорят о повышенном уровне риска при прямой связи со значениями по отрасли. Значения ниже нуля (/?<0) говорят об обратной связи с отраслевыми значениями. При увеличении инновационных рисков по отрасли на таком предприятии с высокой долей вероятности будет наблюдаться тенденция к их снижению. В условиях кризиса наличие данного предприятия в составе холдинга может положительно сказаться на общей ситуации - при условии падения прибыльности реальных инвестиций в инновации на других предприятиях.

Значения ниже среднего (0 </?<!) говорят об умеренном риске для предприятия или о том, что предприятие «идет в ногу с отраслью». Вклад данного предприятия будет наиболее заметен в условиях консолидированного роста предприятий холдинга или отрасли.

Предложенная в исследовании методика может быть использована в структуре холдинга для выявления наиболее неустойчивых, рискованных предприятий, «резко контрастирующих» с остальными предприятиями холдинга. Методика не представляет большой сложности в использовании и может быть включена программистами как отдельный модуль «Анализ рисков» в корпоративные информационные системы предприятий и системы бюджетирования.

Таким образом, учет рисков инноваций по данной методике положительно скажется не только на прогнозировании ожидаемых денежных потоков предприятия и стоимости компании, но и на эффективности принимаемых решений в целом.

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ

1. В диссертационном исследовании установлено наличие прямой связи между значениями коэффициентов финансирования инноваций и вариацией денежных потоков предприятия (корреляционно-регрессионный анализ); выявлена закономерность, присущая влиянию уровня инновационных рисков на рентабельность инноваций и темпы роста стоимости бизнеса в условиях роста по отрасли (дискриминантный анализ, нахождение доверительного интервала).

2. Предложена методика оценки уровня инновационного риска на промышленном предприятии машиностроительного комплекса, отличающаяся от известных подходов тем, что значение риска зависит от динамики возможных потерь по десяти видам рисков инновационной деятельности анализируемого предприятия и предприятий отрасли с учетом фактора размера предприятий.

3. В диссертации анализ и оценку полученных результатов, а также выбор оптимальных схем финансирования инновационных проектов рекомендуется осуществлять исходя не только из желаемой доходности инноваций, но и уровня инновационных рисков, а также темпов роста стоимости бизнеса. При этом в целях повышения точности бизнес-планирования инновационных проектов, в процессе анализа рекомендуется использовать представленные статистические методы.

4. Предлагаемая в диссертации методика основывается на доступной исходной информационной базе. Для нее характерна относительная несложность расчетов и высокая степень адаптации к реалиям инвестирования в инновации на отечественных предприятиях отрасли железнодорожного машиностроения.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ В изданиях, рекомендуемых ВАК Минобрнауки России

1. Обозов P.A. Учет влияния фактора неопределенности при планировании прироста денежных потоков и стоимости бизнеса в результате внедрения инноваций // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО, М.:МЭСИ,2011 - С. 129-131.(0,38 п.л.)

2. Обозов P.A. Инновационный подход к прогнозированию динамики стоимости бизнеса с учетом рисков инвестирования // Экономика в промышленности / под ред. В.А. Роменец, М.: Издательский Дом МИСиС, №3-2011г.-С. 89-94. (0,38 п.л.)

3. Обозов P.A. Место систематических финансовых рисков в общей классификации рисков. Корректировка ставки дисконтирования на основе анализа рисков экспертным методом // Вестник БГТУ. -2011. №2(30) - С. 111-113.(0,2 пл.)

4. Обозов P.A. Оценка стоимости компании на основе показателя EVA и моделирование значений EVA через влияющие факторы // Экономические и гуманитарные науки: научно-практический журнал / под ред. Поповой JI. В., Госуниверситег - УНПК «ОГТУ», №7 (234), 2011 - С.110-113 (0,25 пл.).

Другие публикации

5. Обозов P.A. Особенности анализа рисков инновационных проектов статистическими методами // Материалы III Международной научно-практической конференции «Достижения молодых ученых в развитии инновационных процессов в экономике, науке, образовании»: в 2 ч.: [Текст]+[Элекгронный ресурс]/под ред. И. А. Лагерева. - Брянск, издательство БГТУ, 2011, - Ч. 2, 316 е., С.82-84 - режим доступа: http://www.elibrary.ru (0,125 пл.).

6. Обозов P.A. Организация системы риск-менеджмента на отечественном предприятии // Вестник БГТУ. - 2009.- №2(22) - С.134-139. (0,3 пл.).

7. Обозов P.A. Использование показателя внутренней ставки доходности при оценке инвестиционных проектов с нестандартными денежными потоками //ВестникБГТУ.-2009.№4(24)-С. 118-121 (0,25 пл.).

8. Обозов P.A. Основные методики количественного анализа рисков и их недостатки // Проблемы становления инновационной экономики: сборник научных трудов / под ред. проф. Ерохина Д.В. - Брянск: БГТУ, 2010,310 с. - .С. 200-208. (0,38 пл.).

9. Обозов P.A. Расчет показателей экономической эффективности инвестиционных проектов в условиях трудно-прогнозируемого уровня инфляции // Развитее предприятий, отраслей и регионов России: сборник

статей III Всероссийской научно-методической конференции. - Пенза: Приволжский Дом знаний, 2010,96 с. - С. 67-70 (0,2 п.л.).

10. Обозов P.A. Проблема выбора безрисковой ставки при построении ставки дисконта в кризисных условиях функционирования российской экономики // Актуальные вопросы развития современного общества: Материалы международной научно-практической конференции (22 апреля 2011г)/в 2-х томах, Том 2. редкол.: Горохов А.А.(отв.ред.); Юго-западный гос. Ун-т. Курск, 2011,245 е., С.99-101. (0,25 п.л.)

11. Обозов P.A. Применение коэффициента контингенции Пирсона при исследовании связи структуры капитала с классом кредитоспособности предприятия // Современные проблемы экономического развития: Материалы всерос. научно-студенческой конф. - Омск: Изд-во ОмГТУ, 2011. - 196 е., С. 131-134. (0,2 пл.).

Подписано в печать 20.02.12 г. Формат 60x84 1/16 Бумага офсетная. Офсетная печать. Печ. л. 1,4. Уч.-изд .л. 1,4. Тираж 80 экз. Заказ 54.

Издательство Брянского государственного технического университета. 241035, г. Брянск; БГТУ, бульвар 50-летия Октября, 7. Тел. 55-90-49.