Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ факторов освоения месторождений серебра в районах кранего севера и методов оценки экономического риска предприятий на прединвестиционной стадии их разработки . 9
1.1.Определение динамики и тенденций развития рынка серебра. 9
1.2. Экономические факторы, определяющие целесообразность освоения месторождений серебра в условиях Крайнего Севера . 37
1.3. Анализ методов оценки риска предприятий по освоению месторождений серебра . 40
Выводы 56
ГЛАВА 2. Концептуальный подход к оценке экономического риска предприятий по освоению месторождений серебра западного верхоянья Якутии 60
2.1. Факторы неопределённости, влияющие на освоение месторождений серебра Западного Верхоянья. 60
2.2. Риск и неопределённость на стадиях освоения месторождений серебра Западного Верхоянья 65
2.3. Подход к стоимостной оценке экономического риска предприятий по освоению месторождений серебра Западного Верхоянья 66
2.4. Методика оценки экономического риска предприятий по освоению месторождений серебра Западного Верхоянья 81
Выводы. 90
ГЛАВА 3. Экономико-математическая модель оценки риска предприятий по освоению месторождений серебра западного верхоянья 93
3.1. Терминологический аппарат и описание модели. 93
3.2. R/S-анализ временных рядов рыночных данных 96
3.3. Алгоритм моделирования экономического риска .. 104
3.4. Применение модели оценки экономического риска на примере предприятия по освоению Мангазейского месторождения серебра Западного Верхоянья. 106
3.5. Оценка достоверности моделирования. 119
Выводы. 121
Заключение. 123
Список использованных источников
- Экономические факторы, определяющие целесообразность освоения месторождений серебра в условиях Крайнего Севера
- Анализ методов оценки риска предприятий по освоению месторождений серебра
- Риск и неопределённость на стадиях освоения месторождений серебра Западного Верхоянья
- Алгоритм моделирования экономического риска
Экономические факторы, определяющие целесообразность освоения месторождений серебра в условиях Крайнего Севера
Основными экспортерами металлического серебра в России являются банки. Лицензиями на эту деятельность обладают 150 российских банков. Наибольшее количество серебра экспортируют ВТБ, Сбербанк, НОМОС-банк, МДМ-банк и Росбанк [15]. Среди добывающих компаний, осуществляющих экспорт серебра, безусловным лидером является ОАО «Полиметалл». Сосредоточенность основных центров добычи на Дальнем Востоке, а также устойчивый рынок сбыта в странах Юго-Восточной Азии определяют основное направление экспорта [15]. В структуре внутреннего спроса в стране доминирует ювелирная промышленность и производство столового серебра и декоративных изделий, в то время как российская высокотехнологичная промышленность в связи с сокращением государственных заказов, ростом импорта электроники и электротехники существенно снизила потребление драгоценных металлов. Эти факторы, а также динамика мировых цен на серебро обуславливают ориентацию российского рынка серебра на экспорт.
Таким образом, российский рынок серебра в настоящее время, во-первых, является умеренно концентрированным, а во-вторых, экспортно ориентированным.
Правовое регулирование деятельности на российском рынке серебра.
В Российской Федерации деятельность, связанная с реализацией драгоценных металлов (золота, серебра, платины и металлов платиновой группы) регламентируется Законом от 21.02.1992 N 2395-1 «О недрах», Законом № 41-ФЗ «О драгоценных металлах и драгоценных камнях» от 26.03.1998 (ред. от 19.07.2011), Положением о порядке ввоза и вывоза на таможенную территорию Таможенного союза в рамках ЕврАзЭС и вывоза с таможенной территории Таможенного союза в рамках ЕврАзЭС драгоценных металлов, драгоценных камней и сырьевых товаров, содержащих драгоценные металлы (далее Положение), Таможенным кодексом РФ и другими законами и нормативными актами, а также нормами и правилами ВТО (после вступления России в ВТО в августе 2012 г.).
Государственное регулирование недропользования в отношении месторождений драгоценных металлов осуществляется посредством лицензирования [74, статья 10]. «Лицензия является документом, удостоверяющим право ее владельца на пользование участком недр в определенных границах в соответствии с указанной в ней целью в течение установленного срока при соблюдении владельцем заранее оговоренных условий» [22, Статья 11]. Кроме того, при добыче, обогащении и реализации драгоценные металлы подлежат обязательному учёту по массе и качеству. Форма отчётности и порядок представления сведений об объёмах производства серебра, золота и других драгоценных металлов горными компаниями в органы государственной статистики устанавливается Правительством РФ. В целях учёта драгоценных металлов и их месторождений в Российской Федерации сформированы: Федеральный Фонд резервных месторождений драгоценных металлов и драгоценных камней, Государственный Фонд драгоценных металлов и драгоценных камней Российской Федерации, а также государственные фонды драгоценных металлов и драгоценных камней субъектов Российской Федерации.
Добытые и произведённые драгоценные металлы, за исключением самородков драгоценных металлов, после необходимой переработки должны поступать для аффинажа в организации, включённые в перечень, утверждённый Правительством Российской Федерации. Под аффинажем драгоценных металлов понимается процесс их очистки от примесей и сопутствующих компонентов в целях доведения до соответствия обязательным требованиям, устанавливаемым в соответствии с законодательством Российской Федерации о техническом регулировании. Право собственности на драгоценные металлы после аффинажа сохраняется за их первоначальными собственниками, если иное не оговорено условиями сделок [74, Статья 20]. Порядок работы аффинажных организаций, порядок оплаты их услуг и сроки проведения аффинажа устанавливаются Правительством Российской Федерации.
В России существует преимущественное право приобретения добываемых драгоценных металлов и драгоценных камней для государственного фонда драгоценных металлов и драгоценных камней Российской Федерации, формирования золотого запаса Российской Федерации и государственных фондов драгоценных металлов и драгоценных камней субъектов Российской Федерации [74, Статья 10]. Это право не применяется к участникам соглашений о разделе продукции, также как и таможенные пошлины.
Схема реализации драгоценных металлов в России представлена на рис. 4.
Экспорт драгоценных металлов из России осуществляют юридические лица и индивидуальные предприниматели, которые правомерно владеют ими либо заключили соответствующие договора комиссии и агентские со глашения с их собственниками. Субъекты рынка, экспортирующие драгоценные металлы, состоят на особом государственном учёте.
Экспорт драгоценных металлов с территории Таможенного союза ЕврАзЭС, в который входят Россия, Белоруссия и Казахстан, осуществляется как на основании лицензий, так и без лицензий [54].
Ограничены к перемещению через таможенную границу и требуют соответствующей лицензии: аффинированные золото и серебро в виде слитков, пластин, порошка и гранул, а также золото, используемое для чеканки монет (за исключением драгоценных металлов, вывозимых центральными или национальными банками государств – членов Таможенного союза), руды и концентраты, лом и отходы драгоценных металлов. Не требует лицензии экспорт драгоценных металлов в полуобработанном виде (Прил. 2 к Положению, [54]). До вступления России в ВТО действовали следующие ввозные и вывозные пошлины на продукцию горных компаний, содержащую серебро (табл. 10 [63]).
Анализ методов оценки риска предприятий по освоению месторождений серебра
Методология экономической оценки была сформирована в рамках народно-хозяйственного подхода. К рекомендуемым показателям оценки относились: величина разведанных и извлекаемых запасов полезных ископаемых, среднее содержание полезного компонента в недрах, стоимостная ценность извлекаемого минерального сырья, годовая производительность горного предприятия, величина общих и удельных капиталовложений, себестоимость продукции и различные показатели рентабельности. В качестве основных методов оценки официально был рекомендован метод прямого расчета по укрупненным показателям и метод аналогии. Но поскольку все месторождения отличаются по горногеологическим условиям и качеству полезного ископаемого, существовала трудность подбора аналога и учета отличий при соответствующих расчетах. Принципом определения эффективности капитальных вложений в освоение месторождения была минимизация приведённых затрат при максимизации эффекта (максимум извлекаемых запасов, максимум создаваемой ценности в оптовых ценах, максимум суммарной прибыли в расчёте на все запасы). Как справедливо отмечали А.Я. Кац и М.Н. Денисов [29], эти показатели не могли быть абсолютными критериями оптимальности.
Учёт фактора времени осуществлялся с помощью дисконтирования, то есть приведения рассчитываемых денежных потоков, генерируемых при освоении месторождений, к определённому моменту времени. Критериями эффективности являлись показатели инвестиционного анализа: чистый дисконтированный доход, внутренняя норма доходности, срок окупаемости и индекс доходности. Однако определение объёмов запасов, которое экономически выгодно извлекать, предлагалось проводить без дисконтирования, что противоречило рекомендации об учёте временной стоимости денег и лишало целесообразности расчёт дисконтированных критериев эффективности. В период перестройки и перехода России к рыночной экономике существующие подходы и методы оценки эффективности освоения месторождений полезных ископаемых подверглись критике. Так, в исследовании [61] Салманов О.Н. определил недостатки существующих принципов и подходов к геолого-экономической оценке освоения месторождений. Эти недостатки, по его мнению, состояли не столько в том, что принятые подходы отражали идеи социалистической экономики (максимальное удовлетворение потребностей народного хозяйства), сколько в неопределенности формулировок и отсутствии структурированности в понятиях цели, задач и принципов оценки [61]. Задача геолого-экономической оценки, по его мнению, состояла в определении целесообразности экономически эффективного освоения месторождения. Поэтому он считал целесообразным применение принципов и методов проектного анализа для её решения. Оценка освоения месторождения представляла собой оценку динамического инвестиционно-доходного денежного потока, поэтому целесообразность и эффективность освоения месторождений устанавливалась экономической оценкой инвестиций. Таким образом, анализ эффективности капиталовложений в освоение месторождений сводился к обычному инвестиционному анализу. При этом рекомендовалось учитывать следующие факторы: невозобновляемость запасов полезных ископаемых, длительный срок эксплуатации месторождений и неопределенность геологической информации. В рамках изложенного подхода, Салманов О.Н. сформулировал следующие принципы геолого-экономической оценки: - оценка должна базироваться на исследовании спроса на минеральное сырье или продуктов из него; - целесообразность и эффективность освоения месторождения устанавливается по принципам оценки инвестиций в проектном анализе; - оценка должна производиться с учетом рационального и комплексного использования минеральных ресурсов, длительности эксплуатации месторождения и уровня достоверности геологической информации.
Эти принципы были учтены в действующих «Методических рекомендациях по применению Классификации запасов месторождений и прогнозных ресурсов твердых полезных ископаемых» [43] и «Временном руководстве по содержанию, оформлению и порядку представления на государственную экспертизу технико-экономических обоснований (ТЭО) кондиций на минеральное сырьё»[14].
Ещё одним важным направлением развития подходов к геолого-экономической оценке месторождений и эффективности капитальных вложений в их освоение была теория ренты, популяризовавшаяся в трудах Ахатова А. Г., Кантора Е. Л., Назарова В. И. и др. В работе [27] Е.Л. Кантор утверждает, что в основе оценки природных ресурсов должна лежать (дифференциальная) рента. Рента, представляющая в общем смысле доход собственника природного ресурса от сдачи его в аренду или самостоятельной эксплуатации, рассматривается как важнейший показатель, характеризующий экономическую эффективность освоения месторождений как для государства (и с точки зрения государства как собственника недр), так и для недропользователя.
Среди трудов об экономике горной промышленности в рыночных условиях стоит отметить работы Я.В. Моссаковского [46] и А.С. Астахова [3]. В частности А.С. Астахов, говоря об оценке эффективности освоения месторождений в условия рынка, главным показателем оценки считает разность между рыночной ценностью минерального сырья (доходов от его реализации) и необходимых затрат на освоения месторождения на всех стадиях горных работ.
Риск и неопределённость на стадиях освоения месторождений серебра Западного Верхоянья
Под моделью в диссертации понимается абстрактное описание динамических систем или процессов с целью исследования их поведения во времени. Основное требование, предъявляемое к модели, заключается в том, что она должна максимально отражать внешние факторы и внутренние свойства моделируемой системы и процессов.
В рамках исследования разработана имитационная экономико-математическая модель, описывающая экономические процессы, возникающие при освоении месторождений серебра в Западном Верхоянье Якутии. Эту модель можно отнести к классу так называемых «идеальных моделей», то есть моделей ещё не существующих систем, находящихся на стадии их проектирования. Выбор имитационного моделирования как метода анализа, оценки и прогнозирования исследуемых процессов в данной работе обусловлен тем, что исходные данные задаются не случайно, а являются историческими и расчётно-техническими с неизвестными законами распределения и корреляционными взаимосвязями.
Суть моделирования заключается в имитации переходов исследуемой системы из одного состояния в другое путём изменения «набора переменных состояний» [40]. В данном случае моделируются распределения исходных данных, и по определённым функциональным зависимостям с учётом фактора времени рассчитывается итоговый параметр – показатель интегрированного риска недополучения дохода NPVaR, характеризующий экономический риск предприятия по освоению месторождения серебра в денежном выражении при заданных начальных условиях.
Общие характеристики модели представлены в табл. 23 в соответствии с методикой, предложенной в [40]. Целенаправленность Все элементы модели последовательны, выстроены по определённому алгоритму для достижения поставленной цели 4.3. Многоуровневость Модель охватывает и микро, и мезо, и макроэкономический уровень, реализуя трёхуровневый подход к рассмотрению факторов неопределённости, влияющих на экономический результат освоения месторождения. 4.4. Целостность Все элементы модели взаимосвязаны. 4.5. Локальная универсальность Модель применима для каждого конкретного месторождения серебра Западного Верхоянья. 4.6. Расширяемость Модель может быть более детализирована в зависимости от цели исследования. 4.7. Реализуемость Модель реализована в виде системы моделирования риска для предприятий по освоению месторождений серебра, обеспечивающей автоматизированное моделирование сценариев управления реальными инвестициями и прогнозных оценок экономического риска. 4.8. Эффективность Модель позволяет достичь требуемых результатов в соответствии с целью исследования. 5. Форма представления Блок-схемы, математические формулы, текстовое описание, программный код. 6. Метод исследования Имитационный
Разработка модели включает несколько последовательных этапов, а именно: определение цели и постановка задач моделирования; определение типа моделируемой системы; выявление факторов, влияющих на моделируемую систему и её элементов, подверженных этому влиянию; логико-математическое описание зависимостей между элементами системы и факторами влияния; разработку алгоритма проведения имитационного эксперимента; проведение имитационного эксперимента и анализ полученных результатов.
Цель моделирования заключается в определении целесообразности капитальных вложений в создание горно-обогатительного комбината на базе месторождений серебра в Западном Верхоянье с учётом существующих рисков. Научная задача моделирования состоит в оценке интегрированного экономического риска при освоении данных месторождений в денежном выражении.
Для достижения поставленной цели и решения обозначенной научной задачи выполнены следующие действия:
1. Выявлены значимые факторы неопределённости, влияющие на экономический результат предприятий по освоению месторождений серебра Западного Верхоянья, и установлены функциональные соотношения между ними.
2. Выполнен R/S-анализ временных рядов данных, характеризующих факторы неопределённости, формируемые рынком, и определён тип моделируемой системы. По результатам анализа выбран метод прогнозирования и оценки экономического риска предприятий по освоению месторождений серебра в рассматриваемом регионе в соответствии с целью моделирования.
3. Осуществлено моделирование экономического риска и выполнен расчёт показателя интегрированного риска недополучения дохода NPVaR на примере предприятия по освоению Мангазейского месторождения серебра Западного Верхоянья.
4. Проведена верификация результатов моделирования. 3.2. R/S-анализ временных рядов рыночных данных.
Ключевыми факторами неопределённости, формируемыми рынком и влияющими на экономический результат освоения предприятиями месторождений серебра в Западном Верхоянье Якутии, как было рассмотрено в п. 2.1. диссертации, являются динамика цен на серебро, цен на дизельное топливо, инфляции, курса доллара к рублю и тарифов на электроэнергию. Для временных рядов данных, соответствующих указанным факторам неопределённости, проведён R/S-анализ с целью выявления явлений персистентности рассматриваемых рядов, то есть влияния их прошлых значений на текущие и будущие значения.
Вычислены АК(1)-разности ряда г путём регрессии ггкак зависимой переменной против rt_i, как независимой. Использование AR(1)-разностей позволяет свести к минимуму линейную зависимость между данными и выявить истинный процесс Херста [51]. Сформирован ряд к = г-1, состоящий из AR(1) - разностей.
Полученный временной ряд к разделён на m смежных подпериодов равной длины. Для этого найден наименьший целый делитель для полученного количества членов ряда к.
Для каждого из подпериодов рассчитаны: среднее, накопленное отклонение от среднего, стандартное отклонение и размах вариации. 5. Далее для каждого подпериода найдено значение отношения размаха вариации к стандартному отклонению , где j – номер подпериода. Вычислено среднее значение показателя (R/S)m для m подпериодов. 6. Шаги 1 - 4 повторены до m = k/2. При этом использованы все возможные целые значения т. В результате получена выборка, в которой количество элементов (R/S)m соответствует количеству делителей ряда. 7. Определён коэффициент Хёрста по формуле (3) после выполнения линейной регрессии. При этом log(R/S) является зависимой переменной, log(m) - независимой. На рис. 8 приведены результаты регрессионного анализа и расчёта коэффициента Хёрста.
Алгоритм моделирования экономического риска
Согласно табл. 32, более устойчивым с точки зрения подверженности влиянию экономического риска является вариант энергоснабжения за счёт дизельных электрогенераторов. При этом более высокие доходы предприятие может получить при альтернативном варианте энергоснабжения за счёт МГЭС, однако будут существенно отличаться от первоначального планового уровня под влиянием изменений цен на серебро и энергоносители, колебаний валютных курсов и инфляции, а также совокупности других факторов неопределённости, оцененных через их экономическую составляющую. Рассмотрим альтернативный вариант освоения участка Вертикальный Мангазейского месторождения за счёт использования комбинированного способа энергоснабжения горных работ: на начальном этапе – за счёт дизельных электрогенераторов с последующим переходом на энергомощности малой гидроэлектростанции. Проиллюстрируем на этом примере возможность применения разработанной в диссертации модели оценки экономического риска для целей стратегического планирования и повышения устойчивости горного предприятия по освоению данного месторождения.
Целесообразность применения комбинированного варианта энергоснабжения обусловлена следующим. Энергообеспечение за счёт мощностей малой гидроэлектростанции позволяет нивелировать высокие риски по доставке дизельного топлива к месту ведения горных работ, особенно в зимнее время. Однако в горных районах и районах с особыми климатическими условиями одним из основных недостатков МГЭС является то, что в зимний период они резко сокращают выработку электроэнергии в связи с изменением мощности потока воды. Поэтому для обеспечения бесперебойного энергоснабжения предприятия по освоению месторождения на требуемом уровне мощности необходим дополнительный источник энергии. В условиях рассматриваемых в диссертации месторождений таким источником являются дизельные электрогенераторы.
Комбинированный вариант энергоснабжения предлагается реализовать следующим образом. Строительство малой гидроэлектростанции мощностью 5 МВт начинается параллельно со строительством рудника и обогатительного цеха для обеспечения выработки гидроэлектроэнергии с началом горных работ на участке Вертикальный. С апреля по сентябрь, когда реки свободны ото льда, горные работы полностью обеспечиваются за счёт энергии, вырабатываемой МГЭС (дизельные генераторы находятся в резерве), в остальное время снабжение осуществляется за счёт привлечения дополнительно, как источника энергоснабжения, дизельных электрогенераторов. Предполагается, что в случае, если МГЭС ориентирована только на обеспечение собственных потребностей горного производства, себестоимость вырабатываемой ею энергии определяется себестоимостью вырабатываемой мощности (так как станция не подключена к центральной сети). В то же время снижается годовое потребление дизельного топлива и уменьшается степень влияния динамики цен нефтепродуктов на энергозатраты горного предприятия. Для расчёта комбинированного способа энергоснабжения также применяются скорректированные цены на электроэнергию, вырабатываемую МГЭС (Приложение В). В табл. 33 рассмотрены итоговые результаты расчёта.
Согласно табл. 33, чистый дисконтированный доход при комбинированном варианте энергообеспечения с вероятностью 95% составит не менее 3187,2 млн. руб. При этом недополучение чистого дисконтированного дохода относительно целевого значения оценено в 266,2 млн. руб., что примерно в два раза ниже аналогичных показателей для предыдущих рассмотренных вариантов энергоснабжения. Таким образом, по сравнению с рассмотренными выше двумя вариантами, третий вариант освоения участка Вертикальный Мангазейского месторождения серебра за счёт применения комбинированного способа энергоснабжения горных работ существенно повышает экономическую эффективность, устойчивость и снижает экономический риск горного предприятия – недропользователя.
Разработанная в диссертации модель оценки экономического риска предприятий по освоению месторождения серебра также позволяет осуществить выбор приоритетных объектов для инвестирования и определить порядок ведения горных работ в пределах одного или нескольких месторождений (участков месторождения). Для этого перспективные объекты для освоения ранжируются по степени геологической изученности и по одному из приоритетных критериев: объёму запасов, содержанию серебра в руде, капитальным вложениям; для каждого объекта или для групп объектов осуществляется оценка интегрированного показателя риска недополучения чистого дисконтированного дохода NPVaR. При этом дополнительно моделируются объём и качество запасов, так как от этого в конечном итоге зависит объём производства. Полученные показатели интегрированного риска в денежном выражении и в выбранном доверительном интервале позволяют наглядно сопоставить эффект от освоения выбранных месторождений (участков месторождений). Таким образом, использование разработанной модели оценки экономического риска предприятий по освоению месторождений серебра Западного Верхоянья позволяет упростить процесс принятия управленческого решения и повысить его эффективность. где /Г - среднее значение бинарной функции потерь, NPVaRt -смоделированное значение интегрированного экономического риска за период освоения месторождения, NPVt _ изменения генерируемых чистых дисконтированных потоков при освоении: NPVt = NPVi - ТNPV (і - номер моделируемого сценария от 1 до 10 000). Результаты моделирования считаются достоверными, если значение (1- /Г) бинарной функции потерь максимально близко к значению доверительного интервала вероятности [62].
