Содержание к диссертации
Введение
1. Теоретические положения контракта жизненного цикла как формы государственно-частного партнерства 11
1.1. Социально-экономическая сущность и формы государственно-частного партнерства . 11
1.2. Контракт жизненного цикла как форма государственно-частного партнерства при реализации инфраструктурных проектов в РФ 33
1.3. Мировой и отечественный опыт выделения земельных участков для реализации контрактов жизненного цикла 44
2. Методы оптимизации контрактов жизненного цикла в условиях динамичной макроэкономической ситуации 56
2.1 Учет факторов риска и неопределенности при реализации проектов государственно-частного партнерства 56
2.2 Влияние тренда инфляции на оценку эффективности проектов, реализуемых на условиях контракта жизненного цикла 64
2.3 Применение нейросетевых моделей при реализации проектов государственно-частного партнерства 91
3. Нейросетевое моделирование при оценке стоимости земельных участков, предназначенных для реализации ГЧП проектов 110
3.1 Методы количественного описания и оптимизации функционирования рынка в условиях неопределенности 110
3.2 Авторская методика нейросетевого описания экономических систем при несбалансированности обучающего массива эмпирических данных 120
3.3 Технология нейросетевого описания земельного рынка при реализации контрактов жизненного цикла в дорожном хозяйстве 129
Выводы и предложения 148
Список литературы 152
- Социально-экономическая сущность и формы государственно-частного партнерства
- Учет факторов риска и неопределенности при реализации проектов государственно-частного партнерства
- Применение нейросетевых моделей при реализации проектов государственно-частного партнерства
- Авторская методика нейросетевого описания экономических систем при несбалансированности обучающего массива эмпирических данных
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Развитие инфраструктуры в значительной мере определяет уровень развития экономики и стратегию ее развития на среднесрочную и долгосрочную перспективу. Управление инфраструктурными проектами на основе применения инновационных технологий позволяет существенно повысить эффективность таких проектов. В условиях снижения бюджетных средств на развитие экономики весьма актуальной становится задача привлечения частных инвестиций для реализации инфраструктурных проектов.
Для частных инвесторов основной причиной снижения активности участия в инфраструктурных проектах является высокий уровень неопределенности, связанной с отсутствием долгосрочной стратегии развития экономики, наличием проблем с обеспечением гарантий собственности и низким уровнем спроса населения, особенно на жилье и товары, не относящиеся к группе предметов первой необходимости. В сложившихся условиях, на наш взгляд, наиболее приемлемой формой взаимодействия государства, муниципалитетов и частных инвесторов при реализации инфраструктурных проектов является государственно-частное партнерство (ГЧП). Роль ГЧП особенно важна при создании проектов транспортной инфраструктуры, которые необходимы для успешного развития экономики и решения социальных задач населения.
В последние годы в экономике России существенно увеличивается разрыв между ростом числа автотранспортных средств в экономике и у населения и государственными инвестициями в дорожное хозяйство, приводящий к снижению темпов экономического роста, росту транспортной составляющей в стоимости производимой продукции и снижению мобильности населения. Такая ситуация связана с экономическим кризисом в стране и значительным дефицитом бюджетных средств, как федерального, так и областного и муниципального уровня. Привлечению частных инвестиций в транспортную инфраструктуру препятствуют высокие сроки окупаемости проектов, значительные уровни неопределенности в экономике, рисков инвестирования в инфраструктурные проекты.
В сложившихся условиях одним из эффективных механизмов финансирования проектов в транспортной инфраструктуре является механизм государственно-частного партнерства. Наиболее эффективными формами такого партнерства являются концессионные соглашения, контракты жизненного цикла или долгосрочные инвестиционные соглашения. Для таких проектов влияние факторов долгосрочного инвестирования, связанных с существенным изменением стоимости ресурсов на длительном интервале прогнозирования, изменением законодательства, снижением спроса со стороны субъектов рынка и населения на автомобильные перевозки, может оказать существенное влияние на эффективность их реализации, как для государства, так и для частных партнеров.
Учет рисков долгосрочного инвестирования в инфраструктурные проекты при строительстве автомобильных дорог позволяет выбрать такой вариант государственно-частного партнерства, который обеспечивает гармонизацию интересов государства и частных инвесторов, снижает риски инвестирования и обеспе-3
чивает надежность и высокую эффективность реализации проектов ГЧП в транспортной инфраструктуре.
Степень разработанности проблемы. Теоретическая и методологическая основа диссертации базируется на работах Алакоза В.В., Асаула А.Н., Бестенса А., Буркова В.Н., Уилкиса С., Ван-дер-Берга Г., Вуда М., Голенко Д.И., Липсица И.В, Панибратова Ю.П.
Вопросы обоснования эффективности проектов государственно-частного партнерства в транспортной инфраструктуре исследуются в работах Н. Антюшиной, В. Варнавского, Б.Волкова, Е. Гарманова, В. Гасилова, М. Дерябиной, М. Карповича, М. Клиновой, В. Кондратьева, М. Никитенковой, С. Перегудова, В. Серова, Е. Смирнова, И. Степанова, Н.Трухиной, В.Хайкина, О. Ястребова. Вопросы оценки земель и эффективности их использования в транспортной инфраструктуре рассматриваются в работах А.Варламова, Н.Комова, А.Голуб, М.Козлова, Е.Струковой.
Методы экономико-математического моделирования и оптимизации проектных решений с применением нейросетевых методов рассмотрены в работах Баркли Дж.Дж., (Buckley J.J.), Бир С. (Beer S.), Бокс Г.И.П. (Box G.E.P), Горбань А.Н., Горчакова А.А., Голунова Р.Ю., Грешилова А.В., Дли М.И., Дуброва А.М., Жака С.В., Замкова О.О., Кокс Д.Р.(Cox D.R), Круглова В.В., Лукашина Ю.П., Моргенштерн О.(Morgenshern O.) ,фон Нейман Дж.( J. von Neumann), Околеловой Э.Ю., Орловой И.В., Карповича М.А., Офина В.П., Саймон Х.(Simon Н).
Целью диссертационного исследования является совершенствование управления контрактами жизненного цикла, как одного из эффективных методов государственно-частного партнерства при реализации ГЧП-проектов в транспортной инфраструктуре и разработка на его основе оптимальных организационно-экономических решений с применением нейросетевых методов.
Цель исследования определила постановку и решение следующих задач:
провести исследование социально-экономической сущности и дать сопоставление различных форм ГЧП при реализации инфраструктурных проектов.
дать прогноз влияния инфляционных процессов на оценку позитивных и негативных последствий реализации долгосрочных проектов в транспортной инфраструктуре.
определить вклад тренда инфляции в количественную оценку проектов, реализуемых в форме контракта жизненного цикла.
сформулировать методы количественного описания и оптимизации функционирования и управления долгосрочных инфраструктурных проектов в условиях неопределенности и риска.
- оптимизировать модель нейросетевой оценки затрат при определении
вклада земельной составляющей в интегральную стоимость объектов транспорт
ной инфраструктуры.
Объектом исследования является организационно-правовая форма контрактов жизненного цикла при реализации инфраструктурных проектов.
Предметом исследования являются управленческие и социально-экономические отношения, возникающие в процессе реализации КЖЦ для инфраструктурных проектов.
Гипотезой диссертационного исследования является предположение, что эффективное развитие проектов государственно-частного партнерства в транспортной инфраструктуре возможно при использовании формы КЖЦ, которая позволяет минимизировать риски долгосрочного инвестирования.
Соответствие диссертации паспорту научной специальности. Диссертационное исследование проведено в соответствии с паспортом специальности ВАК Министерства образования и науки Российской Федерации 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством, пунктами 10.5 «Развитие форм государственно-частного партнерства» и 10.11 «Механизмы и методы принятия и реализации управленческих решений. Управление проектом».
Теоретическую и методологическую базу исследования составили труды теоретической и прикладной направленности зарубежных и отечественных исследователей по вопросам управления инфраструктурными проектами с применением норм ГЧП, применения нейросетевых моделей в экономике, законодательные, нормативно-методические и документы органов государственной власти, органов местного самоуправления и предприятий и организаций отрасли дорожного хозяйства, научно-практические разработки в области принятия оптимальных решений при реализации инфраструктурных проектов.
Информационно-эмпирической базой исследования послужили данные государственной статистики, Росавтодора и ГК «Автодор», проектных и строительных предприятий дорожного хозяйства, фактические материалы, полученные в ходе исследования, публикации по данной теме в отечественной и зарубежной печати, аналитические обзоры и документы, опубликованные в официальных электронных изданиях (официальных сайтов национальных ведомств, консалтинговых и иных коммерческих организаций, задействованных в реализации проектов государственно-частного партнерства), материалы обсуждения проблем государственной политики в сфере государственно-частного партнерства на научных конференциях, семинарах, а также результаты эмпирических расчетов автора с использованием пакетов прикладных программ Statistics 7.0.
Научная новизна исследования состоит в следующем:
-
Проведено исследование социально-экономической сущности и форм государственно-частного партнерства в транспортной инфраструктуре, отличающееся возможностью сопоставления различных форм партнерства и обеспечивающее проведение оценки конкурентоспособности разработанных ГЧП-проектов при их сравнении с отечественными и зарубежными аналогами (п. 10.5 «Развитие форм государственно-частного партнерства»);
-
Разработан алгоритм учета вклада инфляционных процессов в оценку позитивных и негативных последствий реализации долгосрочных проектов в транспортной инфраструктуре, существенным отличием которого является наличие различных трендов инфляции (растущей, практически стабильной, падающей), в условиях которой реализуются отдельные этапы длительного инвестиционного проекта (п. 10.11 «Механизмы и методы принятия и реализации управленческих решений. Управление проектом»);
-
Построена модель долгосрочного прогнозирования влияния тренда инфляции на оценку последствий реализации ГЧП проектов транспортной инфраструктуры, выполняемых на условиях контракта жизненного цикла, существенным отличием которой от известных моделей является возможность приведения парциальных показателей к одинаковым размерностям и временному промежутку, что позволяет учитывать различную динамику затрат и отдачи при реализации длительных по времени контрактов (п. 10.5 «Развитие форм государственно-частного партнерства»);
-
Определены методы количественного описания и оптимизации контрактов государственно-частного партнерства в условиях неопределенности и риска, отличительной особенностью которых является функционирование экономических систем при несбалансированности обучающего массива эмпирических данных по вновь формируемому рынку земель, имеющему высокую волатильность стоимостных показателей (п. 10.5 «Развитие форм государственно-частного партнерства»);
5. Усовершенствован раздел управления землеотводом при реализации
проектов транспортной инфраструктуры, существенным отличием которого явля
ется процедура оптимального использования имеющейся экономической инфор
мации и оптимизация процедуры сбора дополнительной информации в области
недостаточной плотности исходных данных по формирующемуся земельному
рынку (п. 10.11 «Механизмы и методы принятия и реализации управленческих
решений. Управление проектом»).
Достоверность научных результатов подтверждается теоретическим анализом научной литературы, посвященной проблемам управления инфраструктурными проектами государственно-частного партнерства, теории и практики принятия управленческих решений, связанных с управлением инфраструктурными проектами государственно-частного партнерства; применением комплекса экономических методов адекватных цели и задачам исследования; обширным объемом аналитического материала, апробацией авторских предложений в рецензируемых научных изданиях и на публичных научных конференциях; применением отдельных положений диссертационного исследования в практической деятельности предприятий.
Теоретическая значимость диссертационной работы заключается в развитии и совершенствовании методов управления инфраструктурной деятельностью при реализации ГЧП-проектов. Теоретические положения и методические разработки доведены до стадии, дающей возможность их использования в текущей деятельности государственных органов, муниципалитетов и предприятий, занятых реализацией инфраструктурных проектов.
Практическая значимость состоит в возможности применения разработанных положений при разработке технико-экономических обоснований и проектов строительства автомобильных дорог. Обоснована необходимость для проектов государственно-частного партнерства выделения раздела землеустройства в самостоятельный проект, с применением к нему критериев оптимальности, учитывающих специфику разработки этого раздела. Определен набор ценообразую-
щих параметров, архитектура нейросети и методы обработки информации по земельному рынку, дающих возможность с достаточной в практических применениях погрешностью (не превышающей 1,6%), нейросетевыми методами выполнить оценку рыночной цены земельных участков предназначенных для строительства автомобильных дорог, что позволило использовать полученные результаты при оптимизации показателей инфраструктурных проектов.
Апробация исследования. Основные положения диссертационной работы были представлены на научно-практических конференциях в различных ВУЗах России. Результаты проведенного автором анализа, а также методы оптимизации выбора трассы внедрены в работу при технико-экономическом обосновании строительства автомобильных дорог в ООО «Центр-Дорсервис» и ООО «Инжсервис». Предлагаемые в работе методические положения используются в учебном процессе в Воронежском государственном техническом университете при подготовке специалистов в области экономики и управления.
Публикации. Основные положения работы, содержащиеся в ней рекомендации и выводы, опубликованы в 10 печатных работах, в том числе в 5 изданиях, рекомендованных ВАК РФ.
Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, общим объемом 170 страниц, списка использованных источников, содержащего 211 наименований.
Социально-экономическая сущность и формы государственно-частного партнерства
Особенностью современного этапа функционирования государственного сектора в экономически развитых странах является существенная трансформация отношений собственности и управления в отраслях производственной инфраструктуры, имеющих признаки естественных монополий и включающих производственную, транспортную и социальную инфраструктуру. До последнего времени инфраструктурные объекты, на долю которых приходится значительная часть инвестиций и занятого населения в развитых странах, оставались, как правило, объектами государственной собственности и прямого государственного финансирования. В условиях дефицита бюджетов всех уровней приоритет отдается принципам управления, ориентированным на сокращение доли государственных расходов в инфраструктурных объектах и сфере предоставления общественных услуг. Эффективной формой такого сотрудничества становится институт партнерства государства и частного сектора, который принято называть термином "государственно-частное партнерство" (ГЧП) 1.
Идея такого партнерства не нова, причем в начале 20 века она стала внедряться в практику реализации крупномасштабных инфраструктурных проектов во многих странах мира, в том числе и в Российской Империи. В 1920-е годы эта идея получила теоретическое и методическое обоснование в трудах советских экономистов, создававших основы новой экономической политики государства. Акцент в таких проектах, с учетом сложного состояния экономики после гражданской войны, был ориентирован на партнерство с иностранными инвесторами, тем более что у страны после гражданской войны не было современных технологий и трудовых ресурсов высокой квалификации для решения первоочередных задач, прежде всего в оборонной промышленности.
Сегодня наблюдается новая волна интереса к проблеме ГЧП, теоретические и практические аспекты которого активно исследуются на постсоветском пространстве в работах Н. Антюшиной 2, В. Варнавского 3, М. Дерябиной 4, М. Клиновой 5, В.Кондратьева 6, М. Никитенковой 7, С. Перегудова 8, О. Ястребова 9 и других ученых. По мнению специалистов в этой сфере деятельности, ГЧП направлено на повышение эффективности рыночных отношений, как внутри страны, так и в сфере международного сотрудничества и может рассматриваться как современная альтернатива приватизации экономических объектов в рамках перехода к рыночной экономике 16 10. Ученые и специалисты выделяют специфические особенности ГЧП, отличающие данный способ сотрудничества от других форм экономических отношений государства и частного бизнеса 11:
- длительные, сроком от 10 до 20 лет, а в ряде случае - до 50 лет действия контрактов о сотрудничестве;
- уникальность реализуемых проектов, которые создаются с учетом особенностей технико-экономического обоснования, создания и функционирования объектов производственной, транспортной и социальной инфраструктуры;
- совместное финансирование проектов, осуществляемое за счет использования государственных, муниципальных и частных инвестиций в объемах, установленных договором о сотрудничестве;
- заключение каждого контракта с реализацией конкурсных процедур, в которых победителем объявляется фирма, предложившая наиболее эффективный вариант партнерских отношений, обеспечивающий достижение максимальной эффективности проекта для всех участников, с учетом наличия у каждого из них специфических интересов, связанных с различными факторами участия в проекте;
- обеспечивается такое распределение ответственности между партнерами, при котором государство берет на себя выполнение следующих функций:
- определяет цели и конечные результаты реализации проекта с позиций общественных и общегосударственных интересов;
устанавливает натуральные, стоимостные и временные ориентиры проекта и показатели его социально-экономической, бюджетной и экологической эффективности.
Частный партнер в таких проектах участвует в его софинансировании и обеспечивает выполнение текущей оперативной деятельности, связанной с:
разработкой технико-экономического обоснования,
обоснованием бизнес-плана проекта,
проектированием,
строительством,
эксплуатацией,
проведением ремонтно-профилактических работ,
управлением,
соблюдением трудового и природоохранного законодательства,
предоставлением сертифицированных, качественных услуг потребителям создаваемой продукции и услуг.
В научной литературе обозначились два подхода к пониманию термина ГЧП. Согласно одному из них, ГЧП отождествляется с формой косвенной приватизации государственной собственности 12; в соответствии с другим -партнерство формируется на стыке государственного и частного сектора экономики и позволяет использовать преимущества каждого из них для предоставления населению публичных благ 13.
По мнению В. Варнавского и М. Дерябиной, конструктивным содержанием института ГЧП является то, что он является полноценной альтернативой приватизационным программам, позволяя в полной мере реализовать потенциал предпринимательской инициативы, но при этом сохранив контрольные функции в руках государства для социально и экономически значимых секторов экономики 14. Такой подход позволяет стабилизировать взаимоотношения внутри различных слоев современного российского общества, в разной степени участвовавшего в процессе приватизации российской собственности, в результате которого возник существенный разрыв в доходах различных групп населения.
Наиболее распространенными как в мировой, так и в российской практике являются такие формы ГЧП, как операторский контракт, аренда, концессия, контракт жизненного цикла 15. По оценкам экспертов, три вида концессионных соглашений сегодня являются наиболее распространенными в инфраструктурных отраслях мировой экономики 16:
- на действующие объекты производственной, транспортной и социальной инфраструктуры;
- на создание новых объектов или модернизацию морально или физически устаревших;
- на передачу объектов государственной собственности в оперативное управление частным компаниям.
В пределах указанных выше видов возможны различные сочетания прав и правомочий сторон соглашения. Проекты ГЧП специалисты идентифицируют следующим образом 17
Учет факторов риска и неопределенности при реализации проектов государственно-частного партнерства
Поправки на риски, связанные с инвестициями в ГЧП-проекты, включают:
- безрисковую ставку, равную учетной ставке ЦБ РФ;
- премию за риск инвестиций в оцениваемый объект, определяемую исходя из его специфических особенностей;
- премию за низкую ликвидность недвижимости в автодороги, обоснованную высокой стоимостью капитальных затрат и выполнением социальных ряда функций, традиционно выполняемых дорожной отраслью;
- премию за инвестиционный менеджмент, оцениваемый развитием бизнеса и уровнем благосостояния населения в различных регионах России.
В качестве экономических рисков, связанных с выполнением работ по землеотводу и оказывающих наибольшее влияние на эффективность проектов, следует отнести 49:
- срыв работы над данным проектом из-за неуступчивости собственников земельных участков;
- увеличение сроков работы над проектом, связанной с существенным несоответствием исходной информации и реальных условий реализации проекта;
- неполнота и наличие неточностей в землеустроительной, кадастровой, планово-картографической, мониторинговой информации;
- большое число разноплановых специалистов, занятых в проекте землеустройства;
- нестабильность социально-экономической ситуации в национальной и региональной экономике.
Для ГЧП-проектов, ориентированных на предоставление комплекса сервисных услуг для пользователей платных участков, важное значение имеет предоставление сервисных услуг, включающих наличие автозаправочных станций, пунктов питания и отдыха, сервисного обслуживания автотранспорта и мобильной связи. Затраты, связанные с сервисным обслуживанием, могут составлять до 10 % доходов от эксплуатации платных участков. На стадии землеотвода необходимо определить такие места для создания таких объектов, которые обеспечат их высокую окупаемость. Для определения таких мест и их пропускной способности можно использовать методы теории массового обслуживания. Критериями эффективности функционирования таких систем могут быть:
- критерий максимума обслуженных заявок (единиц автотранспорта);
- критерий максимума прибыли от функционирования системы массового обслуживания.
Первый критерий в наибольшей мере применим для проектов платных дорог большой протяженности. Второй критерий более эффективен для участков дорог с небольшой интенсивностью или высокой неритмичностью транспортного потока по дням недели или сезонам. Важной особенностью оценки эффективности долгосрочных проектов является прогнозирование затрат и результатов на весь период реализации проекта. Применительно к земельной составляющей, важными параметрами, оказывающими существенное влияние на эффективность проекта, являются:
- несовершенство земельного рынка, в результате чего нет актуальной, постоянно обновляемой базы данных о ценах на земельные ресурсы;
- отсутствие апробированных процедур при оформлении земельных участков для строительства автомобильных дорог;
- нестабильность экономического развития, приводящая к большому разбросу уровня инфляции для определенных временных интервалов и различных видов ресурсов.
В этих условиях представляется целесообразным применение нейронных технологий для определения таких значимых параметров, которые в наибольшей мере оказывающих влияние на эффективность проектных решений. Такой подход позволяет сократить затраты времени на оценку рыночной стоимости земельных участков с применением статистического метода, а также провести оценку факторов риска при определении стоимости земельных участков для реализации инвестиционных проектов в дорожном хозяйстве. Нейросетевые модели позволяют определить стоимость земельного участка на данный временной период и на среднесрочную перспективу с учетом влияющих на нее существенных факторов. Данные модели позволяют прогнозировать изменения стоимости земельных участков на значительном временном интервале, что имеет решающее значение при разработке проектов государственно-частного партнерства в дорожном хозяйстве 50.
Одним из существенных факторов, влияющих на уровень рисков ГЧП-проекта, является недостаточное обеспечение нормативно-правовой информацией. В связи с происходящими в стране рыночными реформами осуществляется существенное изменение земельного законодательства Российской Федерации. С 1 марта 2015 года вступили в действие изменения и дополнения в Земельный кодекс Российской Федерации и другие федеральные законы.
Установлен принципиально новый порядок предоставления земельных участков, изменено правовое регулирование возникновения, прекращения и реализации прав на земельные участки. Порядок предоставления земельных участков для транспортного строительства в большей мере стал опираться на градостроительную документацию: генеральные планы, правила землепользования и застройки, документацию по планировке территории, которая в настоящее время принята не во всех муниципальных образованиях. Это создает дополнительные трудности в процессе согласования вопросов землеот-вода с муниципальными органами власти.
Новое в Земельном кодексе РФ касается предоставления земельных участков на торгах, прежде всего это запрет на продажу в собственность земельных участков за некоторыми исключениями, а также прямой запрет на изменение разрешенного использования земельного участка, приобретенного в аренду по результатам аукциона. Законом установлен закрытый перечень случаев предоставления земельных участков без проведения торгов, и категории лиц, имеющих право на приобретение земельных участков без проведения аукциона.
Закон устанавливает закрытый перечень случаев, являющихся основанием для отказа в предоставлении земельных участков. Таким образом, действия органов, уполномоченных на распоряжение земельными участками, по принятию соответствующих решений,, четко ограничены рамками правового поля. Новеллой является возможность приобретения земель, находящихся в государственной и муниципальной собственности, в результате их перераспределения с земельными участками, находящимися в частной собственности.
Законом, по существу, упразднено преимущественное право заключения договора аренды земельного участка на новый срок. Изменения коснулись и порядка установления сервитута, принципиальным отличием стало то, что теперь сервитут может быть установлен по соглашению с законным владельцем земельного участка (правообладателем). При этом в случае заключения соглашения об установлении сервитута в отношении земельного участка на срок до трех лет допускается по соглашению сторон, установление сервитута без проведения кадастрового учета части земельного участка в отношении которой устанавливается сервитут и без государственной регистрации ограничения, возникающего в связи с установлением сервитута.
Примечательным новшеством является норма, позволяющая использование земель без предоставления земельного участка или установления сервитута. Изменения затронули и вопрос перераспределения полномочий по распоряжению земельными участками. В связи с актуализацией кадастровой стоимости земель населенных пунктов, основная масса заявлений по результатам кадастровой оценки земель приходится на земельные участки из состава земель населенных пунктов.
Решение об установлении кадастровой стоимости земельных участков в размере их рыночной стоимости принимается комиссией по рассмотрению споров о результатах определения кадастровой стоимости или в судебном порядке. В том и в другом случае приглашаются заинтересованные лица, в том числе представители органов местного самоуправления, на территории которых расположен земельный участок. Однако органами местного самоуправления не только не обеспечивается явка своих представителей, но также, не представляются отзывы, содержащие мотивированную позицию органа местного самоуправления в отношении стоимости земельного участка.
Введение в юридический оборот Земельного кодекса позволило осуществлять социально-экономическую оценку земель, отводимых для строительства автомобильных дорог и осуществлять многовариантное проектирование с учетом стоимости землеотвода. При этом раздел отвода земель из сугубо технической процедуры перешел в социально-экономическую и юридическую плоскость, что предполагает разработку научно-методического обеспечения этого раздела с гармонизацией противоречивых интересов для всех участников этого процесса.
Применение нейросетевых моделей при реализации проектов государственно-частного партнерства
Развитие экономической науки, пройдя через этапы описания "предпочтительных результатов", или полезности, впервые количественно сформулированной Леоном Валрасом (1834—1910), развитой Фрэнком Рамсеем и усовершенствованой Джоном фон Нейманом и Оскаром Моргенштерном в 76 книге The Theory of Games and Economic Behavior (Теория игр и экономического поведения), привело к созданию теория решений. Эта парадигма объ единяет теорию вероятностей и теорию полезности и формально позволяет осуществить принятие оптимального решения в условиях неопределнно-сти, когда среда, в которой принимается решение, может быть описана только вероятностными методами 77.
Стохастический характер системы в значительной мере определяется слабо предсказуемым поведением агентов экономической деятельности 78 При этом применение методов теории вероятностей возможно только при большом числе взаимодействующих субъектов экономической деятельности, что ограничивает пределы применимости такого подхода макроэкономическими системами 79.
В противоположном случае, для малого числа взаимодействующих субъектов (в пределе – двух), адекватной поставленной задаче является теория игр, разработанная фон Нейманом и Моргенштерном 80. Однако сложность этой модели быстро (практически экспоненциально) растет с увеличением числа взаимодействующих агентов, что не позволяет использовать ее для оптимизации поведения реальных предприятий 81.
Однако для микроэкономических систем эта концепция нашла многочисленные применения 82.
До исследований Г. Саймона эта теория исходила из концепции поведение рационального «экономического человека». Такой гипотетический субъект экономической деятельности в ответ на вызовы реального мира, выбирает оптимальный (то есть максимизирующий полную прибыль) алгоритм действий. В этой парадигме предполагается, что любые действия субъекта экономической деятельности в условиях свободной конкуренции являются объективно рациональными. Однако, в результате исследований Г. Саймон обнаружил ограниченность этой парадигмы 83 вследствие того, что модель «экономического человека» игнорирует противоречие между краткосрочным, среднесрочным и долгосрочным планированием. В частности такая модель содержит внутренне противоречие поскольку не позволяет получить ответ на вопрос –какая именно прибыль должна максимизироваться — долгосрочная или краткосрочная. Как правило, тактические решения, которые позволяют максимизировать краткосрочную прибыль, не обеспечивают стратегическую оптимизацию в долгосрочной перспективе. Верно и обратное утверждение: стратегически оптимальные решения, как правило увеличивают текущие издержки, вследствие чего приводят к снижению краткосрочной прибыли.
Это противоречие весьма ярко проявляется при оптимизации ГЧП-проектов транспортной инфраструктуры. ГЧП-проекты характеризуются значительной длительностью (как правило до 20 и более лет, в случае концессий - до 50 лет). В ходе реализации таких проектов создаются конкретные объекты инфраструктуры на основе взаимодействия большого числа субъектов экономической деятельности на основе специфических форм финансирования (в частности за счет совместного долевого инвестирования нескольких участников или частных инвестиций с дополнением государственных инвестиционных ресурсов). В ходе реализации ГЧП-проектов транспортной инфраструктуры необходимо обязательное наличие конкурентной среды, приводящее к борьбе между несколькими потенциальными частными участниками проекта 84. Процесс реализации ГЧП-проектов основан на специфических формах распределения прав, обязанностей и рисков партнеров 85. Так, государство определяет цели проекта, основываясь на приоритете общественных интересов. На этой основе определяются стоимостные и качественные характеристики проекта. В противоположность этому, частный партнер осуществляет оперативную деятельность на разных стадиях проекта и практическую реализацию услуг конечным потребителям 86.
Столь сложное взаимодействие участников реализации ГЧП-проектов не позволяет использовать для их описания и оптимизации стандартные экономические модели. Вследствие этого прогресс в исследовании ГЧП проектов требует использования нестандартного адекватного внешней экономической среде и исследуемой системе эффективных правил и процедур принятия решений. Этот инструментарий должен базироваться на современных алгоритмах переработки информации. Такой подход позволяет значительно расширить границы принятия рациональных решений даже в самых сложных ситуациях выбора. Это позволяет значительно снизить различия между рациональной процедурой принятия решений реальным содержанием социально-экономических процессов. Поэтому Г. Саймон приходит к выводу о необходимости создании инструментария, основанного на информационных технологиях, основной целью которого является приближение процесса принятия решений к рациональному, с позиции целей организации 87.
Наличие этих ограничений ставит задачу минимизации ограничителей «рационального выбора». Решению этой задачи, в частности способствуют использование количественных методов управления, информационных технологий, моделей и методов интеллектуальной поддержки процессов принятия решений 88. Именно этой задаче, в частности и посвящена данная диссертация. Вследствие этого адекватной задачам оптимизации ГЧП проектов транспортной инфраструктуры является парадигма искусственного интеллекта. В таком подходе описание фактического поведения субъекта экономической деятельности дают модели, основанные принятии не оптимальных, а "достаточно приемлемых" решений, а не модели, предусматривающие практически невозможный расчт оптимальной экономической стратегии 89.
Модели искусственного интеллекта строятся на основе теоретического аппарата нечтких множеств 90, особое развитие получившие во второй половине прошлого века. В 70–80-е годы были получены практические результаты. В частности были реализованы экспертные системы, построенные на нечткой логике 91. Нечткие экспертные системы принятия решений нашли широкое применение в медицине, технике и экономике 92. На этой основе реализованы коммерческие пакеты программ для построения нечт-ких экспертных систем, а области применения нечткой логики заметно расширяются. Она применяется в частности в сфере финансов, анализа и принятия управленческих решений 93. В бизнесе и финансах нечткая логика получила признание после того, как в 1988 году экспертная система на основе не-чтких правил для прогнозирования финансовых индикаторов единственная предсказала биржевой крах 94. Количество успешных применений в настоящее время исчисляется тысячами 95.
При этом, однако, классические нечткие системы имеют существенный недостаток, значительно сужающий область их практической применимости. В таких системах для формулирования правил и функций принадлежности осуществляется экспертами предметной области. Такой подход значительно увеличивает затраты на реализацию системы и привносит значительную субъективную составляющую 96. Кардинально решить эту проблему позволяют адаптивные нечткие системы (в англоязычной литературе – adaptive fuzzy systems). В таких системах подбор параметров нечткой системы производится в процессе обучения на эмпирических данных 97. Развитием этого подхода являются нейронные сети 98.
Авторская методика нейросетевого описания экономических систем при несбалансированности обучающего массива эмпирических данных
Динамика экономических систем определяется взаимодействием большого числа лиц, мотивация которых имеет различную природу и не всегда подчиняется законам логики. Вследствие этого практически невозможно сформулировать детерминированную математическую модель, основанную на принципах максимизации полезности и, в частности, прибыли. В то же время, исследование экономических систем строится на парадигме существования неких правил, адекватно описывающих их функционирование 155. Однако формулирование полного набора этих законов возможно только для упрощенных модельных систем 156. Для реальных систем наиболее успешным оказывается использование методов, имитирующих их поведение. Из этих методов наиболее эффективными и, вследствие этого получившими наибольшее распространение оказались нейросетевые технологии 157.
Искусственные нейронные сети, обученные типичному поведению клиентов, обнаруживают резкое изменение характера покупок, сигнализирующее о возможной краже, что позволяет значительно снизить ущерб крупных банков от подобных преступлений. Программный продукт Knowledge Seeker фирмы Angoss, основанный на нейросетевых технологиях, позволяет предсказать, кто из их клиентов в будущем будет с высокой долей вероятности задерживать выплаты по закладным 158. Большое распространение получила в конце прошлого века . Свободная от этого недостатка оценка на основе самоорганизующихся Карт Кохонена 159.
Наиболее успешно нейросетевые технологии позволяют описывать динамику систем, для которых характерны значительные, постоянно актуализирующейся в режиме реального времени 160.
При этом для эффективной работы нейронной сети важно выполнение двух условий:
1. Достаточный набор тренировочных и тестовых примеров.
2. Сбалансированность набора примеров. Множество примеров должно равномерно покрывать пространство событий. При невыполнении этого требования нейросеть будет правильно отображать динамику системы только в окрестностях точек сгущения набора примеров 161.
Эти требования, предъявляемые к качеству статистической информации, приводят к тому, что примеры успешного применения нейросетевых алгоритмов к оценке и предсказанию поведения земельного рынка и рынка строительной продукции весьма немногочисленны 162, что обусловлено неполнотой и кластеризаций эмпирических данных для таких систем. Однако для правильного отображения реальной экономической ситуации, множество тренировочных примеров должно равномерно покрывать пространство событий. При невыполнении этого условия нейронная модель будет адекватно отображать поведение исследуемой системы только в окрестностях точек сгущения набора примеров. Таким образом, селекция и сбор данных для обучения и контроля сети и их обработка является самым сложным этапом решения задачи 163. Особо важной и сложной является стадия построения модели для длительных КЖЦ-контрактов.
На этапе формирования сети неизвестно, какие из входных переменных (или их комбинаций) несут информацию полезную для решения задачи. Что затрудняет отбор множества входов 164: Однако, при значительной корреляции, в качестве входов достаточно взять лишь часть из нескольких связанных переменных, что позволит уменьшить вклад проклятия размерности
Нелинейный характер экономических задач при любом методе описания (регрессионном, модельном, статистическом и др) не позволяет осуществлять далекую экстраполяцию эмпирических данных166. В нейросетевых моделях ошибка экстраполяции может быть оценена количественно.
Метод оценки качества обучения системы на данном массиве основывается на разделении базы данных наблюдений за системой на обучающую и тестовую выборки. Для обеих выборок отклики системы известны. Такой выбор позволяет уменьшить уровень информационных помех. Однако, если резкие выбросы не являются результатами ошибок или действия неконтролируемых факторов (в этом случае их необходимо исключить из эмпирического массива), именно использование входных данных, соответствующих выбросам, имеет решающее значение для обучения сети167. При условии, что упомянутые результаты несут детерминированную информацию, они в значительной мере определяют различия между кластерами. Однако наличие резких выбросов уменьшает точность отображения типичных данных.
Кроме возможности контроля ошибкой обучения даже на фиксированном множестве примеров влияние неравномерности распределения статистической информации на точность описания может быть уменьшено путем преобразования исходного статистического массива. Это преобразование должно растягивать области сгущения набора эмпирических данных и сжимать области их разряжения
Особую важность растяжение слабо представленных в эмпирических массивах областей приобретает при построении нейросетевых моделей КЖД проектов, что связано с присущим им преобладанием типичных объектов. В то же время, именно уникальные составляющие часто вносят существенный вклад в полную эффективность проекта.
Максимальное значение дисперсии достигается при полностью равномерном распределении всех характеристик по совпадающим (например, единичным) отрезкам. Если распределение исходного эмпирического массива характеристики задается функцией fi (P), то максимизация дисперсии осуществляется преобразованием обратной функцией fi (P), такой, что выполняется условие
Из рисунков 3.1 и 3.2 видно, что при а = 4 свыше 80% наблюдений сосредоточено на интервале P Є [2; 3]; при а = 3 на том же интервале сосредоточено 60% наблюдений, а при а = 2 - менее 15%. В противоположность случаю а 1 для малых значений параметра а основная часть наблюдений сосредоточена в области малых значений аргумента: так, например, в интервале P Е [0;0.5] при а = 14 сосредоточено более 70% наблюдений. При а = 1 (прямая на рис. 1) область сгущения отсутствует, плотность наблюдений постоянна и их число пропорционально интервалу характеристики Р.
Для экспоненциально распределения (3.7) эти эффекты проявляются еще ярче. Этот факт иллюстрируется рисунком 3.3.
Как видно из рисунка 3.3, при значениях р = 2, 3 более 60% наблюдений сосредоточено в области изменения параметра Р, меньшей 0.4. При р = 0 наблюдения распределены равномерно, вследствие чего нет необходимости в преобразовании массива входной информации. Также достаточно высокой дисперсией обладает и массив наблюдений и при р = - 0. 5 .
Таким образом, преобразования массива исходных данных (3.6) и (3.8) позволяют гарантированно получить максимально эффективное обучение нейросети для реально доступного массива наблюдений. Однако область применимости этого алгоритма ограничена. Во-первых, принципиальное ограничение определяется тем, что он может быть использован только для оптимизации массивов лишь с одной областью сгущения (или разряжения) наблюдений, локализованной на краю области определения. Во-вторых, определение функции распределения по эмпирическому массиву представляет собой самостоятельную задачу. Одной из важнейших практических задач является оценка и оптимизация КЖД-проектов строительства/реконструкции автодорог. Важность этой задачи определяется их значительной стоимостью и сильным влиянием на социально-экономическую ситуацию целых регионов. Именно этот факт и предопределил необходимость реализации алгоритмов оптимизации таких проектов, выполненную в данной главе диссертации.