Содержание к диссертации
Введение
1. Глава I. Экономическая сущность и проблемы повышения эффективности инвестиционных проектов 9
1.1. Основные понятия и характеристики инвестиционных проектов. 9
1.2. Анализ методов оценки эффективности инвестиционных проектов в условиях неопределенности 12
1.3. Формулировка задач повышения достоверности экономического обоснования инвестиционных проектов 19
2. Глава II. Разработка аналитических моделей чувствительности показателей эффективности инвестиционных проектов к действию возмущающих факторов 34
2.1. Адаптация аппарата теории чувствительности к задачам анализа оценки эффективности инвестиционных проектов 34
2.2. Разработка моделей чувствительности чистого дисконтированного дохода к вариациям входных параметров 37
2.3. Модель согласованного оперативного управления реализацией инвестиционного проекта в условиях неопределенности 56
3. Глава III. Разработка методических подходов повышения достоверности экономического обоснования инвестиционных решений в условиях неопределенности 59
3.1. Разработка методики ранжирования возмущающих факторов по степени их влияния на интегральные показатели эффективности инвестиционного проекта 60
3.2. Разработка методики ранжирования возмущающих факторов по степени их влияния на интегральные показатели эффективности инвестиционного проекта 68
3.3. Внедрение разработанного инструментария в практику инвестиционного проектирования 77
4. Выводы результаты 88
5. Литература
- Анализ методов оценки эффективности инвестиционных проектов в условиях неопределенности
- Формулировка задач повышения достоверности экономического обоснования инвестиционных проектов
- Разработка моделей чувствительности чистого дисконтированного дохода к вариациям входных параметров
- Разработка методики ранжирования возмущающих факторов по степени их влияния на интегральные показатели эффективности инвестиционного проекта
Введение к работе
Актуальность исследования
Повышение конкурентоспособности отечественной продукции, преодоление кризиса и переход к экономическому росту в России невозможны без широкомасштабного привлечения инвестиций в экономику отечественной промышленности, направленные на обновление и реструктуризацию основных фондов. Для подъема инвестиционной активности нужны согласованные меры по обеспечению благоприятных макроэкономических условий, трансформации сбережений в капиталовложения, а также меры по совершенствованию управления инвестиционными процессами. Переход от централизованного распределения инвестиционных ресурсов к децентрализованному инвестированию делает приоритетным решение этих задач на уровне предприятия.
Рыночная экономика представляет множество различных возможностей для вложения капитала. В условиях ограниченности финансовых ресурсов предприятий чрезвычайно актуальной является проблема выбора наиболее эффективных инвестиционных проектов (ИП). В этой связи, с учетом изменившихся социально-экономических условий хозяйствования, необходима разработка методов оценки эффективности ИП и алгоритмов управления ими, которые учитывают специфику переходного периода экономики России.
Следует отметить, что вопросы оценки эффективности инвестиций всегда были актуальными для практики и находились в центре внимания экономической науки. В разработку проблем принятия инвестиционных решений и оценки эффективности проектов существенный вклад внесли отечественные ученые Виленский П.Л, Вчерашний Р.П., Идрисов А.Б., Ковалев В.В., Лившиц В.Н., Липсиц И.В., Павлюченко В.М., Стоянова Е.С., Четыркин Е.М., Шапиро В.Д., Шеремет В.В., Юркевич А.А.
Большое значение при подготовке и экспертизе инвестиционных проектов имеет оценка надежности, чувствительности показателей их эффективности в условиях возмущений и неопределенности.
Вопросам применения методологии теории чувствительности в задачах управления промышленным предприятием посвящены работы отечественных ученых Быховского М.А., Багриновского К.А., Гришанова Г.М., Засканова В.Г., Селезнева Н.А., Макарова А.Н. Известны многие практические пособия по подготовке и анализу инвестиционных проектов, успешно используемые в странах с развитой рыночной экономикой. Однако условия переходного периода экономики России, характеризующиеся высоким темпом инфляции, непропорциональным изменением цен, труднопрогнозируемым спросом на продукцию, общей политической и экономической нестабильностью, необходима адаптация принятых в международной и отечественной практике методов и средств управления инвестициями в условиях неопределенности.
В этой связи являются актуальными задачи совершенствования методов принятия инвестиционных решений с учетом специфических условий развития рыночных отношений в России. В частности, требуется разработка экономико-математических моделей, позволяющих описывать влияние возмущающих факторов внешней и внутренней среды на изменение показателей эффективности проекта; модели по определению критических значений факторов, при которых проект со-
храняет экономическую привлекательность; а также методы оперативного управления процессами реализации инвестиционных проектов в условии неопределенности.
Актуальность темы диссертации, ее практическая значимость определили цели и задачи данного научного исследования.
Целью работы является повышение эффективности инвестиционной деятельности предприятий за счет разработки и внедрения моделей оценок эффективности и методов управления инвестиционными проектами в условиях неопределенности.
Формулировка вышеуказанной цели предопределила решение следующих задач:
Осуществить критический анализ методов и подходов к задачам оценки эффективности инвестиционных проектов в условиях неопределенности.
Разработать модели чувствительности показателей эффективности инвестиционных проектов к действию возмущающих факторов.
Сформировать модели определения критических (допустимых) значений факторов проекта, при которых он сохраняет свою экономическую привлекательность.
Предложить аналитическую модель оценки необходимой точности исходных данных для получения задаваемой достоверности выходных показателей инвестиционных проектов.
5. Разработать алгоритм анализа и оптимизации вариантов инвестиционных
проектов, позволяющий ставить и решать задачи синтеза значений факторов, обес
печивающих гарантированные показатели инвестиционных проектов в условиях
неопределенности.
Разработать экономико-математическую модель, использование которой формирует условия согласования экономических интересов участников инвестиционного проекта и обеспечивает эффективность его реализации.
Апробировать полученные теоретические результаты на материалах реального инвестиционного проекта.
Объектом исследования являются инвестиционные проекты предприятий, реализация которых осуществляется в условиях неопределенности.
Предметом исследования являются модели и методы управления инвестиционными проектами, реализуемых в условиях неопределенности.
Методология и методы исследования. Теоретической и методической основой исследования явились работы отечественных и зарубежных специалистов по рассматриваемой проблематике, теории чувствительности, методам экономико-математического моделирования, системного анализа и теории активных систем.
Научная новизна работы. В ходе исследования получены новые научные результаты:
Аналитические модели чувствительности показателей эффективности инвестиционных проектов к действию возмущающих факторов, позволяющие реализовать задачи анализа и синтеза показателей в условиях неопределенности.
Для частного случая (постоянство потока денежных средств) получила аналитическая модель расчета внутренней нормы доходности инвестиционного проекта.
На основе разработанных моделей чувствительности сформирован алго-
ритм анализа и оптимизации вариантов инвестиционных проектов, позволяющий решать задачи синтеза допустимых, значений возмущающих факторов, обеспечивающих гарантированные показатели инвестиционных проектов в условиях неопределенности.
4. Разработана модель управления механизмом реализации инвестиционного проекта, реализуемого в условиях неопределенности, учитывающая принцип согласования экономических интересов участников инвестиционного проекта.
Теоретическая и практическая значимость диссертации.
В теоретическом плане значимость диссертации заключается в разработке научного и методического аппарата, применение которого обеспечивает возможность решения задач повышения эффективности и надежности принимаемых решений при проектировании и оперативном управлении инвестиционными проектами в условиях неопределенности. Практическая значимость работы заключается в доведении результатов теоретических разработок до практических методик, прикладных моделей, использование которых позволяет решать конкретные задачи управления инвестиционными проектами, реализуемых в условиях неопределенности.
Внедрение и апробация результатов работы.
Материалы работы были представлены на следующих конференциях:
8-ой Международной н/п конференции «Проблемы развития предприятий: теория и практика», Самара, СГЭУ, 2009.
9-ой Международной н/п конференции «Проблемы развития предприятий: теория и практика», Самара, СГЭУ, 2010.
Публикации. Наиболее существенные положения и результаты исследования опубликованы в 8 научных трудах, из них 5 - в изданиях, рекомендованных Высшей аттестационной комиссией.
Объем и структура работы.
Анализ методов оценки эффективности инвестиционных проектов в условиях неопределенности
Состояние экономики на современном этапе ее развития в России характеризуется высокой степенью нестабильности и неустойчивости, которые обуславливаются наличием целого спектра специфических условий, среди которых, прежде всего, следует отметить неопределенность возмущающих факторов. В связи с этим объективно возникают задачи повышения достоверности оценки эффективности инвестиционных проектов при неопределенности внешней и внутренней среды (спрос, цены, поведение конкурентов и других рыночных факторов).
Согласно Рекомендациям, под неопределенностью понимается: «...неполнота или неточность информации об условиях реализации проекта, в том числе - о связанных с ним затратах и конечных результатах. Неопределенность, связанная с возможностью возникновения в ходе реализации проекта неблагоприятных ситуаций и последствий, характеризуется понятием риска». Факторы риска и неопределенности должны подлежать учету при расчете показателей эффективности проекта. В Рекомендациях указываются следующие наиболее существенные виды неопределенности и инвестиционных рисков: 1. Риск, связанный с нестабильностью экономического законодательства и текущей экономической ситуацией, с условиями инвестирования и использования прибыли. 2. Внешнеэкономический риск (возможность введения ограничений на торговлю и поставки, закрытия границ и т.п.). 3. Неопределенность политической ситуации, риск неблагоприятных социально-политических изменений в стране или регионе. 4. Неполнота или неточность информации о динамике технико-экономических показателей, параметрах новой техники и технологии. 5. Колебания рыночной конъюнктуры, цен, валютных курсов и т.п. 6. Неопределенность природно-климатических условий, возможность стихийных бедствий. 7. Производственно-технологический риск (аварии и отказы оборудования, производственный брак и т.п.). 8. Неполнота или неточность информации о финансовом положении и деловой репутации предприятий-участников инвестиционного процесса (возможность неплатежей, банкротств).
Подводя итог сказанному следует признать, что неопределенность при принятии решений о целесообразности или нецелесообразности реализации того, или иного инвестиционного проекта является объективностью, которую следует воспринимать как данность. Поэтому очень важным является разработка методических подходов и инструментальных средств, позволяющих «увязывать» показатели ожидаемой эффективности с их достоверностью. При этом возникает гамма задач соответствующих рассматриваемой проблеме. Рассмотрим их последовательно. Представим структурно процедуру принятия решений по инвестиционному проекту (рис. 1.1). х к Инвестицион ныи проект v „
Составляющими вектора х являются показатели исходной информации, которая используется при расчетах. Выходной вектор у представляет собой совокупность показателей эффективности инвестиционного проекта. Очевидно, что центральным элементом в рассматриваемой системе с точки зрения достоверности получаемых результатов является достоверность исходной информации. Действительно, модели (1.1 - 1.4) являются детерминированными и при фиксированных исходных данных однозначно определяют выходные характеристики (ЧДД, ВНД, Ток, ИД). Однако, как уже отмечалось выше, достоверность получаемых результатов определяется достоверностью (погрешностью) исходных данных, к которым относятся: - ожидаемые доходы (Д); - ожидаемые затраты (ZJ) - единовременные инвестиционные затраты (Kj)
Отметим при этом, что каждая из указанных выше характеристик (будем в дальнейшем называть их факторами) является сложной функцией от разнообразных параметров (спрос на продукцию, цены на товары и ресурсы существующие налоговые параметры и т.д.). Следовательно для оценки достоверности получаемых результатов необходима информация о возможных отклонениях этих факторов от номинально прогнозируемых. Более того необходимо разработать аппарат, позволяющий ранжировать факторы по степени их влияния на выходные характеристики инвестиционных проектов и рассчитывать количественные оценки возможных отклонений. Такое ранжирование необходимо для правильной расстановки приоритетов при решении задач выбора (расчета) точности исходных -данных (значений) факторов, их дальнейшей детализации. Отметим ещё раз, что в условиях ограниченности финансовых ресурсов решающее значение для принятия инвестором решения об инвестировании проекта имеют методические подходы, позволяющие проводить аргументированное и многовариантное обоснование эффективности ИП, а также надежности ожидаемых результатов. Использование таких подходов позволит своевременно отказаться от неэффективных или рисковых (ненадежных) проектов и не тратить ресурсы на их дальнейшую разработку. Если проект не соответствует предъявляемым требованиям по показателям эффективности и достоверности их оценок, то необходимо рассматривать иные варианты их развития.
Для разрешения указанных проблем необходимо разработать специальный аппарат, включающий методы, модели и алгоритмы, позволяющие решать задачи анализа и синтеза значений факторов проекта, степени их влияния на выходные характеристики, оценки достоверности получаемых результатов. Отметим, что существующие методики и программные продукты не обеспечивают аналитических подходов к анализу процессов осуществления проекта и, следовательно, к формализованному представлению задач синтеза управляющих воздействий для компенсации негативного влияния внешней и внутренней среды.
Учитывая особенности российской экономики (нестабильность), актуальной является задача разработки методов проектирования и оптимального выбора наиболее устойчивых к изменениям внешней и внутренней среды проектов. Поэтому важной является разработка методического подхода, моделей и алгоритмов для определения наиболее значимых возмущающих факторов среды и количественной оценки устойчивости проекта к этим факторам. Результатом такой разработки должна стать методика, которая позволит провести ранжирование проектов по степени их устойчивости и выбрать оптимальный для инвестирования. Особую актуальность представляют задачи синтеза значений исходных данных (значений факторов), их точности для достижения требуемой устойчивости ИП к вариациям входных воздействий. Следует отметить, что в Рекомендациях обращено внимание на необходимость разработки соответствующих методов снижения влияния неопределенности при оценке эффективности ИП путем применения соответствующих методов повышения достоверности оценок эффективности проекта. Данная декларация, однако, составляет открытым вопрос о том, что такое «соответствующие методы».
Формулировка задач повышения достоверности экономического обоснования инвестиционных проектов
Как указывалось выше для задач оценки эффективности инвестиционных проектов имеют место четыре входных факторов, определяющих результаты - ДІ5 Zj, Кіз а. В этой последовательности будут рассмотрены процедуры разработки моделей чувствительности. Разработка модели чувствительности чистого дисконтированного дохода к вариациям доходов.
В соответствии с введенными выше положениями чувствительность ЧДД к Д будет определяться как частная производная модели ЧДД (1.1) к Д тд пЧДД РДг (2.5) ffli (1 + а)1 Исследуем основные свойства модели (2.5). Ее анализ показывает, что чувствительность р1! есть безразмерная функция двух переменных: нормы дисконт, номера шага проекта и имеет следующие пределы изменения. Содержательная интерпретация модели (2.5) ясна и понятна, полностью согласуется с экономическим смыслом взаимосвязи параметров. Основное ее достоинство заключается в том, что она позволяет получать количественные оценки этих взаимосвязей. Необходимо также акцентировать внимание на одно интересное обстоятельство связанное с моделью (2.5) и совершенно не.очевидное при простом, содержательном анализе. Речь идет о том; что чувствительность ЧДД к вариациям доходов абсолютно не зависит специфики проекта (т.е. абсолютных значений доходов и- затрат), а определяется исключительно выбираемой нормой дисконта. В качестве примера в таблице 2.1 и на рис. 2.1 даны табличные и графические результаты использования модели (2.5).
Проведенные расчеты наглядно проиллюстрировали адекватность полученной модели экономическому смыслу, а именно: - увеличение нормы дисконта приводит к снижению величины ЧДД; - с увеличением шага проекта величина показателя чувствительности уменьшается Сказанное объясняется самим принципом дисконтирования, однозначно показывающим меньшую стоимость, которые будут получены в будущем, по отношению к той же стоимости настоящего момента.
Разработка модели чувствительности чистого дисконтированного дохода к вариациям затрат Аналогично предыдущему получим модель чувствительности ЧДД к вариациям затрат, определяемую как частная производная (1.1) к D, чщ = дЧДЦ 1_ Z Ж (1 + «) (2.6) Проведем анализ основных свойств полученной модели. Сопоставление полученной модели с (2.5) показывает, что р4 3, =-р ДД, т-е. значения этих функций равны по абсолютной величине и противоположны по знаку. Здесь также следует отметить, что чувствительность чистого дисконтированного дохода не зависит от специфики проекта (т.е. абсолютных значений доходов и затрат), а определяется выбранной нормой дисконта а и номером шага проекта.
Модель (2.6) полностью согласуется с качественными представлениями о экономической сущности исследуемых процессов. Действительно, используя (2.6) видно, что: увеличение нормы дисконта приводит к уменьшению влияния затрат на величину чистого дисконтированного дохода, что полностью согласуется с экономическим смыслом процедур дисконтирования. Соответственно увеличение шага проекта снижает чувствительность чистого дисконтированного дохода к изменению затрат и модель (2.6) позволяет количественно оценить это влияния.
Модель чувствительности чистого дисконтированного дохода к вариациям единовременных вложений будет рассмотрено ниже.
Предложенные выше модели чувствительности к вариациям доходов и затрат безусловно являются полезным инструментом анализа. В то же время углубляя задачу анализа чувствительности ЧДД к возмущениям входных факторов следует отметить, что доход, текущие затраты и инвестиционные вложения является функциями многих параметров, а именно: 1. Цена реализации продукции на на і-ом шаге С;. 2. Объем производства продукции на і-ом шаге х,. 3. Условно-постоянные затраты на і-ом шаге Aj. 4. Норматив условно-переменных затрат на выпуск единицы продукции на і-ом шаге В;. 5. Инвестиционные затраты К,.
Рассмотрим теперь более детально модели чувствительности чистого дисконтированного дохода к вариациям входных возмущений, входящих в модель (2.8).
Чувствительность к цене реализации Чувствительность чистого дисконтированного дохода к изменению цены реализации продукции на на і-ом шаге определяется как частная производная (2.8) по С; и составляет С rJC, (l + a)1 - {2У) Полученная модель помимо ее положительных качеств с точки зрения оценки количественной меры влияния СІ на ЧДД позволяет, сделать ряд качественных выводов: - Модель чувствительности ЧДД к изменению цены реализации продукции имеет размерность единиц продукции; - Значения чувствительности лежат в следующем диапазоне 0 рЧт хГ, - Так как значение чувствительности /3 т прямо пропорционально значению объема производства на і-м шаге проекта, то при уменьшении объема производства чувствительность ЧДД к изменению цены реализации продукции уменьшается. При увеличении объема производства на і-м шаге чувствительность ЧДД к изменению цены реализации продукции увеличивается. Это согласуется с тем фактом, что при больших объемах производства, малое изменение цены реализации продукции существенным образом влияет как на общую выручку предприятия на текущем шаге проекта, так и на уровень ЧДД; - Увеличение нормы дисконта и (или) номера шага проекта приводит к уменьшению значения чувствительности р дд . Это говорит о том, что, при прочих равных условиях, изменения цены реализации продукции в периодах, относящихся все более и 1 более к будущему, вносят все меньший и меньший вклад в изменение ЧДД. На рис. 2.2 дана графическая иллюстрация сказанному для случая Х2 = 70000, Х,0 = 150000, а = 0,04. Анализ полученных результатов позволяет сделать следующие заключения и вывод по степени важности и полезности модели (2.9). Одним из центральных с практической точки зрения является возможность использования данной модели для определения допустимо возможной цены
Разработка моделей чувствительности чистого дисконтированного дохода к вариациям входных параметров
Подготовка исходных данных в инвестиционном проектировании связана с оценкой значений факторов, относящихся к будущим периодам времени. В силу этого возникает необходимость в оценке прогнозного значения объемов продаж, цены реализации продукции, стоимости затрачиваемых ресурсов, кредитных ставок и т.п., что существенно усложняет процесс инвестиционного проектирования. В условиях неопределенности перспектив развития экономики России, сложности прогнозирования конъюнктуры рынка особую остроту и актуальность приобретает задача оценки влияния точности подготовки исходных данных на точность и достоверность ИПЭ проекта. Проведение подобных исследований осуществляется в рамках анализа рисков проекта, являющимся важнейшей составной частью экспертизы проекта и в значительной степени влияющим на принятие решения об инвестировании. Важность проведения исследований состоит в том, что их результаты используют не только на прединвестиционной фазе при принятии решения об инвестировании, но и на эксплуатационной фазе при управлении функционирующим объектом инвестирования.
Решению задачи оценки влияния точности подготовки исходных данных на достоверность ИПЭ проекта уделяется большое внимание в современной научной и практической литературе, посвященной вопросам инвестиционного проектирования. В публикациях в качестве решения этой проблемы предлагается использовать оценки чувствительности ИПЭ к действию возмущающих факторов, полученные с помощью пакетов прикладных программ по инвестиционному проектированию. Характерным недостатком данного подхода является то, что любое изменение в модели осуществления ИП влечет за собой необходимость пересчета значений оценок эффективности. Это приводит к дополнительным материальным и трудовым затратам на прединвестиционной фазе. Указанный подход не создает предпосылок для синтеза значений точности подготовки исходных данных для достижения заданной достоверности ИПЭ проекта.
В силу вышесказанного, чрезвычайно актуальным является создание практической методики, позволяющей помимо оценок эффективности инвестиционных проектов осуществлять расчет показателей их надежности. Как было показано в главе I входные воздействия имеют различную степень влияния на выходные показатели инвестиционного проекта. Количественной мерой влияния является коэффициенты чувствительности. Поэтому анализ недежности (устойчивости) проектных решений начнем с исследования количественных закономерностей, определяющих взаимосвязь возмущений на входе с порождаемыми ими отклонениями выходных показателей, что в свою очередь может привести к снижению надежности достижения ожидаемых результатов.
Исследование данной проблемы начнем с задачи ранжирования исходных данных, (значений возмущающих факторов) по степени их влияния на ИПЭ проекта. Данная методика позволит провести ранжирование факторов по степени необходимой точности подготовки для достижения требуемой достоверности ИПЭ проекта. Полученная информация позволит обоснованно расставить приоритеты в процессе подготовки исходных данных, распределить затраты на обеспечение требуемой точности их подготовки. В конечном итоге это позволит не только повысить качество инвестиционного проектирования, но и снизить материальные и трудовые затраты на прединвестиционную фазу, что особенно актуально в условиях ограниченности финансовых ресурсов предприятий-инвесторов. Перейдем к разработке практической методики ранжирования возмущающих факторов по степени влияния на ИПЭ проекта. В главе I диссертации были достаточно подробно исследованы вопросы оценки чувствительности выходных показателей к возмущениям входных параметров. Полученные результаты являются эффективным инструментом с помощью которого можно осуществить постановку и решение задач оценки надежности принимаемых инвестиционных решений.
Ранжировка возмущающих факторов по степени их влияния на выходные показатели будем осуществлять на основе информации о показателях чувствительности. С целью упрощения стилистики изложения
материала примем упрощенную форму записи /?/, означающую чувствительность у- ой выходной характеристики инвестиционного проекта к /- му возмущающего фактору. Располагая данной информацией-появляется возможность подойти к решению важной практической задачи оценки влияния точности подготовки исходных данных на достоверность ИПЭ проекта. Значение достоверности (погрешности) вычисления у-го показателя эффективности j при принятой для расчета точности (погрешности) подготовки значения /-го фактора I -х, при принятом допущении о неизменности значений остальных возмущающих факторов может осуществляться на основании модели. У где t j - достоверность (погрешность) /- го входного фактора j - достоверность (погрешность)у- го выходного показателя X, - абсолютное значение /- го входного фактора Yj - абсолютное значение у- го выходного показателя Анализ модели (3.1) позволяет сделать следующие выводы: 1. Точность подготовки і-го фактора Х{ определяет достоверность j-ro ИПЭ 2. Увеличение требуемой достоверности j-ro ИПЭ ведет к пропорциональному увеличению необходимой точности подготовки 1-ГО фактора и наоборот. 3. Чем выше абсолютное значение і-го фактора, тем с большей точностью он должен быть определен для достижения одного и того же значения у 4. Чем выше чувствительность j-ro ИПЭ к изменению і-го фактора, тем выше необходимая точность определения і-го фактора. Значение максимальной абсолютной ошибки подготовки і-го фактора, при заданной достоверности j-ro ИПЭ, рассчитывается по модели: АХІ=-УГ- (3.2) Рх, Разработанная выше модель (3.1) позволяет решать не только прямую задачу оценки достоверности j-ro показателя эффективности при заданной точности і-го фактора, но и обратную задачу. Имеется в виду задачу нахождения необходимой точности подготовки исходных данных (значений факторов) для достижения заданной достоверности j-ro ИПЭ, то есть задачу синтеза значения точности подготовки і-го фактора для обеспечения требуемой достоверности j-ro критерия эффективности проекта.
Разработка методики ранжирования возмущающих факторов по степени их влияния на интегральные показатели эффективности инвестиционного проекта
Как указывалось выше реализация инвестиционных проектов в современном российском бизнесе протекает в условиях, характеризующихся существенной неопределенностью и риском. Предложенные в диссертации методические приемы, модели и алгоритмы, базирующиеся на использовании аппарата теории чувствительности, позволяют на научной основе с теоретических позиций ставить и решать задачи анализа и синтеза. Использование данного аппарата несет в себе две составляющие эффекта отсутствие в необходимости многовариантных расчетов (в Методических рекомендациях с целью повышения устойчивости процесса реализации ИП к возмущающим воздействиям внешней и внутренней среды предлагается проводить расчет показателей эффективности для нескольких вариантов инвестирования); возможность постановки и решения задач анализа и синтеза входных факторов и описания аналитических взаимосвязей их с выходными характеристиками проекта (эффективность, надежность).
Проиллюстрируем сказанное на примере указанного выше проекта. При этом будем исходить из того, что показатель эффективности ЧДД описывается моделью (1.1).
Проблема в данном случае заключается в том, что представленные в таблице 4.1 показатели были сформированы на основе предварительной информации, полученной в результате ретроанализа. Однако маркетинговые исследования показали, что в силу изменения условия внешней среды (цена на ресурсы, определяющая норматив условно-переменных затрат), вероятно ожидать начиная с третьего по шестой шаг реализации проекта десятипроцентное увеличение норматива условно-переменных затрат на величину ABj. Данные отклонения могут рассматриваться как погрешность оценки исходных данных, влияющих на достоверность полученных показателей инвестиционного проекта. В рассматриваемом конкретном примере, используя модель чувствительности ЧДД к вариациям норматива условно - переменных затрат () имеем: АЧДД == Е?=з ДвТ АВ = -Й=зЛ = - 07 (тысруб.) \ 5000 (, г + т- —7 + , г „ + , г ,Л = -630 тыс.руб. (4.1) \(1+0,2)3 (1+0,2)4 (1+0,2)5 (1 + 0.2)6/ VJ v J Рассчитанное отклонение может рассматриваться как абсолютная погрешность оценки ЧДД в базовом варианте (относительная погрешность составит 0,63/2,3=0,27 (27%). Разработанный в диссертации аппарат позволяет рассмотреть мероприятия, направленных на компенсацию указанных возмущений, повышение достоверности результатов оценки эффективности инвестиционного проекта с расчетом количественных характеристик. \ В качестве компенсирующих факторов для рассмотренного примера были предложены цена продукции и объем производства.
В первом варианте задачи требуется синтезировать такие значение компенсирующего фактора (цены реализации продукции Q с 3-го по 6-Ой шаг включительно), при котором результирующее изменение ЧДД будет равно нулю, что характеризует компенсацию негативных воздействий возмущающих факторов по ABt-. Во втором варианте задачи требуется синтезировать новое значение объемов производства X с 3-го по 6-ой шаг расчета проекта включительно, при котором результирующее изменение ЧДД будет равно нулю. Рассмотрим последовательно реализацию разработанного в диссертации аппарата для решения задач анализа, оптимизации и оценки достоверности получаемых результатов. Первый этап методики анализа и оптимизации вариантов реализации проекта предполагает разработку модели расчета ЧДД. Рассматриваемый проект был рассчитан с помощью программного продукта оценки эффективности ИП Project Expert 5.04. Для сопоставимости результатов данного программного продукта и результатов разработанной в настоящем диссертационном исследовании методики анализа и оптимизации вариантов реализации ИП, в качестве модели расчета ЧДД воспользуемся моделью ЧДД, заложенной в алгоритм данного программного продукта: /=о0 + а) ,=о(1 + ») где С; - цена реализации продукции на і-м шаге проекта; Х; - объем производства продукции на і-м шаге проекта (примем его равным объему продаж); А; — условно-постоянные затраты на і-м шаге проекта; В; - норматив условно-переменных затрат на выпуск единицы продукции на і-м шаге проекта; N„Pj - ставка налога на прибыль на і-м шаге проекта; N, - сумма налоговых ставок, имеющих в качестве налогооблагаемой базы объем продаж на і-м шаге проекта; А, -сумма амортизационных отчислений по активным и пассивным основным производственным фондам на і-м шаге проекта; К, - инвестиционные затраты на і-м шаге проекта.
Второй этап методики анализа и оптимизации вариантов реализации ИП предполагает выбор анализируемых возмущающих факторов и вида функциональной связи между ними. В качестве анализируемых факторов в базовом варианте выбраны значения условно-переменных затрат с 3-го по 6-ой шаг расчета проекта включительно. В качестве компенсирующего фактора в первом варианте выбрана стоимость реализации продукции.
Во втором варианте задачи в качестве анализируемых факторов также выбраны значения условно-переменных с 3-го по 6-ой шаг расчета проекта включительно. В качестве компенсирующего фактора выбран объем производства продукции с 3-го по 6-ой шаг расчета проекта. Между условно-переменными затратами и объемом производства существует прямая зависимость, пропорциональная нормативу условно-переменных затрат на выпуск единицы продукции.
