Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1 Теоретические основы и современные тенденции эколого-экономической оценки инвестиционных проектов 13
1.1 Основные положения инвестиционного анализа 13
1.2 Анализ текущих результатов по проблеме практической оценки инвестиционных проектов 17
1.2.1 Проблемы, возникающие при оценке и выборе инвестиционных проектов 17
1.2.2 Анализ методов обоснования инвестиционных проектов, существующих в мировой практике 18
1.3 Экологический фактор в системе управления инвестиционным проектом 25
1.3.1 Анализ текущих результатов по учету экологического фактора в системе управления инвестиционной деятельностью предприятия 25
1.3.2 Анализ текущих результатов по применению международной системы стандартов экологического менеджмента и аудита 29
1.3.3 Устойчивое развитие и его взаимосвязь с экологическими проблемами на современном этапе 35
1.4 Эколого-экономические риски и неопределенность, связанные с реализацией инвестиционных проектов 38
1.4.1 Экономические аспекты риск-анализа в сфере экологии 39
1.4.2 Неопределенность, связанная с реализацией инвестиционных проектов 42
Основные выводы по первой главе 47
ГЛАВА 2 Моделирование оценки инвестиционных проектов с учетом экологического фактора 48
2.1 Система предприятия в рамках модели Неймана-Гейла с учетом экологического фактора 49
2.1.1 Неймановский темп роста, темп роста производственного отображения 51
2.1.2 Неймановское состояние равновесия в модели с загрязнениями 52
2.1.3 Оптимальные траектории модели Неймана-Гейла с загрязнениями 54
2.2 Анализ эколого-экономических связей действующего предприятия 59
2.3 Оценка экономического ущерба от загрязнений окружающей среды 63
2.4 Использование элементов теории нечетких множеств для принятия инвестиционного решения 65
2.4.1 Теоретические основы аппарата нечетких множеств 65
2.4.2 Расчет показателей эффективности инвестиционного проекта с учетом экологического фактора на основе теории нечетких множеств 74
2.4.3 Моделирование ставки дисконтирования в системе нечеткого вывода 80
Основные выводы по второй главе 86
ГЛАВА 3 Тестирование методологии эколого-экономического оценивания инвестиционных проектов 87
3.1 Описание проектов 87
3.2 Выбор типа учета экологического фактора 88
3.3 Нахождение темпов роста предприятий в рамках модели Неймана-Гейла 90
3.4 Стоимостная оценка ущерба от загрязнений, продуцируемых производственными системами 94
3.4.1 Оценка ущерба от загрязнений водной среды 94
3.4.2 Оценка ущерба от загрязнений воздушной среды 99
3.5 Прогнозирование значений ставки дисконтирования 103
3.5.1 Создание имитационной модели для оценки вероятностных значений средневзвешенной кредитной ставки 103
3.5.2 Вывод значений ставки дисконтирования в системе FIS Matlab 108
3.6 Оценка эффективности инвестиционных проектов 111
3.6.1 Генерирование оптимистичных и пессимистичных сценариев потока денежных средств 111
3.6.2 Анализ результирующих показателей при различных видах функций принадлежности 116
Основные выводы по третьей главе 122
Заключение 123
Список литературы 125
- Анализ методов обоснования инвестиционных проектов, существующих в мировой практике
- Неопределенность, связанная с реализацией инвестиционных проектов
- Использование элементов теории нечетких множеств для принятия инвестиционного решения
- Стоимостная оценка ущерба от загрязнений, продуцируемых производственными системами
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Инвестиционная деятельность является одной из важнейших сфер экономики страны, во многом способствующая достижению ее стратегических целей. Инвестиции посредством развития производства и повышением конкурентоспособности влияют не только на условия жизнедеятельности человека, но и на состояние эколого-экономической системы в целом, поскольку любая производственная деятельность связана с использованием природных ресурсов и воздействием на окружающую среду.
Рост экологической напряженности, вызывающей потребность учета экологического фактора, делает современную экономику все более зависящей от экологических норм и ориентаций. По сути, ориентация на международную концепцию устойчивого развития, призванная объединить в себе возможности для экономического роста с сохранением экологически безопасной среды жизнедеятельности, выступает одним из главных условий на пути перехода российской экономики к инновационному типу развития.
Несмотря на значительное количество исследований в этой области, многие факторы неопределенности не могут быть учтены в рамках постулатов традиционных методов вследствие колебаний экономики, нестабильности рыночной конъюнктуры, что приводит к определенным допущениям, а затем и к ошибочным результатам.
Недостаточная разработанность проблемы построения моделей
устойчивого развития, а именно учитывающих экологический фактор при планировании экономических показателей с максимальной формализацией факторов неопределенности, обусловили выбор темы диссертации и определили ее актуальность.
Степень разработанности проблемы исследования.
Общие вопросы, связанные с обоснованием инвестиций, отражены в трудах И. Фишера, Э. Соломона, У. Шарпа, а, Д. Литнера, Л. Крушвица, а
также в многочисленных трудах отечественных авторов, таких как А.В. Воронцовский, В.К. Гуртов, Д.С. Алексанов, П.Л. Виленский, В.Н. Лившиц.
Проблему учета экологического фактора при оценке инвестиционных проектов охватывает ряд работ - А.П. Банина, М.С. Красса, Ю.Ю. Каменской, И.Ю. Ховавко, С. Эл Серафи, М.В. Мартыновой, В.Д. Фабисовича, О.Е. Медведевой, Е.Е. Перфильевой, Р. Мендельсона, С. Олмстэда.
Анализ существующих моделей оценивания проектов привел к выводу о сложности, а порой и невозможности практического применения данных моделей из-за теоретических предпосылок их построения, не соответствующих реальности. Так большинство методов опирается на предположение о совершенстве рынка капитала. К тому же, методы оперируют понятием вероятности относительно неопределенности, хотя распределения вероятностей зависят от качества исходной статистической информации, а в инвестиционном анализе достоверная статистическая информация, как правило, отсутствует ввиду уникальности каждого проекта.
В диссертационной работе предполагается использование аппарата теории нечетких множеств, являющегося сегодня одним из эффективных инструментов учета неопределенности.
Основные теоретические положения и возможности прикладного
применения теории нечетких множеств представлены в работах Л.А. Заде,
Т. Саати, Л.С. Беляева, А. Кофмана, А.Н. Борисова, В.Б. Силова, E. Энта,
А.О. Недосекина, Л.С. Берштейна, С.Л. Блюмина, И.А. Шуйковой,
А.В. Леоненкова. Однако, несмотря на большое количество научных исследований, посвященных возможностям использования теории нечетких множеств в тех или иных сферах принятия решений, область инвестиционного анализа лишь незначительно освещена в отдельных работах.
Итак, отметим, что существует необходимость разработки комплексной методологии, которая позволяла бы решить задачу эколого-экономического оценивания инвестиционных проектов, сделать выводы о целесообразности и возможности их реализации. Использование же элементов теории нечетких
множеств, позволяющих преодолеть ряд недостатков традиционных подходов, расширит сферу применения нечетко-множественного анализа. Необходимость создания подобной методологии определяет цель и задачи диссертационного исследования.
Целью диссертационного исследования является моделирование оценки инвестиционных проектов с учетом экологического фактора в условиях высокой степени стохастической неопределенности.
Достижение цели требует постановки и решения следующих задач:
исследование основных проблем, возникающих при оценке и выборе инвестиционных проектов, а также проведение сравнительного анализа методов обоснования инвестиционных проектов, существующих в мировой практике;
исследование причин устойчивого наличия экологических проблем в России, а также проблем, связанных с недоучетом экологического фактора в экономических системах предприятий;
разработка способа учета экологического фактора при оценивании экономических показателей;
разработка моделей эколого-экономической оценки эффективности проектов с использованием элементов теории нечетких множеств;
разработка метода расчета ставки дисконтирования в системе нечеткого вывода, позволяющего учесть особенности российской экономики;
осуществление практической реализации разработанной системы моделей и методов.
Объектом исследования являются предприятия реального сектора экономики, осуществляющие инвестиционную деятельность.
Предметом исследования является эколого-экономическое моделирование процесса принятия инвестиционных решений.
Область исследования. Диссертация выполнена в рамках п. 1.1. «Разработка и развитие математического аппарата анализа экономических систем: математической экономики, эконометрики, прикладной статистики,
теории игр, оптимизации, теории принятия решений, дискретной математики и других методов, используемых в экономико-математическом моделировании» и п. 1.4. «Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений» Паспорта специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки).
Научная новизна исследования. Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке комплексной методологии эколого-экономического оценивания инвестиционных проектов, позволяющей соблюсти принцип субоптимальности и снизить субъективность экспертных оценок.
Положения научной новизны диссертационной работы, выносимые на защиту.
1) Разработан способ учета экологического фактора при оценивании
экономических показателей (С. 48-54):
при исследовании системы предприятия в рамках модели Неймана-Гейла, в нее был включен вектор загрязнений;
расширены доказательства теоремы о неймановском состоянии равновесия и теоремы о необходимом и достаточном условии стремления произвольной траектории к неймановской грани, а также утверждения о темпе роста на случай модели с загрязнениями;
предложена система показателей эколого-экономических связей предприятия для выбора типа учета экологического фактора в модели Неймана-Гейла.
2) Разработаны модели расчета затрат от загрязнений окружающей среды.
Предложен способ расчета прогнозных значений экономического ущерба
от загрязнений с использованием экономического темпа роста модели
Неймана-Гейла (С. 63-65).
-
Разработаны модели расчета показателей эффективности инвестиционных проектов с учетом экологического фактора на основе теории нечетких множеств, позволяющие формализовать неопределенность уже на начальном этапе планирования (С. 75-79).
-
Разработан метод расчета ставки дисконтирования в системе нечеткого вывода, позволяющий учесть факторы неопределенности и колебания российской экономики (С. 80-85).
5) Предложен метод расчета результирующего критерия для принятия
эффективного инвестиционного решения (С. 116-122).
Теоретическая и практическая значимость исследования. Теоретическая
значимость исследования заключается в развитии теории инвестиционного
анализа в области расширения применимости методов оценивания и выбора
инвестиционных проектов в современных условиях стохастической
неопределенности и риска.
Практическая значимость результатов заключается в том, что разработанные в диссертации математические модели и методы универсальны и ориентированы на широкое использование для предприятий любого профиля, осуществляющих инвестиционную деятельность. К тому же, разработанный метод расчета ставки дисконтирования в системе нечеткого вывода может применяться не только при оценивании эффективности инвестиционных проектов, но и для целого ряда задач, связанных с оценкой стоимости компании, недвижимости, где приходится сталкиваться с необходимостью дисконтирования денежных потоков для определения будущих выгод.
Предложенный способ учета экологического фактора и дальнейший анализ эколого-экономических связей может быть использован не только при оценке ущербов от загрязнений окружающей среды и их интеграции в денежный отток проектов, но и при выработке рекомендаций по управлению отходами предприятий.
Отдельные разделы диссертационного исследования могут быть включены в учебные программы, в частности, при изучении студентами бакалавриата и
магистратуры дисциплин «Оценка эффективности инвестиционных проектов», «Экономико-математическое моделирование», «Теория принятия решений», «Исследование операций».
Информационную базу исследования составили ведомственные
нормативно-правовые акты Российской Федерации, статистические данные основных показателей экономики, а также ресурсы сети Интернет.
Теоретической и методологической основой исследования послужили фундаментальные и прикладные работы отечественных и зарубежных авторов в области инвестиционного анализа, эколого-экономического моделирования, теории нечетких множеств, имитационного моделирования.
При решении поставленных задач использовались следующие научные
направления: экономическая динамика, методы и алгоритмы теории
инвестиционного анализа, метод экспертных оценок, аппарат теории нечетких множеств, аппарат математической статистики, системный анализ, а также элементы сценарного анализа. Инструментальная поддержка заключается в использовании средств MS Excel, а также программных сред Matlab и Visual С++.
Апробация и внедрение результатов исследования.
Основные положения и результаты диссертационного исследования были изложены на следующих международных научных конференциях: «The 9th Global Conference on Sustainable Manufacturing» (Санкт-Петербург, Берлинский технический университет, 28-30 сентября 2011 г.); III Международный научный студенческий конгресс «Экономические и социальные проблемы глобальной мировой финансовой системы» (Москва, Финансовый университет, 12-19 марта 2012 г.); «The 20th International Business Research Conference» (Дубай, ОАЭ, Международный институт бизнеса, 4-5 апреля 2013 г.); «The 4th Annual International Journal of Arts & Sciences Conference on the Harvard University Campus» (Кембридж, США, Международный журнал «Наука и искусство», 26-30 мая 2013 г.); III Международная научно-практическая конференция «Новые подходы в экономике и управлении» (Прага, Чехия, Высшая школа экономики, 15-16 сентября 2013 г.); «The 11th Global Conference on Sustainable Manufacturing»
(Берлин, Германия, Берлинский технический университет, 23-25 сентября 2013 г.); «The 5th Annual Sustainable Enterprises of the Future: Social profit Conference» (Питтсбург, США, Университет Роберта Морриса, 26-27 сентября 2013 г.); «The 1st International Conference on Economic Sciences» (Вена, Австрия, Ассоциация перспективных исследований и высшего образования «Восток-Запад», 3 апреля 2014 г.); X International Scientific Conference «European Applied Sciences: modern approaches in scientific researches» (Штутгарт, Германия, АНО ЦСПИ «Премьер», 5 июня 2014 г.).
Исследование выполнено в рамках научно-исследовательских работ ФГОБУВПО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», проводимых в соответствии с общевузовской комплексной темой: «Устойчивое развитие России в условиях глобальных изменений» на период 2014-2018 гг. по межкафедральной подтеме «Математические методы, количественные модели и информационные технологии в финансах, экономике и образовании в условиях глобальных изменений».
Результаты исследования нашли практическое применение в деятельности
Департамента потребительского рынка, услуг и лицензирования, отдела
регулирования предпринимательской деятельности Министерства
экономического развития Карачаево-Черкесской республики. В частности,
разработанная в диссертации комплексная методология оценивания
инвестиционных проектов с учетом экологического фактора используется при анализе и оценивании инвестиционных проектов, а также при выработке рекомендаций по управлению отходами предприятий - инициаторов проектов.
Материалы диссертационного исследования используются кафедрой «Моделирование экономических и информационных систем» ФГОБУВПО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации» в преподавании учебной дисциплины «Моделирование эколого-экономических систем».
Публикации. Основные положения диссертации отражены в
10 научных публикациях общим объемом 6,9 п.л. (весь объем авторский), в том
числе 3 статьи авторским объемом 2,5 п.л. опубликованы в рецензируемых научных изданиях, определенных ВАК Минобрнауки России.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав,
заключения, списка использованной литературы, включающего
120 наименований, и 12 приложений. Работа включает 25 таблиц и 19 рисунков. Общий объем работы составляет 155 страниц.
Анализ методов обоснования инвестиционных проектов, существующих в мировой практике
Рассмотрим наиболее распространенные в мировой практике инвестиционного менеджмента методы обоснования инвестиционных проектов в условиях риска и неопределенности.
Метод чистого дисконтированного дохода (NPV)
Понятие чистый дисконтированный доход было впервые упомянуто в работе И. Фишера [90]. При обосновании решений с помощью метода NPV принимают проекты с положительным значением, а выбор осуществляется с позиций максимального NPV.
Несмотря на то, что метод является универсальным и может быть применен к оценке проектов практически любой природы, он имеет ряд недостатков. Наиболее существенные из них:
- метод опирается на предположение о совершенстве рынка капитала, что не соответствует реальности;
- будущие члены денежного потока предполагаются известными;
- существует вероятность того, что показатель чистой приведенной стоимости не будет соответствовать целям лица, принимающего решение, например, в случае, когда целью инвестирования является максимизация потребления при условии достижения желаемой остаточной стоимости;
- метод не учитывает финансовых ограничений инвестора, в результате чего потенциально нереализуемые проекты могут быть признаны эффективными.
Авторитетный специалист в области оценки профессор Т. Коупленд в качестве основного недостатка метода NPV выделяет отсутствие гибкости и невозможность полноценного анализа всех существующих сценариев при реализации ИП. В качестве способа преодоления недостатка предлагается синтез методов «дерево решений» и NPV [23].
Одним из вариантов преодоления указанных недостатков является также предложенный Э. Соломоном [113], а затем модифицированный Л. Крушвицем [40] метод NPV на случай несовершенного и ограниченного рынка капитала. Предполагается, что вместо показателя NPV рассчитывается остаточная стоимость проекта, а вместо ставки дисконтирования рассматриваются процентные ставки по дополняющему инвестированию и заимствованию.
Метод корректировки ставки дисконтирования
Данный способ, предполагающий модификацию группы методов, основанных на расчете чистой приведенной стоимости в условиях неопределенности, направлен в первую очередь на учет перспективной и ретроспективной неопределенностей, описанных в таблице 1.1. Вклад в развитие данной группы методов был внесен Д. Трейнером [115], У. Шарпом [111], Д. Литнером [96], Я. Моссином [99].
В процессе дисконтирования денежного потока проекта к безрисковой норме дисконта добавляется так называемая премия за риск, что, по сути, соответствует занижению будущих доходов проекта при приведении их к начальному моменту времени.
Однако, для большинства проектов это нецелесообразно, поскольку может привести к противоречивым и даже ошибочным результатам. Например, в тех случаях, когда денежный поток проекта содержит отрицательную компоненту в середине инвестиционного горизонта, что вполне естественно для инвестиционных проектов направленных на расширение производства с длительным горизонтом планирования, увеличение премии за риск приводит к занижению не только доходов, но и расходов. Использование же переменной надбавки за риск, может вызвать вычислительные трудности. Метод эквивалентов Метод предполагает корректировку не ставки дисконтирования, а денежных потоков ИП в зависимости от достоверности оценки их ожидаемой величины [25]. Соответственно, для каждого планового периода рассчитываются понижающие коэффициенты. Существует несколько вариантов расчета этих коэффициентов. Например, вычисление отношения гарантированной величины чистых поступлений денежных средств по безрисковым вложениям к запланированной величине чистых поступлений от реализации ИП в тот же период времени. Однако, при подобном способе определения коэффициентов гарантированности, денежные потоки анализируются как поступления от безрисковых вложений, и проведение анализа эффективности реализации ИП в условиях неопределенности и риска становится невозможным. Метод сценариев развития Метод сценариев был предложен Ф. Джамшиданом и Ю. Дзу [93] в 1997 году для моделирования меры риска. В последующие годы сценарный подход стал активно применяться для моделирования различных параметров. В инвестиционном анализе метод сценариев будущего развития предполагает выбор ограниченного числа наиболее важных с точки зрения лица, принимающего решение, вариантов развития проекта. Как правило, это пессимистический, оптимистический и промежуточный сценарии, включенные в финансовый план проектов. Оптимистичный сценарий представляет оценку инвестора того, насколько хорошо может повести себя инвестиционный проект в том случае, если все обстоятельства будут более благоприятными, чем планировалось. Пессимистичный сценарий, показывает насколько неудачным, может оказаться проект, если все обстоятельства окажутся гораздо хуже, чем предполагалось. Оба сценария в совокупности представляют собой инвестиционный коридор, в рамках которого инвестором планируется реализация проекта. Коридор, по сути, выражает предпочтения инвестора касательно свойств динамики капитализации инвестиционного проекта. Его наличие позволяет выработать дополнительную информацию о проекте, которая может быть использована при выборе оптимальной альтернативы.
Основным недостатком метода сценариев развития является трудоемкость работ по отбору и аналитической обработке информации для каждого из возможных сценариев. К тому же, существует высокий уровень субъективизма в отборе сценариев развития и определении вероятностей их реализации.
Неопределенность, связанная с реализацией инвестиционных проектов
Особенностью деятельности предприятий, связанной с реализацией инвестиционных проектов является наличие неопределенности, с которой приходится сталкиваться на различных этапах этой деятельности. Неопределенность, как правило, может быть вызвана неполнотой и неточностью информации относительно [71]:
- возможности возникновения неблагоприятного события, особенностей его развития, ожидаемой силы;
- предполагаемой структуры наносимого этим событием ущерба и его величины по каждой составляющей этой структуры;
- влияния защитных мероприятий и прочих факторов на величину вероятного ущерба.
Неопределенность также отрицательно влияет на достоверность полученных на каждом этапе риск-анализа результатов и обоснованность вытекающих выводов. Из-за некорректных выводов и решений снижается эффективность мер по защите и управлению риском, растут совокупные издержки объектов, осуществляющих свою инвестиционную деятельность в условиях риска. Причем издержки могут расти как из-за недооценки риска (силы неблагоприятных событий), так и из-за переоценки риска, как следствие увеличения расходов по осуществлению защитных мероприятий.
Основные виды неопределенности, и связанные с ними риски, которые могут возникнуть при реализации инвестиционных проектов, приведены в таблице 1.1 [26; 71; 86].
Источник: разработано на основе семи степеней неопределенности, предложенных К. Борхом и характеристик различных видов неопределенности, предложенных М.В. Забоевым Для оценки влияния неопределенности могут быть использованы различные методы. Наиболее популярными из них является метод анализа чувствительности и методы имитационного моделирования. Метод анализа чувствительности предполагает оценку реакции конечного решения на изменение отдельных характеристик, факторов риска. В качестве факторов риска обычно выбираются те факторы, для которых характерна наибольшая неопределенность в оценках их значений и законе их распределения. Данный метод наиболее эффективен в случае неопределенности высокого порядка, как например, «неизвестное распределение событий при достаточно большой выборке».
Методы имитационного моделирования также являются эффективными способами оценки влияния неопределенности на результирующие решение. В основе имитационного подхода лежит использование компьютерных технологий, в частности аналитических программ, которые позволяют имитировать неизвестные значения, строить многомерные таблицы, на основе которых можно исследовать и графически отображать результаты изменения более чем одного фактора [26]. Основные выводы по первой главе
В первой главе были рассмотрены теоретико-практические аспекты оценивания инвестиционных проектов, а также современные проблемы недоучета экологического фактора в системе управления проектами. А именно:
- рассмотрены основные положения инвестиционного анализа;
- исследованы типовые проблемы, сопровождающие процесс отбора и оценки инвестиционных проектов;
- проведен обзор наиболее распространенных методов оценки проектов, а также обоснован аппарат теории нечетких множеств в качестве одного из наиболее эффективных инструментов преодоления основных проблем оценки и учета неопределенности;
- проанализированы текущие результаты по применения предприятиями международной системы стандартов экологического менеджмента и аудита, а также существующие проблемы институциональной системы управления окружающей средой;
- рассмотрены основные виды неопределенности и эколого-экономические риски, связанные с реализацией инвестиционных проектов.
Использование элементов теории нечетких множеств для принятия инвестиционного решения
Рассмотрим основополагающие понятия теории нечетких множеств. Нечетким множеством А называется пара, состоящая из универсального множества W, включающего в себя все рассматриваемые объекты, и функции принадлежности juA(w), определенной на множестве W и принимающей значения на отрезке от нуля до единицы. Иными словами, нечеткое множество представляет собой совокупность элементов, для части которых отсутствует однозначность принадлежности их рассматриваемому множеству [32; 33].
Носителем нечеткого множества А называется одно из подмножеств универсального множества W, состоящее из элементов на которых функция принадлежности /иА (w) принимает положительные значения. Нечеткое множество конечно, если его носитель является конечным множеством, и соответственно бесконечно, если носитель является бесконечным множеством.
Говоря о степени нечеткости, следует отметить, что наиболее «четким» подмножеством универсального множества является обычное множество, функция принадлежности которого принимает значения 0 или 1, а наиболее «нечетким» подмножеством - множество, состоящее из переходных точек, в которых функция принадлежности равна 0,5. Так о мере нечетности множества А можно судить по расстоянию от нечеткого множества до ближайшего к нему обычного множества А .
Формулы для расчета расстояния различаются в зависимости от вида универсального множества W и используемой метрики [28; 55]:
Важное место в теории нечетких множеств занимает понятие лингвистической переменной, отличающейся от числовой переменной тем, что ее значениями являются не числа, а слова, фразы или предложения из естественного или искусственного языка [39].
Итак, лингвистической переменной называется набор (X,T(X\W,G,M), где х - имя переменной;
т(х) - терм-множество или множество имен переменной, каждому из которых соответствует нечеткое подмножество, заданное на универсальном множестве W с базовой переменной w;
G - синтаксическое правило, генерирующее новые имена значений переменной х;
М - семантическая процедура, ставящая в соответствие каждому элементу терм-множества нечеткое подмножество универсального множества W при помощи функции принадлежности.
Построение функции принадлежности
Одним из первых и наиболее важных шагов практического применения теории нечетких множеств является формализация нечетких отношений и построение функции принадлежности для нечетких множеств.
Вид функции принадлежности в большой степени влияет на значения результирующих показателей. Выбор вида функции принадлежности должен осуществляться исходя из предположений о свойствах этой функции, а также с учетом имеющейся неопределенности относительно моделируемых величин. В таблице 2.2 представлены основные виды функций принадлежности [32; 68].
Особенности расчета показателей эффективности инвестиционного проекта зависят от масштабов, характера и степени воздействия на окружающую среду [64; 65]. Две наиболее важные категории проектов:
- проекты, оказывающие постоянное равномерное негативное воздействие на окружающую среду;
- проекты, характеризующиеся возможностью возникновения аварий с негативными последствиями для окружающей среды.
Перейдем к описанию моделей расчета показателей эффективности инвестиционного проекта, в рамках которых затраты на экологическое сопровождение и общие экономические затраты будут аккумулированы в одном денежном потоке [16, 17]. Чистый дисконтированный доход (NPV)
Чистый дисконтированный доход представляет собой разность дисконтированных денежных потоков вложений и расходов, производимых в процессе реализации проекта.
Стоимостная оценка ущерба от загрязнений, продуцируемых производственными системами
Во всех предприятиях выпуск сточных после очистных сооружений в реку осуществляется через водовыпуск.
Гидрохимические данные водоема и состав сточных вод предприятия 1 в месте выпуска в водоток представлены в таблице 3.2.
Источник: разработано автором Предельно допустимый сброс веществ в водоем рассчитывается согласно методики расчета нормативов допустимых сбросов веществ и микроорганизмов в водные объекты для водопользователей [20]: DLt =qCDU, где CDLl =Cfl +n(СMAl -Cfl) - значение концентрации z-го загрязняющего вещества в сточных водах, обеспечивающее нормативное качество воды; для некоторых загрязнителей CDL совпадает с предельно допустимой концентрацией СMAC; п - общая кратность разбавления в водотоке.
Известно, что ф = 1,53 для бассейн реки Кубань; шероховатость ложа реки пг = 0,05; гидравлический радиус потока R = Hav = 2 м; расход сточных вод q = 0,016 м3/с; расчетный расход Q = 0,52 м3/с; средняя скорость течения Vav = 2 м/с; ускорение свободного падения g = 9,8 м/с2; расстояние от места выпуска до расчетного створа по фарватеру Lf = 600 м, по прямой Ls = 600 м.
Общая кратность разбавления рассчитывается по формуле: смешения; q = =\;=\- коэффициент, учитывающий место выпуска сточных вод; D = MKS&L = 0,01 - коэффициент турбулентной диффузии; Ъ1пгС 2 Ry С = — = 47,6 - коэффициент Шези; параметр y определяется на основании уравнения: у = 2,Ъ пг -0,1 ъ-Ъ,1ъ4вЦпг -і) = 1,25. Масса вредного вещества, сброшенного со сточными водами определяется на основании формулы [61]: Pl= q х (Pi - CDLl) х т х 1 о 6, где Т- продолжительность сброса сточных вод; 10"6 - коэффициент перевода массы вредного вещества в тонны.
Данные фактических и предельно допустимых сбросов предприятия 1 в водную среду представлены в таблице 3.3.
Перейдем к оценке экономического ущерба от загрязнений атмосферного воздуха. Состав загрязнителей воздушной среды предприятия 1 представлен в таблице 3.8. Таблица 3.8 - Состав загрязнителей воздушной среды (предприятие 1)Представлена модель расчета общей кратности разбавления веществ в водотоке и предельно допустимого сброса веществ в водоем, а также допустимого выброса веществ в атмосферу. Создана имитационная модель оценки вероятностных значений средневзвешенной кредитной ставки. Используя границы изменения экзогенных переменных и правила формирования эндогенной переменной, произведен вывод значений ставки дисконтирования в системе нечеткого вывода. Получены прогнозные значения на период с 2014 по 2017 гг. При помощи генератора Парка-Миллера с перетасовкой по методу Байеса и Дюрхама сгенерированы псевдослучайные величины притока и оттока денежных средств в программной среде Visual С++. Произведены расчеты по методологии эколого-экономического оценивания для трех реальных инвестиционных проектов. Проанализированы результирующие показатели проектов. Показана важность правильного выбора вида функции принадлежности нечеткому множеству.
Впервые понятие экологического аспекта в экономических исследованиях появилось в 70-х годах прошлого столетия, вследствие роста масштабов техногенного давления на окружающую среду. С течением времени воздействие на природную среду промышленными предприятиями, являющимися главными источниками загрязнений, лишь усилилось. Негативное воздействие предприятий на окружающую среду ведет к истощению природных ресурсов и снижению качества жизни в целом. При этом инвестиционная деятельность этих предприятий остается главным инструментом достижения целей экономического роста. В этих условиях вопрос развития эколого-экономических моделей оценивания инвестиционных проектов является важным шагом на пути устойчивого развития.
В диссертационном исследовании, ограниченном данной проблемой, были сделаны следующие выводы.
На первом этапе исследования был проведен анализ текущих результатов по проблематике исследования:
- на основе проведенного анализа выявлены слабые места традиционных методов оценивания инвестиционных проектов, а также обоснован аппарат теории нечетких множеств качестве инструмента преодоления ряда недостатков;
- проведен анализ результатов по учету экологический фактора в системе управления инвестиционными проектами;
- обозначены основные эколого-экономические риски и неопределенность, связанные с реализацией проектов.
На втором этапе исследования сформулирована обобщенная методология эколого-экономического оценивания инвестиционных проектов:
- конкретизирована математическая постановка задачи учета экологического фактора, путем ввода вектора загрязнений в классическую модель Неймана-Гейла;
- расширены теоремы о неймановском состоянии равновесия, темпе роста и условиях стремления произвольной траектории к неймановской грани для модели с загрязнениями;
- основываясь на экономический темп роста модели Неймана-Гейла предложен способ расчета прогнозных значений экономического ущерба от загрязнений окружающей среды;
- разработаны модели расчета показателей эффективности проектов с учетом экологического фактора и использованием элементов теории нечетких множеств;
- разработан метод расчета ставки дисконтирования в системе нечеткого вывода, позволяющий учитывать колебания российской экономики.
На третьем этапе исследования была проведена апробация предложенной методологии на примере трех инвестиционных проектов, относящихся к текстильной и автомобильной промышленности.
Анализ результирующего показателя был произведен, при условии, что для каждого из проектов был выбран вид функции принадлежности в соответствии с особенностями распределения потоков денежных средств во времени.
Перечисленные результаты определяют совокупность математических моделей и методов, представленных в виде методологии, описывающей комплексный подход к эколого-экономическому оцениванию инвестиционных проектов, инициируемых предприятиями реального сектора экономики.
![Моделирование оценки экономической эффективности информационных проектов : [ҐЄбв]](/i/i/4715/465759.png "Моделирование оценки экономической эффективности информационных проектов : [ҐЄбв] Мамаева, Галина Александровна")
