Содержание к диссертации
Введение
1 Глава Общие положения и особенности инвестиционных проектов развития в строительстве 11
1.1 Общая методология анализа инвестиционных проектов 11
1.2 Риски инвестиционных проектов в строительстве 26
1.3 Общая методология оценки критериальных показателей инвестиционного проекта - 50
Выводы 1 Главы 55
2 Глава Применение классической теории управления в задачах управления ивестиционными проектами в строительстве 56
2.1 Общая постановка задачи оптимизации управления проектом 56
2.2 Информационный подход к созданию системы управления проектом - 72
2.3 Метод элементарных звеньев в управлении инвестиционным проектом - 83
2.4 Учет рисков в обеспечении устойчивого развития инвестиционного проекта - 98
Выводы 2 Главы 106
3 Глава Методические основы обоснования выбора инвестиционного проекта (на примере инвестиционного проекта ОАО «Кудиновский комбинат») 107
3.1 Концептуальные основы прогнозирования экономической эффективности инвестиционного проекта - 107
3.2 Прогнозирование параметров реализации инвестициоиного проекта с помощью трендовой модели - 114
3.3 Анализ состояния предприятия ОАО «Кудиновский комбинат» как объекта инвестиций в строительную отрасль 123
Выводы 3 Главы 132
Заключение 133
Перечень использованных источников
- Риски инвестиционных проектов в строительстве
- Общая методология оценки критериальных показателей инвестиционного проекта
- Информационный подход к созданию системы управления проектом
- Прогнозирование параметров реализации инвестициоиного проекта с помощью трендовой модели
Введение к работе
Актуальность темы исследования. В современных экономических условиях России для руководителя любого уровня (государственных органов, коммерческих фирм, частных инвесторов, кредитных учреждений и т.д.) все большую значимость приобретает применение эффективных методов аналитических исследований и управления в области инвестиционной деятельности, направленных на повышение обоснованности и качества принимаемых проектных решений. В силу исторически сложившихся условий современной России одной из активно развивающихся сфер реальной экономики является строительная индустрия. При этом источники развития отрасли составляют целый комплекс социально-экономических факторов, к числу которых относятся и резкое повышение уровня благосостояния части общества, и миграционные процессы, и благоприятная правовая база развития различных форм хозяйствования, и улучшение финансового климата в экономике, и ряд других факторов. Следствием этой, в общем благоприятной для строительной отрасли, обстановки является острая потребность в овладении механизмами и методами анализа и обеспечения эффективности управления инвестиционными проектами в строительстве и их внедрении и повседневную практику хозяйствования.
С формальной точки зрения оценка эффективности проекта основывается на построении и исследовании специальной экономико-математической модели (как правило имитационной) процесса реализации проекта, т.е. предметом исследования являются материальные и финансовые потоки, возникающие в процессе реализации проекта, на основе которых формируются необходимые оценки эффективности для его различных участников.
Реализация общеметодического подхода к финансово-экономическому анализу и оценке эффективности инвестиционных проектов на практике требует учета специфики самих проектов и условий их экономического окружения. К числу таких вопросов относятся риски проекта. При этом одной из целей оптимизации управления проектом ставится предусмотреть меры зашиты от
возможных финансовых потерь, т.е. конкретные организационные, технические, финансовые, правовые и иные мероприятия, осуществляемые участниками проекта с целью управления проектными рисками (страхование, резервирование, адаптация и др.). Характерно, что несмотря на большое количество научных и практических результатов в данной научной области, к настоящему времени еще не сформировалось общепризнанного подхода к решению этой проблемы даже на уровне базовых понятий.
Все вышесказанное и определяет актуальность разработки методологии управления инвестиционными проектами, отдельным аспектам которой и посвящено данное диссертационное исследование.
Работа выполнялась в рамках госбюджетной научно-исследовательской работы ГОУ ВПО ВГАСУ «Исследование социально-экономических процессов в отрасли капитального строительства и коммунального хозяйства на региональном уровне» г/р № 0120.041/087.
Целью диссертационной работы являлась дальнейшая разработка теории управления инвестиционными проектами в части разработки экономико-математических моделей и методов анализа и оптимизации управления проектом в условиях риска.
Для достижение поставленной цели в диссертации были поставлены и решены следующие теоретические и практические задачи:
проведен анализ современного состояния методологии управления инвестиционными проектами;
выявлены факторы риска реализации инвестиционных проектов в строительстве и определены способы их оценки;
классическая теория управления расширена на область решения задач оптимизации управления инвестиционными проектами;
разработана методика обеспечения устойчивого развития проекта на основе учета и оценки варьируемых параметров системы управления инвестиционным проектом в строительстве;
разработаны компоненты автоматизированной информационной системы управления инвестиционным проектом в строительстве.
Объектом исследования выступают инвестиционные проекты развития предприятий строительной отрасли.
Предметом исследования являются модели и инструментальные средства анализа и управления инвестиционным проектом в строительстве в условиях риска.
Методы исследования. Для решения поставленных задач, формирования и исследования предложенных моделей, были использованы российские и зарубежные методики анализа инвестиционных проектов, метод экспертных оценок, имитационный подход, методы теории оптимизации, а также теории оптимизации и классической теории управления. Использованы также инструментальные средства в виде ППП «Статистика-R» и "MatCad".
Теоретической и методологической основой исследования являются труды отечественных и зарубежных исследователей в областях: теории управления и планирования проектов (Горский Ю.М., Карибский А.В., Рассел Д., Топка В.В., Татум Л.), оптимизации управления (Бесекерский В.А., Воропаев В.И., Давние В.В., Задорожний В.Г., Новиков Д.А., Прессман Р., Сэмюэлсон П., Цирлин А.М.), управления проектами в строительстве (В.В.Гасилов, В.Р.Дорожкин, С.А.Баркалов).
Информационной базой исследования послужили данные отечественной статистики, рабочие документы Российского Союза промышленников и предпринимателей и материалы, полученные автором в ходе реализации инвестиционных проектов в ОАО «Кудиновский комбинат» (Моск. обл.), в ООО «Компания КФГО» (Моск. обл.) и в 000 «Новус-Н» (г. Воронеж).
На защиту выносятся следующие положения:
классификация процессов и рисков инвестиционных проектов в строительстве;
6 оптимизационные модели управления инвестиционным проектом как нелинейной динамической стохастической системой;
имитационные модели управления проектом, использующие для обеспечения устойчивого развития инвестиционного проекта информационный подход в описании параметров системы управления; методика обеспечения устойчивого управления реализацией инвестиционного проекта в условиях риска на основе формализованной модели системы управления проектом;
компоненты информационной системы управления реализацией инвестиционного проекта, реализующие описанную методику обеспечения устойчивого развития проекта в условиях риска.
Научная новизна исследования состоит в следующем:
уточнены понятия инвестиционного проекта, проектных рисков, устойчивости проекта;
проведен анализ состояния проблемы обеспечения эффективного управления инвестиционными проектами в экономике и, в частности, в строительной отрасли и впервые применена методология классической теории управления к описанию процесса управления такими проектами
предложен механизм повышения устойчивости соответствующих экономических систем, сформированный на основе теории устойчивости динамических нелинейных систем;
предложен подход к обеспечению эффективного планирования структуры управления проектом в условиях риска и структуры работ инвестиционного проекта на предприятиях строительной отрасли на основе информационной модели системы управления проектом и реализации проекта в виде процесса Маркова;
разработаны компоненты управляющей информационной системы, оптимизирующей реализацию инвестиционного проекта в строительстве в условиях риска.
Практическое значение работы определяется тем, что полученные в диссертации научные результаты и методики позволяют сформировать оптимальное управление инвестиционным проектом, максимально учитывая при этом рисковую экономическую сущность процессов проекта; а также могут быть использованы на высших уровнях управления предприятиями строительной отрасли:
для повышения эффективности управления экономическим развитием сложных проектов с существенным субъективным фактором в управлении;
для совершенствования многоуровневого управления с учетом высокой степени рисков инвестиций;
для разработки единого протокола организации управления инвестиционными проектами;
при подготовке специалистов по управлению и при повышении квалификации руководителей среднего и высшего звена управления отраслевыми проектами.
Обоснованность и достоверность выводов достигается за счет использования положений зарубежной и отечественной экономической науки, общенаучных приемов и методов. Исследования проводились на принципах системного подхода к изучению проблемы. Использованный в диссертации комплекс методов исследования соответствовал объекту, целям, задачам и логике исследования.
Апробация работы. Разработанные в диссертации теоретические положения и практические подходы были доложены и получили одобрение на Международном семинаре «Италия и Россия 2001: развитие нового промышленного сотрудничества общими усилиями» (26.04.2001, Москва); на Международном семинаре «Подготовка предприятий к вступлению России в ВТО» (24-28.03.2002, Германия); на Международном форуме «Перспективы развития российско-итальянских отношений в сфере промышленного, кредитного и инвестиционного сотрудничества» (05.02.2004, Москва); учебно-
практических семинарах Российской Академии Бизнеса и Предпринимательства «Корпоративная культура и организационное поведение» (16.12.2005, Москва) и «Холдинги: правовые, организационные и финансовые аспекты» (14.02.2006, Москва) Международной научно-практической конференции «Экономическое прогнозирование: модели и методы» (30-31.03.2006, Воронеж); VI Международной научно-методической конференции «Информатика: проблемы, методология, технологии» (09-10.02.2006, Воронеж); XIV Международной научно-практической конференции «Математика. Экономика. Образование» (29.05-05.06.2006, Ростов-на-Дону); Международной научно-практической конференции .«Проблемы и перспективы организации финансовых, налоговых и бухгалтерских отношений между субъектами хозяйство-вания в условиях рынка» (16-19.05.2006, Орел).
Реализация и внедрение результатов работы. Результаты работы ис
пользованы при разработке и реализации инвестиционных проектов на пред
приятиях строительной отрасли: ОАО «Кудиновский комбинат» (Моск. обл.),
ООО «Компания КФГО» (Моск. обл.). Результаты работы использованы
также непосредственно в производственной деятельности автора в качестве
президента ООО «Новус-Н» и в организации международных форумов и
конференций Московской Конфедерации промышленников и предпринима
телей, членом Правления которой автор диссертационного исследования яв
ляется с 2001 года. '
Публикации. Автор имеет\ 10 научных печатных работ, общим объемом 2,7 п.л., из которых соискателю принадлежит 1,3 п.л. В совместных публикациях лично авторским вкладом являются: [93] - предложена модель системы управления инвестиционным проектом и способ анализа ее устойчивости; [111] - разработаны аналитические процедуры оптимизации структуры управления проектом в соответствии с агрегативно-декомпозиционным подходом в том числе из принципов открытого управления активными системами; [108] - сформулированы принципы практического использования результатов диссертационного исследования при планировании систем управ-
ления оптимизирующих инновационные риски; [109] - предложен обобщенный критерий оптимизации системы управления сложной экономической системой, исследованы ограничивающие условия критериальной функции управления; [40] - доказана правомочность исследования устойчивости и обеспечения оптимального управления проектом в рамках методологии классической теории управления; [94] - предложен комплекс информационных характеристик системы управления проектом; [ПО] - показаны возможности экспертных систем прогнозирования в уменьшении неопределенности информационного континуума системы управления проектом; [11] - сформулирована задача моделирования сложной системы управления проектом в терминах теории информации, исследованы различные аспекты эффективности управления проектом в максимально абстрактной постановке, обеспечивающей инвариантность применения в отношении экономических систем различной сложности, размерности, состава и отраслевой принадлежности; [38] - с позиций классической теории управления разработана аналитическая модель управления проектом и исследованы ее характеристики устойчивости; [69] - проанализирована двухуровневая модель системы управления с активными элементами.
Структура и содержание работы. Работа состоит из введения, трех самостоятельных и в то же время объединенных единой логикой исследования глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.
Первая глава "Общие положения и особенности инвестиционных проектов развития в строительстве» посвящена общим аспектам методологии проектного анализа. Рассмотрены также особенности рисков инвестиционных проектов в строительстве. В главе также приведена общая методология оценки критериальных показателей инвестиционного проекта.
Вторая глава "Применение классической теории управления в задачах управления ивестиционными проектами в строительстве " посвя-
щена постановке задачи управления проектом. Показаны также возможности метода элементарных звеньев в повышении эффективности управления инвестиционным проектом. Проведен учет рисков в обеспечении устойчивого развития проекта в строительстве.
В третьей главе «Методические основы обоснования выбора инвестиционного проекта (на примере инвестиционного проекта ОАО «Ку-диновский комбинат»)» поставлена и решена задача прогнозирования экономической эффективности инвестиционного проекта. Отдельным вопросом рассмотрено прогнозирование параметров реализации инвестиционного проекта. В рамках разработанных во второй главе методик проведен анализ состояния предметного предприятия как объекта инвестиций в строительную отрасль.
В заключении сформулированы основные результаты и выводы диссертационного исследования.
В Приложения вынесены все иллюстративные материалы по примерам расчетов параметров проекта.
Риски инвестиционных проектов в строительстве
Разработка и использование многофакторной модели риска инвестирования в строительство поможет с достаточной точностью выявить влияние различных факторов на риски инвестирования. Данная модель способна показать долю различных факторов в общем объеме инвестиций, а также отразить изменение долей в разные периоды социально-экономического развития страны. Но с помощью многофакторной модели рисков инвестирования достаточно сложно определить уровень риска в меняющейся экономической ситуации. Для более детального решения проблемы прогнозирования рисков инвестирования в строительство необходимо создать систему оценки риска, которая включала бы не только методы статистики, но и теории вероятностей и методы микроэкономического анализа.
Вначале приведем общую классификацию рисков по ряду основных признаков (см. табл.1.2.).
Риск политический — кредитный риск, связанный с военными действиями, национализацией, конфискацией, введением ограничений и эмбарго.
Риск случайной гибели — наступление для определенной стороны обязательства неблагоприятных последствий (несение убытков) от случайной гибели или случайной порчи имущества. Под «случайной» гибелью понимается ее утрата, порча, повреждение в результате обстоятельств, не связанных с виной владельца имущества, либо вследствие непреодолимой силы.
Риск производственный— включает целую серию различных видов страхования, например, строительно-монтажное страхование.
Риск ценовой — риск изменения цены долгового обязательства вследствие роста или падения текущего уровня процентных ставок.
Риск экономический — возможность того или иного результата от принимаемого хозяйственного решения или совершаемого действия.
Риски «нестрахуемые» — риски, вероятность которых трудно рассчитать даже в самом общем виде и которые считаются слишком большими для страхования.
Обозначая риск как случайную величину (фактор воздействия на управляемую систему), примем во внимание, что полной статистической характеристикой случайной величины является закон распределения вероятностей. В случае дискретной случайной величины X под ним понимается соотношение, устанавливающее зависимость между возможными значениями хі дискретной случайной величины и их вероятностями Pi = p(Xj).
Закон распределения дискретной случайной величины можно задать в различных формах: табличной (ряд распределения), графической (многоугольник распределения), аналитической (в виде формулы).
Универсальной характеристикой, одинаково пригодной как для дискретных, так и для непрерывных случайных величин, является функция распределения Fi(x), определяющая вероятность Р того, что случайная величина X примет значение меньше некоторого числа х : Fj(x) = Р(Х х). Функция І распределения дискретной случайной величины представляет собой ступенчатую функцию, непрерывной - непрерывную функцию.
В прикладных задачах предполагают, что функции распределения непрерывных случайных величин дифференцируемы во всей области возможных значений случайных величин. При таком предположении непрерывная случайная величина X чаще всего описывается плотностью вероятности Wi(x), которая иногда называется дифференциальным законом распределения или дифференциальной функцией распределения. Плотность вероятности определяется как производная функции распределения: Wj(x)= dF](x) /dx.
Если в системе проявляются не одна, а несколько случайных величин, і то рассматривают уже систему нескольких случайных величин, которую можно представить как точку в «-мерном пространстве со случайными координатами. Поэтому систему « случайных величин часто называют «-мерным случайным вектором или «-мерной случайной величиной.
При этом случайные величины (в реальности - факторы воздействия на управляемую систему) могут быть как независимыми друг от друга, так и зависимыми.
Функцией распределения F2(x,y) системы двух случайных величин X, Y (иначе - совместной или двумерной функцией распределения) называется вероятность одновременного выполнения двух неравенств Х х, Y y, рассматриваемая как функция переменных х, у: F2(x,y) = P(X x,Y y)
Если функция распределения F2(x,y) непрерывна и обладает непрерывной смешанной производной второго порядка, то двумерная плотность вероятности W2(x,y) определяется формулой TJ. d2F2(x,y) WAx y)=sr (U)
Закон распределения системы двух случайных величин X, Y определяется распределением каждой из величин, входящих в систему, и зависимостью между ними. Степень зависимости случайных величин X и Y характе ризуется условным законом распределения, под которым понимается закон распределения одной из случайных величин, найденный при условии, что другая случайная величина приняла определенное значение.
Общая методология оценки критериальных показателей инвестиционного проекта
Проектный анализ — методология, позволяющая оценивать финансовые и экономические достоинства проектов, альтернативных путей использования ресурсов с учетом их макро- и микроэкономических последствий.
Общая методология оценки инвестиционных проектов [79, 115, 116, 121-123, 125] заключается в следовании схеме анализа, представленной на рис. 1. 5.
Срок окупаемости с учетом дискоширования (РВ) - продолжительность временного периода от момента начала реализации проекта до момента, начиная с которого величина текущего чистого дисконтированного дохода становится и в дальнейшем остается неотрицательной. Критерием положительной оценки показателя является не превышение им приемлемого для инвестора срока отвлечения инвестиционных ресурсов. Показатель находят как минимальный отрезок времени Т, начиная с которого выполняется неравенство у г R(t)-C(t) т Kt
Индекс доходности дисконтированных затрат (PI) представляет собой Отношение суммы дисконтированных денежных притоков к сумме дисконтированных денежных оттоков и показывает относительную величину прироста NPV. Критерием положительной оценки показателя является его значение больше 1. Показатель рассчитывают по формуле pl = yrR(t)-C(t) / =1 (1 + ) /
Можно также оценить эффективность инвестиционного проекта с точки зрения эффективности применения собственного капитала. Алгоритм такой оценки состоит в следующем. На основе графика обслуживания долга дается прогноз денежных потоков. Затем оценивается стоимость собственного капи тала. Далее оценивается показатель NPV по формуле: і і где INV - объем собственных инвестиций. Положительно оцениваются проекты в случае NPV 0, или, в случае использования в оценке IRR-метода, если IRR E.
Успешная реализация проекта во многом зависит от эффективного управления рисками. Для анализа собственных рисков инвестиционных проектов можно использовать следующие наиболее распространенные методы: - метод корректировки нормы дисконта, - метод достоверных эквивалентов (коэффициентов определенности).
Основная идея метода корректировки нормы дисконта заключается в корректировке базовой нормы дисконта, которая считается безрисковой и минимально приемлемой (например, ставка доходности по государственным ценным бумагам, предельная или средняя стоимость капитала для фирмы). Корректировка осуществляется путем прибавления величины требуемой премии за риск, после чего производится расчет критерия эффективности инвестиционного проекта по вновь полученной таким образом норме. Решение принимается согласно правилу выбранного критерия R = Rc + Rp где Re - свободная от риска норма доходности; Rp - премия за риск.
В случае метода достоверных эквивалентов (коэффициентов определенности) осуществляется корректировка не нормы дисконта, а ожидаемых значений потока платежей (П) путем введения специальных понижающих коэффициентов для каждого периода реализации проекта. Теоретические значения коэффициентов могут быть определены из соотношения Пт at = —— Т пл где ПТ- величина чистых поступлений от безрисковой операции в периоде Т; ПТ пл - ожидаемая (запланированная) величина чистых поступлений от реализации проекта в периоде Т.
Информационный подход к созданию системы управления проектом
Информационный подход к проектированию функциональной структуры системы поддержки принятия решения в аспекте управления процессами проекта состоит в следующем. В структуре процесса можно выделить і субъект и объект процесса принятия решения в ходе реализации конкретного мероприятия (см. рис.2.3). fit) СУ Х(0, Л V I/O » ОУ обратная связь У (О
Укрупненная схема управляемой системы Воспользуемся основными положениями теории информации при составлении информационной модели управляемой системы [55].
Состояние подпроцессов принятия решений по частным задачам в ходе цикла управления определим вектором /у(0 = (/,(0, hit),-, /,,(0) а системы в целом - вектором по=да), ад,-, ш
Осуществляя некоторую операцию принятия решения система поддержки анестезиологического лечения реализует соответствующий тип поведения, взаимодействуя со средой. Если совокупность состояний системы и среды определена как ситуация, то цели и задачи осуществляемых системой операций можно рассматривать как средства осуществления желаемых ситуаций и ликвидации нежелательных.
В решении этих задач СППР руководствуется глобальными внешними целями, содержащимися во входной информации X(t). Содержательно поток X(t) состоит из массивов баз данных (отчет о наличии и движении денежных средств, отчет о прибылях и убытках, проектный баланс, график оплаты инвестиционных издержек, график привлечения, обслуживания и погашения кредитных ресурсов, параметры экономического окружения, внешние и внутренние финансовые ресурсы, технико-технологические параметры проекта, научно-техническая информации о текущем и прогнозном состоянии ситуации, критериях и оценках решения проблемной ситуации.) На основании этой информации и алгоритмов ее преобразования на выходе подсистемы целевой координации формируются информационные потоки, являющиеся целеустановочными для других подсистем СППР, и содержат информацию о структуре дерева целей, составе целей и задач; концепции управленческих мероприятий, ранжировке проблем по важности [13].
Таким образом, с позиций теории информации при решении поставленных задач СППР располагает некоторыми ресурсами, информация о которых представляется компонентами вектора I у (t). Это - научные, технические, финансовые, и, наконец, кадровые ресурсы для реализации проекта, распределяя которые, можно влиять на качество процессов проекта (в смысле конечной эффективности и оптимальности по времени, затратности и другим параметрам), определяемое вектором фазовых координат Y(t). Стратегией управления является способ использования или распределения ресурсов. Если управление осуществляется на интервале [to, tj , то имеем вектор-функцию где Н][1] - пространство, определенное ограничениями 7,. Среда также воздействует на состояние системы Y(t) . Это воздействие на интервале [t0, tj представим в виде J На . 1,1 = v/l[/, ,/,]»—.» /«[/0. 1) Є 21/J где H2U] - ограниченное пространство возможных непрогнозируемых изменений состояния объекта управления.
Состояние объекта управления тогда можно описать с помощью формального либо неформального оператора Р и представить в виде no» / ,/,/,,,,,,,,4,,,,) где Y =Y(tn) - начальное состояние.
Поскольку целью функционирования СППР является достижение некоторого желаемого конечного состояния объекта, то можно ввести критерий качества протекания процесса управления в одном цикле принятия решения и руководствоваться задачей оптимизации этого критерия:
Прогнозирование параметров реализации инвестициоиного проекта с помощью трендовой модели
Итак, мы получили прямую линейного тренда, максимальное приближение к которой характеризует степень коммерческой приемлемости проекта по параметру цены продукта в условиях качественного фактора Fi . Аналогично может быть построена ценовая прямая по фактору F2.
Для установления ценовой политики проекта необходимо совместить при этом обе прямые в единой системе координат (3-х мерной: цена-качество-производительность). Очевидно, что не удастся добиться полного совпадения обеих прямых. Поэтому и возникает задача определения графика компромиссной функции C(F, F2), степень приближения которого к той или другой исходной кривой как раз и определяется программными установками проекта на следование каждому фактору с определенным весом - чем больше вес желаемого фактора, тем ближе можно приблизиться в своих коммерческих предпочтениях к той или другой линейке предлагаемых на рынке продуктов.
Таким образом, задача выбора оптимального обеспечения проекта заключается в оценке условия метрического расстояния (3.20) arC(FbF2)-C(F,) А где а і - вес фактора предпочтения в исследуемой линейке продуктов, А -степень финансовой свободы компании на инвестиционном рынке, опреде ляемая допустимым объемом финансового ресурса по закупке определенного обеспечения проекта.
Данная методика оценки коммерческой приемлемости проекта допускает многокомпонентную оценку не только по двум указанным факторам, а по целому ряду факторов. При этом техника отбора следующая. Первоначально устанавливают весовые коэффициенты факторов, а затем производят их попарное сравнение, начиная с наименее значимых. Соответствующая задача относится к классу задач линейного программирования и решается соответствующими методами.
Данная методика применима и к прогнозированию таких показателей, как объем реализации в исследуемом периоде, себестоимость производства, объем производства и др. При этом, в силу специфики рынка строительных материалов и конструкций, развитие которого характеризуется неравномерностью и слабой прогнозируемостью в целом (как по технологиям, так и по спросу на его продукты) в его перспективных оценках желательно комбинировать регрессионный анализ и метод анализа иерархий [5, 67, 98]. Такая комбинация предполагает использование интуитивных ожиданий тренда с учетом изменяющего веса различных факторов развития рынка и предприятия, а именно, функции моделей тренда y(t) принимаются в виде, представленном в табл. 3.2:
Таким образом, если прогноз производится по линейной функции, то ее ффициенты находят, решая систему уравнений:
Если экстраполяция ведется по параболе, то для нахождения параметров (di) аппроксимирующей функции необходимо решить систему уравнений:
(3.22) Если при прогнозировании состояния компании по некоторому показателю y(t) используют полулогарифмическую функцию, то для нахождения параметров (Ь,) аппроксимирующей функции необходимо решить систему уравнений: М + Хм б Х/Іі (3.23) В частности, в условиях планируемого распределения процентного соотношения основных средств при реализации проекта модель линейного тренда использована нами при прогнозировании следующих показателей развития проекта в ОАО «Кудиновский комбинат»: ? Объем производства и продаж ? Выручка от реализации ? Прямые материальные затраты ? Затраты на оплату труда ? Производственные затраты ? Потребность в чистом оборотном капитале ? Инвестиционные затраты ? Кредиты ? Прибыль (Сводная таблица показателей представлена в Приложении 3 ).
ОАО «Кудиновский комбинат» относится к области производства строительной керамики. Данная отрасль производит материалы, которые традиционно делятся на следующие группы: - стеновые материалы (строительный кирпич, крупные блоки и панели из кирпича) - кровельные материалы (черепица и т.д.) - наружная облицовка (кирпич лицевой, плитка фасадная, плитка стеновая и т.д.) - внутренняя облицовка и оборудование зданий (кафель, санитарные строй, изделия и т.д.) - для дорог и полов (клинкер) - теплоизоляционные и легковесные (кирпич и камни, ячеистая керамика, газокерамика и т.д.) - специального назначения (трубы дренажные и канализационные).
В целом по России отрасль является развивающейся, ибо строительство идет быстрыми темпами, и объемы строительства ежегодно увеличиваются, что обусловлено моральным и физическим устареванием большинства жилых и производственных объектов в целом по стране, а также высокая стоимость квадратного метра жилья в новостройках. Особенно быстрые темпы наблюдаются в центральных районах России (Москва и Московская область, С.-Петербург и Ленинградская область, Золотое Кольцо России).
