Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Разработка компьютерной системы поддержки принятия решений для анализа конкурсных инновационных проектов 9
1.1. Теоретический анализ процедур принятия решения 10
1.2. Применение факторных систем анализа конкурсных проектов 13
1.3. Разработка акторной системы анализа конкурсных проектов 19
1.4. Эксплуатация компьютерной системы оценки проектов на примере анализа заявок, поданных на конкурс в 1999 г 24
Глава 2. Интегрированный анализ уровня отраслевой научной организации-разработчика конкурсного проекта 32
2.1. Анализ методик оценки инновационного потенциала научных организаций 33
2.2. Динамический анализ основных фондов отраслевых НИИ химической и нефтехимической промышленности 39
2.3. Разработка методологии интегрированной рейтинговой оценки отраслевых научных организаций 42
Глава 3. Разработка детерминированной рейтинговой оценки творческих коллективов-разработчиков конкурсных проектов 51
3.1. Подход к оценке творческого коллектива в Минпромэнерго 51
3.2. Подход к оценке творческого коллектива в Минобрнауки 55
3.3. Анализ научной продуктивности ученого (индекс цитируемости) ... 58
3.4. Методология комплексного анализа творческого коллектива, выполняющего конкурсный инновационный проект 66
Глава 4. Комплексный экономический анализ конкурсных проектов 72
4.1. Аналитические процедуры принятия решения при финансовой оценке инновационного проекта 73
4.2. Трехстадииныи анализ коммерческого инновационного проекта... 77
4.3. Анализ экономических критериев для оценки инновационных проектов 89
Глава 5. Детерминированный системный анализ конкурсных инновационных проектов 97
5.1. Разработка детерминированная модели для комплексной оценки конкурсных инновационных проектов 98
5.2. Анализ творческого коллектива для инновационного проекта Минпромэнерго России № 0410.0810000.05.039д 100
5.3. Анализ творческого коллектива для гранта Европейского Сообщества ECOPHOS№INCO-CT-2005-013359 104
Выводы 108
Список литературы 111
Приложение (акты внедрения) 124
- Разработка акторной системы анализа конкурсных проектов
- Динамический анализ основных фондов отраслевых НИИ химической и нефтехимической промышленности
- Анализ научной продуктивности ученого (индекс цитируемости)
- Анализ экономических критериев для оценки инновационных проектов
Введение к работе
Актуальность проблемы.
В научном комплексе России за последние 15 лет наиболее сильные потери понес отраслевой сектор. Однако, несмотря на минимальную государственную поддержку, сегодня в нем сосредоточено в 1,5 раза больше кадровых и материальных ресурсов, чем в академическом и ВУЗовском секторах науки вместе взятых. А объемы научно-исследовательских работ и разработок в 2 раза выше. Следует отметить, что наряду с прикладными работами в отраслевой науке проводятся очень перспективные фундаментальные исследования. Кроме того, интеграция отраслевых НИИ и ВУЗов с целью подготовки и переподготовки кадров - важный элемент высокого уровня квалификации специалистов в научно-технической сфере.
Для сохранения и развития этой важнейшей составляющей научного потенциала России необходима целенаправленная поддержка государственными органами управления (Минпромэнерго и Минобрнауки России). Это осуществляется через механизм инновационных конкурсов на базе государственного заказа - одного из главных инструментов инновационной политики. Одной из важнейших задач бюджетного финансирования отраслевой науки является достоверная оценка интеллектуального и экономического потенциала участников инновационных конкурсов. Эта задача может быть решена только с применением научных методов системного анализа, теории принятия решений, финансового менеджмента и современных информационных технологий.
Основные разделы диссертации выполнялись в рамках контракта Рос-комхимнефтепрома РФ №140-4006-012В6 «Разработка компьютерной системы для контроля и использования средств, направляемых на финансирование НИОКР и создание на ее базе аналитической подсистемы для оптимального финансирования научно-технических направлений Роскомхимнефтепрома», конкурсного проекта Минэкономики (Минпромнауки) России №140-1084-015БХ «Создание компьютерной системы для контроля и анализа поступления средств, направляемых на финансирование НИОКР» и конкурсного проекта Миппромэнерго России № 0410.0810000.05.039д «Разработка индикаторов инновационного развития химического научно-промышленного комплекса России». Работа выполнялась при частичной поддержке европейского гранта ECOPHOS № 013359 (INCO).
Цель работы состоит в разработке методических основ и алгоритмического обеспечения информационной технологии для системного анализа и оптимального управления инновационным бюджетным финансированием отраслевых научных организаций химической и нефтехимической промышленности.
Разработка методологии детерминированной оценки бюджетного финансирования конкурсных инновационных проектов проводится по следующим взаимосвязанным направлениям;
• рейтинговая оценка инновационного потенциала научной организации-разработчика;
• комплексная оценка творческого коллектива разработчиков инновационного проекта;
• оценка экономической эффективности конкурсных инновационных проектов.
Научная новизна.
На основе метода анализа иерархий разработана структура системного анализа конкурсных инновационных проектов, подаваемых отраслевыми научными организациями химической и нефтехимической промышленности: трехуровневая структура факторного анализа для Роскомхимнефтепрома РФ (1995 -1996 гг.); двухуровневая структура акторного анализа для Минэкономики (Минпромнауки) России (1997 - 2004 гг.). Для Миппромэнерго России (2005 г.) предложена структура детерминированной оценки инновационных проектов на основе трех основных критериев верхнего уровня: научная организация, творческий коллектив, инновационный проект. Для детерминированной оценки инновационного потенциала научной организации-разработчика проведен анализ динамики изменения интеллектуальных и финансовых ресурсов НИИ химического комплекса за период 1990-2004 гг. Анализ проводился как для всей выборки научных организаций, так и с позиций сравнения организаций акционерной и государственной формы собственности. Проведен комплексный экономический анализ текущего инновационного потенциала отраслевой химической науки за 2004 г. по приведенным объемам выполненных работ. Анализ проводился в информационных сечениях отрасли, форм собственности и отдельных научных организаций. На основе динамических и статических индексов интеллектуального и финансового потенциала разработана методология интегрированной рейтинговой оценки НИИ химического комплекса. Проведена классификационная группировка научных организаций в соответствии с рассчитанными рейтингами.
В результате объединения элементов международной методологии РП-фактора исследователя и квалификационных карт ведущих Министерств (Ми-нобрнауки и Мин про мэн ер го России) предложена детерминированная модель оценки творческих коллективов-разработчиков. В основу модели положена методология расчета производственной и научной составляющей интегрированного рейтинга творческих коллективов участников инновационного государственного конкурса.
Для экономического анализа альтернативных инновационных проектов используется дисконтированный критерий оценки эффективности - чистая приведенная стоимость (net present value - NPV). Этот критерий является составной частью основного критерия первого уровня - индекса рентабельности инвестиций, позволяющего ранжировать инновационные проекты по уровню финансовой эффективности.
Разработана математическая модель для расчета суммарного рейтинга конкурсного инновационного проекта, состоящая из трех составляющих: интегрированная рейтинговая оценка инновационного потенциала отраслевого НИИ; интегрированный рейтинг творческого коллектива и индекс рентабельности подаваемого проекта реализации инновационной задачи.
Практическая значимость.
Разработанная методология системного анализа конкурсных проектов положена в основу информационно-аналитических систем, внедренных в Главном научно-техническом управлении Роскомхимнефтепрома РФ (1995-1996 гг.) и Департаменте экономики химической и микробиологической промышленности Минэкономики России (1997-1999 гг.).
Методология интегрированной рейтинговой оценки НИИ химического комплекса использована при разработке на базе СУБД Access-2000 программного обеспечения подсистемы рейтингового анализа информационно-аналитической компьютерной системы мониторинга научно-экономического потенциала отраслевой химической науки. Информационные базы содержат статистические данные (форма «2-наука») за период 1990-2004 гг. для 83 ведущих НИИ химической и нефтехимической промышленности. Система внедрена в Департаменте химической промышленности Минпромнауки России (2000-2004 гг.) и Департаменте промышленности Минпромэнерго России (2005 г.).
Методология оценки творческих коллективов-разработчиков реализована на примере конкурсного проекта Минпромэнерго России № 0410.0810000.05. 039д «Разработка индикаторов инновационного развития химического научно-промышленного комплекса России» и европейского гранта ECOPHOS № 013359 «Утилизация отходов в промышленности фосфорной кислоты...».
Введение к бюджетному инновационному финансированию.
В результате проведенного анализа основных направлений сохранения и развития российской отраслевой науки показано, что в отличие от радикальных моделей исключительно «рыночного» или исключительно «бюджетного» финансирования инноваций целесообразно сочетание прямого госбюджетного финансирования инновационных программ и проектов с финансовой поддержкой ведущих отраслевых научных организаций.
Прежде всего, необходим отбор приоритетных инноваций, оказывающих наибольшее влияние на темпы и пропорции развития химической и нефтехимической отрасли. Именно такие инновации должны служить объектом государственного протекционизма. Создаваемая в рамках этих приоритетов техника и технологии новых поколений призваны обеспечить конкурентоспособность отечественной продукции на мировом рынке, решение актуальных социальных, экономических и экологических проблем, качественно новый уровень ресурсосбережения и многократное повышение производительности труда.
В условиях сужения возможностей непосредственной государственной поддержки инновационных процессов, а также экономической самостоятельности субъектов хозяйствования, особую актуальность приобретает разработка методов отбора инновационных проектов с учетом имеющихся финансовых ограничений и выработка адекватных форм их государственной поддержки в конкретных производственно-финансовых условиях.
В настоящее время оптимальное бюджетное финансирование инновационных разработок невозможно без применения методов системного анализа и теории принятия решений. Разработка научной методологии для анализа инновационных конкурсных проектов связана с решением задач многоуровневой систематизации и принятия решения в многокритериальной области.
Разработка акторной системы анализа конкурсных проектов
При оценке уровня руководителя проекта, например, такой критерий 2-го уровня, как «внедренные с 1992 г. проекты» имеет гораздо больший весовой коэффициент, чем «уровень квалификации» (ученая степень, звание).
Применение критерия «Обоснованность объема финансирования» связано с тем, что при определении стоимости проекта и его исполнителя необходимо, чтобы стоимость проекта соответствовала реальному потенциалу организации, ее технологическим и кадровым возможностям.
Для высокотехнологической продукции может быть добавлен четвертый критерий 1-го уровня - уровень продукции. При оценке уровня продукции, предлагаемой к разработке, могут учитываться следующие критерии: емкость рынка; конкурентоспособность продукции; экономическая эффективность продукции. Причем, критерии второго уровня могут быть как абсолютными величинами (например, количество внедренных проектов), так и относительными характеристиками. Так, например, критерий 2-го уровня «динамика трудовых ресурсов» представляет собой относительную величину фонда оплаты труда на численность работников организации.
Алгоритм оценки конкурсных инновационных проектов включает пять основных этапов.
Этап 1. Определение весовых коэффициентов критериев первого уровня.
При оценке конкурсных проектов необходимо исходить из относительной важности каждого критерия. Одним из распространенных методов определения такой степени относительной важности является назначение коэффициентов веса, которые, как правило, находят с помощью методов экспертных оценок [36]. Поскольку экспертная оценка содержит субъективную составляющую, для повышения объективности в качестве экспертов были привлечены пять сотрудников Минэкономики России, которые занимались организацией и проведением конкурсов.
В данной работе при определении весовых коэффициентов критериев первого уровня использовался метод непосредственного назначения коэффициентов веса [40]. Согласно этому методу каждый j-й эксперт назначает каждому І-му критерию весовой коэффициент otji таким образом, чтобы сумма всех коэффициентов веса, назначенных одним экспертом для различных критериев, равнялась единице: Для разработанной иерархической структуры оценки проектов (рис.1.2) экспертами Минэкономики России критериям первого уровня были присвоены следующие весовые коэффициенты: уровень организации-разработчика- 0,45; уровень руководителя проекта-0,35; уровень проекта-0,20.
Этап 2. Определение весовых коэффициентов критериев второго уровня.
При количестве критериев больше трех, метод непосредственного назначения коэффициентов веса вызывает затруднения при выполнении требования 5 i=i.
Поэтому, для определения весовых коэффициентов критериев второго уровня использовался метод экспертной оценки коэффициентов в баллах [41].
Согласно этому методу каждый j-й эксперт назначает каждому і-му критерию оценку по десятибалльной системе. Наиболее важный критерий оценивают более высоким баллом. Заметим, что различным параметрам может быть назначен одинаковый балл. В результате экспертизы заполняется таблица 1.1.
Величины ctjj представляют собой исходные данные, полученные в ходе экспертизы по предыдущему методу и сведенные в табл.1 Л. После получения этих данных значения весовых коэффициентов находят по зависимости (2).
Подобным образом необходимо определить весовые коэффициенты критериев второго уровня, соответствующих каждому критерию первого уровня. Для разработанного варианта иерархической структуры оценки критериям второго уровня эксперты присвоили следующие весовые коэффициенты: кадровый потенциал - 0,30; научный потенциал - 0,20; экономический потенциал - 0,50. Уровень квалификации (ученая степень, звание) - 0,15; статьи, доклады с 1992 г. - 0,20; патенты и лицензии с 1992 г. - 0,30; внедренные проекты с 1992 г. - 0,40. Уровень технологии - 0,30; качество продукции - 0,20; экономическая эффективность проекта - 0,35; обоснованность объема финан-сирования-0,15.
Динамический анализ основных фондов отраслевых НИИ химической и нефтехимической промышленности
На этапе «динамического анализа» уровень инновационной активности анализируется на основе изменения индикаторов интеллектуального и финансового потенциала за период 1990-2004 гг. (рис. 2.1).[50].
Важнейшим индикатором интеллектуального потенциала (ИП) является динамика приведенной среднесписочной численности (ССЧ) на 1 научную организацию государственной или акционерной формы собственности. На рисуй 40 ке 2.1 приведены самые последние статистические данные по 2004 г. включительно,
В работе [50] по среднесписочной численности за 1990-2004 гг. были выделены четыре характерных периода: «Спад-1» в 1990-95 гг. - среднесписочная численность в Государственных унитарных предприятиях (ГУП) сократилась на 58%, а в Акционерных обществах (АО) на 72%; «Стабилизация-1» в 1996-97 гг. - численность в ГУП и АО незначительно сократилась на 13-14%; «Спад-2» в 1998-99 гг. - связан с кризисом 1998 г.; «Стабилизация-2» за 2000-2004 гг. -впервые с 1990 г. стабилизация среднесписочной численности.
Анализ этих данных [50] показал, что с 1990 по 2004 г. наибольшее сокращение ССЧ пришлось на АО - в 6,9 раз, численность в ГУП сократилась в 3,5 раза. Причем в настоящее время (2004 г.) среднесписочная численность в государственных научных организациях в два раза выше, чем в акционерных организациях.
Важнейшим индикатором финансового потенциала (ФП) является динамика выработки на одного человека в научных организациях государственной или акционерной формы собственности (рис. 2.2). Анализируя динамику средней выработки можно выделить два периода. Первый период (1995-96 гг.) -среднее значение выработки в ГУП превышает значение в АО на 20-30%. В тоже время, с 1995 по 1996 г. значение выработки сокращается в ГУП на 11,6%, в АО - на 4%. Во второй период (1997-2004 гг.) выработка в сопоставимых ценах 2004 г. во всех научных организациях с каждым годом увеличивается. Кроме того, следует отметить, что выработка в АО начинает превосходить выработку в государственных организациях. [51]
Было показано, что резкое увеличение выработки по акционерным организациям в 2000-2004 гг. (рис. 3.2) связано с небольшой группой АО (6 НИИ), в которых доля затрат на научные исследования и разработки (НИР) в общем объеме выполненных работ была менее 20% . Выработка в этих научных организациях превосходит среднюю выработку в 4-15 раз. После исключения из рассмотрения группы практически прекративших научную деятельность акционерных научных организаций (НИР менее 20%), вариация выработки между АО и ГУП за 2000-2004 г. достаточно незначительна и составляет 5-20%.[51]. 2.3. Разработка методологии интегрированной рейтинговой опенки отраслевых научных организаций.
Предлагаемый нами интегрированный критерий рейтинговой оценки (R) представляет собой функциональную зависимость от наиболее информативных динамических (Dj) и статических (Sj) индикаторов интеллектуального [52-56] и финансового [57-61] потенциала научных организаций [62]: R = f (Sj, Dj).
«Статический анализ» научно-экономического потенциала проводится за последний из рассматриваемых - 2004 год. Это связано с тем, что индикаторы «сегодняшнего дня» имеют максимальный вес при комплексной оценке инновационного потенциала отраслевой химической науки.
В результате статического анализа показано, что инвариантным показателем для НИИ всех форм собственности является выработка по НИР [62]. Этот комплексный показатель объединяет как научную, так и экономическую составляющую интегрированной оценки (рис.2.3).
Анализ научной продуктивности ученого (индекс цитируемости)
Проблема оценки качества деятельности отдельного ученого и научных коллективов появилась с момента зарождения самой науки как таковой и во все времена так или иначе являлась одной из актуальнейших и в то же время труднейших проблем, касающихся взаимоотношений как внутри самой науки, так и с обществом. Возможны различные варианты оценки любого вида творческой деятельности; однако во всех сферах ее - и в науке тоже - наиболее объективной является все-таки оценка по конечному результату, а не по процедуре его достижения и затраченным на это усилиям.
В идеале методология объективной оценки качества научной деятельности должна чем-то напоминать процедуру выявления победителей в спортивных соревнованиях, когда лучших определяют, ориентируясь на те или иные достигнутые спортсменами количественные показатели (время пробега на соответствующей дистанции, дальность броска копья и т.д.). Однако вплоть до начала XX в., когда занятие наукой было уделом весьма небольшого круга людей, шедших в нее прежде всего по призванию и, по существу, из альтруистических соображений, весомость вклада ученого оценивалась научным сообществом фактически лишь но содержательным качественным критериям. Механизм такой оценки был неизвестен и не поддавался количественному описанию, но интуитивно все признавали, что личный вклад Гаусса или Чебышева в математику, Эйнштейна или Ландау в физику, Дэви или Менделеева в химию, Менделя или Вавилова в биологию превосходит таковой от большинства отдельно взятых исследователей в соответствующей отрасли науки.
В последние десятилетия, когда занятие наукой стало достаточно массовым явлением, одни качественные критерии оценки научной деятельности представляются уже недостаточными и все более настоятельным требованием времени становится необходимость оценки с использованием количественных параметров, характеризующих научную деятельность и - главное - не зависящих от каких-либо субъективных факторов. Особую важность приобретает подобная объективная оценка, когда речь идет о тех или иных "знаках отличия" отдельного ученого или научного коллектива - финансировании научных исследований в виде грантовой поддержки или поощрении отдельных исследователей в виде присуждения им премий, медалей, ученых степеней и званий. Однако на данном этапе у научного сообщества, по существу, вообще нет никаких объективных количественных критериев оценки качества научной деятельности, и применительно к конкретному исследователю она носит исключительно субъективный характер - в виде волевых решений, голосований на ученых советах и в других аналогичных формах.
С советских времен привыкли оценивать ранг ученого по его регалиям (степень, членство в Академии и т.п.). Конечно, знающие люди могли оценить человека по его работам, но таких не так много. Деформация системы отсчета для оценки результатов ученых разрушала нашу науку еще до того, как на нее обрушились беды 90-х. Экспертная оценка - трудная и зачастую необъективная вещь, и на Западе, и, тем более, у нас. Поэтому важны простые "механические" способы оценки ученых и их результатов.
Индекс цитируемости ученого
В поисках критериев подобной оценки в западной наукометрии в последние 10-15 лет появился термин "индекс цитируемости ученого" [66]. Фактически это не что иное, как число ссылок на все работы данного исследователя, которые он выполнил в соответствующей отрасли научной деятельности за какой-то конкретный период. Этот показатель научной деятельности приобрел весьма широкую популярность, в частности, был решающим (во всяком случае, официально) для определения лауреатов конкурсов International Soros Science Education Program в номинациях "Соросовский профессор" и "Соросовский доцент" [67]
Более того, организаторы данных конкурсов пошли еще дальше - если в западной печати принимается во внимание суммарный индекс цитирования, в котором суммируются ссылки, сделанные на работы конкретного исследовате 60 ля как другими авторами, так и самим исследователем (так называемое самоцитирование), то здесь учитывался лишь индекс его цитирования за минусом самоцитирования и даже цитирования его теми, кто в разное время был соавтором самого этого исследователя.
Существуют разные базы данных по индексу цитируемости [68]. Лучше всех организована Slac Spires, к тому же она бесплатная, но, увы, только по физике высоких энергий. Есть астрофизическая база данных ADS тоже бесплатная. Наконец, есть база данных Института научной информации 1ST, платная, не очень удобная, но зато по всем наукам. Мы выбрали трудный, но правильный путь - ISI. Он правилен, ибо дает несмещенную сравнительную оценку ученых разных областей деятельности. Порог 1000 вообще говоря, высоковат для целей нашего проекта, но из-за ограниченных человеческих ресурсов для обработки, мы выбрали самую верхушку, а потом будем снижать планку. Библиографическая система ISI работает с конца 80-х. Поэтому в ней учтены только те ссылки, которые сделаны после примерно 1987 г. и только в реферируемых журналах. Поэтому, число цитирований ученого в области физики высоких энергий по ISI может оказаться в несколько раз ниже, чем по Slac Spires. Но пусть все будут в равных условиях! Контролировать число соавторов невозможно. В Интерфейсе системы ISI списки авторов работ до 87 г. и списки авторов нежурнальных публикаций вообще отсутствуют. Поэтому мы придерживались такой тактики: если человек чаще идет первым или единственным автором, мы включали цитирования на все работы с единичным весом. Таким образом, одна работа может давать вклад нескольким авторам, что не правильно, по что трудно обойти. Если же мы замечали, что человек как правило идет в списке, мы вычисляли отдельно индекс, где он главный и, если он не дотягивал до 500, не включали его в список. Такой вот простейший фильтр против недостаточно самостоятельных авторов - и он зачастую не работает из-за традиции алфавитного порядка.
Критерий цитируемости - индикатор современного состояния информационных потоков и поэтому он никак не отражает существование «незадейство-ванных» идей [69]. Они находятся вне информационной модели науки и естест 61 венно критерий цитируемое их не учитывает [69]. Число публикаций не отражает «ценности» исследователя. Это положение не допускает компромисса. Оно или признаётся, или отвергается. Авторы большинства балльных методик оценки это положение отвергают, но делают это всегда неявно, «усыпляя» внимание читателя. Вот одно из кредо сторонников балльных оценок труда учёного: «Выделение и оценка каждого научного результата позволяют должным образом индивидуализировать вклад каждого учёного в дело научно-технического прогресса». Хотя достаточно всем понятно, что в теперешнее время наука развивается коллективным путём благодаря тому, что наука сейчас очень дифферецированна. Важнейшим пороком формализованной системы является то, что в ней «насильно» формализованы пока что неформализуемые качественные оценки. И специфика научной деятельности как раз и заключается в том, что «вес» этих аспектов очень велик [70].
Отрицательное цитирование не является показателем малой ценности публикации. Многие работы, выполненные крупными исследователями, вначале казались неправильными или содержали ошибки. Работы, вызвавшие широкую критику, стимулируют появление новых идей.
Анализ экономических критериев для оценки инновационных проектов
Мы завершили три основные стадии анализа капиталовложений, включая расчет ДПДС. Следующий шаг - применить определенные экономические критерии для оценки проекта. Используем три критерия: Net Present Value, Internal Rate of Return, модифицированный показатель собственной доходности и индекс рентабельности инвестиций (Profitability Index). Для сравнения альтернативных инвестиционных проектов в теории и на практике широко используются дисконтированные критерии оценки эффективности, как-то: чистая приведенная стоимость (net present value) NPV и внутренняя ставка дохода (internal rate of return) IRR. Эти два критерия взаимно дополняют друг друга: внутренняя ставка дохода показывает доходность проекта, а чистая приведенная стоимость - размер дохода с учетом реальной стоимости денег.
Чистая приведенная стоимость NPV получается при дисконтировании финансовых потоков и определяет стоимость будущей прибыли проекта в настоящий момент времени для случая совершенного рынка капитала [87, 88, 100, 101].
где JV- продолжительность проекта, выраженная в числе шагов расчетного периода, например в годах или месяцах, Li, Zi - доходы и затраты проекта на і шаге расчетного периода, г - ставка дисконта.
Внутренняя норма дохода IRR определяется как ставка дисконта, при которой чистая приведенная стоимость равна нулю, т.е.:
Согласно современным представлениям, внутренняя норма дохода определена только для стандартных («типичных») финансовых потоков, т.е. таких потоков, при которых уравнение (4.14) имеет одно решение на экономически обоснованном интервале задания 1RR [88, 101].
В случае проектов с нестандартными («нетипичными») финансовыми потоками внутренняя ставка дохода может иметь либо несколько значений, либо вообще не определена. Более того, метод оценки таких проектов на основе IRR может противоречить оценке на основе NPV. По этой причине иногда считается IRR не пригодной для оценки инвестиционных проектов [87, 88, 101]. На практике встречаются проекты, когда затраты могут осуществляться не только в начале, но и в середине или в конце расчетного периода. В данном случае может нарушаться одно из основных свойств IRR, как критерия эффективности, - непрерывность, когда небольшие изменения параметров не должны существенно влиять па результат.
Анализу внутренней нормы доходности в случае «нетипичных» проектов посвящено много работ, некоторые авторы вообще считают IRR не пригодной для оценки инвестиционных проектов [102]. С другой стороны, из-за легкости понимания и наглядности IRR как меры доходности, много усилий было потрачено на разработку альтернативных методов оценки проектов на основе нормы дохода. Однако, все существующие методы ранжирования проектов на основе нормы дохода, оказываются не полностью совместимыми с методом NPV. Поэтому метод на основе чистой приведенной стоимости считается предпочтительнее метода IRR [102].
Однако можно определять собственную доходность проекта , которой не свойственны недостатки IRR и предложили метод ее расчета. Разберемся в чем различие нового критерия и IRR.
Определим доходность проекта как предельную процентную ставку на вложенные средства. Будем рассматривать непрерывное наращение вложенных средств, применяя особый вид процентной ставки Д, которую обычно называют силой роста [102]. Сила роста характеризует относительный прирост наращенной суммы за бесконечно малый промежуток времени [103]. Тогда инвестиция Zo, произведенная в момент to, будет увеличиваться со временем как значок - обозначает наращенное значение. Удобство использования непрерывной ставки в том, что дальнейшее наращение уже наращенной инвестиции эквивалентно увеличению срока наращения первоначальной инвестиции: Если теперь, в момент ti доход от инвестиции составит D], то доходность Р операции как предельная сила роста определяется из условия:
Используя метод наращения для денежного потока, определим доходность проекта в самом общем случае. Пусть денежный поток имеет вид:
Определим изменение наращенного денежного потока во времени при постоянной силе А. Наращение потока будем осуществлять последовательно от момента tn до n+i, проходя весь расчетный интервал по л от 0 до N. Пусть первое ненулевое значение потока Фо возникло в момент /о. Очевидно, что наращенный поток Фо - Фо. В момент л суммарный наращенный поток определим следующим правилом:
Отметим, что очередному наращению подлежат только отрицательные значения [103]. Смысл этого ограничения можно продемонстрировать на примере бытовой финансовой математики. Пусть в момент to положено в банк сумма Фо под проценты, начисляемые по непрерывной ставке Л на условиях вклада до востребования (считаем, что каждый день на остаток начисляются сложные проценты). Затем в момент Л вы пришли и снято сумма Ф\, Если снято не вся наращенная к этому моменту времени сумма Фі о, то на оставшиеся деньги будут также начисляться проценты. Если снять всю наращенную
сумму Ф — Фо, то счет в банке обнулится и сумма вклада не будет меняться со временем, т.к. на нулевую сумму банк не будет начислять проценты. Если же
снять сумму, превышающую имеющийся вклад (овердрафт) Ф[ Фо, то скорее всего уже банк будет начислять проценты на возникший заем.
