Введение к работе
Актуальность темы исследования. Разработка методов поддержки принятия решений при вложении инвестиций является одним из ключей к успешной инвестиционной деятельности предприятия. При этом сферы инвестиционной и финансовой деятельности, наряду с основной текущей деятельностью определяют общую эффективность работы любой фирмы. В связи с этим, организация процесса инвестиционной политики необходима для длительного успешного функционирования предприятия. Осуществление данной задачи возможно только при условии принятия обоснованных решений в области инвестиционной политики. Принятие таких решений является базисом, обеспечивающим своевременную модернизацию и расширение производства, освоение новых видов деятельности, диверсификацию производства.
В настоящее время неопределенность при принятии решения рассматривается как существенное ограничение на пути эффективного использования средств производства и производственных ресурсов. Разработка методов поддержки принятия решений и математических моделей в области экономики способствует снижению значимости фактора неопределенности.
Многие современные исследования, посвященные моделированию инвестиционного процесса, носят фрагментарный характер, изучаются отдельные элементы инвестиционного цикла, отсутствует целостная картина сложной рассматриваемой ситуации. В связи с этим, необходимо обобщение ряда существующих исследований, использование их результатов для разработки более общих методов принятия решений. Все это указывает на необходимость новых исследований в данной области и подтверждает высокую актуальность рассматриваемой проблемы.
Степень изученности проблемы. В проведенных исследованиях автор полагался на труды отечественных и зарубежных ученых, внесших значительный вклад в развитие математических методов в области экономики. Теоретические и методологические аспекты процесса управления проектами, принятия оптимальных инвестиционных решений исследуются в работах ученых А. С. Шапкина, Д. А. Новикова, А. А. Мицеля, Ю. П. Ехлаков, Е. Е. Егоровой, С.А. Кошечкина, А.И. Орлова, Ю. И. Растовой, А.Ю. Поповой, Р.А. Фатхутдинова, Russell L. Ackoff, Daniel Kahneman, Amos Tversky, John von Neuman, Oskar Morgenstern, Peter L. Bernstein и многих других. В диссертационной работе были использованы научные труды А.С. Крупкиной, О.И. Ларичева, С.А. Кошечкина, Е. Е. Егоровой, Daniel Kahneman, Amos Tversky, John von Neuman, посвященные методам принятия решений в условиях рисков и неопределенностей и исследованию особенностей управления инвестиционными рисками.
Цель диссертационного исследования - разработка математической модели процесса принятия решения по реализации инвестиционных проектов при проведении многоэтапной экспертизы, используемой для оценки полезности проведения экспертизы с заданными параметрами и выбора оптимального количества ее этапов.
Обозначенная цель определила следующие основные задачи, которые требовали решения при подготовке данного диссертационного исследования:
-
Анализ методов поддержки принятия решений при реализации инвестиционных проектов, в том числе в случае проведения экспертизы.
-
Разработка нового подхода для оценки полезностей решений о принятии и отклонении инвестиционного проекта, учитывающего индивидуальные особенности инвестора.
-
Разработка и обоснование математической модели поддержки принятия решений при экспертизе инвестиционных проектов.
-
Расширение математической модели на случай многоэтапной экспертизы инвестиционных проектов, исследование свойств разработанной модели.
-
Разработка программных средств для оценки полезностей имеющихся решений при экспертизе проектов и выбора оптимального решения с учетом известных параметров инвестиционного проекта и экспертизы.
Объектом диссертационного исследования выступает экспертиза инвестиционных проектов.
Предметом исследования являются методы принятия решения при многоэтапной экспертизе проектов и алгоритмы оптимизации данного процесса в условиях интервальных оценок NPV проекта.
Научная новизна диссертационного исследования:
-
Впервые определена функция субъективной полезности для оценки решений по принятию (отклонению) инвестиционных проектов при асимметрии отношения к риску и упущенной выгоде, построенная при согласовании классического подхода к оценке полезности решений и используемых на практике критериев эффективности инвестиционных проектов.
-
Предложена математическая модель многоэтапного процесса принятия решения по реализации инвестиционных проектов при проведении экспертизы, отличающаяся от существующих использованием аппарата динамического программирования и функции субъективной полезности для оценки полезностей решений, позволяющая оценить целесообразность проведения экспертизы проекта и выбрать оптимальное число проводимых этапов экспертизы.
-
Разработан набор таблиц в MS Excel и программы в среде MATLAB, применяемые к многоэтапной (одноэтапной) экспертизе, реализующие предложенные модели экспертизы проектов и позволяющие оценить априорные полезности и вероятности всех имеющихся в рассматриваемом случае решений, а также рассчитать общую полезность проведения экспертизы и полезности каждого из ее этапов в отдельности.
Теоретическая и практическая значимость. Созданные модели и алгоритмы могут быть применены для выбора оптимального решения относительно реализации (отклонения) конкретного инвестиционного проекта, а также для определения необходимости проведения экспертизы проекта или выбора оптимального количества ее этапов. Результаты диссертации использованы в учебном процессе ФГБОУ ВО «Алтайский государственный университет» для разработки лабораторных работ и расчетных заданий на кафедрах информатики и
теоретической кибернетики и прикладной математики. Разработанный алгоритм определения полезности проведения экспертизы и созданная на его основе программа могут быть использованы для выбора оптимального решения при вложении инвестиций в новые проекты. В частности, практическая реализация модели многоэтапной инвестиционной экспертизы (набор таблиц MS Excel) применена к анализу проекта строительства Солонешинской МГЭС. При этом получены результаты, полностью совпадающие с итогами реализации данного проекта. Разработанное в рамках диссертационной работы программное обеспечение используются управлением Алтайского края по промышленности и энергетике в процессе разработки и обсуждения программы строительства МГЭС в конкретных региональных условиях, а также другими организациями.
Методология и методы исследования. Для достижения целей исследования и решения необходимых задач, автором были использованы методы системного анализа, методы горизонтального и вертикального анализа статистических данных, интеллектуального анализа данных, экспертных оценок, динамического программирования, теории принятия решений, методы обработки и анализа полученных результатов. Данные методы были применены в различных комбинациях в зависимости от этапа исследования и решения конкретной задачи исследования.
Положения, выносимые на защиту.
-
Использование функции субъективной полезности решений о принятии (отклонении) инвестиционного проекта с учетом факторов риска, сожаления об упущенной выгоде и оценок ожидаемого чистого приведенного дохода проекта позволяет выбрать оптимальное решение по реализации конкретного инвестиционного проекта. Соответствует пункту 5 паспорта специальности 05.13.10 – Разработка специального математического и программного обеспечения систем управления и механизмов принятия решений в социальных и экономических системах.
-
Метод определения полезности одноэтапной экспертизы при известном виде функции плотности вероятности для оценочного отрезка чистого приведенного дохода проекта позволяет определить целесообразность проведения данной экспертизы. Соответствует пункту 10 паспорта специальности 05.13.10 – Разработка методов и алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в экономических и социальных системах.
-
Модель оптимизации многоэтапной экспертизы проекта при известных стоимостях каждого этапа, значениях параметров уточнения оценок для чистого приведенного дохода позволяет оценить целесообразность реализации данного проекта или выбрать оптимальное количество проводимых этапов. Соответствует пункту 4 паспорта специальности 05.13.10 – Разработка методов и алгоритмов решения задач управления и принятия решений в социальных и экономических системах.
Достоверность и обоснованность полученных результатов исследования диссертационной работы базируется на корректной постановке задачи и многообразии используемых методов, а также доказывается результатами вы-
числительных экспериментов с использованием конкретных данных и модельных примеров.
В качестве нормативной и информационной базы были использованы федеральные законы, научные публикации и материалы периодической печати.
Апробация результатов работы. Основные положения и результаты работы были представлены на международной научно-практической конференции «Дни науки-2012» (Прага, 2012); региональной конференции по математике МАК (Барнаул, 2012, 2013, 2014); в сборнике научных статей международной молодежной школы-семинара «Ломоносовские чтения на Алтае» (Барнаул, 2013, 2017); межрегиональном семинаре «Совершенствование управления производством. Инновации и инвестиции» (Барнаул 2013); в трудах всероссийской молодежной школы-семинара «Анализ, геометрия и топология» (Барнаул, 2013); в журнале «Известия Алтайского Государственного Университета» (Барнаул, 2012, 2013, 2014, 2017); в журнале «Вестник НГУ: Серия информационные технологии» (Новосибирск, 2015); в сборнике «Труды семинара по геометрии и математическому моделированию» (Барнаул, 2016); в журнале «Доклады ТУСУР» (Томск, 2016).
В рамках диссертационной работы разработано программное средство «Комплекс оценки информационной полезности проведения двухэтапной инвестиционной экспертизы» (Свидетельство о государственной регистрации в реестре программ для ЭВМ № 2013660451 от 18 сентября 2013 г.).
Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 18 печатных работ, в том числе 1 коллективная монография, 14 статей в периодических изданиях (7 в изданиях, рекомендованных ВАК РФ), 3 тезиса докладов конференций.
Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы (Ошибка! Источник ссылки не найден. наименований) и приложения. Основное содержание работы изложено на 162 страницах машинописного текста и содержит 39 рисунков и 21 таблиц.