Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Теория и практика принятия инвестиционных решений 13
1.1. Анализ существующих методик инвестиционного проектирования 13
1.2. Особенности инвестиционного проектирования в России . ..23
1.3 .Выводы по главе 1 36
ГЛАВА 2. Формирование механизма учёта риска в инвестиционном проектировании 38
2.1 .Инвестиционное проектирование в условиях риска 38
2.2 Концепция риска инвестиционного проекта 43
2.3. Портфельный подход к инвестиционному проектированию 65
2.4.Прогнозирование в инвестиционном проектировании 80
2.5.Эконометрика инвестиционного проектирования 88
2.6. Выводы по главе 2 97
ГЛАВА 3. Учёт риска в инвестиционном проектировании 99
3.1 Технология прогнозирования объёма продаж 99
3.2.Портфельные технологии в инвестиционном проектировании 107
3.3.Технологии риск-анализа 111
3.4. Выбор оптимальной инвестиционной стратегии в условиях неопределенности 121
3.5. Экономическая эффективность внедрения технологий инвестиционного проектирования 126
Основные выводы и предложения 130
Литература 132
- Анализ существующих методик инвестиционного проектирования
- Особенности инвестиционного проектирования в России
- .Инвестиционное проектирование в условиях риска
- Технология прогнозирования объёма продаж
Введение к работе
Актуальность темы. Финансирование инвестиционных проектов в условиях риска и неопределённости требует научно-обоснованного подхода к принятию инвестиционных решений, соответствующих методов и инструментов инвестиционного проектирования.
В научной литературе изложены основополагающие принципы принятия решений в условиях неопределённости, однако экономический инструментарий для их практического применения разработан недостаточно полно и не вполне учитывает взаимосвязи категорий «риск» и «доходность», в результате чего он не обеспечивает научно обоснованного решения актуальных задач инвестиционного проектирования (количественный анализ риска, учёт неопределённости, прогнозирование объёма продаж) и снижает достоверность показателей инвестиционного проекта.
В связи с этим практика инвестиционного проектирования нуждается в адекватном экономическом инструментарии, позволяющем более эффективно использовать накопившийся научный потенциал, поэтому развитие и разработка новых инструментов инвестиционного проектирования приобретает особую актуальность.
Состояние и степень изученности проблемы. Первые теоретические разработки управления в условиях риска и неопределенности возникли еще в начале века. Уже в 1921 г. в работе Найта Ф.Х. содержался, правда, исключительно качественный анализ рисков в контексте теории финансов. [73] Практический интерес и первые практические разработки по вопросам прогнозирования и оценки риска возникли в 1929 г. за рубежом в связи с мировым экономическим кризисом: Ч. Доу разработал теорию циклического движения курсовой стоимости ценных бумаг.
И. Фишер по сути положил начало инвестиционному проектированию своей фундаментальной разработкой временной теории денег, а также определив воздействие инфляции на процентную ставку. Дж. М. Кейнс в своей работе "Общая теория занятости, процента и денег " также уделил внимание оценке риска.
Новый всплеск научных разработок по данной теме произошел в 1952 г., когда Г. Маркович и Дж. Данциг предложили научный метод учета риска при выборе инвестиционных стратегий (теория портфеля. концепция (3 - коэффициента). [73] В начале 60-х работа Л. Джонсона и Д. Стейна расширила теорию портфеля, дополнив её хеджированием. [73]
В 60-е годы У. Шарп сформулировал основные понятия риска, его виды, способы его хеджирования и предложил соответствующую модель - модель оценки капитальных активов -(Capital Assets Pricing Model -САРМ). [201]
Существенно усилил влияние "портфельной теории" Дж. Тобин, который предложил включить в анализ безрисковые активы, предложив тем самым макроэкономический подход, в отличие от микроэкономического подхода Г. Марковица. К середине 60-х годов работы У. Шарпа, Дж. Линтнера и Дж. Моссина подытожили этот этап развития современной теории инвестиций, сформулировав САРМ как макроэкономическое обобщение теории Марковица. Все последующее десятилетие САРМ подвергалась жесткой критике. В 1977 г. Ричард Ролл предложил отвергнуть САРМ, поскольку она в принципе не допускает эмпирической проверки (вопрос о принципиальной эмпирической верифицируемости САРМ до сих пор является спорным).
В это же время Стив Росс предложил альтернативную модель оценки капитальных активов - "арбитражную модель" (Arbitrage Pricing Model).
Параллельно с развитием теории инвестиции широко развивались другие разделы финансовой науки. В 50-60-х годах Ф. Модильяни и М. Миллер посвятили свои работы анализу структуры капитала корпорации, основные темы которых считаются сейчас классикой финансовой науки.
С инвестиционной теорией и теорией финансового менеджмента тесно связана теория эффективного рынка, исследующая проблему адекватности рыночных цен на финансовые активы и их истинную стоимость. Связанная с этой теорией модель "ходьбы наугад" стимулировала применение динамических теоретико-вероятностных моделей. В русле этих идей в 1973 г. М. Шоулс и Ф. Блек предложили модель опционов (модель Блека-Шоулса). [73]
Краеугольный камень в проблему формализованного подхода к выбору стратегии в условиях неопределенности заложили Дж. фон Ней-мдн и О. Моргенштерн в своем фундаментальном труде "Теория игр и экономическое поведение" в 1944 г. [132]
В создание современного математического аппарата и развитие многих направлений исследования операций огромный вклад внес Л.В. Канторович, который сформулировал новый класс условно-экстремальных задач и предложил универсальный метод их решения, положив начало линейному программированию. Значительный вклад в развитие современной инвестиционной теории внесли разработки представителей отечественной школы теории вероятностей академика А.Н. Колмогорова.
Разработкой этого спектра проблем в разное время также занимались: Дж. Вильяме, М. Нэш, М. Бромвич, М. Гордон, Л. Сэ-видж, Р. Льюис, Г. Райффа, Е. Альтман, В. Хорн, Рубинштейн М. и др. Среди отечественных исследователей в первую очередь следует выделить: А.ҐІ. Альгина, В.Д. Шапиро, А.А. Первозванского, Т.Н.
Первозванскую, Е.М. Четыркина, В.В. Ковалева, В.Т. Севрук, Я. А. Рекитара Ф.Ф. Юрлова, Ю.В. Трифонова и др. [5, 6, 24, 75, 152, 184,197,198,217, 172]
Работы вышеназванных авторов внесли значительный вклад в развитие и становление теории риска, но вместе с этим методические вопросы учёта риска в инвестиционном проектировании исследованы недостаточно.
Цель исследования: развитие инструментария инвестиционного проектирования в условиях неопределённости.
Достижение поставленной цели определило необходимость решения следующих задач: -исследование традиционных подходов к принятию инвестиционных решений в условиях неопределённости; -анализ существующих методов оценки рисков инвестиционного проекта; -формирование концепции риска инвестиционного проекта; -развитие технологий принятия инвестиционных решений в условиях риска.
Предметом исследования являются методы учёта неопределённости и риска в инвестиционном проектировании.
Объектом исследования являются инвестиционные проекты предприятий всех форм собственности.
Методологической основой диссертационного исследования является современная инвестиционная теория, нормативно-правовая и законодательная база по оценке эффективности инвестиционных проектов, теория временной стоимости денег, теория портфеля, теория стоимости капитала, финансовый менеджмент, теория риска.
В работе использовались статистические материалы Госкомстата РФ, Комитета статистики Нижегородской области, а также результаты исследований 62 бизнес-проектов и инвестиционных предложений. С целью изучения отечественного опыта инвестиционного проектирования было проведено также более 10 интервью с экспертами консалтинговых агентств, занимающихся инвестиционным проектированием.
Научная новизна работы заключается в формировании и реализации методических принципов учета риска в инвестиционном проектировании. В соответствии с этим:
1 .Проанализированы традиционные подходы к инвестиционному проектированию. Исследована природа риска, что позволило более полно учесть взаимосвязи таких категорий как "риск" и "доходность, и, следовательно, повысить качество инвестиционных решений следующих актуальных задач: расчет показателей риска; учёт неопределённости и прогнозирование показателей ИП.
2,Обобщены и систематизированы методологические принципы инвестиционного проектирования, на основе которых получили развитие подходы к решению таких проблем как: учёт риска в ставке дисконтирования - предложен метод расчёта показателя риска-Р; прогнозирование объёма продаж - уточнён алгоритм построения прогноза, что позволяет повысить его достоверность; выбор оптимальной инвестиционной стратегии - предложен метод синтеза платёжной матрицы; количественный анализ риска - разработан алгоритм анализа, позволяющий повысить степень его научной обоснованности.
В работе дано понятие «риск инвестиционного проекта», которое положено в основу соответствующей концепции, включающей в себя: новый критерий - «цена риска»; алгоритм риск-менеджмента ИП и методические рекомендации для количественного риск-анализа.
В процессе апробации концепции получили развитие технологии прогнозирования объёма реализации продукции, риск-анализа и выбора оптимальной ценовой стратегии.
Методы исследования. При проведении исследования были использованы методы эмпирического исследования, а также методы количественного финансового и графического анализа. При разработке инновационных технологий инвестиционного проектирования использовались следующие экономико-математические методы и модели: методы исследования операций (методы оптимизации, методы линейного программирования); методы теории игр ( модель игры с природой); методы факторного и стохастического анализа; -методы имитационного моделирования ( метод Монте-Карло); -методы экономико-статистического анализа ( корреляционный, регрессионный и трендовый анализ ). Практическая значимость. Основные положения и результаты диссертации могут быть использованы как инвесторами для анализа эффективности ИП, так и реципиентами при проектировании ИП, в частности: банками, фондами, финансовыми компаниями, иными кредитными организациями.
Практическое применение предлагаемого инструментария учёта неопределённости и риска в инвестиционном проектировании позволит повысить научную обоснованность и качество принимаемых инвестиционных решений. Экономический эффект от внедрения новых проектных технологий выражается в снижении размера резервных фондов и страховых отчислений, необходимость которых обусловлена наличием рисков и неопределённостью условий реализации проекта.
Отдельные теоретические и практические разработки диссертации могут быть использованы при обучении студентов экономических специальностей в высших учебных заведениях.
Апробация работы. Основные положения работы докладывались в 1997-1999гг. на 10 научных конференциях, в том числе Регио- нальной научно-практической конференции "Менеджер 21 века" НГТУ, Международной научно-практической конференции "Экономический анализ, бухучёт и аудит" ННГУ, Региональной научно-практической конференции "О развитии инвестиционно-строительного комплекса Нижегородской области», Седьмой Всероссийской научно- методической конференции и др.
Результаты исследований использовались Департаментом строительства Нижегородской области, Региональным агентством содействия инвестициям, Фондом поддержки малого предпринимательства Нижегородской области, специалистами строительно-монтажного предприятия «Техинэко», а также в учебных курсах студентов Международного института экономики права и менеджмента Нижегородского государственного архитектурно-строительного университета и слушателей системы повышения квалификации и переподготовки кадров.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 научных работ общим объёмом 2,2 п.л.
Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения, списка использованной литературы. В работе также представлено 13 рисунков, 28 таблиц, 10 приложений.
Во введении обосновывается актуальность темы диссертации, формулируется цель и задачи исследований, показывается научная новизна и практическая значимость диссертационной работы.
В первой главе «Теория и практика принятия инвестиционных решений» проведён анализ сложившейся отечественной практики инвестиционного проектирования и исследованы традиционные подходы к принятию инвестиционных решений в условиях неопределённости.
Вторая глава «Формирование механизма учёта риска в инвестиционном проектировании» посвящена развитию методических принципов инвестиционного проектирования в условиях неопределённости.
В частности автором разработаны:
1 .Методические рекомендации по использованию инструментов портфельного анализа в инвестиционном проектировании. Предлагается использовать теорию портфеля для решения следующих задач инвестиционного проектирования: а) расчёт ставки дисконтирования при определении критериев эф фективности ИП. Для расчёта ставки дисконтирования предлагается ис пользовать модели "доход-риск", учитывающие неопределённость полу чения дохода; б) нахождение оптимального для инвестора соотношения риск- доходность, которое реализуется методами диверсификации; в) учёт индивидуальной толерантности инвестора к риску. Для учёта субъективного отношения инвесторов к риску рекомендует ся использовать в инвестиционном проектировании кривые без различия (индифферентности).
2. Предложены методические разработки по применению инструментария прогностики в инвестиционном проектировании: разработаны методики прогнозирования объёма продаж на основе регрессионного анализа и трендовых моделей.
3.Автором разработаны методические рекомендации по использованию инструментов эконометрики для принятия инвестиционных решений в условиях неопределённости и риска, в частности, предложена модель теории игр для выбора оптимальной ценовой стратегии в условиях неопределённости рыночной конъюнктуры.
В третьей главе «Учёт риска в инвестиционном проектировании» рассматривается использование методических разработок в виде технологий инвестиционного проектирования: -технологии прогнозирования объема реализации продукции методами трендового анализа; -технологии количественной оценки риска методами имитационного моделирования и сценарного анализа; -технологии определения оптимального состава проекта методом диверсификации; -технологии выбора оптимальной ценовой стратегии в условиях неопределённости рыночной конъюнктуры методом теории игр. На защиту выносятся следующие научные результаты: -концепция риска инвестиционного проекта, включающая новый понятийный аппарат («риск ИП», «цена риска»), алгоритм риск-менеджмента и методические рекомендации количественного риск-анализа; -экономический инструментарий инвестиционного проектирования: учёт риска в ставке дисконтирования на основе синтеза САРМ-модели и кумулятивного подхода; алгоритм прогнозирования объёма продаж; выбор оптимальных инвестиционных стратегий в соответствии с предложенным методом синтеза платёжной матрицы; уточнённый алгоритм количественного анализа риска; - технологии учёта риска и неопределённости: «РИСК-АНАЛИЗ». «ПОРТФЕЛЬ», «ОПТИМАЛЬНАЯ СТРАТЕГИЯ», «ПРОГНОЗ ПРОДАЖ», сформированные на основе предложенного инструментария.
Анализ существующих методик инвестиционного проектирования
Традиционный подход к инвестиционному проектированию рассматривает инвестиционный проект (ИП) как «объект финансовой операции, связанной с распределенными во времени финансовыми поступлениями и затратами денег», т.е. денежными потоками [110].
Либо как «систему организационно-правовых и расчётно-финансовых документов, необходимых для осуществления каких либо действий или описывающих такие действия» [120].
В соответствии с этим содержание инвестиционного проектирования в рамках традиционной практики сводится к проецированию этих денежных потоков в будущее на величину инвестиционного горизонта с целью составить определённый комплект «организационно-правовых и расчётно-финансовых документов».
Результатом данного проецирования является финансовый план ИП, который должен быть основан на прогнозной отчетности (Прогнозный отчет о движении денежных средств, прогнозный отчет о финансовых результатах). Однако денежные потоки, отраженные в этих документах сложно назвать прогнозом, т.к. по сути, они представляют собой экстраполирование текущих оценок в будущее, подразумевая детерминированность будущего, что даже с позиций обычной логики как минимум некорректно.
Типичными примерами практической реализации традиционного подхода к инвестиционному проектированию в России являются: 1. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов и их отбор для финансирования.
2. Типовая форма Плана финансового оздоровления (Бизнес-план) и Методические рекомендации по составлению планов финансового оздоровления (Бизнес-планов) утвержденные Федеральным Управлением по Делам о Несостоятельности и Банкротстве (ФУДН).
3. Положение об оценке эффективности инвестиционных проектов при размещении на конкурсной основе централизованных инвестиционных ресурсов Бюджета развития Российской Федерации (от 22.11.97г.) а так же ряд других учебно-методических публикаций [19, 34, 124, 200, 115].
Проанализируем основные моменты существующей практики инвестиционного проектирования:
1 .Эффективность ИП в соответствии с теорией временной стоимости денег предлагается оценивать посредством дисконтированных интегральных показателей эффективности проекта: -Чистый дисконтированный доход (Net Present Value - NPV); -Внутренняя норма доходности (Internal Rate of Return - IRR); -Дисконтированный срок окупаемости (Payback Period - PP); -Индекс рентабельности (Profitability Index - PI);-Модифицированная внутренняя норма рентабельности (Modified Internal Rate of Return - MIRR)
В связи с этим следует отметить две серьезных проблемы: -Во-первых, все вышеперечисленные критерии имеют свои недостатки, и поэтому их рекомендуется использовать в сочетании друг с другом, но при этом они в силу различной природы могут противоречить друг другу, а анализ причин этих противоречий в [120] отсутствует. Методические рекомендации предлагают во всех спорных случаях использовать критерий NPV (хотя обоснования этой рекомендации отсутствуют), однако это оставляет открытым ряд вопросов, например, по какому критерию сравнивать проекты с различным сроком жизни, как подбирать проекты для составления инвестиционного портфеля и подобные вопросы об эффективности ИП. Эти проблемы рассмотрены автором в [90].
-Во-вторых, [120] оставляют открытым вопрос о расчете коэффициента дисконтирования, от которого существенно зависят значения вышеуказанных критериев. Предложение рассчитывать ставку дисконтирования « приближённо как средневзвешенную стоимость капитала» (WACC) вносит ещё больше неясности в эту проблему. Рекомендации, указанные в "Положении об оценке эффективности инвестиционных проектов при размещении на конкурсной основе централизованных инвестиционных ресурсов Бюджета развития Российской Федерации" находить коэффициент дисконтирования как отношение ставки рефинансирования, установленной ЦБ и темпа инфляции, объявленного Правительством отнюдь не решают эту проблему. Эти проблемы рассмотрены автором в [86, 89].
2. Предлагается различать коммерческую (финансовую), бюджетную и экономическую эффективность ИП, что вполне справедливо, однако не учитывается то факт, что финансовая эффективность для различных участников ИП может быть различной, и рассчитываться должна соответственно по-разному. Так для реципиента (получателя инвестиционных ресурсов) финансовая эффективность будет определяться по NPV рассчитанному на основе прогнозного отчета о движении денежных средств, а для инвестора (банка, фонда либо другого кредитного учреждения) NPV должен рассчитываться дисконтированием выплат, производимых в соответствии с графиком погашения кредита. Безусловно, оба критерия взаимосвязаны, однако могут существенно отличаться друг от друга, и проект выгодный для реципиента может оказаться невыгодным для инвестора и наоборот, поскольку, например, выплата процентов по кредиту в первом случае является оттоком, а во втором притоком. Следует так же отметить, что, рассчитывая эффективность проекта необходимо рассчитывать эффективность вложения (рентабельность) не только совокупного капитала, но и отдельно собственного и отдельно заемного. Непонимание этих нюансов приводит к серьёзной путанице на практике.
3. В методических рекомендациях так же не указан основной ме тодический принцип определения эффективности ИП - сравнение си туации с проектом и без проекта, поскольку фоновые денежные потоки могут существенно исказить представление об эффективности проекта.
4. Авторы методических рекомендаций предприняли попытку учесть факторы неопределенности и риска при оценке эффективности ИП. К сожалению, учет факторов риска ограничивается в основном ка чественным анализом (перечислением возможных неопределенностей и рисков). Из формализованных методов в методических рекомендациях рассмотрены: -проверка устойчивости проекта; -корректировка параметров проекта; -формализованное описание неопределенности, методики которых описаны лишь декларативно, что не позволяет их использовать на практике.
Особенности инвестиционного проектирования в России
Инвестиционное проектирование и тем более анализ - процесс весьма трудоемкий, а также требующий специальных знаний не только в сфере экономики, но и математики (математической статистики, например, для расчета рисков). Это обстоятельство, а также тот факт, что инвестиционное проектирование с учетом новых реалий и требований времени - вопрос малоизученный, и породило множество программных пакетов для инвестиционного проектирования и анализа. В этом разделе будут рассмотрены лишь некоторые из них.
Пакет "Альт-Инвест" создан с использованием электронных таблиц MS EXCEL и может работать в среде других распространенных табличных процессоров (Super Calc 4, Lotus 1-2-3, Quattro Pro). Пакет имеет налоговый блок, полностью соответствующий российским условиям, а также позволяет настраивать блоки входных данных на условия, соответствующие реальной ситуации и т.д.).
Позволяет менять шаг и горизонт расчета. Имеется возможность проверить устойчивость проекта к влиянию ряда факторов. Свободное владение пакетом требует от пользователя изучения принципов работы с электронными таблицами. Случайные непрофессиональные корректировки пользователя могут привести к серьезным нарушениям в работе системы.
В системе легко осуществляется пересчет результатов по другим входным данным, что облегчает проведение анализа чувствительности оценок к изменению входных данных. Существует возможность проверить чувствительность проекта к влиянию таких факторов как: -показатели инфляции; -объем экспорта и условия реализации продукции на внутреннем и внешнем рынках ( в кредит, с авансовыми платежами), -задержки платежей.
Пакет "PROJECT EXPERT" - система представляет собой "закрытый" пакет. Поэтому необходимо регулярно адаптировать его к изменяющимся условиям реализации. Пакет позволяет системно производить качественный анализ проекта по 40 позициям (реальность концепции проекта, качественные показатели, общественная значимость, рыночный потенциал и т.д.).
Ответы экспертов оцениваются по пятибалльной шкале, после чего оценки суммируются. Анализ рисков выполняется по 71 позиции, охватывающей 11 стадий проектов. Здесь эксперт выбирает лишь уровень риска - высокий, средний, низкий по каждой позиции и формулирует соответствующие комментарии по выбранному уровню.
Расчет показателей проекта производится в соответствии с методикой UNIDO, но при сравнительно больших возможностях задания условий реализации. Условия реализации проекта ( в частности, налоговое окружение) соответствует российским условиям.
При анализе рисков не предусмотрено использование бальных или вероятностных оценок. Эксперт выбирает лишь уровень риска - высокий, средний, низкий на каждой позиции и формулирует соответствующие комментарии по выбранному уровню.
Не предусмотрены также "поправки на риск" (увеличение требуемой нормы дисконта).
Как модуль "качественного анализа", так и модуль анализа рисков открытыми для пользователя. Пользователь может сформировать свой опросный лист (в соответствии со стоящими перед ним задачами) для качественного анализа проекта. Он может также самостоятельно сфор мировать факторы риска и комментарии к ним в соответствии со специфическими особенностями проекта.
В пакете предусмотрена также помощь в составлении хронологического графика реализации проекта, учитывающего возможность совмещения во времени различных операций.
Сам расчет производится с шагом, равным одному месяцу. Обеспечивается произвольный ввод данных в конкретный месяц каждого года, а в некоторых модулях - в конкретный день.
Экранные формы для просмотра результатов расчета построены: в течение первого года по месяцам, в течение второго года - по кварталам, далее - по годам.
Количество продуктов не ограничено. Горизонт расчета составляет до 15 лет инвестиций и 15 лет производства. Из-за большого объема расчетов (малый шаг) работу пакета желательно производить с использованием микропроцессора, класса не ниже, чем 80386, хотя формально пакет может быть реализован и на процессоре 80286 (особенно при небольшом горизонте и небольшом количестве продуктов).
По инфляции задается: отношение рубль-доллар; инфляция на сырье; инфляция на комплектующие; инфляция на сбыт; инфляция на заработную плату; инфляция на основные фонды (в рублях для внутренних и в долларах для приобретаемых из-за рубежа); инфляция постоянных издержек, оплачиваемых в России (в рублях) и за рубежом (в долларах), изменение банковского процента.
.Инвестиционное проектирование в условиях риска
Инвестиционное проектирование с учётом факторов неопределенности имеет ряд особенностей.
Во-первых, основным отличием проектов, разрабатываемых и оцениваемых с учетом неопределенности, является то, что условия их реализации и результаты не считаются определенными с вероятностью, равной 1, иначе говоря, считаются недетерминированными абсолютно [32]. В связи с этим приходится принимать во внимание весь спектр возможных значений ключевых параметров проекта, рассматривая при этом вероятности каждого возможного варианта, а также характер распределения вероятности.
Во вторых, влияние факторов риска и неопределенности неизбежно приводит к тому, что содержание, состав инвестиционного проекта и проектных материалов существенно меняются. Это обстоятельство обуславливает необходимость применения новых, усовершенствованных методов, технологий и инструментов инвестиционного проектирования. Исследуя эти особенности автор обобщил концептуальные принципы инвестиционного проектирования в условиях неопределённости: .Взаимосвязь категорий доходность и риск. Что означает необходимость количественного ( а не только качественного ) анализа и учёта риска при оценке эффективности ИП, а именно:-необходимость применения моделей "доходность - риск" при дисконтировании, так как это две неразрывно связанные категории; -необходимость учёта индивидуальной толерантности инвестора к риску;
2.Вероятностный подход. Автор считает, что финансовый анализ ИП следует осуществлять в рамках вероятностного подхода, то есть на основе стохастических моделей экономических процессов, поскольку, как говорилось выше, жёстко детерминированные связи в реальных экономических процессах встречаются исключительно редко. Кроме того, ИП представляет собой не что иное, как прогноз, а значит, предполагает в той или иной степени неопределённость будущего, что и обуславливает применение стохастических моделей.
3. В соответствии с этим инвестиционный проект определяется как стохастическая прогнозная модель финансввых потоков.
4.Формализация. Оптимальное сочетание методов количественного и качественного анализа, математических и вербальных оценок в инвестиционном проектировании требует доминирования формализованных процедур над неформальными, когда речь идёт об определении эффективности ИП, причём первые служат базой для вторых. Необходимость формализации обусловлена технологией принятия решений в условиях неопределенности и риска, значительными объёмами информации, обрабатываемыми вследствие перебора всех возможных вариантов и их статистического анализа. Но поскольку не все факторы, влияющие на эффективность ИП, возможно формализовать результаты формализованного анализа следует рассматривать как исходную информацию для неформального анализа.
5.Многовариантность решений. Вероятностный подход к определению эффективности ИП обуславливает необходимость разработки портфеля решений посредством экономико-математических методов для каждой ситуации, связанной с неопределённостью и риском, а не единственного универсального решения "на все случаи жизни".
б.Оптимизация. Применение методов оптимизации необходимо, поскольку вопрос об эффективности ИП в условиях риска и неопределенности превращается в многокритериальную задачу. Оптимизация бюджета капиталовложений (временная, пространственная, диверсификация, управление финансовым левереджем ) неотъемлемое условие эффективности ИП, риск при этом может рассматриваться как ограничивающий фактор целевой функции, в качестве которой может выступать один из интегральных показателей эффективности.
7.Прогнозирование. Вероятностный подход к инвестиционному проектированию ИП обуславливает необходимость использование методов прогнозирования в качестве инструмента проектирования, поскольку проектирование это ни что иное как форма предвидения будущего. Использование методов прогнозирования также необходимо для определения ключевых параметров проекта в условиях неопределенности и риска.
8.Моделирование является неотъемлемым инструментом финансового анализа в условиях риска и неопределённости, так как инвестиционный проект с точки зрение инвестиционного проектирования представляет собой прогнозную модель денежных потоков, возникающих в процессе его реализации. При этом предпочтение отдаётся стохастическому и имитационному моделированию, которые в отличие от жестко детерминированных факторных моделей дают вполне адекватную аппроксимацию ситуации неопределённости.
Технология прогнозирования объёма продаж
Для прогнозирования объёма продаж автор на основе предложенного во второй главе инструментария разработал технологию «ПРОГНОЗ ПРОДАЖ», которая представляет собой методику, реализованную в среде электронных таблиц MS EXCEL.
В качестве исходной информации для прогнозирования была использована информация об объёмах сбыта мороженого «Пломбир» ЗАО «Белоснежка» в Нижнем Новгороде. Данная статистика характеризуется тем, что значения объёма продаж имеют выраженный сезонный характер с возрастающим трендом. Исходная информация представлена в табл.3.1
Реализуем алгоритм построения прогнозной модели, описанный во второй главе. Решение данной задачи рекомендуется осуществлять в среде MS Excel, что позволит существенно сократить количество расчётов и время построения модели.
Определяем тренд, наилучшим образом аппроксимирующий фактические данные. Для этого автор рекомендует использовать полиномиальный тренд, что позволяет сократить ошибку прогнозной модели (рисЗ.1)
На рис З.1. показано, что полиномиальный тренд аппроксимирует фактические данные гораздо лучше, чем предлагаемый обычно в литературе [204] линейный. Коэффициент детерминации полиномиального тренда (0,7435) гораздо выше чем линейного (4Е-05). Для расчёта тренда рекомендуется использовать опцию «Линия тренда» ППП Excel.
Применение других типов тренда (логарифмический, степенной, экспоненциальный, скользящее среднее) также не даёт такого эффективного результата. Они неудовлетворительно аппроксимируют фактические значения, коэффициенты их детерминации ничтожно малы: -логарифмический R =0,0166; -степенной R2 =0,0197; -экспоненциальный R =8Е-05.
Вычитая из фактических значений объёмов продаж значения тренда, определим величины сезонной компоненты, используя при этом пакет прикладных программойД1) MS Excel (рисЗ.З).
На основе модели строим окончательный прогноз объёма продаж. Для смягчения влияния прошлых тенденций на достоверность прогнозной модели, диссертант предлагает сочетать трендовыи анализ с экспоненциальным сглаживанием. Это позволит нивелировать недостаток адаптивных моделей, т.е. учесть наметившиеся новые экономические тенденции (3.3): a - константа сглаживания.
Константу сглаживания рекомендуется определять методом экспертных оценок, как вероятность сохранения существующих экономических тенденций на основе динамики, прогнозных значений макроэкономических показателей (уровень инфляции, доходы населения, валютный курс, ВНП, объёмы и структура потребления и т.д.) и темпов изменений этих показателей, т.е. если макроэкономические показатели изменяются / колеблются с той же скоростью / амплитудой что и прежде, значит предпосылок к изменению экономических тенденций нет, и следовательно а —И, если наоборот, то а - 0.
Таким образом, прогноз на январь 1998 (третий сезон) определяется следующим образом.
Определяем прогнозное значение модели по формуле (3.2): FM t = 1 924,92 + 162,44 =2087 ± 7,8 (руб.) Фактическое значение объёма продаж в предыдущем году (Тф t-i) составило 2 361руб. Принимаем коэффициент сглаживания 0.8. Получим прогнозное значение объёма продаж: F„pt=0,8 2 361 + (1-0.8) 2087 = 2306,2 (руб.) Для учёта новых экономических тенденций автор рекомендует регулярно уточнять модель на основе мониторинга фактически полученных объёмов продаж, добавляя их или, заменяя ими данные статистической базы, на основе которой строится модель.
Кроме того, для повышения надёжности прогноза рекомендуется строить все возможные варианты прогнозов (от оптимистичного до пессимистичного) и определять доверительный интервал прогноза.
Реализация технологии «ПРОГНОЗ ПРОДАЖ» позволяет сделать следующие выводы:
1. Методика предназначена для построения прогнозов объёмов реализации для продуктов с сезонным характером продаж.
2.Технология может быть легко реализована в 111111 MS EXCEL, а высокая точность модели является предпосылкой для прогнозов с высокой степенью достоверности.
3. Предложенный автором алгоритм позволяет повысить точность прогнозной модели и нивелировать недостаток адаптивных моделей, а следовательно получать более достоверные прогнозы.
4. Высокая точность прогнозов объёмов реализации является предпосылкой для эффективного использования оборотных средств, таким образом экономический эффект инновации заключается в оптимизации использования оборотного капитала.
