Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Существующие подходы к учету рисковых ситуаций при принятии инвестиционных решений 7
1.1. Понятие риска, его классификация и методы определения 7
1.2. Современные способы оценки эффективности инвестиций 14
1.3. Существующие подходы к определению ставки для дисконтирования денежных потоков в условиях неопределенности 23
1.4. Постановка задачи исследования 32
ГЛАВА 2. Методика формирования эффективных инвестиционных металлургических проектов с учетом фактора риска 35
2.1. Связь между доходностью и риском 35
2.2. Определение степени риска инвестиционных решений металлургических предприятий 52
2.3. Задача многокритериального ранжирования альтернативных инвестиционных проектов 64
2.4. Выводы по главе 2 70
ГЛАВА 3. Моделирование производственной и инвестиционной деятельности металлургического предприятия с учетом рисковых ситуаций 72
3.1. Многопродуктовая балансовая модель функционирования металлургического предприятия 72
3.2. Адаптация балансовой модели к условиям ОАО "Носта" (ОХМК) 81
3.3. Модель долгосрочной инвестиционной деятельности предприятия с учетом фактора риска 87
3.4. Выводы по главе 3 94
ГЛАВА 4. Влияние степени риска на эффективность инвестиционных решений металлургического предприятия (на примере ОАО "Носта" (ОХМК)) 95
4.1. Оценка эффективности использования процесса жидкофазного восстановления для переработки хромоникелевых руд 96
4.2. Сравнительный анализ проектов организации производства штрипсов повышенной коррозионной стойкости с учетом и без учета степени риска 106
4.3. Изучение структуры риска металлургических проектов с целью совершенствования технологии производства и повышения эффективности инвестиционных решений 118
4.4. Ранжирование инвестиционных металлургических проектов.... 130
4.5. Выводы по главе 4 142
Заключение 146
Литература 148
Приложение 155
- Понятие риска, его классификация и методы определения
- Связь между доходностью и риском
- Многопродуктовая балансовая модель функционирования металлургического предприятия
- Оценка эффективности использования процесса жидкофазного восстановления для переработки хромоникелевых руд
Введение к работе
Актуальность проблемы. Происходящие в России экономические преобразования предполагают наличие в стране рынка капиталов, эффективное функционирование которого в будущем создаст благоприятные условия для инвестирования денежных средств в производство. Однако, сложившаяся ситуация такова, что отечественный рынок капитала в настоящее время не может выступать в полной мере источником финансирования экономического роста. В таких условиях российским предприятиям остается надеяться, в основном, на собственные средства. Учитывая дефицит последних, цена ошибки в принятии инвестиционных решений существенно возрастает. Отсюда следует повышенное внимание к состоянию уровня и характера систематических рисков инвестиционных проектов и, особенно, к методам их оценки. В связи с этим проблема учета инвестиционных рисков при разработке проектов реконструкции металлургических предприятий, которой посвящено исследование, несомненно, является актуальной.
Целью настоящего исследования является совершенствование методики разработки эффективных инвестиционных проектов металлургического производства с учетом фактора риска.
Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:
Анализ существующих методик учета фактора риска при разработке инвестиционных проектов.
Разработка методики формирования эффективных инвестиционных проектов с учетом фактора риска.
Разработка балансовой имитационной модели металлургического предприятия для моделирования его производственной и инвестиционной деятельности с учетом рисковых ситуаций.
Апробация разработанных методик применительно к условиям крупного металлургического комбината.
Объектом исследования является долгосрочная инвестиционная деятельность металлургического предприятия.
Предметом исследования являются методы обеспечения эффективного функционирования металлургических предприятий, оптимизации их производственной и инвестиционной деятельности в условиях неопределенности и риска.
Методика исследования. Общей методологической основой исследования послужили теории отечественных и зарубежных экономистов. Методы исследования основываются на экономико-математическом моделировании и вычислительных экспериментах на ЭВМ. При оценке степени риска используется метод имитационного моделирования, применяемый обычно при оптимизации функционирования больших производственных систем, к которым относится металлургическое предприятие. Несмотря на то, что в последние годы методам формирования эффективных инвестиционных проектов посвящено большое число работ, использованию имитационного моделирования рисковых ситуаций уделялось недостаточное внимание.
Достоверность полученных результатов по оценке рисков проектов определяется тем, что риски оценены путем многократного расчета каждого проекта на основании информации о фактических значениях цен на сырье, топливо, электроэнергию в ретроспективе и использования комбинации общепризнанных подходов к оценке риска.
Научная новизна исследования заключается:
в разработке методики формирования эффективных инвестиционных проектов реконструкции отдельных производств и металлургического комбината в целом с учетом фактора риска;
косвенной оценке риска металлургических инвестиционных проектов с помощью их предварительного имитационного моделирования на основе динамики ретроспективных цен и расчета колебаний доходности проекта;
разработке способа оценки ставки дисконта металлургических
инвестиционных проектов с использованием линии рынка капиталов и с учетом фактора риска;
разработке способа выявления основных факторов, определяющих колеблемость доходности металлургических инвестиционных проектов, что позволяет выбрать технологию производства, обеспечивающую минимум колеблемости доходности;
прямой оценке риска проектов с помощью их повторного моделирования, построения накопленных частот соответствующих инвестиционных критериев и определения с использованием ставки дисконта, найденной на предварительном этапе, вероятностей неблагоприятных исходов проекта;
расчете рациональных вариантов реконструкции металлургического комбината с использованием процесса "Ромелт" с учетом рисковых ситуаций.
Практическая значимость работы состоит в том, что разработанная методика применена для анализа проектов реконструкции крупного металлургического комбината с позиции их инвестиционного риска. Показано, что эффективным средством реконструкции металлургического производства с позиции риска является внедрение процесса "Ромелт". Использование этого процесса в ряде случаев позволяет снизить относительный риск проекта более, чем в 2 раза.
Апробация работы. Основные положения работы доложены и обсуждены на Международной конференции по проблемам управления в Институте проблем управления РАН им. В.А.Трапезникова (1999 год) и научно-технических семинарах кафедры экономики и менеджмента МИСиС (1999 год).
Публикации. По результатам исследования опубликовано 2 статьи.
Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 80 наименований и приложения. Она содержит 154 страницы текста, 30 рисунков, 26 таблиц.
Понятие риска, его классификация и методы определения
Существуют различные определения понятия "риск". В наиболее общем виде, под риском понимается шанс неблагоприятного исхода, опасность, угроза потерь или повреждений, т.е. возможность осуществления некоторого нежелательного события. В финансовом менеджменте риском считают вероятность возникновения убытков или недополучения доходов по сравнению с прогнозируемым вариантом [1-3].
Можно сформулировать и более детализированные определения этого понятия. В частности, риск может быть определен как уровень некоторой финансовой потери, выражающейся: а) в возможности не достичь поставленной цели; б) неопределенности прогнозируемого результата; в) субъективности оценки прогнозируемого результата [4, 5]. Операции, с которыми ассоциируется относительно больший размер возможных потерь, рассматриваются как более рисковые.
Возможна и другая интерпретация риска - как степени изменчивости (непостоянства) дохода, который может быть получен в результате той или иной финансовой операции. Так, государственные ценные бумаги в странах с развитой экономикой обладают относительно небольшим риском, поскольку вариация дохода по ним практически равна нулю. Напротив, обыкновенная акция любой компании представляет собой значительно более рисковый актив, поскольку доход по такого рода акциям может ощутимо варьироваться. Мерой такого риска выступает дисперсия или среднее квадратическое отклонение от ожидаемой доходности [6-10].
Многообразие и сложность экономических отношений между хозяйствующими субъектами в условиях рынка определяют существование различных классификаций видов риска. К наиболее общим из них следует отнести [1,11-17]:
- производственный (деловой) риск - связан с производством товаров и услуг (различные неблагоприятные изменения ключевых факторов, определяющих объемы выпуска, ассортимент, издержки, выручку и т.д.);
- коммерческий риск - связан с реализацией товаров и услуг (падение спроса, изменение конъюнктуры, рост издержек обращения и т.д.);
- финансовый риск - связан со структурой капитала предприятия и его способностью своевременно выполнять обязательства перед различными кредиторами;
- экономический риск - связан с общей экономической ситуацией в стране (кризисы, падение деловой активности, рост инфляции, снижение покупательной способности населения и др.).
Понятно, что приведенная классификация носит условный характер. Все перечисленные выше виды риска связаны друг с другом, в то же время, каждый из них может быть подвергнут дальнейшей, более детальной классификации [15]. В настоящей работе рассматриваются не все инвестиционные риски, а только те из них, которые связаны с колебаниями доходности проекта из-за непредвиденного изменения затрат на производство металлопродукции. Учет риска данного вида позволяет воспользоваться кроме традиционных (диверсификация, страхование и др.) [18-21] еще одним приемом риск-менеджмента - выбором технологии, устойчивой к риску, в частности, обеспечивающей минимум колеблемости доходности.
При анализе эффективности инвестиционных проектов необходимо знание величины степени риска. В силу его вероятностной природы, количественное измерение риска не может быть однозначным и предопределенным. Его величина может меняться в зависимости от способа исчисления.
В мировой практике известны следующие основные методы оценки рисков инвестиционных проектов [1,2, 22-32]: - анализ чувствительности критериев эффективности проекта; - метод сценариев; - имитационное моделирование (метод Монте-Карло); - анализ дерева решений; - метод аналогий и др.
Анализ чувствительности - это метод, показывающий насколько изменится денежный поток, ассоциируемый с проектом, при варьировании значения одной из входных переменных. Все остальные переменные при этом остаются постоянными. Другими словами, этот метод позволяет получить ответ на вопрос, что будет с показателями эффективности проекта, если изменится значение одного из входных параметров.
Связь между доходностью и риском
В любой стране с рыночной экономикой складывается определенное соотношение между доходностью вложенного капитала и риском. Эта зависимость известна как линия рынка капиталов (см. п. 1.3).
В России рынок капиталов сложился сравнительно недавно. Он не имеет тех традиций, той статистической базы, тех организационных форм, которые присущи рынкам развитых капиталистических стран. Поэтому, прежде чем строить зависимость нормы доходности от степени риска вложений капитала в условиях России, необходимо убедиться в том, что цены на акции и другие финансовые активы формируются здесь под влиянием действительно рыночных механизмов. Если это условие не выполняется, то искать зависимость доходности от риска не имеет никакого смысла.
Одним из существенных признаков, подтверждающих действие рыночных механизмов, является случайное изменение цен. На это обратил внимание в своей работе Морис Кендалл [61] еще в 1953 г. Он надеялся вывести регулярные циклы динамики цен на акции, но не смог их обнаружить. Оказалось, что движение цен представляет собой случайное блуждание.
Объясняется это тем, что цены на акции предприятий зависят от большого числа факторов: экономической и политической ситуации в стране, экономических международных кризисов, курсов валют, профессионализма руководителей предприятия и других. Число факторов так велико, а их влияние проявляется настолько неожиданно, что выявить какую-либо закономерность в изменении цены той или иной акции практически невозможно. А это как раз и означает, что доходность акции меняется случайным образом (т.е. по неизвестным для нас законам). В этом случае, для прогнозирования цен необходимо использовать аппарат статистики и теории вероятности.
На рис. 2.1-2.3 в качестве примера приведены гистограммы ежедневных значений доходностей акций РАО "ЕЭС России", ОАО "Сургутнефтегаз" и ОАО "Ростелеком" за период с сентября 1995 г. по январь 1998 г. (данные Российской Торговой Системы (РТС-1, 2), адрес в сети Интернет: http://www.rtsnet.ru).
Видно, что распределение доходностей близко к нормальному статистическому. Такая зависимость является типичной и для других
высоколиквидных акций российских предприятий, что свидетельствует о проявлении рыночных механизмов. Доходность на таком рынке однозначно связана со степенью риска инвестиций.
Зависимость доходности инвестиций от риска можно оценить, используя данные о ценах акций российских предприятий, представленных на фондовом рынке. Построенная линия рынка капиталов показана на рис. 2.4 (прямая АВ).
По оси ординат отложена норма доходности, а по оси абсцисс - риск инвестирования. В качестве меры риска использовали среднее квадратическое отклонение от ожидаемой доходности.
Для построения линии рынка капиталов были использованы данные о ценах в долларовом выражении 22 наиболее ликвидных акций российских предприятий (см. Приложение) из более, чем 240 компаний, представленных на рынке (торговые системы РТС-1, 2) в период с сентября 1995 г. по январь 1998 г.
В качестве нормы доходности по вложениям с малым риском (точка А (14,5;20,3)) принята средняя депозитная ставка по вкладам в крупнейшие банки РФ (данные ЦБ России, адрес в сети Интернет: http://www.cbr.ru).
Точка В характеризует доходность и риск одного из возможных эффективных портфелей, в котором собраны акции 22 наиболее ликвидных в тот период российских компаний. Для расчета координат этой точки вначале определили средние квадратические отклонения сгі годовых доходностей для каждой акции по известной формуле:
Вначале построили линию так называемых эффективных портфелей (рис. 2.4, кривая 1). Эффективным считается портфель, обеспечивающий максимальную ожидаемую доходность при любом уровне риска или минимальный уровень риска для любой ожидаемой доходности [49]. Расчеты при таких условиях проводили по формулам (2.3, 2.4). Структура, риск и доходность некоторых эффективных портфелей представлены в табл. 2.2.
Многопродуктовая балансовая модель функционирования металлургического предприятия
В настоящей работе разработана и реализована на ЭВМ (среда MS Excel 97, язык программирования VBA) многопродуктовая балансовая модель металлургического предприятия. Созданная модель может служить инструментом для экономического анализа производственной деятельности металлургического предприятия. Она позволяет прогнозировать основные технико-экономические показатели, оптимизировать производственные параметры деятельности предприятия, решать задачи контроллинга, в т.ч. инвестиционного, что, в конечном итоге, способствует принятию наиболее эффективных управленческих решений в современных экономических условиях.
Алгоритм работы модели представлен на рис. 3.1. Там же приведены номера основных блоков программы. Блок 1. Начало расчета. Блок 2. Ввод исходной информации. Исходными данными для работы модели являются: - перечень агрегатов по основным цехам предприятия и их производственная мощность; - сортамент, объемы и цены выпускаемой продукции; - сортовые калькуляции себестоимости продукции базового года; - доли условно-постоянных расходов (УПР) по статьям калькуляций себестоимости. БлокЗ. Формирование производственных цепочек.
Каждая производственная цепочка составляется исходя из определенного набора технологических критериев. При этом для основных видов металлопродукции такими критериями, например, могут быть: - марка стали; - сталеплавильный цех; - вид разливки стали; - прокатный стан.
С целью увеличения скорости счета, в случае широкого сортамента выпускаемой продукции, может быть проведено сокращение числа цепочек. Для этого продукция, получаемая по однотипным технологическим схемам (три последних вышеперечисленных критерия совпадают), объединяется в группы, включающие в себя стали, близкие по химическому составу (например, углеродистые, легированные, хромоникелевые и др. стали). Для таких обобщенных сталей рассчитывается их средневзвешенный химсостав по формуле:
Блок 6. Сквозной расчет себестоимости каждого вида продукции по переделам.
Формирование калькуляций себестоимости осуществляется с учетом рассчитанных ранее расходных коэффициентов. В случае изменения объемов выпускаемой продукции учитывается влияние условно-постоянных и условно-переменных расходов на ее себестоимость. Расходы по переделу распределяются в соответствии с коэффициентами трудности продукции.
Построенные калькуляции себестоимости связываются друг с другом при движении от начала к концу существующих технологических цепочек, т.е. проводится сквозной расчет себестоимости для каждого вида готовой продукции по металлургическим переделам.
Блок 7. Расчет итоговых технико-экономических показателей деятельности предприятия. В этом блоке по известным формулам проводится расчет следующих показателей: - себестоимость и объем товарной продукции; - балансовая и чистая прибыль; - рентабельность всех видов продукции и производства. Блок 8. Проверка выполнения заданных условий и ограничений.
В общем случае, какие-либо условия и ограничения задаются при вводе исходных данных и проверяются по результатам расчетов на модели. К таким ограничениям могут относиться, например, загрузка производственных мощностей, уровень рентабельности отдельных видов продукции или производства в целом и др. Этот перечень может варьироваться в зависимости от целей исследования.
Включение в модель данного блока открывает перед предприятием возможность постановки и решения многокритериальной нелинейной задачи получения экстремума какой-либо целевой функции в условиях множества ограничений. Такой задачей, например, может быть максимизация чистой прибыли предприятия при условии наличия платежеспособного спроса на выпускаемую продукцию и ограничений в виде объема производственных мощностей. Возможно несколько путей ее решения:
- оптимизация сортамента для достижения максимально возможных объемов производства наиболее рентабельных видов металлопродукции;
- выбор оптимальных технологических цепочек для производства каждого вида готовой продукции (например, осуществление выбора между выплавкой стали в мартеновском или электросталеплавильном цехе, разливкой стали в изложницы или на МНЛЗ и др.).
Решение поставленной задачи может быть осуществлено и другими способами, в частности, путем сочетания рассмотренных выше подходов. Разработанная балансовая модель является, в данном случае, тем инструментом, который позволяет предприятию эффективно решать подобные задачи. Отметим, что модель работает тем более продуктивно, чем крупнее предприятие, поскольку возрастает количество видов производственных агрегатов по переделам, и, следовательно, возникает больше вариантов организации технологических цепочек.
В случае невыполнения какого-либо условия или ограничения, происходит возврат к блоку 3 для соответствующей корректировки производственных цепочек и последующего пересчета.
Блок 9. Конец расчета.
Для получения достоверных результатов расчета необходимо, на основе обширного фактического материала, отражающего текущую деятельность предприятия, предварительно провести адаптацию модели.
Оценка эффективности использования процесса жидкофазного восстановления для переработки хромоникелевых руд
В условиях сокращения рынков сбыта традиционных для комбината видов продукции, одним из возможных вариантов укрепления позиций предприятия в России и за рубежом, является производство уникальной по своим свойствам металлопродукции [74].
Одним из видов такой продукции является природнолегированный чугун, выплавляемый с использованием руд Халиловского месторождения, расположенного в непосредственной близости от комбината. Эти руды характеризуются повышенным содержанием хрома и никеля. Благодаря своим уникальным свойствам, хромоникелевыи чугун находит широкое применение в машиностроении.
Вместе с тем, существующая на комбинате технология переработки хромоникелевых руд в доменной печи не достаточно эффективна. Предварительно обожженная во вращающейся печи руда добавляется в металлошихту доменных печей в количестве до 800-900 кг/т чугуна. Превышение этой величины ведет к образованию вязких шлаков, создавая существенные трудности при проведении доменной плавки. Расход кокса при выплавке доменного природнолегированного чугуна увеличивается на 60-70 % по сравнению с плавкой на обычном железорудном сырье. Содержание никеля в таком природнолегированном чугуне не превышает 0,70 %. Выплавка проводится кампаниями по 2-3 недели, после чего проводится промывка печи. Все это затрудняет использование местных хромоникелевых руд в значительных масштабах.
Выход из создавшегося положения может быть найден при переходе на принципиально новые технологии выплавки чугуна. Одной из таких технологий в настоящее время является процесс жидкофазного восстановления, осуществляемый в агрегате "Ромелт" [75-77].
Сооружение установки "Ромелт" возможно на площадях мартеновского цеха во время его реконструкции на месте выводимых из эксплуатации мартеновских печей. Основной продукцией печи будут жидкий передельный обычный и хромоникелевый чугуны, попутной продукцией - гранулированный шлак и пар от котла-утилизатора.
Использование установки "Ромелт" на данном комбинате обеспечит: - широкое вовлечение в производство местных хромоникелевых руд; - снижение затрат на производство передельного обычного и природнолегированного хромоникелевого чугунов по сравнению с соответствующими чугунами доменного производства; - получение чугуна с большим, чем в доменном чугуне содержанием Ni; - переработку отходов металлургического производства.
По математической модели процесса жидкофазного восстановления, разработанной в лаборатории плавки железорудного сырья МИСиС [78], рассчитали химические составы чугунов, а также расходные коэффициенты сырья, топлива и дутья.
В расчетах приняли, что металлошихта состоит из сырой или предварительно обожженной местной хромоникелевой руды. Возможно также частичное использование Михайловского концентрата. Для обычных чугунов используется только Михайловский концентрат. В качестве флюса использовали известь или известняк, а в качестве топлива и восстановителя -энергетические угли шахты "Красногорская" (Кузбасс) марок АМСШ (АСШ) и ТМСШ (ТСШ).
Условные обозначения рассматриваемых чугунов, компоненты шихты для их выплавки, а также результаты расчета химических составов приведены в табл. 4.1 и 4.2. Из табл. 4.2 видно, что максимальное содержание Ni в чугуне (1,25-1,48 %) достигается при реализации вариантов ПЖВ-1 и ПЖВ-2.
Варианты ПХЧ-1 и ПЖВ-4 обеспечивают всего лишь 0,46-0,55 % этого компонента.
Расходные коэффициенты, полученные по математической модели, использовали для составления калькуляций себестоимости чугунов "Ромелт". При этом, по аналогии с доменным производством, сделали следующие допущения: - затраты по статье "Текущий ремонт и содержание основных средств" установили в размере 7,5 % от стоимости основных фондов; - годовую норму амортизация для вводимых основных фондов приняли в размере 7,6 %; - затраты по статьям "Износ малоценных инструментов и приспособлений", "Внутризаводское передвижение грузов" и "Расходы по разливке чугуна" отвечают фактическим значениям из калькуляции себестоимости 1 т жидкого чугуна, полученного в доменной печи. - прочие расходы по цеху приняли в размере 5,0 % от суммы предыдущих расходов по переделу; - общезаводские расходы определили как 22,4 % от величины расходов по переделу.
Результаты расчета себестоимости рассматриваемых чугунов приведены в табл. 4.1.
Сравним два вида чугунов - передельный, выплавленный из обычной шихты (варианты ДП и ПЖВ-3) и природнолегированный, выплавленный с частичным использованием местной руды (варианты ПХЧ-1 и ПЖВ-4). Видно, что использование печи "Ромелт" обеспечивает снижение себестоимости как обычного передельного, так и природнолегированного чугунов, соответственно на 14 % и 25 %.
