Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Теоретическое обоснование формирования риск-контроллинга на нефтедобывающих предприятиях 11
1.1. Анализ взглядов на сущность контроллинга 12
1.2. Построение системы контроллинга на предприятии 19
1.3. Особенности оценки рисков в нефтедобывающей отрасли 22
1.4. Модель управления бизнес-процессами риск-контроллинга 29
1.5. Полученные результаты и выводы 34
Глава 2. Формирование модели деятельности предприятия на основе нечеткого логического вьюода 37
2.1 Проблемы построения и внедрения сбалансированной системы показателей деятельности предприятия 37
2.2. Методика формирования системы нечеткого логического вывода 44
2.3. Моделирование причинно-следственных связей в сбалансированной системе показателей на основе нечеткого логического вывода 54
2.4. Применение нечетких сетей Петри для моделирования устойчи вости деятельности предприятия 62
2.4. Полученные результаты и выводы 71
Глава 3. Моделирование оптимального управления нефтедобывающими предприятиями 74
3.1. Детерминированные модели управления нефтедобычей 74
3.2. Теоретические основы применения реальных опционов в нефтедобыче 82
3.3. Стохастические модели управления нефтедобычей 91
3.3.1. Обзор стохастических процессов 91
3.3.2. Аналитические решения для оптимального управления добычей нефти в случае Броуновского движения 96
3.3.3. Численные решения для оптимального управления добычей нефти 100
3.4. Полученные результаты и выводы 107
Заключение
Литература 115
- Построение системы контроллинга на предприятии
- Модель управления бизнес-процессами риск-контроллинга
- Моделирование причинно-следственных связей в сбалансированной системе показателей на основе нечеткого логического вывода
- Стохастические модели управления нефтедобычей
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Управление предприятиями нефтедобывающей отрасли обладает рядом особенностей, характерных для предприятий по добыче полезных ископаемых. В структуру активов нефтяных компаний входят нефтяные участки и перспективные площади, основные производственные фонды, лицензии и права на владение и распоряжение территорией и имуществом, другие нематериальные активы. Деятельность предприятий нефтедобывающей отрасли можно разбить на отдельные этапы, по результатам которых можно принимать решения о продолжении деятельности или ликвидации предприятия. К таким этапам принято относить - поиск, разведку, добычу, повышение нефтеотдачи месторождения. Здесь следует отметить наличие начального этапа геолого-разведочных работ, который не приносит прямого возврата инвестиций от продажи нефти, но может существенно увеличить капитализацию нефтяной компании.
Большая часть технико-экономических показателей носит прогнозный характер и, поэтому, тоже являются неопределенными. Другие характеристики проекта полностью определяются настоящим, но тоже точно неизвестны и поэтому являются неопределенными. Например, величина запасов месторождения не зависит от будущего, но точное значение этой характеристики неизвестно. Обычно, есть только некоторая оценка этого параметра. Основным средством снятия этих неопределенностей являются субъективные оценки экспертов и руководителей. Весьма перспективным направлением учета экспертных оценок является теория нечетких множеств.
Предприятия нефтедобывающей отрасли подвержены ряду специфических рисков: риски вызванные неточностями оценок на стадии поисково-разведочных работ; риски обусловленные влиянием рыночных факторов; риски вызванные антропогенными факторами; риски, вызванные форс-мажорными обстоятельствами.
Внедрение методов управления рисками весьма проблематично, если не скоординированы процессы формирования информационной базы, анализа, планирования и контроля рисков. Данную функцию обеспечивает риск-контроллинг, который позволяет своевременно определять проблемные места в деятельности предприятия.
Риск-контроллинг, основанный на сборе, систематизации и анализе сведений о выполняемых процессах, обеспечивает прозрачность выполняемых процессов и дает объективную картину для лиц, принимающих решения.
Принимая во внимание вышеизложенное, можно сделать вывод об актуальности темы диссертации.
Область исследования. Диссертационная работа выполнена в соответствии с требованиями Паспорта специальностей ВАК 08.00.05 «Экономика и управление народным хозяйством» - Экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами - промышленность - пп. 1.1.15. Теоретические и методологические основы эффективности развития предприятий, отраслей и комплексов народного хозяйства; пп. 1.1.26. Теоретические и методические подходы к созданию системы
контроллинга в промышленной организации; 08.00.13-«Математические и инструментальные методы экономики» пп. 1.4. Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений;
Состояние изученности проблемы. На формирование положений диссертационного исследования оказали влияние работы, посвященные проблемам контроллинга таких авторов как: Анискина Ю.П., Дедов О.А., Ивашкевич В.Б., Карминский A.M., Фалько С.Г., Шигаев А.И., Кюппер X. , Манн Р., Майер Э., Фолльмут X., Хан Д. и др.
Вопросы управления рисками при управлении деятельностью предприятий подробно исследовали в своих работах Балдин КВ., Боткин И.О., Балабанов И.Т., Куклин А.А., Лимитовский М.А., Лобанов А.А., Лялин В.Е., Пыткин А.Н., Романова О.А., Татаркин А.И., Уткин Э.А., Шапкин А.С. Управлению экономикой нефтяной и газовой промышленности посвящены работы Андреева А.Ф., Дунаева В.Ф., Забродина Ю.Н., Крайневой Э.А., Крюкова В.А., Шматова В.Ф.
Целью работы является проведение комплексных исследований, направленных на разработку экономико-математических моделей управления рисками на нефтедобывающих предприятиях, позволяющих оценивать и контролировать риск, учитывать факторы управленческой гибкости, устанавливать причинно-следственные связи между показателями деятельности предприятия, что будет способствовать повышению эффективности нефтедобывающих предприятий.
Достижение поставленной цели потребовало решения следующих задач:
определить основные этапы проведения процедуры риск-контроллинга и описать основные процессы на основе методологии функционального моделирования;
построить систему показателей оценки деятельности нефтедобывающих предприятий, включающую группы показателей финансов, рынка и потребителей, бизнес-процессов, развития и инноваций;
разработать модель причинно-следственных связей между показателями деятельности предприятия на основе нечеткого логического вывода;
разработать методику параметрической и структурной настройки правил нечеткого логического вывода;
определить роль реальных опционов в процессе риск-контроллинга на предприятии;
- разработать модель динамики цен на нефть как стохастического процесса с краткосрочной и долгосрочной компонентами;
- разработать модель оценки стоимости реального опциона на основе
имитационного моделирования.
Объектом исследования являются предприятия нефтедобывающей отрасли.
Предметом исследования являются экономические отношения, возникающие в процессе управления нефтедобывающими предприятиями.
Теоретической и методологической основой исследования являются
труды отечественных и зарубежных ученых-экономистов, посвященные вопросам контроллинга, риск-менеджмента, управления эффективностью деятельности предприятия, применения экономико-математических моделей при управлении нефтедобывающими предприятиями.
Основные методы исследования. Основными методами исследования являются: финансово-экономический анализ связей между показателями деятельности предприятий, положения экономической теории, риск-менеджмента, теория оптимального управления и устойчивости, математическая теория интеллектуальных систем, а также использовались общенаучные методы познания: абстрактно-логический, сравнительный, статистический, функциональный и структурно-уровневый методы исследований.
Информационную базу исследования составили законодательные и нормативные акты Федерального и регионального уровней, материалы территориальных органов Федеральной службы государственной статистики, материалы Министерства экономики Удмуртской Республики, данные эмпирических исследований на зарубежных и отечественных предприятиях промышленности.
Научная новизна результатов диссертации состоит в следующем:
разработана концепция построения риск-контроллинга на нефтедобывающем предприятии как контрольно-информационной подсистемы контроллинга, ориентированной на достижение целей риск-менеджмента и обеспечивающей координацию его функций по всем бизнес-процессам (08.00.05 - 1.1.26);
обоснована процедура риск-контроллинга на нефтедобывающих предприятиях, включающая этапы идентификации рисков, анализа рисков, разработки мероприятий по управлению рисками, мониторинга и контроля (08.00.05 -1.1.26);
разработана имитационная модель причинно-следственных связей между показателями деятельности предприятия на основе нечеткого логического вывода, учитывающая статистические данные учетно-аналитических систем, а также экспертные оценки в форме выражений естественного языка (08.00.13 -1.4);
выявлена роль реальных опционов в процессе риск-контроллинга как элементов управленческой гибкости на нефтедобывающих предприятиях, проявляющихся в возможностях расширить производство при благоприятном развитии событий, отсрочить или отменить проект в случае неблагоприятного развития событий (08.00.05 -1.1.15);
определена модель управления нефтедобычей на основе использования реальных опционов, оценка стоимости которых произведена на основе имитационного моделирования методом Монте-Карло с учетом двухфакторной стохастической модели движения цен на нефть (08.00.13 - 1.4).
Практическая значимость исследования. Полученные в ходе диссертационного исследования результаты при их применении на практике обеспечат устойчивое развитие нефтедобывающих предприятий, за счет контроля рисков и снижения их влияния. Использование реальных опционов позволит учесть факторы управленческой гибкости при управлении предприятиями, которая позволяет приостановить или отменить проект, расширить производство, внести дополнительные инвестиции и тиражировать опыт или отсрочить реализацию проекта.
Применение имитационной модели причинно-следственных связей между показателями деятельности предприятия на основе нечеткого логического
вывода позволит выявлять наличие взаимосвязей между показателями детерминированных в количественном выражении, а также прогнозировать результаты деятельности предприятия.
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационного исследования докладывались и обсуждались на XXXV Междунар. науч.-практ. конф. «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе» (Украина, Гурзуф, 2008); XXXIV Междунар. науч.-практ. конф. «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе» (Украина, Гурзуф, 2008); XXXVI Междунар. науч.-практ. конф. «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе» (Украина, Гурзуф, 2009); I Всеросс. науч.-практ. конф. «Актуальные проблемы экономической науки и хозяйственной практики в условиях кризиса» (Москва, 2009); Междунар. науч.-практ. конф. «Актуальные проблемы науки» (Кузнецк, 2009); VII всеросс. науч.-практ. конф. «Инновационная экономика и промышленная политика региона» (Санкт-Петербург, 2009); Всеросс. науч.-практ. конф. «От идеи академика С.С.Шаталина о системных подходах к экономике к саморазвивающимся социально-экономическим системам». (Екатеринбург, 2009); Междунар. науч.-практ. конф. «Мировая экономика и социум: от кризиса до кризиса» (Саратов, 2009).
Реализация работы в практической деятельности. Полученные в диссертации результаты использованы в ИжГТУ при разработке учебных курсов «Экономика промышленности», «Менеджмент», «Управление рисками».
Публикации. По теме диссертации опубликовано 17 работ, общим объемом 10,8 п.л. (личный вклад автора 5,4 п.л.), в т.ч. 2 публикации в журналах, рекомендуемых ВАК для опубликования основных результатов диссертационной работы.
Структура и объем работы. Диссертация включает введение, три главы, заключение, список использованной литературы и одно приложение. Основной текст работы, изложенный на 137 с. машинописным текстом, содержит 27 рис., 11 табл., список литературы, содержащий 165 наименований и 1 приложение.
Построение системы контроллинга на предприятии
В условиях становления рыночной экономики в России усиливается фи-нансово-экономическая роль запасов углеводородного сырья в недрах, и управление запасами все больше приближается к управлению экономическими активами. Управление в данном случае - это прежде всего управление объектами разработки (объектами технологической цепочки добычи и транспортировки сырья, месторождениями, скважинами). Управление объектом разработки подразумевает управление эффективностью производства, то есть управление объемом производства продукта по месторождениям и суммой издержек на его производство. Это вызывает необходимость информационной поддержки при 13 нятия соответствующих решений. Под информационной поддержкой процесса управления понимается четко организованная и регламентированная система сбора, группировки и последующего анализа информации об эффективности проводимых воздействий на объектах управления.
Главная задача контроллинга - предоставить информацию по всем уровням управления, которая необходима топ-менеджменту для принятия управленческих решений [112, 137]. При этом информация, которая предоставляется разным уровням управления также должна отличаться. Масштабы сбора и анализа информации зависят как от самого проекта, так и от внешней среды. Для стратегического уровня потребителем информации являются акционеры, топ-менеджмент, для оперативного уровня - руководство бизнес-единиц. Одна и та же информация в разных формах представления может предоставляться разным уровням управления. Необходимо учитывать специфику деятельности нефтедобывающих предприятий:
В связи с этим, управление предприятиями нефтедобычи требует системного подхода к решению задач. Представление организации как открытой системы, содержащей взаимосвязанные подсистемы позволяет применять системный подход при анализе экономических процессов. Разбиение экономической системы на производственные ресурсы, производственные отношения и социально-экономические отношения позволяет выделить для каждого из уровней соответствующие информационные и финансовые потоки. Важное значение при этом приобретают процессы, требующие анализа связей и их подведения. Нестабильность развития экономических систем обуславливает целесообразность развития инструментов контроллинга. Контроллинг вместо принятия интуитивных решений, основанных на опыте и здравом смысле, выдвигает на первый план методы рациональных, качественных и количественных оценок. При этом, чем более сложной является система, тем больший эффект от внедрения системы контроллинга может быть получен. Анализ взглядов на сущность контроллинга представлен в табл. 1.1.
Д. Шнейдер, И. Вебер, Х-Ю. Кюппер [124] Контроллинг обеспечивает разработку и координацию отдельных планов предприятия, внутренний производственный учет для контроля и реализации планов.Контроллинг - совокупность инструментов сопровождения менеджмента (бухгалтерский учет, планирование).
А. Дайле, Э. Майер [35, 67, 70] 1. Контроллинг - инструмент целенаправленногоуправления2. Контроллинг — совокупность инструментов сопровождения менеджмента (бухгалтерский учет, планирование)
Д. Хан [124] Контроллинг обеспечивает координацию, реагирование и адаптацию предприятия для реализации намеченных целей, выполняет функции обеспечения информацией.
П. Хорват [126,127] Контроллинг обеспечивает долгосрочное, устойчивое развитие предприятия, интегрирует и координирует функции менеджмента на предприятии, обеспечивает ин 15 формационную поддержку. Контроллинг обеспечивает управление, наблюдение, регулирование. Цель контроллинга — развитие предприятия.
Э.А. Уткин, И;В. Мырынюк [118] Контроллинг - система.обеспечения.выживаемости фирмы в краткосрочном плане, нацеленная на оптимизацию прибыли, в долгосрочном — на поддержание гармоничных отношений с окружающей средой
Ю.П. Анискин [7] Цель контроллинга - предупреждение возникновения кризисных ситуаций. Основные задачи:- определение узких мест на предприятии, корректировкадеятельности предприятия- контроль и регулирование;- информационное сопровождение процесса планирования.
А.М.Карминский, Н.И. Оленев, А.Г. Примак, С.Г., Фалько [53] Цель контроллинга - достижение стратегических целей предприятия.Задачи: выделяются в разрезе функций учета, планирования, контроля, регулирования и др.
Е.А. Ананькина, Данил очкин СВ., Н.Г. Данилочкина [4] Цель - достижение стратегических целей предприятия. Задачи: планирование, организация, стимулирование, контроль и регулирование, анализ решений, управление информационными потоками.
Большой разброс мнений существует по поводу целей и задач контроллинга [6, 8, 18, 60, 95, 99]. Для описания целей и задач контроллинга, необходимо четко разграничить цели и. задачи труда менеджеров и контроллеров.
Следует убрать из состава задач контроллинга те, которые выполняются в процессе управленческой деятельности [7]. Достижение целей в рамках системы контроллинга опосредуется решением следующих задач [100, 101, 118, 119]: - разработка стратегии предприятия; - обеспечение информированности о стратегических целях сотрудников предприятия; - разработка оперативных планов и контроль их реализации; - разработка и внедрение методов контроля для достижения стратегических целей предприятия; Охарактеризовать систему контроллинга можно выделив основные направления деятельности. В зависимости от принадлежности к бизнес-процессу или выполняемой функции на предприятии можно выделить следующие объекты контроллинга [119, 132]: - контроллинг производства; - контроллинг логистики; - контроллинг ценообразования: контроллинг финансовой ситуации на долгосрочную перспективу исходя из сложившейся динамики цен, тарифов, макроэкономических факторов
Модель управления бизнес-процессами риск-контроллинга
Обобщая научные исследования, приведенные в [5, 16, 28, 46, 47, 54, 80, 106], можно утверждать, что причины возникновения неопределенности (риска) в инвестиционных проектах нефтедобывающей отрасли обусловливаются следующими фактами: - ошибки в расчетах параметров проекта, вызванные неточной экстраполяцией данных на будущее; - производственно-технологический риск, связанный с возникновением нештатных ситуаций на производстве, отказе оборудования и аварий; і - неточность и неполнота информации о параметрах объектов (технических, технологических и экономических); - неопределенность политической ситуации; - возможное изменение рыночной конъюнктуры; - возможность стихийных бедствий (наводнения, ураганы, землетрясения, удары молний и т.д.); - неопределенность целей, интересов и поведения участников; - нестабильность экономической ситуации, нестабильность экономиче ского законодательства и нестабильность условий инвестирования.
Кроме того, большая часть технико-экономических характеристик инвестиционного проекта носит прогнозный характер, так как относятся к дальнему будущему и поэтому тоже являются неопределенными (точно не известными).
Другие характеристики проекта полностью определяются настоящим, но тоже точно неизвестны и поэтому являются неопределенными [89]. Например, величина запасов месторождения, не зависит от будущего, но точное значение этой характеристики мы не знаем. У нас, обычно, есть только некоторая оценка этого параметра. Основным средством снятия этих неопределенностей являются субъективные оценки экспертов и руководителей.
Из-за указанных неопределенностей проекта и возможности изменения ситуации возникает опасность того, что не удастся осуществить проект или результат будет не такой, как планировался. Возможность возникновения таких условий трактуется как риск.
Факторы неопределенности при проектировании, выборе и реализации проекта должны учитываться технически, методически и организационно, в том числе с учетом опыта, интуиции и знаний экспертов и руководителей.
Технически факторы неопределенности учитываются путем изменения требований к содержанию и составу проектных материалов и путем разработки такого организационно-экономического механизма, который позволял бы адаптировать проект к меняющимся условиям.
Методически факторы учитываются путем использования таких моделей функционирования объектов инвестиций и таких методов оценки эффективности проектов, которые обеспечивали бы более полный и адекватный учет факторов неопределенности путем привлечения квалифицированного персонала [89,122].
Организационно - путем создания новых или подключения существующих организационных структур с целью снижения или перераспределения риска (страховые фонды, инновационные фонды и др.).
Как уже говорилось выше, при расчете показателей экономической эффективности проекта, некоторые исходные параметры носят прогнозный характер [82]. Значение этих параметров зачастую определятся в ходе экспертных оценок или используют информацию по проектам, которые уже были реализованы (эти проекты своими технологическими параметрами должны быть схожи с рассматриваемым проектом).
Расчет прогнозных оценок этих параметров может быть основан на построении специальных математических моделей, включающих в себя и субъективные оценки экспертов [39, 115]. К наиболее важным показателям, требующим достаточно тщательный анализ и прогноз, могут быть отнесены следующие параметры.
1. Объем добычи нефти. На стадии приятия решения о реализации проекта объем добычи нефти является неизвестным параметром, ведь любая оценка запасов полезных ископаемых является оценочной, и соответственно в ходе реализации проекта, эта величина может меняться.
2. Ставка (норма) дисконта. Ставка (норма) дисконта отражает стоимость капитала в стране на текущий момент времени. С изменением рыночной конъектуры, политики Центрального Банка России, налоговой политике и прочих рыночных инструментов изменяется и ставка дисконта.
3. Цена продукции. Цена, по которой будет реализовываться продукция (в нашем примере это нефть), также зависит от рыночной конъюнктуры, и также постоянно меняется во времени.
4. Налог на прибыль. Налог на прибыль устанавливается государством, и так как сроки реализации проектов в нефтегазовой области могут составлять до 20 лет и более, то соответственно и налог на прибыль за этот срок может меняться как в большую так и меньшую сторону.
5. Средняя заработная плата одного человека. С учетом инфляции, прибыли компании, изменения законодательства, деятельности профсоюзов, средняя заработная плата может меняться.
В тех случаях, когда условия проекта все-таки позволяют использовать вероятностные методы, возникает задача построения соответствующих вероятностных моделей для описания неопределенности каждого параметра. В [4] рассмотрены некоторые элементы вероятностных моделей, которые применяются на практике. При этом, если случайных параметров много и они взаимосвязаны, то для оценки эффективности обычно используется метод статистических испытаний - метод Монте-Карло [3].
Моделирование причинно-следственных связей в сбалансированной системе показателей на основе нечеткого логического вывода
Данная формула включает оценки извлекаемых запасов, затрат на разведку, разработку и добычу, а также среднюю отпускную цену. Зная вероятность нахождения углеводородов при поисково-разведочных работах ps, можно определить ожидаемое значение прибыли. EX{V) = psG-C = ps(l- т)(1 - f)R(S) - (Rcb + FP)(l -т)-(Е + D)(l - TFD)
Данная формула включает геологические, производственные и экономические факторы.
Часто на месторождениях с длительным сроком разработки затраты на разработку пропорциональны общим оценкам извлекаемых запасов: D = juR Где ju - коэффициент затрат на разработку барреля продукции. В этом случае формулы выглядят следующим образом G = R(S)(\-r)(l-f) С = R(cb(l -т) + ju(l - TFD)) + (1 - T)FP + EQ. - TFD) Для достижения положительного значения V, необходимо, но не достаточно для достижения минимального значения (S), поскольку G-C = R[(S)(1 - г)(1 - /) - сЪ(\ - г) - //(1 - TFD))] - (1 - T)FP - E(l - TFD) He учитывая затрат на амортизацию и первоначальный этап разведки средняя отпускная цена барреля продукции, должна быть не меньше Smm = [cb(l -т) + ju(i TFD))] І (І - г)(1 - Я Для того, чтобы понизить величину Smm, необходимо снижать коэффициент затрат на разработку барреля продукции /л, а также переменные затраты производства cb. Однако даже в случае (S) Smm, это не достаточное условие рентабельности производства. Для того чтобы выполнялось условие G C, дополнительно требуется, чтобы S Smm + [(1 - T)FF - (1 - TFD)] [Л(1 - r)(l - ЯҐ Обозначим & = [(1 - r)FP - E{\ - TFD)] [R(l - r)(l - /)]_1. Таким образом, ожидаемые оценки извлекаемых запасов R, должны быть достаточно болыни 81 ми, чтобы общие затраты на поисково-разведочные работы Е, и общие затраты на разработку FP были незначительными.
Либо необходимо минимизировать FP и Е, чтобы гарантировать оптимальное значение &, так чтобы достигнутое значение минимальной средней отпускной цены (S) приносило прибыль. Помимо этого, если требуется, чтобы ожидаемое значение El(V) = Smin(l-ps) + Stps было положительным, тогда средняя отпускная цена должна быть больше чем:
Конечно, поскольку каждый из параметров входит в совместную модель как неопределенный, например параметры R и ps, в модели будет присутствовать неопределенность в минимальных ценах для достижения точки безубыточности.
Теоретические основы применения реальных опционов в нефтедобыче В настоящее время подавляющее большинство предприятий для оценки инвестиционных проектов использует метод дисконтированных денежных потоков. Он показывает, насколько увеличится стоимость предприятия при принятии данного инвестиционного проекта. Однако такой подход рассматривает не все аспекты экономической ценности, а именно, он полностью исключает из внимания факторы стратегических перспектив роста, а также возможностей управленческой гибкости, то есть тех факторов, которые сложно учесть с помощью денежных потоков. Метод дисконтированных денежных потоков рассматривает инвестиционный проект, как однажды принятый и остающийся без изменения на протяжении всего жизненного цикла проекта. Реальные условия таковы, что конкретная стратегия развития имеет различные варианты ее реализации.
Кроме того, как отмечается в [90] в методе DCF при оценке рискового дисконтирующего коэффициента возникают проблемы с оценкой коэффициента бета. Поскольку схожие предприятия могут также иметь вложенные опцио I ны, которые влияют на бету. Поэтому брать их в качестве аналога для оценки проекта не корректно.
Риск рассматривается в концепции DCF исключительно как негативный фактор — он увеличивает ставку дисконтирования и уменьшает конечную стоимость проекта для предприятия. Тем не менее, при активном управлении риск также может нести ценность для проекта. Активная деятельность управления может проявляться в следующем [66, 90]: - приостановить или отменить проект, в случае неблагоприятного развития событий; - расширить производство, внести дополнительные инвестиции и тиражировать опыт при благоприятном развитии событий; - отсрочить проект для наступления более благоприятной ситуации; - изменить стратегию развития предприятия в соответствии с новыми условиями; - сократить отрицательную сторону рисков, увеличив положительную.
Реальные опционы [21, 22, 56, 61, 66, 90, 104, 142, 143, 145, 146] позволяют учесть управленческую гибкость при оценке инвестиционных проектов. Подход, основанный на реальных опционах, позволяет принимать более обоснованные решения в тех случаях, когда по прошествии времени неопределенность, присущая проекту может проясниться. В этом случае лицо принимающее решение может внести необходимые коррективы в стратегические решения.
Теория реальных опционов применяется для оценки инвестиционных проектов [25,36] в области природных ресурсов, разработки фармацевтических препаратов, при оценке стартапов, патентов, интеллектуальной собственности др. Отличие реальных опционов от финансовых состоит в том, что реальные опционы предъявляют требования на реальные активы (природные ресурсы, патенты или результаты .производства), а не на финансовые (акции, облигации). Сравнение реального и финансового опционов приведено в табл. 3.1.
Реальные опционы, также как и финансовые могут быть вычислены с по-мощью риск-нейтрального подхода. Построение портфеля из базового актива и фьючерсного контракта гарантирует получение определенного размера вознаграждения. Дисконтирование будущих денежных потоков по безрисковой процентной ставке позволяет оценить текущую стоимость портфеля.
Преимущество риск-нейтрального подхода состоит в том, чтобы избежать оценивания скорректированной на риск ставки дисконта. Однако риск-нейтральные оценки могут быть применимы только для торгуемых активов. Для тех активов, которые не представлены на рынке, необходимо учитывать реальные процентные ставки и рыночную стоимость риска [123].
Стохастические модели управления нефтедобычей
Краткосрочная составляющая отклонения , описывается процессом возвращения к среднему, принимаемого равным 0. Данный процесс задается процессом Орнштейна-Уленбека. Равновесная цена следует арифметическому Броуновскому движению: приращения двух коррелированных стандартных броуновских процесса, при этом dBx dB =px dt, JX и JX - среднее квадратическое отклонение для краткосрочной и долгосрочной составляющих соответственно, jut - параметр сноса равновесной цены, /?- темп возвращения к среднему в краткосрочной составляющей.
Движения в ценах для фьючерсов с большим сроком погашения позволяют получить информацию о равновесных ценах, а разница между ценами на краткосрочные и долгосрочные контракты позволяет получить информацию о краткосрочной составляющей модели. Следовательно, параметры могут быть оценены исходя из спотовых цен и цен фьючерсов. Для оценки параметров данной модели используется фильтр Калмана.
Модели диффузионных скачков. Впервые данная модель предложена Мертоном [159] для ценообразования опционов. Компонента скачков в доход-ностях активов представляет не систематический риск. Данный риск может быть диверсифицирован и не оцениваться.
Данная модель строится с добавлением скачков, обладающих распределением Пуассона в модель возвращения к среднему. Если происходить некоторое событие, то за ним следует резкий скачек цен на случайную величину. Модель описывается следующим образом: где dqt - Пуассоновский процесс с интенсивностью Л и Jt - размер скачков, который удовлетворяет логнормальному распределению ln( Jt) N(ju,p2). В силу того, что модель возвращения к среднему со скачками учитывает достаточно важные характеристики поведения цен, ее используют достаточно часто. Однако модель не лишена и недостатков. Один из слабых моментов заключается в том, что часто компонента возвращения к среднему и скачки можно спутать, что ведет к неверному оцениванию параметров модели.
Модели с переключением режимов. Модели с переключением режимов полагают следующую модель: натуральный логарифм цены, =1,2 индикатор режимов, (р - коэффициент авторегрессии, st N(0,a t)), где of(/)- дисперсия xt-jus{t) и jus{t) -это среднее х, в каждом из режимов : /is{t) = //0(1 - St) + p S,.
В данной модели существует два режима, которые могут действовать в определенный промежуток времени, в отличие от моделей со скачками действие которых происходит одномоментно. Для моделирования динамики цен, необходимо ввести матрицу вероятностей скачков. вероятность х, находится в режиме /, условно зависимая от хм находящемся в состоянии/ Оценивание переходных вероятностей p(i,j = 1,2) обычно производят численно методом максимального правдопо добия. Адекватно идентифицированные стохастические модели позволяют оценку прогноза цены нефти [10].
Аналитические решения для оптимального управления добычей нефти в случае Броуновского движения
Определение оптимальных условий начала и завершения проекта. Стоимость нефтяного месторождения зависит от количества ресурсов, стоимости разработки и добычи нефти, будущей цены на нефть и от процентной став у ки. Важным вопросом при разработке месторождения является вопрос о том, когда начинать добычу в скважине и в какой момент ее закончить.
Предположим, что цена Pt - это стохастический процесс. Тогда стохастическая переменная т - это момент остановки с учетом этого процесса.
В общем случае если Xt - это вектор стохастических процессов в модели, тогда моментом остановки будет первый момент выхода та из множества G: TG=mf{t 0:XtG}.
В случае стохастического процесса Pt, могут быть две постановки задачи. Первая это поиск оптимального времени начала добычи на месторождении. В этом случае : т = inf{t 0:Pt p }. Где р - отправная цена - отпускная цена, при которой деятельность по добыче нефти будет находиться в точке безубыточности. Второй случай это поиск оптимального времени для прекращения добычи. В этом случае: т = inf{/ 0: Р( р } Где р - это цена прекращения добычи нефти.
Будем предполагать, что известно общее количество ресурса, которое может быть извлечено, при этом постоянные затраты равны С 0, и не существует ограничений на темпы добычи.
Предположим, что динамика цен описывается геометрическим Броуновским движением: Задача состоит в том, чтобы определить в какой момент времени завершить добычу, чтобы приведенный размер прибыли был максимален. Таким образом: отправной цене. Данный результат - это частный случай задачи решенной [158 Отправная цена выше в случае, когда учитывается стохастический характер переменных, кроме того она зависит пропорционально а. В стохастической постановке задачи определение ставки дисконта как безрисковой ставки является некорректным. Мы подразумевали, что г - скорректированная на риск ставка доходности. Данная ставка будет зависеть от т. В [158] показана
Рассматриваемые условия не допускают возможности возобновления остановленного проекта. Однако данная возможность добавляет управленческой гибкости лицу, принимающему решения.
В пункте 2 мы обсуждали вопрос оптимальной остановки проекта, но без учета возможности его возобновления, в том случае, когда цены вернутся на прежние уровни и проект будет рентабельным.
