Содержание к диссертации
Введение
1. Постановка задачи оценки инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний 17
1.1 Априорный анализ особенностей и характеристик объекта экономико-математического моделирования – регионально-структурированной макроэкономической системы зернопродуктовых логистических компаний: формирование индикаторной базы моделирования 17
1.2 Трехуровневая система факторов (факторы макро-, мезо- и микроуровня) как основа комплексного анализа и экономико-математического моделирования инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний 38
2. Разработка экономико-математической модели интегральной оценки инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний 55
2.1 Концептуальная схема экономико-математического модели рования инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний в условиях неопределенности и риска 55
2.2 Выбор методов и моделей для этапной реализации концепции 75
2. 3Конструирование четырехмодульной экономико-математической модели интегрального оценивания инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний 3
. Разработка и апробация инструментального метода информационно-аналитической поддержки комплексной оценки инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний 118
3.1 Разработка на основе четырехмодульной экономико математической модели информационно-аналитического инструмента
рия интегральной оценки инвестиционной привлекательности зерно продуктовых компаний 118
3.2 Апробация разработанного инструментария и рекомендации по его использованию для выбора приоритетов государственной инве стиционной политики в логистическом секторе зернопродуктового комплекса 132
Заключение 167
Список использованной литературы
- Трехуровневая система факторов (факторы макро-, мезо- и микроуровня) как основа комплексного анализа и экономико-математического моделирования инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний
- Выбор методов и моделей для этапной реализации концепции
- 3Конструирование четырехмодульной экономико-математической модели интегрального оценивания инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний
- Апробация разработанного инструментария и рекомендации по его использованию для выбора приоритетов государственной инве стиционной политики в логистическом секторе зернопродуктового комплекса
Введение к работе
Актуальность темы диссертационного исследования. Современные исследования инвестиционной привлекательности экономических систем базируются на применении широкого спектра математических методов. Однако, несмотря на многообразие существующих оценочных методов и развитость их математического аппарата, широко используемого для построения всевозможных рейтингов как инструментов оценки инвестиционной привлекательности финансово-экономических систем, на сегодняшний день отсутствует единая методологическая база, позволяющая осуществить комплексную оценку инвестиционной привлекательности этих систем. Сказанное в полной мере относится и к инструментарию экономико-математического моделирования инвестиционной привлекательности зернопродук-товых логистических компаний, в большой степени детерминирующей повышение конкурентоспособности и инвестиционной привлекательности зернопродуктового рынка в целом. Случайный выбор технологий оценивания инвестиционной ситуации, методик их применения и программного обеспечения может приводить к различным, обладающим вероятностной природой, результатам, что подвергает сомнению объективность получаемых оценок, а также требует специальных доказательств их соответствия решаемой проблеме.
Зернопродуктовые логистические компании – субъекты рынка услуг по хранению зерна – являются важнейшими структурными звеньями логистической системы зернопродуктового комплекса России, а их инвестиционный потенциал в большой степени детерминирует повышение конкурентоспособности и инвестиционной привлекательности зернопродуктового рынка в целом.
Сложившаяся инвестиционная конъюнктура современного рынка услуг по хранению зерна отражает характерные для зернового хозяйства страны тренды циклично-экстенсивного развития, природа которых негативно влияет и на смежные, в частности, зернопроизводящие отрасли. В качестве негативного мультипликативного эффекта, интегрирующего в себе не только кризисные явления в логистической цепи зерновых поставок, но и сокращение посевных площадей, значительные колебания урожайности зерновых культур, наблюдается устойчивая тенденция к снижению валового сбора зерна и ухудшению его качества.
Замедление негативных тенденций и переход к устойчивым траекториям инновационно-ориентированного инвестиционного развития возможны лишь при условии реализации комплексного подхода к оценке инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний и формированию стратегий
ее повышения, определяющего систему приоритетов государственной инвестици-3
онной политики. Значение процесса наращивания потенциала зернопродуктовых логистических компаний как инструмента привлечения инвестиционных ресурсов в зернопродуктовый комплекс особенно возрастает в условиях незавершенности (несмотря на прохождение основными субъектами рынка услуг по хранению зерна процедуры приватизации) процесса перераспределения собственности (с различными целями: укрупнение бизнеса, диверсификация капитала, спекулятивные мотивы и т.д.), а также определяется необходимостью вывода предприятий сферы услуг по хранению зерна из кризисного состояния при нехватке финансовых и производственных средств.
Решение многоаспектной задачи повышения эффективности, надежности и прозрачности результатов интегрального оценивания инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний становится возможным только при разработке соответствующего модельного инструментария, что актуализирует тему диссертационного исследования.
Степень разработанности проблемы. Проблематика современных подходов к оценке инвестиционной привлекательности различных экономических систем и эффективности принятия инвестиционных решений базируется на достаточно обширном и детально разработанном аппарате методов экономико-математического моделирования.
Общие теоретико-методологические подходы и методические основы системного анализа финансово-экономических проблем как фундаментальной основы экономико-математического моделирования обоснованы в исследованиях
A. Андрейчикова, О. Андрейчиковой, А. Антонова, Т. Барановской,
Е. Герасимовой, Е. Голик, Д. Клиланд, И. Липсица, А. Милосердова, В. Попова,
Б. Руа, Т. Саати, С. Смоляк, В. Соловьева, У. Шарпа и др. Изучению различных ас
пектов оценки активов в условиях неопределенности, разработке и эмпирической
проверке модели формирования цен на активы и арбитражной теории ценообразо
вания посвящены работы Г. Марковица, Дж. Тобина, Р. Линтнера, Я. Моссина,
Дж. Линтнера, Е. Фама, М. Миллера, М. Шоулза, М. Рейнганэма, С. Росса, А. Гера,
Р. Ролла, Н. Чена Н. и др.
Существенный вклад в разработку методов экономико-математического моделирования финансово-экономических процессов, а также их информационно-инструментальной поддержки внесли труды С. Айвазяна, Э. Берндта, М. Бутаковой,
B. Бухштабера, К. Доугерти, Т. Дубровой, И. Енюкова, Е. Лазаревой, Л. Матвеевой,
Л. Мешалкина, В. Мхитаряна, Л. Ниворожкиной, Р. Нижегородцева и др.
Особую значимость для целей данного исследования представляют работы
ученых, занимающихся вопросами изучения и внедрения в процессы принятия ин-4
вестиционных решений методов экономико-математического моделирования: Р. Беллмана, Г. Гореловой, С. Емельянова, Р. Кини, С. Крюкова, О. Ларичева, Дж. Неймана, В. Ногина, В. Парето, В. Подиновского, И. Черноруцкого и др. Также стоит отменить значимый вклад, который внесли в разработку методов экономико-математического моделирования, их инструментальную поддержку следующие исследователи: С. Алексеева, О. Богатов, О. Гонова, А. Горбунов, В. Горчаков, Б. Лавровский, Р. Лузина, Ю. Лысенко, Н. Михеева, В. Петренко, В. Сидельников, В. Скоблев, Е. Стрельцова, А. Столбова и др.
Работы указанных и прочих авторов привели к формированию достаточно развитого аппарата экономико-математического моделирования инвестиционных процессов. Однако его применение в оценивании инвестиционной привлекательности конкретных организаций, в том числе зернопродуктовых логистических компаний, освещено незначительно; к настоящему времени не создана единая концепция экономико-математического моделирования характеристик инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний и детерминирующих ее факторов как базовой основы разработки эффективных решений в рамках государственной политики повышения их инвестиционной привлекательности.
Актуальность и недостаточная разработанность данной проблематики создают широкое поле для научного поиска, определяют его теоретическую, методическую и практическую значимость в условиях инновационно-ориентированного развития зернопродуктового комплекса, обусловливают постановку цели и задач данного исследования.
Цель и задачи диссертационного исследования. Цель настоящего исследования состоит в разработке экономико-математической модели и информационно-аналитического инструментария интегральной оценки инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний, служащих инструментом регулирования развития логистического сектора зернопродуктового комплекса в конкурентной рыночной среде.
Реализация поставленной цели потребовала последовательного решения системы взаимосвязанных задач, отражающих логическую структуру и последовательность этапов исследования:
выявить и проанализировать экономическую сущность, специфику, принципы и основные характеристики процессов формирования инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний как объекта экономико-математического моделирования;
обосновать концепцию моделирования и разработать экономико-математическую модель интегральной аналитической оценки инвестиционной при-
влекательности зернопродуктовых логистических компаний;
разработать информационно-аналитический инструментарий для практического использования экономико-математической модели интегрального оценивания инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний;
апробировать систему информационно-аналитической поддержки интегральной оценки инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний;
выработать рекомендации по использованию инструментальной системы в разработке приоритетных направлений государственной дифференцированной политики развития зернопродуктовых логистических компаний.
Объект и предмет исследования. Объектом исследования выступает регионально-структурированная макроэкономическая система зернопродуктовых логистических компаний, функционирование которой является стимулятором активизации инвестиционных взаимодействий логистических организаций и инициирует рост уровня инвестиционной привлекательности зернопродуктового рынка в целом. Предмет исследования - многоуровневые процессы формирования инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний, факторы, модели и математические методы анализа инвестиционных процессов.
Работа выполнена в соответствии с паспортом специальности 08.00.13. - Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки): п. 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 и п.2.4 Разработка систем поддержки принятия решений для обоснования общегосударственных программ в областях: социальной; финансовой; экологической политики.
Рабочая гипотеза диссертационного исследования основана на ряде теоретических положений, в соответствии с которыми совершенствование методики экономико-математического моделирования, разработка и практическое применение интегрированной системы инструментальной поддержки (ИСИП) интегральной оценки инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний как элемента системы поддержки принятия инвестиционных решений, способствует повышению их качества в единой информационно-аналитической среде за счет роста прозрачности и объективности процесса оценивания.
Теоретическая и методологическая база исследования включает фунда-
ментальные исследования, положения, концепции, гипотезы современной экономической теории, рыночной экономики, системный, целевой и функциональный подходы, с учетом условий рыночной трансформации российской экономики. Основными теоретическими предпосылками диссертационного исследования являются разработки отечественных и зарубежных ученых-экономистов в области исследования и оценок инвестиционной привлекательности. В основу диссертационной работы положены научные положения и математический аппарат системного анализа, экономико-математического моделирования, многомерного статистического анализа и инвестиционного менеджмента, рейтингового управления.
Информационно-эмпирической базой в настоящем исследовании послужили данные специальной научной и периодической литературы, монографий, статей научных и периодических публикаций отечественных и зарубежных авторов, данные Федеральной службы государственной статистики и Системы профессионального анализа рынков и компаний (СПАРК), специальных обследований и опросов, информационные ресурсы Интернет, данные бухгалтерской отчетности зернопро-дуктовых логистических компаний.
Обоснование теоретических положений и аргументация выводов диссертационного исследования осуществлялись на основе общенаучного, общеэкономического, экономико-статистического и эмпирического метода.
При разработке отдельных аспектов работы и решении практических задач был использован следующий инструментарно-методический аппарат. Для обработки, анализа и обобщения материалов, в зависимости от поставленных целей и задач, применялись методы экономико-математического, логического, сравнительного, структурно-функционального анализа. Для апробации результатов в рамках диссертационного исследования применялись следующие средства: пакет прикладных программ (ППП) STATISTICA 6.0, авторский программный продукт (ПП) «ИЕРАРХИЯ», написанный на основе НТА (Hypertext Markup Language Application) и представляющий собой сайт-программу, а также средства Microsoft Excel 2007.
Основные положения диссертации, выносимые на защиту:
1. Аналитическую основу рекомендаций по выработке положений государственной инвестиционной политики в области развития логистической системы зернопродуктового комплекса, характеризующейся территориальной несбалансированностью рыночного спроса и предложения и доминирующей ролью государственного регулирования, могут составить оценки инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний. Инвестиционная привлекательность зернопродуктовых логистических компаний выступает базовой характеристикой инвестиционной ситуации и рассчитывается на основе анализа трехуровне-7
вой системы факторов (факторы макро-, мезо- и микроуровня), что предопределяет сложность и многовариантность применения методов экономико-математического моделирования для ее оценки.
-
Выбор методов экономико-математического моделирования для оценки инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний часто носит субъективный характер, что обусловлено отсутствием единого оценочного инструментария, а также слабой изученностью характера влияния метода моделирования на результирующие оценки. Использование на практике экономико-математических моделей, позволяющих дать исключительно частные оценки инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний (оценки, необходимые для решения частных инвестиционных задач), приводит к односторонности оценок и непрозрачности инвестиционных решений. Применение модельного инструментария интегральной оценки инвестиционной привлекательности акционерного капитала компаний, агрегирующего отдельные проявления инвестиционных процессов, является способом комплексного анализа уровня и динамики развития данных компаний.
-
Разнообразие методов моделирования аналитических оценок инвестиционной привлекательности обусловлено многообразием информационных платформ и алгоритмов принятия зернопродуктовыми логистическими компаниями инвестиционных решений. Разработка обоснованной экономико-математической модели интегрального оценивания основана на сравнении и обобщении этих инструментов с точки зрения многокритериального выбора факторов, детерминирующих инвестиционную привлекательность, количественной оценки степени их влияния на результирующие оценки, многопараметрической типологизации и рейтингования основных структурных элементов макроэкономической системы зернопродуктовых логистических компаний по уровню их инвестиционной привлекательности с целью формирования дифференцированных стратегий государственной инвестиционной политики. Разработанная четырехмодульная экономико-математическая модель позволяет решить перечисленные задачи и дать единую внутренне-синхронизированную комплексную оценку инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний на основе обоснованной интеграции многокритериальных, эконометрических, кластерных и рейтинговых методов моделирования в единую информационно-аналитическую систему.
-
Разработанная интегрированная система инструментальной поддержки (ИСИП) комплексной оценки инвестиционной привлекательности зернопродукто-вых логистических компаний, основанная на авторской экономико-математической модели, представляет собой новое инструментальное средство поддержки принятия
инвестиционных решений, позволяет повысить качество и обоснованность оценочных решений за счет автоматизации в единой информационно-аналитической среде алгоритмов многокритериального выбора и выявления степени влияния на инвестиционную привлекательность наиболее важных факторов-детерминант, построения типологии и интегральных рейтингов инвестиционно-привлекательных зерно-продуктовых логистических компаний.
5. Комплексное применение разработанного модельно-аналитического и про
граммного инструментария для получения интегральных оценок инвестиционной
привлекательности зернопродуктовых логистических компаний позволяет повысить
достоверность, интерпретируемость и логическую обоснованность инвестиционных
решений, принимаемых рыночными агентами. Интегральные кластерно-
рейтинговые оценки инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний могут быть использованы государственными органами, играющими доминирующую роль в регулировании логистической системы зернопродук-тового комплекса, для обоснования инвестиционной политики и решения задачи повышения территориальной сбалансированности рыночного спроса и предложения.
Научная новизна диссертационного исследования определяется тем, что в его рамках предложен концептуальный подход, разработаны экономико-математическая модель и информационно-аналитический инструментарий интегральной оценки инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний, служащие средством поддержки принятия инвестиционных решений в сфере развития логистической системы зернопродуктового комплекса.
Получены следующие результаты, обладающие элементами научной новизны:
1. Уточнено на основе обобщения возможностей формализации оценочных задач понятие инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний как объекта экономико-математического моделирования. Предложена трактовка инвестиционной привлекательности, которая, по сравнению с существующими (например, Е. Губанова, И. Чистов, А. Газукин, Н. Иванова, А. Иванов, Д. Ковылкин, К. Колесов, А. Плеханова, Т. Островских, Л. Якимова, Ю. Шумаков1), позволяет проводить комплексный анализ процессов наращивания объективных возможностей и ограничений, обусловливающих интенсивность инвестиционной деятельности зернопродуктовых логистических компаний и зерно-
1Губанова Е. Методологические основы систематизации понятий инвестиционной проблематики исследования. – М.: Наука, 2004; Чистов И., Газукин А. Инвестиционная привлекательность отраслей и предприятий промышленности: сущность и факторы, ее определяющие // Транспортное дело России. 2013. № 1. С. 134-137; Иванова Н., Иванов А., Ковылкин Д., Колесов К., Плеханова А. Вопросы оценки инвестиционного климата и привлекательности экономических систем // Современные проблемы науки и образования. 2013. № 4. С. 260-260; Островских Т., Якимова Л., Шумаков Ю. Инновационная и инвестиционная привлекательность как основа развития перерабатывающих предприятий агропромышленного комплекса // Вестник Красноярского государственного аграрного университета. 2012. № 11. С. 3-6.
продуктового комплекса в целом, за счет дополнения ее агрегированными оценками детерминирующей инвестиционную привлекательность трехуровневой системы факторов (макро-, мезо- и микроуровня).
-
Классифицированы и описаны факторы макро-, мезо- и микроуровня, на основе анализа которых установлено, в развитие теоретических концепций (представленных в работах Ю. Наролиной, О. Монастырского, А. Миролюбовой, М. Ермолаева, О. Астаховой, А. Бабанова, К. Криничанского, А. Кулагиной, Т. Картузо-вой, Е. Лазаревой2), что определяющую роль в формировании инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний играют факторы мезоуровня, структурно включающие ресурсно-сырьевой, логистический и финансово-экономический рыночный потенциал.
-
Обобщены возможности формализации задачи интегрального оценивания инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний, описаны ее элементы и на их основе предложена система методов экономико-математического моделирования, формирующих единый оценочный инструментарий, которая, в развитие существующих (М. Федотова, В. Рутгайзер, А. Будицкий, Г. Дяденко, Е. Лазарева3), является более сбалансированной и позволяет выделить те из них, которые могут использоваться для интегрального оценивания инвестиционной привлекательности; определены возможности и ограничения использования отдельных блоков системы для интегрально-оценочных целей.
-
Разработана новая четырехмодульная экономико-математическая модель, включающая одновременно многокритериальный анализ и синтез решений по выбору факторов, исследование корреляционно-регрессионных инвестиционных зависимостей, классификацию и снижение размерности, а также рейтингование методом агрегирования аддитивной свертки, в развитие существующих (развитых в работах
2Наролина Ю. Финансовый потенциал инвестиционной привлекательности АПК Воронежской области // Социально-экономические явления и процессы. 2012. № 11. С. 170-172; Монастырский О. Логистика производственного и рыночного оборота зерна 16.07.11 ; Миролюбова А., Ермолаев М. Концептуально-методологический подход к моделированию инвестиционных процессов региона // Известия высших учебных заведений. Серия: Экономика, финансы и управление производством. 2010. № 4. С. 68-75; Астахова О. К вопросу о логистике агропромышленного кластера // Логистика. 2011. № 8. С. 39-42; Бабанов А. Классификация факторов, формирующих инвестиционную привлекательность региона // Экономический журнал. 2012. Т. 28. № 4. С. 88-95; Криничанский К. Типология фундаментальных факторов как основа фундаментального анализа рынка ценных бумаг // База финансовых знаний; Кулагина А., Картузо -ва Т. Интегральная оценка инвестиционной привлекательности региона // Вестник Чувашского университета. 2013. № 2. С. 269-273; Лазарева Е., Игуменова В. Оценка факторов инвестиционной привлекательности бюджетной сферы региона эконометрическими методами // Российская экономика в условиях перехода от трансформации к модернизации / под ред. Алешина В.А., Архипова А.Ю., Белокрыловой О.С. – Ростов н/Д.: Издательство «Содействие – XXI век», 2008.
3Федотова М., Рутгайзер В., Будицкий А. Поведенческая оценка и ее дальнейшие перспективы в российских условиях //Имущественные отношения в Российской Федерации. 2009. № 1. С. 39-48; Дяденко Г. Оценка инвестиционной привлекательности финансовых активов - автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук. Новосибирск, 2008; Лазарева Е. Методы моделирования инновационно-ориентированных экономических стратегий экологоустойчивого развития. – Ростов н/Д: Изд-во ЮФУ, 2011.
Т. Саати, А. Андрейчикова, О. Андрейчиковой, В. Иванюк, Э. Берндта, Л. Ниворож-киной, С. Арженовского, О. Гоновой, Н. Михеевой, О. Богатова, Ю. Лысенко, В. Петренко, В. Скоблева, А. Горбунова, В. Горчакова, А. Столбовой, Б. Лавровского, Р. Лузина, С. Алексеева4 и др.). Разработана методика интеграции методов экономико-математического моделирования в единую информационно-аналитическую систему, которая позволяет дать обоснованную и прозрачную внутренне-синхронизированную комплексно-рейтинговую оценку мезоэкономических условий предпочтительности зернопродуктовых логистических компаний и выявить «точки роста» зернопродуктового комплекса.
-
Разработано инструментальное средство комплексной оценки инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний – интегрированная система инструментальной поддержки (ИСИП) интегрального оценивания рыночной инвестиционной привлекательности, включающая три взаимосвязанных подсистемы: информационный центр «Мультилистинг» – базу данных, аналитический центр «Аналитик» – подсистему анализа и прогнозирования инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний и спра-вочно-консультационный центр («Библиотека»). В рамках ИСИП создан программный модуль «ИЕРАРХИЯ», написанный на основе НТА (Hypertext Markup Language Application) и представляющий собой сайт-программу, позволяющий реа-лизовывать диалоговую процедуру многокритериального выбора определяющих инвестиционную привлекательность факторов; автоматизирована с использованием средств Microsoft Excel 2007 процедура расчета интегральных кластерно-рейтинговых оценок инвестиционной привлекательности.
-
Выявлено с использованием оценочной экономико-математической модели и реализующего ее информационно-аналитического инструментария три кластера субъ-
4Саати Т. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети. Пер. с англ. / Науч. ред. Ан-
дрейчиков А., Андрейчикова О. – М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2011; Андрейчиков А., Андрейчикова О. Систем
ный анализ и синтез стратегических решений в инноватике: математические, эвристические и интеллектуальные мето
ды системного анализа и синтеза инноваций. – М.: Книжный дом «Либроком», 2011; Иванюк В. Экономико-
математическое моделирование на основе многокритериальных методов принятия решений // Известия Волгоградско
го государственного технического университета. 2011. Т. 4. № 11. С. 246-251; Берндт Э. Практика эконометрики:
классика и современность / Пер. с англ. под ред. Айвазяна С. / Берндт Э. – М.: ЮНИТИ – ДАНА, 2005; Ниворожкина
Л., Арженовский С. Многомерные статистические методы в экономике. – М.: Наука спектр. 2008;Гонова О. Социаль
но-экономическое развитие региона: модели рейтинговой оценки // Современные наукоемкие технологии. Региональ
ное приложение. 2010. № 3. С. 40-46; Михеева Н. К вопросу об инновационных рейтингах российских регионов // Со
временные производительные силы. 2013. № 2. С. 54-67; Богатов О., Лысенко Ю., Петренко В., Скоблев В. Рейтинго
вое управление экономическими системами. – Донецк: Юго-Восток, 1999; Горбунов А. Рейтинг инвестиционной при
влекательности регионов России 2009-2010 г. Рейтинговое агентство Эксперт РА, 20 декабря 2010 г.
Москва. В., Горбунов А., Столбова А. Рейтинг инвестиционной привле
кательности регионов России 2010-2011 г. Рейтинговое агентство Эксперт РА, 16 декабря 2011 г. Москва
; Лавровский Б., Лузин Р. О построении инновационно-инвестиционного рейтинга
российских регионов // Пространственная экономика. 2013. № 2. С. 87-102; Алексеев С. Интегральная оценка иннова
ционного потенциала региона//Проблемы современной экономики. 2009. №2(30) //
ектов Российской Федерации, характеризующихся соответственно высоким, средним и низким уровнем инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний. Анализ характеристик полученных кластеров послужил основой кла-стерно-рейтинговой оценки инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний и формирования на ее базе авторских рекомендаций по совершенствованию политики повышения инвестиционной привлекательности исследуемого сектора зернопродуктового комплекса на примере регионов Южного федерального округа.
Теоретическая и практическая значимость исследования. Теоретическая значимость результатов исследования состоит в модельном обосновании и программной реализации интегрированной системы инструментальной поддержки (ИСИП) интегрального оценивания инвестиционной привлекательности зернопро-дуктовых логистических компаний.
Практическая значимость исследования заключается в том, что основные положения и научные выводы имеют практическую направленность и могут быть использованы конкретными зернопродуктовыми логистическими компаниями, инвесторами, органами государственного управления АПК различных уровней в качестве основы разработки стратегий государственной политики по повышению уровня инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний и развитию рынка услуг по хранению зерна.
Апробация результатов диссертационного исследования. Основные положения, развиваемые в диссертационном исследовании, его результаты и выводы были опубликованы в открытой научно-периодической печати. Отдельные положения диссертационной работы применяются в учебном процессе на экономическом факультете Южного федерального университета при чтении курсов «Экономико-математическое моделирование», «Эконометрическое моделирование», «Современные стратегии природопользования», а также служат методической информационной основой при научных исследованиях интеграционных процессов в аграрном секторе экономики России. Результаты исследования приняты к внедрению в работу Департамента инвестиций и предпринимательства Ростовской области и НП «Межрегиональный союз оценщиков».
Основные положения диссертационной работы обсуждались на научных семинарах кафедры экономической кибернетики Южного федерального университета (2011-2012 гг.).
Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 12 печатных работ общим объемом 5,3 п.л. (личный вклад автора 4,9 п.л.), из них 4 статьи в рецензируемых научных журналах, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ для
публикации основных результатов диссертации на соискание ученой степени кандидата наук.
Структура и объем диссертационной работы обусловлены логикой избранного методического подхода и последовательностью решения поставленных в рамках исследования задач, направленных на достижение его цели. Общий объем диссертационного исследования составляет 213 страниц машинописного текста и включает введение, три главы, заключение и список использованной литературы, 8 приложений. Работа проиллюстрирована 29 таблицами и 55 рисунками. Библиографический список использованной литературы состоит из 220 наименований.
Трехуровневая система факторов (факторы макро-, мезо- и микроуровня) как основа комплексного анализа и экономико-математического моделирования инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний
По оценкам экспертов, зернопродуктовый комплекс, являясь конкурентоспособной отраслью, на сегодняшний день не входит в число ведущих отраслей по уровню инвестиционной привлекательности [175, с. 171]. Характерными признаками российского зернового рынка является неравномерное и нестабильное удовлетворение спроса на зерно по регионам [110, 111, 177]. Основные регионы, где сконцентрировано 80% производства пшеницы, расположены по границе России от Черноземья до Сибири. Соответственно крайне острой является проблема транспортных тарифов. Среди факторов, препятствующих созданию необходимого уровня инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний, следует выделить следующие: отсутствие возможности регулирования поставок зерна из зернопроизводящих регионов, недостаток информации для прогнозирования необходимых объемов предложения зерна, низкий уровень развития транспортно-логистической инфраструктуры на региональном уровне, отсутствие инфраструктуры в виде комплекса отраслей и служб, обеспечивающих связь между продавцами и покупателями зерна [137].
На основе анализа информации территориальных управлений ФАС России (коэффициента концентрации, рассчитываемого как процентное отношение объема реализации (поставки) продукции определенным числом крупнейших продавцов к общему объему реализации (поставки) на данном товарном рынке, и коэффициента Герфиндаля-Гиршмана (HHI), определяемого как сумма квадратов долей всех предприятий, действующих на рынке) выделяются три типа рынка по степени концен-28 трации в контексте производства зерновых и предоставления услуг по хранению– высоко-, умеренно- и низкоконцентрированные рынки (Приложение 1). В исследовании ФАС также отмечается, что типологизация регионов Российской Федерации по степени монополизации рынка услуг по хранению зерна во многом соответствует условному делению территории Российской Федерации на зоны по пригодности для земледелия. Высококонцентрированные рынки характерны для регионов, расположенных в зоне, не пригодной для земледелия, умеренноконцен-трированные – в зонах рискованного земледелия, низкоконцентрированные – в зонах благоприятного земледелия.
Таким образом, размещение зернопродуктовых логистических компаний является одним из важнейших факторов, детерминирующих инвестиционную привлекательность рынка услуг по хранению зерна и, соответственно, инвестиционную привлекательность зернопродуктовых логистических компаний.
Второй особенностью является нарастающая интеграция зернопродуктовых логистических компаний с другими рыночными субъектами.
Деятельность зернопродуктовых логистических компаний является необходимым условием обеспечения функционирования федерального оптового рынка зерна. Она способствует образованию межрегиональных вертикально-интегрированных структур, которые включают в себя предприятия, занимающиеся производством зерна, зернопродуктовые логистические компании, на которых осуществляется хранение зерна, переработчиков сельскохозяйственной продукции, организации, занимающиеся оптовой торговлей зернопродуктами. В настоящее время ряд специалистов [120, 121, 137, 178, 179 и др.] отмечают тенденцию увеличения экономической концентрации на товарных рынках услуг по хранению зерна. Активно идет процесс создания агрохол-дингов – вертикально-интегрированных структур, в основе которых лежит замкнутый цикл «производство – хранение – переработка – реализация» зерна [53, 141, 146].
Интерес к проблеме формирования и развития интеграционных процессов в зернопродуктовом комплексе и, в частности, активное участие зернопродуктовых логистических компаний в данном процессе, стал нарастать ввиду усиления воздействия множества внешних и внутренних факторов, среди которых следует выделить: 1. незначительный объем государственного заказа и неполное использование производственных мощностей; 2. высокая степень морального и физического износа активной части основных производственных фондов (более 50%) и необходимость их ускоренной модернизации; 3. ожидаемое усиление конкуренции на российском и мировом рынках зерна; 4. увеличение экспорта зерна.
Интеграции предприятий, занимающихся производством зерна, и мукомольных предприятий способствует получение возможности увеличения прибыли за счет компенсации части издержек на производство зерна посредством координирования уровня цен на зерно. Интеграция зернопроизводящих, хлебопримных, зерноперера-батывающих и логистических зернопродуктовых предприятий также способствует значительному уменьшению транзакционных издержек, связанных с поиском поставщиков зерна для хранения [94].
Динамика поступления денежных средств от продажи акций предприятий, занимающиеся хранением зерна, в общем объеме поступивших денежных средств от инвестиционной деятельности, представленная на рис. 1.3, свидетельствует о том, что, несмотря на постепенный рост общего объема поступлений денежных средств от инвестиционной деятельности в сферу «хранение и складирование зерна» в период с 2004 по 2011 гг., доля денежных средств, поступивших в сферу «хранение и складирование зерна» от продажи ценных бумаг, достигнувшая максимума в 2006 году (25,73%), в предкризисный (2007) и кризисный (2008) годы значительно снизилась – до 4,42% и 2,05% соответственно.
Развитие экспорта зерна способствовало увеличению спроса на акции зерно-продуктовых логистических компаний со стороны иностранных компаний, экспортирующих российское зерно, о чем свидетельствует постепенное увеличение накопленных инвестиций иностранных инвесторов для предприятий сферы деятельности «Хранение и складирование зерна» [166] (рис.1.4).
Выбор методов и моделей для этапной реализации концепции
Моделирование инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний является важным элементом информационно-аналитического обеспечения инновационно-ориентированного развития зернопродуктового комплекса. Однако, несмотря на многообразие существующих оценочных методов и развитость их математического аппарата, широко используемого для построения всевозможных рейтингов как инструментов оценки инвестиционной привлекательности финансово-экономических систем, на сегодняшний день отсутствует единая методологическая база, позволяющая осуществить комплексную оценку инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний [128, 136, 145]. Случайный выбор технологий оценивания инвестиционной рыночной ситуации, методик их применения и программного обеспечения может приводить (и реально приводит) к различным, обладающим вероятностной природой, результатам, что подвергает сомнению объективность получаемых оценок, а также требует специальных доказательств их соответствия решаемой проблеме [129, 130, 131, 132]. Решение многоаспектной задачи повышения эффективности, надежности и прозрачности результатов интегрального оценивания инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний становится возможным только при реализации комплексного оценочного подхода и разработке соответствующего модельного инструментария.
Комплексный подход к оценке инвестиционной рыночной ситуации предполагает не просто статический анализ инвестиционных процессов, но и исследование трендов развития системы факторов и условий, необходимых для их осуществления [16, 44, 46, 63]. Диктуемая реалиями сегодняшнего дня необходимость выработки долгосрочной сбалансированной траектории улучшения инвестиционной ситуации на основе системного подхода немыслима без активного поиска и обоснования способов сравнительной оценки различных инновационно-ориентированных инвестиционных стратегий рыночных агентов и обоснования критериев выбора наилучшей из них [158, С. 113].
Комплексная оценка фактически сложившихся условий для протекания инвестиционных процессов отражается в виде интегральной характеристики инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний – агрегированного индикатора процессов наращивания объективных возможностей и ограничений, обусловливающих интенсивность инвестиционной деятельности зернопро-дуктовых логистических компаний и зернопродуктового комплекса в целом, и может быть произведена на основе принципов агрегировано-комбинированного подхода (включающего в себя элементы системного, комплексного, динамического, количественного и критериального подходов) и учета детерминирующей инвестиционную привлекательность трехуровневой системы факторов (макро-, мезо- и микроуровня) (рис. 2.1) [164, С. 60].
Составлено автором Выявление ограничений, условий и критериев, позволяющих осуществить выбор методики экономико-математического моделирования, обеспечивающей достижение поставленной цели, базируется на детальном анализе особенностей инвестиционных процессов в сфере рыночных взаимодействий зернопродуктовых логистических компаний и связано с решением ряда задач, среди которых можно выделить, с одной стороны, идентификацию состояния внешней среды с точки зрения ее благоприятности/неблагоприятности относительно возможности развития инвестиционных процессов27, а с другой стороны – оценку взаимосвязей инвестиционных процессов с экзогенными (мезоэкономическими) факторами.
Разнообразие методов моделирования аналитических оценок инвестиционной привлекательности обусловлено разнообразием информационных платформ и алгоритмов принятия рыночными субъектами инвестиционных решений. Выбор инструментов моделирования и прогнозирования состояния инвестиционных процессов, обеспечивающих достоверность, интерпретируемость и логическую обоснованность получаемых результатов в условиях неопределенности и риска при этом осложнен следующими основными целеполагающими установками (вытекающими из доминирующей роли одного из рыночных субъектов – государства), которые с позиций системного подхода должны быть учтены при разработке концептуальной модели интегрального оценивания инвестиционной привлекательности зернопро-дуктовых логистических компаний [168, С.96]:
1. Создание благоприятной инвестиционно-рыночной среды, обеспечивающей устойчивые условия для роста конкурентоспособности рыночных субъектов – зернопродуктовых логистических компаний с учетом приоритетных, стратегических направлений развития агропромышленного комплекса в целом, и зернопродуктового комплекса, в частности, и максимизации рыночной стоимости их акционерного капитала с учетом влияния экзогенных (мезоэкономических) условий предпочтительности региональных рынков услуг по хранению зерна.
27Характеристика внешнего окружения должна отражать влияние природно-климатических условий региона, а также социально-экономических, отраслевых, финансовых и других факторов, так как определяющую роль в формировании инвестиционной привлекательности рынка акций зернопродуктовых логистических компаний играют факторы мезо-уровня, структурно включающие ресурсно-сырьевой, логистический и финансово-экономический рыночный потенциал. 2. Рационализация использования интегрально-ресурсного потенциала зер-нопродуктовых логистических компаний, охватывающего весь спектр ресурсов, используемых в производственном процессе, как приоритетного направления политики устойчивого развития зернопродуктового комплекса.
3. Реализация принципа доступности, обоснованности и достоверности информации, базирующаяся на использовании официально публикуемых статистических данных, информации о продажах пакетов акций предприятий, занимающихся хранением и переработкой зерна, сведений статистической и бухгалтерской отчетности.
Проблеме выбора метода оценки инвестиционной привлекательности региональных подсистем национальной экономики уделено немало внимания [96, 124, 142, 170, 174, 185, 187]. С развитием экономики страны увеличивается интерес к ней со стороны потенциальных инвесторов, а им в свою очередь необходимо оценить, насколько выгодны вложения в экономику того или иного региона, в ту или иную отрасль. При этом необходимо учитывать, что в реальной экономической деятельности одним из фундаментальных свойств рыночной системы является неопределенность [18, 19, 20, 77]. Отсутствие достоверной однозначной информации делает поведение экономических субъектов многовариантным, и каждый из вариантов реализуется с той или иной степенью вероятности. Поэтому реальные рыночные процессы носят вероятностный характер.
Задачей моделирования инвестиционной деятельности в условиях инновационно-ориентированного развития зернопродуктового комплекса является, прежде всего, создание инструментария, позволяющего дать аналитическую оценку целесообразности вложения средств в тот или иной инвестиционный проект в условиях риска и неопределенности.
3Конструирование четырехмодульной экономико-математической модели интегрального оценивания инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний
Важную роль при переходе от системы S к преобразователю М играют методы прогнозирования (как статистического, так и экспертного), классификации экономических объектов. Рассмотрим особенности использования этих методов при решении проблемы вычисления рейтинга.
Применение статистических методов основано на использовании рядов динамики для предсказания значений исследуемых параметров в будущем.
Первая проблема, которая при этом возникает, состоит в выборе длины ряда динамики. Единого мнения по этому поводу нет (хотя, как показывает практика, для тех задач предсказания значений исследуемых параметров в будущем, где были получены приемлемые результаты, во многих случаях оказалось достаточным исследовать ряды динамики, длина которых составляет порядка 20-ти лет). Однако при решении реальных задач важно помнить о следующих обстоятельствах. Выбор слишком длинного ряда динамики, во-первых, усложняет построение уравнений, описывающих отдельные его составляющие, и, во-вторых, приводит к излишнему увеличению влияния прошлого на будущее. В то же время, выбор слишком короткого ряда динамики может привести (и, как правило, приводит) к потере значимых особенностей исследуемого экономического процесса / явления.
Все методы статистического прогнозирования основаны на экстраполяции. Последняя, в свою очередь, с необходимостью основывается на инерционности экономических явлений, то есть на предположении о том, что в дальнейшем сохранится закономерность развития, найденная внутри ряда динамики. Именно по этой причине прогнозированию должно предшествовать тщательное исследование рядов динамики, с целью определения тенденций развития соответствующих экономических явлений и процессов. Следует особо отметить, что, как правило, тенденции развития экономических явлений и процессов подвержены различным изменениям в результате воздействий внешней среды. По этой причине результаты экстраполяции являются вероятностными по своей сути.
На сегодняшний день существует множество методик построения рейтингов инвестиционной привлекательности регионов, стран. Ведущие позиции по оценке инвестиционного климата в регионах России занимает рейтинговое агентство «Эксперт-РА» [94, c.85]. Для оценки составляющих инвестиционного климата – инвестиционного риска и потенциала – используется около двух сотен исходных количественных и качественных характеристик, а итоговый интегральный показатель рассчитывается как взвешенная сумма частных видов потенциала или риска [125, 126]. Согласно авторской методике Б.Л. Лавровского и Р.С. Лузина [157, с.87-102], лидером инновационно-инвестиционного рейтинга становится регион, обеспечивающий минимум инвестиций на единицу эффекта, связанного с ростом производительности труда.
Комбинация экономико-математических и эвристических методов позволяет повысить качество и обоснованность оценочных решений, а также достоверность, интерпретируемость и логическую обоснованность инвестиционных решений, принимаемых рыночными агентами.
Конструирование четырехмодульной экономико-математической модели интегрального оценивания инвестиционной привлекательности зерно-продуктовых логистических компаний
Сложность и многоаспектность процесса разработки экономико математической модели интегрального оценивания инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний обуславливает необходимость разбиения его на составные элементы - модули, каждому из которых соответствуют собственные цели и задачи. Основная цель такого разбиения заключается в упрощении исследования, итогом которого и должно стать получение экономико-97 математической модели интегральной оценки инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний.
Для реализации алгоритма моделирования необходим инструментарий, позволяющий учесть все оценочные условия, критерии и индикаторы, подобрать и адаптировать методы экономико-математического моделирования для каждого модуля.
Разработка алгоритма моделирования и экономико-математической модели основывались на учете характерных особенностей исследуемых величин, формы представления статистической информации о них. Для этого в рамках используемого агрегировано-комбинированного подхода, включающего элементы различных методологических подходов, наиболее результативными, на наш взгляд, являются экономико-математические методы. В большинстве случаев эти методы успешно реализуются на ЭВМ, что дает большое преимущество, так как позволяет с минимальными затратами труда и времени обрабатывать достаточно емкие и разнообразные статистические массивы информации, различные исходные данные, характеризующие особенности зернопродуктовых логистических компаний.
Применение этих методов в исследовании облегчает работу со статистическими данными, сокращая время, позволяя избежать вычислительных ошибок и увеличивая точность расчетов. Следует отметить, что последовательное применение экономико-математических методов и их реализация на современной информационно-вычислительной технике также позволяет преодолеть субъективизм.
Экономико-математическая модель, предлагаемая для аналитической оценки инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний, включает четыре модуля:
Модуль 1 –многокритериальное моделирование, позволяющее выявить факторы мезоуровня, детерминирующие инвестиционную привлекательность зерно-продуктовых логистических компаний;
Модуль 2–разработка эконометрических моделей для оценки степени влияния факторов мезоуровня на индикаторы инвестиционной привлекательности зер-нопродуктовых логистических компаний
Апробация разработанного инструментария и рекомендации по его использованию для выбора приоритетов государственной инве стиционной политики в логистическом секторе зернопродуктового комплекса
При построении регрессионных моделей во втором модуле в качестве зависимых переменных рассматривались следующие факторы:
Группа факторов, отражающих ресурсно-сырьевой потенциал зернопродук-тового комплекса региона, формируется следующими показателями: индекс производства сельскохозяйственной продукции в растениеводстве (Х1) и средняя урожайность зерновых культур (Х2).
Для характеристики логистического потенциала зернопродуктового комплекса региона используются такие показатели, как количество предприятий, занимающихся хранением и переработкой зерна, в регионе (Х3), дефицит (со знаком «+») / избыток (со знаком «-») производственных мощностей по хранению зерна (Х4), плотность железнодорожных путей общего пользования (Х5), плотность автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием (Х6).
Факторами, характеризующими финансово-экономический потенциал зерно-продуктового комплекса региона, являются: доля продукции растениеводства в ВРП в текущих ценах (Х7), удельный вес убыточных предприятий отрасли в регионе (Х8), средний уровень рентабельности продаж предприятий отрасли (Х9), средний уровень рентабельности активов предприятий отрасли (Х10), коэффици-78Рассчитано автором с помощью программного продукта «Иерархия» ент ликвидности (Х11), коэффициент автономии (Х12), расчеты по дивидендам на конец отчетного периода (Х13), нераспределенная прибыль (убыток) отчетного периода (Х14), показатель состояния конкуренции (уровня монополизации – Х15) -фиктивная переменная, принимающая значения «1», если регион относится к умеренно- или и низкоконцентрированному рынку, и «0» - к высококонцентрированному рынку.
В соответствии с результатами, полученными на втором этапе (методом анализа иерархий), отобраны следующие индикаторы: Y (объем поступивших денежных средств от инвестиционной деятельности в отрасль «Хранение и переработка зерна», тыс. руб.); К1 (показатель активности торгов); К2 (показатель обеспеченности предложения спросом); К3 (показатель, характеризующий региональную структуру торгов); К4 (суммарная рыночная стоимость проданных акций (объем денежных средств, поступивших в регион от продажи акций зернопродук-товых логистических компаний)).
Анализ коэффициентов интеркорреляции (матриц значений парных коэффициентов корреляции между объясняющими переменными, Приложение 679) показал, что присутствует коллинеарность между следующими факторами (значения парных коэффициентов корреляции превосходят предел 0,75–0,80): - плотность железнодорожных путей общего пользования (Х5), плотность автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием (Х6) – rх5х6 = 0,8423; - средний уровень рентабельности продаж предприятий отрасли (Х9), средний уровень рентабельности активов предприятий отрасли (Х10) – rх9х10 = 0,819; - коэффициент ликвидности (Х11), коэффициент автономии (Х12) – rх11х1 2 = 0,8025; что послужило основой исключения из моделей дублирующих факторов и сокращения факторов, учитываемых в регрессионных моделях.
Так, в первом уравнении Щ Щ Щ \р13\ Щ и \р9\ \р4\ \р7\ \Різ\ \Ps\, что свидетельствует о том, что наибольшее влияние на объем поступивших денежных средств от инвестиционной деятельности в отрасль «Хранение и переработка зерна» (Г) оказывают такие факторы, как средний уровень рентабельности продаж предприятий отрасли (Х9), дефицит (со знаком «+») / избыток (со знаком «-») производственных мощностей по хранению зерна (Х4), доля продукции растениеводства в ВРП региона (Х7), расчеты по дивидендам на конец отчетного периода (Хм), при этом данные факторы являются факторами-стимуляторами. Наименьшее абсолютное значение стандартизированного коэффициента регрессии и частного коэффициента корреляции соответствует фактору Х8 - удельный вес убыточных логистических предприятий, который является фак-тором-дестимулятором - увеличение значения данного показателя способствует снижению объема поступивших денежных средств от инвестиционной деятельности в отрасль. То есть характеристики финансово-экономического и логистического потенциалов региона оказывают наибольшее влияние на уровень инвестиционной привлекательности зернопродуктовых логистических компаний.
Для второго уравнения также выполняется \р7\ \р13\ \р5\ и \р7\ \р13\ \ps\, то есть наибольшее влияние на активность торгов в регионе (Kj) оказывает доля продукции растениеводства в ВРП региона (Х7), затем расчеты по дивидендам на конец отчетного периода (Х13), и наименьшее влияние плотность железнодорожных путей (Х5). Все факторы, включенные в модель, являются факторами-стимуляторами. Также подтверждено приоритетное влияние финансово-экономического и логистического потенциалов региона на инвестиционную привлекательность.
