Увеличение фондоотдачи в 2009 гг. говорит о расширении масштабов деятельности. Низкие значения показателя в 2007-2008 гг. свидетельствует о неэффективной деятельности в кризисный период.

Рисунок 2.13 - Динамика коэффициента отдачи основных средств в 2007-2010 гг.

Таблица 2.8 - Сводная таблица показателей деловой активности

2.2.3 Анализ финансовой устойчивости

Финансовое состояние предприятия, его устойчивостьво многом зависят от оптимальности структуры источников капитала (соотношения собственных и заемных средств) и от оптимальной структуры активов предприятия, в первую очередь - от соотношения основных и оборотных средств, а также от уравновешенности отдельных видов активов и пассивов предприятия [11]. Относительные показатели финансовой устойчивости предприятия рассчитываются по следующим формулам [16]:

Коэффициент соотношения заёмных и собственных средств показывает, сколько заёмных средств предприятие привлекло на один рубль собственных средств, вложенных в активы и определяется по формуле 2.14.

К_заём. =

. (2.14)

Значения коэффициента в 2006-2010 годах представлены в таблице 2.9. Динамика коэффициента представлена на рисунке 2.14.

Рисунок 2.14 - Динамика коэффициента соотношения собственных и заёмных средств в 2006-2010 гг.

Начиная с 2008 года, соотношение собственных и заёмных средств находится в пределах нормативного значения. В 2006-2007 гг. величина заёмных средств превышала величину собственных средств - предприятие в значительной мере зависело от внешних инвесторов.

Коэффициент обеспеченности собственными источниками финансирования показывает, какая часть оборотных активов финансируется за счёт собственных оборотных источников и рассчитывается по формуле 2.15.

К_{обеспеч.} =

(2.15)

Значения коэффициента в 2006-2010 годах представлены в таблице 2.9. Динамика коэффициента представлена на рисунке 2.15.

Рисунок 2.15 - Динамика коэффициента обеспеченности собственными источниками финансирования в 2006-2010 гг.

Предприятие в 2008-2010 гг. может покрывать свои обязательства за счет собственных средств. Положительная динамика свидетельствует об эффективном управлении источниками финансирования.

Коэффициент финансовой независимости характеризует удельный вес собственных средств в общей сумме пассивов (активов) и рассчитывается по формуле 2.16.

К_{фин.независ.} = . (2.16)

Значения коэффициента в 2006-2010 годах представлены в таблице 2.9. Динамика коэффициента представлена на рисунке 2.16.

Данный коэффициент в 2008-2010 гг. находится в пределах нормативного значения - это говорит о том, что в этих периодах предприятие не зависит от внешних инвесторов и в основном финансируется за счет собственных средств.

Рисунок 2.16-Динамика коэффициента финансовой независимости в 2006-2010 гг.

Коэффициент финансирования характеризует отношение собственных средств к заёмным, он зависит от отраслевых особенностей и уровня инфляции и рассчитывается по формуле 2.17.

К_{финанс.} = =

= (2.17)

Значения коэффициента в 2006-2010 годах представлены в таблице 2.9. Динамика коэффициента представлена на рисунке 2.17.



Рисунок 2.17 - Динамика коэффициента финансирования в 2006-2010 гг.

В 2008-2010 гг. предприятие может покрывать свои обязательства за счет собственных средств. Положительная устойчивая динамика свидетельствует об эффективном управлении источниками финансирования.

Коэффициент манёвренности собственных средствхарактеризует степень гибкости собственных средств предприятия и рассчитывается по формуле 2.18.

К_{манёвр.соб.ср.}==

= . (2.18)

Значения коэффициента в 2006-2010 годах представлены в таблице 2.9. Динамика коэффициента представлена на рисунке 2.18.

Значение данного коэффициента во всех периодах соответствует нормативному. Это свидетельствует о мобильности бизнеса.



Рисунок 2.18 - Динамика коэффициента маневренности собственных средств в 2006-2010 гг.

Коэффициент устойчивости финансирования показывает, какая часть имущества предприятия финансируется за счет устойчивых источников и рассчитывается по формуле 2.19:

К_{уст.фин}. =

. (2.19)

Значения коэффициента в 2006-2010 годах представлены в таблице 2.9. Динамика коэффициента представлена на рисунке 2.19.

Рисунок 2.19 - Динамика коэффициента устойчивости финансирования в 2006-2010 гг.

Данный коэффициент во всех периодах рассмотрения находится ниже критического значения, что свидетельствует о том, что устойчивых источников в форме капиталов, резервов, долгосрочных пассивов недостаточно для финансирования активов.

Коэффициент концентрации привлечённого капитала характеризует долю привлеченных заемных средств в общей сумме средств, вложенных в предприятие и определяется по формуле 2.20.

К_{конц.привл.кап}. =.(2.20)

Значения коэффициента в 2006-2010 годах представлены в таблице 2.9. Динамика коэффициента представлена на рисунке 2.20.

Рисунок 2.20 - Динамика коэффициента концентрации привлечённого капитала в 2006-2010 гг.

По данным расчетов доля заёмных средств в общих источниках финансирования по всем периодам превышает нормативное значение, однако к концу периода рассмотрения снижается. Это является признаком усиления финансовой независимости от сторонних организаций и лиц.



Таблица 2.9 Сводная таблица показателейфинансовой устойчивости

2.2.4 Анализ рентабельности

Показатели рентабельности характеризуют эффективность предприятия в целом, доходность различных направлений деятельности (производственной, предпринимательской, инвестиционной), окупаемость затрат и т.д. Они более полно, чем прибыль, характеризуют окончательные результаты хозяйствования, потому что их величина показывает соотношение эффекта с наличными или использованными ресурсами. Их применяют для оценки деятельности предприятия и как инструмент в инвестиционной политике и ценообразовании.

Рентабельность - один из основных стоимостных качественных показателей эффективности производства на предприятии, характеризующий уровень отдачи затрат и степень средств в процессе производства и реализации продукции (работ, услуг) [17].

Основными показателями рентабельности являются [18]:

Рентабельность активов показывает, сколько денежных единиц прибыли (копеек) получено предприятием с единицы стоимости активов (1 рубля) независимо от источника привлечения средств. Определяется по формуле 2.21:

R_акт = = . (2.21)



Значения коэффициента в 2006-2010 годах представлены в таблице 2.10. Динамика коэффициента представлена на рисунке 2.21.

Во всех рассматриваемых периодах прослеживается низкая рентабельность активов. В 2008 году предприятие несло убытки, поэтому значение рентабельности отрицательно. С 2006 по 2008 и с 2009 по 2010 гг. наблюдается тенденция снижения показателя рентабельности, что говорит о неэффективном использовании активов.

Рисунок 2.21 - Динамика рентабельности активов в 2006-2010 гг.

Рентабельность текущих активов показывает, сколько прибыли получает предприятие с одного рубля, вложенного в текущие активы и определяется по формуле 2.22:

R_{тек.акт}= . (2.22)

Значения коэффициента в 2006-2010 годах представлены в таблице 2.10. Динамика коэффициента представлена на рисунке 2.22.



Рисунок 2.22 - Динамика рентабельности текущих активов в 2006-2010 гг.

В 2007 г. использование текущих активов принесло наибольшую прибыль и составило 15 рублей на 1 рубль данных активов. В 2008 году применение активов было не эффективным.

Рентабельность инвестиций показывает эффективность использования средств, инвестированных в предприятие (формула 2.23):

моделирование перераспределение инвестиция оптимизация

R_инвест= . (2.23)

Значения коэффициента в 2006-2010 годах представлены в таблице 2.10. Динамика коэффициента представлена на рисунке 2.23.

Рисунок 2.23 - Динамика рентабельности инвестиций в 2006-2010 гг.

Наблюдается тенденция снижения рентабельности инвестиций, что говорит о неэффективном их использовании.

Рентабельность собственного капитала отражает величину прибыли, приходящуюся на один рубль капитала, вложенного собственниками в данное предприятие (формула 2.24):

R_{собст.кап.}= . (2.24)

Значения коэффициента в 2006-2010 годах представлены в таблице 2.10. Динамика коэффициента представлена на рисунке 2.24.

Рисунок 2.24 - Динамика рентабельности собственного капитала в 2006-2010 гг.

Рентабельность собственного капитала во всех периодах снижается, что говорит о неэффективном использовании капитала.

Рентабельность основной деятельности показывает, какова доля прибыли от реализации продукции, работ, услуг основного вида деятельности в сумме затрат на производство (формула 2.25):

R_{основ.деят.}= . (2.25)

Значения коэффициента в 2006-2010 годах представлены в таблице 2.10. Динамика коэффициента представлена на рисунке 2.25.



Рисунок 2.25 - Динамика рентабельности основной деятельности в 2006-2010 гг.

Эффективность использования ресурсов для осуществления основной деятельности постоянно снижается на всём рассматриваемом промежутке времени.

Рентабельность реализованной продукции показывает размер прибыли на рубль выручки и определяется по формуле 2.26.

R_{реализации}= . (2.26)

Показатель рентабельности реализованной продукции показывает не только эффективность хозяйственной деятельности предприятия, но и эффективность проводимой предприятием политики ценообразования.

Значения коэффициента в 2006-2010 годах представлены в таблице 2.10. Динамика коэффициента представлена на рисунке 2.26.

Рентабельность реализованной продукции постоянно снижается на всём рассматриваемом промежутке времени, что свидетельствует о неэффективном использовании ресурсов и неэффективной политике ценообразования.



Рисунок 2.26-Динамика рентабельности реализованной продукции в 2006-2010 гг.

Таблица 2.10 - Сводная таблица показателей рентабельности

Анализ ликвидности и платежеспособности рассматриваемого предприятия показывает, что балансы предприятия в период с 2007 по 2010 год абсолютно ликвидны. Общая обеспеченность предприятия оборотными средствами в 2008-2010 гг. позволяет погасить краткосрочные обязательства.

Динамика коэффициентов деловой активности свидетельствует о росте устойчивости финансового состояния и эффективном использовании собственного капитала, а также о снижении риска просроченной дебиторской задолженности. Однако наблюдается также рост оборачиваемости кредиторской задолженности, что является признаком ухудшения контроля над выполнением обязательств перед контрагентами.

Анализ финансовой устойчивости показывает положительную динамику в области финансовой независимости: в 2008-2010 гг. предприятие в основном финансируется за счет собственных средств. Динамика коэффициента финансирования и коэффициента обеспеченности собственными источниками финансирования свидетельствует об эффективном управлении источниками финансирования.Значение коэффициента маневренности свидетельствует о мобильности бизнеса.

Основная проблема предприятия заключается в низких показателях рентабельности, что указывает на неэффективное использование ресурсов. Однако необходимо отметить, что предприятие работает с положительным итогом деятельности - наличием чистой прибыли на конец отчётного периода - практически во всех периодах рассмотрения.

2.3 Планирование инвестиционной деятельности

Предприятие рассматривает возможность реализации портфеля из трёх инвестиционных проектов: первый - в области аэрокосмической промышленности, второй - в области телекоммуникаций и обслуживания населения и третий - в области машиностроения. Плановые значения финансовых потоков данных проектов, а также прогнозные значения уровня инфляции представлены в таблице 2.11.

Таблица 2.11 - Плановые значения инвестиций и доходов, прогноз инфляции



Предприятию требуется оценить эффективность вложений в рассматриваемые проекты.

2.3.1 Расчёт плановых финансовых показателей

При расчёте плановых финансовых показателей используется ставка дисконтирования, которая определяется индивидуально для каждого инвестиционного проекта в каждом периоде реализации по формуле 2.27 [10]:

(2.27)

где r_min - ставка доходности по безрисковым вложениям,

r_inf(t) - уровень инфляции в периоде t,

r_sis - коэффициент системного риска данного проекта.

В качестве ставки доходности по безрисковым вложениям принята ставка 0,12. В данной работе в качестве ставки доходности по безрисковым вложениям была принята усреднённая процентная ставка по долгосрочным кредитам [19]. Коэффициент системного риска в проекте 1 равен 0,54, в проекте 2 - 0,49 и в проекте 3 - 0,36. Коэффициенты системного риска определяются по специальным таблицам значений системного риска в различных отраслях [20].

Значения плановых показателей эффективности рассматриваемых инвестиционных проектов и суммарного мультипроекта представлены в таблице 2.12.



Таблица 2.12 - Плановые значения финансовых показателей проектов

Из данных таблицы 2.12 следует, что, хотя один из составляющих проектов является убыточным (чистая приведённая стоимость проекта 3 составляет минус 13,77 тыс. руб.), в целом рассматриваемый мультипроект приносит прибыль.

Рассмотренный метод анализа инвестиционных проектов через показатели эффективности является очень приблизительным, так как не учитывает многих факторов, например, влияния внешних случайных факторов и возможности передачи инвестиций между проектами. Кроме того, предприятию может потребоваться оценка рисков реализации инвестиционных проектов. Для устранения указанных недостатков необходимо применить механизмы статистического имитационного моделирования; этот процесс будет подробно рассмотрен в следующей главе дипломного проекта. Помимо разработки алгоритма и автоматизации процесса моделирования, будут рассмотрены также возможности оптимизации инвестиционной деятельности предприятия за счёт применения различных механизмов коррекции текущих значений финансовых потоков.



3. Моделирование и оптимизация процесса реализации инвестиционных проектов

В данной главе дипломного проекта представлена модель реализации портфеля инвестиционных проектов с использованием механизмов статистического имитационного моделирования. Разработаны нелинейные механизмы коррекции финансовых потоков проектов и методика их оптимизации, а также методика выбора оптимальных сочетаний механизмов коррекции при различных критериях оптимальности. Кроме того, разработано программное обеспечение, автоматизирующее процесс моделирования мультипроектов и реализации названных методик.

3.1 Общее описание разработанной программы

Разработка программного продукта осуществлялась в среде MATLAB[21]. Программа состоит из отдельных блоков - М-файлов, взаимосвязанных между собой. Все составляющие блоки разработанной программы можно условно разделить на блоки, непосредственно взаимодействующие с пользователем (требующие ввода данных и выводящие на экран результаты вычислений) и вспомогательные блоки, не требующие участия пользователя и предназначенные для вычислений в составе других блоков.

Взаимодействие программы с пользователем осуществляется через командную строку. При запуске программы на экран выводится основной диалог, в котором пользователю сначала предлагается ввести исходные данные, а затем выбрать действие из списка. Из главного диалогового окна пользователю доступны такие действия, как расчёт плановых показателей инвестиционных проектов, моделирование реализации инвестиционного мультипроекта при заданных механизмах управления, ограничения и коррекции, оптимизация выбора механизмов при различных критериях оптимальности. Схема взаимосвязи блоков программы представлена на рисунке 3.1. Листинг всех блоков программы представлен в приложении А.

Рисунок 3.1 - Схема взаимосвязи блоков программы

Диалог программы с пользователем начинается с окна, вид которого представлен на рисунке 3.2. (исходные данные уже заданы в соответствии с таблицей 2.11). Вводом числа, соответствующего нужному пункту, пользователь может запустить тот или иной алгоритм программы:

3.1.2 Исходные данные программы

В разработанной программе в качестве входных параметров используются следующие данные:

- количество проектов, входящих в состав мультипроекта;

- время начала каждого проекта;

- временной ряд плановых инвестиций в каждый проект;

- временной ряд плановых доходов от каждого проекта;

- коэффициенты вариации инвестиций и доходов;

- разрешения на передачу излишков инвестиций из данного проекта в другие проекты в каждом периоде;

- плановые значения уровня инфляции на протяжении всего периода реализации мультипроекта;

- коэффициенты вариации уровня инфляции;

- ставка доходности по безрисковым вложениям;

- ставки системного риска для каждого проекта.

Пользователь может задать любое число инвестиционных проектов в составе мультипроекта. В данной работе рассматривается формирование мультипроекта из трёх различных проектов с разным временем начала и длительностью. В рассматриваемых проектах ограничения на передачу инвестиций между проектами отсутствуют, однако при вводе других исходных данных пользователь может установить эти ограничения. В данной главе в качестве исходных данных будут использоваться плановые значения финансовых потоков и инфляции, приведённые в таблице 2.11, а также коэффициенты вариации инвестиций, доходов и уровня инфляции, которые представляют собой экспертные оценки возможных отклонений плановых показателей проекта. Чаще всего при оценке коэффициентов вариации предполагается, что значение коэффициента увеличивается с течением времени, что отражает увеличение неопределённости. В разработанном диалоге ввода данных пользователь задаёт коэффициент вариации каждого в начале и в конце инвестиционного проекта, подразумевая, что коэффициент вариации изменяется линейно в течение рассматриваемого отрезка времени. Коэффициенты вариации представлены в таблице 3.1.



Таблица 3.1 - Коэффициенты вариации инвестиций и доходов проектов

3.1.3 Моделирование процесса реализации мультипроекта

В данном разделе описан один из основных блоков разработанного программного обеспечения. Этот блок позволяет пользователю получить статистические оценки финансовых показателей проектов и суммы штрафов за перераспределение инвестиций между проектами при тех или иных механизмах управления текущим инвестированием, ограничения максимального объёма инвестирования и коррекции значений доходов от реализации проектов. От пользователя требуется только задать некоторые параметры, такие, как количество имитаций и ставку штрафов за перераспределение инвестиций между проектами.

Общая схема применения статистического имитационного моделирования в планировании инвестиционных проектов приведена в разделе 1.3 дипломного проекта. В настоящем разделе представлен алгоритм программы, позволяющей производить моделирование реализации портфеля из неограниченного числа проектов и получать его характеристики автоматически. Кроме того, в данном блоке программы предусмотрена возможность расчёта различных рисков реализации мультипроекта или отдельных его составляющих по выбору пользователя. Фрагмент диалогового окна алгоритма моделирования инвестиционных проектов представлен на рисунке 3.4.

После того, как пользователь задаст все параметры, программа автоматически выполняет расчёт статистических характеристик инвестиционного проекта и предлагает пользователю выбрать риск для оценки (рисунок 3.5).

Рисунок 3.5 - Результаты расчёта статистических характеристик, диалог выбора риска

Процедура расчёта рисков реализации инвестиционных проектов описана ниже в данном разделе дипломного проекта. После расчёта одного риска программа возвращается к началу диалога выбора рисков и предлагает выполнить расчёт другой вероятностной характеристики проектов, что позволяет пользователю последовательно оценить все интересующие его показатели при выбранных механизмах и провести их сравнение.

Блок-схема алгоритма статистического имитационного моделирования реализации мультипроекта представлена на рисунке 3.6. Листинг программы представлен в приложении А.1.5.



Рисунок 3.6 - Алгоритм процесса реализации мультипроекта и расчёта рисков

Влияние внешних случайных факторов. Имитация случайных отклонений инфляции, инвестицийи доходов от плановых значений выполняется по формулам 1.5, 1.6 и 1.7, представленным в разделе 1.3 дипломного проекта.

Управление текущим инвестированием осуществляется для каждого проекта индивидуально. В данном блоке разработанного программного обеспечения пользователю предоставляется выбор механизмов управления, которые будут использоваться в каждом проекте.

Механизмы управления, использованные в данной работе, представлены формулами 1.8 - 1.12. В дополнение к указанным, были разработаны нелинейные механизмы управления текущим инвестированием, представленные следующими формулами:

Обратное степенное взаимодействие с уровнем инвестирования предыдущего периода:

, (3.2)

Обратное динамическое степенное взаимодействие с уровнем инвестирования, отражающим случайное внешнее воздействие:

, (3.3)

Обратное степенное влияние накопленного объёма инвестирования:

, (3.4)

В механизмах «Обратное динамическое взаимодействие с уровнем инвестирования, отражающим случайное внешнее воздействие» (формула 1.10), «Обратное степенное взаимодействие с уровнем инвестирования предыдущего периода» (формула 3.2), «Обратное динамическое степенное взаимодействие с уровнем инвестирования, отражающим случайное внешнее воздействие» (формула 3.3) и «Обратное степенное влияние накопленного объёма инвестирования» (формула 3.4) присутствуют параметры а_minи a_max. Изменение значения данного параметра позволяет оптимизировать работу указанных механизмов. Процесс оптимизации работы механизмов описан в разделе 3.1.5. Эффективность разработанных нелинейных механизмов будет оценена с помощью моделей, описанных в разделе 3.2.

Логика процесса перераспределения инвестиций подробно описана в разделе 1.3. Разработанное программное обеспечение моделирования реализации инвестиционного мультипроекта даёт пользователю возможность самостоятельно задавать разрешения на передачу инвестиций в другие проекты для каждого проекта в каждом периоде рассмотрения. В мультипроекте, рассмотренном в данной работе в качестве примера, передача инвестиций разрешена из всех проектов во всех периодах реализации.

Формула 3.6 описывает расчёт суммы излишков и суммы дефицитов в периоде j:

, (3.6)

где P_j-сумма излишков по всем проектам в j периоде,

D_j-сумма дефицитов по всем проектам в j периоде,

Iv_ij-инвестиции с учётом влияния случайных факторов и применения механизмов управления в i проекте в jпериоде,

Ip_ij-плановые инвестиции i проект в jпериоде,

z_ij- разрешение (1) или запрет (0) на передачу инвестиций из iпроекта в другие проекты в jпериоде.

Математическая модель перераспределения инвестиций:



(3.7)

Схема описанного механизма перераспределения выделена отдельным блоком в блок-схеме алгоритма моделирования реализации инвестиционного мультипроекта, представленной на рисунке 3.6. Листинг механизма перераспределения представлен в приложении А.2.5.

Перераспределение инвестиций может быть невыгодно предприятию и караться штрафами; разработка функции штрафов представлена в разделе 3.1.4.

Механизмы ограничения максимального объёма инвестирования предназначены для снижения рисков, связанных с перерасходом запланированных объёмов финансирования при реализации инвестиционных проектов.

В данном блоке разработанного программного обеспечения пользователю предоставляется выбор механизмов ограничения, которые будут использоваться в каждом проекте. Механизмы ограничения, использованные в данной работе, представлены формулами 1.13 - 1.20.

Механизмы коррекции текущего значения доходов предназначены для установления соответствия между состоянием производственного процесса (уровнем инвестирования, уровнем инфляции) и планируемыми доходами. Коррекция осуществляется для каждого проекта в отдельности.

В данном блоке разработанного программного обеспечения пользователю предоставляется выбор механизмов коррекции текущих значений доходов, которые будут использоваться в каждом проекте.

Механизмы коррекции, использованные в данной работе, представлены формулами 1.21 - 1.27. Помимо них, в дипломном проекте разработан нелинейный механизм коррекции - степенное взаимодействие с текущим уровнем инвестирования:

(3.9)

Расчёт статистических значений финансовых показателей. В разработанном программном продукте значения статистических значений финансовых показателей рассчитываются с помощью метода статистического имитационного моделирования следующим образом: последовательно выполняется заданное количество имитаций процесса формирования реальных финансовых потоков (по схеме, представленной на рисунке 3.2), в результате чего формируется статистический ряд значений каждого из рассматриваемых финансовых показателей. После завершения серии имитаций рассчитываются средние значения показателей эффективности - они и будут статистическими оценками.

При использовании различных механизмов управления, ограничения и коррекции значения финансовых показателей будут разными. Так, при использовании механизмов 1.8, 1.15 и 1.25 во всех проектах будут получены статистические оценки финансовых показателей, представленные в таблице 3.2, тогда как при использовании механизмов 3.3, 1.20 и 1.22 статистические оценки тех же показателей будут равны представленным в таблице 3.3.



Таблица 3.2 - Показатели эффективности при первом сочетании механизмов

Таблица 3.3 - Показатели эффективности при втором сочетании механизмов

Очевидно, что статистические характеристики инвестиционных проектов отличаются как от плановых характеристик, так и от значений при других механизмах управления, ограничения и коррекции. Такой результат свидетельствует о значимости применения различных механизмов и указывает на возможности оптимизации процесса реализации инвестиционных проектов с помощью выбора. Методы оптимизации процесса моделирования по различным критериям подробно описаны в разделе 3.2 дипломного проекта.

Расчёт рисков реализации инвестиционных проектов. Разработанное программное обеспечение позволяет по выбору пользователя определить значения превышения или недостижения определённого значения следующих показателей:

- сумма штрафов за перераспределение инвестиций;

- значение чистой приведённой стоимости отдельных проектов в составе мультипроекта;

- значение индекса рентабельности;

- значение внутренней нормы доходности;

- период окупаемости каждого из составляющих проектов.

Используя диалог с программой, пользователь может самостоятельно задать значение того или иного параметра и выбрать, какую вероятность следует рассчитать (вероятность превышения заданного значения или вероятность его недостижения).

Расчёт рисков реализации проектов включён в состав блока моделирования реализации мультипроекта потому, что в ходе выполнения этого блока уже произведено накопление статистических значений всех показателей (суммы штрафов, значения финансовых показателей проектов). При выборе показателя, по которому следует рассчитывать риск, программа определяет математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение в статистическом ряду значений, и, используя эти параметры, вычисляет функцию нормального распределения заданного значения. Полученное значение функции нормального распределения и является мерой риска недостижения заданного значения показателя; разность между единицей и значением функции будет определять меру риска превышения заданного значения показателя.

Рассчитаем значения рисков недостижения заданных значений чистой приведённой стоимости проектов и риска превышения заданного значения функции штрафа.

Пусть пользователь задал значения чистой приведённой стоимости в первом проекте 70, во втором проекте 0 и в третьем проекте минус 10 тыс. руб., и значение функции штрафов 8 (коэффициент функции штрафов 1). При использовании механизмов 1.8, 1.15 и 1.25 во всех проектах риск недостижения заданных значений чистой приведённой стоимости составит: в первом проекте 0, во втором проекте 0,003 и в третьем проекте 0,025, а риск превышения заданного значения функции штрафов 0,53. При применении механизмов 3.3, 1.20 и 1.22 ко всем проектам риски недостижения заданных значений чистой приведённой стоимости составят соответственно 0,09, 0,73 и 0,73, а риск превышения заданного объёма штрафов 0,98.

Очевидно, что риски реализации инвестиционных проектов, а также показатели эффективности инвестиционных проектов в значительной мере зависят от выбора механизмов управления, ограничения и коррекции. В связи с этим в данной дипломной работе были разработаны модели, позволяющие определить оптимальные сочетания механизмов для минимизации того или иного риска, минимизации функции штрафов или максимизации чистой приведённой стоимости мультипроекта.

3.1.4 Начисление штрафов за перераспределение инвестиций

Необходимость введения штрафов за перераспределение инвестиций в экономическом смысле объясняется тем, что предприятию может быть не выгодно передавать активы из одного проекта в другой (например, в силу географической удалённости или затратности перевода активов).

В данном дипломном проекте предлагается ввести линейную зависимость размера штрафов за перераспределение инвестиций от накопленной суммы переданных инвестиций за весь период реализации инвестиционного мультипроекта. При этом в разработанном программном продукте пользователю предоставляется возможность самостоятельно задавать ставку штрафов.

Математическая модель начисления штрафов за перераспределение инвестиций представлена формулой 3.10.

(3.10)

где f - ставка функции штрафов,

t_max - срок реализации мультипроекта,

n - количество проектов,

I2 - инвестиции с учётом влияния случайных факторов и применения механизмов управления,

I3 - инвестиции с учётом перераспределения.

3.1.5 Оптимизация параметров механизмов управления

Критерием оптимальности выбора параметра механизма управления служит минимизация необходимости применения механизмов ограничения максимального объёма инвестирования после перераспределения инвестиций между проектами (формула 3.11):

, (3.11)

где I4 - значения инвестиций после применения механизмов ограниченияL₁..L_n, I3 - значения инвестиций после перераспределения,

I2 - инвестиции после применения механизмов управления М₁..М_n с параметрами a_minиa_max, I0 - плановые значения инвестиций.

Параметры a_minиa_max подбираются индивидуально для каждого механизма управления и для каждого проекта. В разработанном программном продукте после каждого ввода или изменения исходных данных пользователю предлагается оптимизировать параметры механизмов управления с возможностью выбора границ поиска оптимальных значений и шага поиска. Оптимизация осуществляется методом перебора всех возможных сочетаний значений параметров a_minиa_max для каждого механизма управления. Рассчитываются средние значения разностей уровней инвестирования применения всех доступных механизмов ограничения и плановых значений, что служит индикатором частоты использования механизмов ограничения.

Алгоритм определения оптимальных параметров механизмов управления представлен на рисунке 3.7. Листинг программы представлен в приложении А.1.3.



Рисунок 3.7 - Алгоритм определения оптимальных параметров механизмов управления текущим инвестированием

Оптимальные значения параметров a_minиa_max в различных механизмах управления для каждого проекта представлены в таблице 3.4. Поиск оптимальных значений параметра производился на интервале от минус 1 до 1 с шагом 0,01.

Таблица 3.4 - Оптимальные границы параметров механизмов управления



3.2 Модели оптимизации выбора механизмов управления

В предыдущем разделе дипломного проекта было показано, что применение различных сочетаний механизмов управления текущим инвестированием, ограничения максимального объёма инвестирования и коррекции текущих значений доходов может приводить к получению различных статистических оценок показателей эффективности инвестиционных проектов, а также к различным значениям функции штрафов и оценок рисков реализации проектов. В связи с этим возникает необходимость разработки таких моделей оптимизации, которые позволили бы находить сочетания механизмов, наилучшим образом влияющие на интересующий пользователя параметр (например, позволяли бы получать наименьшее возможное значение функции штрафов или рисков реализации проектов). В данном разделе рассмотрены три модели оптимизации выбора механизмов по различным критериям оптимальности: минимизации функции штрафов, минимизации определённого риска (например, риска недостижения заданных значений показателей эффективности) и максимизации чистой приведённой стоимости портфеля проектов.

3.2.1 Модель оптимизации выбора механизмов управления для минимизации функции штрафов

Функция штрафов отражает количество межпроектных взаимодействий при применении механизма перераспределения. Как уже было указано в разделах 1.3 и 3.1, перераспределение инвестиций не всегда выгодно предприятию, что обуславливает актуальность представленной модели.

В разработанной модели критерием оптимальности выбора сочетания механизмов управления для рассматриваемых проектов служит минимизация значения функции штрафов за перераспределение инвестиций между проектами (формула 3.12):

, (3.12)

где F - функцияштрафов, определяемая по формуле 3.10,

M₁..M_n - механизмы управления, используемые в проектах 1..n.

Поиск оптимального сочетания механизмов управления определяется методом перебора всех возможных сочетаний с расчётом статистического значения функции штрафов при каждом сочетании.

В блоке программы, предназначенном для оптимизации выбора механизмов управления по критерию минимальности функции штрафов, пользователю предоставляется возможность выбрать количество имитаций для определения статистического значения функции штрафа. От количества имитаций будет зависеть достоверность полученной информации и скорость расчётов. В качестве выходных данных блока программы используются номера и названия оптимальных механизмов управления для каждого проекта, а также минимально возможное значение функции штрафов. Пример окна программы с диалогом оптимизации выбора механизмов для минимизации функции штрафов приведён на рисунке 3.8.

Рисунок 3.8 - Диалоговое окно алгоритма выбора оптимальных механизмов для минимизации функции штрафов



Алгоритм определения оптимальных механизмов управления для минимизации функции штрафов представлен на рисунке 3.9. Листинг программы представлен в приложении А.1.6.

При использовании исходных данных, представленных в таблице 2.11 и в разделе 3.1, были получено минимально возможное значение функции штрафов: 2,45 (коэффициент функции штрафов равен 1). Это значение достигается при использовании следующих механизмов: в проекте 1 - обратное степенное взаимодействие с уровнем инвестирования предыдущего периода, в проекте 2 - обратное динамическое взаимодействие с уровнем инвестирования, отражающим случайное внешнее воздействие, и в проекте 3 - обратное степенное влияние накопленного объёма инвестирования.

Эффективность предложенного механизма можно подтвердить тем, что при применении других сочетаний механизмов управления значение функции штрафов оказывается значительно больше полученного оптимального. Так, например, при использовании механизма обратного влияния накопленного объёма инвестирования во всех проектах статистическое значение функции штрафов будет равно 20,01, что в 8 раз больше полученного оптимального.



\.

Рисунок 3.9 - Алгоритм определения оптимальных механизмов управления текущим инвестированием для минимизации функции штрафов

3.2.2 Модель оптимизации выбора механизмов управления, ограничения и коррекции для минимизации определённого риска

Критерием оптимальности выбора сочетания механизмов управления, ограничения и коррекции для рассматриваемых проектов служит минимизация определённого риска реализации проектов (формула 3.13) [22]:

, (3.13)

где R - статистическая оценка выбранного риска,

z* - граница оцениваемого показателя, заданная пользователем,

z - показатель эффективности, для которого оценивается риск,

I4(M₁..M_n, L₁..L_n) - окончательный результат формирования инвестиций, зависящий от выбора механизмов управления текущим инвестированиемM₁..M_n и механизмов ограничения максимального инвестирования L₁..L_n),

СF2(С₁..С_n) - окончательный результат формирования значений доходов с учётом механизмов коррекции С₁..С_n,

- ставка дисконтирования.

Методика оценки рисков реализации проектов описана в разделе 3.1.

В блоке программы, предназначенном для оптимизации выбора механизмов управления по критерию минимальности определённого риска, пользователю предоставляется возможность выбрать риск, который следует минимизировать, количество имитаций для определения статистических значений рисков и значения для расчёта рисков. От количества имитаций будет зависеть достоверность полученной информации и скорость расчётов. В качестве выходных данных блока программы используются номера и названия оптимальных механизмов управления для каждого проекта, а также минимально возможное значение функции штрафов.

Алгоритм определения оптимальных механизмов управления, ограничения и коррекции для минимизации заданного риска представлен на рисунке 3.10. Листинг программы представлен в приложении А.1.7.



Рисунок 3.10 - Алгоритм определения оптимальных механизмов управления, ограничения и коррекции для минимизации заданного риска

Диалог алгоритма выбора оптимальных сочетаний механизмов выглядит аналогично представленному на рисунке 3.8, за исключением того, что во входных параметрах модели добавляется ограничение на превышение планового задания по инвестированию (параметр в в формуле 1.13), а в выходных параметрах добавляются списки оптимальных механизмов ограничения максимального объёма инвестирования и коррекции текущих значений доходов.

Пусть пользователю требуется минимизировать риск недостижения плановых значений чистой приведённой стоимости проектов. С помощью разработанной программы были получены следующие результаты:

Оптимальные механизмы управления текущим инвестированием: в проектах 1 и 3 - инвестирование с учётом отклонения инфляции предшествующего периода от планового значения, в проекте 2 - обратное влияние накопленного объёма инвестирования.

Оптимальные механизмы ограничения объёма инвестирования: в проекте 1 - обратное влияние текущей реализации инвестирования в предшествующий период, в проектах 2 и 3 - обратное влияние динамики инвестирования в предшествующий период.

Оптимальный механизм коррекции текущих значений доходов во всех проектах - последействие предшествующего результата.

Перечисленные механизмы позволяют снизить риск недостижения плановых значений чистой приведённой стоимости практически до нуля. При применении других механизмов, например механизмов 3.3, 1.20 и 1.22 ко всем проектам, риски недостижения заданных значений чистой приведённой стоимости составят соответственно 0,09, 0,73 и 0,73. Полученные результаты доказывают эффективность разработанной модели выбора оптимальных сочетаний механизмов коррекции.



3.2.3 Модель оптимизации выбора механизмов управления, ограничения и коррекции для максимизации чистой приведённой стоимости

Модель оптимизации выбора механизмов управления, ограничения и коррекции для максимизации чистой приведённой стоимости мультипроекта в целом аналогична модели, представленной в разделе 3.2.2. Различие заключается в критерии оптимальности (формула 3.14):

, (3.14)

где NPV - статистическая оценка чистой приведённой стоимости мультипроекта,

M₁..M_n - механизмы управления текущим инвестированием, используемые в проектах 1..n,

L₁..L_n - механизмы ограничения максимального объёма инвестирования, используемые в проектах 1..n,

С₁..С_n - механизмы коррекции текущих значений доходов, используемые в проектах 1..n.

Алгоритм определения оптимальных механизмов управления, ограничения и коррекции для максимизации чистой приведённой стоимости мультипроекта представлен на рисунке 3.6. Листинг программы представлен в приложении А.1.8.

С помощью разработанной программы были получены следующие сочетания механизмов для проектов, соответствующие максимально возможному значению чистой приведённой стоимости мультипроекта 114,37.



Рисунок 3.6 - Алгоритм выбора оптимальных механизмов управления, ограничения и коррекции для максимизации чистой приведённой стоимости мультипроекта

Оптимальные механизмы управления текущим инвестированием: в проектах 1 и 3 - инвестирование с учётом отклонения инфляции предшествующего периода от прогнозного значения, в проекте 2 - обратное влияние накопленного объёма инвестирования. Оптимальные механизмы ограничения максимального объёма инвестирования: в проектах 1 и 2 - непосредственное влияние текущей реализации инвестирования, в проекте 3 - обратное влияние динамики инвестирования в предыдущий период. Для достижения максимального значения чистой приведённой стоимости предполагается не использовать механизмы коррекции текущих значений доходов.



3.3 Исследование эффективности разработанных механизмов и моделей

В предыдущих разделах данной главы были разработаны нелинейные механизмы коррекции финансовых потоков, а также модели выбора наилучших сочетаний механизмов с различными критериями качества. В данном разделе будет проведено численное исследование эффективности применения этих механизмов и моделей.

3.3.1 Исследование эффективности нелинейных механизмов управления

Рассмотрим, как изменяется чистая приведённая прибыль мультипроекта и составляющих его проектов при переборе всех возможных сочетаний разработанных нелинейных механизмов управления текущим инвестированием (формулы 3.2, 3.3 и 3.4). Для расчётов используем разработанную программу. Помимо чистой приведённой стоимости проектов, будем оценивать статистическое значение штрафов за перераспределение инвестиций. В качестве механизма коррекции текущих значений доходов используем влияние накопленного объёма инвестирования (формула 1.22). Результаты расчётов представлены в таблице 3.5.



Таблица 3.5 - Исследование эффективности нелинейных механизмов управления

Анализируя данные, представленные в таблице 3.5, можно сделать следующие выводы:

- в проекте 1 наибольшие значения чистой приведённой стоимости достигаются при использовании механизма обратного степенного влияния накопленного объёма инвестирования (3.4);

- в проекте 2 наилучшие результаты достигаются при использовании механизма 3.4, наихудшие - при использовании механизма обратного степенного взаимодействия с уровнем инвестирования предыдущего периода (3.2);

- в проекте 3 для максимизации чистой приведённой стоимости наиболее эффективно применение механизма обратного динамического степенного взаимодействия с уровнем инвестирования, отражающим случайное внешнее воздействие (3.3);

- максимальная суммарная чистая приведённая стоимость проектов достигается при сочетании применения механизма 3.4 в проектах 1 и 2 и механизма 3.2 в проекте 3;

- наименьшим значениям функции штрафов соответствуют случаи применения механизма 3.2 в проекте 1, когда механизм 3.3 не используется в проекте 3. Выбор механизма в проекте 2 не оказывает заметного влияния на функцию штрафов.

Обобщив полученные сведения, можно сказать, что для максимизации чистой приведённой стоимости в проектах 1 и 2 наиболее эффективными оказались механизмы обратного степенного влияния накопленного объёма инвестирования (3.4) и обратного динамического степенного взаимодействия с уровнем инвестирования, отражающим случайное внешнее воздействие (3.3), а в проекте 3 - только механизм 3.3. Применение механизма 3.2 в проекте 1 позволит значительно снизить функцию штрафов, но при этом чистая приведённая стоимость мультипроекта тоже снизится. Разумеется, полученные результаты в значительной мере зависят от характера исходных данных - внутренних характеристик проектов и характера межпроектного взаимодействия, поэтому следует помнить, что при применении разработанных механизмов и алгоритмов для моделирования инвестиционных проектов с другими параметрами оптимальными могут оказаться другие механизмы управления, ограничения и коррекции.

3.3.2 Исследование эффективности моделей оптимизации

Общий эффект от применения моделей оптимизации, разработанных в дипломном проекте, можно оценить по таблице 3.6.



Таблица 3.6 - Эффективность применения оптимизационных моделей

Механизмы коррекции текущих финансовых потоков	Чистая приведённая стоимость проекта	Функция штрафов
	1	2	3	У
Плановые показатели	105,94	0,85	-13,77	93,02	-
Моделирование без применения механизмов коррекции	107,46	0,93	-13,84	94,55	19,18
Сочетание механизмов, оптимальное для минимизации функции штрафов	90,51	-1,69	-21,73	67,09	2,45
Сочетание механизмов, оптимальное для максимизации чистой приведённой стоимости	121,75	1,14	-8,55	114,34	10,57

Применение одного только механизма перераспределения (без использования механизмов коррекции финансовых потоков) уже незначительно увеличивает оценку суммарной чистой приведённой стоимости инвестиционного мультипроекта по сравнению с плановым значением.

Использование модели, описанной формулой 3.12, приводит к снижению оценки суммарной чистой приведённой стоимости проекта, что, на первый взгляд, будет не выгодно предприятию. Однако следует помнить, что значение функции штрафов отражает количество перераспределённых инвестиций, то есть степень отклонения от первоначального плана инвестирования, а внесение изменений в первоначальный план всегда влечёт дополнительные расходы. При применении модели минимизации штрафов статистическая оценка штрафа уменьшается на 16,73 тыс. руб.; кроме того, на рисунке 3.7 показано, как улучшаются вероятностные характеристики распределения функции штрафов.



Рисунок 3.7 - Плотность распределения значений функции штрафов

Модель выбора оптимальных механизмов коррекции финансовых потоков для максимизации суммарной чистой приведённой стоимости также может быть признана эффективной, поскольку её применение позволяет увеличить NPV рассматриваемого мультипроекта в среднем на 10 тыс. руб., как показано на рисунке 3.8 и в таблице 3.6. Кроме того, применение механизмов, выбранных с помощью данной модели, оказывает положительное влияние и на функцию штрафов.

Рисунок 3.8 - Плотность распределения значений чистой приведённой стоимости



Выводы. Статистические значения показателей эффективности проектов, приведённые в таблицах 3.2 и 3.3, отличаются от плановых значений, рассчитанных в разделе 2.3.1. Этот факт указывает на значимость применения статистического имитационного моделирования в планировании инвестиционной деятельности.

Значения, полученные в таблицах 3.2, 3.3 и 3.5, а также значения рисков, рассчитанные в разделе 3.1, свидетельствуют о различной эффективности применения разных сочетаний механизмов управления, ограничения и коррекции. Для максимизации эффективности применения механизмов в разделе 3.2 разработаны оптимизационные модели с различными критериями качества. Результативность применения разработанных механизмов и моделей исследована в разделе 3.3, где приведена сравнительная таблица значений чистой приведённой стоимости и функции штрафов при применении различных механизмов коррекции текущих финансовых потоков (таблица 3.6).

Программное обеспечение, реализующее алгоритмы, которые были разработаны в данной главе, является универсальным и может быть применено для моделирования процесса реализации любых инвестиционных портфелей, содержащих неограниченное число проектов, позволяя при этом детально описывать поведение каждого проекта в отдельные периоды времени, а также учитывать межпроектные взаимодействия и их ограничения.



4. Безопасность жизнедеятельности

Тема представляемой дипломной работы предполагает всестороннее рассмотрение процесса реализации инвестиционных проектов. В связи с этим в главе «Безопасность жизнедеятельности» будут рассмотрены аспекты безопасности реализации инвестиционных проектов как для предприятия, так и для инвестора.

Под риском инвестиционного проекта следует понимать вероятность того, что инвестор понесет финансовые потери вследствие финансирования проекта. Вероятность зависит от множества факторов, в том числе от проектных рисков и рисков, сопутствующих текущей деятельности предприятия.

Для принятия решения о финансировании инвестиционного необходимо выявить наиболее типичные для данного проекта риски, оценить размер риска, оценить последствия наступления неблагоприятной ситуации для инвестора. Далее требуется определить, возможно ли предпринять меры по минимизации рассматриваемых рисков, оценить необходимую глубину мероприятий по ограничению рисков. По результатам комплексной оценки рисков, с учетом мер по минимизации рисков, необходимо сделать выводы о том, насколько уровень рисков по проекту приемлем для инвестора, выводы о требуемом уровне обеспечения по инвестиционному проекту (гарантия) и другихусловиях финансирования проекта [23].

В первом разделе данной главы будет приведена классификация рисков, сопряжённых с процессом инвестирования, их подробное описание и некоторые способы минимизации рисков. Во втором разделе будут перечислены риски, рассматриваемые предприятием и инвестором в первую очередь, и приведён пример расчёта этих рисков для случая реализации инвестиционного портфеля из трёх взаимосвязанных проектов.



4.1 Качественная систематизация рисков реализации инвестиционных проектов

Риски можно классифицировать как количественные (оценка которых возможна методами количественного анализа) и качественные (влияние которых на показатели проекта трудно выразить численными величинами), внутренние (по отношению к участникам проекта) и внешние (риски на инвестиционной и производственной фазе проекта), страхуемые (покрываемые за счет гарантий, страхования, резервов и пр.) и нестрахуемые.

В классификации Сбербанка России выделяются следующие риски инвестиционных проектов [24]:

- риск недофинансирования проекта;

- риск невыполнения обязательств поставщиками и подрядчиками;

- риск увеличения стоимости проекта;

- риск увеличения сроков (строительства объектов, сроков поставки оборудования);