Geum.ru
Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Экономико-математические модели оценки специфических активов тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Зайцева, Оксана Александровна
Место защиты Санкт-Петербург
Год 2005
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Экономико-математические модели оценки специфических активов"

На правах рукописи

ЗАЙЦЕВА ОКСАНА АЛЕКСАНДРОВНА

ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ СПЕЦИФИЧЕСКИХ АКТИВОВ

Специальность 08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Санкт-Петербург 2005

Работа выпонена в ГОУ ВПО Санкт-Петербургский государственный инженерно-экономический университет

Научный руководитель

доктор экономических наук, доцент Власов Марк Павлович

Официальные оппоненты - доктор физико-математических наук,

профессор

Хованов Николай Васильевич

доктор экономических наук, доцент Догов Александр Петрович

Ведущая организация

ГОУ ВПО Санкт-Петербургский государственный политехнический университет

Защита состоится л_

2005 г. в_часов на заседании

диссертационного совета К 212.219.01 при ГОУ ВПО Санкт-Петербургский государственный инженерно-экономический университет по адресу: 191002, Санкт-Петербург, ул. Марата, д. 27, ауд. 324.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО Санкт-Петербургский государственный инженерно-экономический университет по адресу: 196084, Санкт-Петербург, Московский пр., 103-а.

Автореферат разослан л___2005 г.

Ученый секретарь диссертационного совета,

кандидат экономических наук, профессор

1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. В наши дни многие компании располагают различными по своей природе специфическими активами -узнаваемой торговой маркой, пакетом патентов, изобретений, специфическим оборудованием, месторождениями природных ресурсов и т.д., - которые способны генерировать поток доходов от их использования больший, чем универсальные активы. Оценка специфических активов в портфеле активов компании даст возможность привлечения потенциальных инвесторов в различные сферы экономики и будет способствовать эффективному корпоративному управлению и контролю.

Таким образом, наличие проработанного экономико-математического механизма оценки специфических активов позволяет определить конкурентоспособность компании на рынке, а необходимость построения обоснованных оценочных моделей определена потребностью различных субъектов хозяйствования.

Состояние изученности проблемы. С выделением особого вида активов - трансакционно - специфических - связаны основные достижения институциональной экономической теории.

Исследованию данной проблемы в той или иной степени посвящены работы таких авторов, как А.Маршал, Ф.Найт, Дж.Р.Коммонс, Р.Г.Коуз, Ч.Барнард, Ф.Хайек, Г.Саймон, А.Чандлер, М.Полани, Г.С.Беккер,

A.Ачиан, К.Эрроу, О.И.Уильямсон, А.Дамодаран, Ю.В.Яременко,

B.Н.Соколов, Ю.В.Козырь, П.А.Ватник и другие.

Анализ существующих наработок по данной тематике показал отсутствие комплексного подхода к оценке специфических активов как отдельной экономической категории. Существующие модели являются либо слишком упрощенными и не учитывают высокий уровень неопределенности потоков доходов, либо требуют наличия исходных данных, которые фактически не могут быть получены, что, в конечном счете, препятствует практическому применению этих моделей. Таким образом, возникает необходимость в использовании экономико-математических методов и моделей для оценки специфических активов компаний, действующих в условиях стратегической неопределенности и асимметрии информации. При этом для целей оценки специфических активов первостепенной становится задача выделения и описания характера специфических рисков, воздействующих на поток ожидаемых доходов от использования специфических активов.

Цель диссертационного исследования состоит в разработке теоретических основ моделирования ожидаемого потока доходов для оценки специфических активов, базирующихся на источниках квазиренты и сопутствующих данным факторам специфических рисков.

В соответствии с данной целью в диссертации были поставлены и решены следующие задачи:

- разработки методологических подходов к оценке специфических активов как отдельной экономической категории;

- анализа особенностей формирования ожидаемых потоков доходов от использования специфического актива во временном аспекте;

- оценки применимости теории марковских процессов для моделирования квазирентного потока для различных целей оценки;

- разработки комплекса оценочных моделей, учитывающих сопутствующие специфическим активам риски.

Объектом исследования являются ожидаемые потоки доходов от использования специфических активов и характер их перераспределения между хозяйствующими субъектами.

Предметом исследования является система математических и инструментальных методов оценки специфических активов.

Теоретической и методологической основой исследования послужили труды зарубежных и отечественных ученых и специалистов по вопросам трансакционных издержек, агентских отношений, асимметричной информации, прав собственности, ценообразования опционов, принятия решений в условиях риска и случайных процессов. Для решения поставленных задач выбраны методы и инструменты стохастического моделирования марковских процессов.

В результате проведенного исследования были разработаны теоретические положения, предложены экономико-математические модели и сформулированы методические рекомендации, совокупность которых определила научную новизну исследования:

1. Исследована сущность понятия специфический актив и предложено его новое определение как самостоятельной экономической категории, в котором под специфическим понимается актив, обладающий условной ценностью, заключающейся в способности генерировать квазиренту и зависящей от специфических внешних условий.

2. Предложена классификация специфических активов по источникам возникновения квазиренты, позволяющая исследовать и описать в экономико-математических оценочных моделях природу специфических рисков, относящихся к каждой классификационной группе активов.

3. Обоснован выбор инструментов и методов стохастического моделирования для целей оценки специфических активов, позволяющих наиболее адекватно описать природу специфичности и реализовать оценочный механизм в виде экономико-математических моделей определения ценности случайного квазирентного дохода.

4. Разработана система оригинальных экономико-математических моделей оценки специфических активов, позволяющая учесть вероятностную природу генерируемого потока доходов и неопределенность его. перераспределения между сторонами процесса взаимодействия, которая тмимт^:'*-*5

-модели оценки специфических активов с учетом перераспределения

неслучайного квазирентного потока -модели оценки специфических активов с учетом перераспределения

случайного квазирентного потока -модели сторонней оценки специфических активов

5. Получены аналитические решения для конкретных схем процесса, реализующих представление о характере воздействия рисков на уровни потока доходов, а именно: модели паралельного воздействия рисков, модели последовательного воздействия рисков, модели последовательно-паралельного воздействия рисков.

6. Сформулированы методические рекомендации к определению необходимых параметров случайного процесса, учету степени информированности экспертов и обосновано применение разработанных экономико-математических моделей оценки специфических активов для различных субъектов и целей оценки, а также для реализации подхода квазинейтральной рискофобии.

Практическая значимость результатов диссертационного исследования состоит в возможности применения предложенных экономико-математических моделей как для оценки отдельных специфических активов, так и при комплексной оценке компании, а также для повышения эффективности анализа текущей деятельности компании и принимаемых стратегических решений.

Апробация работы и внедрение результатов исследования. Основные результаты исследования обсуждались на научных семинарах кафедры Исследование операций в экономике Санкт-Петербургского государственного инженерно-экономического университета,

апробированы при подготовке аналитических отчетов для задач оценки специфических активов ОАО Силовые Машины. Разработанный экономико-математический инструментарий использовася при прочтении курсов лекций по дисциплинам: Экономико-математическое моделирование, Математические методы и модели исследования операций, Методы и модели в экономике.

По теме диссертационного исследования опубликовано б научных работ общим объемом 1,7 п.л.

Объем и структура исследования. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

Во Введении обоснована актуальность темы диссертационного исследования, определены его цель и задачи, предмет и объект, методическая и информационная база, сформулирована научная новизна.

В первой главе с позиций институциональной экономики рассмотрена категория трансакционно - специфических активов и предложено расширить определение специфических активов с использованием теории ренты. Проанализированы существующие подходы к построению моделей оценки специфических активов. На

основании проведенного анализа осуществлена постановка задачи моделирования оценки специфических активов.

Во второй главе разработаны модели: -модели оценки специфических активов с учетом перераспределения

неслучайного квазирентного потока; -модели оценки специфических активов с учетом перераспределения

случайного квазирентного потока; -модели сторонней оценки специфических активов; - составляющие комплексную систему оценки специфических активов для дискретного времени.

В третьей главе допонена система моделей, разработанных во второй главе, моделями оценки специфических активов в условиях непрерывного времени.

В заключении подведены итоги исследования, проанализирована его значимость и сформулированы предложения по использованию результатов моделирования.

В приложениях представлены необходимые математические расчеты и доказательства, используемые в ходе моделирования.

Объем диссертации составляет 159 страниц машинописного текста, 6 таблиц, 19 рисунков. Список литературы включает 136 наименований.

2. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Исследование основано на изучении категории ценности с точки зрения будущих выгод, представленных потоком доходов от использования специфического актива или их группы.

Анализ сущности понятия специфический актив. Обоснование показателя квазиренты, как отражения внутренней ценности специфических активов.

С выделением отдельной группы трансакционно - специфических активов в рамках институциональной экономической теории появилась необходимость в оценке специфических рисков, порождаемых поведенческой неопределенностью сторон, участников взаимодействия. Однако, допонительный доход может быть нивелирован природой, то есть изменением внешних условий вообще. Поэтому более правомерно анализировать категорию специфичности, используя в качестве исходной предпосыки способность подобных активов приносить сверхприбыль, так называемую квазиренту, которая создается всегда, когда осуществляются инвестиции в специфические активы.

Для целей моделирования необходимо классифицировать активы по уровням специфичности, выделяя три градации: универсальный, специфический, уникальный, основными характеристиками которых будут следующие:

- универсальный актив - незначительный уровень специфичности актива, риском ликвидности которого можно пренебречь;

Таблица 1

Классификация факторов добавленной ценности специфических активов _(источников квазиренты) и сопутствующих им рисков__

Источник квазиренты Основные характеристики специфических активов Специфические риски

Трансахционные преимущества приспособлены к условиям конкретной сдеки, в рамках которой обладают повышенной ценностью возможность оппортунистического поведения, связанная с непонотой контракта

Синергетические преимущества характеризуются эффектами допоняемости и имеют при совместном использовании повышенную ценность эволюция комплементарных данному товаров; изменения их свойств, приводящее к невозможности совместного использования; иные нарушения условий совместного использования; зависимость поведения системы от составляющих ее частей

Рыночные преимущества создают имидж компании и формируют преимущества перед конкурентами ухудшение репутации в результате недобросовестных действий конкурентов или производственных ошибок; изменение взглядов и представлений потребителей, структуры целевой аудитории; появление компаний с аналогичной или большей по силе репутацией

Технологические преимущества способны привести к созданию новых технологий; представляют собой нововведения и позволяют работать с большей эффективностью или производить абсолютно новый продукт/услугу моральное устаревание, появление аналогов или новых технологий; реализация НИОКР, не приведшая к каким-либо значительным результатам

Организационные (управленческие) преимущества позволяют работать с большей эффективностью; повышают надежность системы высокая зависимость от человеческого фактора, возможность оппортунизма

Монопольные преимущества генерируют сверхприбыль в силу наличия монопольных условий места или времени появление конкурентов; принудительные законодательные ограничения

Преимущества интелектуальной собственности реализуют монополию собственности несанкционированное использование другими экономическими агентами; потеря ценности, устаревание актива в основе; принудительное ограничение прав патентовладельца

- специфический актив - значимый уровень специфичности актива, риск ликвидности которого заключается в значительном обесценивании при альтернативном использовании;

- уникальный актив - абсолютный уровень специфичности, при альтернативном использовании не имеет сопоставимо значимой ценности.

Предлагаемое в исследовании определение специфического актива нуждается в соответствующей классификации с использованием факторов, являющихся источником квазиренты, и соответствующих данному источнику рисков (табл. 1).

Постановка задачи оценки случайного процесса квазирентного дохода. Выявление механизма влияния на ценность актива специфических рисков. Поток доходов от специфических активов подвержен как общим рискам, обусловленным внутрипроизводственными причинами и внешними факторами, так и специфическим.

Из классификации факторов добавленной ценности (табл. 1) видно, что фактически реализация возможных рисковых ситуаций может приводить к последствиям двух типов. Первый тип: квазирента может быть поностью нивелирована. Второй тип-, может изменяться доля квазиренты, достающаяся каждому конкретному субъекту экономической деятельности.

Тогда ценность специфического актива формируется, как за счет квазирентного, то есть повышенного, потока доходов, на который воздействуют и общие, и специфические риски, так и постквазирентного потока доходов, то есть при отсутствии специфических свойств, когда доходы подвергаются только общим рискам. Существование постквазирентного дохода определяется возможностью альтернативного использования актива. Соотношение квазирентного и постквазирентного потоков обусловлено риском ликвидности самого специфического актива, а его квазирентные возможности являются определяющими при оценке продожительности получения сверхприбыли.

В зависимости от характера формирования доходов рассмотрены ситуации, когда:

- продожительность использования актива разделена на единичные интервалы времени г (дискретная модель);

- использование актива непрерывно в течение времени г (непрерывная

В зависимости от выбранного способа оценки продожительности потока доходов, при переходе от случайного процесса к неслучайной функции его математического ожидания, ожидаемое значение приведенной ценности потока, Е[РУ], определяется как:

модель).

для дискретной модели

- для непрерывной модели Е[РУ]= \гг" [К,]сй + е'" е[кГ"]л (16)

где о = (1 + г)"' - коэффициент дисконтирования для единичного интервала; р = 1п(1 + г) - сила роста в непрерывной модели; г - ставка процента; Е\К,\

- ожидаемое значение квазирентного дохода для периода -

ожидаемое значение постквазирентного дохода для периода V, Т - время, соответствующее случайному моменту остановки квазирентного потока и перехода к постквазирентному; 7" - время, соответствующее случайному моменту прекращения постквазирентного потока.

Для моделирования квазирентного потока доходов предложено использование случайных марковских процессов, более соответствующих самой природе специфических рисков. Общие риски отражаются в коэффициенте дисконтирования, который предполагается постоянным..

Для оценки постквазирентного потока использованы существующие стандартные оценочные методы, в которых уровни дохода задаются как постоянные, изменяющиеся с постоянным абсолютным приростом или постоянным темпом прироста.

Множество состояний всех случайных процессов дискретно. Для реализации моделей предполагается экспертное задание возможных состояний процесса и вероятностей перехода между ними (в дискретных моделях) или плотностей переходов (в непрерывных моделях).

Экономико-математические модели перераспределения неслучайного квазирентного дохода. Предпосыкой данных моделей является детерминированный характер квазирентного потока, а моделируется только риск перераспределения. Величина квазиренты описана тремя сценариями: квазирента постоянна в каждом периоде, изменяется с постоянным абсолютным приростом Д или с постоянным темпом прироста у.

Случайный процесс моделируется в разрезе трех уровней: оптимистического 53 (при улучшении условий функционирования), пессимистического 5, (при неблагоприятных обстоятельствах) и планового 52 (наиболее вероятного). Рассматривается два варианта графов возможных переходов между состояниями (рис. 1). Для дискретного времени переход из состояния / в состояние за один шаг процесса осуществляется с вероятностью р .

Для непрерывного времени графы будут аналогичны за исключением того, что смена состояний осуществляется под воздействием пуассоновского потока событий, переводящих систему из одного состояния в другое с заданными интенсивностями X .

Рис. 1. Графы переходов для эргодической (а) и неэргодической (б) систем из трех состояний (дискретное время)

В обеих системах после определенного периода времени (0,?я) наступает стационарный режим функционирования (/Д,оо), которому будет соответствовать постоянное ожидаемое значение доли в квазиренте для оценивающего субъекта. Тогда общая ценность потока будет складываться из ценности потока в переходном и стационарном режимах2: - для постоянной квазиренты

(1 + гУ ] гО + гу- Р'

Е[РУШДУК,.\

для потока с постоянным абсолютным приростом

(1 + г)'

(1 + г)

г г2; (1+г)'"*

1 е-'Ё^С) л + д-1

о I л о и У"1

- Эля потока с постоянным темпом прироста

Р Р } е

1 Множество состояний системы будет эргодическим, если из любого входящего в него состояния можно попасть в любое другое состояние этого множества

2 для дискретного и непрерывного времени соответственно

Е[РУк1рУк,-\

где К0 - величина квазиренты в нулевой момент времени; 5, - доля данного субъекта в общей квазиренте; р] - предельная безусловная вероятность состояния у; /л - ожидаемый момент времени, соответствующий переходу к стационарному режиму.

Определение параметров. Дискретное время. Вероятности состояний для каждого шага определяются рекурсивно, что реализовано в формулах (2 а,б,в). Предельные вероятности, р1, определяются как:

- для эргодической системы решением системы уравнений:

Рг ~ РхРп + Р2Р22 + Р1Р12 1 =р, +рг +р,

- для неэргодической системы:

Р, =1. Р2=Рэ = 0

Затем определяется ожидаемый момент времени перехода к стационарному режиму, *Д.

Для эргодических систем этот момент определяется численно для заданной точности на основе неравенств: |р4(г)-р^е V* е(<Д,<),; = 1,2,...,п

Для неэргодических систем этот момент определен ожидаемым временем перехода к поглощающему состоянию 5, и рассчитывается с использованием фундаментальной матрицы, каждый элемент которой для единичных интервалов характеризует среднюю продожительность пребывания в каждом транзитивном (переходном) состоянии системы, то есть в состояниях 52, ^:

1-р22 Рз2

(1-Ри)(1-Р) Х~Ри При условии произвольного распределения вероятностей состояний в нулевой момент времени итоговое значение ожидаемого времени определяется по формуле:

гД=Л'-(М2) (4)

где 12 = |1 1|Т \ П' - вектор-строка начальных вероятностей Бг, 53.

Определение параметров. Непрерывное время. Для непрерывного времени вероятности состояний в каждый момент времени после решения дифференциальных уравнений Комогорова для неэргодической системы определяются следующим образом:

Л,, -Я,

-л (о)-

.--21*

Для эргодической системы в силу громоздкости решения целесообразно провести дискретизацию модели. При этом переход от интенсивностей пуассоновских потоков событий к вероятностям осуществляется следующим образом: р (?, Дг)л Л.1;г.

Ожидаемый момент времени перехода к стационарному режиму определяется на основе плотности распределения времени до поглощения следующим образом:

'л = Л Рг (0)~Т~

"зЛ Л21

параметры, которые

перераспределения

Таким образом, определены необходимы используются в формулах (2 а,б,в).

Экономико-математические модели случайного квазирентного дохода. Данные модели предполагают учет обоих типов рисков и рассматривают два случайных процесса, протекающих в системах Я и описывающих возможные состояния общего потока доходов от специфического актива и доли в этих доходах одного из участников. В системе Л возможны четыре состояния: оптимистическое, плановое, пессимистическое и крах. Система >5 может включать три состояния: оптимистическое, плановое и

пессимистическое,- при отсутствии риска прекращения взаимодействия, и четыре, если такая возможность существует. Задано условие независимости двух систем, поэтому процессы, происходящие в них, рассматриваются по отдельности. Ожидаемое значение приведенной ценности квазирентного потока для одного из участников взаимодействия определяется как3:

т.\ ^ /-1 1.1 (1 + Г)

^ ДI ,1 (1 + г)

о л-1 1-1 J ^^

где Ят - положительный уровень квазиренты, соответствующий всем возможным состояниям системы Л, кроме краха; - доля данного

субъекта в общей квазиренте; прекращению потока доходов.

- момент времени, соответствующий

3 для дискретного и непрерывного времени соответственно

Моделируются следующие сценарии воздействия рисков на систему Я, учитывающие риск снижения уровня потока доходов и риск форс-мажорных обстоятельств:

- Модель последовательно-паралельных рисков;

- модель паралельных рисков;

- Модель последовательных рисков.

Модель последовательно - паралельных рисков Графы состояний системы представлены на рис. 2 а, б.

Рис. 2 Графы переходов систем из четырех состояний с эргодическим подмножеством ^(а) и неэргодическгш подмножеством IV(6)

Из анализа графов видно, что эта ситуация аналогична паралельному воздействию рисков с той лишь разницей, что вероятность перехода с пессимистического уровня дохода к состоянию краха представляет сумму вероятности форс-мажорных обстоятельств и остановки потока доходов вследствие предыдущего снижения его уровня.

Модель паралельных рисков. Графы переходов будут выглядеть также, как на рис. 2 а, б, за исключением перехода из Л; в Я0, обозначенного пунктиром и связанного с остановкой, обусловленной снижением уровня дохода. Все множество состояний можно разбить на два непересекающихся подмножества; одно тождественно состоянию крах

а) # = Ч д

и является поглощающим, второе, Ж/, содержит три транзитивных состояния и является источником.

Определение параметров. Дискретное время Система в целом не является эргодической, и ее стационарное распределение будет аналогично (3). Фундаментальные матрицы, используемые для определения ожидаемого момента времени перехода к стационарному режиму будут следующими:

О-Р22Х1-Аэ)~ РиРгз (1-Рзз)Рп+РпРгг (1~Ргг)Рч + РпРа 0-А3)Л|+зА| (1~.Рп)0_з)~ А1Р1Э О-АЛэ+^ИЗ (^~Рзз)Р}1 + Р32Р21 0-Ри)Ру2+Р31Р,2 {\-Р)(\-Р22)-РиР2>

где д = (1 - р,,) (1 - р22) (1 - рД)- (1 - р,,) Л,ра - (1 - р22) рДр31 - (1 - р33) рир2Г

-РяРпРп ~ РаРгзРи

О-АОО-АО О О

0-А3)А, 0-Л,)(1-А3) О 0-Р2г)Л1+Л2Р21 {Х~Р\\)Рп (]-Ри)(1-Ргг) где Д = (1-рД)(1-р22)(1-рД)

Итоговое значение ожидаемого времени существования потока доходов определяется аналогично (4).

Определение параметров. Непрерывное время. Для случая эргодического подмножества IV/ в непрерывном времени необходимо использовать дискретизацию модели описанным выше способом. Вероятности состояний для неэргодического подмножества определяются как:

N = Ч Д

Л (0 = Л (о)л-^ + Л (0)^,

__32^21 | е ^

СЛ-ЛоХЛо-^з)

а(') = А(о)^'

А(') = 1-А(')-А(')-А('). ^=^ + Я,,+Л31,Л1=Ат + Л3ДЛ,^Л7,Л1

Стационарное распределение системы аналогично (3). Математическое ожидание времени до поглощения для случая (б) определяется как:

'п = Р\ (0)^0 а (0)-1 + (0) + р2 (О^'^Я + А (0)

Ло(Л^-Л)

где А3 = м + Я31+А32, Л2=Л20 + Яг1,

Модель последовательных рисков Графы переходов будут выглядеть также, как на рис. 2 а, б, за исключением того, что переход в Я0 возможен только из состояния Я/ и связан с остановкой, обусловленной снижением уровня дохода.

Определение параметров Дискретное время. Система в целом не является эргодической, ее стационарное распределение аналогично (3) Фундаментальные матрицы ожидаемого числа переходов будут следующими:

РиРн + А1А2 + АзА| (]-Рк)Рп +Р1)Рп А1А1 + РпРп+ Рг>Р)\ 0~ А>)0 ~ Аз)-А1А3 Р21Р3! + А1А2 + РпРп ('-Ри)Рз2 + А1Л2

где Д = А0 02,Л, + Р21Л2 + РгзА.)

('-Р22)Аз+РиРи {1-Ри)Ръ+РцРа

Р21 Рз2

Ло Л1О-Л3) О-Аэ) где Д = АоА1(1-Рзз)

Итоговое значение ожидаемого времени существования потока доходов определяется аналогично (4).

Определение параметров. Непрерывное время. Для случая эргодического подмножества V/ в непрерывном времени необходимо использовать дискретизацию модели описанным выше способом. Вероятности состояний для неэргодического подмножества определяются следующим образом:

д(0 = д(

.(^-ЛоКЛо-^з)"

а(') = А(

Математическое ожидание времени до поглощения для случая (15) определяется как:

'л - АI +А(0)

где Л, + я,, , Л, ^Д^р Л, ^

Таким образом, определены необходимы параметры, которые используются в формулах (5) для характеристики системы Я.

Итоговые модели ценности потока.. Далее исследуется поведение системы 5, характеризующей долю оценивающего субъекта в общей квазиренте. Если перераспределение не может привести к остановке потока доходов, то ожидаемое время получения потока дохода оценивающим субъектом поностью определяется случайным процессом, происходящим в системе Я, и равно /я. Для описания случайного процесса долей используются модели для трех уровней, описанные выше. Если предусматривается возможность прекращения взаимодействия, то ожидаемая продожительность получения квазирентного потока доходов оценивающим субъектом определяется меньшим из значений ожидаемого времени до поглощения для систем 5 и Л. Для случайного процесса долей используются те же модели, что и для системы Д.

Экономико-математические модели сторонней оценки специфических активов. При моделировании сторонней оценки необходимо учесть риски, присущие всему квазирентному потоку, то есть риск снижения уровня потока и риск его поного прекращения. Это осуществляется использованием описанных выше моделей для системы Л Также необходимо учесть специфический риск, который выражается во внезапном прекращении взаимодействия субъектов, что происходит, если условия перераспределения станут неприемлемыми для одной из сторон взаимодействия.

Анализируется цепь, состоящая из двух поглощающих состояний (5 2 и ЗУ и трех переходных (.;, 5; и 8о). Граф переходов будет выглядеть как на рис. 3. Транзитивные состояния интерпретируются, как и в предыдущих моделях, как пессимистическое, оптимистическое и плановое соответственно, причем пессимистическое значение доли одного субъекта будет оптимистическим для другого и т.д.

Р р я ч

Рис. 3. Граф переходных вероятностей для системы 8

Переходные вероятности при этом определены как р, если / = / +1, и д, если ] = {р + д = \).

В непрерывной модели переход вправо осуществляется с интенсивностью Я, а влево - ц.

Определение параметров Дискретное время Состояния и образуют два возвратных класса. Все остальные состояния невозвратные, значит, предельного распределения не существует, а стационарных распределений существует бесконечно много. На общую ценность специфического актива перераспределение не влияет. Требуется оценить лишь ожидаемое время взаимодействия. Фундаментальная матрица будет следующей:

1 -рд р р1 Ч 1 р Ч2 Ч 1 -РЧ где Д = 1-2рд

Определение параметров. Непрерывное время Так как в данной модели необходимо лишь оценить ожидаемое время взаимодействия субъектов, то в модели с непрерывным временем необходимо найти вероятности только для состояний 5/ и 5 / :

А (')= А (0)е+ -Ц>(Л + М)Ро (0) + Ар., (0) + рр, (0)]

I- -1 2 Щм^ -1

Р., (0) = Р., (0)е+ [2( А + р) рД (0) + Яр., (0) + АР, (0)] Х

I- ^ г^/гд^1- -1

Математическое ожидание времени до поглощения будет следующим:

,п=[2(А + р)ро(0)н-Ар,,(0) + рр,(0)]. 1 ;2 ^ +

(А + р) (А'+р')

Яд (0)+/</>., (0) Ар.,(0)-нрр,(0) (А+р)г А2 + р!

Таким образом, определены необходимы параметры. Ожидаемая продожительность существования квазирентного потока доходов определяется меньшим из значений ожидаемого времени до поглощения для систем 5 и Я.

3. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ ДИССЕРТАЦИИ

На основе проведенного исследования сформулированы следующие основные результаты:

1. Сформулировано определение специфических активов. Под специфическими понимаются активы, обладающие условной ценностью, которая зависит от способности актива приносить

сверхприбыль. При этом специфическим рискам подвержена лишь квазирента, а на нормальные доходы воздействуют риски общего характера.

2. Для экономико-математического моделирования оценки специфических активов обосновано применение случайных процессов с в предположении выпонения марковского свойства.

3. В ходе моделирования рассмотрены процессы двух видов: с дискретным и непрерывным временем, - а весь поток доходов разделен на две части, квазирентную и постквазирентную. Переход от одного потока к другому осуществляется в случайный момент времени, tn, определяемый характеристиками случайных процессов.

4. Получены аналитические выражения для конкретных моделей, позволяющие определить необходимые параметры случайного процесса. Предложенный подход к моделированию является наиболее эффективным методом оценки специфических активов.

4. ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Зайцева О А Модели опционного ценообразования в оценке акций// Современные проблемы экономики и управления народным хозяйством: Сб. науч. ст. асп. СПбГИЭУ. Вып. 10/ Редкол. Е. Б. Смирнов (отв. ред.) и др. -СПб.: СПбПИЭУ, 2003. - 0,24 пл.

2. Зайцева О.А Особенности и классификация специфических активов// Современные проблемы экономики и управления народным хозяйством: Сб. науч. ст. асп. СПбГИЭУ. Вып. 12/ Редкол.: Е. Б. Смирнов (отв. ред.) и др. -СПб.: СПбГИЭУ, 2004. - 0,21 пл.

3. Зайцева O.A. Модели ценообразования опционов в оценке заемного капитала // Современные проблемы экономики и управления народным хозяйством: Сб. науч. ст. асп. СПбГИЭУ. Вып. 13/ Редкол: Е. Б. Смирнов (отв. ред.) и др. - СПб.: СПбГИЭУ, 2004 - 0,24 пл.

4. Зайцева О А. Проблемы оценки специфических активов // Современные проблемы экономики и управления народным хозяйством : Сб. науч. ст. асп. СПбГИЭУ. Вып.14/ Редкол.: Е. Б. Смирнов (отв. ред.) и др. - СПб.: СПбГИЭУ, 2005. - 0,24 пл.

5. Зайцева О А Модель оценки специфического актива на основе марковских цепей // Современные аспекты экономики. - №15(82) -СПб., 2005,- 0,45 пл.

6. Зайцева О.А Постановка задачи оценки специфических активов// Проблемы экономики.- №4 - М.: Компания Спутник+, 2005- 0,35 пл.

Подписано в печать ЛА <<*. Формат 60x84 '/и Печ я.-^О Тираж экз Заказ

ИзПК СПбГИЭУ. 191002, Санкт-Петербург, ул Марата, 31

РНБ Русский фонд

2006-4 17035

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Зайцева, Оксана Александровна

Введение.

Глава 1. Методологические подходы к оценке специфических активов.

1.1. Категория специфических активов и ее место в экономической теории.

1.2. Классификация специфических активов.

1.3. Существующие подходы к оценке специфических активов.

1.4. Постановка задачи моделирования оценки специфических активов.

Глава 2. Экономико-математические модели оценки специфических активов с дискретным временем.

2.1. Модели перераспределения неслучайного квазирентного дохода с дискретным временем.

2.1.1. Эргодические системы.

2.1.2. Неэргодические системы.

2.2. Модели перераспределения случайного квазирентного дохода с дискретным временем.

2.2.1. Случай независимости систем общего потока доходов и его перераспределения.

2.2.2. Случай зависимости систем общего потока доходов и его перераспределения.

2.3. Модели сторонней оценки специфических активов с дискретным временем.

Выводы и методические рекомендации.

Глава 3. Экономико-математические модели оценки специфических активов с непрерывным временем.

3.1. Модели перераспределения неслучайного квазирентного дохода с непрерывным временем.

3.1.1. Эргодические системы.

3.1.2. Неэргодические системы.

3.2. Модели перераспределения случайного квазирентного дохода с непрерывным временем.

3.3. Модели сторонней оценки специфических активов с непрерывным временем.

Выводы и методические рекомендации.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Экономико-математические модели оценки специфических активов"

Вопросы оценки активов выходят сегодня на первый план. Любая фирма в своей деятельности опирается на имеющиеся в ее распоряжении ресурсы. В соответствии с широко известным определением, ресурсы Ч это все активы, способности, организационные процессы, фирменные атрибуты, информация, знания и т. п., которые контролируются компанией и позволяют ей разрабатывать и претворять в жизнь стратегии, направленные на реализацию основных целей фирмы. При этом не все ресурсы в равной мере ценны для создания конкурентных преимуществ, однако, о каком бы ресурсе ни шла речь, для компании всегда актуальны вопросы его оценки.

В экономике расходование любых ресурсов (например, денег), создающее поток благ или услуг в будущем, именуется инвестициями, а сам источник потенциального потока называется активом. При этом можно выделить активы разной природы: материальные активы обеспечивают поток благ, финансовые - поток денежных доходов; большую долю составляют активы, имеющие нематериальную природу.

И формы конкуренции на рынках, и методы увеличения ценности бизнеса претерпевают постоянное изменение. Наиболее проблематичными с точки зрения оценки эффективности являются инвестиции в специфические активы, то есть в активы, которые имеют наибольшую ценность при определенных условиях или в рамках конкретной структуры. Одной из особенностей специфических активов является способность обеспечить фирме получение квазиренты, то есть допонительного дохода. Например, патенты и авторские права позволяют их владельцам требовать выплаты рояти или получения исключительных прав на переиздание книг или компьютерных программ в течение определенного периода. Инвестиции в образование могут создавать чрезвычайно важный актив - человеческий капитал, который приводит к увеличению потока будущих доходов, а также к возникновению потоков других, не менее важных, хотя, возможно, и не столь очевидных, благ [75, с. 203]. Возможность оппортунистического поведения со стороны контрагентов, однако, может привести к потере этого дохода или его перераспределению.

В наши дни многие компании располагают специфическими активами -узнаваемой торговой маркой, пакетом патентов, изобретений специфическим оборудованием, месторождениями природных ресурсов и т.д., - которые способны генерировать поток доходов от их использования больший, чем универсальные активы. Таким образом, наличие проработанного экономико-математического механизма оценки специфических активов позволяет определить конкурентоспособность компании на рынке.

Ценность компании во многом определена таким специфическим активом, как человеческий капитал, который учитывает профессионализм менеджеров, опыт и квалификацию рабочих, инженеров, исследователей. Определение ценности знаний, приобретаемых на фирме и являющихся также специфическим активом, позволяет дать обоснованную оценку затрат фирмы на обучение персонала.

Оценка специфических активов дает возможность привлечения частного инвестора в различные сферы экономики, что является одной из наиболее актуальных задач развития российского фондового рынка.

Обоснованные модели, позволяющие проводить оценку, как отдельных активов, так и их комплексов, необходимы для принятия решений о целесообразности их приобретения. Без разработанных подходов к оценке невозможно и результативное корпоративное управление и контроль. Выработка стратегии компании может осуществляться только паралельно с процессом оценки. Необходимость построения обоснованных оценочных моделей определена потребностью разных участников рынка в определении ценности активов.

Кризис отечественного фондового рынка 1998 года требует формирования более точного механизма оценки активов компаний, действующих в условиях стратегической неопределенности и недостатка информации, поэтому неудивителен проявившийся в последние годы интерес к новым подходам и научным разработкам в этой области.

Все это подтверждает актуальность и научную значимость выбранной темы исследования.

Цель диссертационного исследования состоит в разработке теоретических основ моделирования ожидаемого потока доходов для оценки специфических активов, базирующихся на источниках квазиренты и сопутствующих данным факторам специфических рисков.

В соответствии с поставленной целью в диссертационном исследовании были поставлены и решены следующие задачи:

1. сформулирована проблема оценки специфических активов как отдельной экономической категории;

2. уточнено определение категории специфических активов с точки зрения факторов, приводящих к возникновению специфичности;

3. раскрыты особенности формирования ценности специфического актива во временном аспекте;

4. обосновано применение показателя квазиренты для задачи обобщенной оценки специфического актива;

5. обосновано применение теории марковских процессов при моделировании квазирентного потока для целей оценки как работающих специфических активов, так и допонительных специфических возможностей;

6. предложен комплекс оценочных моделей, учитывающих сопутствующие специфическим активам риски с выделением двух типов: рисков общего квазирентного потока доходов и риска его перераспределения между участниками.

Объектом исследования настоящей диссертации являются ожидаемые потоки доходов от использования специфических активов и характер их перераспределения между хозяйствующими субъектами.

В качестве предмета исследования выбрана система математических и инструментальных методов оценки специфических активов.

Теоретической и методологической основой исследования послужили работы ученых и специалистов по вопросам теории трансакционных издержек, теории агентских отношений, теории асимметричной информации, теории корпоративных финансов, теории прав собственности, теории ценообразования опционов, теории принятия решений в условиях риска и теории случайных процессов. Для решения поставленных задач использовались инструменты и методы стохастического моделирования марковских процессов.

Научная новизна исследования заключается в следующем:

1. Исследована сущность понятия специфический актив и предложено его новое определение как самостоятельной экономической категории, в котором под специфическим понимается актив, обладающий условной ценностью, заключающейся в способности генерировать квазиренту и зависящей от специфических внешних условий.

2. Предложена классификация специфических активов по источникам возникновения квазиренты, позволяющая исследовать и описать в экономико-математических оценочных моделях природу специфических рисков, относящихся к каждой классификационной группе активов.

3. Обоснован выбор инструментов и методов стохастического моделирования для целей оценки специфических активов, позволяющих наиболее адекватно описать природу специфичности и реализовать оценочный механизм в виде экономико-математических моделей определения ценности случайного квазирентного дохода.

4. Разработана система оригинальных экономико-математических моделей оценки специфических активов, позволяющая учесть вероятностную природу генерируемого потока доходов и неопределенность его перераспределения между сторонами процесса взаимодействия, которая включает: модели оценки специфических активов с учетом перераспределения неслучайного квазирентного потока; модели оценки специфических активов с учетом перераспределения случайного квазирентного потока; модели сторонней оценки специфических активов.

5. Получены аналитические решения для конкретных схем процесса, реализующих представление о характере воздействия рисков на уровни потока доходов, а именно: модели паралельного воздействия рисков, модели последовательного воздействия рисков, модели последовательно-паралельного воздействия рисков.

6. Сформулированы методические рекомендации к определению необходимых параметров случайного процесса, учету степени информированности экспертов и обосновано применение разработанных экономико-математических моделей оценки специфических активов для различных субъектов и целей оценки, а также для реализации подхода квазинейтральной рискофобии.

Практическая значимость результатов диссертационного исследования состоит в возможности применения предложенных экономико-математических моделей как для оценки отдельных специфических активов, так и при комплексной оценке компании, а также для повышения эффективности анализа текущей деятельности компании и принимаемых стратегических решений.

Апробация и реализация результатов работы. Основные результаты исследования обсуждались на научных семинарах кафедры Исследование операций в экономике Санкт-Петербургского государственного инженерно-экономического университета, апробированы при подготовке аналитических отчетов для задач оценки специфических активов ОАО Силовые Машины. Разработанный экономико-математический инструментарий использовася при прочтении курсов лекций по дисциплинам: Экономико-математическое моделирование, Математические методы и модели исследования операций, Методы и модели в экономике.

Структура работы. Диссертация состоит из трех глав, заключения, списка литературы и приложений.

В первой главе с позиций институциональной экономики рассмотрена категория трансакционно - специфических активов и предложено расширить определение специфических активов с использованием теории ренты. Проанализированы существующие подходы к построению моделей оценки специфических активов. На основании проведенного анализа осуществлена постановка задачи моделирования оценки специфических активов.

Во второй главе разработаны модели: оценки специфических активов с учетом перераспределения неслучайного квазирентного потока, оценки специфических активов с учетом перераспределения случайного квазирентного потока, сторонней оценки специфических активов, - составляющие комплексную систему оценки специфических активов для дискретного времени.

В третьей главе допонена система моделей, разработанных во второй главе, моделями оценки специфических активов в условиях непрерывного времени.

В заключении подведены итоги исследования, проанализирована его значимость и сформулированы предложения по использованию результатов моделирования.

В приложениях представлены необходимые математические расчеты и доказательства, используемые в ходе моделирования.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Зайцева, Оксана Александровна

Выводы и методические рекомендации

В данной главе, в соответствие с поставленной в главе I задачей моделирования, автором реализованы модели оценки специфических активов с непрерывным временем. Экономическая интерпретация моделей поностью соответствует описаниям в главе II настоящей работы. Разделение специфических рисков реализовано с помощью двух случайных процессов: общего квазирентного дохода и его перераспределения. Для реализации моделей предполагается экспертное задание возможных состояний процесса и плотностей вероятностей перехода между ними.

Для частных моделей найдены аналитические выражения, определяющие ожидаемое время до наступления стационарного режима. По аналогии с дискретными моделями, наступление стационарного режима в случайном процессе общей сверхприбыли тождественно прекращению потока доходов. В системе перераспределения квазирентного потока переход к стационарному режиму также может означать остановку потока, что было использовано при моделировании внешней оценки специфических активов.

Рассмотрим условный пример на основе моделей перераспределения неслучайного квазирентного дохода.

Годовая процентная ставка гг = 0,05^/^. Тогда сила роста в непрерывной модели р = 1п 1,05 = 0,049. Случайные процессы, происходящие в системах й и 5 независимы. Состояния системы Я (уровень квазирентного дохода) следующие: 111=100; 112=130; 113=150; Ш)=0. После перехода в состояние Я0 субъект оценки получает в течение бесконечного времени постквазирентный доход Яро$' = 30, который поностью достается ему. Состояния системы 5 (доли) следующие: 81=0,2; 82=0,5; 83=0,7.

Рассмотрим случайный процесс в системе 8. Пусть матрица плотностей перехода Аи

Умес] такова:

81 82 83

81 0 0 0

82 0,08 -0,08 0

83 0,17 0,25 -0,42

Построим, используя полученные в данной главе выражения (3.24), графики для вероятностей состояний как функций от времени:

Видно, что предельными вероятностями являются: рх = 1, р2 = р3 = 0. Тогда ожидаемое время до наступления стационарного режима и дисперсия этого времени, согласно (3.30) и (3.32): /я=5,52 мес.,

0,п = 99,71 мес2. Однако, так как по условиям перераспределение не может привести к остановке взаимодействия, ожидаемое время получения потока доходов определено системой Я.

Рассмотрим случайный процесс в системе Я в предположении паралельного воздействия рисков. Пусть матрица плотностей перехода

Щ 7 такова: ]/месJ

Ш) Ю К2 Ю

Ш) 1 0 0 0

Я1 0,03 -0,03 0 0

Я2 0,04 0,06 -0,10 0

Ю 0,03 0,04 0,08 -0,16

Построим, используя полученные в данной главе выражения (3.36), графики для вероятностей состояний как функций от времени:

Предельными вероятностями являются: р0 = 1, ру = рг = р3 = 0. Ожидаемое время до наступления стационарного режима, согласно (3.38): =30,69 мес.

При объединении для каждого момента абсолютного значения квазирентного дохода и доли в нем оценивающего субъекта общий график примет вид:

Окончательно для ожидаемого значения приведенной ценности квазирентного потока доходов, достающегося оценивающему субъекту, используя (3.45) и (3.46 а), получаем:

5(0 = 0,2 + 0,2 Х [0,5 + 0,3 Х 0,75] Х е~0-42' + [0,3 + 0,2 Х 0,75] Х 0,3 Х Г0'08' = = 0,2 + 0,145е~0,42' + 0,135е~

7?(0 = 0,2 Х [150 -130 Х 1,36 +100 Х 0,26] Х е~

Е[РК,Р] = )[еР'" т' Л = 3 79,24 о

Графики приведенных к моменту оценки ожидаемых значений ценности квазирентного потока доходов оценивающего субъекта выглядят следующим образом:

Таким образом, разработанные экономико-математические модели могут представлять основу для моделирования обобщенной оценки специфических активов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Потребность разных участников рынка в определении ценности отдельных активов и их комплексов делает актуальной проблему построения обоснованных оценочных моделей. Независимо от целей оценки, обязательным критерием экономического анализа и выбора стратегий является фундаментальная ценность. Работа основана на рассмотрении данной категории с точки зрения будущих выгод, отождествляемых с потоком доходов от актива или группы активов.

Феномен специфических активов является относительно молодой областью интересов экономической науки (имеется в виду целенаправленное выделение и изучение данного класса активов). Особенное звучание проблема специфичности приобрела в связи с развитием институционализма, что привело к выделению из общности активов их отдельного вида Ч трансакционно -специфических активов. Новая категория стала связующим звеном, вобравшим в себя основные достижения теории трансакционных издержек, теории прав собственности и теории асимметричной информации. Одновременно с развитием теоретического подхода к анализу новой категории в практической плоскости большое внимание стало уделяться нематериальным активам, в особенности их оценке. Это стало результатом переориентации большинства компаний на использование интелектуального капитала. Все вышесказанное подтверждает актуальность выбранной темы исследования.

Анализ существующих оценочных моделей отдельных видов активов, попадающих в разряд специфических, показал отсутствие обобщенного подхода к их оценке как отдельной экономической категории, что стало основной целью исследования. Поставленные цели реализованы по нескольким направлениям.

В настоящей работе расширено определение специфических активов. Отмечено, что основной характеристикой рассматриваемой категории является способность приносить владельцу специфического актива повышенную прибыль. Именно это определяет практический интерес экономических субъектов. Одновременно с возможностью генерировать сверхприбыль специфичность несет в себе допонительные риски, ставшие предметом теоретического анализа. В работе произведено объединение двух взглядов за счет того, что источники допонительной ценности являются одновременно факторами допонительных рисков. В соответствии с этим проведена классификация специфических активов по факторам добавленной ценности и сопутствующим рискам. Введение в анализ понятия допонительной (добавленной) прибыли позволяет оперировать терминами теории ренты, в рамках которой та допонительная ценность, которой обладают специфические активы, по характеру формирования определяется как квазирента.

Классификация специфических активов позволяет разделить все сопутствующие им риски на две категории: общего и специфического характера. Общие риски, обусловленные внешними и внутренними факторами предложено учитывать в ставке дисконтирования, так как их оценка для специфических активов не отличается от универсальных.

В результате анализа рисков, соответствующих каждой классификационной группе активов, произведено разделение специфических рисков на две группы: влияющие на общий квазирентный поток доходов и его перераспределение соответственно. Это позволяет использовать оценочные модели для всех выделенных типов специфических активов.

В соответствии с определением специфических активов, в работе в качестве основы для расчета фундаментальной ценности выбран доходный подход. Автором произведена постановка задачи моделирования, в результате которой весь поток доходов разделен на две части, квазирентную и постквазирентную. Моделирование рисковых ситуаций осуществляется с использованием теории случайных процессов в предположении выпонения марковского свойства. Переход от одного потока к другому осуществляется в случайный момент времени, определяемый характеристиками случайных процессов.

В соответствие с поставленной задачей моделирования, автором реализованы модели оценки специфических активов с дискретным и непрерывным временем. Для реализации моделей предполагается экспертное задание возможных состояний процесса (уровней квазиренты и доли участника взаимодействия в ней) и вероятностей перехода между ними (в дискретных моделях) или плотностей переходов (в непрерывных моделях).

В работе предложены модели, которые могут быть использованы при разном уровне имеющейся у экспертов информации и для разных субъектов оценки:

1) модели перераспределения неслучайной квазиренты;

2) модели перераспределения случайной квазиренты;

3) модели сторонней оценки.

В первом классе моделей анализируется случайный процесс перераспределения квазиренты. При этом величина общего квазирентного потока неслучайна и может задаваться тремя возможными способами: постоянный уровень, линейный рост, экспоненциальный рост.

Второй класс моделей описывает случайный процесс общего квазирентного дохода. Предлагаемые модели могут использоваться для описания случайного процесса в терминах, как абсолютных значений уровней потока, так и его случайных тенденций. В данных моделях анализируется ситуация независимости случайного процесса общей сверхприбыли от ее перераспределения и предлагается вариант, позволяющий снять это ограничение.

В третьем модельном классе реализуется оценка специфических активов лизвне, то есть стороной, не участвующей во взаимодействии.

В рамках каждого класса моделей рассмотрены частные случаи, моделирующие конкретный вид случайного процесса, в разрезе трех уровней: оптимистического, пессимистического и планового. При этом для общего квазирентного потока к этим уровням добавляется нулевой, что позволяет рассматривать риск прекращения потока доходов. Для моделирования различного характера воздействия рисков выбраны три случая: паралельное воздействие рисков, последовательное и последовательно-паралельное.

Для непрерывных по времени моделей найдены аналитические выражения для вероятностей состояний как функций от времени.

По найденным аналитическим выражениям для конкретных моделей оцениваются параметры распределения наступающего после определенного периода стационарного режима и случайный момент перехода к нему. В качестве допонительной характеристики предложены аналитические выражения для оценки дисперсии времени перехода к стационарному режиму.

В моделях, описывающих случайный процесс общей сверхприбыли, наступление стационарного режима тождественно прекращению потока доходов. В моделях случайного процесса перераспределения квазиренты переход к стационарному режиму в определенных случаях также может означать остановку потока. Последний случай использован при моделировании внешней оценки специфических активов, чтобы ввести риски прекращения взаимодействия субъектов.

Полученные в ходе работы промежуточные результаты позволяют применять упрощенные аналитические выражения. Автором также приводятся рекомендации для экспертного оценивания параметров моделей.

Анализ разработанного комплекса моделей позволяет сделать вывод о том, что предложенный подход к моделированию оценки специфических активов может являться базовым методом формирования обобщенных оценочных моделей.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Зайцева, Оксана Александровна, Санкт-Петербург

1. Адошин В.М., Мокрышев В.В., Семенихин А.И. Методология обоснования оценки бизнеса корпораций в технологиях управления исключительными правами,- М.: ИНИЦ Роспатента, 2003. 152 с.

2. Ачиан А. Стоимость // Вехи экономической мысли: Рынки факторов производства Т. 3. / Под ред. Гальперина. Ч СПб: Экономическая школа, 1999.- с. 401-433

3. Барабашев А.Г., Бромберг Г.В. Интелектуальная собственность и государство: зарубежный опыт.- М.: ИНИЦ Роспатента, 2004.-178 с.

4. Баруча-Рид А.Т. Элементы теории марковских процессов и их инженерные приложения: Пер. с англ. В.В. Калашникова, Ю.В. Крутовского, М.С. Эпельмана. Под ред. А.Н. Ширяева М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит. -1969.-512 е., ил

5. Баумоль У.Дж., Квандт Р.Э. Эмпирические методы и оптимально несовершенные решения: Пер. с англ. А.К.Емельянова // Теория фирмы / Под ред. В.М. Гальперина. СПб.: Экономическая школа, 1995. - с. 448506

6. Беккер Г.С. Человеческое поведение: экономический подход. Избранные труды по экономической теории: Пер. с англ./Сост., науч. ред., послесл. Р.И. Капелюшников; предисл. М.И. Левин.- М.: ГУ ВШЭ, 2003.- 672с.

7. Бендиков М.А. , Джамай Е.В. Идентификация и измерение интелектуального капитала предприятия // Экономическая наука современной России. 2001. - №4. Ч с. 83-107.

8. Беренс В., Хавранек П.М. Руководство по оценке эффективности инвестиций: Пер. с англ. М.: Инфра-М, 1995. - 527 с.

9. Бирютин JI.C., Вадайцев C.B., Васильев A.B. Основы инновационного менеджмента: Теория и практика : Учеб. пособ. / Под ред. П.Н. Завлина. Ч М.: Экономика, 2000. 474 с.

10. Богачкова Л.Ю. О применении модели Пиндайка к анализу состояния и перспектив развития недропользования в России (на примере нефтедобычи) // Экономическая наука современной России. 2002. - №1. Ч с. 38-49.

11. Брейли Р., Майрес С. Принципы корпоративных финансов. Ч М.: Олимп Ч Бизнес, 1997.-1120 с.

12. Бригхем Ю., Гапенски Л. Финансовый менеджмент: полный курс: В 3 т.: Пер. с англ. под ред. В.В. Ковалева. СПб.: Экономическая школа, 2000. Ч Т. 1.497 е., Т.2. 669 с.

13. Бромберг Г.В., Арифулов Ш.Н., Багирова Н.И., Хин В.Ю. Экономический механизм использования изобретений. М.: ВНИИПИ, 1991. 75 с.

14. Бромберг Г.В., Лебедев С.А., Розов Б.С. Интелектуальная собственность: Ввод, курс: Учеб. пособ. М.: МАКС-пресс, 2002. - 140 с.

15. Бромберг Г.В., Лынник Н.В., Хин В.Ю. Рекомендации по определению стоимости объектов промышленной собственности. М.: НПО Поиск, 1993.-21 с.

16. Бромберг Г.В., Розов Б.С. Интелектуальная собственность: действительность переходного периода и рыночные перспективы. М.: ИНИЦ, 1998. -207 с.

17. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике для инженеров и учащихся ВТУЗов / Под ред. Гроше Г., Циглера В. М.: Наука. Гл. ред. физ.- мат. лит., 1980. - 976 с.

18. Брукинг Э. Интелектуальный капитал / Пер. с англ. под ред. Л.Н. Ковалик.- СПб: Питер, 2001. Ч 288 е.- (Серия Теория и практика менеджмента).

19. Бухвалов A.B. Реальные опционы в менеджменте: классификация и приложения // Российский журнал менеджмента. 2004. - №2. - с.27-56.

20. Вадайцев C.B. Оценка бизнеса и управление стоимостью предприятия: Учеб. пособие для вузов.- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.- 720 с.

21. Вадайцев C.B. Стратегии инвесторов предприятия и лагентская проблема: Учебное пособие. СПб.: Международный банковский институт, 1994.

22. Ватер Я. Стохастические модели в экономике: Пер. с чеш. Г.З. Давидовича / Науч. ред. В.А. Колемаев, В.В. Швырков. М.: Статистика, 1976, 231 с.

23. Ватник П.А. Риск остановки потока доходов // Моделирование рыночных структур и процессов : Сб. науч. тр.ЧСПб.: СПбГИЭА, 1998. 140с.

24. Вентцель Е.С., Овчаров JT.A. Прикладные задачи теории вероятностей. Ч М.: Радио и связь, 1983. Ч 416 с.

25. Вентцель Е.С., Овчаров JT.A. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит. Ч 1991. (Физико-математическая б-ка инженера.) Ч 384 с.

26. Вереникин А. О., Волошин Д. И. Теория многоуровневой экономики в контексте современной экономической мысли // Проблемы прогнозирования. 2004. - N 1. - с. 29-47.

27. Виталиев Г. Оценка программных средств// Интелектуальная собственность,- 1999.- №7-8.- с. 18-21.

28. Волынец-Руссет Э.Я. Коммерческая реализация изобретений и ноу-хау (на внешних и внутренних рынках): Учебник.- М.: Юристъ, 1999.- 326 с.

29. Волынец-Руссет Э.Я. Народохозяйственные проблемы планирования и определения технико-экономической эффективности приобретения лицензий взамен собственных НИР и ОКР. М.: ЦНИИПИ, 1970.

30. Волынец-Руссет Э.Я. Определение цены лицензии и виды лицензионных платежей.- М.: ВАВТ, 1987.

31. Выгодский М.Я. Справочник по высшей математике. -4-е изд. М.: Гос. изд-во физ.- мат. лит., 1959,- 783 с.

32. Выгон Г.В. Оценка фундаментальной стоимости нефтяных месторождений: метод реальных опционов // Экономика и математические методы. Ч 2001. -том 37. №2. - с. 54-69.

33. Гихман И.И., Скороход A.B. Введение в теорию случайных процессов. 2-е изд. - М.: Наука. Гл. ред. физ.- мат. лит., 1977. - 568 с.

34. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Уч. пособие для вузов. 7-е изд. Ч М.: Высш. шк., 2001. - 479 с.

35. Гуриев С.М. Что такое теория контрактов? // Экономическая школа. Аналитическое приложение. 2002.- №1(1).- с. 77-118.

36. Дайнеко В.Г. Интелектуальный капитал: проблемы накопления и регулирования в экономике, основанной на знаниях // Вестник ВГУ. Серия Гуманитарные науки. 2004. - № 1. Ч с. 193-203.

37. Дамодаран А. Инвестиционная оценка. Инструменты и техники оценки любых активов: Пер. с англ. М.: Альпина Бизнес Букс, 2004.- 1342 с.

38. Демина М.П., Кузнецов A.C. Теория ренты и рынок земли.- Иркутск: Изд-во ИГЭА, 2000.- 197 с.

39. Демсец X. Еще раз о теории фирмы // Природа фирмы: Пер. с англ. М.Я. Каждана / Под ред. О.И.Уильямсона, С.Дж.Уинтера. М.: Дело, 2001. Ч с. 237-265

40. Десмонд Г.М., Кели Р.Э. Руководство по оценке бизнеса: Пер. с англ.- М.: Российское общество оценщиков, 1994.- 272 с.

41. Джонс Д.Д., Уест T.JI. Пособие по оценке бизнеса: Пер. с англ. Бюро переводов Ройд. М.: ЗАО "КВИНТО-КОНСАТИНГ", 2003. - 746 с.

42. Джоскоу П. Специфичность активов и структура вертикальных отношений: эмпирические свидетельства // Природа фирмы: Пер. с англ. М.Я. Каждана / Под ред. О.И.Уильямсона, С.Дж.Уинтера. М.: Дело, 2001. - с. 175205

43. Дзарасов P.C. Теория качественной неоднородности ресурсов и альтернативная экономика. // Проблемы прогнозирования. 2002. - № 5. Ч с. 32-47.

44. Дмитриев О. Методы оценки стоимости объектов ИС // Интелектуальная собственность.- 1999.- №1. с. 15-20.

45. Золотых Н. Ценообразование в практике международного обмена // Интелектуальная собственность. 1997. - №1-2. Ч с. 8-15.

46. Канеман Д., Словик П., Тверски А. Принятие решений в неопределенности: правила и предубеждения: Пер. с англ. Ч Харьков: Гуманитарный центр, 2005.-632 с.

47. Капелюшников Р.И. Теория человеческого капитала: аннотация // Интернет- сайт Московский Либертариум URL:Ссыка на домен более не работаетp>

48. Капелюшников Р.И. Экономическая теория прав собственности: Методология, основные понятия, круг проблем / Отв. ред. В.И.Кузнецов. -М.: Институт мировой экономики и международных отношений РАН, 1990.

49. Клейн Б. Ветикальная интеграция как право собственности на организацию: еще раз об отношениях между Фишер боди и Дженерал моторе // Природа фирмы: Пер. с англ. М.Я. Каждана / Под ред. О.И.Уильямсона, С.Дж.Уинтера. М.: Дело, 2001. - с. 319-339

50. Климов С.М. Интелектуальные ресурсы организации. М.: Знание, 1999.- 168 с.

51. Ковалев А.П. Как оценить имущество предприятия. М.: Финстатинформ, 2000.

52. Козырев А.Н. Оценка интелектуальной собственности и нематериальных активов // Интернет сайт Корпоративный менеджмент Ч URL: Ссыка на домен более не работаетp>

53. Козырев А.Н. Оценка интелектуальной собственности.- М.: Экспертное Бюро-М, 1997.-289 с.

54. Козырь Ю. Некоторые аспекты применения модели реальных опционов (ROV) // Интернет сайт Корпоративный менеджмент -URL: http ://www.cfin.ru.

55. Козырь Ю. Оценка инвестиционной стоимости ликвидности актива // Интернет сайт Корпоративный менеджмент Ч URL:Ссыка на домен более не работаетp>

56. Козырь Ю. Применение теории опционов в практике оценки // Рынок ценных бумаг. 1999. - № 11. Ч с. 57 -61.

57. Количественные методы финансового анализа: Пер.с англ./ Под ред. С. Дж. Брауна, М.П. Крицмена. М.: Инфра-М, 1996.- 336 с.

58. Конов Ю. Рыночная стоимость товарного знака // Экономика и жизнь. -1995.-№18.-с. 17.

59. Котлер Ф. Основы маркетинга. М.: Прогресс, 1990. - 736 с.

60. Коуз Р.Г. Природа фирмы: влияние // Природа фирмы: Пер. с англ. М.Я. Каждана / Под ред. О.И.Уильямсона, С.Дж.Уинтера. М.: Дело, 2001. -с. 92-111

61. Коуз Р.Г. Природа фирмы: истоки // Природа фирмы: Пер. с англ. М.Я. Каждана / Под ред. О.И.Уильямсона, С.Дж.Уинтера. М.: Дело, 2001. -с. 53-73

62. Коуз Р.Г. Природа фирмы // Теория фирмы / Под ред. В.М. Гальперина.-СПб.: Экономическая школа (Вехи экономической мысли; Вып. 2), 1995. -534 с.

63. Коуз Р.Г. Фирма, рынок и право: Пер. с англ. Б. Пинскера / Науч. ред. Р. Капелюшников. М.: Дело, 1993. - 192 с.

64. Кривец В.В. Методы определения стоимости бизнеса, основанные на оценке активов пердприятий: Учеб. пособие. Владивосток: Изд-во ДВГАЭУ, 1999.-76 с.

65. Крым А.Б. Теория ренты. Рынок природных ресурсов: Лекция.- М.: Московский университет потребительской кооперации, 2003.- 32 с.

66. Крюков В.А. Учет специфики активов в процессе реорганизации нефтегазового сектора // Экономическая наука современной России. 2000. - №2. Ч с.84-93.

67. Леонтьев Б.Б., Мамаджанов Х.А. Принципы и подходы к оценке интелектуальной собственности и нематериальных активов. М.: РИНФО, 2003.

68. Лынник Н.В., Кукушкин А.Г., Подшибихин Л.И. Интелектуальная собственность и нематериальные активы. -М.: ИНИЦ, 1998.

69. Львов Ю.А. Квазинейтральная рискофобия // Моделирование экономических процессов и структур: Сб. науч. тр.-СПб.: СПбГИЭА, 1999. -244 с.

70. Львов Ю.А. Модели инвестиционных рисков // Моделирование рыночных структур и процессов : Сб. науч. тр. СПб.: СПбГИЭА, 1998. - 140 с.

71. Майн X., Осаки С. Марковские процессы принятия решений: Пер. с англ. В.В.Калашникова, B.C. Манусевича / Под ред. Н.П.Бусленко- М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит. Ч 1977 Ч 176 с.

72. Малыхин В.И. Математика в экономике: Учебное пособие. М.: ИНФРА-М, 2002. - 352 с. - (Серия Высшее образование).

73. Маршал А. Принципы экономической науки: В 3 т.: Пер. с. англ. М.: Прогресс, 1993.- 1078 с.

74. Маетен С. Правовая основа фирмы // Природа фирмы: Пер. с англ. М.Я. Каждана / Под ред. О.И.Уильямсона, С.Дж.Уинтера. М.: Дело, 2001. Ч с. 294-318

75. Мигром П., Роберте Дж. Экономика, организация и менеджмент, том 1 / Пер. с англ. под редакцией И.И. Елисеевой, В.Л. Тамбовцева. СПб.: Экономическая школа, 1999. - 468 с.

76. Мокрышев В.В., Адошин В.М. Оценка исключительных прав корпораций и высоко технологических компаний. М.: ИНИЦ Роспатента, 2003.- 130 с.

77. Мокрышев В.В., Адошин В.М. Управление исключительными правами /интелектуальной собственностью, нематериальными активами/ в конкурентной борьбе. М.: ИНИЦ Роспатента, 2002.- 212 с.

78. Мочанова Е.А., Джермакян В.Ю., Гоник B.C. Ситуация на патентном рынке России в области нефтегазодобывающей промышленности. -М.:Инфра Ч М, 1996.

79. Мухопад В.И. Лицензионная торговля: маркетинг, ценообразование, управление. М.: ИНИЦ Роспатента, 2002. - 339 с.

80. Найт Ф.Х. Прибыль // Вехи экономической мысли: Рынки факторов производства Т. 3. / Под ред. Гальперина. Ч СПб: Экономическая школа, 1999.-с. 434-448

81. Олейник А. Теорема Коуза и трансакционные издержки // Вопросы экономики.- 1999.-№5.- с.139-159.

82. Осташевская А.И. Проблемы оценки рисков инвестиционных решений // Моделирование рыночных структур и процессов : Сб. науч. тр. Ч СПб.: СПбГИЭА, 1998.-140 с.

83. Полани М. Личностное знание: На пути к посткритической философии: Пер. с англ. Ч М.: Прогресс, 1985. 344 с.

84. Природа фирмы: Пер. с англ. М.Я. Каждана / Под ред. О.И.Уильямсона, С.Дж.Уинтера. М.: Дело, 2001. - 368 с.

85. Прохоров Ю.В., Розанов Ю.А. Теория вероятностей. Основные понятия. Предельные теоремы. Случайные процессы. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1967.-496 с.

86. Разовский Ю.В. Сверхприбыль недр.- М.: Эдиториал УРСС, 2001.- 224 с.

87. Рамзаев М. Гибкость стоимости и стоимость гибкости // Интернет сайт Инфо-Бизнес - URL: Ссыка на домен более не работаетp>

88. Розен Ш. Трансакционные издержки и внутренние рынки труда // Природа фирмы: Пер. с англ. М.Я. Каждана / Под ред. О.И.Уильямсона, С.Дж.Уинтера. М.: Дело, 2001. - с. 112-134

89. Саймон Г. Теория принятия решений в экономической теории и науке о поведении // Теория фирмы / Под ред. В.М. Гальперина. СПб.: Экономическая школа, 1995. Ч с.54-72.

90. Салун В. Как правильно выбрать ставку дисконта // Рынок ценных бумаг. Ч1999.-№4(139).-с.30-33.

91. Санников А.Г., Корчагин А.Д. Экономическое содержание товарного знака и организация независимой службы по оценке стоимости товарных знаков// Патентная информация. 1995. - №1. - с.92-98.

92. Свешников A.A. Прикладные методы теории случайных функций. Изд. 2-е, переработ и допон. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит. Ч 1968. (Физико-математическая б-ка инженера.) - 464 е., ил.

93. Селивановский С.А. Промышленная интелектуальная собственность / Под ред. Борщевского М.Ю.- М.: Белые альвы, 1996.- 64с.

94. Словарь современной экономической теории Макмилана: Пер. с англ. Д.У. Пирса. М.: ИНФРА-М, 2003. - 608 с.

95. Соколов В.Н. Методы оценки предприятия /СПбГИЭА. СПб., 1998.-144с.

96. Стиглер Дж.Дж. Экономическая теория информации: Пер. с англ. JI.C. Горшковой // Теория фирмы / Под ред. В.М. Гальперина. Ч СПб.: Экономическая школа, 1995. Ч с. 507-529

97. Стоимость предприятия: теоретические подходы и практика оценки / Под науч. Ред. H.A. Абдулаева, H.A. Колайко. М. Высшая школа предпринимательства, 1999.

98. Теория прибыли: лекция 40 // Экономическая школа. Ч 1998. Ч Вып. 4. Ч с. 223-232.

99. Теория ренты: Лекция по курсу Экономическая теория/ Сост.: С.И. Маслова; Моск. ун-т потреб, кооп.; Саран, кооп. ин-т МУПК.- М.: Саранск,2000. 28 с.

100. ЮО.Терпугов А.Ф. Математика рынка ценных бумаг. Томск: ТГПУ, 2000.

101. Уильямсон О.И. Логика экономической организации // Природа фирмы: Пер. с англ. М.Я. Каждана / Под ред. О.И.Уильямсона, С.Дж.Уинтера. М.: Дело, 2001. -с. 135-174

102. Уильямсон О.И. Фирмы и рынки // Современная экономическая мысль. -М.: Прогресс, 1981, с.271-297.

103. Уотшем Т. Дж., Паррамоу К. Количественные методы в финансах: Учеб. пособие для вузов / Пер. с англ. под ред. М.Р. Ефимовой. М.: Финансы, ЮНИТИ, 1999.-527 с.

104. Фридман Л.И., Ибрагимова Н.В., Зац A.C. Оценка объектов интелектуальной собственности и нематериальных активов. Учеб. пособ. -Уфа: Уфимский государственный нефтяной технический университет, 2000.

105. Хан Г., Шапиро С. Статистические модели в инженерных задачах: Пер. с англ. Е.Г.Коваленко / Под ред. В.В. Налимова. М.: изд-во Мир, 1969.

106. Харт О. Непоные контракты и теория фирмы // Природа фирмы: Пер. с англ. М.Я. Каждана / Под ред. О.И.Уильямсона, С.Дж.Уинтера. М.: Дело, 2001. - с. 206-236

107. Ховард P.A. Динамическое программирование и марковские процессы. -М.: Советское радио, 1964.

108. Черкесова Э.Ю. Цена и рента в горнодобывающей промышленности: Монография / Шахтинский ин-т ЮРГТУ.- Новочеркасск: ЮРГТУ, 2000.271 с.

109. Ю.Шарп У., Александер Г., Бэйли Дж. Инвестиции: Пер. с англ. Ч М.:1. ИНФРА-М, 1997. 1024 с.

110. ЫНаститко А.Е. Новая теория фирмы. М.: ТЕИС, 1996.

111. Ширяев А.Н. Вероятность: Учеб. пособ. для вузов.- 2-е изд., перераб. и доп.- М.:Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1989.- 640с.

112. Экономическая рента: лекция 36 // Экономическая школа. 1998. Ч Вып. 4. -с. 107-131.

113. Эрроу К.Дж. Информация и экономическое поведение // Вопросы экономики. Ч 1995. №5.

114. Эрроу К.Дж. К теории ценового приспособления: Пер. с англ. Л.А.Платовских // Теория фирмы / Под ред. В.М. Гальперина. СПб.: Экономическая школа, 1995.- с. 432-447

115. Пб.Юдкевич М.М., Подкозина Е.А., Рябинина А.Ю. Основы теории контрактов. Учебное пособие.- М.: ГУ ВШЭ, 2002

116. И7.Яковец Ю.В. Рента, антирента, квазирента в глобально-цивилизационном измерении- М.: ИКЦ Академкнига, 2003.- 240 с.

117. И8.Яременко Ю.В. Теория и методология исследования многоуровневой экономики. М.: Наука, 1997

118. Alchian A. Uncertainly, evolution and economic theory // Journal of Political Economy. 1950. - vol. 58. - June. - P.211-221

119. Alchian A., Demsetz H. Production, information costs and economic organization // American Economic Review. Ч 1972. vol. 62. Ч December. - P. 777-795

120. Barnard Ch. The Functions of the Executive. Cambridge: Harvard University Press, 1962

121. Barzel Y. Economic Analysis of Property Rights.- Cambridge and New York: Cambridge University Press, 1989

122. Chandler A.D., Jr. Strategy and Structure. Cambridge, Mass.: MIT Press, 1962

123. Commons J.R. Institutional Economics.- Madison: University of Wisconsin Press, 1970

124. Damodaran A. Option Pricing Theory and Option Pricing Theory and Applications // Интернет-сайт Асвата Дамодарана URL: Ссыка на домен более не работает~adamodar.

125. Damodaran A. The Promise and Peril of Real Options // Интернет-сайт Асвата Дамодарана URL: Ссыка на домен более не работает~adamodar.

126. Fama E.F., Jensen M.C. Separation of Ownership and Control // Journal of Law and Economics. 1983.-n 26.-P. 301-326

127. Hayek F. The use of knowledge in society // American Economic Review. Ч 1945. vol. 35. - September. - P. 519-530

128. Jensen M.C., Meckling W.H. Theory of the Firm: Managerial Behavior, Agency Cost and Ownership Structure // Journal of Financial Economy. Ч 1976. V.3. Ч P. 305-360

129. Knight F.H. Risk, Uncertainly and Profit.- New York: Harper&Row, 1965

130. Mincer K. Investment in Human Capital and Personal Income Distribution // Journal of Political Economy. -1958. 66(4). - P. 283-302

131. Pettit J. Applications in Real Options and Value-based Strategy // Интернет-сайт Асвата Дамодарана URL: Ссыка на домен более не работает~adamodar.

132. Schultz T.W. Investment in Human Capital: The Role of Education and of Research. New York, 1971

133. Simon H.A. Administrative Behavior. New York: Macmillan, 1961

134. Teece D., Monteverde K. Supplier Switching Costs and Vertical Integration in the Automobile Industry // Bell Journ. Econ. 1982. - vol. 13. - Spring. - P. 206213

135. Williamson O.E. Markets and Hierarchies: Analysis and Antitrust Implications. New York: Free Press, 1975

Похожие диссертации