Имитационное моделирование инвестиционной деятельности в сфере услуг сотовой связи тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
Автореферат
| Ученая степень | кандидат экономических наук |
| Автор | Облакова, Анна Владимировна |
| Место защиты | Москва |
| Год | 2009 |
| Шифр ВАК РФ | 08.00.13 |
Диссертация
Автореферат диссертации по теме "Имитационное моделирование инвестиционной деятельности в сфере услуг сотовой связи"
На правах рукописи ББК 65В631-56
003487439
Облакова Анна Владимировна
ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В СФЕРЕ УСЛУГ СОТОВОЙ СВЯЗИ
08.00.13 - Математические и инструментальные методы
экономики
1 О ДЬК 2009
Автореферат
диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук
Москва 2009
003487439
Работа выпонена на кафедре Математическое моделирование экономических процессов ФГОУ ВПО Финансовая академия при Правительстве Российской Федерации
Научный руководитель кандидат технических наук, доцент
Трегуб Илона Владимировна
Официальные оппоненты доктор экономических наук, профессор
Емельянов Александр Анатольевич
кандидат экономических наук, доцент Щепина Ирина Наумовна
Ведущая организация
ГОУ ВПО Российская экономическая академия им. Г.В.Плеханова
Защита состоится 16 декабря 2009 г. в 10-00 часов на заседании совета по защите кандидатских и докторских диссертаций Д 505.001.03 при ФГОУ ВПО Финансовая академия при Правительстве Российской Федерации по адресу: 125993, Москва, Ленинградский проспект, д. 55, ауд. 213.
С диссертацией можно ознакомиться в диссертационном зале Библиотечно-информационного комплекса ФГОУ ВПО Финансовая академия при Правительстве Российской Федерации по адресу: 125993, г. Москва, Ленинградский проспект, д. 49, комн. 203.
Автореферат разослан 13 ноября 2009 г. и размещен на официальном сайте ФГОУ ВПО Финансовая академия при Правительстве Российской Федерации: www.fa.ru
Ученый секретарь совета Д 505.001.03,
кандидат экономических наук, доцент
I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы исследования. Рынок сотовой связи в настоящий момент является одним из крупнейших по величине инвестиционных вложений в России. Общая сумма инвестиций исчисляется милиардами рублей. Дальнейшее развитие отрасли мобильных телекоммуникаций напрямую зависит от объема инвестиционных вложений компаний, оказывающих услуги сотовой связи. В настоящее время это приобретает особую значимость в связи с переходом современных технологий сферы сотовой связи на новый этап развития - сети третьего поколения (30 сети), что потребует крупных инвестиций для замены технического оснащения и программного обеспечения.
Реализация инвестиционных проектов в сфере сотовой связи осуществляется в условиях неопределенности, поэтому часто даже качественно составленный бизнес-план проекта не сможет гарантировать то, что в условиях высокорискованной экономики России реализуемый инвестиционный проект сможет обеспечить заложенные в бизнес-плане эффективность и прибыльность.
В условиях неопределенности у инвестиционного проекта на рынке сотовой связи могут возникать несколько сценариев реализации. Одним из наиболее обоснованных современных подходов к анализу и оценке эффективности и рисков инвестиционных проектов является имитационное моделирование. Имитационное моделирование позволяет наиболее поно учесть и количественно оценить все риски, возникающие в процессе реализации инвестиционного проекта.
В связи с этим становится очевидной актуальность темы, посвященной имитационному моделированию инвестиционной деятельности на рынке услуг сотовой связи. Применение имитационного моделирования для принятия обоснованных инвестиционных решений представляет интерес с позиций развития теории оценки эффективности и анализа рисков инвестиционных проектов сферы услуг сотовой связи в условиях неопределенности.
Выбор тематики, основных направлений и содержания диссертационного исследования продиктован объективной необходимостью научного анализа проблем оценки эффективности и рисков инвестиционных проектов сферы сотовой связи с целью формирования комплексного подхода к принятию решения о реализации инвестиционного проекта на рынке услуг сотовой связи на основе применения метода имитационного моделирования.
Степень разработанности проблемы. Проблематика инвестиционного анализа в различных аспектах исследована в работах Д.С.Алексанова, Л.С.Валинуровой, П.Л.Виленского, И.М.Вокова, Л.Т.Гиляровской, М.В.Грачевой, Д.А.Ендовицкого,
B.В.Ковалева, В.М.Кошелева, Е.А.Кучариной, В.Н.Лившица, М.А.Лимитовского, И.В.Липсица, А.Ю.Медведева, В.П.Савчука, С.А.Смоляка, И.В.Сорокиной, Г.С.Староверовой, В.Б.Чернова, и др.
В числе зарубежных авторов следует указать В.Береяса, Г.Бирмана, И.А.Бланка, З.Боди, Р.Брауна, Дж.Вейса, А.Кейна, С.Керри, Х.Керцнера, Г.Кэмпбела, А.Маркуса,
C.Саввакиса, Р.М.Уайдмана,, П.М. Хавранека, У.Шарпа, С.Шмидта, Ф.Фабоцци и др.
При написании работы были также изучены труды отечественных и зарубежных специалистов в области применения информационных технологий в экономике и бизнесе: К.Карберга, В.ЕЛихтенштейна, В.Г.Неймана, Г.В.Росса, И.Ф.Цисаря и др.
Вопросам применения имитационного моделирования посвяшены труды отечественных авторов, среди которых следует отметить: К.А.Багриновского, В.Н.Бусленко, М.В.Грачеву, А.А.Емельянова, В.П.Кирлицу, Н.Б.Кобелева, Н.НЛычкину, В.И.Малюгина, Ю.Н.Павловского, С.Б.Перминова, И.М.Соболя, Ю.С.Харина и др.
Среди иностранных специалистов данную проблематику исследовали П.Джэкел, Дж.Касела, Дж.Клейнен, Т.Х.Нейлор, К.П.Роберт, Дж.С.Фишман, Дж.М.Хеммерсли, Д.С.Хэндскомб, Р.Шеннон.
Анализ работ указанных авторов показал, что наряду с достаточно глубокой проработанностью проблематики инвестиционного анализа и возможностей применения имитационного моделирования в экономике, имеют место дискуссионность, а в отдельных случаях и противоречивость подходов к анализу эффективности и рисков инвестиционных проектов и применению имитационного моделирования в инвестиционном анализе.
Несмотря на многочисленные публикации по вопросам инвестиционного анализа и возможностям применения имитационного моделирования недостаточно проработанными остаются вопросы комплексной методики инвестиционного анализа на рынке услуг сотовой связи, классификации проектных рисков в сфере мобильной связи, учета и оценки проектных рисков сотовых операторов, применения имитационного моделирования для оценки эффективности и рисков инвестиционных проектов в сфере сотовой связи.
Необходимость совершенствования методики применения имитационного моделирования в инвестиционном анализе на рынке услуг сотовой связи, наличие ряда нерешенных и дискуссионных вопросов обусловливают актуальность темы исследования, предопределяя его цель, задачи и содержание.
Целью диссертационного исследования является разработка комплекса имитационных моделей инвестиционной деятельности на рынке сотовой связи.
Для достижения цели исследования были поставлены следующие задачи:
Проанализировать состояние и тенденции развития рынка услуг сотовой связи России;
Осуществить систематизацию и сравнительный анализ методов оценки эффективности и рисков инвестиционных проектов;
- Определить и классифицировать риски инвестиционных проектов на рынке сотовой связи;
- Сформировать агоритм анализа инвестиционных проектов в сфере услуг сотовой связи с применением имитационного моделирования;
- Построить математические модели денежных потоков сотовых операторов при реализации инвестиционных проектов;
Построить имитационные модели реализации инвестиционных проектов на рынке сотовой связи;
- Апробировать разработанные модели на проекте Расширение зоны покрытия в Краснодарском крае;
- Выработать рекомендации для принятия решения о реализации инвестиционного проекта Расширение зоны покрытия в Краснодарском крае.
В качестве предмета исследования диссертации выступают методы анализа и оценки эффективности и рисков инвестиционных проектов на рынке сотовой связи.
Объект исследования - инвестиционная деятельность компаний, оказывающих услуги сотовой связи.
Теоретической и методологической основой исследования послужили теоретические и методологические положения, содержащиеся в трудах российских и зарубежных авторов в области оценки эффективности и рисков инвестиционных проектов и применения имитационного моделирования.
В процессе написания работы были применены следующие методы исследования: методы теории вероятностей и математической статистики, экономико-математического моделирования, экопометрические методы, методы экспертных оценок.
Область исследования. Содержание диссертационного исследования соответствует
п. 1.4 Разработка и исследование моделей и математических методов анализа
микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и
предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления,
способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений паспорта ВАК РФ по специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики.
Информационную основу исследования составили фундаментальные и прикладные работы отечественных и иностранных авторов по вопросам инвестиционного анализа и применения имитационного моделирования, материалы, публикуемые в периодической печати, нормативно-правовые акты Российской Федерации, методические разработки в области инвестиций и их анализа, источники Интернет, статистические данные операторов связи, отчеты аналитических агентств.
Научная новизна диссертационного исследования заключается в развитии методического аппарата применения имитационного моделирования в инвестиционном анализе на рынке услуг сотовой связи. Новыми являются следующие научные результаты:
1. Разработан критерий классификации проектных рисков сотовых операторов в зависимости от их возникновения на различных стадиях реализации инвестиционного проекта; на его основе произведена классификация проектных рисков на рынке услуг сотовой связи, что позволяет сотовым операторам осуществлять своевременные мероприятия по управлению рисками на каждой стадии инвестиционного проекта.
2. В соответствии с предлагаемой классификацией проектных рисков сотовых операторов, существенно допонена имеющаяся в Методических рекомендаций по оценке эффективности инвестиционных проектов (МР) методика определения рисковых премий. Предложенные методики, в отличие от МР, позволяют определить рисковую премию, учитывающую весь спектр проектных рисков сферы сотовой связи.
3. Разработан агоритм имитационного моделирования сценариев реализации инвестиционных проектов на рынке сотовой связи, детализирующий процесс инвестиционного анализа в сфере сотовой связи.
4. Выявлены стохастические и детерминированные составляющие (переменные и параметры) денежных потоков сотовых операторов и на их основе построены математические модели оценки эффективности инвестиционных проектов с учетом различных схем финансирования, отражающие специфику сферы сотовой связи и особенности российского законодательства в области налогообложения.
5. Построены имитационные модели реализации инвестиционных проектов на рынке услуг сотовой связи для случаев собственного финансирования и финансирования с привлечением заемных средств, впервые учитывающие ключевые показатели деятельности сотовых операторов, такие как MOU, SAC и др.
Теоретическая и практическая значимость исследования. Теоретическая значимость научных результатов заключается в том, что основные положения и выводы диссертации развивают теоретико-методологическую базу инвестиционного анализа, способствуя решению прикладных задач на основе применения имитационного моделирования.
Практическая значимость полученных результатов заключается в том, что разработанные в диссертации классификация проектных рисков сотовых операторов, методики установления премий за проектные риски на рынке мобильных телекоммуникаций, математические и имитационные модели реализации инвестиционных проектов сферы сотовой связи ориентированы на широкое применение различными участниками инвестиционных проектов на рынке услуг сотовой связи: сотовыми операторами, выступающими в качестве инициаторов инвестиционных проектов; инвесторами, принимающими решение о вложении средств в тот или иной проект на рынке сотовой связи; банками, принимающими решение об инвестиционном кредитовании компаний, оказывающих услуги мобильной связи.
Результаты диссертационного исследования могут быть использованы при обучении и повышении квалификации специалистов в области менеджмента и инвестиционного анализа.
Практическое значение имеют:
Методики установления премий за проектные риски сферы сотовой связи; Агоритм имитационного моделирования сценариев реализации инвестиционных проектов на рынке мобильных телекоммуникаций; Математические модели денежных потоков и оценки эффективности инвестициогаак проектов сотовых операторов для случаев собственного финансирования и финансирования с привлечением заемных средств; Вероятностные модели прогнозирования показателей продожительности звонка в расчете на одного абонента (MOU) и затрат оператора в расчете на одного абонента (SAC);
Эконометрические модели прогнозирования числа абонентов сотового оператора;
Имитационные модели реализации . инвестиционных проектов с учетом возможностей финансирования за счет собственных средств и с привлечением заемных ресурсов.
Апробация и внедрение результатов исследования. Основные положения и результаты исследования были изложены и обсуждены на следующих конференциях:
Всероссийская научно-техническая конференция Наукоемкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе (Калуга, 2006), Третья Всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности Имитационное моделирование. Теория и практика (Санкт-Петербург, 2007), ХЬУИ Международная научная студенческая конференция Студент и научно-технический прогресс (Новосибирск, 2009), X Всероссийский симпозиум по прикладной и промышленной математике (Санкт-Петербург, 2009), V Международная научно-практическая конференция Экономическое прогнозирование: модели и методы (Воронеж, 2009 г.), 11-я Международная научно-практическая конференция ЭКОНОМИКА, ЭКОЛОГИЯ И ОБЩЕСТВО РОССИИ В 21-м СТОЛЕТИИ (Санкт-Петербург, 2009), Вторая молодежная научно-практическая конференция Россия XXI век (Владивосток, 2009), Международная научная конференция Молодежь и экономика (Ярославль, 2009), Четвертая Всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности Имитационное моделирование. Теория и практика (Санкт-Петербург, 2009).
Результаты исследования нашли практическое применение в Управляющей компании Петропавловск ФИНАНС, КБ Экспобанк ООО и ОАО М2М Прайвет Банк. В аналитической работе данных предприятий и банков используются авторские методики установления премий за проектные риски на рынке сотовой связи, агоритм имитационного моделирования сценариев реализации инвестиционных проектов сферы мобильных телекоммуникаций, математические и имитационные модели реализации инвестиционных проектов сотовых операторов.
Материалы исследования используются кафедрой Математическое моделирование экономических процессов ФГОУ ВПО Финансовая академия при Правительстве Российской Федерации в преподаваний учебной дисциплины Имитационное моделирование. Внедрение результатов исследования в указанных организациях подтверждено соответствующими документами.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 печатных работ (в том числе 3 -в изданиях, определенных ВАК) общим объемом 7,77 п.л., из них авторский объем составляет 5,57 п.л.
Структура и объем работы. Структура диссертации обусловлена целью, задачами и логикой исследования. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы, включающего 123 наименования, и 35 приложений.
Диссертация включает 19 рисунков, 75 таблиц, 183 формулы. Общий объем работы составляет 200 страниц.
II. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
1. Разработан критерий классификации проектных рисков сотовых операторов в зависимости от их возникновения на различных стадиях реализации инвестиционного проекта; на его основе произведена классификация проектных рисков на рынке услуг сотовой связи.
В связи с непростой экономической ситуацией в последнее время риски капитальных вложений существенно выросли, что приводит к необходимости наличия у организаторов и участников инвестиционных вложений четкого понимания и знания спектра рисков, присущих тому или иному инвестиционному проекту па рынке сотовой связи.
В теории инвестиционного анализа предложено множество классификаций проектных рисков, в основе которых лежат самые разнообразные критерии. Однако в современных условиях участникам инвестиционных проектов на рынке услуг сотовой связи необходимо учитывать особенности отрасли при принятии решения о реализации проекта.
В данном исследовании предлагается классификация проектных рисков сотовых операторов, которая не только позволяет учесть специфику сферы мобильных коммуникаций, но и принимать более обоснованные решения, так как в основе классификации лежит критерий возникновения риска па различных стадиях реализации инвестиционного проекта.
Данный принцип позволяет участникам сконцентрировать свое внимание именно на тех рисках, которые специфичны для конкретной фазы реализации инвестиционного проекта, что будет способствовать проведению своевременных мероприятий по управлению рисками.
При оценке эффективности инвестиционного проекта сферы услуг сотовой связи любой из представленных в классификации рисков или несколько рисков в совокупности могут существенно повлиять на результаты анализа. Именно поэтому в процессе реализации инвестиционного проекта разработчикам и организаторам следует как можно более ответственно подойти к процедуре оценки сопутствующих проекту рисков с целью осуществления предупредительных мероприятий по управлению рисками.
Разработанная классификация проектных рисков сотовых операторов представлена на
Рис. 1.
Проектные риски па рынке сотовой связи
. ... ...
Риски инвестиционной фазы ИП Риски фазы оказания услуг сотовой свази
(.Риск недофинансирования проекта; I.Риски оказания услуг сотовой связи;
А)Риск недобросовестности участников ИП; А)Риски роста затрат.
Б)Риск ухудшения финансового положения - Риски ошибок в оценке затрат, допущенные на стадии
участников ИП; обоснования ИП;
В)Риск смсвы руководства компании- - Технологические риски (риск технологических ошибок, риск
организатора ИП, использования новых технологий);
Г)Риск устанойпеиия госу царстве иных - Риски роста йен иа комплектующие телематического
ограничений на привлечение иностранных оборудования;
инвестиций в отрасль; - Риск невыхода на проектную мощность;
2.Риск увеличения стоимости проекта: - Риск снижения качества оказываемых услуг сотовой связи.
А)Риск ошибок в проектировании; Б)Рнски технических неисправностей:
Б)Риск роста иен, налогов, пошлин и прочих - Риск системных неисправностей;
внешних факторов; - Риск возникновения аварий.
В)Рнск невыпонения обязательств - Риск нарушения защищенности сети;
поставщиками и подрядчиками; В)ЭкологнческиЙ риск;
З.Риск увеличения сроков проекта: Г)Управленческий риск;
А)Риск невыпонения обязательств Д)Оггерационныс риски:
поставщиками я подрядчиками; - Риск неверной маршрутизации сообщений;
Б)Риск ошибок в проектировании и Х Риск внутреннего и внешнего мошенничества;
осуществлении работ; - Риск ошибок в формировании счетов;
В)Риек возникновения аварий; - Риск несовершенства бизнес-процессов;
Г)Риски изменений макроэкономических - Риск ошибок тарификации;
показателей; - Рисгг операторского мошенничества;
Д)Административные риски; Х Риск ошибок во взаиморасчетах с операторами и пр.
Б)Риск форс-мажорных обстоятельств; 2.Маркетинговые риски:
4.Риск недостижения запланированных параметров А)Риск недостижения заданных объемов оказываемых сотовых
ИП: услуг;
А)Риск выявления дефектов телематического Б)Риск задержка с выходом на рынок;
оборудования, его комплектности или СМР; В)Риск ошибок в выборе оказываемых сотовых услуг ин рынка
Б)Риск выявления ошибок, не позволяющих оказания услуг,
организовать процесс оказания сотовых услуг, Г)Рмск ошибок в оценке рынка услуг сотовой связи;
достаточный уровень сотовых услуг; Д)Риек выбора неверной маркетинговой стратегии, ценовой
5. Рис к технической неосуществимости проекта: политики, рекламной политики;
А)Рисх грубых ошибок в проектировании; Е)Риск снижения тарифов на оказываемые сотовые услуги в связи с
Б)Риск ошибок в выборе предлагаемых сотовых высокой конкуренцией на рынке сотовой связи;
услуг; Ж)Риск недостижения запланированного роста абонентской базы в
В)Риск ошибок в выборе технологии оказания связи с ограниченной информацией о рынке мобильной связи;
услуг сотовой связи; 3)Рискн неспособности поддерживать и развивать дилерскую есть;
Г)Риск неудачного выбора территории оказания И)Риск неконкурентоспособности оказываемых услуг в связи с
сотовых услуг. быстрыми технологическими изменениями в отрасли
Риски, возникающие как на инвестиционной фазе, так и на стадии оказания услуг сотовой связи
(.Риск невыпонения обязательств поставщиками и подрядчиками-
А)Риск превышения стоимости работ; Б)Риск затягивания сроков работ, поставки и установки телематического оборудования и его комплектующих
2.У правленческие риски;
A)Рискн ошибок руководства сотового оператора; Б)Рискн ошибок в управлении строительством
объектов, необходимых для оказания сотовых услуг,
B)Рнск ошибок, связанных с приобретением телематического оборудования и его комплектующих и их установке;
3. Административные риски;
A)Риски неполучения или задержек в получении лицензий на оказание услуг сотовой связи, разрешений государственных регулирующих и надзорных органов;
Б)Риски изменения назорно-регупруюших норм;
B)Риск неполучения доступа к необходимому спектру частот;
Г)Риск снижения расчетной таксы за терминацию вызова на сеть;
Д)Рнск признания сотового оператора доминирующей компанией на рынке и предоставление ФАС права регулировать тарифы сотового оператора;
4.Финансовые риски:
А Инфляционный и дефляционный риски; Б)Выиотный риск; В)Процснтный риск;
5.Региональные и страновые риски: А)Политические риски; БуЭкономкческне риски;
6.Юрндичсские риски:
A)Риск изменения валютного законодательства; Б)Риск изменения таможенного законодательства и
пошлин;
B)Риск изменения налогового законодательства; Г)Риск изменения требований по лицензированию
деятельности сотовых операторов,
6.Риск форс-мажорных обстоятельств_
Рис. 1. Классификация проектных рисков на рынке услуг сотовой связи
2. В соответствии с предлагаемой классификацией проектных рисков сотовых операторов, существенно допонена имеющаяся в МР методика определения рисковых премий.
В результате анализа МР, был сделан вывод о недостаточной проработанности вопроса учета многообразия проектных рисков в сфере сотовой связи. В МР вопрос учета риска при анализе инвестиционных проектов решается путем включения рисковой премии в ставку дисконтирования при расчете критериев эффективности проектов.
Однако из всего спектра проектных рисков процесс определения рисковой премии описан только для трех категорий риска: странового риска, риска недобросовестности участников проекта и риска недополучения предусмотренных проектом доходов, что может привести к установлению необоснованно заниженной рисковой премии. Важно отметить, что при оценке эффективности инвестиционного проекта на рынке услуг сотовой связи целесообразным считается принимать во внимание все сопутствующие инвестиционному проекту риски. В связи с этим, в соответствии с разработапной и представленной выше классификацией, предложено допонить МР установлением рисковых премий за каждый риск, присутствующий на той или иной стадии реализации инвестиционного проекта в сфере услуг сотовой связи.
В исследовании предложено два различных варианта уточнения МР в части установления рисковых премий по проектным рискам в сфере сотовой связи:
1) На основе дифференциации уровней рисков, предложенной в МР, и анализа
проектных рисков на рынке сотовой связи произведена группировка факторов по уровню риска.
2) В связи с отсутствием в МР обоснования установленных рисковых премий в
зависимости от уровня риска предложен экспертный метод определения рисковых надбавок по каждому виду риска сферы оказания услуг сотовой связи.
Примером применения обеих методик может служить процесс определения надбавок за операционный риск.
В соответствии с первой из методик, исследователь определяет рисковую надбавку на основании Таблицы 1, содержащей сгруппированные факторы операционного риска:
Таблица 1
Величина риска Пример ситуаций, приводящих к росту операционного риска Величина премии за риск, %
Низкий Надежная система информационной безопасности; Надежное программное обеспечение; 3-5
Величина риска Пример ситуаций, приводящих к росту операционного риска Величина премии за риск, %
Четкая система отбора, найма и обучения персонала; Высокая квалификация персонала; Наличие четкой системы разграничения пономочий и контроля за операциями; Наличие у сотового оператора четких внутренних инструкций, порядков н процедур, соблюдаемых всеми сотрудниками
Средний Наличие системы информационной безопасности; Опробованное программное обеспечение; Наличие системы отбора, найма и обучения персонала; Достаточная квалификация персонала; Наличие системы разграничения пономочий и контроля за операциями; Наличие у сотового оператора внутренних инструкций, порядков и процедур, соблюдаемых всеми сотрудниками 8-10
Высокий Недостаточно высокий уровень информационной безопасности; Недостаточно надежное программное обеспечение; Отсутствие четкой системы отбора, найма и обучения персонала; Недостаточная квалификация персонала; Наличие системы частичного разграничения пономочий и контроля за операциями; Наличие у сотового оператора внутренних инструкций, порядков и процедур, однако они не всегда соблюдаются сотрудниками 13-15
Очень высокий Низкий уровень информационной безопасности; Ненадежное программное обеспечение; Отсутствие обоснованной системы отбора, найма и обучения персонала; Низкая квалификация персонала; Отсутствие системы разграничения пономочий и контроля за операциями; Отсутствие у сотового оператора внутренних инструкций, порядков и процедур. 18-20
Применение второй методики основано на присвоении каждому из факторов риска
ранга от 1 до 4 (1 - Низкий риск, 2- Средний риск, 3 - Высокий риск, 4 - Очень высокий риск). Итоговый ранг по каждому риску определяется как простая арифметическая средняя рангов, установленных всеми экспертами для данного вида риска, округленная в большую сторону с целью рассмотрения пессимистического варианта. Затем количество наблюдений в
каждом стобце взвешивается по рангу, и определяется общая сумма балов, после чего рассчитывается среднее число балов, где каждый бал соответствует определенному уровню рисковой премии. Для абсолютно новых инвестиционных проектов предлагается устанавливать следующее соответствие: 1 бал равен 5% рисковой премии. Это позволит придерживаться схемы, соответствующей уровням рисковой надбавки в МР. В случае, когда у экспертов имеется опыт анализа инвестиционных проектов, подобных рассматриваемому, соответствие балов уровню рисковой премии определяется экспертами колегиально. В результате получится таблица следующего вида:
Таблица 2
Номер риска Вид риска 1 2 3 4
1 Риск неверной маршрутизации сообщений 1
2 Риск внутреннего мошенничества 1
3 Риск внешнего мошенничества 1
4 Риск ошибок в формировании счетов абонентов 1
5 Риск ошибок тарификации 1
6 Риск операторского мошенничества 1
7 Риск ошибок во взаиморасчетах с операторами 1
Количество наблюдений 3 4 0 0
Взвешенный итог 3 8 0 0
Общая сумма балов 11
Количество факторов риска 7
Среднее число балов 1,57
Величина премии за риск (1 бал = 5%) 7,86%
З.Разработан агоритм имитационного моделирования сценариев реализации
инвестиционных проектов в сфере сотовой связи.
В связи с ранее обозначенными особенностями текущей экономической ситуации в настоящее время особенно актуальным является применение методик, позволяющих осуществить наиболее обоснованный выбор инвестиционных проектов из всего многообразия существующих вариантов вложения средств на рынке сотовой связи.
Имитационное моделирование является одним из наиболее современных и мощных методов инвестиционного анализа и оценки рисков1.
В диссертационном исследовании разработан оригинальный агоритм инвестиционного анализа в сфере сотовой связи с использованием имитационного моделирования. Его применение в анализе эффективности и рисков инвестиционных проектов на рынке услуг сотовой связи позволяет не только принять обоснованное решение
1 Емельянов A.A. Имитационное моделирование в управлении рисками. - СПб.: Инжэкон, 2000. - 3 86 с.
о реализации или отказе от реализации того или иного инвестиционного проекта, но и позволяет определить сценарии, приводящие к наилучшим и наихудшим результатам от анализируемого проекта, что в свою очередь может способствовать своевременной корректировке параметров реализации проекта с целью достижения максимального эффекта от инвестиций. Предлагаемый агоритм имеет следующие особенности:
Упорядочивает процесс анализа инвестиционных проектов па рынке сотовой связи;
Содержит детализированное описание этапов инвестиционного анализа с применением имитационного моделирования;
Позволяет учесть специфику сферы сотовой связи при построении концептуальных, математических и имитационных моделей оценки эффективности инвестиционных проектов;
.Является универсальным при создании имитационных моделей для анализа инвестиционных проектов сотовых операторов в любой программной среде.
Общая схема анализа инвестиционных проектов сферы услуг сотовой связи может быть представлена в виде итеративного процесса, включающего в себя несколько этапов, которые изложены ниже:
Этап 1. Формулирование проблем анализа инвестиционного проекта сотового оператора.
На данном этапе осуществляется детальное изучение анализируемого инвестиционного проекта сотового оператора, основных особенностей его реализации, представляющих наибольший интерес для исследователя, а также определяются основные проблемы, цели и задачи исследования инвестиционного проекта. Результатом данного этапа является содержательное описание инвестиционного проекта, в ходе которого определяются особенности анализируемого инвестиционного проекта, а также описание внешней среды по отношению к инвестиционному проекту.
Этап 2. Создание концептуальной модели, описывающей особенности реализации инвестиционного проекта сферы услут сотовой связи.
На данном этапе происходит переход от реальной системы к логической схеме ее функционирования. Основные шаги этого процесса включают описание внешней среды, определение структуры модели, основных переменных и параметров модели и взаимосвязей между ними.
Переменные и параметры следует выбирать из следующего перечня величин, характеризующих деятельность оператора сотовой связи: число абонентов,
продожительность разговора для различных типов звонков (внутри операторской сети, на номера других операторов, на номера фиксированной связи), число отправляемых sms- и mms-сообщеиий, объем переданных данных, объем прочих оказываемых услуг, стоимость и себестоимость минуты разговора для различных типов звонков, стоимость и себестоимость отправки одного sms- и mms-сообгцения, стоимость и себестоимость передачи единицы данных, стоимость и себестоимость оказания единицы прочих услуг, величина дилерских вознаграждений и прочие величины на усмотрение разработчиков.
Обобщенная схема процесса построения концептуальной модели реализации инвестиционного проекта сотового оператора пред ставлена на Рис. 2.
Этап 3. Формализация концептуальной модели и создание математической модели денежных потоков инвестиционного проекта.
Целью этапа формализации является получение формального представления логико-математической модели движения денежных потоков от реализации инвестиционного проекта сферы услуг сотовой связи, то есть агоритмов поведения и взаимосвязей компонентов инвестиционного проекта. Этап создания формального описания результатов реализации инвестиционного проекта сотового оператора состоит в переводе элементов концептуальной модели на язык математических формул, построении математических моделей оценки эффективности и расчете значений критериев эффективности для базового сценария реализации проекта.
В случае если информации, представленной в содержательном описании инвестиционного проекта, будет недостаточно для формализации модели движения денежных потоков моделируемого проекта, разработчику модели необходимо будет вернуться к этапу составления содержательного описания и допонить его необходимыми данными, потребность в которых была обнаружена на этапе формализации анализируемого проекта.
Этап 4. Создание имитационной модели реализации инвестиционного проекта сотового оператора.
На данном этапе созданные ранее концептуальное и формальное описания модели денежных потоков исследуемого инвестиционного проекта сотового оператора преобразуется в имитационную модель. В данном исследовании имитационная модель реализуется в среде MS Excel. Это является одним из важнейших достоинств предлагаемой методики, так как потенциальным организатору и участникам инвестиционного проекта в сфере сотовой связи не требуется покупать и устанавливать какое-либо специальное программное обеспечение и получать навыки работы с ним.
Рис. 2. Создание концептуальной модели 16
Этап 5.Сбор и подготовка данных о входящих переменных и параметрах модели.
Определив переменные и параметры модели, а также взаимосвязи между ними, исследователь дожен перейти к сбору необходимой информации с целью осуществления всех необходимых расчетов для оценки эффективности и рисков инвестиционного проекта. Процессы подготовки и обработки данных о переменных и параметрах модели различаются: Данные о случайных переменных обрабатываются методами математической статистики с целью определения вероятностного распределения и построения вероятностных моделей переменных;
Данные о параметрах модели в случае необходимости прогнозируются с применением эконометрических моделей.
Этап б. Валидация и верификация имитационной модели реализации инвестиционного проекта на рынке сотовой связи.
На данном этапе исследователь оценивает адекватность модели, в результате чего сотовый оператор дожен достигнуть достаточного уровня уверенности в том, что выводы, сделанные на основе моделирования, будут правильными и применимыми для исследуемого инвестиционного проекта. Имитационные модели реализации инвестиционных проектов основываются на вероятностных моделях, построенных для переменных моделей, и эконометрических моделях, построенных для параметров модели. Гипотезы о вероятностном распределении переменных моделей дожны быть подтверждены методами математической статистики, а адекватность прогнозных моделей параметров - соответствующими экокометрическими методами.
Этап 7. Осуществление имитационного эксперимента.
Имитационный эксперимент заключается в генерации случайных сценариев реализации инвестиционного проекта в соответствии с законами распределения случайных переменных построенной модели и расчете критериев эффективности дня каждого сценария реализации проекта.
Этап 8. Анализ результатов имитационного моделирования.
В результате реализации имитационного эксперимента исследователь получает ряд сгенерированных значений критериев эффективности инвестиционного проекта, на основе которого определяется закон распределения результирующего показателя инвестиционного проекта. В итоге аналитик сможет оценить риски, сопутствующие реализации инвестиционного проекта, основываясь на показателях математического ожидания, среднеквадратического отклонения, коэффициента вариации. Кроме того, можно будет оценить вероятности получения значений критериев эффективности, свидетельствующих о
неэффективности анализируемого инвестиционного проекта на рынке сотовой связи. Подводя итоги проведенного инвестиционного анализа, исследователь будет готов к выработке рекомендаций и принятию решения о реализации инвестиционного проекта или отказе от него.
4. Выявлены переменные и параметры денежных потоков сотовых операторов п на их основе построены математические модели оценки эффективности инвестиционных проектов с учетом различных схем финансирования.
Одним из важнейших этапов применения разработанного агоритма является формирование математической модели денежных потоков при реализации инвестиционного проекта на рынке сотовой связи, на основе которой осуществляется оценка эффективности и рисков рассматриваемого проекта. Особенностью деятельности сотового оператора является предоставление широкого спектра услуг. Предлагаемые математические модели оценки эффективности инвестиционных проектов на рынке сотовой связи позволяют принять во внимание и учесть любые из оказываемых услуг по желанию компании, оказывающей сотовые услуги.
В связи с высокой стоимостью реализуемых на рынке сотовой связи инвестиционных проектов сотовые операторы часто прибегают к привлечению заемных ресурсов. В исследовании предлагается рассмотреть различные схемы финансирования инвестиционных проектов на рынке сотовой связи: собственное финансирование и финансирование с привлечением заемных средств. В связи с этим модели денежных потоков и оценки эффективности инвестиционного проекта будут отличаться. Модели для схемы собственного финансирования инвестиционного проекта обозначим буквой ла, для финансирования с привлечением заемных средств - буквой б.
Кроме того, предлагается использовать два типа моделей, первый из которых основывается на показателях в целом по абонентской базе сотового оператора, а второй - на показателях в расчете на одного абонента. Первый тип моделей будет обозначаться цифрой л1, второй - цифрой л2. Необходимость создания двух типов моделей продиктована ограниченным доступом к информации об оказываемых операторами услугах сотовой связи. В связи с этим модели типа л1 предназначены для использования непосредственно мобильными операторами, так как основываются на переменных и параметрах, данными о которых обладают только они. Модели типа л2 предназначены для общего пользования: доступ к информации о входящих переменных и параметрах не ограничен.
Для моделей типа л1 в качестве переменных и параметров выступают следующие величины (величины, отмеченные знаком л*, характерны только для моделей с участием заемных ресурсов):
Переменные: л,,, - число исходящих звонков г-го типа за /-й период; у/ц -продожительность -го типа исходящего звонка за г-й период; ри - цена минуты исходящего звонка 1-го типа в г-м периоде; Ъ1Л - число исходящих сообщений /-го типа в г-м периоде; -цена исходящего сообщения /-го типа в Г-м периоде; - объем переданных данных в г-м периоде; 4+г,< - стоимость передачи единицы данных в г-м периоде; - число прочих оказанных услуг т-го типа в г-м периоде (начиная с т = к + 2); I- стоимость единицы прочих оказанных услуг т-го типа в г-м периоде (начиная с т = к + 2)\
Параметры: сц - себестоимость минуты исходящего звонка '-го типа в г-м периоде; 4,1 - себестоимость исходящего сообщения /-го типа в ш периоде; - себестоимость передачи единицы данных в г-м периоде; т,, - себестоимость единицы прочих оказанных услуг яг-го типа в г-м периоде (начиная с т = к + 2); Р, - постоянные издержки в г-м периоде; А, - величина амортизационных отчислений в /-м периоде; Т, - ставка налога на прибыль в 1-м периоде; I, - инвестиционные затраты в /-м периоде; г - ставка дисконтирования; N - срок реализации инвестиционного проекта; 2 - полученные заемные средства в г-м периоде*; й;,, -процентная ставка по кредиту в г-м периоде*; /г.?,, - ставка рефинансирования Центрального Банка РФ в г-м периоде*; Ц погашение суммы основного дога в г-м периоде*.
Для моделей типа л2 переменными и параметрами выступают следующие величины:
Перемеппые: Е^ь.г - расходы на одного абонента в г-м периоде; и>и -продожительность г-го типа исходящего звонка за г-й период в расчете на одного абонента; рц - цена минуты исходящего звонка г-го типа в Г-м периоде; Ьр - число исходящих сообщений /-го типа в расчете на одного абонента в г-м периоде; - цена исходящего сообщения /-го типа в г-м периоде; - объем переданных данных в расчете на одного абонента в г-м периоде; 4+;,/ - стоимость передачи единицы данных в г-м периоде; gmЛ - число прочих оказанных услуг т-го типа в расчете на одного абонента в 1-м периоде (начиная с т = к + 2); 1т, - стоимость едииицы прочих оказанных услуг т-го типа в г-м периоде (начиная с т = к + 2);
Параметры: V, - число абонентов сотового оператора в г-м периоде; прочие параметры для данного типа моделей определяются аналогично моделям л1.
На основе выявленных переменных и параметров моделей денежных потоков были построены модели оценки эффективности инвестиционных проектов на рынке сотовой
связи, в которых критерии эффективности инвестиционных проектов представляют собой функции от названных величин.
Общий вид моделей оценки эффективности инвестиционных проектов представлен в соотношениях (1)-(6): Модели 1а
NPV-fi (щД wib ри; bp qp, gm.,, lm.,; Сц, dJib smib I,, r, Fb A,, TJ, (1)
IRR =f2 fa,,, wu, pu; bp, qp, gm,b lnl; cu dp, sM,,, Ib r, Fb Ab TJ, (2)
PI =f3 (ill,,, w,,,. pit,; bp, qjj, gm,b cu, dp sm,b Ih r, Fb A,, TJ. (3)
Модели 2a (на примере NPV)
NPV=f(wu, pu; bp, qp, gm,u IДr,FДAbT0, (4)
Модели 16 (на примере NPV) NPV=f(ni:b Wp, bp g^t, Pi,и qj.i, Im,i;
С it, djt, Sm,t> h r> F,, At, Tb hi,b h2,t. Zb LJ, (5)
Модели 26 (на примере NPV) NPV=f(wu, bp gnb Pi,ь qp lm.i, Eiab.tl У,, ci}l, dp smil, h r, Fb A,, Tk hu, h2,t, Z,, LJ, (6)
Достоинством предложенных моделей является то, что они позволяют учесть весь спектр предоставляемых услуг или только их часть в зависимости от желания и особенностей деятельности сотового оператора. Кроме того, модели позволяют учесть особенности тарификации абонентов и принимать решение о стоимости оказываемых услуг с целью достижения оптимального результата от реализации инвестиционного проекта.
5. Построены имитационные модели реализации инвестиционных проектов на рынке услуг сотовой связи для случаев собственного финансирования и финансирования с привлечением заемпых средств.
Имитационные модели реализации инвестиционных проектов на рынке сотовой связи были построены в программной среде Microsoft Excel на основе разработанных математических моделей. Для этого были проведены следующие этапы исследования:
на основе эмпирического распределении были подобраны теоретические законы распределения переменпых, входящих в модель (например, продожительность вызова);
для каждой переменной были определены размеры выборок, обеспечивающие репрезентативность;
для каждой переменной бьша сгенерирована выборка в соответствии с установленными типом и параметрами вероятностного распределения; для каждого критерия эффективности было определено и проведено необходимое число имитационных экспериментов.
Полученные в результате имитационных экспериментов ряды значений критериев эффективности становятся объектом дальнейшего анализа с целью оценки рисков инвестиционного проекта и принятия решения о его реализации.
На Рис. 3 представлены результаты анализа сгенерированных случайных сценариев реализации инвестиционного проекта на примере критерия чистого приведенного дохода (ЫРУ).
| : | Эмпирическое и теоретическое распределения №У
Менее 6.4-S.9 8.9-11.4 11.4- 13.9- 16.4- 1S.S- 21.4- 2S.9- Более 6.4 13.9 16.4 1S.9 21.4 :5.9 26.4 26.4
Интервм группирования, ьин. руб. ЕЭ Эмгафнческое распределение -Теоретнческоерапсргделенне
Рис. 3. Эмпирическое и теоретическое распределение NPV б.Апробация разработанных моделей на проекте Расширение зоны покрытия в Краснодарском крае.
В качестве проекта апробации был выбран инвестиционный проект Расширение зоны покрытия в Краснодарском крае.
Срок реализации проекта - 3 года. Объем инвестиционных затрат - 5,25 мн. руб. Реализация инвестиционного проекта предполагает финансирование за счет собственных средств, однако для сравнения рассмотрен вариант 70-% заемного финансирования.
В моделях типа 2 определение числа абонентов в будущие периоды времени осуществляется на основе эконометрических моделей. На основе статистики о динамике абонентской базы одного из крупнейших сотовых операторов России построены модели прогнозирования числа абонентов.
Первая из предложенных моделей основывается на логарифмическом тренде (R2 -0,98; F-статистика = 541,83).
V, = 28,68 + 10,61 \а(0 + еД (7)
(0,79) (0,46) (1,07)
Вторая модель основывается на логистической функции (й2 = 0,78; ^статистика = 14,05), общий вид которой представлен в (24):
' 1 + 6-е
В результате оценки модели, были получены следующие оцененные значения коэффициентов:
а = 0,2677;
Ъ = 0,877;
к = 60,56.
Преимуществом логистической функции является то, что она обладает горизонтальной асимптотой. Другие виды трендов устремляются в бесконечность с ростом г. При анализе и прогнозировании числа абонентов именно это преимущество является исключительно важным, так как рано или поздно на рынке сотовой связи наступит предел насыщения в отношении увеличения числа абонентов, что может быть отражено с помощью применения логистической функции.
Для осуществления имитационного эксперимента на основе предложенных математических моделей денежных потоков от инвестиционного проекта были построены вероятностные модели основных переменных, а именно:
- Вероятностная модель продожительности исходящих вызовов в расчете на одного абонента: МОи~К(139,89; 169,29);
- Вероятностная модель затрат в расчете на одного абонента: 5АС~М(!7,2; 1,41).
Полученные результаты моделирования и анализа эффективности и рисков
рассматриваемого инвестиционного проекта представлены в Таблице 3:
Таблица 3
Наименование показателя Собственное Финансирование с
финансирование привлечением
проекта заемных средств
Базовый сценарий реализации проекта
КРУ, руб. 13 375 532 12 765 729
ПШ 141,48% 338,21%
Р1 3,55 9,11
Результаты имитационного моделирования
КРУ (минимум), руб. 3 864 880 2 356 551
КРУ (максимум), руб. 28 925 630 24 140 809
КРУ (математическое ожидание), руб. 16 671 797 13 290 789
Наименование показателя Собственное Финансирование с
финансирование привлечением
проекта заемных средств
КРУ (СКО), руб. 5 352 316 4 536 279
КРУ (коэффициент вариации) 0,32 0,34
Р (ХРУ < 0) 0,00035 0,0017
ПШ (минимум) 56,99% 116,25%
ПШ (максимум) 223,8% 556,85%
ПШ (математическое ожидание) 145,97% 342,04%
ПШ (СКО) 36,08% 96,02%
ПШ (коэффициент вариации) 0,25 0,28
Р(ПШ<СС) 0,00049 0,00052
Р1 (минимум) 1,79 2,86
Р1 (максимум) 6,18 16,17
Р1 (математическое ожидание) 4,06 9,81
Р1 (СКО) 0,996 2,96
Р1 (коэффициент вариации) 0,25 0,3
Р (Р1 < 1) 0,0011 0,0015
Данные Таблицы 3 свидетельствуют о том, что рассмотренный инвестиционный
проект характеризуется высокими показателями эффективности и низкими рисками. Для обеих схем финансирования из всех сгенерированных сценариев реализации инвестиционного проекта не было выявлено ни одного значения критериев эффективности, свидетельствующих о неэффективности инвестиционного проекта. В качестве меры риска были проанализированы значения средпеквадратических отклонений и коэффициентов вариации величин рассчитанных критериев эффективности, которые подтвердили приемлемость рисков, связанных с осуществлением инвестиционных вложений. В связи с этим рассмотренный инвестиционный проект Расширение зоны покрытия в Краснодарском крае может быть рекомендован к реализации.
Основные положения диссертации и результаты исследования отражены в следующих публикациях:
1, Облакова A.B. Анализ рисков инвестиционных проектов методом Монте-Карло [текст] / Облакова A.B. // Наукоемкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе: Материалы Всероссийской научно-технической конференции 5-7 декабря 2006 г., т.З. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2006. С. 285-288. - 0,23 п.л.
2. Облакова A.B. Оценка эффективности и анализ рисков инвестиционных проектов [текст] / Облакова A.B., Степанов C.B. И Финансовый бизнес. - М.; 2007. №2. С. 68-71.-1,4/1,1 п.л.
3. Облакова A.B. Анализ рисков инвестиционных проектов [текст] / Трегуб И.В., Облакова A.B. // Вестник Финансовой академии. - М.; 2007. №2 (42). С. 23-33. -1,1/0,55 пл.*
4. Облакова A.B. Моделирование инвестиционных процессов в секторе телекоммуникационных услуг [текст] / Облакова A.B., Трегуб И.В. // Имитационное моделирование. Теория и практика: Материалы третьей Всероссийской научно-практической конференции по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности ИММОД-2007, 1719 октября 2007 г. - СПб.: ФГУП ЦНИИ технологии судостроения, 2007. T.2. С. 147-151.-0,6/0,3 п.л.
5. Облакова A.B. Качественный и количественный анализ рисков инвестиционных проектов [текст] / Облакова A.B. // Финансовый бизнес. - М.; 2008. №1. С. 68-71. - 0,63 п.л.
6. Anna V. Oblakova Investment Project Risk Analysis in the Environment of Russian Economy (Риск-анализ инвестиционных проектов в условиях экономики России) [текст] / Anna V. Oblakova, Ilona V. Tregub// INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED AND FUNDAMENTAL RESEARCH (ISSN 1996-3955), 2009. №1. C. 31-34-0,6/0,3 п.л.
7. Облакова A.B. Математическая модель динамики абонентов сотового оператора [текст] / Облакова A.B., Трегуб A.B., Трегуб И.В. И Вестник Московского государственного университета леса Лесной вестник. - М.; 2009. №3(66). С. 135-141.-1,5/1,0 п.л.*
8. Облакова A.B. Методика применения имитационного моделирования в анализе инвестиционных проектов на рынке сотовой связи [текст] / Облакова A.B. // Материалы XLVII Международной научной студенческой конференции Студент и научно-технический прогресс: Экономика / Новосибирск.: Новосиб. гос. ун-т. 2009.С. 45-47. -0,13 п.л.
9. Облакова A.B. Методика имитационного моделирования при анализе инвестиционных проектов сотовых операторов [текст] / Облакова A.B., Трегуб И.В. // Экономическое прогнозирование: модели и методы: материалы V Международной научно-практической конференции, 28 апреля 2009 г.: в 2 ч. / [под общ. ред. В.В. Давниса]; Воронеж, гос. ун-т [и др.]. - Воронеж: Издательско-полиграфический центр Воронежского государственного университета, 2009. -Ч. 1. С. 254-257. - 0,4/0,2 п.л.
10. Облакова A.B. Риск-анализ инвестиционных проектов сотовых операторов [текст] / Облакова A.B. // Обозрение прикладной и промышленной математики. - М.; 2009. Том 16, Выпуск 2. С. 371. - 0,05 пл.*
11. Облакова A.B. Моделирование потока платежей от инвестиционного проекта сотового оператора [текст] / Облакова A.B., Трегуб И.В. И Экономика, экология и общество России в 21-м столетии: сборник научных трудов 11-й Международной научно-практической конференции. Ч. 3. - СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2009. С. 161-162.-0,13/0,065 п.л.
12. Облакова A.B. Имитационное моделирование инвестиционной деятельности на рынке услуг сотовой связи [текст] / Облакова A.B. // Имитационное моделирование. Теория и практика: Материалы четвертой Всероссийской научно-практической конференции по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности ИММОД-2009, 21-23 октября 2009 г. - СПб.: ФГУП ЦНИИ технологии судостроения. Т.2. С. 194-198 - 1 пл.
Хстатьи в изданиях, определенных ВАК
Подписано в печать: 28.10.2009
Заказ № ЗОЮ Тираж - 120 экз. Печать трафаретная. Объем: 1,5усл.п.л. Типография л11-й ФОРМАТ ИНН 7726330900 115230, Москва, Варшавское ш., 36 (499) 788-78-56 www.autoreferat.ru
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Облакова, Анна Владимировна
Введение.
Глава 1. Теоретические основы анализа инвестиционных проектов в сфере сотовой связи.
1.1 .Тенденции развития рынка сотовой связи в России.
1.2. Анализ существующих методик оценки эффективности инвестиционных проектов
1.2.1. Понятие и сущность инвестиций.
1.2.2. Инвестиционные проекты и их классификации.
1.2.3. Методы оценки эффективности инвестиционных проектов.
1.3. Анализ рисков инвестиционных проектов сферы услуг сотовой связи.
1.3.1. Существующие классификации рисков инвестиционных проектов.
1.3.2. Разработка классификации проектных рисков на рынке услуг сотовой связи
1.3.3. Анализ существующих методик риск-анализа инвестиционных проектов.
1.3.4. Разработка методики определения рисковых премий при реализации инвестиционных проектов сотовых операторов.
1.4. Применение имитационного моделирования для оценки рисков инвестиционных проектов.
1.5. Выводы по Главе 1.
Глава 2. Разработка агоритма имитационного моделирования реализации инвестиционных проектов на рынке сотовой связи.
2.1.Агоритм применения имитационного моделирования в инвестиционном анализе сферы сотовой связи.
2.2.Математические модели денежных потоков сотового оператора.
2.2.1.Модели денежных потоков в случае собственного финансирования инвестиционного проекта.
2.2.2.Модели денежных потоков в случае применения заемных средств для финансирования инвестиционного проекта.
2.3.Выводы по Главе 2.
Глава 3. Разработка имитационных моделей реализации инвестиционного проекта Расширение зоны покрытия в Краснодарском крае.
3.1.Описание инвестиционного проекта.
3.2. Построение математических и имитационных моделей реализации инвестиционного проекта.
3.3.Анализ результатов моделирования.
3.4. Выводы по Главе 3.
Диссертация: введение по экономике, на тему "Имитационное моделирование инвестиционной деятельности в сфере услуг сотовой связи"
Актуальность темы исследования. Рынок сотовой связи в настоящий момент является одним из крупнейших по величине инвестиционных вложений в России. Общая сумма инвестиций исчисляется милиардами рублей. Дальнейшее развитие отрасли мобильных телекоммуникаций напрямую зависит от объема инвестиционных вложений компаний, оказывающих услуги сотовой связи. В настоящее время это приобретает особую значимость в связи с переходом современных технологий сферы сотовой связи на новый этап развития Ч сети третьего поколения (ЗО сети), что потребует крупных инвестиций для замены технического оснащения и программного обеспечения.
Реализация инвестиционных проектов в сфере сотовой связи осуществляется в условиях неопределенности, поэтому часто даже качественно составленный бизнес-план проекта не сможет гарантировать то, что в условиях высокорискованной экономики России реализуемый инвестиционный проект сможет обеспечить заложенные в бизнес-плане эффективность и прибыльность.
В условиях неопределенности у инвестиционного проекта на рынке сотовой связи могут возникать несколько сценариев реализации. Одним из наиболее обоснованных современных подходов к анализу и оценке эффективности и рисков инвестиционных проектов является имитационное моделирование. Имитационное моделирование позволяет наиболее поно учесть и количественно оценить все риски, возникающие в процессе реализации инвестиционного проекта.
В связи с этим становится очевидной актуальность темы, посвященной имитационному моделированию инвестиционной деятельности на рынке услуг сотовой связи. Применение имитационного моделирования для принятия обоснованных инвестиционных решений представляет интерес с позиций развития теории оценки эффективности и анализа рисков инвестиционных проектов сферы услуг сотовой связи в условиях неопределенности.
Выбор тематики, основных направлений и содержания диссертационного исследования продиктован объективной необходимостью научного анализа проблем оценки эффективности и рисков инвестиционных проектов сферы сотовой связи с целью формирования комплексного подхода к принятию решения о реализации инвестиционного проекта на рынке услуг сотовой связи на основе применения метода имитационного моделирования.
Степень научной проработанности проблемы. Проблематика инвестиционного анализа в различных аспектах исследована в работах Д.С.Алексанова, Л.С.Валинуровой, П.Л.Виленского, И.М.Вокова, Л.Т.Гиляровской, М.В.Грачевой, Д.А.Ендовицкого,
B.В.Ковалева, В.М.Кошелева, Е.А.Кучариной, В.Н.Лившица, М.А.Лимитовского, И.В.Липсица, А.Ю.Медведева, В.П.Савчука, С.А.Смоляка, И.В.Сорокиной, Г.С.Староверовой, В.Б.Чернова, и др.
В числе зарубежных авторов следует указать В.Беренса, Г.Бирмана, И.А.Бланка, З.Боди, Р.Брауна, Дж.Вейса, А.Кейна, С.Керри, Х.Керцнера, Г.Кэмпбела, А.Маркуса,
C.Саввакиса, Р.М.Уайдмана,, П.М. Хавранека, У.Шарпа, С.Шмидта, Ф.Фабоцци и др.
При написании работы были также изучены труды отечественных и зарубежных специалистов в области применения информационных технологий в экономике и бизнесе: К.Карберга, В.Е.Лихтенштейна, В.Г.Неймана, Г.В.Росса, И.Ф.Цисаря и др.
Вопросам применения имитационного моделирования посвящены труды отечественных авторов, среди которых следует отметить: К.А.Багриновского, В.Н.Бусленко, М.В.Грачеву, А.А.Емельянова, В.П.Кирлицу, Н.Б.Кобелева, Н.Н.Лычкину, В.И.Малюгина, Ю.Н.Павловского, С.Б.Перминова, И.М.Соболя, Ю.С.Харина и др.
Среди иностранных специалистов данную проблематику исследовали П.Джэкел, Дж.Касела, Дж.Клейнен, Т.Х.Нейлор, К.П.Роберт, Дж.С.Фишман, Дж.М.Хеммерсли, Д.С.Хэндскомб, Р.Шеннон.
Анализ работ указанных авторов показал, что наряду с достаточно глубокой проработанностью проблематики инвестиционного анализа и возможностей применения имитационного моделирования в экономике, имеют место дискуссионность, а в отдельных случаях и противоречивость подходов к анализу эффективности и рисков инвестиционных проектов и применению имитационного моделирования в инвестиционном анализе.
Несмотря на многочисленные публикации по вопросам инвестиционного анализа и возможностям применения имитационного моделирования недостаточно проработанными остаются вопросы комплексной методики инвестиционного анализа на рынке услуг сотовой связи, классификации проектных рисков в сфере мобильной связи, учета и оценки проектных рисков сотовых операторов, применения имитационного моделирования для оценки эффективности и рисков инвестиционных проектов в сфере сотовой связи.
Необходимость совершенствования методики применения имитационного моделирования в инвестиционном анализе на рынке услуг сотовой связи, наличие ряда нерешенных и дискуссионных вопросов обусловливают актуальность темы исследования, предопределяя его цель, задачи и содержание.
Цель и задачи исследовании. Целью диссертационного исследования является разработка комплекса имитационных моделей инвестиционной деятельности на рынке сотовой связи.
Для достижения цели исследования были поставлены и решены следующие задачи:
- Проанализировать состояние и тенденции развития рынка услуг сотовой связи России;
- Осуществить систематизацию и сравнительный анализ методов оценки эффективности и рисков инвестиционных проектов;
- Определить и классифицировать риски инвестиционных проектов на рынке сотовой связи;
- Сформировать агоритм анализа инвестиционных проектов в сфере услуг сотовой связи с применением имитационного моделирования;
- Построить математические модели денежных потоков сотовых операторов при реализации инвестиционных проектов;
- Построить имитационные модели реализации инвестиционных проектов на рынке сотовой связи;
- Апробировать разработанные модели на проекте Расширение зоны покрытия в Краснодарском крае;
- Выработать рекомендации для принятия решения о реализации инвестиционного проекта Расширение зоны покрытия в Краснодарском крае.
Предмет исследования. В качестве предмета исследования диссертации выступают методы анализа и оценки эффективности и рисков инвестиционных проектов на рынке сотовой связи.
Объект исследования. Объектом исследования является инвестиционная деятельность компаний, оказывающих услуги сотовой связи.
Теоретической и методологической основой исследования послужили теоретические и методологические положения, содержащиеся в трудах российских и зарубежных авторов в области оценки эффективности и рисков инвестиционных проектов и применения имитационного моделирования.
В процессе написания работы были применены следующие методы исследования: методы теории вероятностей и математической статистики, экономико-математического моделирования, эконометрические методы, методы экспертных оценок.
Область исследования. Содержание диссертационного исследования соответствует п. 1.4 Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений паспорта ВАК РФ по специальности 08.00.13 -Математические и инструментальные методы экономики.
Информационную основу исследования составили фундаментальные и прикладные работы отечественных и иностранных авторов по вопросам инвестиционного анализа и применения имитационного моделирования, материалы, публикуемые в периодической печати, нормативно-правовые акты Российской Федерации, методические разработки в области инвестиций и их анализа, источники Интернет, статистические данные операторов связи, отчеты аналитических агентств.
Научная новизна диссертационного исследования заключается в развитии методического аппарата применения имитационного моделирования в инвестиционном анализе на рынке услуг сотовой связи. Новыми являются следующие научные результаты:
1. Разработан критерий классификации проектных рисков сотовых операторов в зависимости от их возникновения на различных стадиях реализации инвестиционного проекта; на его основе произведена классификация проектных рисков на рынке услуг сотовой связи.
2. В соответствии с предлагаемой классификацией проектных рисков сотовых операторов, существенно допонена имеющаяся в Методических рекомендаций по оценке эффективности инвестиционных проектов (МР) методика определения рисковых премий.
3. Разработан агоритм имитационного моделирования сценариев реализации инвестиционных проектов в сфере сотовой связи.
4. Выявлены переменные и параметры денежных потоков сотовых операторов и на их основе построены математические модели оценки эффективности инвестиционных проектов с учетом различных схем финансирования.
5. Построены имитационные модели реализации инвестиционных проектов на рынке услуг сотовой связи для случаев собственного финансирования и финансирования с привлечением заемных средств.
Теоретическая и практическая значимость исследования. Теоретическая значимость научных результатов заключается в том, что основные положения и выводы диссертации развивают теоретико-методологическую базу инвестиционного анализа, способствуя решению прикладных задач на основе применения имитационного моделирования.
Практическая значимость полученных результатов заключается в том, что разработанные в диссертации классификация проектных рисков сотовых операторов, методики установления премий за проектные риски на рынке мобильных телекоммуникаций, математические и имитационные модели реализации инвестиционных проектов сферы сотовой связи ориентированы на широкое применение различными участниками инвестиционных проектов на рынке услуг сотовой связи: сотовыми операторами, выступающими в качестве инициаторов инвестиционных проектов; инвесторами, принимающими решение о вложении средств в тот или иной проект на рынке сотовой связи; банками, принимающими решение об инвестиционном кредитовании компаний, оказывающих услуги мобильной связи.
Результаты диссертационного исследования могут быть использованы при обучении и повышении квалификации специалистов в области менеджмента и инвестиционного анализа.
Практическое значение имеют:
- Методики установления премий за проектные риски сферы сотовой связи;
- Агоритм имитационного моделирования сценариев реализации инвестиционных проектов на рынке мобильных телекоммуникаций;
- Математические модели денежных потоков и оценки эффективности инвестиционных проектов сотовых операторов для случаев собственного финансирования и финансирования с привлечением заемных средств;
- Вероятностные модели прогнозирования показателей продожительности звонка в расчете на одного абонента (MOU) и затрат оператора в расчете на одного абонента (SAC);
- Эконометрические модели прогнозирования числа абонентов сотового оператора;
- Имитационные модели реализации инвестиционных проектов с учетом возможностей финансирования за счет собственных средств и с привлечением заемных ресурсов.
Апробация и внедрение результатов исследования. Основные положения и результаты диссертационного исследования были изложены и обсуждены на следующих конференциях: Всероссийская научно-техническая конференция Наукоемкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе (Калуга, 2006), Всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности Имитационное моделирование. Теория и практика (Санкт-Петербург, 2007, 2009), ХЬУИ Международная научная студенческая конференция Студент и научно-технический прогресс (Новосибирск, 2009), X Всероссийский симпозиум по прикладной и промышленной математике (Санкт-Петербург, 2009), V Международная научно-практическая конференция Экономическое прогнозирование: модели и методы (Воронеж, 2009 г.), 11-я Международная научно-практическая конференция ЭКОНОМИКА, ЭКОЛОГИЯ И ОБЩЕСТВО РОССИИ В 21-м СТОЛЕТИИ (Санкт-Петербург, 2009), Вторая молодежная научно-практическая конференция Россия XXI век (Владивосток, 2009), Международная научная конференция Молодежь и экономика (Ярославль, 2009).
Результаты исследования нашли практическое применение в Управляющей компании Петропавловск ФИНАНС, КБ Экспобанк ООО и ОАО М2М Прайвет Банк. В аналитической работе данных предприятий и банков используются авторские методики установления премий за проектные риски на рынке сотовой связи, агоритм имитационного моделирования сценариев реализации инвестиционных проектов сферы мобильных телекоммуникаций, математические и имитационные модели реализации инвестиционных проектов сотовых операторов. Материалы исследования используются кафедрой Математическое моделирование экономических процессов ФГОУ ВПО Финансовая академия при Правительстве Российской Федерации в преподавании учебной дисциплины Имитационное моделирование. Внедрение результатов исследования в указанных организациях подтверждено соответствующими документами.
По результатам работы опубликовано 12 печатных работ (в том иле 3 - в изданиях, определенных ВАК) общим объемом 7,8 п.л., из них авторский объем составляет 5,57 п.л.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы, включающего 123 наименования, и
Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Облакова, Анна Владимировна
2.3.Выводы по Главе 2
Во второй главе исследования представлен агоритм имитационного моделирования инвестиционной деятельности на рынке сотовой связи, представляющий собой итеративный процесс, состоящий из нескольких этапов.
Наиболее важными этапами данной методики являются построение концептуальной и математической модели денежных потоков от инвестиционного проекта на рынке сотовой связи, на которых будет основываться создание имитационной модели и весь последующий процесс оценки эффективности и рисков рассматриваемого инвестиционного проекта.
В процессе построения моделей были выявлены основные переменные и параметры, характеризующие реализацию инвестиционного проекта на рынке сотовой связи, а также предложены математические и имитационные модели реализации инвестиционных проектов для различных схем финансирования: поностью за счет собственных средств и с привлечением заемных ресурсов.
Глава 3. Разработка имитационных моделей реализации инвестиционного проекта Расширение зоны покрытия в Краснодарском крае
Следуя агоритму, описанному в Главе 2, осуществим анализ предлагаемого инвестиционного проекта.
3.1.Описание инвестиционного проекта
Этап 1. Формулирование проблем анализа инвестиционного проекта
Место реализации инвестиционного проекта: п. Голицыно Адлерского района г.
Реализация проекта предполагает:
Установку башни связи высотой 72 метра; Расширение зоны охвата сети в регионе; Улучшение качества предоставляемых услуг. Инвестиционные затраты по реализации проекта: 5,25 мн. руб., включающие в себя стоимость самой башни связи и ее установки. Ситуация на рынке сотовой связи Краснодарского края
Краснодарский край обладает рядом важнейших особенностей, которые необходимо учитывать при реализации инвестиционного проекта:
- Население региона распределено достаточно равномерно по всей территории Краснодарского края, в связи с чем операторам сотовой связи необходимо обеспечивать практически стопроцентное покрытие региона своими сетями, так как в регионе почти нет ненаселенных зон.
- Операторы связи, присутствующие на территории Краснодарского края, имеют возможность получать доходы не только от обслуживания местного населения, но и от оказания услуг лицам, находящимся в роуминге. Данная особенность наиболее ярко проявляется с наступлением курортного сезона, который продожается всего четыре месяца, но обеспечивает существенный прирост пользователей сотовой связи на территории Краснодарского края. В результате сети сотовых операторов дожны быть рассчитаны на возможность обслуживания большого числа абонентов с учетом сезонного роста нагрузки.
- Рынок сотовой связи Краснодарского края в настоящее время находится на пике своего развития. Регион характеризуется самым высоким показателем уровня проникновения сотовой связи в Южном Федеральном округе. Согласно [120], на территории Краснодарского края проживает 22% населения ЮФО, 32% абонентов которого обслуживаются сотовыми операторами Краснодарского края. Обоснование выбора продукции проекта
Стандарт GSM-900/1800 представляет собой первый международный стандарт, обеспечивающий абоненту полный доступ к сетям различных эксплуатационных организаций в странах, которые выбрали этот стандарт. В стандарте GSM цифровым методом в радиоканале передается не только сигнализация, но и речь. Прогноз развития рынка и конкуренции на нем
Компания имеет большой опыт работы в условиях конкуренции, как в Краснодарском крае, так и на региональном уровне. Четко поставленные цели, сбалансированная ценовая и сбытовая политика позволят компании сохранить лидирующее положение на рынке сотовой связи Краснодарского края в условиях усиления конкуренции. Стратегия маркетинга
Рассматриваемый сотовый оператор является лидером сотовой связи в Краснодарском крае по численности абонентов, на 01.01.09 г. количество абонентов составляет 2,3 мн. человек [119]. Данный сотовый оператор строит свою работу с абонентами так, чтобы людям было удобно и комфортно, поэтому компаний постоянно вводит новые услуги, тарифные планы, разные варианты и способы оплаты, каждый абонент может сам выбрать удобный для себя тариф и наиболее приемлемый способ оплаты. Предприятие имеет широкую дилерскую сеть, которая позволяет более качественно обслуживать абонентов.
Основная цель анализа предлагаемого инвестиционного проекта заключается в принятии обоснованного решения о реализации рассматриваемого инвестиционного проекта или об отказе от его реализации.
Для достижения основной цели инвестиционного анализа были поставлены следующие задачи:
- Расчет критериев эффективности инвестиционного проекта на основе проектных материалов;
- Идентификация рисков, сопутствующих реализации инвестиционного проекта;
- Учет и оценка рисков рассматриваемого инвестиционного проекта;
- Определение возможных способов управления рисками;
Этап 2. Составление концептуальной модели, описывающей особенности инвестиционного проекта
Реализация рассматриваемого инвестиционного проекта будет предполагать две схемы финансирования инвестиционных затрат: поностью за счет собственных средств сотового оператора и схема финансирования с использованием заемных средств (в размере 70% от общей суммы инвестиционных расходов). В зависимости от применяемого варианта финансирования инвестиционных затрат модели будут иметь свою специфику, однако оба варианта будут основываться на модели движения денежных потоков.
В качестве результирующего показателя инвестиционного проекта сотового оператора для обеих моделей предлагается использовать показатель чистого приведенного дохода (NPV), на основе которого будет делаться вывод об эффективности инвестиционного проекта и уровне и приемлемости риска для его организаторов. Кроме того, в качестве вспомогательных критериев определения эффективности инвестиционного проекта будут также рассмотрены внутренняя норма доходности (IRR) и индекс рентабельности (PI).
В качестве оказываемых услуг будем принимать во внимание наиболее распространенные из оказываемых услуг: исходящие звонки на мобильные номера как того же оператора, так и других операторов, а также исходящие звонки на местные телефонные номера, отправка sms- и mms- сообщений, передача данных (мобильный интернет).
Определим основные переменные и параметры модели для случая 100%-ного собственного финансирования инвестиционных затрат. Концептуальная модель а
Основные взаимосвязи в модели определяются следующим образом:
- Общая выручка зависит от выручки от основных услуг и выручки от VAS;
- Выручка от основных услуг определяется выручкой от исходящих звонков внутри сети и выручкой от интерконнекта;
- Выручка от VAS зависит от выручки от передачи сообщений и выручки от передачи данных;
- Выручка от исходящих звонков внутри сети определяется продолоюитепъностъю звонка в расчете на одного абонента, числом абонентов и стоимостью минуты разговора;
- Выручка от интерконнекта определяется продожительностью звонка в расчете на одного абонента, числом абонентов и стоимостью минуты разговора, а также платы за соединение;
- Выручка от передачи сообщений определяется числом сообщений в расчете на одного абонента, числом абонентов и стоимостью отправки одного сообщения;
- Выручка от передачи данных определяется объемом передаваемых данных в расчете на одного абонента, числом абонентов и стоимостью единицы передаваемых данных;
- Издержки, связанные с оказанием услуг сотовой связи, зависят от издержек оказания основных услуг, издержек оказания допонительных услуг, затрат на абонентов, дилерских вознаграждений и прочих издержек;
- Издержки оказания основных услуг определяются издержками, связанными с оказанием услуг исходящих вызовов внутри сети и издержками интерконнекта;
- Издержки от VAS зависят от издержек передачи сообщений и издержек передачи данных;
- Издержки от исходящих вызовов внутри сети определяется продожительностью звонка в расчете на одного абонента, числом абонентов и себестоимостью минуты разговора;
- Издержки от интерконнекта определяется продожительностью звонка в расчете на одного абонента, числом абонентов и себестоимостью минуты разговора;
- Издержки передачи сообщений определяются числом сообщений в расчете на одного абонента, числом абонентов и себестоимостью отправки одного;
- Издержки передачи данных определяются объемом передаваемых данных в расчете на одного абонента, числом абонентов и себестоимостью передачи единицы данных;
- Платеж за период зависит от выручки от оказания услуг, издержек, связанных с оказанием услуг, амортизации, ставки налога на прибыль организаций, а также инвестиционных затрат.
Концептуальная модель б
В случае использования заемных средств при финансировании инвестиционного проекта основные взаимосвязи будут определяться следующим образом:
- Общая выручка зависит от выручки от основных услуг и выручки от VAS;
- Выручка от основных услуг определяется выручкой от исходящих звонков внутри сети и выручкой от интерконнекта;
- Выручка от VAS зависит от выручки от передачи сообщений и выручки от передачи данных;
Выручка от исходящих звонков внутри сети определяется продожительностью звонка в расчете на одного абонента, числом абонентов и стоимостью минуты разговора;
Выручка от интерконпекта определяется продожительностью звонка в расчете на одного абонента, числом абонентов и стоимостью минуты разговора;
Выручка от передачи сообщений определяется числом сообщений в расчете на одного абонента, числом абонентов и стоимостью отправки одного сообщения;
Выручка от передачи данных определяется объемом передаваемых данных в расчете на одного абонента, числом абонентов и стоимостью единицы передаваемых данных;
Издержки, связанные с оказанием услуг сотовой связи, зависят от издержек оказания основных услуг, издержек оказания допонительных услуг, затрат на абонентов, дилерских вознаграждений и прочих издержек;
Издержки оказания основных услуг определяются издержками, связанными с оказанием услуг исходящих вызовов внутри сети и издержками интерконнекта;
Издержки от VAS зависят от издержек передачи сообщений и издержек передачи данных;
Издержки от исходящих вызовов внутри сети определяется продожительностью звонка в расчете на одного абонента, числом абонентов и себестоимостью минуты разговора;
Издержки от интерконнекта определяется продожительностью звонка в расчете на одного абонента, числом абонентов и себестоимостью минуты разговора;
Издержки передачи сообщений определяются числом сообщений в расчете на одного абонента, числом абонентов и себестоимостью отправки одного;
Издержки передачи данных определяются объемом передаваемых данных в расчете на одного абонента, числом абонентов и себестоимостью передачи единицы данных;
Величина уплачиваемых процентов по кредиту зависит от суммы кредита, процентной ставки по нему и периодичности выплат;
Платеж за период зависит от выручки от оказания услуг, издержек, связанных с оказанием услуг, амортизации, ставки налога на прибыль организаций, суммы полученных заемных средств, процентов по кредиту, погашаемых частей основного дога, а также инвестгщионных затрат.
Для данных моделей в качестве переменных величин будут выступать продожительность исходящих вызовов в расчете на одного абонента для звонков внутри сети, на телефонные номера других сотовых операторов и стационарной сети и стоимость минуты разговора для исходящих вызовов на различные номера, число бглэ- и тглэ-сообщений в расчете на одного абонента, стоимость отправки одного эшв- и гатэ-сообщения, объем передаваемых данных в расчете одного абонента, стоимость единицы передаваемых данных, затраты на одного абонента. Все прочие компоненты денежного потока от инвестиционного проекта будут являться детерминированными величинами.
Таким образом, концептуальные модели а и б можно схематично представить так, как это показано на рис.5 в приложении 29.
3.2. Построение математических и имитационных моделей реализации инвестиционного проекта
Следуя разработанному агоритму, перейдем к следующему этапу. Этап 3. Формализация концептуальной и создание математической модели денежных потоков инвестиционного проекта сотового оператора.
Первой рассмотрим модель денежных потоков для схемы собственного финансирования инвестиционного проекта, обозначения для которой представлены в Таблице 7:
Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Облакова, Анна Владимировна, Москва
1. Концепция продвижения услуг связи третьего поколения / Руководительрабочей группы Резников Ш.Т., 2003.
2. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционныхпроектов. Ч М.: Экономика, 2000. - 422 с.
3. Налоговый кодекс Российской Федерации. Части первая и вторая. Ч М.:Эксмо, 2008. - 832 с.
4. Федеральный закон от 25.02.99 № 39-ФЗ Об инвестиционной деятельностив Российской Федерации, осуществляемой в форме капитальных вложений.
5. Алексанов Д.С., Кошелев В.М. Экономическая оценка инвестиций. - М.:Колос-Пресс, 2002. - 382 с.
6. Багриновский К.А. Методологические проблемы имитационногомоделирования хозяйственного механизма // Экономика и математические методы. - 1980. - Т . 16.-Вып. 5. - С . 837-848.
7. Методы машинной имитации экономических процессов / Отв. Ред.К.А.Багриновский. - М . : Наука, 1982. -265 с.
8. Багриновский К.А. О методах имитационного моделированияэкономических процессов // Имитационное моделирование экономических систем. - М.: Наука, 1978.-С. 7-21.
9. Багриновский К.А., Егорова Н.Е., Радченко В.В. Имитационные модели внародно-хозяйственном планировании. - М . : Экономика, 1980. - 2 0 0 с.
10. О.Бахтина. Оценка эффективности и рисков инвестиционного проекта //Недвижимость & цены № 41, 2005.
11. Беренс В., Хавранек П.М. Руководство по оценке эффективностиинвестиций. - М.: Интерэксперт: ИНФРА-М, 1995. - 528 с.
12. Бирман Г., Шмидт Капиталовложения. Экономический анализинвестиционных проектов. Пер. с англ. Ч М.: Юнити-Дана, 2003. - 632 с.
13. Бланк И.А. Основы инвестиционного менеджмента. Т.1. - К.: Эльга, НикаЦентр, 2004. - 672 с.
14. Богатин Ю.О., Швандар В.А. Инвестиционный анализ. - М.: ЮНИТИДАНА, 1998.-286 с.
15. Боди 3. Принципы инвестиций / 3. Боди, А. Кейн, А. Маркус, Пер. с англ.М.: Издательский дом Вильяме, 2008. - 984 с.
16. Булышева Т.С., Милорадов К.А., Халиков М.А. Динамические моделипроизводственных инвестиций. - М.: Изд-во Рос. экон. акад., 2002. - 117 с.
17. Бусленко В.Н. Автоматизация имитационного моделирования сложныхсистем. - М.: Наука, 1977. - 239 с.
18. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. - М.: Наука, 1978. - 400 с.
19. Бывшев В.А. Эконометрика. - М.: Финансы и статистика, 2008. - 480 с.
20. Валииурова Л.С. Управление инвестиционной деятельностью. - М.:КНОРУС, 2005. - 384 с.
21. Васина А.А. Финансовая диагностика и оценка проектов. - СПб.: Питер,2004.-448 с.
22. П.Л. Виленский, В.Н. Лившиц, А. Смоляк Оценка эффективностиинвестиционных проектов. Теория и практика. - М . : Дело, 2002. - 888 с.
23. Воков И.М., Грачева М.В. Проектный анализ - М.: ИНФРА-М, 2009. - 495с.
24. Экономика предприятия (фирмы) / Под ред. О.И. Вокова, О.В.Девяткина.М.: ИНФРА-М, 2004. - 601 с.
25. Габович Б.А., Данг А.З., Мищенко А.В. Стохастическая модель принятияинвестиционных решений в условиях риска // Финансовый менеджмент № 4, 2003. 5064.
26. Риск-анализ инвестиционного проекта. / Под ред. М.В.Грачевой. - М.:Юнити-Дана, 2001. - 351 с.
27. Е.Дубинин. Анализ рисков инвестиционного проекта // Финансовыйдиректор № 11 (ноябрь), 2003. 22-31.
28. Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев Ю.А., Барановская Т.П.Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесеЧ М.: Финансы и статистика, 2003.-224 с.
29. Емельянов А.А. Имитационное моделирование экономических процессов. ЧМ.: Финансы и статистика, 2002. -368 с.
30. Ендовицкий Д.А. Инвестиционный анализ в реальном секторе экономики:Учеб. пособие / Л.Т.Гиляровская, Д.А.Ендовицкий. - М.: Финансы и статистика, 2003. 352 с.
31. Жданов В.П. Организация и финансирование инвестиций.- Калининград:Янтарный сказ, 2000. Ч 188 с.
32. Карберг К. Бизнес-анализ с помощью Excel.: Пер. с англ. - К.: Диалектика,2006.-464 с.
33. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. Вып.1.-М.: Статистика, 1978.-221 с.
34. Кобелев Н.Б. Основы имитационного моделирования сложныхэкономических систем. - М.: Дело, 2003. - 336 с.
35. Ковалев В.В. Методы оценки инвестиционных проектов. Ч М.: Финансы истатистика, 2003. Ч 144 с.
36. Инвестиции /под ред. В.В. Ковалева, В.В. Иванова, В.А. Лялина. - М.: ТКВеби, Изд-во Проспект, 2005. - 440 с.
37. Котынюк Б.А. Инвестиционные проекты. - СПб.: Изд-во Михайлова В.А.,2002.-622 с.
38. Крылов Э.И., Власова В.М., Журавкова И.В. Анализ эффективностиинвестиционной и инновационной деятельности предприятия. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 608 с.
39. Лещенко М.И. Основы лизинга - М.: Финансы и статистика, 2004. - 328 с.
40. Лимитовский М.А. Инвестиционные проекты и реальные опционы наразвивающихся рынках. Ч М.: Дело, 2004. - 528 с.
41. Липсиц И.В., Коссов В.В. Экономический анализ реальных инвестиций.М.: Экономистъ, 2003. - 347 с.
42. Литвинов в.В., Марьянович Т.П. Методы построения имитационных систем.- Киев: Наук, думка, 1984. - 392 с.
43. Лычкина Н.Н. Имитационное моделирование экономических процессов.М.: Академия АйТи, 2005. - 164 с.
44. Управление проектами / Под общ. ред. И.И.Мазура и др. Ч М.: Высшаяшкола, 2001. - 875 с.
45. Максимей И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ. - М.: Радио и связь,1988.-230 с.
46. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделямиэкономических систем. - М.: Мир, 1975. - 392 с.
47. И.Никонова, Р.Шамгунов Эффективность проектов: давайте считатьодинаково, одинаково и правильно! // Инвестиции в России № 9, 2003. 34-41.
48. Норкотт Д. Принятие инвестиционных решений. - М.: ЮНИТИ, 1997. 247 с.
49. Облакова А.В. Качественный и количественный анализ рисковинвестиционных проектов // Финансовый бизнес. - М . ; 2008. №1. 68-71.
50. Облакова А.В. Риск-анализ инвестиционных проектов сотовых операторов //Обозрение прикладной и промышленной математики. - М.; 2009. Том 16, Выпуск 2. 371.
51. Облакова А.В., Степанов С В . Оценка эффективности и анализ рисковинвестиционных проектов // Финансовый бизнес. - М.; 2007. №2. 68-71.
52. Облакова А.В., Трегуб А.В., Трегуб И.В. Математическая модель динамикиабонентов сотового оператора // Вестник Московского государственного университета леса Лесной вестник. - М . ; 2009. №3(66). 135-141.
53. Облакова А.В., Трегуб И.В. Анализ рисков инвестиционных проектов //Вестник Финансовой академии. - М.; 2007. №2 (42). 23-33.
54. Э. Островская Риск инвестиционных проектов. Ч М.: Экономика, 2004. - 269с.
55. Павловский Ю.Н. Имитационные системы и модели. - М.: Знания, 1990. - 46с.
56. Перминов С Б . Имитационное моделирование процессов управления вэкономике. - М.: Наука, 1981. - 214 с.
57. Ратынский М.В. Основы сотовой связи / Под ред. Д.Б. Зимина. - М.: Радио исвязь, 1998.-248 с.
58. Рэдхэд К., Хьюс С Управление финансовыми рисками.: Пер. с англ. Ч М.:ИНФРА-М, 1996.-287 с.
59. О.Сальманов Большая тройка сэкономит // Ведомости № 223 (2245),вторник 25 ноября 2008
60. Соболь И.М. Метод Монте-Карло. - М.: Наука, 1968. - 64 с.
61. Соболь И.М. Численные методы Монте-Карло. - М.: Наука, 1973. - 312 с.
62. Е.Станиславчик. Основы инвестиционного анализа: типичные ошибки впроектировании // Финансовая газета № 38, сентябрь, 2005. 7.
63. Староверова Г.С. Экономическая оценка инвестиций Ч М.: КНОРУС, 2006.312 с.
64. Стешин А.И. Оценка коммерческой состоятельности инвестиционногопроекта. - М.: Статус-Кво 97, 2001. - 280 с.
65. Суслов В.И., Ибрагимов Н.М., Талышева Л.П., Цыплаков А.А. Эконометрия.- Н.: Издательство СО РАН, 2005. - 744 с.
66. Трегуб И.В. Имитационное моделирование. - М.: Финакадемия, 2007. - 44 с.
67. Трегуб И.В. Прогнозирование экономических показателей на рынкедопонительных услуг сотовой связи. - М.: Изд-во ПСТМ, 2009. - 188 с.
68. Харин Ю.С., Малюгин В.И., Кирлица В.П. и др. Основы имитационного истатистического моделирования. -Мн. : Дизайн ПРО, 1997. -288 с.
69. Христиановский В.В., Щербина В.П. Экономический риск и методы егоизмерения. Донецу: ДонНУ,2000. - 197 с.
70. Царев В.В. Оценка экономической эффективности инвестиций / В.В. Царев.- СПб.: Питер, 2004. - 464 с.
71. Цисарь И.Ф., Нейман В.Г. Компьютерное моделирование экономики. - М.:Диалог-Мифи, 2008. - 382 с.
72. П.Чачин Предприятия связи осваивают риск-менеджмент / PC Week/RE №3(561), 6-12 февраля 2007. 17
73. Чернов В.А. Инвестиционная стратегия. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 160с.
74. Черняк В.З. Управление инвестиционными проектами. - М.: ЮНИТИДАНА, 2004. - 351 с.
75. Шарп У., Александер Г., Бэйли Дж. Инвестиции: Пер. с англ. - М.: ИНФРАМ, 2003. - 1028 с.
76. Швандар В.А., Базилевич А.И. Управление инвестиционными проектами.М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.-208 с.
77. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем. Искусство и наука. - М.:Мир, 1978.-425 с.
78. Управление инвестициями / Под общ. ред. В.В.Шеремета. - М.: Высшаяшкола, 1998.-284 с.
79. Щеренкова О.А. Оценка экономической эффективности инвестиционногопроекта // Финансовый менеджмент № 3, 2005. 81-93.
80. Aven Т. Foundations of Risk Analysis: A Knowledge and Decision-OrientedPerspective. John Wiley & Sons Ltd, 2003.
81. Beckman, Richard J., and Michael D. McKay. Monte Carlo estimation underdifferent distributions using the same simulation // Technometrics 29, 1987. C. 153-160.
82. Bouchaud J.-P., Potters M. Theory of Financial Risks. Cambridge UniversityPress, 2000.
83. H.Campbell, R.Brown Benefit-Cost Analysis: financial and economic appraisalusing spreadsheets. Cambridge University Press, 2003.
84. Celia L. Desmond Project Management for Telecommunications Managers.Kluwer Academic Publishers, 2004.
85. Chen, Ming-Hui; Qi-Man Shao; and Joseph G. Ibrahim. Monte Carlo Methods inBayesian Computation, Springer-Verlag, New York, 2000.
86. Christian P. Robert, G.Casella Monte Carlo statistical methods. Springer ScienceBusiness Media, 2004.
87. Curry S., Weiss J. Project Analysis in Developing Countries. - L.: The MacmillanPress LTD, 2000.
88. D.Dayananda, R.Irons, S.Harrison, J.Herbohn, P.Rowland. Capital Budgeting:Financial Appraisal of Investment Projects Cambridge University Press, 2002.
89. Deak, Istvan Random Number Generators and Simulation, Akademiai Kiado,Budapest, 1990.
90. George S. Fishman Monte Carlo: concepts, algorithms, and applications. Springer- Verlag New York Inc., 1996.
91. Gerontidis, I., and R. L. Smith. Monte Carlo generation of order statistics fromgeneral distributions // Applied Statistics 31, 1982. С 238-242.
92. Harald Gruber The economics of mobile telecommunications. CambridgeUniversity Press, New York, 2005.
93. Hammersley, J. M., and D. С Handscomb Monte Carlo Methods, Methuen &Co., London, 1964.
94. Peter Jackel Monte Carlo methods in finance. John Wiley & Sons Ltd., 2002.
95. James E. Gentle Random Number Generation and Monte-Carlo Methods SpringerScience Business Media, Inc., 2003.
96. Jorion P. Financial Risk Manager Handbook. Second Edition. John Wiley & Sons,1.c, Hoboken, New Jersey, 2003.
97. Harold Kerzner Project Management: a systems approach to planning, scheduling,and controlling. John Wiley & Sons Inc., 2003.
98. Liu, Jun S. Monte Carlo Strategies in Scientific Computing, Springer-Verlag,New York, 2001.
99. Metropolis N., Ulam S. The Monte-Carlo Method // Journal of the AmericanStatistical Association. Vol. 44, No.247,1949. С 335-341.
100. Naylor Т.Н., Balintfy J.L., Burdick D.S. and Chu K. Computer SimulationTechniques, Wiley, New York, 1967.
101. Niederreiter, Harald Random Number Generation and Quasi-Monte CarloMethods, Society for Industrial and Applied Mathematics, Philadelphia, 1992.
102. Pidd M. Computer Simulation in Management Science. John Wiley & Sons Ltd,2004.
103. Robert, Christian P., and George Casella Monte Carlo Statistical Methods,Springer-Verlag, New York, 1999.
104. Stewart Robinson Simulation: The practice of model development and use. JohnWiley & Sons Ltd, The Atrium, Southern Gate, Chichester, West Sussex, 2004.
105. Savvakis C. Savvides Risk Analysis in Investment Appraisal / Project AppraisalVol. 9 No. 1, March 1994. С 3-18.
106. Thompson, James R. Simulation: A Modeler's Approach, John Wiley & Sons,New York, 2000.
107. R.Max Wideman Project and program risk management: a guide to managingproject risks and opportunities. PMI, 1992.
108. Бакман Ю.А., Панфилов B.C. Рынок сотовой связи России: от экстенсивногоразвития к интенсивному Электронный ресурс.: Ссыка на домен более не работаетpdf.php?id=2008/5/03 (дата обращения 22.03.2009).
109. Банк России сайт.: Ссыка на домен более не работает (дата обращения 10.04.2009).
110. Ежеквартальные отчеты ОАО МТС Электронный ресурс.:Ссыка на домен более не работаетir/control/data/quarterly_reports/.
111. ОАО МТС сайт.: Ссыка на домен более не работаетp>
112. Рынок розничных продаж услуг сотовой связи РФ в 1 полугодии 2008 г.Электронный ресурс.: Ссыка на домен более не работаетdocs/crisis/mobile2008.doc (дата обращения 20.03.2009).
113. Саяпина Е. Рынок сотовой связи Краснодарского края Электронныйресурс.: Ссыка на домен более не работаетarticle.asp?id=7934 (дата обращения 20.03.2009).
114. Финансовая отчетность ОАО МТС Электронный ресурс.:Ссыка на домен более не работаетir/report/ (дата обращения 15.03.2009). 122. Эксперт Системе сайт.: Ссыка на домен более не работаетexpert-systems.com (дата обращения 1510.2008).
115. Риск j величения стоимости проектаА)Риск ошибок в проектировании, Б)Риск роста цен, налогов, пошлин и прочих внешних факторов, В)Риск невыпонения обязательств поставщиками и подрядчиками,
116. Риск недостижения запланированных параметровИП А)Рнск выявления дефектов телематического оборудования, его комплектности или СМР, Б)Риск выявления ошибок, не позволяющих организовать процесс оказания сотовыхуслуг, достаточный уровень сотовых услуг,
Похожие диссертации
- Управление развитием рынка услуг сотовой связи
- Развитие услуг как фактор повышения эффективности предприятий сотовой связи
- Обеспечение конкурентоспособности предприятий сотовой связи в условиях насыщенного рынка
- Государственное регулирование отраслей сферы услуг
- Финансовое обеспечение инвестиционной деятельности компаний связи