Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Моделирование проектной деятельности предприятия в условиях неопределенности тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Копытин, Кирил Вячеславович
Место защиты	Москва
Год	2005
Шифр ВАК РФ	08.00.13

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Моделирование проектной деятельности предприятия в условиях неопределенности"

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова Экономический факультет

На правах рукописи

Копытин Кирил Вячеславович

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЕКТНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЁННОСТИ

Специальность 08.00.13 -Математические и инструментальные методы экономики

Автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата экономических наук

Москва 2005 г.

Работа выпонена на кафедре математических методов анализа экономики Экономического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова

Научный - доктор экономических наук, профессор

руководитель Грачёва Марина Владимировна

Официальные оппоненты

доктор экономических наук Турмачёв Евгений Семёнович

кандидат экономических наук, доцент Липунцов Юрий Павлович

Ведущая организация

- Центральный экономико-математический институт Российской Академии наук (ЦЭМИ РАН)

Защита состоится л27 октября 2005 года в 15 часов 00 мин. на заседании диссертационного совета Д 501.001.35 в Московском государственном университете им. М.В. Ломоносова по адресу: 119992 ГСП-2. Москва, Ленинские горы, 2-й учебный корпус, экономический факультет, ауд. П1.

С диссертацией можно ознакомиться в Научной библиотеке им. A.M. Горького МГУ им. М.В. Ломоносова (2-й учебный корпус МГУ). Автореферат разослан л22 сентября 2005 года.

Учёный секретарь диссертационного совета

к.э.н., доцент __Е.А. Туманова

^ОМ^ ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Деятельность любой организации можно разделить на операционную и проектную составляющие. При этом операционная часть необходима для поддержания текущего функционирования фирмы, а проектная часть, то есть деятельность, направленная на осуществление инвестиционных проектов, есть ключевая основа дальнейшего развития любой организации, ориентирующейся на перспективу.

Чтобы принять решение о реализации инвестиционного проекта либо об отказе от него, необходимо провести системное исследование, комплексно изучающее взаимосвязанные процессы вложения ресурсов и получения результатов, обосновать целесообразность (или нецелесообразность) и эффективность осуществления планируемого проекта либо совокупности нескольких инвестиционных проектов.

Традиционно в проектном анализе используются методы теории вероятностей, математической статистики и эконометрики. Однако в реальных условиях бизнеса их применение затруднено по следующим причинам. Во-первых, попытка учёта даже основных из огромного числа факторов, влияющих на принятие решений, приводит к появлению сложных многокритериальных моделей, трудных как для понимания, так и для практического использования. Во-вторых, распределения вероятностей описывающих анализируемый проект параметров, как правило, неизвестны, и определить их не представляется возможным. В-третьих, во многих случаях принятие решений происходит в условиях неопределённости, когда цели, ограничения и последствия возможных действий точно неизвестны, а исходные данные непоны.

Отсюда со всей очевидностью возникает необходимость в простом, наглядном подходе к оценке проектов, который бы позволял с высокой степенью достоверности дать общую оценку ситуации. В литературе, посвященной проектному анализу, не описано построение финансовой модели инвестиционного проекта в условиях неопределённости, когда подробная информация о проекте отсутствует, а имеющиеся данные расплывчаты. Подобная ситуация весьма характерна, особенно на начальном этапе исследования инвестиционного проекта. В большинстве источников авторы ограничиваются лишь общими рекомендациями, как надо действовать в таких случаях, в результате чего решения часто принимаются на уровне интуиции, что приводит к многочисленным, подчас дорогостоящим, ошибкам.

В связи с вышеизложенным разработка методов и моделей,

позволяющих выпонить комплексный анализ инвестрфбнйого проект од

г- ' ^КА

условиях неопределенности, является актуальной научной и практической задачей.

Степень разработанности темы. Подробно традиционные подходы к проектному анализу, методы и модели оценки рисков на основе вероятностных моделей, теории принятия решений изложены в книгах Виленского П.Л., Лившица В.Н., Смоляка С.А., Грачёвой М.В., Ковалёва В.В., Шарпа У.Ф., Александера Г.Дж., Бэйли Д.В., Бригхема Ю., Гапенски Л., Грея К.Ф., Ларсона Э.У, Колемаева В.А., Райфы Г., Розена В.В., Хана Д. и многих других отечественных и зарубежных авторов.

В связи с тем, что эти подходы не всегда применимы, широкое распространение получили экспертные методы, а также методы приближённых вычислений. Весьма эффективным является аппарат приближённых вычислений с использованием теории нечётких множеств и аппарата лингвистической переменной, основы которого были заложены на рубеже 60-х и 70-х годов прошлого столетия в трудах Л. Зале (L. Zadeh). Теория получила дальнейшее развитие в его последующих исследованиях, а также в трудах Белмана (R. Bellman). Ягера (R Yager) и других авторов, в том числе и в работах российских учёных: С.А. Орловского, Д.А. Поспелова.

Теория нечётких множеств и концепция лингвистической переменной нашли множественные применения в прикладных инженерных исследованиях. Однако, лишь единичные публикации посвящены использованию аппарата в экономике и бизнесе. Это прежде всего работы Бойадзиевых (G. и М. Bojadziev), Ягера (R. Yager), Кокса (D. Сох).

Несмотря на обилие публикаций, в той или иной мере затрагивающих вопросы проектного анализа и финансового планирования, задаче построения модели инвестиционного проекта в условиях неопределённости, выражающихся в недостаточности исходных данных о параметрах проекта, не уделяется дожного внимания. Настоящей диссертационной работой автор воспоняет указанный пробел.

Целью диссертационной работы является разработка методов и моделей построения финансовых потоков проектной деятельности предприятия в условиях неопределённости, связанной с непонотой исходных данных.

Исходя из поставленной цели, в диссертационной работе решены следующие задачи:

Х создать методику оценки рисков проекта в условиях неопределённости;

Х предложить метод, позволяющий рассчитать влияние рискованности инвестиционного проекта на его стоимость в условиях неопределённости;

Х разработать методику приближённого планирования расходов на реализацию инвестиционного проекта;

Х решить задачу планирования продаж в условиях неопределённости;

Х разработать методику моделирования притока и оттока реальных денег (денежных поступлений и расходов) проектной деятельности предприятия в условиях неопределённости, сформулировать и решить задачу оптимизации денежного потока в целях максимизации чистой приведённой стоимости (МРУ) проекта;

Х сформулировать рекомендации для практического применения разработанных методов и моделей.

Объектом исследования в диссертационной работе является процесс разработки инвестиционного проекта.

Предметом исследования в работе является учёт неопределённости в деятельности предприятия, направленной на осуществление инвестиционных проектов.

Теоретической и методологической основой исследования являются труды отечественных и зарубежных авторов по теории принятия решений, проектному анализу, экономико-математическому моделированию, теории нечётких множеств, концепции лингвистической переменной.

Научная новизна работы состоит в следующем.

В диссертационной работе обосновано использование теории нечётких множеств в прогнозировании финансовых потоков инвестиционного проекта в условиях, когда не имеется в достаточном объёме информации, характеризующей проект, а вероятностные распределения описывающих проект параметров неизвестны. Автором продемонстрирована эффективность применения в подобных условиях теории нечётких множеств и аппарата лингвистической переменной. В частности, новизна работы заключена в следующих научных выводах и теоретических положениях:

1) разработана методика моделирования притока и оттока денежных средств (доходов и расходов) инвестиционного проекта в условиях неопределённости, предложена оптимизация потоков путём нахождения оптимального момента начала продаж;

2) показана возможность применения теории нечётких множеств и аппарата лингвистической переменной в проектном анализе, что позволило разработать модель оценки риска инвестиционного проекта в условиях неопреде-

лённости методом семантических дифференциалов с предложенными автором усовершенствованиями; в качестве обобщённой характеристики рискованности проекта предложено понятие взвешенного значения профиля проекта с указанием способа получения и интерпретация этой величины;

3) разработана методика построения аппроксимационной модели определения стоимости инвестиционного проекта в условиях неопределённости, предложен метод расчёта распределения оттока реальных денег (расходов) проекта во времени;

4) предложена модель составления профиля инвестиционного проекта в условиях неопределённости, введено понятие взвешенной величины профиля проекта с указанием способа расчёта этой величины для определения взаимосвязи рискованности инвестиционного проекта и объёма планируемых расходов на его реализацию;

5) разработана модель динамических коэффициентов для планирования продаж в условиях неопределённости, учитывающая сезонный характер спроса; модель позволяет осуществлять планирование продаж как в абсолютных (единицы товара), так и в относительных (доли от общего количества) единицах;

6) приведены рекомендации по практическому применению теоретических разработок диссертационной работы на примере анализа инвестиционных проектов строительства жилья в г.Москве

Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретическое значение представленной работы состоит в развитии существующих и построении новых методов проектного анализа с использованием теории нечётких множеств и аппарата лингвистических переменных.

Предложенные автором методики использования нечётких множеств для моделирования входящего и исходящего денежного потока инвестиционного проекта расширяют круг практически значимых задач, решаемых с помощью экономико-математических методов в целом.

Результаты работы могут быть использованы научными организациями и органами государственного управления для анализа как различного рода проектов, так и для приближённого описания с использованием экспертных методов широкого круга объектов, понятий и явлений, точная оценка, описание или моделирование которых затруднены по тем или иным причинам.

В работе показано, что предложенные методики (в частности, методика оценки рисков, модель планирования продаж) могут найти применение не

только в анализе инвестиционных проектов строительства, но и в других отраслях народного хозяйства, например, в медицинских учреждениях, в органах испонительной власти при определении приоритетов в реализации рассматриваемых проектов.

Модель анализа рисков в условиях неопределённости, оценки стоимости строительного проекта, а гакже модель планирования продаж в условиях неопределённости рекомендованы к применению в ряде коммерческих организаций и банков.

Апробация работы. Основные положения диссертации были доложены, обсуждены и получили одобрение специалистов на научном семинаре Инвестиционное проектирование кафедры математических методов анализа экономики экономического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова. Результаты работы были также представлены на Международных научных конференциях молодых учёных: Ломоносов-2003 (2003 г.) и Ломоносов-2004 (2004 г.), организованных при поддержке ЮНЕСКО, на конференции Корпоративные финансы. Перспективы и реальность, организованной Высшей Школой Экономики (2004).

Разработанная модель анализа рисков в условиях неопределённости была использована в рамках учебных курсов на Экономическом факультете МГУ.

Логика и структура работы. Диссертация состоит из введения, трёх шав, заключения, списка литературы и приложений. Диссертация представлена на 167 страницах, содержит 15 рисунков и 26 таблиц. Поставленная цель исследования определила следующую логику и структуру работы: Введение

Глава 1. Учёт неопределённости в проектном анализе.

1.1 Основные понятия теории нечётких множеств. 1.2 Понятие лингвистической переменной. 1.3 Методы построения функции принадлежности. 1.4 Использование аппарата нечёткой математики в задаче оценки эффективности инвестиций.

Глава 2. Моделирование оттока реальных денег (расходов) инвестиционного проекта в условиях неопределенности.

2.1 Оценка рискованности инвестиционного проекта. 2.3 Оценка стоимости инвестиционного проекта. 2.4 Влияние рискованности инвестиционного проекта на стоимость его реализации. 2.5 Основные виды рисков (на примере инвестиционных проектов строительства).

Глава 3. Моделирование притока реальных денег (денежных поступлений) в условиях неопределенности.

3.1 Концепция системы нечеткого вывода. 3.2 Модель планирования продаж

товара, обладающего сезонностью спроса. 3.3 Концепция ценообразования на

рынке первичного жилья. 3.4 Построение притока реальных денег (денежных

поступлений) инвестиционного проекта. 3.5 Оптимизация денежного потока в

целях максимизации чистой приведённой стоимости (КРУ) инвестиционного

проекта.

Заключение.

Литература.

Приложения.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ РАБОТЫ Современные положения теории нечётких множеств

Посредством нечётких множеств можно описывать присущие для языка человека элементы, которые невозможно формализовать строгим образом. Но основной трудностью, мешающей интенсивному применению теории нечётких множеств при решении практических задач, является то, что функция принадлежности - основная характеристика нечёткого множества -дожна быть задана вне самой теории и, следовательно, её адекватность не может быть проверена непосредственно средствами теории.

Степень принадлежности оценивается числами из интервала [0; 1]. Фиксирование конкретных значений при этом носит субъективный характер. Можно выделить две группы методов построения функции принадлежности: прямые и косвенные методы.

Прямые методы предполагают непосредственное задание экспертом правил определения значений функции принадлежности. В косвенных методах значения функции принадлежности выбираются таким образом, чтобы удовлетворить заранее сформулированным условиям, экспертные данные являются лишь исходной информацией для дальнейшей обработки. Допонительные условия могут налагаться как на вид получаемой информации, так и на процедуру обработки.

По мнению автора, использование прямых методов допустимо в случаях получения информации от эксперта, уровень компетенции которого в исследуемой области не вызывает сомнений. Во всех остальных случаях следует использовать косвенные методы, что предполагает разработку методики для обработки исходных данных, полученных от экспертов.

Появление аппарата лингвистической переменной стало логичным продожением развития теории нечётких множеств. Значениями лингвистической переменной являются не числа, а слова или предложения в естественном или формальном языке. Поскольку слова, в общем, менее точны, чем числа, понятие лингвистической переменной даёт возможность приближённо описывать явления, которые не поддаются описанию в количественных терминах.

Лингвистической неременной соответствуют два правила: (1) синтаксическое правило (грамматика), порождающее названия значений переменной (множество названий лингвистических значений переменной называется терм-множеством, причем каждое из таких значений являет ся нечёткой переменной); (2) семантическое правило, которое определяет агоритмическую процедуру для вычисления смысла каждого значения. Эти правила составляют существенную часть описания структуры лингвистической переменной. Для практических задач достаточно наличия нечёткого языка с фиксированным, конечным словарём.

Концепция системы нечёткого вывода обработки информации предполагает наличие процедуры фаззификации (преобразования исходных чётких данных в нечёткие множества), наличие базы правил вывода (агоритмов для действий с нечёткими множествами) и процедуры дефаззификации (преобразования обработанных нечётких множеств в чёткие числа). Использование системы нечёткого вывода позволяет агоритмизировать процедуру обработки исходных данных, что даёт возможность эффективно использовать современную вычислительную технику для обработки больших информационных массивов.

Суть методики моделирования притока и оттока реальных денег (денежных поступлений и расходов) проектной деятельности предприятия в условиях неопределённости

Предлагаемая в работе методика состоит из трёх основных этапов.

На первом этапе производится анализ рисков инвестиционного проекта, оценивается стоимость инвестиционного проекта с учётом проведённого анализа рисков, оценивается продожительность реализации инвестиционного проекта и рассчитывается отток реальных денег (расходов) инвестиционного проекта на весь период реализации.

На втором этапе производится планирование продаж продукта реализации инвестиционного проекта, разрабатывается стратегия ценообразования.

Построенные в рамках рассмотрения на первых двух этапах денежные потоки позволяют сформулировать и решить задачу нахождения оптимального момента начала продаж, обеспечивающего максимизацию ИРУ инвестиционного проекта.

Пригодность использования того или иного математического аппарата к решению проблемы оценки инвестиций можно установить на основе следующих критериев.

1) Применение данного аппарата дожно быть основано на минимальном количестве априорных предположений, жёстко заложенных в данной модели и не зависящих от оценок эксперта.

2) Аппарат дожен позволять лизвлечь из эксперта максимум информации, которой тот обладает на сознательном и подсознательном уровне.

3) Процедура получения информации от эксперта дожна быть максимально простой и понятной для опрашиваемого.

4) Математический аппараг дожен позволять агоритмизировать и производить компьютерные расчёты без существенных трудозатрат.

Разработанные автором методы и модели анализа притока и оттока реальных денег инвестиционного проекта в условиях неопределённости удовлетворяют всем перечисленным критериям.

Моделирование оттока реальных денег (затрат) инвестиционного проекта в условиях неопределенности Оценка затрат проекта

В диссертационной работе предложена следующая методика построения приближённых расчётов для определения стоимости инвестиционного проекта Е0бш в условиях неопределённости на основании сведений о понесённых расходах по уже реализованным проектам. В данных о расходах по осуществлённым проектам следует выделить постоянную составляющую расходов Епост, а затем исследовать зависимость переменной составляющей затрат Еперем ОТ изменения параметров выхода готового результата проекта (то есть предназначенное к реализации количество продукта, произведённого в ходе осуществления проекта) по отношению к базовой величине, определяемой из анализа реализованных проектов.

Поскольку проект осуществляется в условиях неопределённости, под влиянием множества факторов, способных оказать негативное влияние на результаты проекта, автором обоснован учёт неопределённости расходов в виде непредвиденных расходов Енепр, методика расчёта которых приведена ниже.

В случае, когда результатом проекта является единственный предназначенный к реализации продукт, формула для приближёшюй оценки стоимосш проекта E0gm примет вид:

Ео6щ Ч Епост Епсрем баз х ^пер х Q вых ЕнСПр + Едоп (1),

где Q вш - количество выхода готового результата анализируемого проекта; Еперем баз - базовая величина переменных затрат; кпер - характеристика изменения переменных затрат при изменении выхода готового результата проекта; Ед0П - Допонительные расходы на осуществление проекта, связанные с его особенностями. Следует иметь в виду, что при моделировании оттока реальных денег (расходов) проекта во времени следует допонительно учесть Епродв - расходы, связанные с продвижением продаж готового результата проекта. Распределение расходов проекта во времени

В настоящем исследовании предлагается разбить процесс реализации проекта на отдельные укрупнённые этапы, для каждого из которых можно достаточно точно определить момент окончания очередного этапа и начала следующего этапа. На основании анализа группы однотипных проектов вводится разбиение общих расходов проекта, определённых в соответствии с (1), по этапам; при этом на каждый этап (этап 1, этап 2, ... , этап N) приходится определённая доля (е:, ег, ..., eN) от общей величины расходов Еобщ. При про-дожительностях Ть Т2, ..., Тл, соответственно, этапа 1, этапа 2, ..., этапа N распределение оттока реальных денег (расходов) проекта во времени (в предложенной модели время - дискретное) выглядит следующим образом:

е\ *Еобщ 1Т\ +ЕПродв1'1-^2'->Т\'

* Еобщ ! Т2 + Епродв Д f = 7\ +1,7*1 + 2,..., Г, + Г2 ; EH- (2)

eN * Еобщ ^ОГу ~ TN-1 ) + Епродв T'

(=1 ;=]

Используемое в (2) допущение о равномерном распределении расходов внутри этапа является разумным компромиссом между стремлением испонителей по отдельным работам получить предоплату и желанием инициатора проекта произвести оплату лишь по завершению всех работ. Отбор факторов риска

Для получения списка основных рисков используется традиционная в проектном анализе процедура отбора:

1) Экспертов просят назвать наиболее существенные, на их взгляд, обстоятельства, риски, способные повлиять на реализацию проекта

2) Каждый из названных экспертами рисков оценивается по двум параметрам: возможности появления (I) и степени воздействия на проект (II). Каждый параметр оценивается по шкале от 0 до 10, где меньшие значения соответствуют меньшей возможности проявления данного события и меньшему влиянию, меньшему вредному воздействию данного риска на проект в целом, большие значения - соответственно, большей возможности и большему влиянию.

3) Полученные оценки (I) и (II) для каждого риска перемножаются. Среднее арифметическое получившихся при этом величин может принимать значения от 0 до 100, и из общего списка отбираются только те риски, значение произведения оценок для которых превышает наперед заданную величину (например, на уровне 0,7 от максимального значения).

Применение метода семантических дифференциалов в задаче оценки рискованности проекта

Поскольку в ситуации неопределённости оценить количественно факторы риска не представляется возможным, для нахождения оценки рискованности проектов в диссертации предлагается использовать метод семантических дифференциалов. Суть метода состоит в определении списка свойств, по которым оценивается понятие или объект, формировании полярной шкалы для выбранных свойств с последующей экспертной оценкой того, насколько оцениваемое понятие соответствует тому или иному полюсу шкалы.

Совокупность шкал, характеризующих выбранное понятие/объект, с вербально заданными полюсами, образованными антонимическими позициями, есть семантический дифференциал выбранного понятия/объекта. Совокупность оценок по шкалам есть вектор {хь... хД,}, который называется профилем понятия. Оценки выставляются в интервале от 0 до 100%, где оценка 0% означает поное соответствие понятия лотрицательному полюсу выбранной шкалы, а 100% - поное соответствие противоположному, положительному полюсу.

В описанном виде методу присущи следующие недостатки:

1) метод основан на предпосыке абсолютной объективности эксперта, что в реальных условиях трудно выпонимо; при этом в случае использования лишь одного эксперта увеличивается возможность искажения результатов из-за субъективности экспертных оценок;

2) не учитывается тот факт, что различные факторы могут иметь разную важность;

1) не приводится трактовка составленного профиля для решения экономических задач.

При обработке результатов, полученных при помощи метода семантических дифференциалов, обычно применяются факторный анализ и метод попарных сравнений. Факторный анализ множества аналогичных векторов, полученных в ходе оценки группой экспертов одною понятия (объекта) с целью выявления каких-либо закономерностей в полученных оценках, не показал приемлемых с точки зрения практического применения результатов при анализе проектных рисков. Метод попарных сравнений при числе полученных профилей большем, чем три (то есть при четырёх и большем количестве принимаемых в рассмотрение факторов риска инвестиционного проекта) также не даёт результатов, которые могли бы быть однозначно истокованы: метод попарных сравнений применим, скорее, для ранжирования полученных профилей.

В настоящей работе предложены процедуры, позволяющие избавить метод семантических дифференциалов от упомянутых недостатков. Во-первых, предполагается привлечение произвольного числа экспертов с последующим усреднением полученных оценок. Во-вторых, предлагается процедура определения важности каждого из факторов, то есть вычисление соответствующего фактору веса, и, в-третьих, вводится понятие взвешенного значения профиля проекта в качестве обобщённой характеристики рискованности инвестиционного проекта. Предложенные модификации позволяют расширить область применения метода, в частности, использовать его в анализе рисков инвестиционного проекта. Ниже изложен агоритм использования метода семантических дифференциалов с предложенными автором усовершенствованиями.

Эксперты оценивают выбранные факюры (в качестве процедуры отбора используется описанная выше методика отбора факторов рисков), выставляя оценки хь... хп (здесь и далее в этом разделе г = 1,2,...,и Ч порядковый номер фактора, к=1,2,...,т Ч порядковый номер эксперта, соответственно, п Ч общее количество факторов, т Ч количество экспертов) за окончательную оценку фактора берётся средняя экспертная оценка:

*,=Ч** (з)

Замечание 1. В случае, если увеличение оценки факгора соответствует увеличению рискованности проекта, в профиль 2. = {уи у2,..., уД} войдет величина у, = хД соответствующая непосредственной оценке фактора; в противном

случае, то есть когда увеличение значения фактора соответствует уменьшению риска проекта, в профиль войдет величина у,- 1 - х,. Это следует из формулирования полярных свойств шкалы для выбранных факторов.

Соответствующие факторы в совокупности с определёнными на основании оценок экспертов степенями соответствия понятия тому или иному полюсу шкалы суть нечёткие множества; таким образом, профиль есть нечёткое подмножесгво положительного списка свойств или шкал, и в дальнейшем при выпонении действий с ними используется математический аппарат, термины и обозначения, принятые в теории нечётких множеств.

Полярными проектами будут = {0,0,...,0}, и 7Л = {1,1,...,1}. Будем считать, что проект, обладающий профилем 20, является безрисковым, а проект, обладающий профилем Ъ\ Ч рискованным.

Для определения весов, характеризующих относительную важность факторов, автор предложил следующую методику:

1) пусть есть п факторов, т экспертов;

2) предложим экспертам упорядочить факторы по значимости, то есть каждый эксперт присваивает каждому фактору порядковый номер /,. (>,; -порядковый номер г-го фактора, присвоенного к-м экспертом);

3) вес соответствующего фактора будет определяться выражением:

Я, = --Г7~*"/о ' пРичём Е=1 (4>

(и -1) Х п т / 2 (=1

В диссертационной работе показано, что для оценки рискованности проекта с профилем Ъ, отличным как от так и от 7Ь можно использовать выпуклую комбинацию оценок факторов у, и соответствующих весов факторов

которая и будет характеризовать меру соответствия проекта множеству рискованных проектов. Назовём эту величину взвешенным значением профиля проекта.

В диссертации понятие Инвестиционный проект (далее - Проект) рассматривается в качестве лингвистической переменной, то есть X -Проект. В качестве базовой переменной рассматривается величина взвешенного значения профиля проекта 8П, а соответствующее универсальное множество в силу определения величины Бп есть 17- [0;1]. Вводится следующее

терм-множество переменной Проект: Т (Проект) - рискованный и очень рискованный + не-рискованный + очень не-рискованный. Здесь каждый терм является названием нечёткой переменной в универсальном множестве и = [0;1]. При этом терм рискованный является базовым, или атомарным термом, а остальные термы - производными от него.

Отрицание не- принято отождествлять с операцией взятия допонения, а модификатор очень Ч с операцией концентрирования (возведения в квадрат). Семантика для вычисления смысла М значений лингвистической переменной Проект будет при этом задаваться следующим образом. М (рискованный) = рискованный, (6)

М (не-рискованный) = 1 - рискованный, (7)

М (очень рискованный) = (рискованный)2, (8)

М (очень не-рискованный) = (1 - рискованный)1. (9)

Для нахождения итогового значения лингвистической переменной Проект автор предложил взять только те терм-множества, степень соответствия которым превышает точку перехода (то есть точку, для которой степень соответствия (1$ = Легко понять, что для любого проекта, с учётом введённой грамматики, степень соответствия может превышать точку перехода лишь для двух из рассмотренных терм-множеств, которые в дальнейшем будут связаны оператором или.

Замечание 2. Возможны следующие значения лингвистической переменной Проект:

рискованный или очень рискованный,

рискованный;

не-рискованный,

не-рискованный или очень не-рискованный.

Увеличение риска инвестиционного проекта в диссертационной работе интерпретируется как увеличение расходов на реализацию проекта. Для определения величины непредвиденных расходов автор предлагает произвести сравнение фактических расходов по реализованным проектам с первоначально планировавшимися, с сопоставлением значению лингвистической переменной Проект соответствующего изменения, то есть каждому значению неременной Проект соответствует некоторая величина допонительных расходов, добавляемая к планируемым расходам.

Моделирование оттока реальных денег (расходов) инвестиционного проекта строительства жилого дома

Типичным примером осуществления проектной деятельности является реализация инвестиционного проекта строительства. В современной России, с одной стороны, строительство - одна из крупнейших и наиболее быстрорастущих отраслей экономики, отвечающая за 1/10 ВВП (при этом, по данным Госкомстата, суммарный оборот строительных компаний за 9 месяцев 2004 года превысил 30 милиардов доларов США, увеличившись на треть по сравнению с аналогичным периодом 2003 года; объём рынка первичного жилья в Москве в 2004 году превысил 5 милиардов доларов США). С другой стороны, свойственную строительным проектам неопределённость затруднительно описать в рамках традиционных подходов хотя бы в силу того, что сравнительно небольшое количество проектов, реализованных в рамках одной организации, не позволяет построить достоверные вероятностные модели описывающих проект параметров.

В качестве примера применения предложенной методики автором проведено собственное исследование на основании данных реальных проектов строительства жилых домов в г. Москве. Разработка моделей финансовых потоков компании, работающей на динамичном, растущем рынке строительства жилья в Москве, по мнению автора, является весьма актуальной задачей.

Представленная ниже методика впервые предоставляет возможность рассчитать затратную часть инвестиционного проекта строительства без длительного по времени составления смет, что позволяет оперативно провести моделирование оттока реальных денег (затрат) инвестиционного проекта строительства и принять решение о целесообразности дальнейшего, более детального анализа проекта.

В качестве параметров моделирования затрат инвестиционного проекта строительства используются время (точкой отсчёта t = 0 является момент принятия решения о начале реализации проекта), а также выход готового результата проекта So6ul - общая площадь строящегося объекта.

Стоимость проведения строительно-монтажных работ (СМР) ЕСцр (включая стоимость материалов) для монолитного здания эконом-класса (а также для панельного строительства типового жилья) в соответствии с (1) определяется по следующей формуле:

Есмр = 1 700 000 + knep * 460 * S^ (10),

где kuep - показатель размера переменных затрат в СМР для проектов строительства жилья. Автором с использованием методов построения рецессии установлено, что значение ктер ~ 0,73.

Для дома бизнес-класса полученная величина Есие умножается на ко-эффициеш кбК - 1.3, для объекта элитного класса - на коэффициент kj - 2.0.

Величина непредвиденных расходов (методика определения показах еля величины непредвиденных расходов пр приведена ниже, см. Таблица 2): ЕДепр ~ Пр* Есмр (11).

Допонительные расходы ЕаоД складываются из накладных расходов на содержание организации, реализующих проект, а также обременении, включающих в себя компенсацию местной администрации за право реализации проекта, расходы на участие в инвестиционном конкурсе, расходы на переселение частных лиц и opi анизаций, занимающих площади в сносимых зданиях на территории, отведённой на реализацию строительного проекта.

Общая величина расходов Ео6щ есть арифметическая сумма отдельных категорий расходов:

Е0бщ - Есмр + Ентр + Еаоп (12)

Помимо этого, существуют расходы на продвижение ErtpoM Д в виде отчисления доли eadi, от объема продаж в период V.

Е-проде 1 " eadv * TR, (13),

где TR, - объём продаж в период t, определяемый согласно (28), стр. 20.

При моделировании денежных поступлений и расходов в диссертационной работе предлагается разбить реализацию строительного проекта на пять основных этапов:

1) Проектно-изыскательные работы, подготовка исходно-разрешительной документации (ИРД) и рабочей документации.

2) Подготовительные работы на площадке.

3) Возведение конструктива здания высотой Я этажей.

4) Завершение СМР объекта.

5) Сдача объекта Госкомиссии и ввод его в эксплуатацию.

Продожит ельнос1Ь Ть Т2, Т4 этапов 1,2,4 определяются экспертами; продожительность Т5 этапа 5 можно считать постоянной величиной (как правило, Т5 = 2 месяца); продожительность Т3 этапа 3 определяется выражением:

Я / 4 месяцев - для панельного здания; Я / 3 * 2 месяцев - для монолитного здания.

Общая продожительность проекта ЬТ^щ (в месяцах) составляет ЬТ^щ = Т] + Т2 + Т3 + Т4 + Т5 месяцев (15)

Затраты распределяются по этапам следующим образом (Таблица 1).

Таблица 1 Распределение затрат по этапам строительства

Наименование этапа Доля е 01 общих затрат Е0бш

1. Проектно-изыскательные работы, подготовка ИРД е, = 5%

2. Подготовительные работы на площадке е2 = 10%

3. Возведение конструктива здания е3 = 60%

4. Завершение СМР объекта е4 = 20%

5. Сдача объекта Госкомиссии о4 1/-1 II ХА

Внутри каждого этапа затраты распределяются по месяцам равномерно. Таким образом, затраты на реализацию строительного проекта Еь в соответствии с (6), (7), (9) и таблицей 1, составят для периода 1: ^ =1,2,..., ЬТобщ):

П\ + ЕПродв t >(Ч 1J2ЧJ Т|; 'Т2 +EДpodet,t = T} +1,7} +2,..., Г; +Т2; /Ti+Enpodel,t = Ti+T2+l,...,Tl+T2+T3-, /Т4+Епродв1,{ = Т]+Т2+Т3+1,...,Т1+Т2+Тъ+Т4-

'4 '-'общ ' 14 т ^продв

'5 ЕПродв / > 1 - + Т2 + ТЪ + + 1>-'> ЬТобщ

Автором проведено сравнение величины фактически понесённых затрат инвеешционных проекшв с первоначально составленными сметами. Оценка рисков, выпоненная путём вычисления взвешенного значения профиля проекта (5) с вычислением значения переменной Проект, показала, что значения лингвистической переменной Проект следует отождествить с величиной непредвиденных расходов, связанных с осуществлением строительно-монтажных работ по проекту. Для проектов строительства жилья в г.Москве выявлена следующая закономерность (Таблица 2).

Таблица 2 Связь величины непредвиденных расходов и значения

лингвистической переменной Проект

Значение лингвистической переменной Г (Проект) Величина непредвиденных расходов пр, в % от сметной стоимости строительно-монтажных работ

рискованный или очень рискованный 30%

рискованный 20%

не-рискованный 10%

не-рискованный или очень не-рискованный 0%

В задаче оценки рискованности реализации строительного ироекы жи лья в г.Москве эксперты в соответствии с изложенной выше методикой выделили следующие существенные риски и соответствующие им полярные шкалы, характеризующие окружение осуществляемого проекта (Таблица 3).

Таблица 3. Полярные шкалы, характеризующие окружение инвестиционного нроекха строительства

Обозначение Фактор (свойство), характеризующий проект Полярная шкала (0%...100%)

Задержка начала строительства Не ожидается... ожидается

*2 Отсутствие опыта реализации подобных проектов Нет опыта ... огромный опыт

Хз___ Х4 Увеличение сроков строительства Не ожидается... ожидается

Задержка ввода в эксплуатацию Не ожидается... ожидается

х5 Удорожание проекта в ходе реализации Не ожидается... ожидается

Ч Изменение проекта в ходе строительства Не ожидается... ожидается

х7 Спрос на предлагаемые квартиры Низкий... высокий

В соответствии с замечанием 1, профиль Ъ проекта строительства жилья в г.Москве выглядит следующим образом:

Ъ = {хьх2, Х3,х4, хь, х6, 1-х7} (17)

Вычисленная согласно (5) величина взвешенного значения профиля проекта, в соответствии с Замечанием 2. на основании составленного профиля (17) позволяет рассчитать величину допонительных издержек на реализацию инвестиционного проекта Етпр по формуле (11). Моделирование притока реальных денег (поступлений) инвестиционного проекта строительства жилого дома в условиях неопределенности Планирование продаж в условиях неопределенности

Автором разработана модель динамических коэффициентов, базирующаяся на концепции систем нечеткого вывода. Эта модель позволяет получить прогноз продаж на основании накопленной статистики о продажах в предыдущие периоды, что позволяет учесть фактор сезонности спроса на реализуемую продукцию.

Пусть организация продает N товаров. Обозначив через объем продаж 1-го товара в 1-ом месяце к-го года, составим следующую таблицу (в данном разделе используются следующие обозначения: г = 1,2,...,М - порядковый номер товара; к - 1,...,К - порядковый номер юда; I = 1,2,...,12 -порядковый номер месяца):

Таблица 4

Товар/ Товар 2 ТоварЛ^

Год/Месяц/ <72-1-1 <7N-I-I

Год/Месяц2 #1-1-2 <72-1-2 л7N-1-2

Год7Месяц72 <71-1-12 <72-1-12 9N-1-12

ГодЖесяц/ <71-2-1 <72-2-1 "7N-2-I

ГодМесяц (fl-K-L <?2-К-1 ?N-K-L

Таблица 4 не является матрицей, так как отдельные элементы могут отсутствовать. Обозначим такие элементы как 0.

На основе данных таблицы рассчитаем следующие значения:

Emm* I = minimum (q, и,\ qM * 0), (18)

Eavw=- q,.kh (19)

где Z -- количество товаров, которые реально продавались в /-ом месяце к-го

года (то есть для которых выпоняется условие q,k!*0, причём Z < N).

Emax*.; = maximum {q,.k.i) (20)

Замечание 3. Если для каких-либо к, I все q,.k / = 0, то для данных k, 1 Emm*. I = Eavw - EmaXi./ = 0. Если это условие выпоняется для к - 1 или к - К, то такой год исключается из рассмотрения

Таблица 5

Минимум Среднее значение Максимум

Год/Месяц/ Emini.i Eavw Emax].]

Год/Месяц2 Emini.2 Eavu Emaxi.2

Год/Шесяц/. Eminj / Emax^./

Усреднив полученные числа, рассчитаем оценки объемов продаж по месяцам (обозначим их как V; = (Утш/, Уау/, Углах/)):

1 к 1 к 1 к V, = (Ушш, =Ч Егшп;.;, Уау,=Ч Еау,./, Ушах/=Ч Етах,.,) (21)

Процедура (19-21) есть, по сути, процедура фаззификации, то есть преобразования входных векторов данных в нечеткое множество. В случае, если количество товара определенного вида известно заранее, в планировании продаж удобнее использовать не количества продаваемого товара, а доли от общего количества товара, продаваемые в рассматриваемых периодах. Система фаззификации для входящего массива данных об объемах продаж, ана-

логичная вышеописанной, позволяет получить оценки объемов продаж по месяцам в долях от общего количества товара Q, (обозначим их как DV, = (DVmin/, DVav/, DVmax,). Для случая продажи площадей в i-ом строящемся доме, если количество предназначенной к реализации площади не задано в исходной информации, следует использовать выражение: Q, = SiI{J!I.~ кпол х S06iu> гДе кП0л - коэффициент использования полезной площади, который рассчитывается как отношение совокупной площади здания, предназначенной к реализации, к общей площади здания.

Полученные в результате величины V/, DV/ являются нечёткими треугольными числами: V/ = (Vmin;, Vav/, Vmax/), DV/ - (DVmin;, DVav;, DVmax/), что по своей сущности похоже на экспертную оценку вида: лобъем продаж в 1-ом месяце составит не менее Vmin;, не более Vmax/, а, скорее всего, будет близок к Vav/. Однако, в отличие от экспертных оценок, на основании которых делаются прогнозы методом Дельфи, использование в прогнозировании полученных в выражении (21) оценок V/, согласно исследованиям автора, дают более высокую точность прогнозирования объёмов продаж площадей при планировании продаж жилья (то есть меньшую дисперсию отклонений от фактических значений).

Пусть требуется спланировать совокупный объем продаж компании, предла! ающей ассортимент из нескольких товаров. Обозначим количество товарных позиций в ассортименте как В. Вышеописанная процедура позволяет получить оценки продаж каждого из товаров в /-ом месяце в виде следующего правила вывода:

если месяц =1,и товар = Ь, то у^ = (УттЬ/ ,Vavb/ ,Кшах6; ),Ь= \2,...Ji (22)

Для агрегирования правил вывода используем оператор арифметической суммы; совокупный объем продаж всех товаров в /-ом месяце Vail/ будет равен

Vall,=tK, (23)

Для трансформации нечеткого множества в поностью детерминированное точечное решение, соответствующее прогнозному значению объема продаж, используются различные процедуры деф&ззификации. Исследования автора показали, что при планировании объёмов продаж жилья наиболее точные прогнозы даёт дефаззифицирование оценок, полученных в соответствии с выражениями (22-23), путем взвешивания относительно центра области в соответствии со следующей процедурой:

Угеа1, = - (Ушах, -г 4 Уау, + Ушт,) (24)

БУгеа1, - 1 (БУтах, + 4 ПУау, + БУтт;) (25)

В соответствии с (25-26), объём продаж г-го товара в /-ом месяце будет равен:

Угеа^, если планирование ведётся в абсолютных величинах; Я,1 = ВУгеа1,! * С?,, если планирование ведётся в долях от общего

количества товара С>, а общий объём продаж в /-ом месяце определяется выражением:

0/ = (26)

Концепция ценообразования

Проанализировав основные тенденции на рынке недвижимости, автор предлагает следующий подход к определению средней цены квадратного метра предназначенной к реализации площади.

Х Точка отсчёта (1-0) соответствуег моменту принятия решения о реализации проекта. Время - дискретное, обозначает количество месяцев, прошедшее с момента 1=0.

Х Базовая цена (среднерыночная цена на аналогичные площади), на момент начала продаж равная РВ0, растёт с темпом прироста рЬ (определяется экспертно как относительная средняя величина ежемесячного прироста цены): РВ =- РВ0 + рЬ * 1

Х Текущая цена реализации определяется как условная базовая цена на текущий момент за вычетом относительного дисконта на текущий момент. На начало продаж величина дисконта составляет Во, затем линейно уменьшается до нулевой отметки по состоянию на момент ввода объекта в эксплуатацию: РТ = РВ * (1 - О).

Эти положения дают следующую формулу для вычисления текущей средней цены реализации:

(РВ0+рЬ*№-В0и<Т1;

(РВ0 + РЪ * 0(1 Г, 2 Г < ЬТобщ; (27)

+ Pb*t,t> ЬТдйщ

Величина денежных средств ТЛ, поступающих за период от продажи площадей, определяется как

ТЫ, = РТ,*дД (28)

Здесь I = 1,2,..., ЬТпвщ, ЬТойщ+ 1.... количество мссяцсв, прошедших с момента начала реализации проекта. Оптимизация денежного потока

В настоящем исследовании показано, что при рассмотренных выше способах моделирования финансовых потоков проекта оптимизация денежного потока (под оптимальным подразумевается поток, обеспечивающий максимальное значение КРУ проекта) может быть достигнута путём определения момента начала продаж, обеспечивающего максимизацию доходности проекта. До начала продаж, а также в случае образования кассовых разрывов предполагается использовать заёмные средства, привлекаемые по годовой процентной ставке р.

Определение момента начала продаж сводится к решению оптимизационной задачи: ИРУ тах Эобш; Ть Т2, Т3, Т4, Т5; р;

РВ0, О0; рЬ; (29)

Ниже приведён пример использования предложенной методики в реальных инвестиционных проектах.

Использование предложенной методики на примере расчёта точки начала продаж площадей многоэтажного жилого дома в престижном районе г.Москвы

Данные для оценки рисков приведены в таблице (Таблица 6).

Таблица 6

№ Фактор (свойство), характеризующий проект Значение фактора Вес фактора

X} Задержка начала строительства 0.50 0.20

х? Отсутствие опыта реализации подобных проектов 0.10 0.00

Увеличение сроков строительства 0.80 0.25

х4 Задержка ввода в эксплуатацию 0.60 0.10

Удорожание проекта в ходе реализации 0.40 Г 0.10

Х(, ! Изменение проекта в ходе строительства 0.20 0.10

х1 \ Спрос на предлагаемые квартиры 0.30 0.25

Профиль инвестиционного проекта, в соответствии с (9): Хр = {0.5;0.1;0.8;0.6;0,4;0.2;0.7}, величина взвешенного значения профиля инвестиционного проекта, рассчитанная по (3), 8П = 0.6.

Значения функций соответствия, построенные согласно грамматике, введённой выражениями (4-7), приведены в таблице (Таблица 7).

Таблица 7. Смысл значений переменной Проект

Проект: Sn = 0.60

Рискованный 0.60

Не-рискованный 0.40

Очень рискованный или Рискованный 0.36

Очень не-рискованный или Не-рискованный 0.16

В соответствии с замечанием 2, имеем: Г (Проект) = рискованный/0.6, непредвиденные расходы составят 20% от сводно-сметного расчета. Данные для расчёта стоимости и продожительности проекта (Таблица 8):

Таблица 8

Название Величина

Общая площадь объекта, кв.м 8 000

Количество этажей (включая подземные), тип конструкций 9, монолит

Полезная площадь (жилая, кол-во машиномест) 6 600 кв.м, 50 м/м

Цена 1 кв.м жилой площади РВо / машиноместа 3 000 / 36 000

Начальный дисконт цены площадей Do 30%

Годовой темп роста базовой цены 18%

Годовая процентная ставка по привлеченным средствам (она же - ставка дисконтирования) 15%

СМР 8 755 000

Накладные расходы 700 000

Непредвиденные расходы 1 751 000

Допонительные расходы 0

ИТОГО расходов по СМР 11 206 000

Расходы на продвижение 973 000

ИТОГО расходов по проекту 12 179 000

Срок строительства =12 месяцев + 6 месяцев + (9/3)*2 месяца + 3 месяца + 2 месяца = 29 месяцев.

Изначально компания - застройщик планирует начать продажи сразу по завершении первого этапа (то есть с 12-го месяца - одновременно с началом подготовительных работ на площадке). Однако, решение оптимизационной задачи (29) показывает, что максимизация ЫРУ проекта достигается в случае начала продаж с 14-го месяца. В этом случае ИРУ проекта увеличивается на $114 тысяч до $10 142 тысяч доларов, а чистый не дисконтированный денежный поток проекта увеличивается на $509 тысяч до $13 669 тысяч по сравнению с начальными планами компании.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

Диссертационная работа объединяет в себе элементы традиционных подходов к инвестиционному проектированию с собственными разработками автора. Продемонстрированы новые возможности эффективного получения

результатов в ходе анализа и принятия решений в инвестиционном проектировании Следует отметить, что в настоящей работе рассматривается подход с использованием теории нечётких множеств и лингвистической переменной, нечасто используемый в современной экономике.

Среди основных результатов работы можно назвать следующие.

Х Разработана методика оценки рисков проекта в условиях неопределённости; введено понятие взвешенного значения профиля проеюа в качестве обобщённой характеристики рискованности проекта, показана процедура получения и использования этой величины; впервые обоснована возможность интерпретации понятия Инвестиционный проект в качестве лингвистической переменной, предложены семантика и грамматика, позволяющие построить терм-множество и отыскать значения переменной Инвестиционный проект с использованием взвешенной величины профиля проекта в качестве базовой переменной для характеристики рискованности инвестиционного проекта, что позволяет оценить рискованность инвестиционного проекта в условиях, когда применение традиционных методов количественного описания рисков невозможно вследствие неизвестности распределений вероятностей параметров проекта, а количественное описание рисков затруднено.

Х Предложена оригинальная методика, позволяющая оценить стоимость инвестиционного проекта, распределение оттока реальных денег (расходов) во времени, в условиях неопределённости при помощи приближённых вычислений; продемонстрировано применение этой методики на примере расчёта стоимости инвестиционного проекта строительства жилого дома в г.Москве, что позволяв! на основании непоных исходных данных провести моделирование расходов проекта без необходимости длительною по времени составления смет и графиков финансирования строительства.

Х Предложен метод, позволяющий определить влияние рискованности инвестиционного проекта на его ожидаемую стоимость в условиях неопределённости; показан способ практической реализации метода на примере анализа строительных проектов.

Х Разработана модель планирования продаж продукта, обладающего выраженной сезонностью спроса, в условиях неопределённости для случая возобновляемого количества товара, а также для случая конечного количества товара, на базе концепции системы нечёткого вывода, предложены соответствующие преобразование чётких исходных данных в нечёткие множества (фаззификатор), база правил вывода, преобразование нечётких

результатов в чёткие числа (дефаззификатор), что позволяет прогнозировать продажи более точно, чем в обычно применяемых предсказаниях на основании экспертных оценок; предложена концепция построения системы ценообразования, предложена модель ценообразования на примере рынка продажи жилья в строящихся домах. Х Построена модель притока и оттока реальных денег (денежных поступлений и расходов) проектной деятельности предприятия в условиях неопределённости, с использованием теории нечётких множеств и аппарата лингвистической переменной; сформулирована и решена задача оптимизации денежного потока инвестиционного проекта на базе предложенного подхода - найден момент начала продаж, обеспечивающий максимизацию МРУ.

В настоящей работе впервые предложены методы и модели анализа денежных поступлений и расходов для инвестиционных проектов строительства, основанные на теории нечётких множеств и концепции лингвистической переменной. Разработанные методы и модели проилюстрированы примерами использования в анализе инвестиционного проекта строительства жилого дома в г.Москве.

Основные положения диссертации отражены в следующих публикациях автора:

1) Копытин К.В. Анализ рисков в инвестиционных проектах (лингвистический подход): Сборник студенческих работ программы ММАЭ / Ред. В.А. Чахоян. - М.: ТЕИС, 2003. - Стр. 121-145 (1 пл.)

2) Копытин К.В. Планирование продаж в условиях неопределённости: Тезисы конференции Ломоносов-2003. - М.: ТЕИС, 2003. - Стр. 157-159 (0,1 пл.)

3) Копытин К.В. Использование метода семантических дифференциалов в оценке рисков инвестиционного проекта в условиях неопределённости: Тезисы конференции Ломоносов-2004. - М.: ТЕИС, 2004. - Стр. 208-210. (ОД пл.)

4) Копытин К.В. Планирование продаж в условиях неопределённости: Сборник Актуальные вопросы экономико-математического моделирования / Ред. М.В. Грачёва. - М; ТЕИС, 2004. - Стр. 123-139. (0,8 пл.)

5) Копытин К.В Моделирование оттока реальных денег (расходов) на реализацию строительного проекта: Сборник Корпоративные финансы. Перспективы и реальность / Ред. Т.В. Теплова. - М.: Издательский дом ГУ ВШЭ, 2004. - Стр. 106-112. (0,3 пл.)

Подписано в печать 16 09.2005 г. Формат 60x90, 1/16. Объем 1,5 п л Тираж 100 экз. Заказ № 655

Отпечатано в ООО "Фирма Блок" 107140, г Москва, ул. Краснопрудная, вл.13 т 264-30-73 www.blok01ceirtre.narod.ni Изготовление брошюр, авторефератов, печать и переплет диссертаций

РНБ Русский фонд

2007-4 4049

2 5 ОПТ 2005

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Копытин, Кирил Вячеславович

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1 . УЧЁТ НЕОПРЕДЕЛЁННОСТИ В ПРОЕКТНОМ АНАЛИЗЕ.

з1.1 Основные поиятия теории нечётких множеств.

з 1.2 Понятие лингвистической переменной.

з 1.3 Методы построения функции принадлежности.

з 1.4 Использование аппарата нечёткой математики в задаче оценки эффективности инвестиций.

ГЛАВА 2 . МОДЕЛИРОВАНИЕ ОТТОКА РЕАЛЬНЫХ ДЕНЕГ (РАСХОДОВ) ИНВЕСТИЦИОННОГО ПРОЕКТА В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ.

з2.1 Оценка рискованности инвестиционного проекта.

з2.2 Оценка стоимости инвестиционного проекта.

з2.3 Влияние рискованности инвестиционного проекта на стоимость его реализации

з2.4 Основные виды рисков (на примере инвестиционных проектов строительства).

ГЛАВА 3 . МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРИТОКА РЕАЛЬНЫХ ДЕНЕГ (ДЕНЕЖНЫХ

ПОСТУПЛЕНИЙ) В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЁННОСТИ.

з3.1 Концепция системы нечёткого вывода.

з3.2 Модель планирования продаж.

з3.3 Концепция ценообразования.

з3.4 Построение притока реальных денег (денежных поступлений) инвестиционного проекта.

з3.5 Оптимизация денежного потока в целях максимизации чистой приведённой стоимости (npv) инвестиционного проекта.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Моделирование проектной деятельности предприятия в условиях неопределенности"

В современном быстроменяющемся мире во многих случаях принятие решений происходит в таких условиях, когда цели, ограничения и последствия возможных действий точно неизвестны. Попытка учёта даже основных факторов, влияющих на принятие решений, зачастую приводит к появлению громоздких моделей, сложных для понимания. Отсюда со всей очевидностью возникает необходимость в простом, наглядном подходе к оценке проектов, который бы позволял с высокой степенью достоверности дать общую, пусть даже приближённую оценку ситуации.

Фактически большинство классов в реальном мире, в противоположность понятию класса или множества в математике, не имеют чётких границ, которые отделяли бы входящие в класс объекты от объектов, не входящих в него. Одно из основных различий между человеческим интелектом и лискусственным интелектом ЭВМ заключается в том, что в отличие от современных компьютеров люди обладают способностью оперировать нечёткими понятиями и выпонять нечёткие инструкции. Благодаря этому математическая теория нечётких множеств завоёвывает в последние десятилетия всё большую популярность.

Термин проект можно понимать как комплекс действий (работ, услуг, приобретений, управленческих операций и решений), направленных на достижение сформулированной цели. Инвестиционный проект (ИП) определяется как обоснование экономической целесообразности, объёма и срока вложений, в том числе необходимая проектно-сметная документация, разработанная в соответствии с действующим законодательством и утверждёнными в установленном порядке стандартами (нормами и правилами), а также описанием практических действий по осуществлению инвестиций (бизнес-план). Инвестиционный проект всегда порождается некоторым проектом (понимаемым в смысле второго определения), обоснование целесообразности и характеристики которого он содержит [66]. В связи с этим под теми или иными свойствами, характеристиками и (или) параметрами ИП часто понимаются соответствующие свойства, характеристики и (или) параметры порождаемого им проекта.

В настоящей работе термин линвестиционный проект (или, для краткости, проект) используется в значении комплекса действий (работ, услуг, приобретений, управленческих операций и решений), направленных на достижение сформулированной цели [66], то есть под проектом, если это не

Х оговорено особо, подразумевается деятельность.

Проектный анализ есть концепция, служащая основой инвестиционного проекта [19]. Под проектным анализом понимается [19,34,66,105] системное исследование проекта, комплексно изучающее взаимосвязанные процессы вложения ресурсов и получения результатов, изучение вопроса и проведение соответствующих обоснований целесообразности (или нецелесообразности) и эффективности осуществления одного или нескольких инвестиционных проектов.

К основным задачам, которые приходится решать в рамках проектного анализа, относятся [19,105]:

1) оценка принципиальной реализуемости проекта, т.е. проверка выпонения в его рамках всех необходимых ограничений технического, экологического, социального, финансового и другого характера, определение наиболее целесообразных для использования в ходе реализации данного инвестиционного проекта технико-технологических решений;

2) оценка соответствия проекта стратегии предприятия, на котором он реализуется;

3) оценка соответствия проекта стратегии инвестора;

4) оценка абсолютной экономической эффективности проекта, т.е. определение показателей экономического эффекта, который может

Х принести проект, сопоставление затрат и выгод проекта; при этом экономический анализ оценивает проект на макроуровне, с точки зрения всего общества (страны), а финансовый же анализ - оценивает его с позиции инициаторов проекта;

5) оценка сравнительной эффективности группы проектов, т.е. выяснение того, какой из предложенных конкурирующих (альтернативных) проектов или вариантов проекта более эффективен;

6) выбор из множества инвестиционных проектов (или их вариантов) наиболее эффективных.

В общем случае этот выбор может осуществляться из множества проектов (вариантов), которые могут быть как независимыми, так и быть в некотором роде

Х взаимосвязанными (взаимодопоняющими и взаимоисключающими, альтернативными).

В конечном итоге проектный анализ позволяет не только определить

Х отношение к имеющимся потенциально реализуемым проектам, но и осуществить корректировку проектов, создать их эффективные в конкретной ситуации комбинации. Обычно проектный анализ носит персонифицированный характер, т.е. производится с точки зрения одного или нескольких участников линвестиционной конфигурации - инвестора, реципиента, потребителя результатов проекта и т.д. В качестве цели часто принимается максимизация совокупного эффекта для соответствующего экономического субъекта (или их группы), причем сам эффект определяется путем сопоставления результатов и затрат, связанных с проектом в течение его срока существования (жизненного цикла) [105].

Традиционно в проектном анализе используются методы теории вероятностей, математической статистики и эконометрики [20,33,34,39,48,49,57,65,66,89,93,98,105]. Однако, в реальных условиях современного бизнеса применение традиционных методов часто затруднено сложностью построения многокритериальных моделей, а также невозможностью определения распределения известных параметров [70,78,89,93,96]. В связи с вышеизложенным использование приближённых методов с использованием теории нечётких множеств и аппарата лингвистических переменных представляется весьма перспективным.

Лингвистическая переменная отличается от числовой переменной тем, что

Х её значениями являются не числа, а слова или предложения в естественном или формальном языке. Поскольку слова в общем менее точны, чем числа, понятие лингвистической переменной даёт возможность приближённо описывать явления, которые настолько сложны, что не поддаются описанию в общепринятых количественных терминах. В настоящей работе инвестиционный проект рассматривается в качестве лингвистической переменной. Подобная характеристика ситуации словами естественного языка представляется весьма наглядной, что может быть особенно актуальным в условиях современной российской действительности.

Существует огромное количество публикаций, посвященных теории нечётких множеств. Однако до сих пор практически не разработан

Х инструментарий, позволяющий эффективно применять теоретические разработки для решения реальных экономических задач.

Основы теории нечётких множеств были заложены на рубеже 60-х и 70-х

Х годов прошлого столетия в трудах Л.Заде. Теория получила дальнейшее развитие в трудах Заде (L.Zadeh) [14,41], Белмана (R.Bellman) [23], Ягера (R.Yager) [13], Т.Такаги (T.Takagi) [9], Сугено (M.Sugeno) [8,9,10], Бабуски (R.Babuska) [12], Бодвина (J. Baldwin), Дюбуа (D.Dubois), Прада (H.Prade) [3,4], Кофмана (A.Kaufman) [56], Коско (B.Kosko), Мамдани (E.Mamdani). Свой вклад в развитие теории внесли российские учёные: С.А. Орловский [74], Д.А. Поспелов [72], С.А. Смоляк [96], И.Г. Перфильева.

Теория нашла множественные применения в отношении распознавания образов, систем контекстного структурирования и баз знаний лингвистической информации, в разработке нейронных сетей обработки информации, в теории принятия решений.

Однако, лишь единичные публикации посвящены использованию аппарата теории нечётких множеств и аппарата лингвистических переменных в экономике и бизнесе. Это, прежде всего, работы Бойадзиевых (G. и М. Bojadziev) [1], Ягера (R.Yager) [73], Кокса (D.Cox) [2]. Вопросами применимости теории в сферах бизнеса и экономики занимаются также и отечественные исследователи: А.В. и О.Н. Андрейчиковы [17], В.П. Бочарников [27], А.О. Недосекин и другие.

Объектом исследования в диссертационной работе является процесс разработки инвестиционного проекта.

Предметом исследования в работе является учёт неопределённости в

Х деятельности предприятия, направленной на осуществление инвестиционных проектов.

Денежная единица есть единственно возможная мера измерения и сопоставления разнообразных потоков различных ресурсов, как в стоимостном, так и в физическом измерении. Поскольку одним из основопологающих принципов анализа и оценки инвестиционных проектов является моделирование потоков продукции (услуг) и разнообразных ресурсов в виде потоков денежных средств [66], в настоящей работе проектная деятельность предприятия рассматривается как взаимодействие двух финансовых потоков: приток реальных денег (доходы) проекта и отток реальных денег (расходы) проекта.

Целью диссертационной работы является разработка методов и моделей

Х построения финансовых потоков проектной деятельности предприятия в условиях неопределённости, связанной с непонотой исходных данных. Исходя из поставленной цели, в диссертационной работе решались следующие задачи:

Х создать методику оценки рисков проекта в условиях неопределённости;

Х предложить метод, позволяющий рассчитать влияние рискованности инвестиционного проекта на его стоимость в условиях неопределённости;

Х разработать методику приближённого планирования расходов на реализацию инвестиционного проекта;

Х решить задачу планирования продаж в условиях неопределённости;

Х разработать методику моделирования притока и оттока реальных денег (денежных поступлений и расходов) проектной деятельности предприятия в условиях неопределённости, сформулировать и решить задачу оптимизации денежного потока в целях максимизации чистой приведённой стоимости (NPV) проекта;

Х сформулировать рекомендации для практического применения разработанных методов и моделей.

Структурно работа разбита на три главы. В первой главе приведён обзор методов учёта неопределённостей в проектном анализе, приведены общие сведения о теории нечётких множеств, дана классификация методов построения функции принадлежности, а также рассмотрены основные аспекты применения теории нечётких множеств в задачах проектного анализа.

Вторая глава посвящена вопросам моделирования оттока реальных денег (расходов) в условиях неопределённости. Исследована методика расчёта расходов инвестиционного проекта на примере реализации проектов строительства жилья в г.Москве. Разработана модель оценки проектных рисков с использованием аппарата лингвистической переменной, предложен инструментарий, позволяющий связать стоимость инвестиционного проекта с уровнем риска.

В третьей главе исследуется проблема моделирования притока реальных денег (денежных поступлений) в условиях неопределённости. Обоснована модель планирования продаж, созданная с использованием концепции системы нечёткого вывода, учитывающая фактор сезонности спроса. Сформулирована и решена задача оптимизации денежного потока на примере проектов строительства жилья в г.Москве.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Копытин, Кирил Вячеславович

Заключение

Подытоживая всё вышесказанное, можно утверждать, что достигнута основная цель данной работы Ч показать возможность применения теории нечётких множеств и аппарата лингвистической переменной к решению реальных экономических задач, в частности, в моделировании различных аспектов проектной деятельности предприятия в условиях неопределённости.

Диссертационная работа объединяет в себе элементы традиционных подходов к инвестиционному проектированию с собственными разработками автора, являющимися как совершенно самостоятельными методами и моделями, так и усовершенствованиями и модификациями существующих методов. Автором продемонстрированы новые возможности эффективного получения результатов в ходе анализа и принятия решений в инвестиционном проектировании.

Среди основных результатов работы можно назвать следующие:

1) показана возможность применения теории нечётких множеств и аппарата лингвистической переменной в проектном анализе, что позволило разработать модель оценки риска инвестиционного проекта в условиях неопределённости методом семантических дифференциалов с предложенными автором усовершенствованиями; в качестве обобщённой характеристики рискованности проекта предложено понятие взвешенного значения профиля проекта, с указанием способа получения и интерпретации этой величины;

2) разработана методика определения стоимости инвестиционного проекта в условиях неопределённости, предложена модель распределения оттока реальных денег (расходов) проекта во времени;

3) предложена модель взаимосвязи рискованности инвестиционного проекта и стоимости его реализации в условиях неопределённости;

4) разработана модель планирования продаж в условиях неопределённости для товара, спрос на который носит сезонный характер;

5) разработана методика моделирования и оптимизации денежных потоков инвестиционного проекта в условиях неопределённости, приведены рекомендации по её практическому использованию.

В настоящей работе впервые предложены методы и модели анализа денежных поступлений и расходов для инвестиционных проектов строительства, основанные на теории нечётких множеств и концепции лингвистической переменной. Разработанные методы и модели проилюстрированы примерами использования в анализе инвестиционного проекта строительства жилого дома в г.Москве.

Аппарат теории нечётких множеств, лингвистической переменной весьма гибок, хорошо приспособлен к анализу сложных процессов, численная оценка которых представляется проблематичной. В последнее время возможности применения этих теорий находятся под пристальным вниманием ведущих экономистов, открывая перед вдумчивым исследователем широкие возможности.

Автор уверен, что в реалиях современного бизнеса круг задач, решаемых с применением теории нечётких множеств и аппарата лингвистической переменной, будет постоянно расширяться. Подтверждением тому служит факт использования предложенных в настоящей диссертационной работе методик в ряде коммерческих фирм и банков.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Копытин, Кирил Вячеславович, Москва

1. Bojadziev G., Bojadziev M. Fuzzy logic for business, finance and management. World Scientific, 1997.

2. Cox D.E. Fuzzy logic for business and industry. Rockland, Massachusetts; Charles River Media Inc.

3. Dubois D., Prade H. Fuzzy sets and systems. N.Y.; Academic Press, 1980.

4. Dubois D., Prade H. Operations on Fuzzy Numbers. Journal System Sciences, 1978, vol.9, №6.

5. Osgood C.E., Suci G.J., Tannenbaum P.H. The measurement of meaning. University of Illinois Press, 1957.

6. Ragade R.K., Gupta M.M. Fuzzy sets theory: introduction. Amsterdam; 1977.

7. Schmucker Kurt J. Fuzzy sets, natural language computations, and risk analysis. Computer science press, U.S.A., 1984.

8. Sugeno M. Fuzzy Decision Making Problems. //Transactions of the Society of Instruments and Control Engineers, Tokyo. 1975, vol.11, №6.

9. Takagi Т., Sugeno M. Fuzzy identification of systems and its application to modeling and control. IEEE Trans. SMC, 1985.

10. Terano Т., Asai K., Sugeno M. Fuzzy Systems Theory and its Applications. Boston; Academic Press, 1992.

11. Thole U., Zimmermann H.J., Zysno P. On the suitability of minimum and products operators for the intersection of fuzzy sets. Fuzzy Sets and Systems, 1979, v.2.

12. Verbruggen H.B., Babuska R. Constructing fuzzy models by product space clustering. //Fuzzy model identification, Berlin; Springer, 1998.

13. Yager R.R. Fuzzy decision making including unequal objectives. //Fuzzy Sets and Systems, 1978, vol.1.

14. Zadeh L.A. Fuzzy sets. Information and Control, 1965, Vol. 8.

15. Zimmermann H.J. Fuzzy set theory and its applications. Boston; Kluwer, 1985.

16. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.; ЮНИТИ, 1998.

17. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М; Финансы и статистика, 2001.

18. Ардзинов В. Д. Ценообразование и сметное дело в строительстве. СПб, Питер, 2004 г.

19. Артемова JI.B. Инвестиции и инновации. Словарь-справочник от А до Я. М.;1. ДиС, 1998.

20. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. М; Финансы и статистика, 1999.

21. Бачабанов И.Т. Риск-менеджмент. М.; Финансы и статистика, 1996. Басовский JI.E. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. М.; Инфра-М, 2004.

22. Белман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях. М; Мир, 1976.

23. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем. М.; Финансы и статистика, 2003. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Рига; Зинатне, 1990.

24. Бороненкова С.А. Управленческий анализ. М.; Финансы и статистика, 2002. Бочарников В.П. Fuzzy-технология: математические основы. Практика моделирования в экономике. СПб; Наука, 2001.

25. Бригхем Ю., Гапенски Л. Финансовый менеджмент. СПб; Экономическая школа, 2000.

26. Буянов В.П., Кирсанов К.А., Михайлов JI.A. Рискология. Управение рисками. М.; Экзамен, 2002.

27. Варфоломеев В.И., Воробьёв С.Н. Принятие управленческих решений. М; КУДИЦ-ОБРАЗ, 2001.

28. Воков И.М., Грачева М.В. Проектный анализ: продвинутый курс. М.; Инфра-М, 2004.

29. ГРАДОСТРОИТЕЛЬНЫЙ КОДЕКС РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ от21 2223

Похожие диссертации

• Методы управления инновационными проектами на промышленных предприятиях в условиях неопределенности
• Моделирование инвестиционной деятельности предприятий в условиях неопределенности
• Финансовый анализ деятельности предприятия в условиях экономической нестабильности
• Развитие методического обеспечения прогнозного анализа деятельности предприятия
• Оптимизация догосрочного товарно-ассортиментного плана промышленного предприятия в условиях неопределенности