Формирование инструментария оптимальной структуры инвестиций

Вид материала

Диссертация

Содержание В рамках четвертого научного результата Таблица 2 Сравнительный анализ моделей риска и доходности В рамках пятого научного результата F(x,y) – функция эффективности налогового планирования в рамках процесса налогового планирования при оценке стоимости проекта Xi – вероятность наступления события. R — фактическая доходность портфеля R — фактическая доходность портфеля В заключении III. ОСНОВНЫЕ выводы и рекомендации IV. Основные публикации по теме диссертации

Подобный материал:

• Планирование оптимальной территориальной структуры лпк 62 Оптимизация товарно-отраслевой, 1628.75kb.
• П. В. Терещенко Материалы к теме «Формирование организационной структуры» Формирование, 143.62kb.
• Семинар Жизненный цикл организации: роль формализации в построении оптимальной структуры, 30.43kb.
• Формирование оптимальной структуры источников финансирования инвестиционной деятельности, 372.04kb.
• Доклад тема моей дипломной работы «Пути оптимизации структуры капитала ОАО «Валуйский, 14.73kb.
• Ю. Е., Эф, гр. 826 Оптимизация структуры капитала, 71.71kb.
• Расчетно-пояснительная записка, 175.03kb.
• Концепция соотношения "доходность риск" и проблемы инвестиций в предпринимательские, 109.29kb.
• Предложена линейная оптимизационная модель выбора оптимальной структуры бухгалтерского, 8.55kb.
• Рабочая учебная программа дисциплины «инвестиционная стратегия», 61.56kb.

Инвестиционная стратегия организации определяется как внутренними, так и внешними факторами, поэтому и предлагаемые нами критерии мы разбили на критерии, относящиеся к внутренней и внешней среде (см. табл.1).

При принятии управленческих решений значение имеет системная оценка рисков инвестиционного предложения во взаимосвязи со всеми другими аспектами деловой активности. Сложность заключается в том, что при этом осуществляется заранее не известное взаимодействие рисков и данных, которыми располагает инвестор на уровне мышления, а не формализуемых схем. Логика же мышления может быть обоснована во взаимодействии аналитика и лица принимающего решение об инвестировании.

В рамках четвертого научного результата предложен детерминированный механизм интеграции модели оценки финансовых активов (CAPM); модели арбитражной оценки (APM); многофакторных моделей и прокси-моделей в целостную систему функционирования. Большая часть моделей риска и доходности, используемых при оценке инвестиций, на двух первых этапах анализа риска в значительной степени идентична: риск обусловлен распределением фактических доходов относительно ожидаемого дохода и его следует измерять с точки зрения хорошо диверсифицированного финансового инвестора.

Таблица 2

Сравнительный анализ моделей риска и доходности

САРМ	АРМ	Многофакторные модели	Прокси-модели
Если: 1. отсутствует приватная информа-ция (инсайдерского характера); 2. отсутствуют транзакционные издержки, то оптимально диверси-фицированный портфель включает все обращающиеся активы. Каждый инвестор будет держать этот рыночный портфель. Используется для того, чтобы определить требуемый уровень доходности актива, который предполагается добавить к уже существующему хорошо диверси-фицированному портфелю с учё-том рыночного риска этого актива.	Если отсутствует возмож-ность арбитража, то рыночный риск любого актива выражается коэффициентами бета для факторов, влияющих на все инвестиции. Доходность проекта не будет содержать компо-нент непредвиденных доходов отдельной фирмы Ожидаемые доходы находятся в линейной зависимости от коэффициентов бета	Рыночный риск способен оказывать влияние на большинство инвестиций, поэтому он должен обу-словливаться макроэконо-мическими факторами. Позволяет оценить будущую доходность, как отдельных активов, так и портфеля, если известны прогнозные значения факторов	На эффективном рынке различия в доходах в долго-срочном периоде должны опреде-ляться различиями в рыночном риске. Анализ перемен-ных, коррелирую-щих с доходностью, должен снабдить нас вызывающими доверие оценками этого риска.
Рыночный риск = риск, добавляемый к рыночному портфелю любой инвестицией	Рыночный риск = риск любого актива по рыночным факторам	Рыночный риск = риск любого актива по макроэкономическим факторам	Рыночный риск определяется по вызывающим доверие переменным

Однако рассмотренные модели по-разному трактуют измерение недиверсифицируемого (или рыночного) риска. Поэтому, на наш взгляд, необходимо рассмотреть различные модели, предназначенные для измерения риска в финансовой области, а также причины их различий, начиная от наиболее известной стандартной модели, позволяющей измерить рыночный риск в финансовой сфере.

Нами проведен сравнительный анализ моделей риска и доходности в таблице 2, где отображены все модели риска и доходности, применяемые в инвестиционном анализе.

Как показано в таблице, все модели риска и доходности, рассмотренные в этой главе, имеют некоторые общие предположения. Все они исходят из того, что только рыночный риск получает вознаграждение, а также выводят ожидаемый доход как функцию показателя этого риска.

Механизм интеграции моделей CAPM, APM, а также многофакторных и прокси-моделей представлен на рис.1. Механизм предполагает комплексное использование моделей риска и доходности, на базе ситуационного подхода.

Рис. 1. Детерминированный механизм интеграции оценочных подходов рыночного риска и доходности инвестиций


Модель оценки финансовых активов делает наиболее строгие предположения относительно того, как работает рынок, и все же оказывается самой простой моделью, где присутствует только один фактор, влияющий на риск и требующий оценки, а модель арбитражной оценки отличается меньшим числом предположений, но она оказывается и самой сложной моделью, по крайней мере, с точки зрения требующих оценки параметров.

Модель оценки финансовых активов можно рассматривать как особый случай модели арбитражной оценки, где есть только один базовый фактор, полностью выражаемый рыночным индексом.

Как правило, преимущество модели САРМ заключается в простоте оценки и использования, однако она менее эффективна, чем более богатая модель АРМ, особенно когда инвестиции чувствительны к экономическим факторам, плохо представленным в рыночном индексе. Например, акции нефтяной компании, чей риск в основном связан с движением цен на нефть, как правило, имеют в модели САРМ низкие коэффициенты бета и низкие ожидаемые доходы. Использование модели арбитражной оценки, где один из факторов способен выразить движение цен на нефть и другие сырьевые товары, может дать лучшую оценку риска и более высокие ожидаемые доходы для этих фирм.

Многофакторные и прокси-модели позволяют начать оценку эффективности инвестиций с ожидаемых от них доходов и пытаются объяснить различия в этих доходах, приходящихся на разные акции, в течение длительного временного периода, используя такие характеристики, как рыночная стоимость фирмы или мультипликаторы, включающие в себя цену.

В рамках пятого научного результата разработаны методические подходы к формализации синергетического эффекта снижения рисков инвестиционной компании.

Поскольку управление инвестиционным процессом организации предполагает работу в динамичной и в то же время неопределенной среде, оно требует разработки особых методических подходов. В качестве одного из методов может использоваться стратегия, основанная на способности инвестиционной кампании к внутрифирменной самоорганизации. Если инвестиционная кампания обладает способностью к самоорганизации, ее руководство может перейти на качественно новый уровень управления, что в свою очередь приведет к повышению эффективности управления инвестиционными проектами.

Степень участия руководства в процессах самоорганизации, в конечном счете, может сводиться к его способности генерировать самоорганизующиеся структуры в формальных организациях. При этом имеются в виду не любые случаи самоорганизации (некоторые из которых могут иметь случайный характер), а только те, когда самоорганизующиеся формы целенаправленно выращиваются менеджментом в качестве новых структур².

Один из ключевых вопросов, связанных с возможностью управления самоорганизацией, для нашего исследования заключается в следующем: будут ли самоорганизующиеся структуры, создаваемые в результате целенаправленной деятельности формальных лидеров, способствовать снижению рисков внутреннего взаимодействия?

Все факторы, способствующие развертыванию процессов самоорганизации, по мнению исследователей, можно условно разделить на три крупных блока:

• роль руководства;
  
• участие рядовых сотрудников;
  
• включенность в систему.
  

Роль руководства определяется тем, что любая самоорганизация является существенной инновацией, затрагивающей всю организацию в целом. Поэтому эффективность самоорганизационных процессов непосредственно зависит от того, насколько серьезно руководство восприняло эту идею и насколько активно подключилось к ее реализации.

Особая важность роли руководства связана и с тем, что в процессе самоорганизации происходит перераспределение власти и властных функций. Заинтересованность в обеспечении самоорганизации со стороны управления низшего уровня является стимулятором активности рядовых работников.

Участие рядовых сотрудников является чрезвычайно важным фактором самоорганизации, поскольку именно они на практике и реализуют соответствующие процессы и изменения. Наличие высококвалифицированного персонала является необходимым условием и одной из причин перехода компании на принципы самоорганизации.

Вместе с тем, задача самоорганизации не может быть выполнена даже высококвалифицированными работниками без предшествующей подготовки и обучения. Работа с рядовым персоналом должна, на наш взгляд, вестись в двух основных направлениях: социально-психологическом и техническом.

С одной стороны, необходимо подготовить работников к новому характеру сотрудничества, а значит, и межличностного взаимодействия. С другой стороны, переход на принципы самоорганизации может потребовать и технических изменений в организации труда. Включенность в систему самоорганизующихся структур и последующая жизнеспособность определяется в первую очередь тем, насколько органично они могут быть вписаны в существующую компанию, поскольку они создаются не на пустом месте, а в рамках формальной организации.

Внедрение самоорганизации может основываться на организационной культуре, при этом единые ценностные ориентиры обеспечивают соответствующую организацию деятельности участников самоорганизующихся структур. Самоорганизационные процессы предполагают также существенное перераспределение полномочий в пользу исполнителей, поскольку, для того, чтобы организовываться, сотрудники должны иметь реальную самостоятельность. Поэтому обязательным элементом самоорганизации является возможность активно развивать горизонтальные связи.

По мнению экспертов, саморегулирование поможет заполнить правовой вакуум и достичь нового уровня развития инвестиционной сферы нашей страны, избежав в то же время бюрократических проволочек, при этом государство, разумеется, не должно уходить с рынка; оно обязано остаться на этом рынке для осуществления контроля.

Для повышения конкурентоспособности инвестиционных проектов отечественных предпринимательских организаций существует объективная необходимость формирования систем разработки схем налоговой оптимизации, аккумулирования опыта в сфере налогового планирования, анализа основных индикаторов налогового планирования, сбора и обработки статистической налоговой информации.

Иными словами, необходимы новые методы и механизмы налогового планирования, отслеживания и контроля эффективности схем налогообложения, степени рисковости их изменения, особенно при оценке стоимости инвестиционного проекта, относящегося к реальным инвестициям.

Ниже нам бы хотелось в качестве иллюстрации привести экономико-математическую модель снижения рисков в рамках процесса налогового планирования при оценке стоимости инвестиционного проекта.

Данная модель реализует условие превышения математического ожидания величины средней экономии от правомерного изменения параметров налогообложения организации над математическим ожиданием величины среднего размера возможных штрафных санкций от изменения параметров налогообложения организации.


(1.1)







, где:

F(x,y) – функция эффективности налогового планирования в рамках процесса налогового планирования при оценке стоимости проекта;

Х_ср - величина средней экономии от правомерного изменения параметров налогообложения организации (математическое ожидание);

Y_ср - величина среднего размера возможных штрафных санкций от изменения параметров налогообложения организации (математическое ожидание);

n - число налогов, величина которых изменяется вследствие изменения параметров налогообложения;

L_i - вероятность благоприятного исхода (отсутствия штрафных санкций) по i-му налогу;

N_i - сумма i-го налога до оптимизации;

О_i - сумма i-го налога после изменения параметров налогообложения.

P_i - вероятность неблагоприятного исхода (применения штрафных санкций по i-му налогу);

Y_i – величина штрафных санкций при изменении параметров налогообложения по i-му налогу;

n- количество периодов налогообложения;

k- количество раз появления событий;

p_i - статистически (экспертно) определенная вероятность;

q_i =1 – p_i параметр биномиального распределения.


Экономический смысл модели заключается в максимизации эффективности налогового планирования в рамках процесса налогового планирования при оценке стоимости инвестиционного проекта. Ограничением является не увеличение суммы каждого из n налогов после изменения параметров налогообложения. Введение в расчет показателя k - количества раз появления событий, позволяет перейти от тактического характера системы налогового планирования к стратегическому.

Экономико-математическая модель снижения рисков может быть представлена в следующем виде (см. 1.1.)

На наш взгляд, данная модель вполне может быть использована инвесторами для осуществления налогового планирования и снижения налоговых рисков.

Совокупную минимизацию рисков инвестиционного проекта было бы целесообразно рассматривать как вектор-функцию, а задачу ее увеличения как многокритериальную (многоцелевую), преследующую цели минимизации рисков, для уменьшения потенциального размера убытка. Таким же образом получаемую прибыль от инвестиционной деятельности нельзя представить как простую сумму функций, и также надо рассматривать как многоцелевую задачу, преследующую цели максимизации прибыли. Заложенные в основу модели критерии оптимальности, позволяют снизить уровень выбранного риска.

Первым критерием оптимальности будет, соответственно, минимум рисков инвестиционного портфеля, вторым – максимум доходности инвестиционного портфеля.

1). Необходимо минимизировать функцию, выражающую совокупное снижение потенциального объема убытка инвестиционного портфеля, в которой потенциальный объем убытка инвестиционного портфеля:

f₁(X) = (p_i-1 + c_i) X_i  min , где: (1.2)


р_i-1 – потенциальный объем убытка от i-ого инвестиционного портфеля;

с_i – предельные издержки организации при реализации i-ого инвестиционного портфеля;

Xi – вероятность наступления события.


Максимальное значение целевой функции в каждом случае должно достигаться на определенном экономическом пространстве, которое может быть представлено в виде ограничений.

1) R = Е(R) + m + ε > 0, где: (1.3)

R — фактическая доходность портфеля;

Е(R) — ожидаемая доходность портфеля;

m — компонент непредвиденного риска в масштабе всего рынка;

ε — компонент отдельной организации.

2) R_р = (w₁R₁ + w₂R₂ + ... + w_nR_n) + (w₁β_1,2 + w₂ β_1,2 +... + w_nβ_1,n)F₁ +

+ (w₁β_2,1 + w₂β_2,2 +…+w_n β_2,n)F₂ > 0, где: (1.4)

w_j – доля (вес) актива j в портфеле (в котором имеется n активов);

R_j - ожидаемая доходности актива j;

β_ij - бета-фактор i для актива j.


С нашей точки зрения, в качестве ограничения могут быть использованы элементы модели арбитражной оценки (APM), поскольку в отличие от многофакторных и прокси-моделей модель арбитражной оценки учитывает, что рынок может быть неэффективным (когда различия в доходах в долгосрочном периоде не определяются различиями в рыночном риске), как, например, в России.

2. Необходимо максимизировать функцию, выражающую совокупную прибыль инвестиционного портфеля, в которой прибыль организации от i-ого инвестиционного портфеля:

f₁(X) = (p_i-1 + c_i)(P_i - 1) max , где: (1.5)

р_i-1 – потенциальная прибыль от i-ого инвестиционного портфеля;

с_i – предельные издержки организации при реализации i-ого инвестиционного портфеля;

Pi – вероятность наступления события.

при тех же ограничениях:

1) R = Е(R) + m + ε > 0, где: (1.6)

R — фактическая доходность портфеля;

Е(R) — ожидаемая доходность портфеля;

m — компонент непредвиденного риска в масштабе всего рынка;

ε — компонент отдельной организации.


Использование элементов модели арбитражной оценки в качестве ограничений также учитывает, что экономические факторы в модели могут со временем изменяться, как и премия за риск, связанная с каждым из них.

2) R_р = (w₁R₁ + w₂R₂ + ... + w_nR_n) + (w₁β_1,2 + w₂ β_1,2 +... + w_nβ_1,n)F₁ +

+ (w₁β_2,1 + w₂β_2,2 +…+w_n β_2,n)F₂ > 0, где: (1.7)

w_j – доля (вес) актива j в портфеле (в котором имеется n активов);

R_j - ожидаемая доходности актива j;

β_ij - бета-фактор i для актива j.


Так как на практике задача оптимизации рисков инвестиционного проекта организации является достаточно сложной и требует изучения большого количества данных, то естественно было бы предположить, что могут существовать и другие критерии оптимизации, однако, на наш взгляд, показатели доходности и возможных издержек организации при реализации инвестиционных портфелей являются наиболее существенными.

Считается, что решением задачи векторной оптимизации может быть только компромиссное решение, удовлетворяющее в том или ином все компоненты векторного критерия, что для решения частных задач снижения рисков инвестирования, может быть вполне применимо.

В заключении диссертационной работы обобщены результаты проведенного исследования, сформулированы основные выводы, вытекающие из полученных результатов даны рекомендации по их практическому использованию.


III. ОСНОВНЫЕ выводы и рекомендации

Анализ экономической сущности инвестиций и инвестиционной деятельности позволил сформировать основу категорийно-понятийного аппарата исследования и уточнить понятия процесса управления инвестиционной деятельностью, оптимальной структуры инвестиций, инвестиционного портфеля, а также представить инструментарий формирования оптимальной структуры инвестиций как упорядоченную совокупность аналитических, финансовых и управленческих приемов, процедур и средств воздействия на инвестиционную деятельность хозяйственных единиц.

В результате изучения подходов к оценке стоимости объектов инвестирования доказано, что оценка стоимости компании – объекта инвестирования, должна включать в себя помимо традиционных методов оценки, таких как применение показателей NPV, IRR, PV, PBP, MIRR, модель прогнозирования финансовой несостоятельности организации.

Сформирована унифицированной системы критериев оценки и выбора инвестиционных предложений, которые разбиты на две группы: качественные и количественные критерии. Эта система позволит максимально учесть при выборе инвестиционных предложений функциональные особенности внешнего окружения и внутренней среды в зависимости от функциональных сфер деятельности организации.

В ходе исследования методов анализа и выявления рисков в инвестиционном процессе предложен алгоритм управления рисками инвестиционных проектов. Выявлены преимущества и недостатки различных методов анализа и оценки рисков при инвестировании и доказано, что большое значение в управлении рисками имеет организация аналитического отдела, направленного на моделирование и прогнозирование рисковых ситуаций, и учет факторов, влияющих на них. Чем больше времени и внимания уделено предварительной аналитической работе перед осуществлением инвестиционных проектов, тем меньше вероятность ошибки, а соответственно и возникновения рисковых ситуаций.

В результате сравнительный анализа эффективности моделей измерения рыночного риска и доходности инвестиций (CAPM, APM, Многофакторные и Прокси-модели) нами предложен детерминированный механизм интеграции этих подходов, за счет которого инвестор может, используя различные модели, по принципу районирования получать более точную и полную оценку риска и доходности в зависимости от того или иного объекта инвестирования.

Использование же факторного анализа в оценке эффективности управления инвестиционным портфелем позволяет общую эффективность инвестирования разложить на отдельные компоненты, каждый из которых можно отождествить с решением, принятым на конкретном уровне процесса формирования инвестиционного портфеля.

Анализ арбитражных стратегий, как механизма минимизации рисков при сохранении заданной доходности позволил сделать вывод о необходимости более широкого внедрения арбитражных стратегий в практику инвестиционных компаний, особенно действующих на рынках производных ценных бумаг, например на рынке опционов. Главным преимуществом арбитражных стратегий является низкий риск, что делает вполне допустимым применение значительного финансового рычага.

Использование методических подходов формализации синергетического эффекта позволяет значительно снизить рисков инвестиционной компании, за счет широкого внедрения механизмов и принципов саморегулирования и самоорганизации, внедрения моделей налоговой оптимизации и многокритериальной оптимизации инвестиционных проектов, в качестве ограничений к которым выступает использование модели APM.

В результате исследования был определен и сформирован инструментарий формирования оптимальной структуры инвестиций, представляющий собой комплекс различных подходов и методов и направленный на максимизацию инвестиционного дохода и минимизацию инвестиционных рисков.


IV. Основные публикации по теме диссертации


Статьи в журналах, рекомендованных ВАК Минобрнауки России для публикаций результатов диссертационных работ:

1. Климанов Р.И. Возникновение и реализация синергетического эффекта снижения рисков инвестиционной компании. // Транспортное дело России, ежемесячный журнал. – 2009. – № 12(73). – 0,45 п.л.
   
2. Климанов Р.И., Орехов С.А. Проблемы формирования системы критериев оценки и выбора инвестиционных предложений. // Транспортное дело России, ежемесячный журнал. – 2009. – № 12(73). – 0,6 п.л. (в т.ч. авт. – 0,3 п.л.)
   
3. Климанов Р.И. Неопределенность и риск при принятии инвестиционных решений. // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. – 2011. – № 1. – 0,42 п.л.
   

Публикации в других источниках:

4. Климанов Р.И., Орехов С.А. Сравнительный анализ моделей измерения рыночного риска и доходности инвестиций. / Сборник трудов участников VIII Международного научно-практического семинара «Проблемы трансформации современной российской экономики: теория и практика организации и обеспечения управления» (26-28 февраля 2010г., г. Москва) – 0,75п.л. (в т.ч. авт. – 0,35 п.л.)
   
5. Климанов Р.И. Вопросы риск-менеджмента в инвестиционных проектах. V Международный научный конгресс «Роль бизнеса в трансформации российского общества – 2010» (12-16 апреля 2010г., Москва,) – 0,35п.л.
   
6. Орехов С.А., Климанов Р.И. Основные аспекты разработки инвестиционной стратегии организации. / Сборник научных докладов Пятого Международного научного конгресса «Роль бизнеса в трансформации российского общества – 2010». Часть 2. – М.: OOO «Global Conferences», 2010. – 0,3 п.л. (в т.ч. авт. – 0,15 п.л.)
   
7. Орехов С.А., Дианов В.В., Климанов Р.И. Вопросы формирования инвестиционного портфеля. / Сборник научных докладов Пятого Международного научного конгресса «Роль бизнеса в трансформации российского общества – 2010». Часть 2. – М.: OOO «Global Conferences», 2010. – 0,42 п.л. (в т.ч. авт. – 0,14 п.л.)
   
8. Климанов Р.И. Основные подходы к оценке экономической эффективности инвестиционного проекта. / Сборник научных докладов Пятого Международного научного конгресса «Роль бизнеса в трансформации российского общества – 2010». Часть 2. – М.: OOO «Global Conferences», 2010. – 0,22 п.л.
   
9. Климанов Р.И., Орехов С.А. Формирование политики управления денежными потоками предприятия. // Инновационная экономика: информация, аналитика, прогнозы. – 2011.– №1. – 0,2 п.л. (в т.ч. авт. – 0,1 п.л.)
   
10. Климанов Р.И. Направления и методы оптимизации денежных потоков предприятия. // Инновационная экономика: информация, аналитика, прогнозы. – 2011.– №1. – 0,25 п.л.