МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕХНИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ И ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ СТРОИТЕЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА

Основным побудительным мотивом осуществления инноваций является ожидаемая прибыль, оцениваемая по показателю рентабельности инвестиций. Можно предположить, что если ожидаемая рентабельность инвестиций в тот или иной проект выше ставки ссудного процента, финансирование инновационного проекта заемным капиталом следует считать экономически выгодным. В противном случае, если рентабельность проекта ниже ставки ссудного процента, инвестору становится выгоднее ссужать собственный капитал в другие проекты с более высокой нормой прибыли. Таким образом, ставка ссудного процента выступает в роли экономического фильтра при отборе инновационных проектов.

Предложение капитала со стороны потенциальных инвесторов (частные сбережения, свободные денежные средства предпринимателей) с ростом ставки процента возрастает. При росте процентной ставки любой хозяйствующий субъект будет стремиться увеличить долю сбережений и использовать эти средства, ссуживая их под возрастающий процент.

Основными показателями, используемыми для сравнения различных инновационно-инвестиционных проектов (вариантов проекта) и выбора лучшего из них, являются показатели ожидаемого чистого приведенного интегрального эффекта (Э_чпиг) (экономического — на уровне народного хозяйства, коммерческого — на уровне отдельного участника) и рентабельности инвестиций. Эти же показатели используются для обоснования рациональных размеров и форм резервирования и страхования.

При сравнении инновационных высоко рисковых проектов формула принимает следующей вид:

где т — год наивысшей вероятности появления источника риска;

CIF и COF— оттоки и притоки денежных средств, или инвестиций, соответственно;

N₆ — безрисковая ставка дисконтирования (базовая).

Более точные результаты дает пофакторная оценка влияния риска на доходность.

Если вероятности различных условий реализации проекта известны точно, ожидаемый интегральный эффект рассчитывается по формуле математического ожидания:

где Э_{ч п и} — ожидаемый интегральный эффект проекта;

Эч.п.и i — интегральный эффект при г-м условии реализации (виде риска); Q — вероятность реализации этого условия (возникновения риска); п — количество разных видов риска.

В общем случае расчет ожидаемого интегрального эффекта рекомендуется производить по формуле

где Э™^пи, Э™^хи — наименьшее и наибольшее из математических ожиданий

интегрального эффекта по допустимым вероятностным распределениям;

а — специальный норматив для учета неопределенности эффекта, отражающий систему предпочтений соответствующего хозяйствующего субъекта в условиях неопределенности. При определении ожидаемого интегрального экономического эффекта его рекомендуется принимать на уровне 0,3.

В процессе хозяйственной деятельности строительные предприятия сталкиваются с необходимостью выбора альтернативных решений из некой совокупности, совершаемого в условиях неопределенности. Этот процесс — риск, на который идут строительные предприятия.

Категория риск используется в инвестиционной деятельности для описания операции, чей результат заранее не известен, но для которой известен список альтернативных исходов и возможно получить законы распределения их вероятностей. Учитывая то, что инновационноинвестиционный проект является частным случаем реальных инвестиций, можно определить риск инновационно-инвестиционного проекта — вид ситуации, связанной с выбором альтернативного исхода, для которого определен закон распределения вероятностей, в ходе осуществления мер и мероприятий, присущих инвестиционному проекту.

При создании модели принятия решений речь идет об упрощенном отражении ситуации, в которой принимается решение. По цели создания и оценки этот вид модели, к которым относятся модели по составлению прогнозов, представляют собой основу для создания моделей принятия стратегических решений. В случае включения в модель принятия решений только одной финансовой целевой функции и наличия одной ситуации определенности можно предположить, что результат одного варианта решения совпадает с полезностью для лиц, принимающих решения. Напротив, в большинстве случаев результаты, вытекающие из специфических действий при определенных состояниях окружающей среды и рассчитанные с помощью функции результативности, требуют оценки в отношении приоритетов, которые устанавливают лица, принимающие решение. Для учета приоритетных соотношений применяют функции полезности, оценки и установления приоритетов. С помощью функции полезности каждому результату или совокупности возможных результатов присваивают показатель полезности. Функции результативности и полезности могут совмещаться в одной целевой функции.

Если исходя из того, что определено окончательное число вариантов действий и состояний внешней среды, существует одна функция результативности, которая присваивает каждому варианту действий однозначный результат (ситуация определенности для функции результативности), и каждому результату соответствует одно значение полезности для учитываемой целевой функции, то подходящие для принятия решения значения полезности могут быть представлены в матрице решений (табл. 6.5).

Таблица 6.5

Структура матрицы решений

Выведение значений полезности из результатов, основанных на приоритетных соотношениях, осуществляется в один или несколько этапов. В последнем случае сначала учитываются приоритетные соотношения величины, а затем времени, вида и степени неопределенности.

Базисная модель теории принятия решений представляет собой хорошо продуманную основу для исследования ситуации при принятии решений, составления и оценки моделей принятия решений, а также формулирования рекомендаций по вариантам действий.

Существуют два подхода создания моделей. При алгоритмическом (общем) подходе стремятся определить оптимальное оформление модели посредством создания приоритетной модели принятия решений. Это возможно только в том случае, если все проявления элементов модели, данных модели, технологий создания модели, а также соответствующая полезность информации, получаемой из ее оценки, известны и могут быть отражены в приоритетной модели принятия решений. При эвристическом подходе исходят из того, что создателю модели известны определенные возможности выбора для формирования моделей. В этом случае создается в максимальной степени подходящая модель. Правила такого подхода включают в себя предложения и общее руководство процессом конструирования модели, но не устанавливают их полностью.

Обобщенное представление эвристических правил создания модели следующее: использование аналогичных решений проблемы, целенаправленное упрощение, рассмотрение проблемы с точки зрения ее составляющих, а также формулировка цели создания модели и постепенное приближение ее к действительности. В области полезности применения эвристических правил, а также различных вариантов создания модели в целом существует ряд исследований. В настоящее время в недостаточной степени освещены проблемы теоретического и эмпирического обоснования процесса создания моделей и выбора определенных вариантов их создания. Это справедливо также и для инвестиционного моделирования. Поэтому необходимо опубликование последующих исследований по проблеме процесса создания моделей.

При решении инвестиционных проблем большое значение имеют различные функции, факторы влияния и варианты принятия решения. При создании модели требуется ряд упрощений в отношении действительности, так что не все цели, альтернативы, факторы влияния, ограничения и взаимосвязи могут быть учтены в соответствующей действительности форме. Так, в рамках стратегического инвестиционного планирования преследуется цель создания потенциала успеха. Преобразование этой целевой установки в операционные и по возможности количественные целевые функции часто представляет собой огромную проблему. В отношении факторов, влияющих на полезность инвестиционных альтернатив, ставиться, например, вопрос включения действий конкурентов. Фиксирование альтернатив вызывает большие трудности, прежде всего при осуществлении инвестиций стратегического характера. Проблемы в целом являются результатом комплексного характера исследуемых систем, количественного отражения взаимосвязей с ним расчета данных. Особенно трудным является количественное отражение факторов влияния и расчета данных в случае осуществления инвестиций нематериального характера или включения в модель новых технологий или новых рынков. Проблематичным представляется учет в модели фактора доступа к источникам информации или влияния внешних факторов и вероятности их наступления.

Выделение при создании модели вариантов решения, состояния внешней среды, функции результативности и полезности предъявляют определенные требования к обеспечению данными. Информация прогнозного характера стоит на первом месте при обеспечении данными, при этом особое внимание уделяют использованию методов составления прогнозов. Поскольку многие инвестиции носят одноразовый характер, то наиболее подходящими являются интуитивные методы. В связи с направленностью в будущее эти факторы часто связаны с фактором неопределенности.

Характерными данными для инвестиционных моделей в случае применения динамических моделей расчета инвестиций являются:

• ? будущие поступления и платежи, относящиеся к определенным периодам и срокам;
• ? расчетные процентные ставки для определенных периодов;
• ? вероятности для определенных сценариев в случае существования ситуации риска.

Для определения размеров поступлений и платежей необходимо разделить их на составные части и составить прогноз по отдельным компонентам. В качестве основы для прогнозирования поступлений и платежей или их составных элементов следует обеспечить данные по таким факторам, влияющим на поступления и платежи, как сценарий развития внешней среды предприятия. Поэтому создание эффективной информационной системы данных о предприятии и окружающей его внешней среде имеет особое значение. В такой информационной системе следует также учесть опыт анализа прежде созданных моделей и разработанных на этой основе прогнозов. Модель представляет собой упрощение по сравнению с действительностью. Неучтенные в модели моменты следует включить в процесс принятия решения. Несмотря на упрощение по отношению к действительности, анализ модели является более полезным по сравнению с интуитивным методом, так как он позволяет при сложной постановке проблемы определить влияние нескольких альтернатив в понятной форме и интегрировать в модель фактор неопределенности в будущем. Общий риск среды инновационно-инвестиционного проекта — случайная переменная.

Исходя из распространенной классификации хозяйственных рисков, произведем три обобщения.

1. Риск инновационно-инвестиционного проекта, или общий риск, определяется как сумма систематического и несистематического рисков:

2. Поскольку систематический риск определяется воздействием на объект системы (внешней среды) в целом, то он не поддается диверсификации. Применительно к инвестиционному проекту систематический риск состоит из политического, производственного, криминального рисков и риска форс-мажорных обстоятельств:

3. Несистематический, или специфический, риск свойственен конкретному объекту и поддается диверсификации. В его состав войдут валютные, конкурентные, финансовые, кредитные, платежные риски:

Общий риск — суперпозиция частных рисков.

В качестве упрощения модели будем считать, что общий риск инновационно-инвестиционного проекта — это простая сумма всех выделенных рисков.

Числовым выражением риска является мера риска. Поскольку понятие риска применимо лишь к случайным величинам, обладающим законом распределения объективных или субъективных вероятностей, то наиболее используемой мерой риска случайной величины является ее дисперсия. Поскольку дисперсия — величина безразмерная, то она как мера риска имеет смысл при относительных изменениях, т.е. при сопоставлении с нормативом или значением другой случайной величины.

Введем следующие обозначения:

г = 1,ю — номера инвестиционно-инновационных проектов;

j = l,m — сценарии функционирования экономики;

Pj — вероятность реализации j-то сценария ;

r = l,R — виды инвестиционных ресурсов;

Л_г — общий ограниченный размер г*-го ресурса;

a_ijr — потребность в r-м ресурсе для реализации г-го проекта инноваций при j-м сценарии;

— относительный приоритет г-го проекта инноваций;

k = l,k — виды показателей, достижение которых обеспечивает реализация проектов инноваций;

d_ijk — значение k-то показателя при реализации г-го проекта инноваций при j-м сценарии;

D_k — требуемое значение показателя k

Xj = 1 (если i-й проект принимается к реализации) или 0 (если i-й проект не принимается к реализации);

Uy — полезность (NPV) г-го проекта инноваций при j-м сценарии.

Предварительно рассчитаем три величины.

1. Математические ожидание полезности (стратегической значимости) каждого проекта:

2. Дисперсия полезности (стратегической значимости) каждого проекта:

3. Ковариация каждой пары проектов:

В качестве критериев оптимальности, как и Г. Марковиц, примем математическое ожидание полезности F_x(x) и риска F₂(x) = Risk(x):

В результате постановку модифицированной экономико-математической модели можно осуществлять по трем схемам.

Схема 1.

где Risk^зая — заданное значение риска, на который еще может пойти инвестор; S_x — система ограничений, накладываемая на решения х;

Схема 2.

U-ХАЛ — задаваемое (требуемое) значение взвешенной полезности (стратегической значимости), которую желает получить инвестор.

Схема 3.

Данный подход реализует минимаксную схему компромисса с учетом требований экстремизации двух критериев оптимальности

F_x (*) -»max_xeSi, F₂ (х) -»min^ .

Очевидно, что число критериев оптимальности может быть сколь угодно большим. В этом случае произойдет только увеличение числа ограничений в (S_t - 5₃).

Заметим, что в область S_x ограничений могут быть включены и условия, касающиеся любых двух проектов (i_xi₂ = 1 ,п Ц Ф г₂):

• а) Х_п - X_i2 = 0, если проекты г и i₂ взаимно предполагают друг друга;
• б) Х_п - X_i2 = 1, если проекты i_t и i₂ взаимно исключают друг друга;
• в) Х_п - X_i2 = 0, если проекты i_t и i₂ должны быть реализованы совместно.

Применение уточненной методики оценки экономической эффективности инвестиций в инновационные проекты позволит строительному предприятию рациональным образом формировать стратегию инвестирования в инновации, а именно эффективно распределить инвестиционные ресурсы (собственные и заемные) в проекты инноваций.