ISSN 1991-3087
Рейтинг@Mail.ru Rambler's Top100
Яндекс.Метрика

НА ГЛАВНУЮ

Автоматизация определения комплексной эффективности инвестиционных проектов

 

Алимжанова Лаура Муратбековна,

кандидат технических наук, доцент кафедры информационных систем,

Суймкулкызы Айгерим,

Казахский национальный университет им. Аль-Фараби,

Малыбаев Рустем Алимжанович,

магистр бизнес администрирования Московского государственного университета им. М. Ломоносова.

 

Развитие экономики страны, конкурентоспособность на внешнем рынке обуславливается несколькими факторами, определяющим из которых является диверсификация экономики. Необходимо создать некую платформу для иностранных и отечественных инвесторов, позволяющую без больших рисков вливать свой капитал в другие отрасли экономики, помимо добычи сырья, с последующим приумножением прибыли и улучшением состояния экономики государства. Проблема оценки эффективности инвестиционных проектов и соответствующее принятие решения о выделении кредита со стороны коммерческого банка является жизненно важной проблемой для функционирования любой кредитной организации, а в целом – развития банковской сферы вообще. Эффективность инвестиционного проекта – категория, отражающая соответствие проекта целям и интересам его участников. Обязательным условием является использование современных методов оценки инвестиционных проектов, которые в свою очередь базируются на теории денежных потоков. В качестве основных критериев применяют современные оценки, такие как: чистая текущая стоимость, индекс рентабельности , дисконтированный срок окупаемости инвестиций, внутренняя норма прибыли и др. Актуальность данной работы заключается в том, что с помощью вышеизложенных оценок предлагается простой и эффективный инструментарий, который был разработан на основе созданной аддитивной модели с кумулятивным эффектом накопления влияния каждой оценки инвестиционных проектов в зависимости от ее значимости с условием разработанной системы ранжирования обоснованной международной практикой функционирования инвестиционных фондов. В связи с этим предлагается разработанная функция, которая будет давать комплексную оценку с учетом влияния всех стандартных методов.

Основной задачей, поставленной для решения проблемы определения эффективности проектов, является максимизация целевой функции при определенных ограничениях, к которым относятся предельно допустимые значения периода окупаемости, внутренней нормы прибыли, ставки дисконтирования и т.д. При этом необходимо разработать такую информационную систему, которая позволит в автоматизированном режиме принимать решения о выделении кредита в результате комплексного анализа инвестиционного проекта с учетом эффективности финансовых вложений, что сэкономит временные затраты на принятие решений со стороны специалистов кредитующей организации.

Для комплексного анализа эффективности необходимо учесть тенденции наиболее значимых показателей, в различных аспектах, характеризующих степень эффективности проекта. Методы оценок эффективности проектов: NPV, PI, IRR, DPP являются предпочтительными для использования в инвестиционном анализе, которые представлены в таблице 1 [4].

 

Таблица 1.

Название

Пояснение

Метод чистого современного значения (NPV)

 

 — первоначальные инвестиции (в нулевой период); i —год расчета; r — ставка дисконтирования; n — период дисконтирования.

Представляет собой разницу между всеми поступлениями и тратами денежных средств, за определенное время с учетом дисконтирования.

Метод внутренней нормы прибыльности (IRR)

это такая норма доходности инвестиций, при которой предприятию одинаково эффективно инвестировать свой капитал под IRR% в какие-либо финансовые инструменты или в реальные активы, генерирующие денежный поток, каждый элемент которого, в свою очередь инвестируется под IRR%.

Метод дисконтированного периода окупаемости (DPP)

период времени, необходимый для возмещения дисконтированной стоимости инвестиций за счет настоящей стоимости будущих денежных поступлений.

Метод индекса прибыльности (PI)

 

это доход на единицу вложенных средств. Он определяется как отношение текущей стоимости денежного потока доходов к текущей стоимости инвестиционных.

 

Рекомендации о предпочтительности критерия NPV высказывается в основном учеными, которые, исходят из основной целевой установки, стоящей перед каждой компанией – максимизация благосостояния ее владельцев. Тем не менее на практике данная рекомендация не является доминирующей. Так, согласно данным Бригхема и Гапенски инвесторы предпочитают критерий IRR критерию NPV в соотношении 3:1 [1] В Великобритании также было выполнено несколько исследований на предмет предпочтительности использования фирмами того или иного критерия. В 1976 г. Б.Карсберг и А. Хоуп опубликовали результаты обследования 325 фирм, входящих в первую тысячу крупнейших британских компаний. Используемые критерий по степени приоритетности расположились следующим образом: IRR, PP, NPV, ARR. В 1982 г. Р.Пайк обследовал 150 крупнейших британских компаний и получил весьма схожие результаты. В частности, 63 % респондентов указали на важность применения качественных критериев; что касается формализованных критериев, то согласно по Пайку они ранжируются следующим образом: PP, IRR, ARR, NPV. [2]

Как известно метод «Дельфи», который был применен подразумевает многошаговый анонимный опрос группы экспертов с последующей аналитической обработкой материалов опроса. Ответы на вопросы, которые получают однозначную оценку экспертов, воспринимаются сразу. При возникновении спорных моментов экспертам предлагается ознакомиться с ответами других и, возможно, поменять свое мнение по поводу исследуемого объекта. После того, как ответы экспертов будут собраны и проанализированы организаторами опроса, выносится окончательное решение по поводу исследуемой проблемы. Весовые коэффициенты, касающиеся нашей задачи, полученные методом Дельфи, показаны в таблице 2.

 

Таблица 2.

Обозначения весовых коэффициентов критериев

W(IRR)

W(NPV)

W(PI)

W(DPP)

Значения весовых коэффициентов

0,35

0,25

0,3

0,3

 

Так как инвесторы чаще всего отдают предпочтение критерию IRR, он имеет больший весовой коэффициент, далее следует NPV и т.д.

Каждому фактору присваивается ранг, исходя из особенностей рассматриваемого инвестиционного проекта и специфики организации. Критерии и ранги у каждого фактора могут быть различными. Ранги определяются из статистических данных самого кредитного учреждения (в нашем случае коммерческого банка), специфики налогового законодательства страны, уровня кредитоспособности населения ,наличия региональных и политических рисков, статистики проблемных кредитов, темпов инфляции, средней зарплаты по региону, средней статистической ставки кредитования малого и среднего бизнеса по региону-(цене финансовых ресурсов). Если предположить что цена капитала в регионе находится в пределах 15 – 20 % годовых тогда полученная внутренняя норма прибыли проекта закроет только стоимость кредита, при этом инвестор не получает ничего, что естественно определило ранг равный 0. В случае если IRR будет находится в пределах от 20 – 40% фактически на руки инвестор получит эффективность превышающую 20%, что определило ранг равный 0,7 и т.д. Фактически ранги по IRR определяются именно стоимостью заемных средств для инвестора, а с другой стороны эффективность проекта.[3] Значения рангов показаны в таблицах 3-6.

 

Таблица 3.

IRR

0<IRR≤0,2

0,2<IRR≤0,4

0,4<IRR≤0,8

0,8<IRR<2

2≤IRR

ранг

0

1

2

3

4

 

Что касается NPV, здесь играет большую роль значение средней заработной платы по региону и макроэкономические показатели рискованности предпринимательской деятельности. К примеру, определенный индивид в состоянии получить среднюю заработную плату как наемный работник, не подвергаясь никаким рискам, кроме потери работы. Тогда средняя заработная плата равная $ 600 в месяц соответствует $ 7200 в год. Если NPV проекта, поделенное на количество лет, даст как раз годовую доходность и она будет ниже получаемых в среднем $7200, тогда отсутствует премия за риск и NPV ниже данного значения имеет отрицательный ранг. В случае с NPV ранги напрямую зависят от премии за риск предпринимательской деятельности в данном регионе, а представленный ранги в таблице 4 отражают к тому же статистику кредитной организации.

 

Таблица 4.

NPV/n

NPV/n≤5000

5000<NPV/n≤15000

15000<NPV/n≤50000

50000<NPV/n≤100000

100000<NPV/n≤250000

250000<NPV/n

ранг

0,5

1

1,5

2

3

3,5

 

Что касается PI, то в этом случае необходимо учитывать, что эффективность инвестиционного проекта достаточно четко связана с рентабельностью данной отрасли. Кроме этого данная оценка должна принимать во внимание инвестиционный интерес самого инвестора, а так же инвестиционный климат и макроэкономические показатели государства. Таким образом инвестор в состоянии распоряжаться только той частью, которая превышает 1. Отсюда показатели таблицы 5 и приведены соответствующие ранги.

 

Таблица 5.

PI

0<PI≤1

1<PI≤1,1

1,1<PI≤1,5

1,5<PI≤2

2<PI≤3

3<PI≤5

5<PI

ранг

0

0,5

1

1,5

2

4

5

 

Что касается DPP, то здесь играет важную роль дисконтированный период окупаемости. Как видно в таблице если значение DPP составляет меньше 20% от всей длительности проекта, то считается, что он имеет наименьшую степень риска. В случае если дисконтированный период окупаемости занимает от 20% до 50% срока существования проекта, то он имеет допустимую степень риска, но DPP не должен превышать 3 лет. Проекты с DPP больше 3 лет считаются очень рискованными. Значение DPP/n от 0,5 до 0,75 обозначает высокий уровень риска, проекты с DPP/n больше 0,85 считаются очень рискованными и не рекомендуются инвестированию.

 

Таблица 6.

DPP

DPP/n≤0,2

0,2<DPP/n≤0,4

0,4<DPP/n≤0,5

0,5<DPP/n≤0,75

0,75<DPP/n≤0,85

0,85<DPP/n≤0,95

0,95<DPP/n≤1

ранг

0

-0,5

-1

-1,5

-2

-2,5

-3,5

 

В конце авторами статьи предлагается аддитивная функция, унифицирующая единицы измерения всех оценок и принимающая во внимание обоснованные ранги в соответствующих каждой оценке функций. Цель данной модели является максимизация соответствующей функции, при определенных ограничениях устанавливаемых либо инвестором либо кредитующей организацией.

 

F(i)=w(NPV)*f(NPV)+w(IRR)*f(IRR)+w(PI)*f(PI)+w(DPP)*f(DPP),

 

где w – весовой коэффициент, а f – значения рангов различных оценок.

Полученное значение функции можно использовать при выборе между двумя или более инвестиционными проектами для отбора лучшего из них, так как чем выше значение интегрального показателя, тем более рентабелен проект для реализации [5]. На основе данной модели разработана программа автоматизации определения комплексной эффективности инвестиционных проектов, позволяющая минимизировать риски не возврата кредита и повысить эффективность кредитного портфеля банка.

 

Литература

 

1.                  Бригхем Ю, Гапенски Л. Финансовый менеджмент Полный курс . Пер. сангл под ред. В В. Ковалева. СПб Экономическая школа, 1997. - 522 с.

2.                  Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. М.: Финансы и статистика, 1996. - 432 с.

3.                  Ример М.И., Касатова А.Д., Матиенко Н.Н. Экономическая оценка инвестиций: учебник для вузов/ – 2-е изд./ Под общей редакцией М.И. Римера – СПб.: Питер, 2008 г.- C. 206 - 221]

4.                  Gareth D. Investment Analysis: tutorial: for students in specialty "World Economy" / D. Gareth, A. Myles.- New York: O’REILLY, 2010. – C. 150 – 181.

5.                  Jenkins G. P, Kuo C, Cost-Benefit Analysis for Investment Decisions/Cambridge,Cambridge, 2011. – 120 p. - Dep. in UkgovINTI 13.06.2011. - № Uk00454.- C. 65-67.

 

Поступила в редакцию 09.07.2015 г.

2006-2019 © Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов.
Все материалы, размещенные на данном сайте, охраняются авторским правом. При использовании материалов сайта активная ссылка на первоисточник обязательна.