Полная версия

Главная arrow Страховое дело arrow УПРАВЛЕНИЕ ИНВЕСТИЦИОННЫМИ ПРОЕКТАМИ В УСЛОВИЯХ РИСКАХ И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>

Экономический эффект

воздействия реализации проекта на развитие региона выражается отношением ВРП к объему инвестиций

Для расчета показателей используются следующие формулы:

где R - уровень доходности инвестиций региона; И - объем инвестиций, млн руб.

где о - стандартное отклонение;

г - доходность инвестиций региона;

N - количество лет анализируемого периода.

где V - коэффициент вариации.

Данный метод оценки регионального эффекта подразумевает использование исходных величин в динамике, что в конечном итоге дает возможность выявить тенденции в изменении инвестиционной привлекательности регионов с течением времени и дать 116

в достаточной мере точную, сглаженную по годам оценку данной величины для отдельно взятого региона.

Эффекты от реализации инновационных проектов в регионе во многом определяются уровнем его инвестиционной привлекательности. То есть для адекватной оценки региональных эффектов реализации инновационного проекта необходимо дать оценку уровня инвестиционных рисков инновационного проекта в данном регионе. Для оценки таких рисков достаточно широкое распространение получило использование модели VaR .

Модель VaR - альтернативный метод оценки риска, используемый отечественными и зарубежными авторами. Наиболее часто применяемый метод оценки риска VaR - дельта-нормальный метод. Он строится на предположении о нормальном распределении доходностей от проекта. Для подтверждения данного предположения проверяются ряды доходности инвестиций регионов на нормальность распределения разными способами. В данном случае доверительный интервал характеризуется квантилем к. Для доверительных интервалов 95 и 99 % соответствующие квантили будут равны 1,65 и 2,33 стандартного отклонения от доходности инвестиций.

VaR вычисляется по следующей формуле:

где к - квантиль доверительного интервала;

о - среднеквадратическое отклонение;

г - показатель доходности.

Преимуществом данного метода является простота расчета, а также наглядность полученных результатов.

Методику оценки инвестиционного риска в регионе на уровне отдельного предприятия рассмотрим на конкретном примере.

Предположим, что компания осуществляет свою инвестиционную деятельность в N регионах и планирует завершить М проектов в течение времени Т. Введем целочисленные переменные, идентифицирующие эти параметры инвестиционного портфеля компании:

г = О, 1, N; j = О, 1, М; t = О, 1, ..., Т.

Для реализации инвестиционных проектов компания имеет в своем распоряжении инвестиционный бюджет в размере

где В > 0 - величина бюджета, выделяемого в интервале времени t для реализации в j-м регионе г-го инвестиционного проекта.

Доход, получаемый компанией от каждого инвестиционного проекта в конкретном регионе в каждый интервал времени, является случайной величиной X..t > 0.

Риск инвестора в общем случае определяется через плотность распределения дохода от инвестиций ф(Х. ) и функцию потерь

Щ, V:

Функция потерь X..) должна априорно выбираться инвестором исходя из целей инвестиционного проекта и ожидаемого эффекта. Как правило, цель инвестиционного проекта для любой компании заключается в получение дохода X .

Тогда функция потерь эквивалентна величине возможных убытков и является линейной[1]:

Плотность распределения дохода компании от инвестиций срСХр содержит информацию о востребованности в данном регионе предлагаемого товара либо услуги, новой технологии или других новаций, реализуемых с помощью данного инвестиционного проекта. Следует отметить, что плотность распределения (р(Х.() не всегда может быть определена априорно, что создает дополнительный риск, связанный с отсутствием достоверных статистических данных, который может быть оценен при моделировании.

Оценка и прогнозирование риска на основе базовых модельных уравнений должны проводиться на системной основе с учетом ряда условий и ограничений. Среди них можно выделить:

1. Ограничение на размер бюджета j-ro инвестиционного проекта:

2. Условие экономической эффективности j-то инвестиционного проекта:

3. Условие ограничения рисков - возможных потерь компании при реализации портфеля инвестиционных проектов:

где R.L - допустимый уровень инвестирующей компании по инвестиционному портфелю.

4. Условие ограничения риска j-го инвестиционного проекта:

где R{im - допустимый уровень риска инвестирующей компании по j-му инвестиционному проекту.

5. Условие ограничения риска в i-м регионе при реализации в нем инвестиционных проектов:

где R[im - допустимый уровень риска инвестирующей компании по j-му инвестиционному проекту.

6. Условие ограничения риска на t-м интервале времени при реализации в нем инвестиционных проектов:

где Rim - допустимый уровень риска инвестирующей компании по

j-му инвестиционному проекту.

Анализ модели показывает, что она позволяет сформулировать и решить ряд задач, актуальных для инвесторов. Среди них выделяется важнейшая для инвестирующего субъекта задача управления инвестиционным бюджетом: определить программу инвестирования по проектам и регионам таким образом, чтобы инвестиционный риск был минимальным[2]. Кроме этого, модель решает задачу прогнозирования инвестиционных рисков: оценка наиболее вероятных значений рисков при реализации запланированной программы инвестирования проектов в регионах.

Как показывает анализ моделей, чем выше затраты на инвестиционный проект (инвестиционный бюджет), тем выше инвестиционный риск. При этом уровень риска существенно зависит от оценок среднеквадратического отклонения доходов, которые планирует получить инвестор при реализации проекта. Снижение среднеквадратического отклонения доходов, например за счет более детального изучения рыночных перспектив внедряемой технологии или нового продукта (услуги), позволяет кардинально снизить региональные инвестиционные риски, особенно для проектов, требующих незначительных затрат, и, как следствие, - повысить эффективность инновационного проекта для его непосредственных участников и социально-экономического развития территории.

  • [1] Рассопова Л. И. Модель системы региональных рисков телекоммуникационнойкомпании // Труды ИСА РАН. 2009. Т. 49. 118
  • [2] 10 основных показателей финансового анализа инвестиционного проекта. URL:http://www.beintrend.ru/10-koefficientov. 120
 
<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>