05 января 2016г.
Введение.
Инвестиции оказывают большое влияние на развитие экономики России. Активностью инвестиций определяется рост производства, ускорение научно-технического прогресса, изменения экологических тенденций. Инвестиции на уровне компании обеспечивают расширение и развитие производства, обновление основных фондов, повышения качества продукции, осуществления природоохранных мероприятий [14]. Потому проблема создания алгоритмов для более точной оценки эффективности инвестиционных и инновационных проектов приобрела большую актуальность. Инновационные проекты, как правило, требуют значительных инвестиций, а потому необходимы тщательный отбор проектов на прединвестиционной стадии и точная оценка эффективности [13]. Производственные инновации — это проекты с большим жизненным циклом, а потому при прогнозировании приходиться сталкиваться с большим количеством рисков и неопределѐнностей разных характеров. Риски в странах с нестационарной экономикой, в частности в России, обладают рядом особенностей:
· Сложная структура рисков, включающих и систематические и несистематические риски, причѐм последние особенно значительные
· Высокие и переменные риски всех видов: политические, криминальные и др.
· Плохая прогнозируемость рисков [11]
А потому во всём мире и в особенности в России необходимо глубокое изучение рисков и неопределённостей. А именно:
· Анализ возникновения
· Типологизация
· Обоснованные математические модели при расчѐте эффективности проектов [12]. Анализ литературы.
Большое влияние риска и неопределённости на ожидаемый эффект инновационного проекта требуют разработки сложных детализированных методы их оценок. В [5] можно найти классификацию рисков и методов для их оценки. В [16] в качестве одного из распространѐнных случаев неопределѐнности выделена «интервальная неопределѐнность». И обоснованно применение формулы Гурвица, которая впервые была описана в [1]. Однако, существуют сомнения в корректности метода учѐта интервальной неопределѐнности с помощью формулы Гурвица. Размышления на эту тему можно прочитать, например, в [10, 5, 6, 9].
В результате анализа литературы, посвящённой методам оценки риска и неопределённости, определена область, требующая дополнительного анализа — методы учёта интервальной неопределённости при оценке эффективности инвестиционных проектов. Заданная цель распадается на задачи:
1.Определить особенности данного типа рисков 2.Изучить существующие подходы 3.Проанализировать вывод текущего решения Результаты.
1. Интервальная неопределённость возникает в случаях моделирования уникальных событий. В этом случае использовать теорию вероятности согласно [7] неуместно: «Теория вероятностей не занимается изучением уникальных событий, которые не допускают повторения». Однако существуют другие точки зрения. Понятие «вероятность» основано на понятии «равновозможные события». Существуют различные точки зрения на вопрос, какие события считать равновозможными: «наше незнание о том, какое из событий вероятнее, не есть основание того, чтобы считать события равновозможными» [4]; «два случайных события называются равновозможными или равновероятными, если нет никаких оснований ожидать, что при испытаниях одно из них будет появляться чаще другого» [15]; «математика не даѐт ответа на вопрос, какие случаи можно считать равновозможными» [8]. Это свидетельствует о том, что общепринятого решения касательно применимости теории вероятности для уникальных событий не сложилось.
2. В [2, 3] предложено свести интервальную неопределѐнность к вероятностной. Для этого задаѐтся априорное вероятностное распределение на основе принципа максимума Гиббса-Джейнса, принципа максимума энтропии. В результате получается равновероятное распределение (в случае конечного числа возможных эффектов) или равномерное (в случае бесконечного числа возможных эффектов).
3. Две из трёх аксиом, на которых основан вывод формулы Гурвица, по мнению автора, заслуживают дополнительного анализа: «аксиома монотонности» и «аксиома аддитивности». С аксиомами можно ознакомится в [16]. Сомнения в очевидности аксиомы монотонности можно найти в [10]. Аксиома аддитивности верна при допущении замкнутости класса интервальных альтернатив относительно операции суммирования по Минковскому. Но обоснования этого факта отсутствуют.
Заключение.
Методы оценки эффективности проектов заключаются в моделировании реальных процессов. Приоритет должен отдаваться той модели, которая предсказывает поведение системы более точно в большинстве случаев.
На сегодняшний день в теории оценки эффективности инвестиционных проектов остаются спорные и сложные места. Так, метод оценки интервальной неопределѐнности нуждается в дополнительном обосновании или более подходящей альтернативе, аксиоматика которой будет непротиворечивой.
Список литературы
1. Hurwicz L. Optimality Criteria for Decision Making under Ignorance Cowles commission papers. 1951. N 370.
2. Janes E.T. Information Theory and Statistical mechanics // Th. Physical Review. 1957. Vol. 106
3. Janes E.T. Prior Probabilities // IEEE Transaction on systems sciences and cybernetics. 1968. Vol. 4. N 3.
4. Вентцель Е.С. Теория вероятностей и ее инженерные приложения: [учебное пособие для вузов] / Е. С. Вентцель, Л.А. Овчаров. - М., 2007. - 490
5. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов: теория и практика. Учебное пособие. - М.: Дело, 2008 (4-е издание), 160c.2.
6. Виленский П.Л., Лившиц В.Н, Орлова Е.Р., Смоляк С.А. и др. Краткие практические указания по оценке эффективности инвестиционных проектов (Методические рекомендации).- М.: ТПП, 2005.
7. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей. -- М.: Физматгиз, 1961.
8. Колмогоров А. Н. Введение в теорию вероятностей / А. Н. Колмогоров, И. Г. Журбенко, А. В. Прохоров. - М., 1995. - 175с.
9. Коссов В.В, Лившиц В.Н., Шахназаров А.Г., Методичческие рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов (Третья редакция, исправленная и дополненная), Москва, 2008.
10. Лившиц В.Н. Маргинальные рассуждения и инженерно-экономическая практика // Экономика и мат. Методы. 1999. Т. 35. № 4.
11. Лившиц В.Н., Лившиц С. В. Системный анализ нестационарной экономики России (1992-2009): рыночные реформы, кризис, инвестиционная политика.- М.: Поли Принт Сервис, 2010 – 452с.
12. Савилов С.И. Актуальные проблемы учѐта рисков и неопределѐнностей при оценке эффективности инвестиционных проектов / С.И. Савилов // Анализ, моделирование, управление, развитие экономических систем: сборник научных трудов VIII Международной школы-симпозиума АМУР-2014. – Симферополь: ТНУ имени В.И. Вернадского, 2014. – 372 с.
13. Савилов, С.И. Учет внутришагового распеределения финансового потока при оценке эффективности инвестиционных проектов в нестационарной экономике России / С. И. Савилов // Экономический анализ: теория и практика, 2013, № 17, с. 10-14.
14. Сергеев, И.В. Организация и финансирование инвестиций / И.В. Сергеев, И.И. Веретенникова. – М.: Финансы и статистика, 2000. – 272 с.
15. Сивухин Д.В. Общий курс физики. Т.2: Термодинамика и молекулярная физика. - М.: Наука, 1990.
16. Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов в условиях риска и неопределенности (теория ожидаемого эффекта). - М.: Наука, 2002.
