автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Интегрированная система баз данных для информационной поддержки принятия решений при прогнозировании свойств неорганических веществ

На правах рукописи

Романов Вячеслав Сергеевич

МОДЕЛИ И МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ СТОИМОСТЬЮ КОМПАНИИ ИА ОСНОВЕ ДОХОДНОГО ПОДХОДА

Специальность 05.13.18 — Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

АВТОРЕФЕРАТ диссертации па соискание ученой степени кандидата технических паук

Москва - 2006

Работа выполнена па кафедре инновационного менеджмента Московского физико-технического института (государственного университета)

Научный руководитель: кандидат физико-математических наук

доцент Дранко Олег Иванович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Новиков Дмитрий Александрович

кандидат физико-математических наук Меньшиков Иван Станиславович

Ведущая организация: Институт Системного Анализа РАН

Защита состоится 2006 года в ^^ часов на заседании

диссертационного совета К 212.56.02 при Московском физико-техническом институте по адресу: 141700, Московская обл., г. Долгопрудный, Институтский пер., д. 9, ауд. 903 КПМ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МФТИ. Автореферат разослан ^ 2006 г.

Ученый секретарь диссертационного совета к.ф.-м.н.

Федько О.С.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы

Концепция управления компанией, основанная на максимизации ее стоимости - Valué Based Management (VBM), является одной из наиболее эффективных, поскольку учитывает практически всю финансовую информацию о функционировании компании.

В процессе развития рыночной экономики в России оценка и управление стоимостью компаний становится все более важным инструментом. Наличие практических методик и подходов к оценке и управлению стоимостью компании является необходимым элементом для внедрения стоимостного мышления в системы управления российскими компаниями, увеличения эффективности принимаемых решений и роста благосостояния российской экономики.

Вопросы оценки и управления стоимостью рассмотрены в работах Damodaran A., Fernandez Р., Copeland Т., Koller Т., Murrin J., Ólsen Е. и других авторов. В этих работах предложены методы оценки стоимости, а так же концептуальные подходы к управлению стоимостью.

Тем не менее, актуальна конкретизация концепции VBM в виде математических моделей и практических рекомендаций, являющихся продолжением существующих работ.

Согласно литературе и принятым стандартам оценки стоимости, существует три подхода к оценке: затратный, сравнительный и доходный. Затратный подход применяется в основном при ликвидации компаний, и плохо применим для оценки действующего предприятия. Сравнительный подход часто применяется в России при оценке компаний, но он основан на финансовых коэффициентах, которые трудно обосновываются практически. Но этим причинам, в качестве основы для построения модели и метода управления стоимостью компании в работе использован доходный подход, который позволяет обосновать стоимость с использованием планируемых показателей финансовой отчетности компании.

Основными методами оценки, существующими в рамках доходного подхода, являются: метод дисконтирования денежного потока, метод экономической прибыли, метод реальных опционов. При применении этих методов на практике способ расчета денежного потока определяется для каждой компании индивидуально, на основании особенностей отрасли и компании, что требует существенного времени и затрудняет проведение экспресс-оценки стоимости компаний и построение модели управления стоимостью.

Известные модели и методы управления стоимостью компании обладают хорошими диагностическими свойствами, их развитие целесообразно в следующих направлениях:

■ учет возможности реализации выдвигаемых рекомендаций и затрат на них:

■ учет количественного влияния на стоимость предлагаемых рекомендации;

■ модельный подход к окончательному выбору воздействий, которые обеспечат максимальный рост стоимости.

В работе задача управления стоимостью рассматривается в виде задачи выбора оптимального портфеля инвестиционных проектов. Существующие подходы к решению задачи выбора портфеля инвестиционных проектов, обычно исходят из общего описания денежных потоков проектов и не учитывают специфику денежных потоков, которые используются при оценке стоимости.

Поэтому, разработка моделей и методов, позволяющих вырабатывать комплекс решений, направленных на рост стоимости, проводить явную оценку их влияния на стоимость и производить окончательный выбор решений для реализации является важным шагом в развитии концепции управления компанией, основанной на максимизации ее стоимости.

Цели работы

Целью диссертационной работы является разработка и исследование моделей и методов управления стоимостью нефинансовых компаний, которые позволят формировать и принимать решения по увеличению стоимости, наиболее эффективные в рамках существующих ограничений.

Прастнческими задачами диссертационной работы является создание методики экспресс-оценки стоимости нефинансовых компаний, которая позволит формировать и принимать решения по увеличению стоимости компании, наиболее эффективные в рамках существующих ограничений. Основные потребители методики — финансовые менеджеры высшего и среднего уровней и консультанты.

Научными задачами диссертационной работы являются построение математической модели оценки и управления стоимостью компании, основанной на методе дисконтирования денежных потоков (ДДП). Также целесообразно поставить и решить задачу максимизации стоимости как задачу выбора оптимального портфеля инвестиционных проектов и создать модель управления рисками компании, базирующуюся на информационной прозрачности компании.

Образовательными задачами диссертационной , работы является разработка практических моделей и методов оценки и управления стоимостью компании, которые могут быть использованы для обучения расчету стоимости компаний, обоснованию различий в рыночных капитализациях изучаемых компаний и выявлению проектов, направленных на рост стоимости компании и оценке их влияния на стоимость.

Научная новизна

■ Разработана модель экспресс-оценки стоимости компании, основанная на методе дисконтирования денежных потоков (ДДП).

■ Построена модель управления стоимостью компании на основе модели экспресс-оценки стоимости. Поставлена и решена задача максимизации стоимости, заключающаяся в выборе оптимального портфеля инвестиционных проектов при наличии альтернативных и взаимозависимых проектов.

■ Предложен способ нахождения приближенного решения дискретной задачи максимизации стоимости, в случае отсутствия альтернативных и взаимозависимых проектов основанный на использовании эвристических критериев. Предложенный подход исследован с помощью численного эксперимента.

■ Решена непрерывная задача максимизации стоимости для ряда характерных частных случаев как задача выбора стратегии роста.

■ Проведено эконометрическое исследование, подтвердившее зависимость между уровнем информационной прозрачности и ставкой дисконтирования, что позволило предложить метод поднятия стоимости за счет увеличения прозрачности.

Практическая ценность

В диссертации построен метод управления стоимостью компании, основанный на доходном подходе к оценке, формировании множества внутренних и внешних инвестиционных проектов, оценке их влияния на стоимость и выборе портфеля проектов, оптимального с точки зрения увеличения стоимости.

Практическая ценность созданного метода заключается в том, что он описывает последовательность действий, которые необходимо предпринять менеджеру для повышения стоимости, и снабжает его необходимыми моделями и программным обеспечением. Метод основывается на ряде практических результатов:

■ Методика оценки стоимости компании.

■ Метод управления стоимостью компании, план его внедрения и бизнес-процессы управления стоимостью.

■ Программный комплекс для экспресс-оценки стоимости компаний и оценки влияния проектов на стоимость, а также для поиска приближенного и точного решений дискретной задачи в случае отсутствия взаимозависимых и альтернативных проектов.

Апробация работы

Результаты диссертации докладывались на семинарах кафедры инновационного менеджмента МФТИ и лаборатории активных систем Института проблем управления им. В, А. Трапезникова РАН в 2003-2006 гг., а также на конференциях:

■ Третья международная конференция по проблемам управления, Москва, ИПУ, 2005.

■ Вторая межвузовская конференция "Финансовые механизмы трансформации компаний на растущих рынках капитала (слияния, поглощения, реструктуризация)", Москва, ВШЭ, 2005.

■ ХЬУШ научная конференция МФТИ, 2005.

• ХЬУП научная конференция МФТИ, 2004.

■ Х1ЛЧ научная конференция МФТИ, 2003.

Модели и методы, предложенные в диссертации, используются в Акционерном Коммерческом Банке "СОЮЗ" (ОАО) и Управляющей Компании "ПРОМЫШЛЕННЫЕ ТРАДИЦИИ" для оценки справедливой стоимости акций российских компаний, а также в Международном Центре Финансово-экономического Развития.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 14 работ.

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, пяти глав, списка использованных источников и 20-ти приложений. Содержит 135 страниц текста (из них 20 занимают приложения), 47 таблиц, 23 рисунков. Список использованных источников включает 74 работы.

Ниже приведена структура работы, в скобках указаны номера глав или приложений (например, "1" - Глава 1, "ПГ' — Приложение 1).

от проличноста (3)

Рисунок 1 Структура диссертационной работы

КРАТКИЙ ОБЗОР РАБОТЫ

Введение

Во введении содержится описание целей диссертации, обоснование актуальности темы диссертации, обзор литературы, краткое описание подхода к решению поставленной задачи и определение роли предлагаемой методики в концепции УВМ.

В обзоре литературы уделено внимание понятию стоимости компании, существующим подходам к оценке стоимости и управлению стоимостью, приведено детальное описание существующих методов оценки в рамках доходного подхода.

Стоимость компании складывается из двух компонент: стоимость акционерного (собственного) капитала и стоимость долга:

У = Е + й, (1)

где V (Value) — оценка стоимости компании, Е (Equity) - оценка стоимости акционерного капитала компании, D (Debt) - краткосрочный и долгосрочный долг. В работе основное внимание уделяется оценке и управлению стоимостью акционерного капитала. В качестве основного метода оценки используется метол дисконтирования денежного потока для фирмы (ДДПФ).

Первая глава

В первой главе описывается модель экспресс-оценки стоимости компании и методика оценки стоимости компании.

Широко известный метод оценки стоимости, основанный на дисконтировании денежного потока для фирмы, записывается следующим равенством:

ttd + ry (r_gXl + r)v

где E - оценка стоимости акционерного капитала компании на начало 1-го года, i — номер года, N — длительность прогнозного периода (лет), FCFF (Free Cash Flow to Firm) - свободный денежный поток фирмы в /-ый год, г — ставка дисконтирования,' NOPLA Г (Net Operating Profit Less Adjusted Taxes) - чистая прибыль от основной деятельности за вычетом скорректированных налогов, g - скорость роста прибыли (NOPLAT) компании в каждый год постпрогнозного периода, ROIC (Return On Invested Capital,) — рентабельность инвестированного капитала.

Одна из сложностей в ее применении заключается в отсутствии стандартного для нефинансовых компаний способа расчета FCFF и других параметров на основе показателей финансовой отчетности. Для оценки каждой компании используются свои, отчасти уникальные методики расчета.

В работе предлагается модель экспресс-оценки стоимости, которая описывает универсальный способ расчета параметров модели (2) п оценки стоимости для широкого класса нефинансовых компаний. Модель основана на следующей модели баланса и отчета о прибылях и убытках: Таблица 1 Модель баланса и отчета о прибылях и убытках

Статья

Актив

J36oiiia4eHHe РСБУ, строки

Внеоборотные активы (чистые) FA j 190

Оборотные активы СА 1 290

_ Пассив_____

Капитал и резервы _ _______

Г Долгосрочные обязательства ____

! Краткосрочные займы и кредиты ____

кредиторская задолженность и прочие краткосрочные обязательства

ЕВ D

I--

АР

490 _ 590

=690-610

Выручка

Отчет о прибылнх п убытках ............................R

Нетто проценты ____________

Затраты (включая амортизацию и нетто выплаты по процентам) ¡ Налог на прибыль

10

IE

_____(R-QmT

=70-60

= 10-140 152

Согласно модели, стоимость акционерного капитала рассчитывается по формуле:

E = yt + V,~D,

.. ¿■(АРТ.-САТ)-^-(АРТ, .-CAT, ,)

oTTy h (ГГТу • w

NOPLATKtl(i-

g

V, =-

ROIC

)

(r-gXl + 'T

где R (Revenue) - доход, EBITM (EBIT Margin) - операционная рентабельность (%), г — ставка налога на прибыль, / - чистые капитальные затраты, 7} — длительность /-го года (дни), APT (Accounts Payable Turnover) -оборачиваемость кредиторской задолженности (дни), CAT (Current Assets Turnover) — оборачиваемость оборотных активов (дни), ROIC (Return On Invested Capital) — рентабельность инвестированного капитала.

Определение 1. Фактором стоимости в широком смысле называется любая скалярная величина или вектор, от которого зависит стоимость компании. Фактором стоимости в рамках выбранной модели оченки стоимости называется любая скалярная величина или вектор, входящий в эту модель оценки.

1 Проценты к уплате минус проценты к получению

Формулы (3) составляют основу модели экспресс-оценки стоимости. Согласно им, модель основана на следующем наборе факторов стоимости,

универсальном для любой нефинансовой компании: RN, ЕВ1ТМ/.....

EBITMS, CATi.....С A T,\, APT,,..., АРП, I,.....IN, NOPLATn+i, r, ROIC, g.

Важной информацией при оценке является не только получаемая величина Е, но и ее чувствительность к факторам стоимости.

Методика экспресс-оценки стоимости, предложенная в работе, основана на нижеприведенном алгоритме действий (Рисунок 2).

Рисунок 2 Алгоритм экспресс-оценки стоимости компании

Основные достоинства предложенной модели и методики оценки:

■ Универсальны: применимы для любой нефинансовой компании.

■ Методика напрямую применима па практике.

■ Позволяют оценить стоимость за ограниченный промежуток времени.

В конце первой главы приведен подробный пример оценки стоимости компании ОАО "Газпром" на 31.12.2003, а также сравнение стоимостей обыкновенных акций 19 крупных российских компаний на 01.08.2004, полученных по модели экспресс-оценки, с консенсус оценкой стоимостей акций, произведенных инвестиционными банками. Среднее расхождение между ценами акций, полученными по модели, и консенсус оценкой банков составило 13%, стандартное отклонение — 18%, что приемлемо для модели, предназначенной для экспресс-диагностики.

Вторая глава

Вторая глава посвящена построению модели управления стоимостью компании, постановке задачи максимизации стоимости как задачи выбора оптимального портфеля проектов из множества возможных на основе единственного критерия — роста стоимости, и способам решения задачи в непрерывном и дискретном случаях.

Введем пространство 51 матриц с действительными элементами вида:

Г л,.-

ЕВ1ТМ,,. ., ЕВ/ТМ

С/17;,. ., С А Тх

АРТ„. ., АРТХ

ЫОРЫТх,х$.....О

г, О.....О

ЯО/С, 0.....0

Я.О.....0

Размер матриц - 9*N. Обозначим Хи фиксированную матрицу, отражающую сделанную оценку стоимости. Введем матрицу управляющих воздействий 1!={и^} еБ. Тогда модель управления стоимостью акционерного капитала компании выглядит следующим образом: Е=Еа(Х„ +£/).

Управлять стоимостью означает изменять денежные потоки компании и оценку рисков в виде ставки дисконтирования г. Такие изменения проводятся посредством управленческих воздействий, которые являются внутренними или внешними инвестиционными проектами. В работе рассматривается только один тип ограничений - бюджетное. При постановке задачи учтем следующие виды зависимостей между проектами:

■ Альтернативные проекты - существуют подмножества проектов, из которых можно реализовать только один проект. Например, такие множества образуют альтернативные варианты реализации одного проекта.

• Взаимозависимые проекты - реализация одного из проектов требует реализации другого. Например, внедрение информационной системы может быть проведено только в случае реализации проекта по оснащению рабочих мест ключевых сотрудников компьютерами, объединенными в локальную сеть.

■ Синергетические эффекты - при совместной реализации проектов эффект на стоимость может отличаться от суммы эффектов, получаемых при раздельной реализации проектов.

Рассмотрим компанию с произведенной оценкой стоимости, определяемой Хи.

Определение 2. Назовем проектом любую матрицу ие 5.

Введем следующее предположение:

Предположение 1: проекты Це 5 аддитивны, то есть, если возможно выполнение двух проектов и' и и3 одновременно, то результат их одновременного выполнения будет эквивалентен результату от выполнения проекта (£/' + Ц2).

Обозначим все множество рассматриваемых проектов как Р. Обозначим подмножества альтернативных проектов как {А,}.

Обозначим зависимость между проектами функцией 1,(1,})\

Введем стоимость управления. Стоимостью управления и является последовательность С1}=(Си,, Си2,...), описывающая денежный поток затрат на управление, в общем случае бесконечная.

Поставим задачу максимизации стоимости как выбор оптимального портфеля (подмножества) Р проектов из множества Р возможных с учетом возможных зависимостей между проектами и бюджетного ограничения:

Ш,Л =

0, проекты 1 и ] не зависимы

1,проект j следует за 1

ад +£</*>-

си)

-» шах

ГШ%Р

Г-^ГО + г + и},)

и1е(/0УкеР к е Р',1.Ц,к) = 1 => I е Р'

где ип — множество допустимых управлений, В) - бюджетное ограничение, J — число ле г, в течение которых бюджетные ограничения существенны, Си/ -вложения в проект к в году у, где икц — элемент матрицы (/, знаком модуля обозначено число элементов во множестве.

Формулировка задачи максимизации стоимости в виде (5) обладает следующими преимуществами:

■ Стоимость, а не ее фактор, является максимизируемой величиной.

■ Учитывается стоимость реализации проектов.

■ Учитывается влияние на стоимость всех предлагаемых проектов одновременно.

Задача (5) может рассматриваться в двух случаях;

■ число проектов конечно — задача дискретной оптимизации;

• число проектов бесконечно - задача математического программирования.

В диссертации рассматриваются два случая — дискретный и непрерывный, и следующие типы связей между проектами роста стоимости:

Таблица 2 Связи между проектами, рассматриваемые в работе

Связь между проектами Непрерывная задача Дискретная задача

Альтернативные проекты Однопараметрические функции отдачи на проект -

Нзаимозависимые проекты - -

Сипсргстичсские чффектм Определяются функцией стоимости Е(Х) Определяются функцией стоимости Е(Х)

Рассмотрим случай конечного числа проектов и отсутствия альтернативных и взаимозависимых проектов. В этом случае (5) — это нелинейная разновидность задачи о ранце. Как известно, в общем случае для таких задач не существует точных решений, отличных от полного перебора.

В диссертации предлагается использовать следующие эвристические критерии для поиска приближенного решения задачи:

,. Л£•'=£„(*„+U')-£---£•„(*„) -аналогNPV,

2, PI* = ——t--индекс прибыльности,

у Ar - аналог IRR, который определяется как неотрицательный действительный корень

наименьший уравнения:

* си

/г„(Л'„ f и* I [лгЬ-У-/---/:„(Х„) = 0 , где через {Лг\ условно

^(1+/• + !/„ +ДГ)'

обозначена матрица из S с одним ненулевым элементом и71=Лг.

Решение задачи (5) выполняется по следующему эвристическому алгоритму:

1. Для каждого проекта рассчитать значение критерия.

2. Проекты упорядочить по убыванию критерия.

3. Из упорядоченного списка выбрать следующий проект.

4. Добавить его во множество Р* (множество решений), если после добавления множество проектов Р* все еще удовлетворяет бюджетному ограничению.

5. Пропустить проект, добавление которого нарушит бюджетное ограничение.

6. Вернуться на шаг 3.

Для выполнения численного эксперимента в Microsoft Excel была создана программа, которая для конкретной компании выполняет следующий цикл:

1. Создает случайным образом множество проектов {CU\Ul},., ,.

2. Решает задачу максимизации точно, с помощью полного перебора.

3. Решает задачу максимизации с использованием трех критериев.

4. Сравнивает полученные решения.

5. Повторяет шаги 1-4.

Исследовалось два типа проектов. А: проект изменяет только один показатель и Z: проект изменяет все показатели. Для численного эксперимента цикл выполняется 100 раз. Внешними параметрами для цикла являются тип проекта и максимальное значение случайных переменных Cl/f. Эксперимент состоял из групп по 100 циклов, каждая группа характеризовалась типом проектов и максимальным значением CU? в процентах от В/.

Неправильные решения в каждом цикле подсчитывались двумя способами:

1. Процент ошибочных решений = число ошибочных решений / число попыток.

да ffа

2. Процент ошибочно не включенных проектов = £—-, где PS, —

i-i Wj

число проектов, входящих в точное решение NS, — число проектов, ошибочно не включенных в решение.

Второй способ подсчета ошибок представляется более объективным. Поэтому, выводы будут сделаны на основе его значений и значений

нереализованной стоимости. Ниже представлены результаты эксперимента (Таблица 3).

Таблица 3 Результаты статистического эксперимента

% ошибочных решений % ошибочно не включенных проектов Нереализованная стоимость, %

Тип проектов Мах(Си'), % от В, Р1 ЛЕ Лг Р1 ЛЕ Лг Р1 ЛЕ Лг

А 20% 8% 8% 8% 1% 1% 1% 0% 0% 0%

А 40% 43% 46% 49% 9% 15% 15% 2% 3% 4%

А 60% 32% 44% 42% 10% 20% 19% 2% 4% 4%

А 80% 30% 41% 41% 10% 23% 23% 2% 6% 6%

А 100% 29% 38% 34% 11% 23% 19% 2% 6% 5%

Среднее (проекты А) 26% 31% 31% 7% 14% 13% 1.4% 3.5% 3.1%

2 20% 7% 6% 6% 1% 1% 1% 0% 0% 0%

7. 40% 39% 42% 44% 9% 15% 15% 2% 3% 3%

7. 60% 38% 43% 45% 11% 20% 21% 3% 5% 5%

г 80% 33% 43% 39% 10% 23% 21% 2% 8% 6%

г. 100% 29% 33% 35% 10% 20% 21% 2% 6% 5%

Среднее (проекты 2) 26% 32% 31% 7% 14% 14% 1.5% 3.8% 3.4%

Среднее (все) 26% 32% 31% 7% 14% 14% 1.4% 3.6% 3.3%

На основе анализа результатов численного эксперимента можно сделать следующие выводы:

■ Критерий Р1 является более эффективным: процент ошибочно не включенных проектов и нереализованная стоимость для него более чем в два раза меньше по сравнению с двумя другими критериями.

■ Если потери стоимости до 3% и число ошибочно не включенных проектов до 15% являются приемлемыми показателями качества решения, то использование критерия Р1 является целесообразным.

■ Если потери стоимости до 4% и число ошибочно не включенных проектов до 20% являются приемлемыми показателями качества решения, то использование критериев ЛЕ и Лг является целесообразным при затратах на проект в каждом году не более 50% от годового бюджета.

Решение непрерывной задачи в диссертации проводится на примере выбора стратегии роста компании. В стратегическом менеджменте известно 5 базовых стратегий роста:

1. Расширение продуктовой линии.

2. Диверсификация.

3. Проведение маркетинговой компании.

4. Создание новых каналов сбыта.

5. Поглощение конкурентов.

Нее остальные стратегии, которые можно предложить, являются комбинацией этих пяти.

Рассмотрим непрерывную задачу, поэтому, из нашего рассмотрения исключаются две стратегии: диверсификация и поглощение конкурентов.

Стратегия роста в данном контексте рассматривается как совокупность проектов. Построим модель каждой базовой стратегии роста в случае, когда отдача на проект зависит только от вложений в него в первом году прогнозного периода. Потребуем только общие свойства функции отдачи от проекта/^:

1. Дх)>0

1. Дх) - монотонно возрастает

3- !нэ£-°

Ниже в таблице описаны предлагаемые модели трех базовых стратегий роста, рассматриваемых в рамках непрерывной задачи (Таблица 4).

Таблица 4 Модели базовых стратегии роста

Базовая стратегия роста Затрагиваемые факторы стоимости Модель стратегии

Расширение продуктовой линии яТ ЕВ1ТМХ и' = дя'(д-)

Создание новых каналов сбыта «Т СЛТ1 си; =р=1 1о,/ > 1 ЫР

Проведение маркетинговой компании Я? У,' = ДЯ5(г)

Рассмотрим ситуацию, когда у компании есть три возможных проекта, соответствующих трем базовым стратегиям роста. Тогда согласно (3):

А-1

_ ^ ((Д, + АЛ' (х) + АЛг(у) + АД'(г)) * ЕВ1ТМ, + аЛД' (хЩ - г) - /, | & (1 + г)'

V ^г+ ЛЛ1 М + ЛЛ3(у) + ДД'(г))*(Л/>7] -СА7]) + ЬДД3(у))

+ -;-(1--!_)_

м (1 + г)' 1 + г

к

^(Л1>Та-СЛТц)

1 + г

= £11(Х,1) + (д' + <р) АЯ\х) + (<■> + 0)АНг(у) +

где:

ч, Л, * ЕВ1ТМ, * (1 — г) — /, +

АРТ.-САТ, г

К

г,

1 + г

(АРТ„-САТи)

5 = Ъ

(1 + г)' 1 + г

(ЕВ1ТМ ,(\- г) + АРТ<~САТ'-£-) (1 + г)' '

9 V (1 + Г)' " + г)' 1 + г

Получившаяся формула-это модель зависимости стоимости компании от вложений в три проекта, направленных на ее рост. Уточним постановку задачи (5):

£•„ (ха) + (<? + *>)ДЛ' (*) + (3 + в)&/г;(у) + <5Д/г'(*) -у"*'г

1 + г

* £ О,у ^ 0,г £ О х + ^ + г 5

(6)

Определение 3. Назовем вкладом проекта по расширению продуктовой линии в стоимость функцию /(х)= Е„(Х„+и1(х))-Е„(Х„) . Аналогично введем вклад в стоимость для двух остальных проектов.

Определение 4. Назовем проект продуктивным, если существует такой уровень затрат на проект на интервале (0,оо), при котором его вклад в стоимость положительный.

Свойство решений 1: если коэффициент, соответствующий проекту, меньше или равен нулю, то, очевидно, в решении вложения в этот проект равны нулю.

Свойство решений 2: если проект не продуктивный, то в решении вложения в этот проект равны нулю.

Свойство решений 3: при неотрицательности соответствующего коэффициента вклад проекта имеет максимум на [0,со). Если этот максимум можно достигнуть в рамках бюджета на все 3 проекта (5/), то значения параметров, в которых достигается максимумы, и есть решение.

В диссертации находится решение задачи (6) для двух характерных видов функции отдачи:

1. AIi'(x) = <lJx,AR2(y) = hy[y,AR,U) = lJz ;

2. AR'(x) = cln(— + 1),ДЛ!(.у) = ¿1п(^- + 1),ДЛ'(-) = Aln(— + I).

Bi B\ B\

Также, находится решение задачи для произвольного числа п проектов в обоих частных случаях.

Третья глава

Ставка дисконтирования г является фактором стоимости, для которого не существует общепринятой методики оценки и управления. Тем не менее, для построения комплексного метода управления стоимостью методика управления г является важным компонентом. Поэтому, автором было проведено эконометрическое исследование, обосновывающее один из путей управления г — повышение информационной прозрачности компании. Это исследование описано в третьей главе диссертации.

Основная гипотеза, которая исследуется в описываемом исследовании: ставка дисконтирования компании отрицательно зависит от уровня ее информационной прозрачности. В качестве показателя информационной прозрачности компании были взяты данные из исследования Standard & Poor's Russian Transparency and Disclosure Survey 2004.

В исследовании для определения г используется подход, основанный на решении обратной (к оценке стоимости) задачи: по известной капитализации определить ставку дисконтирования:

Шаг 1. Рассмотрим отдельную компанию и дату d. Используя модель экспресс-оценки стоимости, можно рассчитать стоимость компании для акционеров на дату d при фиксированной ставке г. Ej(r).

Шаг 2. В то же время, капитализация компании на определенную дату d, акции которой торгуются па фондовой бирже, является известной величиной: Ed*. Сделаем предположение о равенстве Е и капитализации ЕЛ*. Далее, решим обратную задачу. Найдем rd* такое, что: Ed(rd*) = Ej*.

Зависимость в данном исследовании тестируется с использованием парной линейной • регрессии в виде: Ь(г) = at + Ь , где / - общий уровень информационной прозрачности согласно S&P, выраженный в процентах.

Таблица 5 Исходные данные для построения регрессии

Компания Отрасль Месяц Капитализация, млн. р. г, % t, баллов <%)

Аэрофлот Транспорт 01.2005 33116 16.5% 47

Балтика ТНП 01.2005 54 810 13.1% 44

Башинформ связь Телекоммун икации 02.2005 3 042 19.5% 31

ВолгаТелеком Телекоммуникации 01.2005 22 414 8.4% 61

ГАЗ Машиностроение и металлообработка 02.2005 4 582 17.3% 32

Газпром Нефтегазовая 01.2005 1 810 550 10.9% 61

Калина ТНП 01.2005 5 026 13.7% 44

ЛУКОЙЛ Нефтегазовая 01.2005 711 097 19.1% 64

ММК Металлургия 12.2005 112 533 19.7% 45

Мосэнерго Электроэнергетика 02.2005 114 350 6.8% 62

Норильский никель Металлургия 01.2005 315 936 12.3% 63

омз Машиностроение и металлообработка 02.2005 3 763 17.7% 46

РАО ЕЭС Электроэнергетика 01.2005 312 820 10.1% 54

Ростелеком Телекоммуникации 02.2005 42 473 12.7% 85

Северсталь Металлургия 02.2005 134 981 27.2% 33

Сибнефть Нефтегазовая 01.2005 445 051 15.2% 59

Татнефть Нефтегазовая 02.2005 102 879 26.6% 25

УралСвязьИнформ Телеком мун икаци и 01.2005 23 555 9.7% 60

ЦентрТелеком Телекоммуникации 01.2005 12 987 8.4% 62

Зависимости ставки дисконтирования от информационной прозрачности,

2004 г у = 0.3355е~°017*

Я2 = 0.4309

I, баллов (%)

Рисунок 3 Результаты регрессионного анализа

Коэффициент а являются статистически значимыми, с уровнем значимости 1%. Данный результат позволяет сделать вывод о наличии отрицательной зависимости между общим уровнем информационной прозрачности и ставкой дисконтирования компании. Найденная зависимость записывается следующим уравнением:

г = О.ЗЗбе"0""'. (7)

Можно привести пример использования полученной зависимости (7). Рассмотрим сценарии увеличения стоимости Башинформсвязь (Г=5/) за счет увеличения общего уровня информационной прозрачности 8&Р.

Таблица 6 Сценарии увеличения стоимости для ОАО "Башинформсвязь"

Г, баллов (%), 2004 г 31 41 51

г(0, % 19.5% 16.7% 14.1%

Росте 28% 72%

Основные результаты данного исследования:

1. Предложена и отработана на практике методика оценки ставки дисконтирования компании на основе известных будущих денежных потоков и капитализации.

2. Анализ данных за 2004 г. для 19 российских компаний позволил подтвердить гипотезу о наличии отрицательной зависимости между ставкой дисконтирования и общим уровнем информационной прозрачности S&P.

3. Выявлен способ увеличения стоимости за счет увеличения прозрачности компании.

Четвертая глава

Четвертая глава посвящена описанию метода управления стоимостью компании и подхода к внедрению разработанных методов на практике.

Для того, что бы управлять стоимостью компании, нужно сформировать множество возможных проектов роста стоимости. В четвертой главе описывается практическая методика по формированию такого множества проектов и приводится возможная классификация проектов.

Метод управления стоимостью состоит из следующих ключевых шагов:

1. оценка стоимости;

2. выявление множества возможных проектов роста стоимости;

3. анализ сформированного множества проектов;

4. решение оптимизационной задачи и выбор проектов к реализации;

5. реализация проектов;

6. анализ реализации проектов.

В работе приводиться разработанный план проекта внедрения метода управления стоимостью.

В главе описаны схемы двух основных процессов управления стоимостью, а также их нескольких подпроцессов:

■ (1) Построение/обновление модели оценки стоимости. Процесс предназначен для поддержания модели оценки стоимости в актуальном состоянии. Производиться раз в год и после каждой реорганизации бизнеса.

■ (2) Управление стоимостью компании. Ключевой процесс в реализации метода. Процесс предназначен для регулярного (например, раз в квартал) выбора и реализации проектов, которые увеличат стоимость максимальным образом.

Новизна и практическая ценность разработанного метода управления стоимостью заключаются в следующем:

■ Все управленческие решения оцениваются с точки зрения ключевого показателя деятельности компании — стоимости, а не промежуточных, таких как EBITDA, EVA и т.д.

■ При формировании решений учитывается стоимость реализации каждого проекта.

■ Явно рассчитывается влияние на стоимость предлагаемых проектов, а не опосредованно, например, через чувствительность.

• Метод применим к внедрению в компаниях: разработаны бизнес-процессы управления стоимостью и план внедрения методики.

Также, четвертая глава содержит пример программы проектов, направленных на рост информационной прозрачности и, как следствие, на рост стоимости компании.

Пятая глава

Пятая глава посвящена примерам применения разработанных методик оценки и управления стоимостью компании.

В первом разделе главы анализируется компания ОАО "ЦентрТелеком", для нее проводятся:

1. оценка фундаментальной стоимости;

2. анализ чувствительности;

3. сравнительный анализ с другими операторами фиксированной связи: Slovak Telecom, Cesky Telecom, Magyar Telecom (Венгрия), Telecom Austria, Telkom SA (ЮАР), Telecom Malaysia;

4. формирование примеров проектов роста стоимости;

5. анализ эффективности сформированных проектов;

6. решение дискретной задачи максимизации стоимости.

В результате сравнительного анализа были выделены следующие группы проектов:

Таблица 7 Предлагаемые группы проектов роста стоимости для ОАО "ЦентрТелеком"

Группа проектов Основной параметр 2005 Цель Потенн нал Влияние на факторы стоимости

Увеличение продаж на 1 клиента продажи на 1 линию $12.61 $32 $57 Л Т в 2.5 раза ча 5 лет СЛТ1

Увеличеиие производительности труда лшшй/сотрудн ика 106 155 284 ЕВ1ТМ Т на 5% за 3 года

Уменьшение операционных расходов EBITDAM 25% 30% 41% ЕВ1ТМ Т на 3% за 4 года

Уменьшение стоимости долга rj 10.4% 9.9% г-1 на 0.12%

Во втором разделе главы проводиться оценка и сравнение фундаментальной стоимости ОЛО "Роснефть" и ОАО "ЛУКОЙЛ". Данный вопрос является актуальным в связи с недавним IPO ОАО "Роснефть" и необходимостью оценки стоимости компании в условиях отсутствия истории торгов акциями. ОАО "ЛУКОЙЛ" является единственной российской компанией, сравнимой с ОАО "Роснефть" по объемам бизнеса.

ТаЛ.шца 8 Результат оценки фундаментальной стоимости, млн. S

Параметр Роснефть ЛУКОЙЛ

Стоимость на прогнозный период (V/) 1 413 13 024

Дисконтированная продленная стоимость (V.?) 68 425 70 274

Стоимость компании 69 639 83 298

Стоимость долга (О) 12 203 4 990

Стоимость акционерного капитала (Е) 57 636 78 308

Число обыкновенных акций, млн. 9 092 851

Справедливая цена обыкновенной акции, $ 6.34 92.1

В диссертации проанализированы ключевые факторы, определившие различие полученных оценок Е (Таблица 9).

Таблица 9 Основные факторы различия оценок Роснефть и ЛУКОЙЛ, млн. $

Роснефть ЛУКОЙЛ

2005 2010 2005 2010

R 23 951 42 302 55 774 89 640

EBITM 28.8% 32.1% 16.3% 14.9%

1 (за 2006-2010) 39 485 27 251

Цена акций Роснефть на РТС с 19.07 (начало торгов) до 25.08.2006 колебалась от $7.3 до $7.6, акций ЛУКОЙЛ - от $81.5 до $92.6 за акцию.

Заключение содержит описание основных результатов работы.

Приложения

Краткое описание приложений:

• Приложения 1-19: результаты применения модели экспресс-оценки • стоимости, реализованной в Microsoft Excel, для оценки стоимости

средних и крупных российских компаний ОАО.

• Приложение 20: пример оценки влияния проектов на стоимость компании и решения дискретной задачи максимизации стоимости в программном комплексе, созданном в Microsoft Excel.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИИ

В диссертации были получены следующие результаты:

1. Построена модель экспресс-оценки стоимости компании, основанная на методе дисконтировании денежного потока для фирмы. Модель применима к широкому классу нефинансовых компаний и позволяет производить оценку стоимости в условиях ограниченного времени.

2. Построена модель управления стоимостью компании, позволяющая оценивать влияние на стоимость проектов, реализуемых компанией. Задача максимизации стоимости сформулирована как задача выбора оптимального портфеля инвестиционных проектов для случая наличия альтернативных и взаимозависимых проектов и бюджетного ограничения.

3. Предложен способ приближенного решения дискретной задачи максимизации стоимости в случае отсутствия альтернативных и взаимозависимых проектов на основе использования эвристических критериев. С помощью численного эксперимента получена оценка величин возможных ошибок.

4. Непрерывная задача максимизации стоимости решена для ряда характерных частных случаев как задача выбора стратегии роста.

5. Разработана методика оценки стоимости компании, содержащая алгоритм оценки стоимости, применимый для любой нефинансовой компании.

6. Проведено эконометрическое исследование зависимости между информационной прозрачностью и ставкой дисконтирования для 19 российских компаний, которое подтвердило гипотезу о наличии такой зависимости. Полученный результат позволил предложить метод поднятия стоимости за счет увеличения прозрачности.

7. Построен метод управления стоимостью компании, основанный на формировании множества проектов, оценке их влияния на стоимость и выборе оптимального портфеля. Описаны основные бизнес-процессы управления стоимостью, разработан план проекта внедрения метода в компании.

8. Разработан программный комплекс в Microsoft Excel для экспресс-оценки стоимости компаний и оценки влияния проектов на стоимость, а также для поиска приближенного и точного решений дискретной задачи в случае отсутствия взаимозависимых и альтернативных проектов.

9. Эффективность внедрения разработанных моделей и методов в АКБ "СОЮЗ" (ОАО), УК "ПРОМЫШЛЕННЫЕ ТРАДИЦИИ" и Международном Центре Финансово-Экономического Развития подтверждена актами и справками о внедрении.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Романов, B.C. Модель оценки и управления стоимостью компании // Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук. Часть VII. Прикладная математика и экономика: Труды XLVI научной конференции. /Моск. физ. - техн. ин-т. - М. - Долгопрудный, 2003. - С.100.

2. Романов, B.C. Оценка ставки дисконтирования компании на основе публично доступной информации // Моделирование процессов управления: Сб.ст./Моск. физ.-тех. ин-т. - М., 2004. - С. 43-52.

3. Романов, B.C. Оценка ставки дисконтирования компании на основе публично доступной информации // Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук. Часть VII. Управление и прикладная математика: Труди XLVII научной конференции. /Моск. физ. -техн. ин-т. -М.-Долгопрудный, 2004.-С. 138-139.

4. Романов, B.C. Модель экспресс-оценки стоимости компаний / www.cfin.ru — 2005. - http://www.cfin.ru/finanalysis/value/value_company.shtmI — 11 с.

5. Романов, B.C. Влияние информационной прозрачности компании на ставку дисконтирования // Финансовые механизмы трансформации компаний на растущих рынках капитала: Сб. ст./Высш. Шк. Экон. - М.,

2005.-С. 88-98.

6. Романов, B.C. Влияние информационной прозрачности компании на ставку дисконтирования // Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук. Часть I. Прикладная математика и экономика: Труды XLVIII научной конференции. / Моск. физ. - техн. ин-т. — М. — Долгопрудный, 2005. - С. 175-176.

7. Романов, B.C. Задача управления стоимостью компании — дискретный случай // Управление большими системами: Сб. ст./ИПУ РАН — М., 2006. -С. 142-152.

8. Романов, B.C. Влияние информационной прозрачности компании на ставку дисконтирования // Финансовый менеджмент — 2006. — №3. — С. 30-38.

9. Романов, B.C. Задача управления стоимостью компании // Управление крупномасштабными системами и инвестиционные процессы. Том 1: Труды 3-ей международной конференции по проблемам управленияУИПУ РАН - М., 2006. - С. 192.

10. Романов, B.C. Выбор стратегии роста компании на основании критерия максимизации ее стоимости // Системы управления и информационные технологии. - 2006. - № 2.1(24). - С. 184-187.

11 .Романов, B.C. Успех у инвесторов // Журнал управление компанией. -

2006.-№8,- С. 51-57.

12. Романов, B.C. Задача управления стоимостью компании — дискретный случай // Информационные технологии моделирования и управления. -2006.-№7(32).- С. 806-813.

13. Романов, B.C., Лугуев О.С. Оценка фундаментальной стоимости компании//Рынок ценных бумаг.— 2006.-№ 19 (322). - С. 15-18.

14.Дранко О.Н., Романов B.C. Выбор стратегии роста компании на основании критерия максимизации ее стоимости: непрерывный случай. Электронный журнал "Исследовано в России", 117, стр. 1107-1117,2006 г. http://zlmmal.ape.relarn.ru/articlcs/2006/117.pdf

Романов Вячеслав Сергеевич

Модели и методы управления стоимостью компании на основе доходного подхода

Подписано в печать 27.10.2006. Формат 60x84 '/|б Бумага офсетная.

Печать офсетная. Заказ ф-163. Тираж 100 экз.

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Московский физико-технический институт (государственный университет) Отдел автоматизированных издательских систем "ФИЗТЕХ-ПОЛИГРАФ" 141700, Моск. обл., г.Долгопрудный, Институтский пер., 9

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД К РАЗРАБОТКЕ ИНТЕГРИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ПО СВОЙСТВАМ ВЕЩЕСТВ ДЛЯ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.

1.1. Технологии интеграции гетерогенных информационных систем.

1.2. БД по свойствам веществ для электронной техники, созданные в мире.

1.3. Выбор платформы для разработки распределенной информационной системы.

Краткие выводы.

ГЛАВА 2. МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ ИНТЕГРИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ПО СВОЙСТВАМ ВЕЩЕСТВ ДЛЯ ЭЛЕКТРОНИКИ.

2.1. Информационные системы по свойствам неорганических веществ ИМЕТ РАН.

2.2. Расчетные подсистемы информационных систем по свойствам неорганических веществ.

2.3. Архитектура современных информационных систем по свойствам веществ.

2.4. Комплексный подход к интеграции информационных систем.

2.5. Интеграция распределенных гетерогенных Web-приложений информационных систем.

2.6. Интеграция гетерогенных источников данных информационных систем.

Краткие выводы.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ИНТЕГРИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ.

3.1. Реализация интеграции гетерогенных Web-приложений информационных систем.

3.2. Реализация интеграции гетерогенных источников данных информационных систем.

Краткие выводы.

ГЛАВА 4. ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕГРИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ПОИСКА ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ И КОМПЬЮТЕРНОГО КОНСТРУИРОВАНИЯ НОВЫХ СОЕДИНЕНИЙ

4.1. Этапы компьютерного конструирования новых соединений.

4.2. Перспективные полупроводники.

4.3. Перспективные диэлектрики.

Краткие выводы.

Обеспечение химиков-технологов достоверной информацией о свойствах и технологиях получения современных веществ является необходимым условием развития современной промышленности. На современном этапе качественная информационная поддержка специалистов невозможна без использования специализированных баз данных (БД). Разработка информационных систем (ИС) по свойствам веществ и процессам их получения ведется во всех промышленно развитых странах [1]. Многие ИС доступны в режиме удаленного доступа с использованием телекоммуникационных сетей [2, 3]. Наиболее мощные информационные системы, основанные на современных СУБД, предлагают NIST (National Institute of Standards and Technology - Национальный институт стандартов и технологий, США) и STN (The Scientific and Technical Information Network - Международная сеть научно-технической информации) [4-18]. Как правило, БД по свойствам веществ разрабатываются в разных организациях и даже в разных странах. Полная интеграция таких систем невозможна из-за разного уровня качества данных, хранящихся в разных БД ИС. Обычно она связана и с организационными трудностями, т.к. большинство ИС используются в коммерческих целях или являются открытыми для доступа пользователей только определенных стран или организаций.

В последние годы наблюдается тенденция к кооперации в разработке ИС и к интеграции уже созданных ИС, как на национальном, так и на международном уровне. Актуальность решения этой задачи вызвана стремлением устранить необоснованное дублирование работ и уменьшить затраты па разработку и поддержку ИС. Кроме того, интеграция информации, содержащейся в ИС по свойствам веществ и технологиям их получения, позволяет применять методы компьютерного анализа для поиска взаимосвязей в данных. Использование найденных взаимосвязей позволяет проводить компьютерное конструирование новых перспективных соединений, обладающих заданными свойствами. Получаемая с помощью интегрированной ИС обобщенная информация может быть использована специалистами для поддержки принятия решений при выборе того или иного вещества и технологии его получения для использования в изделиях современной промышленности.

Целью работы является информационная поддержка принятия решений при прогнозировании свойств веществ на основе интеграции разнородных баз данных по свойствам веществ и технологиям их получения.

Для достижения цели работы были поставлены следующие задачи:

• провести анализ современных технологий интеграции разнородных информационных систем;

• осуществить выбор программной платформы для построения интегрированной информационной системы;

• проанализировать и систематизировать архитектуру современных информационных систем по свойствам веществ и технологиям их получения;

• разработать методику построения интегрированной информационной системы с учетом возможности ее использования конечными пользователями и системами поддержки принятия решений;

• разработать структуры данных для применения в интегрированной информационной системе по свойствам веществ;

• разработать интегрированную информационную систему в виде программного комплекса;

• разработать программное обеспечение баз данных по свойствам акустооптических, электрооптических и нелинейнооптических веществ "Кристалл" и по ширине запрещенной зоны неорганических веществ "BandGap";

• применить созданную интегрированную информационную систему для прогнозирования свойств веществ, перспективных для использования в современной промышленности.

Для достижения этой цели было необходимо найти решение проблем интеграции информационных систем, удовлетворяющее следующим условиям.

Решение должно быть:

• масштабируемым, т.е. обеспечивать возможность поэтапного добавления существующих информационных систем;

• достаточно простым для реализации, чтобы на основе предложенной методики любой участник мог самостоятельно разработать программные модули для включения своей информационной системы в интегрированную систему;

• гибким, чтобы учитывать различия в данных и информационных структурах ИС разных организаций;

• мощным, чтобы обеспечить сложные механизмы извлечения и манипулирования данными.

Научная новизна

• предложен комплексный подход к интеграции ИС, как на уровне пользовательских интерфейсов, так и на уровне источников данных;

• на основе теории множеств дано определение релевантной информации в контексте интегрированной ИС по свойствам неорганических веществ;

• разработаны схемы данных и алгоритмы разрешения конфликтов гетерогенности для интегрированной ИС по свойствам веществ и технологиям их получения;

• разработана методика применения интегрированной ИС в программном комплексе компьютерного конструирования химических соединений для прогнозирования свойств веществ.

Практическая значимость

Разработан и внедрен в Институте металлургии и материаловедения им. А.А. Байкова РАН (ИМЕТ РАН) программный комплекс, реализующий интегрированную ИС, объединяющий информационные системы по свойствам веществ и технологиям их получения. При помощи этого программного комплекса выполнена интеграция информационных систем, разработанных ИМЕТ РАН совместно с другими организациями России: БД по свойствам неорганических соединений "Фазы", БД по фазовым диаграммам полупроводниковых систем "Диаграмма", БД по свойствам акустооптических, электрооптических и нелинейнооптических веществ "Кристалл", БД по ширине запрещенной зоны неорганических веществ "BandGap", БД по свойствам химических элементов "Элементы" и информационной системы по свойствам полупроводникового кремния и процессам его получения и обработки "Кремний". Полученный информационный комплекс не только позволяет конечным пользователям получать доступ ко всей информации и расчетным подсистемам в рамках интегрированной ИС, но и использовать ИС в качестве источника информации для программ компьютерного конструирования соединений и СППР.

Применение интегрированной ИС позволяет сократить время, затрачиваемое на поиск полной информации по свойствам и технологиям получения веществ.

Полученный программный комплекс используется в учебном процессе кафедры "Материалы микро-, опто- и наноэлектроники" МИТХТ при чтении курсов "Технология полупроводниковых материалов" и "Моделирование процессов полупроводниковой технологии".

Методы исследования

Структуризация и формализация предметной области выполнена на основе методов структурного системного анализа. Для определения релевантной информации в контексте интегрированной ИС и построения модели понятий предметной области использован математический аппарат теории множеств. При разработке интегрированной ИС использованы теория построения БД и Web-технологии. Для иллюстрации использования ИС в интеллектуальных системах использованы методы индуктивного вывода и компьютерного конструирования неорганических соединений, основанные на обучении ЭВМ распознаванию образов.

Структура диссертации

Диссертация состоит из введения, 4 глав и заключения.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В диссертационной работе получены следующие результаты: рассмотрены наиболее значимые базы данных по свойствам веществ и технологиям их получения, созданные в мире, и тенденции их развития; рассмотрены информационные системы ИМЕТ РАН, построенные на разных программно-аппаратных платформах и с использованием разных подходов к хранению и обработке информации; проанализированы современные технологии интеграции гетерогенных информационных систем, выработаны критерии и осуществлен выбор программной платформы для реализации информационной системы; на основе проведенного анализа архитектуры информационных систем по свойствам веществ и технологиям их получения разработан комплексный подход к интеграции информационных систем, как на уровне пользовательских интерфейсов, так и на уровне информационных источников; на основе теории множеств формализовано понятие релевантной информации, содержащейся в интегрируемых информационных системах рассматриваемой предметной области; разработана методика интеграции распределенных Web-приложений информационных систем е учетом требований информационной безопасности, оснащенная поисковым механизмом для обнаружения релевантной информации, которая содержится в интегрируемых информационных системах; разработана методика интеграции разнородных информационных источников на основе предложенных механизмов разрешения конфликтов гетерогенности и схемы предметной области; разработан, реализован и внедрен в ИМЕТ РАН программный комплекс, интегрирующий информационные системы по свойствам веществ и технологиям их получения, который позволяет пользователям осуществлять доступ ко всей информации, хранящейся в интегрированных информационных системах; использование интегрированной ИС для анализа больших массивов хранящейся информации с целью поиска взаимосвязей в данных и использования их для прогнозирования свойств веществ показало, что средняя ошибка прогнозирования -менее 20 %.

1. Киселева Н.Н. Компьютерное конструирование неорганических соединений: использование баз данных и методов искусственного интеллекта // Ин-т металлургии и материаловедения им. А.А. Байкова. М.: Наука, 2005. - 289 с.

2. Belsky A., Hellenbrandt M., Karen V.L., Luksch P. New developments in the Inorganic Crystal Structure Database (ICSD): accessibility in support of materials research and design // Acta Crystallogr. 2002. V.B58. №3. -P.364-369.

3. Wood G.H., Rodgers J.R., Gough S.R., Villars P. CRYSTMET The NRCC metals ciystallographic data file // J.Res.NIST. 1996. V.101. №3. -P.205-215.6. http ://www. ni st. gov/srd/n i st3 .htm.7. http://www.nist.gov/srd/nistl5.htm.

4. NIST/NRIM High Temperature Superconductors Database: Version 2.0, Standard Reference Data Program, National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD.14. http://www.uni-konstanz.de/ZE/Bib/stn/nistcera.htm.

5. Van Hove M.A., Hermann K., Watson P.R. The NIST Surface Structure Database SSD version 4 // Acta Ciystallogr. 2002. V.B58. №3. - P.338-342.

6. Helter S.R. NIST/EPA/MSDC mass spectral database, PC version 3.0 // J.Chem.Inf. and Comput.Sci. 1991. V.31. №2. P.352-354.

7. Ларичев О.И., Мошкович E.M. Качественные методы принятия решений. М., Наука. Физматлит. 1996.

8. Кафаров В.В., Дорохов И.Н. Системный анализ процессов химической технологии. М., Наука, 1976, 500 с.

9. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа. СПб: СПбГТУ, 2001, 512 с.

10. Dr. Brodie, М. The Grand Challenge of Information Technology Invited talk, CAiSE-2002.23. http://www.forresterresearch.com

11. Lopatenko A. National networks of science and technology information. Semantic Web based architecture for access to research and technology data Proc. of EVA2001, Moscow.

12. Imhoff C. Understanding the Three E's of Integration EAI, EII and ETL. Intelligent Solutions, Inc, April 2005. Available at http://www.intelsols.com.

13. Halevy A. et all. Enterprise Information Integration: Successes, Challenges and Controversies SIGACM-SIGMOD 2005 Baltimore, Maryland USA27. http://www.w3.org/XML/Ouery/

14. Inmon W.H. Building the Data Warehouse. New-York, John Wiley, 1992.

15. Bitton D. Why EII will not replace the data warehouse SIGACM-SIGMOD 2005 Baltimore, Maryland USA30. http://www.tpc.org

16. Draper D. The Nimble experience SIGACM-SIGMOD 2005 Baltimore, Maryland USA

17. Goh C.H., Bressan S., Madnick S.E., Siegel M.D.: Context interchange: New features and formalisms for the intelligent integration of information. ACM Trans, on Information Systems 17 (1999). pp. 270-293.

18. Bergamaschi S., Castano S., Vincini M., Beneventano D.: Semantic integration of heterogeneous information sources. Data and Knowledge Engineering 36 (2001). pp. 215-249.

19. Cali A., Calvanese D., Giacomo G.D., Lenzerini M., Naggar P., Vernacotola F.: Ibis: Semantic data integration at work. Lecture Notes in Computer Science 2681 (2003). pp. 79-94.

20. Levy A.: Logic-based techniques in data integration. In Minker J., ed.: Logic Based Artificial Intelligence, Kluwer Academic Publishers (2000).

21. Halevy A.Y.: Answering queries using views. Very Large Databases 102001). pp. 270-294.

22. Lenzerini M.: Data integration: A theoretical perspective. In: 21st ACM SIGACT SIGMOD SIGART Symp. on Principles of Database Systems.2002). pp. 233-246.

23. Convent В.: Unsolvable problems related to the view integration approach. Proc. of International Conference on Database Theory (1986) 141-156.

24. Lopatenko A. Query answering under Exact View Assumption in Local As View Data Integration System. Proc. of EVA2001, Moscow.

25. Bravo L., and Bertossi L. Disjunctive deductive databases for computing certain and consistent answers to queries from mediated data integration systems. Journal of Applied Logic, 2004.

26. Imielienski Т., Witold Lipski J. Incomplete information in relational databases. Journal of the ACM (JACM) 1984. 31 (4):761-791.

27. Kolaitis P. Course on constraint satisfaction, complexity, and logic. In ESSLLI, Vienna, Austria, 2003.

28. Земсков B.C., Киселева H.H., Петухов B.B. и др. Банк данных по фазовым диаграммам полупроводниковых систем // Изв.ВУЗов. Материалы электронной техники. 1998. №3. С. 17-23.

29. Христофоров Ю.И., Хорбенко В.В., Киселева Н.Н. и др. База данных по фазовым диаграммам полупроводниковых систем с доступом из Интернет//Изв.ВУЗов. Материалы электронной техники. 2001. №4. -С.50-55.

30. Земсков B.C., Киселева Н.Н., Киселев Н.Н. и др. Банк данных по фазовым диаграммам полупроводниковых систем "ДИАГРАММА" // Неорган, материалы. 1995. Т.31. №.9. С. 1198-1203.

31. Кравченко Н.В., Бурханов Г.С., Киселева Н.Н. и др. Банк данных по свойствам кристаллов для управления лазерным излучением // Изв. АН СССР. Неорган.материалы. 1991. Т.27. №1. С. 164-165.

32. Юдина Н.В., Петухов В.В., Черемушкин Е.А. и др. Банк данных по свойствам акустооптических, электрооптических и нелинейнооптических веществ // Кристаллография. 1996. Т.41. №2. -С.490-495.

33. Дегтярев Ю.И., Подбельский В.В., Киселева Н.Н. и др. База данных по свойствам кристаллов акустооптических, электрооптических и нелинейнооптических веществ, доступная из Internet // Изв.ВУЗов. Материалы электронной техники. 1999. №3. С. 35-40.

34. Белокурова И.Н., Дударев В.А., Земсков B.C. и др. Базы данных по материалам для электроники, доступные пользователям Интернета // Информационное общество. 2001. №5. С.24-27.

35. Киселева Н.Н., Прокошев И.В., Дударев В.А. и др. Система баз данных по материалам для электроники в сети Интернет // Неорганические материалы. 2004. Т.42. №3. С.380-384.54. https://webrech.fiz-karlsruhe.de/CATALOG/newcryst.html.

36. Tomaszewski Р.Е. Structural phase transitions in crystals. I. Database // Phase Transit. 1992. V.38. №3. P. 127-220.56. http://www.codata.org/databases/Materials.html.

37. Faber J., Fawcett T. The Powder Diffraction File: present and future // Acta Crystallogr. 2002. V.B58. №3. p.325-332.58. http://www.cryst.ehu.es/icsdb/about.html.

38. Титов B.A., Косяков В.И., Кузнецов Ф.А. Об организации информационного обеспечения работ по термодинамическому моделированию процессов технологии твердотельных устройств // Проблемы электронного материаловедения. Новосибирск: Наука, 1986.-С.8-16.

39. Земсков B.C., Кузнецов Ф.А., Уфимцев В.Б. Банки данных по полупроводниковым и другим материалам электронной техники и процессам их получения// Изв.ВУЗов. Материалы электронной техники. 1998. №3. С.13-16.

40. Магарилл С.А., Борисов С.В., Подберезская Н.В. и др. Кристаллические структуры неорганических веществ база количественных данных. Принципы построения и опыт эксплуатации II Ж.структур.химии. 1995. Т.36. №3. - С.559-563.

41. Вертопрахов В.Н., Доленко Т.Н., Кучумов Б.М. Фактография в электронном материаловедении. Новосибирск: Наука, 1988. 101 с.

42. Allen F.H., Davies J.E., Galloy J.J., et al. The development of versions 3 and 4 of the Cambridge structural database system // J.Chem.Inf. and Comput.Sci. 1991. V.31. №2. P. 187-204.

43. Гурвич JIB. ИВТАНТЕРМО автоматизированная система данных о термодинамических свойствах веществ // Вестн.АН СССР. 1983. №3. - С.54-65.

44. Девятых Г.Г., Ковалев И.Д., Крылов В.А. и др. Информационно-расчетная система «Высокочистые вещества и материалы» // Изв.ВУЗов. Материалы электронной техники. 1998. №3. С.44-51.

45. Westhaus U., Droge Т., Sass R. DETHERM a thermophysical property database //Fluid Phase Equil. 1999. №158-160. - P.429-435.

46. Buck E., Frankl E.M. Gaps in the pure component experimental physical property data base // Chem.Eng.Progr. 1984. V.80. №3. P.82-87.

47. Palmer D.A. DIPPR an improbable success // AIChE Symp.Ser. 1990. V.86. №275. - P. 1-4.73. http://www.nist.gov/srd/nistl7.htm.74. http://properties.nist.gov/fluidsci/semiprop/.

48. Ho C.Y., Li H.H. Numerical databases on materials property data at CINDAS/Purdue University // J.Chem.Inf.and Comput.Sci. 1993. V.33. №1. P.36-45.76. https://cindasdata.com/.

49. Spencer P.J. Development of thermodynamic databases and their relevance for the solution of technical problems // Z.Metallk. 1996. Bd.87. H.7. S.535-539.

50. Dinsdale A.T. SGTE data for pure elements // CALPHAD. 1991. V. 15. №4.-P.317-425.

51. Andersson J.-O., Jansson В., Sundman B. THERMO-CALC: a data bank for equilibria and phase diagram calculations // COD ATA Bull. 1985. №58. P.31-35.

52. Vogt J., Mez-Starck В., Vogt N., Hutter W. MOGADOC a database for gasphase molecular spectroscopy and structure // J.Mol.Struct. 1999. V.485-486. №1. - P.249-254.83. http://www.kbk-sdi.com/sdisp/nel/ppds window/PPDS Window Iss6. pdf.

53. Asada Y., Nakada E., Yokokawa Т., et al. Database for materials design of multi-layered superconductors // J.Mater.Sci.Soc.Jap. 1988. V.24. №4. -P. 199-203.

54. Xu L., Li G., Wang S., et al. CIAC comprehensive information system of rare earths //J.Chem.Inf. and Comput.Sci. 1991. V.31. №3. P.375-380.90. http://theorie.physik.uni-wuerzburg.de/webrech/DBSS/mdfss.html.

55. Nakanomyo Т., Akiyama Y., Itoh Т., et al. Factual database on amorphous materials // Sci.Repts.Res.Inst.Tohoku Univ. 1992. V.37. №2. P.228-236.

56. Морозов Е.Г., Ратнер И.М., Авербух B.M. и др. Реализация банка данных по люминофорам на персональном компьютере // Неорган.материалы. 1993. Т.29. №10. С. 1332-1337.

57. Акчурин P.X., Берлинер Л.Б. Информационно-расчетная система для компьютерного моделирования процессов жидкофазной эпитаксии // Изв.ВУЗов. Материалы электронной техники. 1998. №2. С.51-56.

58. Mishima Y., Ishino S., Iwata S. An approach to information processing of phase diagrams //Mater.Sci.and Eng. 1973. V.l 1. №3. P.163 -176.

59. Голикова M.C., Бурханов Г.С., Киселева H.H. и др. Банк данных по свойствам акустооптических кристаллов неорганических соединений // Изв.АН СССР. Неорган.материалы. 1989. Т.25. №4. С.700-701.

60. Савицкий Е.М., Киселева Н.Н., Пищик Б.Н. и др. Разработка автоматизированного банка данных по свойствам тройных неорганических фаз // Докл.АН СССР. 1984. Т.279. №3. С.627-629.

61. Киселева Н.Н., Кравченко Н.В. Банк данных по свойствам тройных неорганических соединений как основа для компьютерного конструирования новых веществ // Журн.неорган.химии. 1992. Т.37. №3. С.698-702.

62. Киселева Н.Н., Кравченко Н.В., Петухов В.В. Банк данных по свойствам тройных неорганических соединений (вариант для IBM PC) // Неорган.материалы. 1996. Т.32. №5. С.636-640.

63. Japan's first move towards collaborative ventures // III-Vs Rev. The Adv.Semicond.Mag. 2003. V.l6. №8. P.6.

64. Ansara I. Generation et application des bases de donnees thermochimiques // Entropie. 1991. V.27. №161.- P.74-79.

65. Липаев В.В. Технико-экономическое обоснование проектов сложных программных средств. М.: Синтег, 2004. 284 с.

66. Microsoft Windows Server 2003 with Internet Information Services (IIS) 6.0 vs. Linux Competitive Web Server Performance Comparison -Veritest report. April, 2003. Available at http://www.veritest.com.

67. Koetzle L., Rutstein Ch., Lambert N., Wenninger S. Is Linux more secure than Windows? Forrester Research Inc. March 19, 2004. Available at http://www.forrester.com.

68. Ю5.Смагин В.А., Солдатенко B.C., Кузнецов В.В. Моделирование и обеспечение надежности программных средств АСУ. СПб. 1999. 49 с.

69. Microsoft Windows Server 2003 vs. Red Hat Enterprise Linux AS 3.0: IT Professionals Running a Production Environment Veritest report. April, 2005. Available at http://www.veritest.com.

70. EICTA Interoperability White Paper June 21, 2004. Available at http://www.eicta.org.108. http://www.w3.org/2002/ws/

71. Wilcox J., Sargent P., Bayriamova Z., Matiesanu C. Interoperability: How Technology Managers Rate Microsoft and Its Technologies for Development Jupiter Research (MIC04-C02). April 7, 2004. Available at http://www.iupiterresearch.coin.

72. O.Roger Sessions. Interoperability Through Service-Oriented Architectures (SOAs). Object Watch. Available at http://www.obiectwatch.corn.

73. Magic Quadrant for WS Major Vendor Influence, 3Q03 Gartner Research. Available at http://www.gartner.com.

74. Rymer J., Cormier B. The Total Economic Impact of Developing and Deploying Applications on Microsoft and J2EE/Linux Platforms -September 4, 2003. Available at http://www.forrester.com.

75. Server operating system licensing & support cost comparison Platforms -May 2004. Available at http://www.bearingpoint.com.114. http://www.tpc.org

76. Дударев В.А. Программа удаленного администрирования базы данных по физико-химическим свойствам веществ. XXVIII Гагаринские чтения. Тезисы докладов Международной молодежной научной конференции. М.: МАТИ, 2002 стр. 18-19.

77. Дударев В.А. Универсальная программа удаленного администрирования баз данных. "Научный сервис в сети Интернет". Труды Всероссийской научной конференции. М.: МГУ, 2002 стр. 75-77.

78. Миано Дж. Форматы и алгоритмы сжатия изображений в действии. Изд.: Триумф, 2003. 336 с.

79. Дударев В.А. Программа удаленного администрирования базы данных по свойствам кристаллов акустооптических, электрооптических и нелинейнооптических веществ. "Новые информационные технологии". Тезисы докладов. Том 2. М.: МГИЭМ, 2002 стр. 359-360.

80. Wilson А.Н. The Theory of Metals, Cambridge, 1953.

81. Regel A.R., Glazov B.M. Periodical Law and Physical Properties of Electronic Melts, Moscow, 1978 (in Russian).

82. Косяков В.И., Сурков H.B. Способы обработки и хранения информации о фазовых диаграммах // Геология и геофизика. 1998. Т.39. №9.-С.1192-1209.

83. Nash P. Computer representation of phase diagrams // Bull. Alloy Phase Diagr. 1984. V.5. №1. P.5-9.

84. Кауфман JI., Бернстейн X. Расчет диаграмм состояния с помощью ЭВМ. М.: Мир, 1972. 326 с.

85. Новик Ф.С., Кожевников И.Ю., Гультяй И.И. Банки данных по диаграммам состояния в автоматизированных системах научных исследований // В сб. Расчеты и экспериментальные методы построения диаграмм состояния. М.: Наука, 1985. С.87-93.

86. Murrey I., Orser I. Interactive computer graphics for storing of phase diagram // Bull. Alloy Phase Diagr. 1980. V. 1. № 1. P. 19-31.

87. Дегтярев С.А., Воронин Г.Ф. Применение сплайнов в термодинамике растворов // В сб. Математические проблемы фазовых равновесий. Новосибирск: Наука, 1983. С.53-83.

88. Косяков В.И., Малахов Д.В. Принципы свертки и хранения информации о фазовых диаграммах // В сб. Прямые и обратные задачи химической термодинамики. Новосибирск: Наука, 1987. -С.73-80.

89. Луцык В.И., Воробьева В.П., Сумкина О.Г. Моделирование фазовых диаграмм четверных систем. Новосибирск: Наука, 1992. 199 с.

90. Armstrong J., deHaan J. Macromedia Flash 8. Фирменное руководство. Изд.: Триумф, 2006. 256 с.

91. Паркер Т., Сиян К. TCP/IP для профессионалов. Изд.: Питер, 2004. 864 с.

92. Кришнамурти Б., Рексфорд Дж. Web-протоколы. Теория и практика. HTTP/1.1, взаимодействие протоколов, кэширование, измерение трафика. Изд.: Бином, 2002. 592 с.

93. Киселева Н.Н. Компьютерное конструирование неорганических соединений, перспективных для применения в электронике, с использованием баз данных и методов искусственного интеллекта: Дисс. докт. хим. наук. Москва, МИТХТ. 2004. 333 с.

94. Дударев В.А. Подходы к интеграции российских баз данных по материалам для электроники. "Новые информационные технологии". Тезисы докладов. М.: МГИЭМ, 2004 стр. 83-85.

95. Дударев В.А. Создание интегрированной системы баз данных по материаловедению. Труды молодых специалистов ИМЕТ им. А.А. Байкова РАН 2005: Сб. статей под ред. Ю.К. Ковнеристого и др. -Москва, Издательство Интерконтакт Наука, 2005 стр. 148-150.

96. Kornyshko V., Dudarev V. Software Development for Distributed System of Russian Databases on Electronics Materials // Int. Journal "Information Theories & Applications", vol. 13, number 2, 2006. pp. 121-126.

97. Полянский А. Программирование на CGI. Изд. Майор, 2003 176 с.

98. Валиков А. Технология XSLT. БХВ-Петербург, 2002 544 с.

99. Ньюкомер Э. Веб-сервисы: XML, WSDL, SOAP и UDDI. Изд.: Питер, 2003.-256 с.

100. Орлик С.В. Обзор технологических стандартов Web-служб и тенденций их развития. // Сборник трудов II-й Всероссийской практической конференции "Стандарты в проектах современных информационных систем", М., 2002 г.142. http://www.w3.org/XML/Scherna

101. Чаусов В.И. Практическое применение языка XML в задаче интеграции бизнес-приложений. // Сборник трудов Н-й Всероссийской практической конференции "Стандарты в проектах современных информационных систем", М., 2002 г.

102. Дударев В.А. XML-schema стандартизирующая формат XML-документа для обновления метабазы доступна по адресу http://meta.imet-db.ru/MUService.xsd.

103. Дударев В.А. WSDL-контракт, оговаривающий методы взаимодействия с Web-сервисом обновления метабазы, доступен по адресу http://meta.imet-db.ru/MUService/MUService.asmx7wsdl.

104. Data Encryption Standard, National Institute of Standards and Technology. Federal Information Processing Standard (FIPS) Publication 46-1. Supersedes FIPS Publication 46, (January, 1977; reaffirmed January, 1988).

105. ДударевВ.А. WSDL-контракт, оговаривающий методы взаимодействия с Web-сервисом обслуживающим интегрируемые ресурсы, доступен по адресу http://meta.imet-db.ru/Service/Service.asmx?wsdl.

106. Дударев В.А. XML-schema стандартизирующая формат XML-документа, возвращаемого Web-сервисом поиска релевантной информации, со списком релевантной информации доступна по адресу http://meta.imet-db.ru/Relevance.xsd.

107. Дударев В.А. WSDL-контракт, оговаривающий методы взаимодействия с программными адаптерами интегрируемых информационных систем выполненными в виде Web-сервисов, доступен по адресу https ://cry stal. i m et-db.ru/EII Crystal/EII Crystal.asmx?WSDL.

108. Дударев В.А. WSDL-контракт, оговаривающий методы взаимодействия с предметным посредником интегрированной информационной системы, доступен по адресу https://meta.imet-db.ru/EII/Service.asmx?WSDL.

109. Kiselyova N., Dudarev V. The Distributed System of Databases on Properties of Inorganic Substances and Materials. // Int. Journal "Information Theories & Applications", vol. 12, number 3, 2005. pp. 219224.

110. Дударев В.А., Киселева H.H., Земсков B.C. Интегрированная система баз данных по свойствам материалов для электроники // Перспективные материалы, 2006, №5 стр. 20-25.

111. Дударев В.А., Колыбанов К.Ю. Повышение экономической эффективности разработки полифункциональных материалов на основе интеграции баз данных. Ученые записки МИТХТ, выпуск 14: Сб. статей под ред. B.C. Тимофеева и др. М.: МИТХТ, 2005 - стр. 79-80.

112. Киселева Н.Н., Дударев В.А., Столяренко А.В., Земсков B.C. Компьютерное конструирование неорганических соединений, перспективных для поиска новых материалов для электроники // Изв.ВУЗов. Материалы электронной техники, 2006, №3 стр. 61-68.

113. Гладун В.П. Процессы формирования новых знаний. София: СД "Педагог 6", 1995.-192 с.

114. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск: изд-во Ин-та математики, 1999. 269 с.

115. Журавлев Ю.И., Рязанов В.В., Сенько О.В. «РАСПОЗНАВАНИЕ». Математические методы. Программная система. Практические применения. М.:изд-во ФАЗИС, 2006. 176 с.

116. Иоффе А.Ф. Физика полупроводников. M.-JL: изд-во АН СССР, 1957.-491 с.

117. Рез И.С., Поплавко Ю.М. Диэлектрики. Основные свойства и применения в электронике. М.: Радио и связь, 1989. 288 с.

118. Ярив А., Юх П. Оптические волны в кристаллах. М.: Мир, 1987. 616 с.

119. Солодовников С.Ф., Клевцова Р.Ф., Клевцов П.В. Взаимосвязь строения и некоторых физических свойств двойных молибдатов (вольфраматов) одно- и двухвалентных металлов // Ж.структ.химии. 1994. Т.35. №6.-С.145-157.

120. Антоненко A.M., Поздеев В.Г. Упругие и пьезоэлектрические свойства K2Cd2(S04)3 //Физ.тверд.тела. 1981. Т.23. №8. С.2494-2496.