автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Модели и методы экспресс-оценки инвестиционной привлекательности предприятий

084608489

УЧРЕЖДЕНИЕ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК

ИНСТИТУТ ПРОБЛЕМ УПРАВЛЕНИЯ им. В.А.ТРАПЕЗНИКОВА РАН

УДК 338.57 На правах рукописи

ББК

Сизых Дмитрий Сергеевич

МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ЭКСПРЕСС-ОЦЕНКИ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ

Специальность 05.13.10 «Управление в социальных и экономических системах»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 3 СЕН 2010

Москва, 2010

004608489

Работа выполнена в Учреждении Российской академии наук Институте проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Научный руководитель: доктор технических наук

Мандель Александр Соломонович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Цвиркун Анатолий Данилович

доктор экономических наук, профессор, кандидат технических наук Капитоненко Валерий Владимирович

Ведущая организация: Институт системного анализа РАН

Защита диссертации состоится _ _ 2010 г. в 14 часов на

заседании Диссертационного совета Д002.226.02 при Учреждении Российской академии наук Институте проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН по адресу: 117997, Москва, ул. Профсоюзная, д. 65. Телефон совета: (8) 495 334-93-29.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Учреждения Российской академии наук Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН.

Автореферат разослан__2010 г.

Ученый секретарь Диссертационного совета Д002.226.02, кандидат технических наук

В.Н. Лебедев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Развитие информационных процессов и глобализация непосредственным образом влияют на ускоренное развитие и изменения в экономике, приводят к усложнению финансовых операций, обуславливают возрастание их непредсказуемости и рискованности. При этом увеличиваются риски финансовых операций и усложняются процессы их учета и оценки, а значит - и принятия решений. Учитывая быстрое развитие экономических и финансовых отношений, их изменчивость и ограниченность ресурсов финансовых рынков, а также периодически возникающие кризисы, необходимо постоянно совершенствовать методологию и методы работы с инвестициями, разрабатывать и внедрять инновационные технологии привлечения и управления инвестициями.

В настоящее время сферы деятельности инвесторов значительно расширились и усложнились в связи с появлением новых форм бизнес-деятельности. При наличии огромных массивов информации и множества работающих на рынке предприятий принять объективное и наиболее разумное (в частности, оптимальное по какому-нибудь критерию) решение бывает крайне непросто как для инвестора, так и при достижении цели эффективного управления предприятием, регионом и пр. Таким образом, оценка инвестиционной привлекательности предприятий и выбор объекта инвестирования, т.е. инвестиционно привлекательного предприятия, становится более трудоемким и сложным процессом.

Методы привлечения и использования инвестиций, с одной стороны, являются развитием методологии, сформировавшейся в прошлый период (с конца 80-х годов XX века), с другой стороны, во многом определяются современными тенденциями развития экономических и финансовых отношений. Данные тенденции характеризуются увеличением роли рынка ценных бумаг в привлечении и использовании инвестиций, возрастанием роли институциональных инвесторов в деятельности инвестиционного рынка, широким вовлечением населения в процесс инвестирования. Все это повышает значение теоретических и практических методов и технологии расчетов для обеспечения инвестиционных процессов. Стало быть, требуется усовершенствование и разработка более точных методов оценки инвестиционной привлекательности предприятий. Совершенствование управления инвестиционной привлекательностью и совершенствование методов ее оценки будут способствовать повышению объема привлекаемых инвестиций и развитию инвестиционных процессов.

Цель данной диссертационной работы состоит в совершенствовании методов и алгоритмов оценки показателей инвестиционной привлекательности предприятий для принятия решений по инвестированию на базе экспертно-статистических методов обработки информации.

Объектом исследования являются финансово-экономические показатели деятельности предприятий, а также факторы, влияющие на привлечение инвестиций. Предметом исследования являются методы и модели оценки показателей инвестиционной привлекательности предприятий для принятия решений по инвестированию.

Для достижения цели работы поставлены следующие задачи:

— провести анализ современных инвестиционных процессов и охарактеризовать современные методы оценки инвестиционной привлекательности предприятий;

— обосновать выбор основных факторов для оценки инвестиционной привлекательности предприятий;

— разработать и исследовать возможности многофакторной модели оценки инвестиционной привлекательности предприятий;

— провести апробацию предлагаемой модели на примере российских предприятий;

— выработать основные направления развития и рекомендации по использованию многофакторной модели оценки инвестиционной привлекательности предприятий.

Информационную базу исследования составляют теоретические разработки отечественных и зарубежных ученых в исследуемой области, методические, информационно-аналитические и нормативные материалы, информационные ресурсы сети Интернет, а также практические данные, собранные автором в результате проведения самостоятельных исследований по данному направлению.

Теоретической и методологической основой исследования

послужили концептуальные разработки отечественных и зарубежных ученых по вопросам оценки инвестиционной привлекательности предприятий.

Для решения поставленных задач в качестве инструмента использовались методы сравнительного анализа, группировки данных, метод сопоставления, анализ динамических рядов, экспертно-статистические методы прогнозирования, системный подход, теория рыночной экономики, теория управления. Разработанные в диссертации

методы базируются на положениях теории управления, общей теории систем, принципах и методическом инструментарии инвестиционного менеджмента. Обработка данных осуществлялась с применением математико-статистических и экспертно-статистических методов.

Научная новизна работы состоит в следующем:

— проведен анализ современных инвестиционных процессов, современных методов оценки инвестиционной привлекательности предприятий, который позволил обосновать выбор методологии, основных факторов и направлений совершенствования моделей и методов оценки инвестиционной привлекательности предприятий;

— разработана и исследована трехфакторная модель оценки инвестиционной привлекательности предприятий, основанная на применении трех комплексных показателей: прибыльности, финансового риска и управления предприятием;

— проведена апробация предлагаемой модели на примере 51-го российского предприятия, которая продемонстрировала возможности и особенности ее практического использования;

— выработаны основные направления развития и рекомендации по использованию трехфакторной модели оценки инвестиционной привлекательности предприятий.

Достоверность результатов работы обеспечивается строгостью используемого математического аппарата и подтверждается многочисленными применениями к исследованию инвестиционной привлекательности более полусотни предприятий российской промышленности на основе реальных данных.

Практическая ценность и реализация результатов. Решение исследованных в диссертации проблем позволяет проводить оценку инвестиционной привлекательности различных предприятий по открытым источникам информации, учитывая при этом предпочтения инвесторов.

Разработанная трехфакторная модель оценки инвестиционной привлекательности предприятий основана на использовании финансовых показателей деятельности предприятий и позволяет провести простой, точный и прозрачный расчет показателей инвестиционной привлекательности предприятия по трем интегральным факторам: прибыльность, риск и управление. Модель учитывает динамические показатели, что позволяет получать более точные оценки и сопоставлять данные различных предприятий. Использование данной модели полезно не только для инвесторов, принимающих решения по вложению собственных средств, но и для менеджеров предприятий, а также для

муниципальных и государственных служб, занимающихся развитием инвестиционных процессов и пр.

Материалы диссертации могут быть использованы в научных и учебных целях при чтении курсов лекций и проведении семинарских занятий по дисциплинам «Инвестиции», «Управление инвестиционными проектами», «Инвестиционный менеджмент».

Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на 3-й и 4-й Международной конференции по проблемам управления (Москва, ИПУ РАН 20-22 июня 2006 г., 26-30 января 2009 г.); 3-й Всероссийской молодежной конференции по проблемам управления (ВМКПУ2008); международной научно-практической конференции «Инновационный приоритет развития бизнеса: региональный аспект» Элиста, КГУ, 2008 г.

Материалы диссертации приняты к использованию при проведении учебных курсов «Инвестиции», «Управление инвестиционными проектами», которые читает автор работы в Академии социального управления (АСОУ, Московская обл.), а также использованы в учебных модулях для дистанционного обучения в Московском государственном индустриальном университете (ГОУ МГИУ). Внедрение результатов диссертационной работы осуществлено в консалтинговой компании ООО «Экаунт Сервис».

Публикации результатов исследования. Основные положения диссертационной работы отражены в 10 печатных работах (две в реферированных журналах).

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения. Работа изложена на 141 страницах машинописного текста, содержит 18 рисунков, 13 таблиц и приложение на 45 страницах с расчетами и анализом результатов апробации модели. Список литературы включает 150 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении изложены современные положения и понятия теории инвестиционной привлекательности, перечислены основные факторы, влияющие на инвестиционную привлекательность, описана методология ее оценки, очерчен класс актуальных задач по совершенствованию моделей оценки инвестиционной привлекательности предприятий.

В главе 1 проведен анализ современных инвестиционных процессов и изложены основы современного подхода к оценке инвестиционной

привлекательности предприятий. С этой целью дана характеристика инвестиционных процессов и роли показателя инвестиционной привлекательности предприятия; выделены и проанализированы факторы, формирующие инвестиционную привлекательность предприятий. Выполнен анализ современных методических подходов к оценке инвестиционной привлекательности. На основании этого анализа сформулированы аргументы, подтверждающие актуальность и необходимость совершенствования существующих и разработки новых методов оценки инвестиционной привлекательности предприятий, а также очерчена постановка проблемы и возможные направления ее решения.

В настоящее время, по данным аналитиков, примерно 2-3 % предприятий (из числа желающих получить инвестиционное финансирование) его получают. При этом следует отметить, что с каждым годом усложняется процесс оценки инвестиционной привлекательности предприятий. В общем виде под инвестиционной привлекательностью понимается некий показатель, который характеризует стремление и желание стратегического или финансового инвестора вложить средства в бизнес. И, как правило, этот показатель определяется премией инвестора, то есть той дополнительной прибылью или выгодой, которую он в результате получит.

В общем случае инвестиционная привлекательность предприятия определяется набором нескольких основных критериев, которым оно должно отвечать, чтобы иметь возможность получить необходимые инвестиционные средства, то есть привлечь финансовые средства инвестора. Таким образом, решение проблемы привлечения инвестиций зависит от степени соответствия объектов инвестирования требованиям инвесторов. При этом основным атрибутом проблем, связанных с инвестиционной привлекательностью, является целевая ориентация инвестиций и инвесторов.

Развитие российской экономики имеет ряд особенностей, которые влияют на инвестиционные процессы. Многие отрасли промышленности нуждаются в значительном обновлении изношенных основных фондов, а уровень развития инфраструктуры значительно уступает потребностям страны. Ежегодный размер неудовлетворенного инвестиционного спроса в России составляет около 120 млрд. долл. Прогноз инвестиционной потребности на ближайшие 5 лет в целом по экономике страны составляет, по оценке Всемирного банка, 800 - 900 млрд. долл. Одной из основных причин торможения инвестиционного процесса в России является недостаточное развитие финансовых институтов и механизмов. Фондовый рынок все еще находится в стадии становления и характеризуется крайне невысокой емкостью и низкой ликвидностью.

Аналитики отмечают, что, несмотря на возраст многих российских предприятий, подавляющее большинство из них пока находятся на ранних стадиях развития бизнеса.

Основным источником финансирования реального сектора экономики РФ продолжают оставаться средства предприятий, составляющие половину всего объема инвестиций в основной капитал. Основными причинами этого, как отмечают аналитики, являются:

— неготовность предприятий к эффективному освоению инвестиционных средств;

— нежелание инвесторов финансировать инвестиционные проекты по причине высокого риска, связанного со сложностью реальной оценки степени инвестиционной привлекательности предприятий, на которых осуществляется реализация инвестиционных проектов.

В качестве показателей инвестиционной привлекательности используется множество внешних и внутренних характеристик деятельности предприятия, однако большой объем используемой информации не всегда способствует повышению точности и эффективности получаемых результатов. Поэтому для того, чтобы оценка была достаточно точной, а также простой в обработке, понимании и анализе, необходимо использовать основные составляющие показателя инвестиционной привлекательности предприятия - финансовые показатели по данным открытой финансовой отчетности. Данные показатели являются доступными для большого круга потенциальных инвесторов. Поскольку основными оценочными измерителями, на которые обращают внимание инвесторы, являются финансово-экономический показатель (чаще всего, прибыль), риск и качество управления предприятием, то и интегральные показатели должны определяться отдельно по данным группам оценок, что даст возможность инвесторам учесть свои предпочтения. Поскольку при формировании отчетности предприятий в предъявляемые финансовые показатели вносятся некоторые искажения, то, чтобы затруднить возможность манипуляции данными, при оценке инвестиционной привлекательности желательно формировать такие сводные показатели, при расчете которых использовалось бы заметное число связанных между собой первичных показателей.

Учитывая то обстоятельство, что современные методы оценки инвестиционной привлекательности являются сложным процессом, эффективное использование на практике таких оценочных процессов должно предусматривать поэтапность. И первым этапом при этом должна быть методика оценки или анализа, которая позволяет выделить

небольшую группу потенциально интересных объектов или процессов или выполнить их классификационную группировку. Полученные на этом этапе оценочные результаты становятся объектом более трудоемкой процедуры анализа. Важно отметить, что методология и методы первичной оценки должны быть достаточно простыми и точными, учитывать современные тенденции развития предприятий, современную методологическую и инструментальную оценочную базу и при этом постоянно совершенствоваться.

Выполненный анализ позволил сформулировать и обосновать требования, условия и особенности разрабатываемого метода оценки инвестиционной привлекательности предприятий:

1. Методология оценки инвестиционной привлекательности должна учитывать предпочтения инвесторов.

2. Технология оценки должна быть достаточно простой и понятной (прозрачной), чтобы полученные результаты не вызывали у инвесторов и аналитиков затруднений в их осмыслении и практическом применении при принятии последующих решений.

3. Чтобы оценка инвестиционной привлекательности была достаточно точной, простой в обработке, понимании и анализе, необходимо использовать основные составляющие показателя инвестиционной привлекательности предприятия - первичные финансовые показатели по данным открытой финансовой отчетности, которые являются доступными для большого круга потенциальных инвесторов.

4. Технология оценки должна способствовать устранению проблем, связанных с необходимостью учета специфики отрасли и размеров предприятия и с несравнимостью разнородных показателей, а также предоставлять возможность прямого сопоставления предприятий.

5. Должна учитываться потребность в интегральных показателях, обобщающих отдельные результаты деятельности предприятий и отражающих различные подходы инвесторов к выбору и оценке объектов инвестирования.

Таким образом, с учетом приведенных требований и положений следует отметить, что в данной ситуации наиболее рациональной является оценка инвестиционной привлекательности предприятий, отражающая динамику развития финансовых показателей предприятия и обладающая заметными прогностическими возможностями. К тому же, в динамике темповые характеристики организации могут быть проранжированы и соподчинены друг другу. Выполнение ретроспективного анализа динамики используемых для оценки финансовых показателей позволит наделить получаемые оценки прогностическими свойствами. Поскольку основными оценочными измерителями, на которые обращают внимание

инвесторы, являются прибыль, риск и качество управления предприятием, показатель инвестиционной привлекательности предприятия, включая и интегральные показатели, должен определяться отдельно по указанным группам оценок, что даст возможность учесть предпочтения инвесторов. Предлагаемая многофакторная модель оценки инвестиционной привлекательности используется для действующих и развивающихся предприятий. Однако она не подходит для оценки особенностей инвестирования инновационных объектов, а также при решении проблем венчурного инвестирования и пр., поскольку для данных процессов инвестиционная оценка является достаточно сложной и в значительной степени неформализованной.

Во второй главе представлена разработанная автором многофакторная модель и алгоритм оценки инвестиционной привлекательности предприятий. При этом описаны методы оценки финансово-экономических показателей (в качестве которых в дальнейшем будем использовать показатель прибыльности), а также показателей риска и управления предприятием, которые составляют основу многофакторной модели. Кроме того, проанализирована возможность оценки инвестиционной привлекательности предприятий в условиях неполной информации.

Для оценки инвестиционной привлекательности в разработанной модели используются финансовые показатели, формируемые по данным из открытой финансовой отчетности. Использование минимального числа показателей позволяет исключить из рассмотрения те параметры, которые дублируют друг друга или несут схожую информацию. А это, в свою очередь, позволяет построить более точную, удобную и практичную в применении модель оценки инвестиционной привлекательности. Предлагаемая модель оценки инвестиционной привлекательности предприятий основана на комплексном анализе трех факторов деятельности предприятия: показателя прибыльности, показателя риска и показателя управления. Используется разработанная в диссертации унифицированная система анализа, обработки и шкалирования данных показателей. Проводится анализ динамических показателей, сопоставление данных (при оценке показателя управления), вычисление ряда коэффициентов (при оценке финансового риска). Использование динамических характеристик составных показателей инвестиционной привлекательности (прибыльность, риск, управление) позволяет не только оценить данный показатель (по величине) для разных организаций, но и учесть стабильность его изменений в динамике (рисковая составляющая данного показателя). Таким образом, оценка инвестиционной привлекательности предприятия представлена для

инвесторов в форме набора данных по трем показателям: прибыльности, риску и управлению, т.е.

где Р - показатель прибыльности; Д - показатель риска; У -показатель управления.

Для построения интегрированного показателя, который учитывал бы предпочтения инвесторов, используется схема весов Фишберна. При этом учитывается, что системе убывающих по предпочтению N альтернатив (в нашем случае Р; й; £Г ) наилучшим образом отвечает система уменьшающихся по правилу арифметической прогрессии весов:

С1Ц.1МУ

а системе безразличных друг другу N альтернатив - набор равных весов:

Кроме трех оценочных данных, которые позволяют дифференцировать различные предприятия по их инвестиционной привлекательности, предлагается использовать унифицированную шкалу для классификации предприятий по группам. На основе унифицированной шкалы предприятия по имеющимся трем показателям могут быть отнесены к одной из следующих групп:

1-я группа (более 0,97 баллов) - это предприятия с наилучшими (высокими) показателями;

2-я группа (0,96-0,67 баллов) - это предприятия с показателями выше среднего уровня;

3-я группа (0,66-0,37 баллов) - это предприятия со средним уровнем показателей;

4-я группа (0,36-0,11 баллов) - это предприятия с показателями, значения которых ниже среднего уровня;

5-я группа (менее или равно 0,10) - это предприятия с низкими

показателями.

Классификация предприятий может проводиться отдельно с учетом каждого показателя (Р* й; У) или по общему интегрированному показателю инвестиционной привлекательности (с учетом предпочтений инвесторов).

Предоставление инвесторам значений показателей оценки инвестиционной привлекательности предприятий в отдельности по каждой из трех групп позволяет выбрать объект инвестирования в зависимости от собственных предпочтений. Общий алгоритм модели оценки инвестиционной привлекательности предприятий имеет может быть формализован в виде блок-схемы, представленной на рис. 1.

Рис. 1. Блок-схема общего алгоритма модели оценки инвестиционной привлекательности предприятий.

Если считать допустимыми (Д) для инвесторов значения по показателям Р", Я; и для предприятий, попавших в 1-ю, 2-ю или 3-ю группу, а недопустимыми (Н) значения показателей для предприятий 4-й и 5-й групп, то анализируя предприятия отдельно по каждому из трех показателей можно выделить 8 групп предприятий (см. табл. 1). Допустимыми значениями являются большее значение прибыльности; низкий показатель риска; высокий показатель управляемости.

Таблица 1.

Группировка предприятий по допустимости показателя прибыльности, риска и управления для инвестиционных решений.

Группа Уровень значения Р Уровень значения Я Уровень значения и Комментарий

1 д Д д Предпочтительные предприятия для инвестирования

2 д д н Рассматривается при долгосрочном инвестировании, если инвестор планирует принять участие в управлении предприятием

3 д н Д Спекулятивное инвестирование

4 Д н н Спекулятивное инвестирование

5 н Д Д Рассматривается инвесторами, допускающими низкую прибыльность, но безрисковость

6 н Д н Рассматривается инвесторами, допускающими низкую прибыльность, но безрисковость, и если при этом инвестор планирует участвовать в управлении

7 н н Д Предприятия данной группы инвесторами не рассматриваются

8 н н н Предприятия данной группы инвесторами не рассматриваются (наихудшая группа)

Все восемь групп предприятий, представленных в табл. 1, можно объединить в четыре общие группы:

1 -я группа - предприятия, интересные для долгосрочного инвестирования;

2-я группа - предприятия, интересные для спекулятивного инвестирования;

3-я группа - проблемные предприятия для инвестирования (низкая

прибыльность, но и низкий риск);

4-я группа - предприятия, не интересные для инвесторов.

Таким образом, для инвесторов интерес представляют 1-я и 2-я группы предприятий. В дальнейшем деление на 4 группы подтверждается посредством выполнения кластерного анализа, проведенного на основе полученных практических данных с помощью пакета статистического анализа SPSS.

В данном исследовании в качестве финансово-экономического показателя (прибыльности) в трехфакторной модели инвестиционной привлекательности рассматривается коэффициент роста чистой прибыли за анализируемый период. Анализ такого динамического показателя позволяет сравнивать разные предприятия по показателю прибыльности (показателю роста прибыли).

Для определения показателя прибыльности проанализируем уровень чистой прибыли по предприятиям за 2005-2008 гг. (поквартально). Определим коэффициенты роста прибыли по каждому временному интервалу. Коэффициент роста будем определять по формуле:

где Р, и Р,.] - прибыль предприятия за период г и {• — 1 .

Таким образом, каждое предприятие будет характеризоваться показателями прибыльности (коэффициентами роста прибыли) по данным квартальных отчетов: Р5_2свв; Рг-гввв > Рг-зосе • •> ^4-гсш •

В результате имеем множество значений Рг , Р2 ; Р3 ;... ;¿Рц, которые

образуют последовательность:

= ТЛН,

где для рассматриваемого случая т = 12 .

В общем случае анализируя балльные показатели прибыльности, получим нестационарный временной ряд. Поскольку сезонные колебания исследуемого процесса невелики и относительно стабильны, то воспользуемся мультипликативной моделью для его анализа. Таким образом, общий вид модели анализа данных представим как:

г(е) = г(е) * * £(с),

где Т(£) - тренд (долговременная тенденция) развития; 5(£) - сезонная компонента; Е (1) - остаточная компонента.

Проведем предварительное сглаживание данных и выделим тенденцию при помощи расчета скользящего среднего. При этом для анализа сезонных процессов воспользуемся моделью СС (скользящего среднего). При сглаживании этим методом фактические значения ряда динамики заменяются средними значениями, которые характеризуют срединную точку периода скольжения. Используем простое сглаживание, которое основывается на составлении нового ряда из простых средних

арифметических, исчисленных для промежутков времени длины ц\ .?(?:) = ^ —,(к = 1,2, „,п - ц + 1),

где q - длина периода сглаживания, которая зависит от характера временного ряда, а также от цели сглаживания и выбирается исследователем; к - порядковый номер средней.

Проведем десезонализацию исходных данных. По десезонализированным данным определим динамические показатели ряда: среднее значение, среднеквадратичное отклонение и показатель вариации.

Результирующая оценка финансового состояния предприятия определяется по модели, включающей экономическую и рисковую составляющие. В качестве рисковой составляющей используется показатель вариации балльных значений анализируемого показателя (Р; Я; V) за рассматриваемый временной период. Данная модель имеет вид:

А" - кг *= (1 - 1с.:) ,

где К - анализируемый показатель состояния предприятия; - среднее балльное (десезонализированное) значение состояния предприятия; к2 ~ рисковая составляющая показателя.

Скорректируем среднее значение анализируемого показателя (.Р; Я; и} за рассматриваемый период с учетом риска его изменений. Для этого воспользуемся формулой, выписанной ниже для случая показателя прибыльности (остальные записываются аналогично):

р- _ ¡5= »Г

где - коэффициент стабильности среднего балльного значения показателя за рассматриваемый период, в данном случае прибыльности.

Для определения коэффициента стабильности можно воспользоваться двумя вариантами расчетов. Вариант 1 состоит в том, что коэффициент стабильности определяется по формуле:

Я-ч. = 1-1,

а

где -р - коэффициент вариации, характеризующий риск изменения

показателя (в данном случае - прибыльности) за рассматриваемый период.

Вычисленный таким образом коэффициент стабильности будет значимо занижать скорректированное значение оцениваемого показателя, а это потребует проведения коррекции шкал, используемых для классификации предприятий по анализируемому показателю. Поэтому предложен вариант 2, который состоит в том, что используемый в

расчетных формулах коэффициент стабильности определяется таблично

а

на основе расчетного значения величины 1 — -р.

Кроме учета стабильности изменений анализируемого показателя за рассматриваемый период можно учесть и тенденцию данных изменений. Учет тенденции изменений проводится с помощью поправочного значения трендовой составляющей, полученной по десезонализированным данным. Таким образом, итоговое значение показателя получаем по следующей схеме:

Исходные данные —»Балльные показатели —» Десезонализированные показатели (мультипликативный анализ временного ряда балльных данных) —> Среднее значение —> Скорректированное значение (учет стабильности изменений по показателю вариации) —* Итоговое значение показателя (учет тенденции изменений по тренду).

При расчете показателей как по прибыльности, так и по риску и качеству управления предприятием используется одинаковая модель учета динамических особенностей показателя и шкала классификации предприятий по группам, аналогичная той, что приведена в данном разделе.

В качестве составляющей по риску для трехфакторной оценки инвестиционной привлекательности предприятий целесообразно и вполне достаточно оценить финансовый риск. Для оценки финансового риска также используются количественные данные из открытых источников информации. В настоящее время имеются методы оценки финансового риска, построенные на основе расчета финансовых коэффициентов. Данные методы можно использовать для любых типов предприятий. В диссертационной работе предложена модификация метода оценки финансового риска деятельности предприятий на базе финансовых коэффициентов, учитывающая динамику и направленность изменений оценочного показателя за анализируемый период.

Используя методику комплексной (балльной) оценки финансового состояния предприятия, определим интегральную оценку по предприятию отдельно поквартально за 3 года. При этом отдельно для каждого квартала года (напомним, что использовались данные за 2006, 2007 и 2008 гг.) определяются балльные оценки финансового состояния предприятия. Таким образом, каждое предприятие будет характеризоваться балльными показателями риска (поквартально за 3 года):

Наиболее рациональным способом оценки показателя качества управления предприятием является метод оценки, построенный на достижении эталонной динамики его развития. Модифицированный вариант данного метода используется для оценки одной из составляющих трехфакторной модели инвестиционной привлекательности предприятия, в частности, показателя управления. При этом следует отметить, что характер динамики развития предприятия в значительной степени

определяет качество его деятельности, а, стало быть, и качество управления предприятием. Динамические характеристики оказывают огромное влияние на разнообразие внутриорганизационных связей и на состояние внешней среды. В качестве условий, достаточных для выявления успешно развивающихся систем, и в частности предприятий, можно использовать эталонную норму их развития. При этом рассматриваются следующие показатели: выручка от реализации продукции, прибыль до налогообложения, чистая прибыль, численность персонала, показатель совокупных активов. Эти показатели характеризуют принципы качественного управления предприятием и могут быть использованы для его оценки, поскольку они:

— в условиях ограниченности информации, свойственной процессу управления, отражают развитие предприятия, его рост и способность к адаптации;

— являются наиболее доступными;

— отражают важнейшие финансовые характеристики: экономический рост, размер предприятия, отдачу авансированного капитала, эффективность использования ресурсов, производительность;

— легко поддаются упорядочиванию в динамике.

На основе представленных показателей можно сформулировать достаточно информативные аналитические выводы о деятельности предприятия и качестве управления им. При этом эталонной нормой можно считать выполнение «золотого правила» экономики предприятия:

1 < ^са)< клт <

где К (.) - коэффициент роста показателя; в качестве которого

используются такие переменные, как СА - сумма совокупных активов; ВР

— выручка от реализации продукции; Л- прибыль до налогообложения.

Если ввести в неравенство показатели численности работающих и чистой прибыли, то получим обобщение «золотого правила» в виде:

1 < < КА&-0 < < < ЛГ„№>,

# Р £ ?

где Кр{.) - коэффициент роста показателя; в качестве которого

используются такие переменные, как Ч - численность работающих; СА -

сумма совокупных активов; ВР - выручка от реализации продукции; Я

— прибыль до налогообложения (балансовая прибыль); ЧП - прибыль после выплаты процентов и налогов.

Следует отметить, что указанная цепочка неравенств определяет направление развития предприятия и может служить основой мониторинга его деятельности, а также анализа деятельности предприятий различных отраслей и регионов. Именно эта цепочка характеризует качество управления предприятием и может быть представлена в виде графа (графа эталонного упорядочения показателей):

ЧП-=*-П-з~ВР-э-СА-»4 -э»-1

Направление каждой стрелки описывает соотношение между нормативными коэффициентами роста показателей, например: ЧП>П означает: Кр(ЧП)>Кр(П).

Поскольку для оценки показателя управления предприятием применяются нелинейные порядки коэффициентов, то в качестве механизма расчета меры отклонения реальной динамики от эталонной будут использоваться оценки расстояний между матрицами, а именно хэмминговы расстояния.

Для построения интегральной оценки управления воспользуемся аппаратом теории матриц. Зададим граф эталонного упорядочивания в матричной форме:

> Х/ф 1Г

где % - элемент матрицы эталонного упорядочения; 1,] - номера показателей; К^Ш, К-^Ф - нормативные коэффициенты изменения показателей | •

Для фактического порядка, получаемого как результат деятельности конкретного предприятия, строится аналогичная матрица инцидентности:

* 1кжК/Ш > И,9® I

ь иК^ф ¡шршаасяш,

где Щц - элемент матрицы фактического упорядочения; у - номера показателей; - фактические коэффициенты изменения показателей 1,} ;

- нормативные коэффициенты изменения показателей /,/ .

Фактический порядок часто не совпадает с эталонным, поэтому определяется степень отклонения фактического порядка от эталонного.

Расстояние между Д/[ЭП] и Д/[ФП] характеризует степень отклонения фактического развития предприятия от требуемого эталонного. Обозначим расстояние между Л/[ЭГЦ и л;[ФГТ] через с/. Это расстояние вычисляется по следующей формуле

1=1 ;=1

Здесь - элемент на пересечении у'-й строки и у'-го столбца Д/[Э1 Ц, Щ -элемент пересечения г'-й строки и у-го столбца.

Вводится нормированная мера различия между матрицами Д'[ЭП] и М[ФЩ, которая вычисляется по формуле

2*Й '

где к - количество ненулевых клеток в Д/[ЭП] (без учета клеток главной диагонали). При этом Я оказывается величиной нормированной: 0 < <1.

Для оценки показателя управления используется понятие меры сходства которая рассчитывается по формуле

£ =(!-/?)* 100%

На основе графа эталонного упорядочивания управления предприятием строится матрица Щ31Ц.

Таблица 2.

г Калибр Ч | СА ВР БП ЧП

Калибр 1 -1 ! л -1 -1 -1

Ч 1 1 1 "1 -1 -1 -1

СА 1 1 | 1 -1 -1 -1

ВР 1 1 | 1 1 -1 -1

БП 1 1 | 1 1 1 -1

ЧП 1 1 1 1 1 1 1

Таким образом, определяется балльная оценка качества управления предприятием. Предприятия, не следующие эталонной динамике, будут малоинтересны для инвестора и иметь невысокую рыночную стоимость. Напротив, предприятия, достигшие эталонного роста, будут характеризоваться наивысшей стоимостью.

В процессе выполнения данного исследования были построены балльные оценки качества управления предприятиями (всего рассматривалось 51 предприятие) поквартально и по годовым отчетам за период 2006-2008 гг. При этом предприятие было охарактеризовано балльными оценками:

и = "¡и'12>,

где - балльные оценки качества управления

предприятием поквартально за 2006, 2007 и 2008 гг. соответственно.

Для оценки инвестиционной привлекательности предприятий при недостаточном количестве информации наиболее рациональным инструментом является экспертно-статистический подход, и в частности метод аналогов. Данный метод позволяет дополнить недостаток информации по новому инвестиционному объекту (НИО), восполнив его данными по ранее изученным инвестиционным объектам (объектам-аналогам) и, в результате, определить группу предприятий, к которым относится анализируемое предприятие по показателю инвестиционной привлекательности. В качестве исходных данных используются те же финансовые показатели (в том наборе и количестве, которое имеется на данный временной момент), что являются исходными данными и при анализе с полной информацией.

Формально это означает, что для заданного функционала

* >

где х ~ выпуклая функция, классы точек, -рА- априорные вероятности классов л,, а МА ~ первые ненормированные моменты классов Лр можно построить алгоритмы (в частности, рекуррентные) отыскания его экстремума. При этом принадлежность к классу (если он чёткий), устанавливается характеристической функцией, принимающей на объекте, принадлежащем фиксированному классу, значение 1 (в противном случае она равна 0), а если класс нечёткий (размытый), то функцией принадлежности

Й,(.',): О < А,(л) < 1 , причем = 1 .

£

Предъявленный эксперту НИО представляет собой тройку очень

Т Т Т

коротких отрезков временных рядов {йг}.^, (в частном

случае значения Тр, ?д или Гц могут быть все или некоторые их них равны 0: случай полного отсутствия выборки данных). В ответ на предъявленную ему выборку данных (и/или сообщаемое ему наименование и тип объекта) эксперт формирует перечень объектов-аналогов, которые представлены в базе данных системы прогнозирования гораздо более полными временными рядами, то есть рядами, длина которых существенно превосходит величины Тр, Тш и Т^. В данном случае перечень объектов аналогов может быть сформирован достаточно точно, если использовать автоматическую проверку соотношений и

взаимосвязи имеющихся финансовых показателей.

Восполнение недостающих данных соответствующих временных рядов осуществляется по схеме экспертно-статистического прогнозирования на основе соотношения:

В третьей главе описана практическая реализация и разработаны рекомендации по использованию трехфакторной модели оценки инвестиционной привлекательности предприятии. Проведена апробация методов оценки показателя прибыльности предприятий, получены оценки рисков с использованием динамических характеристик и оценки показателя качества управления предприятием. Практическая апробация трехфакторной модели оценки инвестиционной привлекательности проведена на примере 51-й российского предприятия.

В результате апробации методов оценки отдельных комплексных показателей инвестиционной привлекательности предприятий (прибыльности, риска и управления) обоснована правомерность использования динамических характеристик и предложенной выше унифицированной системы анализа, обработки и шкалирования приведенных показателей. Анализ использования динамических характеристик для оценки комплексных показателей инвестиционной привлекательности показал, что предложенный метод позволяет оценить данный показатель (по величине) для разных предприятий и учесть при этом стабильность изменений показателя в динамике. Последний атрибут рассматривается как рисковая составляющая показателя. Оцениваемые таким образом комплексные показатели дают инвесторам более точное представление о предприятии, поскольку при этом в выстраиваемых динамических характеристиках содержится и прогнозная составляющая (оценка величины и тенденции изменений).

Анализ данных по российским предприятиям показал, что применение выбранных трех показателей обоснованно, поскольку именно эти показатели позволяют выстроить многоаспектную оценку рассматриваемых предприятий. При этом корреляционная связь между показателями прибыльности и риска составляет 20,3 %, прибыльности и управления -70 %. Сравнение предприятий по трем показателям: прибыльности, риску и управлению представлено на рис. 2.

число аналогов, подобранных экспертом для данного НИО; значение оценки »1-го фактора в точке / для рассматриваемого НИО;

сумма значений коэффициентов похожести для всех аналогов, отобранных для НИО; коэффициент масштаба дляу-го аналога; коэффициент похожести для /-го аналога;

значения временного ряда ш-го фактора для у-го аналога в ¡-н точке.

м о

— Итоговое значение прибыльности —в—Итоговое значение риска ■—а.—• Итоговое значение управления 14 --------------------------

Рис. 2. Сравнение предприятий по трем показателям: прибыльности, риску и управлению.

Инвестор может выбирать предприятия как по итоговым значениям показателей, так и по классификационным группам, к которым они отнесены по рассматриваемой совокупности показателей. Для принятия инвестиционных решений выделены 8 групп предприятий по показателю допустимости оценок прибыльности, риска и управления. Разбивка по группам показала, что из 51-го рассмотренного предприятия наиболее привлекательны для инвесторов 5 предприятий (около 10 % из всех анализируемых предприятий) из 32-х предприятий, выделенных как предпочтительные для инвестирования. Таким образом, из рассматриваемых предприятий только около 10 % имеют оценки по всем показателям выше средних (выше 0,66 в баллах). Следует также отметить, что анализ предприятий, которые имеют только положительные показатели по прибыли, показал, что предпочтительными для инвестирования являются 61 %, а неинтересными для инвесторов 15 %.

Суммарное итоговое значение показателей прибыльности, риска и управления характеризуется тем, что разброс значений от лучшего (2,89) к худшему (0,6), находится в пределах 21 %. Разброс достаточно большой! Определена сумма групп предприятий по показателям прибыльности, риска и управления. Распределение предприятий по сумме групп (см. рис. 3) имеет вид, близкий к нормальному. Следует отметить, что медиана распределения соответствует показателю суммы групп, равному 8. Это указывает на то, что, как минимум, два из трех показателей (прибыльность, риск и управление) имеют значение на среднем уровне, а модальное значение распределения (равное 9) указывает на то, что либо все три показателя находятся на среднем уровне, либо имеется хотя бы один показатель на уровне ниже среднего.

15 ^

О | .....„ _ | | . |.....

£ Г --1 -1 ^ | |

Л5

о -

4 5 6 7 8 9 10 11 12

Сумма групп трех показателей

Рис. 3. Распределение предприятий по сумме групп трех показателей.

Интегрированный показатель инвестиционной привлекательности формировался с учетом предпочтений инвесторов, поэтому использовались веса Фишберна. Анализ интегральных показателей с

весами Фишберна показал, что полученные данные достаточно близки между собой, наибольшее расхождение имеют показатели предприятий, относящихся к лучшим по инвестиционной привлекательности группам.

Сравнение полученных в работе показателей инвестиционной привлекательности предприятий с различными инвестиционными и кредитными рейтингами продемонстрировало их относительную согласованность. При этом следует учитывать, что рейтинги сформированы только для относительно небольшого числа предприятий, а при их оценке используется большое число качественных показателей, оцениваемых экспертами. Стало быть, не по всем интересующим его предприятиям инвестор может получить рейтинговую информацию и получаемая им (инвестором) при этом информация сложна в интерпретации и не может использоваться, например, для сравнения между собой предприятий, попавших в одну рейтинговую группу.

Таким образом, предложенная в работе трехфакторная модель оценки инвестиционной привлекательности предприятий позволяет инвесторам получать по различным предприятиям наиболее точные данные, содержащие прогнозную составляющую и не зависящие от направления деятельности предприятий, отрасли и пр. При принятии решений модель позволяет инвесторам опираться на собственный опыт и учитывать их личные предпочтения. При этом предоставляется возможность принимать решения как отдельно по трем показателям, так и по общему интегрированному показателю или использовать классификацию предприятий по группам. Возможно дальнейшее усовершенствование данной модели.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

— Проведен анализ современных инвестиционных процессов и методов оценки инвестиционной привлекательности предприятий, который позволил обосновать выбор методологии, основных оценочных факторов и направлений совершенствования модели оценки инвестиционной привлекательности предприятий.

— Разработана и исследована трехфакторная модель оценки инвестиционной привлекательности предприятий, основанная на применении трех комплексных показателей: прибыльности; финансового риска и показателя управления предприятием.

— Для оценки предприятий по показателю качества управления предложен метод эталонного упорядочения, который позволил свести задачу оценки инвестиционной привлекательности предприятий по данному показателю к вычислению расстояний между матрицами.

— Исследована возможность оценки инвестиционной привлекательности в случае неполноты исходных данных. Для решения соответствующей задачи оценки инвестиционной привлекательности предложено обобщение метода аналогов, как средства экспертно-статистической обработки информации.

— Проведена апробация предлагаемой модели на примере 51 российского предприятия, которая показала возможности и особенности ее практического использования.

— Выработаны основные направления развития и рекомендации по использованию трехфакгорной модели оценки инвестиционной привлекательности предприятий.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Сизых Д.С. Оценка влияния информационных факторов на уровень привлеченных инвестиций / Вестник университета управления (Государственный университет управления). Москва: Изд-во ГОУВПО «ГУУ», 2008, № 3(13). С. 64-67.

2. Сизых Д.С. Сравнительный анализ методологий оценки кредитоспособности и оценки инвестиционной привлекательности предприятий / Вестник Российского государственного торгово-экономического университета № 9(36), М., РГТЭУ, 2009. С. 96-101.

3. Сизых Д.С. Анализ методических подходов к оценке и управлению инвестиционной привлекательностью предприятий / III Всероссийская молодежная конференция по проблемам управления (ВМКПУ'2008). Сборник трудов ИПУ РАН, М., 2008. С. 164-167.

4. Сизых Д.С. Взаимосвязь политического управления и инвестиционной деятельности / Тезисы докладов. Третья международная конференция по проблемам управления (20-22 июня 2006 года). М., ИПУ

РАН, 2006 - Том 2. С. 36.

5. Сизых Д.С. Влияние интернет-обеспечения на объем привлеченных иностранных инвестиций / Сборник научных трудов МИЭМП «Экономические, социальные, правовые и культурные проблемы развития регионов в современной России». М., 2007. С. 52-58.

6. Сизых Д.С. Вопросы обеспечения инвестиционной привлекательности предприятий в подготовке менеджеров / Труды 4-й Международной конференции по проблемам управления (26-30 января 2009 года) - М., ИПУ РАН, 2009. С. 2021-2024.

7. Беляков А.Г., Мандель A.C., Сизых Д.С. Метод аналогов как инструмент экспертно-статистической оценки перспективности

инвестиционных проектов / Сборник трудов международной конференции. М., ИПУ РАН, 2008, том 1. С. 142-144.

8. Сизых Д.С. Направления инвестирования в гостиничном бизнесе в период кризиса / Индустрия туризма: возможности, приоритеты, проблемы и перспективы. Сб. научных материалов Международной научно-практической конференции. Москва 12-14 мая 2009 г. С. 105-108

9. Сизых Д.С. Особенности инвестиционных процессов в гостиничном бизнесе России / Альманах Центра общественных экспертиз. Вып. 1,2008. С. 86-89.

10. Сизых Д.С. Влияние информационной политики на уровень инвестиционной привлекательности страны / Вопросы гуманитарных наук, М., 2005, № 5(20). С. 102-105.

Личный вклад автора в совместные публикации

В представленных публикациях диссертант является автором всех разработанных моделей и соавтором применения метода аналогов для оценки перспективности инвестиционных проектов.

Зак.95. Тир.105. ИПУ РАН.

Введение.

Глава 1. Особенности современных инвестиционных процессов и оценка инвестиционной привлекательности предприятий.

1.1. Характеристика современных инвестиционных процессов и роль показателя инвестиционной привлекательности предприятия.

1.2. Факторы, формирующие инвестиционную привлекательность предприятий.

1.3. Анализ современных методических подходов к оценке инвестиционной привлекательности.:.

Глава 2. Разработка трехфакторной модели оценки инвестиционной привлекательности предприятий.

2.1. Трехфакторная модель и алгоритм оценки инвестиционной привлекательности предприятий.

2.2. Метод оценки показателя прибыльности предприятия.

2.3. Метод оценки показателя риска для модели инвестиционной привлекательности предприятия.

2.4. Метод оценки показателя качества управления предприятием.

2.5. Оценка инвестиционной привлекательности предприятий при недостаточности информации.

Глава 3. Апробация и рекомендации к использованию трехфакторной модели оценки инвестиционной привлекательности предприятий.

3.1. Практические особенности оценки показателя прибыльности предприятий.

3.2. Апробация метода оценки рисков предприятия с использованием динамических характеристик.

3.3. Особенности расчета показателя качества управления предприятием.

3.4. Практическая апробация трехфакторной модели оценки инвестиционной привлекательности.

Актуальность исследования. Несмотря на мировой финансовый кризис, процессы глобализации оказывают существенное влияние на развитие экономики. Характерной чертой процесса глобализации являются инвестиции. В настоящее время объем инвестиционных процессов растет быстрее, чем объем торговли товарами и услугами [28]. Однако, существует высокая конкуренция в привлечении инвестиций, поскольку инвестиционных ресурсов значительно меньше, чем желающих их получить. В настоящее время, по данным аналитиков, примерно 2-3 % предприятий из числа желающих получить инвестиционное финансирование его получают [29]. При этом следует отметить, что с каждым годом усложняется процесс оценки инвестиционной привлекательности как самих предприятий, так и оценки инвесторов« на соответствие данных предприятий инвестиционным требованиям. В общем виде под инвестиционной привлекательностью понимается некий показатель, который характеризует стремление и желание стратегического или финансового инвестора вложить средства в бизнес. И, как правило, этот показатель определяется премией инвестора, то есть той дополнительной прибылью или выгодой, которую он в результате получит.

Методы привлечения^ и использования инвестиций, с одной стороны, являются развитием методологии, сформировавшейся в прошлый период (с конца 80-х годов XX века), а, с другой, во многом определяются современными тенденциями развития экономических и финансовых отношений. Данные тенденции характеризуются ростом значения рынка ценных бумаг в привлечении и использовании инвестиций, возрастанием роли институциональных инвесторов в деятельности инвестиционного рынка, широким вовлечением населения в процесс инвестирования. Ускорение изменений в экономике, вызванное процессом глобализации и информационного развития, способствует возрастанию непредсказуемости, а, значит, рисков для инвесторов. Все это повышает значение теоретических и практических методов и техники расчетов для обеспечения инвестиционных процессов: оценки эффективности инвестирования, оценки рисков, оценки инвестиционной привлекательности и пр. Таким образом, происходящие экономические и финансовые изменения требуют разработки новых, более точных методов оценки инвестиционной привлекательности предприятий. Совершенствование управления инвестиционной привлекательностью и совершенствование методов ее оценки будут способствовать повышению объема привлекаемых инвестиций и развитию инвестиционных процессов.

Развитие национальной экономики России требует расширения объема и спектра операций, связанных с инвестированием финансовых ресурсов в хозяйствующие субъекты, как со стороны профессиональных инвесторов, так и населения. При этом необходимость критического и строгого отбора, предприятий, в которые целесообразно осуществление инвестирования предопределяет высокую актуальность разработки надежных методических положений, моделей и методов, позволяющих оценить инвестиционную привлекательность. Таким образом, в настоящее время и с учетом различных групп современных инвесторов, большое практическое значение приобретает задача совершенствования методов и моделей оценки инвестиционной привлекательности предприятия. Под данной оценкой понимается совокупность экономико-аналитических показателей предприятия, определяющих для инвестора возможность получения достаточной прибыли или иных выгод в результате вложения капитала при минимальном риске вложения средств и учете качества управления предприятием.

Несмотря на расширяющееся применение рейтинговых оценок показателей инвестиционной привлекательности предприятий, необходимо отметить недостаточность развития методов и моделей для практической оценки данного показателя широким кругом современных инвесторов. Кроме того, рейтинговые агентства используют колоссальный объем разнообразной информации, сложные модели оценки (включая экспертную оценку) и предоставляют результаты только по тем предприятиям, которые самостоятельно их заказывают.

Изложенное выше определяет высокую актуальность темы настоящего диссертационного исследования, его теоретическую, значимость и практическую востребованность.

Цель данной диссертационной работы состоит в совершенствовании методов и алгоритмов оценки показателей инвестиционной привлекательности предприятий для принятия решений по инвестированию на базе экспертно-статистических методов обработки информации.

Объектом исследования являются финансово-экономические показатели деятельности предприятий- а также факторы, влияющие на привлечение инвестиций. Предметом исследования являются методы и модели оценки показателей инвестиционной привлекательности предприятий, для принятия решений по инвестированию.

Для достижения цели работы поставлены следующие задачи: провести анализ современных инвестиционных процессов и охарактеризовать современные методы оценки инвестиционной привлекательности предприятий; обосновать выбор основных факторов для оценки инвестиционной привлекательности предприятий; разработать и исследовать возможности трехфакторной модели оценки инвестиционной привлекательности предприятий; провести апробацию предлагаемой модели на примере российских предприятий; выработать основные направления развития и рекомендации по использованию трехфакторной модели оценки инвестиционной привлекательности предприятий.

Информационную базу исследования составляют теоретические разработки отечественных и зарубежных ученых в исследуемой области, методические, информационно-аналитические и нормативные материалы, информационные ресурсы сети Интернет, а также практические данные, собранные автором в результате проведения самостоятельных исследований по данному направлению.

Теоретической и методологической основой исследования послужили концептуальные разработки отечественных и зарубежных ученых по вопросам определения инвестиционной привлекательности предприятий.

Для решения поставленных задач в качестве инструмента использовались методы сравнительного анализа, группировки данных, метод сопоставления, анализ динамических рядов, метод прогнозирования, системный подход, теория рыночной экономики, теория управления. Разработанные в диссертации методы базируются на положениях общей теории систем, принципах и методическом инструментарии инвестиционного менеджмента. Обработка данных осуществлялась с применением математических, экономико-математических и экономико-статистических методов.

Научная новизна работы состоит в следующем: проведен анализ современных инвестиционных процессов, современных методов оценки инвестиционной привлекательности предприятий, который позволил обосновать выбор методологии, основных факторов и направлений усовершенствования моделей и методов оценки инвестиционной привлекательности предприятий; разработана и исследована трехфакторная модель оценки инвестиционной привлекательности предприятий, основанная на применении трех комплексных показателей: прибыльности; финансового риска и управления предприятием; проведена апробация предлагаемой модели на примере 51-го российского предприятия, которая продемонстрировала возможности и особенности ее практического использования; выработаны» основные направления развития и рекомендации по использованию' трехфакторной; модели* оценки инвестиционной привлекательности предприятий.

Практическая ценность и5 реализация результатов. Решение исследованных в диссертации проблем позволяет проводить- оценку инвестиционной привлекательности различных предприятий по открытым источникам информации, учитывая при этом предпочтения инвесторов.

Разработанная * трехфакторная модель оценки инвестиционной привлекательности предприятий основана» на использовании финансовых показателей деятельности предприятий, позволяет провести простой, точный4 и прозрачный расчет показателей инвестиционной привлекательности предприятия по трем интегральным факторам: прибыльность, риск и управление. Модель учитывает динамические показатели, что, позволяет получать более точные оценки и сопоставлять данные различных предприятий. Использование данной модели полезно не только для инвесторов, принимающих решения по вложению собственных' средств, но и> для • менеджеров предприятий, а также для муниципальных и государственных служб, занимающихся развитием инвестиционных процессов и пр.

Материалы диссертации^ могут быть использованы в научных и учебных целях при чтении курсов лекций и проведении семинарских занятий по дисциплинам «Инвестиции», «Управление инвестиционными проектами» и пр.

Публикации результатов исследования. Основные положения диссертационной работы отражены в 10 печатных работах (две в реферированных журналах).

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения. Работа изложена на 141 страницах машинописного текста, содержит 18 рисунков, 13 таблиц и приложение на 45 страницах с расчетами

Выводы по главе 2.

1. Предложенная трехфакторная модель оценки инвестиционной привлекательности предприятий учитывает предпочтения инвесторов в отношении показателей прибыльности, риска и управления. Кроме того, модель использует доступные для большого круга потенциальных инвесторов финансовые показатели по данным открытой финансовой отчетности.

2. Модели и алгоритмы оценки показателей прибыльности, риска и управления предприятием достаточно простые и понятные в интерпретации и позволяют получить данные, по которым можно сопоставлять предприятия различных отраслей.

3. Предлагаемая трехфакторная модель оценки инвестиционной привлекательности предприятий учитывает динамику развития финансовых показателей предприятия. К тому же ретроспективный анализ динамики

2.38) используемых для оценки финансовых показателей позволяет наделить получаемые оценки прогнозными свойствами.

Глава 3. Апробация и рекомендации к использованию трехфакторной модели оценки инвестиционной привлекательности предприятий

3.1. Практические особенности оценки показателя прибыльности пр едприятий

Особенности оценки показателей прибыльности риска и управления по моделям, приведенным в главе 2 данной работы, рассмотрим на примере трех предприятий: ОАО Газпром, ОАО МГТС, ОАО ФСК ЕС. Данные предприятия выбраны из числа 51 предприятия, отобранных для апробации результатов диссертационной работы. Информация по предприятиям получена непосредственно в компании, с сайта предприятия и информационных центров [88,96]. Результаты расчетов каждого из показателей и результаты оценки инвестиционной привлекательности полностью по всем 51 предприятиям приведены в Приложении к диссертации. При этом необходимо отметить, что 50% предприятиий проанализировано с помощью квартальных показателей, а 50% - с помощью усеченного варианта — годовых данных. Как удалось экспериментально установить расхождение между полным анализом (по квартальным данным) и усеченным (по годовым данным) составляет не более 12%, поэтому общий анализ проведен совместно по всем 51 предприятиям.

Для определения показателя прибыльности проанализируем уровень чистой прибыли ЧП по предприятиям поквартально за анализируемый период. Определим коэффициенты роста прибыли за 2006-2008 гг. Что касается российских предприятий, то следует отметить значительный разброс данного показателя. Максимальное значение коэффициента роста чистой прибыли составляет 706,113 у ОАО "ТГК 5", а минимальное 0,00033 у ОАО "Владивостокавиа". Разброс показателей очень значителен, поэтому выполним нормирование показателей коэффициента прибыльности, демонстрирующих рост. Полученные нормированные значения показателей можно считать балльными значениями. Взаимосвязь между коэффициентом прибыльности и нормированным его значением составляет 52 %, однако рейтинговые показатели полностью совпадают. Поэтому имеется возможность использовать нормированное значение коэффициента роста прибыли в качестве балльного показателя прибыльности. Изменения балльных показателей прибыльности предприятий за анализируемый период можно проанализировать на графике (см. рис. 3.2). Огромный разброс показателей роста прибыли сглажен после нормирования.

Выполним анализ динамических показателей прибыльности по полученным балльным оценкам. Проведем мультипликативный анализ временных рядов, получим десезонализированные показатели. Определим скорректированные и итоговые показатели прибыльности по предприятиям. Коррекция показателя прибыльности (скорректированный балльный показатель) по отношению к среднему балльному значению будет проведена на 25 % (эта коррекция за счет учета показателя вариации балльного показателя за рассматриваемый период, см. график на рис. 3.4). Итоговое значение получим с учетом тенденции изменений десезонализированных данных по показателю тренда. Взаимосвязь со средним балльным значением показателя прибыльности итогового значения, определенного по варианту 1, составляет 85 %, а итогового значения по варианту 2 составляет 86 %. Кроме того, итоговое значение по варианту 2 имеет более сглаженную форму (см. рис. 3.3).

Для использования в трехфакторной модели оценки инвестиционной привлекательности выберем значение итогового показателя по варианту 2. По выбранному итоговому показателю проведем классификацию предприятий и определим соответствующие группы по показателю прибыльности. Высокие и выше средних показатели по прибыльности имеют 53 % предприятий и 14 % предприятий имеют показатели низкие или ниже средних (см. рис. 3.1). 1 2 3 4 5 о

Группа по прибыльности

Рис. 3.1. Распределение предприятий по группам по показателю прибыльности.

Пример расчета коэффициента роста прибыли и нормирование показателей приведен в табл. 3.1. Полностью расчеты по 51 предприятию приведены в Приложении (см. табл. П2).

Рис. 3.2. Изменения балльных показателей прибыльности предприятий за 2006-2008 гг. я п Ф ы •

О V S9 0 ЕЕ л ЕЕ ЕЕ о

S н о п о в и

ЕЕ О Я 65 W № Н л ta л Вс

ЕЗ

•а я о» сг ег ЕЕ О Л Н ее

Е «с

ЕЕ о 5э л ЕЕ ЕЕ Е

ЕЕ О

09 » тз

ЕЕ »

ЕЕ 4 а » чз я 0> ЕВ ы

ОАО МРСК Северо-запэд ОАО "МРСК Сибир ь" ОАО"ТГК 2" ОАО "Аэрофлот-Дс н" ОАО "МРСК центр;I и ОАО"ТГКИ ОАО "Четвертая. ОАО "Салаватнефтеоргсинт< з ОАО Башкирэнер го ОАО Сургутнефте1аз ОАО Н/1МК ОАО Газпр< >м ОАО "ФСК ЕС' ОАО Искитимцеме нт ОАО "Иркутскэнерю" ОАО "АНПЗ ВЬ К" ОАО "Сильвиж 1т' ОАО Газпромнес} ть ОАО Татнес) ть ОАО'ТГК 5" ОАО НК Роснес} ть ОАО "ТГК 9" ОАО "Тюменьэнерю" ОАО "Красноярская ГЭС" ОАО Кузбасэнер го ОАО "Мосэнерю" ОАО МГ]ГС и" от я" нг

ОАО "МРСК Урала и Вол! ОАО Куйбышева-ОАО "Башкирская химк ОАО ТНК ВР холдк ОАО"ТГК ] 3 ОАО ОГК ОАО БЭМЗ ОАО "ТГК Волжск? я" ОАО "Кубаньэнерю" ОАО"ТГК 1" ОАО Магнитогорск 1Й. ОАО "Авиакомпания Ютэ* р" ОАО "РЖЦ" ОАО КАМ ОАО Аэроф/ от ОАО "ТГК № 4" ОАО "Челябинский. ОАО

ОАО "Богучанская ОАО

ОАО

ОАО ГМК Норильский нике ОАО BAO

ОАО "ТГК

О О О О О J-» М J-»

MON14s»fflWt-»KJ "(П

S о

О тз а 9 Я п X S л о 43

1а а л -i О S н о п о 9 О о W В

65 л п в а а о а

В> а н

KÍ а о х » w

S rt ас а -в а с\ сг Г а о п о — тз

IT

Ja I n> fD Ol

CD Ь ь er I о га

U1 X ш X ra x s ra o 3 К M

ОАО МРСК Северо-запг д ОАО "МРСК Сибир ," 0А0"ТГК !" ОАО "Аэрофлот-До!)" ОАО "МРСК центра и. ОАО"ТГК 11" ОАО "Четвертия. ОАО "Салаватнефтеоргсинте >" ОАО Башкирэнер ОАО Сургутнефтега ОАО H/IIV ОАО Газпро ОАО "ФСК ЕС" ОАО Искитимцемент ОАО "Иркутскэнерго" ОАО "АНПЗВНК" ОАО "Сильвинит" ОАО Газпромнеф ъ ОАО Татнеф ъ ОАО"ТГК! >" ОАО НК Роснефъ ОАО "ТГК!!" ОАО "Тюменьэнерго" ОАО "Красноярская ГЭС" ОАО Кузбасэнер о ОАО "Мосэнерго" ОАО МП С ОАО "МРСК Урала и Волги" ОАО Куйбышевазот ОАО "Башкирская химии" ОАО ТНК ВР холдинг оао"тгк1:1"

ОАО ОГК 6 ОАО 53IV3 ОАО "ТГК Волжска, Г ОАО "Кубаньэнерго" ОАО"ТГК ." ОАО Магнитогорск ОАО "Авиакомпания Ютэй|> ОАО "РЖД ОАО KAM ОАО Аэрофлот ОАО "ТГК № ■ Г ОАО "Челябинск й. ОАО "Татэнерго" ОАО "Богучанская ГЭ(:" ОАО Г(3 ОАО "Владивостокави i" ОАО ГМК Норильский никель ОАО BAO "Интурист" ОАО "ТГК № i" и. 3

Заключение

Решение исследованных в диссертации проблем позволяет проводить оценку инвестиционной привлекательности различных предприятий по открытым источникам информации и учитывает различные предпочтения инвесторов. Это повышает доступность данной оценки для широкого круга инвесторов, менеджеров и служб государственного и муниципального управления.

При выполнении диссертационной работы получены следующие основные результаты:

1. Проведен анализ современных инвестиционных процессов и используемых методов оценки инвестиционной привлекательности предприятий, который позволил обосновать выбор методологии и основных факторов для усовершенствования модели оценки инвестиционной привлекательности предприятий. В качестве основных факторов модели оценки инвестиционной деятельности предприятий, выбраны финансовые показатели деятельности предприятий, доступные из открытых информационных источников. Предложено использовать в качестве трех факторов модели для оценки инвестиционной привлекательности предприятий интегральные показатели прибыльности, риска и управления предприятием.

2. Разработана и исследована трехфакторная модель оценки инвестиционной привлекательности предприятий, основанная на применении трех комплексных показателей: прибыльности; финансового риска и показателя управления предприятием. Разработанная трехфакторная модель позволяет провести простой, точный и понятный расчет показателей инвестиционной привлекательности предприятия. Модель учитывает динамические показатели, что позволяет получать более точные оценки и сопоставлять данные различных предприятий.

3. Для оценки предприятий по показателю качества управления предложен метод эталонного упорядочения, который позволил свести задачу оценки инвестиционной привлекательности предприятий по данному показателю к вычислению расстояний между матрицами.

4. Исследована возможность оценки инвестиционной привлекательности в случае неполноты исходных данных. Для решения соответствующей задачи оценки инвестиционной привлекательности предложено обобщение метода аналогов, как средства экспертно-статистической обработки информации.

5. Проведена апробация предлагаемой модели на примере 51-го российского предприятия, которая продемонстрировала особенности практического использования предложенной модели и алгоритма оценки показателей инвестиционной привлекательности предприятий. Анализируя существующие инвестиционные рейтинги российских предприятий, следует отметить, что существенных расхождений в оценках нет. К тому же в рейтингах используют сложные модели и экспертные оценки, а расчет и анализ рейтингов непонятен для инвесторов и предоставляет одну интегральную оценку (т.е. негибкий выбор). При этом в рейтинги вносятся только те предприятия, которые подали соответствующую заявку.

6. Выработаны основные направления развития и рекомендации по использованию трехфакторной модели оценки инвестиционной привлекательности предприятий. Предложенная модель может использоваться как метод экспресс-оценки инвестиционной привлекательности предприятий. Использование данной модели полезно не только для инвесторов, принимающих решения по вложению собственных средств, но и для менеджеров предприятий, а также для государственных служб, занимающихся развитием инвестиционных процессов и пр. Используя оценку инвестиционной привлекательности можно сравнивать деятельность различных предприятий, регулировать их развитие. Используя базу данных по оценке инвестиционной привлекательности различных предприятий можно активизировать работу с инвесторами для привлечения инвестиций в регионы.

7. Материалы диссертации могут быть использованы в научных и учебных целях при чтении курсов лекций и проведении семинарских занятий по дисциплинам «Инвестиции», «Управление инвестиционными проектами», «Инвестиционный менеджмент».

1. К Аванесов А'. Разным инвесторам разная политика / Эксперт. - 2001. - № 30?

2. Аверкин А:Р., Астапович А.З., АфонцевС.А.Политика привлечения иностранных инвестициюв российскую экономику / Бюро экономического: анализа?.— М.: ТЕИС, 2001 С. 271-312.

3. Андруцкий Р. АБ НОС анализ инвесгиций на основе СВА / Учет и финансы. 2009 - № 1.

4. Анискин Ю.Н. Управление инвестициями. М.: Омега-Л, 2007.- С. 235-261.

5. АртсменкоВГ., Белендир М.В. / Финансовый анализ. М.: ДИС, 2006. - С. 67-103.

6. Балабанов И Т. Основы финансового менеджмента / Финансы и статистика. М.:, 2006. С. 145-211.

7. Бауман Е.В., Дорофеюк А.А. Классификационный анализ данных./Труды Международной конференции по проблемам? управления: М^: СИНТЕЕ -Томе 11- 1999^ - С! 62-67.

8. Баффет У. Эссе об инвестициях, корпоративных финансах и управлении компаниями / Альпина Бизнес Букс. 2005. - С. 112-151.

9. Беляева И.Ю. Современные корпоративные стратегии и технологии в экономике России / Финансы и кредит: —2001. №1.

10. Беляков А.Г., Мандель А.С. Прогнозирование временных рядов на основе метода аналогов (элементы теории экспертно-статистических систем) — М:: ИПУ РАН, 2002:- 60 с.

11. Беляков А.Е., Мандель А.С., Сизых Д. С. Метод аналогов как инструмент экспертно-статистической.оценки перспективности ' инвестиционных проектов / Сборник трудов меяедународной конференции. М.: ИПУ РАН; - 2008:- Том 1 - С. 142-144.

12. Бланк И.Т. Управление инвестициями / Ника-Центр. М., 2007. - С. 58-95.

13. Бодягин Е.В. Источники информации инвестора / Корпоративный: менеджмент. http://www.cfin.ru. - 2008.

14. Бороненко С.А., Маслова Л.И., Крьшов С.И. Финансовый анализ предприятий /Изд. Урал.шс. университета. Екатеринбург: 2007. - С. 117-171.

15. Бочаров В.П. Инвестиции / Питер. М.: 2007. - С. 98-183.

16. Быкадаров В.JI., Алексеев П.Д. Финансово- экономическое состояние предприятия / ПРИОР. М.: 2007. С. 86-121.

17. Валинурова Л.С., Казакова О.Б. Инвестирование. Учебник для ВУЗов / Издательство Волтерс Клувер. 2010.'

18. Валинурова Л.С., Казакова О.Б. Управление инвестиционной деятельностью / КноРус. 2005. - С.110-124.

19. Васильева Л.С., Петровская М.В. Финансовый анализ / КНОРУС. М.: 2006. С. 275-296.

20. Выборова E.H. Финансовая диагностика: сущность, концепция, технология. / Финансы и кредит. — 2003. №15.

21. Вэйтилингэм Р. Руководство по использованию финансовой информации Financial Times / Финансы и статистика. 1999. - С. 321-340.

22. Гиляровская Л.Т, Лысенко Д.В, Ендовицкий Д.А. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности / ТК Велби, Проспект. 2006. - С. 214-245.

23. Гимельберг Э. Как заинтересовать инвестора / Финансовый директор.- 2007. № 4.

24. Глотов В.А., Павельев В.В. Векторная стратификация / Наука. М.: 1984. - 96 с.

25. Гусев В.Б. Согласование критериев принятия решений при целевом планировании / Сибирский журнал индустриальной математики. — 2005.- № 2 (22), том VI 11. С. 32-45.

26. Гусев В.Б. Отладка многопараметрических непрерывных шкал / Проблемы управления, № 1. 2008. - С.36-42.

27. Доклад о мировом развитии / Всемирный банк. World Development Report 2007-2010. www.econ.worldbank.org.

28. Доклад о мировых инвестициях / Транснациональные корпорации и интернационализация НИОКР. 2005. - United Nations; N. Y. and Geneva, www.un.org.

29. Доклад о мировых инвестициях: ПИИ из развивающихся стран и стран с переходной экономикой: последствия для развития. 2006. - United Nations; N. Y. and Geneva, www.un.org

30. Доклад о мировых инвестициях: транснациональные корпорации; добывающая промышленность и развитие. 2007. - United Nations; N. Y. and Geneva, www.un.org

31. Донцова JI.B. Анализ финансовой отчетности: Учебник / Дело и Сервис. 2006.

32. Дорофеюк A.A., Покровский И.В., Чернявский A.JI. Экспертные методы анализа и совершенствования систем управления/ Автоматика и-телемеханика, №10. 2004. - С. 172-188.

33. Дробышевский С., Радыгин А., Горшунов Н., Изряднова О. Инвестиционное поведение российских предприятий / ИЭПП. Москва. — 2003. С. 207-224.

34. Дубинин Е. Анализ рисков инвестиционного проекта / «Финансовый директор» № 11. 2003. - http://www.fd.ru/article/5625.html.

35. Егоров Д.Е. Мониторинг инвестиционной деятельности / Корпоративный менеджмент. 2008.

36. Ермолович JI.J1. Анализ хозяйственной деятельности предприятия / Интерсервисс. Минск: 2006. С. 311-375.

37. Забелина О.В., Толкаченко Г.Л. Финансовый менеджмент / Экзамен, -М.: 2005. С. 144-212.

38. Зайцева Н. Как оценить инвестиционную привлекательность? / БДМ. Банки и деловой мир № 12. 2007.

39. Закон РФ "Об инвестиционной деятельности в Российской Федерации, осуществляемой в форме капитальных вложений" № 39 — ФЗ от 25 февраля 1999.

40. Иванов А.П. Финансовые методы управления инвестиционной привлекательностью компании / Аудит и финансовый анализ № 5. -2006.-С. 124-141.

41. Ионова А.Ф., Селезнева H.H. Финансовый анализ / ТК Велби, Изд-во Проспект. М.: 2007. С. 414-448.

42. Канке А.А, Кошевая И.П. Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия / ИНФРА-М. 2007. - С. 219-244.

43. Каплан Р. С. Нортон Д. П. Создание синергии с инвесторами / Стратегическое единство: создание синергии организации с помощью-сбалансированной системы показателей. М.': Вильяме; 2006.

44. Кашин Bi Управление рисками при кредитовании субъектов малого предпринимательства / Банковские технологии. 2002.

45. Ковалев В.В. Введение в финансовый менеджмент / Финансы и статистика. 2001. - С. 176-231.

46. Ковалев В.В., Волкова О.Н. Анализ хозяйственной деятельности предприятия / ТК Велби: М:: 2002. - С. 234-241.

47. Компания "Интерфакс Бизнес Сервис". -http://www.irconsultmg.ru/AboutCompany/ThomsonFmancial.aspx.

48. Крейнина М.Н. Финансовое состояние предприятия / М.: ДиС, 2005.- С. 114-153.

49. Крушвиц Л. Инвестиционные расчеты / СПб.- 2001. С. 224-249.

50. Крылов Э.И. Анализ финансового состояния и инвестиционной привлекательности предприятия / Финансы и статистика. 2003. - С. 83-95.

51. Купленков М.Ю. Рейтинги в системе инвестиционной, привлекательности предприятия. //Транспортное дело России. М.:2006. - № 9: (0;38 п.л.).

52. Лашхия В:Ю. Определение деловой репутации компании методом опционов / Финансовая газета. 2001. - №18.

53. Леонтьев В.Е., Бочаров В.В. Финансовый менеджмент / СПб.: ИВЭСЭП, Знание, М'.: 2004. - С. 314-445.

54. Лысенко Д.В. Комплексный экономический анализ хозяйственной1 деятельности / Инфра-М. 2008. - С. 210-235.

55. Любушин Н.П., Лещева В.Б., Анализ финансово-экономической, деятельности предприятия / ЮНИТИ ДАНА. - М.: 2003. - С. 249-301.

56. Мандель A.C. Метод аналогов в прогнозировании коротких временных рядов / АиТ. 2004, № 4. - С.143-152.

57. Маркарьян Э. А., Герасименко Г. Г. Финансовый анализ: Учебное пособие / Приор. М.: 2005. - С. 259-301.

58. Мартынов А. Активизация инвестиционной политики / Экономист №9; — 2000.-С. 54-61.

59. Негашев Е.В. Анализ финансов' предприятия в условиях рынка / Высшая школа. М.: 2005. С. 314-421.

60. Недосекин А.О. Методологические основы моделирования финансовой деятельности с использованием нечетко-множественных описаний / диссертация. СПб: 20031 - С. 85-107.

61. Новиков Д.А., Иващенко А.А. Модели и методы организационного управления инновационным развитием фирмы / ЛЕНАНД. 2006.

62. Нормативный акт в области оценки инвестиций «Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов» (утв. Минэкономики РФ, Минфином РФ,- Госстроем РФ 21 июня 1999 г. № ВК 477).

63. Норткотт Д. Принятие инвестиционных решений / Банки и биржи. ЮНИТИ, 1997. С. 101-153.

64. Ованесов А. Разным инвесторам разная политика / Журнал «Эксперт» №30.-2001.

65. Пахомов В. А. Инвестиционная привлекательность предприятий -исполнителей контрактов как экономическая категория / Корпоративный менеджмент. 2005.

66. Перебейнос Ю. Руководство для инвестора / Консультант № 3. 2006.

67. Перспективы развития мировой экономики / Всемирный банк. Global Economie Prospects. 2007-2009. - www.econ.worldbank.org.

68. Перцухов В.И. Моделирование индекса инвестиционной привлекательности организаций: эконометрический подход / Управление экономическими системами № 4 (12). Киров: Кисловодский институт экономики и права, 2007. - http://uecs.mcnip.ru.

69. ПерцуховВ.И., Панасейкина B.C. Моделирование инвестиционного поведения экономических-систем / Монография; Краснодар, 000«Ризограф». 2007. - С. 121-156.

70. Пикфорд Д. Модель «игры во взвешивание» / Секреты инвестиционного дела, Олимп-Бизнес. 2006.

71. Проблемы инвестиционной активности / Общество и экономика №7. 96 с.

72. Пястолов C.Mi Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия / Академия. М.: 2004. - С. 240-275.

73. Размещение IPO для привлечения компаниями необходимых средств / «Финансовый директор». 2002, № 6:

74. Рейтинг компаний / «РИА-Эксперт». http://rian.ru/economy/20081006/151897674.html.

75. Розенберг Д. М. Инвестиции. Терминологический словарь / Инфа-М. -1997. С. 321-335.

76. Савина В: Секреты получения кредита / Директор-Инфо №15. 2002.

77. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия / ИНФРА-М. 2003. - С. 215-247.

78. Садеков A.A., Лисова H.A. Инвестиционная привлекательность предприятий (методология и методика оценки) / Монография. Дон ГУЭТ им. М. Туган-Барановского. Донецк: 2001. С. 100-130.

79. Сайт «EGAR Market Scoring», система оценки кредитоспособности компаний -http://www.consumerlending.ru/./MarketScoring/

80. Сайт «Moody's Investors Service» http://www.moodys.com

81. Сайт «Standard & Poor's(S&P)» http://www.standardandpoors.ru

82. Сайт «Инвестиционная непогода» http://www.ific.ru/88: Сайт агентства "АК&М" http://www.disclosure.ru/rus/default/index.shtml

83. Сайт агентства «Bloomberg» http://www.bloomberg.com/

84. Сайт агентства «BRITISH & AMERICAN TOBACCO» -http://www.bat.com/

85. Сайт агентства «ERNST & YOUNG» http://www.ey.com/

86. Сайт агентства «Thyssen» http://www.thyssenkrupp.com/

87. Сайт журнала «Финанс» http://www.finansmag.ru/

88. Сайт журнала «Эксперт» http://www.expert.ru

89. Сайт инвестиционного фонда Norum Russia http://www.norum.spb.ru

90. Сайт информационного агентства «Скрин». — http://www.scrin.ru

91. Сайт компании «Delta Private Equity Partners Delta Private Equity» Partners http://www.dpep.com/eng/ (ведущая управляющая компания, ориентированная на финансирование)

92. Сайт компании «Global media group» http://www.globalmg.ru/

93. Сайт консорциума "АК&М-РАСО" http://www.akm.ru/rus/rc/avtovaz.stm (Кредитные рейтинги предприятий)

94. Сайт международного рейтингового агентства «Fitch Ratings» http://www.fitchratings.ru/

95. Сайт Национального Рейтингового Агентства http://www.ra-national.ru.

96. Сайт по информационно-аналитическим материалам http://www.ipo-congress.ru

97. Сайт рейтингового информационного агентства «Эксперт» — http://www.raexpert.ru

98. Севастьянов П.В., Севастьянов Д.П. Оценка финансовых параметров и риска инвестиций с позиций теории нечетких множеств / Надежные программы №1. 1997. - С. 10-19.

99. Селезнева H.H., Ионова А.Ф. Финансовый анализ / ЮНИТИ-ДАНА -2006.-С. 316-389.

100. Сизых Д.С. Аналитическое исследование динамики изменений цен на нефть и природный газ / Актуальные проблемы экономических и правовых наук. М.: 2004, с. 129-135.

101. Сизых Д. С. Взаимосвязь политического управления и инвестиционной привлекательности / Сборник трудов 3-ей международной конференции по проблемам управления, том 2. М.: ИПУ РАН, 2006. - С. 36.

102. Сизых Д.С. Влияние интернет-обеспечения на уровень привлекаемыхиностранных инвестиций / Сборник научных трудов МИЭМП

103. Экономические, социальные и культурные проблемы развития * tрегионов в современной России». М.: 2007. - С. 52-58.

104. Сизых Д. С. Влияние информационной политики на уровень инвестиционной привлекательности страны / Вопросы гуманитарных наук. М.: 2005, № 5(20). - С. 102-105.

105. Сизых Д.С. Вопросы обеспечения инвестиционной привлекательности предприятий в подготовке менеджеров / Труды 4-й Международной конференции по проблемам управления (26-30 января 2009 года) М.: ИПУ РАН, 2009. - С. 2021-2024.

106. Сизых Д. С. Особенности инвестиционных процессов в гостиничном бизнесе России / Альманах Центра общественных экспертиз. Вып. 1. -2008. С. 86-89.

107. Сизых Д. С. Оценка влияния информационных факторов на уровень привлечения инвестиций / Вестник университета управления (Государственный университет управления). Москва: ГОУВПО «ГУУ», 2008, № 3(13). - С. 64-67.

108. Сизых Д. С. Сравнительный анализ методологий оценки кредитоспособности и оценки инвестиционной привлекательности предприятий / Вестник Российского государственного торгово-экономического университета № 9(36). М: РГТЭУ, 2009. - С. 96-101.

109. Скворцов М. Секреты инвестиционной привлекательности // Консультант. 2006. - №13. - С.15-18.

110. Отародубская М. «Конфетка» для инвестора / Финансист, № 4, 2007.

111. Ступаков B.C., Токаренко Г.С. Риск-менеджмент: Учеб. пособие. / Финансы и статистика. 2006.

112. Тонких А.С.Моделирование результативного управления финансами / Новые технологии финансового анализа и корпоративного управления в свободном доступе. 2005.

113. Транснациональные корпорации и инфраструктурный вызов 2008 / United Nations; N. Y. and Geneva, www.un.org. 2008.

114. Тришин B.H., Шатров M.B. Метод экспресс-оценки для крупного предприятия / Имущественные отношения в Российской Федерации №10(15).-2002.-С. 77-85.

115. Федеральный закон «Об инвестиционной деятельности в РФ, осуществляемой в форме капитальных вложений» от 25 февраля 1999 г. №39-Ф3.

116. Федеральный закон «Об инвестиционной деятельности в РФ, осуществляемой в форме капитальных вложений» от 25 февраля 1999 г. №39-Ф3.

117. Хабаров М. Управление компанией с помощью EVA / Финансовый директор №2. 2004.

118. Хайт М. В поиске собственного капитала / Краткое руководство для предприятий. Кельн, Германия. 2006.

119. Харрисон М. Фундаментальный анализ / Искусный инвестор. Управляйте своими инвестициями профессионально, Олимп-Бизнес. 2006.

120. Цвиркун А.Д., Акинфеев В.К. Анализ инвестиций и бизнес-план: Методы и инструментальные средства. / Ось-89: М1.: 2002. - 288 с.

121. Чуев И.Н, Чуева Л.Н-. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности / Дашков и-К-. Ml: 2006. - с. 253-295.

122. Шарп У., Александер Г., Бейли Дж. Инвестиции / Инфра М. -1998. с. 573-831.

123. Шарп У.Ф. Инвестиции / Инфа-М. 2001. - С. 451-471.

124. Шеремет АД. Комплексный анализ хозяйственной деятельности / ИНФРА-М. 2006. - С. 341-401.

125. Шеремет А.Д., Негашев Е.В. Методика финансового анализа деятельности, коммерческих организаций / Инфра-М. 2003. - С. 121-135.

126. Шустерняк Д. Инвестиционная привлекательность без прикрас / Бизнес: организация; стратегия, системы №8. 2006. - С. 72-75.

127. Эванс Ф.Ч., Бишоп Д.М. Оценка компаний при слияниях и поглощениях / Альпина Паблишер. 2004. - С. 103-141.

128. Яковлева И.Н. Оценка финансовых рисков на базе бухгалтерской отчетности / Справочник экономиста № 5. 2008.140: Bertil Е. Chappius, Timothy М. Koller. Finance 2.0: An Interview with Microsoft's CFO / The McKinsey Quarterly. 2005, No 1. - p. 14—85.

129. Boyle M., Crook J. N., Hamilton R., Thomas L. C. Methods for credit scoring applied to slow payers in Credit Scoring and Credit Control / Oxford University Press. 1992.

130. Desai V. S., Convay D. G., Crook J. N., Overstreet G. A. Credit scoring models in the credit union environment using neural networks and genetic algorithms / IMA J. Mathematics applied in business and industry. 1997.

131. Epstein M., Wisner P. Increasing Corporate Accountability / The External Disclosure of Balanced Scorecard Measures, Balanced Scorecard Report. -2001, p. 10-13.

132. Henley W. E. Statistical aspects of credit scoring / Ph.D. thesis, Open University. -1995.

133. Jan Hoffmeister. The Value-Adding Power of External Disclosures / Interview with «American Skandia Investment», Balanced Scorecard Report. -2001.-p. 10-11.

134. Kevin P. Coyne, Jonathan W. Witter. What Makes Your Stock Go Up and Down / The McKinsey Quarterly. 2002. - No 2, p. 28—39.

135. Mandel A. S., Belyakov A. G., Semenov D. A. Expert-Statistical Processing of Data and the Method of Analogs in Solution of Applied Problems in Control Theory / In: Preprints of the 17th IFAC World Congress. July 6-11.-Korea, Seoul: 2008. P. 3180-3185.

136. Palepu K.G., Healy P.M., Bernard V.L. Business Analysis and Valuation Using Financial Statements / Text and Cases, 3rd ed., Mason, Thomson Southwestern. 2003.

137. Thomas L. C. A Survey of Credit and Behavioural Scoring /University of Edinburgh. 1999.

138. World Investment Prospect Survey 2009-2011. United Nations; N. Y. and Geneva. - 2009, www.un.org.