Модели и методы формирования и финансово-экономического анализа инвестиционных программ

Юрченко, Сергей Сергеевич

Управление в социальных и экономических системах

автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Модели и методы формирования и финансово-экономического анализа инвестиционных программ

кандидата технических наук: Юрченко, Сергей Сергеевич
город: Москва
год: 2004
специальность ВАК РФ: 05.13.10

Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Модели и методы формирования и финансово-экономического анализа инвестиционных программ»

Автореферат диссертации по теме "Модели и методы формирования и финансово-экономического анализа инвестиционных программ"

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК ИНСТИТУТ ПРОБЛЕМ УПРАВЛЕНИЯ им. В .А. ТРАПЕЗНИКОВА

На правах рукописи

ЮРЧЕНКО Сергей Сергеевич

УДК 336.714.001.5.

МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ФОРМИРОВАНИЯ И ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОГРАММ

Специальность: 05.13.10 Управление в социальных и экономических системах

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2004 г.

Работа выполнена в Институте проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Научный руководитель:

доктор технических наук, Карибский Александр Вячеславович

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Цвиркун Анатолий Данилович, кандидат физико-математических наук, Чхартишвили Александр Гедеванович

Ведущая организация: Институт системного анализа РАН (ИСА РАН)

Защита состоится 24 декабря 2004 г. в ' на заседании

диссертационного совета Д 002.226.02 Института проблем управления им. В.А. Трапезникова по адресу: 117997, г. Москва, Профсоюзная 65.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института проблем управления им. В.А. Трапезникова.

Автореферат разослан «_»_200 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д 002.226.02

кандидат технических наук В.Н. Лебедев

Рис.2 7

i-го проекта в i-й период; - допустимое множество проектов, связанных с проектом Т < Тп - выбранный горизонт реализации программы; у/(Т)

- схема финансирования за счет собственных СС(Т) и заемных ЗС(Т) средств - схема реинвестирования;

- множество вариантов схем финансирования и реинвестирования соответственно; s - прогнозное состояние внешней среды (совокупность условий и ограничений, накладываемых на процесс реализации

программы); S- множество возможных состояний внешней среды; NPV

(чистый дисконтированный доход), IRR (внутренняя норма прибыли), PB (период полной окупаемости) - совокупность наилучших значений интегральных показателей эффективности программы (в качестве наилучших могут выступать не только экономические, но и другие показатели, отражающие требования к процессу формирования программы).

Оператор а в (1) выполняет: сужение исходного множества проектов /, до допустимых пределов ; формирование состава программы

с учетом взаимосвязей, очередности и этапности реализации отдельных проектов; определение схем финансирования и реинвестирования -оптимальных с точки зрения значений интегральных показателей

эффективности программы в прогнозных условиях

ее реализации.

Для решения задачи (1) предложена единая методология формирования и финансово-экономического анализа инвестиционных программ, основанная на построении и использовании комплекса взаимосвязанных моделей и итеративных процедур их взаимодействия (см. рис.2). На рисунке 2 обозначены: - интегральные значения

показателей всей совокупности проектов, включенных в программу на разных этапах её реализации; ¿¿и - заданные безрисковая и рисковая

составляющие ставки дисконтирования; NPV-r, /Д7? у и PB •£ - допустимые значения критериальных показателей всей совокупности проектов;

- накопленные потоки денежных средств по всем видам деятельности к концу ?-го периода без учета реинвестирования, с учетом реинвестирования и всех источников финансирования соответственно.

определить состав проектов I С11, включенных в программу, очередность и этапность их реализации;

определить схему финансирования программы с учетом собственного и заемного капитала, а также возможностей взаимного реинвестирования проектов и построить консолидированный поток чистых платежей программы ,

обеспечивающий достижение наилучших значений интегральных показателей эффективности программы (чистый

дисконтированный доход, период окупаемости и др.) при выполнении ресурсных, логических, технологических, экономических и др. условий и ограничений.

Интегральные характеристики программы

* чистый дисконтированный доход;

* внутренняя норма прибыли;

* период полной окупаемости;

* количество проектов;

* время реализации программы

и др.

Рис.1

В теоретико-множественном представлении эта задача может быть формализована как построение некоторого оператора сг :

(1)

N Р У(1, у/, Т), Ш{1, у, и, Т), РВ{1, у/, /л Г), ¥{Т) е ц(Т) е м} \ ,еЛ.,

где: Xi(Xj,jeJlC:I>i*j) - исходный вектор технико-экономических параметров ;-го проекта; - исходное множество проектов, связанных с проектом Тп - допустимый горизонт реализации программы;

- вектор технико-экономических параметров

Логически методологическая схема (рис.2) разделяется на две задачи:

1. Формирование допустимого множества проектов программы (блоки 1-2);

2. Формирование и обоснование самой инвестиционной программы (блоки 3-5).

Для решения первой задачи в диссертации предложена технология предварительного анализа и отбора проектов по совокупности их качественных и количественных характеристик, основанная как на использовании известных методов экспертных оценок, так и на разработке новых аналитических методов экономического экспресс-анализа (глава II).

Вторая задача формализуется в виде задачи математического программирования: найти значения переменных

доставляющие экстремум выбранному критерию

, при выполнении множества аналитически и

алгоритмически задаваемых ограничений и условий, где Z - булевы переменные, отражающие факт включения проекта в состав программы и момент начала его реализации, - непрерывные переменные,

определяющие объемы привлечения собственных и заемных средств, объемы погашения заемных средств соответственно.

В качестве функционала F(°) могут выступать как уже упомянутые общепринятые показатели экономической эффективности, такие как и др., (на инвестированный или собственный капитал программы), так разного рода временные и технологические показатели, например, минимум длительности осуществления программы Т —» min .

Множество аналитически задаваемых условий и ограничений G на практике может включать требования:

- к соблюдению технологических и логических взаимосвязей и условий реализации проектов:

множество технологических и логических взаимосвязей и условий

реализации проектов, - совокупность технологических и

логических взаимосвязей и условий реализации i-го проекта (временные условия, единственность выбора проекта, директивные ограничения и др.);

- к ограниченности возможности суммарного привлечения внешних источников финансирования программы (в i-й период или нарастающим итогом за t периодов), с учетом структуры источников финансирования:

g^(CC,3C+,rj,R,t)aO, со е {<,=,>}, t = \,Tn , где R - предельный уровень привлечения внешних источников (в i-й период или нарастающим итогом за t периодов), т] - предельный уровень соотношения собственных и заемных источников, определяемый условиями предоставления заемных

средств, - совокупность требований к объему и структуре

финансирования;

- к ограниченности возможности финансирования программы из собственных средств (в ?-й период или нарастающим итогом за ?

периодов): gcc{CC,CC,t)<0, * = 1,Гл,где СС - предельный уровень

привлечения собственных средств, gcc(0) - совокупность требований к объемам финансирования из собственных средств;

- к динамике и величине потока чистых платежей и формируемых на его

основе показателей эффективности: Ф{ИСРТ1[2), / = 1,ТП) соО,

<ие {>,=,<}, где Ф(°) - вектор функция левых частей ограничений на

показатели эффективности, динамику или величину потока чистых

платежей, - поток чистых платежей для инвестированного капитала

;-го проекта в 1-й период; т - относительный период реализации проекта, отсчитываемый с момента начала его реализации.

Множество алгоритмически задаваемых условий и ограничений С обычно включает:

условие обеспечения финансовой реализуемости программы:

Хсад ^^.г < е1 ,СС,,ЗС+1 ,ЗС~1,/(о)) > О, / = 1 ,ТП ,где

сальдо потоков денежных средств по операционной, инвестиционной и финансовой деятельности, /(о) - входящие в уравнение денежного потока алгоритмически задаваемые функции, связанные с особенностями учета обслуживания заемных средств (расчета процентов по кредитам /о(°), амортизации капитализированных процентов , уплаты налога на

имущество /гО5));

- требования к соблюдению условий привлечения, погашения и

обслуживания заемных средств: §а{ЗС~ ,0,ЗС+, ( = 1,ТП> где Б -функция долга, определяемая схемой привлечения, погашения и

обслуживания заемных средств, - совокупность требований к

реализации схемы финансирования (согласованность объемов привлечения, погашения и обслуживания заемных средств, директивные требования погашения кредитов, в том числе зависящие от сроков завершения программы и др.);

- требования к значениям финансовых и экономических показателей эффективности программы, формируемых на основе потока платежей по

операционной, инвестиционной и финансовой деятельности:

сое {>,=,<}, где Ф'(°) - вектор-функция левых частей ограничений на финансовые и экономические показатели.

Сложность описанной задачи (решаемой на этапах 3-5, рис.2) обуславливается наличием как аналитически, так и алгоритмически задаваемых функций и ограничений, а также необходимостью детального учета динамики финансовых потоков отдельных проектов. Для ее решения в диссертации предлагается использовать оптимизационно-имитационный подход, в рамках которого разрабатываются методы постановки и формализованного описания задач оптимального выбора состава и очередности реализации проектов программы (с учетом аналитически задаваемых условий и ограничений О), имитационные модели финансовых потоков (для учета алгоритмически задаваемых условий и

ограничений ), итеративные методы координации в процессе формирования согласованного решения (глава III).

В главе I также определяется необходимость разработки соответствующей системы информационного обеспечения для практической реализации предложенной методологии, вопросы построения которой и практические примеры рассматриваются в главе IV.

В главе II предложена общая технология предварительного анализа и отбора инвестиционных проектов для включения в программу (этапы 1-2, рис. 2), в рамках которой: описана методика формирования рейтинга проектов по качественным и количественным характеристикам, способы построения комплексного показателя их оценки, разработаны и исследованы новые аналитические методы экономического экспресс-анализа проектов, доказаны теоретические утверждения, обосновывающие корректность выводов и достоверность полученных результатов [4,5].

На этапе предварительного анализа и отбора инвестиционных проектов для включения в программу на практике учитываются как качественные (соответствие генеральной цели программы, возможностям предприятия, наличие рыночного потенциала и т.д), так и количественные (чистый дисконтированный доход, внутренняя норма прибыли) характеристики. Общая технология предварительного отбора проектов, предложенная в диссертационной работе, представлена на рис.3. Для формирования рейтинга проектов по качественным характеристикам предложено использовать методы экспертных оценок, в частности метод ранжирования.

Формирование рейтинга по количественным характеристикам /? потребовало разработки и исследования новых методов экономического

экспресс-анализа, позволяющих без детального моделирования и трудоемких расчетов сформировать в аналитическом виде совокупность приближенных оценок интегральных показателей эффективности каждого проекта.

Рис.3

Формирование комплексной оценки по качественным и количественным характеристикам Н(а,/3) основано на использовании сверток различного вида (аддитивных, мультипликативных и др.) в зависимости от специфики конкретного исследования, определяющей относительную важность частных оценок а и р. Окончательное формирование допустимого множества проектов (рис. 3) для включения в программу I осуществляется классическими методами «cash flow» анализа на сформированном «эффективном» множестве проектов /(у).

Основой разработки методов экономического экспресс-анализа является формирование приближенных оценок показателей экономической

эффективности на базе построения агрегированных потоков чистых платежей ЫС¥, описываемых с помощью основных производственных параметров и параметров экономического окружения проекта. Такой подход характеризуется небольшим объемом требуемых исходных данных, простыми алгоритмами расчетов, незначительными затратами ресурсов и времени, что особенно важно на предварительном этапе отбора проектов.

При разработке методов экспресс-анализа в диссертации (см. рис.4) исследовались проекты реального сектора экономики, характеризующиеся конвенциальным потоком чистых платежей произвольного вида (общий случай, рис. 4.а) и проекты, характеризующиеся наиболее часто встречающимися на практике видами потока чистых платежей (типовые случаи 4 Ь^), где: Iс - длительность инвестиционной фазы проекта; Д? -время выхода проекта на номинальную мощность; Т - время функционирования проекта при номинальной мощности.

Для проектов первого типа (рис.4а) получены верхние и нижние граничные оценки интегральных показателей эффективности. Так, например, выражения для оценки значения внутренней нормы прибыли ЖК

снизу IRR и сверху IRR имеют вид:

период планирования». Например, условие С,БеТп,

0>С, со е {>,=}, Я 6 / позволяет накладывать ограничение на момент завершения g-гo проекта на отрезке времени [С, В\, где Ье - длительность g-гo проекта.

Ограничения по технологии и организации развития формализуют условия, накладываемые на очередность развития и состав проектов, включаемых в программу и эффективно применяются для задания взаимосвязей между моментами начала реализации, окончания инвестиционной фазы и завершения проектов, для учета факта включения в программу взаимосвязанных и/или исключения альтернативных

проектов и д.р. Так, ограничение + В, 0 <АйТп,

предназначено для задания очередности реализации этапов инвестиционных проектов /и где А и В временные интервалы, отражающие требования к разнице моментов начала реализации проектов.

Ограничения на структуру и динамику денежных потоков и потоков чистых платежей накладываются на характеристики денежных потоков по видам деятельности: инвестиционной, операционной и финансовой.

Например, ограничение ^ ¿■^■^г "г1,»-г+1 в>Ь±АЬ-(1—С), со е {¿,>},

£ = С, ¿>, Б > С, дает возможность учитывать требования к динамике потока чистых платежей, где Ь и АЬ - параметры, задающие значение величины денежного потока на временном периоде С и динамику его изменения соответственно.

Группа формализованных критериев оптимальности позволяет отражать и конкретизировать важнейшие цели реализации инвестиционной программы (повышение уровня капитализации, повышение рентабельности хозяйственной деятельности, ускорение развития и др.). Так, например,

выражение

позволяет формализовать

основной критерий экономической эффективности инвестиционной программы - максимизация величины чистого дисконтированного дохода.

Разработанная в главе базовая совокупность формализованных критериев и ограничений является основой построения различных моделей

оптимизации, отличающихся объемом, структурой и целевой направленностью. Такой подход обеспечивает гибкость моделирования и широкие возможности решения задач формирования инвестиционных программ развития технико-экономических систем различного типа и назначения. В диссертации приведены примеры формализованных моделей, разработанные на основе базовой совокупности критериев и ограничений и предназначенные для решения конкретных задач оптимизации.

Состав и структура инвестиционной программы, сформированные с помощью ОМ, используются в качестве исходных данных имитационного моделирования (рис.5). Имитационная модель (ИМ) обеспечивает построение финансовых потоков, возникающих в процессе реализации сформированной программы. Она предназначена для анализа ее финансовой реализуемости, формирования и корректировки детальной схемы финансирования (динамики привлечения, возврата и обслуживания заемных средств с учетом собственных источников и возможностей реинвестирования). Для этого в ней определяется минимально необходимая для каждого периода планирования дополнительная потребность в финансировании, соответствующая реальной схеме привлечения и обслуживания долга. Переменными в ИМ являются объемы погашения долга ЗС и уточненные потребности во внешнем финансировании ДСС и АЗС*. В состав ИМ включается основное уравнение денежного потока

,все алгоритмически

вычисляемые функции и ограничения, а также ограничения, связанные с возвратом долга. Условие финансовой реализуемости в ИМ имеет вид:

У (СУ/О)—АС/у'(о)) >0,1 = \,Тп . Подбор схемы внешнего финансирования

осуществляется в итеративном режиме, где на каждом шаге уточняется схема финансирования, обеспечивающая покрытие процентов и долга (а следовательно, и выполнение условия финансовой реализуемости). Процесс продолжается до тех пор, пока не будет выполнено условие финансовой реализуемости, либо определен текущий дефицит внешнего финансирования и установлена необходимость в изменении состава проектов или сроков начала их реализации (т.е. в корректировке ОМ).

Взаимодействие моделей осуществляется следующим образом (рис.5): на основе полученных с помощью ОМ значений переменных

определяются элементы потока денежных средств о), 1 — которые вместе с полученными оценками СС И ЗС* передаются в ИМ для детального моделирования финансовых потоков (уравнение С^(<>)). В ИМ определяются и одновременно рассчитываются значения

алгоритмически задаваемых функций /o(0),/i(°)>./2(0) • Далее по этим найденным значениям в ОМ уточняются правые границы условия финансовой реализуемости и процесс повторяется. Таким образом, связь между моделями осуществляется по переменным и общему ограничению на финансовую реализуемость.

В диссертации проведены теоретические и экспериментальные исследования, обосновывающие сходимость описанной итеративной схемы корректировки в процессе формирования согласованного планового решения.

В главе IV предложены состав и структура автоматизированной системы информационно-алгоритмической поддержки процесса формирования и финансово-экономического анализа инвестиционных программ, даны практические рекомендации по использованию стандартных пакетов прикладных программ для построения ее функциональных модулей, рассмотрены примеры практической реализации разработанных в диссертации моделей и методов [7].

Эффективная реализация разработанной в диссертации единой методологии формирования и финансово-экономического анализа инвестиционных программ (рис.2) невозможна без создания соответствующей автоматизированной системы информационно-алгоритмической поддержки на основе широкого использования современных компьютерных технологий и прикладного программного обеспечения. В главе предложена общая схема построения такой системы, состав и структура которой приведены на рис.6. Данная система обеспечивает автоматизацию процессов ведения и поддержки базы данных инвестиционных проектов, их комплексной оценки, финансового анализа и формирования (на отобранном экспертами поле проектов) оптимальных вариантов инвестиционной программы и др., что позволяет существенно повысить оперативность и качество сбора, обработки и анализа информации, необходимой для подготовки инвестиционных программ и принятия управленческих решений по их реализации.

На основе проведенного обзора и анализа возможностей стандартных пакетов прикладных программ в диссертации разработаны практические рекомендации по их использованию в составе функциональных модулей системы информационно-алгоритмической системы поддержки процесса формирования и финансово-экономического анализа инвестиционных программ (рис.6). Так, например, в подсистеме «Финансовый анализ» предлагается использовать такие широко распространенные пакеты, как ТЭО-ИНВЕСТ, Project Expert, Альт-инвест, а в подсистеме «Оптимизация инвестиционной программы» - PSP с расширением XPRESS Solver Engine, Global Optimization, Evolver и др., обладающие богатыми возможностями оптимизации. Для решения практических задач в диссертации

использованы ТЭО-ИНВЕСТ, оптимизационная платформа PSP v.5.0 расширением XPRESS Solver Engine v.5.5, Excel.

Рис.6

В качестве примера практической реализации теоретических и прикладных результатов диссертации в главе рассматривается задача разработки и обоснования инвестиционной программы развития нефтяного сектора условного региона, обладающего возможностью хозяйственной деятельности во всех звеньях производственно-технологического цикла -от добычи нефтяного сырья до реализации нефтепродуктов с выходом на сопутствующие отрасли и сферы деятельности.

Содержательно задача заключалась в следующем: на исходном множестве I, состоявшем из 50 проектов и включавшем как независимые, так и взаимосвязанные и альтернативные проекты, необходимо было сформировать сбалансированную и финансово-реализуемую инвестиционную программу, обеспечивающую максимальную величину чистого дисконтированного дохода на собственный капитал и удовлетворяющую ряду требований, обусловленных существующими взаимосвязями между проектами, структурой и динамикой денежных потоков, возможностями инвестирования, директивными решениями и другими факторами. К числу основных требований относились, например, такие как: разработка месторождения и эксплуатация продуктивного пласта с использованием водонапорного или газонапорного режимов являются

альтернативными проектами; планируемый момент начала эксплуатации нефтехимического предприятия должен наступать не ранее момента начала эксплуатации нефтеперерабатывающего завода; соотношение объемов собственных и заемных средств в структуре финансирования программы должно соответствовать существующим нормам деловой практики, и др.

Сначала, в рамках предложенной в главе II технологии предварительного отбора проектов с использованием разработанных методов экспресс-анализа на множестве из 50 проектов было сформировано допустимое множество проектов-кандидатов на включение в программу / с: I, состоящее из 9 проектов. На рисунке 7 в процентном отношении отражено количество отклоненных (на каждом этапе технологии отбора) и оставшихся в рассмотрении проектов.

18% ^лйШЯк 12% ^

/ у^ЩЯвк Л [ Этап экспертных оценок

■ Этап экономического экспресс-анализа

20% з Этап комплексной оценки

Этап детального финансов»

экономжсский анализа

Ш Множество допустимых проектов программы

34% '

Рис.7

Затем, для решения задачи формирования и финансово-экономического анализа инвестиционной программы на основе результатов главы III были построены соответствующие оптимизационная и имитационная модели, учитывающие: цель формирования программы; ресурсные, логические и технологические требования и ограничения (задаваемые в аналитическом виде); условия и ограничения нормативно-законодательного характера (задаваемые алгоритмически), определяющие функции расчета процентов по кредитам /о(°), амортизации капитализированных процентов ./¡(°), уплаты налога на имущество

/2(°)-

В результате проведения итеративных расчетов (три итерации до получения согласованного решения) с помощью разработанных моделей была сформирована инвестиционная программа из 8 проектов, отвечающая заданным требованиям и построен ее поток чистых платежей (рис.8), обеспечивающий значение ЖРУдля собственного капитала на уровне

Рис.8

167,66 млн. у.е. Изменения значения критерия в процессе итераций

(А = 1,3) приведены в таблице 2 и отражены графически на рис. 9, где динамика изменения значения критерия в оптимизационной модели показана жирной прерывистой линией, корректировка значения критерия в имитационной модели - жирной непрерывной линией, а тонкими прерывистыми линиями со стрелками обозначен ход итеративного процесса.

Табл. 2

k=1 ОМ1 227 Промежуточный результат

ИМ1 179,7803 Решение не совместно

k=2 ОМ2 212,6 Промежуточный результат

ИМ2 167,6621 Решение совместно

k=3 ОМЗ 212,6 Промежуточный результат

ИМЗ 167,6621 Решение совместно

С целью исследования достоверности полученного решения были также проведены дополнительные расчеты, в которых были сделаны допущения, позволяющие свести алгоритмически задаваемые функции /(о) к аналитическому виду. Это позволило формализовать задачу в единой постановке как задачу математического программирования и получить глобально оптимальное решение.

При этом был получен аналогичный состав программы и построен поток чистых платежей, обеспечивающий значение ЫРУ для собственного капитала (глобальный оптимум) на уровне 174,64 млн. у.е. (штрих-двойной пунктир на рис.9).

Полученное (при сделанных допущениях) отклонение значения критерия 3,8% свидетельствует о достаточной (для практического использования) точности разработанной итеративной процедуру решения задачи формирования и финансово-экономического анализа инвестиционных программ.

Рис.9

Практическая значимость полученных в диссертации результатов также подтверждена их эффективным внедрением при решении задач инвестиционного проектирования в различных отраслях экономики (нефтепереработка, строительные материалы).

В заключении сформулированы основные выводы и результаты, полученные в диссертационной работе.

В приложениях приведены доказательства сформулированных в диссертации теоретических утверждений и акты, подтверждающие практическое внедрение полученных результатов.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ 1. На основе проведенных исследований и обобщения опыта работ в области инвестиционного проектирования впервые преложен единый методологический подход, разработаны модели, методы и алгоритмы решения задач управления и принятия решений при формировании и финансово-экономическом анализе инвестиционных программ с учетом ресурсных, логических, технологических и др. взаимосвязей входящих в них проектов.

2. На основе предложенного методологического подхода разработана общая технология сравнительного анализа и предварительного отбора инвестиционных проектов, с учетом совокупности их качественных и количественных характеристик, предназначенная для формирования допустимого множества проектов программы.

3. В рамках предложенной технологии разработаны количественные методы экономического экспресс-анализа инвестиционных проектов, позволяющие в аналитическом виде формировать приближенные оценки интегральных показателей эффективности (NPV, IRR) без детального моделирования финансовых потоков. Исследована погрешность разработанных методов и предложен способ повышения точности оценок. Доказаны теоретические утверждения, обосновывающие корректность выводов и достоверность, полученных результатов.

4. Разработан комплекс взаимосвязанных моделей, включающий модель оптимизации состава и очередности реализации проектов программы и имитационную модель возникающих финансовых потоков, обеспечивающий формирование согласованных управленческих решений. Разработаны и обоснованы итеративные процедуры корректировки моделей в процессе формирования согласованного решения.

5. Разработана базовая совокупность формализованных критериев и ограничений, предназначенная для использования в рамках комплекса моделей при постановке и решении конкретных задач оптимизации инвестиционных программ различного объема, структуры и целевой направленности.

6. Предложены состав и структура автоматизированной системы информационно-алгоритмической поддержки процесса формирования и финансово-экономического анализа инвестиционных программ. Даны практические рекомендации по использованию стандартного прикладного программного обеспечения.

7. Теоретические и прикладные результаты диссертационной работы внедрены при формировании и обосновании инвестиционных программ в НИЦ НК «ЛУКОЙЛ» и ООО «Феникс-2». Внедрение полученных результатов позволило значительно повысить оперативность и качество принимаемых управленческих решений, а также получить существенный экономический эффект (4,7 % от общего объема капитальных вложений).

Список основных публикаций по теме диссертации: 1. Юрченко С.С. Методология формирования и оценки совокупности инвестиционных проектов / Проблемы управления безопасностью сложных систем: Тр. IX межд. конф. / Под ред. Н.И. Архиповой, В.В. Кульбы, М.: РГТУ,2001.

IRR = max

J>CFr

t=T„„+i T

* ипл

Zl^l

T=]

Г -1

* по 1

«■-Г.» +1

r=l

т=Г„„.+1

r=l

2 ( т т Л 1 пр 1 шш TNCFr-T\NCFr\

(Тинв+Тпр + 1)(Т„р-Тит) max NCFr-Tum (ТШ1Й+1) min \NCFr\

(2)

/ТУ? = min

1+'

max NCF

,. r=7'„ „.+l

*» r

-i;

max NCFT

r=l

(3)

T = t+t ■

-1 «IH»

где: NCFt - поток чистых платежей проекта в п ^ рп„ wtc. о Äi д Г ;

пр

tp - длительность достижения критической точки (уровня

мощности, при котором NCFT = О).

На основе проведенных исследований и анализа большого числа реальных инвестиционных проектов в диссертации показано, что на практике динамика потока чистых платежей на инвестиционной фазе с достаточной степенью общности может быть представлена функциями распределения затрат типа: «прямоугольник» (равномерные инвестиции), «треугольник» (сначала возрастающие, а затем убывающие инвестиции) и «трапеция» (рост, стабилизация и снижение инвестиций), а на эксплутационной фазе — равномерным распределением (рис. 4 b-d).

Для типовых функций распределения затрат конкретизированы верхние и нижние оценки интегральных показателей эффективности (NPV, IRR) вида (2)-(3), а также получены аналитические выражения их приближенных значений. Для проектов, характеризующихся равномерным распределением инвестиций (рис. 4b), они имеют вид:

(4)

где: г - норма чистой прибыли, К - суммарный объем инвестиционных

вложений, 5 - норма дисконт М(Т) = -

-Т7г> Р И

(1 + 1/Г)(Г + 1)1ЛГ Д* > 1 и М(Т) = 1 при 0 5 М < 1.

В диссертации доказан ряд теоретических утверждений, обосновывающих корректность выводов и достоверность полученных результатов. Теоретически и экспериментально исследована погрешность разработанных приближенных методов экономического экспресс-анализа. Проведены исследования и предложены способы повышения точности приближенных оценок. Так, например, уточненное выражение для приближенного значения внутренней нормы прибыли (5) имеет вид (6).

(6)

В таблице 1 отражены результаты экспериментальных исследований

Табл. 1

3 4 5 5 3 4 5

Л! 1 1 1 1 0 0 0

Т 20 20 20 15 20 20 20

г 0.1 0.1 0.15 0.2 0.2 02 0.2

приближенное значение 1КК0 0110115 0.10497 0.126974 0.153149 0.205071 0.189207 0.176079

уточненное приближенное значение 1ЯЯ1 0.106624 0.100965 0.125506 0.150972 0.20093 0.184534 0.170935

истинное значение ШЯ* 0.105917 0.100063 0.125256 0.150672 0.200608 0.184054 0170378

относительная погрешность приближения ТЯЯ, 3.96% 4.90% 1.37% 1.64% 2.22% 2.80% 3 35%

относительная погрешность приближения 1ЯЯ1 0.67% 0.90% 0.20% 0.20% 0.16% 0.26% 0.33%

для реальных инвестиционных проектов. В ней приведены: параметры проектов значения нормы прибыли - (истинные значения,

полученные классическим методом «cash flow» анализа), IRRS (приближенные значения, полученные по формуле (5)), IRR, (уточненные приближенные значения, полученные по формуле (6)); величины погрешности IRR„ И IRR, , относительно IRR* - и ^ соответственно.

В целом, полученные в главе результаты обеспечивают практическую реализацию процесса предварительного анализа и формирования

для включения в инвестиционную

допустимого множества проектов программу (рис. 2, этапы 1-2).

В главе III разработан и исследован комплекс взаимосвязанных моделей и методов их взаимодействия, обеспечивающий формализацию, алгоритмизацию и решение широкого класса задач формирования и финансово-экономического анализа инвестиционных программ, состоящих из совокупности взаимосвязанных проектов (рис.2, этапы 3-5) [6,7].

В основу построения комплекса (рис.5) положен оптимизационно-имитационный подход, предполагающий построение взаимосвязанных оптимизационных и имитационных моделей.

Оптимизационная модель (ОМ) предназначена для определения состава и порядка реализации проектов программы, а также оценки объемов привлечения собственных и заемных средств. В ОМ входят критерий и набор аналитически задаваемых условий и ограничений. В качестве переменных задачи выступают булевы переменные Z, непрерывные переменные СС (объемы привлечения собственных средств) и ЗС* (объемы привлеченных заемных средств). При этом связующим с имитационной моделью ограничением является условие финансовой реализуемости, отражающее накопленное сальдо денежного потока по всем видам деятельности. Значения алгоритмически задаваемых функций и объемы погашения долга (получаемые в результате имитационного моделирования) фиксируются и переносятся в правую часть неравенства:

где: CF,'(o) - поток денежных средств в t-й период, формируемый без учета погашения и обслуживания долга; ÄCT*J'(°) - полученная из имитационной модели оценка средств в t-й период, необходимых для погашения (ЗС/) и обслуживания скорректированного долга с

учетом уточненных потребностей в финансировании причем в /¡(У) входят как сама функция обслуживания долга (/о(°)), так и функции дополнительных доходов и расходов связанных с

капитализацией процентов, накопленных на инвестиционных фазах проектов.

Рис.5

Для практической реализации ОМ (с учетом результатов главы I) разработана и формализована базовая совокупность основных критериев и ограничений, встречающихся в практике инвестиционного проектирования (более 40 критериев и ограничений).

По своему функциональному назначению базовая совокупность условий и ограничений задачи оптимизации предназначена для учета широко круга требований к реализации программы и разбивается на несколько основных групп: директивные условия; ограничения по технологии и организации развития; ограничения на структуру и динамику денежных потоков и потоков чистых платежей.

Директивные условия позволяют формализовать условия типа «не позже», «не ранее», «на заданном отрезке времени», «точно в назначенный

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. В современных экономических условиях структурной перестройки, интенсификации производства и создания крупных распределенных технико-экономических систем сложной структуры существенно возрастают требования к управлению их развитием и функционированием. Все большее значение приобретают: ориентация на высокоэффективные виды деятельности, обеспечение необходимых темпов роста, диверсификация товарной продукции, повышение ее качества, позиционирование на перспективных сегментах рынка и другие стратегически важные направления развития. Основой их реализации является эффективное вложение средств в те или иные инвестиционные проекты. В первую очередь это относится к инвестиционной деятельности в реальном секторе экономики (новое строительство, приобретение целостных имущественных комплексов, реконструкция производства, модернизация технологических процессов и др.), предполагающей формирование портфелей взаимосвязанных инвестиционных проектов, разработку, анализ и оптимизацию инвестиционных программ их осуществления. Методологические принципы, методики и вычислительные методы коммерческого финансово-экономического анализа при инвестиционном проектировании в последние годы получили широкое распространение и аккумулировались в виде самостоятельного научно -практического направления технико-экономических исследований. Крупный вклад в развитие теории и практики инвестиционного проектирования внесли труды многих отечественных и зарубежных ученых (Behrens W., Black F., Hawranek P., Scholes M., Бурков В.Н., Карибский A.B., Косов В.В., Лившиц В.Н., Мазур И.И., Новиков ДА, Смоляк СА, Цвиркун А.Д., Шапиро В.Д., Шахназаров А.Г. и др.). Однако, полученные к настоящему времени теоретические и прикладные результаты в данной области ориентированы, в основном, на коммерческий анализ инвестиций и управление реализацией отдельных инвестиционных проектов. Все это определяет актуальность выполненных в диссертации исследований, направленных на разработку комплексной методологии формализации, алгоритмизации и решения задач формирования и финансово-экономического анализа инвестиционных программ, состоящих из совокупности взаимосвязанных проектов.

Исследования и разработки по теме диссертационной работы выполнялись в соответствии с Планом фундаментальных и поисковых исследований ИПУ РАН им. В.А. Трапезникова в рамках следующих тем: «Исследование и разработка методологии и автоматизированных средств информационно-алгоритмического обеспечения процессов финансового планирования в нпг*грг'р"т"1ШТП|' ™НШНИЯГ" Qfp^n-mren о- [<_()Д К| [ ]>Д1 [

реализации гранитных блоков (карьеры Пудожского района Республики Карелия).

Внедрение полученных результатов позволило значительно повысить оперативность подготовки и качество управленческих решений, а также получить существенный экономический эффект (4,7% от общего объема капитальных вложений), что подтверждено соответствующими актами.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Международной конференции «Проблемы управления безопасностью сложных систем» (Москва 2001, 2002), Международной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (Ростов на Дону, 2003), семинарах Института проблем управления им. В.А Трапезникова РАН, а также на совещаниях специалистов Научно-исследовательского центра НК «ЛУКОЙЛ».

Публикации. По теме диссертации автором опубликовано 7 печатных работ.

Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, 2-х приложений, содержит 156 стр. основного текста, 42 рисунка, 19 таблиц, список литературы из 185 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснованы актуальность темы, выбор цели, объекта и направлений исследований, описаны структура работы, приведены основные положения, выносимые на защиту.

В главе I проведены обзор, анализ и классификация исследований в области финансово-экономического анализа и оценки эффективности инвестиций, сформулирована и формализована общая задача формирования и финансово-экономического анализа инвестиционной программы, состоящей из совокупности взаимосвязанных проектов, предложена единая методология решения поставленной задачи, определены задачи, требующие проведения дальнейших исследований [13].

Как показали проведенные исследования, формирование и обоснование инвестиционной программы представляет собой сложный многоэтапный процесс, с активным участием ЛПР, требующий использования как формальных, так и неформальных методов исследования.

В самом общем виде содержательная постановка этой задачи заключается в следующем (рис.1):

• на исходном множестве имеющихся проектов I необходимо сформировать «эффективное» множество проектов-кандидатов на включение в инвестиционную программу (допустимое

множество проектов);

граничные оценки и приближенные значения интегральных показателей эффективности (чистый дисконтированный доход, внутренняя норма прибыли) инвестиционных проектов;

• разработаны методы формализованного описания базовой совокупности критериев и ограничений, обеспечивающей решение широкого спектра задач оптимизации состава и очередности реализации проектов при формировании инвестиционной программы;

• предложены, исследованы и обоснованы итеративные методы корректировки результатов моделирования в процессе формирования согласованных управленческих решений;

• предложены состав и структура системы информационно-алгоритмической поддержки процесса формирования и финансово-экономического анализа инвестиционных программ, даны практические рекомендации по ее построению.

Методологическая новизна работы связана с использованием нового формализованного подхода к финансовому проектированию, позволяющего расширить класс решаемых задач, обеспечить комплексность и сбалансированность решений и облегчить их интеграцию с другими задачами планирования и управления развитием технико-экономических систем.

Практическая ценность. Проведенные в диссертации исследования и полученные результаты составляют методическую и алгоритмическую основу построения систем поддержки принятия решений при формировании и обосновании инвестиционных программ развития технико-экономических систем различного типа и назначения. Разработанные подходы, модели и методы позволяют существенно повысить эффективность управленческих решений, сократить затраты и сроки их подготовки, обеспечить гибкость процесса моделирования и его информационную поддержку в изменяющихся условиях экономического окружения.

Результаты исследований доведены до внедрения конкретных практических рекомендаций, алгоритмов и программных средств.

Внедрение. Результаты теоретических и прикладных исследований, проведенных в диссертации, внедрены при решении важных практических задач инвестиционного проектирования:

• в НИЦ НК «ЛУКОЙЛ» - при создании системы обоснования и прогнозирования эффективности (комплексного анализа) инвестиционных программ Компании с учетом особенностей взаимосвязанных проектов по сектору «downstream» бизнеса;

• в ООО «Феникс-2» - при обосновании и формировании инвестиционной программы добычи, транспортировки и

3.1.3); «Разработка моделей и методов анализа и синтеза распределенных интегрированных информационно-управляющих комплексов

стратегического планирования и оперативного управления» (Комплексный проект №2454/04), а также по Плану корпоративных НИОКР ОАО «ЛУКОЙЛ» 2003г. (темы 8.4.2 и 8.4.3).

Цель работы. Целью диссертационной работы является разработка единой методологии, комплекса взаимосвязанных моделей и методов их взаимодействия, предназначенных для постановки, формализации и решения задач формирования и финансово-экономического анализа инвестиционных программ, состоящих из совокупности взаимосвязанных проектов, а также их практическое использование в системах поддержки принятия управленческих решений.

Методы исследования. Основные результаты диссертационной работы получены и математически обоснованы с использованием методов моделирования сложных технико-экономических систем, исследования операций, математического анализа, теории множеств, декомпозиции и координации, экспертных оценок, имитационного моделирования, а также путем проведения практических и экспериментальных расчетов на ЭВМ.

Научная новизна. В результате проведенных теоретических исследований, анализа и обобщения опыта решения практических задач разработки и обоснования инвестиционных мероприятий впервые предложен единый методологический подход к постановке, формализации и решению задач формирования и финансово-экономического анализа инвестиционных программ, позволяющий ставить и решать широкий класс задач инвестиционного проектирования с учетом ресурсных, логических, технологических и других взаимосвязей отдельных проектов.

На основе предложенного подхода получены следующие основные результаты:

• разработаны научно-обоснованные принципы построения, формализации и алгоритмизации комплекса взаимосвязанных оптимизационных и имитационных моделей, методов их взаимодействия, обеспечивающих формирование оптимальных сбалансированных инвестиционных программ различной целевой направленности с учетом существующих условий и ограничений;

• предложена технология предварительного анализа и отбора проектов, основанная на их комплексной оценке по совокупности качественных и количественных характеристик и направленная на формирование допустимого множества проектов для включения в состав программы;

2. Карибский А.В., Шишорин Ю.Р., Юрченко С.С. Финансово-экономический анализ и оценка эффективности инвестиционных проектов и программ. I // Автоматика и телемеханика, №6, 2003.

3. Карибский А.В., Шишорин Ю.Р., Юрченко С.С. Финансово-экономический анализ и оценка эффективности инвестиционных проектов и программ. II // Автоматика и телемеханика, №8, 2003.

4. Юрченко С.С. Экономические методы экспресс-анализа инвестиционных проектов / Управление большими системами: сборник трудов молодых ученых. в. 4 / Под ред. Д.А Новикова, М.: ИПУ РАН, 2003.

5. Юрченко С.С, Баулин И.С. Количественные методы предварительного отбора инвестиционных проектов / Проблемы управления безопасностью сложных систем: Тр. X межд. конф. ч.1 / Под ред. Н.И. Архиповой, В.В. Кульбы, М.: МПА-Пресс, 2002.

6. Юрченко С.С. Формирование оптимальной очередности реализации инвестиционной программы с учетом реинвестирования / Математические методы в технике и технологиях: Тр. XVI межд. научн. конф. т.7, Ростов н/Д: РГАСХМ ГОУ, 2003.

7. Карибский А.В., Шишорин Ю.Р., Юрченко С.С. Комплексная методология формирования и анализа инвестиционных программ развития технико-экономических систем / Труды института, том XXIII, М.: ИПУ, 2004.

Личный вклад. В [1-2] проведены обзор, анализ и классификация методов инвестиционного проектирования, поставлена в общем виде задача формирования и финансово-экономического анализа инвестиционных программ и предложена методология ее решения. В [5] предложены количественные методы экономического экспресс-анализа инвестиционных проектов. В [7] предложена технология предварительного отбора проектов, сформирована базовая совокупность критериев и ограничений, встречающихся при формировании инвестиционных программ.

Зак. 95. Тир. 100. ИПУ.

»2*2 38

314

Оглавление автор диссертации — кандидата технических наук Юрченко, Сергей Сергеевич

Ведение.

ГЛАВА I. МЕТОДОЛОГИЯ ФОРМИРОВАНИЯ И ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ИНВЕСТИЦИОННЫХ

ПРОГРАММ.

Введение.

§1.1. Проблемы и методологические основы инвестиционного проектирования.

§ 1.2. Модели и методы финансово-экономического анализа и оценки эффективности инвестиций.

§1.3. Общая формализованная постановка задачи формирования и финансово-экономического анализа инвестиционной программы.

§ 1.4. Комплексная методология формирования и финансовоэкономического анализа инвестиционной программы.

Краткие выводы.

ГЛАВА II. МЕТОДЫ ПРЕДВАРИТЕЛЬНОГО АНАЛИЗА И ОТБОРА

ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ.

Введение.

§ 2.1. Технология сравнительного анализа и предварительного отбора инвестиционных проектов.

§ 2.2. Методологические основы экономического экспресс-анализа инвестиционных проектов.

§ 2.3. Методы предварительного экспресс-анализа и оценки инвестиционных проектов (произвольный вид распределения потока чистых платежей).

§ 2.4. Методы предварительного экспресс-анализа и оценки инвестиционных проектов (типовые виды распределения потока чистых платежей).

§ 2.5. Исследование погрешности методов предварительного экспрессанализа и оценки инвестиционных проектов.

§ 2.6. Методы повышения точности оценок.

Краткие выводы.

ГЛАВА III. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ФОРМИРОВАНИЯ И ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ИНВЕСТИЦИОННЫХ

ПРОГРАММ.

Введение.

§ 3.1. Оптимизационно-имитационный подход к формированию и финансово-экономическому анализу инвестиционных программ.

§ 3.2. Методы формализации элементов оптимизационной модели.

§ 3.3. Основные типы условий и ограничений задачи оптимизации инвестиционной программы.

§3.4. Типовые критерии оптимальности инвестиционной программы.

§ 3.5. Имитационное финансово-экономическое моделирование при инвестиционном проектировании.

§ 3.6. Итеративная процедура согласования и корректировки оптимизационной и имитационной моделей.

Краткие выводы.

ГЛАВА IV. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ ФОРМИРОВАНИЯ И ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО

АНАЛИЗА ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОГРАММ.

Введение.

§4.1. Система информационно-алгоритмической поддержки процесса формирования и финансово-экономического анализа инвестиционных программ.

Введение 2004 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Юрченко, Сергей Сергеевич

Крупный вклад в развитие теории и практики инвестиционного проектирования внесли труды многих отечественных и зарубежных ученых (Behrens W., Black F.r Hawranek Р., Scholes M., Бурков B.H., Карибский A.B., Косов В.В., Лившиц В.Н., Мазур И.И., Новиков Д А., Смоляк С.А., Цвиркун А.Д., Шапиро В.Д., Шахназаров А.Г. и др.). Однако, полученные к настоящему времени = теоретические и прикладные результаты, полученные в данной области ориентированы, в основном, на коммерческий анализ инвестиций и управление реализацией, отдельных инвестиционных проектов. Все это определяет актуальность выполненных в диссертации исследований, направленных на разработку комплексной методологии формализации, алгоритмизации и решения задач формирования и финансово-экономического анализа инвестиционных программ, состоящих из совокупности взаимосвязанных проектов.

Исследования и разработки по теме диссертационной работы выполнялись в соответствии с Планом фундаментальных и поисковых исследований ИПУ РАН им. В.А. Трапезникова: в рамках следующих тем: «Исследование и разработка методологии и автоматизированных средств информационно-алгоритмического обеспечения процессов финансового планирования в интегрированных компаниях» (№330-02/30,9; Код КП РАН

3.1.3); «Разработка моделей и методов анализа и синтеза распределенных интегрированных информационно-управляющих комплексов стратегического планирования и оперативного управления» (Комплексный проект №2454/04), а также по Плану корпоративных НИОКР ОАО «ЛУКОЙЛ» 2003г. (темы 8.4.2 и 8.4.3).

Цель работы. Целью диссертационной работы является разработка единой методологии, комплекса взаимосвязанных моделей и методов их взаимодействия, предназначенных для постановки, формализации и решения задач формирования и финансово-экономического анализа инвестиционных программ, состоявших из совокупности взаимосвязанных проектов, а также их практическое использование в системах поддержки принятия управленческих решений.

Научная новизна. В результате проведенных исследований, анализа и обобщения опыта решения практических задач разработки и обоснования инвестиционных мероприятий впервые предложен единый методологический подход к постановке, формализации и решению задач формирования и финансово-экономического анализа инвестиционных программ, позволяющий ставить и решать широкий класс задач инвестиционного проектирования с учетом ресурсных, логических, технологических и других взаимосвязей отдельных проектов.

На основе предложенного подхода получены следующие основные результаты:

• разработаны научно-обоснованные принципы построения, формализации и алгоритмизации комплекса взаимосвязанных оптимизационных и оптимизационных моделей, методов их взаимодействия, обеспечивающих формирование оптимальных сбалансированных инвестиционных программ различной целевой направленности с учетом необходимых условий и ограничений;

• предложена технология предварительного анализа и отбора проектов, основанная = на их комплексной оценке по совокупности качественных и количественных характеристик и направленная на формирование допустимого множества проектов для включения в состав программы;

• в рамках предложенной технологии разработаны, исследованы и обоснованы количественные методы экономического экспресс-анализа, позволяющие в аналитическом виде формировать граничные оценки и приближенные значения интегральных показателей эффективности (чистый дисконтированный доход, внутренняя норма прибыли) инвестиционных проектов;

Методологическая новизна работы связана с использованием нового формализованного подхода, позволяющего расширить класс решаемых задач инвестиционного проектирования, обеспечить комплексность и сбалансированность решений и облегчить их интеграцию с другими задачами планирования и управления развитием технико-экономических систем.

• в ООО «Феникс-2» - при обосновании и формировании инвестиционной программы добычи, транспортировки и реализации гранитных блоков (карьеры Пудожского района Республики Карелия).

Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Международной конференции «Проблемы управления безопасностью сложных систем» (Москва 2001, 2002), Международной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (Ростов на Дону, 2003), семинарах Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, а также на совещаниях специалистов Научно-исследовательского центра НК «ЛУКОЙЛ».

Публикации. По теме диссертации автором опубликовано 7 печатных работ. Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, 2-х приложений, содержит 169 стр. основного текста, 42 рисунка, 19 таблиц, список литературы из 185 наименований.

Заключение диссертация на тему "Модели и методы формирования и финансово-экономического анализа инвестиционных программ"

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации исследованы актуальные в научном и практическом отношении вопросы построения; систем, поддержки принятия решений при формировании и обосновании инвестиционных программ развития технико-экономических различного типа и назначения.

В диссертационной работе получены следующие основные результаты:

1. На; основе проведенных; исследований и обобщения работ в области инвестиционного проектирования 1 впервые преложен единый методологический подход, разработаны модели, методы и алгоритмы решения задач управления и принятия решений ; при формировании и финансово-экономическом4 анализе • инвестиционных программ - с учетом ресурсных, логических, технологических и др. взаимосвязей входящих в нее проектов.

2. На основе предложенного методологического подхода разработана общая технология сравнительного анализа и предварительного отбора инвестиционных проектов, с учетом совокупности их качественных; и количественных характеристик, предназначенная для формирования допустимого множества проектов программы.

3. В' рамках предложенной;! технологии разработаны количественные методы экономического^ экспресс-анализа инвестиционных проектов, позволяющие в аналитическом виде формировать приближенные оценки интегральных, показателей эффективности (NPV, IRR) без: детального моделирования финансовых потоков. Исследована погрешность разработанных методов и; предложен, способ повышения; точности оценок на основе сужения области локализации истинного значения. Доказаны теоретические утверждения, обосновывающие корректность выводов и достоверность, полученных результатов.

4. Разработаны комплекс взаимосвязанных: моделей, включающий модель оптимизации состава и очередности; реализации проектов программы> и имитационную модель- возникающих финансовых потоков, обеспечивающий; формирование согласованных управленческих решений. Разработаны и обоснованы итеративные процедуры корректировки моделей в процессе формирования согласованного решения.

6. Предложены состав и структура автоматизированной системы информационно-алгоритмической поддержки процесса формирования и . финансово-экономического анализа инвестиционных программ. Даны практические рекомендации по использованию стандартного прикладного программного обеспечения.

7. Теоретические и прикладные результаты диссертационной работы внедрены при формировании и обосновании инвестиционных программ в НИЦ НК «ЛУКОЙЛ» и ООО «Феникс-2».

Внедрение полученных результатов позволило значительно повысить оперативность и качество принимаемых управленческих решений, а также получить существенный экономический эффект (4,7 % от общего объема капитальных вложений) за счет комплексного подхода к формированию программы, обеспечение ее сбалансированности, оптимизации структуры и источников финансирования.

Библиография Юрченко, Сергей Сергеевич, диссертация по теме Управление в социальных и экономических системах

1. Беренс В., Хавранек П. Руководство по подготовке промышленных технико-экономических исследований. М.: АОЗТ «Интерэксперт», 1995.

2. Виленский П.Л, Лившиц В.Н., Смоляк С. А. Оценка эффективности инвестиционных проектов: теория и практика. М.: Дело, 2001.

3. Карибский A.B., Шишорин Ю.Р., Юрченко С.С. Финансово-экономический анализ и оценка эффективности инвестиционных проектов и программ (обзор). Часть I // Автоматика и телемеханика, №6, 2003.

4. Ендовщкий Д.А. Историко-логические подходы к формированию концепции инвестиционного анализа // Уч. записки Воронеж. Гос. Университета. Экономика и менеджмент, 1998. вып. 1. с. 32-41.

5. Методические рекомендации по комплексной оценке эффективности мероприятий, направленных на ускорение научно-технического прогресса / Под ред. Львова Д.С. М.: 1998.

6. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов и их отбору для финансирования (официальное издание). М.: НПКВЦ «Теринвест», 1994.

7. Порядок разработки, согласования, утверждения и состав обоснования инвестиций в ; строительство предприятий, зданий и сооружений. СП 11-101-95 / Официальное издание. М.: Минстрой России, 1995.

8. Постановление Правительства РФ от 04.12.1995 №1189 «О мерах по финансированию реконструкции и модернизации предприятий нефтеперерабатывающей промышленности России в рамках федеральной целевой программы «Топливо и энергия»».

9. Постановление Правительства РФ от 12.11.1999 №1249 «Об утверждении Положения о предоставлении государственных гарантий под инвестиционные проекты социальной и народно-хозяйственной значимости».

10. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов (вторая редакция). М-во экон. РФ, М-во фин. РФ, ГК РФ по стр-ву, архит. и жил. Политике. М.: ОАО «НПО Изд-во Экономика», 2000.

11. Инвестиционное проектирование: практическое руководство по экономическому обоснованию инвестиционных проектов / Под ред. С.И. Шумилина. М.: Финстатинформ, 1995.

12. Ендовицкий Д.А. Комплексный анализ и контроль инвестиционной деятельности: методология и практика. М.: Финансы и статистика, 2001.

13. Липсиц КВ., Коссов ВВ. Инвестиционный проект: методы подготовки и анализа. М.: БЕК, 1996.

14. Зеллъ А. Бизнес-план: инвестиции и финансирование, планирование и оценка проектов. М.: Ось-89,2001.

15. Грибалов Н.П., Игнатьева КГ. Бизнес-план. Практическое руководство по составлению. СПб.: Белл, 1994.

16. Пособие ЭРНСТ энд ЯНГ по составлению бизнес-плана 7 Пер. с англ. М.: «Джон Уайли энд Санз», 1995.

17. Курач Л.А., Лепе Л.Н., Семенов П.М. Разработка бизнес-плана предприятия. М.: РИНКЦЭ, 1996.

18. Бизнес-план. / Под ред. Маниловского Р.Г. М.: Финансы и статистика, 1997.

19. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.К. Как написать успешный бизнес-план инвестиционного проекта. М.: ИПУ РАН, 1997.

20. ПелихА.С. Бизнес-план или как организовать собственный бизнес. М.: Ось-89, 1997.

21. Макаревич Л.М. Бизнес-план для иностранного инвестора. М.: Финпресс, 1998.

22. Карибский A.B., Шишорин Ю.Р. Бизнес-план: финансово-экономический анализ и критерии эффективности (методы анализа и оценки). Препринт М.: Ин-т проблем управления РАН, 1996.

23. Карибский A.B., Шишорин Ю.Р. Бизнес-план: финансово-экономический анализ и критерии эффективности (методология анализа). Препринт. М.: Ин-т проблем управления РАН, 1996.

24. КрувшицЛ. Инвестиционные расчеты. СПб.: Питер, 2001.

25. Янковский К.П., Мухаръ КФ. Организация инвестиционной и инновационной деятельности. СПб.: Питер, 2001.

26. Бирман Г., Шмидт С. Экономический анализ инвестиционных проектов. М.: ЮНИТИ, 1997.

27. Четыркин Е. Финансовый анализ производственных инвестиций. М.: Дело, 2001.

28. Савчук В.П., Прилипко С.И., Величко Е.Г. Анализ и разработка инвестиционных проектов. Киев: Абсолют-В, Эльга, 1999.

29. Ковалев В.В. Методы оценки инвестиционных проектов. М.: Финансы и статистика, 2002.

30. Стешин А.И. Оценка коммерческой состоятельности инвестиционного проекта. М.: Статус-Кво 97,2001.

31. Жданов В.П. Инвестиционные механизмы регионального развития. Калининград: БИЭФ, 2001.

32. JIuMumoecKuu М.А. Инвестиции на развивающихся рынках. М.: Дека, 2002.

33. Москвин В. Основы теории риска для реализации инвестиционных проектов // Инвестиции в России, №8,2001. с. 33-37.

34. Замуруев А. Время определиться в терминах: критический анализ классификации коммерческих и банковских рисков // Риск, №1, 1998. с. 33-39.

35. Азанов С.Н. Еще раз о риске. Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. М.: ВИНИТИ, №7,1999.

36. Цай Т.Н., Грабовый П.Г., Сайел М.Б. Конкуренция и управление рисками на предприятиях в условиях рынка. М.: «Алане», 1997.

37. Rowe W.D. Understanding Uncertainty // Risk Analysis, v. 14, №.5,1994.

38. Морозов Д.С. Проектное финансирование: управление рисками и страхование. М.: «АНКИЛ», 1999.

39. Шапиро В.Д., Н.И. Ильин, Лукманова И.Г. Управление проектами. СПб.: «Два ТрИ», 1996.

40. Ендовицкий Д. Коменденко С. Систематизация методов анализа и оценки инвестиционного риска// Инвестиции в России, 2001, №3, с. 39-46.

41. Ломакин М. Анализ инвестиционных проектов в условиях неопределенности // Инвестиции в России, 2000, №3, с. 43-46.

42. Филин С. Инвестиционный риск и его составляющие при принятии инвестиционных решений // Инвестиции в России, 2002, №4, с. 24-32.

43. Ендовицкий Д. Факторный анализ финансового риска в долгосрочном планировании // Инвестиции в России, 1999, №7, с. 41-45.

44. Грачева М.В. Анализ проектных рисков как эффективный инструмент повышения экономической безопасности. Финансовая математика / Под ред. Осипова Ю.М. М.: ТЕИС, 2001.

45. Волков И.М., Грачева М.В. Проектный анализ. М.: Банки и биржи. ЮНИТИ, 1998.

46. Бахрамов Ю. Сахаров А. Методы оценки рисков при составлении плана финансирования инвестиционного проекта // Инвестиции в России, 1997, №7-8, с. 41-44.

47. Ивашкина О.О., Карибский А.В., Шишорин Ю.Р. Финансово-экономический анализ инвестиционных проектов с учетом факторов риска и неопределенности // Сб. тр. ИПУ РАН, Т.7, 1999.-с. 97-107.

48. Ендовицкий Д. Оценка проектного риска: аналитические подходы и процедуры // Инвестиции в России, 2000, №9, с. 35-45.

49. Юдаков О. Методы оценки финансовой эффективности рисков реальных инвестиций в условиях неопределенности // Инвестиции в России, 1999, №3, с. 27-31.

50. Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев ЕЮ. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. М.: Финансы и статистика, 1999.

51. Чернов В.А. Анализ коммерческого риска. М.: Финансы и статистика, 1998.

52. Лукасевич И.Я. Анализ финансовых операций. Методы, модели, техника вычислений. М.: ЮНИТИ, 1998.

53. Москвин В. Временная динамика системы рисков инвестиционного процесса // Инвестиции в России, 2001, №2, с. 33-42.

54. Москвин В. Проблема оценки риска на различных этапах разработки и реализации проекта // Инвестиции в России, 2002, №2, с. 22-26.

55. Москвин В. Риски кредитования инвестиционных проектов // Инвестиции в России, №8, 1999. с. 25-34.

56. Березовская Е.А., Крюков C.B. Оценка эффективности инвестиционного проекта в условиях инфляции // Вест. Ростов. Гос. экономической Академии, 2000, №1(11), с. 7072.

57. Конопляник А., Лебедев С. Анализ рисков финансирования нефтегазовых проектов. Рейтинговая оценка рисков // Инвестиции в России, 2001, №9, с. 36-42.

58. Москвин. В. Анализ риска реализации инвестиционного проекта // Инвестиции в России, 2001, №3, с. 29-38.

59. Рэдхэд К, Хьюис М. Управление финансовыми рисками. М.: ИНФРА-М, 1996.

60. Патрушева Е. Управление производственными и финансовыми рисками предприятий //Инвестиции в России, 2002, №1, с. 35-38.

61. Boyle H.F., Sehenck G.K. Investment Analysis: US Oil and Gas Producers Score High in University Survey / Proc. Hydrocarbon Economics and Evaluation Symposium. Dallas, 1985.

62. Четыркин E.M. Методы финансовых и коммерческих расчетов. M.: Дело Лтд., 1995.

63. Ковалев В.В. Финансовый анализ. М.: Финансы и статистика, 1997.

64. Хори ВанДж. К Основы управления финансами. М.: Финансы и статистика, 1996.

65. Буров A.B. Управление произвольным потоком платежей на основе показателя обобщенной внутренней нормы доходности // Межд. конф. по проблемам управления. М.: Фонд «Проблемы управления», 1999, т.2, с. 193-194.

66. Калугин В.А. Проблемы анализа и оценки денежных потоков при определении критерия NPV // Сб. докл. 410. Промышленность стройматериалов и стройиндустрия, энерго и ресурсо сбережение в условиях рыночных отношений. Белгород, 1997. с. 121123.

67. Смоляк С.А. Три проблемы теории эффективности инвестиций // Экономика и математические методы, 1999, т.35, №4, с. 87-104.

68. Ованесов А., Четвериков В. Поток платежей. МЭНД мощное оружие аналитика // Рынок ценных бумаг, 1997, №12,.

69. Бланк И.А. Управление формированием капитала. К.: «Ника-Центр», 2000.

70. Дегтярев М. Выбор схемы финансирования капитальных вложений: лизинг или кредит //Инвестиции в России, 2000, №10, с.39-40.

71. Руднев Ю., Саприцкий Э„ Николаев В. Моделирование лизинговых проектов // Инвестиции в России, 1998, №2, с. 38-42.

72. Ершова И. Новый способ реализации долгосрочных инвестиционных проектов: финансирование на условиях взаимопоставок // Инвестиции в России, 1997, №3-4, с. 4549.

73. Цвиркун А., Карибский А., Шишории Ю. Адекватный анализ бюджетной эффективности инвестиционных проектов // Инвестиции в России, 1996, №7-8, с. 47-56.

74. Кузнецов O.A., Лившиц В.Н. Структура капитала. Анализ методов её учета при оценке инвестиционных проектов // Экономика и математические методы, 1995, №4, с. 12-31.

75. Как рассчитать эффективность инвестиционного проекта. Расчет с комментариями. М.: Ин-т промышл. развития (Информэлектро), 1996.

76. Карибский A.B., Молчанов А.П., Шишорин Ю.Р. Вопросы соотношения чистого дисконтированного дохода для инвестиционного и собственного капиталов проекта // Сб. трудов ИПУ РАН, 1999, т.7, с. 86-96.

77. Карибский A.B., Молчанов А.П., Шишорин Ю.Р. Аналитические методы исследования финансовых потоков проектов реструктуризации предприятий на предпроектной стадии инвестиционного анализа. Финансовая математика / Под ред. Осипова Ю.М. М.: ТЕИС, 2001.

78. Блачев Р., Гусев В. Оптимизация схемы финансирования инвестиционных проектов // Инвестиции в России, 1999, №12, с. 34-40.

79. Блачев Р., Гусев В. Описание денежных потоков при разработке схем финансирования инвестиционных проектов // Инвестиции в России, 2002, №2, с. 27-29.

80. Бахрамов Ю., Сахаров А. Программа снижения налогового давления на инвестиционный проект // Инвестиции в России, 1997, №3-4, с. 42-44.

81. Саприцкий Э., Руднев Ю. Новые возможности оптимизации амортизационной политики предприятия // Инвестиции в России, 1998, №4, с. 35-36.

82. Карибский А.В, Рязанов КВ., Сорокин JI.P. Методология и практика разработки бизнес-планов реконструкции предприятий химико-технологического типа. Препринт. М.: ИПУ РАН, 1998.

83. Логинов В. Простые критерии экономической эффективности инвестиционных проектов в области энергосбережения//Инвестиции в России, 1999, №10, с. 24-27.

84. Еремин Д. Метод корректировки затрат при оценке экономической эффективности газонефтяных месторождений // Инвестиции в России, 2001, №4, с. 42-45.

85. Карибский A.B., Шишорин Ю.Р. Бизнес-план: финансово-экономический анализ и критерии эффективности (методы анализа и оценки). Препринт М.: Ин-т проблем управления РАН, 1996.

86. Щербаков А. Оценка инвестиционных проектов, осуществляемых на действующем предприятии // Инвестиции в России, 2001, №10, с. 45-46.

87. Максименко Ю., Горкина И. Инвестиционный проект: оценка воздействия на окружающую среду // Инвестиции в России, 1998, №5, с. 33-39.

88. Ильина И. Экономическая эффективность инвестиций, направленных на мероприятия. по экологизации производства // Инвестиции в России,- 2002, №1, с. 43-47.

89. Тренев В.Н., Магура М.И., Леонтьев C.B. Управление человеческими ресурсами при реализации проектов. М.: ПРИОР, 2002.

90. Москвин В. Психологический аспект принятия инвестиционного решения // Инвестиции в России, 2002, №5, с. 26-31.

91. Бреши Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов. М.: Тройка-Диалог, 1997.

92. Уотшем Т., Паррамоу К. Количественные методы в финансах. М.: ЮНИТИ, 1999.

93. Ширяев А.Н. Основы стохастической финансовой математики. М.: ФАЗИС, 1998.

94. Black F,. Scholes M. The Pricing of Options and Corporate Liabilities // J. Political Econ., May, 1973, p. 637-659.

95. Cox J. C., Ross S. A., Rubinstein M. Option Pricing: a Simplified Approach // J. Financial Econ., Sept., 1979, p. 229-263.

96. Brennan M. and Schartz E. Evaluating Natural Resource Investment // J. Business, 1985, v.58, n.2, p.135-157.

97. Sheridan Titman. Urban Land Prices Under Uncertainty // Amer. Econ. Rev. 1985, June, p. 505-514.

98. Maid S„ Pindyck R. Time to Build, Option Value and Investment Decisions // J. Finan. Econ., 1987, n.18, p. 7-27.

99. Gordon Sick. Capital Budgeting with Real Options. Monograph Series in Finance and Economics // N. Y.: Stern School of Business, New York University, 1990.

100. Dents Kevich P., Salkin G. Valuation of Real Projects Using Option Pricing Techniques // OMEGA Int. J. Management Sci., 1991, v. 19, n.4, p. 207-222.

101. Trigeorgis L. Real Options: An Overview. Real Options in Capital Investments: Models, Strategies and Applications. Westport: Praeger Publisher, Conn., 1995. p. 1-28.

102. Trigeorgis L. Real Options: Managerial Flexibility and Strategy in Resource Allocation. Cambridge: MIT Press, Mass. Second printing, 1997, p. 341.

103. Ковалишин E.A., Поманский А.Б. Реальные опционы: оптимальный момент инвестирования//Экономика и мат. методы, 1999, т. 35; №2, с. 50-60.

104. Mercier £>. Integration of financial and strategic planning using a real options framework bolsters capital spending decisions // Oil &Gas J., mar. 25,2002. p. 77-81.

105. Чекулаев M.M. Загадки и тайны опционной торговли. М.: ИК Аналитика, 2001.

106. Привалов В. Анализ инвестиций в условиях неопределенности на основе опционной методологии // Инвестиции в России, 2001, №5, с. 34-39.

107. Первозванский А.А., Первозванская Т.Н. Финансовый рынок: расчет и риск. М.: ИНФРА-М, 1994.

108. Карибский А.В. Применение методики «реальных опционов» при решении задач инвестиционного проектирования // Тр. межд. конф. «Проблемы регионального и муниципального управления» М., ИПУ РАН, 2002. с. 148-149.

109. Г. Шумилов В. В. Выбор наилучшего инвестиционного проекта // Автоматизация и современные технологии, №12, 1998. С. 32-34.

110. Ивашкина О.О., Карибский А.В., Шишорин Ю.Р. Анализ эффективности инвестиционных проектов: информационная технология и средства автоматизации // Автоматика и телемеханика, №9, 2000. С. 156-168.

111. Михайлов С.А. Методические подходы к выбору объектов инвестирования. М.: ЦНИИ экономики и конверсии военного производства, 1998.

112. Романычева И.Г. Экспертиза и конкурсный отбор инвестиционных предложений // Материалы международной научно — практической конференции «Актуальные вопросы управления-99», вып.1. М., 1999. С. 239-241.

113. Литвак Б.Г. Экспертные оценки и принятия решений. М.: Патент, 1996.

114. Апостолов А., Кучин Б., Бойко С. Оптимизировать инвестиции // Нефтегазовая вертикаль, №9, 2000. С. 62-64.

115. Лившиц В.Н., Трофимова Н.В. Оценка инвестиционных проектов: распространенные методы и распространенные заблуждения. Управление экономикой переходного периода. М.: Наука, Физматлит, 1998.

116. Юдаков О. Устранение конфликта между значениями NPV и IRR при сравнении альтернативных инвестиционных проектов // Инвестиции в России, №8, 1999. С. 42-45.

117. M^Pherson Р.К. The design of multidimensional value criteria. Department of Systems Science. The City University, London ECIVOHB, 1979.

118. Тлупов C.X., Тлупова Д.С. Оценка инвестиционных проектов по комплексному критерию // Вестник Кабардино-Балкарского ГУ, сер. экономические науки, вып.4, Нальчик, 1999. С. 71-73.

119. Шумилов В.В. Многокритериальная оценка инвестиционных проектов // Техника машиностроения, №6 (28), 2000. С. 93-97.

120. Бахитов Р., Коробейников Н. Принятие решений о выборе инвестиционного проекта методом нечетких множеств // Инвестиции в Россию, №12, 2000. С. 22-25.

121. Charms A., W.W. Cooper, and Е Rhodes. Measuring the efficiency of decision making units // European Journal of Operational Research, №2, 1978, p. 429-444.

122. Charnes A., W.W. Cooper, and E Rhodes. Evaluating program and managerial efficiency: An application of data envelopment analysis to program follow through // Management Science, №27, 1981, p. 668-697.

123. Banker R.D., Charnes A., W.W. Cooper. Some models for estimating technical and scale efficiency in data envelopment analysis // Management Science, №30, 1984.

124. Seiford M.L., Thrall-R.M. Recent developments in DEA // Journal of Econometrics, 1/2, 1996.

125. Кривоножко B.E., Пропой А.И. и dp. Анализ эффективности функционирования сложных систем // Автоматизация проектирования, №1, 1999.

126. Miller S.M., Noulas A.G. The technical efficiency of large bank production I I Journal of Banking and Finance, №20, 1996, p. 495-509.

127. Поманский А.Б., Выгон Г.В. Анализ связи технологической эффективности и рыночной капитализации компании // Экономика и математические методы, №2, т.35, 2000.

128. Руссман КБ., Ситникова И.И. Многокритериальный выбор программы инвестирования // Тр. юбилейной научно-практической конференции «Теория активных систем», М.: 1999. С. 219-220.

129. Saaty T.L. Concepts, Theory, and Techniques. Rank generation, preservation, and reversal in the analytic hierarchy decision process // Decision Sciences, V.18,1987, p. 157-176.

130. Синицин О. Инвестиционный анализ. Теория выбора // Инвестиции в России, 1997, №1-2,1997. С. 54-58.

131. Юдаков О. Метод принятия решения при сравнении инвестиционных проектов в условиях неопределенности // Инвестиции в России, №12, 1999. С.34-40.

132. Твисс Б. Управление научно-техническими нововведениями. М.: Экономика, 1989.

133. Кгошин Н. Временной метод определения экономической эффективности инвестиционных проектов // Инвестиции в России, №5, 2000. С. 22-32.

134. Богатин Ю.В, Швандар В.А. Оценка эффективности инвестиций и обоснование предпринимательского проекта//Финансы, №9,2000. С. 16-19.

135. Юрченко С. С. Методология формирования и оценки совокупности инвестиционных проектов // Материалы IX межд. конф. «Проблемы управления безопасностью сложных систем», М., ИПУ РАН, 2001. С. 160-162.

136. Карибский А.В., Шишорин Ю.Р., Юрченко С.С. Финансово-экономический анализ и оценка эффективности инвестиционных проектов и программ (обзор). Часть II // Автоматика и телемеханика, №8,2003.

137. DeanJ. Capital Budgeting, 8Aufl. 1969.

138. Киселева О.В. Комплексная оптимизация инвестиционных программ предприятия // Ученые записки Ульяновского ГУ, №2, 1998. С. 16-22.

139. Блачев Р.Н., Гусев В.Б. Оптимизационный подход к финансированию инвестиционных проектов // Межд. конф. по проблемам управления. М.: Фонд «Проблемы управления», т.2. 1999. С. 189-192.

140. Ендовицкий Д. Оптимизация портфеля инвестиций с использованием аналитических процедур капитального нормирования // Инвестиции в России. №2,1999. С. 38-42.

141. Владимирова А., Саприцкий Э„ Руднев Ю. Модель оптимального финансирования группы инвестиционных проектов // Инвестиции в России, №10, 1999. С.35-42.

142. Souder W. Analytical effectiveness of mathematical models for R&D project selection // Management science, v.19, №8, 1973. P. 907-922.

143. Liberatore J. An expert support system for R&D project selection // Math. Compute, Modeling, №11, 1988.

144. Баркалов С.А., Бурков В.Н., Гилязов Н.М. Методы агрегирования в управлении проектами. Препринт. М.: Ин-т роблем управления РАН, 1999.

145. Юдаков О., Шаров В. Методы оценки финансовой эффективности и рисков совокупности реальных инвестиционных проектов в условиях неопределенности // Инвестиции в России, №5, 1999. С. 38-44.

146. Ломакин М. Оптимальный портфель инвестиционных проектов // Инвестиции в России, №2,2001. С. 43-46.

147. Алъгин В., Альгина М., Нурутдинова И. Особенности количественной оценки эффекта диверсификации портфеля реальных инвестиционных проектов в условиях риска и неопределенности // Инвестиции в России, №3, 2002. С. 33-36.

148. Гусев В.Б. Формирование комплексных инвестиционных проектов. Анализ инвестиционных потоков // Труды ИПУ РАН, т.VII, 1999. С. 72-77.

149. Владимирова А. Руднев Ю. Модель оптимизации инвестиционных программ с неопределенным потоком платежей // Инвестиции в России, №10,2001. С. 38-43.

150. Фалъкович H.A., Иванова Н.В. Учет рисков и эмерджентности при разработке и реализации инвестиционных программ // Актуальные вопросы управления-99. Материалы межд. научн.-практ. конф., вып.1, М., 1999. С. 203-205.

151. Молчанов А.П., Шишорин Ю.Р. Оценка эффективности инвестиционных программ развития технико-экономических систем // Сб. трудов 13 межд. конф. «Математические методы в технике и технологиях» СПб.: СПбГТИ (ТУ), 2000. С. 7-10.

152. Карибский A.B., Шишорин Ю.Р. Методология формирования стратегических инвестиционных программ развития технико-экономических систем // Тез. докл. в VI Межд. конф. «Проблемы управления безопасностью сложных систем» М., ИПУ РАН, 1999. С. 78-82.

153. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.К., Коновалов E.H. Моделирование и управление инновационными программами в крупномасштабных технических системах. Препринт. М.: Институт проблем управления РАН, 1991.

154. Карибский A.B., Шишорин Ю.Р:, Юрченко С.С. Комплексная методология; формирования и анализа инвестиционных программ развития технико-экономических систем / Труды института, том XXIII, М.: ИПУ, 2004.

155. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. -М.: Статистика, 1980.

156. Акинфиев В.К, Карибский A.B., Цвиркун А.Д. Инвестиционные модели планирования развития крупномасштабных систем// АиТ, 1980, №3. С. 123-134.

157. Цвиркуп АД., Акинфиев В.К., Соловьев М.М. Моделирование развития крупномасштабных систем. М.: Экономика, 1983.

158. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.К, Филиппов В.А. Имитационное моделирование в задачах синтеза структуры сложных систем (оптимизационно-имитационных подход). М. Наука, 1985.

159. Карибский A.B., Филиппов В.А. Оптимизационно-имитационный подход к решению задач планирования развития крупномасштабных систем / Синтез и проектирование многоуровневых систем управления. Барнаул, АГУ, 1982.

160. Карибский A.B. Модели и методы сравнительного анализа, ранжирования и отбора инвестиционных проектов //Труды X Межд. конф. «Проблемы управления безопасностью сложных систем». М., РГГУ, 2002. С. 161-162.

161. Шишории Ю.Р. Экспресс-анализ экономической эффективности инвестиционных проектов // Тез. докл. V Межд. конф. «Проблемы управления безопасностью сложных систем», М., ИПУ РАН, 1998.

162. Р.Т. Рокафеллар. Выпуклый анализ. М.: Мир, 1973.

163. Юрченко С.С. Экономические методы экспресс-анализа инвестиционных проектов / Управление большими системами: сборник трудов молодых ученых, в. 47 Под ред. Д.А Новикова, М.: ИПУ РАН, 2003.

164. Юрченко С.С., Баулин КС. Количественные методы предварительного отбора инвестиционных проектов / Проблемы управления безопасностью сложных систем: Тр. X межд. конф. ч.1 / Под ред. Н.И. Архиповой, В.В. Кульбы, М., МПА-Пресс, 2002.

165. Б. П. Демидович, H.A. Марон. Основы вычислительной математики. М.: Государственное издательство физико-математической литературы, 1960.

166. Юрченко С. С. Формирование оптимальной очередности реализации инвестиционной программы с учетом реинвестирования / Математические методы в технике и технологиях: Тр. XVI межд. научн. конф. т.7, Ростов н/Д: РГАСХМ ГОУ, 2003.

167. Арсеньев Б.П., Яковлев С.А. Интеграция распределенных баз данных. СПб.: Лань, 2001.

168. Спирли Эрик. Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка, реализация. Т. 1.: Пер. с англ. Издательский дом «Вильяме», 2001.

169. Компания Телеформ Электронный ресурс.: WinExp+: инструментальное средство компании Телеформ. — Электрон, дан. Телеформ, 2003. - Режим доступа: http://www.teleforai.ru/pwinexp.html, свободный. — Загл. с экрана.

170. Expert Choice Electronic resource.: inform, about Expert Choice software. — Electronic data and program. — Expert Choice, 2003. Access mode: http://www.expertchoice.com, free.- Screen title.

171. Образовательный математический сайт Электронный ресурс.: научно-образовательный и справочный раздел по MATLAB. — Электрон, дан. SoftLine, 2003.

172. Режим доступа: http://www.exponenta.ru/sofit/matlab/matlab.asp, свободный. — Загл. с экрана.

173. Образовательный математический сайт Электронный ресурс.: научно-образовательный и справочный раздел по Mathcad. — Электрон, дан. — SoftLine, 2003. — Режим доступа: http://www.exponenta.ru/soft/Mathcad/Mathcad.asp, свободный. — Загл. с экрана.

174. Образовательный математический сайт Электронный ресурс.: научно-образовательный и справочный раздел по Matematica. — Электрон, дан. SoftLine, 2003. —Режим доступа: http://www.exponenta.ru/soft/matlab/matlab.asp, свободный. — Загл. с экрана.

175. Программные продукты, применяемые при оценки эффективности инвестиционного проекта (Обзор) // Инвестиции в России, №3, 1998. С. 33-41.

176. Филимонов Н.С. Зарубежный подход к планированию инвестиций. Автоматизация; процесса оценки финансовой эффективности инвестиционных проектов // Труды ИПУ РАН. №7. 1999. С. 28-33.

177. Винницкая С. О возможности моделирования финансовых процессов с использованием пакета программ COMFAR III Expert // Инвестиции в России, №4, 1998. С. 22-34.

178. Косяченко С.А. Сравнительный анализ программ для разработки и оценки инвестиционных проектов: «Альт-Инвест», «Project Expert», «ТЭО-Инвест» // http://webinvest.ipu.rssi.ru/news/rrr.htm.

179. Карибский А.В., Шишорин Ю.Р. Информационные технологии и особенности финансово-экономического анализа крупных инвестиционных проектов в нефтяной промышленности // Мир связи, №7-8. 1998. С. 72-77.

180. Цвиркун А., Акинфиев В. Опыт разработки инвестиционных проектов и программ на базе программного комплекса «ТЭО-ИНВЕСТ» // Инвестиции в России, №8, 1998. С. 3034.

181. Wolfram research Electronic resource.: inform, about Industrial Optimization software. — Electronic data and program. — S. Braun, SmartCAE, München, 2003. Access mode: http://www.wolfram.com/products/applications/optimization/, free. - Screen title.

182. Информационный сайт Электронный ресурс.: Режим доступа: http://www.ipu.ru/labs/lab33/lab33.htm, свободный. — Загл. с экрана.

Похожие работы

Информатика, вычислительная техника и управление
05.13.00