Методическое пособие 596

Пронормированные данные приведены в табл. 5. Здесь уже учтено, что показатель уровня заработной платы относится к типу: чем меньше, тем лучше.

Учитывая, что согласно условиям нормировки самое лучшее значение, принимае-

мое любым, показателем равно 1, получаем, что все компоненты вектора Y* идеального соответствия требованиям, предъявляемым к исполнителю, будут равны 1, то есть

Y* = {1 1, ...., 1}.

Используя матрицу нормированных исходных данных, строим вспомогательную матрицу A = αij по следующему правилу: произвольный элемент матрицы αij есть значение i-го показателя, если выбирается исполнитель, лучший по j-му показателю.

Для построения интегральной оценки каждого из специалистов необходимо получить весовые коэффициенты каждого из критериев. Это можно сделать, используя идею о том, что весовые коэффициенты должны быть функциями от матрицы потерь. Для этого можно использовать соотношение вида qi Pij = qj Pji и нормировочное соотношение для

n

весовых коэффициентов ∑qj = 1.

j=1

Для решения поставленной задачи придадим параметру i произвольное значение и будем менять значение индекса j от 1 до n, в нашем случае до четырех. В итоге получим следующую систему алгебраических уравнений:

Решая систему (24), получаем

q1 = 0,14; q2 = 0,32; q3 = 0,29; q4 = 0,25.

После определения значимости показателей находим рейтинг каждого специалиста, умножив значение показателя на его значимость. Результат представлен в табл. 6.

24

Анализируя данные табл. 6, можно сделать вывод: рекомендуется отобрать проекты (в порядке предпочтительности) под номерами 6, 2, 1, 3, 4, 5.

Таким образом, основой для построения рейтинговых оценок являются аддитивные модели типа (1) и мультипликативные модели типа модели трудности (8), применение которых предполагает проведение трудоемких работ по организации и проведению экспертного опроса. Вместе с тем, следует отметить, что существует набор методов, позволяющих не прибегать к столь трудоемким способам. К таким методам относится метод, основанный на применении матрицы потерь,к недостаткам которого следует отнести предположение о том, что важность показателя будет зависеть от функции потерь, строящейся в предположении о том, что при выборе решения лучшего по одному из показателей происходит ухудшение других показателей. Данное предположение далеко не всегда совпадает с важностью изучаемых показателей. Поэтому дальнейшее совершенствование методики формирования комплексных оценок представляется достаточно актуальным.

Библиографический список 1. Алферов, В.И. Основы научных исследований по управлению строительным

25

производством / В.И. Алферов, С.А. Баркалов, П.Н. Курочка, Т.В. Мещерякова, В.Л. Порядина Воронеж: «Научная книга», 2011. – 188 с.

2.Аноприенко, Е.Г. Модель построения комплексной оценки поставщика при лингвистических критериях / Е.Г. Аноприенко, С.А. Баркалов, П.Н. Курочка // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2008. Т. 4. № 8. – С. 115-118.

3.Барабанщиков, А.В. Анализ конкурентоспособности подрядной организации / А.В. Барабанщиков, П.Н. Курочка, А.М. Ханов // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2010. Т. 6. № 4. – С. 175-177.

4.Баркалов, С.А. Управление проектно-строительными работами / С.А. Баркалов, П.Н. Курочка, М.П. Михин, П.В. Михин Воронеж: «Научная книга». 2012. – 422 с.

5.Баркалов, С.А. Модели и механизмы управления недвижимостью / С.А. Баркалов, В.Н. Бурков, П.Н. Курочка Москва: «Уланов-пресс», 2007. – 309 с.

6.Баркалов, С.А. Распределение ресурсов по минимальной продолжительности работ / С.А. Баркалов, М.А. Воротилина, П.Н. Курочка, А.М. Потапенко // Системы управления и информационные технологии. Научно-техн. журнал. Москва-Воронеж. Том 19. № 2. 2005. – С. 64

–67.

7.Вержбицкий, В.М. Вычислительная линейная алгебра / В.М. Вержбицкий М.: Высш. шк., 2009. – 351 с.

8.Курочка, П.Н. Модель определения надежности при нечетких сведениях о степени надежности / П.Н. Курочка, А.Л. Маилян Системы управления и информационные технологии. Научно-техн. журнал. Москва-Воронеж.Том 49. № 3.1(49). 2012. С. 192 – 197.

9.Курочка, П.Н. Разработка механизмов комплексной оценки надежности обеспечения ресурсами в строительстве П.Н. Курочка, А.Ю. Пинигин, В.Н. Шипилов // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2009. Т. 5. № 4. С. 168-171.

10.Курочка, П.Н. Алгоритм решения задачи оптимизации программы при условии ее надежности / П.Н. Курочка, В.Л. Порядина // Научный вестник Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Серия: Управление строительством. 2013. №1(4). – с. 22 – 30.

11.Курочка, П.Н. Оценка надежности организационных структур произвольного вида, задающихся планарным графом [Текст] / П.Н. Курочка, В.Г. Тельных // Научный вестник Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Серия: Строительство и архитектура. 2011. №3. – С. 134 – 141.

12.Курочка, П.Н. Оценка надежности элементов организационной системы / П.Н. Курочка, С.В. Молозин, В.Г. Тельных // Вестник Воронежского государственного технического университета Т. 6. № 7. 2010. – С. 27 – 30.

13.Курочка, П.Н. Критичность в сетях с нечеткими продолжительностями операций / П.Н. Курочка, И.В. Федорова, Д.Э. Хицков // «Управление большими системами» в сб.: «Материалы VIII Всероссийской школы-конференции молодых ученых». Москва, 2011. – С. 256 – 260.

14.Курочка, П.Н. Выбор вариантов выполнения работ по содержанию объектов надежности / П.Н. Курочка, Г.Г. Сеферов // ВЕСТНИК Воронежского государственного технического университета. Том 7. № 4. 2011. – С. 203 – 208.

15.Курочка, П.Н. Модель определения оптимальной очередности реализации проектов с учетом возможности манипулирования информацией / П.Н. Курочка, И.А. Урманов, В.О. Скворцов // Системы управления и информационные технологии. Научно-техн. журнал. МоскваВоронеж, том 32. № 2.1. 2008. – С. 201 – 203.

16.Курочка, П.Н. Модели распределения ресурсов в строительном проекте / П.Н. Курочка, А.Н. Симоненко, Н.Д. Чередниченко // Технология и организация строительного производства. № 4(5). 2013. – С. 46-48.

17.Курочка, П.Н. Задачи ресурсного планирования в строительном проекте / П.Н. Курочка, Н.Д. Чередниченко // XII Всероссийское совещание по проблемам управления ВСПУ2014. Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. 2014. – С. 4745 – 4753.

18.Курочка, П.Н. Многокритериальная задача распределения ресурсов / П.Н. Курочка, А.Н. Симоненко // Системы управления и информационные технологии. Научно-техн. журнал. Москва-Воронеж. Том 53. № 3. 2013. – С. 85 – 91.

19.Курочка, П.Н. Интегральные показатели технического состояния / П.Н. Курочка, Г.Г. Сеферов // ВЕСТНИК Воронежского государственного технического университета Т. 7 № 4. 2011.

–С. 203 – 208.

26

УДК 338.24.01

Воронежский государственный архитектурно-строительный университет К. техн. н., доц. каф.«Управление строительством» Л. В. Шевченко Россия, г. Воронеж, тел.: 8-952-950-94-13 Магистр каф. «Экономика и основы предпринимательства» М.В. Добрина Россия, г. Воронеж, тел.: 8-952-950-94-13

М.В. Добрина, Л. В. Шевченко

УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ

Рассмотрена процедура управления рисками инвестиционных проектов, представлены основные методы анализа и оценки проектных рисков, а также произведена оценка рисков инвестиционного проекта методом Монте-Карло на конкретном примере.

M. V. Dobrina, L.V. Shevchenko

RISK EVALUATION OF INVESTMENT PROJECTS

The procedure of risk management of investment projects are considered in the work, the basic methods of analysis and assessment of project risks are proposed and risk estimation of investment project by Monte-Carlo method is made on concrete example.

Управление рисками в современных международных строительных инвестиционных проектах занимает исключительное положение. Генеральные тенденции развития экономики и управления проектами существенно повышают значимость рискменеджмента.

Управление любыми инвестиционными проектами, в том числе относящимися и к строительной отрасли, подразумевает не только констатацию факта наличия неопределенности и рисков, но и анализ рисков и потерь. Отсюда следует, что рисками инвестиционных проектов необходимо управлять. Определимся с тем, что называется риском, инвестиционными проектами и процедурой управления ими.

Инвестиционные проекты - экономические или социальные проекты, базирующиеся на инвестициях и требующие обоснование их экономической целесообразности.

Инвестиционной деятельности свойственна связь с рисками. В общем под рисками инвестиционных проектов подразумевается возможность того, что под влиянием неопределенности может произойти ухудшение итоговых показателей их эффективности.

Управление рисками (риск-менеджмент) - процесс принятия и выполнения управленческих решений, минимизирующих неблагоприятное влияние ущербов, вызванных случайными событиями, на инвестиционный проект, организацию, лицо.

Вдругой интерпретации управление рисками — это совокупность методов анализа

инейтрализации факторов рисков, интегрированных в систему планирования, мониторинга и корректирующих воздействий [3, c.56-58]

Актуальность выбранной темы подтверждается нестабильным состоянием мировых рынков финансов (риски увеличиваются, произошла их глобализация).

Цель статьи – рассмотрение процедуры управления рисками инвестиционных проек-

тов.

Определим основные этапы процесса управления рисками инвестиционных проектов (рис. 1).

©Добрина М.В., Шевченко Л.В., 2016

27

Концептуальная схема компонентов процесса управления рисками ИП

1.Определение ситуации, целей проекта

2.Идентификация риска

3.Оценка риска

4.Определение толерантности к риску

5.Обработка и реагирование на риск

6.Исследование и мониторинг риска

Рис. 1. Основные этапы процесса управления рисками инвестиционных проектов

Проанализируем основные этапы управления рисками инвестиционных проектов. 1. Определение ситуации

Ситуация - цели, которые могут ограничивать или изменять направление проекта. 2. Идентификация риска

Суть этапа состоит в том, чтобы найти, перечислить и охарактеризовать виды рисков, способных влиять на выполнение всего проекта или его отдельных стадий.

3. Оценка рисков Методология оценки рисков включает сочетание как количественных, так и качест-

венных методов.

Для качественной оценки рисков предлагается шкала ущерба и шкала вероятности реализации рисков, примеры которых приведены в табл. 1 и 2.

Бесспорно, качественная оценка - более простой способ, но менее точный и надежный. Поэтому по возможности специалисты стараются использовать количественную оценку рисков.

Количественные методы применяются при наличии объема информации, достаточного для определения вероятности или влияния рисков.

Кколичественным методам относятся:

•вероятностные - стоимость, подверженная риску; прибыль, подверженная риску; денежные потоки, подверженные риску; распределение убытков;

•невероятностные - анализ чувствительности, анализ сценариев, стресстестирование;

28

•имитационное моделирование (метод Монте-Карло) [5, c.125].

Выбор метода (методов) анализа риска в каждом конкретном проекте обусловлен наличием времени и бюджетом, а также потребностью в степени детализации рисков и их последствий. По результатам оценки выявленные, ранжированные и оцененные должным образом риски компании наносятся на карту рисков и включаются в каталог рисков.

4. Определение толерантности к рискам После того как риски выявлены и количественно оценены, следует определить до-

пустимый размер рисков, к которому компания готова на данном этапе своего развития, то есть уровень толерантности.

5. Обработка и реагирование на риск Цель обработки риска состоит в идентификации и осуществлении рентабельных

действий, которые позволят сделать риск допустимым. 6. Исследование и мониторинг при проектировании

Первичная цель исследования и мониторинга рисков состоит в том, чтобы идентифицировать любые новые виды рисков и гарантировать сохранение эффективности их обработки [1, c.122].

К тому же следует отметить, что в зарубежной практике ЮНИДО (Организации Объединенных Наций по промышленному развитию) используются некоторые базовые нормативы по уровням будущих рисков, которые применяются для предварительной оценки вложения инвестиций в конкретное дело.

Стандартный запас (норматив) инвестиционных перерасходов в связи с неопределенностью реальности оценки требуемой суммы инвестиций по методике ЮНИДО принят в объеме 10 % общей суммы инвестиций. По мнению российских специалистов, этот норматив может быть использован в РФ, но со значительным увеличением (в 2 раза) допустимого уровня. В таблице 3 приведена характеристика наиболее часто используемых методов анализа и оценки рисков [4, c. 99].

Теперь перейдем к рассмотрению процесса управления рисками на конкретном примере. В качестве метода оценки рисков был выбран метод Монте-Карло как самый многообещающий.

Пример проекта: ОАО «Стройбер» осуществляет проект строительства собственного источника энергии – котельной для сокращения расходов на отопление.

В итоге изучения технико-экономического обоснования проекта было выявлено, что главнейшей причиной, обусловливающей риск настоящего проекта, является соотнесение себестоимости 1 производимой котельной Гкал и тарифа за централизованное отопление.

Далее произведем риск-анализ инвестиционного проекта методом имитационного моделирования. При осуществлении моделирования были определены значения NPV по трём основным вариантам развития событий (пессимистичный, реалистичный, оптимистичный). Методом экспертных оценок были найдены вероятности воплощения в жизнь данных альтернатив. Исходными данными для имитационного моделирования стали выявленные результаты.

Таблица 4

Первоначальные условия эксперимента

Определим среднее значение, применяя первоначальные данные по проекту: NPVср = 9634*0,05+14790*0,9+43163*0,05 = 13303 тыс.руб.

При помощи первоначальных данных осуществляем имитацию. Для ее проведения применяем функцию «Генерация случайных чисел».

При осуществлении имитации предлагается применять нормальное распределение, потому что в практике риск-анализа было получено, что с ним приходится сталкиваться наиболее часто. Количество имитаций может быть любым и обусловливается требуемой точностью анализа. В конкретной ситуации обойдемся 500 имитациями.

Зададим следующие условия:

Число переменных = 1; число случайных чисел = 500; среднее значение = 13303 (рассчитано выше).

В результате получили: Стандартное отклонение s = 201,79

30

Коэффициент вариации CV = 0,02.

Определим риск этого инвестиционного проекта.

В данной ситуации для расчета цены риска воспользуемся показателями математического ожидания – М (NPV) и среднеквадратического отклонения – s. Следуя правилу «трёх сигм», получаем, что значение случайной величины (NPV в рассматриваемой ситуации) лежит в интервале [М-3s; М+3s] с вероятностью 1. Это правило в экономической среде следует интерпретировать следующим образом:

-вероятность того, что NPV проекта будет находиться в интервале [13303201,79; 13303+201,79], составляет 68,27 %;

-вероятность того, что NPV проекта будет находиться в интервале [13303403,58; 13303+403,58], составляет 95,45 %;

-вероятность того, что NPV проекта будет находиться в интервале [13303605,37; 13303+605,37], близка к единице (99,73 %). В результате получим, что вероятность получения значения NPV проекта меньше 13303 тыс. руб. (13303-605,37) стремится к нулю.

Отсюда следует, что общая сумма потенциальных убытков настоящего инвестиционного проекта равна 605,37 тыс. руб.

Вывод: Эффект от внедрения системы управления рисками инвестиционного проекта в 10-20 раз превышает затраты на ее разработку. Грамотное построение элементов и процедур данной системы позволяет своевременно реагировать на рисковые события при планировании и реализации проекта, добиться уменьшения отклонений фактических показателей эффективности от запланированных при проектировании параметров, минимизировать степень неопределенности в ходе осуществления проекта и, как следствие, обеспечить гарантии достижения целей инвестиционной деятельности путем снижения уровня риска на 50 и более процентов [2, c.77].

Библиографический список

1. Балдин К.В., Воробьёв С.Н. Управление рисками: Учеб. пособие Юнити Дана, 2012. -

511 с.

2.Балдин, К.В. Передеряев И.И., Голов Р.С. Управление рисками в инновационноинвестиционной деятельности предприятия: Учебное пособие: Дашков и К , 2012. • 419 с.

3.Добрина М.В. Практика венчурного инвестирования /М.В. Добрина.//В.Ю.Королев.-М Международный академический вестник, №6(6). – 2014.-c.56-58.

4.Королев, В.Ю. Математические основы теории риска: Учебное пособие ФИЗМАТЛИТ • 2011. • 620 с.

5.Масленников, В.В. Управление рисками приоритетных инвестиционных проектов. Концепция и методология: монография: Русайнс. – 2014. - 188 с /В.В. Масленников. - М

31

УДК 338:2

Воронежский государственный архитектурно-строительный университет Ст. преп. каф. Управление строительством» Т.А. Свиридова Российский экономический университет им. Г. В. Плеханова Воронежский филиал Преп.А.Ю. Жукова Россия, г.Воронеж, тел.:276-40-07

Т.А. Свиридова, А.Ю. Жукова

ФУНКЦИИ КОНТРОЛЯ И УЧЕТА – ОСНОВА УПРАВЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЕМ

Рассмотрен управленческий учет и контроллинг как основа управления предприятием. Изучены основные этапы развития управленческого учета, его виды и функции. Выявлены основные тенденции развития управленческого учета в современных условиях хозяйствования.

T.A. Swiridowa, A.Y. Zhukova

Control and metering functions - the basis of enterprise management

We consider management accounting and controlling, as the basis of business management. Studied the main stages in the development of management accounting, its types and functions. The basic trends in the development of management accounting in the current economic conditions.

Введение

Под управленческим учетом в современной литературе принято понимать учет, формирующий информационную основу управления организацией. Потребность в управленческом учете возникает, когда существующая учетная информационная система не позволяет формировать адекватные данные для принятия управленческих решений и контроля: они являются общими, поступают несвоевременно, опираются на унифицированные нормы и стандарты и не учитывают специфики конкретного предприятия. В настоящее время существует большое количество определений управленческого учета и позиций по вопросу его места в структуре управления организацией.

1. История возникновения и развития управленческого учета

Термин «управленческий учет» (Management Accounting) является англоязычным, он возник в 40-50-х годах XX в., в период размежевания единой системы бухгалтерского учета на финансовую и управленческую бухгалтерию. В России проблематика управленческого учета стала актуальной в период экономических реформ, под влиянием двух факторов. Первым из них было разгосударствление собственности, вторым – появление слоя крупных и средних собственников, что и потребовало создания на отечественных предприятиях системы, которая удовлетворяла бы новым информационным потребностям. Объективный фактор, на наш взгляд, определяется следующими параметрами:

-приватизация и акционирование крупных предприятий;

-создание слоя частных собственников малого и среднего бизнеса;

-демонополизация, развитие конкуренции на отраслевых рынках;

-переход к открытой экономике, ликвидация монопольного права государства на внешнеэкономическую деятельность, выход предприятий на мировой рынок;

-развитие отраслей обрабатывающей промышленности, научно-технический про-

гресс;

-развитие технологий корпоративного управления, холдинговых структур, внедрение новых управленческих технологий;

-изменение принципов взаимодействия экономических служб внутри предприятия:

©Свиридова Т.А., Жукова А.Ю., 2016

32