SIMULATION MODELING APPLICATION FOR THE QUALITY ASSESSMENT OF INNOVATIVE PROJECTS BUSINESS PLANS
А.Г. Кравец, А.С. Дроботов
7 ЭКОНОМИКА И ФИНАНСЫ. МЕНЕДЖМЕНТ
УДК 004.021
ПРИМЕНЕНИЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА БИЗНЕС-ПЛАНОВ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ
А.Г. Кравец, А.С. Дроботов
В работе исследована возможность применения метода имитационного моделирования (метод Монте-Карло) для оценки качества инновационных проектов; предложен способ использования имитационного моделирования для принятия решения; программно реализован метод оценки рисков проекта на основе бизнес-плана. Ключевые слова: имитационное моделирование, метод Монте-Карло, риск инновационного проекта, бизнес-план инновационного проекта.
Введение
Необходимым условием стабильного функционирования и развития экономики является эффективная инвестиционная политика. Но при разработке и анализе эффективности тех или иных инновационных проектов, часто приходится сталкиваться с тем, что рассматриваемые при их оценке потоки денежных средств относятся к будущим периодам и носят прогнозный характер. Неопределенность прогнозируемых результатов приводит к возникновению риска того, что цели, поставленные в проекте, могут быть не достигнуты полностью или частично.
Таким образом, целью данной работы является повышение эффективности процесса разработки бизнес-планов инновационных проектов за счет количественной оценки рисков на основе метода имитационного моделирования. Научная новизна работы заключается в разработке нового алгоритма оценки общего риска инвестиционного проекта и алгоритма идентификации рисков на основе метода имитационного моделирования Монте-Карло.
Метод оценки качества инновационных проектов на основе имитационного моделирования
Исходными данными для оценки качества инновационных проектов в работе служит макет биз-
нес-плана, отвечающий требованиям постановления Правительства РФ [1]. Структура бизнес-плана
должна быть ориентирована на производство и продажу товаров (услуг).
Оценка качества инновационного проекта на основании предложенной структуры бизнес-плана
основывается на модели денежных потоков и математической модели, определяемой формулой (1). Для
оценки качества проектов была выбрана модель денежных потоков, включающих в себя потоки по фи-
нансовой, производственной и инвестиционной деятельности, представленные в дискретном виде [2]:
BP ACi , IAi , FAi ,
(1)
где ACi – поток денежных средств по операционной деятельности в i-ый квартал; IAi – поток денежных средств по инвестиционной деятельности в i-ый квартал; FAi – поток денежных средств по финансовой деятельности в i-ый квартал.
В качестве исходных величин (риск-переменные) для имитационного моделирования выступают
[2] объем выпуска Qi, цена Pi, переменные затраты Vi. В качестве закона изменения исходных величин используется треугольный закон распределения. В качестве интегрального показателя для поддержки
принятия решения был выбран показатель – чистая современная стоимость проекта [3]:
NPV
N i 1
Qi
Pi
Vi Fi Ai 1 Ti 1 ri
Ai
I
,
(2)
где I – начальные инвестиции; r – норма дисконта; N – срок проекта; Qi – объем выпуска продукции (услуги); Pi – цена за штуку продукции (услуги); Vi – переменные затраты на выпуск продукции (услуги); Fi – постоянные затраты; Ai – амортизация; Ti – налог на прибыль. Анализ проекта по результатам имитационного моделирования для оценки качества предполагает два этапа [4]:
1. оценка общей эффективности проекта (принятие решения о целесообразности вложения инвестиций в
проект);
2. идентификация рисков – определение того, какие риски могут повлиять на проект (рассматриваются
только производственные риски по риск-переменным).
Оценка качества инновационного проекта в целом
После проведения имитационного моделирования (генерации возможных сценариев развития проекта по риск-переменным) следующим шагом является оценка эффективности проекта в целом на основе данных эксперимента с помощью следующих индикаторов [3]:
Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики, 2011, № 2 (72)
163
ПРИМЕНЕНИЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ...
вероятности реализации неэффективного проекта (3);
индекса ожидаемых потерь (4);
срока окупаемости проекта (среднее значение индикатора);
чистой приведенной стоимости проекта (среднее значение индикатора);
индекса доходности инвестиций (среднее значение индикатора).
P( porog)
m n
,
(3)
n2
xi pi ,
ELR n1
i1 n2
,
xi pi , xi pi ,
i1 i1
(4)
где m – число экспериментов со значением критериального показателя (2) ниже порогового уровня, задаваемого лицом, оценивающим риск; n – общее число имитационных экспериментов; porog – пороговый
уровень критериального показателя (2); n1 – количество экспериментов, для которых xi принимает неотрицательный результат; xi+ – неотрицательный результат (величина NPV) при i-ом эксперименте; n2 – количество экспериментов, для которых xi принимает отрицательный результат; xi- – отрицательный результат (величина NPV) при i-ом эксперименте; pi – вероятность получения результата xi.
На основании полученных числовых значений индикаторов проекта делается вывод об эффективности проекта – решение об инвестировании проекта.
Для учета значений индикаторов (3) и (4) в эффективности проекта была разработана шкала оценки риска инновационного проекта (табл. 1–3) на основании [5].
Значение вероятности реализации неэффективного проекта 0–9% / уверенность в отсутствии риска
10–20% / скорее мнение об отсутствии риска, чем о его наличии 21–30% / позиция относительно риска неопределена
31–50% / скорее уверенность в наличии риска, чем в его отсутствии 51–100% / уверенность в высоком риске
Балл 1 3 5 7 9
Таблица 1. Определение баллов на основании значения вероятности реализации неэффективного проекта
Значение индекса ожидаемых потерь 0–0,08 / уверенность в отсутствии риска 0,09–0,19 / скорее мнение об отсутствии риска, чем о его наличии 0,20–0,29 / позиция относительно риска неопределенна 0,30–0,45 / скорее уверенность в наличии риска, чем в его отсутствии
0,46–1 / уверенность в высоком риске
Балл 1 3 5 7 9
Таблица 2. Определение баллов на основании значения индекса ожидаемых потерь
Уровень риска Нерискованный проект
Минимальный риск Средний риск Высокий риск Полный риск
Сумма баллов 2
4–6 7–10 11–14 15–18
Таблица 3. Оценка общего риска инновационного проекта
Определение рисков инновационного проекта
После оценки эффективности проекта в целом следующим шагом является идентификация возможных рисков проекта на основе проведенного имитационного моделирования по каждой рискпеременной [4]. Для каждого риска проекта рассчитывается сила риска и определяется план возможных действий, способствующих повышению благоприятных возможностей и снижению угроз для достижения целей проекта.
Сила риска определяется тремя показателями: 1. вероятность возникновения риска (5); 2. собственно силой риска, т.е. наиболее значимым экономическим убытком (6); 3. вероятностью восстановления развития проекта после наступления данного риска (7).
Вероятность возникновения риска определяется по следующей формуле [5]:
164
Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики, 2011, № 2 (72)
А.Г. Кравец, А.С. Дроботов
p _ risk
N1 N2
,
(5)
где N1 – количество удовлетворяющих риску сценариев (число экспериментов); N2 – общее число сценариев моделирования.
Сила риска, или экономический ущерб от возникновения риска, определяется по следующей фор-
муле [4]:
f _ risk min(NPVi ), i 1...N1 ,
(6)
где N1 – количество удовлетворяющих риску сценариев (число экспериментов); min(NPVi) – наименьшее значение показателя эффективности (NPV) проекта из удовлетворяющих риску сценариев.
Вероятность восстановления развития проекта после наступления данного риска определяется по
следующей формуле [4]:
r
_ risk
R1 R2
,
(7)
где R1 – количество исходов, удовлетворяющих риску сценария, для которых NPVi>NPVPOROG, R2 – количество исходов, удовлетворяющих риску сценария, для которых NPVi
7 ЭКОНОМИКА И ФИНАНСЫ. МЕНЕДЖМЕНТ
УДК 004.021
ПРИМЕНЕНИЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА БИЗНЕС-ПЛАНОВ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ
А.Г. Кравец, А.С. Дроботов
В работе исследована возможность применения метода имитационного моделирования (метод Монте-Карло) для оценки качества инновационных проектов; предложен способ использования имитационного моделирования для принятия решения; программно реализован метод оценки рисков проекта на основе бизнес-плана. Ключевые слова: имитационное моделирование, метод Монте-Карло, риск инновационного проекта, бизнес-план инновационного проекта.
Введение
Необходимым условием стабильного функционирования и развития экономики является эффективная инвестиционная политика. Но при разработке и анализе эффективности тех или иных инновационных проектов, часто приходится сталкиваться с тем, что рассматриваемые при их оценке потоки денежных средств относятся к будущим периодам и носят прогнозный характер. Неопределенность прогнозируемых результатов приводит к возникновению риска того, что цели, поставленные в проекте, могут быть не достигнуты полностью или частично.
Таким образом, целью данной работы является повышение эффективности процесса разработки бизнес-планов инновационных проектов за счет количественной оценки рисков на основе метода имитационного моделирования. Научная новизна работы заключается в разработке нового алгоритма оценки общего риска инвестиционного проекта и алгоритма идентификации рисков на основе метода имитационного моделирования Монте-Карло.
Метод оценки качества инновационных проектов на основе имитационного моделирования
Исходными данными для оценки качества инновационных проектов в работе служит макет биз-
нес-плана, отвечающий требованиям постановления Правительства РФ [1]. Структура бизнес-плана
должна быть ориентирована на производство и продажу товаров (услуг).
Оценка качества инновационного проекта на основании предложенной структуры бизнес-плана
основывается на модели денежных потоков и математической модели, определяемой формулой (1). Для
оценки качества проектов была выбрана модель денежных потоков, включающих в себя потоки по фи-
нансовой, производственной и инвестиционной деятельности, представленные в дискретном виде [2]:
BP ACi , IAi , FAi ,
(1)
где ACi – поток денежных средств по операционной деятельности в i-ый квартал; IAi – поток денежных средств по инвестиционной деятельности в i-ый квартал; FAi – поток денежных средств по финансовой деятельности в i-ый квартал.
В качестве исходных величин (риск-переменные) для имитационного моделирования выступают
[2] объем выпуска Qi, цена Pi, переменные затраты Vi. В качестве закона изменения исходных величин используется треугольный закон распределения. В качестве интегрального показателя для поддержки
принятия решения был выбран показатель – чистая современная стоимость проекта [3]:
NPV
N i 1
Qi
Pi
Vi Fi Ai 1 Ti 1 ri
Ai
I
,
(2)
где I – начальные инвестиции; r – норма дисконта; N – срок проекта; Qi – объем выпуска продукции (услуги); Pi – цена за штуку продукции (услуги); Vi – переменные затраты на выпуск продукции (услуги); Fi – постоянные затраты; Ai – амортизация; Ti – налог на прибыль. Анализ проекта по результатам имитационного моделирования для оценки качества предполагает два этапа [4]:
1. оценка общей эффективности проекта (принятие решения о целесообразности вложения инвестиций в
проект);
2. идентификация рисков – определение того, какие риски могут повлиять на проект (рассматриваются
только производственные риски по риск-переменным).
Оценка качества инновационного проекта в целом
После проведения имитационного моделирования (генерации возможных сценариев развития проекта по риск-переменным) следующим шагом является оценка эффективности проекта в целом на основе данных эксперимента с помощью следующих индикаторов [3]:
Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики, 2011, № 2 (72)
163
ПРИМЕНЕНИЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ...
вероятности реализации неэффективного проекта (3);
индекса ожидаемых потерь (4);
срока окупаемости проекта (среднее значение индикатора);
чистой приведенной стоимости проекта (среднее значение индикатора);
индекса доходности инвестиций (среднее значение индикатора).
P( porog)
m n
,
(3)
n2
xi pi ,
ELR n1
i1 n2
,
xi pi , xi pi ,
i1 i1
(4)
где m – число экспериментов со значением критериального показателя (2) ниже порогового уровня, задаваемого лицом, оценивающим риск; n – общее число имитационных экспериментов; porog – пороговый
уровень критериального показателя (2); n1 – количество экспериментов, для которых xi принимает неотрицательный результат; xi+ – неотрицательный результат (величина NPV) при i-ом эксперименте; n2 – количество экспериментов, для которых xi принимает отрицательный результат; xi- – отрицательный результат (величина NPV) при i-ом эксперименте; pi – вероятность получения результата xi.
На основании полученных числовых значений индикаторов проекта делается вывод об эффективности проекта – решение об инвестировании проекта.
Для учета значений индикаторов (3) и (4) в эффективности проекта была разработана шкала оценки риска инновационного проекта (табл. 1–3) на основании [5].
Значение вероятности реализации неэффективного проекта 0–9% / уверенность в отсутствии риска
10–20% / скорее мнение об отсутствии риска, чем о его наличии 21–30% / позиция относительно риска неопределена
31–50% / скорее уверенность в наличии риска, чем в его отсутствии 51–100% / уверенность в высоком риске
Балл 1 3 5 7 9
Таблица 1. Определение баллов на основании значения вероятности реализации неэффективного проекта
Значение индекса ожидаемых потерь 0–0,08 / уверенность в отсутствии риска 0,09–0,19 / скорее мнение об отсутствии риска, чем о его наличии 0,20–0,29 / позиция относительно риска неопределенна 0,30–0,45 / скорее уверенность в наличии риска, чем в его отсутствии
0,46–1 / уверенность в высоком риске
Балл 1 3 5 7 9
Таблица 2. Определение баллов на основании значения индекса ожидаемых потерь
Уровень риска Нерискованный проект
Минимальный риск Средний риск Высокий риск Полный риск
Сумма баллов 2
4–6 7–10 11–14 15–18
Таблица 3. Оценка общего риска инновационного проекта
Определение рисков инновационного проекта
После оценки эффективности проекта в целом следующим шагом является идентификация возможных рисков проекта на основе проведенного имитационного моделирования по каждой рискпеременной [4]. Для каждого риска проекта рассчитывается сила риска и определяется план возможных действий, способствующих повышению благоприятных возможностей и снижению угроз для достижения целей проекта.
Сила риска определяется тремя показателями: 1. вероятность возникновения риска (5); 2. собственно силой риска, т.е. наиболее значимым экономическим убытком (6); 3. вероятностью восстановления развития проекта после наступления данного риска (7).
Вероятность возникновения риска определяется по следующей формуле [5]:
164
Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики, 2011, № 2 (72)
А.Г. Кравец, А.С. Дроботов
p _ risk
N1 N2
,
(5)
где N1 – количество удовлетворяющих риску сценариев (число экспериментов); N2 – общее число сценариев моделирования.
Сила риска, или экономический ущерб от возникновения риска, определяется по следующей фор-
муле [4]:
f _ risk min(NPVi ), i 1...N1 ,
(6)
где N1 – количество удовлетворяющих риску сценариев (число экспериментов); min(NPVi) – наименьшее значение показателя эффективности (NPV) проекта из удовлетворяющих риску сценариев.
Вероятность восстановления развития проекта после наступления данного риска определяется по
следующей формуле [4]:
r
_ risk
R1 R2
,
(7)
где R1 – количество исходов, удовлетворяющих риску сценария, для которых NPVi>NPVPOROG, R2 – количество исходов, удовлетворяющих риску сценария, для которых NPVi