Применение методики динамического моделирования инвестиционного потенциала

↑

▷ Содержание

⇐ ПредыдущаяСтр 5 из 5

 2. 1 Формирование подхода к построению модели инвестиционного потенциала предприятия

Построение динамической модели сложной системы часто является единственным доступным способом получения информации о ее поведении. Методы моделирования динамических систем зависят от степени информативности поведения системы и ее сложности. Некоторые системы допускают представление в виде дифференциальных уравнений, описывающие какие-либо законы сохранения, действующие в них. В этом случае основной задачей моделирования является подбор коэффициентов, входящих в уравнения, обеспечивающих адекватность математической модели. При исследовании сложных систем, особенно экономических, очень часто не представляется возможным получить достоверную математическую модель из-за большой неопределенности взаимодействий элементов системы. Поэтому в большинстве случаев приходится ограничиваться некоторым статистическим анализом с использованием аппарата математической статистики. Развивающиеся в последнее время методы извлечения знаний из данных позволяют сделать еще один шаг в направлении моделирования сложных систем.

Для описания подобных систем можно применить методы нечеткой логики. Для этого представим динамическую систему в виде нечеткой сети, состоящей из элементов, соединенных между собой связями. Среди элементов системы выделяются входные и выходные переменные, между элементами могут присутствовать обратные связи. На рисунке представлен пример модели «Влияние инвестиций на эффективность работы некоторой производственной системы», имеющей 1 вход, один выход и обратную связь, которая изображена пунктирной линией.

Рис.1.1. Влияние инвестиций на эффективность работы некоторой производственной системы

Пунктирной линией показана обратная связь.

Элементами системы являются:

1 - объем инвестиций (входная переменная); 

2 - квалификация рабочей силы;

3 – оплата труда;

4 - оборудование;

5 - качество продукции;

6 - доход;

7 – затраты, в том числе накладные;

8 - суммарный эффект (выходная переменная).

Связи между элементами представлены в виде правил:

(1->2) - влияние инвестиций на квалификацию;

(1->4) - влияние инвестиций на обновление оборудования;

(2->3) - влияние квалификации на производительность труда;

……………………………………………………………………

 (8->1) - влияние суммарного эффекта на инвестиции (обратная связь).

Обозначим через U- вектор входных воздействий; Y- результирующий вектор. Каждой связи ai между элементами системы ставится в соответствие нечеткое правило Ri. Каждому правилу соответствуют функции принадлежности условия и следствия.

Агрегированная по всем правилам функция принадлежности определяется логическим суммированием, а точечная оценка результата вычисляется относительно центра области.

Функционирование такой системы в направлении от входа к выходу определяется зависимостью:

                                           Y = F(U,W),                            (2.1)

где U- вектор входных воздействий;

W - параметры системы, включая и внешние факторы;

F- функциональная зависимость. При наличии обратной связи в системе функциональная зависимость принимает рекуррентный вид.

Y- результирующий вектор.

Построенная имитационная модель позволяет управлять поведением системы при варьировании величин компонент вектора U.

Подбор таких функций принадлежности может вестись двумя способами. В первом случае эксперты устанавливают меры условия и следствия, а также формулируют правила в виде нечетких высказываний, и система функционирует в экспертном режиме по приведенному выше алгоритму. Данный подход имеет существенный недостаток, заключающийся в субъективности мнений экспертов. При наличии достаточного количества данных, связывающих входные и выходные параметры функций принадлежности можно найти в процессе обучения.

Постановка задачи

Рассмотрим задачу оценки выгодности инвестиций на примере филиала «Рассвет» ДП «Агрофирма «Шахтер». Внедрение новой технологии «No till» обозначено, как инвестиционный проект В. Альтернативой ему будет имеющаяся в филиале технология выращивания зерновых культур (А). Затраты по инвестиционному проекту осуществляются в два этапа, с периодичность в 2 года. Предполагаемый срок реализации и оккупации – 5 лет. Необходимо построить динамическую модель инвестиционного потенциала для данного сельскохозяйственного предприятия.

Данные по проектам А и В сведены в таблицу 2.1 [4].

Таблица 2.1

Исходные данные

Прежде чем построить оптимальную инвестиционную модель ознакомимся со спецификой предприятия и сущностью самой инновации.

Модель рассматривается с точки зрения конкурентных преимуществ, поэтому более детально рассмотрим цепочку процессов, которые непосредственно их обеспечивают:

Повышение квалификации персонала -> Внедрение инновационной технологии выращивания зерновых культур -> Повышение рентабельности производства -> Увеличение заработных плат и  Повышение квалификации персонала -> Увеличение производительности труда –> Повышение рентабельности.

Схематично деятельность предприятия представлена на рисунке 2.1.

Рис. 2.1.  Общая схема функционирования  Филиала «Рассвет»

    Для повышения рентабельности в данной сельскохозяйственной организации предлагается внедрить инновационную технологию по обработке почвы, которая предполагает сокращение расходов горюче-смазочных материалов и повышение урожайности зерновых культур. Данная технология активно применяется в странах Южной Америки, Австралии и уже получила одобрение среди украинских аграриев.

Рис. 2.2.  Внедрение  инновации

    После применения «No Till»  хозяйствами, уже внедрившими эту технологию, приблизительно определено, что затраты снизились по таким статьям:

- Горюче - смазочные материалы (- 56%)

 - Амортизационные отчисления (- 83%)

- Объем вносимых удобрений (- 18%)

Общий эффект от снижения затрат на производство – 43%

2. 3 Описание и реализация модели инвестиционного потенциала на примере филиала «Рассвет»

Теперь, ознакомившись с особенностями инновационного проекта и места его внедрения, можно непосредственно перейти к разработке инвестиционной модели, учитывающей эти особенности.

Предположим, что модель инвестиционного потенциала для филиала «Рассвет» имеет вид:

                                      -> max                      (2.2)

- вектор входных воздействий, представляющий собой инвестиции в проект;

  W – параметры системы: доходы и расходы, связанный с реализацией данного проекта.

F – функциональная зависимость

Y – Результирующий вектор. Данный вектор направлен к максимизации чистого дисконтированного потока (NPV), с учетом инфляции за весь период реализации инвестиционного проекта. Оценку данного результирующего вектора проведем в три этапа:

1) оценка недисконтированного чистого денежного потока;

2) оценка текущей стоимости чистого денежного потока;

3) оценка стоимости чистого денежного потока с учетом инф­ляции.

Для каждого этапа сформируем факторные модели, комп­лексное исследование которых позволит оптимизировать реше­ния в области стратегического инвестиционного планирования, сбалансировано сочетать интересы собственников (акционеров) и управленческого персонала компании.

1 этап. Изучение влияния факторов на показатель недисконтирован­ного чистого денежного проведем на базе следующих моделей:

Пусть вектор w ’(w ’ _i) определяет новую производственную структуру предприятия, которая будет сформирована в результате реализации инвестиционного проекта В по внедрению инновации в Филиале. Альтернативой ему будет вектор w (w_i), определяющий производственную структуру при инвестиционном проекте А, с использованием существующих технологий выращивания зерна.

Тогда условиями обеспеченности выполнения производственной программы за счет ресурсов будет определяться следующей системой ограничений:

                                                           (2.3)
где Ui – инвестиции в i-й период времени.

F (I_ij) – функция зависимости инвестиций от целевого назначения при реализации j-го проекта в i-й период времени

  D_ij – функция доходов, получаемых Филиалом

R_ij –функция расходов, обеспечивающая выполнении одной из 2-х технологий выращивания зерновых.

Теперь сформируем факторные модели по каждому из ограничений (см. таб. 2.2):

F(I)	D	R
F(I)=Iт +Iкв +Iнакл	D=Ур * Ц * S	R=Гсм+Удоб+Сем+От+То+З+Пр.
Iт- инвестиции на закупку парка техники (грн.)	Ц- цена за 1 центнер зерна (грн/ц)   S - площадь посевов (га)	Гсм - расходы на горюче-смазочные материалы (грн.)	Удоб – расходы на удобрения (грн.), имеют тен- денцию циклических ко- лебаний, из-за насы- щения почвы. Выявлена така за расхода удоб рений:	От – расходы на оплату труда (грн.) Расчет:   От = [Ст]*[Кч]*[Кр]+[Н],    где Ст. -ставка (грн./ч)   Кч – количество от раб.часов (ч) Кр -количество работников (чел) Н -надбавка (%)
Iкв- инвестиции в повышение квалификации и переквалификацию персонала (грн..)	Ур – урожайность зерновых культур (ц/га) Для урожайности зерновых была выведена зависимость при использовании альтернативной технологии «No Till»:     Ур i- урожайность зерновых в i- й период времени.	Гсм=Сг*Расх* S Расх- расход топлива на 1 га посевов (л/га) S-площадь посевов (га) Сг- стоимость 1 л ГСМ. Так как этот показатель динамический, была выявлена следующая зависимость его изменения:	где - расходы на удобрения в i-й период времени	То- расходы на техническое обслуживание автопарка. Расчет: То=Т*Ст.*Км где Т - время на тех. обслуживание 1 машины (ч) Ст. -ставка (грн./ч) Км - количество машин
Iнакл- инвестиции, связанные с накладными расходами (транспортировка техники, ее наладка и пр.) (грн..)		Сг i= ci-1+5.5* tg(2* ci-1) где с i- стоимость ГСМ в i-й год	Сем – расходы на семенной материал (грн.) за 6 месяцев.	З – расходы на средства зашиты растений (грн.) Пр. - прочие расходы, включая Управленческий бюджет, Амортизационные расходы (ставка амортизации в квартал 2,5%)

При создании факторных моделей использовался анализ динамики таких показателей, как рост цен на горюче-смазочные материалы, количество вносимых в почву удобрений, показатель урожайности при применении новой технологии «No Till» (основанный на оценках других хозяйств).

2-й этап. После построения факторных моделей можно провести расчеты по каждому из инвестиционных проектов и вернуться к исходной динамической модели. Для расчетов воспользуемся методом цепных подстановок.

В таблицах 2.3, 2.4  представлены результаты анализа за 5 лет с разбиением каждого года на 2 полугодия.

Таблица 2.3 – Расчет показателей по инвестиционно-инновационному проекту В

2007

2008

2009

2010

2011

I

II

I

II

I

II

I

II

I

II

Урожайность (ц/га)

25

25,4

27,2

27,4

30,2

30,4

31,2

35,4

35,2

42,4

Площадь посева (га)

5000

5000

5000

5000

5000

5000

5000

5000

5000

5000

Цена (грн/ц)

110

110

110

110

110

110

110

110

110

110

Доход  (грн)

13750000

13970000

14960000

15070000

16610000

16720000

17160000

19470000

19360000

23320000

Автопорк (закупка+доставка+наладка)

650000

Время на тех. обслуж. 1 машины (ч)

144

144

144

144

180

180

216

216

216

216

Ставка за 1 ч тех.обсл.

4,59

4,59

4,59

4,59

4,59

4,59

4,59

4,59

4,59

4,59

Количество машин

5

5

5

5

5

5

5

5

5

5

Техобслуживание

3304,8

3304,8

3304,8

3304,8

4131

4131

4957,2

4957,2

4957,2

4957,2

Стоимость повышения квалификации (грн.на 1 человека)

3000

3000

3000

3000

Количество персонала для повыш.квалиф.

10

10

5

5