Перейти к основному содержанию
ИТарктика
УДК 004.02
Губарь Людмила Николаевна, Иванова Елена Сергеевна, Миронов Владимир Валерьевич
заместитель начальника информационно-аналитического отдела
управления по связям с общественностью, ФГБОУ ВО
«СГУ им. Питирима Сорокина»,
магистр направления подготовки «Математика и компьютерные науки»

руководитель исполкома, Общероссийское общественное движение «НАРОДНЫЙ ФРОНТ «ЗА РОССИЮ», магистр направления подготовки «Математика и компьютерные науки»

руководитель департамента научной и проектно-инновационной деятельности, ФГБОУ ВО «СГУ им. Питирима Сорокина»,
кандидат физико-математических наук, доцент
Сравнительный анализ подходов определения эффективности инвестиционных проектов на примере ИТ-парка Республики Коми
Аннотация:

Статья посвящена сравнительному анализу подходов определения эффективности проекта по созданию и развитию инновационной инфраструктуры  - информационно-технологического парка в Республике Коми «ИТ-парк Республики Коми».  Данный проект был разработан и представлен ООО «Малое инновационное предприятие «Инновационные технологии».

Ключевые слова: ИТ – информационные технологии, МИП – малое инновационное предприятие, ЧДД – чистый дисконтированный доход, инновационная инфраструктура, имитационное моделирование..

Введение

Понятие неопределенности применительно к экономической системе характеризует ситуацию, в которой полностью или частично отсутствует достоверная информация о возможных состояниях внутренней и внешней среды. Также неопределенность рассматривают как неполное или неточное представление о значениях различных параметров в будущем, порождаемое различными причинами и, прежде всего, неполнотой или неточностью информации об условиях реализации решения, в том числе затратах и результатах.

Исследование посвящено сравнительному анализу подходов определения эффективности инвестиционных проектов на примере проекта по созданию и развитию инновационной инфраструктуры  - информационно-технологического парка в Республике Коми «ИТ-парк Республики Коми». Данный проект был разработан и представлен ООО «Малое инновационное предприятие «Инновационные технологии».

В настоящее время в Республике Коми назрела необходимость создания инфраструктуры для развития ИТ-технологий в форме ИТ-парка для малых инновационных предприятий (МИП) в сфере ИТ.

Главная цель ИТ-парка – создать направление динамичного роста и повышения конкурентоспособности региональной экономики на основе коммерциализации ИТ-инноваций.

Конечным результатом этой деятельности должно стать возникновение и расширение десятков инновационных софтверных компаний, выпускающих продукты мирового уровня для российского и международного рынков.

На примере реализации долгосрочного инвестиционного проекта «ИТ-парк Республики Коми» рассчитаны оценки эффективности данного проекта с помощью методов получения Чистого дисконтированного дохода (ЧДД) и имитационного моделирования, и проанализированы их применимость и полезность для оценки данного проекта.

Применение методов ЧДД и имитационного моделирования для оценки эффективности инвестиционного проекта «ИТ-парк Республики Коми»

Важнейший показатель эффективности проекта ЧДД – накопленный дисконтированный эффект за расчетный период — рассчитывается по формуле:

чм ,

где  D – доходы проекта, Z – затраты проекта, d – коэффициент дисконтирования, t– временной интервал (год).

Составим таблицу доходов и расходов проекта (табл.1), имея данные ООО «Малое инновационное предприятие «Инновационные технологии» на ближайшие три года, и с перспективой развития проекта на 20-летний период.

 

Таблица 1. Таблица доходов и расходов проекта «ИТ-парк Республики Коми»

Год

Доход1

Доход2

Затраты 1

Затраты2

Числит.

Коэф. диск.

Диск. значение

 

2013

1,5

0

0

0

1,5

1,15

1,30434783

 

2014

2,49

2,7

0,3

0,12

4,77

1,3225

3,60680529

 

2015

2,79

3

0,35

0,144

5,296

1,520875

3,48220597

 

2016

3,09

3,3

0,4

0,1728

5,8172

1,74900625

3,32600298

 

2017

3,39

3,6

0,45

0,1728

6,3672

2,01135719

3,16562371

 

2018

3,69

3,9

0,5

0,1728

6,9172

2,31306077

2,99049645

 

2019

3,99

4,2

0,55

0,1728

7,4672

2,66001988

2,80719706

 

2020

4,29

4,5

0,6

0,1728

8,0172

3,05902286

2,6208369

 

2021

4,59

4,8

0,65

0,1728

8,5672

3,51787629

2,43533294

 

2022

4,89

5,1

0,7

0,1728

9,1172

4,04555774

2,2536324

 

2023

5,19

5,4

0,75

0,1728

9,6672

4,6523914

2,07789912

 

2024

5,49

5,7

0,8

0,1728

10,2172

5,35025011

1,90966773

 

2025

5,79

6

0,85

0,1728

10,7672

6,15278762

1,74997102

 

2026

6,09

6,3

0,9

0,1728

11,3172

7,07570576

1,59944469

 

2027

6,39

6,6

0,95

0,1728

11,8672

8,13706163

1,45841343

 

2028

6,69

6,9

1

0,1728

12,4172

9,35762087

1,32696122

 

2029

6,99

7,2

1,05

0,1728

12,9672

10,761264

1,20498856

 

2030

7,29

7,5

1,1

0,1728

13,5172

12,3754536

1,09225895

 

2031

7,59

7,8

1,15

0,1728

14,0672

14,2317716

0,98843632

 

2032

7,89

8,1

1,2

0,1728

14,6172

16,3665374

0,893115

 

 

 

 

 

 

 

 

42,2936376

ЧДД

 

Полученный ЧДД=42,3 – накопленный эффект проекта «ИТ-парк Республики Коми» за 20-летний период. ЧДД является положительным, поэтому его можно считать эффективным в целом, так как имеет достаточно высокие значения интегральных показателей данного проекта.

При наличии более детальной информации о различных сценариях реализации проекта, вероятностях их осуществления и о значениях основных технико-экономических показателей проекта при каждом из сценариев для  оценки эффективности может быть использован более точный метод.

Поскольку вероятностное имитационное моделирование является одним из инструментов анализа рисков, оно обладает определенной областью применения. При ослаблении предпосылки о детерминированности и введении предпосылки об условиях неопределенности в анализе начинают принимать участие недетерминированные переменные, причем характер их неопределенности может быть разный.

Уникальность инвестиционных проектов, а также многообразие их классификаций (по масштабу, значимости проекта, отраслевой принадлежности, срокам реализации или другим традиционным критериям деления проектов) не позволяет четко и однозначно ограничить круг проектов, к которым может быть применено имитационное моделирование. Возможность его применения для анализа проекта связана именно с наличием информации о составляющих денежных потоков проекта.

Для проведения имитационного моделирования будем использовать генератор случайных чисел, а для показателей доходов и затрат – равномерное распределение. Границы интервалов определяются экспертным путём. Доходы будем считать в интервале [75; 110], затраты – в интервале [60; 85]. Обработанные результаты имитационного моделирования с учетом понесенных затрат представлены на рис.1.

Полученный ЧДД=42,3 – накопленный эффект проекта «ИТ-парк Республики Коми» за 20-летний период. ЧДД является положительным, поэтому его можно считать эффективным в целом, так как имеет достаточно высокие значения интегральных показателей данного проекта.

При наличии более детальной информации о различных сценариях реализации проекта, вероятностях их осуществления и о значениях основных технико-экономических показателей проекта при каждом из сценариев для  оценки эффективности может быть использован более точный метод.

Поскольку вероятностное имитационное моделирование является одним из инструментов анализа рисков, оно обладает определенной областью применения. При ослаблении предпосылки о детерминированности и введении предпосылки об условиях неопределенности в анализе начинают принимать участие недетерминированные переменные, причем характер их неопределенности может быть разный.

Уникальность инвестиционных проектов, а также многообразие их классификаций (по масштабу, значимости проекта, отраслевой принадлежности, срокам реализации или другим традиционным критериям деления проектов) не позволяет четко и однозначно ограничить круг проектов, к которым может быть применено имитационное моделирование. Возможность его применения для анализа проекта связана именно с наличием информации о составляющих денежных потоков проекта.

Для проведения имитационного моделирования будем использовать генератор случайных чисел, а для показателей доходов и затрат – равномерное распределение. Границы интервалов определяются экспертным путём. Доходы будем считать в интервале [75; 110], затраты – в интервале [60; 85]. Обработанные результаты имитационного моделирования с учетом понесенных затрат представлены на рис.1.

ыв

Из диаграммы видно, что наиболее вероятный интервал нахождения значения эффективности проекта – от 40 до 70 млн.руб. (вероятность более 0,5).

Вывод: ЧДД проекта «ИТ-парк Республики Коми» на 20-летний период является положительным и равен 42,3. Что свидетельствует об эффективности инвестиционного проекта в целом.

Принятие решения о реализации проекта осуществляется в ситуации риска и неопределенности, когда существуют различные потенциально возможные варианты развития событий, альтернативы, связанные с неопределенностью информации о будущем. Фактор неопределенности играет огромную роль в реальных экономических условиях. Поэтому дополнительно используем имитационное моделирование, как один из инструментов анализа рисков. Согласно результатам имитационного моделирования, наиболее вероятный интервал нахождения значения эффективности проекта – от 40 до 70 млн.руб. (вероятность более 0,5). И это соответствует точечному значению ЧДД, вычисленному ранее. Имитационное моделирование дает более реалистичную оценку проекта, так как любое точное значение для долгосрочных проектов условно. А совместное применение двух подходов повышает уверенность в оценке экономической целесообразности реализации проекта.

 

Список литературы

  1. Быкова А.Г. Имитационное моделирование управления рисками инвестиционный проектов [Электронный ресурс]: Дис. ... канд. экон. наук : 08.00.13 .-И.: РГБ, 2003. httpHYPERLINK "http://diss.rsl.ruaiiss/03/0727/030727025.pdf"://HYPERLINK "http://diss.rsl.ruaiiss/03/0727/030727025.pdf"dissHYPERLINK "http://diss.rsl.ruaiiss/03/0727/030727025.pdf".HYPERLINK "http://diss.rsl.ruaiiss/03/0727/030727025.pdf"rslHYPERLINK "http://diss.rsl.ruaiiss/03/0727/030727025.pdf".HYPERLINK "http://diss.rsl.ruaiiss/03/0727/030727025.pdf"ruAiissHYPERLINK "http://diss.rsl.ruaiiss/03/0727/030727025.pdf"/03/0727/030727025.HYPERLINK "http://diss.rsl.ruaiiss/03/0727/030727025.pdf"pdf
  2. Иванова Е.С. ЧДД как укрупненная оценка устойчивости инвестиционного проекта «ИТ-парк Республики Коми» // Перспективы развития науки и образования: Сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции 1 июля 2014 г. В 5 частях. Часть II. М.: «Ар-Консалт», 2014 г. С.52-53.  ISBN: 978-5-9905725-2-2.
  3. Иванова Е.С. Опыт функционирования технопарков в России и за рубежом (соавторы Губарь Л.Н., Миронов В.В.)// Международная научно- практическая конференция «Наука и современность»: Сборник научных статей. 08 сентября 2014 г. Уфа. С. 35-37. ISBN: 978-5-9905666-5-1.
  4. Коссов В.В., Лившиц В.Н., Шахназаров А.Г. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов (вторая редакция). Москва. Издательство «Экономика», с. 74-88. 2000.
  5. Лычкина Н.Н. Имитационное моделирование экономических процессов: учебное пособие. Москва.  ИНФРА-М. С. 131-135. 2011.
  6. Смирнова К.А. Понятие неопределенности экономических систем и подходы к ее оценке. Вестник МГТУ, том 11, №2. С. 241-246. 2008.

References

  1. Bykova A.G. А.Г. Simulation modeling of risk management of investment projects [Electronic resource]: Economic Doct. Diss: 08.00.13, 2003. httpHYPERLINK "http://diss.rsl.ruaiiss/03/0727/030727025.pdf"://HYPERLINK "http://diss.rsl.ruaiiss/03/0727/030727025.pdf"dissHYPERLINK "http://diss.rsl.ruaiiss/03/0727/030727025.pdf".HYPERLINK "http://diss.rsl.ruaiiss/03/0727/030727025.pdf"rslHYPERLINK "http://diss.rsl.ruaiiss/03/0727/030727025.pdf".HYPERLINK "http://diss.rsl.ruaiiss/03/0727/030727025.pdf"ruAiissHYPERLINK "http://diss.rsl.ruaiiss/03/0727/030727025.pdf"/03/0727/030727025.HYPERLINK "http://diss.rsl.ruaiiss/03/0727/030727025.pdf"pdf
  2. Ivanova E.S. CHDD as an integrated assessment of the sustainability of the investment project "IT Park of the Republic of Komi" // Prospects for the development of science and education: Collection of proceedings on the materials of the International Scientific and Practical Conference of 1 July 2014. Part 2 of 5. M.: “Ar-Konsalt”, 2014, pp. 52-53. ISBN: 978-5-9905725-2-2.
  3. Ivanova E.S., Gubar’ L.N., Mironov V.V. The experience of functioning technoparks in Russia and abroad // International Scientific and Practical Conference "Science and Modernity": Collection of scientific articles. September 08, 2014 Ufa. pp. 35-37. ISBN: 978-5-9905666-5-1.
  4. Kossov V.V., Livshits V.N., Shahnazarov A.G. Methodical recommendations on the evaluation of the effectiveness of investment projects (second edition), Moscow. The publishing house "Economics", pp. 74-88. 2000.
  5. Lychkina N.N. Modeling of economic processes: a manual. Moscow.
    INFRA-M. pp. 131-135. 2011.
  6. Smirnova K.A. The concept of uncertainty of economic systems and approaches to its evaluation. Bulletin of the Moscow State Technical University, Vol. 11, 2. pp. 241-246. 2008.