РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПРОЕКТА

Оценка эффективности инвестиционных проектов является необходимым условием для выбора инвестиционного портфеля, созданного инвестором, и основывается на ряде традиционных критериев: NPV (чистой приведенной стоимости), IRR (внутренней нормы доходности), РР (срока окупаемости), Pi (индекса прибыльности) и платформы NFV (чистой будущей стоимости). Предлагаемая модель - многокритериальное принятие решений о выборе портфеля инвестиционных проектов, отобранных с точки зрения их эффективности, основанных на модификации классической NPV (чистой текущей стоимости). Подход к оценке эффективности инвестиционных проектов на основе метода выбора оптимальных проектов, с учетом необходимого набора критериев, предназначенных для создания интерактивных процедур принятия решений, как возможность использования строгих методов, знаний и опыта решения. Самым простым является подход, основанный на принципе Борда. В этой статье мы предлагаем описание и основные подходы к критериям отбора, по которым проводится оценка эффективности возможных вариантов портфеля инвестиционных проектов. Он использует методологию построения множества решений на основе принципа Парето.

Ключевые слова: Многокритериальность, эффективность, портфель, инвестиционные проекты, множество Парето.

Вопросы повышения эффективности портфеля проектов являются весьма актуальными, как в теоретическом, так и практическом значении.

С теоретической точки зрения проблема состоит в том, что портфель оценивается на основе классических показателей, таких как ЧДД, ВНД, срока окупаемости и так далее. Однако, эти показатели имеют ряд недостатков. Ни один из вышеперечисленных критериев сам по себе не является достаточным для принятия проекта. Каждый из методов анализа инвестиционных проектов дает возможность рассмотреть лишь некоторые из характеристик расчетного периода, выяснить важные пункты и детали. Поэтому для комплексной оценки необходимо использовать все эти критерии, включая чистую будущую стоимость (NFV) в совокупности.

В этой работе предложены новые методы оценки проектов, модель которых представлена в виде набора взаимосвязанных процессов (портфеля процессов). Эффективность портфеля проекта предлагается оценивать с помощью многокомпонентного процесса  финансового потока.

Общее решение уравнения многокритериальной оптимизации, как известно, является множеством решений по Парето, и если исходный допустимый набор критериев является достаточно объемным, число финансовых и эффективных решений также может быть достаточно большим. Хотя нужно будет выбрать единственное или достаточно предсказуемое количество альтернатив, которые рекомендуются для использования. Математическая постановка задачи в этом случае будет выглядеть следующим образом:

Где:

F(x) - содержание параметров оценки портфеля проектов по повышению эффективности;

Аргумент х - вид переменных параметров;

M_p - множество Парето, выбранное из допустимой области Ω на основе векторных критериев f (x).

Обобщенному критерию могут быть даны различные значения в зависимости от специфики проблемы. Иногда, особенно при построении диалоговых процедур принятия решений, этот критерий интерпретируется, как функция полезности лица, ответственного за принимаемое решение (DM), которое может выносить суждения о степени предпочтения конкретного варианта инвестиционного проекта.

Решение задачи можно разделить на две стадии: определение решений Парето и поиск в этом множестве. Первый шаг поддается формализации, в то время как на втором этапе необходимо ввести некоторые дополнительные аксиоматические системы или предпочтения. Часто на втором этапе реализовывается поиск лучших решений в наборе Парето с точки зрения лица, ответственного за принятие решений. Он определяет набор критериев, значения которых нуждаются в улучшении.

Основной моделью, по которой принимаются решения является матрица решений D:

В этой матрице каждая строка связана с определенным вариантом объединения, столбец – с соответствующей цифрой. Пересечение i-строки и j-столбца является значением j - критерия для i - варианта, и это значение может быть как количественным так и качественным. После построения решения матрица нахождения эффективных решений Парето организовывает поиск всех возможных решений и их парных решений. Эта процедура достаточно эффективна даже при большом количестве вариантов и критериев. Если полученное множество M_p - небольшое число элементов, то принятие решения – просто сравнение, основанное на опыте и знаниях, способное определить наиболее предпочтительный вариант. В случаях, когда эффективный набор M_p мало отличается от ряда предустановленных опций необходимо и нужно прибегать к формальным методам получения уникального решения.

Существует много подходов к решению многоцелевых проблем, в основе которых лежит идея о скаляризации векторных критерий. Однако наиболее перспективными и развивающимися подходами к решению этих проблем является построение интерактивных процедур принятия решений, возможность использования как строгих методов и знаний, так и опыт принятия решений.

Далее мы рассмотрим возможность решения задачи человеко-машинным методом с участием лиц, принимающих решение. Глобальная функция F(х) будет оцениваться по скалярной функции:

Где ρ - расстояние до некоторого выбранного измерения;

F (x) - векторная функция, которая должна быть минимизирована;

 ^~f - n-мерный вектор, который принимается за цель или «Идеальная» точка для вектор-функции f.

Заметим, что в этом выражении вектор дает вектор-значение уровней или установленных DMP для всех локальных критериев. Тогда возникают следующие проблемы оптимизации: выбор одного оптимального решения, принятие решения в соответствии с критерием Ф(x). Процедура выбора решения включает в себя следующие этапы:

Этап 1. Задан (фиксированный) вектор желаемых уровней:

В случаях, когда количество локальных критериев больше решений могут возникнуть серьезные трудности с определением вектора.

Тогда мы можем использовать вектор:

Каждый компонент, которого соответствует минимуму соответствующего локального критерия в допустимой области, т.е.

Вектор в общем случае не принадлежит множеству значений векторного критерия приемлемых решений x, но может служить «идеальной» оценкой для определения принимаемого решения требуемых уровней для каждого из локальных критериев. Дело в том, что наибольшая векторная составляющая f⁰ принятого решения может судить о максимально возможном влиянии на каждый из критериев.

Этап 2. Решение задачи определения максимума выражения на множестве оптимальных решений, по Парето, т.е.

Этап 3. В найденной точке xⁱ вычисляется значение векторного критерия

Результат представленного решения. Сравнение векторов f(xⁱ) и ^~f могут привести к дальнейшему продолжению процесса. Если этот результат не удовлетворяет решению для некоторых компонентов или требования к функционированию изучаемой системы были раздуты, он может отрегулировать желаемые уровни вектора ^~f и придется вернуться к шагу 2.

В данной работе предложен новый подход к оценке эффективности инвестиционных проектов, основанных на методе выбора оптимальных проектов на основе многочисленных критериев, в которой предлагается строить интерактивные процедуры принятия решений, такие как возможность использования строгих методов, а также знаний и опыта лица, принимающего решения (DM).

Список литературы:

1. Инновационный менеджмент/ Под ред. С.Д. Ильенковой. М.: Банки и биржи; ЮНИТИ, 2011.
2. Колесов П.Ф. Влияние государственного регулирования инвестиционной деятельности на уровень конкурентоспособности российских банков // Экономика и менеджмент инновационных технологий. – Июнь 2012.
3. Дасковский В.Б., Киселёв В.Б. Фактор времени при оценке эффективности инвестиционных проектов // Экономист. 2008. № 1. С. 55-67.
4. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов (вторая редакция) / Министерство экономики РФ, Министерство финансов РФ, ГК по строительству, архитект. и жил. политике // Рук.авт.кол.: В.В.Коссов, В.Н.Лившиц, А.Г.Шахназаров. – М.:Экономика. 2000.
5. Дыбов А.М. Особенности оценки инвестиционных проектов с учетом факторов риска и неопределенности. // Вестниу Удмуртского университета: сборник научных трудов. - 2010. - вып. 2. - С. 7-14.