Инновационный проект производства нового продукта на промышленном предприятии

      В процессе работы программы RM математическая модель проекта подвергается повторяющимся имитациям, в ходе каждой из которых ключевые рисковые переменные выбираются случайным образом в соответствии с заранее заданными распределениями вероятностей и условиями корреляции. Затем проводится статистический анализ результатов всех имитаций для получения распределения вероятностей результирующего показателя проекта.

 

вательность анализа рис  Рис. 1.2 Последовательность анализа рисков инвестиционного инновационного проекта с использованием метода Монте – Карло.

 

       Рассмотрим  эти стадии подробнее.

       Построение  математической модели инвестиционного  проекта — первая стадия анализа рисков в соответствии с программой RM. Модель содержит алгебраические и/или логические соотношения между его факторами (переменными). Она должна включать все важные для проекта переменные (и не включать лишних переменных), а также правильно отражать корреляционные связи между ними.

       Успешное  завершение первой стадии позволяет  перейти к следующей. Среди известных и важных для проекта факторов выявляются ключевые рисковые проектные переменные. Риск проекта в целом представляет собой функцию риска отдельных переменных оценочной модели, поэтому следует различать, во-первых, те из них, к которым очень чувствителен результат проекта, и, во - вторых, те, которые обладают высокой степенью неопределенности (большим разбросом значений). Другими словами, есть переменные, значения которых варьируют в большом интервале, не оказывая существенного влияния на отдачу проекта, и есть переменные достаточно стабильные, но даже небольшие отклонения их значений могут вызывать значительный разброс отдачи проекта. Таким образом, разбиение всех факторов проекта на соответствующие группы является необходимым по двум причинам:

      • чем больше рисковых переменных включено в математическую модель, тем сложнее  отразить все корреляционные связи  между ними;

      • затраты, необходимые для нахождения распределений вероятностей и корреляционных зависимостей большого числа переменных, могут превысить выгоду от включения этих переменных в модель. В связи с этим представляется целесообразным сконцентрировать внимание и имеющиеся ресурсы на определении и проверке предположений относительно наиболее чувствительных (анализ чувствительности) и неопределенных (анализ неопределенности) факторов модели.

       Применение  имитации Монте - Карло позволяет  учитывать любые распределения экзогенных переменных и получать распределение результирующего показателя. Вместе с тем вопрос об учете зависимостей остается открытым.

       Из  всего сказанного следует, что наиболее приспособленным для анализа  рисков в ситуации нестабильности является системный (комплексный) подход. Он ориентирован на любые виды зависимостей и распределений, позволяет использовать различные показатели эффективности, предполагает непосредственный учет рисков и вычисление совокупного риска проекта. Единственным недостатком системного подхода являются значительные затраты, связанные с его реализацией (сбором и обработкой огромного массива исходной информации, значительными временными и финансовыми расходами) [11].

       Учитывая  ограниченные возможности применения всех названных методов анализа рисков к инвестиционным проектам в условиях нестабильной экономики, а также аналогичный опыт проектного анализа других стран, накопленный Всемирным банком, необходимо сказать несколько слов о промежуточном подходе, универсальном для различных инвестиционных проектов. В нестабильных условиях качественный анализ как первый этап анализа рисков, призванный выявить факторы, области, виды рисков и произвести возможную на данном этапе их стоимостную оценку, приобретает особенно большое значение. Это связано с наличием нетрадиционных рисков и относительно более высокой степенью обычных рисков, поверхностная оценка которых может привести к пагубным последствиям. Необходимым условием при этом является ранжирование и систематизация рисков, полностью отражающая всю их совокупность, с которой придется иметь дело при реализации проекта.

       Второй  стадией анализа рисков является количественный анализ, который можно проводить с помощью ряда описанных выше методов. Особое внимание надо уделить построению модели: она должна хорошо описывать реальность, быть адекватной рассматриваемой экономической ситуации, чтобы достоверно отражать влияние рисков.

       Подчеркнем  еще раз, что априори трудно предугадать, какой метод из всех  проанализированных предпочтителен. Каждый проектный аналитик должен  выбрать для анализа своего инвестиционного проекта тот метод, ту технику исследования рисков, которые наиболее полно соответствуют возможностям  данного проекта и внешним требованиям, учитывая при этом как их преимущества, так и недостатки.

       При этом необходимо помнить, что ни один из этих методов не устраняет  необходимости для аналитика выбирать решение, балансируя между большей ожидаемой NPV и меньшим риском. Использование предложенных подходов и методов позволяет получить более четкое представление о направлениях действий. Однако как бы ни были точны, многообразны и сложны эти методы, они являются только инструментом и не могут заменить человека, принимающего решение. 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

2 УСЛОВИЕ  КУРСОВОЙ РАБОТЫ

 

       Предприятие планирует организовать производство нового изделия - защитной азото –  водородной атмосферы (ЗАВА) для термометаллургических процессов, используя собственные и заемные средства. Проведены исследования рынка, что позволило ориентироваться на определенную величину проектной цены продукции, её изменений и дать прогноз ожидаемого проектного объема её продаж.

 
       

1. Описание  методов разработки математической модели экономической оценки инвестиций  в инновационный проект на примере организации нового производства  ЗАВА.

 

       В разработанном процессе получения ЗАВА (защитной азото – водородной атмосферы) в качестве водородосодержащего сырья используется азотоводородная смесь (АВС), производимая в цехах синтеза аммиака ОАО «Череповецкий «Азот». ЗАВА производится путем смешения АВС с азотом высокой чистоты, который производится в цехе разделения газов того же предприятия. Для расчета расходных показателей аналитический граф процесса смешения для получения ЗАВА нужного состава можно представить следующим образом (рис. 2.1).

       

       В такой математической модели процесса учитываются следующие зависимости  между компонентами:

       VN2 + VH2 + VH2O + VCH4 + VAr =V1;

       V1 + V2 = V3;

       VN2 = aV1;

       VH2 = bV1;

       VH2O = cV1;

       VCH4 = dV1;

       VAr = kV1;

       VH2 = n V3;

 

где V₁ (м³/ч) – объемный расход АВС с производства аммиака, направляемый

       на смешение,

V2 (м³/ч) - объемный расход высокочистого азота, направленного на смешение,

V3 (м³/ч) - объемный расход ЗАВА,

VN2 , VH2, VH2O, VCH4 , VAr (м³/ч) - объемные расходы азота, водорода, воды, метана и аргона  в составе АВС,

а, в, с, d, k (об. долях) – концентрация этих компонентов в составе АВС,

n (об. долях) – концентрация водорода в составе ЗАВА.

 

       Считая  известными постоянными величинами а, в, с, d, k, n и вводя переменные Х1 = VN2 , Х2 = VH2 = nV3, Х3 = VH2O, Х4 = VCH4 , Х5 = VAr,  Х 6 = V1,  Х7 = V2 приходим к следующей системе уравнений:

       

       Выполним  преобразования: из 1-ого и 7-ого уравнения:

         

 

         

 

       

       Поскольку в исходной системе первое уравнение является линейной комбинацией уравнений с 3-го по 7-е, то оно может быть исключено из системы. Тогда система примет вид:

                                           

       Вводя конкретные значения  а, в, с, d, k (процентное содержание азота, водорода, воды, метана, аргона в составе АВС); n (процентное содержание водорода в составе ЗАВА); V3 (объемный расход ЗАВА) и решив систему уравнений, получим значения переменных Х1, X2, Х3, Х4, Х5, Х6, X7 (объемы  расхода азота, водорода, воды, метана и аргона в составе АВС,  а также объем расхода АВС и расход высокочистого азота, направляемого на смешение). При решении используется математическая модель решения системы линейных уравнений, реализованная в программе Microsoft Excel (см. таблица 2 Приложения).

       2.2 Расчет калькуляции производства  аммиака и ЗАВА

       Для определения себестоимости АВС необходимо рассмотреть калькуляцию производства аммиака на ОАО «Череповецкий азот», т.к. АВС является промежуточным продуктом, из которого синтезируется аммиак. Для определения себестоимости АВС в математическую модель включена таблица определения себестоимости аммиака и АВС (как промежуточного продукта). Эта калькуляция представлена в таблице 1 Приложения. Она содержит статьи затрат на производство аммиака, включая сырье, материалы, катализаторы, возвратные отходы, основную зарплату и обязательные отчисления, расходы на содержание оборудования, общепроизводственные и общехозяйственные расходы, а также расходы  азота высокой чистоты и аммиака на собственные нужды производства. С помощью табличного процессора Excel автоматически производится умножение количественных расходных натуральных показателей на соответствующие цены и их суммирование с определением себестоимости, как единицы продукции, так и всего месячного выпуска аммиака. Исходя из известного из технологии процесса соотношения, что из 3 тыс.м³ АВС образуется 1,0234 тонны аммиака проводится автоматический расчет себестоимости АВС и ее представление в соответствующей ячейке для использования при автоматическом расчете таблицы кеш-флоу.

2.3 Описание таблицы движения денежных средств (кеш-флоу)

       Основная  форма расчета таблицы кеш-флоу представлена в таблице 3 Приложения, начинается с исходных данных о величине производительности производства ЗАВА. Проект рассчитан на 12 кварталов, из них в первый  квартал планируется использовать на монтаж и наладку оборудования, а последующие 11 кварталов производство продукции осуществлялось по созданной схеме производства ЗАВА [12].

         Далее определялась прогнозируемая цена на ЗАВА и ее изменение по кварталам осуществления проекта. Данная динамика принимается исходя из анализа изменения цен на сырье и электроэнергию за ряд последних лет. Учитывается также рост цены основного сырья – природного газа – на 2,5% в каждом последующем квартале. Эта величина записывается в специальную ячейку исходных данных, расположенную в нижней части расчетной таблицы как эскалацию (увеличение) цен на ЗАВА и его компоненты.

       Выручка от реализации ЗАВА (строка 5) определяется, как произведение объема реализуемой продукции, представленной в ячейках строчки 4,  на  текущую цену этой продукции. Следующие строки расчета посвящены определению  текущих затрат на производство ЗАВА: в первый квартал, до окончания монтажа и пуска производства, эти затраты равны 0, а во все последующие кварталы после проведения рассматриваемого мероприятия по калькуляции представленной таблице 2 Приложения.

       Амортизация вычисляется (в соответствие с «принципом альтернативных затрат») только для  вновь вводимого оборудования и сооружений исходя из капитальных затрат и нормируемого процента амортизации (6 %). Эта величина является средневзвешенной из нормативов амортизации на здания и сооружения (около 1%), оборудование (8%) и на КИП и автоматику (12%), которые использованы при создании проекта.

       Объем кредитов был принят в количестве, необходимом в этом квартале для  капитальных затрат, за вычетом суммы  собственных средств предприятия. Практически это означает, что  кредиты планируется брать в  первый квартал реализации проекта при условии выплаты процентов по кредитам и возврата кредитов, начиная со второго квартала реализации проекта. Выплата кредита и процентов по нему производится из прибыли, полученной за счет реализации продукции, выпускаемой по данному проекту. В инвестиционных затратах добавления в оборотный капитал не учитываются из-за незначительности суммы и малого срока оборачиваемости капитала (оплата проводится ежемесячно, а продукт подаётся потребителю сразу после изготовления непрерывно – т.е. оборотный цикл невелик – около 1 месяца).