Диммертация (Моделирование процессов оценки эффективности инновационных проектов предприятия с использованием реальных опционов)

Санкт-Петербургский филиал Федерального государственного автономногообразовательного учреждения высшего профессионального образования«Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»На правах рукописиЯрыгин Андрей ИгоревичМоделирование процессов оценки эффективности инновационныхпроектов предприятия с использованием реальных опционовСпециальность 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством(управление инновациями)Диссертация на соискание ученой степеникандидата экономических наукНаучный руководитель:доктор экономических наук, профессор,Рогова Елена МоисеевнаСанкт-Петербург – 2015СодержаниеВВЕДЕНИЕ............................................................................................................. 4ГЛАВА 1 – РЕАЛЬНЫЕ ОПЦИОНЫ И ВОЗМОЖНОСТИ ИХПРИМЕНЕНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ.................................................................

151.1 – ИССЛЕДОВАНИЯ РЕАЛЬНЫХ ОПЦИОНОВ В УПРАВЛЕНИИ ИННОВАЦИЯМИ .. 151.2 – СУЩНОСТЬ РЕАЛЬНЫХ ОПЦИОНОВ И ВОЗМОЖНОСТИ ИХ ПРИМЕНЕНИЯ ВЭКОНОМИКЕ И МЕНЕДЖМЕНТЕ ............................................................................. 25ГЛАВА 2 – МОДЕЛИРОВАНИЕ ОЦЕНКИ ИННОВАЦИОННЫХПРОЕКТОВ НА ОСНОВЕ РЕАЛЬНЫХ ОПЦИОНОВ .............................. 352.1 – СПЕЦИФИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ ................ 352.2 – МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИННОВАЦИОННЫХПРОЕКТОВ ............................................................................................................. 392.3 – МЕТОД ДИСКОНТИРОВАННЫХ ДЕНЕЖНЫХ ПОТОКОВ, DCF ........................ 502.4 – МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ ОПЦИОНОВ БЛЭКА-ШОУЛЗА (BLACK-SCHOLES OPTIONPRICING MODEL) ..................................................................................................

572.5 – БИНОМИАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ ОПЦИОНОВ (BINOMIAL OPTION PRICINGMODEL) ................................................................................................................ 622.6 – АНАЛИЗ ПРИМЕНИМОСТИ ПРЕДПОСЫЛОК ОСНОВНЫХ МЕТОДОВ К СЛУЧАЮРЕАЛЬНЫХ ОПЦИОНОВ ......................................................................................... 682.7 – МОДЕЛЬ ВЗВЕШЕННОГО ПОЛИНОМИАЛЬНОГО ОЦЕНИВАНИЯ ОПЦИОНОВ,WAP МЕТОД ......................................................................................................... 72ГЛАВА 3 – ПРИМЕНЕНИЕ WAP МЕТОДА ДЛЯ ОЦЕНКИЭФФЕКТИВНОСТИ ВНЕДРЕНИЯ 4G+ (LTE-A) ТЕХНОЛОГИИ ВКОМПАНИЯХ СОТОВОЙ СВЯЗИ В РОССИИ .......................................... 903.1 – КРАТКИЙ ОБЗОР ТЕХНОЛОГИИ LONG TERM EVOLUTION (LTE) ..................

913.2 – ХАРАКТЕРИСТИКА РЫНКА LTE В РОССИИ ................................................ 1033.3 – ПРИМЕНЕНИЕ WAP МЕТОДА ..................................................................... 1093.4 – СОПОСТАВЛЕНИЕ ОЦЕНОК, ПОЛУЧЕННЫХ РАЗЛИЧНЫМИ МЕТОДАМИ ...... 130ЗАКЛЮЧЕНИЕ ................................................................................................. 132БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК .......................................................... 138ПРИЛОЖЕНИЯ. ...............................................................................................

1462ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ПРИМЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ РЕАЛЬНЫХ ОПЦИОНОВ ВМЕНЕДЖМЕНТЕ. .................................................................................................. 146ПРИЛОЖЕНИЕ 2. КЛАССИФИКАЦИЯ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ ЭКОНОМИЧЕСКОЙЭФФЕКТИВНОСТИ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ. .............................................. 147ПРИЛОЖЕНИЕ 3. УПРОЩЕННЫЙ ЧИСЛОВОЙ ПРИМЕР НЕКОРРЕКТНОСТИ УЧЕТАРИСКА В КУМУЛЯТИВНОЙ СТАВКЕ ДИСКОНТИРОВАНИЯ В СЛУЧАЕНЕСТАНДАРТНОГО ДЕНЕЖНОГО ПОТОКА. .......................................................... 148ПРИЛОЖЕНИЕ 4.

ПРИМЕРЫ КРИВЫХ ГЕОМЕТРИЧЕСКОГО БРОУНОВСКОГОДВИЖЕНИЯ С ЗАДАННЫМИ ПАРАМЕТРАМИ µ И Σ. ............................................... 149ПРИЛОЖЕНИЕ 5. ПРИМЕР ПЕРЕЧНЯ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ СТОИМОСТИ ФИНАНСОВЫХОПЦИОНОВ.......................................................................................................... 150ПРИЛОЖЕНИЕ 6. НЕДОСТАТКИ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ПРИМЕНИТЕЛЬНО КИННОВАЦИОННЫМ ПРОЕКТАМ, И ПУТИ ИХ РЕШЕНИЯ. ....................................... 151ПРИЛОЖЕНИЕ 7. ПРИМЕРЫ ХАРАКТЕРИСТИЧЕСКОЙ ФУНКЦИИ ПРИНАДЛЕЖНОСТИВ АППАРАТЕ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ. ..................................................................

152ПРИЛОЖЕНИЕ 8. PRINTSCREEN ИЗ РАЗРАБОТАННОГО КАЛЬКУЛЯТОРАСТОИМОСТИ ОПЦИОНОВ ТРЕМЯ МЕТОДАМИ (BLACK-SCHOLES, BINOMIAL, WAP)............................................................................................................................. 158ПРИЛОЖЕНИЕ 9. ДИНАМИКА ДОХОДНОСТИ КАЗНАЧЕЙСКИХ БУМАГ США ВЗАВИСИМОСТИ ОТ СРОКА К ПОГАШЕНИЮ. ......................................................... 160СПИСОК ИЛЛЮСТРАЦИЙ. ......................................................................... 161СПИСОК ТАБЛИЦ. ......................................................................................... 1633ВведениеАктуальность темы исследования.Динамичное развитие экономики, высокие темпы роста ВВП инапрямую с этим связанный рост располагаемого дохода на душу населения,т.е.

“богатство” жителей – цель профессиональных экономистов во всеммире. Темп роста ВВП – это показатель, по которому принято сравниватьуспешность экономической политики разных стран. Теме экономическогороста исследователи уделяли особое внимание, так, можно привестифундаментальные работы, где разработаны модели экзогенного ростаХаррода-Домара, неоклассической модели Солоу-Свана, модели эндогенногороста Рамсея-Касса-Купманса. Среди важнейших факторов экономическогороста - уровня образования населения (человеческий капитал), новыхресурсов, глобализации (новых рынков), экономической политики - наиболееярко выделяется фактор новых технологий, инновации.

По некоторымоценкам, свыше половины роста мировой экономики, создания новогобогатства обусловлено механизмом изобретения, усовершенствования икоммерциализации новых продуктов и процессов.При переходе от макроуровня к микроэкономическому, следуетотметить, что с успешным инновационным развитием отдельных стран частоассоциируются компании-символы, такие как: японские автомобильные,машиностроительные и сталелитейные кэйрецу (например, Toyota и Sony),которые подорвали лидирующие на тот момент позиции компаний из США;южнокорейскийSamsung;кристаллизованныйпримеруспехавзарождающейся отрасли персональных компьютеров – Microsoft; или самаядорогая в мире на сегодня компания – Apple, чья выручка за 2014 налоговыйгод составила 182,8 млрд долл.

США, что немногим меньше ВВП Вьетнама(для сравнения выбрана ближайшая по величине ВВП страна) в 186,2 млрд4долл. США [103]. Все указанные компании объединяет стратегия развития наоснове эффективных инвестиций в новые технологии и новые продукты.Интерес к инновациям со стороны инвесторов и менеджментароссийских компаний в последние годы устойчиво рос. Были созданы инабрали обороты такие проекты, как инновационные центры “Сколково” (г.Москва) и “Иннополис” (г.

Казань), технопарки во многих городах: Томск,Новосибирск, Санкт-Петербург, Зеленоград, Обнинск; государственнаякорпорация “Роснано”. Отрасль нанотехнологий рассматривалась какпотенциальная ниша для отечественных компаний.Ростинтересакинновациямобусловилнеобходимостьпоискаэффективных инструментов финансового и инвестиционного менеджмента,которые позволят наиболее точно оценить экономический потенциалвложений в инновационные проекты.На данный момент в России на предприятиях наиболее широкораспространены традиционные методы проектного анализа, основанные накритерии чистой приведенной стоимости (англ. Net Present Value, NPV),полученнойдисконтированиембудущихденежныхпотоков(англ.Discounting Cash Flow, DCF Method) к текущему моменту времени.Проблема,скоторойстолкнулисьинвесторы,атакжеаналитики,пытающиеся дать оценку потенциала очередного R&D проекта, заключаетсяв специфике инновационных проектов, которая характеризуется:повышенной неопределенностью будущего;отсутствием исторических данных по сопоставимым, аналогичныхпроектам;сложностью оценки стратегического эффекта от проекта;высокой величиной первоначальных вложений при далеком горизонтеинвестиций.Эти особенности инвестиций в проекты, основанные на инновациях,приводят к тому, что три проекта из четырех – неуспешны, терпят неудачу.5Есть и другие оценки, более пессимистичные, отчасти из-за используемойметодологии: лишь одна “сырая” идея из 3000 в конечном итоге достигаеткоммерческого успеха.В свою очередь, широко распространенные сегодня методы оценкиэффективностиинновационнойдеятельностиобычнорассчитанынаповторяющиеся виды деятельности, в которых уже есть опыт, накопленнаяэкспертиза и исторические данные, позволяющие обосновывать оценки.

Врезультатетрадиционныеметодыанализарентабельностивложенийприменительно к инновационным проектам могут дать ненадежныйрезультат, поскольку их базовые предпосылки не выполняются. При этомименно в инновационных проектах инвесторы хотят ошибиться меньшевсего, так как речь идет о крупных суммах вложений при длительномпериоде окупаемости, т.е. ставки и риски крайне велики. Ситуацияусугубляетсякризиснымиявлениямивэкономике.Неснижающиесятребования к рентабельности со стороны акционеров, с одной стороны, присниженном покупательском спросе и инфляционном давлении на затратнуючасть отчетности, с другой, приводят к необходимости оптимизации затрат.Топ-менеджмент компаний, как правило, не готов рисковать, вкладываясь вмасштабныеинновационныепроектырадинегарантированногостратегического преимущества перед конкурентами, особенно на фоне ростастоимости заемного кредитования.Отметим не редкие случаи, когда на промышленных предприятияхРоссиидажеклассическиеинструментыфинансовогоанализаNPVиспользуются не для попытки выбора наиболее эффективной альтернативы, ак сожалению, лишь для обоснования уже принятых решений, путем“подгонки” вводных данных.Одним из наиболее перспективных альтернативных инструментов дляоценки инновационных проектов является метод реальных опционов (англ.Real Option Valuation, ROV).

Наиболее широко реальные опционы6используются в отраслях, сильно зависящих от конъюнктуры будущего,например, при добыче полезных ископаемых (Petrobras и др.) или вфармацевтической промышленности (Merck и др.). В российских компанияхтакже имеется опыт применения реальных опционов, например, у ПАО“Газпром” и ПАО “Татнефть”. Необходимо отметить, что аппаратиспользования реальных опционов находится в процессе становления итребует дальнейшей разработки и исследований.Таким образом, живой интерес инвесторов и акционеров к инновациямрождает спрос на современные и наиболее корректные инструменты оценкиинновационных проектов. Указанное выше противоречие между реальнымиусловиями инвестиций в инновационные проекты и применяемыми методамианализа обуславливает актуальность разработки метода оценки стоимостиинновационныхпроектов,которыйвбольшейстепениотвечаетдействительности, и который даст оценку, заслуживающую у инвесторовдоверие.Степень научной разработанности оценки инновационных проектоввысока – проблематике посвящено большое количество работ российских изарубежных специалистов, таких как Алексеев А.А., Аньшин В.М.,Валдайцев С.В., Дагаев А.А., Купер Р.Г., Кьеза В., Твисс Б., Платонов В.В.,Рогова Е.М., Санто Б., Теплова Т.В., Трифилова А.А., Титов А.Б., КарликА.Е., Окрепилов В.В., Швец С.К.