Диссертация (1152451), страница 13
Текст из файла (страница 13)
В ряде случаев, когда систематически действующие факторысложно учесть и проконтролировать, их преобразуют в случайные, специальнопредусматривая случайный порядок проведения эксперимента (рандомизацияэксперимента) [88].Теория планирования эксперимента была разработана как ответ наназревшую потребность в упорядочивании проведения научного эксперимента.Необходимо было оптимизировать его, сделать более точным, прозрачным иодновременно менее затратным.Изначально это направление было создано с целью улучшения методикпроведения эксперимента.
Однако в итоге они сформировали самостоятельныеотрасли науки [66, С. 7].75Теория планирования эксперимента в современном виде не предоставляетжесткого и точного алгоритма действий – это лишь рекомендации и помощь дляграмотного проведения эксперимента.При обобщении неизбежно возникновение «ошибки репрезентативности».Такая ошибка может оказаться значительной, вплоть до искажения результатовисследования. «Разнообразные способы нейтрализации подобных источниковошибок и, главное, – способы определения, вычисления и учета этих ошибокнашли отражение в теории оптимального эксперимента»67.Подведем итог. Случайной можно считать выборку, подбор параметров вкоторой был осуществлен методом случайной стратегии. «Как и при образованиислучайных выборок для проведения выборочных обследований, в экспериментетакже процедура организации случайной выборки нацелена на уменьшениеискажений в измеряемых психологических характеристиках со сторонывлияний побочныхпеременных и ошибокизмерений. Приформированиислучайных выборок исследователь не контролирует возможные влияния нарезультаты измерения психологических свойств со стороны предшествующихисследованию факторов»68.Для проверки «работоспособности» критерия ЭУТ было проведеноисследование.Цели исследования:1.
Доказать, что показатель ЭУТ совпадает с показателем совокупнойэффективностипроекта(КСЭ)ихорошооцениваетэффективностьинвестиционных проектов в статике, т.е., при допущении, что их технологическаябаза не меняется за время жизни проекта:а) не хуже других показателей, а в ряде случаев и лучше;б) метод оценки значительно проще, более универсальны и меньшейтрудоемкости.Бим-Бад Б.М. О планировании экспериментов [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.bim-bad.ru/biblioteka/article_full.php?aid=98&binn_rubrik_pl_articles=70 (дата обращения: 14.05.2017).68 Федоров В.В. Теория оптимального эксперимента. М.: Наука, 1971. – С.
88.67762. Доказать, что показатель ЭУТ лучше всех других показателей оцениваетэффективность инвестиционных проектов в динамике, т.е., при допущении, что ихтехнологическая база будет совершенствоваться за время жизни проекта. Или, длястратегических инвесторов наиболее точный метод оценки эффективностиинвестиционных проектов – их оценка в статике по значению ЭУТ.Этапы исследования:первая фаза (статика, достижение цели 1). Срок жизни проекта 2 годастроительства +10 лет реализации =12 лет1.Сформированы данные 5-и групп инвестиционных проектов по 6проектов в каждой группе. Один базовый + 5 производных, т.е. всего 30инвестиционных проектов.
Считаем, что проекты внутри группы конкурируютмежду собой.2. Проведена оценка эффективности 30-и инвестиционных проектов 6-юнаиболее известными методами (КСЭ, NPV, IRR PI, DPP, ЭУТ).3. В каждой группе выявлен наиболее эффективный проект. Наиболееэффективный проект определяется показателем Совокупной ЭффективностиПроекта КСЭ.4. Выяснено, как часто выбор наиболее эффективного проекта по ЭУТсовпадает с оценкой КСЭ.Производные проекты получаются путем наращивания объемов выпуска,амортизации, материалов и покупных компонентов.
Сделано допущение, что1) проекты внутри группы конкурируют между собой (т.е. будет выбираться«победитель» из 6 проектов каждой группы); 2) «победители», выбранные вкаждой группе, конкурируют между собой.Характеристикипроектов,производныеоткаждогослучайносгенерированного, возникали по одному алгоритму: амортизация растет от проекта к проекту на 20%; выпуск растет от проекта к проекту: на 20%; на 10%; на 5%; на 2,5%; на1,25%; затраты на материалы растут пропорционально выпуску;77 численность работающих не меняется.Всего была проведена оценка эффективности 30-и проектов 6-ю методами:NPV (при ставке дисконтирования 5%, 15% и 25%), IRR, PI, DPP, а также ЭУТ иКСЭ.
В каждой группе выявлен наиболее эффективный проект, которыйопределяется Критерием Совокупной Эффективности (КСЭ).На первом этапе исследования стояла задача выявить, какой из исследуемыхметодов оценки эффективности проектов наиболее часто совпадает с оценкойКСЭ (Таблица 3.1.1).78Таблица 3.1.1 – Статика, абсолютные результаты по проектамГруппа№проектаКСЭNPV d=0%1123456123456123456122,253,214,405,877,669,1711,2114,4518,3823,1328,7334,8410,6728,0256,8782,85135,43177,2916,3324,542,603,404,365,516,908,278,2010,2012,6015,4818,9022,784,06,810,214,219,022,87,009,40334,9142345NPVd=15%IRR d= 15%DPPЭУТNPVd=25%PI0,140,190,240,310,390,460,460,570,700,861,031,310,220,380,560,791,061,270,390,52-0,22-0,29-0,37-0,47-0,58-0,70-0,70-0,87-1,07-1,31-1,63-1,89-0,34-0,58-0,86-1,20-1,62-1,94-0,59-0,800,870,941,011,061,111,111,371,421,461,491,521,532,674,125,65,87,17,762,332,619,28%9,28%9,28%9,28%9,43%9,22%9,28%9,28%9,28%9,28%9,04%9,67%9,28%9,28%9,28%9,28%9,28%9%53,17%53,17%~3,45~3,6~3,7~3,6~3,6~3,6~3,45~3,55~3,6~3,6~3,55~3,5~3,3~3,5~3,5~3,5~3,5~3,5~3,4~3,552,002,402,883,464,154,8410,1312,1514,5817,5021,0024,7916,0019,2023,0427,6533,1835,918,009,6012,280,68-1,042,8453,17%~3,511,5247,7715,740,87-1,343,0453,17%~3,513,82563,5619,881,10-1,693,2053,17%~3,616,59676,3123,861,33-2,033,2053%~3,518,92196,0012,00,7-1,08,09%~3,314,5579Продолжение таблицы 3.1.12121,0314,80,8-1,38,29%~3,517,453456151,20187,52231,96277,6118,122,026,832,21,01,21,57,1-1,5-1,9-2,3-2,78,48,58,658,639%9%9%9%~3,3~3,3~3,3~3,320,9525,1330,1635,54Источник: составлено автором.69В таблице 3.1.2 представлено распределение («рейтинг») производных проектов внутри каждой группы (т.е.проекты конкурируют между собой) на примере двух групп.
Цифры (1 – первое место, 2 – второе место)показывают, какое место присвоил каждый показатель определенному проекту.Таблица. 3.1.2 – Статика, распределение мест внутри каждой группыГруппа№ проектаКСЭNPV d=0%NPV d=15%NPV d=25%PIIRR d=15%DPP1111222234561234566921212112ЭУТ211221122212121211Составлено на основании расчета эффективности 30-и проектов 6-ю методами: NPV (при ставке дисконтирования 5%, 15% и 25%), IRR, PI, DPP, а также ЭУТ и КСЭ.2180Продолжение таблицы 3.1.2341234561212212121122112321121122124552222611111122345612212121122121Источник: составлено автором.70В таблице 3.1.3 (по аналогии с таблицей 3.1.2) представлено такое же распределение, но не проектов внутрикаждой группы, а уже «победителей», выбранных в каждой группе, которые теперь конкурируют между собой.70Составлено на основании расчета эффективности 30-и проектов 6-ю методами: NPV (при ставке дисконтирования 5%, 15% и 25%), IRR, PI, DPP, а также ЭУТ и КСЭ.81Таблица 3.1.3 Статика, распределение мест между группамиГрКСЭ12345NPV d=0%NPV d=15%212121NPV d=25%12PIIRR d= 15%21DPPЭУТ211122Источник: составлено автором.7171Составлено на основании расчета эффективности 30-и проектов 6-ю методами: NPV (при ставке дисконтирования 5%, 15% и 25%), IRR, PI, DPP, а также ЭУТ и КСЭ.82Промежуточные выводы.Внутри каждой группы: ЭУТ и КСЭ выбирают один и тот же проект; PI выбирает тот же проект, что и КСЭ в 2 случаях из 5; срок окупаемости выбирает тот же проект в 1 случае из 5; NPV d=0% и NPV при d=15% всегда совпадает с КСЭ; NPV при d=25% отрицательный для всех вариантов проектов; IRR при d=15% выбрали в двух случаях один и тот же проект;Между группами: результаты оценки по ЭУТ и КСЭ совпадают во всех случаях; результаты выбора остальных методов противоречивы; результат оценки по NPV недопустимо зависим от ставки дисконтирования;выбор проекта по критерию ЭУТ отражает реальную динамику прибылив статическом состоянии.Также сделан вывод, что результат оценки по NPV недопустимо зависим отставки дисконтирования.
Выбор же проекта по критерию ЭУТ отражает реальнуюдинамику прибыли в статическом состоянии (Рисунки 3.1.1, 3.1.2).Неизменная технологическая база – далекая от действительности ситуация.Поэтому в диссертационном исследовании был обоснован метод сравненияпоказателей эффективности инвестиционных проектов развития промышленныхпредприятий по их способности оценить потенциал развития проекта в будущем.Метод базируется на имитационном моделировании 200 тысяч случайных вариантовразвития базового проекта и сравнении экономической эффективности проектов,отобранных различными показателями после четырех шагов развития.На каждом шаге имитации отбираются проекты с лучшими оценкамиэффективности по каждому из показателей. Сравнивается конечные эффективностьвсех отобранных проектов по КСЭ.83Группа 2 Проект 42520Величина млн.
руб.1510ЭУТNPV 5%5NPV 15%00-52510NPV 25%15-10-15Время, годыРисунок 3.1.1 – Поведение показателей NPV при разных ставкахдисконтированияИсточник: составлено автором.72Для обоснования метода в диссертации были решены две задачи:1)смоделированпроцесснаиболееэффективногомногошаговогостратегического развития в будущем, в котором происходит технологическоеразвитие каждого из вариантов;2)по результатам имитационного моделирования процессов развитияобосновано, какой из показателей может сегодня (и может ли?) выбрать проект,который завтра, т.е. в будущем, окажется наиболее эффективным.Вариантыимитационногопроектовбудущегомоделирования.былиВсегополученычетырешагапошаговометодомпоследовательногоинновационного развития каждого базового проекта.
На каждом шаге имитациипроцесса развития происходил отбор варианта развития конкретным показателем(NPV, IRR, PI, ЭУТ). Проект, выбранный каждым показателем, становился для него72Составлено на основании расчета ЭУТ и NPV при ставках дисконтирования 5%, 15%, 25%.84базовым на следующем шаге развития (он мог совпасть с выбором и другогопоказателя).Группа 5, Проект 2Величина млн.руб.1510ЭУТ5NPV 5%00251015NPV 25%-5-10NPV 15%Время, годыРисунок 3.1.2 – Поведение показателей NPV при разных ставкахдисконтированияИсточник: составлено автором.При этом, варианты развития для всех отобранных базовых проектов накаждом шаге развития были однотипны в том смысле, что каждый из показателейизменялся в одно и то же число раз.
После этого каждый показатель опять выбиралнаилучший вариант развития. По сути, методика эксперимента реализовала принципоптимальности Беллмана (Рисунки 3.1.3–3.1.6).Производные проекты получаются путем наращивания объемов выпуска,амортизации, материалов и покупных компонентов. Но в отличие от оценки принеизменной технологической базе, где изменения каждого из параметров развитиязаданы, в данном случае они изменялись методом случайной генерации. Такимобразом, новые параметры сформировали 10 вариантов развития каждого базовогопроекта. Имитация четырех шагов последовательного развития одного (базового)проекта реализовалась для каждой из четырех тестируемых методик оценкиэффективности проектов.85Рисунок 3.1.3 – Схематическое изображение вероятностно-имитационногометода оценки эффективности долгосрочного стратегического развития предприятия(группа 1)Источник: составлено автором.73Рисунок – 3.1.4 Схематическое изображение вероятностно-имитационногометода оценки эффективности долгосрочного стратегического развития предприятия(группа 2)Источник: составлено автором.73Составлено автором на основании четырех итераций расчета и сравнения выбора показателей оценки эффективности проекта.86Рисунок 3.1.5 – Схематическое изображение вероятностно-имитационногометода оценки эффективности долгосрочного стратегического развития предприятия(группа 3)Источник: составлено автором.87Рис.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
