Pages Navigation Menu

ISSN 2227-6017 (ONLINE), ISSN 2303-9868 (PRINT), DOI: 10.18454/IRJ.2227-6017
ЭЛ № ФС 77 - 80772, 16+

Скачать PDF ( ) Страницы: 29-31 Выпуск: №2 (33) Часть 3 () Искать в Google Scholar
Цитировать

Цитировать

Электронная ссылка | Печатная ссылка

Скопируйте отформатированную библиографическую ссылку через буфер обмена или перейдите по одной из ссылок для импорта в Менеджер библиографий.
Желнова К. В. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ПРИ ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ / К. В. Желнова // Международный научно-исследовательский журнал. — 2015. — №2 (33) Часть 3. — С. 29—31. — URL: https://research-journal.org/economical/ispolzovanie-informacionnyx-sistem-pri-ocenke-effektivnosti-investicionnyx-proektov/ (дата обращения: 18.09.2021. ).
Желнова К. В. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ПРИ ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ / К. В. Желнова // Международный научно-исследовательский журнал. — 2015. — №2 (33) Часть 3. — С. 29—31.

Импортировать


ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ПРИ ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ

Желнова К.В.

Кандидат экономических наук, доцент, Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ПРИ ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ

Аннотация

В статье рассматриваются информационные системы Delphi 7.0 и Project Expert, применяемые для оценки эффективности инвестиционных проектов. Представлен алгоритм метода Монте-Карло, позволяющий проводить оценку рисков инвестиционного проекта при различных комбинациях факторов. Даны основные показатели оценки эффективности инвестиционных проектов.

Ключевые слова: информационные системы, эффективность, инвестиционный проект, Delphi 7.0, Project Expert.

Zhelnova K.V.

Candidate of Economic Sciences, the associate professor, Kalashnikov Izhevsk State Technical University

USE OF INFORMATION SYSTEMS AT THE ASSESSMENT OF EFFICIENCY OF INVESTMENT PROJECTS 

Abstract

In article the information Delphi 7.0 and Project Expert systems applied to an assessment of efficiency of investment projects are considered. The algorithm of the Monte-Carlo method allowing to carry out an assessment of risks of the investment project at various combinations of factors is presented. The main indicators estimates of efficiency of investment projects are given.

Keywords: information systems, efficiency, investment project, Delphi 7.0, Project Expert.

В настоящее время, динамичное развитие различных отраслей экономики России невозможно без интенсивного внедрения современных информационных технологий (далее – ИТ), способствующих повышению производительности труда.

Применение компьютерных имитирующих систем, таких как Comfar (UNIDO), Project Expert, ТЭО-ИНВЕСТ, ENERGY – INVEST и др., позволяет оценивать и прогнозировать финансовое состояние предприятия, выполнять сравнительный анализ эффективности вариантов инвестиционного проекта (далее – ИП), моделировать экономическое развитие проекта и получать приемлемые для инвестора результирующие показатели.

Инвестиции – это долгосрочные вложения финансово-экономических ресурсов с целью получения доходов в будущем. Они являются главным фактором при создании (развитии) организации и реализации ИП.

Наиболее важным элементов анализа ИП является оценка рисков. Инвестиционный риск – это такой риск, в результате которого происходит обесценивание вложений капитала, возникает опасность потери инвестиций и непредвиденных финансовых потерь в ситуации неопределенности условий инвестирования средств [1].

Методы количественной оценки предполагают численное определение величины риска инвестиционного проекта. Использование метода имитационного моделирования Монте-Карло, позволяет формировать множество возможных случайных сценариев. Идея метода заключается в соединении анализа чувствительности и вероятностных распределений факторов модели. Вместо создания отдельных сценариев, в имитационном методе генерируются сотни возможных комбинаций факторов с учётом их вероятностного распределения [2].

Алгоритм метода Монте-Карло включает следующие этапы:

  1. установление взаимосвязи между исходными и выходными показателями в виде математического уравнения или неравенства;
  2. задание законов распределения вероятностей для ключевых параметров модели;
  3. проведение компьютерной имитации значений ключевых параметров модели.
  4. расчет основных характеристик распределений исходных и выходных показателей;
  5. проведение анализа полученных результатов (графический и количественный) и принятие решения.

Для реализации метода Монте-Карло применяется специальное программное средство Delphi 7.0 для проведения имитационных расчетов прибыльности инвестиционного проекта, которое необходимо для осуществления многократного повторения имитационных экспериментов, значительного упрощения обработки результатов имитаций, графического представление результатов.

Наиболее распространенной программой, включающей в себя системы инвестиционного анализа и управления проектами, является Project Expert. Данная аналитическая система включает в себя следующие основные возможности: бизнес-планирование, разработку бизнес-плана; финансовое моделирование; оценку потребности в капитальных вложениях и оборотном капитале; оценку ИП и рисков; оценку стоимости бизнеса.

Далее, рассмотрим методы оценки эффективности ИП, которые  относятся к определению следующих динамических показателей: чистый дисконтированный доход или чистый приведенный эффект (Net Present Value, NPV); индекс рентабельности инвестиций (Profitability Index, PI); внутренняя норма прибыли (Internal Rate of Return, IRR); дисконтированный срок окупаемости (DPP). Представим подробнее описание этих динамических показателей.

  1. Метод чистой текущей стоимости ИП (Net Present Value – NPV) – учитывает зависимость потоков денежных средств от времени.

а) Если инвестиции одномоментны, то определяются по формуле 1:

05-04-2018 15-41-53   (1)

где

IC0– инвестиционная сумма;

CFt – чистые денежные доходы от инвестиций за период t;

k – ставка дисконта.

б) Если инвестиции осуществляются на протяжении нескольких месяцев или лет, то определяются по формуле 2:

05-04-2018 15-45-17    (2)

Условия принятия инвестиционного решения на основе данного критерия сводятся к следующему: если NPV > 0, то проект следует принять; если NPV < 0, то проект следует отклонить; если NPV = 0, то принятие проекта не принесет ни прибыли, ни убытка.

  1. Индекс доходности (прибыльности) инвестиций (PI) – показывает относительную прибыльность проекта и рассчитывается по формуле 3:

05-04-2018 15-46-10    (3)

где   i – вложения.

  1. Метод внутренней нормы прибыли (Internal Rate of Return – IRR) – это значение ставки дисконтирования, при котором чистая приведенная стоимость (NPV) проекта равна нулю: ERR = k, при котором NPV = f(k) = 0. Внутренняя норма доходности рассчитывается по формуле 4:

05-04-2018 15-59-16     (4)

Если 05-04-2018 16-03-27, то инвестиции имеют смысл, в противном случае проект отклоняется.

  1. Дисконтированный период окупаемости (Discounted pay-back period – DPP) – это продолжительность периода до момента окупаемости с учетом дисконтирования и определяется по формуле 5:

05-04-2018 16-01-47     (5)

где  DPP  – дисконтированный период окупаемости, лет;

IC – сумма инвестиций, направленных на реализацию проекта;

05-04-2018 16-04-32 – средняя величина денежных поступлений в периоде t.

В заключение, хочется отметить, что динамические показатели оценки эффективности ИП используются для определения эффективности ИП и сравнения альтернативных ИП. Применение информационных систем позволяют значительно увеличить количество обрабатываемых данных и более оперативно предоставлять необходимые сведения менеджерам организации для принятия рационального управленческого решения.

Литература

  1. Королев В.Ю. Математические основы теории риска / Королев В.Ю., Бенинг В.Е., Шоргин С.Я.: Учебное пособие. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. — 544 с.
  2. Шапкин А.С. Теория риска и моделирование рисковых ситуаций / Шапкин А.С., Шапкин В.А.: Учебник. М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К˚», 2006. — 880 с.

References

  1. Queens V. Yu. Mathematical bases of the theory of risks / Queens V.Yu., Bening V. E., Shorgin S. Ya.: Manual. M.: FIZMATLIT, 2007. — 544 s.
  2. Shapkin A.S. Theory of risk and modeling of risk situations / Shapkin A.S., Shapkin V.A.: Textbook. M.: Publishing and trade corporation «Dashkov and To», 2006. — 880 s.

Оставить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Лимит времени истёк. Пожалуйста, перезагрузите CAPTCHA.