Разработка модели оценки рисков инвестиционных решений нефтегазовой компании

ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Разработка модели оценки рисков инвестиционных решений нефтегазовой компании (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

ГЛАВА 1. ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ИНВЕСТИЦИЙ НЕФТЕГАЗОВОЙ КОМПАНИИ В УСЛОВИЯХ РИСКОВ
- 1. 1. Анализ процессов распределения инвестиций нефтегазовой компании
- 1. 2. Исследование факторов рисков инвестиционныхрешений нефтегазовой компании
- 1. 3. Анализ современных методов оценки инвестиционных решений нефтегазовой компании
Выводы по Главе 1
ГЛАВА 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ОЦЕНКИ РИСКОВ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ НЕФТЕГАЗОВОЙ КОМПАНИИ
- 2. 1. Разработка модели многокритериальной оптимизации структуры инвестиционного портфеля с учетом рисков
- 2. 2. Формулирование критериев оценки рисков инвестиционных решений нефтегазовой компании
- 2. 3. Разработка алгоритма многокритериальной оптимизации портфеля инвестиционных решений
Выводы по Главе 2
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ РИСКОВ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ НЕФТЕГАЗОВОЙ КОМПАНИИ
- 3. 1. Разработка методики оценки рисков формирования инвестиционного портфеля
- 3. 2. Апробация модели оценки рисков инвестиционных решений нефтегазовой компании на примере ОАО «ЛУКОЙЛ»
Выводы по Главе 3

Актуальность темы

исследования. Результаты деятельности нефтегазовых компаний являются основой для формирования платежного баланса страны, поддержания курса национальной валюты, имеют ключевое значение для преодоления кризисных явлений. Высокая капиталоёмкость организации крупномасштабных поисковых работ, добычи и переработки нефти и газа, сооружения нефтегазопроводов, развития обслуживающей инфраструктуры и финансирования смежных секторов по обеспечению нефтегазового комплекса определяют необходимость привлечения прямых и портфельных инвестиций в нефтегазового сектора.

Неопределенность на мировом рынке энергоносителей, нестабильность и низкая эффективность государственного регулирования нефтегазового сектора в России препятствуют притоку инвестицийотсутствие прозрачной системы предоставления налоговых льгот, отсутствие системы дифференцированного подхода к объектам недропользования различного качества, стимулирующего рост эффективности нефтедобычи на разрабатываемых месторождениях, повышают экономические риски. Основные факторы, усугубляющие сложность принятия и реализации инвестиционных решений, связаны со следующими особенностями нефтегазового сектора: размерами, масштабами деятельности, изменением структуры производства в результате ее адаптации к новой структуре спроса, изменением политики национальных нефтяных компаний, колебаниями цен на нефть и природный газ, разработкой новых технологий, спецификой правового регулирования нефтегазового сектора в России.

Исходя из вышеизложенного, соотношение между риском и доходностью является важнейшим для инвестиционных решений в нефтегазовом секторе, что усиливает значимость системы риск-менеджмента и механизмов повышения эффективности оценки рисков инвестиционных решений нефтегазовой компании с учетом особенностей российского рынка. Вышесказанное определило выбор тематики и актуальность направления исследования.

Степень разработанности темы. Разработкой спектра задач, связанных с инвестиционными решениями нефтегазовой области в разное время занимались видные отечественные специалисты, такие как И. Ю. Беляев, О. С. Виханский, C.B. Губанов, Г. Б. Клейнер, Е. В. Ленский, А. И. Наумов, A.A. Радыгин, В. А. Цветков, P.M. Энтов, М. А. Эскиндаров и др. Аспект повышения эффективности системы управления вертикально — интегрированных компаний в нефтяного сектора нашел свое отражение в работах A.A. Абросимова, В. Ю. Алекперова, В. Е. Баженова, А. Н. Баркова, А. Ю. Карибского, Г. А. Луценко, A.M. Мухина, А. И. Скубченко, Л. В. Соркина, Г. Н. Суркова, Т. В. Фатаховой, А. П. Хохлова и других. В то же время, конкретные пути и инструменты повышения эффективности принятия решений в современных условиях, исследованы недостаточно, что представляет несомненный интерес не только с точки зрения теории управления, но и, прежде всего, с точки зрения практической ценности для отечественных компаний.

Среди иностранных работ в области развития компаний нефтегазового сектора выделяются, такие как исследования С. Бахтиари, К. Кэмпбелл, Р. Кевени, Ф. Фешараки, М. Кинг Хабберта, Т. Ламберта, М. Линча, Г. Моритиса, А. Наими, Б. Вильяме, Я. Вуллена и другие. Зарубежные исследования, несмотря на широкое освещение достигнутых результатов и опыта, не касаются вопросов их адаптации к российским условиям и не дают рекомендаций по его применению.

Необходимо также выделить российских ученых, которые занимались исследованиями теории и практики идентификации и оценки финансовых рисков инвестиционных решений, а также темой построения экономических информационных систем, таких как И. А. Бланк, В. В. Бочаров, М. В. Грачева, В. В. Дик, В. Г. Золотарев, Н. Е. Егорова, В. В. Иванов, И. А. Кисилёва, В. В. Ковалев, В. В. Коссов, В. Е. Леонтьев, М. И. Кныш, Б. А. Колтынюк, Б. А. Лагоша, В. Н. Лившиц, Д. С. Морозов, В. М. Попов, А. Н. Романников, А. И. Стешин, Ю. Ф. Тельнов, А. И. Уринцов, Д. В. Чистов, В. В. Шеремет и др.

Вопросы по данной теме освещены в зарубежной литературе и разработаны такими авторами как В. Беренс, С. Б. Берне, Г. Бирман, 3. Боди, Ф. Бригхэм Юджи, Дж.К. Ван Хорн, Л. Гапенски, Г. Дитхелм, П. И. Хавранек,.

Р.Н. Холт, У. Ф. Шарп, С. Шмидт. Вместе с тем вопросы классификации, декомпозиции рисков, их трансформации в агрегированные финансовые риски, а также задачи обоснования эффективности решений с учетом специфики сектора экономики в научной литературе исследованы недостаточно. Отмеченные обстоятельства определили выбор темы исследования, его логику, цель, задачи и научную новизну.

Цель и задачи исследования

Целью диссертационного исследования является разработка модели оценки рисков инвестиционных решений нефтегазовой компании на основе многокритериальной оптимизации, направленной на выбор эффективной стратегии бизнеса.

Для достижения сформулированной цели в диссертационной работе были поставлены и решены следующие задачи:

1. Провести анализ рисков процесса распределения инвестиций нефтегазовых компаний в российской и международной практике.

2. Классифицировать факторы рисков инвестиционных решений нефтегазовой компании для ранжирования рисков по степени воздействия на создание стоимости компании.

3. Построить модель оценки рисков инвестиционных решений нефтегазовой компании, позволяющую повысить оперативность и достоверность принимаемых решений, обеспечить выбор оптимальной инвестиционной стратегии.

4. Сформулировать критерии оценки рисков инвестиционных решений нефтегазовой компании.

5. Разработать методику и алгоритм оценки рисков инвестиционных решений нефтегазовой компании на основе многокритериальной оптимизации.

6. Провести оценку эффективности результатов моделирования в нефтегазовой компании.

Объектом исследования являются инвестиционные решения нефтегазовой компании.

Предметом исследования являются процессы оценки рисков реализации решений о распределении инвестиций нефтегазовой компании.

Область исследования. Работа выполнена в соответствии с п. 1.4. «Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений» паспорта специальностей ВАК при Минобрнауки России (экономические науки) по специальности 08.00.13 — «Математические и инструментальные методы экономики».

Теоретико-методологическая основа исследования. Теоретическую базу исследования составили труды ведущих отечественных и зарубежных ученых и специалистов нефтегазового сектора, в области управления проектами, экономики предприятий, разработки и применения информационных систем, управления инвестиционной деятельностью, экономико-математического моделирования процессов оценки рисков.

Методологической основой проведения исследования явились системный анализ, методы многокритериальной оптимизации на основе метода Эджуорта — Парето, аксиоматическая теория важности критериев, методы анализа иерархий и экспертных оценок, методы анализа бизнес-процессов, принципы построения информационных систем, моделирования организационных структур управления.

В практической части работы использованы методики и регламенты коммерческих и некоммерческих проектов компании в части нефтеи газодобычи, переработки, транспортировки, розничной сети сбыта нефтеи газопродуктов.

Информационную базу исследования составили официальные статистические данные Федеральной службы государственной статистики РФ, нормативные и законодательные акты нефтегазового сектора, а также данные периодических изданий и официальных сайтов в сети INTERNET.

Научная новизна исследования. В диссертационной работе поставлена и решена задача разработки модели и комплексной методики оценки рисков инвестиционных решений нефтегазовой компании на основе многокритериальной оптимизации. Наиболее существенные результаты, полученные лично автором и составляющие научную новизну, заключаются в следующем:

1. Спроектирована схема выявления и описания рисков нефтегазовой компании на основе проведенного анализа актуальных данных о факторах рисков процесса распределения инвестиций, специфических для нефтегазового сектора, который выявил достоинства и недостатки применения современных методов оценки рисков. Отличительной особенностью предложенной схемы является возможность агрегирования рисков по принципам общности факторов их возникновения и последствий, а также причинно-следственных взаимосвязей между рисками.

2. Разработана классификация рисков инвестиционных решений нефтегазовой компании, которая, в отличие от существующих классификаций, учитывает специфику нефтегазового сектора экономики и обеспечивает ранжирование рисков по степени воздействия на создание стоимости компании. Предложенная автором классификация позволяет проводить факторный анализ возникновения рисков с целью выявления наиболее высокорисковых инвестиционных решений, а также исключает двойной учет возможных ущербов при проведении оценки рисков.

3. Разработана модель оценки рисков инвестиционных решений, которая отличается поэтапным выбором решений и обеспечением обратной связи с лицом, принимающим решения, что позволяет повысить оперативность и достоверность принимаемых решений, обеспечить выбор оптимальной инвестиционной стратегии. В отличие от большинства существующих моделей оценки рисков, которые описывают способы расчета конкретного риска или группы рисков, но не учитывают их совокупное влияние на финансовый результат решения, предложенная автором модель даёт возможность проводить оценку рисков с учетом их корреляции и рассчитывать совокупную величину рисков инвестиционных стратегий.

4. Сформулированы критерии оценки рисков инвестиционных решений нефтегазовой компании. Данный подход позволил упростить идентификацию и анализ рисков и проведение сбалансированной оценки стратегических альтернатив по наиболее значимым для конкретных решений критериям.

5. Создана методика оценки рисков инвестиционных решений и разработан алгоритм на основе многокритериальной оптимизации процесса оценки рисков. В отличие от большинства методик, используемых в настоящее время, авторская методика позволяет систематизировать экспертные оценки в динамичных условиях.

Теоретическая значимость исследования состоит в разработке теоретико-методологических основ оценки рисков инвестиционных решений нефтегазовой компании. Предложенная методика оценки рисков инвестиционных решений развивают теоретические основы оптимизационного подхода к выбору стратегии бизнеса, дополняет предметную область исследования задач оценки рисков инвестиционных стратегий.

Практическая значимость исследования заключается в возможном использовании его основных положений и выводов для оценки рисков инвестиционных решений в нефтегазовом секторе. Практическое значение имеют следующие положения и результаты:

1. схема анализа основных бизнес-рисков, позволяющая определять степень воздействия отдельных рисков на создание стоимости компании;

2. модель формирования инвестиционного решения нефтегазовой компанией, обеспечивающая гибкость принятия решения;

3. методика оценки рисков инвестиционных решений нефтегазовой компании на основе экономико-математического инструментария, обеспечивающая оценку отдельных стратегических альтернатив;

4. рекомендации по реализации инвестиционных решений в части оценки рисков (разработка планов мероприятия по управлению рисками, анализ и мониторинг рисков, страхование рисков, оценка эффективности системы).

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные результаты диссертационного исследования были доложены, обсуждены и получили одобрение на следующих конференциях: III Международная научно-практическая конференция «Современные информационные технологии и ИТ-образование» (Москва, 2008 г.), научно-практическая конференция «Васильевские чтения» (Москва, 2009 г.), научно-практическая конференция «Румянцевские чтения» (Москва, 2010 г.), VIII Международная научно-практическая конференция «Инновационное развитие современной экономики: теория и практика» (Москва, 2012 г.), VIII Международный научный конгресс «Роль бизнеса в трансформации российского общества» (Москва, 2013 г.).

Результаты научного исследования используются в практической деятельности отдела управления проектами ООО «ЛУКОЙЛ-Информ» для оценки инвестиционных решений «ИСУ «ЛИТАСКО» и «ИСУ «ЗРСО Балтия», проводимых компанией ОАО «ЛУКОЙЛ».

Основные положения и рекомендации диссертационного исследования используются кафедрой «Управления знаниями и прикладной информатики в менеджменте» федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ)» в рамках преподавания курса «Стратегии управления знаниями». Внедрение результатов исследования подтверждено справками о внедрении.

Публикации. Основные положения, выводы и рекомендации диссертационного исследования изложены в 8 опубликованных работах, включая 4 статьи в журналах, рекомендованных ВАК Минобрнауки России. Общий объем публикаций 6,9 печ. л. (из них авторских 6,45 печ. л.).

Структура и объем работы. Диссертационная работа общим объемом 187 страниц машинописного текста состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка, приложений. Работа содержит 8 таблиц, 28 рисунков и 4 приложения.

Выводы по Главе 3.

В Главе 3 решены следующие поставленные задачи — разработаны методика и алгоритм оценки рисков инвестиционных решений нефтегазовой компании на основе экономико — математического инструментарияоценена эффективность практического применения методики в нефтегазовой компании.

При поэтапной реализации стратегии предполагается принятие последовательных промежуточных решений, каждому из них будут свойственны свои факторы риска. В диссертации рассмотрена модель управления реализацией решения с учетом возможных факторов риска. Формирование решения состоит из нескольких этапов. На каждом этапе возможны альтернативные направления реализации. Каждое из этих направлений характеризуется вероятностью возникновения ущерба, связанного, например, с конъюнктурой рынка, срывом поставок комплектующих и т. д., а также величиной ущерба и возможной прибылью. Необходимо разработать стратегию управления инвестициями, которая позволила бы реализовать решение с максимальной прибылью при допустимом уровне затрат.

Построена модель ситуации в следующем виде:

Стратегия состоит из трех этапов: выбор решений разведки и добычивыбор решений эксплуатации месторожденийформирование структуры инвестиций. Пусть М = {1, ., т} - множество этапов реализации стратегии, на каждом из которых действуют соответственно свои факторы рискаN =.

1, ., п} - множество возможных вариантов реализации- || рк ||, к =0, тI.

1,т-] = 1, пматрица вероятностей возникновения ущерба при переходе реализации решения из к-го этапа на ¡—й этап по ]-му направлениюк = 0 -исходный этап реализации стратегии- || шу ||, к =0, т- =1, т- ] = 1, п матрица затрат (возможного ущерба) при переходе реализации стратегии из к-го этапа на ¡—й этап по ]-му направлению- || Ъки ||, к =0, ш- =1, т- ] = 1, п матрица ожидаемой прибыли (выгоды) при переходе реализации стратегии из к-го этапа на ьй этап по ]-му направлению. где:1 — если из к-го этапа осуществляется переход на ¡—й этап по ]-му направлению, 0 0 — иначе хки.

Найти такую стратегию управления реализацией решения х = из множества допустимых, при которой ожидаемый эффект будет максимален, а возможные потери будут не больше допустимых, т. е. необходимо найти набор переменных из условия:. т т п ПОЛ рхки I=?? Е о — Ркч) Ькч ^ тах' г=0 1=1 J= при ограничениях: т т п (Л }.

Ы0 /=1 7=1.

Используем формализацию критериев, приведенную в главе 2. На первом этапе формирования решения имеется возможность вложения в варианты «ЛУКОЙЛ, ОАО: Добыча нефти: ООО КомиАрктикОйл» (1), в.

ЛУКОЙЛ, ОАО: установка производства водорода (строительство): ООО.

Коминефть" (2) или «ЛУКОЙЛ, ОАО: Добыча газа: ЗАО ЛУКОЙЛ — АИК».

3) — второй этап реализации решения характеризуется предложениями по выбору вариантов эксплуатации месторождений в «ЛУКОЙЛ, ОАО:

Переработка нефти: ООО «ЛУКОЙЛ — Одесский НПЗ» (1), «ЛУКОЙЛ, ОАО:

Переработка нефти: «ООО Интесмо» (2), «ЛУКОЙЛ, ОАО: Сбыт нефти:

ООО «ТЭК Урал»" (3), «ЛУКОЙЛ, ОАО: Нефтехимия: «ЗАО «ЛУКОЙЛ.

Нефтехим"" (4) — на третьем этапе — с учетом различных объемов вложений возможны три варианта реализации стратегии (1), (2), (3), каждый из которых с учетом принятых обозначений характеризуется величинами, приведенными в таблице (см. основной текст диссертации).

Математическое ожидание ущерба при реализации решения не должно превышать 1100 млн долл. (допустимый риск). Для рассматриваемой задачи алгоритм решения может быть построен с помощью следующих эвристических правил:

4. Обеспечение максимума прибыли на каждом этапе реализации решения.

Аналитически данное решающее правило может быть записано следующим образом:

V/ -> j = argmaxZu (1 — рк), к У i jeN.

5. Обеспечение минимума потерь на каждом этапе реализации решения. Это правило может быть записано как:

V/ —> j = arg min pkuk, k > i jsN.

6. Обеспечение максимума удельной прибыли на каждом этапе реализации решения, т. е.

Ък (1 — рк).

V/ —> j = arg max ——, к >- i.

JBN Р*д<**и.

С учетом сформулированных правил решение поставленной задачи следующее:

1. По максимуму прибыли на каждом этапе реализации решений.

0-й этап — 1-й этап:1) 1105 млн долл. 2) 1125 млн долл. 3) 1120 млн долл.- 2й этап:1) 1400 млн долл. 2) 1350 млн долл. 3) 1420 млн долл. 4) 1450 млн долл.- 3-й этап:1) 1540 млн долл. 2) 1525 млн долл. 3) 1320 млн долл.

Таким образом, руководствуясь правилом, мы получили решение, согласно которому на этапе выбора решений разведки и добычи следует выбрать инвестиции в вариант «ЛУКОЙЛ, ОАО: установка производства водорода (строительство): ООО Коминефть» (2), на этапе выбора решений.

172 эксплуатации месторождений — «ЛУКОЙЛ, ОАО: Нефтехимия: «ЗАО «ЛУКОЙЛНефтехим»» (4) и объем вложений, предусмотренный первым вариантом. При этом значение целевой функции составит 11 115 млн долл. Значение функции ограничения — 1100 млн долл.

2. По минимуму ущерба (затрат) на каждом этапе реализации решения. 0-й этап — 1-й этап:1) 130 млн долл. 2) 160 млн долл. З) 136 млн долл.- 2-й этап: 1) 140 млн долл. 2) 164 млн долл. 3) 1120 млн долл. 4) 120 млн долл.- 3-й этап: 1) 120 млн долл. 2) 190 млн долл. 3) 1210 млн долл.

Согласно решающего правила, следует на первом этапе выбрать вложения в вариант «ЛУКОЙЛ, ОАО: Добыча нефти: ООО КомиАрктикОйл» (1), «ЛУКОЙЛ, ОАО: Нефтехимия: «ЗАО «ЛУКОЙЛ-Нефтехим»» в качестве варианта эксплуатации (4) и объем вложений, предусмотренный первым вариантом. Значение целевой функции и функции ограничений для полученного решения соответственно составят 11 095 млн долл. и 170 млн долл.

3. По максимуму относительной прибыли на каждом этапе реализации решения. 0-й этап — 1-й этап: 1) 13,5 млн долл. 2) 12,08 млн долл. 3) 16 млн долл.- 2-й этап:1) 110 млн долл. 2) 15,47 млн долл. 3) 13,5 млн долл. 4) 122,5 млн долл.- 3-й этап:1) 127 млн долл. 2) 15,8 млн долл. 3) 11,5 млн долл.

В соответствии с решающим правилом (16) на первом этапе следует выбрать «ЛУКОЙЛ, ОАО: Добыча газа: ЗАО ЛУКОЙЛ — АПК» (3), на втором — ОАО: Нефтехимия: «ЗАО „ЛУКОЙЛНефтехим“» (4) и на третьем — объем вложений, предусмотренный первым вариантом. Значения целевой функции и функции ограничений соответственно составят 11 110 млн долл. и 176 млн долл. Учитывая, что все варианты решений удовлетворяют ограничению задачи, в качестве оптимального может быть выбран первый вариант, построенный в результате реализации правила обеспечения максимальной прибыли на каждом этапе реализации решения, обеспечивающий максимальное значение целевой функции — ожидаемой прибыли. Но этому варианту присущ и максимальный возможный ущерб. Если лицо, принимающее решение, не склонно к риску, то может быть выбран второй вариант реализации решения, имеющий минимальный возможный ущерб. Наиболее же приемлемым является третий вариант реализации решения, основанный на обеспечении максимальной относительной прибыли на каждом этапе реализации решения. Данный вариант имеет меньшее значение целевой функции на 0,04%, а функции ограничения (возможного ущерба) -на 24% меньше. Результаты расчетов подтверждают работоспособность предложенной методики оптимизации стратегии управления предприятием в условиях риска, которая может служить хорошим дополнением для обоснования принятия решений руководителями различного уровня. Результаты выявления и оценки рисков целесообразно использовать в следующих процессах: формирование инвестиционной программы, обоснование производственной программы, разработка перечня мероприятий в плане реализации стратегии, формирование программы страхования, оценка жизненного цикла проектов и так далее.

В работе описаны рекомендации по дальнейшему развитиюорганизации процесса построения системы управления рисками, описаны следующие возможные этапы:

— разработка планов мероприятия по управлению рисками;

— анализ и мониторинг рисков;

— страхование рисков;

— оценка эффективности системы.

В целом можно сделать вывод о необходимости включения в эмпирические исследования инвестиционного поведения факторов сектора, проведения отдельных исследований рисков с учётом их специфики. Учёт отраслевых факторов позволил увеличить объясняющую силу модели.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведенный анализ современных методов подходов к формированию инвестиционного портфеля позволил выявить ряд недостатков, мешающих эффективно решать задачи рационального управления. Так, например, в некоторых случаях механизм формирования портфеля инвестиционных решений имеет слабую связь с результатами производственно-хозяйственной и финансовой деятельности предприятия. Очень часто при решении задачи оптимального управления портфелем решений основное внимание направлено на выполнение требования полной и равномерной загрузки ресурсов. К тому же при планировании производства и реализации продукции нередко исходят, прежде всего, только из потребностей в отдельных решениях. Однако все эти методы не позволяют оперативно принимать решения при формировании портфеля инвестиционных решений в случае изменения условий хозяйствования.

Одной из наиболее важных и актуальных проблем, с которыми сталкиваются предприятия сферы инвестирования в настоящее время, является эффективное размещение инвестиционных ресурсов в целях получения наибольшей прибыли. В связи с этим первоочередной задачей на предприятии является построение такой стратегии управления ресурсами, которая была бы направлена на формирование оптимальной и эффективной программы, адаптированной к работе в условиях динамично меняющейся экономической среды. В связи с этим экономико — математический инструментарий для оценки рисков является необходимым базисом современного предпринимательства, отличающегося все возрастающей оперативностью, многофакторностью и сложными взаимосвязями объектов управления при принятии решений., г Современный уровень развития информационных технологии при фактическом удвоении мощности общедоступных процессоров каждые 1,5 -2 года дает новую жизнь математическому моделированию реальных экономических процессов. Это позволит принимать качественные управленческие решения с учетом большего числа значимых факторов, что повысит конкурентоспособность элементов экономики России.

Основными результатами диссертационного исследования стали:

1. Спроектирована схема выявления и описания рисков нефтегазовой компании на основе проведенного анализа актуальных данных о факторах рисков процесса распределения инвестиций, специфических для нефтегазового сектора, который выявил достоинства и недостатки применения современных методов оценки рисков. Отличительной особенностью предложенной схемы является возможность агрегирования рисков по принципам общности факторов их возникновения и последствий, а также причинно — следственных взаимосвязей между рисками.

2. Разработана классификация рисков инвестиционных решений нефтегазовой компании, которая, в отличие от существующих классификаций, учитывает отраслевую специфику и позволяет ранжировать риски по степени воздействия на создание стоимости компании. Предложенная автором классификация позволяет проводить факторный анализ возникновения рисков с целью выявления наиболее высокорисковых инвестиционных решений, а также исключает двойной учет возможных ущербов при проведении оценки рисков.

3. Разработана модель оценки рисков инвестиционных решений, которая отличается поэтапным выбором решений и обеспечением обратной связи с лицом, принимающим решения, что позволяет повысить оперативность и достоверность принимаемых решений, обеспечить выбор оптимальной инвестиционной стратегии. В отличие от большинства существующих моделей оценки рисков, которые описывают способы расчета конкретного риска или группы рисков, но не учитывают их совокупное влияние на финансовый результат решения, предложенная автором модель позволяет проводить оценку рисков с учетом их корреляции и рассчитывать совокупную величину рисков инвестиционных стратегий.

Показать весь текст

Список литературы

Абрамов Л.М., Капустин В. Ф. Математическое программирование Л.: ЛГУ, 1981 — 328 с.
Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики,-М.: ЮНИТИ, 1998, — 1022 с.
Аксаков А. Законодательное обеспечение инвестиционной политики.// Проблемы теории и практики управления. 2002.-№ 4. — С. 72−76.
Алекперов В.Ю. Нефть России. Прошлое, настоящее, будущее-М.: Экономика. Бизнес, 2011.-488 с.
Алекперов В.Ю. Экономика и управление нефтегазовым комплексом.// Нефтяное хозяйство. 1997.-№ 9. — С. 22−25
Балабанов И.Т. Риск-менеджмент. М.: Страховое дело, 2 007 139 с.
Балдин К.В. Риск-менеджмент. М.: Эксмо, 2006 — 366 с.
Барский А.Б. Нейронные сети: распознавание, упраление, принятие решений. М.: Финансы и статистика, 2004. — 176 с.
Беренс В., Хавранек П. М. Руководство по оценке эффективности инвестиций. М.: ИНФРА-М, 1995, — 298 с.
Беляев М.И. Мировая экономика. М.: Дело и сервис, 2009.- 307с.
Бирман Г., Шмидт С. Капиталовложения. Экономический анализ инвестиционных проектов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003 — 524 с.
Боди 3., Кейн А., Маркус А. Принципы инвестиций. Экономический анализ инвестиционных проектов. М.: Вильяме, 2002.- 334 с.
Булгаков Ю.В. Выбор варианта рискового портфеля. // Менеджмент в России и за рубежом .- 2000 № 4. — С. 82−94.
Буренин А.Н. Рынок ценных бумаг и производных финансовых инструментов. М.: Научно-техническое общество имени академика С. И. Вавилова, 2002. — 337 с.
Буш Д., Джонстон Д. Управление финансами в международной нефтяной компании. М.: Олимп-Бизнес, 2003. — 432 с.
Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1964. — С. 572
Виленский П.Л., Лившиц В. Н., Орлова Е. Р., Смоляк A.C. Оценка эффективности инвестиционных проектов. М.: Дело, 2001. — С. 424
Вишняков Я. Д., Колосов А. В., Шемякин В. Л. Оценка и анализ финансовых рисков предприятия в условиях враждебной окружающей среды бизнеса. Менеджмент в России и за рубежом. М.: ИНФРА-М, 2007. — С. 117.
Вишняков Я. Д. Общая теория рисков: учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений. М.: Академия, 2008. — С. 368
Виханский О.С. Стратегическое управление. М.: Гардарика, 1998, — 164 с.
Воронцовский A.B. Инвестиции и финансирование. СПб.: СПГУ, 1998, — 528 с.
Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. Нейрокомпьютеры и их применение. М.: ИПЖИР, 2000.-416 с
Гибсон, Роджер К. Формирование инвестиционного портфеля: упр. финансовыми рисками. М.: Альпина Бизнес Букс, 2005 — 274 с
Герасимова Н.И., Романников А. Н. моделирование оценки бренда// Математическое моделирование в экономике и управлении: Сборник научных трудов/ Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. М., 2009.
Гончаров Д.С. Комплексный подход к управлению рисками для российских компаний. М.: Вершина, 2009 — 127 с.
Горбань А.Н. Методы нейроинформатики. Красноярск.: КГТУ, 1998.-205 с.
Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. СПб.: ПараГраф, 1990, — 159 с.
Горбань А.Н. Обобщенная аппроксимационная теорема и вычислительные возможности нейронных сетей .- 1998-№ 1. С. 11−24.
Грабовый П. Г, Петрова С. Н, Полтайцев С. И. Риски в современном бизнесе. М.: Алане, 2007 — 49 с.
Гранатуров В.М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения. М.: Дело и Сервис, 2008 — 167 с.
Глущенко В. В Управление рисками. Страхование. СПб.: Питер, 2009, — 156 с.
Гмурман В. Теория вероятностей и математическая статистика. -М.: Высшая школа, 2002- 368 с.
Губанов C.B. Промышленная политика и государство. // Экономист .- 2004.- № 7. С. 3−15.
Дегтярев Ю.И. Методы оптимизации. М.: Советское радио, 1980.-272 с.
Джонстон Д. Международный нефтяной бизнес: налоговые системы и соглашения о разделе продукции. М.: Олимп-Бизнес, 2003. — 352 с.
Дик В. В. Методология формирования решений в экономических системах и инструментальные среды их поддержки. М.: Финансы и статистика, 2000. — 314 с.
Дубров A.M. Моделирование рисковых ситуаций в экономике ибизнесе. М.: Дело, 2009.- 116 с.
Екушов А. Оценки риска в банковском менеджменте.// Банковские технологии .- 1999.-№ 1. С. 42−45.
Екушов А. Управление рисками и ресурсами.// Банковские технологии .- 1999,-№ 1. С. 32−33.
Екушов А. Автоматизация задач по управлению банком.// Банковские технологии .- 2000 № 6. — С. 53−56.
Ефимова O.B. Финансовый анализ: современный инструментарий для принятия экономических решений. Учебник. М.: Омега-Jl, 2012 — 349 с.
Иванов А. Обоснование структуры инвестиционного портфеля.// Журнал для акционеров. 2001.-№ 9. — С. 41−47.
Иванов А. Оценка рисков при портфельном инвестировании.// Журнал для акционеров. 2001.-№ 8. — С. 38−45.
Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей. М.: Вильяме и статистика, 2003. — 288 с.
Карибский A.B., Шишорин Ю. В. Финансово-экономическийанализ и оценка эффективности инвестиционных проектов и программ.// Автоматика и телемеханика. 2003.-№ 6. — С. 12−16
Касимов Ю.Ф. Основы теории оптимального портфеля ценных бумаг. М.: Филинъ, 1998 — 142 с.
Клейнер Г. Б., Зоря Е. И., Скрипников A.B., Цагарели Д. В. Нефть -топливо экономика. Ситуация, проблемы, перспективы. — М.: Наука, 1 996 231 с.
Клейнер Г. Б. Риски промышленных предприятий.// Российский экономический журнал. 2008.-№ 5−6. — С. 92.
Клейнер Г. Б. Риск стратегии бизнеса. — М.: Консэко, 2008 — 167с.
Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Мир, 1 975 648 с.
Колмыкова Т.С. Риск стратегии бизнеса. — М.: Инфра-М, 2 009 204 с.
Лапуста М.Г., Шаршукова Л. Г. Риски в предпринимательской деятельности. М.: Финансы и статистика, 2008 — 114 с.
Леонтьев В.Е., Бочаров В. В. Корпоративные финансы. Спб.: Питер, 2004.- 592 с.
Ли Ч. Финансы корпораций: теория, методы и практика. М.: ЮНИТИ, 2000, — 685 с.
Наговицкая А.Г. Валютная политика. М.: Экзамен, 2000. — 436с.
Найт Ф. Понятия риска и неопределенности.// THESIS. 1994. -№ 5.-С. 26−27.
Наумов А.И., Виханский О. С. Менеджмент. М.: Экономист, 2003.- 667 с.
Ойгензихт В. Проблема риска промышленных предприятий. М.: Прогресс, 2007 — 238 с.
Перар Ж. Управление международными денежными потоками. -М.: Финансы и Статистика, 1998 146 с.
Первозванский A.A., Первозванская Т. Н. Финансовый рынок: расчет и риск. М.: Инфра-М, 1994 — 192 с.
Радыгин А.Д., Энтов P.M., Межераупс И. В. Особенности формирования национальной модели корпоративного управления. Теория и практика. М.: Институт экономики переходного периода, 2003- 168 с.
Романов B.C., Бутуханов A.B. Рискообразующие факторы: характеристика и влияние на риски. Управление риском. М.: Просвещение, 2008,-207 с.
Романов B.C. Понятие рисков и их классификация как основной элемент теории рисков. М.:Феникс, 2007 — 43 с.
Романов B.C. Риск-менеджмент как условие развития предприятия.// Сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции Пенза: Вятский ГЛУ, 2008. — С. 138−146.
Романов B.C. Управление рисками: этапы и методы.//Материалы научно-практической конференции 30 октября 2008 г. Киров: Вятский ГЛУ, 2009.-С. 77.
Романников А.Н. Модель определения риска враждебного поглощения компании// Экономические науки 2007 — № 9
Романников А.Н. и др. Модель календарного планирования производства игроков профессиональным футбольным клубом// Транспортное дело России. 2009. — № 10
Романников А.Н. и др. Модель управления спекулятивной деятельностью клуба// Транспортное дело России. 2010. — № 2
Романников А.Н. и др. Анализ эффективности потенциала футбольного клуба// Микроэкономика 2010. — № 1
Романников А.Н. и др. Анализ и моделирование стратегического развития торгово-промышленной палаты РФ// Транспортное дело России.2010. № 5
Романников А.Н. и др. Моделирование и оптимизация бизнес-процессов// Транспортное дело России. 2010. — № 5
Романников А.Н. и др. Классификация игроков и определение критериев совершения трансфера профессиональными футбольными клубами// Транспортное дело России. 2010. — № 5
Романников А.Н. и др. Нечетко-множественный подход к анализу риска враждебного поглощения// Транспортное дело России. 2010. — № 7
Романников А.Н. и др. Математическая модель оптимизации параметров проекта// Транспортное дело России. 2010. — № 7
Романников А.Н., Ракша А. Д., Дмитриев А. Г. Построение модели управления движением кредитных ресурсов в целях оптимизации корпоративной системы проектного финансирования// Транспортное дело России. 2011. — № 2
Матвиенко Д.Ю., Романников А. Н., Кузьмич А. М. Риск группы враждебного поглощения и стратегии защиты // Система бизнеса/ Под ред. профессора Ю. Б. Рубина. Московская финансово-промышленная академия. М.: Маркет ДС, 2005 г., стр. 224−236
Романников А.Н. Необходимость разработки и внедрения в компаниях стратегий защиты от враждебного поглощения // Вестник антикризисных управляющих. № 9 (41), декабрь-январь 2006−2007 г.
Романников А.Н. Классификация групп риска враждебного поглощения компаний с использованием критериев достижимости цели и сложности поглощения // Вестник антикризисных управляющих. № 1 (42), февраль 2007 г.
Рубина Ю.Б., Солдаткин В. И. Страховой портфель: учебное пособие. М.: Соминтек, 2007 — 176 с.
Рэдхэд К., Хьюс С. Управление финансовыми рисками. М.: Инфра-М, 1996.-288 с.
Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий.- М.:Радио и связь, 1993.-320 с.
Саяпова А.Р., Шамуратов Н. М., Гусельникова Е. А., Лакман И. А. Математические методы прогнозирования экономических показателей. Учебное пособие, — Уфа.: БашГУ, 2000. 128 с.
Станиславчик E.H. Риск-менеджмент на предприятии. Теория и практика. М.: Ось-89, 2006.- 80 с.
Стешин А.И. Оценка коммерческой состоятельности инвестиционного проекта. М.: Статус-Кво 97, 2001 — 116 с.
Стоянова Е.С. Финансовый менеджмент. Российская практика. -М.: Перспектива, 2007, — 203 с.
Уринцов А.И. Инструментальные средства адаптации экономических систем. М.: МЭСИ, 2003. — 364 с.
Уринцов А.И. Многоуровневые экономические информационные системы. М.: Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права, 2003. — 78 с.
Уринцов А.И. Методология построения многоуровневых экономических информационных систем. М.: Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права, 2003. — 57 с.
Уотшем Г. Дж. Количественные методы в финансах. М.: ЮНИТИ, 1999.-527 с.
Фешараки Ф., Хоффман Ш. Energy.// The Energy and Environment Groups. 1985.-№ ¾.- C. 506.
Фабоцци Ф. Дж. Управление инвестициями. М.: Инфра-М, 2000.-225 с.
Хованов Н.В. Математические модели риска и неопределенности. СПб.: СПГУ, 1998. — 201 с.
Хохлов Н.В. Управление риском. М.: Юнити, 2001. — 239 с.
Цветков В.А., Вислогузов Н. М. Трансформация мирового рынкана фоне усиления интеграционных процессов в экономике.// Промышленная политика в Российской Федерации. 2005. — № 6. — С. 26−27.
Цветков В.А., Данилина М. В. Процесс принятия инвестиционных решений в ФПГ.// Материалы II Чаяновских чтений «Экономика России: Теория и современность» Москва: РГГУ, 2002. — С. 77.
Чалый Прилуцкий В. А. Рынок и риск. Методические материалы (пособие для бизнесменов) по анализу оценки и управления риском. — М.: НИУР, Центр СИНТЕК, 2009.- 98 с.
Чернова Г. В., Кудрявцев А. А. Управление рисками. -М.:ВелбиПроспект, 2008, — 160 с.
Чернова Г. В. Практика управления рисками на уровне предприятия. СПб.: Питер, 2007 — 176 с.
Чистов Д.В. Анализ бизнес-процессов при разработке инвестиционных проектов. Статья. // Прикладная информатика. — 2006. — № 1, —С. 51−58.
Чистов Д.В. Информационные системы управления предприятиями. Учебное пособие, 2006.
Чистяков В.П. Курс теории вероятностей. М.: Наука, 1987 — 240с.
Шеремет В.В., Павлюченко В. М., Шапиро В. Д. Управление инвестициями. М.: Высшая школа, 1998.-414 с.
Шарп У., Александер Г., Бейли Д. Инвестиции. М.: Инфра-М, 2007, — 109 с.
Шевчук В.А. Страхование предпринимательской деятельности. -М.: Анкил, 2008.- 109 с.
Шинкаренко И.Э. Страхование предпринимательской деятельности/справочник. М.: Финансы и статистика, 2007 — 128 с.
Эддоус М. Методы принятия решений. М.: Юнити, 1997 — 590с.
Эйрес Р. Научно-техническое прогнозирование и долгосрочное планирование. М.: Мир, 1971.-295 с.
Энтов P.M., Носко В. П., Юдин А. Д., Кадочников П. А., Пономаренко С. С. Проблемы прогнозирования некоторых макроэкономических показателей. Институт экономики переходного периода. М: 2002 г.
Эскиндаров М.А., Беляева И. Ю., Цыгалов Ю. М. Теория и практика корпоративного управления. Кнорус. М: 2009 г. 436 с.
Altman Е. I. Financial ratios, Discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. // Journal of Finance. 1968 -. Vol.23, N.4, p.p. 589 609.
Altman E. I. Defaults and returns on high-yield bonds through thr first half of 1991. // Financial Analyst Journal. 1991 -. Vol. 47, N. 6, p.p. 74−75.
Bakhtiari A.M.S. The Iciens of the Artificial. Cambridge: M.A., MIT Press, 1984.-208p.
Black F., Scholes M. The Pricing of Options and Corporate Liabilities.// J. Polit. Econom. 1973 -N.5, p.p. 637−659.
Brennan M., Schartz E. Evaluating Natural Resource Investment.// J. Business. 1985 -. Vol.58, N.2, p.p. 135−157.
Cox J.C., Ross S.A., Rubinstein M. Option Pricing: a Simplified Approach.// J. Financial Econ. 1979 -N.9, p.p. 229−263.
Campbell C.G. The coming oil crisis. Twente: Multi-Science
Publishing Company & Petroconsultants, 1997. 237 p.
Dents Kevich P., Salkin G. Valuation of Real Projects Using Option Pricing Techniques.// OMEGA Int. J. Management Sci. 1991. — V. 19. — № 4, p.p. 207−222.
Gordon S. Capital Budgeting with Real Options. Monograph Series in Finance and Economics. NY, Stern School of Business. New York University, 1990.
Horrigan J.O. The determination of long term credit standing with financial ratios.// Journal of Accounting Research. 1966. — № 4, p.p. 126−127.
King Hubbert M. Nuclear Energy and the Fossil Fuels Drilling and Production Practice.//American Petroleum Institute, 2008−04−18. 36 p.
Maid S., Pindyck R. Time to Build, Option Value and Investment Decisions.// J. Finan. Econ. 1987 -N. 18, p.p. 7−27.
Moody J., Utans J. Architecture Selection Strategies for Neural Networks: Application to Corporate Bond Rating Prediction.// J. Finan. Econ. -1996-p.p. 277−300.
Sheridan Titman. Urban Land Prices Under Uncertainty.// Amer. Econ. Rev. 1985 -N.6, p.p. 505−514.
Trigeorgis L. Real Options: An Overview. Real Options in Capital Investments: Models, Strategies and Applications. Westport. Praeger Publisher, 1995.-p.p. 1−28.

Заполнить форму текущей работой