Задача максимизации акционерной стоимости нефтяной компании

Далее формулируется важнейшая задача ВИНК по максимизации ее акционерной стоимости.

Сформулированная задача:

• • относится к классу JVP-трудных задач смешанного программирования;
• • имеет на входе инвестиционный портфель {уС}, {у^},{у^_с} и объем дополнительных закупок нефти {(c)',};
• • имеет на выходе оптимальное значение акционерной стоимости.

В отличие от других задач по оценке акционерной стоимости ВИНК, представленная модель:

• • учитывает характеристики всех ключевых звеньев ВИНК;
• • позволяет управлять сверхбольшим пулом инвестиционных проектов, влияющих на целевую функцию;
• • учитывает систему конкурентных ограничений и предпочтений, охватывающих все звенья ВИНК;
• • решается с использованием технологии генетических алгоритмов (ГА).

Задача максимизации акционерной стоимости ВИНК. Сформировать три группы управляющих параметров {у'.}, {у^ _v, (c)',}, {у'. _с}, при которых обеспечивается максимальное значение акционерной стоимости ВИНК:

при выполнении корпоративных ограничений в каждый момент времени t= 1,2,…, Т

• лимит инвестиционных расходов

• лимит операционных затрат.

• минимально необходимый уровень операционного потока.

• минимальный уровень чистого дисконтированного финансового потока.

• минимальный уровень прибыли (до уплаты налогов).

• план по добыче нефти.

• план по поставкам нефтепродуктов.

и всех ограничений соответствующих звеньев ВИНК.

Здесь параметры корпоративных ограничений С¹, 0 DCF,

Р*, V_ W[_ruy W2_Ги являются экзогенными, а остальные характеристики вычисляются в соответствующих моделях звеньев ВИНК для всех j-x НГДО, k-x НПЗ и с-х каналов сбыта.

Особенностью рассматриваемой задачи является то, что на каждом шаге модельного времени t = 1,2, …, Т одновременно вычисляются характеристики всех звеньев ВИНК, влияющие на акционерную стоимость (объем добычи, совокупные транспортные издержки и структура поставок, объемы производства нефтепродуктов по видам, спрос и цены на нефтепродукты и др.). Большинство вычисляемых характеристик и управляющих параметров являются многомерными, т. е. имеют региональное, продуктовое и прочие измерения в зависимости от звена ВИНК, к которому они относятся. Кроме того, для определения ряда параметров (фазовых переменных транспортной модели ВИНК, равновесных спроса и цен на нефтепродукты в CG?-модели сбыта) применяются специальные внутренние итерационные процедуры (для решения транспортной задачи — алгоритм метода потенциалов, для сбытовой — алгоритм «нащупывания» равновесных цен). Сложность указанных процедур обусловлена нелинейными зависимостями. Таким образом, рассматриваемую задачу максимизации акционерной стоимости ВИНК можно отнести к классу ДФ-трудных задач большой размерности. Поэтому для ее решения следует был предложен генетический оптимизационный алгоритм с угасающей селекцией.