Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Имитационное моделирование инвестиционной деятельности в сфере услуг сотовой связи

Диссертация: Имитационное моделирование инвестиционной деятельности в сфере услуг сотовой связи
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Операторы связи, присутствующие на территории Краснодарского края, имеют возможность получать доходы не только от обслуживания местного населения, но и от оказания услуг лицам, находящимся в роуминге. Данная особенность наиболее ярко проявляется с наступлением курортного сезона, который продолжается всего четыре месяца, но обеспечивает существенный прирост пользователей сотовой связи… Читать ещё >

Имитационное моделирование инвестиционной деятельности в сфере услуг сотовой связи (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Глава 1. Теоретические основы анализа инвестиционных проектов в сфере сотовой связи
    • 1. 1. Тенденции развития рынка сотовой связи в России
    • 1. 2. Анализ существующих методик оценки эффективности инвестиционных проектов
      • 1. 2. 1. Понятие и сущность инвестиций
      • 1. 2. 2. Инвестиционные проекты и их классификации
      • 1. 2. 3. Методы оценки эффективности инвестиционных проектов
    • 1. 3. Анализ рисков инвестиционных проектов сферы услуг сотовой связи
      • 1. 3. 1. Существующие классификации рисков инвестиционных проектов
      • 1. 3. 2. Разработка классификации проектных рисков на рынке услуг сотовой связи
      • 1. 3. 3. Анализ существующих методик риск-анализа инвестиционных проектов
      • 1. 3. 4. Разработка методики определения рисковых премий при реализации инвестиционных проектов сотовых операторов
    • 1. 4. Применение имитационного моделирования для оценки рисков инвестиционных проектов
    • 1. 5. Выводы по Главе 1
  • Глава 2. Разработка алгоритма имитационного моделирования реализации инвестиционных проектов на рынке сотовой связи
    • 2. 1. Алгоритм применения имитационного моделирования в инвестиционном анализе сферы сотовой связи
    • 2. 2. Математические модели денежных потоков сотового оператора
      • 2. 2. 1. Модели денежных потоков в случае собственного финансирования инвестиционного проекта
      • 2. 2. 2. Модели денежных потоков в случае применения заемных средств для финансирования инвестиционного проекта
    • 2. 3. Выводы по Главе 2
  • Глава 3. Разработка имитационных моделей реализации инвестиционного проекта «Расширение зоны покрытия в Краснодарском крае»
    • 3. 1. Описание инвестиционного проекта
    • 3. 2. Построение математических и имитационных моделей реализации инвестиционного проекта
    • 3. 3. Анализ результатов моделирования
    • 3. 4. Выводы по Главе 3

Актуальность темы

исследования. Рынок сотовой связи в настоящий момент является одним из крупнейших по величине инвестиционных вложений в России. Общая сумма инвестиций исчисляется миллиардами рублей. Дальнейшее развитие отрасли мобильных телекоммуникаций напрямую зависит от объема инвестиционных вложений компаний, оказывающих услуги сотовой связи. В настоящее время это приобретает особую значимость в связи с переходом современных технологий сферы сотовой связи на новый этап развития — сети третьего поколения (ЗО сети), что потребует крупных инвестиций для замены технического оснащения и программного обеспечения.

Реализация инвестиционных проектов в сфере сотовой связи осуществляется в условиях неопределенности, поэтому часто даже качественно составленный бизнес-план проекта не сможет гарантировать то, что в условиях высокорискованной экономики России реализуемый инвестиционный проект сможет обеспечить заложенные в бизнес-плане эффективность и прибыльность.

В условиях неопределенности у инвестиционного проекта на рынке сотовой связи могут возникать несколько сценариев реализации. Одним из наиболее обоснованных современных подходов к анализу и оценке эффективности и рисков инвестиционных проектов является имитационное моделирование. Имитационное моделирование позволяет наиболее полно учесть и количественно оценить все риски, возникающие в процессе реализации инвестиционного проекта.

В связи с этим становится очевидной актуальность темы, посвященной имитационному моделированию инвестиционной деятельности на рынке услуг сотовой связи. Применение имитационного моделирования для принятия обоснованных инвестиционных решений представляет интерес с позиций развития теории оценки эффективности и анализа рисков инвестиционных проектов сферы услуг сотовой связи в условиях неопределенности.

Выбор тематики, основных направлений и содержания диссертационного исследования продиктован объективной необходимостью научного анализа проблем оценки эффективности и рисков инвестиционных проектов сферы сотовой связи с целью формирования комплексного подхода к принятию решения о реализации инвестиционного проекта на рынке услуг сотовой связи на основе применения метода имитационного моделирования.

Степень научной проработанности проблемы. Проблематика инвестиционного анализа в различных аспектах исследована в работах Д. С. Алексанова, Л. С. Валинуровой, П. Л. Виленского, И. М. Волкова, Л. Т. Гиляровской, М. В. Грачевой, Д. А. Ендовицкого,.

B.В.Ковалева, В. М. Кошелева, Е. А. Кучариной, В. Н. Лившица, М. А. Лимитовского, И. В. Липсица, А. Ю. Медведева, В. П. Савчука, С. А. Смоляка, И. В. Сорокиной, Г. С. Староверовой, В. Б. Чернова, и др.

В числе зарубежных авторов следует указать В. Беренса, Г. Бирмана, И. А. Бланка, З. Боди, Р. Брауна, Дж. Вейса, А. Кейна, С. Керри, Х. Керцнера, Г. Кэмпбелла, А. Маркуса,.

C.Саввакиса, Р. М. Уайдмана, П. М. Хавранека, У. Шарпа, С. Шмидта, Ф. Фабоцци и др.

При написании работы были также изучены труды отечественных и зарубежных специалистов в области применения информационных технологий в экономике и бизнесе: К. Карлберга, В. Е. Лихтенштейна, В. Г. Неймана, Г. В. Росса, И. Ф. Цисаря и др.

Вопросам применения имитационного моделирования посвящены труды отечественных авторов, среди которых следует отметить: К. А. Багриновского, В. Н. Бусленко, М. В. Грачеву, А. А. Емельянова, В. П. Кирлицу, Н. Б. Кобелева, Н. Н. Лычкину, В. И. Малюгина, Ю. Н. Павловского, С. Б. Перминова, И. М. Соболя, Ю. С. Харина и др.

Среди иностранных специалистов данную проблематику исследовали П. Джэкел, Дж. Каселла, Дж. Клейнен, Т. Х. Нейлор, К. П. Роберт, Дж.С.Фишман, Дж.М.Хеммерсли, Д. С. Хэндскомб, Р.Шеннон.

Анализ работ указанных авторов показал, что наряду с достаточно глубокой проработанностью проблематики инвестиционного анализа и возможностей применения имитационного моделирования в экономике, имеют место дискуссионность, а в отдельных случаях и противоречивость подходов к анализу эффективности и рисков инвестиционных проектов и применению имитационного моделирования в инвестиционном анализе.

Несмотря на многочисленные публикации по вопросам инвестиционного анализа и возможностям применения имитационного моделирования недостаточно проработанными остаются вопросы комплексной методики инвестиционного анализа на рынке услуг сотовой связи, классификации проектных рисков в сфере мобильной связи, учета и оценки проектных рисков сотовых операторов, применения имитационного моделирования для оценки эффективности и рисков инвестиционных проектов в сфере сотовой связи.

Необходимость совершенствования методики применения имитационного моделирования в инвестиционном анализе на рынке услуг сотовой связи, наличие ряда нерешенных и дискуссионных вопросов обусловливают актуальность темы исследования, предопределяя его цель, задачи и содержание.

Цель и задачи исследовании. Целью диссертационного исследования является разработка комплекса имитационных моделей инвестиционной деятельности на рынке сотовой связи.

Для достижения цели исследования были поставлены и решены следующие задачи:

— Проанализировать состояние и тенденции развития рынка услуг сотовой связи России;

— Осуществить систематизацию и сравнительный анализ методов оценки эффективности и рисков инвестиционных проектов;

— Определить и классифицировать риски инвестиционных проектов на рынке сотовой связи;

— Сформировать алгоритм анализа инвестиционных проектов в сфере услуг сотовой связи с применением имитационного моделирования;

— Построить математические модели денежных потоков сотовых операторов при реализации инвестиционных проектов;

— Построить имитационные модели реализации инвестиционных проектов на рынке сотовой связи;

— Апробировать разработанные модели на проекте «Расширение зоны покрытия в Краснодарском крае»;

— Выработать рекомендации для принятия решения о реализации инвестиционного проекта «Расширение зоны покрытия в Краснодарском крае».

Предмет исследования. В качестве предмета исследования диссертации выступают методы анализа и оценки эффективности и рисков инвестиционных проектов на рынке сотовой связи.

Объект исследования. Объектом исследования является инвестиционная деятельность компаний, оказывающих услуги сотовой связи.

Теоретической и методологической основой исследования послужили теоретические и методологические положения, содержащиеся в трудах российских и зарубежных авторов в области оценки эффективности и рисков инвестиционных проектов и применения имитационного моделирования.

В процессе написания работы были применены следующие методы исследования: методы теории вероятностей и математической статистики, экономико-математического моделирования, эконометрические методы, методы экспертных оценок.

Область исследования. Содержание диссертационного исследования соответствует 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 ВАК РФ по специальности 08.00.13 -Математические и инструментальные методы экономики.

Информационную основу исследования составили фундаментальные и прикладные работы отечественных и иностранных авторов по вопросам инвестиционного анализа и применения имитационного моделирования, материалы, публикуемые в периодической печати, нормативно-правовые акты Российской Федерации, методические разработки в области инвестиций и их анализа, источники Интернет, статистические данные операторов связи, отчеты аналитических агентств.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в развитии методического аппарата применения имитационного моделирования в инвестиционном анализе на рынке услуг сотовой связи. Новыми являются следующие научные результаты:

1. Разработан критерий классификации проектных рисков сотовых операторов в зависимости от их возникновения на различных стадиях реализации инвестиционного проектана его основе произведена классификация проектных рисков на рынке услуг сотовой связи.

2. В соответствии с предлагаемой классификацией проектных рисков сотовых операторов, существенно дополнена имеющаяся в «Методических рекомендаций по оценке эффективности инвестиционных проектов» («МР») методика определения рисковых премий.

3. Разработан алгоритм имитационного моделирования сценариев реализации инвестиционных проектов в сфере сотовой связи.

4. Выявлены переменные и параметры денежных потоков сотовых операторов и на их основе построены математические модели оценки эффективности инвестиционных проектов с учетом различных схем финансирования.

5. Построены имитационные модели реализации инвестиционных проектов на рынке услуг сотовой связи для случаев собственного финансирования и финансирования с привлечением заемных средств.

Теоретическая и практическая значимость исследования. Теоретическая значимость научных результатов заключается в том, что основные положения и выводы диссертации развивают теоретико-методологическую базу инвестиционного анализа, способствуя решению прикладных задач на основе применения имитационного моделирования.

Практическая значимость полученных результатов заключается в том, что разработанные в диссертации классификация проектных рисков сотовых операторов, методики установления премий за проектные риски на рынке мобильных телекоммуникаций, математические и имитационные модели реализации инвестиционных проектов сферы сотовой связи ориентированы на широкое применение различными участниками инвестиционных проектов на рынке услуг сотовой связи: сотовыми операторами, выступающими в качестве инициаторов инвестиционных проектовинвесторами, принимающими решение о вложении средств в тот или иной проект на рынке сотовой связибанками, принимающими решение об инвестиционном кредитовании компаний, оказывающих услуги мобильной связи.

Результаты диссертационного исследования могут быть использованы при обучении и повышении квалификации специалистов в области менеджмента и инвестиционного анализа.

Практическое значение имеют:

— Методики установления премий за проектные риски сферы сотовой связи;

— Алгоритм имитационного моделирования сценариев реализации инвестиционных проектов на рынке мобильных телекоммуникаций;

— Математические модели денежных потоков и оценки эффективности инвестиционных проектов сотовых операторов для случаев собственного финансирования и финансирования с привлечением заемных средств;

— Вероятностные модели прогнозирования показателей продолжительности звонка в расчете на одного абонента (MOU) и затрат оператора в расчете на одного абонента (SAC);

— Эконометрические модели прогнозирования числа абонентов сотового оператора;

— Имитационные модели реализации инвестиционных проектов с учетом возможностей финансирования за счет собственных средств и с привлечением заемных ресурсов.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные положения и результаты диссертационного исследования были изложены и обсуждены на следующих конференциях: Всероссийская научно-техническая конференция «Наукоемкие технологии в приборои машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе» (Калуга, 2006), Всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика» (Санкт-Петербург, 2007, 2009), ХЬУИ Международная научная студенческая конференция «Студент и научно-технический прогресс» (Новосибирск, 2009), X Всероссийский симпозиум по прикладной и промышленной математике (Санкт-Петербург, 2009), V Международная научно-практическая конференция «Экономическое прогнозирование: модели и методы» (Воронеж, 2009 г.), 11-я Международная научно-практическая конференция «ЭКОНОМИКА, ЭКОЛОГИЯ И ОБЩЕСТВО РОССИИ В 21-м СТОЛЕТИИ» (Санкт-Петербург, 2009), Вторая молодежная научно-практическая конференция «Россия XXI век» (Владивосток, 2009), Международная научная конференция «Молодежь и экономика» (Ярославль, 2009).

Результаты исследования нашли практическое применение в Управляющей компании «Петропавловск ФИНАНС», КБ «Экспобанк» ООО и ОАО «М2М Прайвет Банк». В аналитической работе данных предприятий и банков используются авторские методики установления премий за проектные риски на рынке сотовой связи, алгоритм имитационного моделирования сценариев реализации инвестиционных проектов сферы мобильных телекоммуникаций, математические и имитационные модели реализации инвестиционных проектов сотовых операторов. Материалы исследования используются кафедрой «Математическое моделирование экономических процессов» ФГОУ ВПО «Финансовая академия при Правительстве Российской Федерации» в преподавании учебной дисциплины «Имитационное моделирование». Внедрение результатов исследования в указанных организациях подтверждено соответствующими документами.

По результатам работы опубликовано 12 печатных работ (в том иле 3 — в изданиях, определенных ВАК) общим объемом 7,8 п.л., из них авторский объем составляет 5,57 п.л.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы, включающего 123 наименования, и.

2.3.Выводы по Главе 2.

Во второй главе исследования представлен алгоритм имитационного моделирования инвестиционной деятельности на рынке сотовой связи, представляющий собой итеративный процесс, состоящий из нескольких этапов.

Наиболее важными этапами данной методики являются построение концептуальной и математической модели денежных потоков от инвестиционного проекта на рынке сотовой связи, на которых будет основываться создание имитационной модели и весь последующий процесс оценки эффективности и рисков рассматриваемого инвестиционного проекта.

В процессе построения моделей были выявлены основные переменные и параметры, характеризующие реализацию инвестиционного проекта на рынке сотовой связи, а также предложены математические и имитационные модели реализации инвестиционных проектов для различных схем финансирования: полностью за счет собственных средств и с привлечением заемных ресурсов.

Глава 3. Разработка имитационных моделей реализации инвестиционного проекта «Расширение зоны покрытия в Краснодарском крае».

Следуя алгоритму, описанному в Главе 2, осуществим анализ предлагаемого инвестиционного проекта.

3.1.Описание инвестиционного проекта.

Этап 1. Формулирование проблем анализа инвестиционного проекта.

Место реализации инвестиционного проекта: п. Голицыно Адлерского района г.

Сочи.

Реализация проекта предполагает:

Установку башни связи высотой 72 метраРасширение зоны охвата сети в регионеУлучшение качества предоставляемых услуг. Инвестиционные затраты по реализации проекта: 5,25 млн руб., включающие в себя стоимость самой башни связи и ее установки. Ситуация на рынке сотовой связи Краснодарского края.

Краснодарский край обладает рядом важнейших особенностей, которые необходимо учитывать при реализации инвестиционного проекта:

— Население региона распределено достаточно равномерно по всей территории Краснодарского края, в связи с чем операторам сотовой связи необходимо обеспечивать практически стопроцентное покрытие региона своими сетями, так как в регионе почти нет ненаселенных зон.

— Операторы связи, присутствующие на территории Краснодарского края, имеют возможность получать доходы не только от обслуживания местного населения, но и от оказания услуг лицам, находящимся в роуминге. Данная особенность наиболее ярко проявляется с наступлением курортного сезона, который продолжается всего четыре месяца, но обеспечивает существенный прирост пользователей сотовой связи на территории Краснодарского края. В результате сети сотовых операторов должны быть рассчитаны на возможность обслуживания большого числа абонентов с учетом сезонного роста нагрузки.

— Рынок сотовой связи Краснодарского края в настоящее время находится на пике своего развития. Регион характеризуется самым высоким показателем уровня проникновения сотовой связи в Южном Федеральном округе. Согласно [120], на территории Краснодарского края проживает 22% населения ЮФО, 32% абонентов которого обслуживаются сотовыми операторами Краснодарского края. Обоснование выбора продукции проекта.

Стандарт GSM-900/1800 представляет собой первый международный стандарт, обеспечивающий абоненту полный доступ к сетям различных эксплуатационных организаций в странах, которые выбрали этот стандарт. В стандарте GSM цифровым методом в радиоканале передается не только сигнализация, но и речь. Прогноз развития рынка и конкуренции на нем.

Компания имеет большой опыт работы в условиях конкуренции, как в Краснодарском крае, так и на региональном уровне. Четко поставленные цели, сбалансированная ценовая и сбытовая политика позволят компании сохранить лидирующее положение на рынке сотовой связи Краснодарского края в условиях усиления конкуренции. Стратегия маркетинга.

Рассматриваемый сотовый оператор является лидером сотовой связи в Краснодарском крае по численности абонентов, на 01.01.09 г. количество абонентов составляет 2,3 млн. человек [119]. Данный сотовый оператор строит свою работу с абонентами так, чтобы людям было удобно и комфортно, поэтому компаний постоянно вводит новые услуги, тарифные планы, разные варианты и способы оплаты, каждый абонент может сам выбрать удобный для себя тариф и наиболее приемлемый способ оплаты. Предприятие имеет широкую дилерскую сеть, которая позволяет более качественно обслуживать абонентов.

Основная цель анализа предлагаемого инвестиционного проекта заключается в принятии обоснованного решения о реализации рассматриваемого инвестиционного проекта или об отказе от его реализации.

Для достижения основной цели инвестиционного анализа были поставлены следующие задачи:

— Расчет критериев эффективности инвестиционного проекта на основе проектных материалов;

— Идентификация рисков, сопутствующих реализации инвестиционного проекта;

— Учет и оценка рисков рассматриваемого инвестиционного проекта;

— Определение возможных способов управления рисками;

Этап 2. Составление концептуальной модели, описывающей особенности инвестиционного проекта.

Реализация рассматриваемого инвестиционного проекта будет предполагать две схемы финансирования инвестиционных затрат: полностью за счет собственных средств сотового оператора и схема финансирования с использованием заемных средств (в размере 70% от общей суммы инвестиционных расходов). В зависимости от применяемого варианта финансирования инвестиционных затрат модели будут иметь свою специфику, однако оба варианта будут основываться на модели движения денежных потоков.

В качестве результирующего показателя инвестиционного проекта сотового оператора для обеих моделей предлагается использовать показатель чистого приведенного дохода (NPV), на основе которого будет делаться вывод об эффективности инвестиционного проекта и уровне и приемлемости риска для его организаторов. Кроме того, в качестве вспомогательных критериев определения эффективности инвестиционного проекта будут также рассмотрены внутренняя норма доходности (IRR) и индекс рентабельности (PI).

В качестве оказываемых услуг будем принимать во внимание наиболее распространенные из оказываемых услуг: исходящие звонки на мобильные номера как того же оператора, так и других операторов, а также исходящие звонки на местные телефонные номера, отправка smsи mmsсообщений, передача данных (мобильный интернет).

Определим основные переменные и параметры модели для случая 100%-ного собственного финансирования инвестиционных затрат. Концептуальная модель а.

Основные взаимосвязи в модели определяются следующим образом:

— Общая выручка зависит от выручки от основных услуг и выручки от VAS;

— Выручка от основных услуг определяется выручкой от исходящих звонков внутри сети и выручкой от интерконнекта;

— Выручка от VAS зависит от выручки от передачи сообщений и выручки от передачи данных;

— Выручка от исходящих звонков внутри сети определяется продолоюитепъностъю звонка в расчете на одного абонента, числом абонентов и стоимостью минуты разговора;

— Выручка от интерконнекта определяется продолжительностью звонка в расчете на одного абонента, числом абонентов и стоимостью минуты разговора, а также платы за соединение;

— Выручка от передачи сообщений определяется числом сообщений в расчете на одного абонента, числом абонентов и стоимостью отправки одного сообщения;

— Выручка от передачи данных определяется объемом передаваемых данных в расчете на одного абонента, числом абонентов и стоимостью единицы передаваемых данных;

— Издержки, связанные с оказанием услуг сотовой связи, зависят от издержек оказания основных услуг, издержек оказания дополнительных услуг, затрат на абонентов, дилерских вознаграждений и прочих издержек;

— Издержки оказания основных услуг определяются издержками, связанными с оказанием услуг исходящих вызовов внутри сети и издержками интерконнекта;

— Издержки от VAS зависят от издержек передачи сообщений и издержек передачи данных;

— Издержки от исходящих вызовов внутри сети определяется продолжительностью звонка в расчете на одного абонента, числом абонентов и себестоимостью минуты разговора;

— Издержки от интерконнекта определяется продолжительностью звонка в расчете на одного абонента, числом абонентов и себестоимостью минуты разговора;

— Издержки передачи сообщений определяются числом сообщений в расчете на одного абонента, числом абонентов и себестоимостью отправки одного;

— Издержки передачи данных определяются объемом передаваемых данных в расчете на одного абонента, числом абонентов и себестоимостью передачи единицы данных;

— Платеж за период зависит от выручки от оказания услуг, издержек, связанных с оказанием услуг, амортизации, ставки налога на прибыль организаций, а также инвестиционных затрат.

Концептуальная модель б.

В случае использования заемных средств при финансировании инвестиционного проекта основные взаимосвязи будут определяться следующим образом:

— Общая выручка зависит от выручки от основных услуг и выручки от VAS;

— Выручка от основных услуг определяется выручкой от исходящих звонков внутри сети и выручкой от интерконнекта;

— Выручка от VAS зависит от выручки от передачи сообщений и выручки от передачи данных;

Выручка от исходящих звонков внутри сети определяется продолжительностью звонка в расчете на одного абонента, числом абонентов и стоимостью минуты разговора;

Выручка от интерконпекта определяется продолжительностью звонка в расчете на одного абонента, числом абонентов и стоимостью минуты разговора;

Выручка от передачи сообщений определяется числом сообщений в расчете на одного абонента, числом абонентов и стоимостью отправки одного сообщения;

Выручка от передачи данных определяется объемом передаваемых данных в расчете на одного абонента, числом абонентов и стоимостью единицы передаваемых данных;

Издержки, связанные с оказанием услуг сотовой связи, зависят от издержек оказания основных услуг, издержек оказания дополнительных услуг, затрат на абонентов, дилерских вознаграждений и прочих издержек;

Издержки оказания основных услуг определяются издержками, связанными с оказанием услуг исходящих вызовов внутри сети и издержками интерконнекта;

Издержки от VAS зависят от издержек передачи сообщений и издержек передачи данных;

Издержки от исходящих вызовов внутри сети определяется продолжительностью звонка в расчете на одного абонента, числом абонентов и себестоимостью минуты разговора;

Издержки от интерконнекта определяется продолжительностью звонка в расчете на одного абонента, числом абонентов и себестоимостью минуты разговора;

Издержки передачи сообщений определяются числом сообщений в расчете на одного абонента, числом абонентов и себестоимостью отправки одного;

Издержки передачи данных определяются объемом передаваемых данных в расчете на одного абонента, числом абонентов и себестоимостью передачи единицы данных;

Величина уплачиваемых процентов по кредиту зависит от суммы кредита, процентной ставки по нему и периодичности выплат;

Платеж за период зависит от выручки от оказания услуг, издержек, связанных с оказанием услуг, амортизации, ставки налога на прибыль организаций, суммы полученных заемных средств, процентов по кредиту, погашаемых частей основного долга, а также инвестгщионных затрат.

Для данных моделей в качестве переменных величин будут выступать продолжительность исходящих вызовов в расчете на одного абонента для звонков внутри сети, на телефонные номера других сотовых операторов и стационарной сети и стоимость минуты разговора для исходящих вызовов на различные номера, число бглэи тглэ-сообщений в расчете на одного абонента, стоимость отправки одного эшви гатэ-сообщения, объем передаваемых данных в расчете одного абонента, стоимость единицы передаваемых данных, затраты на одного абонента. Все прочие компоненты денежного потока от инвестиционного проекта будут являться детерминированными величинами.

Таким образом, концептуальные модели, а и б можно схематично представить так, как это показано на рис. 5 в приложении 29.

3.2. Построение математических и имитационных моделей реализации инвестиционного проекта.

Следуя разработанному алгоритму, перейдем к следующему этапу. Этап 3. Формализация концептуальной и создание математической модели денежных потоков инвестиционного проекта сотового оператора.

Первой рассмотрим модель денежных потоков для схемы собственного финансирования инвестиционного проекта, обозначения для которой представлены в Таблице 7:

Показать весь текст

Список литературы

  1. Концепция продвижения услуг связи третьего поколения / Руководительрабочей группы Резников Ш. Т., 2003.
  2. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционныхпроектов. — М.: Экономика, 2000. — 422 с.
  3. Налоговый кодекс Российской Федерации. Части первая и вторая. — М.:Эксмо, 2008. — 832 с.
  4. Федеральный закон от 25.02.99 № 39-ФЗ «Об инвестиционной деятельностив Российской Федерации, осуществляемой в форме капитальных вложений».
  5. Д.С., Кошелев В. М. Экономическая оценка инвестиций. — М.:Колос-Пресс, 2002. — 382 с.
  6. К.А. Методологические проблемы имитационногомоделирования хозяйственного механизма // Экономика и математические методы. — 1980. — Т. 16.-Вып. 5. — С. 837−848.
  7. Методы машинной имитации экономических процессов / Отв. Ред.К. А. Багриновский. — М.: Наука, 1982. -265 с.
  8. К.А. О методах имитационного моделированияэкономических процессов // Имитационное моделирование экономических систем. — М.: Наука, 1978.-С. 7−21.
  9. К.А., Егорова Н. Е., Радченко В. В. Имитационные модели внародно-хозяйственном планировании. — М.: Экономика, 1980. — 2 0 0 с.
  10. О.Бахтина. Оценка эффективности и рисков инвестиционного проекта //Недвижимость & цены № 41, 2005.
  11. В., Хавранек П. М. Руководство по оценке эффективностиинвестиций. — М.: Интерэксперт: ИНФРА-М, 1995. — 528 с.
  12. Г., Шмидт Капиталовложения. Экономический анализинвестиционных проектов. Пер. с англ. — М.: «Юнити-Дана», 2003. — 632 с.
  13. И.А. Основы инвестиционного менеджмента. Т.1. — К.: Эльга, НикаЦентр, 2004. — 672 с.
  14. Ю.О., Швандар В. А. Инвестиционный анализ. — М.: ЮНИТИДАНА, 1998.-286 с.
  15. Боди 3. Принципы инвестиций / 3. Боди, А. Кейн, А. Маркус, Пер. с англ.М.: Издательский дом «Вильяме», 2008. — 984 с.
  16. Т.С., Милорадов К. А., Халиков М. А. Динамические моделипроизводственных инвестиций. — М.: Изд-во Рос. экон. акад., 2002. — 117 с.
  17. В.Н. Автоматизация имитационного моделирования сложныхсистем. — М.: Наука, 1977. — 239 с.
  18. Н.П. Моделирование сложных систем. — М.: Наука, 1978. — 400 с.
  19. В.А. Эконометрика. — М.: Финансы и статистика, 2008. — 480 с.
  20. Л.С. Управление инвестиционной деятельностью. — М.:КНОРУС, 2005. — 384 с.
  21. А.А. Финансовая диагностика и оценка проектов. — СПб.: Питер, 2004.-448 с.
  22. П.Л. Виленский, В. Н. Лившиц, А. Смоляк Оценка эффективностиинвестиционных проектов. Теория и практика. — М.: Дело, 2002. — 888 с.
  23. И.М., Грачева М. В. Проектный анализ — М.: ИНФРА-М, 2009. — 495с.
  24. Экономика предприятия (фирмы) / Под ред. О. И. Волкова, О. В. Девяткина.М.: ИНФРА-М, 2004. — 601 с.
  25. .А., Данг А. З., Мищенко А. В. Стохастическая модель принятияинвестиционных решений в условиях риска // Финансовый менеджмент № 4, 2003. 5064.
  26. Риск-анализ инвестиционного проекта. / Под ред. М. В. Грачевой. — М.:Юнити-Дана, 2001. — 351 с.
  27. Е.Дубинин. Анализ рисков инвестиционного проекта // Финансовыйдиректор № 11 (ноябрь), 2003. 22−31.
  28. A.M., Лагоша Б. А., Хрусталев Ю. А., Барановская Т.П.Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе— М.: Финансы и статистика, 2003.-224 с.
  29. А.А. Имитационное моделирование экономических процессов. —М.: Финансы и статистика, 2002. -368 с.
  30. Д.А. Инвестиционный анализ в реальном секторе экономики:Учеб. пособие / Л. Т. Гиляровская, Д. А. Ендовицкий. — М.: Финансы и статистика, 2003. 352 с.
  31. В.П. Организация и финансирование инвестиций.- Калининград:"Янтарный сказ", 2000. — 188 с.
  32. К. Бизнес-анализ с помощью Excel.: Пер. с англ. — К.: Диалектика, 2006.-464 с.
  33. Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. Вып.1.-М.: Статистика, 1978.-221 с.
  34. Н.Б. Основы имитационного моделирования сложныхэкономических систем. — М.: Дело, 2003. — 336 с.
  35. В.В. Методы оценки инвестиционных проектов. — М.: Финансы истатистика, 2003. — 144 с.
  36. Инвестиции /под ред. В. В. Ковалева, В. В. Иванова, В. А. Лялина. — М.: ТКВелби, Изд-во Проспект, 2005. — 440 с.
  37. .А. Инвестиционные проекты. — СПб.: Изд-во Михайлова В. А., 2002.-622 с.
  38. Э.И., Власова В. М., Журавкова И. В. Анализ эффективностиинвестиционной и инновационной деятельности предприятия. — М.: Финансы и статистика, 2003. — 608 с.
  39. М.И. Основы лизинга — М.: Финансы и статистика, 2004. — 328 с.
  40. М.А. Инвестиционные проекты и реальные опционы наразвивающихся рынках. — М.: Дело, 2004. — 528 с.
  41. И.В., Коссов В. В. Экономический анализ реальных инвестиций.М.: Экономистъ, 2003. — 347 с.
  42. в.В., Марьянович Т. П. Методы построения имитационных систем.- Киев: Наук, думка, 1984. — 392 с.
  43. Н.Н. Имитационное моделирование экономических процессов.М.: Академия АйТи, 2005. — 164 с.
  44. Управление проектами / Под общ. ред. И. И. Мазура и др. — М.: Высшаяшкола, 2001. — 875 с.
  45. И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ. — М.: Радио и связь, 1988.-230 с.
  46. Т. Машинные имитационные эксперименты с моделямиэкономических систем. — М.: Мир, 1975. — 392 с.
  47. И.Никонова, Р. Шамгунов Эффективность проектов: давайте считатьодинаково, одинаково и правильно! // Инвестиции в России № 9, 2003. 34−41.
  48. Д. Принятие инвестиционных решений. — М.: ЮНИТИ, 1997. 247 с.
  49. А.В. Качественный и количественный анализ рисковинвестиционных проектов // Финансовый бизнес. — М. — 2008. № 1. 68−71.
  50. А.В. Риск-анализ инвестиционных проектов сотовых операторов //Обозрение прикладной и промышленной математики. — М.- 2009. Том 16, Выпуск 2. 371.
  51. А.В., Степанов С В . Оценка эффективности и анализ рисковинвестиционных проектов // Финансовый бизнес. — М.- 2007. № 2. 68−71.
  52. А.В., Трегуб А. В., Трегуб И. В. Математическая модель динамикиабонентов сотового оператора // Вестник Московского государственного университета леса Лесной вестник. — М. — 2009. № 3(66). 135−141.
  53. А.В., Трегуб И. В. Анализ рисков инвестиционных проектов //Вестник Финансовой академии. — М.- 2007. № 2 (42). 23−33.
  54. Э. Островская Риск инвестиционных проектов. — М.: Экономика, 2004. — 269с.
  55. Ю.Н. Имитационные системы и модели. — М.: Знания, 1990. — 46с.
  56. Перминов С Б. Имитационное моделирование процессов управления вэкономике. — М.: Наука, 1981. — 214 с.
  57. М.В. Основы сотовой связи / Под ред. Д. Б. Зимина. — М.: Радио исвязь, 1998.-248 с.
  58. К., Хьюс С Управление финансовыми рисками.: Пер. с англ. — М.:ИНФРА-М, 1996.-287 с.
  59. О.Сальманов «Большая тройка» сэкономит // Ведомости № 223 (2245), вторник 25 ноября 2008
  60. И.М. Метод Монте-Карло. — М.: «Наука», 1968. — 64 с.
  61. И.М. Численные методы Монте-Карло. — М.: «Наука», 1973. — 312 с.
  62. Е.Станиславчик. Основы инвестиционного анализа: типичные ошибки впроектировании // Финансовая газета № 38, сентябрь, 2005. 7.
  63. Г. С. Экономическая оценка инвестиций — М.: КНОРУС, 2006.312 с.
  64. А.И. Оценка коммерческой состоятельности инвестиционногопроекта. — М.: Статус-Кво 97, 2001. — 280 с.
  65. В.И., Ибрагимов Н. М., Талышева Л. П., Цыплаков А. А. Эконометрия.- Н.: Издательство СО РАН, 2005. — 744 с.
  66. И.В. Имитационное моделирование. — М.: Финакадемия, 2007. — 44 с.
  67. И.В. Прогнозирование экономических показателей на рынкедополнительных услуг сотовой связи. — М.: Изд-во ПСТМ, 2009. — 188 с.
  68. Ю.С., Малюгин В. И., Кирлица В. П. и др. Основы имитационного истатистического моделирования. -Мн.: Дизайн ПРО, 1997. -288 с.
  69. В.В., Щербина В. П. Экономический риск и методы егоизмерения. Донецу: ДонНУ, 2000. — 197 с.
  70. В.В. Оценка экономической эффективности инвестиций / В. В. Царев.- СПб.: Питер, 2004. — 464 с.
  71. И.Ф., Нейман В. Г. Компьютерное моделирование экономики. — М.:Диалог-Мифи, 2008. — 382 с.
  72. П.Чачин Предприятия связи осваивают риск-менеджмент / PC Week/RE № 3(561), 6−12 февраля 2007. 17
  73. В.А. Инвестиционная стратегия. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. — 160с.
  74. В.З. Управление инвестиционными проектами. — М.: ЮНИТИДАНА, 2004. — 351 с.
  75. У., Александер Г., Бэйли Дж. Инвестиции: Пер. с англ. — М.: ИНФРАМ, 2003. — 1028 с.
  76. В.А., Базилевич А. И. Управление инвестиционными проектами.М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.-208 с.
  77. Р. Имитационное моделирование систем. Искусство и наука. — М.:Мир, 1978.-425 с.
  78. Управление инвестициями / Под общ. ред. В. В. Шеремета. — М.: Высшаяшкола, 1998.-284 с.
  79. О.А. Оценка экономической эффективности инвестиционногопроекта // Финансовый менеджмент № 3, 2005. 81−93.
  80. Aven Т. Foundations of Risk Analysis: A Knowledge and Decision-OrientedPerspective. John Wiley & Sons Ltd, 2003.
  81. Beckman, Richard J., and Michael D. McKay. Monte Carlo estimation underdifferent distributions using the same simulation // Technometrics 29, 1987. C. 153−160.
  82. Bouchaud J.-P., Potters M. Theory of Financial Risks. Cambridge UniversityPress, 2000.
  83. H.Campbell, R. Brown Benefit-Cost Analysis: financial and economic appraisalusing spreadsheets. Cambridge University Press, 2003.
  84. Celia L. Desmond Project Management for Telecommunications Managers. Kluwer Academic Publishers, 2004.
  85. Chen, Ming-Hui- Qi-Man Shao- and Joseph G. Ibrahim. Monte Carlo Methods inBayesian Computation, Springer-Verlag, New York, 2000.
  86. Christian P. Robert, G. Casella Monte Carlo statistical methods. Springer ScienceBusiness Media, 2004.
  87. Curry S., Weiss J. Project Analysis in Developing Countries. — L.: The MacmillanPress LTD, 2000.
  88. D.Dayananda, R. Irons, S. Harrison, J. Herbohn, P.Rowland. Capital Budgeting: Financial Appraisal of Investment Projects Cambridge University Press, 2002.
  89. Deak, Istvan Random Number Generators and Simulation, Akademiai Kiado, Budapest, 1990.
  90. George S. Fishman Monte Carlo: concepts, algorithms, and applications. Springer- Verlag New York Inc., 1996.
  91. Gerontidis, I., and R. L. Smith. Monte Carlo generation of order statistics fromgeneral distributions // Applied Statistics 31, 1982. С 238−242.
  92. Harald Gruber The economics of mobile telecommunications. CambridgeUniversity Press, New York, 2005.
  93. Hammersley, J. M., and D. С Handscomb Monte Carlo Methods, Methuen &Co., London, 1964.
  94. Peter Jackel Monte Carlo methods in finance. John Wiley & Sons Ltd., 2002.
  95. James E. Gentle Random Number Generation and Monte-Carlo Methods SpringerScience Business Media, Inc., 2003.
  96. Jorion P. Financial Risk Manager Handbook. Second Edition. John Wiley & Sons, 1. c, Hoboken, New Jersey, 2003.
  97. Harold Kerzner Project Management: a systems approach to planning, scheduling, and controlling. John Wiley & Sons Inc., 2003.
  98. Liu, Jun S. Monte Carlo Strategies in Scientific Computing, Springer-Verlag, New York, 2001.
  99. Metropolis N., Ulam S. The Monte-Carlo Method // Journal of the AmericanStatistical Association. Vol. 44, No.247,1949. С 335−341.
  100. Naylor Т.Н., Balintfy J.L., Burdick D.S. and Chu K. Computer SimulationTechniques, Wiley, New York, 1967.
  101. Niederreiter, Harald Random Number Generation and Quasi-Monte CarloMethods, Society for Industrial and Applied Mathematics, Philadelphia, 1992.
  102. Pidd M. Computer Simulation in Management Science. John Wiley & Sons Ltd, 2004.
  103. Robert, Christian P., and George Casella Monte Carlo Statistical Methods, Springer-Verlag, New York, 1999.
  104. Stewart Robinson Simulation: The practice of model development and use. JohnWiley & Sons Ltd, The Atrium, Southern Gate, Chichester, West Sussex, 2004.
  105. Savvakis C. Savvides Risk Analysis in Investment Appraisal / Project AppraisalVol. 9 No. 1, March 1994. С 3−18.
  106. Thompson, James R. Simulation: A Modeler’s Approach, John Wiley & Sons, New York, 2000.
  107. R.Max Wideman Project and program risk management: a guide to managingproject risks and opportunities. PMI, 1992.
  108. Ю.А., Панфилов B.C. Рынок сотовой связи России: от экстенсивногоразвития к интенсивному Электронный ресурс.: http://www.ecfor.ru/pdf.php?id=2008/5/03 (дата обращения 22.03.2009).
  109. Банк России сайт.: http://cbr.ru/ (дата обращения 10.04.2009).
  110. Ежеквартальные отчеты ОАО «МТС» Электронный ресурс.:http://www.company.mts.ru/ir/control/data/quarterly_reports/.
  111. ОАО «МТС» сайт.: http://www.mts.ru.
  112. Рынок розничных продаж услуг сотовой связи РФ в 1 полугодии 2008 г. Электронный ресурс.: http://www.marketologi.ru/docs/crisis/mobile2008.doc (дата обращения 20.03.2009).
  113. Е. Рынок сотовой связи Краснодарского края Электронныйресурс.: http://www.connect.ru/article.asp?id=7934 (дата обращения 20.03.2009).
  114. Финансовая отчетность ОАО «МТС» Электронный ресурс.:http://www.company.mts.ru/ir/report/ (дата обращения 15.03.2009). 122. «Эксперт Системе» сайт.: http://www/expert-systems.com (дата обращения 1510.2008).
  115. Риск j величения стоимости проектаА) Риск ошибок в проектировании, Б) Риск роста цен, налогов, пошлин и прочих внешних факторов, В) Риск невыполнения обязательств поставщиками и подрядчиками,
  116. Риск недостижения запланированных параметровИП А) Рнск выявления дефектов телематического оборудования, его комплектности или СМР, Б) Риск выявления ошибок, не позволяющих организовать процесс оказания сотовыхуслуг, достаточный уровень сотовых услуг,
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!