Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» Том 7, №3 (январь - февраль 2015)

http://naukovedenie.ru publishing@naukovedenie.ru

Размещено на http://www.allbest.ru/

1

http://naukovedenie.ru 35EVN315

Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» Том 7, №3 (январь - февраль 2015)

http://naukovedenie.ru publishing@naukovedenie.ru

1

http://naukovedenie.ru 35EVN315

УДК 336.01

Проблема принятия инвестиционного решения в условиях недостатка информации

Перепелица Денис Григорьевич ФГБОУ ВПО «Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ)» Доцент кафедры «Неоэкономики и прикладного инвестирования» Кандидат экономических наук

Аннотация

В статье рассмотрены проблемы неполноты и асимметричности получаемой информации для принятия инвестиционных решений, а также оказывающие на них влияние факторы макро- и микро-среды. Проанализированы человеческие факторы, влияющие на эффективность принятия решения в условиях неполноты информации. Проведена оценка связи факторов внутренней и внешней среды с возможностями осуществления альтернативных инвестиций. Проанализированы механизмы постановки целей и их соответствие поставленным критериям оценки эффективности принимаемых решений. Так же рассмотрена целесообразность получения информации в зависимости от необходимых затрат на ее получение. Показана возможность использования методов структурирования и обработки больших массивов данных в целях отсечения информационного «шума» и выявления корреляционных зависимостей в экономических системах. Проанализированы традиционные механизмы принятия инвестиционных решений. Автор рассматривает проблему устойчивости экономической системы в аспекте возможности ее прогнозирования. В статье представлены способы прогнозирования экономических показателей с учетом исторических данных и статистической информации. Также рассмотрены возможные подходы к изменению и моделированию экономической среды в интересах основных рыночных игроков и в целях повышения эффективности инвестиционной деятельности.

Ключевые слова: стратегии развития предприятия; модели принятия решений; дефицит информации; манипуляции на рынке; инвестиции; рынки капиталов; экономическая среда.

The paper concerns the problem of incomplete and asymmetric information obtained for investment decisions, as well as to influence them in the factors of macro and micro economic environment. We analyzed human factors affecting the efficiency of decision-making under conditions of incomplete information. We research the factors of internal and external environment in connection with possibility to perform alternative investments as well as the mechanisms of setting goals and meeting their criteria for evaluating the effectiveness of the decisions. Also we concern the feasibility of information depending on the necessary costs of its receipt. This paper shows the possibility of using the methods of structuring and processing of large amounts of data in order to cut off the information "noise" and to identify correlations in economic systems. We analyzed the traditional mechanisms of making investment decisions. The author considers the problem of stability of the economic system in terms of the possibility of its prediction. The article presents the methods of forecasting economic performance, taking into account historical data and statistical information. It is also considered possible approaches to change and modeling the economic environment in the interests of the major market players and to improve the efficiency of investment activity.

Keywords: enterprise development strategy; decision-making models; lack of information; manipulation of the market; investment; capital markets; economic environment.

инвестиционный решение экономический статистический

Принятие инвестиционных решений является достаточно сложным в условиях нестабильности и неопределенности в современной экономики России. Причины неопределенности заключаются либо в неполноте (асимметрии), либо в недостатке информации. Чем большей информацией располагает субъект рынка, тем вернее может быть сделан прогноз и принято решение. Однако недостаток информации не всегда может быть восполним. Кроме объективных причин недостатка информации (слабое знание рынка, поставщиков, заемщиков), существуют и объективные, неустранимые причины, связанные с неопределенностью будущего (будущие процентные ставки, движение акций).

На процесс принятия инвестиционных решений оказывают влияние множество факторов. Рассмотрим, на наш взгляд, важнейшие из них:

• среда принятия решений;

• информационные ограничения;

• фактор времени;

• поведенческие ограничения;

• негативные последствия (конфликт);

• личностные оценки руководителей;

• взаимосвязь решений;

• фактор неопределенности и риска.

Решения об инвестировании не могут рассматриваться в полной изоляции от деятельности организации в целом. Инвестиции определяют многие функции и решения (сами определяются этими функциями и решениями), которые составляют деятельность организации.

Во многих случаях организации не располагают достоверной информацией для объективной оценки принятия того или иного решения. Получение дополнительной информации требует времени и денег, а поскольку способность человека усваивать и использовать ее ограничена, такая информация не всегда способствует принятию решения. Руководитель должен решать, оправдывает ли выгода от более качественного решения затраты на получение дополнительной информации (анализ рынка, оплата машинного времени, использование услуг внешних консультантов и т.п.). Поведенческие факторы, например, негативное отношение к чему или кому-либо, личностные пристрастия и барьеры восприятия информации, -- являются распространенными на пути принятия эффективных решений. Фактор времени является, пожалуй, одним из наиболее важных, из перечисленных выше факторов. Чем более отдален момент получения денежного потока от инвестиций, тем менее ценным будет полученный результат. Основной причиной этого является потеря инвестиционных возможностей.

Каждое важное решение сопряжено с компромиссами, негативными последствиями и побочными эффектами. Это достаточно трудная задача, поскольку в реальной жизни не всегда бывает возможным точно определить цели организации. Решением данной проблемы может стать привлечение специалистов и руководителей различных уровней, а также проведение анализа финансово-хозяйственной деятельности, что позволит выявить с наибольшей достоверностью реальные цели и устранить конфликт противоречащих друг другу целей, если таковой имеет место быть.

Поиск информации с целью определения тех факторов внешней и внутренней среды, которые могут оказать влияние на реализацию проекта, а также возможных альтернатив этому проекту, -- все это следующий этап в принятии инвестиционных решений. Данный процесс может оказаться дорогим, а результат -- привести к смещению целей. В данном случае формальная процедура планирования поможет сосредоточить внимание на эффективности процедур и результатах поиска решений. При этом ближайшие критерии должны соответствовать целям, находящимся на более высоком уровне. Они должны показывать динамику только тогда, когда они работают на цели более высокого уровня.

После завершения этапов поиска и постановки целей следует процесс оценки. Первым шагом на этом этапе является построение модели проекта, т. е. описания различных альтернативных проектов и разработка гипотез относительно взаимосвязей между этими проектами, возможными внешними условиями и вероятностными результатами их реализации.

Проблема принятия управленческих решений, так же как и любых решений в принципе, связана с процессом упорядочивания и структурирования потоков информации.

Принятие решений возможно только при наличии структурированной информации и критериев принятия решений.

Поэтому любой информационный поток необходимо сначала определенным образом упорядочить, задать критерии принятия решений и после этого принимать решение.

Структурирование информационного потока подразумевает выявление главного из информационного хаоса. Человеческий мозг при перенасыщении информаций вообще отказывается принимать решения и впадает в «ступор». Применение автоматизированных систем поддержки принятия решений может позволить эффективно структурировать информацию.

Для выявления ключевой информации, необходимой для принятия решения необходимо использовать соответствующие «маркеры информации» таким образом можно направлять информационные потоки в нужном направлении для более детального и глубокого изучения. Такими маркерами могут быть ключевые слова, или фразы. На данном этапе возникает еще одна существенная проблема - проблема достоверности информации.

При получении информации из открытых источников - невозможно гарантировать достоверность такой информации, так как это может быть информационный вброс с целью изменения поведения участников рынка. Причем количественный подход в определении качества данной информации не является эффективным - новостные агентства зачастую цитируют друг друга без надлежащей проверки достоверности такой информации. Одним из возможных выходов из такой ситуации является использование проверенных закрытых источников информации. Такие источники являются более достоверными и более оперативными. Цена такой информации будет значительно выше, но ее ценность также будет значительно выше, чем ценность информации, полученной из открытых источников.

Схематично структурирование информационного потока показано на Рис. 1.

Рис. 1. Структурирование информационного потока

Для структурирования информации могут применяться нейронные вычислительные сети, которые были подробно рассмотрены автором в предыдущих публикациях [6], [7].

К сожалению не всегда удается структурировать информационный поток. Необходимые данные могут поступать слишком поздно или не в полном объеме. Это вызывает неопределенность. Для принятия решений в условиях неопределенности необходимо заполнить недостающие части информации ее прогнозными или наиболее вероятными значениями. Тогда эффективность решения будет напрямую связана с точностью определения прогнозных значений недостающих данных.

На первый взгляд кажется, что это очень сложная задача, однако для задач прогнозирования разработано большое количество алгоритмов, использующих методы статистических данных их исторического распределения. Такой «исторический подход» может эффективно применяться для прогнозирования устойчивых систем, однако не подходит для прогноза систем в условиях кризиса.

Для прогнозирования данных в неустойчивых системах необходимо выявлять корреляционные зависимости неизвестных данных с известными. И на основе построенных моделей осуществлять прогнозы (Рис. 2).

Рис. 2. Построение прогнозных значений на основе корреляционной зависимости

Для построения корреляционных зависимостей используются технологии интеллектуального анализа данных (Data mining), которые были рассмотрены автором ранее [5].

Еще более сложная задача принятие инвестиционных решений в условиях отсутствия знаний о состоянии системы в будущем. Для принятия управленческого решения которое основывается на текущей ситуации, при отсутствии каких-либо данных их можно получить, построив корреляционные зависимости. Но для принятия решения, для которого необходимо знание о будущем состоянии системы, данные которой не могут быть определены на основе предыдущих состояний системы, задача прогнозирования становится еще более сложной.

Традиционно применяют методы «коридоров значений», когда определяются минимально и максимально возможные значения параметров, сценарные методы, когда определяются сценарии с заранее определенными значениями параметров системы. Оба эти метода позволяют определить худшие и лучшие состояния системы, но не дают информацию о том как это будет на самом деле. И если приемлемые показатели находятся между этими худшими и лучшими показателями, то такое решение не будет принято в целях снижения рисков, что приводит к упущенной выгоде. Однако если спрогнозировать состояние системы с высокой точностью, то есть устранить неопределенность - это позволит принять эффективное решение и избежать возможных потерь.

Каждое состояние системы формируется исходя и ее предыдущего состояния и зависит от факторов, которые влияли на ее предыдущее состояние. Если проанализировать последовательное изменение состояний системы и действующих факторов, то точность прогнозов можно повысить. Основная проблема заключается в большом количестве факторов влияющих на систему. Но при достаточно тщательном моделировании этих процессов можно получить достаточно точную картину сколь угодно отдаленного будущего.

Это можно проиллюстрировать следующим примером:

Предположим необходимо принять решение об инвестициях 1 000 000 долларов США в разработку энергоэффективных солнечных панелей, которые в 2 раза эффективнее самых совершенных аналогов, а стоимость их производства значительно сопоставима с существующими. Возможные прибыли инвесторов сформируются либо за счет продажи права производства таких панелей, либо от продаж при дополнительных инвестициях в производство в размере 10 000 000 долларов США.

При таких начальных условиях стоимость кв/ч будет в 2 раза дешевле, чем у аналогичных панелей. Но в условиях дешевеющей нефти спрос на решения на базе солнечной энергетики будет падать и, возможно продажи будут меньше ожидаемых и инвестиционный проект будет убыточным. Для того чтобы понять принимать такое инвестиционное решение или нет - необходимо спрогнозировать цены на нефть на всем горизонте цикла инвестиционного проекта.

Механизм традиционного принятия решения представлен на Рис. 3.

Рис. 3. Традиционный механизм принятия инвестиционного решения

Для прогноза цен на нефть необходимо учесть все факторы воздействующие на нефтяной рынок. Это такие факторы как рост промышленного производства стран импортеров нефти, инфляция, политическая ситуация в регионах добычи нефти, наличие экономических санкций в странах-экспортерах нефти. Эти факторы зависят от ряда других факторов, таких как экономическая и военная доктрина стран-импортеров нефти, стратегия энергетического развития и стратегия развития альтернативной энергетики.

В конечном счете, все макроэкономические процессы, а как следствие и локальные экономические показатели напрямую зависят от политической воли стран-участников. Поэтому, говоря об экономическом прогнозировании нельзя не упомянуть и об экономическом моделировании желаемого состояния экономических систем.

В традиционной схеме принятие решения зависит от внешних факторов и при значительных колебаниях системы приводит к убыткам в случае ошибок в прогнозировании.

При наличии значительных административных, политических и экономических рычагов воздействия на мировую экономику можно добиться любого состояния экономической системы и прогнозирование заменится моделирований состояний (Рис. 2).

Рис. 2. Получение экономического эффекта

Мониторинг и моделирование экономических показателей на всей продолжительности инвестиционного проекта позволяет добиться большего экономического эффекта.

При таком подходе, экономических эффект от инвестиций зависит от того насколько дорогими окажутся механизмы обеспечивающие желаемое изменение системы. Если совокупный эффект инвестиционного проекта превысит затраты на инвестиционный проект и затраты на изменение факторов системы - то такой инвестиционный проект окажется эффективным.

Такие подходы уже активно применяются властями различных стран, например ЦБ России - определяет ключевую ставку, тем самым либо вбрасывая деньги в экономику, либо наоборот сдерживая ее.

Федеральная резервная система США также активно влияет не только на внутренний американский рынки, но и на другие рынки капиталов.

Изменяя стоимость национальной валюты можно либо привлекать инвестиции извне либо усиливать внутренние инвестиции - все это зависит от национальной политики. Поэтому зная стратегические задачи правительств экономически активных государств можно прогнозировать тенденции развития мировой экономики, стоимость ресурсов, темпы инфляции и других трудно-прогнозируемых экономических показателей традиционными методами.

Учитывая вышеизложенное, можно с уверенностью заявить, что для принятия инвестиционных решений необходимо руководствоваться достоверными источниками информации, стратегическими целями и задачами основных участников рынка, а также сложившимися корреляционными зависимостями между известными факторами, влияющими на основные показатели инвестиционных проектов.

Литература

1. Орлов А.И. Теория принятия решений: учебник. -- М.: Экзамен, 2006. -- 573 с. ISBN 5-472-01393-3.

2. Литвак Б.Г. Разработка управленческого решения -- М.: Издательство «Дело», 2004 г. -- 392 с.

3. Хемди А. Таха. Глава 14. Теория игр и принятия решений // Введение в исследование операций = Operations Research: An Introduction. -- 7-е изд. -- М.: «Вильямс», 2007. -- С. 549-594. -- ISBN 0-13-032374-8.

4. Перепелица Д.Г. Инновационные подходы к принятию управленческих решений при открытии объектов торговой сети. №3(51), Москва 2013.

5. Перепелица Д.Г. Современные проблемы и тенденции развития автоматизированных систем поддержки принятия управленческих решений. - Человеческий капитал №4(64), Москва 2014.

6. Перепелица Д.Г. Методы построения эффективной автоматизированной системы принятия управленческих решений на предприятии. - Человеческий капитал №6(66), Москва 2014.

7. Перепелица Д.Г. Возможности применения нейронных сетей на базе нанотехнологий в системах поддержки принятия управленческих решений на предприятии. - Человеческий капитал №6(66), Москва 2014.

8. Anderson, Barry F. The Three Secrets of Wise Decision Making. Single Reef Press. 2002. ISBN 0-9722177-0-3.

9. Goode, Erica. (2001) In Weird Math of Choices, 6 Choices Can Beat 600. The New York Times. Retrieved May 16, 2005.

10. Morris De Groot. Optimal Statistical Decisions. Wiley Classics Library. 2004. ISBN 0-471-68029-X.

1. Orlov A.I. Teoriya prinyatiya resheniy: uchebnik. -- M.: Ekzamen, 2006. -- 573 s. ISBN 5-472-01393-3.

2. Litvak B.G. Razrabotka upravlencheskogo resheniya -- M.: Izdatel'stvo «Delo», 2004 g. -- 392 s.

3. Khemdi A. Takha. Glava 14. Teoriya igr i prinyatiya resheniy // Vvedenie v issledovanie operatsiy = Operations Research: An Introduction. -- 7-e izd. -- M.: «Vil'yams», 2007. -- S. 549-594. -- ISBN 0-13-032374-8.

4. Perepelitsa D.G. Innovatsionnye podkhody k prinyatiyu upravlencheskikh resheniy pri otkrytii ob"ektov torgovoy seti. - Chelovecheskiy kapital №3(51), Moskva 2013.

5. Perepelitsa D.G. Sovremennye problemy i tendentsii razvitiya avtomatizirovannykh sistem podderzhki prinyatiya upravlencheskikh resheniy. - Chelovecheskiy kapital №4(64), Moskva 2014.

6. Perepelitsa D.G. Metody postroeniya effektivnoy avtomatizirovannoy sistemy prinyatiya upravlencheskikh resheniy na predpriyatii. - Chelovecheskiy kapital №6(66), Moskva 2014.

7. Perepelitsa D.G. Vozmozhnosti primeneniya neyronnykh setey na baze nanotekhnologiy v sistemakh podderzhki prinyatiya upravlencheskikh resheniy na predpriyatii. - Chelovecheskiy kapital №6(66), Moskva 2014.

8. Anderson, Barry F. The Three Secrets of Wise Decision Making. Single Reef Press. 2002. ISBN 0-9722177-0-3.

9. Goode, Erica. (2001) In Weird Math of Choices, 6 Choices Can Beat 600. The New York Times. Retrieved May 16, 2005.

10. Morris De Groot. Optimal Statistical Decisions. Wiley Classics Library. 2004. ISBN 0-471-68029-X.

Размещено на Allbest.ru