§6. Программное обеспечение процесса формирования инвестиционной программы

1. При построении финансовой модели инвестиционного проекта и оценке его финансово-коммерческой эффективности могут использоваться хорошо известные на рынке программные продукты, как реализованные на

• основе электронных таблиц Excel (Ait-Invest компании «Альт», ТЭО - Инвест,

разработанный Институтом Проблем Управления РАН, Energy-Invest (специализированный отраслевой программный комплекс, ООО «НЦПИ»)), так и «закрытые» системы, алгоритмы которых недоступны пользователям для изменения (Project Expert компании «ПроИнвестКонсалтинг»).

2. Для реализации метода Монте-Карло в процессе отбора проектов по уровням риска возможно использование как специализированных программных продуктов, реализующих этот метод, так и стандартных средств Excel.

• 2.1. Средства Excel. С помощью надстройки «Анализ данных» (далее блок «Генерация случайных числе») генерируются наиболее распространенные типы распределений (нормальное, равномерное, некоторые дискретные распределения). С помощью надстройки «Гистограмма» выполняется статистический анализ выборки: определение показателей средней, моды, медианы, дисперсии выборки и т.д.

2.2. Специализированные программы оценки эффективности инвестиций (см. п. 1).

® • Метод Монте-Карло реализован в программном комплексе Project

Expert. В то же время среди недостатков его реализации можно выделить:

- ограничение набора составляющих денежных потоков, которые можно включить в качестве случайных переменных (риск-переменных) в модель для имитации;

- возможность введения риск переменных в модель только в качестве

• случайных величин с равномерным законом распределения, причем минимальное и максимальное значения могут быть заданы только в процентах от базового значения переменной;

- расчет только коэффициента вариации, отсутствие расчета других показателей риска;

- отсутствие оценки точности моделирования (подбор количества имитационных экспериментов осуществляется произвольно и качество моделирования не отслеживается).

• В программных разработках ИКФ «Альт» нет специализированных продуктов для анализа проектных рисков.

• Всемирным Банком создана программа INFRISK [80], направленная на проведение риск-анализа инфраструктурных проектов, в том числе проектов электроэнергетики. Для программы характерна «закрытая» структура и невозможность для пользователя менять алгоритмы построения денежных потоков проекта; для входных риск-переменных возможно задать четыре вида распределения: равномерное, нормальное, логнормальное, бета-распределение. Программа может использоваться для упрощенных оценок эффективности и количественного учета рисков проектов.

• Диссертантом разработана надстройка, реализующая метод Монте- Карло в отраслевом программном комплексе ENERGY-INVEST (сам комплекс создан ООО «НЦПИ» в соответствии с [48]). Пользователем возможно задание пяти законов распределения входных риск-переменных: нормальное, равномерное, распределения Пуассона, Бернулли, биномиальное. Использовались встроенные генераторы случайных чисел Microsoft Excel; программа реализации имитационных экспериментов и анализа результатов имитационного моделирования написана на VBA (Visual Basic for Applications). Преимуществом использования разработанной надстройки является удобство проведения риск-анализа совместно с оценкой эффективности в комплексе, адаптированном для построения денежных потоков электроэнергетических проектов и учитывающем их основные особенности. Описание интерфейса программы, а также алгоритмы генерации случайных чисел для некоторых законов распределения приведены в приложении 3.

2.3. Специализированные средства имитационного моделирования Crystal Ball [99] (компания Decisioneering), @RISK (компания PALISADE) являются специальными надстройками к электронным таблицам Excel и позволяют реализовывать метод Монте-Карло для любых моделей, построенных пользователем в формате электронных таблиц.

• применение в России.

3. Для решения задачи линейного программирования возможно использование следующих программных средств:

3.1. Стандартные средства Excel. С помощью надстройки Excel «Поиск решения» возможно решение задач линейного программирования размером не более 200 независимых переменных.

3.2. Среди коммерческих продуктов можно выделить пакет LIND О компании Lindo Systems из Чикаго, Размерность решаемых задач ограничена 100

• тыс. переменными, допускается до 32 тысяч ограничений. Решаются задачи линейного, целочисленного и квадратичного программирования.

3.3. Среди некоммерческих продуктов наиболее популярен пакет для решения задач целочисленного и смешанного целочисленного линейного программирования lp_solve, разработанный Михаелем Беркеларом из Технологического университета Эйндховена (Нидерланды). Пакет

• распространяется в виде исходных текстов на Си по лицензии GNU, количество переменных и ограничений в модели ограничивается лишь размером оперативной памяти компьютера.

Выводы к главе 2

1. В работе представлен алгоритм формирования инвестиционной программы, обеспечивающий создание системы комплексного анализа и отбора проектов с обоснованием их схемы финансирования при условии учета неопределенности внешней среды и контроля за уровнем проектных рисков.

2. Проведен анализ наиболее распространенных методов количественного анализа рисков, для оценки всего спектра возможных изменений показателей эффективности проекта рекомендовано использование имитационного моделирования по методу Монте-Карло.

3. Рассмотрены модели планирования развития генерирующих мощностей:

- модель Electricite de France, являющаяся первым случаем применения инструментария линейного программирования при планировании инвестиций в электроэнергетике (50-е гг).

- обрисованы основные принципы, заложенные в моделях перспективного планирования генерирующих мощностей в СССР (60-80-е гг)

- дана краткая характеристика современных моделей планирования развития энергетики (NEMS (разработана Energy Information Administration), WASP (Международное агентство по атомной энергии), MARKAL).

Большинство моделей планирования развития энергетики направлены на

* получение национальных прогнозов развития энергетики региона/страны, в то же время целесообразна постановка задачи оптимизации и реализация накопленного модельного потенциала для решения вопроса в разрезе принятия решений об инвестициях конкретной энергокомпании. Приведена предлагаемая модель формирования инвестиционной программы генерирующей компании в условиях ограниченности финансовых ресурсов.

* 4, Проведен сравнительный анализ концепций ROTA, ROIC, EVA и их целесообразности применения при контроле за реализацией инвестиционной программы.

5. Проведен обзор программного обеспечения для оценки эффективности инвестиций, количественного анализа рисков по методу Монте- Карло, решения оптимизационных задач линейного программирования. Дана краткая характеристика разработанной диссертантом надстройки, реализующей метод Монте-Карло в отраслевом программном комплексе оценки

* эффективности ENERGY-INVEST® (ООО «НЦПИ»).