И 66 Материалы Международной заочной конференции в рамках I форума молодых ученых Приволжского федерального округа 13-15 мая 2009 Уфа: риц башГУ, 2009. 277 стр


НазваниеИ 66 Материалы Международной заочной конференции в рамках I форума молодых ученых Приволжского федерального округа 13-15 мая 2009 Уфа: риц башГУ, 2009. 277 стр
страница25/32
ТипДокументы
1   ...   21   22   23   24   25   26   27   28   ...   32

Литература:

  1. 1.Кафаров В.В., Мешалкин В.П., Гареев Р.Г., Теляшев Г.Г. Декомпозиционно-термодинамический метод автоматизированного синтеза ресурсосберегающих теплообменных систем //Докл. АН СССР.–1987.–Т.295.–№4 – С.923-928


УДК 330.47

ОЦЕНКА РИСКОВ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МОДИФИЦИРОВАННОЙ МОДЕЛИ МОНТЕ – КАРЛО

Орлов Дмитрий Алексеевич, студент,
Москалев Алексей Николаевич, студент,

Уфимский государственный авиационный технический университет,

Научный руководитель: к.э.н., доцент, Гилева Татьяна Альбертовна
Основой устойчивого развития экономики как на уровне отдельных предприятий, так и на региональном уровне являются инновации. Как показал конкурс бизнес-планов, проведенный компанией «Корпоративные финансы» и журналом «Финансовый директор», наиболее распространенной ошибкой предприятий, планирующих реализацию инновационных проектов, является недостаточная проработка рисков, которые могут повлиять на доходность проектов. Поскольку такие ошибки могут привести к неверным инвестиционным решениям и значительным убыткам, очень важно своевременно выявить и оценить все проектные риски.

Под проектными рисками понимается, как правило, предполагаемое ухудшение итоговых показателей эффективности проекта, возникающее под влиянием неопределенности. В количественном выражении риск обычно определяется как изменение численных показателей проекта: чистой приведенной стоимости, внутренней нормы доходности и срока окупаемости.

На данный момент единой классификации проектных рисков предприятия не существует. Однако можно выделить следующие основные риски, присущие практически всем проектам: маркетинговый риск, риск несоблюдения графика проекта, риск превышения бюджета проекта, а также общеэкономические риски [1, с. 43].

Маркетинговый риск – это риск недополучения прибыли, в результате снижения объема реализации или цены товара. Он является одним из наиболее значимых для большинства инвестиционных проектов. Причиной его возникновения может быть неприятие нового продукта рынком или слишком оптимистическая оценка будущего объема продаж. Ошибки в планировании маркетинговой стратегии возникают главным образом из-за недостаточного изучения потребностей рынка: неправильного позиционирования товара, неверной оценки конкурентоспособности рынка или неправильного ценообразования.

Оценка рисков производится в процессе планирования проекта и включает качественный и количественный анализ. Если по итогам оценки проект принимается к исполнению, то перед предприятием встает задача управления выявленными рисками. По результатам реализации проекта накапливается статистика, которая позволяет в дальнейшем более точно определять риски и работать с ними. Если же неопределенность проекта чересчур высока, то он может быть отправлен на доработку, после чего снова производится оценка рисков. Одним из способов выявления и уменьшения возможных рисков, является построение имитационной модели проекта.

Имитационное моделирование является одним из мощнейших методов анализа экономических систем. Причем на основе этого анализа выстраивается текущая деятельность предприятия или организации с учетом его целей и задач, направленных на достижение долгосрочного положения. В общем случае под имитационным моделированием понимают процесс проведения на ЭВМ экспериментов с математическими моделями сложных систем реального мира, серию численных экспериментов призванных получить эмпирические оценки степени влияния различных факторов (исходных величин) на некоторые зависящие от них результаты (показатели) [2, с. 250].

Цели проведения подобных экспериментов могут быть самыми различными – от выявления свойств и закономерностей исследуемой системы, до решения конкретных практических задач.

В общем случае проведение имитационного эксперимента можно разбить на следующие этапы:

– установить взаимосвязи между исходными и выходными показателями в виде математического уравнения или неравенства;

– задать законы распределения вероятностей для ключевых параметров модели;

– провести компьютерную имитацию значений ключевых параметров модели;

– рассчитать основные характеристики распределений исходных и выходных показателей. Провести анализ полученных результатов и принять решение.

Результаты имитационного эксперимента могут быть дополнены статистическим анализом, а также использоваться для построения прогнозных моделей и сценариев.

При решении многих задач финансового анализа используются модели, содержащие случайные величины, поведение которых не поддается управлению со стороны лиц, принимающих решения. Такие модели называют стохастическими. Применение имитации позволяет сделать выводы о возможных результатах, основанные на вероятностных распределениях случайных факторов (величин). Стохастическую имитацию часто называют методом Монте-Карло. Имитационное моделирование по методу Монте-Карло позволяет построить математическую модель для проекта с неопределенными значениями параметров, и, зная вероятностные распределения параметров проекта, а также связь между изменениями параметров (корреляцию), получить распределение доходности проекта.

В методе Монте-Карло основными изменяющимися показателями являются: переменные расходы, объем выпуска, цена изделия. Результирующих показателей всего два: поступления от проекта, чистая современная стоимость. Далее по известным постоянным параметрам (срок проекта, норма дисконта, постоянные расходы), а так же наиболее вероятным сценариям (оптимистический, пессимистический, наиболее вероятный) и вероятностью их осуществления, при помощи генерации случайных чисел проводится моделирование возможных значений изменяемых параметров. По полученным данным ведется расчет результирующих показателей. Результатами имитации является определение среднего значения, среднего отклонения, максимального и минимального значения изменяющихся и результирующих показателей.

Имитационное моделирование по данной методике позволяет учесть достаточно большое число факторов внешней среды для поддержки принятия управленческих решений и является достаточно эффективным средством анализа инвестиционных рисков. Однако, как и любая методика, она содержит недостатки, влияющие на точность определения результативных показателей:

– недостаточно подробно отражены изменения факторов во времени;

– многие важные факторы не учтены, а заменены лишь общими;

– неточность в интервалах возможных значений факторов.

С целью возможного устранения перечисленных ограничений авторами данной статьи разработана модифицированная имитационная модель Монте-Карло. Этапы построения модели не изменились, была проведена работа над используемыми показателями и точностью их определения.

Во-первых, колебания возможных значений изменяющихся показателей предварительно определены при помощи расчета среднего вероятностного значения и среднеквадратической ошибки, где верхняя граница интервала возможного значения фактора определяется как сумма среднего вероятностного значения параметра и среднеквадратической ошибки, а нижняя граница- как разница того же значения и ошибки.

Во-вторых, для наглядности по годам определены максимальные, минимальные и средние значения не только результирующих показателей, но и результативных.

В-третьих, количество изменяющихся факторов значительно увеличено, за счет замены основных факторов на составляющие.

Основные отличия модифицированной модели направлены на увеличение точности вероятных значений.

Для сравнения модифицированной и обычной моделей Монте-Карло был использован один из наиболее объективных показателей точности модели – отношение среднеквадратической ошибки к среднему значению изменяемого фактора. В среднем увеличение точности, определения возможного значения факторов во времени увеличилось в 4-5 раз.

Несмотря на, то что неопределенность будущего и вероятность возможных событий достаточно сложно определить, необходимость построения имитационных моделей не вызывает сомнений. Одной из важнейших причин использования моделей, является большая вероятность избегания дополнительных или не учтенных затрат, с которыми может столкнуться предприятие в будущем. Имитация позволяет смоделировать влияние возможных событий на основные показатели доходности предприятия.

Предложенная модификация метода Монте-Карло не только сохранила в себе преимущества исходной модели, но и получила новые: точность, наглядность, подробность полученных результатов. Применение разработанной модели к анализу рисков позволяет уже на первом этапе оценки проекта принимать решение о возможных способах минимизации рисков, что способствует повышению устойчивости экономического развития, как предприятия, так и регионов.
Литература:

  1. Дубинин Е. «Анализ рисков инвестиционного проекта» // Финансовый директор, № 4, 2008, с. 38-51.

  2. Лукасевич И.Я. «Анализ финансовых операций» // М.: Финансы, ЮНИТИ, 1998, 402с.


УДК – 332.14:3 339.137.2

ПРОБЛЕМЫ ФОРМИРОВАНИЯ

ИННОВАЦИОННЫХ КЛАСТЕРОВ В РЕГИОНАХ РОССИИ

Печаткин В.В., к.э.н., зав. сектором «Экономическая безопасность»

Учреждение Российской Академии наук Институт социально-экономических исследований Уфимского научного центра
В условиях глобализации экономики возрастает актуальность проблемы конкурентоспособности стран, регионов, отраслей, предприятий. В особенности данная проблема актуальна для России и ее регионов, поскольку нарастающие процессы глобализации неизбежно приведут к усилению конкуренции во всех сферах хозяйствования. Как показала практика развитых стран мира, наличие кластеров является одним из факторов высокого уровня конкурентоспособности их экономики (например, лесопромышленный кластер в Финляндии, садоводческий – в Нидерландах, морской – в Норвегии, биотехнологический – в Германии и Великобритании, телекоммуникационный и компьютерный – в США, кластер легкой промышленности в Италии и др.). При этом выделяют следующие преимущества кластеров: концентрация соперников, их покупателей и поставщиков способствует росту эффективной специализации производства; кластерный подход позволяет вести диалог между представителями предпринимательского сектора и государства, стимулирует создание новых форм объединения знаний; кластерный подход хорош тем, что, будучи общепринятым в наиболее развитых промышленных странах, способствует достижению большего взаимопонимания с лидерами мирового бизнеса [1, с. 98].

В связи с вышесказанным, необходимо использовать позитивный опыт зарубежных стран в повышении конкурентоспособности экономики, в частности, «кластерную теорию экономического развития». Кластеры могут стать эффективным инструментом для преодоления негативных факторов, сдерживающих социально-экономическое развитие России. Более того именно конкурентоспособные кластеры могут стать одним из важнейших элементов новой каркасной структуры экономики регионов России.

Теоретическими и практическими аспектами проблемы формирования и функционирования кластеров занимались ряд зарубежных исследователей, в том числе М. Портер, Е. Дахмен, И. Толенадо, Д. Солье, Е. Лимер, Р. Вайбер и др. В их трудах нашли отражения отдельные аспекты проблемы, с учетом особенностей стран и регионов. Применительно к условиям России проблемой кластеров занимались такие ученые как А.А. Мигранян, Т.В. Цихан, М.А. Афанасьев, К. Мингалева и др. Имеются в ряде регионов опыт создания кластеров. Так на территории страны предприняты первые попытки формирования кластеров. Кластерный подход использован при разработке региональных стратегий развития (например, совместный российско-финский проект «Долгосрочная стратегия развития экономики Санкт-Петербурга», кластерная стратегия развития Пермской и Нижегородской областей и др.). Тем не менее, как отмечает В.В. Путин, в России пока практически нет конкурентоспособных кластеров. При этом инновационный потенциал используется не в полной мере и как следствие отставание России по показателям инновационного развития от передовых стран мира. Если такая ситуация сохранится Россия на долгие годы обречена быть только лишь «сырьевым придатком» развитых стран мира. Формирование и развитие инновационных кластеров не панацея от всех бед, тем не менее, использование этой технологии может способствовать инновационному развитию России и повышению конкурентоспособности ее экономики.

В связи с вышесказанным актуальность настоящего исследования и ее практическая значимость обусловлена рядом обстоятельств. В их числе:

1. Недостаточная исследованность проблемы формирования инновационных кластеров в регионах России;

2. Отсутствие унифицированной методики выделения региональных инновационных кластеров, что является препятствием для их формирования в России и как следствие существенного отставания страны от наиболее конкурентоспособных стран мира;

3. Отсутствие эффективного механизма взаимодействия государства, науки и бизнеса, являющегося препятствием для наиболее полного использования инновационного потенциала регионов России.

В связи с актуальностью данной проблемы в качестве цели исследования определена разработка теоретико-методических подходов к формированию инновационных кластеров с учетом влияния факторов внутренней и внешней среды и их апробация на примере Республики Башкортостан.

Дезагрегация поставленной цели предполагает решение следующих задач:

  • разработка теоретико-понятийного аппарата формирования региональных инновационных кластеров;

  • разработка алгоритма выделения региональных инновационных кластеров через систему показателей, допускающую их использование в качестве управляемых параметров регионального развития;

  • разработка комплекса мероприятий по созданию кластеров.

В соответствие с алгоритмом исследование ниже представлен анализ понятийного аппарата категорий «кластер» и «инновационный кластер».

В экономической литературе имеется значительное количество определений кластера, являющегося основой кластерной теории экономического развития. Так под кластером М. Портер понимает группу географически соседствующих взаимосвязанных компаний (поставщики, производители и др.) и связанных с ними организаций (образовательные заведения, органы государственного управления, инфраструктурные компании), действующих в определенной сфере и дополняющих друг друга [2, с. 235].

Французские ученые И. Толенадо [3] и Д. Солье [4 с. 24] использовали понятие «фильеры» для описания групп технологических секторов. Формирование фильеров объяснялось зависимостью одного сектора от другого по технологическому уровню. Тем самым «фильеры» очень близки по смыслу понятию «кластер», поскольку основой их развития является необходимость создания технологических связей между отраслями и секторами экономики для реализации их потенциальных преимуществ. Е. Лимер [5] рассматривал кластеры с высоким уровнем коррелированного экспорта при анализе торговли на национальном уровне.

По мнению А.А. Миграняна кластер – «сосредоточение наиболее эффективных и взаимосвязанных видов экономической деятельности, т.е. совокупность взаимосвязанных групп успешно конкурирующих фирм, которые образуют «золотое сечение», в западной интерпретации «diamond – бриллиант» всей экономической системы государства и обеспечивают конкурентные позиции на отраслевом, национальном и мировом рынках» [6, с. 19].

Т.В. Цихан [7, с. 9] выделяет 3 широких определения кластеров, каждое из которых подчеркивает основную черту его функционирования это: регионально ограниченные формы экономической активности внутри родственных секторов; вертикальные производственные цепочки; отрасли промышленности, определенные на высоком уровне агрегации (например, «химический кластер»);

М. Афанасьев и Л. Мясникова главным в структуре кластера считают распространение инноваций на всю цепочку создания стоимости и единое логистическое окно для взаимодействия с внешней средой [8, с.79].

Таким образом, обобщив вышеперечисленные понятия кластера можно выделить следующие их сущностные признаки:

• наличие лидирующих фирм, способных иметь существенную долю на внутреннем и внешнем рынке, дополненных специализированными обслуживающими организациями;

• концентрация участников кластера на ограниченной территории, представляющей уникальные преимущества;

• взаимодействие участников кластера между собой с целью выпуска продукции, конкурентоспособной на внутреннем и внешнем рынках;

• наличие конкуренции между участниками кластера;

• ускоренное распространение новшеств за счет развитой сети передачи информации.

В соответствии с выделенными признаками предлагается характеризовать кластер как группу географически и технологически взаимосвязанных конкурирующих предприятий и обслуживающих организаций, занимающих или способных занимать существенную долю на внутреннем и внешнем рынках, объединившихся с целью выпуска и реализации продукции или специализированных услуг, соответствующих мировым стандартам, на основе непрерывного инновационного процесса и тем самым взаимно способствующих росту конкурентоспособности друг друга.

На основе выделенных признаков и понятия кластера предлагается их разделить на традиционные и инновационные. Отличительной особенностью традиционных кластеров являются то, что ядром кластера выступают предприятия промышленности или сферы услуг выпускающих традиционную или усовершенствованную продукцию, пользующуюся спросом на мировом и региональных рыках. Отличительными особенностями инновационных кластеров являются: наличие научно-исследовательских учреждений как ядро кластера, вокруг которого сосредотачиваются элементы (участники) кластера – инновационные предприятия и поставщики оборудования; используются принципиально новых технологий, продукции или услуг, пользующихся или способных пользоваться спросом на мировом или региональных рынках; осуществляется полный цикл производства инновационной продукции или услуги от идеи до ее воплощения.

При этом анализ теоретических концепций кластерной теории экономического развития показал, что существует большое многообразие подходов. В каждой стране имеющей конкурентоспособные кластеры при их формировании и развитии учитывались специфические социально-экономические, географические, политические особенности территорий. В этой связи при оценке возможности использования кластерного подхода в регионах России необходимо выделить позитивные и негативные факторы для его внедрения. Позитивными факторами для развития кластеров в России являются: наличие большого опыта в формировании и развитии территориально-производственных комплексов и различных форм кооперации; высокий уровень интеллектуального потенциала; развитость технологической инфраструктуры и технологическая культура и др. Факторами, сдерживающими развитие кластеров являются: слабые связи между научно-исследовательскими институтами и бизнесом; несоответствие образовательных программ образовательных учреждений потребностям кластеров; низкое качество бизнес-климата и низкая эффективность отраслевых ассоциаций; недостаточно высокий уровень доверия между представителями бизнеса, науки, власти и др.

Учитывая вышесказанное мы предлагаем следующий алгоритм выделения инновационных и традиционных кластеров в российских регионах:

1. Выявление перспективных видов товаров. На первом этапе выявляются перспективные виды продукции, производимые предприятиями региона на основе анализа их доли в мировом, общероссийском, региональном производствах.

2. Прогнозный (тенденции рынков по отобранному перечню товаров). На втором этапе осуществляется средне- и долгосрочное прогнозирование динамики цен и объемов мирового производства товаров и услуг.

3. Эффективность функционирования предприятий, способных создать ядро кластера (выпуск перспективной продукции). На данном этапе анализируются показатели финансовой устойчивости и эффективности функционирования предприятий.

4. Наличие ресурсов для развития кластера. Анализируется обеспеченность отобранного круга предприятий, выпускающих перспективную продукцию, сырьем, финансовыми ресурсами, производственными мощностями и др.

5. Возможности для создания недостающих элементов инфраструктуры функционирования кластеров. Анализируется обеспеченность потенциальных кластеров инфраструктурой, в том числе логистической и энергетической.

6. Уровень взаимодействия потенциальных участников кластера (производители, поставщики). На заключительном этапе выявляется уровень взаимодействия потенциальных участников кластера на основе анкетного опроса руководителей перспективных предприятий.

На каждом из этапов производится отсев видов продукции и предприятий региона. В отличие от существующих подходов предлагается проводить анализ не конкретных предприятий или отраслей, а спектра продукции и услуг, по которым у региона имеются конкурентные преимущества. При этом необходимо учитывать как масштаб, так и тип потенциальных кластеров. Предлагается выделить кластеры местного, регионального, федерального и мирового уровня с соответствующими количественными критериями их выделения.

При этом предлагаются следующие организационные мероприятия для формирования кластеров в регионах России

  1. Сформировать группу лидеров, которая состоит из региональной власти и представителей бизнеса. Пригласить к диалогу руководителей ведущих предприятий, представителей малого бизнеса, представителей власти и науки.

  2. Создать рабочую группу кластера. Рабочая группа может стать посредником между государством, бизнесом, научно-исследовательскими институтами и образовательными учреждениями.

  3. Разработать стратегию развития регионов России на основе кластерного подхода.

1   ...   21   22   23   24   25   26   27   28   ...   32

Похожие:

И 66 Материалы Международной заочной конференции в рамках I форума молодых ученых Приволжского федерального округа 13-15 мая 2009 Уфа: риц башГУ, 2009. 277 стр iconКонкурс научных работ молодых ученых Приволжского федерального округа...
Общероссийской общественной организации «Российский союз молодых ученых» в Республике Башкортостан

И 66 Материалы Международной заочной конференции в рамках I форума молодых ученых Приволжского федерального округа 13-15 мая 2009 Уфа: риц башГУ, 2009. 277 стр iconМатериалы Шестой Международной научно-практической конференции 22...
Информационное поле современной России: практики и эффекты: Материалы Шестой Международной научно-практической конференции

И 66 Материалы Международной заочной конференции в рамках I форума молодых ученых Приволжского федерального округа 13-15 мая 2009 Уфа: риц башГУ, 2009. 277 стр iconКонкурсы стр
Федерального проекта «Территория», в рамках Всероссийского молодежного образовательного форума «Селигер-2009»

И 66 Материалы Международной заочной конференции в рамках I форума молодых ученых Приволжского федерального округа 13-15 мая 2009 Уфа: риц башГУ, 2009. 277 стр iconНовый подход материалы IV молодёжной международной научно-практической...
Материалы IV молодёжной международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных 26-27 ноября 2012 года,...

И 66 Материалы Международной заочной конференции в рамках I форума молодых ученых Приволжского федерального округа 13-15 мая 2009 Уфа: риц башГУ, 2009. 277 стр iconКультура. Образование. Право материалы международной научно-практической...
Культура. Образование. Право [Текст]: материалы Междунар науч практ конф., г. Екатеринбург, апр. 2009 г. Гоу впо «Рос гос проф пед...

И 66 Материалы Международной заочной конференции в рамках I форума молодых ученых Приволжского федерального округа 13-15 мая 2009 Уфа: риц башГУ, 2009. 277 стр iconИсследование роли основания в реакции
Материалы II международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных

И 66 Материалы Международной заочной конференции в рамках I форума молодых ученых Приволжского федерального округа 13-15 мая 2009 Уфа: риц башГУ, 2009. 277 стр iconПрограмма первого всероссийского форума по вопросам социального туризма...
Торжественное открытие Форума и выставки туристско-рекреационного потенциала Приволжского федерального округа

И 66 Материалы Международной заочной конференции в рамках I форума молодых ученых Приволжского федерального округа 13-15 мая 2009 Уфа: риц башГУ, 2009. 277 стр iconXx международная научно-техническая конференция и Российская научная...
Системные проблемы надёжности, качества, компьютерного моделирования, информационных и электронных технологий в инновационных проектах...

И 66 Материалы Международной заочной конференции в рамках I форума молодых ученых Приволжского федерального округа 13-15 мая 2009 Уфа: риц башГУ, 2009. 277 стр iconИзвещение
Президента Российской Федерации для государственной поддержки молодых российских ученых кандидатов наук (конкурс мк-2009) и молодых...

И 66 Материалы Международной заочной конференции в рамках I форума молодых ученых Приволжского федерального округа 13-15 мая 2009 Уфа: риц башГУ, 2009. 277 стр iconЗаявка на конкурс «умник», проводимой в рамках региональной научно-практической...
Название работы (Например, «Разработка технологии молочных продуктов нового поколения»)

Вы можете разместить ссылку на наш сайт:


Все бланки и формы на filling-form.ru




При копировании материала укажите ссылку © 2019
контакты
filling-form.ru

Поиск