сотрудник
Белгородская область, Россия
сотрудник
Россия
сотрудник
Белгород, Белгородская область, Россия
При анализе экономической эффективности инвестиционно-строительного проекта (ИСП) важнейшее значение имеет повышение достоверности сравнительной оценки альтернативных проектов. Это может быть достигнуто, благодаря использованию методики учета финансово-экономических рисков инвестиционно-строительного проекта [Ri] на основе вектора показателей качественного состояния объекта недвижимости [ki]. В ряде случаев аналитику приходится сталкиваться с некоторыми существенными расхождениями показателей объектов-аналогов и оцениваемого инвестиционно-строительного проекта, например, когда инвестор/застройщик диверсифицирует собственную хозяйственную деятельность или оказывается в условиях ведения бизнеса, характеризующихся конъюнктурой, отличной от привычной за прошлый период деятельности. С этой целью предлагается корректировать рисковые профили R–k с помощью радиус-векторов отклонений параметров анализируемого проекта, полученных на основе информации из обширной базы систематизатора рисков другого инвестора. Совокупность радиус-векторов отклонений позволяет определить смещение точек рискового профиля, тем самым, скорректировав его в связи с ограниченностью исходных аналитических данных. Такой механизм корректировки, может быть вполне продуктивным в качестве временного заменителя недостающих и получаемых со временем данных систематизатора риска.
инвестиции, инвестиции в объекты недвижимости, показатели экономической эффективности инвестиционного проекта, риски инвестиционно-строительного проекта, рисковые профили
Введение. Изложенная в работах [1, 2] методика учета финансово-экономических рисков инвестиционно-строительного проекта [Ri] на основе вектора показателей качественного состояния объекта недвижимости [ki] базирует свою достоверность и, как следствие, практическую ценность на следующих фундаментальных предпосылках:
1) подвергаемые ретроспективному анализу реализованные инвестором/застройщиком объекты-аналоги по качественным и количественным характеристикам (стоимость строительства, срок жизненного цикла проекта (строительства и реализации), потребительские показатели реализованных объектов недвижимости) близки к анализируемому проекту;
2) рыночная конъюнктура в сфере строительства и девелопмента, в условиях которой хозяйствует инвестор/застройщик, на момент реализации объектов-аналогов и анализируемого ИСП изменилась несущественно.
Создание обширной базы данных индивидуальных финансово-экономических рисков застройщика предоставляет возможность произвести репрезентативную выборку для широкого диапазона вариации потребительских свойств недвижимости ИСП и рыночной ситуации. Однако в ряде случаев использующему данную методику придется столкнуться с некоторыми заметными расхождениями показателей объектов-аналогов и оцениваемого ИСП. Это могут быть ситуации когда, например, застройщик диверсифицирует собственную хозяйственную деятельность, выходя на рынки новых для себя объектов недвижимости или девелоперских услуг [3, 4, 5, 6]. В другом случае застройщик может оказаться в условиях ведения бизнеса, характеризующихся совокупностью «спрос-предложение», отличных от привычных и освоенных им за прошлый период деятельности. Это особенно актуально в условиях переживаемого сейчас всеми участниками рынка глобального экономического кризиса, когда контрагенты вынуждены оперативно менять профиль деятельности или географический регион хозяйствования [7, 8, 9, 10].
С целью анализа применимости указанной методики в условиях отклонения исходных показателей объектов-аналогов от реализуемого ИСП на обширной базе рисков ряда застройщиков рынка недвижимости Белгородской области нами было изучено влияние на усредненные рисковые профили выборки объектов-аналогов ряда показателей анализируемого ИСП и установлено заметное влияние вариации следующих из них:
1) усредненный срок жизненного цикла объектов-аналогов выборки;
2) стоимость строительства объектов-аналогов выборки;
3) доход от реализации объектов-аналогов выборки;
4) рыночная конъюнктура в регионе строительства, отражаемая долей недвижимости различных классов в общем стоимостном объеме строящейся недвижимости.
На текущий момент не существует единого общепринятого показателя, интегрально характеризовавшего бы рыночную конъюнктуру в строительстве [11, 12, 13, 14, 15]. В качестве упрощенного индикатора состояния рынка недвижимости, достаточно, на наш взгляд, показательного для анализа при учете финансово-экономических рисков ИСП по рассматриваемой методике, можно предложить шкалу долей недвижимости различных классов в общем стоимостном объеме возводимой недвижимости.
Основная часть. Объектом исследования являлось отклонение g (%) каждого из четырех перечисленных показателей анализируемого ИСП (обозначим их как g1–g4 ) от усредненного показателя по обрабатываемой выборке объектов-аналогов из систематизатора. Степень влияния такого отклонения на финансово-экономические риски ИСП в индивидуальных условиях деятельности конкретного застройщика рассматривалась путем сравнения рисковых профилей (координат точек ТР1 и ТР2 (рис. 1) в осях R–k) для анализируемого ИСП, получаемых по выборке объектов-аналогов, фильтрованной по заданному отклонению gi и максимально сходным прочим параметрам.
Рис. 1. График зависимости риска от отдельного показателя качественного состояния объекта
недвижимости (пунктирная линия — рисковый профиль ИСП)
По каждому исследуемому показателю для анализируемого ИСП производились выборки объектов-аналогов, фильтрованные по gi = 10, 20, 30, 40 и 50 %. Отклонения gi большей величины, на наш взгляд, демонстрируют существенный статистический разброс получаемых координат ТР1 и ТР2 и выводят получаемый результат за пределы практической достоверности. Отметим, что в подавляющем большинстве случаев, увеличение gi давало некоторое положительное приращение обеих координат R и k (DR > 0; Dk > 0) . Точки ТРi фильтрованных выборок в проекции на плоскость координатных приращений (Dk; DR) давали устойчивое распределение, хорошо аппроксимируемое радиус-вектором с углом наклона ai к оси Dk (рис. 2). Длина радиус-вектора Li определяется расстоянием от начала координат плоскости (Dk; DR) до точки – проекции ТРi при gi = 50% на аппроксимирующую прямую. Таким образом, для каждого исследуемого показателя анализируемого ИСП можно построить отдельный радиус-вектор отклонений координат точек ТР1 и ТР2 на профиле рисков ИСП, заданный углом ai и длиной Li. Собранные вместе эти радиус-векторы складываются в пучок (рис. 3), позволяющий определить смещение точек профиля в координатной плоскости (k; R) от совокупности отклонений показателей оцениваемого ИСП от доступных для ретроспективного анализа объектов-аналогов.
Аппроксимация прямой линией (см. рис. 2) точек ТРi фильтрованных выборок в проекции на плоскость координатных приращений (Dk; DR) может быть произведена методом наименьших квадратов вручную или с использованием программного обеспечения, возвращающего уравнения функций регрессии, скажем команды «Добавить линию тренда» диаграмм Microsoft Excel. Разбиение отрезка Li на интервалы, кратные 10 %-ной gi, производится равномерно. Точки ТР1 и ТР2 смещенного рискового профиля ИСП (рис. 2) находятся в центре тяжести четырехугольника, построенного по значениям gi, отложенным на соответствующих направлениях радиус-векторов отклонений, исходящих из каждой точки рискового профиля с учетом ранга каждого из факторов (1), дающих отклонения
g1 – g4 (т.е. при минимальном суммарном моменте концов радиус-векторов g1 – g4 относительно ТРg1 и ТРg2).
Рис. 2. Разброс координат точек ТРi для выборок объектов-аналогов,
фильтрованных по определенным значениям gi
Рис. 3. Смещение точек рискового профиля ТРi для совокупного
отклонения параметров ИСП gi от объектов-аналогов
, (1)
где – вектор, соединяющий точки
с
;ri – ранг i-го показателя ИСП в общем влиянии на финансово-экономические риски ИСП, устанавливаемый анализом общепринятых экспертных предпочтений (табл. 1).
Если показатели 1-3 оцениваемого ИСП и объектов-аналогов являются внутренними по отношению к объектам недвижимости, более предсказуемыми и потенциально лучше управляемыми инвестором/застройщиком в рамках реализации корпоративной политики риск-менеджмента, то показатель 4 (рыночная конъюнктура в регионе строительства) выступает внешним объективным возмущающим риск воздействием, слабо прогнозируемым и управляемым изнутри рыночных контрагентов. Этим и объясняется его более высокий по отношению к остальным ранг в общем влиянии на финансово-экономические риски ИСП, традиционно назначаемый экспертами.
Таблица 1
Ранги анализируемых показателей ИСП
в общем влиянии на
финансово-экономические риски проекта
|
Номер |
Показатель |
Ранг ri |
|
1 |
Срок жизненного цикла |
1,5 |
|
2 |
Стоимость строительства недвижимости |
1,0 |
|
3 |
Доход от реализации недвижимости |
1,0 |
|
4 |
Рыночная конъюнктура в регионе строительства |
2,0 |
Выводы. Следует отметить, что получаемые пучки радиус-векторов отклонений
g1–g4 могут быть использованы при корректировке рисковых профилей ИСП, реализуемого не только организацией, на основе ретроспективного анализа деятельности которой они были получены. В проведенных нами численных экспериментах на материале ряда строительных организаций Белгородской области, долгое время выступающих в качестве инвесторов/застройщиков на областном рынке недвижимости, радиус-векторы отклонений демонстрировали устойчивый наклон и длину, свидетельствующие о допустимости в условиях неполного соответствия усредненных показателей анализируемого ИСП и объектов-аналогов воспользоваться полученными сторонними инвесторами/заказчиками радиус-векторами отклонений для корректировки собственных рисковых профилей ИСП. Конечно, достоверность корректировки рисковых профилей на таком заимствованном материале будет тем выше, чем ближе условия ведения бизнеса и региональное соседство инвестора-донора и инвестора-акцептора радиус-векторов отклонений, однако в пределах практической применимости в качестве временного заменителя недостающих и получаемых с опытом инвестора/застройщика данных систематизатора риска такой механизм корректировки, на наш взгляд, вполне продуктивен. Впоследствии, полученный опыт реализации различных по показателям ИСП позволит инвестору/застройщику должным образом наполнить собственный систематизатор риска, способный предоставить репрезентативные выборки по объектам-аналогам для любого сочетания их параметров, в связи с чем необходимость в корректировки рисковых профилей текущего проекта отпадет автоматически.
1. Рагимов Ф.И., Рыкова М.А., Товстий В.П. Методика построения профиля индивидуальных рисков инвестиционно-строительного проекта // Недвижимость: экономика, управление. 2014. № 3-4. С. 25-29.
2. Авилова И.П., Рыкова М.А., Хай Д.З. Модификация показателей экономической эффективности инвестиционно-строительного проекта с использованием профилей риска неполучения доходов проекта // Вестник БГТУ им. В. Г. Шухова. 2014. № 4. С. 133-137.
3. Соколова Н. Ю., Наумов А. Е., Щенятская М. А. Качественное влияние инфраструктурного насыщения территории на риски реализации жилых объектов // В сборнике: Наука и образование в жизни современного общества сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции 30 апреля 2015 г.: в 14 томах. Тамбов, 2015. С. 138-141.
4. Авилова И. П., Щенятская М. А. Управление эффективностью инвестиционно-строительных проектов через качественное состояние недвижимости // Вестник БГТУ им. В. Г. Шухова. 2015. № 4. С. 141-145.
5. Щенятская М. А., Авилова И. П., Наумов А. Е. К вопросу об учете рисков при анализе эффективности инвестиционно-строительных проектов // В сборнике: Образование и наука современное состояние и перспективы развития: сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции. Тамбов, 2015. С. 180-183.
6. Мамзина Т.Ю., Наумов А.Е., Авилова И.П. Анализ и выбор наиболее привлекательного инвестиционно-строительного проекта с помощью расчета показателей экономической эффективности // Сборник научных трудов Sworld. 2014. Т. 23. № 2. С. 65-68.
7. Ралко О.Г., Наумов А.Е., Голдобин А.Н. К вопросу о выборе эффективности метода управления объектом недвижимости // В сборнике: Наука и образование в жизни современного общества сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции: в 18 частях. 2013. С. 136-138.
8. Рыкова М. А. Эндогенный подход к квалиметрии рисков инвестиций в недвижимость // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. 2009. № 1. С. 335-338.
9. Коровина Т. А., Наумов А. Е. Основные принципы и методология управления рисками инвестиционно-строительных проектов // В сборнике: Образование и наука современное состояние и перспективы развития: сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции. Тамбов, 2015. С. 116-119.
10. Авилова И.П., Рыкова М.А., Шарапова А.В. К вопросу о повышении достоверности экономической оценки эффективности инвестиционно-строительного проекта // В сб.: Перспективы развития науки и образования сборник научных трудов по материалам Междун. научно-практич. конф. Тамбов, 2014. С. 8-10.
11. Рыкова М.А., Авилова И.П., Байдина О.В. Практические аспекты количественного учёта рисков при определении экономической эффективности инвестиционно-строительных проектов // Экономика и предпринимательство. 2014. №12 (ч. 4). С. 594-596.
12. Борисова Е.В., Наумов А.Е., Авилова И.П. К вопросу оценки коммерческого потенциала городских промышленных территорий // Сборник научных трудов Sworld. 2014. Т. 24. № 2. С. 66-69.
13. Глухарёв Д. В., Наумов А. Е. Оценка основных показателей социально-экономического развития Белгородской области // В сборнике: Наука и образование в жизни современного общества сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции 30 апреля 2015 г.: в 14 томах. Тамбов, 2015. С. 32-35.
14. Михайлюкова Я.Ю., Наумов А.Е. Инфраструктурная полнота как фактор повышения эффективности инвестиций в мультиформатные поселки // Сборник научных трудов Sworld. 2014. Т. 24. № 2. С. 80-84.
15. Рыкова М.А., Авилова И.П., Байдина О.В. К вопросу о совершенствовании понятийно-методологического аппарата инвестиционной деятельности в недвижимости // Экономика и предпринимательство. 2014. №12 (ч. 4). С. 588-590.
