Автоматизация анализа долгосрочных инвестиций в среде MATLAB

Воронов С.С.
Бакалавр
Забнев В.С
Бакалавр
Тюрин И.Ю.
Бакалавр
Жалнин В.П.
кандидат технических наук, доцент
Московский государственный
технический университет им. Н.Э.Баумана
2017 / Международный научно-исследовательский журнал

Аннотация. В данной работе показаны возможности использования компьютерных прикладных программ в среде MatLab для расчёта финансовых показателей инвестиционных проектов. Основное внимание уделено автоматизации расчётов данных показателей. Кратко рассмотрена классификация показателей оценки эффективности инвестиций. В статье проведен анализ существующих решений и исследование методов анализа эффективности долгосрочных инвестиций. В заключении даны рекомендации по возможностям применения IP блоков прикладных программ инвестиционной оценки при производственном аудите и страховании инвестиций.

Введение. Технологии цифрового инструментального производства (FAB-LAB) получили большое распространение в современных условиях конкурентного контрактного производства. Оценка проекта FAB-LAB многовариантная задача, которая требует эффективных, простых и удобных инструментов оценки инвестиционных показателей (ИП) реализуемого проекта [1, C. 1].

Ввиду роста количества локальных инвестиционных проектов по развертыванию FAB-LAB возрастает спрос на средства автоматизации, облегчающие анализ финансовых оценок проектов [2, С. 2]. Можно отметить различные виды программного обеспечения для решения экономических задач, однако, большинство из них требуют высокой квалификации работников и времени на их освоение. Поэтому основная проблема, которая сейчас существует - это отсутствие готовых, интуитивных систем, позволяющих просто и быстро обрабатывать базовые показатели эффективности цифрового контрактного производства.

Решить такие проблемы можно с использованием простых и эффективных программных библиотек на основе IP модулей, реализованных в интуитивно понятной программной среде. IP модули - это законченные и полнофункциональные модули прикладного программного обеспечения с открытым кодом. В данной работе реализован интуитивно понятный расчёт долгосрочных инвестиций с использованием IP модулей в среде MathworksMatlab R2016b [3, С. 4]. Такой подход позволил создать банк простых программных IP модулей оценки показателей эффективности цифрового инструментального производства.

Цель работы - реализация IP модулей для автоматизированного расчёта показателей долгосрочных инвестиций. Для достижения заявленной цели в работе предусматривается решение следующего комплекса задач:

  • анализ существующих методов анализа долгосрочных инвестиций;
  • оценка возможных способов реализации расчётов;
  • разработка методики работы с программными средами;
  • разработка библиотеки программных IP модулей, реализующих необходимые расчёты.

Прикладные IP модули реализуют концепцию автоматизированных расчётов и представляют собой программный код, обрабатываемый в среде MathworksMatlab R2016b [4, С. 3].

1. Классификация методов анализа инвестиционных проектов

Классификация методов анализа инвестиционных проектов подробно рассмотрена в [5, C. 6]. Анализ предпочтительности подразумевает выбор наилучших ИП, обеспечивающих в будущем формирование прибыли [6, C. 4]. Проблема оценки ИП и подходы к ее автоматизации рассмотрим в части количественной оценки эффективности инвестиций с учетом особенностей автоматизации исчисления базовых характеристик с использованием MathworksMatlab R2016b.

Совокупность показателей, применяемых для оценки эффективности инвестиций, можно разбить на две группы, в зависимости от того, учитывают они или нет фактор времени [7, С. 3]. Классификация наиболее широко применяемых в мировой практике показателей оценки эффективности инвестиций согласно выделенному признаку приведена на рис. 1 [5, С. 6].

Классификация показателей оценки эффективности инвестиций

Основное внимание уделим автоматизации оценки с использованием решения MathworksMatlab R2016b количественных показателей: чистой современной стоимости, индекса рентабельности проекта и внутренней норма доходности.

Значения чистой современной стоимости (netpresentvalue — NPV) заключается в том [7, С. 10], чтобы найти разницу между инвестиционными затратами и будущими доходами, выраженную в скорректированной во времени ( как правило, к началу реализации проекта) денежной величине. При заданной норме дисконта можно определить современную величину всех оттоков и притоков денежных средств в течение экономической жизни проекта, а также сопоставить их друг с другом. Результатом такого сопоставления будет положительная или отрицательная величина (чистый приток или чистый отток денежных средств), которая показывает, удовлетворяет или нет проект принятой норме дисконта.

Индекс рентабельности (benefit-costratio, profitabilityindex — PI) показывает [7, С. 12], сколько единиц современной величины денежного потока приходится на единицу предполагаемых первоначальных затрат. Если величина критерия PI > 1, то современная стоимость денежного потока проекта превышает первоначальные инвестиции, обеспечивая тем самым наличие положительной величины NPV. При этом норма рентабельности превышает заданную, и проект следует принять.

Внутренняя норма доходности (internalrateofreturn — IRR) — наиболее широко используемый критерий эффективности инвестиций [7, С. 20]. Под внутренней нормой доходности понимают процентную ставку, при которой чистая современная стоимость инвестиционного проекта равна нулю. В общем случае, чем выше величина IRR, тем больше эффективность инвестиций. На практике величина IRR сравнивается с заданной нормой дисконта r. При этом если IRR > r, проект обеспечивает положительную NPV и доходность, равную IRR — r. Если IRR < r, затраты превышают доходы, и проект будет убыточным. Общее правило IRR : если IRR > r, то проект принимается, иначе его следует отклонить.

2. Архитектура IP модулей анализа долгосрочных инвестиций

Рассмотрим расчёты выделенных показателей в среде MathworksMatlab R2016b на примере виртуального FAB-LAB, реализующего методы "Бережливого производства" [8, C.4].

Пусть создается виртуальный FAB LAB - RE:Boot. Примем, что инвестиции (IC) составляют 50 000р. Прогнозируется рост акции данной кампании с формированием доходной части (Pn) за 6 лет (n) (рис. 3) с нормой дисконта (r) в 10%. Необходимо оценить экономическую эффективность проекта.

Расчёт NPV выполняется на основе вводимых пользователем данных с использованием IP модуля, программный код по расчёту NPV1 и PV1 представлен на рисунке 2.

Программный код расчета NPV1 и PV1

Представленный код содержит необходимые формулы расчёта NPV и реализует простой интерфейс для работы. Он выполняется в MathworksMatlab R2016b и предоставляет пользователю последовательно ввести все используемые данные в рабочем окне и сразу увидеть результат расчёта.

Рабочее окно программы для примера расчёта NPVi и PVi представлена на рисунке 3.

Рабоечее окно программы расчета NPV1 и PV1

Поскольку NPV положительна, то в случае отсутствии иных решений проект может быть принят. Инвестиции окупятся согласно расчётам в течении 5 лет.

В другом примере, формируется инвестиционный пакет развития двух новых компаний: RE:Boot и ITMasters, с учетом принятой нормы дисконта составляет 10% (таблице 1).

Таблица 1 - Оценки базовых показателей

Фирма IC PV NPV
тыс. руб. тыс. руб. тыс. руб.
RE:Boot 50.0 77.510 27.510
ITMasters 85.0 112.510 27.510

В результате оценки NPV обоих проектов составляет 27510 р., что не позволяет однозначно выбрать наилучший вариант. Следовательно, кроме абсолютных показателей эффективности целесообразно применять относительные показатели [9, C. 5]: индекс рентабельности (PI) и внутреннюю норму доходи. Осуществим расчёт PI. Программный код расчёта NPV2 и PV2 дан на рисунке 4.

Исходный код расчета NPV1 и PV1

Исходный код расчета NPV1 и PV1 и PI

Следовательно, решение RE:Boot обеспечивает большую рентабельность инвестиций и в случае невозможности реализации обоих проектов следует выбрать его.

Перейдём к расчёту внутренней нормы доходности (IRR). Она определяется по методике, реализация который представлен на рисунке 6.

Пример расчета IRR

Программный код расчета IRR

Анализируя, что IRR > r на 15%, можно выбрать проект RE:Boot, даже при притоке наличности ниже предполагаемого, фирма всё-таки сможет окупить свои затраты.

При оценке ПИ целесообразно оценивать риски и показатели проекта с позиций страхования [11, С. 3]. Например, риски стихийных бедствий, пожара, риски строймонтажа, риски простоя в производстве, противоправные действия третьих лиц и другие [12, C. 5].

Страховая сумма по договору страхования обычно берется в размере, пропорциональном величине инвестиций либо в размере инвестиций и части прибыли по проекту в размере безрисковой ставки [13, C. 4].

В итоге формируется комплексное решение для автоматизированного сопровождения развертывания цифрового инструментального производства в условиях сквозного обеспечения качества [14, С. 6].

Предлагаемая автоматизированная реализация методики оценки инвестиционных показателей позволяет давать комплексную оценку современным MES-систем (Manufacturing Execution System - Система Исполнения Производства), объединяющие разрозненные "лоскутки автоматизации" на предприятии и повышающие конкурентоспособность предприятия за счет увеличения гибкости производства и снижения издержек, детального планирования и моделирования производственных процессов [15, C. 5].

Используя данные оценки, MES-системы позволяют оценить инвестиционные показатели производственной деятельностью в соответствии с поступающими заказами, требованиями конструкторской и технологической документации, актуальным состоянием оборудования, преследуя при этом цели максимальной эффективности и минимальной стоимости выполнения производственных процессов [16, C. 6].

Заключение

Предложенная в работе библиотека IP модулей для среды MathworksMatlab R2016b позволяет эффективно выполнять финансовый анализ различных задач оценки ИП. Полученные результаты направлены на автоматизированную оценку инвестиционной картины типового цифрового инструментального производства в среде Matlab.

Список литературы

1. Арабов Д. И., Власов А. И., Гриднев В. Н., Григорьев П. В. Концепция цифрового инструментального производства (FAB LAB) для прототипирования изделий электронной техники / Арабов Д. И., Власов А. И., Гриднев В. Н., Григорьев П. В. // Международный научно-исследовательский журнал. - 2016. - № 5-3 (47). - С. 23-34.

2. Арабов Д. И., Верясова А. Ю., Гриднев В. Н. Комплексное макетирование узлов вычислительной техники с использованием инфраструктуры цифрового производства (FAB-LAB) в условиях сквозного обеспечения качества / Арабов Д. И., Верясова А. Ю., Гриднев В. Н. // Труды международного симпозиума Надежность и качество. - 2016. -№ 1. - С. 189-192.

3. Маркелов В. В., Власов А. И., Зотьева Д. Е. Автоматизация методов входного статистического контроля при управлении качеством изделий электронной техники в среде МАТНЕАВ / Маркелов В. В., Власов А. И., Зотьева Д. Е. // Надежность и качество сложных систем. - 2014. - № 3 (7). - С. 38-43.

4. Медведев В. С., Потемкин В.Г. Control System Toolbox. MATLAB 5 для студентов / Под общей ред. к.т.н. В.Г.Потемкина - М. Диалог-МИФИ, 1999. - 287 с.

5. Глотов Е. А., Череватенко В. А. Реализация методов имитационного моделирования рисков инвестиционных проектов средствами MS Excel / Глотов Е. А., Череватенко В. А. // Бизнес Информ. 2014. №9. С. 119 - 124.

6. Ощепков А.Ю. Системы автоматического управления: теория, применение, моделирование в MATLAB: учебное пособие. - 2-е изд., испр. и доп. - СПб.: Издательство «Лань», 2013. - 203 с.: ил.

7. Романов А.Н. Компьютеризация финансово-экономического анализа коммерческой деятельности фирм. Учебное пособие для вузов. —М.: Интерпакс, 1994. - 314 с.

8. Власов А. И., Ганев Ю. М., Карпунин А. А. Картирование потока создания ценностей в концепции "Бережливого производства" / Власов А. И., Ганев Ю. М., Карпунин А. А. // Информационные технологии в проектировании и производстве. - 2016. - №2 (162). - С. 23-27.

9. Власов А. И., Ганев Ю. М., Карпунин А. А. Системный анализ "Бережливого производства" инструментами визуального моделирования / Власов А. И., Ганев Ю. М., Карпунин А. А. // Информационные технологии в проектировании и производстве. - 2015. - №4 (160). - С. 19-24.

10. Власов А. И., Ганев Ю. М., Карпунин А. А. Система 5S-технология создания эффективного рабочего места в концепции "Бережливого производства" / Власов А. И., Ганев Ю. М., Карпунин А. А. // Информационные технологии в проектировании и производстве. - 2016. - № 1 (161). - С. 65-68.

11. Жалнин В.П. Автоматизация рабочего места продавца страховых услуг / Жалнин В.П. // Современные научные исследования и инновации. - 2016. - № 7 (63). - С. 101 -103.

12. Жалнин В.П. Методический подход к созданию новых страховых продуктов / Жалнин В.П. // Современные научные исследования и инновации. - 2016. - № 7 (63). - С. 198-203.

13. Власов А. И., Овчинников Е. М. Банковские и корпоративные автоматизированные информационные системы. Принципы, средства и системы документооборота коммерческого банка - М.: УЦ "Газпром", 1999. - 107 с.

14. Власов А. И., Маркелов В. В., Камышная Э. Н. Системный анализ процесса управления качеством изделий электронной техники / Власов А. И., Маркелов В. В., Камышная Э. Н. // Надежность и качество сложных систем. -2014. - № 1 (5). - С. 35-42.

15. Власов А.И., Маркелов В.В., Зотьева Д.Е. Управление и контроль качества изделий электронной техники. семь основных инструментов системного анализа при управлении качеством изделий электронной техники // Датчики и системы. - 2014. - № 8 (183). - С. 55-66.

16. Власов А. И., Маркелов В. В., Зотьева Д. Е. Функциональная визуальная модель контроля качества ЭС / Власов А. И., Маркелов В. В., Зотьева Д. Е. // Проектирование и технология электронных средств. - 2014. - № 1. - С. 25-30.

Журнал Арбитражный управляющий
Скачать ФинЭкАнализ
Программа для проведения финансового анализа по данным бухгалтеской отчетности
Скачать ФинЭкАнализ
Провести Финансовый анализ Онлайн
Онлайн сервис для проведения финансового анализа по данным бухгалтеской отчетности
Попробовать ФинЭкАнализ