Косов М.Е.кандидат экономических наук, доцент департамента общественных финансов, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации; доцент кафедры финансов и цен, Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова, Москва, Российская Федерация kosovme@mail.ru ORCID id: отсутствует SPIN-код: 3836-4418
Предмет. Основным фактором роста экономики страны развивающего типа является реализация инвестиционных проектов хозяйствующими субъектами, ориентированными на рост основных факторов производительности, привлечение трудовых ресурсов, модернизацию и развитие, снижение производственных рисков и увеличение инвестиционной привлекательности. Вместе с тем основными недостатками используемых моделей оценки инвестиционных проектов, реализуемых за счет государственной поддержки, являются отсутствие рассмотрения альтернатив финансирования из смежных источников, неиспользование сценарного подхода при анализе денежных потоков проекта. Цели. Исследование методов оценки инвестиционных проектов, выявление наиболее оптимального из проанализированных. Методология. Использовались методы систематизации, сравнения, сопоставления, экономического анализа. Результаты. Предложен выбор наиболее оптимальной модели инвестиционного проекта, позволяющей снизить риск вероятности дефолта, уменьшить ожидаемые потери для государства (в случае возмещения ущерба, образовавшегося при наступлении гарантийного случая), снизить вероятность недополучения ожидаемых в рамках проекта налоговых поступлений в бюджет соответствующего уровня. Результаты исследования могут быть применены в ходе оценки инвестиционных проектов в целях получения наиболее точных параметров рисков. Выводы. Реализация предложенных мер подразумевает использование сценарного и вероятностного подходов, что позволяет рассматривать все возможные альтернативы для инвестиционного проекта. Реализация данной меры позволяет увеличить эффективность использования бюджетных средств. Вместе с тем реализация государственной поддержки инвестиционных проектов на макроуровне позволяет увеличить ВВП страны, поскольку увеличивается конкурентоспособность и вклад каждой организации в национальную экономику в целом. Успешная реализация инвестиционных проектов позволяет развиваться отраслям экономики, привлекать новые иностранные инвестиции, поддерживать высокий уровень спроса на трудовые ресурсы и увеличивать доходы бюджета.
Ключевые слова: инвестиции, налоги, бюджет, добыча и производство угля, бюджетное финансирование
Список литературы:
Кувшинов М.С., Комарова Н.С. Совершенствование методического инструментария оценки инвестиционных проектов // Экономический анализ: теория и практика. 2015. Т. 14. № 5. С. 2–14. URL: Link
Janekova J.A. Monte Carlo Simulation – Risk Analysis Tool of Investment Project. Transfer inovácií, 2015, no. 32, pp. 261–263.
Панченко A.В., Aбрахманов A.A. Методы оценки эффективности инновационных проектов с применением реальных опционов // Российское предпринимательство. 2015. № 10. С. 48–56.
Штефан М.А., Орнатский А.А. Эвристические методы в оценке инвестиционных проектов // Финансы и кредит. 2015. Т. 21. № 5. С. 51–63. URL: Link
Царьков В.А. Новые методы и модели анализа инвестиционных проектов // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2013. Т. 6. № 47. С. 33–43. URL: Link
Кириллов Ю.В., Назимко Е.Н. Экономико-математическая оценка точности вычисления срока окупаемости инвестиционного проекта // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2016. Т. 9. № 16. С. 20–29. URL: Link
Коган А.Б. Способы выбора наиболее выгодного объекта затратных инвестиций // Экономический анализ: теория и практика. 2013. Т. 12. № 35. С. 44–47. URL: Link
Чехонадских Л.А. Основные принципы единого подхода к экономическому обоснованию модели определения эффективности инвестиционных проектов // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2008. Т. 1. № 6. С. 49–56. URL: Link
Балынин И.В. Оценка результативности инвестиционных проектов: правила, показатели и порядок их расчета // Экономический анализ: теория и практика. 2016. Т. 15. № 6. С. 26–41. URL: Link
Сазонов А.А., Сазонова М.В. Применение метода Монте-Карло для моделирования экономических рисков в проектах // Наука и современность. 2016. № 43. С. 228–232.
Ahlin C., Pang J. Are Financial Development and Corruption Control Substitutes in Promoting Growth? Journal of Development Economics, 2008, vol. 86, iss. 2, pp. 414–433. URL: Link
Akhmadeev R.G. et al. Impact of Tax Burden on the Country's Investments. Journal of Applied Economic Sciences, 2016, vol. 11, iss. 5, pp. 992–1002.
Ailawadi K., Lehmann D., Neslin S. Revenue Premium as an Outcome Measure of Brand Equity. Journal of Marketing, 2003, vol. 67, iss. 4, pp. 1–17.
Freedman E., Neuzil M. (Eds) Environmental Crises in Central Asia: From Steppes to Seas, from Deserts to Glaciers. London, Routledge, 2015, 214 p.
Kosov M.E., Akhmadeev R.G., Bykanova O.A. et al. Economic Practicability Substantiation of Financial Instrument Choice. Journal of Applied Economic Sciences, 2016, vol. 11, iss. 8, pp. 1613–1623.
Maltseva S.V., Kotelnikova P.V. Model of an Optimal Public-Private Partnership Project in the Telecommunications Sector. Business Informatics, 2015, no. 4, pp. 24–31. URL: Link
Platon V.A., Constantinescu A.I. Monte Carlo Method in Risk Analysis for Investment Projects. Procedia Economics and Finance, 2014, vol. 15, pp. 393–400. URL: Link00463-8
Ram R. Government Size and Economic Growth: A New Framework and Some Evidence from Cross-Section and Time-Series Data. The American Economic Review, 1986, vol. 76, iss. 1, pp. 191–203.
Владимиров С.А. О сущности и магистральных направлениях эффективной государственной макроэкономической инвестиционной политики // Вопросы инновационной экономики. 2016. Т. 6. № 4. С. 343–361.
Baillie R.T., DeGennaro R.P. Stock Returns and Volatility. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 1990, vol. 25, iss. 2, pp. 203–214. URL: Link
