Батьковский А.М.доктор экономических наук, профессор, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Москва, Российская Федерация batkovsky@yandex.ru ORCID id: отсутствует SPIN-код: 9024-3229
Клочков В.В.доктор экономических наук, директор департамента Национального исследовательского центра «Институт им. Н.Е. Жуковского», Москва, Российская Федерация vlad_klochkov@mail.ru ORCID id: отсутствует SPIN-код: 8923-3087
Хрусталёв Е.Ю.доктор экономических наук, профессор, заведующий лабораторией, Центральный экономико-математический институт РАН, Москва, Российская Федерация stalev777@yandex.ru ORCID id: отсутствует SPIN-код: 1618-1843
Предмет. Инвестиционные проекты развития производственного потенциала предприятий авиационной промышленности характеризуются достаточно длительным периодом реализации инвестиций. В течение этого периода прогнозируемые условия, в которых планируется работа предприятия, могут изменяться. Адаптация к таким заранее непредсказуемым изменениям требует значительных финансовых затрат, что может привести к безвозвратным потерям уже израсходованных средств. Это подтверждает, что на стадии инвестирования многие проекты подвержены существенному риску. Цели. Разработка нового подхода к оценке эффективности развития производственных мощностей российской авиационной промышленности, которая существенно снижается из-за негибкости процедур принятия решений в течение весьма длительного срока реализации инвестиционных проектов. На протяжении этого срока изменяются прогнозы будущих объемов спроса на продукцию, стоимость оборудования, появляются новые технологии. Для учета данных факторов при управлении реализацией длительных инвестиционных проектов необходима разработка инструментария применения методологии реальных опционов. Методология. В процессе исследования использованы методы логического и статистического анализа, а также экономико-математического моделирования. Результаты. Предложена новая классификация возможных изменений условий осуществления инвестиционного проекта, реализуемого в целях развития потенциала предприятия. Проанализированы потери при различных возможных типах прогнозируемых изменений условий осуществления проекта на разных его стадиях. Учтены особенности авиационной промышленности, проведен анализ влияния технологического уровня производства на уровень соответствующих рисков. Выводы. Полученные оценки эффективности развития производственных мощностей российской авиационной промышленности целесообразно использовать при анализе эффективности адаптивного управления осуществлением длительных инвестиционных проектов, реализуемых в целях развития потенциала предприятий. С помощью полученных оценок определены наиболее значимые риски разных этапов реализации проекта, а также разработаны рекомендации по оптимизации управления данными рисками.
Баев И.А., Алябушев Д.Б. Метод реальных опционов: от ценных бумаг к инновациям // Вестник УГТУ-УПИ. Сер. Экономика и управление. 2010. № 3. С. 52–62.
Бухвалов А.В. Реальные опционы в менеджменте: введение в проблему // Российский журнал менеджмента. 2004. № 1. С. 3–32.
Соколова Ю.В. Развитие венчурного финансирования: формы организации, метод дискретного финансирования // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2012. № 12. URL: Link- 26-12-31-42
Мищенко А.В., Кошелев П.С. Методы и модели управления работами инновационного проекта с учетом неопределенности и риска // Аудит и финансовый анализ. 2014. № 6. С. 117–128.
Баранов А.О., Мызыко Е.И. Реальные опционы в венчурном инвестировании: оценка с позиций венчурного фонда // Вестник НГУ. Сер. Социально-экономические науки. 2011. Т. 11. Вып. 2. С. 62–70.
Allen M., Carpenter C., Hutchins M., Jones G. Impact of Risk Management on Project Cost: An Industry Comparison // Journal of Information Technology & Economic Development. 2015. Vol. 6. Iss. 2. P. 1–19.
Bertoni F., Croce A., Guerini M. The Effectiveness of Public Venture Capital in Supporting the Investments of European Young High-Tech Companies. URL: Link
Biancardi M., Villani G. Robust Monte Carlo Method for R&D Real Options Valuation // Computational Economics. 2017. Vol. 49. Iss. 3. P. 481–498. URL: Link
McNeil A., Frey R., Embrechts P. Quantitative Risk Management. Princeton, N.J.: Princeton University Press, 2015. 699 р.
Haimes Y. Risk Modeling, Assessment, and Management. Hoboken, N.J.: John Wiley & Sons, 2005. 861 р.
Русанова А.Л., Клочков В.В. Анализ эффективности российской практики финансирования инновационных проектов в наукоемкой промышленности (на примере авиастроения) // Аудит и финансовый анализ. 2011. № 5. С. 57–61.
Байбакова Е.Ю., Клочков В.В. Анализ взаимодействия поставщиков и заказчиков высокотехнологичной продукции в сетевых структурах // Экономический анализ: теория и практика. 2013. № 43. С. 26–39. URL: Link
Батьковский М.А., Коновалова А.В., Фомина А.В. Методика управления рисками инновационного развития кредитных организаций, финансирующих высокотехнологичные предприятия // Вопросы радиоэлектроники. Сер. ОТ. 2016. № 1. С. 94–102.
Маршалл Дж.Ф., Бансал В.К. Финансовая инженерия. М.: ИНФРА-М, 1998. 784 с.
Harrison R. Crowdfunding and the Revitalisation of the Early Stage Risk Capital Market: Catalyst or Chimera? // Venture Capital. 2013. Vol. 15. No. 4. pp. 283–287. URL: Link
Kendrick T. Identifying and Managing Project Risk: Essential Tools for Failure – Proofing Your Project. New York: AMACON, 2015. 411 p.
Мельникова Е.Ф. Коррекционная резистентность в управлении проектами // Экономический анализ: теория и практика. 2015. № 29. С. 61–68. URL: Link
Савилов С.И. Проблемы учета интервальной неопределенности при оценке эффективности инвестиционных проектов в нестационарной экономике России // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2015. № 30. С. 38–47. URL: Link
Буренок В.М., Лавринов Г.А., Хрусталёв Е.Ю. Механизмы управления производством продукции военного назначения. М.: Наука, 2006. 303 с.
