Белгород, Белгородская область, Россия
Белгород, Белгородская область, Россия
ГРНТИ 06.01 Общие вопросы экономических наук
ББК 65 Экономика. Экономические науки
В статье обосновывается важность реализации проведенного анализа организационно-технологических рисков при реализации инвестиционно-строительного проекта и обосновывается целесообразность применения предлагаемых моделей для оценки рисков. Применение статистическо-математических моделей позволяет учитывать, как количественные, так и прогнозируемые характеристики, а также представлять статистические описания с помощью предлагаемы множеств и переменных уравнений. Описываемая математическая модель содержит 10 входных переменных, характеризующих факторы риска и 6 входных переменных, характеризующих организационно-строительные риски ИСП. Методика позволяет выявить взаимосвязь между факторами и рисками, а также позволяет вычислить более значимые факторы и оценить динамику рисков.
инвестиционно-строительный проект, рисковое окружение, организационно-технологический риск, строительные риски, рисковые факторы, количественный показатель риска, факторный анализ, регрессия, корреляция.
Введение. Строительство является одной из ведущих отраслей экономики страны. Она связана с удовлетворением важнейших потребностей населения и сосредоточила значительные людские, материальные и финансовые ресурсы. Поэтому финансирование строительства занимает одно из ведущих мест в инвестиционной политике различных коммерческих организаций [1].
Инвестиционно-строительная деятельность, как и любая отрасль современной интенсивной экономики, основанная на прогнозах и предположениях подвержена воздействию неопределенности и риска [2]. Неопределенность и риск считаются естественными и неотъемлемыми свойствами любого инвестиционного процесса [3].
В изучении рискового окружения ИСП сегодня имеется еще ряд слабоизученных проблем, требующих скорейшего разрешения. В частности, к ним можно отнести проблему формирования эффективного управления инвестиционными рисками в строительной отрасли, а также принятия эффективных инвестиционных решений в условиях риска. Специфика строительной отрасли накладывает определенные особенности на динамику проявления конкретных ситуаций неопределенности, что позволяет говорить о различной степени актуальности и специфических особенностях тех или иных рисков применительно к ИСП [4].
Методология. Строительство как отрасль материального производства характеризуется уникальным набором внешних и внутренних факторов, сопутствующих инвестиционным процессам, формирующим устойчивый спектр организационно-технологических и финансовых рисков, отражающий вид, качество и последовательность производимых строительно-монтажных работ (СМР) [5]. Установлено, что 47–50 % потерь прибыли строительной организации приходится на факторы, связанные с использованием трудовых ресурсов, 28 % приходится на внешние факторы, не зависящие от деятельности строительного предприятия, а также на финансовые, 20 % – с организацией и технологией строительного производства, 4 % – с использованием материалов. Эти цифры свидетельствуют о возможности упрощенного деления инвестиционно-строительных рисков на организационно-технологические (3/4 потерь) и финансово-экономические. Таким образом, большая часть рисков ИСП являются прямо связанными непосредственно с самим процессом строительства [6]. В этой связи риски, присущие отдельным видам строительно-монтажных работ укрупненно классифицированы по следующим группам:
- риск ошибок в проектировании;
- риск увеличения сроков строительства;
- риск увеличения сметной стоимости строительства;
- риск срыва поставок материалов и качество;
- риск отказа строительной техники;
- риск несоблюдения технологического процесса.
Каждый риск подвержен влиянию различных факторов [7]. Связь между этими факторами, и в некоторых случаях, невозможность их деления, вынуждают в каждом конкретном случае наблюдать совокупный эффект многих причин, из которых только лишь некоторые могут оказать значительное влияние на размеры риска, остальные, в свою очередь, могут являться побочными факторами [8]. В связи с этим необходимо выявить и проранжировать наиболее значимые факторы организационно-технологических и финансовых рисков, которые оказывают максимальное влияние на экономическую эффективность всей инвестиционно-строительной деятельности [9]. Так как наибольшая часть рисков связана со строительным процессом, то можно определить причины, которые наиболее влияют на организационно-технологический процесс строительства объектов недвижимости [10].
Основная часть. Прогнозирование уровня организационно-технологических рисков предлагается проводить в несколько этапов:
На 1-ом этапе выявляем факторы, которые влияют, как каждый в отдельности, так и в факторной совокупности на каждую группу рисков.
Затем, применяя метод анализа иерархий (МАИ), определяем весовые коэффициенты ji, которые варьируются в зависимости от влияния на тот или иной риск. Система парного сравнения факторов представляется в виде обратно симметричной матрицы, элементами которой является интенсивность проявления элемента иерархии одного фактора (например, Ф1) относительно элемента иерархии другого фактора (Ф2), оценивая по шкале интенсивности от 1 до 9. Компонент нормализованного вектора приоритетов (НВП) или ji вычисляем по формуле:
НВП = ji = , (1)
, (2)
где – элементы матрицы (факторы организационно-технологических рисков).
Таблица 1
Идентификация факторного пространства
|
Факторы ОТР |
Обозначение |
|
1 |
2 |
|
|
|
Объемно-планировочные характеристики |
Ф1 |
|
Конструктивные характеристики |
Ф2 |
|
|
|
Технология строительного производства |
Ф3 |
|
Качество строительных материалов и конструкций |
Ф4 |
|
Функционирование строительного оборудования и машин |
Ф5 |
|
Трудовые ресурсы |
Ф6 |
|
Строки строительства |
Ф7 |
|
|
|
Сметная стоимость строительства |
Ф8 |
|
Источники финансирования |
Ф9 |
|
|
|
Непредвиденные и форс-мажорные обстоятельства |
Ф10 |
Таблица 2
Определение весовых коэффициентов МАИ
На 2-ом этапе присвоим количественный показатель каждому фактору по группе риска, что в свою очередь, отразит характер проявления неблагоприятных ситуаций на строительной площадке [11]. Для количественной оценки ОТР применим метод балльной оценки рисков. В первую очередь, необходимо выбрать частные показатели, характеризующие каждый фактор; для этого назначим балльную шкалу от 0 до 10 – на этапе исследования отдельного объекта недвижимости, таким образом, сформировав, факторные показатели [12].
- Конструктивные и объемно-планировочные характеристики здания – укрупненно анализируется шаг несущих конструкций и высота этажа. Такой критерий оценки характеризует гибкость планировки и внутренний полезный объем здания(сооружения), зависимость эффективности внутреннего пространства исследуемого объекта от шага конструкций и высоты этажа [13]:
Таблица 3
Предлагаемая шкала балльной оценки для конструктивных и объемно-планировочных
характеристик здания
|
Конструктивная схема |
Шаг несущих конструкций |
Высота этажа |
Балл |
|
1 |
2 |
3 |
4 |
|
Бескаркасная |
расстояние между несущими стенами до 6м |
высота этажа до 5м |
1 |
|
Бескаркасная |
расстояние между несущими стенами от 6м до 12м |
высота этажа до 5м |
2 |
|
Бескаркасная |
расстояние между несущими стенами от 6м до 12м |
высота этажа от 5 до 10м |
3 |
|
Бескаркасная |
расстояние между несущими стенами от 6м до 12м |
высота этажа более 10м |
4 |
|
Бескаркасная |
расстояние между несущими стенами 12м и более |
высота этажа более 10м |
5 |
|
Каркасная |
шаг колонн до 6м |
высота этажа до 5м |
6 |
|
Каркасная |
шаг колонн от 6м до 12м |
высота этажа до 5м |
7 |
|
Каркасная |
шаг колонн от 6м до 12м |
высота этажа от 5 до 10м |
8 |
|
Каркасная |
шаг колонн от 6м до 12м |
высота этажа более 10м |
9 |
|
Каркасная |
шаг колонн 12м и более |
высота этажа более 10м |
10 |
- Технология строительного производства – анализируются методы и последовательность выполняемых строительно-монтажных работ:
Поточный метод – 2 балла;
Комбинированный метод – 4 балла;
Последовательный метод – 6 баллов;
Последовательно-параллельный метод – 8 баллов;
Параллельный метод – 10 баллов.
- Качество строительных материалов и конструкций:
Экологическое воздействие материала – 2 балла;
Срок годности строительных материалов – 4 балла;
Правильность применения строительных материалов – 6 баллов;
Условия хранения и применения материалов – 8 баллов;
Соответствие заводским характеристикам материала – 10 баллов.
- Функционирование строительного оборудования и машин – анализируется количеством участвующей техники при строительном производстве:
20 % комплексной механизации – 2 балла;
40 % комплексной механизации – 4 балла;
60% комплексной механизации – 6 баллов;
80% комплексной механизации – 8 баллов;
100% комплексной механизации – 10 баллов.
- Трудовые ресурсы:
Потери рабочего времени (болезни, отпуска) – 2 балла;
Стаж работы – 4 балла;
Управленческие ошибки – 6 баллов;
Квалификация персонала – 8 баллов;
Производительность труда – 10 баллов.
- Сроки строительства – учитываются показатели, влияющие на сроки выполнения строительно-монтажных работ:
Погодные условия – 2 балла;
Несвоевременная поставка МТР – 4 балла;
Незапланированные финансовые затраты – 6 балла;
Размер и сложность конструкции – 8 балла.
- Сметная стоимость строительства – анализируются статьи затрат строительного производства:
Сметная прибыль – 6 баллов;
Накладные расходы – 8 баллов;
Прямые затраты – 10 баллов.
- Источники финансирования:
Собственные средства девелопера – 2 балла;
Долевое финансирование – 4 балла;
Облигационные займы - 6 баллов;
Банковское кредитование – 8 баллов.
- Непредвиденные и форс-мажорные обстоятельства:
Террористические акты – 2 балла;
Стихийные бедствия – 4 балла;
Пожары – 6 баллов;
Аварии – 8 баллов;
Климатические условия – 10 баллов.
В качестве примера выберем проектируемый гостинично-развлекательный комплекс в г. Белгород с переменной этажностью. Форма здания в плане сложной конфигурации, и имеет 2 основных объема в пять и два этажа. Высота здания составляет 22,5 м. Высота первого этажа составляет 4,5 м, типовых жилых этажей — 3,0 м. Размеры в основных осях (1-19; 16-25; А-Ю; Е-Ф;) составляет 68,4 м, 24,7м, 135,8 м и 49,3 м соответственно. Конструктивная схема здания — полный железобетонный монолитный каркас со съемной опалубкой, с сеткой колонн 9 х 9 м, сечение которых составляет 400х400мм. Работы производятся поточным методом. Срок строительства по календарному плану составляет 482 дней (около 1,3 года).
Рис.1. Перспектива обследуемого объекта недвижимости
На основании выбранных факторных критериев и исследуемого объекта произведем балльно-рейтинговую оценку рисков и вычислим итоговые баллы, применив формулу:
, (3)
где Р – интегральная оценка инвестиционной привлекательности объекта недвижимости; Рi –индивидуальный балл для каждого фактора; ji – рейтинговый весовой коэффициент для каждого фактора.
Таблица 4
Определение количественных показателей факторного пространства ОТР
На данной стадии уже можно спрогнозировать динамику строительного процесса и сделать выводы о наступлении конкретных рисков неэффективности инвестиционных проектов.
На 3 - ем этапе выявим тесноту связей изучаемых факторов и рисков, которая оценивается линейным коэффициентом корреляции rxy и задается формулой:
, (4)
где x – факторы, принимаемые переменной Х; у – значение группы риска по фактору, принимаемые переменной Y; – среднее значение по Х; – среднее значение по Y.
Результаты вычислений сведем в таблицу.
Таблица 5
Расчет коэффициента корреляции
Коэффициент корреляции изменяется в интервале от -1 до 1. Получив статистические данные, выберем те переменные у = f(х), где r = ; это означает, что значения, входящие в этот диапазон оказывают среднее и сильное влияние на результат риска. Таким образом, на данном этапе статистически определяются те факторы, которые в рамках настоящего исследования имеют большее влияния на наступление рискового случая, и для дальнейшего расчете будут учитываться только факторы Ф3, Ф5, Ф8 и Ф9 [14].
На 4-ом этапе построим уравнение множественной регрессии и определим его статистическую значимость в целом и отдельны параметров в целом. Множественная регрессия представляет собой уравнение связи с несколькими переменными y = f (x1, x2, …, xm) + . Уравнение будет иметь вид: +++.
Для оценки параметров уравнения применим метод наименьших квадратов (МНК). Построим систему нормальных уравнений, решение которых позволит получит оценки параметров регрессии:
(5)
Параметры при х характеризуют среднее изменение рисков с изменением соответствующего фактора на единицу при неизменном значении других факторов. Вычислив параметры при х, получим следующее уравнение регрессии:
где – технология строительства (Ф3), – функционирование строительной техники (Ф5), – сметная стоимость (Ф8), - источники финансирования (Ф9).
Значимость данного уравнения оценивается с помощью F – критерия Фишера:
, (6)
где n – число наблюдений, равное 6; m – число факторов, равное 10; R – коэффициент множественной корреляции. Фактическое значение F-критерия сравнивается с табличным. Если фактическое значение превышает табличное (Fтабл = 4,3), то дополнительное включение фактора в модель статистически оправданно и коэффициент чистой регрессии при факторе статистически значим [15].
Таким образом, получим, что F = 12,49, R = 0,99, R-квадрат = 0,98. Это означает, что составленное уравнение регрессии признается статистически значимым и связь между группами исследуемых ОТР и факторами весьма тесная.
Выводы. Предлагаемый нетрадиционный многоступенчатый подход позволяет вычислить не только количественные показатели организационно-технологически рисков инвестиционно-строительного процесса, но и статистически выделить характер поведения того или иного риска посредством выявления более зависимых факторов. Таким образом, можно спрогнозировать ход строительного процесса объектов любой недвижимости, и, исходя из исследований, прибегать к мерам снижения конкретного риска или системе рисков.
1. Глушенко С.А. Нечеткая модель и инструментарий управления рисками инвестиционно-строительных проектов // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Выпуск 3. СПб: Университет ИТМО, 2014. С. 172–174.
2. Жариков И.С. Методологический подход к учету технического состояния объектов недвижимости при определении их стоимостных характеристик // Интеллектуальный потенциал XXI века: ступени познания. 2014. № 22. С. 100–104.
3. Авилова И.П. Совершенствование критериев и методов оценки экономической эффективности инвестиционно-строительных объектов: дисс. на соиск. учен. степ. к.э.н.: Спец. 08.00.05.; БГТУ, 2007. 199 с.
4. Авилова И.П., Жариков И.С. Методика оценки инвестиционной привлекательности реконструкции здания (сооружения) для последующей его реализации как объекта недвижимости коммерческого, жилого или социального назначения // Экономика и предпринимательство. 2015. № 4-1 (57-1). С. 966–971.
5. Шалабанов А.К., Роганов Д.А. Практикум по эконометрике с применением MS Excel. Линейные модели парной и множественной регрессии. Казань 2008. 53 с.
6. Зуева Л.М. Учет факторов риска в строительном производстве // Экономика строительства. 1997. № 8. С. 46–53.
7. Щенятская М.А., Авилова И.П., Наумов А.Е. Успех реализации инвестиционно-строительного проекта в контексте инфраструктурных факторов // Научные труды SWorld. 2015. Выпуск 3(40). Том 9. С. 40–44.
8. Щенятская М.А., Авилова И.П., Наумов А.Е. К вопросу об учете рисков при анализе эффективности инвестиционно-строительных проектов // Образование и наука: современное состояние и перспективы развития: сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции 31 августа 2015 г. Том 1. Тамбов, 2015. С. 180–183.
9. Щенятская М. А., Авилова И. П., Наумов А. Е. Строительное инвестирование как особый вид инвестиционной деятельности // Мир науки и инноваций. Выпуск 2(2). Том 9. Иваново: Научный мир, 2015. С. 61–65.
10. Жариков И.С., Дедов Е.В., Тюремских М.А. Квалиметрия рискового окружения инвестиционно-строительных проектов // В сборнике: Международный студенческий строительный форум - 2016 (к 45-летию кафедры строительства и городского хозйства): электронный сборник докладов. 2016. С. 832–837.
11. Абдразаков Ф.К., Поморова А.В., Бай-дина О.В., Жариков И.С. Современный механизм взаимоотношений участников инвестиционно-строительной деятельности // Экономика и предпринимательство. 2014. № 12-3 (53-3). С. 557–561.
12. Авилова И.П., Жариков И.С., Товстий В.П. О содеражтельной основе ставки дисконтирования метода NPV / Экономика и предпринимательство. 2013. № 12-1 (41-1). С. 641–643.
13. Авилова И.П., Жариков И.С., Шарапова А.В., Желевский А.В. Комплексная модель технико-экономического обоснования инвестиционно-строительного проекта // Вестник БГТУ им. В.Г. Шухова. 2016. № 5. С. 174–178.
