Исследование экономической эффективности вновь введенных производственных объектов: На примере инвестиционных проектов реализованных в нефтеперерабатывающей промышленности

Актуальность задач повышения эффективности производства возрождающейся российской промышленности диктуется требованиями многообразия, гибкости и высокой адаптивности современной мировой экономики. В российских условиях, в связи с высоким уровнем морального и физического износа основных фондов в нефтеперерабатывающей отрасли, основным методом повышения эффективности, в том числе рентабельности производства, являются финансовые инвестиции, которые зачастую могут быть единственным средством решения всего комплекса проблем. Для этого требуется исследование и разработка новых динамических моделей взаимодействия экономических факторов и их участия в формировании экономических результатов работы производственных объектов и предприятия в целом. Ускорение динамики внешней среды, необходимость оперативного принятия решений и вместе с тем глубокого детального анали-^ за влияния всех факторов, возникающих под действием многочисленных и зачастую труднопредсказуемых экономических событий, требуют развития комплексной методики численной оценки влияния каждого из них, а при необходимости его компонентов и элементов па экономические результаты работы производственных объектов.

Разработка проектов строительства новых производственных объектов в таких неоднозначных условиях придает процессу их реализации достаточно рисковый характер и зачастую приводит к снижению показателей эффективности предприятия в целом. Это вызывает необходимость разработки и внедрения методики анализа функциональной зависимости Ф экономической эффективности проекта от каждого из участвующих в нем факторов как на стадии капитальных вложений и технологической подготовки производства, так и в процессе реализации готовой продукции.

В условиях жесткой и внезапной интерференции экономических рисков, вызванных бурной динамикой окружающей среды, управление формированием экономических результатов проекта может быть доста-^ точно эффективным и адекватным только при наличии математического аппарата, позволяющего оперативно оценить как влияние каждого из факторов на экономический результат, так и все возможные экономические последствия влияния внешних рисков на ход реализации проекта.

Важнейшей стороной прогнозирования и разработки проектов строительства новых производственных объектов является количественная оценка пределов допустимого изменения их экономических результатов в зависимости от величины реализовавшихся рисков. Это, в свою очередь, даст возможность принимать обоснованные и оперативные решения по изменению, приостановке и даже свертыванию реализуемых проектов заблаговременно, до наступления тяжелых экономических последствий.

Таким образом, задача анализа и прогноза экономических результатов реализации проектов и эффективности производства па предприятии в целом в условиях многочисленных и труднопредсказуемых рисков приобретает значительную актуальность.

Важность вопроса вложения средств в строительство новых производственных объектов предприятий топливно-энергетического комплекса обусловлена его ключевым положением и решающим значением для функционирования, модернизации и развития всех отраслей промышленности и экономики России. Особое значение для такого традиционного нефтяного региона, как Самарская область, имеет привлечение значительных денежных средств в нефтеперерабатывающую промышленность, и* Вопросы, посвященные оценке и прогнозу реализовавшихся рисков, масштабам их влияния, а также формированию экономических результатов инвестиционных проектов, находят отражение в литературе. Однако ряд вопросов исследован недостаточно. В неполной мере разработаны методические вопросы, касающиеся пофакторного обоснования динамики влияния рисков на экономические результаты проектов строительства новых производственных объектов и предприятия в целом. Проблеме анализа, оценки и прогноза рисков инвестирования в предприятия нефтеперерабатывающей промышленности посвящена настоящая работа.

Целью диссертационного исследования является исследование экономической эффективности введения новых производственных объектов для более эффективного управления процессом разработки проектов и их реализации.

В соответствии с поставленной целыо в диссертационном исследовании разработаны и решены следующие взаимосвязанные задачи:

1. Исследование экономической эффективности производства и выбор показателя эффекта создания новых производственных объектов в нефтеперерабатывающей промышленности.

2. Разработка подхода к факторному анализу реализации инвестиционных проектов создания новых производственных объектов в нефтеперерабатывающей промышленности.

3. Определение системы основных факторов (рисков), вызывающих отклонения фактических показателей инвестиционного проекта от их проектных значений.

4. Разработка экономико-математического подхода к оценке влияния экономических факторов (рисков) на формирование экономических показателей реализации проектов создания новых производственных объектов в нефтеперерабатывающей промышленности.

5. Разработка рекомендаций, направленных на повышение точности расчета инвестиционных проектов.

Предметом исследования являются экономические отношения по поводу формирования экономической эффективности предприятия, возникающие в процессе оценки и реализации инвестиционных проектов создания новых производственных объектов.

Объектом диссертационного исследования являются установки по переработке нефти на предприятиях РФ.

Методологической и информационной основой исследования служат труды отечественных и зарубежных ученых, нормативно-правовые документы РФ, статистические данные о деятельности нефтеперерабатывающих предприятий, официальные сайты предприятий ТЭК, в рамках которых проводилось исследование, и материалы, собранные непосредственно автором.

Для решения поставленных задач в диссертации использовался системный подход, а также методы научного анализа, включая: экспертно-аналитический метод, метод экономико-математического моделирования, логического и сравнительного анализа с последующей содержательной экономической интерпретацией полученных данных.

Научная новизна результатов исследования заключается в следующем:

1. Уточнено понятие экономической эффективности производства и связанного с ней экономического эффекта. В качестве показателя эффекта выбран чистый денежный поток (cash-flow), как наиболее полно отражающий экономические результаты обновления основного капитала предприятия.

2. Разработан и обоснован подход к экономическому анализу отклонений, вызванных реализовавшимися рисками и оказавших влияние на фактическую экономическую эффективность проектов создания новых производственных объектов. Он заключается в выборе факторов, вызывающих отклонения фактических показателей от проектных.

3. Обоснована система основных экономических факторов (рисков), дифференцированных по степени влияния на фактические экономические результаты создания новых производственных объектов в нефтеперерабатывающей промышленности на различных стадиях их реализации. В составе наиболее влиятельных факторов выделены: удорожание строительства, изменение цен на нефть и нефтепродукты, изменение норм расхода материалов и энергоресурсов, инфляция и другие.

4. Предложена методика, позволяющая определить долевой вклад каждого из факторов в отклонения показателей фактической эффективности проектов создания новых производственных объектов от плановых, а также динамиче ское влияние внешних экономических событий на экономические результаты реализуемого проекта. Методика основана на использовании разработанных автором коэффициентов долевого вклада фактора в общее отклонение фактических экономических результатов проекта и чувствительности фактора к внешним экономическим событиям.

5. Даны рекомендации для будущего инвестиционного проектирования, направленные на исключение систематической ошибки при разработке новых проектов. Рекомендации носят содержательный и адресный характер. Так, разработчикам технико-экономического обоснования проекта рекомендовано использование прогнозных данных по инфляции, ценам на нефть и нефтепродукты, энергоресурсы на весь срок эксплуатации объекта, а также необходимо учитывать прогноз динамики спроса на продукцию установки и другие факторы. Даны также рекомендации в адрес собственников и менеджеров предприятия, разработчиков технологии и оборудования.

Практическая значимость диссертационного исследования заключается в том, что теоретические разработки доведены до практических положений и рекомендаций. Предлагаемая комплексная методика оценки отклонений, вызванных реализовавшимися рисками, а также основные выводы и рекомендации направлены на повышение точности и обоснованности расчетов при инвестиционном проектировании.

Содержащиеся в работе положения и рекомендации могут быть использованы как государственными органами, так и частными фирмами при разра-fc ботке проектов создания новых производственных объектов.

Внедрение методических разработок позволит более точно рассчитывать технико-экономическое обоснование проектов создания новых производственных объектов, и соответственно, способствовать привлечению денежных средств в реальный сектор экономики. Отдельные положения диссертации могут быть использованы в процессе обучения студентов по дисциплинам «Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия», «Оценка эффективности инвестиций», «Антикризисное управление» .

Диссертация выполнена на кафедре экономики промышленности Самарского государственного технического университета при постоянной помощи и поддержке преподавательского коллектива. Немалую роль сыграло активное творческое сотрудничество кафедры с авторитетной научной школой Самарского государственного экономического университета. Наконец, научные исследования были бы просто невозможны без всесторонней финансовой поддержки предприятий топливно-энергетического комплекса Самарской области.

Л" я".

Выводы.

Предложенная автором методика позволяет проанализировать ход выполнения инвестиционного проекта, рассматривая влияние каждого из факторов в четырех аспектах.

Во-первых, методика позволяет сопоставить долевой вклад изменения каждого из факторов в суммарное отклонение показателя NPV от планового значения.

Во-вторых, можно проследить временную динамику этих долевых вкладов за весь срок реализации проекта.

В-третьих, поскольку временная динамика отличается нестабильностью, ее графики наглядно показывают нам следы экономических событий, повлиявших на ход реализации проекта. В этих графиках четко прослеживаются влияние дефолта и его последствий, изменения налоговых ставок, скачки цен на материалы и энергоресурсы. Графики динамического поведения, построенные по данной методике, позволяют обнаружить влияние любого события.

В-четвертых, поскольку абсолютная величина изменения вклада фактора и его колебания по времени не связаны однозначно, поэтому нами было предложено оценить относительную нестабильность этих вкладов с помощью коэффициента чувствительности, аналогичного понятию дисперсии и показать чувствительность долевого вклада факторов к внешним экономическим событиям.

Анализ результатов инвестиционного проекта строительства установки ЭЛОУ-АВТ 3,5 на ОАО КНГ13 показал, следующее: щ Анализ круговых диаграмм (См. Приложение 1) выявил факторы, изменение которых дает наиболее существенный вклад в общее отклонение показателя NPV от планового. Таковыми являются увеличение затрат по статьям производства иа автомобильные бензины, дизельное топливо летнее, увеличение затрат по факторам, связанным с инженерно-техническим обеспечением производства формирующим статью «прочие». Практически не оказывает влияния на суммарное отклонение показателя NPV изменение затрат по следующим статьям: фонд заработной платы, начисления, материалы и реагенты, энергоресурсы. Причем вклады всех вышеперечисленных факторов сохраняют устойчивую тенденцию по годам.

Наблюдаются, однако, резкие скачки с перегибами функции вкладов факторов в разные годы исследуемого периода. Это обусловлено внезапными незапланированными макроэкономическими событиями. Главнейшим из них является дефолт 1998 г., его влияние можно считать окончательно затухшим к концу 2000 г. На графиках (См. Приложение 2) отчетливо прослеживается влияние дефолта по резким изломам функций вкладов по всем факторам, но особенно по использованию сырья, производства автомобильных бензинов, дизельного топлива, затратам на энергоресурсы. На динамических графиках неизбежно появляются также следы микроэкономических и технологических событий: текущий ремонт, изменение номенклатуры используемых реагентов и материалов и цен на них. Наименее подвержены влияниям внешних событий вклады статей расходов на материалы и реагенты, фонд заработной платы и начислений.

С помощью введенного коэффициента чувствительности выявлены факторы, вклад которых наиболее подвержен влиянию внешних событий: затраты на электроэнергию, начисления, производство ШФЛУ (См. диаграмму 3.1.2). Наименее чувствительные к внешним событиям: изменение затрат на производство автомобильных бензинов, дизельного топлива, затрат по факторам связанным с инженерно-техническим обеспечением производства формирующих статью «прочие» (См. диаграмму 3.1.2). Таким образом, даже существенный фактор может вносить незначительный вклад в изменение показателя NPV, но быть, например, очень чувствительным к внешним событиям. * Анализ реализации инвестиционных проектов строительства установок каталитического крекинга 43−102/1 на ОАО НкНПЗ, гидроочистки J1−24/6 па ОАО КНГ13, гидроочистки масел на ОАО НЗМП и изомеризации на ОАО НкНПЗ показывает, что по второй группе факторов наибольший вклад обеспечивают затраты на сырье, следующее место занимают факторы, связанные с затратами на энергоресурсы и реагенты, далее идут факторы, связанные с затратами на фонд заработной платы, ремонт, и инженерно-техническое обеспечение производства (составляющие статью «прочие»). По третьей группе факторов наибольший вклад обеспечивают объемы производства автомобильных бензинов (АИ-92, АИ-95) и дизельного топлива, то есть светлых нефтепродуктов для установок каталитического крекинга 43−102/1 на ОАО НкНПЗ, гидроочистки Л-24/6 на ОАО КНПЗ, изомеризации на ОАО НкНПЗ, и объемы про* изводства основных товарных масел для установки гидроочистки масел на ОАО НЗМПдалее идут объемы производства затемненного нефтепродукта и побочной продукции.

Распределение коэффициентов долевого вклада выручки от реализации товарной продукции, складывающегося из коэффициента долевого вклада изменения цены и коэффициента долевого вклада изменения объема реализации для установок каталитического крекинга 43−102/1 на ОАО НкНПЗ, гидроочистки Л-24/6 на ОАО КНПЗ, гидроочистки масел на ОАО НЗМП, изомеризации на ОАО НкНПЗ, может быть выполнено по аналогичной схеме. Как видно из табл. 3.1.2, распределение влияния по цене и объему имеет достаточно хаотич-чг ный характер, что непосредственно обусловлено изменчивой рыночной средой, конъюнктурой рынка, а также колебаниями спроса и предложения производимой продукции.

При анализе динамики изменения всех принятых к рассмотрению коэффициентов долевого вклада по всем установкам (См. приложения 4,6,8,10 и табл. 3.1.3) критическая точка приходится на 2003 г. Для установки каталитического крекинга 43−102/1 ОАО НкНПЗ это изменение несомненно связано с переориентацией производства с бензина АИ-92 на летнее дизельное топливо. Для установок гидроочистки Л-24/6 ОАО КНПЗ, гидроочистки масел на ОАО НЗМП, изомеризации на ОАО НкНПЗ данный перелом также охарактеризован переориентацией производства и изменением технологического процесса.

Из табл. 3.1.4 видно, что наибольший вклад дают факторы, формирующие валовую выручку. Здесь можно выделить следующую закономерность разделения коэффициентов вклада. Наибольший вклад обеспечивают объемы производства автомобильных бензинов (АИ-92, АИ-95) и дизельного топлива, то есть светлых нефтепродуктов для установок каталитического крекинга 43 102/1 на ОАО НкНПЗ, гидроочистки Л-24/6 на ОАО КНПЗ, изомеризации на ОАО НкНПЗ, и объемы производства основных товарных масел для установки гидроочистки масел на ОАО НЗМПдалее идут объемы производства затемненного нефтепродукта и побочной продукции.

На основании рассчитанных круговых диаграмм, динамических графиков и гистограмм можно выработать следующие рекомендации для будущих инвестиционных проектов, связанных с нефтепереработкой:

— наибольшее внимание в ходе реализации проекта следует уделять экономии и контролю объема реализации основной товарной продукции;

— из производственно-технологических факторов наибольшее внимание должна привлекать экономия и контроль затрат на транспортировку продукции.

3.2. Рекомендации по применению разработанной методики для оценки планируемых инвестиционных проектов.

При анализе уже реализовавшихся проектов становится возможно оперировать как плановыми, так и фактическими данными. Детальное исследование их соотношения и взаимосвязи, включая влияние внешних событий, дает возможность разработки методических рекомендаций прогнозирования поведения инвестиционных систем в будущих отчетных периодах, для которых могут быть известны только плановые показатели, а риски, соответствующие каждому показателю, предполагаются реализовавшимися. Сколько-нибудь научное прогнозирование возможно только на основе анализа предыдущего поведения аналогичных систем в аналогичных ситуациях.

Для формирования рекомендаций по прогнозированию динамического поведения инвестиционных систем автор предлагает оценивать некоторый диапазон или разброс прогнозируемых параметров в зависимости от того, состоится ли оптимальный (безрисковый, когда план точно выполняется) или неблагоприятный сценарий реализации проекта (когда все риски реализуются в полной мере). Катастрофические сценарии развития, хотя и не исключены, практически непредсказуемы и поэтому их прогноз выходит за рамки настоящей работы.

Последнее допущение означает рассмотрение оптимального сценария, который предполагает отсутствие больших и внезапных внешних воздействий или, по крайней мере, такие обстоятельства, когда коэффициенты чувствительности вкладов факторов в отклонение показателя NPV относительно невелики, что выражено сравнительно плавными кривыми Кд,(/), не имеющими резких пиков и перегибов.

В любом случае логика воздействия реализовавшихся рисков на ход выполнения инвестиционного проекта представляется в следующей последовательности.

CEj, CE2,., CEj,., CEs} {ЛФ1,ЛФ2,.^Ф1,.^Фп} ANPV, (3.2.1) когда какие либо события, записываемые вектором {СБ} порождают некоторый вектор действия факторов {АФ} (реализовавшиеся риски), которые, в свою очередь дают суммарное отклонение ANPV экономического показателя от планового значения. В частных случаях некоторые компоненты вектора {ЛФ} могут быть равны нулю. Таким образом, для отслеживания всей причинно-следственной последовательности необходимо установить характер двух взаимосвязей:

1. Зависимость отклонения экономического показателя NPV (ANPV) от отклонений факторов {А Ф,} (вектора реализовавшихся рисков) — правая часть последовательности (3.2.1).

2. Зависимость отклонений факторов {АФ} от возможных событий {СБ} - левая часть последовательности (3.2.1).

Для прогнозирования динамики развития формирования NPV невозмущённой системы предлагается ввести понятие коэффициента долевого влияния отклонения каждого фактора на экономический показатель.

Вычисление таких коэффициентов аналогично математическому принципу вариационного исчисления, когда исследуется поведение функций многих переменных при малом изменении каждого из аргументов.

Коэффициент долевого влияния отклонения i-го фактора равен отношению вариации экономического показателя (числитель дроби) к его плановому значению (знаменатель дроби):

Кт= dNPVlNPVn = [1УРУ (ФШ+ дФй-NPVn]l (NPVn) (3.2.2) или в процентном отношении.

KBi = SNPV/NPVn • 100%, = [(NPV (0in+S0i) — NPVn)/(NPVn)]-100%, 3.2.3. где Фуj — плановое значение /-го экономического параметра, <5Ф, — - вариация /го экономического параметра. Здесь показатель 7VPF в общем случае рассчитывается по формуле (2.3.17) авторской методики. В качестве вариации фактора можно принять его незначительное изменение, например, в 0,01 раза или на 1 процент, тогда контрольным критерием сходимости должно быть равенство суммарной вариации показателя NPV единице.

МРУ (ФШ + Щ) — NPVn] = 1 {32А) 1 или 1% при использовании Kpi в процентном формате.

Таким образом, зная коэффициенты долевого влияния по каждому из факторов (или его компонентов, или их элементов), возможно, во-первых, выявить наиболее или наименее «влиятельные» факторы, во-вторых, предсказать величину экономических показателей при действии рисков, реализовавшихся в будущем отчетном периоде.

Вычислив предварительно коэффициенты влияния KBl для каждого фактора (компонента, элемента), возможно найти отклонение показателя NPV на случай каждого реализовавшегося /-го риска, выраженного отклонением показателя вызванного фактором (риском) ЛФ,.

ANPVi=NPVn+KBlA0h (3.2.5).

Но учитывая, что ANPV-, = NPVtNPVn, можно вычислить и абсолютную величину показателя/VP V, полученную вследствие реализации i-ro риска:

NPVi = NPVп + KBi, А Ф,. (3.2.6).

Для расчета абсолютной величины отклонений факторов (реализовавшихся рисков) необходимо еще установить их зависимость от различных событий, для этого необходимо различать события по степени глобальности влияния:

— общего влияния (инфляция, дефолт, рост цен и т. п.), влияющие на все или большинство факторов;

— группового влияния (например, рост налогов на продажу или изменение конъюнктуры рынка могут повлиять на все факторы третьей группы);

— индивидуального влияния (например, отказ от того или иного реагента, изменение нормы отчислений, изменение расхода пара и т. п.).

При этом каждое событие в бизнесе, так или иначе, исчисляется в денежном выражении. Тогда для каждого из факторов (его компонентов и элементов) предварительно может быть вычислено отклонение (реализовавшийся риск), при действии возможного события автором предлагается ввести понятие коэффициента влиянияу-го события на /-й фактор:

КС)Г {ЛФ-г/Ф) /СБ], (3.2.7) где Ф, — - величина /-го фактора при наступлении у-го события величиной CEj.

Помня при этом, что Ф, — = Ф/77+.d Ф,-, где Ф, п — плановая величина экономического параметра, a J Ф, — - его отклонение вызванное «реализовавшимся риском», находим величину этого реализовавшегося риска, соответствующего /-му фактору:

АФг Фат+ СБ, КСц. (3.2.8).

При одновременном воздействии нескольких или всех возможных событий реализовавшийся риск (отклонение) /-го фактора составит.

ЛФ/= (3.2.9) где Е{СБ] Kqi) — сумма произведений каждого из всех возможных событий и соответствующих им коэффициентов влияния на фактор.

Таким образом, зная связь между событиями и отклонениями, вызванных факторами (рисками), а также учитывая связь последних с отклонением экономического показателя (ANPV), становится возможным вычислить, в частности, прогнозируемое значение показателя NPVjj при действии только одного события CZ"y, вызвавшего реализовавшийся риск /-го фактора:

NPVjti = NPVn+ KBi CEj Kqj. (3.2.10).

При действии одного события CEj, влияющего на несколько или на все факторы, величина показателя NPVj>n составит:

NPVh" = NPV" + • СБ, ¦ KQ,). (3.2.11) 1.

И, наконец, в случае совершения всех S событий и, соответственно, при наличии всех п реализовавшихся рисков экономический показатель NPVs, n запишется с помощью двойной суммы:

NPFSi"=NPVn+X i=.

Вообще говоря, стоимостное выражение событий и вычисление коэффициентов Kqi является самостоятельной задачей и выходит за рамки настоящей работы. Решение этой задачи предусмотрено как следующий этап в дальнейшем развитии исследований экономический эффективности инвестиций.

Таким образом, с достаточной вероятностью можно предполагать, что фактический показатель NPVреализуемого проекта будет находиться в диапазоне от планового показателя NPV, предполагаемого при идеальном ходе реализации, до прогнозируемого при всех реализовавшихся рисках. В общем случае невозможно предвидеть, какие из событий могут произойти, однако можно предполагать наступление или возможность наступления наиболее вероятных событий.

Так, опыт инвестирования и ведения бизнеса в РФ заставляет всегда ожидать события разной степени вероятности, например:

КВ.^{СБГКС)).

3.2.12.

— практически наверняка можно ожидать инфляции и роста цен, повышения налогов;

— возможно появление инженерно-технических новшеств, которые могут изменить технологический процесс, как в сторону его удешевления, так и в сторону удорожания (новые очистные сооружения, дорогие, но более эффективные реагенты и т. п.);

— не исключены экономические и политические «катастрофы», типа дефолта, банковских кризисов и т. п., которые являются следствиями глобальных политических процессов, практически непредсказуемых.

Для этого, возможно, потребуется выполнить несколько прогностических расчетов на случай тех или иных наиболее вероятных событий. Что, впрочем, не потребует больших трудозатрат благодаря наличию разработанной автором расчетной методики и вычислительной программы. При этом следует, однако, помнить, что ожидание все большего числа возможных событий будет расширять границы прогнозируемого диапазона.

NPVnp02(ZCEj) < NPV < NPVnjtan, (3.2.13) что, несомненно, снизит точность прогноза.

В любом случае возможно определить «пределы прочности» инвестиционного проекта, т. е. вычислить такие значения допустимых рисков (отклонений факторов или их компонентов), при которых экономическая эффективность инвестирования приблизится к своей критической черте.

0Uim=nNPVlim), (3.2.14) где Фд цт — предельное значение /-го фактора,.

NPViim — предельно допустимая величина показателя NPV.

Для расчетов инвестиционных проектов в настоящее время существуют программные продукты, при помощи которых можно рассчитать возможные * сценарии реализации инвестиционного проекта как в статике (с неизменными по годам параметрами), так и в динамике (с изменяющимися по годам параметрами). Под статическим расчетом автор понимает — расчет инвестиционного проекта по данным технико-экономического обоснования с неизменными данными за весь расчетный период, под динамическим расчет проекта с изменёнными проектными данными по годам с возможностью корректировки проекта (в новом периоде плановые значения приравнивать к фактическому значению прошлого периода). При условии перехода от плановой экономики к рыночной статические расчеты, как показывает практика, даже отдаленно не напоминают реальные результаты, что наглядно видно из проведенных автором исследований реализации инвестиционных проектов. Для формирования динамики изменения показателей необходимо вводить поправочные коэффициенты, основанные на величине отклонений по каждому из факторов, выявленных при реализации однотипных инвестиционных проектов. Таким образом инвестиционный проект может быть рассчитан точнее, и точность может повышаться от одного проекта к другому при наращивании базы данных по величине отклонений и их природе.

Автор предлагает вести расчет инвестиционного проекта с помощью поправочных коэффициентов, основанных на систематической ошибке при инвестиционном проектировании, использование которых поможет снизить отклонения между плановыми и фактическими показателями инвестиционного проекта.

Для оценки систематической ошибки автором, при анализе уже реализованных инвестиционных проектов, были выявлены основные технологические и экономические просчеты, а также направления разработки инвестиционных проектов строительства производственного оборудования в нефтепереработке, которым необходимо уделять значительное внимание:

1. Удорожание проектной стоимости.

2. Повышение цеп на сырье.

3. Рост затрат на материалы, реагенты, энергоресурсы.

4. Рост затрат на фонд заработной платы, начисления, ремонт.

5. Снижение объема производства продукции по сравнению не только с проектным, но и плановым уровнем.

6. Низкая возможность компенсировать эффект от падения объемов производства поднятием цен на продукцию.

7. Несоответствие проектных данных фактическим параметрам, получаемым при работе объекта (объём производства, изменение цен и т. д.).

8. Недостаточно обоснованный перечень материалов.

Для избежания подобных ошибок в будущем автор считает, что необходимо производить корректировку инвестиционного проекта непосредственной перед реализацией, и далее по мере необходимости. Автор считает, что если производить корректировку инвестиционного проекта, по крайней мере, на неизбежное удорожание ресурсов и инфляцию, присущие любому проекту, реализуемому в условиях рыночной экономики, то результат уже в большей мере будет приближен к реальному. Также необходимо учитывать индивидуальные особенности и специфику каждого проекта и процесса его дальнейшего развития. Следующим немаловажным аспектом является тот факт, что изменение ставки рефинансирования коррелированно с изменением коэффициента дисконтирования, что может оказать как положительный, так и отрицательный эффект при реализации инвестиционного проекта.

При оценке результатов работы принятых к рассмотрению установок построенных за последние десять лет: ЭЛОУ-АВТ 3,5 и Гидроочистка JI-24/6 на ОАО Куйбышевский нефтеперерабатывающий завод (КНПЗ), каталитический крекинг 43−102/1 и изомеризация на ОАО Новокуйбышевский нефтепе-• рерабатывающий завод (НкНПЗ), гидроочистка масел на ОАО Новокуйбышевский завод масел и присадок (НЗМП), автором с помощью предложенных им коэффициентов, была выявлена следующая устойчивая тенденция динамики факторов и экономических показателей по годам:

1. Инвестиционные затраты для любого из принятых к рассмотрению проектов увеличиваются минимум на 10% по сравнению с проектом.

2. Для любого из рассмотренных инвестиционных проектов в процессе реализации характерно удорожание сырья минимум на 20% в год.

3. Цены на продукцию, несмотря на рост в среднем на 10% в год, не компенсируют эффект от падения объемов производства.

4. Объем производства продукции всегда ниже не только проектного, но и планового на 20%.

5. Затраты на материалы, реагенты, энергоресурсы имеют устойчивую тенденцию к росту по сравнению с проектными ежегодно минимум на 20%.

6. Распределение затрат на фонд заработной платы, начисления, ремонт имеют также тенденцию к росту, но меньшую, чем у всех остальных факторов.

Эти данные справедливы для отдельно взятого года исследуемого периода, а для оценки отклонения результатов всего инвестиционного проекта необходимо оценить отклонения фактических данных (на конец исследуемого периода) от проектных. Для этого автором была оценена систематическая ошибка проектирования путем сравнения проектных данных и фактических, ^ скорректированных на инфляцию, а также выделена совокупность наиболее влиятельных факторов, при анализе которой прослеживалась определенная закономерность в их распределении, результаты расчетов приведены в табл. 3.2.1.