Московский экономический журнал 5/2022

Posted by redaktor
image_pdfimage_print

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 338.27

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_5_272

ОЦЕНКА РИСКА ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДА ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ

ASSESSMENT OF INNOVATIVE PROJECTS RISK WITH THE APPLICATION OF THE DECISIONS TREE METHOD

Бакрунов Юрий Октавьевич, доктор экономических наук, профессор, Московский государственный строительный университет, г. Москва,

Васильева Елена Юрьевна, кандидат экономических наук, доцент, Московский государственный строительный университет, г. Москва,

Bakrunov Yu.O., ybakrunov@yandex.ru

Vasilyeva E.Yu., elena_vasilyeva_msc@mail.ru

Аннотация. В статье уточняется сущность инновационного риска как не только опасности неудач проекта, но и как возможность появления дополнительных благоприятных возможностей. Соответственно, реализованный риск может как повысить, так и снизить эффективность инновационного проекта, а значит, оценка риска должна стать обязательным элементом оценки инновационных проектов. Авторы выстраивают зависимость между комбинацией факторов «новизна продукции – новизна рынка» и применяемыми методами оценки риска. По их мнению, метод «дерева решений» может быть полезен для достаточного широкого круга проектов и обладает целым рядом достоинств. В работе показано применение метода «дерева решений» в отношении проекта по производству инновационной продукции для нужд строительной отрасли. Рассмотренный пример демонстрирует, как чистый приведенный доход по проекту, рассчитанный с учетом риска и с применением метода «дерева решений», превысил показатель, рассчитанный для идеальных условий, и позволил принять более обоснованное решение. Тем не менее авторы признают и ряд недостатков метода «дерева решений» и выявляют случаи, когда его применение нецелесообразно.

Abstract. The essence of innovative risk as not only the danger of failures of the project but also as the possibility of emergence of additional favorable opportunities is specified in the article. Respectively, the realized risk can both raise or reduce the innovative project efficiency, so the assessment of risk has to become the obligatory element of the innovative project assessment. The authors build the dependence between the combination of factors “novelty of products – novelty of the market” and the applied risk assessment methods. According to the authors, the method of “decision tree” can be useful for a wide range of projects and has several advantages. The application of the “decision tree” method, concerning the project on production of innovative products for the needs of the construction industry is presented. The reviewed example demonstrates, how the net present value of the project, calculated taking into account risk and with the application of the “decision tree” method, exceeded the indicator, calculated for the ideal conditions, and allowed to make more justified decision. Nevertheless, the authors also recognize some disadvantages of the “decision tree” method and reveal the cases when its application is inexpedient.

Ключевые слова: инновации, инновационные проекты, инновационный риск, оценка риска, «дерево решений»

Keywords: innovations, innovative projects, innovative risk, risk assessment, “tree of decisions”

Введение

Особенностью инновационных проектов является повышенная рискованность по сравнению даже с классическими инвестиционными проектами, высокая степень неопределенности, многообразие версий разрабатываемой инновационной продукции (или версии разрабатываемой инновационной технологии), большое количество вариантов развития событий. Кроме того, внедрение инновационной продукции может происходить не только на «старом», знакомом и хорошо освоенном рынке, но и на новом рынке.

Все это накладывает свои требования к оценке инновационных проектов. Невозможно безошибочно оценить эффективность и привлекательность инноваций, реализация которых должна происходить в условиях неопределенности и/или вариативности исходных данных в будущем. используя принцип дисконтирования будущих потоков и традиционные критерии (такие как NPV, IRR, PI, DPP). Подобная оценка не учитывала бы инновационные риски.

Суть инновационного риска чаще всего понимается как количественно измеряемая величина, вероятность неблагоприятного результата при инвестициях в производственные инновации (новые товары, продукты, услуги, технологии, которые на найдут своего места на рыке и не будут пользоваться спросом) или в управленческие инновации, которые не оправдают себя [1, 2, 3].

Но более широкий взгляд заставляет признать, что инновационный риск – это не только опасность неудачи, убытков, но и дополнительные возможности для получения прибыли, вероятность получения результата лучшего, чем предполагалось даже для идеальных условий [4, 5, 6].

Риск – это неопределенность и вероятностный характер результата. На рисунке 1 продемонстрирован подход к пониманию сложной сущности инновационного риска, учитывающий как негативные, так и позитивные его проявления, влияющие факторы и поведение субъекта в условиях неопределенности.

Таким образом, основная задача субъекта инновационной деятельности – разработка и принятие обоснованного управленческого решения в условиях неопределенности, что в свою очередь требует методологически грамотной оценки инновационного проекта с учетом выявленных для него рисков.

Результаты исследования

В предыдущих работах авторов [4, 7, 8] уже выдвигалось положение о том, что на выбор комбинации методов оценки инноваций влияет сочетание факторов новизна продукта – новизна рынка (см Рисунок 2).

Как видим, достаточно широк диапазон проектов, для оценки риска которых полезен метод «дерева решений».

Т.к. субъекту инновационной деятельности предстоит принимать последовательно управленческие решения, каждое из которых зависит от (1) результатов предыдущего решения и (2) факторов инновационного риска), строим схему, получившую название «дерева решений». «Дерево решений» подчеркивает два основных момента: (1) использование информации, приобретенной в процессе подготовки к принятию решения и (2) осознание последовательного характера процесса принятия решения [4, 5, 6, 7]. 

«Дерево решений» схематично показывает, как принимаемое решение приводит к определенной ситуации и необходимости нового решения (см. рисунок 3).

Для определения наиболее вероятного исхода инновационного проекта расчет происходит как движение во «ветвям дерева» справа налево.

Используется классический подход к пониманию вероятности:

где Р (Z) – вероятность события Z;

m – число исходов, приводящих к событию Z;

n – число всех возможных сходов по проекту.

Средневзвешенные показатели эффективности инновационного проекта определяются как произведение вероятности того или n-ого исхода проекта pn и соответствующего значения показателя при n-ом варианте исхода [8]. Например:

В качестве примера применения метода «дерева решений» для оценки рисков инновационного проекта авторами был рассмотрен проект разработки и производства инновационного продукта для нужд строительной отрасли (карбамидо-формальдегидного концентрата) на предприятии ПАО «Пигмент» (см. исходные данные в Таблице 1).

Анализ эффективности инновационного проекта традиционными методами дал результаты, представленные в таблице 2.

Далее оценим риск по проекту и, используя метод «дерева решений», определим целесообразность реализации проекта.

Начнем с того, что предприятие может не реализовывать проект, либо реализовать проект. В случае реализации проекта возможны (согласно анализу доступной статистики) два исхода: успешная реализация проекта c вероятностью 5% или неэффективные инвестиционные вложения с вероятностью 95% (узел события № 1).

Неблагоприятные события, которые могут негативно влиять на результаты проекта имеют вероятность 95%. (узел события № 2).

Увеличении затрат на оборудование может произойти с вероятностью 42%, в то время как денежный поток от продажи продукции также колеблется (узел события № 3).

Тогда:

  • Денежный поток от продажи продукции может возрасти на 5% с вероятностью 36%, тогда NPV проекта равен 167 326 тыс. руб.
  • Денежный поток от продажи продукции может уменьшиться на 5% с вероятностью 46%, тогда NPV проекта равен
    -191 563 тыс. руб.
  • Денежный поток от продажи продукции может остаться неизменным с вероятностью 18%, тогда NPV проекта равен -12 119 тыс. руб.

Уменьшение затрат на оборудование на 110% может произойти с вероятностью 56%, в то время как денежный поток от продажи продукции также колеблется (см. узел события №4 на рис. 3.2).

  • Денежный поток от продажи продукции может возрасти на 5% с вероятностью 36%, тогда NPV проекта равен 637 977 тыс. руб.
  • Денежный поток от продажи продукции может уменьшиться на 5% с вероятностью 46%, тогда NPV проекта равен
    279 088 тыс. руб.
  • Денежный поток от продажи продукции может остаться неизменным с вероятностью 18%, тогда NPV проекта равен 458 532 тыс. руб.

С вероятностью 2% затраты на оборудование останутся неизменными, однако денежный поток от продажи продукции может изменяться (см. узел события № 5 на рис. 3.2).

  • Денежный поток от продажи продукции может возрасти на 5% с вероятностью 44%, тогда NPV проекта равен 402 651 тыс. руб.
  • Денежный поток от продажи продукции может уменьшиться на 5% с вероятностью 56%, тогда NPV проекта равен
    -43 762 тыс. руб.

Определив для каждой альтернативы NPVn, имеем следующее «дерево решений»:

Таким образом мы получаем, что в результате реализации инновационного проекта наиболее вероятная чистая приведенная стоимость проекта составит 314 359 тыс. руб. Таким образом с учетом риска как возможности наступления благоприятных событий результат проекта оказывает даже выше, чем рассчитанных для идеальной ситуации (223 207 тыс. руб. – см. Таблицу 1).

Метод «дерева решений» имеет ряд достоинств:

  1. Результаты просты для понимания и толкования.
  2. Есть возможность анализировать большой объем информации без сложных предварительных процедур.
  3. Метод можно применять для обоих типов переменных: как для категориальных, так и для интервальных переменных.
  4. Надежность построенной модели можно оценить с помощью статистических тестов.
  5. Метод обеспечивает гибкость в принятии управленческих решений и дает возможность корректировки реализации инновационного проекта по мере развития ситуации.

Разумеется, мы признаем, что подобный анализ требуется не всем компаниям и не во всяком периоде их деятельности.

Так, необходимость в гибкости решений может отсутствовать во множестве небольших компаний, работающих по долгосрочным контрактам субподряда. Такие компании могут

а) десятилетиями работать по одному контракту, производить одну продукцию и поставлять его для единственного клиента (зона 1 на рисунке 1),

б) производить одну и ту же продукцию, а в качестве развития своей деятельности предлагать ее новым клиентам и новым рынкам (зона 2 на рисунке 1);

в) разрабатывать инновационную продукцию и внедрять инновационные технологии, но только для постоянного клиента или на знакомом, давно освоенном рынке (зона 2 на рисунке 1).

В этом случае компания действует либо в условиях определенности (вариант «а»), либо в относительной определенности (варианты «б» и «в»).

Также в компании может отсутствовать возможность использования гибкости в принятии управленческих решений. Такая ситуация может возникнуть, например, в силу наличия определенных политических мотивов, когда руководство компании не может менять и даже частично корректировать ранее принятые решения. В этом случае, метод дерева решений будет лишь мнимо влиять на оценку эффективности инновационных проектов.

Но указанные моменты не говорят о недостатках самого метода. Они лишь напоминают руководству компании, рассматривающей для реализации тот или иной инновационный проект о том, что следует взвешивать, когда имеет смысл использовать ту или иную комбинацию методов и включать в нее метод дерева решений.

У метода есть реальные недостатки:

  1. При большом количестве вариантов развития событий «дерево решений» приобретает слишком громоздкий объем, что усложняет нахождение оптимального решения.
  2. Эвристические алгоритмы, на которых основано «дерево решений» не могут обеспечить оптимальность всей модели в целом.
  3. Для остаточно точной оценки вероятности наступления того или иного исхода инновационного проекта требуется большое количество статистических данных. Последний недостаток может быть нивелирован с помощью методов генерации повторной выборки (метод «складного ножа», «бутстрапирования») с помощью соответствующих программ [8, 9, 10], метода реальных опционов [11, 12], а в ряде случаев – и на основе теории игр [13]. Определенные наработки в этом направлении уже сделаны авторами, специализирующимися на теме инновационной деятельности [4, 5, 14].

Кроме того, как любой элемент гибкого управления, метод дерева решений порождает усиление стресса в компании и ухудшение стратегического фокуса. Соответственно, не стоит рекомендовать применение этого метода в компаниях, которые испытывают проблемы с пониманием и принятием стратегии персоналом, имеют неблагоприятный корпоративный климат.

Заключение

Управление инновационными проектами в условиях неопределенности накладывает свои требования к их оценке и управлению ими. Чем больше количество факторов, влияющих на результаты проекта, чем выше степень новизны продукции и новизны (неосвоенности) рынка, тем выше инновационный риск. При повышенном риске оценки проекта с помощью традиционных методов (NPV, IRR, IP, DPP и т.п.) недостаточно. Метод «дерева решений» способен более объективно оценить привлекательность инновационного проекта с учетом рисков и при этом обеспечить гибкость управления инновационным проектом в условиях неопределенности.

Пример, иллюстрирующий применение метода «дерева решений», что верная оценка риска, принявшего форму не опасности, а благоприятной возможности, может дать показатели эффективности даже выше, чем для идеальных условий. В результате для реализации будет отобран инновационный проект, который при традиционной оценке мог быть проигнорирован.

Приходится признать, что метод «дерева решений» не лишен недостатков, главный из которых – невозможность получения точного результат при недостаточности статистической выборки, послужившей исходными данными для анализа. Однако современная наука обладает инструментами, позволяющими дополнить и усовершенствовать метод «дерева решений».

Список источников

  1. Акулов А.Я. Современные инновационные риски и методы их снижения [Электронный ресурс] URL: http://www.ieay.ru/nauch/sc_article/2012/04/Akulov.shtml (дата обращения: 24.04.2014)
  2. Грачева М.В., Ляпина С.Ю. Управление рисками в инновационной деятельности. Москва: Юнити-ДАНА, 2010. 531 с.
  3. Посталюк Т.М. Инновационное взаимодействие хозяйствующих субъектов в условиях трансформации экономической системы: рискологический аспект // ПСЭ. 2011. № 2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/innovatsionnoe-vzaimodeystvie-hozyaystvuyuschih-subektov-v-usloviyah-transformatsii-ekonomicheskoy-sistemy-riskologicheskiy-aspekt (дата обращения: 27.03.2022).
  4. Васильева Е.Ю. Управление эффективностью инновационных проектов в химической промышленности: специальность 08.00.05 “Экономика и управление народным хозяйством …”: диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук. Санкт-Петербург, 2020. 229 с. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48019785
  5. Васильева Е.Ю. Совершенствование методики оценки эффективности инвестиций в инновации в химической промышленности путем учета вероятности рисков проекта // Бизнес. Образование. Право. 2020. № 2(51). С. 214-220. DOI 10.25683/VOLBI.2020.51.255.
  6. Глухов В.В., Коробко С.Б., Маринина Т.В. Экономика знаний. Cанкт-Петербург: Питер, 2003. 528 с.
  7. Глухова А.И. Сущность метода принятия управленческих решений “дерево решений” // Master’s Journal. № 2. С. 316-321.
  8. Васильева Е.Ю., Кудрявцева Т.Ю., Овсянко Д.В. Оценка эффективности инвестиций в инновации в химической промышленности // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2019. № 9-1. С. 13-18. DOI 10.17513/vaael.693.
  9. Vasilyeva E., Krupnov Yu. Development of the methodological approach to the comprehensive assessment of the innovative project effectiveness // E3S Web of Conferences, № 164, 2020, art. n. 10037
  10. Statistical Analysis Software, SAS/STAT. Официалный сайт. URL: https://www.sas.com/ru_ru/software/stat.html (дата обращения: 28.03.2022)
  11. Баранов А.О., Музыко Е.И., Павлов В.Н. Оценка эффективности инновационных проектов с использованием опционного и нечетко-множественного подходов // Российская академия наук, Сибирское отделение, Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН. – Новосибирск: Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН, 2018. 335 с. ISBN 978-5-89665-324-0. DOI 10.15372/EPRF20180101.
  12. Васильев С., Лукьянова А. Метод реальных опционов в оценке инвестиционных проектов // Финансовый директор [Электронный ресурс] URL: https://www.ippnou.ru/print/013723/ (дата обращения: 28.03.2022)
  13. Шилякина А. Н., Миронова Д. Д. Применение теории игр в инновационной деятельности предприятия // МНИЖ. 2013. №12-2 (19). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-teorii-igr-v-innovatsionnoy-deyatelnosti-predpriyatiya (дата обращения: 02.04.2022).
  14. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021614355 Российская Федерация. Политех-Инвест: № 2021613315: заявл. 17.03.2021: опубл. 23.03.2021 / Д. Г. Родионов, Т. Ю. Кудрявцева, А. Е. Схведиани; заявитель федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования “Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого”.

References

  1. Akulov A.Ya. Sovremenny`e innovacionny`e riski i metody` ix snizheniya [E`lektronny`j resurs] URL: http://www.ieay.ru/nauch/sc_article/2012/04/Akulov.shtml (data obrashheniya: 24.04.2014)
  2. Gracheva M.V., Lyapina S.Yu. Upravlenie riskami v innovacionnoj deyatel`nosti. Moskva: Yuniti-DANA, 2010. 531 s.
  3. Postalyuk T.M. Innovacionnoe vzaimodejstvie xozyajstvuyushhix sub“ektov v usloviyax transformacii e`konomicheskoj sistemy`: riskologicheskij aspekt // PSE`. 2011. № 2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/innovatsionnoe-vzaimodeystvie-hozyaystvuyuschih-subektov-v-usloviyah-transformatsii-ekonomicheskoy-sistemy-riskologicheskiy-aspekt (data obrashheniya: 27.03.2022).
  4. Vasil`eva E.Yu. Upravlenie e`ffektivnost`yu innovacionny`x proektov v ximicheskoj promy`shlennosti: special`nost` 08.00.05 “E`konomika i upravlenie narodny`m xozyajstvom …”: dissertaciya na soiskanie uchenoj stepeni kandidata e`konomicheskix nauk. Sankt-Peterburg, 2020. 229 s. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48019785
  5. Vasil`eva E.Yu. Sovershenstvovanie metodiki ocenki e`ffektivnosti investicij v innovacii v ximicheskoj promy`shlennosti putem ucheta veroyatnosti riskov proekta // Biznes. Obrazovanie. Pravo. 2020. № 2(51). S. 214-220. DOI 10.25683/VOLBI.2020.51.255.
  6. Gluxov V.V., Korobko S.B., Marinina T.V. E`konomika znanij. Cankt-Peterburg: Piter, 2003. 528 s.
  7. Gluxova A.I. Sushhnost` metoda prinyatiya upravlencheskix reshenij “derevo reshenij” // Master’s Journal. 2014. № 2. S. 316-321.
  8. Vasil`eva E.Yu., Kudryavceva T.Yu., Ovsyanko D.V. Ocenka e`ffektivnosti investicij v innovacii v ximicheskoj promy`shlennosti // Vestnik Altajskoj akademii e`konomiki i prava. 2019. № 9-1. S. 13-18. DOI 10.17513/vaael.693.
  9. Vasilyeva E., Krupnov Yu. Development of the methodological approach to the comprehensive assessment of the innovative project effectiveness // E3S Web of Conferences, № 164, 2020, art. n. 10037
  10. Statistical Analysis Software, SAS/STAT. Oficialny`j sajt. URL: https://www.sas.com/ru_ru/software/stat.html (data obrashheniya: 28.03.2022)
  11. Baranov A.O., Muzy`ko E.I., Pavlov V.N. Ocenka e`ffektivnosti innovacionny`x proektov s ispol`zovaniem opcionnogo i nechetko-mnozhestvennogo podxodov // Rossijskaya akademiya nauk, Sibirskoe otdelenie, Institut e`konomiki i organizacii promy`shlennogo proizvodstva SO RAN. – Novosibirsk: Institut e`konomiki i organizacii promy`shlennogo proizvodstva SO RAN, 2018. 335 s. ISBN 978-5-89665-324-0. DOI 10.15372/EPRF20180101.
  12. Vasil`ev S., Luk`yanova A. Metod real`ny`x opcionov v ocenke investicionny`x proektov // Finansovy`j direktor [E`lektronny`j resurs] URL: https://www.ippnou.ru/print/013723/ (data obrashheniya: 28.03.2022)
  13. Shilyakina A. N., Mironova D. D. Primenenie teorii igr v innovacionnoj deyatel`nosti predpriyatiya // MNIZh. 2013. №12-2 (19). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-teorii-igr-v-innovatsionnoy-deyatelnosti-predpriyatiya (data obrashheniya: 02.04.2022).
  14. Svidetel`stvo o gosudarstvennoj registracii programmy` dlya E`VM № 2021614355 Rossijskaya Federaciya. Politex-Invest: № 2021613315: zayavl. 17.03.2021: opubl. 23.03.2021 / D. G. Rodionov, T. Yu. Kudryavceva, A. E. Sxvediani; zayavitel` federal`noe gosudarstvennoe avtonomnoe obrazovatel`noe uchrezhdenie vy`sshego obrazovaniya “Sankt-Peterburgskij politexnicheskij universitet Petra Velikogo”.

Для цитирования: Бакрунов Ю.О., Васильева Е.Ю. Оценка риска инновационных проектов с применением метода дерева решений  // Московский экономический журнал. 2022. № 5. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-5-2022-8/

© Бакрунов Ю.О., Васильева Е.Ю., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 5.