Развитие методов оценки инвестиционной привлекательности промышленного предприятия на основе многофакторных эконометрических моделей

Актуальность темы

исследования. В течение последних лет в отечественной практике большое внимание уделяется оценкам рейтинга предприятий различных отраслей промышленности. Рейтинг, по которому предприятие позиционируется в ряду предприятий родственных отраслей или находящихся на этой же территории, во многом определяет дальнейшую траекторию его развития, причем это относится не только к возможностям получения дополнительных инвестиций со стороны потенциальных инвесторов, но и к мобилизации его внутренних ресурсов. В то же время, существующие методики оценки рейтинга инвестиционной привлекательности конкретного промышленного предприятия фактически предполагают лишь констатацию его места «в линейке» прочих, но не раскрывают возможности перемещения, предприятия в этой линейке на более высокие позиции.

В связи с вышесказанным, возрастает актуальность разработки научно обоснованных методик оценки инвестиционной привлекательности действующих промышленных предприятий, позволяющих не только установить сравнительный рейтинг, но и оценить возможности его изменения за счет управления факторами, определяющими этот рейтинг, выполнить соответствующий прогноз. Подобная методика может быть создана на основе многофакторных эконометрических моделей, связывающих итоговые оценки инвестиционной привлекательности предприятий с факторами их производственной и финансовой деятельности, что требует проведения глубоких и детальных статистических исследований.

Степень разработанности проблемы. Важность обозначенной тематики обусловливает интерес отечественных исследователей к анализу факторов производственной и финансовой деятельности промышленных предприятий, определяющих их рейтинг. Эти факторы анализируют не только рейтинговые агентстваинтерес к этим вопросам обусловлен и таким массовым явлением в российской экономике, как экономическая несостоятельность предприятий. В ряду отечественных исследований, раскрывающих факторы экономической несостоятельности, следует указать работы JL Волкова, М. Делягина, В. Зубова, В. Ивановав зарубежных исследованиях — работы А. Берли, М. Дженсена, У. Меклинга, Г. Минза, Дж. Гэлбрейта, Г. Саймона, Ю. Фама. Значительный интерес в ракурсе данной темы представляют также труды JI. Бляхмана, Г. Б. Клейнера, B.JI. Тамбовцева и P.M. Качалова.

В то же время, наблюдается некоторая двойственность указанных работ. С одной стороны, рейтинг получил своеобразный «знак качества». Бизнес растет, и у него возникает потребность позиционировать себя на национальном рынке. Это порождает определенную субъективность подхода ряда аналитиков к критериям оценки составляющих рейтинга. С другой стороны, исследования факторов экономической несостоятельности, выполненные на высоком теоретическом и эмпирическом уровнях, охватывают только те из многочисленных факторов производственной и финансовой деятельности промышленных предприятий, которые критичны именно в этом ракурсе.

Сказанное обусловливает необходимость статистических исследований, на основании которых можно отобрать основные факторы производственной и финансовой деятельности предприятий различных отраслей промышленности, установить их связь с итоговыми показателями инвестиционной привлекательности. Этим исследованиям должен предшествовать теоретический анализ понятийного аппарата инвестиционных процессов, анализ методологических подходов и роли многофакторного эконометрического моделирования в оценке и прогнозировании инвестиционной привлекательности промышленного предприятия.

При теоретической и методологической проработке перечисленных вопросов могут быть использованы труды классиков зарубежной экономической теории и прикладных аспектов моделирования экономических процессов в области инвестиционной деятельности: Г. Александера, Дж. Бэйли, Р. Гудвина, Е. Домара, JL Иохансена, Н. Калдора, Дж. Кейнса, А. Маршалла,.

М. Миллера, Ф. Модильяни, А. Пигу, Я. Поллака, Р. Солоу, Я. Тинбергена, П. Фишера, Е. Хагена, Э. Хансена, Р. Харрода, Д. Хикса, У. Шарпа и др.

В плане развития темы исследования содержательными являются также труды российских экономистов: С. Абрамова, В. Барда, Н. А. Бланка, Ю. Богатина, В. В. Бочарова, В. К. Гуртова, В. Жданова, И. Зимина, Н. Колесникова, Д. С. Львова, Н. Мильчаковой, С. Никитина, В. Садкова, И. Сергеева, Г. Самостроенко, Ф. Тумусова, В. Е. Черкасова, В. Швандера и др.

Вопросы теории и практики эконометрического моделирования отражены не только в фундаментальных трудах известных экономистов — JI. Клейна, Д. Макфаддена, Ф. Модильяни, Д. Тобина, Я. Фриша, Т. Хаавельмо, Дж. Хэкмена и др., но и в изданиях учебного характера — С. А. Айвазяна, И. С. Енюкова и Л.Д. МешалкинаК. ДоугертиA.M. Дуброва, B.C. Мхитаряна и Л.И. ТрошинаИ.И. ЕлисеевойЯ.Р. Магнуса, П. К. Катышева и А.А. Пере-сецкогоВ.П. НоскоВ.Г. Шуметова и др.

Объект исследования — отечественные интенсивно развивающиеся промышленные предприятия с позиций инвестиционной привлекательности.

Предмет исследования — методы оценки и модели инвестиционной привлекательности промышленные предприятий Центральной России.

Цель исследования состоит в разработке научно обоснованных методов анализа и прогнозирования инвестиционной привлекательности отечественных промышленных предприятий, на основе многофакторных экономет-рических моделей.

Достижение поставленной цели осуществлялось решением следующих основных задач исследования:

— выполнить анализ теоретико-методологических основ оценки и прогнозирования инвестиционной привлекательности российских промышленных предприятий;

— исследовать взаимосвязь факторов инвестиционной привлекательности предприятий различных отраслей промышленности;

— выполнить эконометрическое моделирование инвестиционной привлекательности предприятий ведущих отраслей промышленности Центральной России;

— разработать типологию интенсивно развивающихся предприятий ведущих отраслей промышленности Центральной России;

— разработать методику оценки и прогнозирования инвестиционной привлекательности промышленного предприятия на основе многофакторных эконометрических моделей.

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования послужили методологические принципы, теоретические положения и выводы, содержащиеся в фундаментальных и прикладных исследованиях отечественных и зарубежных авторов по теории инвестиционных процессов и их связи с развитием предприятий, вопросам оценки, моделирования и прогнозирования инвестиционной привлекательности промышленного предприятия на различных уровнях, теории эконометрического моделирования, многомерного статистического анализа.

В процессе исследования применялся методический аппарат эконометрического моделирования, методы корреляционно-регрессионного, дискри-минантного, факторного и кластерного анализов. Обработка эмпирической информации, эконометрическое моделирование и прогнозирование осуществлялись с использованием стандартных программ статистического анализа.

Эмпирическая база диссертации построена на материалах российских рейтинговых агентств, Интернета, данных Роскомстата.

Научная новизна проведенного исследования заключается в разработке методологических и методических подходов к моделированию и прогнозированию инвестиционной привлекательности российских промышленных предприятий в современных условиях развития экономики на основе многофакторных эконометрических моделей.

Научная новизна подтверждается научными выводами и результатами, выносимыми на защиту:

— обосновано, что при оценке инвестиционной привлекательности промышленного предприятия необходимо учитывать не только показатели производственной и финансовой деятельности, но и, прежде всего, его отраслевую принадлежность. Составляющие инвестиционной привлекательности предприятий могут иметь различную значимость для разных отраслей, при этом она во многом определяется инвестиционной привлекательностью региона (п. 4.15 Паспорта специальности ВАК 08.00.05);

— на основании анализа ряда методик оценок рейтинга инвестиционной привлекательности промышленных предприятий установлено, что данные Рейтингового агентства АК&М, несмотря на субъективный характер выбора составляющих итогового рейтинга и алгоритма его расчета, могут быть использованы в качестве эмпирической базы для многофакторного экономет-рического моделирования. Эффективным инструментом моделирования и прогнозирования являются дискриминантный, факторный и кластерный анализы, алгоритмы которых поддерживаются широко распространенным в региональных органах статистики базовым модулем пакета программ статистического анализа данных общественных наук SPSS Base (п. 4.15 Паспорта специальности ВАК 08.00.05);

— сравнение средних значений и интервалов изменения информативных показателей инвестиционной привлекательности интенсивно развивающихся предприятий двух ведущих отраслей Центральной России — машиностроения и пищевой промышленности — показало невозможность объединения эмпирических данных по отраслям с целью повышения надежности статистических выводов. Выявлен асимметрический характер распределения показателей и обосновано, что симметризация их распределений может быть достигнута логарифмическим преобразованием. Предложена новая статистическая характеристика вариабельности — коэффициент квартальной вариации, применимый в качестве относительной меры изменчивости количественных признаков с любым распределением (п. 1.4 Паспорта специальности ВАК 08.00.13);

— разработаны многофакторные степенные мультипликативные эконо-метрические модели инвестиционной привлекательности предприятий машиностроения и пищевой промышленности Центральной России, адекватно отражающие зависимость итогового рейтинга от составляющих его компонент. По значениям параметров моделей определена степень влияния каждой компоненты на итоговый рейтинг, выявлены приоритетные факторы, определяющие инвестиционную привлекательность промышленных предприятий, определена их взаимосвязь. Обоснована возможность сведения исходных показателей инвестиционной привлекательности к двум латентным факторамэкономическому, объясняющему половину общей дисперсии показателей изучаемых выборок, и фактору финансовой устойчивости (п. 1.4 Паспорта специальности ВАК 08.00.13);

— по результатам кластерного анализа, дополненного визуальными методами типологизации, предложена типология интенсивно развивающихся предприятий Центральной России — четырехкластерная для машиностроительных предприятий и пятикластерная для предприятий пищевой промышленности. Показано, что для идентификации кластеров достаточно использовать двухфакторное представление составляющих инвестиционной привлекательности предприятий (п. 1.4 Паспорта специальности 08.00.13);

— разработана методика оценки и прогнозирования инвестиционной привлекательности промышленных предприятий, на примере интенсивно развивающихся машиностроительных предприятий Центральной России. В основу методики положена линейная дискриминантная функция, позволяющая по значениям информативных показателей — чистой прибыли, рентабельности и ликвидности — проводить классификацию предприятий по степени успешной деятельности, а также рассчитывать вероятность этой классификации, что существенно в целях управления их инвестиционной привлекательностью (п. 4.15 Паспорта специальности ВАК 08.00.05).

Практическая значимость результатов исследования заключается в том, что разработанные в результате теоретических и эмпирических исследований методологические и методические подходы к моделированию и прогнозированию инвестиционной привлекательности промышленных предприятий позволяют научно обоснованно определять основные направления совершенствования их производственной и финансовой деятельности с учетом специфических условий отрасли.

Основные выводы и рекомендации работы могут служить методической базой для дальнейших исследований в области моделирования и прогнозирования инвестиционной привлекательности промышленных предприятий, а также предлагаются к использованию в учебном процессе при чтении дисциплин «Инвестиционный менеджмент», «Экономико-математические методы и модели» студентам и слушателям экономических специальностей вузов.

Апробация и реализация результатов исследования. Основные результаты диссертационного исследования обсуждались и были одобрены на конференциях и семинарах различного уровня. Среди них: научно-практические семинары профессорско-преподавательского состава Орловского государственного технического университета и Орловской региональной академии государственной службы, VII Всероссийская научно-практическая конференция «Экономика, управление, финансы» (Тула: Тульский государственный университет, 2004), Всероссийская научно-практическая конференция «Современная Россия: экономика и государство» (Москва, Государственная академия специалистов инвестиционной сферы, 2005), Международная интернет-конференция «Менталитет, общество, экономика: проблемы развития России» (Орел, Орловский государственный технический университет, 2006), II Международная научно-практическая конференция «Экономическое прогнозирование: модели и методы» (Воронеж, Воронежский государственный университет, 2006), Международная научно-практическая конференция «Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и технологии» (Орел, Орловская региональная академия государственной службы, 2007). Методика прогнозирования инвестиционной привлекательности промышленных предприятий на основе многофакторных эконометрических моделей внедрена в учебный процесс ГОУ ВПО «Орловский государственный технический университет».

Публикации. По результатам выполненного исследования опубликовано 9 работ, в том числе две работы в изданиях, рекомендованных ВАК. Общий объем публикаций 5,3 п.л., из которых 4,25 п.л. — авторские.

Объем и структура диссертации. Диссертация содержит 159 страниц основного текста, в том числе 25 рисунков и 37 таблиц. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников, приложений.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Результаты выполненных исследований, направленных на разработку научно обоснованных методов анализа и прогнозирования инвестиционной привлекательности российских интенсивно развивающихся промышленных предприятий, на основе многофакторных эконометрических моделей, позволяют сделать следующие выводы.

1. Анализ литературных данных показал, что в методологическом плане при оценке инвестиционной привлекательности промышленного предприятия необходимо учитывать не только показатели его производственной и финансовой деятельности, но также отраслевую принадлежность и местонахождение. Составляющие рейтинга могут иметь различную значимость для инвестиционной привлекательности предприятий разных отраслей, при этом она во многом определяется инвестиционной привлекательностью региона.

2. Из выполненного в работе анализа методик оценок рейтинга инвестиционной привлекательности промышленных предприятий следует, что данные Рейтингового агентства АК&М, несмотря на субъективный характер выбора составляющих итогового рейтинга и алгоритма его расчета, могут быть использованы в качестве эмпирической базы для многофакторного эко-нометрического моделирования. Эффективным инструментом моделирования и прогнозирования являются многомерные статистические методы анаI лиза — корреляционно-регрессионный, дискриминантный, факторный и кластерный анализы, алгоритмы которых поддерживаются широко распространенным в региональных органах статистики базовым модулем пакета программ статистического анализа данных общественных наук SPSS Base.

3. На основании сравнительного анализа средних значений и интервалов изменения информативных показателей рейтинга инвестиционной привлекательности интенсивно развивающихся предприятий двух ведущих отраслей Центральной России — машиностроения и пищевой промышленности, обоснована невозможность объединения эмпирических данных по отраслям с целью повышения надежности статистических выводов. Выявлен асимметрический характер распределения составляющих рейтинга и обосновано, что симметризация распределений показателей рейтинга может быть достигнута логарифмическим преобразованием. Предложена новая статистическая характеристика вариабельности — коэффициент квартальной вариации, применимый в качестве относительной меры изменчивости количественных признаков с любым распределением.

4. Разработаны многофакторные степенные мультипликативные эко-нометрические модели инвестиционной привлекательности интенсивно развивающихся предприятий машиностроения и пищевой промышленности Центральной России, адекватно отражающие зависимость итогового рейтинга от значений составляющих его компонент. По величине параметров моделей — коэффициентам эластичности — определена степень влияния каждой компоненты на итоговый рейтинг, выявлены приоритетные факторы, определяющие инвестиционную привлекательность промышленных предприятий, определена их взаимосвязь. Обоснована возможность сведения множества исходных показателей инвестиционной привлекательности к двум латентным факторам — фактору рентабельности, прибыли и финансовой устойчивости, объясняющему большую часть — половину общей дисперсии показателей изучаемых выборок, и фактору производительности труда.

5. По результатам многомерного кластерного анализа, дополненного визуальными методами типологизации, предложены кластерные решения интенсивно развивающихся предприятий Центральной России — четырехкла-стерное для машиностроительных предприятий и пятикластерное для предприятий пищевой промышленности. Показано, что для идентификация кластеров может быть выполнена на основе двухфакторного представления множества составляющих рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий.

6. На примере интенсивно развивающихся машиностроительных предприятий Центральной России, разработана методика оценки и прогнозирования инвестиционной привлекательности промышленных предприятий. Методика предполагает расчет значений линейной дискриминантной функции по значениям информативных показателей — чистой прибыли, рентабельности и ликвидности. Предлагаемая методика выгодно отличается от методики расчета рейтинга — она основана на статистических свойствах выборки и в этой связи результаты оценки не зависят от субъективно назначаемых весовых коэффициентов. Методика позволяет проводить классификацию предприятий по степени успешной деятельности, а также рассчитывать вероятность этой классификации, что существенно в целях управления их инвестиционной привлекательностью.

Теоретическое значение полученных научных результатов заключается в разработке и обосновании методологических и методических подходов к моделированию и прогнозированию инвестиционной привлекательности российских промышленных предприятий на основе многофакторных эконо-метрических моделей, что предоставляет возможность управления их инвестиционной привлекательностью.

Практическая ценность работы заключается в том, что разработанные в результате исследования что разработанные в результате теоретических и эмпирических исследований методологические и методические подходы к моделированию и прогнозированию инвестиционной привлекательности промышленных предприятий позволят научно обоснованно определять основные направления совершенствования их производственной и финансовой деятельности с учетом специфических условий отрасли.

Результаты апробации методики оценки и прогнозирования инвестиционной привлекательности предприятий на примере интенсивно развивающихся предприятий машиностроения Центральной России показывают, что все этапы и процедуры, входящие в ее состав, могут быть успешно реализованы на практике. Основные положения работы могут служить методической базой для дальнейших исследований в области оценки инвестиционной привлекательности российских промышленных предприятий, а также использованы в учебном процессе при чтении дисциплин «Инвестиционный менеджмент» и «Экономико-математические методы и модели» студентам и слушателям экономических и других специальностей вузов.