Обзор продуктов, используемых для оценки инвестиционных проектов

В настоящее время на рынке программных продуктов для оценки экономической эффективности инвестиционных проектов предлагаются пакеты: COMFAR и PROPSPIN, созданные в UNIDO, а также отечественные пакеты, «PROJECT EXPERT» (Автор Александр Идрисов), ИНТЕК, ИКФ «Альт», ЦентрИнвестСофт, Инфософт, PRO-INVEST Consulting; «ТЭО-ИНВЕСТ» (НПП «Система») - всего свыше десятка пакетов программ.

Причем, как правило, разработчики ориентируются на рекомендации UNIDO и «Методические рекомендации по оценке инвестиционных проектов и отбору их для финансирования».

Вместе с тем, у многих фирм-разработчиков программных продуктов для оценки экономической эффективности инвестиционных проектов и финансового анализа появляются нейронные системы, обладающие способностью самообучаться на примерах и настраиваться на решение определенного типа задач [9, c. 140].

Уже сегодня нейронные пакеты используются для прогнозирования объемов продаж и оптовых цен, краткосрочного изменения курса валют, комплексной оценки недвижимости, оценки кредитных рисков и решения ряда других задач. Причем, если стоимость «обычных» пакетов программ находится в интервале от $200 до $4500, то стоимость наиболее совершенной нейронной системы может «зашкаливать» за $25000 - $35000. Кроме того, нейронные системы для своего обучения будут всегда требовать большого количества результатов оценок по «обычным» программам.

Предприятию (фирме) необходимо не только приобрести пакет программ, но и подготовить для его использования своих специалистов. А стоимость их обучения может быть соизмерима со стоимостью пакета.

В настоящее время уже четко определились основные требования, предъявляемые потребителями к программным продуктам, по оценке инвестиционных проектов. Прежде всего, программно-методическое обеспечение должно быть доступным и гибким. Оно должно быть доступным по стоимости не только крупным фирмам, но и любому малому предприятию, то есть стоимость должна измеряться в широких приделах: от нескольких десятков тысяч до нескольких миллионов рублей по мере расширения интерфейса (в первую очередь, возможности обучения пользователя), увеличения количества реализованных вариантов проведения расчета, насыщения дополнительными возможностями (анализ трейдов, оптимизация, прогнозирование и так далее).

Прежде всего отметим, что эти системы имеет смысл делить на открытые и закрытые. К закрытым относятся такие системы, которые не допускают изменения пользователем алгоритма расчета (но конечно, допускают изменение исходных данных). Во всех известных нам случаях пользователь не может наблюдать непосредственно на экране компьютера алгоритмы работы таких систем и не может следить за реализацией этих алгоритмов, он может видеть только исходные данные и результат вычислений. Как правило, программы этих систем написаны в исполняемых модулях, функционирующих в какой-либо «общепринятой» среде.

Открытые системы, напротив, допускают и непосредственное наблюдение за алгоритмом их работы, и изменение его пользователем в случае необходимости. Как правило, такие системы реализуются на базе электронных таблиц. Некоторое время тому назад предполагалось, что достоинством закрытых систем является надежность результатов, так как при пользовании ими меньше вероятность ошибок или подтасовок, а достоинством открытых систем является их гибкость [9, c. 167].

Сейчас взгляды на этот вопрос изменились. С одной стороны, выяснилось, что (по крайней мере, существующий) закрытые системы не защищены от подтасовок, а алгоритмы традиционных открытых систем допускают почти такую же защиту, как у закрытых. С другой стороны, не прекращается «продвижение» закрытых систем в сторону повышения их гибкости.

Поэтому представляется, что различие между этими системами состоит в другом. Системы, реализованные в исполняемых модулях (по-старому – закрытые), допускают существенно более подробное описание проекта – и по количеству продуктов (услуг)и ресурсов, и по условиям приобретения ресурсов и реализации (различные предоплаты, продажи и покупки в кредит и так далее), и по учету инфляции и неопределенностей.

Кроме того, они позволяют «отвязать» продолжительность шага расчета от периода, с которым выдается расчетная информация, что весьма удобно для длинных проектов и малого шага расчета. Наконец, такие системы позволяют строить план (и сетевой график) реализации инвестиций, что на наш взгляд, полезно и само по себе, и как средство рассмотрения сценариев, связанных с изменением продолжительности отдельных этапов строительства.

Это всё преимущества систем, реализованных в исполняемых модулях. Но у них есть и очень существенные недостатки. Во-первых, они «обязаны» быть более универсальными, чем открытые системы, так как последние могут быть «приспособлены» грамотным пользователем к конкретному проекту, а первые – нет.

Во-вторых, - и это очень важно, - чрезвычайно трудно установить, как они на самом деле работают и нет ли в их алгоритмах некорректностей. Объемы исполняемых модулей систем для инвестиционных расчетов непрерывно растут (у системы Project Expert, например, он составляет около 6 Мбайт), и надежность их тестирования вызывает серьезные сомнения, тем боле, что до сих пор нет установившегося мнения, какие именно алгоритмы должны быть реализованы. Что же касается открытых систем, то их алгоритмы непосредственно видны, и поэтому вопрос тестирования таких систем просто не возникает [9, c. 189].

 

     Выводы по главе 1

Как показывает анализ информационных технологий и систем для оценки инвестиционных проектов, средства, способ, ландшафт, архитектура решений в первую очередь зависит от потребностей конкретного бизнес-заказчика, масштаба проекта, объема и источников исходных данных, требований, предъявляемых к конкретному продукту. Исходя из перечисленных критериев, для оценки любого инвестиционного проекта с использованием средств автоматизации необходимо подходить индивидуально.

Математические методы и модели анализа, предлагаемые тем или иным решением, не гарантируют полного охвата исследуемой области, не гарантируют точного конечного результата. В ряде подходов необходимо учитывать ряд дополнительных параметров, таких как разнородность источников информации, объемы исходных данных, методы их доставки, потребности в их подготовке и очистке средствами автоматизации. В сложных, комплексных проектах необходимо прибегать к использованию масштабных, комплексных платформ моделирования.

При больших объемах анализируемой информации необходим особый подход к выбору платформы хранения и анализа данных. Для организации коллективной работы с моделями, показателями, сущностями моделей требуется гибкая платформа с возможностью интеграции с портальными решениями.

Оценка инвестиционных проектов – многогранная, сложная аналитическая задача, требующая индивидуального подхода в каждом инвестиционном проекте.

⇐ Предыдущая123456Следующая ⇒

Поделиться: