Кравченко С.А. Сумской национальный аграрный университет

Прогнозирование в оценке стимулирования инвестиционной привлекательности предприятий

Установление вероятных особенностей поведения адаптирующихся к условиям рыночного механизма сельскохозяйственных предприятий с учетом ожидаемой прибыли от внедрения инноваций, инвестиционной привлекательности, прибыльности, организации производственного цикла и других параметров адаптации механизма функционирования является неотъемлемой частью диагностики адаптивного состояния сельскохозяйственных предприятий. Создание и совершенствование нетрадиционного аналитического аппарата в ситуациях неразвитости экономического механизма адаптации сельскохозяйственных предприятий наиболее актуализируется в условиях рыночного хозяйствования Украины. Динамика научных исследований отслеживает особенности зарождения мощной фундаментальной теоретико-методологической базы развития механизма адаптации в системе „правил рыночной игры”. С позиций преобразования институциональной системы рыночных отношений обоснование необходимости реализации исследовательских проектов стимулирования инвестиционной привлекательности сельскохозяйственных предприятий обретает особую весомость.

Имеют смысл следующие равенства относительно ежегодного дохода (логарифмически нормально распределенного ): . Отсюда следует, что , где – ежегодный доход; – ежегодная ставка дохода; – год в периоде обследования; – ежегодная непрерывно составленная ставка дохода. Здесь возможно рассчитать различные моменты. Поскольку логарифм n–годичного уровня дохода нормально распределен и является случайной нормальной переменной, то вероятность того, что лежит между какими-то ни было двумя величинами такова: , где – совокупное распределение вероятности случайной нормальной переменной. Определим интервал для , охватывающий вероятность, например, на 95 % следующим образом: . Таким образом, 95% интервал вероятности ставки дохода –уровня задается границами .

Большинство инвесторов предпочитают полагаться на прогнозы о доходах от профессиональных аналитиков, чем на собственные. Поскольку весомость деятельности аналитиков в процессе адаптации предприятий к рыночной среде возрастает, то оценка их способности точно и правильно прогнозировать ожидаемый доход часто проблематизируется. Несомненный интерес привлекает результаты оценки способности финансовых аналитиков предвидеть доход в фирмах Франции, Германии, Японии, Нидерландов, Швейцарии, Великобритании и США. Основным критерием оценки является точность и правильность прогнозов. В анализе можно учитывать прогнозы на одногодичный финансовый период по данным FY1 IBES (международной печати бухгалтерских данных). Но не следует забывать об основной международной проблеме – наличии большого разнообразия бухгалтерской практики и стандартов открытости в разных странах. Вычисление общего финансового индекса открытости Saudagaran, Biddle позволяет классифицировать страны по уровням. Предприятия США имеют самый высокий уровень. Затем следуют предприятия Канады, Великобритании и Нидерландов. Далее по очередности предприятия Франции, Японии, Германии и Швейцарии. Профессиональные аналитики удачно прогнозируют прибыль для фирм в странах с высоким уровнем бухгалтерской открытости (США, Канада и Великобритания). Если требования к бухгалтерской открытости менее строгие, то точность и правильность прогнозирования искажаются (Япония, Германия, Швейцария). Различия в уровнях бухгалтерской открытости в разных национальных юрисдикциях влияют на эффективность прогнозирования. Доход на инвестиции для субъектов аграрного бизнеса Украины является более сложно прогнозируемым в точности для кредитора.

Оптимизационный выбор инвестиционного проекта относится к задачам экспертной оценки, размещения, интегрированной комбинации алгоритмической структуры и предметных знаний. Реализация традиционных методов анализа здесь неэффективна и мало результативна. Наиболее обоснованным является применение генетического алгоритма решения. Генетический алгоритм является математической имитацией адаптивного процесса, отличающейся следующими преимуществами: способностью выявлять новые структуры окрестностей; кодированием элементов и определением между ними дистанции; минимизацией времени поиска решения или быстротой степени охвата; использованием оператора наследования; очищением оптимальности выбора проблемно-ориентированными методами; упорядочиванием решений экспертом по привлекательности; приоритетом „инстинкта убийцы”. Реализация генетического алгоритма позволяет комбинировать ситуации для выживания предприятия в условиях неопределенности рыночной среды.

Методология оценки инвестиционной привлекательности отечественными учеными отличается общими особенностями: показатель чистой текущей стоимости является ведущим индикатором привлекательности реальных инвестиций, а целевые критерии оптимальности инвестиционного портфеля – основным в оценке привлекательности финансовых инвестиций; изучение инвестиционной привлекательности базируется на сопоставлении с индикатором рыночной стоимости. Роль государства в поддержке инвестиционных процессов сводится к стимулированию прямых иностранных инвестиций, развитию международного кредитования, выполнению функций гаранта стабильности инвестиционного климата. Инвестиционная привлекательность сельского хозяйства определяется основным средством производства – землей. Наличие плодородных земель является отличительной особенностью территории Украины. Активизация инвестиций способствует адекватной организации высокоэффективного использования земли.

Таким образом, использование методов и приемов прогнозирования в анализе механизма стимулирования инвестиционной привлекательности сельскохозяйственных предприятий повышает оперативность оценки инвестиционной привлекательности и адекватно поиску путей совершенствования процессов адаптации экономического механизма функционирования сельскохозяйственных предприятий к конкуренции.