litceyvib.ru 1

А.Г. Кравец, А.С. Дроботов 


ЭКОНОМИКА И ФИНАНСЫ. МЕНЕДЖМЕНТ

 
УДК 004.021 

ПРИМЕНЕНИЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ 
КАЧЕСТВА БИЗНЕС-ПЛАНОВ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ 
А.Г. Кравец, А.С. Дроботов 

 

В  работе  исследована  возможность  применения  метода  имитационного  моделирования  (метод  Монте-Карло)  для 
оценки  качества  инновационных  проектов;  предложен  способ  использования  имитационного  моделирования  для 
принятия решения; программно реализован метод оценки рисков проекта на основе бизнес-плана. 
Ключевые слова: имитационное моделирование, метод Монте-Карло, риск инновационного проекта, бизнес-план 
инновационного проекта. 
 
Введение 

 

Необходимым  условием  стабильного  функционирования  и  развития  экономики  является  эффек-
тивная инвестиционная политика. Но при разработке и анализе эффективности тех или иных инноваци-
онных проектов, часто приходится сталкиваться с тем, что рассматриваемые при их оценке потоки де-
нежных  средств  относятся  к  будущим  периодам  и  носят  прогнозный  характер.  Неопределенность  про-
гнозируемых результатов приводит к возникновению риска того, что цели, поставленные в проекте, мо-
гут быть не достигнуты полностью или частично. 
Таким  образом,  целью  данной  работы  является  повышение  эффективности  процесса  разработки 
бизнес-планов инновационных проектов за счет количественной оценки рисков на основе метода имита-
ционного моделирования. Научная новизна работы заключается в разработке нового алгоритма оценки 
общего риска инвестиционного проекта и алгоритма идентификации рисков на основе метода имитаци-
онного моделирования Монте-Карло. 
 
Метод оценки качества инновационных проектов на основе имитационного моделирования 
 

Исходными  данными  для  оценки  качества  инновационных  проектов  в  работе  служит  макет  биз-

нес-плана,  отвечающий  требованиям  постановления  Правительства  РФ  [1].  Структура  бизнес-плана 
должна быть ориентирована на производство и продажу товаров (услуг). 
Оценка  качества  инновационного  проекта  на  основании  предложенной  структуры  бизнес-плана 
основывается на модели денежных потоков и математической модели, определяемой формулой (1). Для 
оценки качества проектов была выбрана модель денежных потоков, включающих в себя потоки по фи-
нансовой, производственной и инвестиционной деятельности, представленные в дискретном виде [2]: 
BP  ACi i
IA ,
i
FA , (1) 
где ACi – поток денежных средств по операционной деятельности в i-ый квартал; IAi – поток денежных 
средств по инвестиционной деятельности в i-ый квартал; FAi – поток денежных средств по финансовой 
деятельности в i-ый квартал. 
В  качестве  исходных  величин  (риск-переменные)  для  имитационного  моделирования  выступают 
[2] объем выпуска Qi, цена Pi, переменные затраты Vi. В качестве закона изменения исходных величин 
используется  треугольный  закон  распределения.  В  качестве  интегрального  показателя  для  поддержки 
принятия решения был выбран показатель –  чистая современная стоимость проекта [3]: 
Qi V
i
  A
i
 1 Ti  A
NPV
i



, (2) 
i
i1
1 
I
r
где I – начальные инвестиции; – норма дисконта; N – срок проекта; Qi – объем выпуска продукции (ус-
луги); Pi – цена за штуку продукции (услуги); Vi – переменные затраты на выпуск продукции (услуги);             

Fi – постоянные затраты;  Ai – амортизация; Ti – налог на прибыль. Анализ проекта по результатам ими-

тационного моделирования для оценки качества предполагает два этапа [4]: 
1.  оценка общей эффективности проекта (принятие решения о целесообразности вложения инвестиций в 
проект); 
2.  идентификация рисков – определение того, какие риски могут повлиять на проект (рассматриваются 
только производственные риски по риск-переменным). 
 
Оценка качества инновационного проекта в целом 
 
После проведения имитационного моделирования (генерации возможных сценариев развития про-
екта по риск-переменным) следующим шагом является оценка эффективности проекта в целом на основе 
данных эксперимента с помощью следующих индикаторов [3]: 
Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета  
163
информационных технологий, механики и оптики, 2011, № 2 (72) 


ПРИМЕНЕНИЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ... 
  вероятности реализации неэффективного проекта (3); 
  индекса ожидаемых потерь (4); 
  срока окупаемости проекта (среднее значение индикатора); 
  чистой приведенной стоимости проекта (среднее значение индикатора); 
  индекса доходности инвестиций (среднее значение индикатора). 
m
Pporog) 
,  
(3) 
n
2
n

 ,
 i i
1

ELR 
,  (4) 
1
n
2
n

 ,


 ,
 i i  i i
1

1

где m – число экспериментов со значением критериального показателя (2) ниже порогового уровня, зада-
ваемого лицом, оценивающим риск; – общее число имитационных экспериментов; porog – пороговый 

уровень критериального показателя (2); n1 – количество экспериментов, для которых xi принимает неот-

рицательный  результат;  x +
 – неотрицательный  результат  (величина  NPV)  при  i-ом  эксперименте;  n2  – 
количество экспериментов, для которых x
-
i  принимает отрицательный  результат;  xi  – отрицательный  ре-
зультат (величина NPV) при i-ом эксперименте; pi – вероятность получения  результата xi
На основании полученных числовых значений индикаторов проекта делается вывод об эффектив-
ности проекта – решение об инвестировании проекта.  
Для учета значений индикаторов (3) и (4) в эффективности проекта была разработана шкала оцен-
ки риска инновационного проекта (табл. 1–3) на основании [5]. 
 
Значение вероятности реализации неэффективного проекта 
Балл 
0–9% / уверенность в отсутствии риска 1 
10–20% / скорее мнение об отсутствии риска, чем о его наличии 3 
21–30% / позиция относительно риска неопределена 5 
31–50% / скорее уверенность в наличии риска, чем в его отсутствии 7 
51–100% / уверенность в высоком риске 9 
 
Таблица 1. Определение баллов на основании значения вероятности реализации неэффективного проекта 
 
Значение индекса ожидаемых потерь 
Балл 
0–0,08 / уверенность в отсутствии риска 1 
0,09–0,19 / скорее мнение об отсутствии риска, чем о его наличии 3 
0,20–0,29 / позиция относительно риска неопределенна 5 
0,30–0,45 / скорее уверенность в наличии риска, чем в его отсутствии 7 
0,46–1 / уверенность в высоком риске 9 
 
Таблица 2. Определение баллов на основании значения индекса ожидаемых потерь 
 
Уровень риска 
Сумма баллов 
Нерискованный проект 2 
Минимальный риск 4–6 
Средний риск 7–10 
Высокий риск 11–14 
Полный риск 15–18 
 
Таблица 3. Оценка общего риска инновационного проекта 
 
Определение рисков инновационного проекта 
 

После  оценки  эффективности  проекта  в  целом  следующим  шагом  является  идентификация  воз-

можных  рисков  проекта  на  основе  проведенного  имитационного  моделирования  по  каждой  риск-
переменной [4]. Для каждого риска проекта рассчитывается сила риска и определяется план возможных 
действий,  способствующих  повышению  благоприятных  возможностей  и  снижению  угроз  для  достиже-
ния целей проекта. 
Сила риска определяется тремя показателями: 
1.  вероятность возникновения риска (5); 
2.  собственно силой риска, т.е. наиболее значимым экономическим убытком (6); 
3.  вероятностью восстановления развития проекта после наступления данного риска (7). 
Вероятность возникновения риска определяется по следующей формуле [5]: 
164 
Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета  
информационных технологий, механики и оптики, 2011, № 2 (72) 


А.Г. Кравец, А.С. Дроботов 
N
_
1
risk 
,  
(5) 
N2
где N1 – количество удовлетворяющих риску сценариев (число экспериментов);  N2 – общее число сцена-
риев моделирования. 
Сила риска, или экономический ущерб от возникновения риска, определяется по следующей фор-
муле [4]: 
risk  min(NPV ,
1...
i

1
, (6) 
где N1 – количество удовлетворяющих риску сценариев (число экспериментов); min(NPVi) – наименьшее 
значение показателя эффективности (NPV) проекта из удовлетворяющих риску сценариев. 
Вероятность восстановления развития проекта после наступления данного риска определяется по 
следующей формуле [4]: 
R
_
1
risk 
,  
(7) 
R2
где R1 – количество исходов, удовлетворяющих риску сценария, для которых NPVi>NPVPOROGR2 – коли-

чество исходов, удовлетворяющих риску сценария, для которых NPViNPVPOROG – пороговый 

уровень для показателя эффективности. 
Далее для каждого риска происходит определение возможного сценария выхода из риска – разра-
ботка  количественных  показателей  для  риск-переменной,  показывающих,  на  сколько  нужно  увеличить 
(уменьшить) переменную в следующие года развития и основанные на подсчете среднего значения: 
1
N
rp value

i
1
RP


,  
1
N
где N1 – количество удовлетворяющих риску сценариев (число экспериментов); pr_valuei – i-е значение 
риск-переменной. 
 
Заключение 
 
В  результате  проведения  имитационного  моделирования  определяется  эффективность  проекта 
(принятие решения о целесообразности вложения инвестиций в проект), а также определяется, какие рис-
ки могут повлиять на проект (например, падение объемов продаж товара на втором году реализации, по-
вышение цен на необходимые товары для производства продукции на четвертом году реализации проек-
та), и план реагирования на риски. 
В рамках работы была разработана автоматизированная система «Поддержка инновационных про-
ектов «Эксперт» на языке C# (среда Microsoft Visual Studio 2005, СУБД – SQL Server 2005), которая со-
стоит из модуля работы с бизнес-планами проектов, модуля проведения имитационного моделирования 
и оценки общего риска проекта, модуля идентификации рисков проекта и модуля формирования отчетов. 
Система может использоваться в процессе разработки бизнес-плана проекта для анализа рисков и 
выработки стратегии их снижения, а также для принятия решения по инвестированию проектов. 
 
Литература 
 
1.  Постановление Правительства РФ от 22 ноября 1997 г. № 1470 «Об утверждении Порядка предостав-
ления государственных гарантий на конкурсной основе за счет средств Бюджета развития Российской 

Федерации  и  Положения  об  оценке  эффективности  инвестиционных  проектов  при  размещении  на 

конкурсной основе централизованных инвестиционных ресурсов Бюджета развития Российской Фе-
дерации» – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://base.garant.ru/176300/, своб. 
2.  Макет бизнес-плана, представляемого претендентом в составе заявки [Электронный ресурс]. – Режим 
доступа: http://www.siora.ru/businessplan/maket/, своб. 
3.  Лукасевич И.Я. Анализ финансовых операций. Методы, модели, техника вычислений: Учеб. пособие  
/ И.Я. Лукасевич. – М.: Финансы, ЮНИТИ, 1998. – 400 с. 
4.  Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений: Учебник. – 2-е изд. – М.: Логос, 2002. – 392 с. 
5.  A Guide to the Project Management Body of Knowledge / Project Management Institute. – 3-d ed. – Project 
Management Institute, 2004. – 388 p. 
 
Кравец Алла Григорьевна 
–  Волгоградский  государственный  технический  университет,  доктор  техниче-
ских наук, доцент, al1212@rkm.ru 
Дроботов Александр Сергеевич 
–  Волгоградский  государственный  технический  университет,  аспирант, 
drobotov@rambler.ru 
Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета  
165
информационных технологий, механики и оптики, 2011, № 2 (72)