Системный подход к управлению инвестиционными программами нефтегазовой промышленности

УДК 330.322.4

системный подход к управлению

инвестиционными программами нефтегазовой промышленности

М.В. СТЕПАНОВА,

аспирантка кафедры математических методов анализа экономики E-mail: stepanova.marina9@gmail.com Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

В последнее время большую актуальность приобрела проблема создания эффективной системы ранжирования проектов инвестиционных программ. Однако существующий инструментарий не позволяет комплексно оценить и максимизировать эффективность инвестиционных программ нефтегазовой промышленности.

Основными целями статьи являются формирование иерархичной структуры, состоящей из подгрупп элементов, и определение инструментария для их ранжирования оптимальным образом.

Основное внимание уделяется применению аппарата качественных оценок, в отличие от стандартных количественных оценок, которые сложно реализовать для широкомасштабных проектов. Для обеспечения глубокого понимания причин выбора такого подхода автор интегрирует различные теоретические взгляды, основанные на предшествующих исследованиях и структуре инвестиционных программ нефтегазовой промышленности.

Предложен инструментарий моделирования процесса ранжирования проектов инвестиционных программ нефтегазовой промышленности, основанный на представлении их как системы взаимосвязанных элементов, учитывающей экзогенные и эндогенные факторы.

Иерархическая структура модели и аппарат количественных оценок могут стать удобным инструментом инвесторов для эффективного анализа влияния экзогенных и эндогенных факторов: цены нефти и газа; государственной политики; международного режима функционирования энергетического сектора. Преимуществом проведенного анализа является то, что использование предложенного подхода позволяет решить проблему управления инвестиционными программами путем разбиения

сложной комплексной задачи на несколько простых. Такая декомпозиция делает процесс управления более гибким.

Ключевые слова: нефтегазовая промышленность, иерархичные структуры, инвестиционная программа, системная модель, экзогенные и эндогенные факторы

Инвестиционная деятельность является неотъемлемой частью экономического развития промышленности, как на микро-, так и на макроуровнях. В связи с этим возникает необходимость формирования эффективных моделей управления инвестиционным процессом в ключевых отраслях экономики, одной из которых является нефтегазовая промышленность.

Под влиянием научно-технического прогресса, неустойчивой рыночной конъюнктуры и монотонного возрастания степени износа производственных мощностей достижение стратегических целевых показателей (СЦП) функционирования в нефтегазовой отрасли с каждым годом становится все более наукоемкой и капиталоемкой задачей. В рамках решения этой задачи компании отрасли ежегодно расширяют и диверсифицируют наборы проектов инвестиционных программ. Подобные проекты характеризуются разной степенью сложности и продолжительности жизненного цикла. Поэтапная реализация большинства из них по ряду причин происходит с большим временным лагом или откладывается на неопределенный срок. Это вызывает необходимость актуализации проектной документации и проведения

дополнительных итераций по упорядочению проектов внутри программы для достижения приемлемого уровня ее СЦП. В таких случаях особую актуальность приобретает задача ранжирования проектов инвестиционных программ.

Одним из основных осложняющих обстоятельств в решении поставленной задачи является проблема размерности. Так, одна программа может включать несколько образующих крупномасштабных проектов и сотни мелких, характеризующихся разной степенью связи (взаимодополняющие, взаимоисключающие, независимые проекты). В комплексе они образует систему взаимосвязанных элементов.

Целью исследования является формирование некой иерархичной структуры инвестиционной программы, состоящей из подгрупп элементов, и определение инструментария их ранжирования оптимальным в некоторой степени образом.

Несмотря на всю важность задачи, в настоящее время алгоритм ранжирования инвестиционных проектов, позволяющий комплексно оценить и максимизировать эффективность программ, не сформирован. Сама проблема выбора оптимального набора проектов и методологии управления ими широко обсуждается как в России, так и за рубежом.

Значительный вклад в разработку теоретической и методологической основы анализа и оптимизации инвестиционной деятельности внесли отечественные и зарубежные ученые П.Л. Виленский, В.Н. Лившиц, С.А. Смоляк, В.В. Коссова, А.Л. Лурье, В.Л. Канторович, М.В. Грачева, И.М. Волков, В.И. Данилин, Г.М. Татевосян, Д. Дин, Л.С. Блях-ман, А.А. Бонюшко, С.В. Валдайцев, Ю.В. Яковец, Б. Твисс, Р. Фостер, В. Хартман, К. Холт, И. Шум-петер, Р. Эйре, П. Массе, и др.

Основополагающим документом в проведении анализа и ранжирования инвестиционных проектов являются «Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов»1. В отношении объектов нефтегазовой промышленности компаниями дополнительно применяются регулирующие документы корпоративного уровня. Например, ОАО «Газпром» руководствуется «Методикой оценки экономической эффективности инвестиционных проектов в форме капитальных вложений», утвержденной временно исполняющим обязанности председателя правления ОАО «Газпром» С.Ф. Хомяковым 09.09.2009. Кроме того, существуют различные кор-

1 URL: http://www.niec.ru/Met/02redMR.pdf.

поративные документы, регламентирующие процесс принятия инвестиционных решений для конкретных задач (Р Газпром 2-2.3-662-2012 «Газораспределительные системы. Оценка и управление рисками реализации инвестиционных проектов строительства и реконструкции газораспределительных систем»; РГ 058-2009 «Оценка эффективности реализации проектов реконструкции»; Р Газпром 2-2.3-663-2012 «Газораспределительные системы. Оценка экономической эффективности технических решений при разработке схем газоснабжения и реконструкции» и др.).

При систематизации существующих научных разработок на тему комплексной оценки экономической эффективности инвестиционной деятельности наиболее проработанным и непротиворечивым в плане теоретического и математического обоснования считается метод анализа денежных потоков с последующим сравнением показателей эффективности проектов NPV, IRR, PI, PP и т.д. [1-3] Из перечисленных показателей для ранжирования возможно применить только NPV, тогда как прочие позволяют лишь определить, эффективен тот или иной проект или нет. Этот показатель играет существенную роль и дает возможность оценить размер возникающего экономического ущерба. В существующих методических документах использование показателя чистого дисконтированного дохода при ранжировании проектов принимается как наиболее реализуемый подход в условиях частичного или полного отсутствия информации и сложности учета множества количественных и качественных социально-политических, технологических и экономических факторов.

Однако ранжирование только на основании NPV не во всех аспектах учитывает множество структурных особенностей проекта, что чревато появлением ошибок первого и второго рода (ошибки первого рода - отклонение эффективных проектов, ошибки второго рода - принятие неэффективных проектов). Это легко показать на примере Единой системы газоснабжения (ЕСГ), где планомерное наращивание действующих мощностей, основанное на законтрактованных взаимоотношениях газотранспортных компаний, порождает множество проектов международного значения. Следовательно, необходимо взаимоувязать экзогенные и эндогенные факторы, формирующие среду функционирования многопроцессной бизнес-системы, которая включает основные стадии производственного цикла (добыча, переработка, хранение, транспортировка,

реализация). Кроме того, отдельно следует ранжировать инвестиционные проекты внутри программ, касающихся каждого бизнес-процесса. Для этого определяются ключевые факторы каждого сегмента производственной деятельности. Например, для процесса по транспортировке углеводородного сырья выделяются следующие структурные факторы, которые могут быть положены в основу анализа:

- сложность природно-климатических условий;

- отсутствие или неразвитость инфраструктуры;

- протяженность транспортного плеча между центрами добычи и реализации продукции;

- качественные характеристики транспортируемой продукции;

- капиталоемкость проектов;

- уровень неопределенности, вызванный изменениями внешней конъюнктуры, выражающимися в падении спроса на российский газ, либерализации экспорта сжиженного природного газа, изменении механизмов ценообразования в пользу спотового рынка и др.

Из сказанного можно сделать вывод о неполноте анализа, проводимого на основе только лишь показателей эффективности. Необходимо разработать системную модель, позволяющую упорядочивать проекты инвестиционной программы. Такая модель должна учитывать агрегированные критерии оценки и обеспечить приемлемый уровень точности и надежности полученных результатов.

Сформулируем основные предпосылки подобных моделей. Для этого рассмотрим некую структуру, представляющую собой системную модель инвестиционной программы. Представим ее в виде совокупности взаимосвязанных элементов (проектов), решения для которой в каждый момент времени ^ (^ = 1,.., Т) определяются с использованием количественных и качественных методов экономико-математического моделирования. Основой эффективной работы подобных моделей является безотказное функционирование каждой составляющей моделируемой системы. Для обеспечения такого функционирования необходимо учитывать ряд свойств (системообразующих факторов), присущих системам, иначе невозможно говорить об адекватности построенной экономической модели.

Совокупность важнейших свойств систем включает [4, 5]:

- согласованность работ, которая максимизирует суммарный эффект системы. Для рассматриваемой отрасли этот фактор является системо-

образующим в условиях наличия различных бизнес-процессов от добычи до переработки и реализации. Это легко продемонстрировать на примере бизнес-процесса по транспортировке углеводородного сырья, где комплексное проведение ремонтно-восстановительных и строительно-монтажных работ должно обеспечивать оптимальное функционирование всей системы в целом. Это обусловлено тем, что ситуации, в которых участки имеют критические различия по степени готовности, повышают риск возникновения аварийных ситуаций и снижают общую производительность системы в целом;

- динамичность экономических процессов, заключающаяся в изменении параметров и структуры экономических систем под влиянием среды с течением времени;

- случайность и неопределенность в развитии экономических явлений и процессов;

- чувствительность к возникновению новых факторов;

- невозможность изолировать протекающие в экономических системах явления и процессы от окружающей среды, чтобы наблюдать и исследовать их в чистом виде.

Принимая во внимание перечисленные особенности систем, необходимо определиться в выборе экономико-математического инструментария.

Выбор вариантов осуществления подобных крупномасштабных программ - это прежде всего количественная оценка влияния факторов, определяющих порядок и масштабы реализации инвестиционных проектов, совокупность которых представляет собой программу. Следовательно, для того чтобы процесс управления можно было представить как экономико-математическую задачу, все факторы должны быть сведены к какому-то количественному показателю - функции затрат и эффектов, с которой связано осуществление того или иного сценария реализации инвестиционной программы. Полученные при этом функциональные зависимости не всегда являются в полной мере изученными для оценки и интерпретации. Определяющие связи коэффициенты пропорциональности весьма сложно оценить без проведения специальных исследований даже при наличии информации, которая на предынвестици-онной стадии обычно недоступна в полном объеме. Особенно остро эта проблема ощутима в ситуации, когда проекты инвестиционной программы по-разному распределены во времени.

Кроме того, должно быть принято во внимание, что в процессе реализации широкомасштабных программ в форме готовых продуктов, топлива, электроэнергии, сырья, орудий труда, производственных материалов и способов транспортировки оказывается задействовано множество отраслей промышленности.

Все это эскалирует сложности в принятии решений при переходе от изолированного управления конкретными проектами к комплексной оценке программы. Кроме того, если даже удается сформировать соответствующие функциональные зависимости, то предел, учитывающий, до какой степени «большие проекты» могут поддаваться оценкам с использованием существующих методов, весьма сложно установить однозначно. В этом случае необходимо учитывать, что существующие формулы моделирования действительны лишь до тех пор, пока речь идет о «достаточно малых» величинах затрат труда и используемых материальных средств. Следовательно, количественный подход в настоящее время эффективно применим только для таких проектов, которые не вызовут резких изменений самих норм эффективности и ценовых показателей в экономике.

Задачи по индивидуальному управлению конкретными проектами инвестиционной программы, решение которых успешно производится с использованием количественных методов экономико-математического моделирования, при комплексном рассмотрении и увеличении масштабов программы переходят в класс задач, решения по которым требуют привлечения некого качественного инструментария оценки. Решение таких задач сводится к многокритериальной оптимизации, учитывающей проверку полученных результатов на удовлетворение условиям Парето-оптимальности. На этом этапе возникает необходимость среди нескольких альтернатив, удовлетворяющих поставленным условиям, выбрать ту, которая будет наиболее приемлема для лиц, принимающих решение (ЛПР). Необходимо учитывать и то, что качественные и неопределенные параметры оценки имеют тенденцию к доминированию при расширении множества факторов, включенных в анализ. Осложняет ситуацию еще и то, что в результате предварительного исследования удается сформировать только перечень основных факторов, но количественно оценить степень их влияния на моделируемую систему не всегда представляется возможным. Недостаток же необходимой

информации для этого принципиально неустраним на момент принятия решения.

В рассмотренной ситуации целесообразно итеративное привлечение квалифицированных экспертов, а в качестве метода возможно использование экспертных балльных оценок. Такие оценки могут быть определены путем сравнения характеристик проектов инвестиционной программы или полученных из других оптимальных моделей. В такой ситуации задача сводится к тому, чтобы определить, какое место занимают эксперты в процессе принятия решения, и как это совмещается с вычислительными расчетами. Схема перехода к такому решению представлена на рис. 1.

Автором сформирована блок-схема комплексного представления рассматриваемой системы для момента времени t (рис. 2).

Блок-схему можно представить в виде Р = {О, Г1,, Dt, Е, Rt, С }, где 1Р( - заданное множество проектов, представляющее собой инвестиционную программу; О. = ^} - цели инвестиционной программы. Множество целей О( включает направления реализации инвестиционной программы (увеличение объемов экспортных поставок, выпуск новой продукции, повышение уровня газификации в стране, реконструкцию существующих производственных мощностей для поддержания надлежащего технического состояния систем и оборудования и обеспечения необходимого объема поставок углеводородов и т.д.); Р1 = {р1} - участники инвестиционной программы. Множество Р1( включает внутренних и внешних потребителей, объекты добычи, транспорта, переработки, хранения, законодательно-регулирующие органы субъектов, на территории которых расположены промышленные объекты и потребители; Dt = {ё} - решения, принимаемые в процессе реализации инвестиционной программы. Множество D представляет собой решения по управлению инвестиционной программой в момент времени t (используемая минерально-сырьевая база, технические решения по строительству и восстановлению мощностей, направление поставок углеводородов и продуктов переработки);

Rt = {г} - ограничения по инвестиционной программе. Множество Rt может включать ограничения по времени реализации, распола-

1. Определение объекта исследования

if

Инвестиционная программа

2. Определение предмета исследования

Процесс управления инвестиционной программой

3. Постановка задачи

л1

Разработка подхода к управлению инвестиционной программой как системой взаимосвязанных элементов

4. Формирование модели управления системой

4.1. Определение системообразующих факторов

Качественные:

- оценка степени связи объектов системы (инвестиционных проектов) с ее целями и задачами;

- соответствие современным технологическим нормам;

- значимость в технологической цепочке процессов инвестиционной программы;

- социальная и политическая значимость

4.2. Определение критерия оценки приоритетности инвестиционных проектов для управления процессом формирования инвестиционной программы

Количественные:

— экономическая и финансовая эффективность;

- оценка рисков

4.3. Учет специфики среды формирования и реализации инвестиционной программы

4.4. Формирование условий и модели многокритериальной задачи управления инвестиционной программой

5. Поиск допустимых решений

6. Проверка и корректировка решений

6.1. Проверка найденных решений на условие Парето-оптимальности

6.2. Отбор решений с итеративным привлечением квалифицированных экспертов

6.2. Корректировка полученных решений на основании оценки экспертов

7. Выбор итогового решения

Рис. 1. Алгоритм принятия решения

сц

| Инвестицио

Инвестиционная программа

тп-

о! и Р! , р! р! ш

Щ Цели I 1 Участники | ^ Решения | ^ Окружение | ^ Ограничения |  Состоян

уу

Состояния системы

УТППМ Г P.Of

Факторы окружения

I

It

Состояния окружения

Воздействие факторов окружения на состояния _окружения_

Рис. 2. Блок-схема компонентов инвестиционной программы

Следовательно, в каждый момент времени t инвестиционная программа в результате влияния среды Е ограничений Rt и принимаемых решений Dt будет переходить из состояния С( в состояние С.+ ! .

Сформируем подход к управлению процессом реализации данной программы в момент времени t .

На начальном этапе для упрощения дальнейшего анализа це-

гаемым ресурсам, рыночным нишам, лимитам финансирования, качественным характеристикам продуктов, контрактным отношениям между поставщиками и потребителями, законодательные ограничения и т.д.; С. = {с} - множество состояний, которые принимает инвестиционная программа при различных экзогенных и эндогенных воздействиях. Состояние моделируемой системы с. может быть описано для каждого момента времени в виде набора параметров (готовность проектной документации, техническое состояние мощностей, уровень финансирования программы);

= {е} - состояния среды, в которой реализуется программа. Множеству состояний Е в которых может находиться рассматриваемая система, необходимо уделить особо пристальное внимание. Под средой реализации инвестиционной программы в рамках исследования можно рассматривать конъюнктуру внутреннего и внешнего рынков, условия размещения мощностей.

Общий случай модели среды может быть представлен в виде функциональной зависимости между факторами окружения и состояниями, которые может принимать окружение под воздействием факторов

Е=I = /{рЕ, CEt},

где РЕ, ={/е } - множество факторов окружения; СЕ ={cet} - множество состояний окружения;

I - воздействие факторов окружения на состояние окружения в момент времени t .

лесообразно структурировать множество инвестиционных проектов программы и оценивать в дальнейшем более мелкие совокупности (группы проектов).

Представим алгоритм, позволяющий разбить множество проектов инвестиционной программы на группы. Как было отмечено, выбранная программа задана экзогенно. Пусть она содержит L проектов, тогда представим совокупность всех формирующих ее инвестиционных проектов в виде М = {т1,..., т,..., т1}, где I = 1,., L.

Все проекты L требуется структурировать и упорядочить по мере необходимости реализации каждого из них для достижения целей конкретной программы.

Пусть существует некое непустое множество сценариев Р, которые возможно сформировать из представленных проектов в зависимости от приоритетных направлений развития управляющей организации. Представим совокупность таких сценариев в виде

Р = {Р Р Р Р } 1 = 1 N

I 1' 2' " ' ' я' " ' ' N> ,

где N - количество возможных сценариев.

Каждый сценарий подразумевает включение в него всей совокупности проектов, упорядоченных по мере их значимости в рамках поставленных целей и задач.

Для формирования сценариев на начальных этапах необходимо выделить из всей совокупности системообразующие проекты Мк (к - номер системообразующего проекта), которые соответствуют ключевым задачам инвестиционной программы.

Группа таких проектов является базовым и самым верхним уровнем иерархии, а каждый сценарий п может быть представлен следующим образом: Р = М,М2п,...,Мкп,...,МК}, к = 1,..., К,

п V п ' п ' ' п ' ' п^' 55 '

где К - количество системообразующих проектов.

Структура множества Рп должна быть частично упорядочена по иерархии. Таким образом, каждый сценарий будет задаваться последовательностью системообразующих проектов, определенной для него единственным образом.

Каждый из системообразующих проектов создает новую подгруппу, а все прочие проекты распределяются по таким подгруппам в зависимости от целевого предназначения. Кроме того, необходимо проводить анализ и группировку предложенных к ранжированию инвестиционных проектов на предмет обнаружения взаимоисключающих и взаимодополняющих. В случае обнаружения взаимоисключающих проектов из них необходимо выбрать тот, который имеет лучшие количественные и качественные показатели эффективности и его вернуть в общую совокупность для дальнейшего анализа.

Совокупность М проектов инвестиционной программы М = {т1,..., т1,..., ть},

где m¡ - инвестиционный проект;

Ь - количество инвестиционных проектов в программе

Формирование совокупности сценариев развития

Р = {Р, Р2,..., Рп,..., Ры },

где Рп - сценарий развития производственных мощностей; N - количество возможный сценариев

Формирование системообразующих проектов

Рп = {м\, М2,...,Мкп,...,МКП},

где М* - системообразующий проект

Формирование групп взаимодействующих проектов внутри системообразующего проекта

мкп = { 4 А*,..., А3},

где А * - группа взаимодополняющих проектов; 3 - количество групп

Рис. 3. Схема процесса структуризации проектов инвестиционной программы

Взаимодополняющие проекты целесообразно объединять в группы (подгруппы) А^ (] = 1,..., J, где J - количество выделенных групп взаимодополняющих проектов) и производить отдельное ранжирование внутри каждой такой подгруппы. Таким образом, каждую группу, формируемую системообразующим проектом к сценария п, можно представить следующим образом:

МК = А,... Ак,..., Ак}, где ] = 1,...J - количество групп взаимодополняющих проектов.

Общая структура программы, полученная в результате разбиения проектов на группы, представлена на рис. 3.

В результате такого разбиения на каждом из рассматриваемых уровней получаем группы проектов, формирующих инвестиционную программу и являющихся между собой условно независимыми. Независимость предполагается условной, так как для любой системы характерна определенная взаимосвязь элементов и трудно полностью разграничить влияние изменений во внешних и внутренних факторах на отдельные ее структурные образования.

Поставленная задача управления в свою очередь упрощается и разбивается на конкретные шаги.

В качестве примера, демонстрирующего подход к управлению инвестиционной программой, рассмотрим бизнес-процесс транспортировки углеводородного сырья. Типовая схема системы магистральных газопроводов (построена произвольно) представлена на рис. 4. Обозначим ее как региональную систему газоснабжения (РСГ).

На участке КС2-2 - КСх-1 возможно реверсивное движение углеводородов в зависимости от потребностей.

Пусть задана комплексная инвестиционная программа расширения, реконструкции и технического перевооружения объектов транспортировки газа. Эта программа содержит множество инвестиционных проектов, которые необходимо упорядочить оптимальным образом, что позволит организации достичь приемлемого уровня СЦП.

Рассмотрим инвестиционную программу как некую систему и продемонстрируем процесс ее анализа и последующего управления.

Примем исходные данные:

О. = - цель инвестиционной программы заключается в расширении и реконструкции существующих мощностей РСГ;

^^^^^^ Существующие газопроводы ~ "" Планируемые к строительству газопроводы

-^ Возможное направление движения углеводородов по газотранспортной системе

Примечание. ГКМ - газоконденсатное месторождение; ПР - пункт реализации углеводородов (с мощностями по переработке); КС - компрессорная станция; ДКС - дожимная компрессорная станция

Источник: разработано автором.

Рис. 4. Схема системы магистральных газопроводов

Р1 = {р1 } - к участникам программы относятся добывающие предприятия, газотранспортное предприятие, потребители, государство;

D = - решения соответствуют возможным сценариям реализации инвестиционной программы;

Е = {е} - к состояниям среды относится конъюнктура внутреннего и внешнего рынков;

Rt = {г } - в качестве ограничений можно выделить время реализации инвестиционной программы, договорные отношения по объемам поставок, лимиты финансирования на проведение строительных и восстановительных работ, ограничения по располагаемым ресурсам минерально-сырьевой базы;

С. = {с} - состояние системы (РСГ) характеризуется условиями размещения мощностей, структурой газотранспортной системы (наличием участков в однониточном и многониточном исполнении, количеством компрессорных станций, возможностями реверсивного перенаправления газа, возрастной структурой оборудования, степенью готовности проектной документации).

На первом шаге обозначим некоторые возможные сценарии развития. На схеме РГС (см. рис. 4) газ распределяется по направлениям от пунктов добычи ГКМ-1 и ГКМ-2 до пунктов реализации.

Допустим, что инвестиционная программа может быть реализована по двум сценариям.

Сценарий 1. Расширение РСГ (строительство участка КС1-1 - ПР-3). Транспортировка газа ГКМ-1 и частично ГКМ-2 в пункт реализации ПР-1. Газ ГКМ-2 в ПР-2, ПР-3.

Сценарий 2. Расширение РСГ (строительство участка КС1-1 - ПР-3). Транспортировка газа ГКМ-2 и частично ГКМ -1 в ПР-2. Газ от ГКМ-1 поступает в ПР-1 и ПР-3.

На втором шаге необходимо определить системообразующие проекты. Для выбранной РСГ примерами таких проектов могут быть (см. рис. 4):

- расширение РСГ для обеспечения подачи газа в ПР-3;

- реконструкция магистрального газопровода ДКС-2 - КС1-3;

- реконструкция систем противокоррозионной

защиты газопровода ДКС-1 - КСХ-3;

- расширение РСГ. Строительство участка КС1-1 -

ПР-3.

На третьем шаге необходимо учесть специфику структуры выбранного бизнес-процесса и рассматривать систему, разбив ее на участки. Разбиение производим, исходя из схемы потоков при наличии различных вариантов реализации углеводородного сырья и особенностей системы: степень загрузки участков, наличие параллельных ниток, участков с возможностью реверсивного движения, сбросов больших объемов газа и др.

Представим РСГ в виде участков F= {/р /2, /3, /4,/5}. По уровням иерархии (см. рис. 3) элементы этой группы соответствуют элементам АЩ. Все прочие проекты распределяются по принадлежности к тому или иному участку в зависимости от видов работ. Затем, в рамках каждого участка /, проекты объединяются в группы взаимодополняющих по составу работ

^ = {fi , fi ,..., fi ,..., fi }, где R - количество групп взаимодополняющих

проектов.

На четвертом шаге производится ранжирование на уровне каждой подгруппы ^г взаимодополняющих проектов. Здесь целесообразно классифицировать проекты по целевому назначению. В качестве примера такой классификации может быть отнесение к объектам производственной (ППИ), функциональной (ПФИ) и социальной инфраструктур (ПСИ) (по убыванию значимости). Далее проекты ранжируются в рамках каждого класса.

Объекты производственной инфраструктуры необходимо упорядочить путем оценки количественных показателей эффективности проектов. Кроме того, в случае неоднозначных решений необходимо использовать экспертный подход с присвоением баллов в зависимости от вида строительства. В порядке убывания значимости: новое строительство, незавершенное строительство, реконструкция продолжаемая или начинаемая.

Такой порядок определен в соответствии с тем, что новое строительство связано со стратегическими направлениями развития организации, что влечет вполне очевидные положительные эффекты от реализации.

Временная консервация объектов незавершенного строительства влечет за собой дополнительные финансовые вложения на поддержание стройки

(организацию временных поддерживающих ремонтных работ, систему безопасности охраняемых объектов, энергоснабжение и т.д.) и как следствие временного лага от введения объекта в эксплуатацию, ухудшение результирующих показателей экономической эффективности проекта.

Реконструкция объектов в большинстве случаев имеет поддерживающий характер и, следовательно, минимальные эффекты. При отнесении проектов реконструкции на третье место принимается предположение о том, что аварии на объекте можно устранить в короткие сроки с минимальными потерями за счет работ по капитальному ремонту.

Среди прочих критериев при ранжировании наиболее значимыми являются степень готовности проектной документации и уровень износа производственных мощностей с учетом проведенных капитальных ремонтов.

Проекты группы ^г без производственной составляющей (только проекты функциональной и социальной инфраструктуры) имеют более низкий приоритет, присоединяются к проектам производственной инфраструктуры (возможно присоединение в рамках линейного производственного управления магистральным газопроводом и реализуются после соответствующего ППИ.

Если проекты функциональной и социальной инфраструктур невозможно присоединить к выделенным в группе ППИ, они могут быть реализованы после всех прочих проектов ППИ и дополняющих к ним проектов ПФИ и ПСИ.

При ранжировании проектов функциональной инфраструктуры целесообразно использовать критерии: вид работ, степень готовности проектной документации, цель планируемых работ. В качестве целей можно выделить безопасность осуществления производственной деятельности, электроснабжение, мониторинг, автоматизацию систем управления, связь и систему пожарной безопасности, экологическую значимость проекта, социальную значимость проекта. Для ранжирования в этом случае целесообразно использовать качественный подход путем сравнения проектов по сумме набранных баллов. Баллы на этом этапе присваиваются с участием квалифицированных экспертов в зависимости от конструктивно-технологических особенностей, условий строительства и эксплуатации, текущего технического состояния рассматриваемого участка газопровода на основе существующих показателей, выведенных опытным путем на промышленных объектах. Данные пока-

затели характеризуют степень производительности и эффективности эксплуатации производственных объектов с внедрением той или иной системы автоматизации производственного процесса.

При одинаковом количестве баллов приоритетом обладает проект, который требует на осуществление меньших затрат по времени. В случае равных временных затрат раньше реализуется проект, расположенный ближе к началу потока газа (проект, находящийся на участке с более высоким уровнем загрузки мощностей).

В процессе принятия решения по проектам социальной инфраструктуры (ПСИ) необходимо учитывать не только показатели экономической эффективности, но и социальную значимость того или иного объекта. Это особенно актуально для нефтегазовой промышленности, так как производство зачастую располагается в удаленных, труднодоступных регионах с суровым климатом, где сотрудники проживают на условиях временного или постоянного поселения и не имеют возможности доступа к существующим инфраструктурным объектам близлежащих населенных пунктов. При принятии решения в подобных случаях можно руководствоваться следующими критериями:

- существующая инфраструктура (наличие, отсутствие);

- удаленность от близлежащих населенных пунктов;

- вид размещения сотрудников (временное поселение (вахты), постоянное поселение);

- численность персонала.

От подобных проектов сложно ожидать высоких показателей эффективности, что особенно характерно для территории Крайнего Севера, где любое строительство отличается высоким уровнем капиталоемкости, однако реализация проектов ПСИ является необходимой составляющей обеспечения надлежащих условий организации труда и, как следствие, лояльности сотрудников к повышению производительности.

Все эти особенности необходимо учитывать при оценке эффективности строительства объекта в сравнении с возможными альтернативами.

На пятом шаге необходимо произвести ранжирование групп г взаимодополняющих проектов по накопленным количественным показателям эффективности и рангу основных проектов ППИ. На этом этапе происходит упорядочение проектов внутри каждого из выделенных участков.

На шестом шаге следует ранжировать участки группы F в рамках системообразующих проектов. Ранжирование в этом случае можно произвести по накопленным количественным и качественным эффектам с учетом уровня перспективной загрузки, технического состояния системы, направления потоков газа.

На седьмом шаге необходимо упорядочить системообразующие инвестиционные проекты. Сделать это можно, основываясь на результате ранжирования выделенных участков РСГ.

Существующая методологическая база оценки и ранжирования инвестиционных проектов основывается, как отмечалось, на сопоставлении классических показателей эффективности проектов NPV, IRR, PI, PP. Свойство аддитивности дает NPV преимущество при ранжировании проектов внутри групп. Проведенное исследование показало, что в процессе рассмотрения инвестиционной программы как системы взаимосвязанных элементов возникает множество факторов, которые необходимо учитывать в процессе управления программами, чтобы избежать ошибок. Предложенный автором подход позволяет упростить задачу управления системами большой размерности путем разбиения на комплекс мелких и более простых задач. Так, основным преимуществом предложенного подхода является возможность учета особенностей структуры системы и влияющих на ее функционирование факторов. Переход к комплексному оптимальному варианту реализации программы основывается на оптимизации решений на каждом уровне представленной иерархии, что упрощает выявление узких мест. Более того, в отсутствие возможности оценить проект на количественном уровне, предложение итеративного привлечения экспертов является единственным доступным выходом. Существующая же методология ранжирования проектов, основанная на максимизации совокупного NPV программы, не позволяет учесть особенностей системы, модели обладают огромной размерностью, а ЛПР не имеет возможности гибкого управления в случае изменений внешних или внутренних условия.

Оптимизация работ на конкретных участках позволяет выявить специфические особенности системы, которые необходимо учитывать при выборе приоритетов финансирования. Кроме того, такой подход делает управление системой очень гибким, что является немаловажным фактом в условиях возможного изменения целей или условий реализации программы.

Предложенный подход позволяет запаралле-лить реализацию системообразующих проектов, если, например, работы каждого из них на каком-то определенном участке имеют одну целевую направленность. Для приведенного схематичного примера можно одновременно реализовывать работы на участке f следующих проектов: реконструкция магистрального газопровода ДКС-2 - КСХ-3; реконструкция систем противокоррозионной защиты газопровода ДКС-1 - КСХ-3.

Такая локальная оптимизация работ возможна благодаря тому, что в случае многониточного исполнения системы газопроводов, межсистемные перемычки могут выполнять функцию лупингов, что позволяет регулировать загрузку мощностей в случае перебоев поставок на период проведения восстановительных работ. Кроме того, единовременное выполнение работ сразу на нескольких нитках газопроводов позволяет резко сократить затраты на доставку необходимых материально-технических ресурсов и персонала к месту проведения работ.

В случае если инвестиционная программа содержит в себе множество проектов, принятие решений по которым невозможно только на основании стандартной оценки эффективности проектов, необходимо итеративное привлечение квалифицированных экспертов, что позволяет на качественном уровне ранжировать проекты. Кроме того, балльный подход к оценке позволяет учесть больше факторов, чем практически возможно при использовании количественных методов оценки.

Ранжирование проектов в рамках каждой из представленных групп позволяет упростить процесс решения комплексных задач оптимизации инвестиционной деятельности не только качественными, но и количественными методами экономико-математического моделирования, путем разбиения на ряд более простых. Из методов экономико-математического моделирования для решения подобных задач могут быть использованы [6, 7]:

- оптимизация инвестиций на основе оценок

инновационного потенциала;

- сценарный подход;

- теория нечеткой логики (Fuzzy Logic);

- динамическое программирование;

- линейное программирование;

- экспертная оценка.

Таким образом, предложенный аппарат позволяет управлять всей программой комплексно, оптимизирует решения в рамках каждой условно независимой группы в момент времени t, позволяет учесть множество факторов и условий реализации того или иного проекта, придает гибкость в принятии решения, позволяет частично устранить проблему «проклятья размерности» крупномасштабных задач. Следовательно, его применение позволит упорядочить все проекты по степени их значимости и вклада в общую эффективность инвестиционной программы.

Список литературы

1. АндрейчиковА.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М.: Финансы и статистика, 2001. 368 с.

2. Виленский П.Л. Лившиц В.Н. Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов. Теория и практика. М.: Дело, 2002. 888 с.

3. ВолковИ.М. ГрачеваМ.В. Проектный анализ. Продвинутый курс. М.: Инфра, 2004. 495 с.

4. Ногин В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. М.: Физматлит, 2002. 144 с.

5. Ногин В.Д. Упрощенный вариант метода анализа иерархий на основе нелинейной свертки критериев // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2004. т. 44. № 7. С.1261-1267.

6. Саати Т.Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях. Аналитические сети. М.: ЛКИ, 2008. 360 с.

7. Скиба А.Н. Методологические ограничения оценки эффективности экономических систем // Экономический анализ: теория и практика. 2011. № 37.С 45-53.

8. Шелобаев С.И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе. М.: Юни-ти-Дана, 2001. 367 с.

9. Bloom N. Bond S. Reenen J.V. Uncertainty and investment dynamics // National Bureau of Economic Research. 2006.

10. Gilchrist S. Williams J. C. Investment, capacity, and uncertainty: A putty-clay approach // National Bureau of Economic Research. 2004.

Economic analysis: theory and practice Innovation and investment

ISSN 2311-8725

A SYSTEM APPROACH TO MANAGING INVESTMENT PROGRAMS IN OIL AND GAS INDUSTRY

Marina V. STEPANOVA

Abstract

Importance Recently, the problem of creating an effective system for ranking investment programs has become more relevant. However, the existing tools do not permit to make a comprehensive assessment and to maximize the efficiency of investment programs in the oil and gas industry. Objectives The article aims to form a hierarchical structure consisting of sub-groups of elements, and to identify tools for their efficient ranking.

Methods I focus on applying a set of tools for qualitative assessment and depart from standard quantitative assessment, which is difficult to implement for large-scale projects. To ensure a thorough understanding of the reasons for choosing this kind of approach I integrate various theoretical perspectives based on previous studies and the structure of investment programs in the oil and gas industry.

Results I have proposed tools to simulate an investment program ranking process in the oil and gas industry. I have presented the projects as a system of interrelated elements, which takes into account the exogenous and endogenous factors.

Conclusions and Relevance The hierarchical structure of the model and the set of quantitative evaluation can be a convenient tool for investors to effectively analyze the impact of exogenous and endogenous factors, such as oil and gas price, State policy, international mode of energy sector operation. The advantage of this analysis is that using the proposed approach enables to solve the problem of managing investment programs by breaking a complex integrated task into a few simple ones. This decomposition makes the management process more flexible.

Keywords: oil, gas, industry, hierarchy, structure, investment program, system model, exogenous, endogenous, factors

References

1 . Andreichikov A.V., Andreichikova O.N. Analiz, sintez, planirovanie reshenii v ekonomike [An analysis, synthesis, planning of economic decisions]. Moscow, Finansy i statistika Publ., 2001, 368 p.

2. Vilenskii P.L., Livshits V.N., Smolyak S.A. Otsenka effektivnosti investitsionnykh proektov. Teoriya i praktika

[The evaluation of investment project performance. Theory and practice]. Moscow, Delo Publ., 2002, 888 p.

3. Volkov I.M., Gracheva M.V. Proektnyi analiz. Prodvinutyi kurs [Project analysis. An advanced course]. Moscow, Infra Publ., 2004, 495 p.

4. Nogin V.D. Prinyatie reshenii v mnogokriterial 'noi srede: kolichestvennyi podkhod [Decision-making in multi-criteria environment: a quantitative approach]. Moscow, Fizmatlit Publ., 2002, 144 p.

5. Nogin V.D. Uproshchennyi variant metoda analiza ierarkhii na osnove nelineinoi svertki kriteriev [A simplified version of the method of analysis of hierarchies based on non-linear convolution of criteria]. Zhurnal vychislitel 'noi matematiki i matematicheskoi fiziki - Computational mathematics and mathematical physics, 2004, vol. 44, no. 7, pp. 1261-1267.

6. Saaty T.L. Prinyatie resheniipri zavisimostyakh i obratnykh svyazyakh. Analiticheskie seti [Relative Measurement and Its Generalization in Decision Making: Why Pairwise Comparisons Are Central in Mathematics for the Measurement of Intangible Factors]. Moscow, LKI Publ., 2008, 360 p.

7. Skiba A.N. Metodologicheskie ogranicheniya otsenki effektivnosti ekonomicheskikh sistem [Methodological limitations of evaluating effectiveness of economic systems]. Ekonomicheskii analiz: teoriya i praktika - Economic analysis: theory andpractice, 2011, no. 37, pp. 45-53.

8. Shelobaev S.I. Matematicheskie metody i modeli v ekonomike, finansakh, biznese [Mathematical methods and models in economics, finance, business]. Moscow, YUNITI-DANA Publ., 2001, 367 p.

9. Bloom N., Bond S., Reenen J.V. Uncertainty and Investment Dynamics. The National Bureau of Economic Research, 2006.

10. Gilchrist S., Williams J. C. Investment, Capacity, and Uncertainty: A Putty-Clay Approach. The National Bureau of Economic Research, 2004.

Marina V. STEPANOVA

Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russian Federation stepanova.marina9@gmail.com