Моделирование влияния отраслевых рисков на эффективность инвестиционных проектов интенсификации нефтедобычи

Ю. П. Александровская, Н. К. Филиппова

МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ОТРАСЛЕВЫХ РИСКОВ

НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ ИНТЕНСИФИКАЦИИ НЕФТЕДОБЫЧИ

Ключевые слова: нефтедобыча, отраслевые риски, производственные инвестиции, экономико-математическое моделирование, показатели эффективности, имитационное моделирование.

Проведен анализ технико-экономического состояния нефтедобывающего предприятия НГДУ «Елхов-нефть». Рассмотрены три проекта интенсификации нефтедобычи в дальнейшей эксплуатации месторождения. Дана оценка экономической эффективности мероприятий, направленных на увеличение нефтедобычи, на основе экономико-математического моделирования инвестиционного процесса в нефтедобывающей отрасли. Проведено имитационное моделирование влияния основных отраслевых рисков на показатели эффективности инвестиционных проектов.

Keywords: oil production, industry risks, industrial investment, economic and mathematical modeling, performance, simulation.

The analysis of the technical and economic status of oil-producing enterprise NGDU "Elkhovneft." We have considered three draft intensification of oil production in the further exploitation of the deposit. The estimation of economic efficiency of measures aimed at increasing oil production, on the basis of economic and mathematical modeling of the investment process in the petroleum industry. Conducted simulations the impact of major industrial risks on the efficiency of investment projects.

Введение

В последние годы в условиях высоких мировых цен на нефть российские компании значительно увеличили применение методов интенсификации добычи, и сохранение этой тенденции просматривается в обозримой перспективе.

До недавнего времени методы интенсификации нефтеотдачи применялись, в основном, для восстановления производительности "старых" скважин. Сначала месторождение разрабатывалось традиционным способом, а после того как продуктивность скважин снижалась, прибегали к методам интенсификации. В последнее время эти методы все шире используются в качестве способов закачивания новых, в том числе высокопроизводительных скважин. Во многом это связано с высокими ценами на нефть и стремлением увеличить скорость отбора запасов, пока сохраняется благоприятная рыночная конъюнктура.

Во многих случаях методы интенсификации являются единственно возможным способом разработки трудноизвлекаемых традиционными способами запасов, и совершенно не обязательно применять их только на поздних стадиях разработки.

Очевидно, что проведение мероприятий, направленных на интенсификацию нефтеотдачи, предполагает осуществление производственных инвестиций. В этой связи проблема экономической оценки эффективности инвестиционных проектов разработки нефтяных месторождений особенно актуальна.

Кроме того, производственно - хозяйственная деятельность предприятий нефтедобывающего комплекса характеризуются повышенными инвестиционными рисками как из-за сильной зависимости от природных факторов, так и от экономических, организационных и технических и других условий. Риск возникает всегда при конкретном действии системы добычи нефти и газа, а неопределенность свойственна не решению о действии, а среде реализации этого решения.

Наиболее существенными специфиче-

скими особенностями нефтегазовой отрасли с точки зрения анализа эффективности инвестиционных проектов являются следующие:

• большая зависимость показателей и критериев эффективности затрат от природных условий;

• изменение воспроизводственной структуры капиталовложений в масштабе отрасли в сторону увеличения их доли, направляемой на компенсацию падения добычи на старых месторождениях;

• большая продолжительность реализации нефтяных проектов;

• высокая капиталоемкость нефтедобычи, необходимость осуществления крупных начальных инвестиций.

В этой связи требуется экономическое обоснование выбранных методов интенсификации нефтедобычи и анализ влияния отраслевых рисков на экономическую эффективность инвестиционных проектов, осуществляющихся на нефтедобывающих предприятиях.

Методология экономикоматематического моделирования инвестиционного проекта интенсификации эксплуатации нефтяного месторождения

Возрастание роли экономического обоснования проекта как решающего условия принятия решения об инвестировании повлекло за собой необходимость исследования всех мероприятий с позиции инвестирования денежных средств и ресурсов и полученных в связи с этим результатов на основе моделирования денежного потока с учетом фактора времени.

Особенностью экономико-математической модели, разрабатываемой для инвестиций в произ-

водство, является то, что в ней базовым является блок, в котором формируются затраты и отдачи от инвестиций - поток платежей - для каждого временного периода со специфическим их распределением в его пределах. Во втором, аналитическом, блоке модели определяются выбранные показатели эффективности.

Модель разрабатывается на основе трех видов данных: объемных характеристик (выпуск продукции, затраты на проведение мероприятий и т.д.), временных параметров, нормативных показателей.

Основная задача при разработке модели, с помощью которой планируется проанализировать долгосрочный инвестиционный проект нефтедобычи, в том числе измерить его финансовую эффективность, заключается в формировании ожидаемого свободного денежного потока, генерируемого в результате операционной деятельности и инвестиционных решений компании. Именно способность компании создавать свободный денежный поток является важнейшей детерминантой ее экономической стоимости.

В общем виде член свободного денежного потока для каждого временного интервала определяется следующим образом:

= (с - с>-<с — с- д>г- г -ьг1,

- член свободного денежного потока;

' - ожидаемый общий доход от реализации проекта, сумма выручки за период;

Г - текущие расходы;

- - расходы, на которые распространяются налоговые льготы;

Т - налоговая ставка;

- инвестиционные расходы;

.4 - различные компенсации, сокращающие текущие затраты.

При моделировании экономической эффективности инвестиционных проектов по повышению нефтеотдачи пластов используются следующие основные технико-экономические показатели [1]:

1) базовая добыча нефти - объемы нефти, которые могут быть получены на месторождении с базового фонда скважин без реализации мероприятий, направленных на приращение дополнительных объемов извлекаемых флюидов. Основными факторами, влияющими на добычу нефти, являются средний дебет на 1 скважино-месяц эксплуатации, коэффициент эксплуатации и скважина-месяц числившихся по действующему фонду:

0 = д • К э • С ДЧ

д - средний дебит на 1 скважино-месяц эксплуатации; Кэ - коэффициент экслуатации;

СЧд - скважина-месяц числившихся по действующему фонду.

Дополнительная добыча нефти - добыча нефти в результате осуществления мероприятий, направленных на увеличение притока нефти.

2) среднесуточный дебит скважины - показатель, характеризующий производительность скважин, измеряется добычей из них продукта в единицу времени (тонн/сутки). В настоящее время для оценки дебита (притока) нефтяной скважины при ус-

тановившемся режиме радиальной фильтрации однородной жидкости используют формулу Дюпюи [2]:

= Згсйй(йи-Риа?

0 - дебит скважины, м3/с;

К - проницаемость пласта, мкм2;

^- толщина пласта, м;

рпл и рзаб - пластовое и забойное давление, Па;

ц - вязкость жидкости, Па*с;

„ - радиус контура питания, м;

Кк

г - радиус скважины, м.

Среднемесячный дебет определяется путем деления добычи за определенный период времени (Рвал) на скважино-месяцев эксплуатации

(С,): '

3) объем прироста запасов ДС1 определяется следующим образом:

ACj. = lflfffiC + ЗШГя;+ 30%Са +

C] - запасы части залежи, изученной достоверной сейсморазведкой или иными высокоточными методами в зоне возможного дренирования неопробованных скважин, и примыкающие к запасам категорий А и В при условии, что имеющаяся геолого-геофизическая информация с высокой степенью вероятности указывает на промышленную продуктивность вскрытого пласта в данной части залежи;

A - разрабатываемые запасы залежи, разбуренной эксплуатационной сеткой скважин в соответствии с проектным документом на разработку;

B - запасы разведанной, подготовленной к разработке залежи, изученной сейсморазведкой или иными высокоточными методами и разбуренной поисковыми, оценочными, разведочными и опережающими эксплуатационными скважинами, давшими промышленные притоки нефти или газа.

4) удельная стоимость прироста запасов - отношение затрат на доразведку месторождения к приросту запасов Q, рублей на тонну.

В аналитическом блоке модели на основании денежного потока с использованием операции дисконтирования рассчитываются следующие показатели экономической эффективности проекта:

• NPV - приведенная стоимость свободного денежного потока;

• IRR - внутренняя норма рентабельности;

• PI - индекс доходности;

• DPP - дисконтированный срок окупаемости.

Вычисление NPV является наиболее адекватным способом оценки, так как базируется на свободном денежном потоке, близком к тому, который может получить компания при разработке месторождения. Расчет NPV наиболее полно учитывает характеристики конкретного месторожде-

ния (качество запасов, глубина залегания, стадия разработки запасов на момент проведения оценки, затраты на добычу, затраты на инфраструктуру и др.), а также параметры инвестиционной деятельности компании.

1 ^ - периоды, включаемые в расчет;

/ - номер периода, для которого производится расчет;

- чистый денежный поток периода 1; г - годовая ставка дисконтирования, доведенная в составе макропараметров;

к - коэффициент, учитывающий продолжительность периода.

Расчет РУ1 - приведенной стоимости инвестиций проводится на основе денежного потока инвестиций:

РУТ = У------------------

Л(1 + г^

Р1

I -сумма инвестиций периода I .

1КЯ отражает ставку дисконтирования, при которой значение КРУ равно нулю.

Рентабельность инвестиций или индекс доходности Р1 - это показатель, позволяющий определить, в какой мере возрастает ценность фирмы в расчете на одну денежную единицу инвестиций.

Индекс доходности Р1 отражает относительную эффективность проекта на единицу инвестиций:

ЫРУ

Р1 = 1 + ___

РУ1

равен тому минимальному количеству периодов, при котором КРУ становится равным нулю. Для регулярных потоков он означает тот срок, за который поступления от проекта покроют издержки с учетом временной стоимости денег:

' ВДДР/

г .1-------^----------

ВДДП, - ВДДПт

] - порядковый номер периода, соответствующего последнему отрицательному значению накопленного дисконтированного денежного потока;

НДДП - последнее отрицательное значение накопленного дисконтированного денежного потока; НДДП+ - первое положительное значение накопленного дисконтированного денежного потока.

Влияние факторов риска и неопределенности приводит к тому, что содержание, состав инвестиционного проекта и проектных материалов и методы оценки его эффективности существенно изменяются.

Анализ влияния отраслевых рисков на экономическую эффективность инвестиционного проекта по интенсификации нефтедобычи

При оценке экономических рисков нефтегазовых инвестиционных проектов необходимо учитывать несовершенство экономического законодатель-

ства, условия инвестирования, возможность введения ограничений на внешнеэкономическую деятельность, колебание рыночной конъюнктуры, цены и таможенные пошлины на нефть, природный газ и продукты нефтепереработки, неопределенность целей, интересов и поведения участников инвестиционного нефтегазового процесса, неполноту и неточность информации о производственно-экономических показателях.

Технологические риски нефтегазовых инвестиционных проектов связываются с состоянием и совершенствованием техники и технологий, используемых при бурении скважин, добыче, транспортировке и переработке ресурсов углеводородного сырья.

Специфические риски реализации инвестиционных проектов включают в себя риск разлива нефти и утечки природного газа, пожаров и компенсации экологических последствий при авариях на магистральных трубопроводах, риск увеличения действующих тарифов и введения дополнительных платежей при удорожании стоимости транспортировки и т. д.

Геологические риски определяются естественно-природными условиями поисково-

разведочных работ и разработки месторождений и во многом зависят как от геологической изученности и разведанности недр, так и от промышленной освоенности месторождений нефти и газа [3].

Общий совокупный риск определяется спектром охватываемых проблем. Чем уже круг проблем, обусловленных неопределенностью и влияющих на инвестиционный проект, тем меньше будет совокупный риск и, следовательно, тем ниже будет требуемая внутренняя норма рентабельности проекта.

Анализ рисков подразделяется на два взаимно дополняющих друг друга вида: качественный и количественный. Качественный анализ имеет целью определить (идентифицировать) факторы, области и виды рисков. Количественный анализ рисков должен дать возможность численно определить размеры отдельных рисков и риска проекта в целом.

Под идентификацией рисков следует понимать выявление рисков, определение их специфики, выделение особенностей их реализации. Серьезной проблемой является исследование изменения рисков во времени, а также степени взаимосвязи между различными факторами риска. Без такого анализа невозможно обеспечить эффективное и целенаправленное управление риском [4].

Производственные риски в нефтедобыче можно анализировать по следующим критериям: рискообразующие факторы, возможные последствия, вероятность наступления, уровень ущерба и управляемости. Основными производственными рисками на нефтедобывающем предприятии являются [5]:

• Недостижение плановых показателей прироста ресурсной базы/запасов, т.е. сокращение количества и качества ресурсной базы нефтедобы-

чи. Рискообразующие факторы: отсутствие стратегии развития ресурсной базы и добычи; невозможность приобретения запасов; невозможность проведения сейсмической разведки; не подтверждение геологического прогноза.

Последствиями от наступления данного риска являются снижение уровней добычи нефти и газа и не достижение проектных показателей по нефтедобыче.

Вероятность наступления риска и управляемость - средняя, в то время как уровень возможного ущерба высокий.

• Прекращение (потеря) права пользования недрами - риск отзыва, прекращения действия лицензий на право пользования недрами с целью геологического изучения, разведки и добычи УВ по причине нарушения основных условий лицензионных соглашений. Рискообразующие факторы: несвоевременное оформление проектной, технической и иной документации, предусмотренной лицензионными соглашениями; отсутствие разрешительной документации на разработку скважин; неисполнение обязательств, предусмотренных лицензионными соглашениями; административные барьеры при оформлении необходимой документации; неисполнение предписаний контролирующих органов об устранении выявленных нарушений.

Последствиями от наступления данного риска являются экономические потери в виде возмещения вреда и административных штрафов.

Вероятность наступления находится на среднем уровне, управляемость довольно таки высокая. Это связано с высоким уровнем возможного ущерба.

• Нефтегазоводопроявления, аварии и инциденты на скважинах при бурении - возможные аварии, инциденты при бурении вызванные отсутствием достоверной информации по геологическим условиям, недостаточной квалификацией персонала подрядчиков по бурению и недостаточной технической оснащенность подрядчика. Рискообразующие факторы: недостаточная квалификация персонала; недостаточная техническая оснащенность; износ оборудования.

Последствия от наступления данного риска являются утрата производственного оборудования и материальных ценностей; возникновение расходов по ликвидации последствий аварий.

Вероятность наступления находится на среднем уровне, управляемость довольно таки высокая. Это связано с высоким уровнем возможного ущерба.

• Нефтегазоводопроявления, аварии и инциденты на скважинах при ТКРС (текущий и капитальный ремонт скважин) - возможные аварии, инциденты при ТКРС вызванные отсутствием достоверной информации по геологическим условиям, недостаточной квалификацией персонала подрядчиков по ТКРС и недостаточной технической оснащенность подрядчика. Рискообразующие факторы: низкое качество капитального ремонта; низкое качество текущего ремонта.

Последствия данного риска аналогичны предыдущему.

Вероятность наступления риска средняя, низкий уровень возможного ущерба и высокая управляемость.

• Потери от преждевременных отказов трубопроводов - увеличение количества порывов трубопроводов сверх запланированного значения. Рискообразующим фактором является эксплуатация трубопроводного парка с превышением нормативного срока эксплуатации.

Последствия: недобыча нефти; затраты на ликвидацию порывов; штрафные санкции.

Вероятность наступления высокая, уровень возможного ущерба и управляемость средняя.

• Невыполнение программы по утилизации ПНГ (попутный нефтяной газ) - риск невыполнения требований по организации системы учета и достижения уровня утилизации попутного нефтяного газа. Рискообразующий фактор - отсутствие надлежащего финансирования программы утилизации газа.

Последствия от наступления данного риска это применение штрафных санкций к ННГ (низконапорный газ) и отзыв лицензий.

Вероятность наступления средняя, в то время как уровень возможного ущерба высокий. Управляемость данного риска находится на среднем уровне [6].

Качественный анализ отраслевых рисков показал, что наиболее вероятными последствиями отраслевых рисков для инвестиционных проектов являются:

• уменьшение объема добычи нефти;

• увеличение эксплуатационных затрат;

• уменьшение цены за единицу объема нефти.

Поэтому особенно важно исследовать влияние именно этих факторов на показатели эффективности инвестиционного проекта.

Количественный анализ проектных рисков производится на основе математических моделей принятия решений и поведения проекта. Одним из распространенных методов количественного анализа рисков является метод имитационного моделирования Монте-Карло, представляющий собой серию численных экспериментов, позволяющих получить эмпирические оценки степени влияния различных факторов на некоторые зависящие от них показатели.

Для реализации имитационного моделирования по методу Монте-Карло необходимо:

1. построить математическую модель для проекта с неопределенными значениями параметров;

2. задать законы распределения вероятностей для ключевых параметров модели;

3. провести компьютерную имитацию значений ключевых параметров модели;

4. рассчитать основные характеристики распределений исходных и выходных показателей.

Таким образом, в рамках модели вероятностного анализа рисков проводится большое число опытов, позволяющих установить, как ведет себя результативный показатель (в каких пределах колеблется, как распределен) при подстановке в модель различных значений ключевых факторов в соответствии с заданным распределением [7].

Анализ технико-экономического состояния нефтедобывающего предприятия

Объектом исследования данной работы является одно из крупнейших нефтедобывающих предприятий - нефтегазодобывающее управление (НГДУ) «Елховнефть», являющееся структурным подразделением ОАО «Татнефть». НГДУ «Елховнефть» разрабатывает шесть нефтяных месторождений, одним из которых является Ново-Елховское месторождение -второе по величине извлекаемых запасов нефти в республике Татарстан.

По состоянию на 1.01.12 г. в пробуренном фонде НГДУ - 5597 скважин, эксплуатационный фонд составил 4208 скважин, в том числе 2785 добывающих и 1423 нагнетательных [8].

За 2011 год по разрабатываемым месторождениям НГДУ добыто 2915,2 тыс.тонн нефти, что составляет 102,1 % к плану. За этот период добыто 13,507 млн. тонн жидкости. Обводненность добываемой продукции составила 78,4 %. Среднесуточный дебит нефти одной действующей скважины составил 3,46 тонн/сутки, жидкости -16,39 тонн/сутки.

Себестоимость 1 тоны нефти в 2011 году увеличилась по сравнению с уровнем предыдущего года на 23,1 % и составила 4962,2 рублей. Увеличение себестоимости 1 тонны нефти связано с ростом тарифов, налогов и цен на потребляемые товарноматериальные ценности и услуги.

Рассматривая структуру эксплуатационных затрат за 2010 - 2011 гг. можно сделать вывод, что наибольший удельный вес занимают расходы на содержание и эксплуатацию оборудования. Доля этой статьи уменьшилась с 16,7 рублей за тонну до 13,6 рублей за тонну.

Анализ экономического состояния показал, что предприятие функционирует успешно. Это связано с постоянными поисками новых путей повышения эффективности нефтеотдачи. Для повышения эффективности необходимо проведение мероприятий, направленных на увеличение нефтеотдачи, что требует вложения денежных средств. В связи с этим встает вопрос об оценке эффективности инвестиций в указанные мероприятия. Предприятие рассматривает возможность проведения мероприятий направленных на увеличение эффективности нефтедобычи.

В данной работе рассматривались три инвестиционных проекта, направленных на увеличение нефтедобычи:

1) Последовательный перевод скважин на вышележащий пласт (Проект 1).

Возврат скважин на выше или нижележащий горизонт - мероприятие, применяемое на многопластовых нефтегазовых месторождениях с целью более полного использования эксплуатационных скважин. Принятая разработка нефтяных месторождений по системе "снизу-вверх" предусматривает возможность использования скважин для поочередной эксплуатации ряда горизонтов и пластов по мере их истощения, когда суточный дебит оказывается меньше предельно рентабельного. Скважины, после того, как они выполнили свое назначение на каком-либо объекте экс-

плуатации, переводят на эксплуатацию другого объекта.

2) Совместная эксплуатация продуктивных

пластов (Проект 2).

Совместная эксплуатация нефтяных пластов - объединение двух и более пластов в один эксплуатационный объект путём одновременного отбора из них пластовой жидкости единой сеткой скважин. Залежи, как правило, являются многопластовыми и неоднородными по коллекторским свойствам. На каждый из продуктивных пластов бурить свою сетку добывающих и нагнетательных скважин экономически убыточно. Одной из первоочередных задач является объединение продуктивных пластов в единые эксплуатационные объекты и проведение совместной разработки этих пластов [9].

3) Зарезка боковых стволов с горизонтальным закачиванием (Проект 3).

Зарезка боковых стволов - это одна из наиболее эффективных технологий, позволяет добиться повышения добычи нефти на старых месторождениях и увеличения коэффициента извлечения нефти из пластов, вернуть в эксплуатацию нефтяные скважины, которые не могли быть возвращены в действующий фонд другими методами. Путем бурения боковых стволов в разработку вовлекаются ранее не задействованные участки пласта, а также трудноизвлекаемые запасы нефти, добыча которых ранее не представлялась возможной.

Результаты моделирования и их обсуждение

Для каждого из предложенных проектов на основе построенной модели были проведены расчет экономической эффективности и анализ эффективности инвестиций. Модель была реализована в табличном процессоре Excel. Жизненный цикл каждого проекта был принят равным пяти годам. Цена за одну тонну нефти бралась на уровне 6065,28 рублей, ставка налога на добычу полезных ископаемых - 2215,4 руб/тонну.

Динамика объема добычи нефти по периодам жизненного цикла проектов представлена на рисунке 1.

Проект! • Проект 2 й. Проект 3

Рис. 1 - Динамика объема добычи нефти, тыс. тонн

Затраты в составе себестоимости рассчитывались как сумма эксплуатационных затрат, амортизации и налога на добычу полезных ископаемых. Ре-

Рис. 2 - Эксплуатационные затраты, млн. руб.

На рисунке 3 представлены смоделированные денежные потоки проектов по периодам жизненного цикла проектов.

250

Проект! «Проект 2  Проект 3

Рис. 3 - Результаты моделирования денежных потоков, млн. руб.

Дисконтирование проводилось по ставке 15% годовых. Динамика накопленного чистого приведенного дохода для каждого проекта приведена на рисунке 4.

300

-200

-300

♦ Проекті • Проект 2 * Проект 3

Рис. 4 - Динамика накопленного чистого приведенного дохода, млн. руб.

Расчетные значения показателей по трем проектам сведены в таблице 1.

Таблица І - Расчетные показатели инвестиционных проектов

Анализ эффективности инвестиционных проектов показал, что все рассматриваемые проекты прибыльны и могут быть приняты к реализации. При этом наиболее привлекательным в экономическом плане оказался проект, предусматривающий совместную эксплуатацию продуктивных пластов. Его чистый приведенный доход составил 235 млн. рублей, а индекс доходности дисконтированных затрат - 2,31.

Далее с целью оценки влияния отраслевых рисков на показатели эффективности инвестиционных проектов проводилось имитационное моделирование методом Монте-Карло.

По результатам качественного анализа отраслевых рисков в качестве ключевых параметров модели были выбраны:

• объем добычи нефти;

• цена за тонну нефти;

• эксплуатационные затраты.

Имитационное моделирование проводилось

средствами табличного процессора Excel. Количество имитаций составило 500.

В качестве вероятных значений (с вероятностью 50%) ключевых показателей брали экспертные значения для цены и расчетные значения, полученные по модели, для объема добычи и эксплуатационных затрат по периодам жизненного цикла соответствующего проекта. В качестве наилучшего и наихудшего значения каждого параметра (с вероятностью 25%) брали соответствующие расчетные значения. При этом исходили из нормального распределения всех ключевых парамет-

Показатель Проект 1 Проект 2 Проект 3

Продолжительность технологического эффекта, лет 5 5 5

Дополнительная добыча, тыс. тон! 167 287 141

на 1 скважину, тыс. тонн 5 26 35

Выручка от реализации (без НДС и акциза), млн.руб. 1014 1741 855

Условно-переменные затраты на дополнительную добычу, млн.руб. 110 117 118

Затраты на проведение мероприятий, млн.руб 149 399 177

Налог на добычу полезных ископаемых, млн.руб. 370 636 313

Валовая прибыль, млн.руб. 304 630 284

Налог на прибыль, млн.руб. 47 89 38

Прибыль остающаяся в распоряжении предприятия, млн.руб. 256 540 245

Прибыль на одну тонну дополнительной нефти, руб/тонн 1536 1882 1736

КРУ, млн. руб. 129 235 110

Индекс доходности дисконтированных затрат 2,24 2,31 2,28

ров. Для каждого ключевого параметра определяли среднее и стандартное отклонение. С помощью инструмента Генератор случайных чисел табличного процессора Excel формировались массивы из 500 случайных значений каждой ключевой переменной, подчиняющиеся закону нормального распределения с заданными параметрами.

Результаты имитационного моделирования представлены в таблице 2.

Таблица 2 - Результаты вероятностного анализа NPV инвестиционных проектов

Параметры NPV

Пр. 1 Пр. 2 Пр. 3

среднее 129,1 255,8 117,1

станд. откл. , млн. руб. 143,3 961,3 415,1

коэф. вариации 0,758 0,376 0,354

число случаев КРУ<0 44 1 1

р(№У<0) 0,093 0,004 0,002

р(№У<тш) 0,002 0,002 0,002

р(М+  <NPV<max) 0,158 0,158 0,157

р(М-^<№У<М) 0,341 0,341 0,342

Результаты вероятностного анализа показывают, что с вероятностью 90,7% для проекта, предусматривающего последовательный перевод скважин на вышележащий пласт, 99,6% для проекта, предусматривающего совместную эксплуатацию продуктивных пластов, и 99,8% для проекта, предусматривающего зарезку боковых стволов с горизонтальным закачиванием, можно утверждать, что современная стоимость проекта будет положительной.

Таким образом, проведенный анализ показал, что применение рассмотренных методов интенсификации нефтедобычи позволит НГДУ «Елховнефть» ОАО «Татнефть» добыть дополнительный объем неф-

ти, снизить себестоимость одной тонны нефти и

увеличить получаемую предприятием прибыль.

Литературы

1. Ю.П. Александровская, И.С. Владимирова, Моделирование инвестиционного процесса эффективной эксплуатации нефтяного месторождения с внедрением новых методов добычи нефти. Вестн. КГТУ, 15, 9, 139-141, (1012);

2. Я.В. Вакула, Нефтегазовые технологии. АГНИ, Альметьевск, 2006. 114 с.;

3. Особенности управления проектными рисками в нефтегазодобывающей отрасли, http://www.rbsys.ru;

4. А.М. Дубров, Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. Дело, Москва, 2005. 76 с.;

5. В.В. Вавилова, Нарастающие риски в секторе добычи углеводородного сырья как стимул для активации его комплексной переработки. Вестн. КГТУ, 15, 23, 202-206, (1012);

6. И.З.Гафиятов, Идентификация и анализ проектных рисков на предприятиях нефтедобывающей промышленности. Проблемы современной экономики, 21, 32, (2007);

7. И.М. Волков, М.В. Грачева Проектный анализ: Продвинутый курс. ИНФРА-М, Москва, 2004. 495 с.;

8. Годовой отчет НГДУ «Елховнефть» 2010-2011 гг;

9. Р. Н. Дияшев, Совместная разработка нефтяных пластов. Москва, 1984. 208 с.

© Ю. П. Александровская - к.т.н., доц. каф. бизнес-статистики и математических методов в экономике КНИТУ, иа1екзап-drovskaya@mai1.ru; Н. К. Филиппова - к.т.н., доц. той же кафедры, fi1ippova61@bk.ru.