Економічні науки. Інвестиційна діяльність та фондові ринки

Єсін К.В., Дрожжина Л.В. доц. каф. ЕК

Дніпропетровський національний університет, Україна

Оптимізація інвестиційної політики підприємства

в умовах інфляції

Через 16 років після становлення України як окремої самостійної держави, можна вже говорити про те, що вітчизняна промисловість “набирає обертів” та стає досить потужною і конкурентноспроможною. Для подальшого розвитку українських підприємств з наростаючими темпами необхідні чималі інвестиції. Але слід приділяти увагу тому, що наша економіка ще не стабілізувалась в повній мірі, і на розвиток господарства мають великий вплив такі фактори, як політична ситуація, інфляція, міжнародні відносини тощо. Тому інвесторам треба обережно оцінювати можливі шляхи для розташування своїх активів і зважати на згадані вище фактори.

Дана робота розглядає поведінку інвестора в умовах дії одного з цих факторів – інфляції. Адже інфляція може знецінити усі очікувані доходи від проекту, або взагалі поставити під загрозу реалізацію цього самого проекту. Тому для розв’язку поставленої задачі ми спрогнозуємо очікуваний рівень інфляції на необхідний період. За допомогою цих даних інвестор може скоректувати свої розрахунки, щоб отримати більш-менш актуальні результати та правильно розподілити свої ресурси.

Розглянемо наступну задачу: до складу компанії входять декілька підприємств з різних галузей господарства. Компанія діє в умовах інфляції. Задача полягає у розподілі вільних ресурсів компанії між підприємствами, що їй належать. До того ж вона розглядає можливість використання запозичених коштів для інвестування.

Розраховувати інфляцію будемо на основі даних про термінову структуру відсоткових ставок. Термінова структура відсоткових ставок (ТСВС) – це залежність відсотків, що були виплачені за позикою (цінними паперами) від терміну остаточної виплати позики. Для прикладу наведемо графік ТСВС, що називається кривою доходності.

Для опису цієї кривої у 1987 році було запропоновано параметричну модель Нельсона-Сігеля (Nelson and Siegel), яка пізніше була дещо модифікована, щоб краще відповідати реальній кривій [1]:

параметри – повинні бути оцінені. Як зазначено в роботі [1], для розрахунку цих параметрів можна використовувати генетичний алгоритм, який дає коректні результати у даній ситації.

Зауважимо, що, по-перше, параметри цієї моделі можуть залежати від часу [2]. По-друге, зважаючи на нестабільність вітчизняної економіки можна говорити про те, що вона досить сильно піддається різного рода шоковим ситуаціям. Тому до описаної моделі можна додати декілька режимів функціонування економіки. Така модель описана у роботі [3]. При чому прогнозування шоків може здійснюватись як за допомогою ланцюгів Маркова, так і за допомогою теорії хаосу (що може виявитись навіть кращим за ланцюги Маркова).

Визначивши ТСВС на певний період можна спрогнозувати інфляцію за цими даними, адже саме очікувана інфляція викликає близько 80% змін у терміновій структурі відсоткових ставок [4]. При цьому ТСВС є випереджаючим індикатором у змінах темпів інфляції [5], через що може бути ефективно використана для її прогнозування. Прогноз, наприклад, може бути побудований на зміні кута нахилу кривої доходності. Ще один із способів побудови подібного прогнозу – формування регресійної моделі.

Отримані значення інфляції можна використати, по-перше, для розрахунку норми дисконту. Ця норма може бути розрахована за допомогою декількох методів, які приділяють увагу різноманітним факторам. Так, зокрема, можна використовувати модель капітальних активів (САРМ), у якій увага приділяється більше зовнішнім факторам, що пливають на проект, або ж модель середньозваженої вартості капіталу (WACC), яка враховує внутрішні фактори проекту [6]. По-друге, інфляція може бути використана для корегування вартості інвестиційних ресурсів, необхідних для проекту.

До того ж інвестору потрібно брати до уваги, що різні рівні інфляції спричиняють різні ефекти на кожну з галузей економіки. За високого рівня інфляції більших збитків зазнають галузі, що виробляють товари довготермінового споживання. Залежність галузевих темпів інфляції від середнього її рівня можна отримати, досліджуючи статистичні дані попередніх періодів.

Результати цієї роботи можуть бути ефективно використані для розподілу інвестиційних ресурсів компанії між проектами різних галузей за умови існування у країні інфляції. Ці результати можуть використовуватись і на макрорівні (зокрема, методика розрахунку термінової структури відсоткових ставок, а також для прогнозування очікуваної інфляції).

Література:

1. Genetic algorithm estimation of interest rate term structure, – Documentos de Trabajo. N.. 0634, 2006, Ricardo Gimeno and Juan M. Nave.

2. Analyzing the Term Structure of Interest Rates using the Dynamic Nelson-Siegel Model with Time-Varying Parameters, – Tinbergen Institute, 2007, Siem Jan Koopman, Max I.P. Mallee, Michel van der Wel.

3. The Term Structure of Real Rates and Expected Inflation, – Columbia University and NBER, 2003, Andrew Ang, Geert Bekaert.

4. Forecasting Inflation using the Term Structure and MARS.

5. Разработка экспертной системы оценки эффективности инвестиционных проектов по критерию ставки дисконтирования – ДонНТУ, Бодня Д.Н.