• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Магистратура 2020/2021

Прогнозирование и моделирование рисков проекта

Направление: 38.04.02. Менеджмент
Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения: с онлайн-курсом
Охват аудитории: для своего кампуса
Преподаватели: Габриелов Александр Олегович, Коссов Владимир Викторович, Никонов Игорь Михайлович
Прогр. обучения: Управление проектами: проектный анализ, инвестиции, технологии реализации
Язык: русский
Кредиты: 6

Программа дисциплины

Аннотация

Крупный инвестиционный проект (капиталовложения порядка сотен миллионов – миллиардов долларов США) сильно изменяет хозяйственную деятельность в месте реализации, в том числе цены на производимую им продукцию (услуги). Эти изменения являются по своему существу материализуют стратегию развития страны. Наиболее общим показателем, выражающим стратегию, является динамика ВВП на душу по годам. Радикальные изменения цен, которыми сопровождается реализация крупного инвестиционного проекта, крайне осложняют его экономическую оценку на этапе разработки проекта, когда принимается решение быть ему или не быть. Среди специалистов по оценке проектов существует консенсус относительно целесообразности использовать для такой оценки теневых цены, которые по своей логике аналогичны теневым ценам в линейном программировании (объективно обусловленным оценкам Л.В.Канторовича). К сожалению, удобного алгоритма для их расчёта , подобного, например, двойственной задаче линейного программирования, не предложено. По этой причине определение теневых цен для экономической оценки крупных инвестиционных проектов по сути отдано тем, кто её делает. Это обстоятельство сильно повышает уязвимость сделанных оценок, что проявляются в массовых протестах по поводу намечаемых строек (Томинский ГОК в Челябинске) или, что ещё хуже,- после завершения проекта -третья взлётная полоса в аэропорту Шереметьево. Принципиальное решение проблемы возможно при использовании для экономической оценки крупных инвестиционных проектов цен спроса, привязанных к стратегии развития страны. Такие цены можно прогнозировать на глубину стратегии, опираясь на показатель уровень цены, обладающей редкими прогностическими свойствами в странах с развитым рынком. Уровень цены равен отношению цены товара к ВВП на душу в одинаковых, как правило текущих, ценах. В конструкции показателя цена (числитель) привязана к стратегии (знаменатель). Перенос выявленных зависимостей на будущее, например, для России, опирается на закон об одной цене: уровни цен в странах с одинаковым уровнем развития (по ВВП на душу) – одинаковыми. Из этого следует, что когда Россия достигнет намеченного уровня развития и ВВП на душу составит, например, 50000 международных долларов США 2011 года, то уровень цен в ней следует ожидать близким к тому, который наблюдался в развитых странах с таким же ВВП в 2000-е годы.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целью дисциплины является обучение студентов умению строить модели для расчёта уровней цен спроса на годы вперёд и интерпретировать полученные результаты. Для этого используется копия базы СityData, на которую НИУ ВШЭ имела подписку до 2016 г. Для этого база разделяется на две части до и после 2010 года. По первой части оцениваются параметры модели и строится прогноз уровней цен спроса на 2011-2015 годы. При построении прогноза как независимые переменные используются фактические значения факторов для этих лет. Прогноз цен спроса восстанавливается по прогнозу уровня цены умножением на фактическое значение ВВП на душу и рассчитывается средняя квадратическая ошибка прогноза. Она сравнивается с аналогичными ошибками наивных прогнозов, которые рассчитываются для контроля только по национальным данным. Внимание студентов обращается на то, что предлагаемый метод предназначен для расчётов на достаточно длинный период поскольку опирается на фундаментальные факторы. По этой причине он неизбежно будет давать заметную погрешность для прогноза на ближайшие годы в силу того, что в них значительно сильнее сказывает влияние конъюнктурных факторов. Для освоения студентами широкого круга инструментов прогнозирования и моделирования рисков значительная часть курса посвящена рассмотрению теоретических аспектов прогнозирования и моделирования рисков инвестиционных проектов и получению навыков их практического использования на базе современного программного обеспечения.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знание основных подходов к моделированию и количественной оценке рисков проекта, навыки проведения количественной оценки рисков проекта на основе финансовых и сетевых моделей проекта, навыки использования специализированного программного обеспечения
  • Знание методологии прогнозирования цен спроса на долгосрочную перспективу, навыки использования эконометрических моделей для прогнозирования цен в экономике
  • Понимание принципов прогнозирования различных показателей, знание различных моделей прогнозирования и критериев оценки их точности, навыки выбора и использования моделей прогнозирования
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Моделирование рисков проекта
    Введение в моделирование рисков проекта. Подходы к моделированию и количественной оценке рисков проекта. Количественная оценка рисков в MS EXCEL. Анализ чувствительности. Сценарный анализ. Оценка рисков с использованием имитационного моделирования. Моделирование рисков на основе финансовой модели проекта в Crystal Ball. Моделирование рисков на основе сетевой модели проекта в Primavera Risk Analysis.
  • Инвестиционно-технологическое прогнозирование
    Введение в инвестиционно-технологическое прогнозирование Экспертные методы инвестиционно-технологического прогнозирования. Прогнозирование временных рядов: методы сглаживания. Простая линейная регрессия. Множественная регрессия. Прогнозирование временных рядов: трендовые кривы. ARIMA–модели в прогнозировании. Сравнение моделей прогнозирования. Ex post прогнозирование. Нейронные сети в прогнозировании. Инвестиционное прогнозирование. Технологическое прогнозирование
  • Прогнозирование цен в экономике на долгосрочную перспективу
    Оценка положения России в мире по составу её соседей и выводы для стратегии развития. Задачи экономической оценки крупного инвестиционного проекта, необходимость использования теневых цен, общий характер рекомендаций по ним. Цена как результат сделки, неизбежность двух цен в прогнозах – цены спроса и предложения. Опасность оценки выгод проекта в ценах предложения, предпочтительность их оценки в ценах спроса. Понятие уровня цены, демонстрация примеров возможности их удовлетворительной экстраполяция на десятилетия (США, Швеция). Закон об одной цене и выводы из него для уровня цен на один и тот же товар в разных странах. Использование международных данных в модели уровня цены.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • блокирующий Контрольная работа
  • неблокирующий Домашнее задание
  • блокирующий Самостоятельная работа с использованием ПО
  • неблокирующий Контроль посещаемости
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (1 модуль)
    0.3 * Контроль посещаемости + 0.7 * Контрольная работа
  • Промежуточная аттестация (2 модуль)
    0.33 * Домашнее задание + 0.33 * Промежуточная аттестация (1 модуль) + 0.34 * Самостоятельная работа с использованием ПО
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • КОССОВ ВЛАДИМИР ВИКТОРОВИЧ. (2016). Цена Спроса На Нефть - Среднесрочный Прогноз. Проблемы Прогнозирования, (6 (159)). Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsclk&AN=edsclk.17023001
  • Коссов, В. (2005). Относительные Цены Как Инструмент Среднесрочного Прогнозирования Оптовых Цен (На Примере Цен На Электроэнергию)1. Проблемы Прогнозирования, (6). Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsclk&AN=edsclk.14721452
  • Риск-менеджмент инвестиционного проекта: учебник для студентов вузов, обучающихся по экономическим специальностям / под ред. М.В. Грачевой, А.Б. Секерина. — М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2017. - 544 с. - ISBN 978-5-238-01506-4. - Текст : электронный. - URL: https://new.znanium.com/catalog/product/1028577

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Hulett, D. (2009). Practical Schedule Risk Analysis. Farnham: Routledge. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=421337
  • Hulett, D. T. (2011). Integrated Cost-Schedule Risk Analysis. Farnham: Routledge. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=398205
  • Kossov, V., & Kossova, E. (2013). Gasoline price as social phenomenon. MPRA Paper. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsrep&AN=edsrep.p.pra.mprapa.48720
  • Mun, J. (2010). Modeling Risk : Applying Monte Carlo Risk Simulation, Strategic Real Options, Stochastic Forecasting, and Portfolio Optimization (Vol. 2nd ed). Hoboken, N.J.: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=330260
  • Vladimir Kossov, & Elena Kossova. (2013). International dispersion of retail diesel fuel prices and the estimation of normal price values. HSE Working Papers. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsrep&AN=edsrep.p.hig.wpaper.27.ec.2013
  • Vladimir Kossov. (2015). Price Scissors as a Dangerous Gap between the Price Projections of Supply and Demand. HSE Working Papers. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsrep&AN=edsrep.p.hig.wpaper.46man2015
  • Курс MBA по прогнозированию в бизнесе, Слуцкин Л.Н., 2006