Новая страница 1

Используются технологии uCoz

нАУЧНЫЕ РАБОТЫ ИЗ ЖурналА "Диссертатъоник"

БИбЛИОТЕКИ рбд

ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО

ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ

СООБЩЕНИЯ» (МИИТ)

На правах рукописи

БИРЮКОВА ГАЛИНА ЮРЬЕВНА

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОВ

ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ

ЖЕЛЕЗНЫХ ДОРОГ

Специальность 05.22.06 -Железнодорожный путь, изыскание и проектирование железных дорог

ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель -доктор технических наук, IO.A. Быков

Москва - 2005

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 4

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 .Проблема и процедура принятия решений 9

1.2.Критерии и классификация задач проектирования железных

дорог 14

1.3.Факторы риска и неопределенности информации при оценке

проекта железной дороги 23

1.4.Задача поддержки принятия проектных решений 28

1.5.Постановка задачи 31

ГЛАВА 2. УЧЕТ ФАКТОРА РИСКА И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ПРИ ПРИНЯТИИ ПРОЕКТНЫХ РЕШЕНИЙ

2.1. Существующие системы классификации рисков, их анализ 32

2.2. Методы оценки рисков 43

2.3. Методы снижения рисков 64

2.4. Управление рисками 69

2.5. Качественная и количественная оценка рисков при

проектировании железных дорог 73

2.6. Выводы по главе 2 77

ГЛАВА 3. МЕТОДИКА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ ЖЕЛЕЗНЫХ ДОРОГ

3.1. Выбор метода поддержки принятия решений с учетом фактора
риска при проектировании или реконструкции железных дорог 78

3.2. Основные теоретические положения метода анализа иерархий 83

З.З.Метод анализа иерархий как метод оценки неопределенности
и риска при поддержке принятия решений в проектировании
железных дорог 102

3.4. Эффективность применения метода 108

3.5. Выводы по главе 3 109

ГЛАВА 4. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДИКИ НА ПРИМЕРЕ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОЙ МАГИСТРАЛИ АРХАНГЕЛЬСК - СЫКТЫВКАР - ПЕРМЬ

4.1. Исходная информация для построения иерархий проблемы 112

4.2.       Пример применения разработанной методики при поддержке
принятия проектных решений с учетом критериев рисков             120
4.3.Пример применения разработанной методики при поддержке
принятия проектных решений без учета критериев рисков             129
4.4.Выводы по главе 4                                                                       133

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 134

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 136

ПРИЛОЖЕНИЯ 148

ВВЕДЕНИЕ

Железнодорожный транспорт России представляет собой крупнейшую транспортную систему мира. Российские железные дороги занимают первое место в мире по протяженности электрифицированных магистралей (более 40 тыс. км), второе место по эксплуатационной длине (более 85 тыс. км), третье место по объемам грузовых перевозок. Внутри страны железные дороги являются основой транспортного комплекса России, выполняя около 40% пассажирских перевозок и более 80% грузовых перевозок всех видов транспорта общего пользования, за исключением трубопроводного.

Поэтому, федеральный железнодорожный транспорт, представляющий собой единый производственно-технологический комплекс с огромными государственными ресурсами, требует тщательного выбора реализуемых проектных решений. В условиях конкуренции с другими видами транспорта потери от неправильного выбора проектного решения по строительству новой или реконструкции существующей железной дороги могут быть существенными.

Основной задачей для железнодорожного транспорта на сегодняшний день является получение прибыли и обеспечение рентабельности, а также улучшение социально-экономического положения работников отрасли. Чтобы эффективно конкурировать на транспортном рынке, железная дорога должна постоянно заниматься сбором и анализом информации о различных аспектах деятельности, например, о реализуемых проектах развития железнодорожной сети. Эффективность работы, а соответственно и прибыльность, железнодорожного транспорта в России зависит от качества принимаемых решений, в том числе и от решений связанных со строительством новых или реконструкцией существующих железных дорог, принимаемых в современных условиях - условиях риска и неопределенности состояния внешней среды.

Актуальность исследования. При принятии проектных решений на железнодорожном транспорте неизбежно приходится сталкиваться с неполнотой и неточностью технико-экономической информации. Это объясняется:

— наличием влияния (иногда довольно существенного) многих случайных
факторов, которые заранее предусмотреть невозможно;

- использованием в расчетах не всей доступной, а только полезной инфор
мации, то есть информации, использование которой не превышает эффек
та от ее применения. Тем самым учет части факторов и эффектов огрубля
ется, ряд связей опускается и т. д.

Следовательно, принимая проектное решение о строительстве железной дороги, лицу принимающему решение (ЛПР) придется иметь дело с неопределенностью и риском. Риск в принятии проектных решений при проектировании железных дорог достаточно новое понятие, которое в данной работе рассматривается как нормативная проектная характеристика. Задача ЛПР нового типа состоит в умении чувствовать риск, оценивать его степень и уметь управлять им.

В связи с этим проблема поддержки принятия решений при выборе проектного решения по строительству новых и реконструкции существующих железных дорог приобретает особую актуальность и требует совершенствования методологии ее решения.

Цель исследования состоит в разработке научно-обоснованной методики поддержки принятия проектных решений при проектировании новых и реконструкции существующих железных дорог с учетом фактора риска, а также разработке классификации рисков применительно к проектам железных дорог, определении уровня риска, степени его влияния на принимаемое проектное решение и качественной оценки проектных рисков.

Методы исследования. В диссертации использованы методы теории познания, применяемые в системотехнике: системный анализ - при составлении классификации рисков применительно к проектированию железных дорог; ассоциативный - при построении структуры ситуации принятия реше-

ний на основе теории графов; индуктивный и дедуктивный - при прогнозировании проектных рисков (анализ и прогнозирование возможных потерь).

В работе использованы основные положения теории информации, теории вероятности, теории графов, теории прогнозирования, теории предпочтений, методы системного анализа, методы принятия решений, принцип декомпозиции, а также неформальные процедуры, близкие к человеческому мышлению - типа экспертных.

Научная новизна работы характеризуется следующими научными результатами:

- исследован диапазон возможных рисковых событий, возникающих в про
цессе реализации инвестиционных проектов на железных дорогах;

- сформирована классификация рисков, применимая к проектам железных
дорог;

- сформирована качественная оценка рисков по фазам жизненного цикла
инвестиционного проекта;

- разработана методика поддержки принятия решений с учетом фактора
риска при проектировании новых и реконструкции существующих же
лезных дорог.

Практическая ценность. Разработанные в диссертации качественная оценка рисков по жизненным фазам инвестиционного проекта и методика поддержки принятия решений с учетом фактора риска, как нормативной проектной характеристики, при проектировании железных дорог могут использоваться при технико-экономическом обосновании инвестиционного проекта железной дороги, и в первую очередь, на предпроектном этапе.

Положения, выносимые на защиту. На защиту выносятся следующие положения:

- Классификация рисков, предложенная для проектируемых и реконструи
руемых железных дорог.

- Качественная оценка рисков при проектировании новых и реконструкции
существующих железных дорог.

- Методика поддержки принятия решений при проектировании железных дорог в современных условиях - условиях риска и неопределенности состояний внешней среды.

Апробация результатов исследования. Материалы диссертации докладывались и обсуждались на Международной конференции (г. Санкт-Петербург, ПГУПС, 2002 г.), на конференции (г. Москва, МГУПС, 2004 г.), на заседаниях кафедры «Изыскания и проектирование железных дорог» МГУПСа (МИИТа) (2003-2004 г.), на научно-практической конференции, посвященной 60-летию кафедры «Изыскания и проектирование железных дорог» ДВГУПС, проводимой в г. Хабаровске (14-15 октября 2004 г.).

Публикации. Основные результаты исследования изложены в сборниках научных трудов. Опубликованы 4 печатные работы.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка использованной литературы и приложений. Объем работы составляет 158 стр. машинописного текста, в том числе 147 стр. основного текста, содержащего 29 рисунков и 48 таблиц. Список использованных источников содержит 138 наименований.

Во введении обосновывается актуальность исследуемой проблемы, дается краткий обзор исследований, которые имеют значение для решения вопросов поддержки принятия решений с учетом фактора риска при проектировании железных дорог, формулируется цель исследования, результаты работы, их новизна, практическая ценность, излагается основное содержание работы.

В первой главе диссертационной работы рассмотрена история вопроса в области принятия решений при проектировании железных дорог. Описано современное состояние данной проблемы в условиях риска и неопределенности информации при оценке проекта железной дороги. Обоснована необходимость поддержки принятия решений при проектировании новых и реконструкции существующих железных дорог. Сформулированы цель и задачи исследования.

Во второй главе на основе анализа существующих систем классификации рисков в различных сферах деятельности разработана классификация рисков, применимая к проектируемым железным дорогам. Рассмотрены существующие методы оценки рисков, а также методы их снижения при проектировании железных дорог. Даны рекомендации по управлению рисками при проектировании железных дорог.

В третьей главе произведен выбор метода поддержки принятия решений с учетом фактора риска при проектировании новых и реконструкции существующих железных дорог. Даны основные теоретические положения выбранного метода - метода анализа иерархий. Показана эффективность применения метода, как метода оценки неопределенности и риска при поддержке принятия решений в проектировании железных дорог.

В четвертой главе в качестве примера для оценки работоспособности методики рассмотрено строительство железнодорожной линии Карпогоры -Вендинга как с учетом фактора риска, так и без его учета. Приведены исходные данные и результаты решения задачи.

В заключении сформулированы основные выводы по диссертационной работе.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ

ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1. Проблема и процедура принятия решений

Процесс разработки проектов железных дорог - сложная задача, решение которой заключается в выборе лучшего варианта из множества возможных, руководствуясь множеством критериев. К настоящему времени разработано много научных методов принятия решений, которые сложились в отдельную дисциплину - теорию принятия решений ТПР [78], которая получила широкое применение при проектировании железных дорог.

Принять решение — значит выбрать конкретный вариант действий из некоторого множества вариантов. В описываемой дисциплине варианты выбора принято называть альтернативами. Так же используются следующие сокращения: ПР - принятие решения; ЗПР - задача принятия решения.

Большой вклад в развитие вопросов принятия решений в проектировании железных дорог внесли: Г.Л. Аккерман, Е.П. Алексеев, В.А. Анисимов, Вл.А. Анисимов, В.В. Анисимов, Р.А. Аукуционек, В.А. Бучкин, Н.С. Бушу-ев, Ю.А. Быков, Б.Н. Веденисов, В.В. Виноградов, Б.А. Волков, А.В. Гаври-ленков, А.Е. Гибшман, СМ. Гончарук, А.В. Горинов, Б.И. Гороховцев, В.П. Житкевич, Г.Г. Иванов, А.И. Иоаннисян, Э.П. Исаенко, В.В. Каменцев, И.И. Кантор, Л.В. Канторович, Б.С. Козин, В.Ю. Козлов, А.П. Кондратченко, Г.Г. Коншин, В.А. Копыленко, И.П. Корженевич, В.В. Космин, Н.Б. Курган, А.Д. Ларионов, В.Н. Лившиц, П.А. Луговой, С.Я. Луцкий, Е.А. Макушкина, Б.С. Малышев, B.C. Миронов, А.О. Нейман, В.И. Новакович, Г.С. Переселенков, И.Г. Переселенкова, В.А. Подвербный, Э.И. Позамантир, А.С. Понарин, И.В. Прокудин, А.Л. Ревзон, Е.С. Свинцов, Э.С. Спиридонов, В.И. Струченков,

К.К. Таль, И.В. Турбин, А.А. Цернант, B.C. Шварцфельд, В.А. Шемонаев, Е.А. Шиварева, А.Д. Шишков, В.Я. Шульга, Т.Г. Яковлева и др.

Следует отметить вклад в ТПР в проектировании железных дорог про-ектно-изыскательских и научно-исследовательских институтов: ВНИИЖТа, Гипротранстэи, ПромтрансНИИпроекта, Транспроекта, ЦНИИСа, ИКТП, Мосгипротранса, Ленгипротранса, Уралгипротранса, Сибгипротранса, Вос-тсибтранспроекта, Дальгипротранса, институтов желдорпроектов и многих других проектно-изыскательских, научно-исследовательских институтов и ВУЗов отрасли.

Значительный вклад в изучение вопросов теории принятия решений, теории полезности и теории нечетких множеств внесли российские и зарубежные ученые: М.А. Айзерман, А.В. Алексеев, Р. Беллман, А.Н. Борисов, А. Вальд, Э.Й. Вилкас, Д. Дюбуа, Э. Жаке-Лагрез, Л.А. Заде, Р.Л. Кипи, А.Я. Кирута, А. Кофман, О.А. Крумберг, О.И. Ларичев, И.М. Макаров, Е.З. Май-минас, Н.Н. Моисеев, Л. Мозес, О. Моргенштерн, Е.М. Мошкович, Дж. фон Нейман, С.А. Орлровский, В.В. Подиновский, В.А. Попов, Д.А. Поспелов, X. Райфа, Б. Руа, A.M. Рубинов, В.Б. Соколов, В.Б. Тарасов, Р.И. Трухаев, П.К. Фишберн, Е.М. Фуремс, В.Я. Цветков, В.Н. Цыгичко, Г. Чернов, Д.И. Шапиро, К.Д. Эрроу, Р. Ягер, А.В. Язенин, Е.Б. Яновская и другие исследователи.

Большой вклад в разработку методов ТПР в условиях неопределенности при многих критериях внесли коллективы сотрудников ВНИИСИ, Института системного анализа РАН, Института проблем управления РАН, ВЦ РАН, МГУ им. М.В. Ломоносова, Рижского государственного технического университета, Сибирского энергетического института, Международного института прикладного системного анализа (Австрия) и других исследовательских организаций.

ТПР рассматривает системное представление объектов, относительно которых необходимо принять решение.

Ключевым элементом эффективного решения проблем любого типа является определение «проблемного пространства». Проблемное пространст-

во представляет собой не просто физическое пространство, ассоциированное с проблемой, в него могут входить также восприятия и убеждения ЛПР. Основной принцип поиска «пространства решения» заключается в том, что проблему невозможно решить с помощью того же мышления, которое ее создало. Общая задача эффективного решения проблем заключается в том, чтобы найти способ мышления, неидентичный тому, с помощью которого создана проблема. Проблема в обобщенной форме отражает сущность, для которой требуется сформировать или выбрать решение [105, 116, 124, 126].

Процесс определения «проблемного пространства» и «пространства решения» включает в себя общий цикл сбора информации и применения ее на практике, который отражает два центральных критерия эффективного лидерства в решении проблем. Наиболее удачные решения должны наиболее полно охватывать элементы системы, поддерживающие существование проблемы. Таким образом, эффективное решение проблем должно обеспечивать равновесие между доскональностью и релевантностью.

Доскональность подразумевает проверку всех возможных факторов, работающих на ту или иную проблему или цель. Релевантность заключается в определении факторов, наиболее значимых для возникновения проблемы или достижения цели либо обеспечивающих наибольшее влияние на текущее состояние проблемы. Следовательно, в решении проблемы существует непрерывный цикл, включающий:

1. доскональное изучение факторов проблемы и потенциальных эле
ментов проблемного пространства;

2. определение того, какие из этих факторов и элементов являются наи
более значимыми для возникновения и, следовательно, решение про
блемы.

Стадии процесса извлечения значимой информации представлены на рис. 1.1.

Рис.1.1. Стадии процесса извлечения значимой информации

Обычно проблемы решаются не за один цикл, а в результате ряда последовательных приближений, в процессе которых множественные повторения цикла сходятся к наиболее эффективному решению (рис. 1.2).

Рис. 1.2. Схема цикла «разработка - решение»

Подобную серию последовательных приближений можно охарактеризовать в терминах цикла «разработка - решение». В фазе «разработки» собираются знания, необходимые для исчерпывающей проверки всех потенциально значимых факторов. В фазе «решения» информация фильтруется на предмет релевантности и используется для перехода к следующей стадии или промежуточному состоянию на пути к окончательному решению.

ЗПР возникает в обстановке, которой присуще следующие черты:

1. наличие цели (например, проект железной дороги);

2. наличие вариантов решения (например, направление железной дороги,
параметры железной дороги и т.п.);

3. наличие ограничений, накладываемых на параметры системы (напри
мер, природные ограничения, нормативные ограничения и т.п.).
Основная задача, возникающая перед разработчиком проекта железной

дороги, состоит в принятии обоснованных решений по структуре элементов системы и их параметрам. Описание железной дороги в виде технической системы можно представить, как это принято в системотехнике, через макроскопическое, микроскопическое, функциональное, иерархическое и процессуальное представления [13, 14].

Макроскопическое представление системы железной дороги - это понимание ее как целого по отношению к внешней среде. Макроскопическое представление железной дороги характеризуется множеством внешних связей, т.е. система представляется своей внешней структурой или совокупностью внешних связей.

Микроскопическое представление железной дороги основано на ее понимании как множества взаимосвязанных элементов. Совокупность элементов и связей между ними образует структуру, которая фиксирует расположение элементов и связей между ними.

Функциональное представление железной дороги связано с пониманием ее как совокупности действий (функций), направленных на достижение определенных целей.

Иерархическое представление соответствует пониманию железной дороги как иерархии подсистем (единиц). Иерархическое представление железной дороги, как и любой сложной системы, может производиться на основании различных принципов и исходных предпосылок, а поэтому для одной и той же железной дороги можно получить различную иерархию подсистем.

Процессуальное представление железной дороги предполагает ее понимание как совокупности, характеризуемой последовательностью состояний во времени, основным понятием здесь является понятие «периода жизнедеятельности » системы.

Под параметрами понимаются величины, определяющие геометрические, физические, структурные, функциональные и другие свойства железной дороги и ее элементов [31].

Анализируя [44, 103], можно сказать, что процедура ПР состоит из следующих этапов, отображенных на рис. 1.3.

1.2. Критерии и классификация задач проектирования

железных дорог

Критерии задач проектирования железных дорог условно делятся на две группы:

- Критерии цели (провозная способность Г, пропускная способ
ность п, скорость v, время хода / и т. п.);

- Критерии ресурсов (материалы, энергия, люди, деньги).
Следует заметить, что денежные средства занимают особое место сре
ди ресурсных критериев. В качестве денежных критериев при выборе про
ектных решений используются: капитальные вложения, эксплуатационные
расходы, приведенные затраты, чисто дисконтированный доход.

Рис. 1.3. Процедура принятия решений

Задачи ПР в зависимости от характера и числа критериев делятся по следующим классификационным признакам:

1. число критериев принятия решений;

2. наличие случайных (непредвиденных) факторов, влияющих на
показатели цели;

3. зависимость или независимость критериев от времени.
Классификация ЗПР отображена на рис. 1.4.
Однокритериальные статические детерминированные задачи относятся

Рис. 1.4. Классификация ЗПР

к оптимизационным. Методы решения этих задач различаются в зависимости от вида критерия. Различают классические и неклассические задачи оптимизации. Методы решения классических задач основаны на дифференциальном исчислении и процедуре решения системы уравнений [103]. Однако следует отметить, что классические задачи в проектировании железных дорог встречаются крайне редко, так как построить дважды дифференцируемую критериальную функцию и функции ограничений удается не всегда.

Неклассические задачи оптимизации подразделяются на специальные и неспециальные.

Специальные задачи решаются с помощью методов, изложенных в [20, 79]. В задачах проектирования железных дорог из специальных методов применяются линейное программирование (распределение земляных масс) и динамическое программирование (задачи овладения перевозками).

Решение неспециальных задач основывается на применении методов перебора вариантов (Фибоначчи, золотого сечения, деления пополам), которые рассматриваются в [110]. Обязательным условие для применения методов направленного поиска является унимоидалыюсть функции. Примером решения оптимизационных задач является метод пробных трасс, предложенный А.В. Гориновым [36].

Если при сравнении вариантов выясняется, что по данному критерию они равноценны, то необходимо привлекать другие критерии, то есть появляется многокритериальная задача.

Цели многокритериальных статических детерминированных задач противоречивы, что вносит в задачу неопределенность, преодолеть которую формальными методами нельзя. В настоящее время существует несколько процедур, которые используют для облегчения принятия решений в условиях многокритериальных задач (линейная свертка, построение множества Паре-то).

В ряде случаев бывает, что конкретная величина критерия , например размер перевозок, неизвестна, а информация об этом критерии носит вероятностный характер. Тогда необходимо уметь оценить последствия, связанные с изменением критерия и выбрать в условиях недостаточно известной обстановки решение, при котором вероятность риска понести ущерб минимальна. В качестве критерия оценки принимаемых проектных решений можно принять математическое ожидание критерия с учетом его вероятности, если вероятности событий известны. В случае, когда вероятности неизвестны, оценка вариантов производится на основе критериев, реализующих принцип ми-

ни-макса (пессимистический критерий Вальда, оптимистический критерий Сэвиджа, критерий оптимизма-пессимизма Гурвица).

При проектировании железных дорог, как правило, имеется несколько целей, очень часто противоречивых, для оценки которых необходимо располагать несколькими критериями, также противоречивыми, то есть реальные задачи в большинстве своем многокритериальные. Кроме того, планируемые параметры цели подвержены по разным причинам изменениям, что вносит неопределенность в их значения, а значит - делает задачу недетерминированной.

Многокритериальные статические недетерминированные задачи в настоящее время наименее разработаны и находятся в стадии становления, хотя именно они наиболее полно отражают реальные ситуации, с которыми сталкивается разработчик проекта железных дорог.

Для изучения многокритериальных статических недетерминированных задач и принятия решений используются экспертные процедуры.

Экспертная процедура содержит три основных этапа [103]:

- подбор экспертов;

- проведение экспертизы;

- обработка экспертной информации.

Экспертизу проводят специалисты, компетентные в области решения аналогичных решаемой задач. Эксперты не несут ответственности за принятие решения и последствия реализации, что помогает им сохранять научную объективность и принципиальность.

К многокритериальным динамическим недетерминированным задачам проектирования относятся задачи этапного наращивания мощности железных дорог. Для решения этой задачи используют известный метод варьирования, разработанный кафедрой «Изыскания и проектирование железных дорог» МИИТа (алгоритм отыскания кратчайшего пути) [109].

Как уже было отмечено выше понятия детерминированность и неопределенность (недетерминированность) являются противоположными.

Определим основные понятия. Эффективность ИП - категория, отражающая соответствие проекта целям и интересам его участников. Эффективность ИП в целом оценивается с целью определения потенциальной привлекательности проекта для возможных участников и его реализации, а также поисков источников финансирования. Она включает в себя:

- общественную (социально-экономическую) эффективность;

- коммерческую эффективность.

В настоящее время существует ряд методик оценки эффективности ИП [24, 51, 52, 60, 70, 71, 72, 73, 74], основанных на единой методологической базе.

Основными показателями, используемыми для сравнения различных ИП (вариантов проекта) и выбора лучшего из них, являются показатели ожидаемого интегрального эффекта Э_ож (экономического - на уровне народного хозяйства, коммерческого - на уровне отдельного участка железной дороги). Эти показатели используются для обоснования рациональных размеров и форм резервирования и страхования.

Основным отличием проектов, разрабатываемых и оцениваемых в недетерминированных ситуациях, от проектов, разрабатываемых и оцениваемых применительно к детерминированной ситуации, является то, что условия реализации проекта и отвечающие им затраты и результаты точно неизвестны и надо учитывать весь спектр их возможных значений и "степень возможности" каждого из них. Из вышесказанного вытекают и другие отличия:

- необходимость введения новых и модификации, обобщения "обыч
ных" показателей эффективности проекта;

- изменение экономического содержания понятия эффективности
проекта;

- необходимость существенного изменения содержания инвестици
онного проекта, прежде всего — в части усложнения организацион
но-экономического механизма его реализации;

- необходимость введения в рассмотрение дополнительных показате
лей, характеризующих неопределенность и риск проекта.

Рассмотрим эти обстоятельства подробнее.

1. Новые показатели. Пусть на 10-й год эксплуатации железной дороги рассматривается два варианта грузонапряженности железной дороги и составляет 5 млн.т, либо 15 млн.т с равными вероятностями. Среднее значение грузонапряженности такой дороги равна 10 млн. т, однако эта грузонапряженность не отвечает ни одному из возможных условий реализации проекта. С другой стороны, разброс возможных значений грузонапряженности (в данном примере 10 млн.т) дает определенную информацию о связанном с проектом риске. Аналогичного показателя в детерминированном случае просто не существует. Итак, принципиальным отличием недетерминированной ситуации является необходимость использования новых критериальных и оценочных показателей. В этой связи возникают вопросы:

- как учитывать неопределенность в расчетах эффективности, какие
значения затрат и доходов надо закладывать в расчеты, если и за
траты и доходы в разных случаях могут оказаться разными?

- какими показателями надо оценивать эффективность проекта, какой
из них принимать в качестве критериального при оценке эффектив
ности данного проекта и при сравнении нескольких проектов (вари
антов проекта)?

На первый вопрос можно дать два ответа, которым, как мы далее увидим, отвечают два разных метода учета факторов неопределенности:

- оценка проекта производится по одному, базисному сценарию
его реализации, в который заложены умеренно пессимистиче
ские значения параметров проекта;

- в расчетах эффективности надо учитывать все возможные сце
нарии реализации проекта с учетом "степени их возможности".

Все "обычные" показатели эффективности в условиях неопределенности сами становятся неопределенными, для оценки проекта нужны новые по-

казатели — показатели ожидаемой эффективности, отражающие все возможные доходы и расходы по проекту и "степень их возможности". Естественно, что, если в основу оценки эффективности проекта положен только один, базисный сценарий его реализации, то показатели ожидаемой эффективности совпадают с "обычными" показателями эффективности для этого сценария. Так можно ответить на второй вопрос.

2. Пусть, неважно каким способом, мы определили показатель ожидае
мого интегрального эффекта проекта и он оказался положительным. В де
терминированном случае положительность эффекта означала бы, что участие
в реализации такого проекта обеспечит больший эффект, чем альтернативные
направления использования тех же средств. При наличии неопределенности
дело обстоит несколько иначе. Так участие в проекте с положительными
ожидаемым эффектом не гарантирует от потерь и убытков, как, между про
чим, и отказ от такого участия. Это значит, что в условиях неопределенности
заключение об эффективности проекта означает только, что участие в про
екте предпочтительнее, чем отказ от него.

3. В детерминированном случае затраты и результаты проекта одно
значно определяются предусмотренными в проекте действиями. При этом
подразумевается, что все такие действия будут выполняться точно и в срок
(проект превращается в "план-расписание"). Учет факторов неопределенно
сти исходит из того, что некоторые из предусмотренных проектом действий
выполняться не будут или будут выполняться иначе и в иное время, а неко
торые, хотя и будут выполнены своевременно и точно, не дадут желаемых
последствий. В этой связи значительно большую роль начинает играть зада
ча формирования организационно-экономического механизма реализа
ции проекта. Такой механизм должен теперь обеспечивать адаптацию про
екта к меняющимся условиям, корректировку хода реализации проекта в за
висимости от получаемой информации. Соответственно в содержании проек
та надо отразить определенную "стратегию", некоторый набор инструкций,
определяющих, как нужно поступать участникам проекта в тех или иных си-

туациях, которые могут возникнуть в процессе реализации проекта. При этом проект из "плана-расписания" превращается в "план-инструкцию", определяющий поведение участников не только в "штатных", но и в "нештатных" ситуациях.

Так, если динамика потребной провозной способности железной дороги точно неизвестна, было бы нерационально предусматривать в проекте фиксированную мощность железной дороги: если в перспективе провозная способность сильно возрастет, станет эффективным предусмотреть наиболее мощный тип железной дороги, в противном случае окажется целесообразным прекратить увеличение мощности железной дороги раньше — это обстоятельство лучше всего отразить путем включения в проектные материалы увязанное с мощностью железной дороги условие получение нулевой прибыли.

В условиях неопределенности важным становится правильно установить условия прекращения проекта и формирование механизмов продолжения проекта в нештатных ситуациях (этапное наращивание мощности железной дороги).

4. В условиях неопределенности эффект проекта может быть большим, может оказаться и малым, возможно, даже отрицательным. В этой ситуации проект необходимо характеризовать также специальными показателями, характеризующими нестабильность затрат и результатов проекта, разброс возможных значений эффекта. Обычно их называют показателями устойчивости проекта. Необходимость их использования вытекает из того, что разные экономические субъекты по-разному оценивают одни и те же колебания доходов и расходов. Аналогов этим показателям в детерминированном случае нет, поскольку здесь не допускается сама возможность изменения затрат и результатов. Таким образом, в условиях неопределенности неотъемлемой частью расчетов эффективности становится оценка устойчивости проекта и разработка мероприятий по обеспечению такой устойчивости.

1.3. Факторы риска и неопределенности информации при оценке проекта железной дороги

Проектирование, строительство и реконструкция железных дорог происходят в условиях уточнения исходной информации о показателях, используемых для оценки экономической эффективности. На ранних этапах проектирования исходная информация характеризуется повышенной степенью неопределенности.

Под неопределенностью проекта понимается неполнота или неточность информации о факторах их определяющих, в том числе о связанных с ними затратах и результатах.

Проблема учета неопределенности исходной информации в проектировании железных дорог рассматривалась в трудах Г.Л. Аккермана, Н.С. Бу-шуева, Ю.А. Быкова, Б.А. Волкова, А.В. Гавриленкова, А.Е. Гибшмана, СМ. Гончарука, И.П. Корженевича, Н.М. Коротовского, В.В. Космина, Н.Б. Кургана, В.Н. Лившица, Н.С. Нестеровой, В.А. Подвербного, А.В. Соколова, К.К. Таля, И.В. Турбина и др.

Отметим некоторые важные особенности, связанные с учетом неопределенности в инвестиционном проектировании [23]:

- неопределенность реализации проекта не означает, что для ее опи
сания может быть использованы термины «случайный», «вероятно
стный» и т. п., поскольку имеющаяся информация об этих условиях
не обязательно выражается в форме известного вероятностного за
кона распределения затрат и результатов. Поэтому термины «неде
терминированный» и «случайный» отнюдь не являются синонимами
- второй термин описывает лишь один частный вид неопределенно
сти;

- неопределенность нельзя трактовать как отсутствие какой бы то ни
было информации об условиях реализации проекта, речь может ид
ти только о неполноте и неточности имеющейся информации. Соот-

ветственно "учет" неопределенности подразумевает сбор и наиболее полное использование всей имеющейся информации о возможных условиях реализации проекта и "степени их возможности". Иными словами, упор делается не на отсутствии, а на наличие информации и именно эта имеющаяся информация и должна рассматриваться как точная и обоснованная и использоваться при оценке проекта. Так, если проектировщик оценил какой-то параметр интервалом или вероятностью, точными и обоснованными надо считать указанные им границы интервалов, вероятности и т.п.;

- неопределенность может относиться не только к информации о бу
дущих условиях реализации проекта, но и к использованной при
проектировании информации об уже осуществленных действиях
("фактической информации"). Поэтому факторы неопределенности
необходимо учитывать и при подготовке исходной информации для
разработки проекта, и при оценке результатов реализации проектов
и при корректировке хода реализации проекта на основе поступаю
щей новой информации;

- следует разграничивать «стартовый» риск проекта, заложенный в
его идее или замысле, и «финальный» риск, отраженный в уже
сформированных и подготовленных для окончательного принятия
решения проектных материалах. На первоначальной стадии разра
ботки проекта он действительно может быть или казаться чрезвы
чайно рискованным, но позднее проектные материалы могут быть
дополнены мерами существенно снижающими риск.

Учет факторов неопределенности при проектировании, отборе и реализации инвестиционных проектов является многоплановым и обеспечивается [23]:

- технически — путем изменения требований к содержанию и составу проектных материалов и путем разработки такого органи-

зационно-экономического механизма, который позволял бы адаптировать проект к меняющимся условиям;

- методически - путем использования таких моделей функциони
рования объектов инвестиций и таких методов оценки ИП, кото
рые обеспечивали бы возможно более полный и адекватный учет
факторов неопределенности;

- организационно - путем создания новых или подключения суще
ственных организационных структур с целью снижения или пе
рераспределения риска.

Следует разграничить понятия "неопределенности" и "риска". Первое из них более общее, оно относится к проекту в целом и ко всем его участникам — если хотя бы на одном этапе реализации проекта действуют факторы неопределенности, они должны быть учтены всеми участниками. Понятие же "риска" субъективно, оно выражает оценку возможности возникновения неблагоприятных для конкретного участника последствий в ходе реализации проекта. Поэтому условия, "плохие" для одного участника, могут быть "хорошими" для другого.

Неопределенность, с возможностью возникновения в ходе реализации инвестиционного проекта неблагоприятных ситуаций и последствий характеризуется понятием риска. Риски проекта - это степень опасности для успешного осуществления проекта и измеряется с частотой.

Проблема учета фактора риска при проектировании железных дорог поднималась в работах: Ю.Л. Быкова, Б.Л. Волкова, СМ. Гончарука, В.Н. Дегтяренко, А.Ы. Ефанова, А.А. Зайцева, Т.П. Коваленка и других.

Проблема учета фактора риска при строительстве железных дорог рассматривалась в работах: Р.Е. Емельянова, А.В. Полянского, В.Н. Сидорова, Э.С. Спиридонова и других.

Вероятность рисков - вероятность нежелательного исхода. Существует два метода определения вероятности нежелательных событий:

1. объективный - основан на вычислении частоты, с которой неко
торый результат был получен в аналогичных условиях;

2. субъективный - основан на суждении и на личном опыте ЛПР
(эксперта).

Определение количественным или качественным способом величины (степени) рисков называется оценкой рисков. Следует различать качественную и количественную оценку рисков.

Главная задача качественной оценки - определить возможные виды рисков, а также факторы, влияющие на уровень рисков при выполнении определенного вида деятельности.

Количественная оценка рисков определяется через:

вероятность того, что намеченный результат окажется меньше требуемого значения (планируемого);

произведение ожидаемого ущерба на вероятность того, что этот ущерб произойдет. Методы оценки рисков включают следующие [37]:

1. количественная оценка рисков с помощью методов математиче
ской статистики;

2. методы экспертной оценки рисков;

3. метод исследования рисков — моделирование задачи выбора с по
мощью «дерева решений»;

4. комбинированный метод.

Общая схема оценки проектов в условиях неопределенности выглядит так [100]:

- описывается все множество возможных сценариев реализации проекта (либо в форме перечисления, либо в виде системы ограничений на значения основных технических, экономических и т.п. параметров проекта);

- по каждому сценарию исследуется, как будет действовать в соответ
ствующих условиях организационно-экономический механизм реа
лизации проекта;

- для каждого сценария по шагам расчетного периода рассчитывают
ся (либо задаются аналитическими выражениями) показатели эф
фективности;

- исходная информация о факторах неопределенности представляется
в количественной форме;

- проверяется, что организационно-экономический механизм реали
зации проекта обеспечивает его финансовую реализуемость;

- по каждому сценарию рассчитывается интегральный эффект (ЧДД).
При этом премия за риск в норме дисконта не учитывается! По
следнее вытекает из того, что риск проявляется только в возможно
сти осуществления неблагоприятного сценария, но, если он уже
осуществился, то возникшие потери оценены точно и этих оценках
никакого риска уже нет;

- оценивается риск неэффективности проекта, отражающий "сте
пень возможности" сценариев, при которых интегральный эффект
(ЧДД) становится отрицательным, а также средний ущерб от реали
зации проекта в случае его неэффективности;

- на основе показателей отдельных сценариев определяются обоб
щающие показатели эффективности проекта с учетом факторов не
определенности — показатели ожидаемой эффективности. Основ-
нььми такими показателями являются показатели ожидаемого инте
грального эффекта (ЧДД) Э_ож. Они используются для сравнения
проектов (вариантов проекта) и выбора лучшего из них, обоснова
ния рациональных размеров и форм резервирования и страхования.

В настоящее время различают следующие виды неопределенности [23]:

1. вероятностная неопределенность (стохастика) [81];

2. субъективная вероятность [25, 68, 115, 121, 128,130, 136];

3. интервальная неопределенность [59, 92, 132, 133];

4. интервалыю-вероятностная неопределенность [97, 98, 131];

5. проекты с нечетким эффектом [4, 9, 42, 43, 83, 86, 99, 138];

6. проекты с эффектом, наделенным правдоподобием [23,47].

1.4. Задача поддержки принятия проектных решений

Решение задачи тесно связано со способом решения или методом решения. Оно может представлять собой некое множество значений, функций, правил или методов, приводящих к преобразованию исходных величин и удовлетворению условий задачи.

Необходимо отметить различие между принятием решения ПР и поддержкой принятия решений ППР. В обеих технологиях (ПР или ППР) необходимо получать частные решения каких-то частных задач. Различие в дальнейшем использовании этих частных задач.

Принятие решения заключается в генерации возможных альтернатив решений, их оценке и выборе лучшей альтернативы. При выборе проектного решения приходится учитывать большое число противоречивых требований, что делает задачу принятия решений при проектировании железных дорог многокритериальной.

Поддержка принятия решений — аппарат, облегчающий ЛПР выбор окончательного решения из множества альтернатив. Решения, получаемые с помощью методов ППР носят рекомендательный характер, так как окончательное решение всегда принимает ЛПР.

Вопросами поддержки принятия решений занимались такие ученые, как Ю.А. Быков, К.Ю. Ворончихин, СМ. Гончарук, B.C. Миронов, Г.С. Пе-реселенков, Э.А. Трахтенгерц, И.В. Турбин, В.Я. Цветков и др.

Методология ППР включает разнообразные схемы и технологии, может реализовываться частично или полностью с использованием информационных систем. На рис. 1.5 показана возможная структура системы поддержки принятия проектных решений с выделением некоторых используемых методов и оценок на наиболее важных этапах

Необходимо подчеркнуть связь перечисленных этапов (рис. 1.6). Они образуют иерархическую последовательность. Если на одном из этапов отсутствует возможность его реализации, то переход к следующему не осуществляется.

Длительное время ППР была связана с двумя важными проблемами [1, 3,5, 19,20,21,25,35,41,46,50,53,54,57,64,80,86, 104, 118, 119, 120, 121, 122, 124, 126]:

1. формализацией условий задачи (фактор формализации);

2. получением решения в условиях неопределенности (фактор не
полноты информации).

В информационном обществе в условиях возрастания объема информации и интенсивности информационных потоков к существовавшим ранее добавились еще две проблемы ППР [91, 117]:

1. выбор необходимой информации из множества данных (фактор
анализа и сжатия информации);

2. оперативное получение решения на основе комплексной обра
ботки информации (временной фактор).

В настоящее время для поддержки принятия решений используют различные методы и подходы, которые в совокупности дополняют друг друга. Слово «поддержка» означает, что группа этих методов направлена не только на получение решений, но и на подготовку рекомендаций для ЛПР. Таким образом, ППР включает три группы задач:

1. получение не одного, а совокупности решений;

2. подготовка критериев для оценки полученных решений;

3. выбор решения из имеющейся совокупности.

Рис. 1.5. Поппепжка ппинятия ппоектных пешений

1.5. Постановиа задачи

Объективно существующие факторы неопределенности и риска при проектировании железных дорог, многокритериальность решаемой задачи в современных условиях, существенно осложняют ЛПР выбор проектного решения. Поэтому, первоочередной задачей исследования является разработка научно-обоснованной методики поддержки принятия решений, предполагающей не только оценку возможных альтернатив, но и рекомендации по их реализации в различных условиях.

Если учету факторов неопределенности в последнее время посвящено достаточно большое количество работ, то учет фактора риска при проектировании новых и реконструкции существующих железных дорог в настоящее время не достаточно изучен. Тогда как эффективное управление проектными рисками на всех этапах жизненного цикла разработки проекта на основе анализа рисков и последующего применения механизмов их снижения, позволяет оптимизировать стоимость проекта.

Основной задачей, которую должна решать система управления проектными рисками является идентификация и оценка существующих рисков, и разработка механизмов по их минимизации. В данной работе предложена классификация рисков применительно к проектам железных дорог, а также определение уровня риска, качественной оценке и степени его влияния на принимаемое проектное решение при строительстве новой или реконструкции существующей железной дороги.

Таким образом, основными задачами данного исследования являются:

1. необходимость учета фактора риска и неопределенности при приня
тии проектных решений на железных дорогах;

2. разработка методики поддержки принятия решений при проектирова
нии железных дорог;

3. практическая реализация предложенной методики на примере проек
тирования железнодорожной линии.

ГЛАВА 2. УЧЕТ ФАКТОРА РИСКА И

НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ПРИ ПРИНЯТИИ

ПРОЕКТНЫХ РЕШЕНИЙ

2.1. Существующие системы классификации рисков, их анализ

Анализ рисков инвестиционного проекта железной дороги включает качественный и количественный анализы.

Процесс проведения качественного анализа проектных рисков должен включать не только описание конкретных видов рисков данного проекта, выявление возможных причин их возникновения, анализа предполагаемых последствий их реализации и предложений по минимизации выявленных рисков, но и стоимостную оценку всех этих минимизирующих риски конкретного проекта мероприятий.

Первым шагом идентификации рисков является конкретизация классификации рисков применительно к разрабатываемому проекту железной дороги.

Смысл классификации рисков состоит в том, что для анализа, оценки и, в конце концов, управления рисками первоначально необходимо идентифицировать возможные риски применительно к конкретному проекту, тогда как такая важная работа, как поиск причин их возникновения или описание возможных последствий их осуществления, разработка компенсирующих или минимизирующих риски мероприятий и получение полной стоимостной оценки всех показателей, может проводиться на последующих этапах.

В теории рисков различают понятия фактора (причины), вида рисков и вида потерь (ущерба) от наступления рисковых событий.

Под факторами (причинами) рисков понимают такие незапланированные события, которые могут потенциально осуществиться и оказать отклоняющее воздействие на намеченный ход реализации проекта, или некото-

рые условия, вызывающее неопределенность исхода ситуации. Следует отметить, что некоторые из указанных событий можно было бы предвидеть, а другие не представляется возможным предугадать.

Такими факторами могут являться непосредственно хозяйственная деятельность; деятельность самого ЛПР; недостаток информации о состоянии внешней среды, оказывающей влияние на результат проектной деятельности.

Основные факторы рисков для инвестиционных проектов включают [66]:

- ошибки в проектно-сметной документации;

- недостаточную квалификацию специалистов;

- форс-мажорные обстоятельства (природные, экономические и т. д.);

- нарушение сроков поставок;

- низкое качество исходных материалов, комплектации, технологических
процессов, продукции и пр.;

- нарушение условий контрактов, разрыв контракта.

Вид рисков — классификация рисковых событий по однотипным причинам их возникновения.

Вид потерь, ущерба — классификация результатов реализации рисковых событий.

При выборе проектных параметров на этапе разработки концепции инвестиционного проекта наиболее существенными представляются следующие виды неопределенности и инвестиционных рисков [23, 39, 66, 78, 112]:

- риск, связанный с нестабильностью текущей экономической ситуации
и экономического законодательства, условий инвестирования и ис
пользования прибыли;

- внешнеэкономический риск (возможность ограничений на поставки за
границу природных ресурсов, закрытия границ и т.д.);

- неопределенность политической ситуации, риск неблагоприятных со
циально-политических изменений в стране или регионе;

- неполнота или неточность информации о технико-экономических по
казателях;

- колебания рыночной конъюнктуры, цен (в том числе на мировом рын
ке) на природные ресурсы;

- неопределенность природно-климатических условий, возможность
стихийных бедствий в регионе проектирования;

- производственно-технологический риск, в том числе из-за низкого ка
чества материалов, технологических процессов в период строительст
ва;

- проектный риск из-за ошибок в проектно-сметной документации;

- неопределенность целей, интересов и поведения участников разработ
ки и реализации инвестиционного проекта;

- неполнота или неточность информации о финансовом положении
предприятий-участников проекта (возможность неплатежей, бан
кротств, срывов договорных обязательств).

В настоящее время существует достаточно большое количество классификаций рисков. Как уже отмечалось выше, необходимость учета фактора риска законодательно закреплена Минэкономикой в «Методических рекомендациях» от 31.03.1994 №7-12/47 [74], где предложен к учету следующий перечень рисков (рис. 2.1). На рис. 2.2 приведена классификация рисков, рекомендуемая для оценки инвестиционных проектов В.Д. Шапиро. При составлении классификации рисков использовались рекомендации [66, 112]. В приложении 1 представлены классификации рисков, используемые в различных сферах деятельности.

При развитии экономического потенциала различных отраслей состав анализируемых рисков должен быть не выборочным, а полным - по всем граням инвестиционного проекта - технической, организационной и финансовой. Поэтому каждой отрасли народного хозяйства присуща своя индивидуальная классификация рисков.

Рис. 2.1. Классификация рисков, предложенная Минэкономики

Рис. 2.2. Классификация рисков, рекомендуемая В.Д. Шапирс

Существующие системы классификации проектных рисков в большинстве случаев построены на базе систем оценки рисков, учитывающих только отдельные аспекты реализации инвестиционных проектов. Они являются либо слишком общими, не учитывающими специфики железных дорог, либо неполными, затрагивающими только какую-либо группу рисков, например политические, и поэтому неприменимые в чистом виде для решения поставленной задачи. Так, В.Шенаев и Б.Ирниязов [123] не дают классификации рисков, а приводят план анализа проекта по некоторым выборочным критериям, таким как характеристика отрасли, место проекта в макроэкономическом смысле, вид обеспечения по кредиту и т.д. В зарубежных изданиях, например у X. Разави [134], речь идет в основном о политических рисках иностранных инвесторов в развивающихся странах, как главных рисках при осуществлении капиталоемких проектов. В "Управление проектами" [112] риски делятся на предсказуемые и непредсказуемые, внутренние и внешние.

В статье Р.Л. Боковни [8] рассматриваются особенности управления проектными рисками в нефтегазодобывающей отрасли.

В работах [32, 96, 102] говорится о рисках отказа организационно-технологических решений при строительстве и эксплуатации транспортных сооружений.

Такое разделение не определяет природу возникновения того или иного риска, поэтому не облегчает поиск путей их снижения. При этом не прослеживается зависимость изменения степени того или иного риска от смены фаз проекта. То есть анализ рисков предлагается проводить в отрыве от специфических особенностей фазы проекта в рамках его жизненного цикла, а также в отрыве от отраслевой специфики проекта.

Алгоритм анализа рисков [66, 112] представлен на рис. 2.3. Взаимосвязь основных характеристик рисков [112] представлена на рис. 2.4.

К факторам, повышающим риск и снижающим ожидаемую прибыль относятся следующие:

Рис. 2.4. Взаимосвязь основных характеристик рисков

- потери;

- наводнения;

- нестабильность окружения проекта;

- инфляция;

- ненадежные партнеры;

- некачественные ресурсы проекта.

К факторам, снижающим риск и повышающим ожидаемую прибыль относятся:

- исследования рисков;

- экспертиза всех аспектов проекта;

- система защиты;

- контроль и мониторинг рисков;

- страхование;

- резервирование;

- разработка стратегии;

- управление рисками.

Основными результатами качественного анализа рисков являются:

— выявление конкретных рисков проекта и порождающих их причин;

— анализ и стоимостной эквивалент гипотетических последствий возможной
реализации отмеченных рисков;

— предложение мероприятий по минимизации ущерба и, наконец, их стои
мостная оценка.

Также, на этом этапе определяются граничные значения (минимум и максимум) возможного изменения всех факторов (переменных) проекта железной дороги, проверяемых на риски.

Анализируя существующие классификации рисков, применяемые в различных сферах деятельности, становится возможным создание новой классификации рисков, которая будет применима к проектируемым железным дорогам на всех фазах жизненного цикла инвестиционного проекта железной дороги.

При проектном анализе проектируемых, строящихся и реконструируемых железных дорог особое внимание нужно уделять следующим видам рисков, которые наиболее свойственны всем проектам железных дорог (рис. 2.5).

Отметим, что иод внешними рисками проекта понимаются риски, которые воздействуют на проект из вне и, в общем случае, не могут контролироваться участниками проекта.

К внешним политическим рискам относятся риски, связанные с суверенной деятельностью государства вообще, безотносительно к конкретному проекту железной дороги, но непосредственно влияющими на сам проект, так как государство своими действиями формирует экономико-правовую среду, в которой инвесторам предстоит осуществлять этот проект.

Рис. 2.5. Классификация рисков при проектировании, строительстве и

реконструкции железных дорог

РОССИЙСКАЯ

41 ГОСУДАРСТВЕННАЯ

БИБЛИОТЕКА

Внешние экономические риски связаны с действиями государства, как непосредственного участника инвестиционного проекта в качестве стороны, предоставляющей инвестору в пользование, находящееся в собственности государства природные ресурсы (земля).

Под внешними природными рисками понимаются риски, связанные с влиянием природного фактора на строящийся или эксплуатируемый объект железной дороги (землетрясение, наводнение, оползни, смерчи и т.д.).

Под внутренними рисками проекта следует понимать риски, которые возникают внутри самого проекта.

Проектные (инжиниринговые) риски возникают на первой фазе реализации проекта и связаны с ошибками при проектировании, определении основных параметров и принимаемых проектных решений. Наибольшее значение влияния риска на реализуемость проекта строительства новой или реконструкции существующей железной дороги приходится на прединвестици-онную стадию развития проекта, когда риск ошибки в проектировании может привести к значительным потерям, как во времени, так и в деньгах.

На основе анализа строительных рисков можно сделать следующие выводы. Период до ввода в действие проекта, продолжающийся несколько лет, считается наиболее критической фазой проекта, поскольку здесь осуществляются большие затраты средств, а проект еще не приносит доходов. Наибольшая вероятность возникновения риска задержки ввода объектов проекта в эксплуатацию приходится на конец инвестиционной - начало эксплуатационной фазы реализации проекта. Данный риск охватывает практически всю инвестиционную фазу, поскольку, как правило, при реализации капиталоемких проектов проектируемых железных дорог ввод объектов происходит постепенно. Повышение вероятности возникновения данного риска приходится на соответствующие моменты ввода объектов проекта, т.е. на соответствующие периоды основных капитальных вложений. Риск невыполнения обязательств поставщиками и подрядчиками также приурочен к капитальным вложениям (связанных со строительством и вводом объектов проекта в экс-

плуатацию) с той лишь разницей, что большая вероятность возникновения данного риска приходится на начало стадии строительства, а не на ее окончание.

Эксплуатационные риски возникают после завершения строительства. Они связаны с качеством выполненных строительных работ и используемых устройств и искусственных сооружений пускового комплекса, а также совместимостью установленных устройств и искусственных сооружений. Вторая группа эксплуатационных рисков - это риски, которые непосредственно связаны с эксплуатацией железной дороги, но со стадией строительства связаны не напрямую, а имеют, скорее, косвенное отношение к ней. Это риск отказа отдельных устройств железной дороги и риск невыполнения подрядчиком послепусковых гарантийных обязательств. Если риск несоответствия качества строительства непосредственно связан со строительной фазой и полностью зависит от проводимых в это время работ, то эксплутаци-онные риски существует при реализации любого проекта, неограниченного инвестиционной фазой, и предсказать их появление практически невозможно в силу случайности возникновения аварийных ситуаций. Степень эксплута-ционных рисков определяет размер материальных затрат на устранение последствий данных рисков и время, необходимое на проведение этих мероприятий.

Финансовые риски проекта обусловлены вероятностью потерь вследствие осуществления финансовой деятельности в условиях неопределенности. К финансовым рискам относят риски колебаний покупательной способности денег (инфляционный, валютный, процентный). Предвидеть возникновение финансовых рисков практически невозможно, поэтому по фазам реализации проекта вероятность их возникновения считается постоянной, независимо от изменения технико-экономических показателей проекта. Степень влияния финансовых рисков на результат проекта повышается с увеличением денежных потоков, то есть в период размещения инвестиций, увеличения выручки, выплаты основной суммы долга и т.д. В дальнейшем, когда все

долги практически погашены, а выручка от реализации значительно падает -риск перестает представлять реальную угрозу.

Под экологическим риском понимается вероятность наступления ответственности за нанесение ущерба окружающей среде. Он может возникнуть на любой стадии реализации проекта в результате событий различного характера, в том числе: природного, техногенного, смешанного.

После того как определена классификация рисков при проектировании железных дорог необходимо выбрать метод оценки рисков проекта.

2.2. Методы оценки рисков

Математический аппарат анализа рисков опирается на методы теории вероятностей, что обусловлено вероятностным характером неопределенности и рисков. Задачи анализа рисков разделяются на три типа [29, 37]:

— прямые, в которых оценка уровня рисков происходит на основании ап
риори известной вероятностной информации;

— обратные, когда задается приемлемый уровень рисков и определяются
значения (диапазон значений) исходных параметров с учетом устанавли
ваемых ограничений на один или несколько варьируемых исходных пара
метров;

— задачи исследования чувствительности, устойчивости результативных,
критериальных показателей по отношению к варьированию исходных па
раметров (распределению вероятностей, областей изменения тех или иных
величин и т. п.).

Анализ проектных рисков производится на основе математических моделей принятия решений и поведения проекта, основными из которых являются:

— стохастические (вероятностные) модели;

— лингвистические (описательные) модели;

- нестохастические (игровые, поведенческие) модели.

В таблице 2.1 приведена характеристика наиболее используемых методов анализа рисков [29, 37, 49, 66]. Рассмотрим использование некоторых из указанных методов применительно к принятию решений при проектировании железных дорог с учетом фактора риска.

Таблица 2.1

Методы анализа рисков проекта

Метод	Характеристика метода
1	2
Вероятностный анализ	Предполагают, что построение и расчеты по модели осуществляются в соответствии с принципами теории вероятностей, тогда как в случае выборочных методов все это делается путем расчетов по выборкам Вероятность возникновения потерь определяется на основе статистических данных предшествовавшего периода с установлением области (зоны) рисков, достаточности инвестиций, коэффициента рисков (отношение ожидаемой прибыли к объему всех инвестиций по проекту)
Метод аналогов	Использование базы данных осуществленных аналогичных проектов для переноса их результативности на разрабатываемый проект, такой метод используется, если внутренняя и внешняя среда проекта и его аналогов имеет достаточно сходимость по основным параметрам
Анализ чувствительности проекта	Метод позволяет оценить, как изменяются результирующие показатели реализации проекта при различных значениях заданных переменных, необходимых для расчета
Анализ показателей предельного уровня	Определение степени устойчивости проекта по отношению к возможным изменениям условий его реализации
Анализ сценариев развития проектов	Метод предполагает разработку нескольких вариантов (сценариев) развития проекта и их сравнительную оценку. Рассчитываются пессимистический вариант (сценарий) возможного изменения переменных, оптимистический и наиболее вероятный вариант

1	2
Имитационные методы	Базируются на пошаговом нахождении значения результирующего показателя за счет проведения многократных опытов с моделью. Основные их преимущества — прозрачность всех расчетов, простота восприятия и оценки результатов анализа проекта всеми участниками процесса планирования. В качестве одного из серьезных недостатков этого способа необходимо указать существенные затраты на расчеты, связанные с большим объемом выходной информации
Метод построения деревьев решения проекта	Предполагает пошаговое разветвление процесса реализации проекта с оценкой рисков, затрат, ущерба и выгод
Экспертный анализ рисков	Метод применяется в случае отсутствия или недостаточного объема исходной информации и состоит в привлечении экспертов для оценки рисков. Отобранная группа экспертов оценивает проект и его отдельные процессы по степени рисков

Понятие вероятностной неопределенности [27, 37, 44, 67, 76, 108, 109, ИЗ] используется в расчетах эффективности, когда "степень возможности" рассматриваемых сценариев или отдельных параметров проекта характеризуется их вероятностями, а точнее (поскольку речь может идти о непрерывно меняющихся параметрах) - вероятностными распределениями. Здесь возникают три проблемы:

1. как описать неопределенность тех или иных параметров проекта вероят
ностными моделями (в вероятностных терминах);

2. что делать, если случайных параметров слишком много и многие из них
взаимосвязаны (проблема размерности);

3. каким показателем оценивать эффективность проекта, если его результа
ты и затраты -случайные величины.

Общего ответа на первые два вопроса нет. Построение достаточно адекватных реальной действительности вероятностных моделей процессов реализации проекта и колебаний окружающей экономической среды является искусством, хотя некоторые элементы соответствующих моделей достаточно

хорошо разработаны и применяются на практике. Далее будем считать, что вероятностная модель процесса реализации проекта построена и все вероятности заданы. Тогда мы приходим примерно к такой ситуации: пусть известны возможные п значений размеров грузовых перевозокДля каждого из этих значений Г получено п оптимальных вариантов железной дороги В], B_it .... В_п , приведенные строительно-эксплуатационные затраты для которых составляют величиныПредставив результаты расчетов в виде диагональной матрицы приведенных строительно-эксплуатационных затрат по оптимальным вариантам получаем матрицу, которая называется матрицей затрат 3 = \ Зу \. Матрица затрат является формализацией задачи.

Наряду с матрицей затрат формализацией задачи является матрица риска. Риском Гу называется разность между минимальными min3,y и затратами Зу при одних и тех же размерах перевозок Г/.

(2.1)

Выбор решения в условия риска может быть осуществлен исходя из рассматриваемых далее критериев оценки с использованием матрицы затрат (табл. 2.2).

Наиболее просто решается задача, о выборе решения в условиях неопределенности, когда известны вероятности каждого из ожидаемых размеров перевозок Г_}, Г₂, Г₃. Обозначим их соответственно через P_h P₂, Рз-

Таблица 2.2

Пример матрицы затрат 3,у, млрд. руб.

Bi ^\	г,	г₂	Гз
в,	5086	4808	4197
в₂	5240	4660	4035
В₃	5435	4950	3885

ПустьТогда в качестве критерия оценки

принимаемых решений можно принять математическое ожидание суммарных приведенных затрат с учетом их вероятностей (вероятностный критерий):

(2.2)

Оптимальным является вариант /?,-, для которого 3/ обращается в минимум. Из табл. 2.3, в которой показаны вычисленные для рассматриваемого примера вероятностные критерии, видно, что оптимальным является вариант

В₂ (32 = 4709 млрд. руб.).

В случаях, когда вероятности размеров перевозок заранее не могут быть установлены, их приходится оценивать субъективно. Например, расположив их в порядке убывания правдоподобности, можно назначить вероятности гипотез пропорциональными членам убывающей арифметической прогрессии. Если гипотезы равноправны, то естественно назначить их вероятности равнЫхМИ (так называемый «принцип недостаточного основания» Лтыа-са).

В рассматриваемом примереИспользуя формулу (2.2),

получим другие оценки (табл. 2.4).

Таблица 2.3

	Вероятностный		критерий, млрд. руб.
в, ^\	п			Гз	3i
в,	5086	4808		4197	4769
в₂	5240	4660		4035	4709
Вз	5435	4950		3885	4883

Таблица 2.4

		Критерий Лапласа,		млрд. руб.
Bi ^\			г₂	Гз	3i
в,	5086		4808	4197	4697
в₂	5240		4660	4035	4645
Вз	5435		4950	3885	4757

Оптимален вариант В₂, для которого 3/ минимальны (32 ⁼ 4645 млрд.

руб.).

Если вероятности размеров перевозок неизвестны, оценка вариантов может быть проведена на основе критериев, реализующих принцип мини-макса. Одним из таких критериев является пессимистический критерий Валъда. Согласно этому критерию предпочтительным является вариант, гарантирующий при любых условиях затраты, не большие, чем минимакс В матрице затрат в каждой строке выбирается максимальная

величина и записывается в дополнительном последнем столбце

(табл. 2.5). Оптимальным считается вариант Bj, для которого максимальные затратыI минимальны (IV= 5086 млрд. руб.).

Противоположностью критерию Вальда является подход, когда выбирается вариант, при котором в наилучших условиях затраты минимальны (оптимистический критерий):В этом случае в дополнитель-

ный столбец матрицы затрат выписываются минимальные значенияпо строке(табл. 2.6).

Предпочтение отдается варианту В₃, для которого величина минимальна (О = 3885 млрд.руб.).

Таблица 2.5

Критерий Вальда, млрд. руб.

Bi ^\	г,	г₂	Гз	тахЗ.. i ^u
в,	5086	4808	4197	5086
в₂	5240	4660	4035	5240
Вз	5435	4950	3885	5435

Таблица 2.6

Оптимистический критерий, млрд. руб.

в₍ ^\	г,		Гз	min3.. / ^
в,	5086	4808	4197	4197
в₂	5240	4660	4035	4035
Вз	5435	4950	3885	3885

Сущность критерия Севиджа в том, чтобы избежать большого риска при принятии решений. Согласно критерию Севиджа рекомендуется в условиях неопределенности выбирать вариант, при котором величина риска принимает наименьшее значение в самой неблагоприятной ситуации (когда риск максимален):. В этом случае в дополнительный столбец мат-

рицы рисков выписываются максимальные значения рисков по строке max/*..

/ J

(табл. 2.7). Предпочтителен вариант В₂, для которого максимальный риск минимален (S= 1290 млрд. руб.). Этот критерий, как и критерий Вальда, относится к крайне пессимистическим.

При принятии решений можно ориентироваться на некоторый промежуточный критерий. Таким критерием является критерий оптимизма-пессимизма Гурвица, который применительно к поставленной задаче имеет вид:

(2.3) где 0 < а < 1.

Таблица 2.7

Критерий Ссвиджа, млрд. руб.

	г,	г₂	Гз	тахЗ..
в,	0	1200	2550	2550
в₂	1290	0	600	1290
Вз	2740	2360	0	2740

При а = 1 критерий Гурвица превращается в пессимистический критерий Вальда, а при а = 0 — в оптимистический критерий. Коэффициент а выбирается из субъективных соображений и выражает как бы «меру пессимизма» исследователя.

Зададимся тремя значениями коэффициента а: 1) а = 0,6 — перевес в сторону пессимизма; 2) а = 0,5; 3) а = 0,4 - перевес в сторону оптимизма. Выписав в дополнительных столбцах минимумы затрат но строке| и

максимумы затрат по строкеи используя формулу (2.3), получим

значения Н (табл. 2.8), из которых выбираем минимальное для каждого из значений коэффициента а.

При а = 0,6 оптимален вариант Bj (Н = 4730 млрд. руб.), что совпадает с выбором варианта по пессимистическому критерию Вальда. При а = 0,5 оптимален компромиссный вариант В₂ (#= 4638 млрд. руб.). При а = 0,4 предпочтение за вариантом В₃ (Н = 4505 млрд. руб.).

Несмотря на то, что выбор критерия, как и выбор коэффициента а в критерии Гурвица, является субъективным, предлагаемый подход позволяет в условиях неопределенности исходных данных произвести количественный анализ вероятных ситуаций.

Если в результате применения различных критериев выводы совпадают, то можно уверенно принимать рекомендуемое решение. Противоречивость рекомендаций является поводом для более углубленного анализа стохастической ситуации, в которой необходимо принять решение.

Таблица 2.8

Критерии Гурвица, млрд. руб.

AN	г,	г₂	Гз	ттЗу	max 3.. i У	II (а = 0,6)	II Г« = 0,5)	II (а = 0,4)
в,	5086	4808	4197	4197	5086	4730	4642	4553
в₂	5240	4660	4035	4035	5240	4758	4638	4517
В₃	5435	4950	3885	3885	5435	4815	4660	4505

Если существует база данных, в которой находится множество проектов железной дороги реализуемых в различных ситуациях, то при принятии проектных решений возможно использовать метод аналогов.

Анализ чувствительности призван дать оценку того, насколько существенно изменится эффективность проекта при изменении одного из показателей, определяющих его структурно-параметрическое описание. Чем сильнее эта зависимость, тем выше риск реализации инвестиционного проекта. Иначе говоря, незначительное отклонение от первоначального замысла при формировании проектного решения может оказать серьезное влияние на успех концепции всего инвестиционного проекта.

В данной работе анализ чувствительности проекта применяется в двух случаях:

1. Для определения факторов, в наибольшей степени оказывающих влия
ние на формирование проектных решений;

2. Для сравнительного анализа альтернатив проектных решений.
Одним из важных показателей оценки риска при принятии проектных

решений является точка безубыточности, характеризующая грузонапряженность железной дороги (Г), при которой доходы от реализации концепции инвестиционного проекта железной дороги равны расходам на ее осуществление.

За основу определения точки безубыточности принимается формула определения интегрального эффекта:

(2.4)

Предположим, что имеют место одноэтапные капитальные вложения и шнейный характер изменения экономических результатов по анализируемой альтернативе проектного решения, тогда формула (2.4) имеет вид:

(2.5)

где R_p - экономический результат на 10-й год эксплуатации железной дороги (t_p=l/E=l0, при Е = 0,1).

В общем случае и величина R_p, и величина К_о зависят от размеров грузонапряженности, т.е. R_P(F) и К₀(Г). Если R_P(F) можно представить графически в виде линейной зависимости, то капитальные вложения, определяемые по укрупненным показателям, зависят от категории проектируемой линии, и в определенных интервалах Г соответствующих ей не изменяются. Точке эезубыточности отвечает условие, при котором Э_инт=0, тогда графическое определение Г_б может быть осуществлено, как это показано на рис. 2.6.

Определить грузонапряженность проектируемой железной дороги, при которой экономические результаты и затраты равны, можно и расчетным пу-гем, если известны основные их слагаемые. Представим формулу (2.5) в вице:

(2.6)

где Г]₀- грузонапряженность в грузовом направлении на 10-й год эксплуатации, млн ткм нетто/км; L - длина варианта трассы, км; у - коэффициент неравномерности грузовых перевозок по направлениям; д -доходная ставка, р/ткм; С -" себестоимость перевозок, р/ткм; Э_нт - внетранспортный эффект, р; К- капитальные вложения на 1 км линии, руб. При Э_нт= 0 из формулы (2.6) найдем:

(2.7)

В каждом случае величина Г]_Оо определяется конкретными значениями технико-экономических показателей, входящих в формулу (2.7).

Воспользуемся примером, взятым из [27], в котором сравниваются два варианта трассы железнодорожной линии, основные технико-экономические показатели которых приведены в табл. 2.9.

Коэффициент неравномерности перевозок по направлениям у = 0,8. Для I варианта согласно (2.7):

Для II варианта:

Таким образом, если по I варианту грузонапряженность на 10-й год эксплуатации окажется меньше 7,9 млн ткм/км, то линия будет работать в убыток, так как расходы превысят доходы, для II варианта таким предельным значением грузонапряженности является /^_Об=9,1 млн ткм/км.

Рис. 2.6. Определение значения Гюв

Таблица 2.9 Основные технико-экономические показатели вариантов

Показатель	I вариант	II вариант
Длина трассы,км	200	250
Руководящий уклон, %о	12	9
Расчетная годовая грузонапряженность нетто в грузовом направлении, на 10-й год эксплуатации, млн ткм/км	15	15
Доходная ставка д, р/ткм	25	25
Внетранспортный эффект, млрд руб.	45	39
Себестоимость перевозок С, руб /ткм	15,2	13,7
Капитальные вложения, млрд руб /км	4,6	4,4

Примечание. Экономические показатели приведены в базисных ijeuax 1994 г

Чем дальше будет отстоять фактическая величина грузонапряженности от Гюб, тем эффективнее будет работать проектируемая железная дорога, т.е. тем больше будет положительная разница между доходами и расходами.

В табл. 2.10 и 2.11 показано, какое влияние рассмотренные технико-экономические показатели оказывают на величину Г_]Об, соответственно для I и II вариантов трассы.

Таблица 2.10

Влияние изменении технико-экономических


показателей на		Гюб (для I варианта)
Технико-экономические показатели		Величины Fjoo, млн ленении показателей I		тк ва	м/км при из-эианта на
Технико-экономические показатели
	-10%	База		+10%
Длина трассы		7,05	7,9		8,57
Доходная ставка		9,29	7,9		6,85
Себестоимость перевозок		7,51	7,9		8,30
Внетранспортный эффект		8,64	7,9		7,13
Капитальные вложения		6,34	7,9		9,36
Коэффициент неравномерности перевозок		8,45	7,9		7,39

Таблица 2.11

Влияние изменении технико-экономических показателен на Гюв (для II варианта)


Технико-экономические показатели	Величины Гюо, млн т км/км при изменении показателей I варианта на
Технико-экономические показатели
-10%	База	+10%
Длина трассы	8,52	9,1	9,53
Доходная ставка	10,60	9,1	7,93
Себестоимость перевозок	8,69	9,1	9,50
Внетранспортный эффект	9,58	9,1	8,58
Капитальные вложения	7,67	9,1	10,48
Коэффициент неравномерности перевозок	9,69	9,1	8,53

Величины отклонения в % полученных в табл 2.10 и 2.11 значений от базового для случая, когда рассмотренные технико-экономические показатели уменьшаются на 10 % приведены на рис. 2.7, а для случая их увеличения на 10%-нарис. 2.8.

Рис. 2.7. Отклонение значений Гюв от базового при уменьшении показателей на 10%

Рис. 2.8. Отклонение значений Гюо от базового при увеличении

показателей на 10 %

Анализ этих рисунков показывает, что наибольшее влияние на величину Поб оказывают капитальные вложения К и доходная ставка д, причем оно одинаково велико (величина отклонения достигает 20 %) как для I так и для II вариантов трассы. Этим показателям при определении Г_1Об должно быть уделено особое внимание. Влияние остальных показателей менее существенно (величина отклонения не превышает 10%). Следует отметить также различное соотношение отклонения отдельных технико-экономических показателей по вариантам. Так по первому варианту значения отклонений всех показателей больше, чем по второму, однако, если для величины доходной ставки д, себестоимости С и коэффициента у они практически незаметны, то для величин L, К и Э_нт достигают 4-6 %.

Несмотря на определенную условность этого примера, он наглядно показывает важность анализа чувствительности проекта железной дороги к изменению его технико-экономических показателей на различных этапах разработки концепции инвестиционного проекта.

Следующим методом оценки риска при проектировании железных до-

рог является анализ возможных сценариев развития проектов. Особенностью этого метода является рассмотрение, как правило, трех сценариев реализации проекта: «оптимистический» сценарий; «умеренный» («нормальный») сценарий; «пессимистический» сценарий.

На формирование сценария развития могут оказывать влияние различные факторы внешней среды железной дороги Поэтому сценарии целесообразно строить по принципу учета влияния наиболее существенных из них (остальные факторы рассматриваются как детерминированные).

Предположим, что в зависимости от сроков освоения очагов природных ресурсов, размеров финансирования, стабильности экономической ситуации в регионе и стране в целом возможны три варианта развития проекта железной дороги, каждый из которых характеризуется своими значениями приведенных результатов и затрат (табл. 2.12)

Вероятность наступления сценариев оценивается 0,25, 0,5 и 0,25 соответственно.

Основными показателями, используемыми для сравнения различных альтернатив инвестиционного проекта и выбора из них лучшей, в этом случае являются показатели ожидаемого интегрального эффекта Э_интож (экономического - на уровне народного хозяйства, коммерческого - на уровне отдельного участника проекта):

(2.8)

где Э_интож - интегральный эффект при /-м условии реализации проекта; Р₍ -вероятность реализации этого условия.

Таблица 2.12

Сценарий развития кон- Приведенные результаты, Приведенные затраты, цепции облика НЖД млрд руб млрд руб «Оптимистический» 1060 960 «Умеренный» 980 920 «Пессимистический» 890 900

Для определения Э_интож рассмотренных в табл. 2.12 сценариев с учетом вероятности их наступления сведем исходные данные в табл. 2.13.

Как видно, Э_интож с учетом различных сценариев развития проекта и вероятности их наступления (52,5 млрд. руб. ) отличается от Э_инт рассчитанного только на основании наиболее вероятного сценария развития событий (60 млрд. руб.).

Важным моментом в использовании метода сценариев развития, как и других методов, требующих формализованного описания риска и неопределенности состояний внешней среды железной дороги, является определение вероятностей их реализации. Для установления искомых вероятностей обычно используются экспертные методы или методы, основанные на применении имитационных моделей [35, 37], например, метод Монте-Карло.

В любом случае ЛПР целесообразно рассмотреть различные варианты вероятностей наступления сценариев, как, например, это сделано в табл. 2.14.

Таблица 2.13 Определение ожидаемого интегрального эффекта

Сценарий	Вероятность Pi	Интегральный эффект Э_интож, млрд. руб.	Интегральный эффект Э_инт с учетом вероятности P_h млрд. руб.
«Оптимистический»	0,25	100	25
«Умеренный»	0,50	60	30
«Пессимистический»	0,25	-10	-2,5
Всего (Э_интпж)	-	-	52,5

Таблица 2.14 Варианты вероятностей поступления сценариев


Сценарий	Вариант вероятностей Э_1ШТР, млрд. руб.
Сценарий
Pt	1 р	Pi		Pi	•^инт i*
«Оптимистический»	0,6	60	0,33	33	0,1	10
«Умеренный»	0,3	18	0,33	19,6	0,3	18
«Пессимистический»	0,1	-1	0,33	-3,3	0,6	-6
ВсеГО (Эинтак)	-	77	-	49,3	-	22

Естественно, что ориентация на крайне «оптимистический» или крайне «пессимистический» сценарии развития вряд ли целесообразна, однако она полезна для оценки возможного диапазона изменения величины ожидания интегрального эффекта при реализации того или иного сценария развития.

При сравнении обозримого количества альтернатив проектируемой железной дороги для анализа риска может быть целесообразно использовать построение дерева решений. С учетом того, что для построения дерева решений необходимо иметь достаточно много информации, представляющей возможные сценарии развития проекта железной дороги в целом, на этапе разработки концепции инвестиционного проекта формируются принципиальные события по фазам его жизненного цикла. При этом используются, как правило, данные проектов-аналогов По мере разработки инвестиционного проекта дерево решений уточняется и корректируется

Последовательность сбора данных для построения дерева решений при разработке концепции инвестиционного проекта следующая: определение состава и продолжительности фаз жизненного цикла проекта, определение ключевых событий, которые могут повлиять на дальнейшее развитие проекта, определение времени наступления ключевых событий, формулировка всех возможных решений, которые могут быть приняты в результате наступления каждого ключевого события; определение приведенных результатов и затрат по каждому этапу осуществления проекта.

Полученные данные служат основой для построения дерева решений, на котором узлы являются ключевыми событиями, а стрелки их соединяющие - проводимыми работами по реализации проекта железной дороги. На дереве решений указываются фазы жизненного цикла, время наступления событий, вероятности принятия того или иного решения, ориентировочные стоимости работ по реализации проекта.

Результатом построения дерева решений при разработке концепции инвестиционного проекта является определение: вероятности каждого сценария развития проекта; интегрального эффекта по каждому сценарию; ожи-

даемого интегрального эффекта по каждому сценарию; ожидаемого интегрального эффекта по проекту железной дороги в целом.

Положительная величина ожидаемого интегрального эффекта указывает на приемлемую степень риска, связанного с реализацией концепции инвестиционного проекта железной дороги.

На рис. 2.9 показан один из возможных вариантов дерева решений применительно к выбранной концепции проекта железной дороги, на котором указаны вероятности наступления ключевых событий.

При определении затрат и результатов приняты следующие предпосылки: капитальные вложения, необходимые для сооружения железной дороги равны 920 млрд. руб., с равномерным их распределением по годам строительства; текущие результаты приняты условно неизменными по годам эксплуатации в трех вариантах в зависимости от сценариев развития (объемов перевозок) и приведены на рис. 2.9; стоимость проектно-изыскательских работ принята в размере 3 % от капитальных вложений (прединвестиционные исследования - 0,5 %, проект - 1,5 %, рабочая документация - 1 %); норма дисконта £=0,1.

Возможные сценарии развития проекта включают следующие события:

S-l-2 (S-2); S-1-3-4 (S-4); S-1-3-5-6 (S-6); S-1-3-5-7-9-12 (S-12);

S-l-3-5-7-10-13 (S-13); S-1-3-5-7-11-14 (S-14); S-l-3-5-8-15 (S-15);

S-l-3-5-8-16 (S-16); S-l-3-5-8-17 (S-17).

В скобках указаны сокращенные обозначения сценариев развития.

Вероятностьу-го сценария рассчитывается по формуле

п, где Р,- - вероятность принятия соответствующего решения в каждом /-м узле, например, для P(s-i7)⁼ 0>8 " 0,9 • 0,5 • 0,25.

Величина интегрального эффекта определяется по формуле:

(2.9)

Рис. 2.9. Дерево решений при разработке концепции инвестиционного проекта железной дороги

В табл. 2.15 приведены результаты расчета интегрального эффекта для различных сценариев дерева решений, представленного на рис. 2.9. Для каждого сценария интегральный эффект показан по нарастающей.

Таблица 2.15

Значения интегрального эффекта для различных сценариев дерева

решений


Год	Этап	Интегральный эффект Э_инт, млрд. руб. для различных сценариев дерева решений
Год	Этап
S-2	S-4	S-6	S-12	S-13	S-14	S-15	S-16	S-17
1	0	-2,10	-2,10	-2,10	-2,10	-2,10	-2,10	-2,10	-2,10	-2,10
2		чоо	4,00	-4,00	-4,00	чоо	4,00	-4,00	4,00	4,00
3	и	0	-7,45	-7,45	-7,45	-7,45	-7,45	-7,45	-7,45	-7,45
4		0	-10,59	-10,59	-10,59	-10,59	-10,59	-10,59	-10,5	-10,59
5	h	0	-13,44	-13,44	-13,44	-13,44	-13,44	-13,44	-13,44	-13,44
6		0	0	-16,03	-16,03	-16,03	-16,03	-16,03	-16,03	-16,03
7	и	0	0	-1839	-1839	-1839	-1839	-1839	-1839	-1839
8		0	0	0	-125,57	-125,57	-125,57	-104,13	-104,13	-104,13
9		0	0	0	-223,09	-223,09	-223,09	-182,15	-182/15	-182,15
10		0	0	0	-311,87	-311,87	-311,87	-253,17	-253,17	-253,17
11		0	0	0	-39237	-39237	-39237	-317,57	-317,57	-317,57
12		0	0	0	-312,62	-328,57	-344,52	-376,27	376,27	376,27
13	ts	0	0	0	-240,12	-270,57	-301,02	-303,77	-318,27	-332,77
14		0	0	0	-17437	-217,97	-261,57	-238,02	-265,67	-29332
15		0	0	0	-114,62	-170,17	-225,72	-178,27	-217,87	-257,47
16		0	0	0	-62,12	-128,17	-194Д2	-125,77	-175,87	-225,97
17		0	0	0	-12,62	-88,57	-164,52	-76,27	-136,27	-196,27
18		0	0	0	3238	-52,57	-137,52	-31,27	-100Д7	-169,27
19		0	0	0	7338	-19,77	-112,92	9,73	-67,47	-144,67
20		0	0	0	110,63	10,03	-90,57	46,98	-37,67	-12232
•Эинт		-4,00	-13,44	-1839	110,63	10,03	-90,57	46,98	-37,67	-12232
Р		одо	0,08	0,072	0,10	0,144	0,10	0,09	0,18	0,09
**'-'teen ■***		-0,80	-1,075	-1324	11,063	1,444	-9,057	4,228	-6,786	11,009

Ожидаемый интегральный эффект для всего проекта определен как

т.е. имеет место значительная степень риска того, что проект железной дороги с учетом различных рассмотренных сценариев окажется неэффективен. В этом случае необходимо рассмотреть возможные пути снижения риска, для чего необходимо вернуться к этапу формирования ключевых событий, которые влияют на развитие проекта, проанализировать исходные данные, принятые при построении дерева решений и еще раз повторить расчетную процедуру, изложенную выше, добиваясь снижения риска и повышения эффективности концепции инвестиционного проекта железной дороги.

Существуют ситуации, когда по различным причинам, в значительной мере в связи с отсутствием достоверной информации, использование статистического метода не представляется возможным.

В таких случаях широко применяются методы, использующие результаты опыта и интуицию, то есть эвристические методы или методы экспертных оценок.

Особенностью эвристических методов и моделей является отсутствие строгих математических доказательств оптимальности получаемых решений. Общей направленностью этих процедур является использование человека как «измерительного прибора» для получения количественных оценок процессов и суждений, которые из-за неполноты и недостоверности имеющейся информации не поддаются непосредственному измерению.

Метод экспертных оценок находит достаточно широкое применение в различных областях деятельности, и на его основании реализуются серьезные и дорогостоящие мероприятия. Одной из сфер его применения является качественный анализ и количественная оценка экономического риска.

В практической деятельности применяются как индивидуальные, так и групповые (коллективные) экспертные оценки (опросы).

Проведенный анализ использования различных методов оценки рисков показал их практическую применимость к решению задач проектирования железных дорог в условиях риска. Однако, наиболее действенными методами для оценки и учета фактора риска в сложившейся на сегодняшней день ситуации, когда нет статистических данных по реализации проектов в современных условиях (условиях рисков), являются экспертные методы. Таким образом, речь идет о создании системы, позволяющей постоянно анализировать и управлять риском на всех фазах жизненного цикла проекта железной дороги, учитывая уточнение информации, как о самом проекте, так.и о состоянии внешней среды железной дороги. Создание такой системы при разработке инвестиционного проекта - сложная, самостоятельная задача, решение которой не является целью настоящего исследования.

Следующим сложным вопросом, ответ на который необходимо получить является выбор метода снижения рисков.

2.3. Методы снижения рисков

Высокая степень риска проекта приводит к необходимости поиска путей его искусственного снижения. Все методы, позволяющие минимизировать проектные риски можно разделить на три группы [29, 37, 61, 111, 112, 113]:

1. Диверсификация или распределение рисков;

2. Резервирование средств;

3. Страхование рисков.

Рассмотрим более подробно каждый из этих методов по порядку.

1. Диверсификация или распределение рисков (распределение усилий предприятия между видами деятельности, результаты которых непосредственно не связаны между собой), позволяющая распределить риски между участниками проекта. Распределение проектным рисков между его участниками является эффективным способом его снижения Теория надежности показывает, что

с увеличением количества параллельных звеньев в системе вероятность отказа в ней снижается пропорционально количеству таких звеньев. Поэтому распределение рисков между участниками повышает надежность достижения результата. Логичнее всего при этом сделать ответственным за конкретный вид риска того из его участников, который обладает возможностью точнее и качественнее рассчитывать и контролировать данный риск. Распределение рисков оформляется при разработке финансового плана проекта и контрактных документов.

Распределение рисков фактически реализуется в процессе подготовки плана проекта и контрактных документов. Следует иметь ввиду, что повышение рисков у одного из участников должно сопровождаться адекватным изменением в распределении доходов от проекта. Поэтому при переговорах необходимо:

- определить возможности участников проекта по предотвращению последст
вий наступления рисковых событий;

- определить степень рисков, которую берет на себя каждый участник проек
та;

- договориться о приемлемом вознаграждении за риски;

- следить за соблюдением паритета в соотношении рисков и дохода между
всеми участниками проекта.

2. Резервирование средств на покрытие непредвиденных расходов представляет собой способ борьбы с риском, предусматривающий установление соотношения между потенциальными рисками, влияющими на стоимость проекта, и размером расходов, необходимых для преодоления сбоев в выполнении проекта.

Величина резерва должна быть равна или превышать величину колебания параметров системы во времени. В этом случае затраты на резервы должны быть всегда ниже издержек (потерь), связанных с восстановлением отказа. Зарубежный опыт допускает увеличение стоимости проекта от 7 до 12% за счет резервирования средств на форс-мажор. Резервирование средств предусматри-

вает установление соотношения между потенциальными рисками, изменяющими стоимость проекта, и размером расходов, связанных с преодолением нарушений в ходе его реализации.

Российские эксперты [29, 37, 111, 112, 113] рекомендуют следующие примерные нормы непредвиденных расходов (табл. 2.16).

Таблица 2.16 Нормы резервирования средств на непредвиденные расходы

Вид затрат	Изменение непредвиденных расходов, %
Затраты/продолжительность работ российских исполнителей	+20
Затраты/продолжительность работ иностранных исполнителей	+10
Увеличение прямых производственных затрат	+20
Снижение производства	-20
Увеличение процента за кредит	+20

Минимизация рисков всегда увеличивает проектные затраты, но зато увеличивает и проектную прибыль. С целью снижения рисков в matte финансирования необходимо создавать достаточный запас прочности, учитывающий следующие виды рисков:

- риск незавершенного строительства (дополнительные затраты и отсутствие
запланированных а этот период доходов);

- риск временного снижения объема продаж продукции проекта;

- налоговый риск (невозможность использования налоговых льгот и преиму
ществ, изменение налогового законодательства);

- риск несвоевременной уплаты задолженностей со стороны заказчиков.

При расчете рисков необходимо, чтобы сальдо накопленных реальных денег в финансовом плане проекта на каждом шаге расчета было не менее 8% планируемых на данном шаге затрат. Кроме того, необходимо предусматривать дополнительные источники финансирования проекта и создание резервных

фондов с отчислением в них определенного процента с выручки от реализации продукции.

3. Страхование рисков. В случае, если участники проекта не в состоянии обеспечить реализацию проекта при наступлении того или иного рискового события собственными силами, необходимо осуществить страхование рисков. Страхование рисков есть, по существу, передача определенных рисков страховой компании.

Поскольку с увеличением роста рисков сумма ставок страхования растет, то страховой компании выгодно страховать события при незначительном проценте оплаты рисков. Зарубежная практика страхования использует полное страхование инвестиционных проектов. Условия российской действительности позволяют пока только частично страховать риски проекта: здания, оборудование, персонал, некоторые экстремальные ситуации и т. д. Выбор рациональной схемы страхования представляет собой достаточно сложную задачу.

Приказом Росстрахнадзора № 02-02/08 от 19.05.94 [114] утверждена Классификация по видам страховой деятельности, в которой предусмотрено страхование финансовых рисков, представляющих собой совокупность видов страхования, предусматривающих обязанности страховщика по страховым выплатам в размере полной или частичной компенсации потери доходов (дополнительных расходов) лица, о страховании которого заключен договор (застрахованного лица).

Страхование финансовых рисков [84] в случае наступления каждого из событий, указанных в Классификации, должно проводиться страховщиком на основании особых правил страхования, учитывающих специфику порядка и условий проведения страхования данного страхового риска и содержащих исключительный перечень страховых рисков и страховых случаев (объем ответственности страховщика). Отчисления на страхование рисков можно включать в состав себестоимости тарифов на перевозки [90].

Эффективность методов снижения рисков определяется с помощью следующего алгоритма:

- рассматривается риск, имеющий наибольшую важность для проекта;

- определяется перерасход средств с учетом вероятности наступления небла
гоприятного события;

- определяется перечень возможных мероприятий, направленных на умень
шение вероятности и опасности рискового события;

- определяются дополнительные затраты на реализацию предложенных меро
приятий;

- сравниваются требуемые затраты на реализацию предложенных мероприя
тий с возможным перерасходом средств вследствие наступления рискового
события;

- принимается решение об осуществлении или об отказе от иротиворисковых
мероприятий;

- процесс сопоставления вероятности и последствий рисковых событий с за
тратами на мероприятия по их снижению повторяется для следующего по
важности риска.

Любой из перечисленных методов снижения проектных рисков может применяться при проектировании железных дорог, однако, задача ЛПР состоит не только в умении выбора механизма снижения рисков, но и в умении управлять ими.

2.4. Управление рисками

Комплексное исследование разнообразных рисков на стадии разработки проекта с помощью системы подходов и методов [62], представленных в предыдущих разделах, предпринимается не только в целях анализа проектных рисков в начале жизненного цикла проекта. Выводы, сделанные на основе такого исследования, оказывают существенную помощь менеджеру проекта на стадии его реализации, поскольку, анализ проектных рисков не должен ограничиваться лишь констатацией факта их наличия и расчетно-рекомендательным заключением на стадии разработки бизнес-плана проекта. Обязательным продолжением и развитием анализа проектных рисков является управление ими на стадии реализации и эксплуатации проекта (табл. 2.17).

Управление рисками - специфическая область менеджмента, требующая знаний в области теории фирмы, страхового дела, анализа хозяйственной деятельности предприятия, математических методов оптимизации экономических задач и т. д. В работе [105] отмечается, что «... более корректно будет употребление термина прогнозирование риска. Последующее принятие мер по уменьшению риска или последствий риска может осуществляться на основе решения задачи прогнозирования риска».

Система управления рисками - это особый вид деятельности, направленный на смягчение воздействия рисков на конечные результаты реализации проекта. Управление риском - новое для российской экономики явление, которое появилось при переходе экономики к рыночной системе хозяйствования.

Управление рисками осуществляется на всех фазах жизненного цикла проекта с помощью мониторинга, контроля и необходимых корректирующих воздействий. Модель организации работ по управлению риском приведена на рисунке 2.10. Указанные работы организуются и осуществляются проект-менеджером в тесном взаимодействии со всеми участниками проекта.

Таблица 2.17

Управление рисками (прогнозирование рисков) в течение жизненного никла проекта


Фаза жизненного цикла проекта	Этап проекта	Этап определения и контроля за эффективностью	Задачи управления риском
Предпроект-ное обоснование инвестиций	Концепция проекта	Определение эффективности проекта	Идентификация факторов рисков и неопределенности Определение значи-мости факторов рисков и нсопрсдслси-ности экспертными методами. Анализ чувствительности.

Технико-экономическое обоснование (ТЭО)
Дерево решений. Проверка устойчивости Определение точки безубыточности Формализованное описание неопределенности и рисков. Анализ сценариев Метод Монте-Карло.
Разработка проекта	План проекта	Разработка сметы и бюджета проекта	Корректировка дерева решений. Распределение рисков. Определение структуры и объема резервирования средств на покрытие непредвиденных расходов. Учет рисков в финансовом плане проекта: налоговый риск; риск неуплаты задолженностей; риск не завершения строительства.

Рабочая документация
Корректировка параметров проекта по результатам анализа рисков Разработка сметы проекта с учетом непредвиденных расходов.
Реализация проекта	Контракты	Мониторинг эффективности реализации проекта	Формирование рабочего бюджета проекта. Страхование рисков. Метод частных рисков

Строительство
Контроль за использованием средств на непредвиденные расходы. Корректировка бюджета.
Завершение проекта	Сдача-приемка	Анализ эффективности проекта	Анализ использования средств на непредвиденные расходы. Анализ обобщение фактических проявлений рисков и неопределенности но результатам проекта.

Закрытие проекта

Рис. 2.10. Модель организации работ по управлению рисками (прогнозированию рисков) проекта

Анализ рисков инвестиционного проекта предполагает подход к риску не как к статическому, неизменному, а как к управляемому параметру, на уровень которого возможно и нужно оказывать воздействие. Отсюда следует вывод о необходимости влияния на выявленные риски с целью их минимизации или компенсации. На изучение этих возможностей и связанной с этим методологии направлена так называемая «концепция приемлемого риска» [37].

В основе концепции приемлемого риска лежит утверждение о невозможности полного устранения потенциальных причин, которые могут привести к нежелательному развитию событий и в результате - к отклонению от выбранной цели.

Однако процесс достижения выбранной цели может происходить на базе принятия таких решений, которые обеспечивают некоторый компромиссный уровень риска, называемый приемлемым. Этот уровень соответствует определенному балансу между ожидаемой выгодой и угрозой потерь и основан на серьезной аналитической работе, включая и специальные расчеты.

В применении к инвестиционному проектированию реализация концепции приемлемого риска происходит через интеграцию комплекса процедур -оценки рисков проекта и управления проектными рисками.

Характеризуя в целом весь арсенал методов управления рисками проекта, необходимо подчеркнуть их конкретную практическую направленность, позволяющую не только отобрать и проранжировать факторы рисков, но и смоделировать процесс реализации проекта, оценить с определенной вероятностью последствия возникновения неблагоприятных ситуаций, подобрать методы минимизации их воздействия или предложить компенсирующие риски мероприятия, проследить за динамикой поведения фактических параметров проекта в ходе его осуществления и, наконец, скорректировать их изменение в нужном направлении. Цель управления проектными рисками не только способствует углублению анализа проектов, но и повышает эффективность инвестиционных решений. Роль главного исполнителя всех процедур, связанных с управлением

риском, ложится на плечи менеджера проекта (администратора) или команды с его участием.

Методы управления проектными рисками могут и должны стать средством эффективной реализации самих проектов на всех уровнях управления - федеральном, региональном и местном.

Процесс управления рисками предполагает проведение определенных шагов, в том числе: выявление предполагаемых рисков; анализ и оценки проектных рисков; выбор методов управления рисками; применение выбранных методов; оценка результатов управления рисками. Как уже отмечалось, риск в проектировании железных дорог новое понятие, которое не имеет мощной информационной базы. Сформулируем основные положения, касающиеся учета фактора риска при проектировании железных дорог.

2.5. Качественная и ноличественная оценка рисков при проектировании железных дорог

Объективно обусловленная динамика финансовых потоков при реализации инвестиционного проекта проектируемой или реконструируемой железной дороги предопределяет необходимость пошагового анализа системы (то есть целостной совокупности) основных проектных рисков на фоне специфической (отличной от динамики аналогичных показателей в других отраслях) траектории движения финансовых средств при разработке проекта. В качестве примера на рис. 2.11 показан график смены фаз при финансировании новой железнодорожной магистрали Архангельск - Сыктывкар - Пермь.

Основная сложность состоит в определении уровня риска, вероятности его возникновения и степени его влияния. Степень влияния риска на различных этапах жизненного цикла проекта железной дороги различна. В качестве примера на рис. 2.12 показана кривая степени возможных рисков, влияющих на проектируемую железную дорогу. Получение количественной оценки риска затруднительно и требует накопления базы данных о проектировании, строительстве и эксплуатации железных дорог в современных условиях - условиях риска и неопределенности.

В табл. 2.18 представлен возможный вариант качественной оценки рисков по фазам жизненного цикла проекта железной дороги (только для трех видов рисков) с использованием качественных критериев вероятности и степени влияния, например, «низкая», «средняя», «высокая».

Рис. 2.12. Степень возможных рисков на протяжении прединвестиционной, инвестиционной и эксплуатационной фазах проекта «Формирование новой железнодорожной магистрали Архангельск - Сыктывкар - Пермь»

Таблица 2.18


Качественная оценка рисков по фазам				жизненного цикла проекта
Классификация наиболее значимых рисков по природе их возникновения	Прелинвестшшонная фаза		Инвестиционная фаза		Эксплуатационная фаза

Вероятность возникновения риска	Степень влияния риска на результат проекта	Вероятность возникновения риска	Степень влияния риска на результат проекта	Вероятность возникновения риска	Степень влияния риска на результат проекта
Инжиниринговые
Риск ошибки проектирования	Высокая	Низкая	-	Средняя	-	Высокая
Риск отс>тствия соответствующей технологии или не правильного выбора категории проектируемой дороги	Высокая	Низкая		Высокая		Средняя
Риск ошибочного определения пропускной способности дороги	Высокая	Низкая		Низкая		Высокая
Строительные
Риск задержки ввода в эксплуатацию	-	-	Высокая	Средняя	-	-
Риск невыполнения обязательств поставщиком или подрядчиком			Высокая	Высокая	Средняя	Низкая
Риск возникновения дефектов в оборудовании, ошибок в технологии			Высокая	Средняя		Высокая
Эксплуатационные
Риск несоответствия качества строительства			Средняя			Средняя
Риск поломки (выхода из строя) оборудования					Средняя	Средняя
Риск невыполнения подрядчиком по-слепусковых гарантийных обязательств					Низкая	Низкая

Задачей дальнейшего изучения проблемы учета фактора риска в проектировании железных дорог должно быть создание системы количественной оценки рисков по всем возможным критериям и фазам жизненного цикла железной дороги.

77 2.6. Выводы по главе 2

В главе 2 проанализированы существующие системы классификации рисков. На их основе предложена классификация рисков, применимая к проектируемым железным дорогам.

Для учета фактора риска при проектировании железных дорог предлагается использовать такие методы как анализ чувствительности, определение точки безубыточности, анализ сценариев развития, построение древа решений, эвристические методы. Показана сфера применимости этих методов и их практическая реализация на этапе разработки концепции инвестиционного проекта железной дороги.

В диссертации показано, что анализ риска должен стать необходимым компонентом работ на всех этапах жизненного цикла инвестиционного проекта железной дороги.

Предложены методы снижения рисков проекта железной дороги, а также возможная модель управления рисками в течение жизненного цикла проекта и модель организации работ по управлению рисками инвестиционного проекта железной дороги.

Осуществлена качественная оценка рисков по фазам жизненного цикла проекта железной дороги.

Дальнейшей задачей данной работы является разработка методики поддержки принятия решений при проектировании железных дорог.

ГЛАВА 3. МЕТОДИКА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ ЖЕЛЕЗНЫХ ДОРОГ

3.1. Выбор метода поддержки принятия решений с учетом фактора риска при проектировании или реконструкции

железных дорог

Как уже отмечалось выше, процессы принятия решений при проектировании железных дорог происходят, как правило, в условиях наличия той или иной меры неопределенности.

Влияние факторов риска и неопределенности приводит к тому, что содержание, состав инвестиционного проекта и проектных материалов и методы оценки его эффективности существенно изменяются. Поэтому учет факторов риска и неопределенности, законодательно закрепленные в [73, 84], стали составляющими любого бизнес-плана инвестиционного проекта. Так наряду с общепринятыми критериями проектируемой или реконструируемой железной дороги следует рассматривать различные временные горизонты для покрытия элементов риска и неопределенности. Например, временные периоды могут быть 2-5, 5-10, 10-15 года эксплуатации железной дороги, а критерии - провозная способность железной дороги (оптимистический, умеренный, пессимистический варианты), развитие промышленности, экономический кризис и так далее.

Методические оценки риска проектируемых, строящихся и реконструируемых линий в России и в других странах только формируются.

Обобщая опыт принятия решений при проектировании и строительстве новых или реконструкции существующих железных дорог, можно высказать ряд интуитивных пожеланий к свойствам метода, призванного обеспечить поддержку процесса принятия решения с учетом фактора риска.

Метод должен: - соответствовать естественному ходу человеческого мышления. Следует

иметь в виду, что математика, положенная в основу метода, не должна заменять человеческий ум и опыт в интерпретации реального мира, служить универсальной систематической основой принятия решения, позволяющей ставить процесс принятия решений на поток. (Вместо мозговых штурмов, организуемых спонтанно и без четкого плана, получаем понятный алгоритм организации размышления над принятием решения).

позволять решать проблему принятия решений с учетом ее реальной сложности и другие сопутствующие проблемы. Необходимо отметить, что применение традиционных аналитических технологий невозможно без всевозможных допущений, упрощающих ситуацию, учитывать тот факт, что, как правило, имеется множество мнений, множество стилей принятия решения. В процессе выработки единого решения возможны конфликты. Поэтому нужны механизмы достижения согласия.

учитывать тот факт, что часто имеется множество решений. Как следствие несистематический процесс принятия решений несет в себе неопределенность, сказывающуюся на качестве решений. Кроме того, для выбора лучшего решения далеко не всегда удается построить логическую цепочку рассуждений, когда из двух вариантов можно выбрать только один, и компромиссы не допустимы. Поэтому для обеспечения ясности необходим механизм количественного ранжирования (установки приоритетов) для возможных решений. С этим связана формулировка задачи принятия решения.

предполагать обоснованный и понятный способ рейтингования возможных решений. Иначе процесс принятия решений может носить неопределенный характер, а потенциальные возможности могут оказаться нереализованными.

учитывать как имеющуюся количественную информацию, так и качественную информацию о предпочтениях ЛПР (нравится - не нравится,

лучше - хуже и т.п.), что чрезвычайно важно. В связи с этим может

быть полезна процедура парных сравнений.

Высказанным здесь пожеланиям во многом удовлетворяют возможности метода анализа иерархий (МАИ).

МАИ - методологическая основа для решения задач выбора альтернатив посредством их многокритериального рейтингования.

МАИ создан американским ученым Т. Саати [93, 94, 135] и вырос в настоящее время в обширный междисциплинарный раздел науки, имеющий строгие математические и психологические обоснования и многочисленные приложения. Аналогии МАИ с другими дисциплинами показаны на рис. 3.1.

Основное применение метода - поддержка принятия решений посредством иерархической композиции задачи и рейтингования альтернативных решений. Возможности МАИ показаны на рис. 3.2.

Важным требованием, обеспечивающим обоснованность применения метода при поддержке выбора проектных решений проектирования новых и реконструкции существующих железных дорог, является квалифицированность экспертов, принимающих участие в создании структуры модели принятия решения, подготовке данных и в интерпретации результатов, т.е. их способность давать правильную непротиворечивую информацию. Во многом обоснованность решения, принятого с помощью иерархического анализа проблемы, связана:

1) с полнотой учета факторов, определяющих рейтинг решений;

2) с полнотой учета связей между целью рейтингования, факторами и
возможными решениями;

3) адекватностью формулировок критериев для парных сравнений тем
целям, которые преследуются для построения модели.

Рис. 3.1. Аналогии МАИ с другими дисциплинами

Рис. 3.2. Возможности МАИ

Модели, основанные на строгом иерархическом принципе, являются полилинейными и предполагают использование взвешенного суммирования для вычисления приоритетов альтернатив. При этом взаимная зависимость однотипных факторов, от которых зависят приоритеты решений, друг от друга выясняется или путем парных сравнений или не учитывается вовсе (т.е. факторы в модели считаются независимыми). Таким образом, если учитываются сильно коррелирующие факторы, то соответствующая модель должна как минимум иметь обратные связи. Учет обратных связей позволяет установить опосредованные связи между однотипными факторами (через факторы других типов). Если в реальной ситуации имеются существенно нелинейные взаимодействия между компонентами задачи, то аддитивный принцип расчета рейтинга, принятый в МАИ может приводить к ошибкам.

3.2. Основные теоретические положения метода анализа иерархий

В соответствии с формулировкой задачи принятия решения структура модели принятия решения в методе анализа иерархий представляет собой схему (граф), которая включает:

1) набор альтернативных решений,

2) главный критерий рейтингования решений,

3) набор групп однотипных факторов, влияющих на рейтинг,

4) множество направленных связей, указывающих на влияния решений, кри
терия и факторов друг на друга.

Структура модели отражает результат анализа ситуации принятия решения.

Первая группа понятий связана с описанием возможных структур моделей принятия решения. Для вычисления приоритетов альтернативных решений

к структуре необходимо добавить информацию о силе влияний решений, критерия и факторов друг на друга.

Вторая группа понятий связана с описанием данных для моделей принятия решения. После того как сформирована структура и собраны все данные, модель принятия решения готова, т.е. в ней могут быть получены рейтинги приоритетов решений и факторов. Знание приоритетов используется для поддержки принятия решения.

Третья группа понятий связана с описанием результатов, получаемых в моделях принятия решения.

Четвертая группа понятий связана с пояснением того, как организованы вычисления. Знание этих понятий необходимо лишь для понимания математических обоснований метода. Для применения метода знание этих понятий необязательно.

Основные этапы МАИ [93, 94, 135] представлены на рис. 3.3. Рассмотрим

все этапы МАИ более подробно.

На первом этапе, как показано на рис. 3.3, необходимо определить общую цель ЗППР, - какую задачу вам необходимо решить. Цели должны отражать предположения относительно причины возникновения проблемы в системе, а не просто ее проявления. Определение цели может потребовать длительных предварительных рассуждений и переговоров.

Принцип идентичности и декомпозиции предусматривает структурирование проблем в виде иерархии или сети, что является вторым этапом применения МАИ. Иерархия - система, в которой уровни расположены и пронумерованы так, что:

- нижний уровень содержит рейтингуемые альтернативы;

- узлы уровней с большими номерами могут доминировать только над
узлами уровней с меньшими номерами.

В иерархии связи определяют пути одной направленности - от вершины к альтернативам через промежуточные уровни, которые состоят из узлов (рис.

3.4). Система представляет собой строгую иерархию, если допустимы связи только между соседними уровнями от верхнего уровня к нижнему.

Рис. 3.3. Основные этапы МАИ

Рис. 3.4. Декомпозиция задачи в иерархию

Узел - общее название для всех возможных решений (альтернатив), главного критерия (главной цели) рейтингования решений, всех факторов, от которых, так или иначе, зависит рейтинг. Название узла совпадает с названием соответствующего решения, критерия или фактора. Заметим, что с математической точки зрения схема ситуации принятия решения (структура модели), которая строится в методе анализа иерархий, является графом. Таким образом, понятие «узел» вполне оправдано. Ясно также, что решения, критерий и факторы являются «узлами» проблемы принятия решения.

Уровень - группа всех однотипных (равноправных, однородных, гомогенных и т.п.) узлов. Название уровня отражает назначения, функцию группы узлов в ситуации принятия решения. Каждый узел определяется не только своим названием, но и названием уровня, которому он принадлежит. Ясно, что отдельный уровень образуют альтернативные решения (узлы этого уровня однотипны в том смысле, что они являются решениями; прочие узлы таковыми не являются). Главный критерий рейтингования, как правило, один - это отдельный уровень. На рейтинг оказывают влияние несколько групп факторов - это также уровни.

Вершина - узел, соответствующий главному критерию (главной цели) отбора альтернатив.

Связь - указание на наличие влияния одного узла (доминирующего) на другой (подчиненный).

На схеме связь изображается стрелкой. Направление связи (и соответствующей стрелки) совпадает с направлением влияния. С точки зрения теории графов связь - дуга направленного графа. Связь от узла-фактора к узлу-решению означает, что предпочтительность (важность, оптимальность) решения оценивается с точки зрения воздействия данного фактора. Связь от вершины к узлу-фактору означает, что важность учета фактора оценивается с точки зрения главного критерия рейтингования альтернатив.

Связь от узла-фактора к узлу-фактору означает, что важность учета второго фактора рассматривается с точки зрения первого фактора.

Существует несколько видов иерархий. Самые простые - доминантные иерархии, которые похожи на перевернутое дерево с основой в вершине. Холлархии - это по существу доминантные иерархии с обратной связью. Китайский ягцик (или модулярные иерархии) растет в размерах от простейших элементов или компонент (внутренние ящики) к все более крупным совокупностям (внешние ящики).

Иерархия считается полной, если каждый элемент заданного уровня функционирует как критерий для всех элементов нижестоящего уровня (рис. 3.4.). В противном случае иерархия - неполная. Нетрудно понять процесс определения весов в случае неполной иерархии, так как используются приоритеты соответствующего элемента, по отношению к которому производится оценка, т. е. иерархия может быть разделена на подиерархии, имеющие общий самый верхний элемент.

Закон иерархической непрерывности требует, чтобы элементы нижнего уровня иерархии были сравнимы попарно по отношению к элементам следующего уровня и так далее вплоть до вершины иерархии.

Как уже было отмечено выше, МАИ требует структурирования проблемы участниками в процессе решения. Этот этап требует обсуждения, чтобы быть уверенными, что критерии и альтернативы отражают весь диапазон предпочтений и восприятия экспертов. Необязательно, чтобы все эксперты в процессе планирования пришли к согласию по всем компонентам проблемы.

Критерий - это способ выражения различий в оценке альтернативных вариантов с точки зрения ЛПР [56].

Можно сформулировать следующие требования к набору критериев, связанному с принятием решений [48]. Набор критериев должен быть: полным, действительным, разложимым, не избыточным и минимальным.

После иерархического или сетевого воспроизведения проблемы возникает вопрос: как установить приоритеты критериев и оценить каждую из альтернатив по критериям, выявив самую важную из них?

При проведении оценок следует иметь в виду все сравниваемые элементы, чтобы сравнения были релевантными. Как отмечает автор метода [93, 94, 135], для проведения обоснованных численных сравнений не следует сравнивать более чем 7±2 элементов. В таком случае маленькая погрешность в каждой относительной величине меняет ее не очень значительно. Работать с более широким классом объектов можно посредством иерархической декомпозиции. Элементы группируются (в качестве первой оценки) в сравниваемые классы приблизительно из семи элементов в каждом. Элемент с наивысшим весом в классе также включается в следующий класс элементов с большими весами и как своеобразный стержень между двумя классами придает однородность шкале. Процедура повторяется от одного класса к смежному классу, пока все элементы не будут взвешены соответствующим образом.

Парные сравнения узлов кластера — оценки (качественные или количественные) отношения приоритета одного узла к приоритету другого, т.е. результаты парных сравнений - это оценки важности (предпочтительности, вероятности и т.п.) каждого узла кластера относительно каждого из других по критерию, заключенному в вершине кластера. Результат парного сравнения - оценка отношения «весов» сравниваемых объектов («веса» объектов численно выражают их предпочтительность, оптимальность, значимость и т.п.). Цель парных сравнений - определение приоритетов узлов кластера. Для того, чтобы уточнить, в каком смысле название вершины кластера является критерием для проведения сравнений используется формулировка критерия для парных сравнений.

Для проведения парных сравнений задаются параметры: шкала сравнений и способ сравнений. При проведении парного сравнения объектов и достаточно установить только один из результатов (оценка отношения «веса» объекта и весу объекта ) или, так как .

Шкала сравнений - упорядоченный набор градаций (терминов, чисел и т.п.) для выражения результатов парных сравнений. Шкала сравнений позволяет выражать оценки отношений значений приоритетов узлов, поэтому ее деления - безразмерные величины. Шкалы, использующиеся в методе анализа иерархий, являются шкалами отношений. Т.е. если результату сравнения пары объектов ставится в соответствие значение на шкале, то число -оценка отношения «весов» объектов («веса» объектов численно выражают их предпочтительность, оптимальность, значимость и т.п.).

Шкала является количественной, если результаты парных сравнений выражаются непосредственно с помощью чисел.

Шкала является качественной, если результаты парных сравнений выражаются с помощью с градаций-предпочтений. Градациям качественных шкал, использующихся в методе анализа иерархий, соответствуют числа. Т.е. качественные шкалы предоставляют возможность опосредованного оценивания приоритетов через предпочтения. Дискретная шкала имеет конечных набор градаций (при переходе от одной градации к другой значение парного сравнения изменяется скачком).

Дискретной шкале соответствует конечный набор чисел. Дискретные шкалы отличаются по величине наибольшего значения (при количественных сравнениях) или по количеству основных фадаций (при качественных сравнениях).

Если число - верхний предел шкалы, то - нижний предел шкалы, т.е. все результаты парных сравнений, выраженные в такой шкале, лежат в пределах от до . Если результату сравнения пары объектов соответствует единица, то значения «весов» объектов оцениваются как равные. Кроме того, для дискретной шкалы - количество фадаций для выражения превосходства одного из сравниваемых объектов над другим. При этом дискретная шкала имеет фадаций. В качестве фадаций непрерывной шкалы может использоваться любое из действительных чисел от до .

Непрерывная шкала имеет непрерывный набор фадаций (между ос-

новными делениями шкалы есть всевозможные промежуточные).

Градациям непрерывной шкалы соответствуют числа на отрезке числовой прямой. Непрерывные шкалы отличаются по величине наибольшего значения (при количественных сравнениях) или по количеству основных градаций (при качественных сравнениях). Если «вес» объекта оценивается как превышающий «вес» объекта, результату парного сравнения объектов и соответствует значение на шкале, большее единицы. В противном случае лежит на шкале слева от единицы. В соответствии с этим правилом осуществляется и перевод градаций качественных шкал в числовые значения.

Если существует шкала сравнений, т. е. имеется некоторый способ измерения, то данные могут использоваться для проведения сравнений; иначе клетки заполняются оценками, полученными в результате субъективных, но продуманных суждений индивидуума или группы, решающей проблему. Шкала для измерения таких суждений будет приведена далее.

Возникают ситуации, когда основная шкала задачи существует, и суждения в этом случае выражаются как отношения на ней. Например, если сравниваются относительные веса критериев и имеются критерии Л весом Wa и Б весом W_r>, то в качестве отношения критерия Л к критерию Б в матрицу вводится отношение W_A/ W& Обратная величина — W// Wa вводится в матрицу в качестве отношения критерия Б к критерию А.

Оценка критериев начинается с левого элемента матрицы, задаем вопрос: насколько он важнее, чем элемент вверху? При сравнении элемента с самим собой отношение равно единице. Если первый элемент важнее, чем второй, то используется целое число из шкалы, которая будет дана позднее, в противном случае используется обратная величина. В любом случае обратные друг к другу отношения заносятся в симметричные позиции матрицы. Поэтому мы всегда имеем дело с положительными обратносимметричными

матрицами, и необходимо произвести только ^п^^п~ /^ суждений, где п — общее число сравниваемых элементов. Мы не предполагаем, что суждения людей полностью согласованы и не принуждаем их согласовывать суждения,

исключая требования обратной симметричности. Можно построить матрицу и с меньшим чемчислом суждений, полученных от различных лю-

дей.

Для проведения субъективных парных сравнений разработана шкала, описанная в табл. 3.1 [93, 94]. Эта шкала оказалась эффективной не только во многих приложениях, ее правомочность доказана теоретически при сравнении со многими другими шкалами [137].

Таблица 3.1

Шкала относительной важности

Интенсивность относительной важности	Определение	Объяснения
1	2	3
1	Равная важность	Равный вклад двух элементов уровня в элемент вышестоящего уровня
3	Умеренное превосходство одного над другим	Опыт и суждения дают легкое превосходство одному элементу над другим
5	Существенное или сильное превосходство	Опыт и суждения дают сильное превосходство одному элементу над другим
7	Значительное превосходство	Одному элементу дается настолько сильное превосходство, что оно становится практически значительным
9	Очень сильное превосходство	Очевидность превосходства одного элемента над другим подтверждается наиболее сильно
2,4,6,8	Промежуточные решения между двумя соседними суждениями	Применяются в компромиссном случае
Обратные величины приведенных выше чисел	Если при сравнении одного вида деятельности с другим получено одно из вышеуказанных чисел, то при сравнении второго вида деятельности с первым получим обратную величину

Так в теории нечетких множеств [106] рассматриваются лингвистические переменные, заданные на некоторой количественной шкале и принимающие значения в виде слов и словосочетаний естественного языка. Любая лингвистическая переменная и все ее значения связаны с конкретной количественной шкалой. Эта шкала иногда называется базовой шкалой. На рис. 3.5 показан пример такой шкалы по критерию стоимости, где цифрами указана стоимость в условных единицах, а внизу критериальная оценка этих расходов ЛПР.

Опыт использования МАИ как систему поддержки принятия решений показал, что при проведении попарных сравнений в основном ставятся следующие вопросы. При сравнении элементов Л и Б:

- какой из них важнее или имеет большее воздействие?

- какой из них более вероятен?

- какой из них предпочтительнее?

Если в процессе дискуссии экспертам не удается достигнуть единого мнения по поводу оценок той или иной компоненты матрицы попарных сравнений, то в качестве общей оценки принимается геометрическое среднее разных оценок:

где Wjj(r) — оценка, выставленная г — ым экспертом, r = \,R; R — число экспертов.

Способ сравнений определяется набором парных сравнений, необходимых для определения приоритетов узлов кластера. При сравнениях с эталоном (по Стивенсу) выбирается один из узлов кластера, с которым сравниваются все остальные. При проведении классических сравнений (по Саати [93, 94, 135]) каждый узел кластера сравнивается со всеми остальными узлами кластера.

Рис. 3.5. Базовая шкала, определяющая стоимость объекта

Методов оценки ЛПР «весов» критериев много [56]. Достаточно условно в [106] методы определения «весов» приоритетов подразделены на три категории табл. 3.2.

Таблица 3.2

Методы определения весов приоритетов

№ ii/ii	Метод определения значимости критериев	Используемая информация
1	2	i
1	На основе опыта и знании ЛПР	Опыт в аналогичных ситуациях и знания
2	На основе критериального анализа ситуации, опыта и знаний	Оценка текущего и желательного состояния объекта по каждому критерию, опыт и знания
3	На основе критериального анализа ситуации, прогнозирования динамики, опыта и знаний	Оценка текущего и желательного состояния объекта но каждому критерию, динамики объекта при нулевых управляющих воздействиях по каждому критерию, опыт и знания

В МАИ элементы задачи сравниваются попарно по отношению к их воздействию («весу», или «интенсивности») на общую для них характеристику. По аналогии с теорией предпочтений [117] проведем парные сравнения, приводящие к матричной форме - квадратной таблице.

Сравнивая набор составляющих проблемы друг с другом, получаем следующую квадратную матрицу:

Очевидно, что эта матрица имеет свойства обратной симметричности, т. е.

где индексы / и у относятся к строке и столбцу соответственно.

Пусть Л], А₂, А₃, ..., А_п - множество из п элементов и co_h со₂, со₃, ..., со_п -соответственно их веса, или интенсивности. С использованием МАИ сравнивается вес, или интенсивность, каждого элемента с весом, или интенсивностью, любого другого элемента множества по отношению к общему для них свойству или цели. Сравнение весов можно представить следующим образом (рис. 3.6.).

Отметим, что матрица может состоять только из одной строки или одного столбца, которые называются векторами.

Рис. 3.6. Сравнение весов

Квадратная матрица имеет равное число строк и столбцов, а также другие полезные характеристики, такие, как собственные векторы и собственные значения. Об этих понятиях мы будем говорить в дальнейшем, когда попытаемся «решить» квадратную обратносимметричную матрицу. Смысл таких вычислений заключается в том, что они определяют способ количественного определения сравнительной важности факторов или результатов» проблемной ситуации. На факторах с наибольшими величинами важности будет сконцентрировано внимание при решении проблемы щи разработке плана действия.

Следует помнить, что если coj, а>₂, соз, --, о)_п неизвестны заранее, то попарные сравнения элементов производятся с использованием субъективных суждений, численно оцениваемых по шкале, а затем решается проблема нахождения компонент со.

Когда проблемы представлены иерархически, матрица составляется для сравнения относительной важности критериев на втором уровне по отношению к общей цели на первом уровне. Подобные матрицы должны быть построены для парных сравнений каждой альтернативы на третьем уровне по отношению к критериям второго уровня. Матрица составляется, если записать сравниваемую цель (или критерий) вверху и перечислить сравниваемые элементы слева и сверху.

Из группы матриц парных сравнений формируем набор локальных приоритетов, которые выражают относительное влияние множества элементов на элемент примыкающего сверху уровня. Находим относительную силу, величину, ценность, желательность или вероятность каждого отдельного объекта через «решение» матриц, каждая из которых обладает обратносим-метричными свойствами. Для этого нужно вычислить множество собственных векторов для каждой матрицы, а затем нормализовать результат к единице, получая тем самым вектор приоритетов.

Одним из наилучших путей для вычисления собственных векторов является геометрическое среднее. Это можно сделать, перемножая элементы в

каждой строке и извлекая корни п-й степени, где п - число элементов. Полученный таким образом столбец чисел нормализуется делением каждого числа на сумму всех чисел. Иной способ заключается в нормализации элементов каждого столбца матрицы и затем в усреднении каждой строки. Перечень других способов аппроксимации приоритетов дан в [5].

Таким образом, компонента собственного вектора /-ой строки матрицы равна

(3.1)

Рис. 3.7. Схема получения оценки компонент собственного вектора

При использовании любого метода аппроксимации существует опасность изменения порядка ранжирования и поэтому получения нежелательных результатов. Подход, основанный на собственном векторе, использует информацию, которая содержится в любой, даже несогласованной матрице, и позволяет получать приоритеты, основанные на имеющейся информации, не производя арифметических преобразований данных.

Вектор локальных приоритетов а = (а_и а₂, ... aj получается путем нормализации значений собственного вектора к единице, т.е.

Для компоненты собственного вектора н',- получим

(3.2)

После того как компоненты собственного вектора получены для всех п строк, становится возможным их использование для дальнейших вычислений (рис. 3.8.).

Рис. 3.8. Схема нормализации результатов

Умножение матрицы на вектор приоритетов производится следующим образом: умножаем первый элемент строки на первый элемент столбца jc-b; второй элемент в строке на второй элемент столбца х-в, и т. д. Затем суммируем эти величины и получаем одно число для этой строки:

Когда матрица имеет такой вид, получается, что в действительности х/, х₂, .... х„ есть не что иное, каксоответственно. Из отношений

w/wj определим каждую компоненту w. Важно отметить, что в матрице суждений нет отношения в видеа имеются только целые числа или их обратные величины из шкалы. Эта матрица в общем случае несогласованна. Алгебраически задача в случае согласованности заключается в решении уравненияа общая задача с обратносимметричными суждениями заключается в решении уравнения где

наибольшее собственное значение матрицы попарных сравнений.

Для определения величинынеобходимо сначала просуммировать

компоненты каждого столбца матрицызатем сумма первого столбца

умножается на величину первой компоненты вектора приоритетов а.\, сумма второго столбца - на вторую компоненту аг и т.д. Полученные числа суммируются

(3.3)

Весьма полезным побочным продуктом теории является так называемый индекс согласованности (ИС), который дает информацию о степени нарушения численной (кардинальной,и транзитивной (порядко-

100

вой) согласованности. Для улучшения согласованности можно рекомендовать поиск дополнительной информации и пересмотр данных, использованных при построении шкалы. В других процедурах построения шкал отношения нет структурно порожденного индекса. Как уже было отмечено, для выполнения условий согласованности в матрицах попарных сравнений используются обратные величинывместо традиционно используемых при построении интервальных шкал величин

Отсутствие согласованности может быть серьезным ограничивающим фактором для исследования некоторых проблем, но не быть таковым для других. Нужен способ оценки степени согласованности при решении конкретной задачи.

В [93, 94, 129, 135] предложено несколько способов согласования матриц, различающихся по сложности и точности. Показано, что самым точным является нахождение главного собственного вектора матрицы, который после нормализации становится вектором приоритетов.

Индекс согласованности в каждой матрице и для всей иерархии может быть приближенно получен вычислениями вручную [93, 94, 135]. Сначала суммируется каждый столбец суждений, затем сумма первого столбца умножается на величину первой компоненты нормализованного вектора приоритетов, сумма второго столбца - на вторую компоненту и т. д. Затем полученные числа суммируются. Таким образом можно получить величину, обозначаемую Х_тах (называемую максимальным или главным собственным значением). Чем ближе Х_тах к п (числу сравниваемых элементов), тем более согласован результат. Отклонения от согласованности может быть выражено индексом согласованности ИС:

(3.4)

Для обратносимметричной матрицы всегда Индекс согласованности, сгенерированный случайным образом, называется случайным индексом согласованности (СИ). В табл. 3.3 даны зна-

101

чения СИ для случайных матриц разного порядка.

Таблица 3.3 Средние согласованности для случайных матриц разного порядка

Размер матрицы	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15
1	2	3	Л	5	6	7	8		10
Случайная согласованность	0	0	0,58	0,90	1,12	1,24	1,32	1,41	1,45	1,49	1,51	1,54	1,56	1,57	1,59

Если разделить ИС на число, соответствующее случайной согласованности матрицы того же порядка, получим отношение согласованности (ОС):

(3.5)

Величина ОС должна быть порядка 10% или менее, чтобы быть приемлемой [93, 94, 135]. В некоторых случаях можно допустить 20%, но не более. Если ОС выходит из этих пределов, то участникам нужно исследовать задачу и проверить свои суждения.

Теперь обратимся к принципу синтеза. Приоритеты синтезируются, начиная со второго уровня вниз. Локальные приоритеты перемножаются на приоритет соответствующего критерия на вышестоящем уровне и суммируются по каждому элементу в соответствии с критериями, на которые воздействует этот элемент. (Каждый элемент второго уровня умножается на единицу, т. е. на вес единственной цели самого верхнего уровня.) Это дает составной, или глобальный, приоритет того элемента, который затем используется для взвешивания локальных приоритетов элементов, сравниваемых по отношению к нему как к критерию и расположенных уровнем ниже. Процедура продолжается до самого нижнего уровня.

Так, например, для i-ой альтернативы обобщенный приоритет равен

(3.6)

102

где aj-j-ая компонента векторов приоритетов критериев, a,j - /-ая компонента вектора локальных приоритетов альтернатив для,/-го критерия,

;/, т - число рассматриваемых критериев и альтернатив соответственно.

Альтернатива принимаемого проектного решения, имеющая наибольшее значение а_ос_щ, является наиболее предпочтительной.

Рассмотрим возможность применения МАИ при поддержке принятия решений при проектировании железной дороги.

3.3. Метод анализа иерархий как метод оценки неопределенности и риска при поддержке принятия решений в проектировании железных дорог

Группе специалистов-аналитков предложено проанализировать три альтернативы принимаемого проектного решения по строительству железной дороги, отличающиеся структурой и параметрами проектирования. В результате обсуждения удалось определить четыре критерия, которым, как кажется экспертам, должно удовлетворять проектное решение (экономический критерий, экологический критерий, социальный критерий и критерий риска). Задача заключается в выборе одного из трех проектных решений (проект А, проект Б, проект В).

Декомпозиция задачи в иерархию представлена на рис. 3.9. Как уже отмечалось выше, МАИ требует структурирования проблемы участниками в процессе решения. Этот этап требует обсуждения, чтобы быть уверенными, что критерии и альтернативы отражают весь диапазон предпочтений и восприятия экспертов.

103

Рис. 3.9. Декомпозиция задачи в иерархию

Например, надо получить имеющие смысл ответы на вопросы такого типа: «Насколько проектное решение Л лучше проектного решения Б или В по экономическому критерию?» или «Насколько по отношению к основной цели социальный критерий важнее экологического критерия?» и т. д. Когда есть сомнения относительно того, какие уровни ввести в иерархию, закон иерархической непрерывности обеспечивает связь. Целью построений является получение приоритетов элементов на последнем уровне, наилучшим образом отражающих относительное воздействие на вершину иерархии.

Например, в рассматриваемой задаче социальный критерий включен в общее описание проблемы, хотя только один из экспертов считал его существенным. Участники процесса позже смогут выразить свои предпочтения относительно критериев и альтернатив. Поэтому аргументы, которые они приводят для обоснования своих предпочтений, могут «утонуть или всплыть». Тем не менее, решающим является согласие участников процесса планирования по высшему уровню иерархии - цели, или вершине проблемы, поскольку это предопределит характер их последующих суждений.

104

После иерархического представления проблемы составляются матрицы для сравнения относительной важности критериев. В данном примере, связанном с выбором проектного решения, потребуется девять таких матриц, одна для второго уровня иерархии и восемь - для третьего уровня. Эти матрицы представлены в табл. 3.4 и 3.5.

Таблица 3.4

Принятие проектного решения: матрица попарных сравнений

для уровня 2

Общее удовлетворение проектом	Экономический критерий	Экологический критерий	Социальный критерий	Критерий рисков
Экономический критерий	1	5	3	1
Экологический критерий	1/5	1	1/3	!/₂
Социальный критерий	1/3	3	1	у₂
Критерий рисков	1	2	2	1

Таблица 3.5

Принятие проектного решения: матрицы попарных сравнений

для уровня 3

Экономический критерий	А	Б	В
А	1	1/7	1/5
Б	7	1	3
В	5	1/3	1

Социальный критерий	А	Б	В
А	1	8	6
Б	1/8	1	1/4
В	1/6	4	1

Экологический критерий	Л	Б	В
А	1	5	4
Б	1/5	1	1/3
В	1/4	3	1

Критерий рисков	А	Б	В
А	1	1/2	1/2
Б	2	1	1
В	2	1	1

105

Используя табл. 3.4, в которой представлена матрица попарных сравнений для второго уровня иерархии, вычислим вектор приоритетов, собственное значение Л_тах (3.3), индекс согласованности (3.4) и отношение согласованности (3.5), отображенные в табл. 3.6. Отметим, что отношения согласованности (3.5) для локальных приоритетов не выходят из пределов рекомендуемой величины.

В табл. 3.7 вводятся парные сравнения для третьего уровня иерархии, иллюстрирующие сравнительную желаемость проектов А, Б и В по отноше-нию к критериям второго уровня. Из табл. 3.7 видно, что проект А - лучший по экологическому критерию, проект Б - лучший по экономическому критерию, а проект В воспринимается как лучший по социальному критерию.

Таблица 3. б

Принятие проектного решения: матрица попарных сравнений для уровня 2, решения и согласованность

Общее удовлетворение проектом	Экономический критерий	Экологический критерий	Социальный критерий	Критерий рисков	Вектор приоритетов
Экономический критерий	1	5	3	1	0,423
Экологический критерий	1/5	1	1/3	Уг	0,092
Социальный критерий	1/3	3	1	Уг	0,181
Критерий рисков	1	2	2	1	0,304

106

Таблица 3.7

Принятие проектного решения: матрицы попарных сравнений для уровня 3, решения и согласованность

Экономический кри-	А	Б	В	Вектор приори-
терии				тетов
Л	1	1/7	1/5	0,072
Б	7	1	3	0,650
В	5	1/3	1	0,278
				Кпах ⁼ 3,065
				ИС = 0,032
				ОС = 0,056

Экологический кри-	А	Б	В	Вектор приори-
терий				тетов
Л	1	5	4	0,674
Б	1/5	1	1/3	0,101
В	Уа	3	1	0,226
				Л_тах= 3,086
				ИС = 0,043
				ОС =0,074

Социальный крите-	А	Б	В	Вектор приори-
рий				тетов
А	1	7	1/5	0,233
Б	1/7	1	1/8	0,005
В	5	8	1	0,713
				Л-тах ⁼ 3,247
				ИС = 0,124
				ОС = 0,213

Критерий рисков	А	Б	В	Вектор приори-
				тетов
Л	1	Vi	Уг	0,200
Б	2	1	1	0,400
В	2	1	1	0,400
				Л™ =3,000
				ИС = 0,000
				ОС = 0,000

107

Следующим этапом является применение принципа синтеза. Для выявления составных, или глобальных, приоритетов проектов в матрице локальные приоритеты располагаются по отношению к каждому критерию, каждый столбец векторов умножается на приоритет соответствующего критерия и результат складывается вдоль каждой строки (табл. 3.8). Например, для проекта Л имеем:

0,072x0,423+0,647x0,092+0,233x0,181+0,200x0,304-0,195.

К решению принимается проект Б, который имеет наивысший приоритет (0,407). Следует отметить, что исход не был удивительным, так как при анализе можно убедиться, что проект Б превосходил остальные проекты по экономическому критерию (0,650), который является одним из основополо-гающих при принятии проектных решений. Однако, нельзя не отметить, что проект В, имеющий обобщенный глобальный приоритет почти такой же как и проект Б (0,389 и 0,407 соответственно) нельзя выбрасывать из дальнейшего рассмотрения, тем более, что эти два критерия имеют ничейный результат критерия рисков. В дальнейшем рекомендуется более полное рассмотрение между собой проектов Б и В, чтобы убедиться окончательно в правильности выбранного решения.

Таблица 3.8 Принятие проектного решения: глобальные приоритеты

	Экономический критерий (0,423)	Экологический критерий (0,092)	Социальный критерий (0,181)	Критерий рисков (0,304)	Обобщенные или глобальные приоритеты
А	0,072	0,647	0,233	0,200	0,195
Б	0,650	0,101	0,005	0,400	0,407
В	0,278	0,226	0,713	0,400	0,389

108

3.4. Эффективность применения метода

Если для принятия решений при проектировании, строительстве или реконструкции железных дорог достаточно использовать только объективные данные, то в смысле точности и быстроты получения результата более предпочтительными могут быть другие методы (например, методы оптимизации целевого критерия [2, 85, 107]).

Метод может быть излишне громоздким для принятия решения в простых ситуациях, из-за того, что для сбора данных требуется провести много парных сравнений. Однако, если рассматривается масштабная проблема и цена последствия неправильного решения высока, требуется адекватный инструментарий. Метод анализа иерархий позволяет разбить сложную проблему на ряд простых, выявить противоречия.

В задачах принятия стратегических решений на железнодорожном транспорте часто приходится опираться скорее на опыт и интуицию специалистов, нежели на имеющиеся объективные данные. В этом случае результаты, полученные методом анализа иерархий, могут быть более реалистичными, чем результаты, полученные другими методами.

Рейтинги возможных решений получаются на основе «прозрачных» принципов. Поэтому они могут быть более убедительными, чем информация для поддержки принятия решения, полученная с помощью моделей типа «черного ящика». В таких моделях входная информация о проблеме преобразуется в выходную информацию о принятии решения по «непрозрачным» принципам и структура ситуации принятия решения не раскрывается.

Метод анализа иерархий не требует упрощения структуры задачи, априорного отбрасывания некоторых признаков. Поэтому он эффективнее других аналитических инструментов позволяет учитывать влияние всевозможных факторов на выбор решения.

Составление структуры модели принятия решения может быть трудо-

109

емким процессом. Однако, если она составлена, то она может затем применяться многократно. Остается лишь корректировать эту структуру и наполнять ее данными. При этом решение типичных задач железнодорожного транспорта может быть поставлено на поток. Таким образом, применение метода при проектировании, строительстве и реконструкции железных дорог становится более эффективным.

3.5. Выводы по главе 3

В рамках метода анализа иерархий нет общих правил для формирования структуры модели принятия решения. Это является отражением реальной ситуации принятия решения на железных дорогах, поскольку всегда для одной и той же проблемы имеется целый спектр мнений. Метод позволяет учесть это обстоятельство с помощью построения дополнительной модели для согласования различных мнений, посредством определения их приоритетов. Таким образом, метод позволяет учитывать «человеческий фактор» при подготовке принятия решения. Это одно из важных достоинств данного метода перед другими методами принятия решений.

Формирование структуры модели принятия решения для железных дорог в методе анализа иерархий достаточно трудоемкий процесс. Однако в итоге удается получить детальное представление о том, как именно взаимодействуют факторы, влияющие на приоритеты альтернативных решений, и сами решения. Как именно формируются рейтинги возможных решений и рейтинги, отражающие важность факторов. Процедуры расчетов рейтингов в методе анализа иерархий достаточно просты (он не похож на «черный ящик»), что выгодно отличает данный метод от других методов принятия решений.

Сбор данных для поддержки принятия решения осуществляется, глав-

по

ным образом, с помощью процедуры парных сравнений. Результаты парных сравнений могут быть противоречивыми. (Метод предоставляет большие возможности для выявления противоречий в данных.) При этом возникает необходимость пересмотра данных для минимизации противоречий. Процедура парных сравнений и процесс пересмотра результатов сравнений для минимизации противоречий часто являются трудоемкими. Однако в итоге лицо, принимающее решение, приобретает уверенность, что использующиеся данные являются вполне осмысленными.

Работа по подготовке принятия решений на железнодорожном транспорте часто является слишком трудоемкой для одного человека. Модель, составленная с помощью метода анализа иерархий, всегда имеет кластерную структуру. Применение метода позволяет разбить большую задачу, на ряд малых самостоятельных задач. Благодаря этому для подготовки принятия решения можно привлечь экспертов, работающих независимо друг от друга над локальными задачами железнодорожного строительства. Эксперты могут не знать ничего о характере принимаемого решения, что отчасти способствует сохранению. В частности, благодаря этому удается сохранить в тайне информацию о подготовке решения.

Метод дает только способ рейтингования альтернатив, но не имеет внутренних средств для интерпретации рейтингов, т.е. считается, что ЛПР, зная рейтинг возможных решений, должен в зависимости от ситуации сам сделать вывод.) Это следует признать недостатком метода.

Метод дает удобные средства учета экспертной информации для решения различных задач при поддержке принятия решений в проектировании, строительстве и реконструкции железных дорог, что отображено в [69].

Метод отражает естественный ход человеческого мышления и дает более общий подход, чем метод логических цепей [38]. Он дает не только дает способ выявления наиболее предпочтительного решения железнодорожных задач, но и позволяет количественно выразить степень предпочтительности посредством рейтингования. (Нельзя не отметить, что сравнительно недавно

Ill

B.B. Подиновским [89] сделана попытка точно определить, что означает количественное превосходство одного критерия над другим.) Это способствует полному и адекватному выявлению предпочтений лица, принимающего решение. Кроме того, оценка меры противоречивости использованных данных позволяет установить степень доверия к полученному результату.

112

ГЛАВА 4. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДИКИ НА

ПРИМЕРЕ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОЙ

МАГИСТРАЛИ АРХАНГЕЛЬСК - СЫКТЫВКАР - ПЕРМЬ

4.1. Исходная информация для построения иерархий

проблемы

Предложенная в третьей главе данного исследования методика учета факторов риска и неопределенности при проектировании, строительстве и реконструкции железных дорог приведена на примере строительства железнодорожной магистрали Архангельск - Сыктывкар - Пермь.

В соответствии с проведенной в 1994 году разработкой Генеральной схемой развития железнодорожной сети Европейского Севера России, определившего целесообразность строительства ряда железных дорог в данном регионе, обеспечивающих ускорение его социально-экономического развития, в том числе за счет освоения имеющихся здесь крупных природных ресурсов, а также прямого соединения этой части страны с промышленно развитыми регионами Урала и Сибири. В качестве важнейшей проблемы в рассматриваемой сфере, решение которой обеспечит высокий экономический и социальный эффект, Генеральной схемой определяется формирование новой железнодорожной магистрали Архангельск-Сыктывкар-Пермь (рис. 4.1).

Согласно технико-экономическому обоснованию ТЭО существуют два варианта решения задачи железнодорожного сообщения между тупиковыми станциями Карпогоры и Вендинга:

I. создание новой магистрали Карпогоры - Вендинга, которая соединит действующие тупиковые железнодорожные линии Архангельск - Карпогоры и Микунь - Вендинга;

Рис. 4.1. Формирование новой железнодорожной магистрали Архангельск-Сыктывкар-Пермь

114 2. реконструкция существующей магистрали, проходящей через

Архангельск и Микунь.

Согласно ТЭО по новой железнодорожной магистрали определены следующие основные параметры, отображенные в таблице 4.1.

Грузовые перевозки в ТЭО были определены в объемах (на север/на юг), их масштабы, которым присвоено условное название «оптимистический вариант» составят:

- 2001 г.-1,2/0,1 млн. т;

- 2003 г. - 9,6/0,6 млн. т;

- 2005 г.-14,1/2,0 млн. т;

- 2010 г.-16,0/5,1 млн.т;

- 2015 г.-17,7/5,7 млн.т;

- перспектива 2020 г. и последующих - 23,9/8,3 млн. т.

В целях проверки устойчивости решений, полученных применительно к принятому «оптимистическому» варианту перевозок, отражающему принятые субъектами Федерации программы социально-экономического развития, были сформированы два дополнительных варианта прогноза перевозок: «умеренный», отражающий возможные замедления с наращиванием производства, и «пессимистический», который мог бы иметь место при практически провальной ситуации с перспективами социально-экономического развития.

Соответственно изложенному полная динамика прогнозных перевозок на 2001-2015 годы представлена графиком на рис. 4.2 и в таблицах 4.2-4.4.

Оценка эффективности строительства железнодорожной магистрали Архангельск - Сыктывкар - Пермь выполнена в соответствии с утвержденными в 1994 году Минэкономики, Минфином, Госстроем и Госкомпромом Российской Федерации «Методическими рекомендациями по оценке эффективности инвестиционных проектов и их отбору для финансирования» [73], которые обеспечивают адаптацию к условиям России общепринятых в

115

международной практике рекомендаций ЮНИДО по оценке инвестиционных проектов.

Таблица 4.1

Основные технические параметры железнодорожной линии Карпогоры - Веидинга

№п/п	Наименование параметра	Значение параметра
1	2	3
1	Строительная длина	215,3 км
2	Категория норм проектирования	III
3	Количество главных путей	1
4	Пропускная способность (на расчетный срок - на отдаленную перспективу)	27-41 пар поездов в сутки
5	Вид тяги	тепловозная
6	Руководящий уклон (на север/на юг)	9/12 %о
7	Полезная длина приемо-отправочных путей	850 м
8	Расчетный вес брутто грузового поезда	4600 т
9	Количество раздельных пунктов	9
10	Минимальный радиус кривых	600 м
11	Профильный объем земляных работ	14900 тыс.м³
12	Количество/длина больших мостов	1 штука/275 м
13	Материалоемкость:
13.1	Металл	13,99 тыс. т
13.2	Цемент	57,26 тыс. т
13.3	Лесоматериалы	10,10 тыс. м³
14	Трудоемкость строительства	2030,4 тыс. чел. дней
15	Сметная стоимость строительства (включая объекты социального назначения):
15.1	В базовых ценах 1984 г.	267184,5 тыс. руб.
15.2	В среднегодовых ценах 1996 г.	2858,6 млрд. руб.
15.3	В долларовом эквиваленте	544,5 млн. долл. США

116

с. о са о о

Рис. 4.2. Прогноз грузовых перевозок

117

Расчетные данные потребностей в инвестициях по вариантам освоения перевозок для оценки общей экономической эффективности даны в приложении 2, доходы от грузовых перевозок и эксплуатационные расходы для оценки общей экономической эффективности (подвариант использования тарифов МПС) показаны в приложении 3.

Таблица 4.2

Густота грузовых перевозок и перевозочная работа Вариант оптимистический


Расчетные годы	Сред? lemiidiiai п юя густота перевозок по i юной магистрали Mi щл гь-Карпогоры-Лрхш птпьск, млн. т в год				Перепело¹ п шя работа, мл l tkm

	Пановой магистрали даты i 613 км¹		Без ногой магистрали
	Пановой магистрали даты i 613 км¹
11а север²		11а юг
Транзит		Мест, поток на Карпогоры иВеидишу вобоих напрапл.
		Мест, поток на Карпогоры иВеидишу вобоих напрапл.
iscero	в т.ч. тренгагг	псего	вт.ч. транзит	Па север²	Вобоих направл.	Па север²	Вобоих направл.
1	2	3	4	5	6	7		9	10
1997
1998
1999
2000
2001	120	0,00	0,10	0,00	736,00	797,00	0,00	0,00	517,00
2002	Z50	1,50	озо	0,00	153Z00	1716,00	1528,00	1528,00	517,00
2003	9,60	9.50	0,60	0,40	6498,00	6886,00	9680,00	10088,00	517,00
2004	13Д)	1Z50	120	ОД)	8276,00	9011,00	12738,00	13655,00	517,00
2005	14,10	13,10	2,00	1,70	8634,00	9869,00	13247,00	14979,00	557,00
2006	14,70	13,50	2,80	2,50	9011,00	10728,00	13756,00	16304,00	597,00
2007	15,30	14,00	3,70	3,40	9379,00	11647,00	14266,00	17731,00	637,00
2008	15,50	1420	4,70	4,40	9502,00	12382,00	14470,00	18953,00	637,00
2009	15,70	14,50	4,90	4,50	9624,00	12628,00	14776,00	19361,00	637,00
2010	16,00	14,80	5,10	4,70	9808,00	12934,00	15081,00	19871,00	637,00
2011	16,40	1520	530	4,90	10053,00	13363,00	15489,00	20482,00	637,00
2012	16,80	15,60	5,40	5,00	10298,00	13609,00	15896,00	20991,00	637,00
2013	17^0	16,00	5,50	5,10	10544,00	13915,00	16304,00	21501,00	637,00
2014	17Д)	1630	5,60	520	10728,00	14160,00	16610,00	21908,00	637,00
2015	17,70	16,50	5,70	530	10850,00	14344,00	16814,00	22214,00	637,00

¹До Бакарицы (Архангельск)

² Грузовое направление

118

Таблица 4.3

Густота грузовых перевозок и перевозочная работа Вариант умеренный


Расчетные годы	Сред; клпвешез п ш iycTora перевозок по i ююй магистрали Мику! П/-Кагя югоры-Архш отпиэс ми l т в год				Перевозоч! ш работа, мл l tkm

	Пановой машетралидалы!. 613 км¹		Без i ююй магистрали
	Пановой машетралидалы!. 613 км¹
На север²		11а юг
Тратт-		Vlecr. поток на Кдрпогоры иВенлингу в обоих направл.
		Vlecr. поток на Кдрпогоры иВенлингу в обоих направл.
всего	в т.ч. транзит	всего	в т.ч. тратит	11а север²	Вобоих нанраят.	Па север²	Вобоих нагграах
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
1997
1998
1999
2000
2001	0,96	0,00	0,08	0,00	588,80	637,60	0,00	0,00	413,60
2002	zoo	120	024	0,00	1225,60	137Z80	122Z40	122Z40	413,60
2003	7,68	7,60	0,48	032	5198,40	5508,80	7744,00	8070,40	413,60
2004	10,80	10,00	0,96	0,72	6620,80	7208,80	10190,40	10924,00	413,60
2005	1128	10,48	1,60	136	6914,40	789520	10597,60	1198320	445,60
2006	11,76	10,80	224	2,00	7208,80	858Z40	11004,80	1304320	477,60
20О7	1224	1120	Z96	2,72	750320	9317,60	11412,80	14184,80	509,60
2008	12,40	136	3,76	3,52	7601,60	9905,60	11576,00	15162,40	509,60
2009	1Z56	11,60	3,92	3,60	769920	10102,40	11820,80	15488,80	509,60
2010	12,80	11,84	4,08	3,76	7846,40	1034720	12064,80	15896,80	509,60
2011	13,12	12,16	424	3,92	8O4Z40	10690,40	1239120	16385,60	509,60
2012	13,44	12,45	432	4,00	8238,40	1088720	12716,80	1679Z80	509,60
2013	13,76	12,80	4,40	4,08	843520	11132,00	1304320	17200,80	509,60
2014	14,00	13,04	4,48	4,16	8528,40	11328,00	13288,00	17526,40	509,60
2015	14,16	1320	4,56	424	8680,00	1147520	1345120	1777120	509,60

¹До Бакарииы (Архангельск)

² Грузовое направление

119

Таблица 4.4

Густота грузовых перевозок и перевозочная работа Вариант пессимиститеческий


Расчетные годы	Сред; ктгаш и ш густота перевозок по ноной машстрати МикуыЖарпогоры-Архш [ппьск, ми l т в гол				Переиозо¹ п ш работа, млп г. tkm

	Пановой мап1страт11лат1л 613 км¹		Без i юной машстрати
	Пановой мап1страт11лат1л 613 км¹
На север²		Па юг
Транзит		Мест, поток на Карпогоры иВсцдипгу в обоих нанравл.
		Мест, поток на Карпогоры иВсцдипгу в обоих нанравл.
всего	в т.ч. транзит	всего	в т.ч. транзит	Па север²	Вобоих наиравл.	Па север²	Вобоих нанравл.
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
1997
1998
1999
2000
2001	0,72	0,00	0,06	0,00	441,60	47820	0,00	0,00	31020
2002	1,50	ОД)	0,18	0,00	91920	1029,60	916,80	916,80	31020
2003	5,76	5,70	036	024	3898,80	4131,60	5808,00	6052,80	31020
2004	8,10	7,50	0,72	054	4965,60	5406,60	7642,80	8193,00	31020
2005	8,46	7,86	120	1,02	5185,80	5921,40	794820	8987,40	33420
2006	8.82	8,10	1,68	1,50	5406,60	6436,80	8253,60	9782,40	35820
2007	9,18	8,40	222	Z04	5627,40	698820	8559,60	10638,60	38220
2008	930	8,52	Z82	2,64	570120	742920	8682,00	11371,80	38220
2009	9,42	8,70	2,94	2,70	5774,40	7576,80	8865,60	11616,60	38220
2010	9,60	8,88	3,06	Z82	58S4,80	7760,40	9048,60	11922,60	38220
2011	9,84	9,12	3,18	2<М	6031,80	8017,80	9239,40	1228920	38220
2012	10,08	936	324	3,00	6178,80	8165,40	9537,60	12594,60	38220
2013	1032	9,60	330	3,06	6326,40	8349,00	9782,40	12900,60	38220
2014	10,50	9,78	336	3,12	6436,80	8496,00	9966,00	13144,80	38220
2015	10,62	9,90	3,42	3,18	6510,00	8606,40	10088,40	13328,40	38220

¹До Бакзрицы (Архангельск)

² Грузовое направление

120

4.2. Пример применения разработанной методики при принятии проектных решений с учетом критериев рисков

Для решения задачи выбора проектного решения по строительству железнодорожной магистрали Архангельск - Сыктывкар - Пермь была привлечена группа экспертов. На рис. 4.3 представлена иерархическая структура факторов и их мотивировок, которые представлялись экспертам как цепь возможных влияний на принятие проектного решения. Возможные варианты решения определены в постановке задачи.

Мы не будем обсуждать, каким образом получены значения «весов» критериев. Будем считать, что эксперты определили их и ввели в СППР в соответствии со своими предпочтениями (к этим оценкам группа пришла путем консенсуса). Отметим, что для оценки критериев эксперты использовали шкалу относительной важности, предложенную автором метода и описанную в разделе 3 настоящего исследования.

Сначала было определено: какой фактор имеет наибольшее воздействие на выбор проектного решения. Значения критериев первого уровня показаны в табл. 4.5.

Таблица 4.5

Выбор проектного решения: матрица попарных сравнений для уровня I,

решения и согласованность

Общее удовлетворение проектом	Экономические критерии	Социальные критерии	Экологические критерии	Критерии рисков	Собственный вектор
Экономические критерии	1	2	2	1	0,318
Социальные критерии	1/2	1	1/2	1/3	0,121
Экологические критерии	1/2	2	1	1/3	0,171
Критерии рисков	1	3	3	1	0,390

Я™ = 4,073 //С = 0,024 ОС = 0,027

Рис. 4.3. Иерархия влияний на проектное решение с учетом критериев рисков

122

Из матрицы (табл. 4.5) видно, что эксперты считают критерии рисков, в некоторой степени, доминирующими (3) над социальными и экологическими критериями по степени воздействия на выбор проектного решения. Критерии рисков и экономические критерии группа посчитала равнозначными. Также в табл. 4.5 показаны результаты определения наибольших собственных значений матриц суждений Х_тах (3.3), индекса согласованности ИС (3.4) и отношения согласованности ОС (3.5). Отметим, что отношения согласованности (3.5) для локальных приоритетов не выходят из пределов рекомендуемой величины (ОС_Гек<0,10...0,2). Также, следует отметить, что на первом уровне есть только одна матрица парных измерений доминирования, так как каждая пара сравнивается относительно ее воздействия на выбор проектного решения.

Далее цели каждого из четырех факторов попарно сравниваются для каждого фактора. В результате получается собственный вектор, который отражает упорядочение и веса целей. Значения критериев для второго уровня иерархии представлены в серии табл. 4.6-4.9.

Таблица 4.6

Выбор проектного решения: матрица попарных сравнений для уровня II,

решения и согласованность

Какая мотивировка фактора наиболее важна среди экономических критериев?

Экономические критерии	Доходы	Инвестиции	Время	Вектор приоритетов
Доходы	1	2	4	0,558
Инвестиции	1/2	1	3	0,320 .
Время	1/4	1/3	1	0,122

ИС = 0,009 ОС = 0,016

123

Таблица 4.7

Какая мотивировка фактора наиболее важиа среди социальных критериев?

Социальные критерии	Освоение новых территорий	Новые рабочие места	Повышение маневренности ж.д.сети	Вектор приоритетов
Освоение новых территорий	1	3	2	0,547
Новые рабочие места	1/3	1	2	0,263
Повышение маневренности ж.д.сети	1/2	1/2	1	0,190

'чпах J»

ПС = 0,068 ОС -0,117

Таблица 4.8

Какая мотивировка фактора наиболее важна среди экологических критериев?

Экологические критерии	Отвод земель	Создание шума во время строительства и эксплуатации ж.д.	Уничтожение древесно-кустарниковой растительности	Вектор приоритетов
Отвод земель	1	1/2	1/2	0,196
Создание шума во время строительства и эксплуатации ж.д	2	1	1/2	0,311
Уничтожение древесно-кустарниковой растительности	2	2	1	0,493

'"■max -3,U54

IIC = 0,027 ОС = 0,046

124

Таблица 4.9 Какая мотивировка фактора наиболее важна среди критериев рисков?

Критерии рисков	Строительный риск	Инжиниринговый риск.	Финансовый риск	Вектор приоритетов
Строительный риск	1	2	1/7	0,150
Инжиниринговый риск	1/2	1	1/5	0,Юб
Финансовый риск	7	5	1	0,744

Следующим этапом является нахождение степени важности мотивировки факторов относительно их самих, относительно принятия проектного решения. Эту оценку провели, умножив, справа матрицы собственных векторов мотивировки фактов относительно каждого фактора уровня III на собственный вектор, который был получен для уровня II:

— для экономических критериев

125

—для критериев рисков

Из матриц видно, что при принятии проектного решения наиболее влиятельными являются: для экономических критериев - доходы (0,178); для социальных критериев - освоение новых территорий (0,066); для экологических критериев — уничтожение древесно-кустарниковой растительности (0,060); для критериев рисков - финансовый риск (0,290). Однако, из дальнейшего рассмотрения не будем выкидывать ни одного критерия, нормализуем их веса чтобы получить вектор весов:

Этот вектор применяется для получения весов сценариев. Последний этап, который необходим для получения весов сценариев, - построение матриц доминирования относительно каждой цели (в данном случае их двенадцать) для двух сценариев (строительство новой железнодорожной линии и реконструкция существующей кружной линии). Результаты вычислений представлены в табл. 4.10-4.21.

126

Таблица 4.10 Реализация какого решения предпочтительнее с точки зрения доходов?

Доходы	Новая линия	Усиление существующей	Вектор приоритетов
Новая линия	1	2	0,667
Усиление существующей	1/2	1	0,333

= 2,000

Таблица 4.11

Реализация какого решения предпочтительнее с точки зрения инвестиций?

Инвестиции	Новая линия	Усиление существующей	Вектор приоритетов
Новая линия	1	1/3	0,250
Усиление существующей	3	1	0,750

= 2,000

Таблица 4.12

Реализация какого решения предпочтительнее с точки зрения экономии времени?

Время	Новая линия	Усиление существующей	Вектор приоритетов
Новая линия	1	7	0,875
Усиление существующей	1/7	1	0,125

= 2,000

Таблица 4.13

Реализация какого решения предпочтительнее с точки зрения освоения новых территорий?

Освоение территорий	Новая линия	Усиление существующей	Вектор приоритетов
Новая линия	1	9	0,900
Усиление существующей	1/9	1	0,100

= 2,000

127

Таблица 4.14

Реализация какого решения предпочтительнее с точки появления новых рабочих мест?

Рабочие места	Новая линия	Усиление существующей	Вектор приоритетов
Новая линия	1	7	0,875
Усиление существующей	1/7	1	0,125

= 2,000

Таблица 4.15

Реализация какого решения предпочтительнее с точки зрения повышения маневренности железнодорожной сети?

Повышение маневренности ж.д.	Новая линия	Усиление существующей	Вектор приоритетов
Новая линия	1	9	0,900
Усиление существующей	1/9	1	0,100

=2,000

Таблица 4.16

Реализация какого решения предпочтительнее с точки зрения отвода земель?

Отвод земель	Новая линия	Усиление существующей	Вектор приоритетов
Новая линия	1	1/2	0,333
Усиление существующей	2	1	0,667

" 2,000

Таблица 4.17

Реализация какого решения предпочтительнее с точки зрения создания шума?

Создание шума	Новая линия	Усиление существующей	Вектор приоритетов
Новая линия	1	1/3	0,250
Усиление существующей	3	1	0,750

= 2,000

128

Таблица 4.18

уничтожения л

Реализация какого решения предпочтительнее с точки зрения

)евесно-кустарниковой растительности?

Уничтожение растительности	Новая линия	Усиление существующей	Вектор приоритетов
Новая линия	1	1/3	0,250
Усиление существующей	3	1	0,750

= 2,000

Таблица 4.19

риска?

Реализация какого решения предпочтительнее с точки зрения

строительного

Строительный риск	Новая линия	Усиление существующей	Вектор приоритетов
Новая линия	1	1/3	0,250
Усиление существующей	3	1	0,750

= 2,000

Таблица 4.20

Реализация какого решения предпочтительнее сточки зрения иижинирингого риска?

Инжиниринговый риск	Новая линия	Усиление существующей	Вектор приоритетов
Новая линия	1	1/3	0,250
Усиление существующей	3	1	0,750

= 2,000

Таблица 4.21

Реализация какого решения предпочтительнее с точки зрения фининсового риска?

Финансовый риск	Новая линия	Усиление существующей	Вектор приоритетов
Новая линия	1	1/5	0,167
Усиление существующей	5	1	0,833

= 2,000

Заключительным этапом МЛИ является определение обобщенного приоритета рассматриваемых альтернатив выбора проектного решения при строительстве железнодорожной магистрали Архангельск - Сыктывкар -Пермь с использованием (3.6). Для этого необходимо локальные приоритеты четвертого уровня иерархии (табл. 4.10 - 4.21) умножить на нормализованный вектор весов третьего уровня иерархии:

Осуществление проекта реконструкции существующей магистрали проходящей через Архангельск и Микунь оказался более предпочтительным (0,588), чем проект создания новой магистрали Архангельск - Сыктывкар -Пермь через Карпогоры и Вендингу (0,412).

Для того, чтобы показать влияние учета рисков при принятии проектных решений при проектировании, строительстве и реконструкции железных дорог рассмотрим ЗППР на том же примере без учета критериев рисков.

4.3. Пример применения разработанной методики при поддержке принятия проектных решений без учета критериев рисков

В данном примере сохранены все исходные данные (критерии) для оценки принятия проектного решения при сравнении вариантов формирования транспортного сообщения Архангельск - Сыктывкар - Пермь.

130

Иерархическая структура факторов и их мотивировок представлена на рис. 4.4. Значения оценок критериев первого и последующих уровней остались прежними, изменившийся вектор приоритетов для первого уровня иерархии показан в табл. 4.22. Значения оценок критериев и векторов приоритетов для второго уровня см. в табл. 4.6 — 4.8.

Таблица 4.22 Выбор проектного решения: матрица попарных сравнений для уровня I,

решения и согласованность

Общее удовлетворение проектом	Экономические критерии	Социальные критерии	Экологические критерии	Собственный вектор
Экономические критерии	1	2	2	0,493
Социальные критерии	1/2	1	1/2	0,1%
Экологические критерии	1/2	2	1	0,311

Х_тах= 3,054 ИС = 0,027 ОС = 0,046

Степень важности мотивировок факторов относительно их самих изменилась следующим образом:

- для экономических критериев

Рис. 4.4. Иерархия влияний на проектное решение без учета критериев рисков

132

Из матриц видно, что при принятии проектного решения наиболее влиятельными остаются: для экономических критериев — доходы (0,276); для социальных критериев - освоение новых территорий (0,107); для экологических критериев — уничтожение древесно-кустарниковой растительности (0,097). Нормализуя веса экономических, социальных и экологических критериев получаем следующий вектор весов:

Матрицы доминирования относительно каждой цели для двух сценариев (строительство новой линии и реконструкция существующей магистрали) были построены в разделе 4.3 см. табл. 4.10-4.18.

Определив веса решений, получаем:

При рассмотрении ЗПР без учета критериев рисков проект строительства новой железнодорожной линии оказался выгоднее реконструкции существующей линии. Это лишний раз показывает, какое сильное влияние имеют риски при реализации крупных объектов строительства.

133 4.4. Выводы по главе 4

Глава 4 настоящего исследования посвящена практической реализации методики, изложенной в третьей главе диссертации, на примере строительства железнодорожной магистрали Архангельск - Сыктывкар - Пермь. При этом рассматривались два варианта процедуры поддержки принятия решений:

1. с учетом критериев рисков;

2. без учета критериев рисков.

Окончательные результаты показывают, что ни один из рассмотренных примеров не получил абсолютного приоритета. Так при рассмотрении задачи с учетом критериев рисков обобщенный глобальный приоритет варианта реконструкции существующей кружной линии оказывается предпочтительнее, чем вариант строительства новой магистрали. Однако, значения глобальных приоритетов меняются местами, как только из рассмотрения выходят критерии рисков, что безусловно показывает, какое важное значение имеет учет фактора риска при принятии решений проектируемых железных дорог.

В любом случае полученные результаты представляют собой информацию для ЛПР. Он может порекомендовать проанализировать полученные результаты, вернувшись к начальному этапу декомпозиции задачи и рассмотреть новые критерии предпочтения.

134

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Диссертационное исследование посвящено совершенствованию методов поддержки принятия решений при проектировании новых или реконструкции существующих железных дорог в современных условиях -условиях риска и неопределенности состояний внешней среды.

В исследовании получены следующие результаты:

1. Анализ трудов ученых показал, что при принятии проектных решений на
железнодорожном транспорте неизбежно приходится сталкиваться с
неполнотой и неточностью технико-экономической информации, что
приводит к образованию рисковых событий. В связи с этим необходимо
совершенствовать существующие методы поддержки принятия решений
при проектировании железных дорог.

2. Разработана классификация рисков, применимая к проектированию новых
и реконструкции существующих железных дорог. Исследован диапазон

} возможных рисковых событий, возникающих в процессе реализации инвестиционных проектов на железных дорогах.

3. Сформирована качественная оценка рисков по фазам жизненного цикла

инвестиционного проекта. Проанализировано влияние различных рисковых событий на проект железной дороге на различных фазах жизненного цикла инвестиционного проекта железной дороги.

4. Разработана методика поддержки принятия решений с учетом фактора
риска при проектировании новых и реконструкции существующих

' железных дорог. Методика базируется на поддержке принятия решений посредством иерархической композиции задачи и рейтингования альтернативных решений.

5. Выполнена апробация предложенной методики поддержки принятия
решений на примере строительства железнодорожной линии Карпогоры -
Вендинга. Результаты использования методики подтвердили ее
работоспособность.

135

6. На основе предложенной в данной работе методики можно разработать автоматизированную систему поддержки принятия решений при проектировании новых и реконструкции существующих железных дорог.

136

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Акоф Р., Сасиени М. Основы исследования операций. / Пер. с англ.; Под
ред. Ушакова И. А. - М.: Мир, 1971 - 534 с.

2. Аоки М. Ведение в методы оптимизации. М.: Наука. 1977. - 344с.

3. Багриновский К.А. основы согласования плановых решений. — М.: Нау
ка, 1977-304 с.

4. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях // Во
просы анализа и процедуры принятия решений : Сб. статей / Пер. с англ.;
Под ред. И.Ф. Шахнова. - М., 1976. - С. 172- 215.

5. Бир С. Кибернетика и управление производством. — М.: Физматгиз, 1963.

- 276 с.

6. Бирюкова Г.Ю. Использование метода анализа иерархий для учета фак
тора риска при оценке инвестиционных проектов / Межвузовский сб. на
уч. Тр. «Актуальные проблемы развития сети железных дорог региона» -
Сб. Хабаровск: ДВГУПС, 2004. - с. 61-68.

7. Бирюкова Г.Ю. Учет фактора риска при принятии проектных решений
(тезисы к докладу на научно-технической конференции МИИТа «Наука

- транспорту - 2004»).

8. Боковня Р.Л. Особенности управления проектными рисками в нефтега
зодобывающей отрасли.// Технологии ТЭК. - февраль 2003.
http://\vww.rbsys.ru/print_txt.php?txt=public_r38.php

9. Борисов А.Н., Алексеев А.В. и др. Обработка нечеткой информации в
системах принятия решений. М.: Радио и связь, 1989 - 304 с.

10. Бушуев Н.С. К вопросу о формировании и перспективах развития желез
нодорожных связей Москва - Ленинград. / Сб. тр. ЛОСНОИФЕТ. - Вып.
11,М.-Л.-1988.

11. Бушуев Н.С. Основные аспекты и задачи организации инженерных изы
сканий транспортных объектов // Современные проблемы проектирова-

137

ния строительства и эк'сплуатации транспортных проектов: Материалы Международной конференции. - СПб.: ПГУПС, 2003.

12. Бушуев Н.С. Оценка эффективности капитальных вложений в развитие
железнодорожного транспорта в условиях инфляции. / Межвуз. сб. тр.
Хабаровск: ДВГАПС. - 1994.

13. Быков Ю.А. Прогнозирование облика СЖД на стадии аванпроектирова-
ния // Вестник ВНИИЖТ: Москва. Транспорт, 1994. - №1 С. 10-16.

14. Быков Ю.А. Теория и практика прогнозирования облика и мощности но
вых железных дорог.: Дисс... д-ра техн. Наук / Ю.А. Быков. - М., 1999. -
332 с.

15. Быков Ю.А. Энтропийный анализ принимаемых решений при прогнози
ровании развития проектируемых железных дорог. // Научные решения
актуальных задач транспорта, 1992. - Вып. 871.

16. Быков Ю.А., Бирюкова Г.Ю. Выбор проектного решения в условиях
риска и неопределенности состояний внешней среды // Современные
проблемы проектирования, строительства и эксплуатации транспортных
объектов: Материалы (Санкт-Петербург, 21-22 ноября 2002 г.). - Санкт-
Петербург: Изд-во ПГУПС. - С. 35-38.

17. Быков Ю.А., Бирюкова Г.Ю. Учет фактора риска при разработке инве
стиционного проекта // Межвузовский сб. науч. тр. «Актуальные про
блемы развития сети железных дорог региона» - Сб. Хабаровск:
ДВГУПС, 2004.-с. 51-60.

18. Быков Ю.А., Бирюкова Г.Ю. Факторы неопределенности и рисков при
разработке инвестиционного проекта // Проблемы развития региональ
ной сети железных дорог / Сб. науч. тр. - Хабаровск: Изд-во ДВГУПС,
2003.-С. 85-91.

19. Вагнер Г. Основы исследования операций /т1, т2, тЗ.-М.: Мир, 1973.

20. Вентцель Е.С. Исследование операций. М.: Советское радио, 1972 -
552 с.

138

21. Венцель Е.С. Введение в исследование операций. - М.: Советское радио,
1964-387 с.

22. Венцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. —
М.: Наука, 1980-365 с.

23. Виленский П.Л., Лившиц В.Ы., Смоляк С.А. Оценка эффективности ин
вестиционных проектов. М.: Дело, 2001 - 828 с.

24. Виленский П.Л., Смоляк С.А. Как рассчитать эффективность инвестици
онного проекта: Расчет с комментариями / Ин-т пром. развития Инфор-
мэлектро.- М. :Информэлектро, 1996-148 с.

25. Вилкас Э.И., Майминас Е.З. Решения: теория, информация, моделирова
ние. М.: Радио и связь, 1981.-328 с.

26. Волков Б.А. Оценка качества проектных решений при вариантном про
ектировании // Проектирование и инженерные изыскания, 1983, №5, с.
15-17.

27. Волков Б.А. Экономическая эффективность инвестиций на железнодо
рожном транспорте в условиях рынка. - М.: Транспорт, 1996. - 191 с.

28. Волков Б.А., Муджири Т.М. Методика формирования укрупненных по
казателей стоимости строительства железнодорожных объектов с учетом
инфляционных процессов. - М., 1994. - 14 с.

29. Волков И.М., Грачева М.В. Проектный анализ. Учебник. - М.: ЮНИТИ,
1998-423 с.

30. Гавриленков А.В. Надежность проектируемых железных дорог и их эле
ментов. // Вопросы технико-экономической эффективности и надежно
сти в проектировании железных дорог: Тр. МИИТ. - М. МИИТ, 1980. -
Вып. 668.

31. Гавриленков А.В. Основы теории принятия решений в проектировании
железных дорог: Дисс... д-ра тех. Наук: 05.22.03 / В.А. Гавриленков. -
М„ 1989.-375 с.

32. Гавриленков А.В. Распространение отказов и восстановлений в потоке
поездов / В.А. Гавриленков // Технико-экономическая эффективность

139

проектных решений железных дорог: Сб. науч. тр. - М.: МИИТ, 1982. -Вып. 715. С. 23-43.

33. Гавриленков Л.В., Быков Ю.А., Подвербный В.А., Шиварева Е.Л. Мно
гокритериальная оптимизация множества вариантов железной дороги
методом идеальной точки. //Транспортное строительство. - 1992. № 6.

34. Гавриленков Л.В., Шолин В.В. Формирование множества вариантов же
лезных дорог на стадии аванпроектирования. // Транспортное строитель
ство.-1990.-№ 7.-е. 11-13.

35. Гермейер Ю.Б. Игры с непротивоположными интересами. - М.: Наука,
1976.-328 с.

36. Горинов А.В. Развитие методов выбора технических параметров и обос
нования расчетной мощности проектируемых железных дорог. // Выбор
схем овладения перевозками и технических параметров проектируемых
железных дорог. Тр. МИИТа. Вып. 336 - М.: Транспорт, 1970. - с. 3-31.

37. Грачева М.В. Анализ проектных рисков. Учеб. пособие М.: Финанста-
тимформ, 1999 - 216 с.

38. Гришкина М., Ашкинази Л. Метод логических цепей. // Первое сентября,
- №5. Древо заданий -древо решений, http://ps.lseptember.ru/

39. Дегтяренко В.Н. Оценка эффективности инвестиционных проектов. -
М.: Экспертное бюро - М, 1997- 144 с.

40. Ефанов А.Н., Коваленок Т.П., Зайцев А.А. Оценка экономической эф
фективности инвестиций и инноваций на железнодорожном транспорте.
СПб.:ПГУПС-148с.

41. Жданов С.А. Экономические модели и методы в управлении. - М.: Дело
и Сервис, 1998- 176 с.

42. Заде Л. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процедуры

принятия решений// Математика сегодня. М.: Знание, 1974 - с. 57-84.

43. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и е применение к приня-

тию приближенных решений. М.: Мир, 1976 - 165 с.

140

44. Изыскания и проектирование железных дорог: Учебник для вузов ж.-д.

трансп. / И.В. Турбин, Л.В. Гавриленков, И.И. Кантор и др.: Под ред. И.В. Турбина. - М.: Транспорт, 1989. - 479 с.

45. Кантор И.И. Изыскания и проектирование железных дорог. - М.: ИКЦ

«Акдемкнига», 2003. - 288 с.

46. Карлин С. Математические методы в теории игр, программировании и

экономике. - М.: Мир, 1964. - 838 с.

47. Кендалл М., Стыоарт Л. Статистические выводы и связи. М.: Наука, 1973

- 900 с.

48. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпоч-

тения и замещения: Пер. с англ. Под ред. И.Ф. Шахнова. - М.: Радио и связь, 1984.-560 с.

49. Клейнер Г.Б., Тамбовцев В.Л. и др. Предприятие в нестабильной эконо-

мической среде: риски, стратегии, безопасность. М.: Экономика, 1997 -288 с.

50. Кобринский Н.Е. Основы экономической кибернетики. - М.: Экономика,

1969-254 с.

51. Ковалев В.В. Методы оценки инвестиционных проектов. М.: Финансы и

статистика, 1999- 136 с.

52. Косов В.В. и др. Методические рекомендации по оценке эффективности

инвестиционных проектов (вторая редакция). Официальное издание / В.В. Косов, В.Н. Лившиц, А.Г. Шахназаров. - М.: Экономика, 2000 - 421 с.

53. Курс для высшего управленческого персонала / Пер. с англ. - М.: Эконо-

мика, 1971.-807 с.

54. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. - М.: Наука, 1979. -

200 с.

55. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения. - М.: Наука,

1987.-143 с.

141

56. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений.

М. Наука. Физматлит. 1996-208 с.

57. Лернер А.Я. Начала кибернетики. - М.: Наука, 1967 - 287 с.

58. Лившиц В.Н. Выбор оптимальных решений в технико-экономических

расчетах. М.: Экономика,. 1971. - 255 с.

59. Лившиц В.Н. Оптимизация при перспективном планировании и проекти-

ровании. М.: Экономика, 1984.

60. Липсиц И.В., Косов В.В. Инвестиционный проект: методы подготовки и

анализа: Учеб. - справ. Пособ. М.: Бек, 1996 - 304 с.

61. Литовских A.M. Финансовый менеджмент. Таганрог: ТРТУ, 1999. -

76 с.

62. Логовинский Е. Алгоритм управления риском. Ведомости. 2 апреля

2001г. http://www.emsi.ru

63. Луговой П.А., Цыпин Л.Г., Аукуционек Р.А. Основы техники экономиче-

ских расчетов на железнодорожном транспорте. М.: Транспорт, 1973 -232 с.

64. Лыос Р.Д., Райфа X. Игры и решения. - М.: ИЛ, 1961 - 642 с.

65. Мазур И.И., Шапиро В.Д. и др. Управление проектами: Справочное посо-

бие. - М.: Высшая школа, 2001 - 875 с.

66. Мазур И.И., Шапиро В.Д., Ольдерогге Н.Г. Управление проектами: Учеб-

ное пособие для вузов - под ред. И.И. Мазура. - М.: Экономика, 2001 -574 с.

67. Макаров И.М. и др. Теория выбора и принятия решений. М.: Наука, 1982.

-328 с.

68. Массе П. Критерии и методы оптимального определения капиталовложе-

ний. М.: Статистика, 1971.

69. Мастаченко В.И. Интегральная оценка решений. // Мир транспорта. —

2004.-№1.-с. 96-102.

70. Мелкумов Я.С. Экономическая оценка эффективности инвестиций. - М.:

ИКЦ«ДИС», 1997-160 с.

142

71. Методика оценки технико-экономической эффективности внедрения ре-

сурсосберегающих технологий и их влияния на сокращение эксплуатационных расходов. - М.: ВНИИЖТ, 1998.

72. Методика расчета эффективности инноваций на железнодорожном транс-

порте. - М.: МПС, 2000.

73. Методические рекомендации по оценке инвестиционных проектов на же
лезнодорожном транспорте. - М.: МПС, 1998.

74. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных
проектов и их отбор для финансирования. М.: Информэлектро, 1994 - 80
с.

75. Миронов B.C. Оценка вариантов проектных решений при выборе началь
ных технических параметров линии в условиях неопределенности. // Тех
нико-экономическая эффективность проектных решений железных дорог.
Тр. МИИТ. - М. МИИТ, 1982 - Вып. 715.

76. Миронов B.C., Ворончихин К.Ю. Поддержка принятия решений по выбо-

ру технических параметров железных дорог в условиях неопределенности. // Межвузовский сб. научн. тр. «Актуальные проблемы развития сети железных дорог региона» - Хабаровск: ДВГУПС. - 2004, с. 109-118.

77. Моделирование с помощью НЛП. - СПб.: Питер, 2000 - 288 с.

78. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука,

1985-488 с.

79. Моисеев Н.Н., Иванилов Ю.П., Столярова Е.М. Методы оптимизации -

М.: Наука, 1978-350 с.

80. Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. —

М.: Наука, 1970-707 с.

81. Нейман 10. Вводный курс теории вероятностей и математической стати-

стики. М.: Наука, 1968 - 448 с.

82. Нестерова Н.С. Принятие решений по изменению мощности железнодо-

рожного направления в условиях неопределенности его технического

143

состояния: Дис... канд. тех. наук / Н.С. Нестерова. - Хабаровск, 2003. -154 с.

83. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/

Под ред. Поспелова Д.А. М.: Наука, 1986 - 312 с.

84. О порядке проведения страхования финансовых рисков. Утвержден Фе-

деральной службой России по надзору за страховой деятельностью. № 09/1-13Р/02 от 18 октября 1994 года.

85. Оптимизационный подход к управлению рыночными рисками. / Дальне-

восточный журнал «Экономический лабиринт». 2002 - №1-2 (42-43).

86. Орловский С.Л. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной

информации. М.: Наука, 1981.-208 с.

87. Подвербный В.А. Принятие решений в многокритериальных недетерми-

нированных задачах проектирования железных дорог.: Дисс... докт. тех. наук. -М., 2001. -502 с.

88. Подвербный В.А. Принятия решений при проектировании железных до-

рог на основе теории полезности.: Дисс... канд. тех. Наук. - М., 1993. -478 с.

89. Подиновский В.В. Количественная важность критериев // Автоматика и

телемеханика, 2000. - Л« 5. С. 110 - 123.

90. Положение о составе затрат по производству и реализации продукции

(работ, услуг), включаемых в себестоимость продукции (работ, услуг), и о порядке формирования финансовых результатов, учитываемых при налогообложении прибыли. Утверждено Постановлением Правительства РФ N 552 от 5 августа 1992 г.

91. Поспелов Д.А. Ситуационное управление. Теория и практика. - М.: Нау-

ка, 1986.

92. Раяцкас Р.Л., Плакунов М.К. Количественный анализ в экономике. М.:

Наука, 1987-391 с.

93. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь,

1993-320 с.

144

94. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем.

М.: Радио и связь, 1991 -223 с.

95. Свинцов Е.С., Суворовцева О.Б., Сумашевский М.В. Оценка риска сделки

при подготовке договоров концессии на строительство и реконструкцию железных дорог. // Журнал «Мир дорог» - СПб. №7 - 2003, с. 15-16.

96. Сидоров В.Н. Оценка рисков при строительстве и эксплуатации транс-

портных сооружений.// Транспортное строительство. - 1998. - №4. - с. 25-26.

97. Смоляк С.А. О правилах сравнения альтернатив с неопределенными за-

тратами и результатами// Стохастическое управление в экономике. М.: ЦЕМИАНСССР, 1989.

98. Смоляк С.А. О правилах сравнения альтернатив с неопределенными за-

тратами и результатами// Вероятностные модели математической экономики. М.: ЦЕМИ АН СССР, 1990.

99. Смоляк С.А. О правилах сравнения нечетких альтернатив// Экономика и

математические методы. Т. 29. Вып. 4, 1993.

100. Смоляк С.А. Учет специфики инвестиционных проектов при оценке их
эффективности// Аудит и финансовый анализ. № 3, 1999.

101. Соколов А.В. Достоверность инженерной информации и точность расче
тов при оценке варианта трассы железной дороги.: Дисс... канд. тех. на
ук.-М., 1990.-163 с.

102. Спиридонов Э.С., Емельянов Р.Е. Оценка организации проектов с пози
ции риска.// Материалы Международной конференции. СПб. 21-22 нояб
ря 2002 г. С. 79-82.

103. Теория прогнозирования и принятия решений. Учеб. Пособие / Под ред.
С.А. Саркисяна. М.: Высшая школа, 1977-351 с.

104. Тихонов А.Н., Костомаров Д.П. Вводные лекции по прикладной матема
тике. - М.: Наука, 1984. - 192 с.

105. Тихонов А.Н., Цветков В.Я. Методы и системы поддержки принятия ре
шений. - М.: МАКС Пресс, 2001. - 312 с.

145

Юб.Трахтенгерц Э.Л. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: Синтег, 1998.-374 с.

107. Трифонов. Л.Г. Постановка задачи оптимизации и численные методы ее
решения. http://matlab.exponenta.ru/optimiz/book_2/index.php

108. Турбин И.В. О сравнении вариантов проектных решений в условиях не
достаточно достоверной информации о грузообороте расчетного года.
М.: труды, МИИТ, вып. 3884. 1971-е. 32-36.

109. Турбин И.В. Развитие метода формирования оптимальных схем овладе
ния перевозками. Межвуз. сб. науч. тр./ МИИТ, 1984, вып. 750: Совер
шенствование проектирования трассы железных дорог. С. 3-7.

110. Уайльд Д. Дж. Методы поиска экстремума. М.: Наука, 1967 - 267 с.

111. Управление инвестициями. В 2-х т. В.В. Шеремет, В.М. Павлюченко,
В.Д. Шапиро, и др. М.: Высшая школа, 1998.

112. Управление проектами. / Под общ. редакцией Шапиро В.Д., Изд. «Два -
Три», С-Петербург, 1996-443 с.

113. Управление проектами: Толковый англо-русский словарь-справочник.
Под ред. проф. В. Д. Шапиро. М.: Высшая школа, 2000 - 379 с.

114. Условия лицензирования страховой деятельности на территории Россий
ской Федерации. Классификация по видам страховой деятельности. Ут
верждены Приказом Федеральной службой России по надзору за страхо
вой деятельностью. N 02-02/08 от 19.05.94.

115.Фишберн П. Теория полезности для принятия решений. М.: Наука, 1978 -352 с.

116. Цветков В.Я. Методы и системы поддержки принятия решений в управ
лении. - М.: Минпромнауки, ВНТИЦ, 2001. - 76 с.

117. Цветков В.Я. Основы теории предпочтений: Учебное пособие. - М.:
МАКС Пресс, 2004. - 48 с.

118. Цветков В.Я. Разработка проблемно ориентированных систем управле
ния. - М.: ГКНТ, ВНТИЦентр, 1991 - 132 с.

146

119. Цветков В.Я., Кирюхина И.Я. Применение экспертных систем в управ
лении непромышленными объектами. - М.: ГКНТ, ВНТИЦентр, 1991 —
119 с.

120. Чермен У., Лкоф Р., Арноф Я. Введение в исследование операций. - М.:
Наука, 1968.-486 с.

121. Чернов Г., Мозес Л. Элементарная теория статистических решений. М.:
Советское радио, 1962.

122. Чуев Ю.В. Исследование операций в военном деле. - М.: Воениздат,
1970-279 с.

123.Шенаев В.Н., Ирниязов Б.С. Проектное кредитование. Зарубежный опыт и возможности его использования в России. М.: АО «Консалтбанкир», 1996-120 с.

124. Эдоус М., Стенфилд Р. Методы принятия решения. - М.: Аудит,
ЮНИТИ, 1997.-590 с.

125. Экономические изыскания и основы проектирования железных дорог.:
Учеб. для вузов / Б.А. Волов, И.В. Турбин, А.С. Никифоров и др.; Под
ред. Б.А. Волкова- М.: Транспорт, 1990. - 268 с.

126. Юкаева B.C. Управленческие решения. - М.: «Дашков и К», 1999 - 290
с.

127. Яковлев Б.В., Корженевич И.П., Курган Н.Б. К вопросу об учете неточ
ности исходной информации при сравнении вариантов. // Совершенство
вание методов обоснования надежности при проектировании железных
дорог.: Тр. МИИТ. - М.: МИИТ, 1981. - Вып. 688.

128. Bayes T. Facimilies of two papers by Bayes. An essay toward solving a
problem in the doctrin of chances. With Richard Price's foreword and discus
sion. With commentary by Edward C/ Molina.// Phil. Trans. Royal Soc, 1763.

129. Chen S.-J. Hwang C.-L. Fuzzy multiple attribute decision making Springer -
Verlag. Berlin. 1992.

130. De Finetti B. La previsionses lois logiques, ses sources subjectives// Annales
de Г Institut Henri Poincare. T. 7.

147

131. Hoffman F.O., Hammonds J.S. Propagation of uncairtenty in risk assess
ments: The need to distinguish between uncertainty due to lack of knowledge
and uncertainty due to variability// Risk Analysis. Vol. 14. No 5, 1994.

132. Hurwicz L. Optimality criteria for decision making under ignorance// Cowles
commission papers. No 370, 1951.

133. Janes E.T. Information theory and statistical mechanics// Th. Physical Re
view. V. 106, 1957.

134. Razavi H. Financing Energy Projects in Emerging Economies. PennWell
Publishing Company, Tulsa, Oklahoma, 1996.

135.Saaty, Thomas L. The analytic hierarchy process. New York: McGraw-Hill, 1980.

136. Savage L.J. The joundation of statistics. N.Y.: Wiley, 1954.

137. Shannon, Claude and Warren Weaver (1964 (c) 1948) The Mathematical
Theory of Communication. Urbana: University of Illinois Press.

138. Zadeb L.A. Fuzzy sets// Information and control. Vol. 18, 1965.

148

ПРИЛОЖЕНИЯ

149

Приложение I

Рис. П. 1.1. Классификация инвестиционных рисков, предложенная

Т. Сухадолец

150

Рис. П. 1.2. Классификация рисков, учитываемых в нефтегазодобывающей отрасли, предложенная Л. Конопляником

151

Рис. П. 1.3. Классификация рисков, учитываемых в нефтегазодобывающей отрасли, предложенная Р.Л. Боковней

Рис. П. 1.4. Классификация рисков, учитываемых при управлении государственной собственностью, предложенная Р. Ыоврузовым

153

Приложение 2 Потребность в инвестициях по вариантам освоения перевозок¹

(производственного назначения)

Таблица П. 2.1

Вариант оптимистический Для оценки общей экономической эффективности проекта

млрд.руб.


	Вариант создания новой магистрали					Вариант использования			Увелич (+)
Расчетные	строительство			прирост,		действующей ж.д.			уменьш. (-) потребно-
Расчетные				прирост,					уменьш. (-) потребно-
"АС Т

годы	Ж. Д. Карпо-	усиления		обороти.	всего	усиление	прирост		сти в вари-
	горы-	действ.	итого	средств		усиление
обороти.	всего	анте новой
	Вендин-	участков					средств		магистр.
	1	2	3	4	5	6	7	8	9
1997	50,00		50,00		50,00			0,00	50,00
1998	300,00	50,00	350,00	0,00	350,00		0,00	0,00	350,00
1999	600,00	80,00	680,00	0,00	680,00		0,00	0,00	680,00
2000	800,00	120,00	920,00	0,00	920,00		0,00	0,00	920,00
2001	700,00	120,00	820,00	91,84	911,84		225,54	225,54	686,30
2002	308,04	446,93	754,97	3,68	758,65		5,35	5,35	753,30
2003		400,00	400,00	20,68	420,68		29,96	29,96	390,72
2004	5,00	300,00	305,00	8,50	313,50	224,00	12,48	236,48	301,02
2005	5,15	200,00	205,15	3,43	208,58	224,00	4,79	228,79	203,79
2006		144,46	144,46	17,06	161,52	224,00	4,80	228,80	156,73
2007	6,00	100,00	106,00	3,68	109,68	764,00	5,15	769,15	104,52
2008	5,72	100,00	105,72	2,94	108,66	764,00	7,22	771,22	101,44
2009		84,86	84,86	0,98	85,84	540,00	1,43	541,43	84,42
2010				1,22	1,22		1,79	1,79	-0,56
2011				1,72	1,72		2,14	2,14	-0,42
2012				0,98	0,98		1,78	1,78	-0,80
2013				1,22	1,22		1.78	1,78	-0,56
2014				0,98	0,98		1,42	1,42	-0,44
2015				0,74	0,74		1,07	1,07	-0,34
Итого	2779,91	2146,25	4926,16	159,65	5085,81	2740,00	306,71	3046,71	4779,10
в т.ч.:
I очередь 1997-2002ir.	2758,04	816,93	3574,97	95,514	3670,48		230,89	230,89	3439,60
II очередь 2003-2006 in	10,15	1044,46	1054,61	49,68	1104,29	672,00	52,04	724,04	1052,25
III очередь 2007-2015 гг.	11,72	284,86	296,58	14,46	311,04	2068,00	23,79	2091,79	287,25

¹ Без учета подвижного состава

154

Таблица П. 2.2 Вариант умеренный Для оценки общей экономической эффективности проекта

млрд.руб.


	Вариант создания новой магистрали					Вариант использования			Увелич. (+), уменып. (-) потребно-
Расчетные	строительство			прирост,		действующей ж.д. (кружи.)
Расчетные				прирост,


годы	ж.д. Карпо-	усиления		обороти.	всего		прирост		сти в вари-
	горы-	действ.	итого	средств		кие	обороти.	всего	анте новой
	Вендин-	участков					средств		магистр.
	1	2	3	4	5	6	7	8	9
1997	50,00		50,00		50,00			0,00	50,00
1998 .	280,00		280,00	0,00	280,00		0,00	0,00	280,00
1999	560,00	50,00	610,00	0,00	610,00		0,00	0,00	610,00
2000	760,00	80,00	840,00	0,00	840,00		0,00	0,00	840,00
2001	660,00	110,00	770,00	91,20	861,20		225,12	225,12	636,08
2002	280,00	130,00	410,00	2,94	412,94		4,28	4,28	408,66
2003	20,00	300,00	320,00	16,54	336,54		23,97	23,97	312,58
2004	20,00	300,00	320,00	6,80	326,80		9,99	9,99	316,81
2005	20,00	300,00	320,00	2,75	322,75		3,84	3,84	318,91
2006	20,00	300,00	320,00	16,38	336,38		3,84	3,84	332,54
2007	20,00	250,00	270,00	2,94	272,94		4,12	4,12	268,82
2008	10,00	140,00	150,00	2,35	152,35	150,00	6,37	156,37	145,98
2009				0,79	0,79	150,00	1,14	151,14	-0,36
2010				0,98	0,98	690,00	1,43	691,43	-0,45
2011				1,37	1,37	690,00	1,71	691,71	-0,34
2012				0,79	0,79	540,00	1,43	541,43	-0,64
2013				0,98	0,98		1,43	1,43	-0,45
2014				0,78	0,78		1,14	1,14	-0,36
2015				0,59	0,59		0,86	0,86	-0,27
Итого	2700,00	1960,00	4660,00	148,18	4808,18	2220,00	290,65	2510,65	4517,52
в т.ч.:
I очередь
1997-20G2m	2590,00	370,00	2960,00	94,1412	3054,14		229,40	229,40	2824,74
II очередь
2003-2006 гг.	80,00	1200,00	1280,00	42,47	1322,47		41,63	41,63	1280,84
III очередь
2007-2015 гг.	30,00	390,00	420,00	11,57	431,57	2220,00	19,62	2239,62	411,95

155

Таблица П. 2.3

Вариант пессимистический Для оценки общей экономической эффективности проекта

млрд. руб.


Расчетные годы	Вариант создания повой магистрали					Вариант использования			Увелич.

	строительство			прирост, обороти, средств	всего	действующей (кружи.)		Ж.Д.	(+). умсньш. (-) потребности в варианте новой магистр.
				прирост, обороти, средств	всего				(+). умсньш. (-) потребности в варианте новой магистр.
ж.д. Карпо-горы-Вендин-	усиления действ, участков	итого
усиление	прирост обороти, средств	всего
	1			4	5	6	7	8	9
/997	50,00		50,00		50,00			0,00	50,00
*1998*	250,00		250,00	0,00	250,00		0,00	0,00	250,00
*1999*	500,00	50,00	550,00	0,00	550,00		0,00	0,00	550,00
2000	700,00	80,00	780,00	0,00	780,00		0,00	0,00	780,00
2001	600,00	100,00	700,00	90,56	790,56		225,27	225,27	565,29
2002	260,00	140,00	400,00	2,21	402,21		3,21	3,21	399,00
2003	25,00	200,00	225,00	12,41	237,41		17,98	17,98	219,43
2004	25,00	300,00	325,00	5,10	330,10		7,49	7,49	322,61
2005	25,00	300,00	325,00	2,06	327,06		2,88	2,88	324,18
2006	25,00	300,00	325,00	15,69	340,69		2,88	2,88	337,81
2007	25,00	250,00	275,00	2,21	277,21		3,09	3,09	274,11
2008	15,00	140,00	155,00	1,76	156,76		2,57	2,57	154,20
2009				0,59	0,59		0,86	0,86	-0,27
2010				0,73	0,73	540,00	1,07	541,07	-0,34
2011				1,03	1,03	540,00	3,67	543,67	-2,64
2012				0,59	0,59	540,00	5,40	545,40	-4,81
2013				0,73	0,73		2,92	2,92	-2,19
2014				0,59	0,59		0,85	0,85	-0,27
2015				0,44	0,44		0,64	0,64	-0,20
Итого	2500,00	1860,00	4360,00	136,70	4496,70	1620,00	280,78	1900,78	4215,92
в т.ч.:
I очередь 1997-20Q2ir.	2360,00	370,00	2730,00	92,77	2822,77		228,48	228,48	2594,29
II очередь 2003-2006 гг.	140,00	1490,00	1630,00	39,82	1669,82		37,74	37,74	1632,08
III очередь 2007-2015 гг.				4,12	4,12	1620,00	14,56	14,56	-10,44

156

Приложение 3 Доходы и расходы на новой магистрали

Экономия тарифных плат грузоотправителей за счет ликвидации кружности

Таблица П. 3.1

Вариант оптимистический

Подвариант использования па новой магистрали тарифов МПС Для оценки общей экономической эффективности проекта

млрд. руб.


Расчет-	Доходы от	Эксплуата-	Баланс доходов и расхо-	Расчет экономии тарифных плат грузоотправите-
ные го-	грузовых	ционные	дов^-)		леи
ды	перевозок	расходы	дов^-)
платы по	экономия от
				кружн.	ликвид. кружн.
	1	2	3	4	5
1997	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00
1998	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00
1999	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00
2000	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00
2001	133,90	55103	-417,13	93,06	-40,84
2002	288,40	573J38,	-284,68	327,06	38,66
2003	1050,60	697,16	353,44	1637,46	586,86
2004	1514,10	748,16	765,94	2183,46	669,36
2005	1658,30	768,76	889,54	2409,06	750,76
2006	1802,50	871,14	931,36	2603,46	800,96
2007	1957,00	893,20	1063,80	2829,06	872,06
2008	2080,60	910,84	1169,76	3016,26	935,66
2009	2121,80	916,74	1205,06	3078,66	956,86
2010	2173,30	924,09	1249,21	3156,66	983,36
2011	2235,10	934,38	1300,72	3250,26	1015,16
2012	2286,60	940,29	1346,31	3328,26	1041,66
2013	2338,10	947,63	1390,47	3406,26	1068,16
2014	2379,30	953,51	1425,79	3468,66	1089,36
2015	2410,20	957,93	1452,27	3515,46	1105,26
Итого	26429,80	12587,94	13841,86	38303,10	11873,3

157

Таблица П. 3.2 Вариант умеренный

Подвариаит использования на новой магистрали тарифов МПС Для оценки общей экономической эффективности проекта

млрд. руб.

				Расчет экономии тарифных
Расчет-	Доходы от	Эксплуата-	Баланс дохо-	плат грузоотправителей
	грузовых	ционные	дов и расхо-
ные годы	перевозок	расходы	дов (+-)	платы по	экономия от
				кружн.	ликвид.кружн.
	1	2	3	4	5
1997	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00
1996	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00
1999	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00
2000	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00
2001	107,12	547,20	-440,08	74,448	-32,672
2002	230,72	564,85	-334,13	261,648	30,928
2003	840,48	664,11	176,37	1309,968	469,488
2004	1211,28	704,91	506,37	1746,768	535,488
2005	1326,64	721,38	605,26	1927,248	600,608
2006	1442,00	819,65	622,35	2082,768	640,768
2007	1565,60	837,29	728,31	2263,248	697,648
2008	1664,48	851,40	813,08	2413,008	748,528
2009	1697,44	856,13	841,31	2462,928	765,488
2010	1738,64	862,00	876,64	2525,328	786,688
2011	1788,08	870,24	917,84	2600,208	812,128
2012	1829,28	874,96	954,32	2662,608	833,328
2013	1870,48	880,84	989,64	2725,008	854,528
2014	1903.44	885,54	1017,90	2774,928	871,488
2015	1928,16	889,07	1039,09	2812,368	884,208
Итого	21143,84	11829,59	9314,25	30642,48	9498,64

158

Таблица П. 3.3

Вариант пессимистический

Подвариаит использования на новой магистрали тарифов МГТС Для оценки общей экономической эффективности проекта

млрд. руб.


Расчетные годы	Доходы от грузовых перевозок	Эксплуатационные расходы	Баланс доходов и расходов (+-)	Расчет экономии тарифных плат грузоотправителей
Расчетные годы	Доходы от грузовых перевозок	Эксплуатационные расходы	Баланс доходов и расходов (+-)
платы по кружи.	экономия от ли-квид. кружн.
	1	2	3	4	5
1997	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00
1998	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00
1999	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00
2000	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00
2001	80,34	543,38	-463,04	55,84	-24,50
2002	173,04	556,61	-383,57	196,24	23,20
2003	630,36	631,06	-0,70	982,48	352,12
2004	908,46	661,66	246,80	1310,08	401,62
2005	994,98	674,01	320,97	1445,44	450,46
2006	1081,50	768,15	313,35	1562,08	480,58
2007	1174,20	781,39	392,81	1697,44	523,24
2008	1248,36	791,97	456,39	1809,76	561,40
2009	1273,08	795,51	477,57	1847,20	574,12
2010	1303,98	799,92	504,06	1894,00	590,02
2011	1341,06	806,10	534,96	1950,16	609,10
2012	1371,96	809,64	562,32	1996,96	625,00
2013	1402,86	814,05	588,81	2043,76	640,90
2014	1427,58	817,57	610,01	2081,20	653,62
2015	1446,12	820,22	625,90	2109,28	663,16
Итого	15857,88	11071,24	4786,64	22981,86	7123,98

Обратно на главную страницу сайта

Обратно на главную стр. журнала