Использование модели реальных опционов для управления инновационными проектами и оценки соответствующих инвестиций тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Круковский, Андрей Алексеевич

• Круковский, Андрей Алексеевич
• кандидат экономических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Круковский, Андрей Алексеевич

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ПРИНЦИПЫ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ.

1.1. Реальные инвестиции: участники, объекты и типы проектов.

1.2. Источники ресурсов для инвестиционной деятельности и ее риски.

1.3. Критерии и правила принятия инвестиционных решений.

1.4. Принципы оценки эффективности инвестиционных проектов.

ГЛАВА 2. ТРАДИЦИОННЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ.

2.1. Чистая приведенная стоимость (NPV).

2.2. Внутренняя норма прибыли инвестиций (IRR).

2.3. Период окупаемости инвестиций (РР).

2.4. Коэффициент эффект] шиости инвестиций.

ГЛАВА 3. АЛЬТЕРНАТИВНЫЕ МЕТОДЫ ОБОСНОВАНИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ НА БАЗЕ ROA.

3.1. Инвестиционные процессы в условиях неопределенности.

3.2. Опционный анализ ROA как метод управления инвестиционным проектом в условиях неопределенности.

3.3. реальные опционы, встроенные в проект.

3.4. моделирование реальных опциог юв.

3.5. опцион на денежные потоки проекта. новая система показателей эффективности инвестиционного проекта на базе ROA.

3.6. модель стоимости фирмы как реального опциона на ее денежные потоки.

ГЛАВА 4. ПРАКТИЧЕСКИЕ РАСЧЕТЫ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ МЕТОДОМ РЕАЛЬНЫХ ОПЦИОНОВ.

4.1. Строительство завода по переработке отходов и вторичного сырья в г. Ярцев о.

4.2. Строительство инновационного бизнес-центра на озере Тегернзее в Баварии.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Использование модели реальных опционов для управления инновационными проектами и оценки соответствующих инвестиций»

Современной России требуется решительное ускорение экономического роста и модернизация хозяйства, для чего необходима активная инвестиционная деятельность, способная обеспечить осуществление соответствующих инновационных проектов. Этот процесс характеризуется наличием, как правило, множества альтернатив вложения ограниченных средств, а потому возникает проблема определить оптимальное направление их использования. Она сводится к выбору той альтернативы, которая может принести максимальную отдачу в виде наибольшего денежного потока в будущем. И рациональный инвестор обычно принимает решение о вложениях в проект, обещающий самую высокую ожидаемую доходность. Для ее оценки разработан метод дисконтированных денежных потоков, ключевой показатель которого -чистая приведенная стоимость проекта или КРУ. Этот, а также производные от него показатели (внутренняя норма доходности и т.д.) позволяют сравнить любые проекты, сколь угодно сильно различающиеся по продолжительности, объемам капиталовложений, прогнозируемой величине денежного потока и выбрать оптимальный.

Универсальность и простота расчета КРУ способствовали широкому распространению этого метода. Однако при его применении возникает серьезная проблема, которая ставит под сомнение адекватность показателя КРУ для инновационных проектов: расчет этого показателя базируется на оценках будущих денежных потоков, а они подвержены фундаментальной неопределенности со стороны и доходов, и, в меньшей степени, расходов такого проекта, о которых при его обосновании известны лишь текущие ожидания инвестора. Но чем продолжительнее проект (отдаленнее горизонт планирования) и чем больше новизны в нем, тем менее предсказуемы не только сами значения этих доходов и расходов, но даже диапазоны их возможных изменений. В реальных случаях такие диапазоны сплошь и рядом оказываются столь широкими, что оценка эффективности проекта утрачивает смысл: практически с одинаковой вероятностью он может оказаться и сверхприбыльным, и чрезвычайно убыточным.

Неопределенность условий реализации инвестиционного проекта при его оценке чаще всего пытаются учесть через «премию за риск» в норме дисконта, корректирующую величину КРУ с увеличением горизонта планирования. Однако данная процедура имеет мало общего с реальными проектами вообще и инновационными тем более. Не представляя сколь либо точно, как такая неопределенность повлияет на величину денежного потока проекта, но зная, что предсказуемость этого уменьшается с ростом горизонта планирования, аналитик уменьшает вклад будущих периодов в этот поток, дисконтируя лепту каждого следующего по все большему фактору, зависящему от номера периода. В подобном случае при норме дисконта порядка 20-ти и более процентов после пятого периода рисковые изменения денежных потоков почти исчезают и перестают сказываться на КРУ, тогда как в реальности нередко влекут ее существенные сдвиги, поскольку проект, особенно инновационный, выходит на режим устойчивого развития.

Многие авторы, имея в виду это, рекомендуют использовать для оценки проекта различные модификации Б СБ-метода, в частности, анализ возможных сценариев, метод Монте-Карло, методы теории нечетких множеств и т.п. Но все такие подходы либо слишком громоздки, либо требуют столь значительной исходной информации, что их предсказательные преимущества утрачиваются, и в конце концов выбирающие объект инвестирования как правило предпочитают полагаться на субъективные факторы - свою деловую интуицию и личностные отношения с теми, кому предстоит руководить реализацией проекта, а показатель КРУ используют лишь для прикрытия этого.

Отсюда научная актуальность и практическая значимость внедрения в оценку инвестиций, требуемых для реализации инновационных проектов метода, столь же простого в применении как модель дисконтированных денежных потоков, но вместе с тем изначально учитывающего фактор неопределенности в своей математической структуре. Таким требованиям способен удовлетворить метод реальных опционов (ROA — real option analysis), в отличие от DCF-метода оценивающий не параметры проекта, а стоимость права инвестора на его осуществление и рекомендующий инвестировать в тот проект и в такое время, когда стоимость этого права (опциона) максимальна. Метод предполагает, что между эффективностью проекта и стоимостью права на его реализацию существует прямая зависимость, а денежные потоки проекта случайным образом изменяются на протяжении периода выполнения инвестиционного решения. Математически этот метод основывается на аппарате теории стохастического анализа, изначально разработанном применительно к оценке финансовых опционов.

Целью данного исследования является адаптация метода реальных опционов к анализу инвестиций в инновационные проекты, осуществляемые в условиях сильной неопределенности, тестирование этого метода и разработка, исходя из него, универсальной системы показателей для оценки таких проектов и управления ими, которая может быть принята на вооружение менеджментом современных инновационных и девелоперских компаний.

Для достижения указанной цели в работе поставлены и решены следующие основные задачи:

- критический обзор традиционных методов оценки инвестиций и разработка подхода к применению для этого метода реальных опционов, I когда вложения направлены на реализацию инновационных проектов;

- сравнительный анализ свойств финансовых и реальных опционов с представлением инвестиционного проекта как реального опциона на денежные потоки от него; выявление возможностей сознательного конструирования и встраивания в инвестиционный проект реальных опционов, повышающих его надежность и ограничивающих потенциальные убытки;

- методическое обеспечение учета различных опционов при оценке и обосновании инвестиционных решений, влияния таких опционов на стоимость и ход реализации инновационного проекта;

- анализ различных методов моделирования реальных опционов;

- разработка на основе математического аппарата стохастических процессов системы показателей для оценки инвестиционного проекта;

- опробование этой системы применительно к реальным девелоперским проектам;

- сравнение результатов оценки инвестиционного проекта DCF-методом и методом реальных опционов.

Объектом настоящего исследования являются инвестиционные проекты, которым присуща сильная неопределенность условий реализации и в которых содержатся скрытые возможности повышения их эффективности, оцениваемые как реальные опционы. Предмет исследования — методы оценки эффективности и обоснования таких проектов.

Теоретическим и методологическим фундаментом исследования послужили труды российских и зарубежных специалистов по вопросам оценки и обоснования эффективности инвестиций, а также использования при этом математических моделей и методов, прежде всего, П.Л.Виленского, В.В.Ковалева, А.Н.Козырева, В.В.Коссова, В.Н.Лившица,

М.А.Лимитовского, Е.Р.Орловой, С.А.Смоляка, А.Г.Шахназарова, F. Black, J. Сох, A. Damodaran, R. Murton, S. Myers, S. Ross, M. Rubinstein, M. Sholes и других авторов, а также результаты исследований Института системного анализа РАН, Финансовой академии при Правительстве РФ, Всемирного банка и т.д.

Основными источниками нормативной и численной информации для исследования явились: данные статистического сборника "Инвестиции в России" 2005-2007 гг., бизнес-справочника "Все об инвестициях и инновациях" 2005., методических рекомендаций по оценке эффективности инвестиционных проектов, утвержденных Министерством экономики РФ, Министерством финансов РФ, Государственным комитетом РФ по строительной, архитектурной и жилищной политике 21.06.1999 №ВК 477, данные инвестиционных проектов, предоставленных организациями: ГУЛ «ЛПЗ г. Москвы» (Россия), Alpen Development GmbH (Германия), сведения из обзоров компаний, проводимых Грэхемом (Graham) и Харви (Harvey), представленных на сайте http://www.cfosurvey.org, а также данные международного рейтингового агенстъа Moody's http://www.moodys.com; правовые акты: Федеральный закон "Об иностранных инвестициях в Российской Федерации" №160-ФЗ от 09 июля 1999 г.,Федеральный закон РФ № 39-Ф3 "Об инвестиционной деятельности в Российской Федерации, осуществляемой в форме капитальных вложений" от 25 февраля 1999 г., ПБУ "Учет долгосрочных инвестиций" (доп. письмом Минфина РФ от 30.12.93 №160), временное положение о финансировании и кредитовании капитального строительства на территории РФ (утв. постановлением Правительства РФ от 21.03.94 № 220).

Научная новизна диссертации состоит в обосновании необходимости и содержания перехода при оценке инновационных проектов и инвестиций в них от традиционных методов к представлению проекта как опциона на денежные потоки от него и в разработке оригинальной системы показателей, обеспечивающей как это, так и эффективное управление реализацией проекта на основе конструирования, оценки и исполнения встроенных в проект реальных опционов.

Основные результаты исследования:

1. На основе критического обзора традиционных методов обоснования и оценки эффективности инвестиционных проектов выявлено несовершенство КРУ при существенной неопределенности условий реализации этих проектов и разработан подход к устранению соответствующего недостатка применением метода реальных опционов.

2. Сравнительный анализ свойств финансовых и реальных опционов позволил убедиться в дееспособности последних при оценке стоимости прав инвестора на денежные потоки от такого проекта и разработать правила его представления как реального опциона.

3. Выявлены возможности сознательного конструирования и встраивания в инвестиционный проект реальных опционов, повышающих его надежность и ограничивающих потенциальные убытки.

4. Обнаружены различные реальные опционы, которые следует учитывать при оценке и обосновании инвестиционных решений, показано, как влияют такие опционы на стоимость и ход реализации проекта.

5. На основе анализа разных методов моделирования реальных опционов с помощью математического аппарата стохастических процессов разработана новая система показателей для оценивания инвестиционного проекта, испытание которой на реальном примере доказало ее преимущества по сравнению с результатами традиционной оценки проекта.

6. Предложена модель оценки стоимости бизнеса как произведения денежных потоков фирмы на так называемый коэффициент его привлекательности, который, являясь прямым следствием применения метода реальных опционов, учитывает неопределенность будущего, гибкость менеджмента предприятия и ограничение его потенциальных убытков.

7. Выведена расчетная формула этого коэффициента и выявлена возможность табулирования его значений для каждой страны в зависимости от волатильности денежных потоков и горизонта планирования бизнеса, в реальных условиях существенно облегчающая применение предложенной модели оценки его стоимости как инвестиционного проекта.

Результаты проведенного исследования могут применяться коммерческими фирмами, банками, государственными предприятиями и органами власти в качестве методического аппарата оценки эффективности самих инвестиционных проектов (прежде всего инновационных, осуществлять которые предстоит в условиях сильной неопределенности), а также целесообразности участия в них и в их финансировании, для гибкого управления их реализацией с использованием обнаруживаемых в ходе нее возможностей нарастить денежные потоки от проекта, особенно при выяснении выгодности сделок, требующих оценки стоимости компании (купля-продажа предприятия или пакета его акций, слияние, разъединение и ликвидация фирм, заключение договоров страхования, выпуск новых акций и т.д.). Положения исследования способны обогатить содержание вузовских курсов по инвестиционному анализу, оценке бизнеса, биржевому делу и рынку ценных бумаг.

Достоверность всех предложений, содержащихся в работе, подтверждена практическими расчетами на реальной информации по оценке эффективности девелоперского проекта создания многофункционального гостинично-офисного комплекса на оз. Тегернзее в Германии (заказчик-инвестор фирма Alpen Development GmbH), проекта сооружения мусороперерабатывающего завода в г.Ярцево Смоленской области, заказчик на I очередь (металлопереработка) - ГУЛ «Литейно-прокатный завод г. Москвы»

Основные результаты исследования нашли применение в реализации проектов «Оценка и выбор инвестиционных действий на фондовом рынке: системный подход» (грант Российского гуманитарного научного фонда, 0502-02180) и «Методология и инструментарий использования хозяйственных возможностей рынка ценных бумаг» (грант Российского гуманитарного научного фонда, 08-02-00020), докладывались на Международной научной школе-семинаре «Системное моделирование социально-экономических ' процессов» (г. Воронеж, 2008), опубликованы автором в 3 научных работах общим объемом 3 п.л.

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения общим объемом 184 машинописных стр. и списка использованной литературы из 101 наименования.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Круковский, Андрей Алексеевич

Заключение

Эффективность развития экономики страны, её отдельных регионов, отраслей и новых форм собственности во многом зависит от характера инвестиционной политики, её направленности на наиболее полное и рациональное использование всех видов ресурсов. Для планирования и осуществления инвестиционной деятельности особую важность имеет предварительный анализ, который проводится на стадии разработки инвестиционных проектов и способствует принятию разумных и обоснованных управленческих решений.

Главным направлением предварительного анализа является определение показателей возможной экономической эффективности инвестиций, т.е. отдачи от капитальных вложений, которые предусматриваются проектом. Традиционно при анализе инвестиционных проектов исходят из определенных допущений. Во-первых, с каждым инвестиционным проектом принято связывать денежный поток. Чаще всего анализ ведется по годам. Предполагается, что все вложения осуществляются в конце года, предшествующего первому году реализации проекта, хотя в принципе они могут осуществляться в течение ряда последующих лет. После того, как денежный поток зафиксирован в бизнес-плане, он не подлежит изменению и не может быть скорректирован в ходе реализации проекта. Существующие методы Приток (отток) денежных средств относится к концу очередного года.

В настоящей работе в результате критического анализа традиционных методов оценки эффективности инвестиционных проектов, основанных на дисконтированных денежных потоках (БСГ-метод), разработана новая альтернативная система оценки эффективности инвестиционных проектов, основанная на аппарате реальных опционов (1ЮА-метод). Проведенный в главах 1 и 2 анализ показал, что главным недостатком БСГ-метода является недостаточно хороший учет неопределенности будущего. По сути, оценка проекта динамическими методами предполагает, что после того, как проект будет запущен, никакие силы уже не повлияют на его параметры, такие как величина денежного потока, величина затрат и т.п. Учет неопределенности может происходить только в достаточно узких рамках рисков и ставки дисконтирования, которые оцениваются экспертно. К тому же метод дисконтированных потоков не учитывает тот факт, что риск и управленческая гибкость при определенных условиях являются факторами, создающими ценность. Особенно часто такая ситуация возникает в инновационных проектах, то есть тех, в результате которых создается нечто новое, инновационный продукт, либо бизнес, который до сих пор не имел аналогов и не является простым масштабированием имеющегося у компании опыта реализации аналогичных проектов. С целью уменьшения влияния неопределенности денежных потоков старших периодов, инвестор включает риск в ставку дисконтирования, уменьшая,тем самым величину NPV. Однако данная процедура имеет мало общего с реальными проектами вообще и инновационными тем более. В случае, когда уровень неопределенности инвестиционного проекта очень высок, так как отсутствуют прецеденты и опыт реализации такого рода проектов, тогда оценка эффективности на основе традиционных показателей DCF-метода, таких как: NPV, IRR и пр. перестает быть адекватной. Кроме того, становится важна не только величина неопределенности, но и ее вид. При наличии достаточно ясного будущего (единственный прогноз), метод дисконтированных потоков остается применимым, однако если неопределенность проекта представляет собой несколько различных дискретных вариантов, либо неопределенный континуум исходов проекта, тогда модель DCF необходимо обобщить.

Наличие данной проблемы в теории оценки инвестиционных проектов обуславливает научную актуальность и практическую значимость внедрения в оценку инвестиций, требуемых для реализации инновационных проектов метода, столь же простого в применении как модель дисконтированных денежных потоков, но вместе с тем изначально учитывающего фактор неопределенности в своей математической структуре. Обобщение DCFмодели на инновационные проекты, реализуемые в,неопределенных средах с несколькими дискретными исходами или непрерывным континуумом возможных исходов, было осуществлено в настоящем исследовании^ на основе модели реальных опционов, которая* в отличие от DCF-метода оценивает не параметры проекта, а стоимость права инвестора на его осуществление и рекомендующий инвестировать в тот проект и в такое время, когда стоимость этого права (опциона) максимальна. Метод ROA предполагает, что между эффективностью проекта и стоимостью права на его реализацию существует прямая^ зависимость, а денежные потоки проекта случайным образом изменяются» на протяжении периода выполнения инвестиционного решения. Математически этот метод основывается на аппарате теории стохастического анализа, изначально разработанном применительно к оценке финансовых опционов.

В исследовании, использован новый подход к планированию инвестиционного проекта, который , получил название «опционного мышления». Согласно* нему, менеджеры при планировании, и организации проекта, должны сознательно- конструировать и встраивать в проект реальные опционы, которые позволяют ограничить риски и создавать дополнительные доходы, проекта. Это - опцион на ликвидацию, опцион на стадийность осуществления* проекта, опцион-на сокращение и рост, опцион на отсрочку реализации проекта и т.д. Стоимость таких опционов, рассчитанная по формуле Блэка-Шоулза для. реальных опционов или по биномиальной модели как мера дополнительных возможностей, содержащихся в проекте, должна быть прибавлена к денежному потоку, увеличивая тем самым привлекательность проекта.

В результате проведенного исследования были сделаны следующие выводы:

1. Наиболее распространенный метод оценки дисконтированных денежных потоков перестает быть применимым при оценке высокорисковых инновационных проектов с большим (или бесконечно большим) количеством исходов и нуждается в соответствующем обобщении.

2. Обобщение Б СБ-метода на ситуации с высоким уровнем неопределенности может быть осуществлено на основе математического инструментария анализа стохастических процессов, который был разработан в 70-х. гг. применительно к оценке стоимости фондовых опционов.

3. На основании анализа и сравнения'свойств реальных и фондовых опционов было показано, что модели оценки стоимости, фондовых опционов могут быть скорректированы на случай реальных опционов.

4. Были исследованы различные методы моделирования реальных опционов и разработаны, методические рекомендации по конструированию реальных опционов, встроенных в проект, которые позволяют учитывать ценность управленческой гибкости менеджеров, по предотвращению неблагоприятных исходов проекта.

5. Был разработан алгоритм сознательного конструирования» проекта как корзины реальных опционов колл и пут, показана необходимость их представления-в форме-контрактов и соглашений до начала реализации проекта. Следование менеджеров данному алгоритму получило название «опционного мышления».

6. На основе методов стохастического анализа была разработана модель оценки инвестиционных проектов! в условиях высокой неопределенности, как оценка стоимости опциона на денежные потоки проекта, которая при снижении уровня неопределенности сводится к КРУ. Данная модель включает в себя такие показатели, как стоимость опциона на инвестирование, критический уровень денежного потока, критическая величина инвестиций, критический уровень неопределенности и коэффициент привлекательности бизнеса.

7. Апробирование разработанной модели применительно к реальным инвестиционным проектам строительства мусороперерабатывающего завода в г. Ярцево (заказчик ГУЛ «ЛПЗ г.

Москвы», объем инвестиций 208 млн. евро) и строительство инновационного бизнес-центра с интегрированными бординг-хаусами на оз. Тегернзее, в Баварии (заказчик Alpen Development GmbH, объем инвестиций 51 млн. евро) показал, что при наличии неопределенности модель дает более осторожные оценки инвестиций, которые, однако, могут быть скорректированы в сторону улучшения при включении в проект реальных опционов, снижающих риск развития неблагоприятной ситуации и/или имеющих потенциал увеличения денежного .потока.

Опционный подход позволил сделать еще один шаг на пути от принятий решения на основе интуитивного выбора, к большей формализации, заострив внимание инвесторов не только на ожидаемом уровне доходности проекта, но и на тех скрытых возможностях, которые могут быть использованы для его увеличения, либо ограничения потенциальных убытков. Так, из двух проектов, равных по величине NPV следует выбирать тот, в котором дополнительно заложена возможность выхода из проекта с получением максимальной ликвидационной стоимости. Такая возможность, оцененная количественно, представляет собой реальный опцион на выход из проекта, стоимость которого, может быть прибавлена к NPV и таким образом проекты, имеющие изначально одинаковые значения чистого дисконтированного дохода, окажутся неравными, как только будут рассмотрены с позиций опционного анализа.

Диссертационным исследованием установлено, что метод реальных опционов при надлежащей формализации позволяет улучшить обоснование инвестиционных проектов, для которых характерна сильная неопределенность параметров и условий реализации. Этот метод обеспечивает учет скрытых возможностей подобных проектов и их формирование таким образом, чтобы каждый изначально содержал как можно большее количество реальных опционов, создающих основу для проявления менеджерами управленческой гибкости в процессе его осуществления и повышающих шансы на успех его реализации. Регулярное использование результатов проведенного исследования при экономическом обосновании инновационных проектов, оценке эффективности инвестиций в них и организации управления ими способно поднять на новый уровень качество инвестиционного анализа в условиях перехода к инновационной экономике и значительно увеличить долю успешных осуществляемых проектов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Круковский, Андрей Алексеевич, 2009 год

1. Адельмейер М. Опционы колл и пут: экономическое и математическое содержание опционов // М.: Издательство "Финансы и статистика". 2004. С. 104.

2. Антипова О. М. Правовое регулирование инвестиционной деятельности. Анализ теоретических и практических проблем // М.: Издательство "Волтерс-Клувер". 2007. С. 248.

3. Ахметзянов И. Анализ инвестиций. Методы и оценки финансовых вложений // М.: Эксмо. 2007. С. 272.

4. Бард В. С., Бузулуков С.Н., Дрогобыцкий И.Н., Щепетова С.Е. Инвестиционный потенциал Российской экономики // М.: Издательство "Экзамен". 2003. С. 320.

5. Бартон T. Л., Шенкер У.Г., Уокер П.Л. Риск-менеджмент. Практикаведущих компаний // М.: Издательский дом "Вильяме". 2008. С. 208.

6. Бизнес-справочник "Все об инвестициях и инновациях" // М.: Издательство "Афон". 2005. С. 188.

7. Бирман Г., Шмидт С. Экономический анализ инвестиционных проектов // М.: Издательство "Юнити". 1999. С. 308.

8. Боди 3. Д., Кейн А., Маркус А.Д. Принципы инвестиций // М.: Издательский дом "Вильяме". 2008. С. 994.

9. Бочаров В. В. Инвестиции // С.: Издательство "Питер". 2009. С. 467.

10. Бромвич М. Анализ экономической эффективности капиталовложений // М.: Издательство "Инфра-М". 1996. С. 432.

11. Брусланова Н. Оценка инвестиционных проектов методом реальных опционов // .: Журнал "Финансовый директор" № 7. 2004.

12. Глущенко В. В. Риски инвестиционной и инновационной деятельности в условиях глобализации // iVi.: Издательство ТОО НПЦ "Крылья". 2006. С. 232: ' ' . '

13. Глэдсгоун Д., Глэдстоун Л. Инвестирование венчурного капитала // М.: Издательство "Баланс Бизнес Бук". 2006. С. 416.

14. Гуртов В. К. Инвестиционные ресурсы // М.: Издательство "Экзамен". 2002. С. 284.

15. Дамодаран А. Инвестиционная оценка: Инструменты и методы оценки любых активов // М:: Издательство:"Альпина;Бизнес Бук". 2007. С. 1323.

16. Елизаветин Mi Е. Регулирование иностранных инвестиций. Международный опыт и интересы России; Доклады Института Европы РАН №171 //М.: Издательство "Огни ТД". 2006. С. 154.

17. Есипов В. Е., МаховиковаТ.А., Бузова И.А., Терехова В.В., Ефимова О.В. Экономическая оценка инвестиций. Теория и практика // С.: Издательство "Вектор'!. 2006, G. 288.

18. Ефимова О. В. Финансовый анализ//М:: Бухгалтерский учет. 1999. С. 320.

19. Золотогоров В. F. Инвестиционное проектирование // М.: Издательство "Интерпресссервис". 2005. G. 368.

20. Илышев А1. М., Илышева H.H., Воропанова H.H. Учет и анализ инвестиционной и инновационной деятельности // М.: Издательство "КноРус". 2005. С. 240.

21. Касатов А. Д. Экономическая оценка инвестиций // С.: Издательство "Питер". 2007. С. 480.

22. Керкленд Д., Кортни В.П. Управление в условиях неопределенности // М.: Издательство "Альпина Бизнес. Бук (по лицензии» Harvard Business School Press). 2006. С. 213.

23. Ковалев В. В., Ковалев Вит. В. Финансы предприятий // М.: Издательство "Проспект". 2003.

24. Ковалев В. В. Методы оценки инвестиционных проектов // М.: Издательство "Финансы и статистика". 2000:

25. Козырев А. Н. Использование реальных опционов в инновационных проектах. Доклад на общем собрании, отеделения общественных наук РАН 2 марта 2005 г.

26. Козырь Ю. Некоторые аспекты применения модели реальных опционов // ООО "Лаборатория инвестиций Лабрейт". 2005.

27. Козырь Ю. Применение теории опционов для оценки компаний // Журнал "Рынок ценных бумаг" №12. 2000.

28. Комментарий* к федеральному закону "О рынке ценных бумаг" (постатейный) // М.: Издательство "Деловой двор". 2009. С. 448.

29. Корчагин Ю. А., Маличенко И.П: Инвестиции: теория и практика // М.: Издательство "Феникс". 2008. С. 512.

30. Круковский А. А. Метод реальных опционов в управлении инвестициями // М.: Социально-экономическое развитие (системный подход и информационные технологии). Труды ИСА РАН, Либароком. 2008. С. 122144.

31. Круковский А. А. Модель реального опциона в оценке бизнеса //В.: Труды международной научной школы-семинара им. академика С.С.

32. Шаталина "Системное моделирование социально-экономических процессов". 2008. С. 147-151.

33. Круковский А. А. Модель реальных опционов в инвестиционном анализе // М.: Модели и информационные технологии хозяйственной политики. Труды ИСА РАН, ЛКИ. 2007. С. 95-112.

34. Лашхия В. Ю. Применение реальных опционов для оценки стоимости бизнеса // .: АО "Горная металлургическая инвестиционная компания". 2004.

35. Лимитовский М. А. Инвестиционные проекты и реальные опционы на развивающихся рынках // М.: Издательский дом "Дело". 2004. С. 527.

36. Липсиц И. В., Коссов В.В. Инвестиционный проект: методы подготовки и анализа//М.: Издательство "Бек". 1999.

37. Мак-Лин Э. В., Элдред Г.В. Инвестиции в недвижимость // М.: Издательство "Вильяме". 2008. С. 416.

38. Макмиллан Л. Г. Опционы как стратегическое инвестирование. 3-е издание // М.: Издательский дом "Евро". 2003. С. 1225.

39. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов. Утверждены Министерством экономики РФ, Министерством финансов РФ, Государственным комитетом РФ по строительной, архитектурной и жилищной политике 21.06.1999 №ВК 477.

40. Опцион на акции эмитента метод мотивации менеджмента // Журнал для акционеров №5. 2003.

41. ПБУ "Учет долгосрочных инвестиций" (доп. письмом Минфина РФ от 30.12.93 №160).

42. Рикерстен Р. Выкуп бизнеса менеджерами. Проведение LBO сделок и покупка собственного бизнеса // М.: Издательство Альпина Бизнес Бук. 2008. С. 410.

43. Сергеев И. В. Экономика предприятия // М.: Издательский дом "Финансы и статистика". 1999. С. 304.

44. Статистический сборник "Инвестиции в России" 2005. С. 287.

45. Теличенко В. И., Король Е.А., Каган П.Б., Сборщиков С.Б., Теплова Т.В. Основы управления инвестиционно-строительными программами в условиях мегаполиса // М.: Издательство "Ассоциация строительнх вузов". 2008. С. 240.

46. Теплова Т. В. Семь ступеней анализа инвестиций в реальные активы. Российский опыт// М.: Издательство "Эксмо". 2009. С. 368.

47. Федеральный закон "Об иностранных инвестициях в Российской Федерации" №160-ФЗ от 09 июля 1999 г.

48. Федеральный закон РФ № 39-Ф3 "Об инвестиционной деятельности в Российской Федерации, осуществляемой в форме капитальных вложений" от 25 февраля 1999 г.

49. Халл Д. К. Опционы, фьючерсы и другие финансовые инструменты // М.: Издательский дом "Вильяме". 2008. С. 1051.

50. Четыркин Е. М. Методы финансовых и коммерческих расчетов // М.: Издательский дом "Дело ЛТД". 1995. С. 320.

51. Шарп У. Ф., Александер Т.Д., Бейли Д.В. Инвестиции // М.: Издательство "Инфра-М". 2007. С. 1040.

52. Шелдон Н. Опционы. Волатильность и оценка стоимости. Стратегии и методы опционной торговли // М.: Издательство "Альпина Бизнес Бук". 2007. С. 546.

53. Эррера С. JL, Браун C.JI. Торговля фьючерсами и опционами на рынке энергоносителей // М.: Издательство "Олимп-бизнес". 2003. С. 304.

54. Bachelier L. Theory of speculation. The random character of Stock Market Prices // M.: The M.I.T. Press, Cambridge. 1964. C. 546.

55. Benth F. E. Option Theory with Stochastic Analysis // N.: Springer. 2004. C. 165.

56. Black F., Sholes M. The valuation of option contracts and a test of market efficiency// Journal of Finance #27. 1972. C. 399-417.

57. Black F., Sholes M. Theory of rational option pricing // Journal of Political Economy. 1973.

58. Black F. The pricing of commodity contracts // Journal of Financial Economics #3. 1976. C. 167-169.

59. Cohen G. The Bible of Option Strategies: The Definitive Guide for Practical Trading Strategies //N.: Pearson Education Inc. 2005. C. 356.

60. Copeland T. E., Keenan P.T. How much is flexibility worth // The McQuinsy Quarterly #2. 1998.

61. Cox J. C., Ross S.A., Rubinstein M., The Valuation of Option for Alternative Stochastic Processes // Journal of Financial Economics #3. 1976.

62. Cox J. C., Ross S.A. Option Pricing: a Simplified Approach // Journal of Financial Economics #7. 1979.

63. Damodaran A. Financing Innovations and Capital Structure Choice // Journal of Applied Corporate Finance #1. 1999. C. 28-39.

64. Damodaran A. The Promise and Peril of Real Options // .: Stern School of Business. 2000.

65. Dineen S. Probability Theory in Finance: a Mathematical Guide to the Black-Sholes Formula // R.: American Mathematical Society. 2003. C. 294.

66. Eric B. Global Derivatives: Product, Theory and Practice // S.: World Scientific Publishing ltd. 2007. C. 384.

67. Graham J. R., Harvey C.R. Duke//CFO Business Outlook Survey // Fuqua School of Business http:////www.cfosurvey.org.

68. Graham J. R., Harvey C.R. The Theory and Practice of Corporate Finance: Evidence from the Field // Journal of Financial Economics #60. 2001. C. 187-243.

69. Hayes R. H., Garvin D. Managing our Way to Economic Decline // B.: Garvard Business School Press. 1996.

70. Hayes R. H., Abernathy W.J. Managing as if tomorrow mattered // B.: Harvard Business School Press. 1996.

71. Ho T. S., Sang B.L. The Oxford Guide to Financial Modelling: Applications for Capital Markets, Corporate Finance, Risk Management and Financial Institutions // N.: Oxford University Press. 2003. C. 735 .

72. Karia T., Regina.L. Asset Pricing: Discrete Time. Approach // M.: Kluwer Academic Publisher. 2003. C. 275.

73. Katz J:, McCornick D. Advanced" Option Pricing Models // N.: Scientific Consulting Service Inc. 2007. C. 437.

74. Kester W. C. Today's option, for Tomorrow Growth // B.: Harvard Business. Review #2. 1984. C. 153-160:

75. Kotz S., Kozubowski- T., Podgorski K. The Laplace^ Distribution and Generalisations: a Revisit with! Applications to Communications, Economic, Engineering andFinance // N.: Hamilton Printing. 2001. C. 349.

76. Leslie K. J., Michaels. M.P. Making Real Options Real // The McQuinsy Quarterly #3. 1999.

77. Leslie K. J., Michaels M.P. The Real Power for Real Options // The McQuinsy Quarterly #3. 2000:81'. Majda S., Pinduck R. Time to Build, Option Value and Investment Decisions // Journal5 of FinancialEconomics #18. 2002.

78. Mun J: Real Option Analysis Course //.: Wiley Finance. 2005:

79. Murton R. G. Theory of Financial Option. Pricing // .: Bell" Journal of Economics and Management Science. 1973. C. 141-183.

80. Myers S. C. Corporate Financing and Investment Decisions whe Firms have Information that Investors do not have // .: Journahof Finanical Economics #13. 1984. C. 187-221.

81. Myers S. C. Determinants of corporate borrowing // .: Journal of Financial Economics #5. 1977. C. 147-175.

82. Myers S. C. Finance Theory and' Financial Strategy // M.: Massachusets Institute of Technlologie Journal "Interfaces". 1984. C. 126-137.

83. Natenberg S. Option, Volatility & Pricing: Advanced Trading Strategies and Techniques // .: McGraw-Hill. 1994. C. 469.

84. Pinduck R., Dixit A. Investment Under Uncertainty // P.: Princeton University Press. 1993: C. 468.

85. Porter M. E. America's Long-Term Investment Problem // Nikkey-Business.

86. Porter M. E. Capital Choices: Changing the Way America Invests in Industry // Journal of Applied Corporate Fianance #2.1992. C. 4-16.

87. Porter M. E. Capital Disadvantage: America's Falling Capital, Investment System // B.: Harvard Business Review #5. 1992.

88. Pratt S. P., Minulita A.V. Valuing a Business, 5th Edition: The Analysis and Appraisal of Closely Held Companies // The McGraw-Hill Companies Inc. 2008.

89. Protter E. P. Stochastic Integration and DifferentialEquations // Springer. 2003. C. 430.

90. Razquaitis R. Dealmaking Using Real Options and Monte-Carlo Analysis //N.: John Wliey & Sons Inc. 2003. 2003. C. 289.

91. Rouah F., Veinberg G. Option Pricing Models and Volatility Using ExcelVBA // Wiley Finance. 2007. C. 441.

92. Shaw S. Black-Sholes Option Valuation Factor Table at $1 // S.: Trafford Publishing. 2002: C. 6.

93. Siegel D., McDonald R. The Value of waiting to Invest // The Quarterly Journal of Economics #4. 1986. C. 705-727.

94. Trigeorgis L. Real Options• in Capital Investment: Models, Strategies and Applications // W.: Greenwood Publishing Group. 1995. C. 387.

95. Trigeorgis L. Real-Options: Managerial Flexibility and Strategy in Resource Allocation // W.: Greenwood Publishing Group: 2000. C. 427.

96. White A. Pricing Options with Futures-Style Margining: a Genetic Adaptive Neural Network Approach // N.: Garland Publisher. 2000. C. 275.

97. Williame T. M. Real Option and Option-Embedded Securities // Wiley Finance. 2002. C. 339.1992.1. C. 902.