Методы и инструменты обоснования инвестиционных транспортных проектов на основе моделей транспортного спроса тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат наук Прохоров, Андрей Вячеславович

• Прохоров, Андрей Вячеславович
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Прохоров, Андрей Вячеславович

СОДЕРЖАНИЕ

Определения

Обозначения и сокращения

Введение

1 Глава 1. Методологические основы оценки инвестиционных проектов по развитию транспортной инфраструктуры (транспортных инвестиционных проектов)

1.1 Методы оценки эффективности инвестиционных проектов

1.2 Особенности оценки транспортных инвестиционных проектов

1.3 Анализ отечественных и зарубежных подходов к оценке эффективности

транспортных инвестиционных проектов

1.3.1 Подход, используемый в ВСН 21-83 (Указания по определению экономической эффективности капитальных вложений в строительство и реконструкцию автомобильных дорог, Минавтодор РСФСР, Москва, 1985)

1.3.2 Подход Всемирного Банка (Notes on the Economic Evaluation of Transport Projects, The World Bank, Washington, DC, 2005)

1.3.3 Описание других подходов к оценке эффективности инвестиционных проектов по развитию транспортной инфраструктуры

1.4 Выводы по проведенному анализу

2 Глава 2. Модели и методы расчета транспортного спроса и оценки социально-экономических эффектов от реализации транспортных инвестиционных проектов

2.1 Модели транспортных и пассажирских потоков на макроуровне как базовый

инструмент расчета эффектов от реализации проекта

2.1.1 Использование транспортных моделей для оценки эффективности инвестиционных проектов по развитию транспортной инфраструктуры

2.1.2 Существующие подходы к прогнозированию транспортных потоков

2.1.3 Модель расчета транспортного спроса и прогноза транспортной ситуации

2.2 Методы оценки эффектов на основе моделей транспортных и пассажирских

потоков на макроуровне

2.2.1 Общая схема и принципы оценки эффективности транспортных инвестиционных проектов

2.2.2 Исходные данные для расчета эффектов от реализации проекта

2.2.3 Классификация и описание эффектов от реализации проекта

2.2.4 Инвестиции и расходы на содержание

2.2.5 Показатели эффективности транспортного инвестиционного проекта

2.2.6 Оценка пользовательских эффектов с использованием «правила половины»

2.2.7 Методы расчета эффектов

2.2.8 Основные допущения

2.2.9 Учет факторов времени, инфляции, неопределенности и риска

2.2.10 Особенности оценки некоторых видов эффектов

3 Глава 3. Разработка алгоритмов и инструментальных средств и их

апробация

3.1 Обзор рынка программного обеспечения для моделирования транспортных потоков

3.2 Обоснование выбора программного продукта для разработки модуля оценки эффективности транспортных инвестиционных проектов

3.3 Используемые средства разработки

3.3.1 Высокоуровневый язык программирования Python

3.3.2 СОМ - интерфейс

3.4 Разработка программного модуля для оценки внешних корреспонденций относительно области моделирования

3.5 Разработка программного модуля для автоматизированной оценки эффективности транспортных инвестиционных проектов

3.6 Примеры расчета эффективности транспортных инвестиционных проектов с использованием разработанных программных средств

3.6.1 Описание разработанной транспортной модели

3.6.2 Результаты расчета эффективности транспортного проекта

Заключение

Список использованных источников

Приложение А Структурная схема оценки эффективности транспортного

инвестиционного проекта

Приложение Б Структурная схема рассчитываемых эффектов (результатов) и затрат от реализации транспортного инвестиционного проекта

Приложение В Пример формы представления результатов расчета

эффективности транспортных инвестиционных проектов

Приложение Г Сравнительная таблица характеристик программных

продуктов транспортного моделирования

Приложение Д Программный код автоматизации процесса определения

функций полезности (оценки)

Приложение Б Программный код блока расчета эффектов в модуле автоматизированной оценки эффективности транспортных

инвестиционных проектов

ОПРЕДЕЛЕНИЯ

В настоящей работе применяются следующие термины1 с соответствующими определениями.

Валидация (Validation) - сравнение данных, полученных из натурных наблюдений, с данными из модели. С помощью стандартных статистических показателей, например, коэффициент корреляции, коэффициент детерминации, среднеквадратическое отклонение, средняя относительная ошибка, и д. определяется качество результатов расчетов транспортной модели.

Верификация (Verification) - проверка соответствия формы модели условиям исследуемого объекта, другими словами, это процесс проверки правильности структуры (логики) модели.

Граф транспортной сети (Transportation network) - ориентированный граф, описывающий автомобильные дороги, железнодорожные пути, и сети других видов транспорта и их характеристики. Одной из основных характеристик является пропускная способность его элементов. Является частью модели транспортного предложения.

Группы источник-цель (Origin-destination group) - группы перемещений, выделяемые в целях детализации перемещений по признаку общности причины их возникновения. Примерами групп источник-цель являются: группа «Дом-Работа» (множество всех совершаемых на моделируемой территории в единицу времени перемещений из дома на работу), группа «Работа-Покупки» (множество всех перемещений с работы за покупками) и т.д.

Группы однородного поведения (Homogeneous behavior groups) - однородные с точки зрения транспортного поведения социально-экономические группы людей, на которые делится население моделируемой территории. Транспортное поведение представителей разных групп должно различаться, а поведение представителей одной группы должно быть, по возможности, максимально похожим. Примерами групп однородного поведения могут быть «Пенсионеры», «Школьники» и т.д.

1 В скобках после каждого термина приводится английский эквивалент определяемых терминов.

Группы транспортного спроса (Demand stratum) - классы перемещений, имеющих общую причину и совершаемых участниками движения, которые характеризуются однородностью транспортного поведения. В модели транспортного спроса каждая группа транспортного спроса формально описывается посредством пары, состоящей из одной группы «источник-цель» и одной группы однородного поведения.

Инвестиции (Investments) - средства (денежные средства, ценные бумаги, иное имущество, в том числе - имущественные права, имеющие денежную оценку), вкладываемые в объекты предпринимательской и (или) иной деятельности с целью получения прибыли и (или) достижения иного полезного эффекта.

Инвестиционный проект (Investment project) - комплекс действий (работ, услуг, приобретений, управленческих операций и решений), включающий осуществление инвестиций и направленный на достижение сформулированной цели.

Калибровка (Calibration) - процесс настройки (изменения параметров процедур расчета транспортного спроса и/или настройках транспортного предложения) показаний выходной величины (результатов транспортного моделирования) до достижения согласования между эталонной величиной на входе (наблюдаемые значения) и результатом на выходе (с учётом оговоренной точности).

Кордонный транспортный район (Cordon traffîc zone) - фиктивный транспортный район, расположенный на границе моделируемой территории. Кордонные районы описывают перемещения, возникающие или выходящие за пределы моделируемой области.

Коэффициент генерации (Production rate) - показатель подвижности населения: среднее количество отправлений (перемещений из района-источника) для определенной группы транспортного спроса, совершаемых по определенной причине и определенной референтной группой.

Коэффициент загрузки (Volume capacity ratio) - показатель напряженности движения на отрезке транспортной сети, определяемый как отношение интенсивности движения к пропускной способности.

Коэффициент притяжения (Attraction rate) - показатель подвижности населения: среднее количество прибытий (перемещений в район-цели) для определенной группы транспортного спроса, связанных с определенной причиной и определенной референтной группой.

Матрица корреспонденций (Origin-destination matrix) - матрица, элементами которой являются показатели объема перемещений между каждой парой транспортных районов. Матрицы корреспонденций могут быть детализированы по видам транспорта, интервалам времени и причинам поездки.

Матрица затрат (Skim matrix) - матрица, элементами которой являются показатели затрат (время, расстояние, стоимость и т.д.) на перемещения между каждой парой транспортных районов.

Отрезок (Link) - элемент графа транспортной сети, являющийся модельным образом участка автомобильной дороги, железной дороги, водного пути и т.д. Каждый отрезок характеризуется рядом геометрических параметров (длина, кривизна и др.) и динамических параметров (максимальная разрешенная скорость, пропускная способность), а также списком разрешенных для движения видов транспорта.

Функция оценки/функция полезности (Utility function) - математическая функция, описывающая зависимость субъективной вероятности совершения перемещения от величины затрат на него. Параметры функции оценки характеризуют уровень подвижности населения, а также предпочтения участников движения относительно различных видов транспорта.

Поездка/перевозка (Trip, transportation) - движение с места посадки в транспортное средства до места высадки из него, то есть передвижение с использованием какого-либо транспортного средства. Перевозка - то же самое, что и поездка, но с точки зрения перевозчика (поставщика транспортных услуг).

Перемещение/корреспонденция (Origin-destination trip) - включает в себя как поездку, так и пути пешком до/от транспортного средства, ожидание на остановках и т.д. Другими словами, это движение от «двери» до «двери» - в терминах транспортного моделирования, это передвижение из района-источника в район-цели.

Примыкание района (Connector) - вспомогательный объект модели транспортного предложения, представляющий собой специальный отрезок, одной из вершин которого является центроид транспортного района, а другой - узел транспортной сети, и показывающий «выход в сеть» из района.

Проект (Project) - деятельность, то есть комплекс намечаемых к выполнению действий (работ, услуг, приобретений, управленческих операций и решений), направленных на достижение определенной цели

Референтная группа (Referent person) - элемент данных социально-экономической статистики определённого типа, формирующий отправления из транспортных районов или являющийся фактором притяжения перемещений, порождаемых определенной причиной поездок. Референтная группа - не обязательно группа людей. Например, рабочие места являются референтной группой притяжения для перемещений, связанных с причиной поездки «Дом-Работа». Референтной группой, формирующей перемещения, связанные с этой же причиной поездки, являются трудящиеся, т.е. имеющие работу жители района.

Транспортное предложение (Transport supply) - совокупность данных о транспортной инфраструктуре моделируемой территории. Включает информацию о расположении и протяжённости автомобильных дорог и их характеристиках, железнодорожных путей, сетей других видов транспорта, информацию о подвижном составе, расписании движения общественного транспорта, расположении остановок общественного транспорта и организации дорожного движения на перекрестках. В транспортной модели описывается посредством транспортного графа, который состоит из узлов и соединяющих их отрезков (ребер).

Транспортный инвестиционный проект (транспортный проект) (Transport project) - по-другому, инвестиционный проект по развитию транспортной инфраструктуры, это проект строительства или реконструкции линейных объектов транспортной инфраструктуры (дороги, улицы), мероприятия по изменению организации дорожного движения, проекты реорганизации маршрутной сети общественного пассажирского транспорта, а также другие проекты по развитию транспортной инфраструктуры на исследуемой территории, влияющие на перераспределение транспортных или пассажирских потоков.

Транспортные районы (Transport zones) - элементарные единицы пространственной структуры области моделирования. Транспортные районы играют роль центров генерации и центров тяготения перемещений. В модели описываются с помощью центров тяжести (центроидов) и территориальных границ и содержат информацию по социально-экономической статистике.

Транспортный спрос (Transport demand) - количественный показатель потребности населения (пользователей транспортных услуг) в перемещениях по различным причинам с использованием различных видов транспорта. Выражается в объемах перемещений (корреспонденций) транспортных и пассажирских потоков с

указанием корреспондирующих пунктов, расстояний и времени корреспонденций. Определяется транспортным поведением населения и существующим транспортным предложением.

Транспортное поведение населения (Transport behavior) - данные транспортных предпочтениях населения и совокупности решений, принимаемых участниками транспортного движения по поводу осуществления поездок, выбора времени поездки, цели поездки, вида транспорта и пути следования, данные о совокупности решений, принимаемых участниками движения в части выбора места назначения поездки с конкретной целью, выбора транспортного средства, выбора маршрута и т.д.

Узел (Node) - элемент графа транспортной сети, являющийся модельным образом перекрестка (соединения) нескольких участков автомобильных дорог, стыковки железных дорог, водных путей или других видов транспортных сетей.

Участник проекта (Project participant) - субъект, выполняющий необходимые для реализации проекта действия. В число участников проекта входят перечисленные в Федеральном законе об инвестиционной деятельности субъекты инвестиционной деятельности, а также общество в целом.

Эффективность инвестиционного проекта (Effectiveness (évaluation) of investment project) - категория, отражающая соответствие проекта целям и интересам участников проекта. Оценка эффективности проекта производится путем расчета отдельных показателей эффективности. При этом проект рассматривается за весь его жизненный цикл (расчетный период) вплоть до прекращения.

ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ

В настоящей работе использованы следующие сокращения:

- УДС - улично-дорожная сеть;

- ТС - транспортное средство;

- ИТ - индивидуальный транспорт;

- ОТ - общественный транспорт;

- ДТП - дорожно-транспортное происшествие;

- ТЭО - технико-экономическое обоснование;

- ГИС - гео-информационная система;

- ЛРТ - легко-рельсовый транспорт;

- ИП - инвестиционный проект.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и инструменты обоснования инвестиционных транспортных проектов на основе моделей транспортного спроса»

ВВЕДЕНИЕ

Резкий рост автомобилизации в последние десятилетия, глобализация и повышение мобильности населения во всем мире и в России в частности ведет к обострению всего комплекса транспортных проблем в городах и регионах: снижению скоростей движения транспорта, заторам, росту аварийности, ухудшению экологических показателей. Улучшения условий движения транспорта в городах и регионах можно достичь при осуществлении мер градостроительного характера: строительством мостов, тоннелей и новых магистралей, реконструкцией уже существующих транспортных связей, реорганизацией и оптимизацией маршрутных сетей общественного пассажирского транспорта. Осуществление таких проектов требует значительных финансовых вложений и затрат времени. Ввиду объективных ограничений по объемам инвестиций, пространству и времени реализации проектов необходимо эффективное управление транспортным комплексом и обоснованное принятие управленческих решений, в том числе отбор наиболее значимых (приоритетных) проектов по различным показателям, взаимоувязывание нескольких проектов по времени, ресурсам и влиянию на транспортную ситуацию. Основные проблемы, усложняющие анализ транспортных потоков и прогнозирование изменений в их распределении, связаны с непредсказуемостью и непостоянностью транспортных потоков и, кроме того, противоречивостью критериев управления дорожным движением: необходимо обеспечивать максимальную бесперебойность и интенсивность движения одновременно снижая ущерб от транспортного движения, накладывая ограничения, например, на скорость и направления движения [51].

В силу перечисленных выше факторов, оценка целесообразности реализации различных транспортных инвестиционных проектов без использования моделей, позволяющих оценить различные сценарии распределения транспортных потоков, затруднена. Теория моделирования транспортных потоков развивалась исследователями и учеными различных областей знаний - физика, математика, экономика, организация дорожного движения, и развивалась одновременно и независимо в разных странах. Интенсивное развитие информационных и компьютерных технологий в конце 20 - начале 21 века позволило в приемлемые сроки и с достаточной точностью строить транспортные модели городов и регионов.

Одним из наиболее комплексных показателей целесообразности и необходимости развития транспортной инфраструктуры по выбранному сценарию является оценка общественной (социально-экономической) эффективности транспортного инвестиционного проекта, которая включает в себя оценку влияния проекта на различные социальные ценности в денежном выражении - сокращение времени в пути населения и грузов, улучшение экологической ситуации, повышение безопасности дорожного движения и т.д. Существующие на настоящий момент методики и рекомендации по оценке экономической эффективности инвестиционных проектов либо не учитывают специфику транспортных проектов в целом или же учитывают только отдельные сферы транспортного комплекса (например, «Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов», утвержденные Министерством экономического развития Российской Федерации, Министерством финансов Российской Федерации и Государственным комитетом по делам строительства Российской Федерации 21.06.1999 №ВК 477), либо не отвечают современным требованиям по оценке инвестиционных проектов и развитию экономики России (например, ВСН 21-83 «Указания по определению экономической эффективности капитальных вложений в строительство и реконструкцию автомобильных дорог», утверждены Министерством автомобильных дорог РСФСР от 18.05.1986).

Экономическое развитие региона (города, страны) и развитие транспортной инфраструктуры тесно связаны между собой. Экономический рост требует качественных и эффективных транспортных связей, а повышение качества этих связей увеличивает спрос на них и благотворно влияет на развитие экономики. Любой крупной проект по развитию транспортной инфраструктуры оказывает значительное влияние на все сферы социально-экономического развития. Таким образом, комплексная оценка эффективности транспортных инвестиционных проектов, учитывающая отечественный и зарубежный опыт в данной области, является актуальной и важной задачей.

В связи с этим существует необходимость в разработке инструментов и совершенствовании моделей, позволяющих проводить оценку и обоснование транспортных инвестиционных проектов на более качественном уровне. Базой для такой разработки служат уже существующие зарубежные и отечественные подходы и нормативы, современные разработки в области оценки инвестиционных проектов и существующие инструментальные средства.

Цель данной работы - совершенствование моделей, методов и инструментальных средств оценки экономической эффективности инвестиционных проектов по развитию транспортной инфраструктуры.

Под инвестиционным проектом по развитию транспортной инфраструктуры (транспортным инвестиционным проектом) в данной работе понимаются проекты строительства и реконструкции линейных объектов транспортной инфраструктуры (дороги, улицы), мероприятия по изменению организации дорожного движения, проекты реорганизации маршрутной сети общественного пассажирского транспорта, а также другие проекты по развитию транспортной инфраструктуры на исследуемой территории, влияющие на перераспределение транспортных и/или пассажирских потоков.

Были поставлены следующие основные задачи исследования:

- исследовать существующие отечественные и зарубежные подходы, методы и модели оценки экономической эффективности транспортных инвестиционных проектов и провести анализ их недостатков и преимуществ;

- разработать классификацию эффектов, подлежащих оценки при обосновании транспортных инвестиционных проектов на основе критериев: возможности автоматизации процесса расчета и учета всех наиболее важных факторов;

- исследовать существующие модели транспортных потоков, выявить их преимущества и недостатки по отношению к другим подходам оценки транспортного спроса, исследовать направления развития моделей транспортных потоков и усовершенствовать их;

- разработать методы оценки эффектов от реализации инвестиционных проектов по развитию транспортной инфраструктуры на основе предложенных математических моделей транспортных потоков и существующих нормативных документов;

- разработать алгоритм и инструментальное средство для автоматизированной оценки внешних транспортных потоков относительно области исследования (кордонных районов), расширяющее возможности (являющееся модулем) одного из существующих программных комплексов для транспортного моделирования;

- разработать алгоритм и инструментальное средство для автоматизированной оценки экономической эффективности транспортных инвестиционных проектов, расширяющее возможности (являющееся модулем) одного из существующих программных комплексов для транспортного моделирования;

- провести опытные испытания разработанного программного средства.

Объектом исследования является транспортная инфраструктура городов и регионов. Предметом исследования являются социально-экономические процессы, возникающие при реализации инвестиционных проектов по развитию транспортной инфраструктуры. Теоретической и методологической базой исследования являются основные положения теории инвестиционного анализа и моделирования транспортных потоков. Информационной базой исследования являются нормативные акты и методические рекомендации, как отечественные, так и зарубежные, материалы Госкомстата РФ, а также руководства пользователя для работы с программными комплексами для транспортного моделирования. В качестве основных методов исследования в работе использованы математические методы и модели оценки транспортного спроса, методы оценки экономической эффективности инвестиционных проектов, инструментальные методы: объектно-ориентированное программирование, методы транспортного моделирования с использованием специализированного программного комплекса.

Основные результаты и их научная новизна:

1 Исследованы существующие отечественные и зарубежные подходы, методы и модели оценки экономической эффективности транспортных инвестиционных проектов, выявлены их недостатки и преимущества и предложены основные условия и критерии, необходимые для качественного обоснования таких проектов: гибкость и универсальность классификации и методов оценки эффектов; учет различных видов эффектов - как непосредственных результатов проекта, так и внешних эффектов; обязательный учет рисков; формирование исходных данных с использованием современных транспортных моделей; обеспечение максимальной автоматизации расчета для предварительной оценки большого количества сценариев и ее последующего уточнения.

2 Предложена классификация эффектов, подлежащих оценке при обосновании транспортных инвестиционных проектов, на основе результатов анализа существующих отечественных и зарубежных подходов по следующим критериям: возможность автоматизации процесса расчета; учет наиболее важных видов эффектов; гибкость и универсальность классификации; формирование исходных данных с использованием современных транспортных моделей.

3 Исследованы существующие модели транспортных потоков и выявлены их преимущества и недостатки по отношению к другим подходам оценки транспортного спроса. Исследованы направления развития моделей транспортных потоков: предложен подход к выбору вида функции оценки затрат на перемещения и оценки их параметров на основе эмпирических данных из социологических опросов; развита модель расчета внешних корреспонденций относительно области моделирования.

4 Разработаны методы оценки эффектов (по предложенной классификации) от реализации инвестиционных проектов по развитию транспортной инфраструктуры на основе предложенных математических моделей транспортных потоков и существующих нормативных документов, отличающиеся от существующих более детальным расчетом: на основе матриц корреспонденций и отдельных ребер графа.

5 Разработан алгоритм и инструментальное средство для автоматизированной оценки внешних корреспонденций относительно области исследования (кордонных районов), расширяющее возможности (являющееся модулем) программного комплекса для транспортного моделирования PTV Visum.

6 Разработан алгоритм и инструментальное средство для автоматизированной оценки экономической эффективности транспортных инвестиционных проектов, расширяющее возможности (являющееся модулем) программного комплекса для транспортного моделирования PTV Visum.

7 Проведены опытные испытания разработанного программного средства для автоматизированной оценки экономической эффективности транспортных инвестиционных проектов, показавшие возможность более точной, наглядной и оперативной (с точки зрения времени расчета) оценки эффективности.

Основными теоретическими результатами являются совершенствование моделей расчета транспортного спроса, а также классификация эффектов от реализации транспортных инвестиционных проектов и вывод методов их расчета. Практическая значимость работы выражается в разработанных алгоритмах и возможности применения разработанных инструментальных средств при обосновании транспортных инвестиционных проектов, а также в предлагаемом подходе к выбору вида функции оценки затрат на перемещения и оценки её параметров на основе эмпирических данных из социологических опросов. Апробация и внедрение результатов работы. Основные результаты диссертации докладывались и были одобрены на различных научно-практических конференциях: Одиннадцатый Всероссийский Симпозиум «Стратегическое планирование и развитие предприятий» в ЦЭМИ РАН, Четвертая международная конференция «Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD'2010)» в ИПУ РАН им. В.А. Трапезникова и др. По материалам диссертационного исследования был выигран конкурс грантов 2011 года для студентов, аспирантов вузов и академических институтов, расположенных на территории Санкт-Петербурга. Материалы диссертационного исследования были использованы при оценке различных проектов в рамках работы диссертанта. Область исследования соответствует п. 1.2 «Теория и методология экономико-математического моделирования, исследование его возможностей и диапазонов применения: теоретические и методологические вопросы отображения социально-экономических процессов и систем в виде математических, информационных и компьютерных моделей» и п. 1.4 «Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений» Паспорта специальности 08.00.13 -«Математические и инструментальные методы экономики».

По материалам диссертационного исследования опубликовано 8 научных трудов, в том числе 4 статьи в журналах, рекомендованных ВАК РФ для публикации материалов диссертаций, представляемых на соискание ученой степени.

Объем и структура диссертации. Диссертация состоит из введения, 3 (трех) глав, заключения, списка литературы, включающего 81 наименование, 6 (шести) приложений. Работа изложена на 180 страницах машинописного текста, включает 23 рисунков и 16 таблиц.

1 Глава 1. Методологические основы оценки инвестиционных проектов по развитию транспортной инфраструктуры (транспортных инвестиционных проектов)

1.1 Методы оценки эффективности инвестиционных проектов

Оценка эффективности инвестиционных проектов дает определенные количественные показатели, которые помогают при принятии управленческих решений оценить целесообразность запуска проекта в целом или участия в проекте отдельных экономических субъектов (органам государственной власти или частным инвесторам). Основным нормативным документом при оценке эффективности инвестиционных проектов на настоящий момент является вторая редакция «Методических рекомендаций по оценке эффективности инвестиционных проектов» [9].

При оценке эффективности инвестиционных проектов основной задачей является определение и обоснование «полезности» и «выгодности» реализации проекта. При этом возникают важные вопросы:

1 Для кого (какого экономического субъекта) оценивается «полезность» и «выгодность» проекта?

2 Что понимается под «полезностью» и «выгодностью»?

Ответом на второй вопрос, касательно инвестиционных проектов, в общем случае является превышение доходов над расходами, то есть получение определенной прибыли обществом в целом или отдельными экономическими субъектами.

От ответа на первый вопрос зависит подход к оценке эффективности инвестиционного проекта и его составляющие (потоки доходов и расходов). Обычно выделяют два вида эффективности инвестиционных проектов (подробнее см. [9, 38]):

- эффективность проекта в целом;

- эффективность участия в проекте:

о эффективность участия предприятий в проекте;

о эффективность участия в проекте структур более высокого уровня (региональная, отраслевая);

о бюджетная эффективность (эффективность участия государства в проекте с точки зрения расходов и доходов бюджетов всех уровней).

При оценке эффективности проекта в целом выделяют общественную (социально-экономическую) и коммерческую эффективность проекта в целом.

Показатели общественной эффективности проекта учитывают социально-экономические последствия осуществления инвестиционного проекта для общества в целом, в том числе — как непосредственные результаты и затраты проекта, так и "внешние": затраты и результаты в смежных секторах экономики, экологические, социальные и иные внеэкономические эффекты. "Внешние" эффекты рекомендуется учитывать в количественной форме при наличии соответствующих нормативных и методических материалов. В отдельных случаях, когда эти эффекты весьма существенны, при отсутствии указанных документов допускается использование оценок независимых квалифицированных экспертов. Если "внешние" эффекты не допускают количественного учета, следует провести качественную оценку их влияния [9].

В данной работе автором предлагаются подходы и методы оценки в количественной форме как непосредственных результатов, так и "внешних" эффектов от реализации инвестиционных проектов по развитию транспортной инфраструктуры.

В [9] определены основные принципы оценки эффективности любых типов инвестиционных проектов независимо от их технических, технологических, финансовых, отраслевых или региональных особенностей:

- рассмотрение проекта на протяжении всего его жизненного цикла (расчетного периода), от проведения прединвестиционных исследований до прекращения проекта;

- моделирование денежных потоков, включающих все связанные с осуществлением проекта денежные поступления и расходы за расчетный период с учетом возможности использования различных валют;

- сопоставимость условий сравнения различных проектов (вариантов проекта);

- принцип положительности и максимума эффекта - для того, чтобы инвестиционный проект был признан эффективным, необходимо, чтобы эффект реализации порождающего его проекта был положительным; при сравнении альтернативных инвестиционных проектов предпочтение должно отдаваться проекту с наибольшим значением эффекта;

- учет фактора времени - при оценке эффективности проекта должны учитываться различные аспекты фактора времени, в том числе: динамичность (изменение во времени) параметров проекта и его экономического окружения; разрывы во времени (лаги) между производством продукции или поступлением ресурсов и их оплатой; неравноценность разновременных затрат и/или результатов (предпочтительность более ранних результатов и более поздних затрат);

- учет только предстоящих затрат и поступлений;

- принцип сравнения «с проектом» и «без проекта» - оценка эффективности инвестиционного проекта должна производиться сопоставлением ситуаций не «до проекта и после проекта», а «без проекта и с проектом»;

- учет всех наиболее существенных последствий проекта - при определении эффективности инвестиционного проекта должны учитываться все последствия его реализации, как непосредственно экономические, так и внеэкономические (внешние эффекты); в тех случаях, когда их влияние на эффективность допускает количественную оценку, ее следует произвести; в других случаях учет этого влияния должен осуществляться экспертно;

- учет наличия разных участников проекта, несовпадения их интересов и различных оценок стоимости капитала, выражающихся в индивидуальных значениях нормы дисконта;

- многоэтапность оценки - на различных стадиях разработки и осуществления проекта (обоснование инвестиций, ТЭО, выбор схемы финансирования, экономический мониторинг) его эффективность определяется заново, с различной глубиной проработки;

- учет влияния на эффективность инвестиционного проекта потребности в оборотном капитале, необходимом для функционирования создаваемых в ходе реализации проекта производственных фондов;

- учет влияния инфляции (учет изменения цен на различные виды продукции и ресурсов в период реализации проекта) и возможности использования при реализации проекта нескольких валют;

- учет (в количественной форме) влияния неопределенностей и рисков, сопровождающих реализацию проекта.

Оценка эффективности инвестиционного проекта является одной из составляющих проектной документации, которая используется для принятия решений о реализации того или иного проекта. Оценка эффективности должна осуществляться на разных стадиях разработки и осуществления проекта: начиная с разработки инвестиционного предложения, обоснования инвестиций и разработки ТЭО проекта, и заканчивая экономическим мониторингом осуществления инвестиционного проекта. Оценка на разных стадиях может различаться по видам рассматриваемой эффективности, а также по набору используемых исходных данных и степени их детализации.

Процесс оценки эффективности инвестиционного проекта можно разделить на следующие шаги (причем детальность расчетов и исходных данных, а также вид эффективности проекта - в целом или для участников, коммерческая или общественная, зависит от стадии реализации проекта и целей оценки эффективности на данной стадии):

- анализ экономического окружения проекта и сбор исходных данных;

- определение параметров и характеристик проекта - описание возможных рисков, выбор ставки дисконтирования, подход к учету прочих факторов (см. выше);

- расчет прогнозируемых результатов и затрат проекта;

- расчет основных показателей эффективности проекта;

- учет факторов риска;

- выводы и рекомендации по результатам проведенного анализа и расчетов.

Оценка эффективности ИП проводится в течение расчетного периода, который обычно составляет для проектов дорожного строительства 20 лет. Расчетный период должен охватывать весь жизненный цикл разработки и реализации проекта вплоть до его прекращения. При разбиении расчетного периода на шаги следует учитывать [9]: цель расчета; продолжительность различных фаз жизненного цикла проекта; неравномерность денежных поступлений и затрат и т.д.

Денежный поток инвестиционного проекта - это зависимость от времени денежных поступлений и платежей при реализации порождающего его проекта, определяемая для всего расчетного периода [9]. Денежный поток ИП на каждом шаге расчетного периода

характеризуется притоком (денежные поступления или результаты в стоимостном выражении на каждом шаге) и оттоком (платежи или затраты в стоимостном выражении, например, капитальные вложения, на каждом шаге). Денежный поток может выражаться в текущих (текущие цены без учета инфляции), прогнозных (ожидаемые цены с учетом инфляции) или дефлированных ценах (прогнозные цены, приведенные к уровню цен фиксированного момента времени путем деления на общий базисный индекс инфляции).

При расчете показателей эффективности ИП денежные потоки обычно «дисконтируются». Дисконтированием денежных потоков называется приведение их разновременных (относящихся к разным шагам расчета) значений к их ценности на определенный момент времени, который называется моментом приведения и обозначается через т0 [9]. Дисконтирование применяется к денежным потокам, выраженным в текущих или дефлированных ценах и в единой валюте.

Коэффициент дисконтирования ап, который используется для получения дисконтированного денежного потока на шаге п путем умножения денежного потока на

этот коэффициент, в общем случае рассчитывается по следующей формуле:

= (1Л)

где Е - норма дисконта, выражается в долях единицы в год и является экзогенно задаваемым основным экономическим нормативом (различают разные нормы дисконта -коммерческую, участника проекта, социальную и бюджетную; подробнее см. [9]); п -момент времени (шаг) расчета, равный тп — т0 (разнице между моментом времени на шаге п и моментом приведения).

В [47] предлагается классифицировать критерии (показатели) экономической эффективности инвестиционных проектов на три группы: статические (учетные), динамические (учитывающие фактор времени) и альтернативные (Рисунок 1.1). Наиболее распространенными и обычно используемыми в практике инвестиционного анализа являются динамические показатели.

Рисунок 1.1- Классификация методов оценки экономической эффективности инвестиций [47]

В [9] в качестве основных показателей эффективности рекомендуются:

- чистый доход;

- чистый дисконтированный доход;

- внутренняя норма доходности;

- потребность в дополнительном финансировании;

- индексы доходности затрат и инвестиций;

- срок окупаемости;

- группа показателей, характеризующих финансовое состояние предприятия-участника, проекта.

Рассмотрим подробнее некоторые из них. Введем следующие обозначения: CFn -сальдо денежного потока на шаге п, равное разнице между суммой притоков (результатов) и суммой оттоков (затрат) на -ом шаге; Вп - приток или результаты на шаге п (benefits); Сп - отток или затраты на шаге n (costs).

Чистым доходом (net value, NV) называется накопленный эффект (сальдо денежного потока) за расчетный период:

NV = £ CFn = £ Вп - £ Сп, (1.2)

п п п

где суммирование распространяется на все шаги расчетного периода.

Чистым дисконтированным доходом (net present value, NPV) называется накопленный дисконтированный эффект за расчетный период:

CFn (1 + Е)п'

Npv=Y,CF^a^Y,TiTW' (L3)

п n

где суммирование распространяется на все шаги расчетного периода.

Проект считается эффективным, если NPV положителен; при сравнении альтернативных проектов предпочтение отдается проекту с большим значением NPV.

Внутренняя норма доходности (internal rate of return, IRR) - такое единственное положительное число IRR, что при норме дисконта Е = IRR чистый дисконтированный доход проекта равен 0. IRR рассчитывается из уравнения:

I

CFn

= 0. (1.4)

(1 + IRR)n

« 71

В общем случае, чем выше величина IRR, тем более эффективным считается проект. Для принятия решений значение IRR сравнивается с нормативной ставкой, отражающую требуемую доходность.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Прохоров, Андрей Вячеславович, 2013 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ источников

1 Инструкция по учету потерь народного хозяйства от дорожно-транспортных происшествий при проектировании автомобильных дорог: ВСН 3-81 - утв. Министерством автомобильных дорог РСФСР от 17.04.1981;

2 Методика определения выбросов автотранспорта для проведения сводных расчетов загрязнения атмосферы городов: Приказ Госкомэкологии РФ от

16.02.1999 № 66 // КонсультантПлюс [Электронный ресурс] / АО «КонсультантПлюс». - Режим доступа: http://base.consultant.ru;

3 Методика определения выбросов вредных (загрязняющих) веществ в атмосферный воздух от автотранспортных потоков, движущихся по автомагистралям Санкт-Петербурга: Распоряжение Комитета по природопользованию, охране окружающей среды и обеспечению экологической безопасности, Правительство Санкт-Петербурга от 08.12.2005 №309-р // КонсультантПлюс [Электронный ресурс] / АО «КонсультантПлюс». - Режим доступа: http://base.consultant.ru;

4 Методика определения выбросов вредных (загрязняющих) веществ в атмосферный воздух от автотранспортных потоков, движущихся по автомагистралям Санкт-Петербурга: Распоряжение Комитета по природопользованию, охране окружающей среды и обеспечению экологической безопасности, Правительство Санкт-Петербурга от 17.02.2012 № 23-р // КонсультантПлюс [Электронный ресурс] / АО «КонсультантПлюс». - Режим доступа: http://base.consultant.ru;

5 Методика оценки и расчета нормативов социально-экономического ущерба от дорожно-транспортных происшествий Р-03112199-0502-00: утв. Министерством транспорта Российской Федерации (срок действия: с

01.12.2000 по 01.12.2005) // КонсультантПлюс [Электронный ресурс] / АО «КонсультантПлюс». - Режим доступа: http://base.consultant.ru;

6 Методика оценки эффективности использования средств федерального бюджета, направляемых на капитальные вложения: Приказ Минэкономразвития России от 24.02.2009 № 58 // КонсультантПлюс

[Электронный ресурс] / АО «КонсультантПлюс». - Режим доступа: http://base.consultant.ru;

7 Методика расчета выбросов автотранспорта вблизи регулируемого перекрестка и оценки их воздействия на атмосферный воздух Санкт-Петербурга: Распоряжение Комитета по природопользованию, охране окружающей среды и обеспечению экологической безопасности Правительства Санкт-Петербурга от 10.12.2007 № 140-р // КонсультантПлюс [Электронный ресурс] / АО «КонсультантПлюс». - Режим доступа: http://base.consultant.ru;

8 Методика расчета показателей и применения критериев эффективности региональных инвестиционных проектов, претендующих на получение государственной поддержки за счет бюджетных ассигнований инвестиционного фонда Российской Федерации: Приказ Министерства регионального развития Российской Федерации от 30.10.2009 № 493 // КонсультантПлюс [Электронный ресурс] / АО «КонсультантПлюс». - Режим доступа: http://base.consultant.ru;

9 Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов (вторая редакция): утв. от 21.06.1999 №ВК 477 Министерством экономического развития Российской Федерации, Министерством финансов Российской Федерации и Государственным комитетом по делам строительства Российской Федерации // КонсультантПлюс [Электронный ресурс] / АО «КонсультантПлюс». - М., 2000 - Режим доступа: http ://base.consultant.ru;

10 Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов (третья редакция, исправленная и дополненная, проект) - М., 2008 -Режим доступа: http://vyww.isa.ru;

11 Налоговый кодекс Российской Федерации: часть вторая от 05.08.2000 №117-ФЗ в ред. от 03.05.2012 с изм. и доп. вступающими в силу с 24.05.2012 // КонсультантПлюс [Электронный ресурс] / АО «КонсультантПлюс». - Режим доступа: http://base.consultant.ru;

12 Нормативы денежных затрат на содержание и ремонт автомобильных дорог федерального значения и правилах их расчета: Постановление Правительства

Российской Федерации от 23.08.2007 № 539 // КонсультантПлюс [Электронный ресурс] / АО «КонсультантПлюс». - Режим доступа: http://base.consultant.ru;

13 Нормативы платы за выбросы в атмосферный воздух загрязняющих веществ стационарными и передвижными источниками, сбросы загрязняющих веществ в поверхностные и подземные водные объекты, размещение отходов производства и потребления: Постановление Правительства Российской Федерации от 12.06.2003 № 344 (в ред. Постановлений Правительства РФ от 01.07.2005 № 410 и от 08.01.2009 № 7) // КонсультантПлюс [Электронный ресурс] / АО «КонсультантПлюс». - Режим доступа: http://base.consultant.ru;

14 Нормы расхода топлив и смазочных материалов на автомобильном транспорте: Методические рекомендации: Распоряжение Министерства транспорта РФ от 14.03.2008 № АМ-23-р // КонсультантПлюс [Электронный ресурс] / АО «КонсультантПлюс». - Режим доступа: http://base.consultant.ru:

15 ОДМ. Методика расчета размера платы за проезд по платным автомобильным дорогам и дорожным объектам. Порядок ее взимания и пересмотра. Определение потребительского спроса: Распоряжение Минтранса РФ от 19.05.2003 № ОС-435-р // КонсультантПлюс [Электронный ресурс] / АО «КонсультантПлюс». - Режим доступа: http://base.consultant.ru:

16 О федеральном бюджете на 2012 год и на плановый период 2013 и 2014 годов: Федеральный закон от 30.11.2011 № 371-Ф3;

17 Рекомендации по обеспечению безопасности движения на автомобильных дорогах: ОДМ 218.4.005-2010 - Распоряжение Федерального дорожного агентства (Росавтодор) от 12.01.2011 № 13-р - М., 2011;

18 Рекомендации по разработке обоснования инвестиций для линейных транспортных сооружений (Проект): РМД 32-3-2011 - СПб, 2011 (разработан ЗАО «НИПИ ТРТИ»);

19 Рекомендации по разработке экономического обоснования на развитие федеральной автомобильной дороги - Министерство транспорта РФ, Федеральный дорожный департамент - М., 1995;

20 Рекомендации по учету требований по охране окружающей среды при проектировании автомобильных дорог и мостовых переходов: Протокол

Министерства транспорта РФ, Федеральный дорожный департамент, от 26.06.1995, согласованы Министерством охраны окружающей среды и природных ресурсов РФ от 19.06.1995 № 03-19/АА // КонсультантПлюс [Электронный ресурс] / АО «КонсультантПлюс». - Режим доступа: http://base.consultant.ru:

21 Руководство по прогнозированию интенсивности движения на автомобильных дорогах: Распоряжение Минтранса РФ от 19.06.2003 № ОС-555-р // КонсультантПлюс [Электронный ресурс] / АО «КонсультантПлюс». -Режим доступа: http://base.consultant.ru:

22 Транспортная стратегия Российской Федерации на период до 2030 года: Распоряжение Правительства Российской Федерации от 22.11.2008 года № 1734-р // КонсультантПлюс [Электронный ресурс] / АО «КонсультантПлюс». - Режим доступа: http://base.consultant.ru;

23 Указания по определению экономической эффективности капитальных вложений в строительство и реконструкцию автомобильных дорог: ВСН 2183 - утв. Министерством автомобильных дорог РСФСР от 18.05.1986;

24 Укрупненные нормативы цен строительства различных видов объектов капитального строительства непроизводственного назначения и инженерной инфраструктуры - Приказ Министерства регионального развития Российской Федерации от 06.06.2011 № 275;

25 Федеральные сметные цены на материалы, изделия и конструкции, применяемые в строительстве: Государственные сметные нормативы -Приказ Минрегионразвития РФ от 28.07.2009 № 308;

26 Алешина И.А. Особенности оценки эффективности инвестиций в автомобильные дороги // Экономика и эффективность организации производства: Материалы V международной научно-технической конференции - 2006;

27 Бёттгер К. Концептуальные исследования для стратегического транспортного планирования в Санкт-Петербурге и других городах РФ // Транспорт Российской Федерации №8. - СПб., 2007;

28 Богоносов М.Н. Методы оценки транспортных и внетранспортных эффектов от реконструкции объектов на сети автомобильных дорог: дис...к-та экон. наук: 08.00.05 / Богоносов М.Н. - М., 2006 - 199 е.;

29 Большая советская энциклопедия, Третье издание, 1969 - 1978 гг.;

30 Браннольте У., Бёттгер К., Швецов B.JL, Аппельт Ф. Стратегическое планирование транспортной инфраструктуры. Методики проектной оценки в Германии. // ГИС-Ассоциация: Управление развитием территории №1,2,3,4 -СПб, 2008;

31 Брэгман JIM. Доказательство сходимости метода Шелейховского для транспортной задачи с ограничениями // Журнал вычисл. математики и матем. физики, т.7, №1 - 1967;

32 Бугроменко В.Н. Будущее соткано из дорог. Транспортная стратегия развития Кировской области // Мир дорог № 26 - 2007;

33 Бушанский С.П. Оценка проектов дорожного строительства // Проблемы прогнозирования - 2003 - № 1;

34 Бушанский С.П. Методы оценки экономической эффективности инвестиционных проектов на примере дорожного строительства: дис...к-та экон. наук: 08.00.13 / Бушанский С.П. - М., 2002 - 219 е.;

35 Википедия: свободная электронная энциклопедия: на русском языке [Электронный ресурс] // URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/Python;

36 Википедия: свободная электронная энциклопедия: на русском языке [Электронный ресурс] // URL: http ://ru.wikipedia. org/wiki/Инвестиционный анализ;

37 Википедия: свободная электронная энциклопедия: на русском языке [Электронный ресурс] // URL: http://ru.wikipedia■org/wiki/Koльцeвaя_aвтoмoбильнaя дорога (Ленинградская

область);

38 Виленский П.Л., Смоляк С.А., Лившиц В.Н. Оценка эффективности инвестиционных проектов: теория и практика - М., 2002;

39 Глущенко К.П. Оценка эффективности транспортных проектов: опыт и проблемы // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Социально-экономические науки - 2012 - № 1;

40 Дынкин А.Г., Мовчан Э.Г. Методология расчета перспективных пассажиропотоков // Градостроительство: Применение математических методов и электронно-вычислительной техники в градостроительстве. - Киев, 1966;

41 Лацинников В.А. Проблемы привлечения и оценки эффективности инвестиций в транспортную отрасль // Сборник научных трудов СевКавГТУ. Серия: Экономика - 2007 - №5;

42 Литвинов A.B. Оценка эффективности функционирования городской транспортной системы / A.B. Литвинов, A.C. Баннов, A.B. Вельможин, В.А. Гудков / Материалы V Международной научно-технической конференции. Часть 1. Пенза, 2008. - 138 е.;

43 Литвинов A.B. Логистические подходы к организации грузовых автомобильных перевозок в городах / A.B. Литвинов, A.B. Вельможин, В.А. Гудков // Автотранспортное предприятие - 2009. - №8;

44 Литвинов A.B. Моделирование потоков грузового автомобильного транспорта в городах / A.B. Литвинов, A.C. Баннов, A.B. Вельможин, В.А. Гудков // Вестник транспорта. - 2008. - №2;

45 Литвинов A.B. Прогнозирование интенсивностей движения грузового автомобильного транспорта в городах / A.B. Литвинов, A.B. Вельможин, В.А. Гудков // Грузовое и пассажирское автохозяйство - 2009. - №10;

46 Лозе Д. Моделирование транспортного предложения и спроса на транспорт для пассажирского и служебного транспорта - обзор теории моделирования // Организация и безопасность дорожного движения в крупных городах: Сборник докладов седьмой международной научно-практической конференции. - СПб: СПб ГАСУ, 2006;

47 Лукасевич И.Я. Финансовый менеджмент - М., 2008 - 768 е.;

48 Мягков В.Н., Пальчиков Н.С., Федоров В.П. Математическое обеспечение градостроительного проектирования. - Л.: Наука, 1989;

49 Сафронов Э.А. Транспортные системы городов и регионов - Омск.: СибАДИ, 2000;

50 Семенов В.В. Математическое моделирование автотранспортных потоков: обзорный реферат. - М.: ЦИТИ, 2003;

51 Семенов В.В. Математическое моделирование динамики транспортных потоков мегаполиса // ИПМ им. М.В.Келдыша РАН - М., 2004;

52 Швецов В.И. Математическое моделирование транспортных потоков // Автоматика и механика. - 2003. - № 11;

53 Швецов В.И. Моделирование транспортных потоков в крупном городе с применением к Московской агломерации // Автоматика и механика - 2005 -№ 11;

54 Швецов B.JL, Андреева Е.А. Управление транспортной системой на основе компьютерной модели PTV Vision® VISUM // Организация и безопасность дорожного движения в крупных городах: Сборник докладов седьмой международной научно-практической конференции. СПбГАСУ - СПб, 2006;

55 El-Amm, Lara A. (Lara Alexandre). Risk Management in Toll Road Concessions // Massachusetts Institute of Technology - 2003;

56 Bain R. Toll Road Traffic & Revenue Forecasts: An Interpreter's Guide - 2009;

57 Caliper company website: http://www.caliper.com;

58 Citilabs company website: http://www.citilabs.com;

59 Copeland N., V. Antikarov. Real options: A Practitioner's Guide. Texere - 2001;

60 Design Manual For Roads and Bridges. Road Geometry Highway Features - 2008;

61 EWS-97 (Empfehlungen fur Wirtschaftlichkeitsuntersuchungen von Straßen -recommendations on economic efficiency analyses of roads), working committee "Economic efficiency" of the FGSV (German Road and Transportation Research Association), Germany - 1997;

62 Freight Modelling, Florida, Final Report - 2002;

63 Guide to cost-benefit analysis of investment projects // European Commission, Directorate General Regional Policy - 2008;

64 Guide on economic evaluation of transport projects. Guidelines // the Centro de Estudios y Experimentación de Obras Públicas (CEDEX) of the Ministerio de Fomento - Spain, 2010: http://www.evaluaciondeprovectos.es;

65 INRO company website: http://www.inro.ca;

66 Lohse. D. Grundlagen der StraBenverkehrstechnik und der Verkehrsplanung, Band 2: Verkehrsplanung, 2. Aufgabe, Berlin, Verlag fíir Bauwesen GmbH - 1997.

67 Nellthorp J., Hyman G. Alternatives to the rule of the half in a matrix-based appraisal // Paper for the European Transport Conference - Cambridge, 2001;

68 PTV Group company website: http://www.ptvag.com;

69 PTV Vision® VISUM User Manual: VISUM 12. Fundamentals. PTV AG -Karlsruhe-2011;

70 Quick Response Freight Manual, Final Report, Cambridge Systematics - 1997;

71 The Urban Transportation Monitor website: http://www.urban-transportation-monitor.com;

72 Transport Analysis Guidance. WebTAG // UK, Department for Transport - 2011: http://www.dft.gov.uk/webtag;

73 Transport Modelling Report, Dublin -2011;

74 Transport Notes, Notes on the Economic Evaluation of Transport Projects, TRN 526 // The World Bank, Washington, DC - 2005: http://web.worldbank.org:

75 Transportation Economics Committee of the Transportation Research Board: http://bca.transportationeconomics.org;

76 Victoria Transport Policy Institute, Transportation Cost and Benefit Analysis Techniques, Estimates and Implications [Second Edition]: http://www.vtpi.org/tca:

77 Wikipedia // URL: http://en.wikipedia.org/wiki/Transportation_planning;

78 Wikipedia // URL: http://en.wikipedia.org/wiki/Transportation forecasting;

79 Wikipedia // URL: http://en.wikipedia.org/wiki/Cost-benefit_analysis;

80 Wikipedia // URL: http://en.wikipedia.org/wiki/Wardrop%27s Principle:

81 Willumsen L.G., Orthuzar J.D. Modelling transport, Third Edition - England, 2001.

Приложение А Структурная схема оценки эффективности транспортного инвестиционного проекта

Инвестиции (капитальные вложения) и ежегодные расходы на содержание

_________________________у______________________________

Расчет эффектов (результатов) от реализации проекта

Эффекты для прямых пользователей Эффекты и затраты поставщиков услуг

Эффекты и затраты государства Внешние эфекты (экстернзпии)

1

Приложение Б Структурная схема рассчитываемых эффектов (результатов) и затрат от реализации транспортного инвестиционного

проекта

Определение эффектов (результатов) и ветра-

_________________________ _________________________________А______________

Эффекты и затраты поставщиков услуг

Перевозчики и операторы (поставщики услуг)

I

к

¡1 1

8 К Из £§8 с с с а

1 = 3 X 5. |

X а 1з Э а

1 II Г 3 |

а г > I

Эффекты для прямых пользователей

Прямые пользователи

Влияние на лопьзовател*и во время ввода объекта в эксплуатацию

|

||

Внешние эфекты!

Внешние эффекты (экст»рналии)

—I.--------—-

^»а

: го о> ; ^ о

'II

и§

¡оЕ

________________________________

Эффекты и затраты государства

Государство (федеральный и местные бюджеты)

V * V т.

Типы поездки

Вид вредного вещества

Приложение В Пример формы представления результатов расчета эффективности транспортных

инвестиционных проектов

Эффекты (результаты) н затраты Сумма Инфраструктура автомобильных дорог Инфраструктура обшественного транспорта Прочая транспортная инфраструктура

Вид транспорта

Грузовой Пассажирский

Личный легковой Общественный Прочее (пешком, велосипед н т.д.)

Пользователи Изменение во времени в пути - деловые, трудовые или грузовые поездки (01)

Изменение во временив пути - прочие поездки (02)

Изменение в эксплуатационных расходах (03)

Изменение в расходах на оплату проезда (04)

Изменение во время строительства объекта (05)

Итого =(01)+(02)+(03)+(04)+(05)=(001)

Перевозчики и операторы Изменение в прибыли (доходы - расходы) (06)

Изменение во время строительства объекта (07)

Инвестиции (08)

Операционные (ежегодные) расходы (09)

Итого сумма притоков =(06)+(07)=(002)

Итого сл'.мма оттоков =(08)+(09)=(003)

Птого =(06)+(07)-|(08)+(09)|=(004)

Государство Изменение в косвенных налогах (10)

Изменение в прямых доходах (И)

Изменение во время строительства объекта (12)

Инвестиции (13)

Операционные (ежегодные) расходы (14)

Итого сумма притоков =(10)+(11)+(12)=(005)

Итого сумма оттоков =(13)+(14)=(006)

Итого =(10)+(11)+(12)-|(13)+(14)|=(007)

Внешние эффекты (экстериалии) Изменение в безогвсности движения (сокращение ДТП) (15)

Изменение во влиянии на окружающую среду - выбросах в атмосферу (16)

Изменение в уровне шума (П)

Изменение во время строшельства объекта (18)

Итого =(15)+(16)+(17)+(18)=(008)

Чистый дисконтированный доход (NPV) =(001)+(004)+(007)+(008)

Внутренняя норма доходности (IRR)

Индекс доходности затрат (BCR) =((001)+(002)+(005)+(008))/|(003)+(006)|

Приложение Г Сравнительная таблица характеристик программных продуктов транспортного моделирования

В таблице ниже представлено сравнение четырех программных продуктов для транспортного планирования и моделирования - EMME от компании INRO, CUBE от компании Citilabs, TransCAD от компании Caliper и VISUM от компании PTV. Для исследования использовалась информация с веб-сайтов разработчиков программного обеспечения - EMME (http://www.inro.ca). CUBE (http://www.citilabs.com'). TransCAD (http://www.caliper.com). PTV (http://www.ptvag.com). а также информация исследовательской группы The Urban Transportation Monitor (http://www.urban-transportation-monitor.com) за 2009 год (опрос разработчиков программного обеспечения для транспортного моделирования).

Таблица Г-1. Сравнительные характеристики программных продуктов для транспортного планирования и моделирования

Характеристика Программный продукт

EMME CUBE ТгапвСАБ VISUM

Возможности программы: Мод ели ро-зание спроса Процедура создания транспортного движения Регрессия; перекрестная (кросс) классификация; степени создания и притяжения; пользовательские модели Регрессия; перекрестная (кросс) классификация; степени создания и притяжения; пользовательские модели Регрессия; перекрестная (кросс) классификация; степени создания и притяжения; пользовательские модели Регрессия; перекрестная (кросс) классификация; степени создания и притяжения; пользовательские модели

Процедура распределения транспортного движения Гравитационная модель; модель FRATAR; трех- сторонне-ограниченные модели (ограничение по замерам); пользовательские модели Гравитационная модель; модель FRATAR; совмещенных модели распределения и разделения; пользовательские модели Гравитационная модель; модель РИА ТАЯ; цепочки поездок; пользовательские модели Гравитационная модель; модель FRATAR; модели выбора пути и цепочки действий; пользовательские модели

Процедура разделения транспортного движения (выбор системы транспорта) Logit; многоступенчатая модель Logit; перекрестная многоступенчатая модель логит; пользовательские модели Logit; многоступенчатая модель Logit; совмещенные модели распределения и разделения Logit; многоступенчатая модель логит; янкрементная модель Logit; микросимуляция на уровне домо-(ОЗЯЙСТВ и индивидов Logit; многоступенчатая модель Logit; пользовательские модели

Характеристика Программный продукт

EMME CUBE ТгапвСАБ VISUM

Процедура перераспределения (индивидуальный транспорт) "Все или ничего"; функции ограничения пропускной способности; ограничение пропускной способности на перекрестках; стоха-стичное перераспределение; последовательное; равновесное; для динамического перераспределения используется Dynameq "Все или ничего"; функции ограничения пропускной способности; ограничение пропускной способности на перекрестках; сто-хастичное перераспределение; последовательное; равновесное "Все или ничего"; функции ограничена пропускной способности; ограничение пропускной способности на перекрестках; стохастичное перераспределение; последовательное; равновесное; динамическое "Все или ничего"; функции ограничения пропускной способности; ограничение пропускной способности на перекрестках; стохастичное перераспределение; последовательное; равновесное; равновесное (Lohse); равновесное (LUCE); динамическое; динамическое стохастическое перераспределение; уникальный в шдустрии мето/ Tribut; метод Tribut (Lohse)

Процедура перераспределения (общественный транспорт) По системе трансторта; по маршруту; по расписа-чию; учет влиянш заторов; учет заполненности транспортного средства По системе транспорта; по маршруту; по расписанию; учет влияния заторов; учет заполненности транспортного средства По системе транспорта; по маршруту; по расписанию; учет шияния заторов; учел 5аполненности транспортного средства По системе транспорта; по маршруту; по расписанию; учет влияния заторов; учет заполненности транспортного средства; перераспределение по маршрутам на основе данных замеров

Мультимодальное перераспределение Цепочки поездок; park-and-ride; kiss-and-ride; немото-ризированные транспортные средства Цепочки поездок; park-and-ride; kiss-ind-ride; немотори-зированные транспортные средства Цепочки поездок; park-and-ride; Изв-аг^-^е; немотори-зированные транспортные средства Цепочки поездок; park-and-ride; немотори- зированные транспортные средства

Возможности программы: Обмен данными Интеграция с ГИС Прямой доступ к ГИС-данным через ArcGIS плагин. Встроенная возможность экспорта/им порта shape-файлов. ГИС-интерфейс построен на ESRI технологиях для совместимости с ArcGIS. Также используются MXD файлы для работы с данными. Полностью совмещенный с ГИС пакет. Может быть использован с Агс018, АгсУ1е\у, Мар1пйэ, МАРТГГШЕ. Поддержка глоев. Пользовательские атрибуты. Импорт/экспорт файлов ESRI (компания PTV является бизнес- партнёром ESRI). Связь с ArcGIS через СОМ-интерфейс..

Характеристика Программный продукт

ЕММЕ CUBE TransCAD VISUM

Экспорт отчетов в другие программы Табличные данные, растровая графика, shape-файлы для использования в редакторах типа MS Excel, MS Word, MS PowerPoint, базах данных, ГИС. Связь напрямую с MS Excel, MS Access и Crystal Reports. Экспорт данных в другие ГИС, MS Excel, MS Powerpoint и базы данных. Поддержка Crystal Reports. Экспорт таблиц данных по любым объектам сети. Поддержка буфера обмена Windows. Экспорт сети в ГИС через shape-файлы. Интеграция с MS Office (Word, Excel) через COM-интерфейс. Сохранение скриншотов высокого разрешения.

Импорт результатов расчета спроса из других представленных программ He поддерживается Поддерживается Поддерживается Поддерживается

Форматы, поддерживаемые для импорта/экспорта Import: ASCII, Shape(SHP), dBase(DBF), raster graphics BMP,JPEG,PNG,I NM,XPM,XBM), vector graphics(SVG), annotation (ANN), and all formats supported by ArcGIS(TM) (geo-database, MDX, LYR, VlrSID, ECW, DXI ...) Export: ASCII, CSV, TAB-delimited,Shape (SHP), dBase (DBF), raster graphics, vector graphics. Import: all ESRI compatible import formats. Any legacy system formats Transplan, TP+, etc) and all standard data ùrmats (ASCII,DBF CSV, SHP, etc). Direct model conversion for Syncro and EMME formats. Export: all ESRI compatible export formats, DXF, and legacy systems. Direct support for ESRI's Geo metric Networks and Network Analyst extension formats are also supported. Import: ASCII, CSV,FF BIN,XLS, ESRI Shape and Geodata-bases, DGN, DXF, Maplnfo, TIGER, Goog-eSketchUp and Imagery,TranPlan, MINUTP TP+, TRIPS, Emme/2, QRSII, TModel, SATURN, Ordnance Survey,BTS, DEM, DLG, VPF, Access, SQLServer, Oracle, Oracle Spatial, ODBC compliant DBs, MrSID, JPEG, PNG, WK1, EMF, XML Export: ASCII, CSV, FF BIN, XLS, ESRI Shape and Ungenerate, ESRI Geodatabases, Maplnfo, Oracle Spatial, DXF.TranPlan, Emme/2, SDTS,BMP, JPEG, PNG, WK1, EMF, XML,Google KML Import: Access, SQL, ODBC, DBF,ASCII, CSV, XLS, EMF,WMF, DXF, BMP, JPEG, TIFF, MrSID, ECW, ESRLSHP and pGDB (person-alGeodatabase), Maplnfo, TMODEL, EMME/2, TranPlan, MinuTP, QRS,CUBE, TransCAD, HAFAS, Synchro,Google Transit, and VISSIM. Export: Access, SQL, ODBC, DBF,ASCII, CSV, XLS, DXF, JPEG, SVG,ESRI:SHP and pGDB (personal Geodata-base), Maplnfo, Synchro, Google Transit, and VISSIM.

Характеристика Программный продукт

ЕММЕ CUBE ТгапзСАБ VISUM

Обработка и хранение данных опросов и замеров Поддерживается хранение и обработка данных с помощью Emme Matrix Calculator и Emme Macros С помощью скриптов (Python) возможна обработка данных опросов и замеров Данные опросов и замеров могут храниться и обрабатываться напрямую в ТгашСАО Хранение в специальных объектах или любых объектах сети. Обработка данных опросов по общественному транспорт} с помощью отдельного модуля

Возможности программы: Прочее Анализ немотори-зированных транспортных средств Пешеходы; велосипеды; другие немоторизирован-ные виды перемещений Пешеходы; велосипеды Пешеходы; велосипеды. Могут быть включены в цепочку поездки (например, Пешком-Автобус-Пешком) Пешеходы; велосипеды; другие немото-ризированные виды перемещений. Могут быть включены в депочку поездки (например, Пешком-Автобус-Пешком)

Динамическое перераспределение Только при использовании 1родукта Dynamec Модуль Cube Avenue позволяет моделировать равновесное динамическое перераспределение Равновесное и стоха-стичное динамическое перераспределение. Возможность микросимуляции с использованием ТгатМоёеИег Равновесное и стохастичное динамическое перераспределение. Динамическое перераспределение для общественного транспорта. Возможность ликросимуляци! с использованием VISSIM, а гакже сторонних продуктов VISTA и Dynusl

Учет в модели платы за парковку Может использоваться в модели разделения (выбора системы транспорта), а также при моделировании park-and-ride Может использоваться в модели разделения С помощью пользо-¡ательских функций е моделях распределения, разделения, перераспределения Может быть ассоциирована с различными объектами сети и учитываться в моделях распределения, разделения и перераспределения

Учет в модели платных дорог Да, различные подходы. Возможность прогноза доходов Да Да, с помощью бикритериального перераспределения и мультимодального перераспределения с учетом обобщенных затрат Да, с помощью эикритериально-го перераспре-хеления TRIBUI i более простогс подхода с обобщенными затратами.

Характеристика Программный продукт

EMME CUBE TransCAD VISUM

Перераспределение по времени суток Учитывается с помощью макросов Emme Учитывается с помощью динамического перераспределения Учитывается с помощью динамического перераспределения Учитывается с помощью динамического перераспределения

Актуализация матриц корреспонденции Да, на основе замеров на отрезках и поворотах. Индивидуальный и общественный транспорт Да Ца, на основе замерои на отрезках и поворотах. Индивидуальный и общественный транспорт Да, с помощью модуля TFlowFuzzy на основе замеров на отрезках, поворотах или зонах. Индивидуальный и общественный транспорт

Общественный транспорт Учет расписания; тарифы; заполненность транспортного средства; влияние заторов на дороге Учет расписания; возможность интеграции с ArcGIS дл; оценки изменений напрямую в среде ГИС Прогноз распределения в выборе вида общественного транспорта (ж/д или автобус); учет заполненности транспортного средства Засчет оборотов Л1ет расписания анализ доходов перевозчиков; тарифная система; заполненность транспортного средства; влияние заторов на дороге. Совместимость с с данными общественного транспорта в формате HAFAS, GoogleTransit, AVL и АРС.

Моделирование грузового транспорта 2 помощью обще{ процедуры перераспределения или как постоянная (фоновая) нагрузка на сеть Модуль Cube Cargo - специализированный пакет для моделирования грузового транспорта Используя различные общие модели, как мультимодальное перераспределение, оценка расписания движения грузов и другое Грузовой транспорт может учитываться как отдельная система транспорта. Специализированные решения доступны как отдельные модули

Моделирование перекрестков Учет задержек на светофорах и поворотах. Возможность анализа пропускной способности и уровня обслуживания перекрестка по нем Возможность моделирования любых гипов перекрестков Возможность анализа пропускной способности и уровня обслуживания перекрестка по нем Учет задержек на светофорах и поворотах. Возможность анализа пропускной способности и уровня обслуживания перекрестка по ICU (по НСМ - отдельные модули) Учет задержек на светофорах и поворотах. Возможность анализа пропускной способности и уровня обслуживания перекрестка по НСМ. Возможность (сетевой) оптимизации светофорных циклов

Характеристика Программный продукт

EMME CUBE ТгапвСАБ VISUM

Возможности имитационного моделирования Возможность микроскопического имитационного моделирования с помощью дополнительного программного обеспечения Dynameq Возможности мезо-скопического моделирования (модуль Cube Avenue). Микроскопическое имитационное моделирование с помощью дополнительного программного обеспечения Dynasim Возможность интеграции с программным обеспечением ТгашМос1е1ег для имитационного моделирования Возможность интеграции с программным обеспечением VISSIM для микроскопического имитационного моделирования, в том числе детальное моделирование пешеходных потоков.

Работа со сценариями Хранение сценариев в одной базе данных. Защита целостности данных. Встроенные возможности сравнения сценариев или с помощью пользовательских настроек. Работа со сценари-ши осуществляется прямо в окне работы с основной моделью. Сравнение различных сценариев и настройки отчетов. 'абота со сценариями с помощью встроенного менеджера. Защита целостности данных. Одновременный запуск нескольких сценариев. Встроенные возможности сравнения сценариев или с помощью пользовательских настроек. Хранение сценариев в файлах ver. Встроенный менеджер сценариев для нахождения различий в сетях и сравнения результатов расчета спроса. Сценарии могут храниться в промышленных базах данных.

Управление дорожным движением Поддерживается экспорт в Synchro и другие программы для оптимизации светофорных циклов 2ube Avenue и Cube Dynasim предоставляют возможность анализа организации дорожного движения. Для оптимизации используется Sugar Signal Возможности оценки различных сценариев организации движения в Тгап5Мос1е1ег VISUM Online -инструмент управления дорожным движением, основанный на VISUM. Используется для оценки состояния графика в реальным времени. Также существует инструмент Traffic Count Management для хранения и работы с базами транспортных данных. Связь с программами Synchro, SCUDD, SCAD

Возможности программы: Расширение Можно ли исполь-ювать скриптовыс языки для расчета спроса Да Да Да Да

Характеристика Программный продукт

EMME CUBE TransCAD VISUM

функционала и возможностей системы Какие языки программирования используются Внутренний язык макросов; Python ия автоматизацш Emme Desktop Python; существует возможность встраивания моделей из программ третьих лиц (TransCAD, EMME) Внутренний язык; Python, Java, Visual Basic и любой .NET-совместимый язык Python, VBA, С++ и любой язык, совместимый с Microsoft СОМ.

Возможность создания модулей, встраиваемых в интерфейс программы Да, с помощью встроенного языка. Существует база данных расширений, созданных пользователями EMME Возможность использования различных модулей (Cube Land, Cube Cargo и т.д.), а также создания пользовательских и одул ей с помощью Application Managei Да, с помощью различных языков программирования возможно создание пользовательских приложений для ГИС и транспортной составляющей программы Ца, СОМ модель позволяет разрабатывать свои модули на любом языке программирования, реализующие различные ступени расчета транспортного спроса и автоматизирующие рутинные процедуры

Возможности программы: Графика и анализ Встроенные темы оформления визуального представления карты. Создание пользовательских тем оформления. С помощью ArcGIS плагин предоставляется возможность визуализации просмотра в среде EMME любых форматов, поддерживаемых ArcGIS с использованием слоев. Поддержка стандарта ESRI - любые совместимые карты и о гут быть открыть з CUBE. Динамическая прорисовка диаграмм, картограмм и транспортных потоков. Встроенные темы оформления. Инструменты аннотацир и рисования. Прорисовка различных диаграмм и картограмм. Интеграция зидео- и фото-файло! в модель. Поддержка Google SketchUp. Прорисовка различных диаграмм и картограмм для объектов сети и транспортных потоков. Поддержка стандарта ESRI. Прорисовка фоновых изображений. Вставка связи с видео- и фотофайлами. Возможность экспорта результатов перераспределения в VISSIM для 3D визуализации.

Русификаци! Обновления и техническая поддержка на русском языке Нет Нет Нет Да

Русифицированный интерфейс Нет Нет Нет Да

Справка и руководство на русском языке Нет Нет Нет Да

Приложение Д Программный код автоматизации процесса определения функций полезности (оценки)

l: import csv

2: from scipy import optimize, linspace, exp, array, sqrt, ceil

3: import pylab

4:

5: csv.register_dialect('tsp', delimiter^;', lineterminator='\n', quoting=csv.QUOTE_ALL)

6:

7: #load array data from CSV file - list of trip's times (seconds) for each demand stratum

8: #example of input file structure:

9: #Home-Work Work-Home Home-School

16: #3600 2400 3200 2300

11: #2300 3200 3000 3100

12: #...

13: def get_data_from_csv(filename, csvdialect='tsp', distributed=False):

14: data_dictionary = {}

15: csvreader = csv.reader(open(filename, 'r'), csvdialect)

16: temp_data = []

17: for rowno, row in enumerate(csvreader):

18: temp_data.append([])

19: for el in row:

20: temp_data[rowno].append(el.decode('utf8'))

21: for rowno, row in enumerate(temp_data):

22: for elno, el in enumerate(row):

23: if not distributed:

24: if rowno == 0:

25: if not data_dictionary.has_key(el):

26: data_dictionary[el] = {}

27: elif rowno == 1:

28: if not data_dictionary[temp_data[0][elno]].has_key(el):

29: data_dictionary[temp_data[0][elno]][el] = []

30: else:

31: data_dictionary[temp_data[0][elno]][temp_data[l][elno]].append(el)

32: else:

33: if elno != 8:

34: if rowno == 0:

35: if not data_dictionary.has_key(el):

36: data_dictionary[el] = {}

37: elif rowno == 1:

38: if not data_dictionary[temp_data[0][elno]].has_key(el):

39: data_dictionary[temp_data[0][elno]][el] = {}

40: else:

41: data_dictionary[temp_data[0][elno]][temp_data[l][elno]]\

42: [float(temp_data[rowno][0])] = float(el)

43: return data_dictionary 44:

45: »functions definitions

46: logit_func = lambda x_util, c_param: exp(float(c_param) * x_util)

47: kirchhoff_func = lambda x_util, c_param: x_util ** float(c_param)

48: boxcox_func = lambda x_util, b_param, c_param: exp(float(c_param) * (x_util **

float(b_param) - 1) / float(b_param))

49: combined_func = lambda x_util, a_param, b_param, c_param: float(a_param) * (x_util **

float(b_param)) * exp(float(c_param) * x_util)

50: tmodel_func = lambda x_util, a_param, b_param, c_param: 1 / (x_util ** float(b_param) +

float(c_param) * (x_util ** float(a_param)))

51: eval_func = lambda x_util, a_param, b_param, c_param: (1 + x_util) ** ( -

float(a_param) / (1 + exp(float(b_param) - (x_util * float(c_param)))))

52: eva2_func = lambda x_util, a_param, b_param, c_param: ((1 + (x_util / float(c_param)) ** float(b_param)) ** (- float(a_param)))

53:

54: func_dict = {

55: 'logit_func': logit_func,

56: 'kirchhoff_func': kirchhoff_func,

57: 'boxcox_func': boxcox_func,

58: 'combined_func': combined_func,

59: 'tmodel_func': tmodel_func,

60: 'eval_func': eval_func,

61: 'eva2_func': eva2_func

62: }

63:

64: func_dict_initguess = {

65: 'logit_func': [-0.07],

66: 'kirchhoff_func': [-0.5],

67: 'boxcox_func': [2.0, -0.01],

68: 'combined_func': [0.8, 0.4, -0.1],

69: 'tmodel_func': [0.3, 0.3, -0.2],

70: 'eval_func': [0.8, 5.0, 0.15],

7i: 'eva2_func': [1.0, 5.0, 30.0]

72: >

73:

74: data = get_data_from_csv('input.csv')

75: #get data distribution in user entered intervals in user defined format

76: data_distribution = get_data_distribution(data, interval)

77: #for each demand stratum determine fitting function and plot the results

78: for demand_stratum, demand_stratum_data in data_distribution:

79: results_by_demand_stratum[demand_stratum] = find_fit_func(demand_stratum_data)

89: plot_fit_func(results_by_demand_stratum[demand_stratum])

81:

82: #to find fitting function for the input data - scipy package may be used (with module optimize)

83: def find_fit_func(distribution_dict):

84: result_dict = {}

85: data_x = []

86: data_y = []

87: for x_key in sorted(distribution_dict.keys()):

88: data_x.append(x_key)

89: data_y.append(distribution_dict[x_key])

90: data_x = array(data_x)

91: data_y = array(data_y)

92: for func_name, func in func_dict.items():

93: result_dict[func_name] = {}

94: try:

95: fitted_results_array = optimize.curve_fit(func, data_x, data_y,

func_dict_initguess[func_name], full_output=True)

96: result_dict[func_name]['params'] = fitted_results_array[0]

97: result_dict[func_name]['rmse'] = get_rmse(data_y, func(data_x,

*fitted_results_array[0]))

98: except:

99: result_dict[func_name]['params'] = 'Error'

100: result_dict[func_name]['rmse'] = 'Error' 181:

102: return result_dict, data_x, data_y

103: #to generate graphics - Python pylab package may be used

Приложение Е Программный код блока расчета эффектов в модуле автоматизированной оценки эффективности транспортных инвестиционных проектов

1: class InvestmentAnalysis(object):

2: """Class for investment indicators calculation and extrapolation of effects

values'.....

B: def_init_(self, investments, discount_rate):

4: # investments should be a list of floats and same length as discount_period

5: self.investments = [float(investment) for investment in investments]

6: # discount_rate должно быть челым числом, показывающим проценты

7: self.discount_rate = float(int(discount_rate)/100.) 8:

9: def get_present_value(self, cash_flows, discount_rate):

10: # cash_flows should be an array of floats and same length as discount_period

li: return sum([cash_flow/((l+discount_rate)**i) for i, cash_flow in enumerate(cash_flows)])

12:

13: def get_npv(self, cash_flows):

14: """The total present value of a time series of cash flows."""

15: # Investments should be negative numbers

16: return self.get_present_value(cash_flows, self.discount_rate) -self.get_present_value(self.investments, self.discount_rate)

17:

18: def get_irr(self, cash_flows, iterations=100):

19: """The IRR or Internal Rate of Return is the annualized effective

20: compounded return rate which can be earned on the invested

21: capital, i.e., the yield on the investment."""

22: rate =1.0

23: investment = self.get_present_value(self.investments, self.discount_rate)

24: for i in range(l, iterations+1):

25: npv = self.get_present_value(cash_flows, rate) -

self.get_present_value(self.investments, rate)

26: rate = rate * (1 + npv / investment)

27: return rate

28:

29: def get_bcr(self, cash_flows):

30: return self.get_present_value(cash_flows, self.discount_rate) / abs(self.get_present_value(self.investments, self.discount_rate))

31:

32: def get_payback_period(self, cash_flows):

33: """The payback period refers to the length of time required

34: for an investment to have its initial cost recovered.

35:

36: investment = self.get_present_value(self.investments, self.discount_rate)

37: total, years, cumulative = 0.0, 0, []

38: for cash_flow in cash_flows:

39: total = total + cash_flow

40: if total < investment:

41: years = years + 1

42: cumulative.append(total)

43: A = years

44: В = investment - cumulative[years-l]

45: С = cumulativefyears] - cumulative[years-l]

46: return A + (В/С)

47:

48: def get_total_cash_flows_for_npv(self, cash_flows_list):

49: return [sum(cash_flows) for cash_flows in zip(*cash_flows_list)]

50:

51: def extrapolate_daily_values_to_yearly_values(self, value, coeff=365.0):

52: return value * coeff

53:

54: def linear_interpolate_yearly_values_for_pair(self, yearly_values_for_pair):

55: start_year = sorted(yearly_values_for_pair.keys())[0]

56: start_year_value = yearly_values_for_pair[start_year]

57: finish_year = sorted(yearly_values_for_pair.keys())[-l]

58: finish_year_value = yearly_values_for_pair[finish_year]

59W time_period = int(finish_year) - int(start_year)

60: for year_index in range(l, time_period):

61: yearly_values_for_pair[start_year + year_index] = start_year_value +

(finish_year_value - start_year_value) / time_period * year_index

62: return yearly_values_for_pair 63:

64: def linear_interpolate_yearly_values(self, start_year, yearly_values={}):

65: base_year = sorted(yearly_values.keys())[0]

66: finish_year = sorted(yearly_values.keys())[-l]

67: nonnull_yearly_values = {}

68: for year, yearly_value in yearly_values.items():

69: if float(yearly_value) != 0.0:

70: nonnull_yearly_values[year] = yearly_value

71: if len(nonnull_yearly_values) == 0:

72: pass

73: elif len(nonnull_yearly_values) == 1:

74: for yearly_value_year in yearly_values.keys():

75: if yearly_value_year >= start_year:

76: yearly_values[yearly_value_year] =

nonnull_yearly_values.values()[0]

77: else: