CC BY
42
УДК 338.984
JEL G31
Кузнецова Дарья Дмитриевна
магистр, ФГБОУ ВО «Государственный университет управления», г Москва e-mail: Dasha.Kuznetsova. 8bkl@yadex. ru
Рогуленко Татьяна Михайловна
д-р экон. наук, ФГБОУ ВО «Государственный университет управления», г. Москва e-mail: [email protected]
Kuznetsova Dariya
Master of degree, State University
of Management, Moscow
e-mail: Dasha.Kuznetsova. 8bkl@yadex. ru
Rogulenko Tatyana
Doctor of Economic Sciences, State University of Management, Moscow e-mail: [email protected]
DOI 10.26425/1816-4277-2019-4-132-140
ПРИМЕНЕНИЕ СОВРЕМЕННОГО ИНСТРУМЕНТАРИЯ ПРЕДИНВЕСТИЦИОННОГО АНАЛИЗА
Аннотация. На стабильность и величину финансовой отдачи от инвестиционных проектов отечественной нефтедобывающей промышленности влияет множество факторов: динамика ключевой ставки Центрального Банка Российской Федерации, курсы иностранной и национальной валюты, а также политическая и экономическая ситуации страны на мировой арене и поведение стран-экспортеров нефти и участниц Организации стран-экспортеров нефти. Помимо финансовых количественных показателей, для потенциального инвестора важно оценить иные виды рисков, с которыми он может столкнуться в процессе реализации инвестиционного проекта. В статье рассмотрен инструментарий прединвестиционного анализа, применяемый нефтеперерабатывающими компаниями при анализе будущих финансовых потоков от внедряемых инвестиционных проектов.
Ключевые слова: риски реализации инвестиционного проекта, прединвестиционный анализ, чистая приведенная стоимость, норма доходности, индекс рентабельности.
THE APPLICATION OF MODERN TOOLS OF PRE-INVESTMENT ANALYSIS
Abstract. The stability and financial return on investment projects of the domestic oil industry is influenced by many factors: the dynamics of the key rate of the Central Bank of the Russian Federation, foreign and national currency rates, as well as the political and economic situation of the country on the world stage and the behavior of oil exporting countries and OPEC participants. In addition to financial quantitative indicators, it is important for a potential investor to assess other types of risks, that he may face during the implementation of the investment project. The article deals with the tools ofpre-investment analysis, applied by oil refining companies in the analysis offuture financial flows from implemented investment projects.
Keywords: risks of investment project implementation, pre-investment analysis, net present value, rate of return, profitability index.
В условиях рецессии, санкций и политической неопределенности в России, промышленная отрасль экономики в первую очередь испытывает серьезные затруднения относительно осуществления инвестиционной деятельности предприятий, так как являлась и является ведущей отраслью экономики страны (к примеру, доля только нефтегазовых доходов в доходах бюджета страны в 2017 г. составляла около половины - 39,4 %, а в 2018 г. сократилась до 35,9 - за счет снижения цен на нефть [14]). К источникам инвестиционных рисков в Российской Федерации (далее - РФ) можно отнести не только непредсказуемость и непрогнозируемость конъюнктуры рынка, динамики цен, спроса и предложения, предпочтений и платежеспособности потребителей, но и действия со стороны внешних субъектов экономики: банков (массовые отзывы лицензий затормозили финансирование реального сектора экономики), иностранных конкурентов, государств и, в том числе, органов федеральной власти и местного самоуправления в части утверждения нормативных документов о регулировании инвестиционной деятельности. Помимо вышеперечисленного, необходимо сказать, что предприятия отрасли промышленности в России нуждаются в полномасштабном обновлении технического парка, так как со времен СССР значительных вложений финансовых ресурсов в основные средства производственных предприятий произведено не было. Это является серьезным препятствием для выпуска конкурентной продукции, сокращения затрат и увеличения производительности труда. В свою очередь, любая модернизация требует методологически
© Кузнецова Д.Д., Рогуленко Т.М., 2019. Статья доступна по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0. всемирная (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
The Author(s), 2019. This is an open access article under the CC BY 4.0 license (http://creativecommons.Org/licenses/by/4.0/).
верной системы привлечения инвестиций и повышения их привлекательности в отрасли, организации контроля [1; 4; 5; 8; 9]. Именно поэтому повышается интерес к исследованиям, совершенствованию существующих методик, разработке и внедрению новых в отношении прединвестиционного анализа проектов в деятельности отечественных промышленных предприятий и минимизации их рисков.
Теоретические и практические вопросы, связанные с инвестиционным анализом планируемых проектов предприятий, управлением и контролем данного процесса, подробно рассмотрены в работах таких российских и зарубежных авторов, как Ю. А. Склярова, Т. С. Колмыкова, С. В. Пономарева, В. Беренц, М. Хавра-нек, П. Массе, Д. Стоун, К. Хитчинг и многие другие [3; 6; 7; 10; 11]. В работах перечисленных авторов представлены разнообразные проблемы инвестиционного анализа проектов и их рисков, однако данные исследования носят обобщенный характер, так как в них анализируются лишь общие вопросы и не в достаточной мере учитываются отраслевые, специфические особенности промышленных предприятий.
Несмотря на значительное число исследований по проблематике анализа инвестиционных проектов предприятий и оценке эффективности их инвестиций прослеживается несогласованность и отсутствие целостности представлений о последовательных этапах анализа и оценки рисков при выборе, обосновании и внедрении инвестиционных проектов на предприятиях отрасли промышленности. Актуальность темы исследования определяется не только с позиции предельно высокой для нашей страны в настоящее время значимости инвестиционной составляющей деятельности промышленного предприятия, но и отсутствием объективного, современного, в полной мере соответствующего требованиям рыночных отношений методического обеспечения прединвестиционного анализа и оценки рисков в условиях санкций, неопределенности и нестабильности на внешней и внутренней арене России, что в совокупности отражает состояние среды реализации инвестиционных проектов.
Для изучения были использованы такие методы, как обобщение, гипотеза, классификация, сравнение, прогнозирование, экстраполяция (как отдельный вид прогнозирования), анализ и синтез, аналогия, индукция, экономико-математические методы и другие.
С помощью метода обобщения были выделены и зафиксированы относительно устойчивые и неизменные свойства отдельных предприятий промышленности РФ, а также на их основе сформирована общая категория сектора промышленности, к которой стало возможно применение метода экстраполяции (прогнозирования значений на временной промежуток в будущее посредством аппроксимации изученной функции вне заданного и изученного при начальных условиях интервала).
Гипотеза использовалась в качестве метода исследования в процессе формирования предложений и рекомендаций по развитию и внедрению инструментов прединвестиционного анализа и оценки рисков отечественной промышленности, так как нельзя с абсолютной точностью утверждать, будут ли эффективны предлагаемые аналитические методы на практике в будущем или потерпят крах.
Такой фундаментальный метод познания, позволяющий разделять объект исследования на группы с помощью выявления однородности и разнородности существенных признаков, как классификация, применялся на всем протяжении исследовательского процесса, от выделения различных видов рисков инвестиционных проектов предприятий до классификации методического обеспечения расчета эффективности прединвести-ционого анализа прямых инвестиций российской отрасли промышленности.
Сравнение также использовалось на всех этапах проведения данной исследовательской работы. Лишь с помощью признаков сравнения удалось определить возможные отношения между изучаемыми объектами (и в конечном итоге объединить совокупность разных предприятий промышленности в одну категорию отрасли).
Метод сравнения непосредственно связан со следующими двумя перечисленными выше использованными методами изучения: анализом и синтезом. С их помощью проводилось разделение отрасли промышленности на отдельные составные элементы (в нашем случае предприятия), выделялись и отдельно изучались их признаки, свойства, особенности деятельности (анализ), а далее, после выполнения упомянутого выше ряда аналитических процедур, составные элементы были объединены снова в единую систему для дальнейших исследований, подведения итогов и разработки перечня рекомендаций. Метод аналогии был применен в совокупности с методом изучения - гипотезой, так как для научных исследований он не обладает высокой доказательной силой и относится к вероятностным методам. Но в силу отсутствия выработанного и установленного учеными инструментария в отношении экономических отношений, этот метод познания можно считать допустимым при изучении предмета данного исследования.
На основе использования метода индукции (от частных предпосылок к общим) был получен вывод о том, что для всего сектора отечественной промышленности следует разрабатывать и внедрять единую методику прединвестиционного анализа и оценки рисков проектов входящих в него предприятий, так как для выбранных рассмотренных примеров данная предложенная методика показала примерно одинаковые результаты.
Группа экономико-математических методов является одной из главных частей применяемых методов в данном исследовании, так как для эмпирического обоснования выдвигаемых гипотез и теории необходимы числовые и смысловые доказательства проведенных экспериментов, а также их взаимосвязи. В ходе исследования использованы элементы трендовых и корреляционо-регрессионных моделей, составление функции, определение и расчет ее параметров (при комплексной оценке рисков промышленных предприятий), а также такие отдельные методы-приемы, как нахождение дисперсии, среднего квадратического отклонения, дисконтирование денежных потоков и др.
Для анализа были выбраны три наиболее крупные по капитализации нефтедобывающие компании России по состоянию на конец 2017 г.: Газпром (53 349 млн долл. США), Роснефть (53 304 млн долл. США) и Лукойл (48 993 млн долл. США) [6]. Несмотря на сокращение капитализации за 2017 г. на 11 % у Газпрома и 23,7 % у Роснефти) и несущественный ее рост у Лукойла (+1,9 %), компании продолжают возглавлять список самых дорогостоящих отечественных корпораций.
Представим, что потенциальный инвестор имеет 10 млн руб. денежных средств, которые он готов на данный момент инвестировать в проект отечественного промышленного предприятия нефтедобывающей отрасли по добыче нефти на новом месторождении (для упрощения в проекты одной из трех рассмотренных выше компаний-лидеров по капитализации).
Построим ожидания на счет следующих финансовых показателей, являющихся главными показателями инвестиционной привлекательности компаний, а именно:
- чистая дисконтированная (приведенная) стоимость (англ. net present value; далее - NPV);
- внутренняя норма доходности (англ. internal rate of return; далее - IRR);
- индексы рентабельности инвестиций;
- срок окупаемости инвестиций.
Для расчета первого показателя последовательно были выполнены следующие шаги:
1) проведена оценка денежных потоков от проекта: первоначальный объем инвестирования денежных средств (отток - 10 млн руб.) и ожидаемые поступления финансовых ресурсов (табл. 1);
2) определена стоимость капитала (ставка дисконтирования) - представим, что инвестиции запланировано осуществить в текущем месяце (до конца декабря 2018 г.), следовательно, средняя стоимость капитала будет составлять 7,5 % (ключевая ставка ЦБ с 17.09.2018);
3) продисконтированы денежные потоки (притоки и оттоки) в соответствии со средней ставкой стоимости капитала, определенной в п. 2;
4) просуммирована сумма всех дисконтированных потоков на конечную дату поступления прибыли по инвестиционному проекту (сумма NPV) [1; 8].
Притоки денежных средств от внедрения инвестиционного проекта были составлены на основе суждений о зависимости индексов инвестиционной привлекательности компаний и структурой ожидаемых поступлений (табл. 1).
Таблица 1
Структура денежных потоков от инвестиций в проект добычи нефти на новом месторождении
Год Газпром нефть, тыс. руб. Роснефть, тыс. руб. Лукойл, тыс. руб.
0 (10 000) (10 000) (10 000)
1 1 000 9 000 6 000
2 3 000 7 000 5 000
3 7 000 3 000 4 000
4 9 000 3 000 4 000
Окончание табл. 1
Год Газпром нефть, тыс. руб. Роснефть, тыс. руб. Лукойл, тыс. руб.
5 4 000 2 000 5 000
Составлено автором по материалам исследования
Все три проекта имеют одинаковые первоначальные инвестиции в размере 10 млн руб., но денежные потоки в следующие пять лет различаются. Как видно из таблицы 1, проект Газпром нефти предполагает получение прибыли на третий-четвертый годы (построено на основе динамики интегральных индексов инвестиционной привлекательности компаний). Проектом Роснефти, наоборот, планируется быстрая отдача от совершенных инвестиций в первые два года, далее денежные потоки идут на спад. Денежные притоки от проекта Лукойла относительно равномерно распределены по времени.
Далее была рассчитана сумма NPV инвестиций исследуемых проектов (табл. 2, 3, 4).
Таблица 2
Расчет чистой приведенной стоимости проектов предприятий отрасли нефтедобывающей промышленности (Газпром нефть)
Год Газпром нефть, Ставка, Множитель, Денежный поток,
тыс. руб. тыс. руб. тыс. руб. тыс. руб.
0 (10 000) 1 1,0000 (10 000)
1 1 000 1/(1,075)1 0,9302 930,2
2 3 000 1/(1,075)2 0,8653 2 595,9
3 7 000 1/(1,075)3 0,8050 5 635,0
4 9 000 1/(1,075)4 0,7488 6 739,2
5 4 000 1/(1,075)5 0,6966 2 786,4
Итого 14 000 - - 8 686,7
Составлено автором по материалам исследования
Таблица 3
Расчет чистой приведенной стоимости проектов предприятий отрасли нефтедобывающей промышленности (Роснефть)
Год Роснефть, тыс. руб. Ставка, тыс. руб. Множитель, тыс. руб. Денежный поток, тыс. руб.
0 (10 000) 1 1 (10 000)
1 9 000 1/(1,075)1 0,9302 8 371,8
2 7 000 1/(1,075)2 0,8653 6 057,1
3 3 000 1/(1,075)3 0,8050 2 415,0
4 3 000 1/(1,075)4 0,7488 2 246,4
5 2 000 1/(1,075)5 0,6966 1 393,2
Итого 14 000 - - 10 483,5
Составлено автором по материалам исследования
Таблица 4
Расчет чистой приведенной стоимости проектов предприятий отрасли нефтедобывающей промышленности (Лукойл)
Год Лукойл, Ставка, Множитель, Денежный поток,
тыс. руб. тыс. руб. тыс. руб. тыс. руб.
0 (10 ООО) 1 1 (10 000)
1 6 ООО 1/(1,075)1 0,9302 5 581,2
2 5 ООО 1/(1,075)2 0,8653 4 326,5
3 4 ООО 1/(1,075)3 0,8050 3 220
4 4 ООО 1/(1,075)4 0,7488 2 995,2
5 5 ООО 1/(1,075)5 0,6966 3 483
Итого 14 ООО - - 9 605,9
Составлено автором по материалам исследования
На основе проведенного анализа можно сделать вывод, что выгодны все три проекта, так как их КРУ во всех случаях положительна. Но в силу ограниченности средств инвестора 10 млн руб., выгоднее было бы выбрать проект с наибольшей КРУ - проект Роснефти. Чистая приведенная стоимость денежных вложений в предприятие оказалась самой высокой, поскольку ставки дисконтирования (множители) с течением времени имеют тенденцию к снижению, и вклад в суммарную приведенную стоимость значительных, но отдаленных по времени денежных потоков (Роснефть) будет меньше, чем вклад от поступлений денежных средств в первые годы проекта. Показатель КРУ по проекту Лукойла сравнительно близок к чистой приведенной стоимости по проекту Роснефти, хотя денежные поступления от него распределены равномерно в течение пяти лет (рис. 1).
Сумма, тыс. руб.
Рис. 1. Денежные потоки от осуществления инвестиций в проект по добыче нефти на новом месторождении
тремя нефтедобывающими компаниями
Далее был проведен расчет IRR инвестиций. Для этого использовалась встроенная функция Microsoft Office Excel ВСД, которая на основании заданных денежных оттоков и притоков средств, совершенных для реализации инвестиционного проекта, определяет значение ставки его доходности.
Получившиеся данные показали, что наиболее выгодными инвестициями будут финансовые вложения в проект Роснефти, так как сравнительная внутренняя ставка доходности по этому проекту составит 31,6 %
годовых. Лукойл и Газпром нефть по данному методу расчета являются полностью убыточными, так как их доходность ниже средневзвешенной стоимости капитала (взята за 7,5 % - обоснование выше в этой главе работы).
Третьим показателем, используемым для прединвестиционного планирования, являются индексы рентабельности инвестиций (табл. 5).
Таблица 5
Расчет индексов рентабельности инвестиций в проекты
Проект Индекс рентабельности инвестиций
Газпром нефть Роснефть Лукойл 8686 =0,869(86,9%) 10000 10Д&'З ^ ' =1,048 (104,8%) 10000 9605 9 о.961 (96,1%) 10000
Составлено автором по материалам исследования
Как видно из таблицы 3, вложившись в проект Роснефть инвестор увеличит свой вложенный капитал на 104,8 %, при это возврат с вложений в Газпром нефть будет составлять 86,9 % и в Лукойл 96,1 % соответственно. Как и по результатам анализа первых двух показателей эффективности инвестиций - чистой приведенной стоимости и внутренней ставки доходности - инвестиционный проект Роснефти является наиболее выгодным и оптимальным решением для инвестора с первоначальным капиталом в 10 млн рублей.
Срок окупаемости можно рассчитать двумя методами: обычный и дисконтированный показатель (к настоящему моменту времени). Наиболее целесообразным экономистами принято считать второй способ расчета, так как он учитывает временную переменную (включаются первоначальные инвестиции и КРУ). Результаты проведенного анализа приведены на рисунке 2.
Сумма, тыс. руб.
Составлено автором по материалам исследования
Рис. 2. Внутренняя норма доходности инвестиционного проекта Лукойл
Самый быстроокупаемый проект - Роснефть, сумма первоначально вложенного капитала «вернется» к инвестору примерно через 1 год (11,6 месяцев); сроки окупаемости проекта компаний Газпром нефти и Лукойл составят соответственно 1 год 2 месяца и 1 год 1 месяц.
Основной сложностью расчета рассмотренных выше индикаторов эффективности денежных вложений является достоверная и наиболее близкая к реальному экономическому положению оценка размера будущих денежных поступлений и нормы дисконтирования. На стабильность и величину финансовой отдачи от инвестиционных проектов отечественной отрасли нефтедобычи влияет множество факторов: динамика ключевой ставки Центрального Банка Российской Федерации, курсы иностранных и национальной валют, а также политическая и экономическая ситуации страны на мировой арене и поведение стран-экспортеров нефти и участниц Организации стран-экспортеров нефти (ОПЕК).
Помимо финансовых количественных показателей, для потенциального инвестора важно оценить иные виды рисков, с которыми он может столкнуться в процессе реализации инвестиционного проекта. К такому типу рисков можно отнести, к примеру, инфляционный. Ежегодно в силу существования инфляции и положительной динамики ее реальных уровней стоимость активов предприятия обесценивается.
Подведем итог полученным результатам. В настоящее время в отрасли анализа хозяйственной деятельности организаций для оценки эффективности их инвестиционных проектов и связанных с ними рисков применяются различные методики, базирующиеся на расчете чистой приведенной стоимости, рентабельности инвестиций, внутренней ставке доходности, сроке окупаемости. Анализируя эффективность проектов, исследуются вопросы выполнения плановых показателей по предмету капитальных вложений, а также источники инвестиций, что дает основания для принятия решений на основе расчетов реальной и дисконтированной величины финансовых поступлений. Такие методы основаны на сравнении объема потенциальных вложений и будущих денежных потоков. Но несмотря на распространенность и повсеместное применение данных методов для расчета инвестиционной привлекательности компаний, годовая прибыль и финансовые потоки в целом являются вероятностными величинами, соответственно, они не могут быть использованы в качестве объективных индикаторов.
По мнению экономиста И. Т. Балабанова, одной из наиболее оптимальных для применения разновидностей оценки степени рисков инвестиционных проектов является определение вероятности наступления неблагоприятного события и выбор самого приемлемого события по наибольшей величине математического ожидания; объем риска при этом идентифицируется по двум критериям: среднее ожидаемое значение и степень отклонения от среднего (среднее квадратичное) [2]. Обычно анализируются показатели прибыли и проводится оценка вероятности их достижения.
Основными вариантами оценки рисков в работах Н. В. Хохлова [12] являются использование метода построения дерева событий, дерева отказов и метод индекса опасности. Предельно допустимая характеристика риска определяется как произведение максимального значения величины ущерба и максимально приемлемого уровня вероятности его возникновения.
Для количественной оценки уровня рисков инвестиционных проектов применяют методы, основанные на концепции временной стоимости денег и вероятностных подходов; их использование позволяет провести численный анализ рисков проекта, выявить уровни зависимости между факторами риска и эффективностью проекта. К наиболее распространенным среди экономистов и ученых методикам проведения количественного анализа относятся:
- анализ чувствительности (отдельных переменных);
- сценарный анализ (влияние комплекса факторов);
- имитационное моделирование (метод Монте-Карло).
Все вышеперечисленные методы имеют недостаток - они основаны на оценке вероятности наступления рисковых событий, которые формируются в каждом конкретном случае субъективными мнениями экспертов по составлению прогнозов. Анализ чувствительности NPV к изменению значений отдельных переменных можно назвать наиболее простым методом в силу оперативности его расчета, но в то же время в результате получаются наименее точные оценки рисков, так как не учитываются закономерности появления тех или иных вероятностных событий. К достоинствам метода относится низкозатратность его осуществления, понятность расчета и практического значения большинству управленческого звена компаний, не имеющим высокого уровня профессиональной подготовки в разделе теории вероятностей и высшей математики (на чем основывается применение
сценарного анализа и имитационного моделирования). Среди недостатков метода анализа чувствительности необходимо выделить: обязательное наличие большого объема входящей информации за длительный промежуток времени; трудности исследования законов распределения исследуемых исходных переменных (параметров) и результирующих показателей (функций); отдельное рассмотрение динамики каждого параметра без учета их интеграции и взаимного влияния. Кроме того, в условиях нестабильной отечественной экономики и политических трудностей применение рассмотренного подхода к оценке рисков инвестиционных проектов значительно затруднено в силу отсутствия в необходимой мере надежной и достоверной статистической информации.
Неопровержимым фактом является то, что уровень доверия к различным источникам информации и необходимых данных является главным условием получения корректных и наиболее приближенных к действительности результатов. Наиболее точную информацию по рискам можно получить только из данных оперативного учета внутри предприятия; данный аспект связан с ведением учета особенностей реализации предыдущих инвестиционных проектов, которые необходимы для анализа потенциальных рисков (географических и климатических условий, особенностей технологий производства и нефтедобычи, конъюнктура рынков закупки основных и оборотных фондов, а также рынков сбыта продукции). Используя данную информацию во взаимосвязи со статистическими и математическими методами, результаты проведения анализа рисков дают возможность принимать решения о целесообразности проектов на предмет выявленных рисков и разрабатывать (если это целесообразно) пути их минимизации.
На основе рассмотренной методики оценки эффективности трех инвестиционных проектов - Газпром нефти, Роснефти и Лукойла - можно сформулировать вывод о более выгодном и привлекательном проекте Роснефти: его показатели NPV, внутренней ставки доходности, а также рентабельности вложенного капитала являются максимальными из двух других возможных в соответственных сравниваемых проектах при минимальном значении срока окупаемости. Однако, результаты были получены из субъективных предположений о величине денежных потоков (на основе интегральных индексов инвестиционной привлекательности компаний и их динамики прибылей и убытков) и о средневзвешенной стоимости капитала на 2018 г. (на основе данных Центрального Банка Российской Федерации [13]). Чтобы избежать формирования некорректных данных и, соответственно, неверной их трактовки относительно эффективности потенциального инвестиционного проекта, необходимо применить помимо уже совершенных операций по расчету коэффициентов деловой активности предприятий и показателей прибыльности проектов:
- оценить отклонения основных показателей деятельности нефтедобывающих предприятий от их среднего уровня;
- выявить те направления движения денежных средств, по которым получена информация о самых динамичных изменениях;
- с помощью математических и статистических вероятностных методов определить коэффициенты вариации выбранных категорий, на их основе проранжировать факторы рисков для организации и присвоить оценку влияния на будущий инвестиционный проект;
- выбрать вариант вложения денежных средств с минимальными оценками рисков.
Библиографический список
1. Абрамов, А. А. Прединвестиционный анализ рисков проекта на основе бухгалтерской отчетности предприятия [Электронный ресурс] / А. А. Абрамов, И. В. Антонова // Экономический анализ: теория и практика. - 2011. - № 18/255-211. -С. 2-9. - Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article (дата обращения: 30.01.2019).
2. Балабанов, И. Т. Риск-менеджмент / И. Т. Балабанов. - М.: Финансы и статистика, 2013. - 321 с.
3. Беренс, В., Хавранек, П. М. Руководство по подготовке промышленных технико-экономических исследований [Электронный ресурс] // перераб. и дополн. изд.; пер. с англ.; под науч. ред. Р. П. Вчерашнего, Л. Л. Лавриновича, Я. А. Рекитара. -М.: АОЗТ «Интерэксперт», 1995. - 343 с. Режим доступа: http://www.bfm-ua.com/Part_1.pdf (дата обращения: 10.02.2019).
4. Бодяко, А. В. Консолидация плановой и отчетной информации для внутрикорпоративного контроля в предпринимательских структурах холдингового типа [Электронный ресурс] // Российский экономический интернет-журнал. - 2016. - № 3. -Режим доступа: http://www.e-rej.ru/upload/iblock/a90/a90aff8bd7829faaf6b90ff7c9b24f64.pdf (дата обращения: 05.02.2019).
5. Бодяко, А. В. Мониторинг средств внутреннего контроля экономических субъектов // Вестник ИПБ (Вестник профессиональных бухгалтеров). - 2015. - № 6. - С. 3-5.
6. Колмыкова, Т. С. Инвестиционный анализ: Учебное пособие / Т. С. Колмыкова. - М.: ИНФРА-М, 2009. - 204 с.
7. Мироненко, В. М. и др. Взаимосвязи принципов корпоративного кредитования, бухгалтерского учета, анализа и внутреннего контроля [Электронный ресурс] / В. М. Мироненко., Ю. В. Слиняков., Н. Л. Власов // Российский экономический интернет-журнал. - 2016. - № 3. - С. 17. - Режим доступа: http://www.e-rej.ru/upload/iblock/fce/fce837bd1ae94347bdb7f 4f7c5e6bdb2.pdf (дата обращения: 05.02.2019).
8. Пономарева, С. В. Построение эффективной системы управления в сложных хозяйственных структурах холдингового типа путем развития контроля // Вестник ИПБ (Вестник профессиональных бухгалтеров). - 2015. - № 5. - С. 14-17.
9. Пономарева, С. В. Соотношение системы управления финансовыми рисками с внутренним контролем // Учет. Анализ. Аудит. - 2014. - № 1. - С. 60-65.
10. Пономарева, С. В. Управление стоимостью интеллектуальных бизнес-услуг с использованием инновационного менеджмента // Вестник Университета. - 2015. - № 3. - С. 164-169.
11. Склярова, Ю. М. и др. Инвестиции: Учебное издание / Ю. М. Склярова, И. Ю. Скляров, Л. А. Латышева. - Ростов Н/Д : Феникс, 2015. - 349 с.
12. Хохлов, Н. В. Управление риском: учебное пособие / Н. В. Хохлов. - М.: Юнити-Дана, 2012. - 241 с.
13. Официальный сайт Центрального Банка Российской Федерации [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www. cbr.ru/ (дата обращения: 08.02.2019).
14. Т0П-100 крупнейших по капитализации компаний России - 2018 [Электронный ресурс] // РИА Рейтинг. - Режим доступа: http://riarating.ru/infografika/20180130/630080911.html (дата обращения 07.02.2019).
References
1. Abramov A. A., Antonova I. V. Predinvestitsionnyi analiz riskov proekta na osnove bukhgalterskoi otchetnosti predpriyatiya [Pre-investment analysis of risks basing on financial data of enterprise]. Ekonomicheskii analiz: teoriya i praktika [Journal Economic analysis: theory and practice], 2011, I. 18/255-211, pp. 2-9. Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/predinves-titsionnyy-analiz-riskov-proekta-na-osnove-buhgalterskoy-otchetnosti-predpriyatiya (accessed 30.01.2019).
2. Balabanov I. T. Risk-menedzhment [Risk-management]. Moscow: Finansy i statistika, 2013. 321 p.
3. Berens, V, Khavranek, P. M. Rukovodstvo po podgotovke promyshlennykh tekhniko-ekonomicheskikh issledovanii [Manualfor the preparation of industrial feasibility studies], pererab. i dopoln. izd.; per. s angl.; pod nauch. red. R. P. Vcherashnego, L. L. Lavrinovi-cha, Ya. A. Rekitara, M.: AOZT «Interekspert», 1995. 343 p. Available at: http://www.bfm-ua.com/Part_1.pdf (accessed 10.02.2019).
4. Bodyako A. V Konsolidatsiya planovoi i otchetnoi informatsii dlya vnutrikorporativnogo kontrolya v predprinimatel'skikh struk-turakh kholdingovogo tipa [Consolidation ofplanning and reporting information for internal control in business organizations holding type]. Rossiiskii ekonomicheskii internet-zhurnal [Russian Economic Internet Journal], 2016, I. 3. Available at: http:// www.e-rej.ru/upload/iblock/a90/a90affl8bd7829faaf6b90ff7c9b24f64.pdf (accessed 05.02.2019).
5. Bodyako A. V. Monitoring sredstv vnutrennego kontrolya ekonomicheskikh sub''ektov [Monitoring of internal controls of the economic actors]. Vestnik IPB (Vestnik professional'nykh bukhgalterov), 2015, I. 6, pp. 3-5.
6. Kolmykova T. S. Investitsionnyi analiz [Investment analysis], Moscow, INFRA-M, 2009. 204 p.
7. Mironenko V M., Slinyakov Yu. V, Vlasov N. L. Vzaimosvyazi printsipov korporativnogo kreditovaniya. bukhgalterskogo ucheta. analiza i vnutrennego kontrolya [Interrelations of the principles of corporate lending, accounting, analysis and internal control]. Rossiiskii ekonomicheskii internet-zhurnal [Russian Economic Internet Journal], 2016, I. 3. Available at: http://www.e-rej.ru/ upload/iblock/fce/fce837bd1ae94347bdb7f4f7c5e6bdb2.pdf (accessed: 05.02.2019).
8. Ponomareva S. V. Postroenie effektivnoi sistemy upravleniya v slozhnykh khozyaistvennykh strukturakh kholdingovogo tipa putem razvitiya kontrolya [Building an effective management system in complex economic structures of the holding type through the development of control]. Vestnik IPB (Vestnik-professional'nykh bukhgalterov), 2015, I. 5, pp. 14-17.
9. Ponomareva S. V Sootnoshenie sistemy upravleniya finansovymi riskami s vnutrennim kontrolem [Correlation of financial risk management system with internal control]. Uchet. Analiz. Audit [Accounting. Analysis. Audit], 2014, I. 1, pp. 60-65.
10. Ponomareva S. V. Upravlenie stoimostyu intellektual'nykh biznes-uslug s ispol'zovaniem-innovatsionnogo menedzhmenta [Cost Management of intellectual business services using innovative management]. Vestnik universiteta, 2015, I. 3, pp. 164-169.
11. Sklyarova Yu. M., Sklyarov I. Yu., Latysheva L. A. Investitsii [Investments], Rostow-on-Don: Feniks, 2015. 349 p.
12. Khokhlov N. V. Upravlenie riskom [Risk-management]. Moscow: Yuniti-Dana, 2012. 241 p.
13. Ofitsial'nyi sait Tsentral'nogo Banka Rossiiskoi Federatsii [Official site of the Central Bank of the Russian Federation]. Available at: http://www.cbr.ru/ (accessed 08.02.2019).
14. T0P-100 krupneishikh po kapitalizatsii kompanii Rossii - 2018 [TOP 100 largest Russian companies by capitalization - 2018]. RIA Reiting. Available at: http://riarating.ru/infografika/20180130/630080911.html (accessed 07.02.2019).
