Инвестиционный проект по созданию мощностей для производства проката с полимерным покрытием

Текущие значения:

Оптимистичный

Пессимистический

Изменяемые:

Изменение выручки

0%

5%

-15%

Изменение затрат на производство

0%

-10%

-5%

Изменение КиА расходов

0%

-5%

10%

Изменение расходов на передел

0%

35%

10%

Результат:

NPV

4 054,21

7 402,12

540,86

IRR

50,31%

71,20%

22,33%

DPP

3,37

2,40

6,75

Сценарный анализ показывает, что даже при исполнении "негативного" сценария у проекта есть запас прочности, и он остается быть экономически эффективным.

Однако, не смотря на перечисленные преимущества, сценарный подход обладает рядом заметных недостатков. Во-первых, результаты анализа зависят от качества самих прогнозов. В случае неточности прогнозирования, управленческий персонал может принять "неверное" решение. Во-вторых, разработанные сценарии должны охватывать весь спектр возможных событий.



12.3 Имитационное моделирование

Именно этот метод количественной оценки позволяет учесть значительное количество параметров и переменных. Для проведения имитационного моделирования будет использован специализированный программный продукт Oracle Crystal Ball. Для проведения имитационного моделирования данная программа использует метод Монте-Карло, который представляет собой серию численных экспериментов с использованием разработанной ранее финансовой модели проекта при постоянных значениях детерминированных входных параметров и переменных значениях случайных величин, которые распределяются в соответствии с выбранным законом распределения вероятности.

В ходе анализа чувствительности были выявлены 2 фактора риска - изменение выручки от реализации и изменение затрат на производство проката, которые в большей степени оказывают воздействие на экономическую эффективность проекта. Необходимо отметить, что коэффициент эластичности изменения выручки от цены проката значительно выше коэффициента эластичности изменения выручки от объемов реализации. Именно поэтому в качестве фактора риска будет выбрано изменение цены реализации проката, а не объем продаж.

Также в ходе создания финансово-экономической модели проекта были рассчитаны ставки WACC для каждого из годов, так как на фоне экономического кризиса в РФ темп роста инфляции постоянно изменяется. Уровень инфляции оказывает прямое воздействие на стоимость собственного и заемного капитала, так большая часть заемных средств - облигационные займы и кредиты в иностранной валюте.

Таким образом, для проведения моделирования были выбраны следующие факторы: изменение цены реализации проката, изменение затрат на производство проката и изменение темпа инфляции.

Изменение цены реализации проката: для определения параметров изменения цен на холоднокатанный прокат были взята динамика изменения мировых цен на прокат в течение 20 лет по данным WORLD BANK (см. Приложение 1). При помощи программного продукта Oracle Crystal Ball было выбрано логнормальное распределение вероятности, которое удовлетворяет условиям классического непараметрического критерия согласия Андерсона-Дарлинга (коэффициент с наименьшим значением по сравнению с другими распределениями) [11].

Рисунок 6 - Распределение вероятностей цен на прокат

Изменение затрат на производство холоднокатанного проката: для определения изменения параметров цен на производственные затраты была взята динамика изменения мировых цен на железную руду за последние 20 лет. Металлопрокат создается в результате горячего и холодного переделов металлических слябов, которые в свою очередь более чем на 70 процентов состоят из чугуна. Сам чугун - это продукт плавления железной руды с водородными примесями. При помощи программного продукта Oracle Crystal Ball так же было выбрано логнормальное распределение вероятности, которое удовлетворяет условиям классического непараметрического критерия согласия Андерсона-Дарлинга [11].

Рисунок 7 - Распределение вероятностей цен на чугун

Рисунок 8 - Распределение вероятностей цен на чугун

Изменение темпов инфляции: для определения параметров изменения цен инфляции была взята статистика РосСтат-а (см. Приложение 2). За последние 15 лет уровень инфляции менялся от 4% до 19%. В большинстве случаев на практике эксперты выбирают треугольное распределение вероятности. Именно поэтому выбран именно этот тип распределения.

Рисунок 9 - Распределение вероятностей значений инфляции в РФ

В качестве целевого показателя был выбран чистый дисконтированный доход проекта.

После определения типов вероятностного распределения и целевого показателя непосредственно проводится процесс имитации.

Рисунок 10 - Вероятностное распределение значений NPV

В результате проведения имитационного моделирования была получена оценка ожидаемого значения NPV (3 526 млн руб). Вероятность того, что NPV окажется меньше 0, составила чуть более 60% (красная область….в части графика), а минимальное значение NPV, которое будет получено в 95% случаев, составило - 2 295 млн руб, то есть вероятность того, что NPV проекта будет ниже указанной суммы составляет 5%.

Также была построена диаграмма чувствительности, которая демонстрирует, какие факторы риска в большей степени влияют на разброс распределения среднего значения NPV.

Рисунок 11 - Диаграмма чувствительности NPV

Данная диаграмма показывает, что цена реализации оказывает самое большое влияние на разброс значения NPV. В то время как производственная себестоимость вносит значительно меньший вклад. Однако анализ чувствительности показал, что эластичность NPV от цены реализации 8%, а от производственной себестоимости 6%.

В результате было выдвинуто предположение о том, что существует корреляция между стоимостью производственных издержек и ценой реализации проката, которое подтвердилось. Стоимость железной руды коррелирует со стоимостью холоднокатонного проката с коэффициентом корреляции 0,78 (коэффициент значим, следовательно, существует прямая зависимость между этими факторами). Данные были взяты за последние 20 лет с помесячной разбивкой (см. Приложение 1).

После обнаружения данной зависимости, необходимо внести ее в модель и провести имитационное моделирование еще раз.

Рисунок 12 - Вероятностное распределение значений NPV

С учетом ожидаемое значение NPV 3 520 млн руб. Вероятность того, что NPV окажется меньше 0, составила чуть более 50% (красная область….в части графика), а минимальное значение NPV, которое будет получено в 95% случаев, составило - 1 791 млн руб, то есть вероятность того, что NPV проекта будет ниже указанной суммы составляет 5%.

Рисунок 13 - Диаграмма чувствительности NPV

Что касается диаграммы чувствительности, то теперь вклад производственной себестоимости в разброс значений NPV значительно вырос, что соответствует логике рынка металлургии.



13. Анализ рисков срыва сроков реализации проекта

В ходе качественной оценки рисков проекта по строительству агрегата по производству проката с полимерными покрытиями также были идентифицированы 2 "опасные" риски, которые влияют на конечные сроки реализации проекта.

Первый - связан с увеличением сроков создания технической проектной документации. Указанный вид риска включает в себя два фактора - изменение сроков создания технологического плана и плана по расположению оборудования с привязкой к осям пристраемового здания.

Второй - риск возникновения аварии при введении в эксплуатацию оборудования агрегата. Фактором риска является выход из строя оборудования при первой подаче напряжения.

При оценки влияние данных рисков на конечные сроки окончания проекта был использован программный пакет Primavera Risk Analysis, который позволяет задать условия выполнения работ в структуре WBS.

Для того, чтобы наиболее точно проанализировать степень влияния данных рисков на итоговую длительность проекта, необходимо определить закон вероятностного распределения работ, которые входят в WBS.

На практике в большинстве случаев используется трехточечная оценка (BetaPert) реализации рисков, связанных с неопределенной длительностью работ. На создание технической проектной документации по оценке экспертов ОАО "НЛМК" требуется от 50 до 63 дней. В то время как на создание плана по расположению оборудования с привязкой к осям пристраиваемого здания от 14 до 23.



Рисунок 14 - Трехточечная оценка рисков, связанных с технической документацией

Рисунок 15 - Трехточечная оценка рисков, связанных с планом расположения оборудования

Что касается риска возникновения новой задачи в WBS, то статистика аналогичных проектов и экспертная оценка показывают, что с вероятностью 37% может возникнуть авария при первой подаче напряжения. Устранение данной проблемы займет от 1 до 20 дней. В данном случае, необходимо использовать униформальное распределение вероятности.

Рисунок 16 - Распределение вероятности возникновения аварии

После того, как все параметры переменных были внесены в WBS, программа производит имитационное моделирование временной модели проекта.

Результаты оказались следующие:

1. С вероятностью 95% проект будет завершен через 517 дней

2. Средняя продолжительность проекта 497 дней

3. С вероятностью 95% проект будет завершен 19/04/2017

4. Минимальная продолжительность проекта 475 дней, максимальная - 530

5. С вероятностью 43% проект завершится согласно базовому расписанию (494 дня)

Таким образом, при реализации всех указанных рисков, длительность проекта может увеличиться на 34 дня.

Уровень толерантности компании к временным рискам данного проекта по информации департамента внутреннего аудита и рисков 3 месяца. Следовательно, реализация данных рисков не окажет значительного воздействия на реализацию проекта.

Рисунок 17 - Распределение вероятности длительности проекта

Рисунок 18 - Распределение вероятности значения даты окончания проекта

Более того, необходимо отметить, что реализация временных рисков также может привести к сдвигу денежных потоков проекта, что прямым образом влияет на уменьшение чистого дисконтированного дохода за установленный период времени.

Таким образом, в данной главе была составлена финансово-экономическая модель проекта, посчитаны основные показатели эффективности. Также был проведен анализ чувствительности и сценарный анализ и имитационные моделирование финансово-экономических рисков и временных.



14. Рекомендации

Количественная оценка рисков показала, что самый "опасный" для целей проекта риск - это изменение стоимости холоднокатанного проката с полимерным покрытием. Также значительное влияние оказывает риск увеличения производственной себестоимости. Однако, как уже было отмечено ранее, себестоимость сырья (железной руды), из которого производится прокат, коррелирует с ценой холодного проката с коэффициентом 0,78. Следовательно при уменьшении цены проката, производственная себестоимость снизится ( при условии неизменности цен на прочие производственные издержки, которые составляют около 30% производственных издержек). Что же касается изменения величины коммерческих и административных расходов, расходов на передел и темпа роста инфляции в РФ, то степень их воздействия на показатели экономической эффективности проекта незначительны по сравнению с вышеуказанными рисками.

В случае падения стоимости холоднокатанного проката необходимо применять стратегию передачи рисков, а именно хеджирования.

Согласно данным службы вице-президента по продажам ОАО "НЛМК" в 2017 будет реализовываться крупный инфраструктурный проект, который предлагает заключение форвардного контракта по цене 58000 рублей за тонну оцинкованного проката с полимерным покрытием вплоть до конца 2020 года. металлургия идентифицированный риск капитал

Чтобы оценить влияние данного метода управления рисками, финансово-экономическая модель проекта была модифицирована в соответствии с данными службы вице-президента по продажам. При помощи инструмента прогнозирования программного пакета Crystal Ball были построены "диаграммы с наложением", которые показывают, как изменяется среднее значение NPV и NPV at risk при изменении доли объемов продаж по форвардному контракту в год в размере 0%, 30%, 60% 90%.

На полученной диаграмме видно, что при увеличении процентной доли форвардного контракта от общего объема поставок на рынок, среднее значение NPV снижается от 3508 млн. руб. до 3411 млн. руб. В то время как показатель NPV at risk увеличивается от -1809 млн. руб. до 216 млн. руб.

Следовательно, можно сделать вывод о том, что заключение форвардного контракта снижает ожидаемое значение чистого дисконтированного дохода, однако делает данный проект менее рискованным.

Более того, при помощи данного программного пакета можно определить оптимальный размер форвардного контракта с учетом толерантности к риску компании ОАО "НЛМК".

По данным департамента внутреннего аудита и рисков минимальное значение NPV, которое может быть получено в 95% случаев, должно быть больше или равно 0.

В результате оптимальный размер форвардного контракта равен 90% от объема реализуемого оцинкованного проката с полимерным покрытием. При этом ожидаемый NPV равен 3378 млн. руб., а NPV at risk 148 млн. руб.

Рисунок 19 - Вероятностное распределение значений NPV

Рисунок 20 - Оптимальный размер форвардного контракта

Стоит отметить, что в ходе реализации проекта могу быть идентифицированы новые риски. Для этого необходимо постоянно проводить мониторинг рисков.

Также стоить отметить, что при проведении мониторинга производится аудит рисков, где собирается информация о уже реализовавшихся рисках, а также проводится оценка общей эффективности управления рисками реализуемого проекта.

При реализации данного проекта предлагается следующие действия по мониторингу рисков:

· 2 раза в месяц проведение планерок с членами команды проекта, где каждый будет отчитываться за свою часть рисков, за которые он или она несет непосредственную ответственность.

· 1 раз в неделю проведение совещания с менеджерами проектной группы на предмет идентификации новых рисков и проведение аудита текущих

· Также возможны экстренные совещания при обнаружении риска с высокой степенью влияния на цели проекта

В итоге по результатам мониторинга в конце месяца проводится совещание, где принимается решение о реализации конкретных мероприятий по управлению рисками и дальнейшей работе.



Заключение

В первой главе настоящей выпускной квалификационной работы были проанализированы процессы управления рисками проекта на основе PMI RM Practice Standard. Данный стандарт включает в себя 5 стадий управления рисками проекта: планирование управления рисками, идентификация рисков, качественная и количественная оценка рисков, планирование мер реагирования, мониторинг и управление. Для каждого из данных этапов были определены суть, цель и конечный результат, описаны инструменты, которые могут использоваться при его проведении. Также были рассмотрены особенности управления рисками в металлургической промышленности.

На протяжении последних четырех лет в металлургической отрасли сохраняют свою актуальность следующие риски: неготовность к будущему росту, низкая производительность и ограниченный доступ к капиталу, ресурсный социализм и утрата социальной лицензии, капиталоёмкие проекты, ограниченный доступ к энергоресурсам, кибер-атаки, отсутствие инноваций. Последствия возникновения данных рисков обычно выражаются в следующих событиях: банкротство компании, получение убытков, выплаты больших неустоек за нарушение графиков поставок продукции, сокращение доли рынка, штрафные санкции за нарушение природоохранного законодательства, отказ от реализации проекта.

Методы управления рисками в металлургии классифицируются в соответствии с направленностью на категорию процесса риск-менеджмента: минимизация вероятности возникновения риска или минимизация последствий возникновения риска. Минимизация вероятности риска включает в себя следующие методы: избежание, упреждающее управление, диверсификация, организационно-управленческие. В свою очередь минимизация последствий возникновения риска - хеджирование, локализация, страхование и лимитирование.

На основе изученных теоретических аспектов управления рисками проектов и особенностей осуществления данной деятельности в металлургии был проведен практический анализ рисков одного из проектов группы компаний ОАО "НЛМК" (одной из крупнейших металлургических компаний в мире). В конце 2015 года компания начала реализацию проекта по строительству производственных мощностей для производства стального проката, способных производить до 200 тысяч тонн проката в год. Компания планирует выпускать оцинкованный прокат с полимерным покрытием и холоднокатанный прокат с полимерным покрытием.

На первоначальном этапе был проведен анализ состояния внешней и внутренней среды компании. Для этого был использован PEST и SWOT анализ, соответственно. После проведения анализа контекста внешней и внутренней среды компании была составлена иерархическая структура рисков, которая включила в себя следующие типы рисков: финансово-экономические, политические, природно-климатические, социальные, технологические, правовые и организационные.

На следующем этапе была проведена качественная оценка, идентифицированных рисков. Для этого были разработаны шкалы оценивания вероятности риска и степени влияния на основе толерантности к риску ОАО "НЛМК", была выбрана бальная шкала для определения важности риска. Следующим шагом была разработка реестра рисков. Готовый реестр рисков был отправлен начальнику департамента управления рисками завода "НЛМК", расположенном в Липецке, - месте, где реализуется данный проект. Полученные результаты были нанесены на карту рисков. В зону "опасных" для целей проекта попали следующие риски: рост цен на энергоресурсы, падение цен на металлопрокат, увеличение ставки средневзвешенной стоимости капитала, увеличение производственных издержек, возникновение аварии и увеличение сроков разработки технической документации.

Далее риски, попавшие в красную - "опасную" зону на карте рисков были проанализированы в ходе количественной оценки. Для этого была разработана финансово-экономическая модель проекта на основе модифицированных данных, предоставленных экспертами ОАО "НЛМК". При расчете стоимости собственного капитала была использована модифицированная CAPM - модель. При расчете стоимости заемного капитала - ежегодная консолидированная финансовая отчетность компании за 2015 год и прогноз по темпам инфляции в РФ И США вплоть до 2025 года. В ходе количественной оценки были проведен анализ чувствительности, сценарный анализ, имитационное моделирование как финансовой, так и временной модели проекта.

В ходе анализа чувствительности и сценарного анализа было выяснено, что наибольшее влияние на показатели экономической эффективности проекта оказывают изменение выручки (за счет изменения цены конечного продукта) и изменение производственной себестоимости. Данные риски легли в основу имитационного моделирования финансовой модели проекта. Для большей точности моделирования был добавлен еще один риск, который влияет на изменение WACC, - темп инфляции в РФ.

В результате были получены ожидаемые значения NPV и NPV at risk. Также была построена диаграмма чувствительности изменения факторов риска на ожидаемое значение NPV. Данная диаграмма показала, что наибольший вклад в разброс значений вносит именно изменение цены реализации проката. В то время как изменение производственных издержек практически не оказывает влияния на ожидаемое значение показателя эффективности проекта. Тогда было выдвинуто предположение о том, что размер производственных издержек коррелирует со стоимостью проката. Данное предположение подтвердилось, коэффициент корреляции равен 0,78 (коэффициент значим, связь между переменными сильная). Полученные результаты были внесены в финансовую модель проекта. В итоге ожидаемое значение NPV стало равно 3520 млн. руб., в то время как "базовый" вариант NPV равен 4054 млн. руб., а с вероятностью 5% компании понесет убыток 1791 млн. руб.

В ходе проведения имитационного моделирования временной модели проекта длительность проекта увеличилась всего лишь на 34 дня, что, в соответствии с толерантностью к риску компании, является приемлемым показателем.

После проведения количественной оценки было предложено мероприятие по управлению самым "опасным" для целей проекта риском - изменение цены реализации проката. При помощи построение "накладывающихся" диаграмм в пакете программ Crystal Ball было доказано, что увеличение размеров форвардных контрактов, с одной стороны, ведет к снижению ожидаемого значения NPV, а с другой, к снижению рисков проекта. Так при увеличении доли форвардного контракта в объеме реализации проката уменьшалось от 3509 млн. руб. до 3412 млн. руб. В то время как, NPV at risk с вероятностью 5% уменьшался от -1809 млн. руб. до 216 млн. руб. Стоит отметить, что с учетом толерантности к риску компании был найден оптимальный объем форвардного контракта на период до 2020 года. Он составил 90% от произведенного проката с учетом того, что NPV at risk c вероятностью 5% должен быть больше 0. Также были предложены мероприятия по мониторингу рисков данного металлургического проекта.



Список литературы

Нормативно-правовые акты органов законодательной и исполнительной власти:

1. ГОСТ Р ИСО 31000-2010 "Менеджмент риска. Принципы и руководство" - М.: ФГУП "СТАНДАРТИНФОРМ", 2010 - 28 с.

2. ГОСТ Р ИСО/МЭК 31010-2011 Менеджмент риска. Методы оценки риска - М.: ФГУП "СТАНДАРТИНФОРМ", 2012 - 74 с

3. Стандарт риск-менеджмента Федерации европейских ассоциаций по риск-менеджменту (Risk Management Standard, FERMA - p.6) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.ferma.eu/Defaul.aspx?tabitd=195

Книжные издания:

4. Алешин А.В., Аньшин В.М., Багратиони К.А. Управление проектами: фундаментальный курс. - М.: Изд. Дом Высшей школы экономики, 2013. - 620 с.

5. Горбунов В.Л. Бизнес-планирование с оценкой рисков и эффективности проектов: науч.-практ. пособие / В. Л. Горбунов. - М.: РИОР: ИНФРА-М, 2013. - 247 с.

6. Грачева М.В. Секерина А. Б. Риск-менеджмент инвестиционного проекта: учебник под ред. - Москва: ЮНИТИ, 2012. - 544 с.

7. Иванов А.А. Риск-менеджмент: учебно-методический комплекс / А. А. Иванов, С.Я. Олейников, С. А. Бочаров. - Москва: ЕАОИ, 2011. - 303 с.

8. Королькова Е.М. Риск-менеджмент: управление проектными рисками: учеб. пособие / Е. М. Королькова. - Тамбов: Изд-во ТГТУ,2013. - 159 с.

9. Кудрявцев А.А. Интегрированный риск-менеджмент: монография / А. А. Кудрявцев. - М.: Экономика, 2010. - 655 с.

10. Куликова Е.А. Риск-менеджмент: учеб. Пособие / Е. А. Куликова. - Екатеринбург: Изд-во УрГУПС, 2014. - 259 с.

11. Лемешко Б. Ю. Статистический анализ данных, моделирование и исследование вероятностных закономерностей. Компьютерный подход: монография/ Б.Ю. Лемешко, С.Б. Лемешко, С.Н. Постовалов - Новосибирск: изд-во НГТУ, 2011 - 888 с.

12. Лопатин Д.Н. Риск-менеджмент: учебное пособие / Д. Н. Лопатин - Омск: Изд-во ОмГТУ, 2012. - 87 с.

13. Лукманова И.Г. Управление проектами в инвестиционно-строительной сфере: монография; М-во образования и науки Росс. Федерации, ФГБОУ ВПО "Моск. гос. строит. ун-т". -- Москва : МГСУ, 2012. 172

14. Приходько Р.В Методы управления рисками в металлургической промышленности, Университет ИТМО 191002, Санкт-Петербург

Периодические издания:

15. Рязанцев А.А. Управление рисками при реализации металлургических проектов, НИУ-ВШЭ, 2015

16. Aaron J. Shenhar, Vered Holzmann, Benjamin Melamed, and Yao Zhao The Challenge of Innovation in Highly Complex Projects: What Can We Learn from Boeing's Dreamliner Experience? PMJ, April 2016

17. David Hillson, (2003) "Using a Risk Breakdown Structure in project management", Journal of Facilities Management, Vol. 2 Iss: 1, pp.85 - 97

18. Kaplan R. Mikes A. Managing Risks: A New Framework, Harvard Business Review, 2012

19. Klaas V. Tedruk F. Comprehensive Capital Analysis and Review (CCAR) Results, Public Tableau, 2011

20. Luca Benzoni and Olena Chyruk The Value and Risk of Human, Annual Reviews, Capital Vol. 7: 179-200

21. Moss D. An Ounce of Prevention: Financial regulation, moral hazard, and the end of "too big to fail", Harvard Magazine, 2009

22. Ormerod P. Risk, recessions and the resilience of the capitalist economies Risk Management (2010) 12, 83-99. doi:10.1057/rm.2009.3

23. Vantrappen H. Deneffe D. Joint Ventures Reduce the Risk of Major Capital Investments, Harvard Business Review, 2016

24. Агафонова М.С., Развитие механизмов управления адаптацией промышленного предприятия/Успехи современного естествознания.-2011№11.-С.71-72

Электронные ресурсы:

25. AS/NZS Risk Management Standart 4360 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.riskmanagement.com.au.

26. Bloomberg: иностранные инвесторы избавляются от российских активов. [Электронный ресурс] URL:

27. Bloomberg: иностранные инвесторы избавляются от российских активов [Электронный ресурс] URL: http://www.gazeta.ru/business/news/2016/01/25/n_8164223.shtml

28. Enterprise Risk Management - Integrated Framework [Электронный ресурс]. - Режим доступа: - http://www.coso.org/publications.htm

29. Publications Risk Management Standart [Электронный ресурс] URL: http://www.airmic.com/publications

30. Бизнес-риски в горнодобывающей и металлургической отраслях. [Электронный ресурс] URL: http://www.ey.com/RU/ru/Industries/Mining---Metals/Business-risks-in-Mining---Metals

31. Зачем Управлять Рисками?" [Электронный ресурс] URL: http://www.valtars.ru/news/company_news/2013/03/new_podhody_v_ocenke_riskov_invest_projecti.html

32. Кудрин предсказал повышение налогов в 2016 году [Электронный ресурс] URL: http://www.rbc.ru/economics/21/01/2016/569ff1319a79473e688b0fce

33. Годовой отчет НЛМК 2015 http://nlmk.com/upload/iblock/aea/%D0%9D%D0%9B%D0%9C%D0%9A%20-%20%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82%20%D0%BE%D1%82%D1%87%D0%B5%D1%82%D0%B0%202015.pdf

34. Минтруд предложил увеличить страховые взносы с зарплат. [Электронный ресурс] URL: http://www.rbc.ru/economics/20/02/2016/56c7488d9a7947561c533862

35. Новые подходы в оценке рисков инвестиционных проектов [Электронный ресурс] URL: http://www.valtars.ru/news/company_news/2013/03/new_podhody_v_ocenke_riskov_invest_projecti.html

36. Падение доходов россиян ускорилось до максимума за полгода [Электронный ресурс] URL: http://www.rbc.ru/economics/17/12/2015/5672c1209a794758c1b6f90a

37. Путин поддержал ограничение закупок импортного софта госкомпаниями. [Электронный ресурс] URL: https://www.vedomosti.ru/technology/articles/2015/12/23/622186-vladimir-putin-podderzhal-ideyu-ogranichit-goskompanii-zakupkah-importnogo-softa

38. Статистический источник данных [Электронный ресурс] URL: http://www.damodaran.com

39. Статистический источник данных [Электронный ресурс] URL: www.principalglobalindicators.org.

40. Стратегия развития металлургической промышленности России на период до 2020 года//МИНПРОМТОРГ России. 18 марта 2009. [Электронный ресурс] URL: http://minpromtorg.gov.ru/ (дата обращения:1.12.2015)



Приложение

Динамика цен по годам

Irone ore price, $ for metric ton	CRC price, $ for metric ton	Correlation
12,97	500	0,7928445
12,97	500
12,97	500
12,97	492
12,97	490
12,97	440
12,97	430
12,97	440
12,97	445
13,04	440
13,04	430
13,04	450
13,04	450
13,04	450
13,04	450
13,04	450
13,04	460
13,04	468
13,04	460
13,04	440
13,04	430
13,41	420
13,41	420
13,41	410
13,41	400
13,41	380
13,41	380
13,41	370
13,41	360
13,41	350
13,41	330
13,41	320
13,41	310
11,93	310
11,93	300
11,93	310
11,93	320
11,93	330
11,93	335
11,93	340
11,93	350
11,93	360
11,93	370
11,93	380
11,93	380
12,45	370
12,45	390
12,45	400
12,45	400
12,45	400
12,45	400
12,45	400
12,45	400
12,45	390
12,45	380
12,45	360
12,45	340
12,99	320
12,99	320
12,99	318,75
12,99	315
12,99	296
12,99	295
12,99	295
12,99	295
12,99	295
12,99	280
12,99	280
12,99	280
12,68	280
12,68	280
12,68	280
12,68	300
12,68	300
12,68	300
12,68	300
12,68	380
12,68	380
12,68	380
12,68	380
12,68	380
13,82	380
13,82	410
13,82	410
13,82	410
13,82	410
13,82	410
13,82	462,5
13,82	482,5
13,82	490
13,82	490
13,82	490
13,82	490
16,39	500
16,39	510
16,39	550
16,39	600
16,39	600
16,39	625
16,39	650
16,39	650
16,39	650
16,39	650
16,39	650
16,39	650
28,11	650
28,11	687,5
28,11	712,5
28,11	750
28,11	750
28,11	750
28,11	750
28,11	750
28,11	750
28,11	750
28,11	750
28,11	750
33,45	750
33,45	750
33,45	750
33,45	750
33,45	600
33,45	650
33,45	700
33,45	700
33,45	700
33,45	675
33,45	650
33,45	650
36,63	650
36,63	650
36,63	650
36,63	650
36,63	650
36,63	650
36,63	650
36,63	650
36,63	650
36,63	650
36,63	650
36,63	650
60,8	687,5
60,8	800
60,8	800
60,8	800
60,8	800
60,8	1,100,00
60,8	1,100,00
60,8	1,100,00
60,8	1,100,00
60,8	1,100,00
60,8	1,100,00
69,98	1,100,00
72,51	1,100,00
75,59	1,100,00
64,07	900
59,78	700
62,69	700
71,66	700
83,95	700
97,67	700
80,71	700
86,79	700
99,26	700
105,25	700
125,91	700
127,62	700
139,77	775
172,47	812,5
161,35	850
143,63	850
126,36	850
145,34	850
140,63	850
148,48	850
160,55	850
168,53	850
179,63	850
187,18	850
169,36	900
179,26	900
177,1	900
170,88	900
172,98	900
177,45	900
177,23	900
150,43	900
135,54	900
136,46	900
140,35	900
140,4	900
144,66	900
147,65	900
136,27	900
134,62	900

Уровень инфляции по годам

Год	Уровень инфляции в %
2015	12,91
2014	11,36
2013	6,45
2012	6,58
2011	4
2010	8,78
2009	8,8
2008	13,28
2007	11,87
2006	9
2005	10,91
2004	11,74
2003	11,99
2002	15,06
2001	18,82

Размещено на Allbest.ru

...