Ресурсно-технологический метод оценки объектов капитального строительства
Давайте попробуем представить, например, как эксперт будет оценивать стоимость подержанного автомобиля?
Он выбирает, анализирует и принимает во внимание набор факторов, наиболее сильно влияющих на стоимость подержанного (б/у) автомобиля. Очевидно, что это: марка автомобиля (например: Газель), год выпуска, объем двигателя, марка потребляемого бензина, тип кузова, пробег, степень изношенности двигателя и подвески, состояние кузова и другие. Чаще всего, для предприятия лучше всего купить Газель б/у, так как это позволит значительно сэкономить средства компании. В любом случае, это конечное и относительно небольшое количество факторов. На основе этих данных эксперт и оценивает стоимость машины. Он руководствуется при этом своим личным опытом и опытом коллег, приобретенными в процессе работы. При этом точность оценки напрямую связана с величиной опыта (объемом информации).
Аналогичным образом действует и так называемая "нейронная сеть". Как и человека-эксперта, ее сначала надо обучить – то есть показать, как цена соответствует набору и величине характеристик конкретного автомобиля. Нейронная сеть "формирует" собственное мнение о зависимостях и влияниях конкретного фактора на конечную стоимость, а затем создает модель совокупного влияния всех выбранных факторов на выходную величину модели – стоимость строительства. После обучения сеть можно "допустить" к самостоятельной работе. Вы вводите характеристики автомобиля, сеть выдает его стоимость. Время ответа – доли секунды, точность – практически равна экспертной. Практически это решение уравнения нелинейной регрессии при большом числе входных переменных.
Сама нейросеть представляет собой набор специальных математических функций со множеством параметров, которые настраиваются в процессе обучения. В основе нейронных сетей лежит поведенческий подход к решению задачи – сеть учится на примерах, подстраивая свои параметры при помощи специальных обучающих алгоритмов. С практической точки зрения методика обучения нейросети проста – на входе задаются некоторые числовые данные, и нейросеть ищет, подбирает коэффициенты и параметры, которые бы обеспечивали наиболее точное соответствие выходного решения фактическому ответу.
Технологии интеллектуального анализа данных на сегодняшний день являются наиболее совершенным инструментом для решения сложных аналитических задач. Системы интеллектуального анализа данных основаны на мощном математическом и статистическом аппарате, грамотное применение которого позволяет достичь высоких результатов в бизнесе.
В качестве метода, наиболее полно отвечающего условиям быстроты и точности оценки капитальных затрат на инвестиционные проекты, группой экспертов по оценке стоимости в 2004 году был разработан и запатентован Ресурсно-технологический метод (РТМ) оценки стоимости инвестиционных проектов. В основу метода были положены самые современные технологии поиска и обработки информации (Data Mining), а также искусственного интеллекта. Суть метода заключается в определении ресурсно-технологических факторов, которые в наибольшей степени влияют на конечную стоимость проекта. На основании выявления скрытых зависимостей между отобранными ресурсно-технологическими факторами и конечной стоимостью проекта формируются модели, которые используются в дальнейшем при оценке проектов.
Коренное отличие РТМ от метода расчета "по аналогам" состоит в том, что база данных по реализованным проектам используется для определения внутренних зависимостей, и в ней необязательно иметь сопоставимые аналоги.
С помощью сформированной модели можно прогнозировать стоимость, исходя из любых комбинаций ресурсно-технологических параметров оцениваемого проекта.
Надо отметить, что применение искусственного интеллекта для решения прикладных задач в экономике находит все большее распространение. В настоящее время различные программные инструменты на основе искусственного интеллекта, реализованные на уровне коммерческих программных продуктов, широко используются в медицине, банковской деятельности, страховании. Их разработкой и внедрением занимаются такие фирмы, как Salford Systems, Neuroshell и другие.
Изменившиеся экономические отношения в стране привели к изменениям и принципов формирования ценовой политики, и всей системы сметного ценообразования в России. В строительстве действуют свободные договорные цены, но и их уровень должен быть обоснован. Для этого мы предлагаем отказаться от перепроверки объемных смет подрядчиков, составленных на основе устаревших нормативов, и взамен использовать метод РТМ даже на стадиях проведения предтендерной работы с потенциальными подрядчиками.
Величина договорной цены устанавливается в результате проведения подрядных торгов – тендеров. В этом случае уровень цены определяется подрядчиком на основе внутреннего расчета собственных затрат. Подрядчик сравнивает собственные, рассчитанные его специалистами затраты, с расчетом, который выполнил проектный институт по устаревшим сметным нормативам, и в результате торгов осуществляет снижение сметной стоимости строительства. Метод РТМ как раз и позволяет определять, выявлять реальные затраты подрядчика на строительство. В результате оценка затрат, рассчитанная на основе РТМ, позволяет в ходе торгов снизить стоимость строительства на 10-20% по сравнению с величиной, определенной заказчиком по сметнонормативной базе Госстроя РФ.
Технология метода РТМ
В начале экспертным путем определяются факторы, влияющие на формирование конечной стоимости строительства объекта. Эти факторы могут быть как числовыми (выражающимися конкретной цифрой – длина, ширина, объем, период реализации проекта, металлоемкость), так и категориальными, носящими описательный характер – тип материала изоляции трубы, марка стали, тип ввода на трансформаторной подстанции.
Далее осуществляется сбор данных о значениях выбранных факторов у реализованных ранее подобных проектов. Затем собранная информация формируется в базу данных в формате электронной таблицы. Затем производится обработка сформированной базы с целью выявления некорректной информации и стандартизации значений, включенных в базу (верификация данных).
Подготовленная база данных обрабатывается нейронной сетью в программном пакете STATISTICA Neural Networks. В результате программой формируются нейронные модели, в которых в качестве входящих величин используются влияющие факторы, а выходной параметр – прогнозируемая стоимость объекта. Определяются внутренние зависимости между ресурсно-технологическими, временными параметрами и конечной стоимостью проектов данного направления и формируются модели оценки. Модель воспроизводит математическую зависимость стоимости объекта от значений его технологических параметров.
В дальнейшем оценка проектов по видам строительства, по которым сформированы нейронные модели оценки, производится при минимальных трудозатратах в течение короткого периода времени. С определенной периодичностью начальная база данных пополняется, и модели обновляются, тем самым обеспечивается повышение точности расчетов.
Практическое применение метода РТМ в ТНК-ВР
Начало применения РТМ в Компании связано с постановкой в 2002 году задачи Саратовскому НТЦ ОАО "СИДАНКО" по созданию метода расчета капитальных затрат в инвестиционных проектах, позволяющего проводить точно и в сжатые сроки оценку строительства в условиях практического отсутствия подробной разбивки работ WBS и высокого уровня роста инфляции. В начале 2003 года метод был создан, была сформирована группа стоимостных экспертов, закуплена программная оболочка STATISTICA Neural Networks и проведено обучение сотрудников. За 10 месяцев работы группы в составе Саратовского НТЦ была произведена экспертная оценка 65 проектов, представленных дочерними обществами на утверждение в инвестиционный комитет ОАО "СИДАНКО".
В результате проведения экспертной оценки с помощью РТМ выявлена потенциальная экономия средств компании на сумму $5,4 млн, как разница между стоимостью, рассчитанной дочерними обществами, и экспертной оценкой РТМ. Факты подтверждают, что применение в Компании метода РТМ является эффективным, так как повышает точность и оперативность прогнозирования, позволяет производить многофакторный анализ данных по проектам, отслеживать взаимное влияние факторов друг на друга, а также получить большую информацию об объектах капитального строительства и факторах, влияющих на их стоимость.
Группа стоимостных экспертов работает в Блоке Технологии ТНК-ВР и выполняет запросы по оценке объектов капстроительства крупных капитальных проектов на этапах "Оценка", "Выбор" и "Определение". При помощи РТМ группой оцениваются следующие виды строительства: трубопроводы, дороги, линии электропередач, скважины, буровые площадки.
Однако, наряду с неоспоримыми положительными сторонами РТМ (быстрота расчета, его адекватность реалиям рынка, возможность определения стоимости для уникальных по набору ресурсно-технологических параметров проектов на любой момент времени, даже с учетом инфляции) у метода есть недостаток, который заключается в необходимости сбора и подготовки базы данных по каждому виду объектов оценки. О том, как группа стоимостных экспертов справляется с данной проблемой, будет рассказано в следующей нашей статье.
А сейчас – давайте умело анализировать, точно прогнозировать и принимать правильные решения. В помощники к себе возьмем нейронные сети!
Как правильно спрогнозировать стоимость строительства на ранних этапах проекта
ТНК-ВР активно развивается, широко использует новейший международный управленческий опыт. С 2005 года внедрена процедура СРР (Capital Project Procedure), регламентирующая работу с крупными капитальными проектами. Все большее количество проектов должно проходить оценку капитальных затрат на каждом этапе реализации проекта, а в связи с этим возрастает потребность в проведении квалифицированных оценочных работ. Ключевым моментом при составлении прогноза стоимости объекта строительства для инвестиционного проекта является его достоверность и наибольшая приближенность к реальной рыночной ситуации в России.
Сама суть инвестиционных проектов – вложение денег в настоящем, чтобы получить доход в будущем, – заключается в идее точного прогнозирования стоимости строительства и изменения ценности этого актива в будущем. Давайте ответим на вопрос: Почему существует необходимость более точной оценки инвестиционных проектов в сегодняшних условиях, кому это нужно? Инвесторам необходима информация: сколько денег и в какие сроки необходимо затратить на реализацию определенного проекта.
Топ-менеджерам необходима экспертиза стоимостных показателей инвестпроектов для выработки стратегии управления. Функциональным руководителям необходима информация о реальной стоимости объектов при подготовке инвестпроектов. Подрядчикам необходима информация о стоимости проекта для оптимального определения собственных затрат.
Кроме того, сметный метод требует много времени для проведения оценки и может быть применен при наличии подробной разбивки работ (современное название WBS). Это делает его непригодным для использования при необходимости принятия оперативных инвестиционных решений и особенно на ранних стадиях работы по проектам – "Оценка" и "Выбор". Существуют и административные предпосылки отказа от сметного метода определения стоимости строительства.
Уже много лет в качестве варианта оценки применяется метод "по аналогам" – то есть оценка проекта по аналогичным проектам, имевшим место в прошлом. Зачастую этот метод имеет высокую оперативность и относительную точность оценки, но его применение ограничено тем, что очень часто трудно найти точно сопоставимые аналоги оцениваемому проекту.
Можно также отметить существование метода расчета стоимости проекта по укрупненным показателям. Его суть сводится к определению стоимости удельного показателя строительства (затраты на 1 м, на 1 кв. м, и т. д.) в текущих ценах с дальнейшим применением к конкретному объекту. Так, для дочерних обществ СИДАНКО в 1999 и 2000 годах институтом по проектированию и исследовательским работам в нефтяной промышленности "Гипровостокнефть" были разработаны удельные нормативы стоимости строительства отдельных объектов – трубопроводов и дорог. Однако уже в 2002 году применение этих нормативов потеряло смысл из-за инфляционных процессов.
Надо признать, что калькуляция в текущих ценах является эталонной методикой оценки инвестиционных проектов в США, Великобритании, Германии и других странах, где уровень инфляции по сравнению с Россией невысок и стабилен. При этом данные о текущих ценах буквально на все виды ресурсов открыты и доступ к ним возможен через Интернет. Именно поэтому в этих странах оценка проектов осуществляется методом калькуляции. Cуществующие автоматизированные программы и справочники о текущих ценах позволяют делать оценку весьма оперативно и точно, но обязательно на основе детального WBS. В России иметь и обновлять базу данных по текущим ценам весьма затруднительно. Это связано с тем, что из-за реальной инфляции (20-40% в год) цены постоянно меняются, а доступ к информации о них практически закрыт. Конечные цены в любом случае являются предметом торгов, поэтому "калькуляция" может применяться весьма ограничено и далеко не оперативно.
Таким образом, существующие сегодня методы оценки стоимости инвестиционных проектов имеют существенные недостатки, связанные с:
- низкой оперативностью проведения оценки;
- недостаточной точностью оценки;
- значительными затратами, связанными с привлечением большого количества персонала;
- невозможностью проведения достаточно точных оценок на этапах проекта "Оценка" и "Выбор" при отсутствии подробной разбивки работ – WBS.
Оцените новость
5 из 5
рейтинг
рейтинг
1
голосов
голосов
4439
просмотров
просмотров
Понравилась новость?
Похожие новости: