Помощь студентам в учебе
Реальные опционы как инструмент принятия стратегических решений в отрасли сельского хозяйства
|
ВВЕДЕНИЕ 4
ГЛАВА 1. РЕАЛЬНЫЙ ОПЦИОН ПРИ ПЕРЕНОСЕ ПЛАНТАЦИИ ПШЕНИЦЫ 7
1.1 ПОНЯТИЕ РЕАЛЬНОГО ОПЦИОНА 7
1.1.1 Реальные опционы в сельском хозяйстве 7
1.1.2 Обзор теоретических и эмпирических исследований 11
1.2 ПШЕНИЦА В ЭКОНОМИКЕ РФ 15
1.2.1 Производство пшеницы 15
1.2.2 Посевные площади и состояние земель в РФ 18
1.2.3 Урожайность пшеницы 22
1.2.4 Торговля пшеницей и потребление 24
1.3 РИСКИ ПРОИЗВОДСТВА ПШЕНИЦЫ 27
1.3.1 Последствия снижения урожайности пшеницы 27
1.3.2 Практика переноса посевных площадей 29
ВЫВОДЫ 31
ГЛАВА 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПЕРНОСА ПЛАНТАЦИЙ 33
2.1 ОЦЕНКА ВРЕМЕНИ ИСПОЛНЕНИЯ РЕАЛЬНОГО ОПЦИОНА 33
2.1.1 Общая характеристика модели 33
2.1.2 Поведение модели в динамике 36
2.1.3 Применение имитационного моделирования 41
2.1.4 Качество информации 45
2.1.5 Допущения необходимые для моделирования 47
2.2 ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА: ПЕРЕМЕЩЕНИЕ КОМПАНИИ ИЗ РОСТОВСКОЙ В ПСКОВСКУЮ ОБЛАСТЬ 50
2.2.1 Общая характеристика компании и регионов 50
2.2.2 Характеристика данных модели 53
2.2.3 Интерпретация результатов моделирования. Управленческие приложения 54
ВЫВОДЫ 58
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 59
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 61
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ПОШАГОВОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА В MS EXCEL 65
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. ОПИСАНИЕ ВЫВОДНЫХ ПАРАМЕТРОВ МЕТОДА 67
ГЛАВА 1. РЕАЛЬНЫЙ ОПЦИОН ПРИ ПЕРЕНОСЕ ПЛАНТАЦИИ ПШЕНИЦЫ 7
1.1 ПОНЯТИЕ РЕАЛЬНОГО ОПЦИОНА 7
1.1.1 Реальные опционы в сельском хозяйстве 7
1.1.2 Обзор теоретических и эмпирических исследований 11
1.2 ПШЕНИЦА В ЭКОНОМИКЕ РФ 15
1.2.1 Производство пшеницы 15
1.2.2 Посевные площади и состояние земель в РФ 18
1.2.3 Урожайность пшеницы 22
1.2.4 Торговля пшеницей и потребление 24
1.3 РИСКИ ПРОИЗВОДСТВА ПШЕНИЦЫ 27
1.3.1 Последствия снижения урожайности пшеницы 27
1.3.2 Практика переноса посевных площадей 29
ВЫВОДЫ 31
ГЛАВА 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПЕРНОСА ПЛАНТАЦИЙ 33
2.1 ОЦЕНКА ВРЕМЕНИ ИСПОЛНЕНИЯ РЕАЛЬНОГО ОПЦИОНА 33
2.1.1 Общая характеристика модели 33
2.1.2 Поведение модели в динамике 36
2.1.3 Применение имитационного моделирования 41
2.1.4 Качество информации 45
2.1.5 Допущения необходимые для моделирования 47
2.2 ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА: ПЕРЕМЕЩЕНИЕ КОМПАНИИ ИЗ РОСТОВСКОЙ В ПСКОВСКУЮ ОБЛАСТЬ 50
2.2.1 Общая характеристика компании и регионов 50
2.2.2 Характеристика данных модели 53
2.2.3 Интерпретация результатов моделирования. Управленческие приложения 54
ВЫВОДЫ 58
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 59
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 61
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ПОШАГОВОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА В MS EXCEL 65
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. ОПИСАНИЕ ВЫВОДНЫХ ПАРАМЕТРОВ МЕТОДА 67
Отрасль сельского хозяйства столкнулось с новым вызовом в виде ускорившегося изменения климата [Pindyck, 2021]: повышение средних температур, экстремальные заморозки и засухи, ветровые и водные эрозии, которые усилились за последние несколько лет [IPCC, 2021] все эти риски требуют современных управленческих практик для адаптации стратегий агропромышленного комплекса.
Климат и погодные условия — один из основных факторов ведения сельского хозяйства [Павлова, 2021], особенно растениеводства, их изменения существенно повлияют на географическую структуру выращивания зернобобовых в России в ближайшие 10-15 лет, география выращивания будет скорректирована с учетом новых агроклиматических особенностей — часть регионов станут менее пригодными, когда другие, напротив, нарастят свой потенциал [Di Paola et al., 2018; Schierhorn, 2021]. Современные исследования ставят под вопрос доминирование южных районов в вопросе выращивания зернобобовых за счет рисков для урожаев, таких как засухи, пылевые бури, а также ветровые и водные эрозии [Павлова, 2021], другие исследования, напротив, подчеркивают потенциал северных районов, где повышение средних температур в рамках глобального потепления может положительно сказаться на сборах урожая [Di Paola et al., 2018, Pindyck, 2021; Schierhorn, 2021 ]. Несмотря на устойчивые изменения климата сложно с уверенностью говорить о том какие регионы будут выгоднее для переноса, а главное, когда осуществлять такой перенос. Применение современных управленческих инструментов, таких как реальные опционы, позволят гибко подходить к сельскохозяйственным проектам и адаптироваться к изменяющимся условиям внешней среды.
Реальный опцион — это возможность менеджера использовать гибкость проекта [Бухвалов, 2004]; осуществлять не одноразовые, а последовательные инвестиции, расширять проект или выходить из него, изменять тип и объемы продукции или ожидать и обучаться, за счет апробации новой информации. Именно последний тип реального опциона полезен для заявленного вызова — когда осуществлять перенос, чтобы выиграть от изменения агроклиматических условий среды?
Цель представленной работы — разработать метод оценки оптимального времени переноса плантации пшеницы в условиях неопределенного влияния климата.
Цель работы достигается путем выполнения следующих задач, в представленной последовательности, для удобства данный порядок соблюдается и в общей структуре работы:
1. Представить перенос плантации пшеницы в виде реального опциона ожидания;
2. Построить имитационную модель урожайности плантации пшеницы при неопределённом влиянии климата;
3. Собрать и охарактеризовать данные, которые используются для оценки переменных, входящих в модель;
4. Продемонстрировать на стилизованном примере перенос площадей выращивания пшеницы с учетом оптимизации времени переноса;
5. Предложить практические рекомендации о необходимости и моменте переноса плантации.
Структура работы имеет следующий вид:
1 глава целиком посвящена 1 задаче — в первом параграфе вводится понятие реального опциона, приводится обзор литературы, рассматриваются примеры реальных опционов в сельском хозяйстве России. Во втором параграфе рассматривается роль пшеницы в экономике России, а также приводится структура земельного фонда страны. Третий параграф посвящен рискам выращивания пшеницы и инструментам управления данными рисками — реальным опционам.
2 глава посвящена задачам 2-5 связанным с моделированием и интерпретацией результатов. Первый параграф, в частности пункты 1-3 посвящены задаче 2 — моделированию в общем виде, четвёртый пункт данного параграфа рассматривает задачу 3 — характеристику собранных данных.
Второй параграф посвящен задаче 4 — использованию метода оценки оптимального времени переноса, она рассматривается во всех пунктах параграфа, при этом в третьем пункте предлагаются конкретные управленческие приложения для задачи 5.
Актуальность данной работы подтверждается современными работами в сфере агроклиматических рисков [Павлова, 2021; IPCC 2021, Pindyck 2021], которые делают упор на их усиление во всех странах мира в последние годы и необходимость принятия решений по адаптации. Работы [IPCC 2021, Pindyck 2021] подчеркивают не только текущее ухудшение трендов в агроклиматической среде, но и обосновывают будущую деградацию при имеющихся сейчас тенденциях. Для России актуальность в вопросах климатических рисков в сельскохозяйственной сфере обостряется за счет того, что она стала ключевым игроком на рынке экспорта зерна [FAO, 2021; Trademap, 2022], а также тем, что более 60% земель на которых ведется выращивание пшеницы находятся в зонах рискованного земледелия [Павлова, 2021]. На практике государство всячески поддерживает инициативы по защите продовольственной безопасности страны, одной из таких инициатив является «Федеральная научно-техническая программа в области экологического развития и климатических изменений до 2030 г.» включающая увеличение площадей ведения хозяйства и разработку новых, устойчивых к изменениям климата сортов.
Ответом на вызовы изменения климата стали работы, которые предлагают реальные опционы в качестве инструмента адаптации [Di Paola et el., 2018; Rising, Devineni 2020; Corato, Ginbo, 2021], большинство из них рассматривают два типа опционов: опцион переключения, когда при реализациях среды делается выбор в пользу культур с большей пригодностью для текущих условий, и опцион ожидания, когда компания ожидает удачного момента для изменения географической стратегии своей деятельности с переносом в другой регион. Первый тип интересен, но не соотносится с лидерством России на рынке пшеницы, которое необходимо сохранить за счет высоких объемов производства пшеницы. Второй тип — реальный опцион ожидания, более пригоден, учитывая высокий размер потенциального банка земель для введения в оборот — более 9,5 млн га [Минсельхоз, 2021].
Научная новизна
Несмотря на наличие работ в сфере реальных опционов в сельском хозяйстве их число довольно мало по сравнению с аналогичными работами в добывающих отраслях, данная работа является первой, которая применяет метод оценки времени оптимального переноса для пшеницы в России. Более того имеющаяся метод оценки времени переноса для плантации кофе в условиях изменения среды в Эфиопии [Corato, Ginbo, 2021] существенно адаптирован автором под агротехнические особенности выращивания пшеницы в России. Наконец, используемый математический аппарат расчетов по [Dixit, Pindyck, 1994] в [Corato, Ginbo, 2021] заменен на инструмент имитационного моделирования Монте-Карло для увеличения гибкости модели и возможности наглядной интерпретации результатов.
Климат и погодные условия — один из основных факторов ведения сельского хозяйства [Павлова, 2021], особенно растениеводства, их изменения существенно повлияют на географическую структуру выращивания зернобобовых в России в ближайшие 10-15 лет, география выращивания будет скорректирована с учетом новых агроклиматических особенностей — часть регионов станут менее пригодными, когда другие, напротив, нарастят свой потенциал [Di Paola et al., 2018; Schierhorn, 2021]. Современные исследования ставят под вопрос доминирование южных районов в вопросе выращивания зернобобовых за счет рисков для урожаев, таких как засухи, пылевые бури, а также ветровые и водные эрозии [Павлова, 2021], другие исследования, напротив, подчеркивают потенциал северных районов, где повышение средних температур в рамках глобального потепления может положительно сказаться на сборах урожая [Di Paola et al., 2018, Pindyck, 2021; Schierhorn, 2021 ]. Несмотря на устойчивые изменения климата сложно с уверенностью говорить о том какие регионы будут выгоднее для переноса, а главное, когда осуществлять такой перенос. Применение современных управленческих инструментов, таких как реальные опционы, позволят гибко подходить к сельскохозяйственным проектам и адаптироваться к изменяющимся условиям внешней среды.
Реальный опцион — это возможность менеджера использовать гибкость проекта [Бухвалов, 2004]; осуществлять не одноразовые, а последовательные инвестиции, расширять проект или выходить из него, изменять тип и объемы продукции или ожидать и обучаться, за счет апробации новой информации. Именно последний тип реального опциона полезен для заявленного вызова — когда осуществлять перенос, чтобы выиграть от изменения агроклиматических условий среды?
Цель представленной работы — разработать метод оценки оптимального времени переноса плантации пшеницы в условиях неопределенного влияния климата.
Цель работы достигается путем выполнения следующих задач, в представленной последовательности, для удобства данный порядок соблюдается и в общей структуре работы:
1. Представить перенос плантации пшеницы в виде реального опциона ожидания;
2. Построить имитационную модель урожайности плантации пшеницы при неопределённом влиянии климата;
3. Собрать и охарактеризовать данные, которые используются для оценки переменных, входящих в модель;
4. Продемонстрировать на стилизованном примере перенос площадей выращивания пшеницы с учетом оптимизации времени переноса;
5. Предложить практические рекомендации о необходимости и моменте переноса плантации.
Структура работы имеет следующий вид:
1 глава целиком посвящена 1 задаче — в первом параграфе вводится понятие реального опциона, приводится обзор литературы, рассматриваются примеры реальных опционов в сельском хозяйстве России. Во втором параграфе рассматривается роль пшеницы в экономике России, а также приводится структура земельного фонда страны. Третий параграф посвящен рискам выращивания пшеницы и инструментам управления данными рисками — реальным опционам.
2 глава посвящена задачам 2-5 связанным с моделированием и интерпретацией результатов. Первый параграф, в частности пункты 1-3 посвящены задаче 2 — моделированию в общем виде, четвёртый пункт данного параграфа рассматривает задачу 3 — характеристику собранных данных.
Второй параграф посвящен задаче 4 — использованию метода оценки оптимального времени переноса, она рассматривается во всех пунктах параграфа, при этом в третьем пункте предлагаются конкретные управленческие приложения для задачи 5.
Актуальность данной работы подтверждается современными работами в сфере агроклиматических рисков [Павлова, 2021; IPCC 2021, Pindyck 2021], которые делают упор на их усиление во всех странах мира в последние годы и необходимость принятия решений по адаптации. Работы [IPCC 2021, Pindyck 2021] подчеркивают не только текущее ухудшение трендов в агроклиматической среде, но и обосновывают будущую деградацию при имеющихся сейчас тенденциях. Для России актуальность в вопросах климатических рисков в сельскохозяйственной сфере обостряется за счет того, что она стала ключевым игроком на рынке экспорта зерна [FAO, 2021; Trademap, 2022], а также тем, что более 60% земель на которых ведется выращивание пшеницы находятся в зонах рискованного земледелия [Павлова, 2021]. На практике государство всячески поддерживает инициативы по защите продовольственной безопасности страны, одной из таких инициатив является «Федеральная научно-техническая программа в области экологического развития и климатических изменений до 2030 г.» включающая увеличение площадей ведения хозяйства и разработку новых, устойчивых к изменениям климата сортов.
Ответом на вызовы изменения климата стали работы, которые предлагают реальные опционы в качестве инструмента адаптации [Di Paola et el., 2018; Rising, Devineni 2020; Corato, Ginbo, 2021], большинство из них рассматривают два типа опционов: опцион переключения, когда при реализациях среды делается выбор в пользу культур с большей пригодностью для текущих условий, и опцион ожидания, когда компания ожидает удачного момента для изменения географической стратегии своей деятельности с переносом в другой регион. Первый тип интересен, но не соотносится с лидерством России на рынке пшеницы, которое необходимо сохранить за счет высоких объемов производства пшеницы. Второй тип — реальный опцион ожидания, более пригоден, учитывая высокий размер потенциального банка земель для введения в оборот — более 9,5 млн га [Минсельхоз, 2021].
Научная новизна
Несмотря на наличие работ в сфере реальных опционов в сельском хозяйстве их число довольно мало по сравнению с аналогичными работами в добывающих отраслях, данная работа является первой, которая применяет метод оценки времени оптимального переноса для пшеницы в России. Более того имеющаяся метод оценки времени переноса для плантации кофе в условиях изменения среды в Эфиопии [Corato, Ginbo, 2021] существенно адаптирован автором под агротехнические особенности выращивания пшеницы в России. Наконец, используемый математический аппарат расчетов по [Dixit, Pindyck, 1994] в [Corato, Ginbo, 2021] заменен на инструмент имитационного моделирования Монте-Карло для увеличения гибкости модели и возможности наглядной интерпретации результатов.
Целью работы являлось разработка метода оценки оптимального времени переноса плантации пшеницы в условиях неопределенного влияния климата.
Итог работы можно представить в виде разработанного метода на основе имитационного моделирования, который позволяет:
• Оценить ожидаемое оптимальное время переноса, которое дает максимальную ценность для компании производителя пшеницы;
• Выделить промежуток времени, в рамках которого ценность от исполнения реального опциона (переноса) остается положительной;
• Выявить пороговое значение урожайности для переноса, которое дает положительную ценность от исполнения реального опциона.
Технические особенности разработанного метода:
• Пошаговая реализация метода использует пакет MS Excel. Метод, предложенный автором, использует встроенные формулы и не требует загрузки дополнительных надстроек или скачивания сторонних программ, что существенно упрощает его применение;
• Метод предлагает визуализации на основе имитационного моделирования в MS Excel, которые позволят наглядно оценить оптимальное время переноса, промежуток в рамках которого перенос дает положительную ценность и пороговые значения урожайности.
Разработанный в данной работе метод, по мнению автора, может быть полезен следующим заинтересованным сторонам:
1) Финансовым менеджерам компаний, занимающимся выращиванием с/х культур, для обоснования инвестиций в земельный фонд. Представители данной группы смогут использовать разработанный метод для выявления потенциальных районов внутри страны для осуществления инвестиций; ввиду того, что разработанный метод является пошаговым, использует распространенный пакет MS Excel и требует минимальных входных данных, доступных менеджерам, он может быть без труда адаптирован на предприятии. Гибкость в виде имитационного моделирования дает широкий спектр анализа, который может быть использован для планирования бюджетов.
2) Стратегическим консультантам, которые предоставляют услуги по стратегическому менеджменту. Отчеты, которые готовятся данными аналитиками для компаний в отрасли с/х, могут быть дополнены аналитикой в рамках географической стратегии производства. Так как метод с самого начала разрабатывался гибким с возможностью адаптации, консультанты могут применять его для компаний- производителей разнообразных однолетних культур, а не только пшеницы с минимальными дополнениями. Наглядные визуализации на основе имитационного моделирования позволят демонстрировать для клиентов-заказчиков не отдельные оценки параметров, а распределения — такой подход существенно увеличивает возможности анализа и принятия решений.
3) Третей заинтересованной стороной выступает государство — предложенный метод дает государству возможность оценивать оптимальное для аграриев время изменения стратегии присутствия в регионе, а на его основе планировать бюджеты на необходимые инвестиции в транспорт, социальные объекты и общую инфраструктуру. Своевременная, направленная поддержка со стороны государства существенно снижает продовольственные риски для страны и позволяет оставаться ключевым экспортером на мировом рынке.
Представленный в данной работе метод, по мнению автора, имеет потенциальные направления улучшения. С технической точки зрения возможно использование VBA в пакете MS Excel, для максимального упрощения использования метода: такой подход сведет исполнения до введения переменных — оставшиеся шаги будут реализовываться автоматически. В работе уточнялось, что текущий метод рассматривает лишь один тип реального опциона — ожидания, тем не менее, гибкость реальных опционов позволяет создавать комбинированные модели, к примеру совместное использование опциона ожидания с опционом смены культур. Комбинация реальных опционов существенно усилит гибкость принятия решений и адаптации к изменяющимся условиям среды.
Итог работы можно представить в виде разработанного метода на основе имитационного моделирования, который позволяет:
• Оценить ожидаемое оптимальное время переноса, которое дает максимальную ценность для компании производителя пшеницы;
• Выделить промежуток времени, в рамках которого ценность от исполнения реального опциона (переноса) остается положительной;
• Выявить пороговое значение урожайности для переноса, которое дает положительную ценность от исполнения реального опциона.
Технические особенности разработанного метода:
• Пошаговая реализация метода использует пакет MS Excel. Метод, предложенный автором, использует встроенные формулы и не требует загрузки дополнительных надстроек или скачивания сторонних программ, что существенно упрощает его применение;
• Метод предлагает визуализации на основе имитационного моделирования в MS Excel, которые позволят наглядно оценить оптимальное время переноса, промежуток в рамках которого перенос дает положительную ценность и пороговые значения урожайности.
Разработанный в данной работе метод, по мнению автора, может быть полезен следующим заинтересованным сторонам:
1) Финансовым менеджерам компаний, занимающимся выращиванием с/х культур, для обоснования инвестиций в земельный фонд. Представители данной группы смогут использовать разработанный метод для выявления потенциальных районов внутри страны для осуществления инвестиций; ввиду того, что разработанный метод является пошаговым, использует распространенный пакет MS Excel и требует минимальных входных данных, доступных менеджерам, он может быть без труда адаптирован на предприятии. Гибкость в виде имитационного моделирования дает широкий спектр анализа, который может быть использован для планирования бюджетов.
2) Стратегическим консультантам, которые предоставляют услуги по стратегическому менеджменту. Отчеты, которые готовятся данными аналитиками для компаний в отрасли с/х, могут быть дополнены аналитикой в рамках географической стратегии производства. Так как метод с самого начала разрабатывался гибким с возможностью адаптации, консультанты могут применять его для компаний- производителей разнообразных однолетних культур, а не только пшеницы с минимальными дополнениями. Наглядные визуализации на основе имитационного моделирования позволят демонстрировать для клиентов-заказчиков не отдельные оценки параметров, а распределения — такой подход существенно увеличивает возможности анализа и принятия решений.
3) Третей заинтересованной стороной выступает государство — предложенный метод дает государству возможность оценивать оптимальное для аграриев время изменения стратегии присутствия в регионе, а на его основе планировать бюджеты на необходимые инвестиции в транспорт, социальные объекты и общую инфраструктуру. Своевременная, направленная поддержка со стороны государства существенно снижает продовольственные риски для страны и позволяет оставаться ключевым экспортером на мировом рынке.
Представленный в данной работе метод, по мнению автора, имеет потенциальные направления улучшения. С технической точки зрения возможно использование VBA в пакете MS Excel, для максимального упрощения использования метода: такой подход сведет исполнения до введения переменных — оставшиеся шаги будут реализовываться автоматически. В работе уточнялось, что текущий метод рассматривает лишь один тип реального опциона — ожидания, тем не менее, гибкость реальных опционов позволяет создавать комбинированные модели, к примеру совместное использование опциона ожидания с опционом смены культур. Комбинация реальных опционов существенно усилит гибкость принятия решений и адаптации к изменяющимся условиям среды.