ESTIMATING METHODS OF INVESTMENTS EFFICIENCY TO OWN GENERATION UNDER THE RISK CONDITIONS
https://doi.org/10.17747/2078-8886-2016-2-78-84
Abstract
The article is devoted to the assessment of the on-site generation effectiveness taking into account the risk associated with the uncertainty of future values of energy prices. It is shown that the economic efficiency is significantly affected by the unevenness of growth in energy prices and the correlation between load profile and graph of wholesale electricity prices.
Restrictions on the applying existing approaches to evaluating the effectiveness of investment projects, based on calculation of uniquely defined cash flows, are approved. The paper shows the necessity of taking risks into account in order to increase the quality of decisions given the influence of energy resources prices on project’s economic efficiency and the uncertainty of future price values. Based on the analysis of quantitative methods of risk assessment it is proposed to use fuzzy-set approach as one of the most effective methods in the conditions of uncertainty of future values.
About the Authors
O. V. Klimovets
Russian University of economics named after G. V. Plekhanov
Russian Federation
Postgraduate of the mathematical methods of economics faculty. Academic interests sphere: mathematical modeling, investment projects estimation of efficiency in energetics, risk assessment.
Russian Federation
Postgraduate of the mathematical methods of economics faculty. Academic interests sphere: mathematical modeling, investment projects estimation of efficiency in energetics, risk assessment.
V. A. Zubakin
LUKOIL PJSC
Russian Federation
Russian Federation
Dr.sc.oec, Professor, Head of the Energy Sales and Operations Activities Coordination Department of LUKOIL PJSC. Research interests: modelling and risk management in the energy industry.
References
1. Алешина И. Ф. (2015) Учет инвестиционных проектов в информационной управленческой системе организации // Маркетинг MBA. Маркетинговое управление предприятием. № 4. С. 56–61.
2. Дзюба С. А. (1994) Анализ и сравнение инвестиционных проектов с учетом риска/РАН, Сиб. отделение, Сиб. энерг. ин-т им. Л. А. Мелентьева. Иркутск: СЭИ, 19 с.
3. Елистратов В. В. (2013) Возобновляемая энергетика. 2-е изд., доп. СПб.: Наука. 308 с.
4. Зак Ю. А. (2013) Принятие решений в условиях нечетких и размытых данных: Fuzzy-технологии. М.: Книжный дом «Либроком». 352 с.
5. Кальченко О. А. (2012) Принципы и методы оценки эффективности промышленных инновационных проектов в условиях неопределенности и рисков: Дис. … канд. экон. наук: 08.00.05. СПб. 169 с.
6. Кирпиков А. В., Кирпикова И. Л., Обоскалов В. П. (2014) Стратегии загрузки устройств распределенной генерации в течение суток // Промышленная энергетика. № 4. С. 12–15.
7. Климовец О. В. (2015) Экономико-технологические преимущества использования распределенной генерации // Вопросы экономики и права. № 10. С. 86–90.
8. Кукшин А. И. (1999) Методы управления финансовыми рисками. М.: МГУЛ. 97 с.
9. Мади Л. В. (2004) Совершенствование механизма количественной оценки рисков инвестиционных проектов (на примере проектов по добыче углеводородных ресурсов): Обз. инф. М.: ООО «ИРЦ Газпром». 52 с. (Сер.: Экономика, организация и управление производством в газовой промышленности).
10. Матвеев Б. А. (2008) Теоретические основы исследования статистических рисков. Челябинск: Изд-во ЮУрГУ. 248 с.
11. Мельников А. В. (2001) Риск-менеджмент: Стохастический анализ рисков в экономике финансов и страхования. М.: Анкил. 112 с.
12. Методика построения прогноза свободных (нерегулируемых) цен на электрическую энергию по субъектам Российской Федерации [б.г.] // ОАО «АТС». URL: https://www.atsenergo.ru/results/statistic/fcast/fcorem/index.htm.
13. Недосекин А. О. (2003) Методологические основы моделирования финансовой деятельности с использованием нечетко-множественных описаний: Дис…. д-ра экон. наук: 08.00.13. СПб. 302 с.
14. О государственном регулировании цен на газ, тарифов на услуги по его транспортировке и платы за технологическое присоединение газоиспользующего оборудования к газораспределительным сетям на территории Российской Федерации: Постановление Правительства Российской Федерации от 29.12.2000 № 1021 [ред. от 04.09.2015] // КонсультантПлюс. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_29748/.
15. Об утверждении Правил оптового рынка электрической энергии и мощности и о внесении изменений в некоторые акты Правительства Российской Федерации по вопросам организации функционирования оптового рынка электрической энергии и мощности: Постановление Правительства Российской Федерации от 27 декабря 2010 г № 1172: [ред. от 10.11.2015]. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
16. Обоскалов В. П., Померанец Д. И. (2013) Оценка эффективности применения устройств распределенной генерации с учетом динамики цен на энергоносители // Промышленная энергетика. № 9. С. 2–7.
17. Паниковская Т. Ю. (2013) Комплексная оценка экономической эффективности размещения источников малой генерации // Промышленная энергетика. № 8. С. 2–6.
18. Проскуряков А. В. (2009) Оценка и управление рисками инновационного проекта с применением имитационного моделирования // Управление риском. № 4. С. 7–14.
19. Рекомендации по стандартизации Р 50.1.094-2014 Менеджмент риска. Идентификация, оценка и обработка риска проекта на предынвестиционном, инвестиционном и эксплуатационном этапах. (2015) М.: Стандартинформ. 20 с.
20. Сценарные условия, основные параметры прогноза социально-экономического развития Российской Федерации и предельные уровни цен (тарифов) на услуги компаний инфраструктурного сектора на 2016 год и на плановый период 2017 и 2018 годов (2015)/М. // Министерство экономического развития Российской Федерации. URL: http://economy.gov.ru/wps/wcm/connect/c804fd9b-7418-4f12-b075-9923e54ed9b4/Сценарные+условия_2016–2018.pdf?MOD=AJPERES&CACHEID=c804fd9b-7418-4f12-b075-9923e54ed9b4.
21. Энергосбережение в теплоэнергетике и теплотехнологиях: Учебник для вузов/О. Л. Данилов, А. Б. Гаряев, И. В. Яковлев и др.; под ред. А. В. Клименко. М.: ИД МЭИ, 2010. – 424 с.
22. Hadley S. W., Van Dyke J. W., Poore W. P. et al. (2003) Quantitative Assessment of Distributed Energy Resource Benefits [S.a.] // Oak Ridge National Laboratory. URL: http://www.ornl.gov/~webworks/cppr/y2001/rpt/116227.pdf.
23. Lovins A. B., Datta E., Feiler T. et al. (2002) Small is profitable: The Hidden Economic Benefits of Making Electrical Resources the Right Size // Rocky Mountain Institute. URL: http://library.uniteddiversity.coop/Money_and_Economics/Small-is-Profitable.pdf.
24. Perpermans G., Driesen J., Haeseldonckx D. et al. (2005) Distributed Generation: definition, benefits and issues // Energy Policy. Vol. 33. P. 787-798.
25. Stevenson T. (2010) Analysis of barriers to Distributed Generation (DG): A report prepared for the Energy Efficiency and Conservation Authority (EECA) // EECA. P. 78. URL: http://www.eeca.govt.nz/sites/all/files/dg-barriers-report-june-2010.pdf.
26. The Potential Benefits of Distributed Generation and Rate-Related Issued That May Impede Their Expansion. A Study Pursuant to Section 1817 of the Energy Policy Act of 2005/U. S. Department of Energy (2007) // federal Energy Regulatory Commission. URL: http://www.ferc.gov/legal/fed-sta/exp-study.pdf.
Review
For citations:
Klimovets O.V., Zubakin V.A. ESTIMATING METHODS OF INVESTMENTS EFFICIENCY TO OWN GENERATION UNDER THE RISK CONDITIONS. Strategic decisions and risk management. 2016;(2):78-84. (In Russ.) https://doi.org/10.17747/2078-8886-2016-2-78-84
Views:
4346
Email this article 