ЭКОНОМИКА

Оригинальная статья

УДК 338.45:64.001.44 © Ж.C. Чупина, C.В. Шманев, Д.Е. Морковкин, К.А. Артамонова, Ч.В. Керимова, О.Ю. Гавель, 2025

ISSN 0041-5790 (Print) • ISSN 2412-8333 (Online) • Уголь №3-2025 /1191/

DOI: http://dx.doi.org/10.18796/0041-5790-2025-3-92-100

Оценка исходных финансово-экономических параметров инвестиционного проекта для горнодобывающих компаний

Авторы

Чупина Ж.C. канд. экон. наук, доцент, ФГАОУ ВО «Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы», 117198, г. Москва, Россия

Шманев C.В. доктор экон. наук, профессор, профессор кафедры экономической теории, Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, 125167, г. Москва, Россия

Морковкин Д.Е. канд. экон. наук, доцент кафедры экономической теории, ведущий научный сотрудник Института исследований международных экономических отношений Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, 125167, г. Москва, Россия

Артамонова К.А. канд. экон. наук, доцент кафедры аудита и корпоративной отчетности факультета налогов, аудита и бизнес-анализа Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, 125167, г. Москва, Россия

Керимова Ч.В. канд. экон. наук, доцент кафедры бизнес-аналитики факультета налогов, аудита и бизнес-анализа Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, 125167, г. Москва, Россия

Гавель О.Ю. канд. биол. наук, доцент, доцент кафедры бизнес-аналитики факультета налогов, аудита и бизнес-анализа Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, 125167, г. Москва, Россия

Аннотации

Исследование направлено на создание методологических основ для более точной оценки начальных финансово-экономических параметров инвестиционных проектов горнодобывающих компаний и принятия решений в условиях нестохастической неопределенности. Основная цель работы заключается в использовании теории субъективных вероятностей и нечетких множеств для формализации и анализа финансово-экономических показателей, что особенно важно в условиях повышенных рисков и многовариантности исходных данных, характерных для горнодобывающей отрасли. Неопределенность, будучи неотъемлемой частью любой хозяйственной деятельности, создает риски неэффективного управления, что может привести к недостижению поставленных целей и задач. В рамках данного исследования понятие риска экономической неэффективности инвестиционного проекта для горнодобывающих компаний рассматривается как особенность восприятия неопределенности и конфликтности заинтересованными лицами. Это восприятие обусловлено возможностью несоответствия фактических экономических результатов целевому или предельно допустимому уровню, что подчеркивает необходимость глубокой оценки рисков на этапе принятия инвестиционных решений. Особое внимание уделено применению нечетко множественной методологии для оценки финансово-экономических параметров. Авторы исследования основываются на концепциях теории грубых множеств и предлагают новый подход — метод опорных интервалов, который позволяет создавать нечеткие оценки начальных финансово-экономических параметров рассматриваемого инвестиционного проекта. Данный метод учитывает неопределенность и вариативность исходных данных, что способствует более точному моделированию рисков и возможностей инвестиционных решений. В результате исследование представляет методологическую базу для использования теории субъективных вероятностей и нечетких множеств, направленную на повышение точности оценок, применяемых при принятии инвестиционных решений для горнодобывающей отрасли. Применение предложенного подхода способствует минимизации рисков, связанных с неопределенностью данных, и улучшает качество планирования инвестиционных проектов в горнодобывающем секторе, что в свою очередь может привести к повышению общей экономической эффективности деятельности компаний.

Ключевые слова

Финансово-экономические параметры, инвестиционные проекты, горнодобывающие компании, неопределенность, риски, нечеткие множества, метод опорных интервалов, оценка инвестиционной эффективности, устойчивость к рискам, моделирование неопределенности.

Список литературы

Mili? T., Bojan Tomi?, Sanja Marinkovi?, Veljko Jeremi?. ESPRIT adventure: Assessing hybrid fuzzy-crisp rule-based AI method effectiveness in teaching key performance indicators. International Journal of Management Education. 2024;22(3):101022. https://doi.org/10.1016/j.ijme.2024.101022.
Chen T.-Y. A circular intuitionistic fuzzy assignment model with a parameterized scoring rule for multiple criteria assessment methodology. Advanced Engineering Informatics. 2024;(61):102479. https://doi.org/10.1016/j.aei.2024.102479.
Krishankumar R., Raj Mishra A., Rani P., Zavadskas E.K., Ravichandran K.S., Kar S. A new decision model with integrated approach for healthcare waste treatment technology selection with generalized orthopair fuzzy information. Information Sciences. 2022;(610):1010-1028. https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.08.022.
Borovi?ka A. New complex fuzzy multiple objective programming procedure for a portfolio making under uncertainty. Applied Soft Computing. 2020;(96):106607. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106607.
Tung S.L., Tang S.L. A comparison of the Saaty’s AHP and modified AHP for right and left eigenvector inconsistency. European Journal of Operational Research. 1998;106(1):123–128. https://doi.org/10.1016/s0377-2217(98)00353-1.
Gkousis S., Welkenhuysen K., Compernolle T. Integrated assessment of deep geothermal heating investments in Northern Belgium through techno-economic, life cycle, global sensitivity and real options analysis. Geothermics. 2024;(121):103027. https://doi.org/10.1016/j.geothermics.2024.103027.
Noshchenko O., Hagspiel V. Environmental and economic multiobjective real options analysis: Electrification choices for field development investment planning. Energy. 2024;(295):131053. https://doi.org/10.1016/j.energy.2024.131053.
Zhou Y., Yang J., Jia Z. Optimizing energy efficiency investments in steel firms: A real options model considering carbon trading and tax cuts during challenging economic conditions. Resources Policy. 2023;(85):104042. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2023.104042.
Lan S., Meng W. Impact of Economic Policy Uncertainty on Systemic Risk of Real Enterprises: Evidence from China. Finance Research Letters. 2024:106243. https://doi.org/10.1016/j.frl.2024.106243.
Позднякова Е.А., Раменская Л.А., Воронов Д.С. Анализ чувствительности как инструмент принятия решений о реализации инвестиционного проекта горнодобывающей отрасли // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право. 2021. Т. 21. № 3. С. 295-303. DOI: 10.18500/1994-2540-2021-21-3-295-303.
Скибицкий Н.В. Применение интервального подхода к построению статических характеристик // Вестник Московского энергетического института (Вестник МЭИ). 2020. № 1. С. 89-96. DOI: 10.24160/1993-6982-2020-1-89-96.
Орлов А.И. Устойчивые экономико-математические методы и модели: Монография. М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. 337 с.
Nazanin Ghaemi-Zadeh, Eghbali-Zarch M. Evaluation of business strategies based on the financial performance of the corporation and investors’ behavior using D-CRITIC and fuzzy MULTI-MOORA techniques: A real case study. Expert Systems with Applications. 2024:123183. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.123183.
Venkateswarlu Nalluri, Chen L.-S. Modelling the FinTech adoption barriers in the context of emerging economies – An integrated Fuzzy hybrid approach. Technological Forecasting and Social Change. 2024;(199): 123049. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.123049.
Jia Y., Wang Z. Application of artificial intelligence based on the fuzzy control algorithm in enterprise innovation. Heliyon. 2024;10(6):e28116. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e28116.
Zeb A., Ahmad W., Asif M., Tapan Senapati Simic V., Hou M. A decision analytics approach for sustainable urbanization using q-rung orthopair fuzzy soft set-based Aczel–Alsina aggregation operators. Socio-Economic Planning Sciences. 2024;(95):101949. https://doi.org/10.1016/j.seps.2024.101949.
Tian T., Nie B., Zhang X., Li X., Hong X. Analyzing the socially sustainable impacts of private investments in the mining sector in rural areas. Resources Policy. 2024;(98):105347. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2024.105347.
Chandra A., Hartley P.R. Sequential investment decisions for mining projects using compound multiple volatility real options approach. Resources Policy. 2024;(97):105241. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2024.105241.
Wang P. A study of the role of new feature fusion based on multimedia analysis on accounting investment decision methods in economic models. Intelligent Systems with Applications. 2024:200375. https://doi.org/10.1016/j.iswa.2024.200375.
Baffo I., Leonardi M., D’Alberti V., Petrillo A. Optimizing public investments: A Sustainable Economic, Environmental, and Social Investment Multi-criteria Decision Model (SEESIM). Regional Science Policy & Practice. 2024;16(11):100140. https://doi.org/10.1016/j.rspp.2024.100140.
Rawat S.S., None Komal, Hasan Dincer, Serhat Y?ksel. A hybrid weighting method with a new score function for analyzing investment priorities in renewable energy. Computers & Industrial Engineering. 2023;(185): 109692. https://doi.org/10.1016/j.cie.2023.109692.
Bagh T., Fuwei J., Khan M.A. Corporate ESG investments and Firm’s value under the real-option framework: Evidence from two world-leading economies. Borsa Istanbul Review. 2024. https://doi.org/10.1016/j.bir.2024.01.002.

Поддержка

Исследование выполнено при финансовой поддержке РУДН в рамках научного проекта № 203178–0-000 «Разработка экономического инструментария в обеспечении создания интеллектуальной системы управления технологической независимости организации».

Для цитирования

Оценка исходных финансово-экономических параметров инвестиционного проекта для горнодобывающих компаний / Ж.C. Чупина, C.В. Шманев, Д.Е. Морковкин и др. // Уголь. 2025;(3):92-100. DOI: 10.18796/0041-5790-2025-3-92-100.

Информация о статье

Поступила в редакцию: 30.01.2025
Поступила после рецензирования: 17.02.2025
Принята к публикации: 27.02.2025