Методы принятия инвестиционных решений при освоении нефтегазовых объектов на основе нечётко-интервальных вычислений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Клубков, Сергей Владимирович

• Клубков, Сергей Владимирович
• кандидат экономических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Клубков, Сергей Владимирович

СПИСОК ТЕРМИНОВ И СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ И ПРИНЯТИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

1.1. Определение целей инвестиционного процесса. Классификация задач принятия решений

1.2. Нефтегазовая отрасль как объект инвестирования

1.2.1. Особенности нефтегазовой отрасли

1.2.2. Классификация нефтегазовых объектов

1.3. Анализ подходов к оценке эффективности инвестиционных проектов

1.4. Классификация экономических рисков и анализ традиционных методов оценки риска инвестирования 44 1.4Л. Классификация экономических рисков 44 1.4.2. Анализ методов оценки и учета рисков в инвестиционном анализе

ГЛАВА 2. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ПРИНЯТИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ В ОБЛАСТИ ОСВОЕНИЯ НЕФТЕГАЗОВЫХ ОБЪЕКТОВ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

2.1 Выбор математического аппарата для оценки эффективности и принятия инвестиционных решений в условиях неопределенности

2.2. Методы построения нечетких показателей эффективности инвестиций и оценки риска инвестирования

2.3. Оптимизационная модель формирования инвестиционного портфеля на основе нечетких входных данных

ГЛАВА 3. РЕЗУЛЬТАТЫ ПРАКТИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДА ОЦЕНКИ РИСКА ИНВЕСТИРОВАНИЯ И ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ ОБ ИНВЕСТИЦИЯХ В ОСВОЕНИЕ НЕФТЕГАЗОВЫХ ОБЪЕКТОВ

3.1. Алгоритм оценки экономической эффективности инвестиций в освоение нефтегазовых объектов в условиях неопределенности

3.1.1. Оценка запасов углеводородного сырья объемным методом на основе нечетко-интервальных вычислений

3.1.2. Оценка параметров разработки нефтегазового объекта

3.1.3. Оценка капитальных вложений (инвестиций) в освоение нефтегазового объекта

3.1.4. Оценка эксплуатационных (производственных) затрат i

3.1.5. Прогнозирование цен на нефть и газ. Построение денежного потока

3.2. Выбор инструментальной среды оперирования нечеткими данными

3.3. Реализация разработанных методов и алгоритма на примере формирования инвестиционного портфеля ОАО "Томскнефть" ВНК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы принятия инвестиционных решений при освоении нефтегазовых объектов на основе нечётко-интервальных вычислений»

Актуальность темы. Экономическая оценка эффективности инвестиций в освоение нефтегазовых объектов в современных условиях недропользования превращается в реальный инструмент принятия решений при оформлении лицензий на право поиска, разведки и добычи углеводородного сырья, используется при обосновании инвестиционной политики, технологических решений и многих других геолого-экономических задач. Открытые запасы углеводородного (УВ) сырья в Российской Федерации позволят поддерживать текущий уровень добычи до 2020 года, после чего добыча начнет снижаться, и к 2040 году запасы будут полностью исчерпаны [8]. Данный факт приводит к необходимости направления инвестиций на решение задач открытия новых месторождений нефти и газа, что в свою очередь требует анализа экономической эффективности инвестиций в освоение нефтегазовых объектов.

В настоящее время разработан ряд методик экономической оценки нефтегазовых объектов и компьютерных технологий расчетов. Тем не менее, все еще не создана методология экономической оценки, позволяющая учитывать огромный массив разнородной информации (экспертно-лингвистической, интервальной, нечёткой).

Экономико-математические модели и методы оценки эффективности и риска инвестиций в освоение нефтегазовых объектов требуют адаптации к всестороннему учету влияния неопределенности, связанных с особенностями:

• сформулированных целей (многокритериальность, качественно определенные цели);

• исследуемых объектов (наличие лингвистической экспертной информации об объекте; невозможность вероятностного описания из-за неполноты статистической информации; противоречивость, неоднозначность, недоопределенность, нечеткость информации о внешней и внутренней среде; наличие ограничений на ресурсы).

Влияние данных особенностей создает трудности при решении задач инвестиционного анализа и осложняет принятие инвестиционных решений.

На ранних стадиях изучения нефтегазовых объектов существует неопределенность геологических факторов (площадь и мощность залежи, пористость, нефте- или газонасыщенность), что приводит к неопределенности оценки запасов УВ сырья. Данная неопределенность снижается при проведении геологоразведочных работ, т.е. получении дополнительной информации о характеристиках нефтегазового объекта. При анализе эффективности инвестиций в освоение нефтегазовых объектов приходится прогнозировать состояние факторов инвестиционного процесса на период не менее чем десять лет. Такой срок определяется длительностью проведения геологоразведочных работ, вводом месторождений в эксплуатацию и их сроком жизни. При прогнозировании на такой период приходится сталкиваться с неопределенностью технологических факторов (дебиты скважин, обводненность продукции) и финансово-экономических факторов (уровень затрат, спрос, цены на УВ сырье), что подчеркивает практическую важность решения задачи обработки неопределенных данных и проведение соответствующего исследования в области поиска и адаптации научно-обоснованных подходов к инвестиционному анализу, способных решать данную задачу.

Цель диссертационной работы заключается в разработке методов оценки экономической эффективности и риска инвестирования в области освоения нефтегазовых объектов на основе подхода, позволяющего повысить обоснованность решений в условиях неопределенности. Достижение поставленной цели определило необходимость решения следующих задач принятия инвестиционных решений в условиях неопределенности факторов внешней и внутренней среды исследуемого объекта инвестирования:

1. Анализ традиционных методов оценок экономической эффективности инвестиционных проектов и риска инвестирования, в частности, при анализе нефтегазовых объектов;

2. Адаптация традиционных методов оценки экономической эффективности к условиям неопределённости факторов инвестиционного процесса;

3. Разработка метода оценки риска инвестирования для принятия на его основе инвестиционных решений;

4. Создание алгоритма принятия инвестиционных решений при освоении нефтегазовых объектов;

Разработка модели формирования оптимального инвестиционного портфеля.

Объектом исследования выступает инвестиционная деятельность международных и российских нефтегазовых компаний.

Предметом исследования являются методы оценки эффективности инвестиционных проектов и риска инвестирования с учетом неопределенности.

Вопросам методологии инвестиционного анализа и оценке инвестиционного риска в зарубежной и отечественной литературе посвящены многочисленные исследования. Теоретической и методологической основой исследования явились работы известных отечественных и зарубежных ученых. Среди зарубежных авторов, изучавших эти вопросы, следует в первую очередь отметить Бригхема Ю., Бромвича М., Гапенски JL, Норткотта Д., Шарпа У., Ван Хорна Дж. и др. [23, 68, 84, 87, 94]. Из отечественных авторов вопросам оценки эффективности инвестиционных проектов в различных секторах промышленности, применению математических методов для принятия решений посвящены работы Виленского П.Л., Дрогобыцкого И.Н. Дунаева В.Ф., Емельянова А.А., Ковалева В.В., Лагоши Б.А., Хрусталева Е.Ю. и многих других ученых и практиков [9, 25, 33, 35, 48, 53]. Методологии учета неопределенности и оперирования неопределенными данными посвящены работы Аверкина А.Н., Андрейчикова А.В., Андрейчиковой О.Н., Заде Л.А., Нариньяни А.С., Орловского С.А., Поспелова Д.А., Тельнова Ю.Ф., Трахтенгерца Э.А., Ярушкиной Н.Г. и др. [2, 10, 41, 63, 64, 69, 79, 81, 85].

Применение теории нечетких множеств к анализу эффективности инвестиций рассматривалось в [51, 65, 88, 89]. Тем не менее, до сих пор остаются не до конца проработанными вопросы оценки показателей экономической эффективности и риска инвестиций при неопределенности (нечеткости) факторов инвестиционного процесса.

Основные результаты, полученные автором, и их научная новизна заключаются в обобщении и систематизации методологических принципов инвестиционного проектирования и методов обработки неопределенности, на основе которых получили развитие методы принятия инвестиционных решений, в частности:

1. На основе анализа основных методов оценки показателей экономической эффективности инвестиций и риска инвестирования, а также методов обработки неопределенности, обосновано применение теории нечетких множеств для описания входных параметров инвестиционного проекта, что дает возможность адекватным способом учитывать неопределенность внешних и внутренних факторов инвестиционного процесса;

2. Научно обосновано применение нечетко-интервального метода дисконтированных денежных потоков к оценке экономической эффективности инвестиций в освоение нефтегазовых объектов, позволяющего получать результирующие показатели эффективности, отражающие возможный риск инвестирования;

3. Разработан метод оценки риска инвестирования на основе нечетких показателей экономической эффективности инвестиций, дающий возможность количественного измерения последствий принятия решений в условиях неопределенности;

4. Разработана оптимизационная модель формирования инвестиционного портфеля нефтегазовых объектов на основе нечетких входных характеристик, позволяющая максимизировать доходность и управлять риском портфеля;

5. Впервые применительно к освоению нефтегазовых объектов создан алгоритм оценки экономической эффективности инвестиций на основе нечетко-интервальных вычислений, обеспечивающий повышение обоснованности принятия инвестиционных решений в условиях неопределенности геолого-технологических и экономических факторов инвестиционного процесса.

Методы исследования. При проведении исследования использовались методы системного анализа, построения оптимизационных моделей, теории нечетких множеств, интервальной математики, геолого-технологического моделирования и оценки ресурсов/запасов и добычи УВ сырья, а также инструментальная среда FuzzyXL.

Теоретическая и практическая значимость. В практических целях диссертационное исследование и его результаты можно использовать в бизнес-планировании, методиках расчёта ключевых показателей экономической эффективности инвестиций в освоение месторождений нефти и газа. Применение предлагаемого инструментария обработки неопределённости и анализа риска в инвестиционном проектировании позволит повысить научную обоснованность принимаемых инвестиционных решений. Теоретические результаты диссертационного исследования могут быть использованы в разработке учебных курсов по экономико-математическим методам и интеллектуальным информационным системам.

Структура и объём диссертации. Основное содержание диссертации изложено на 160 страницах машинописного текста и состоит из списка сокращений, введения, трёх глав, заключения и списка литературы. В работе представлено 19 рисунков, 17 таблиц, 35 приложений.

Во введении обосновывается актуальность темы диссертации, формулируются цель и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость диссертационной работы.

В первой главе "Постановка задачи оценки и принятия инвестиционных решений в условиях неопределенности" проанализированы основные традиционные подходы к оценкам экономической эффективности инвестиций и принятию инвестиционных решений. Проанализированы традиционные подходы к оценке и учету риска инвестирования. Предложен подход к оценке риска инвестирования, основанный на расчете и анализе нечетких результирующих показателей эффективности инвестиций.

Во второй главе "Решение задачи принятия инвестиционных решений в области освоения нефтегазовых объектов в условиях неопределенности" обоснован метод оценки эффективности инвестиций в освоение нефтегазовых объектов на основе нечетко-интервальных вычислений. Разработан количественный показатель оценки риска инвестирования на основе анализа нечеткого числа индекса прибыльности проекта. Создана оптимизационная модель построения инвестиционного портфеля нефтегазовых объектов при нечетких входных параметрах.

В третьей главе "Результаты практического применения метода оценки риска инвестирования и принятие решений об инвестициях в освоение нефтегазовых объектов" на основе разработанных методов создан алгоритм экономического анализа эффективности инвестиций при освоении нефтегазовых объектов в условиях неопределенности.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Клубков, Сергей Владимирович

Основные выводы, вытекающие из проведенного диссертационного исследования, сводятся к следующим положениям:

1. На основе анализа традиционных подходов к оценке эффективности инвестиционных проектов выявлена необходимость их адаптации к условиям неопределенности.

2. Обосновано применение методов теории нечетких множеств для описания параметров модели инвестиционного процесса освоения нефтегазовых объектов. Утверждение о возможности нечеткого описания входных данных основано на принципе несовместимости, смысл которого заключается в том, что чем сложнее система, тем ниже способность человека делать точные и содержательные утверждения о ее развитии. Эта способность снижается до определенного предела, за которым такие характеристики, как точность и содержательность становятся взаимоисключающими. Поэтому абсолютно точный количественный анализ эффективности инвестиционных проектов не слишком подходит для решения.

3. Получил развитие экономико-математический инструментарий для решения таких задач инвестиционного проектирования как:

• количественный анализ риска - разработан метод оценки риска инвестирования на основе расчета и последующего анализа результирующего нечеткого числа индекса прибыльности;

• выбор оптимальной инвестиционной стратегии - разработана модель построения оптимального инвестиционного портфеля нефтегазовых объектов на основе нечетких входных характеристик, дающая возможность эффективно распределять собственные средства компании и повышающая обоснованность принятия инвестиционных решений в нечетких условиях.

4. Разработан алгоритм оценки показателей экономической эффективности инвестиций в освоение нефтегазовых объектов в условиях неопределенности геолого-технологических и экономических факторов инвестиционного процесса.

Разработанные в диссертации методы и алгоритм рекомендуется использовать при расчете показателей экономической эффективности и риска инвестиций, бизнес-планировании. Математический аппарат, представленный в работе, может быть использован при разработке учебных курсов высших учебных заведений по интеллектуальным информационным системам и применению экономико-математических методов.

Автор доказывает, что целенаправленное и систематическое использование развитых и разработанных методов и подходов к принятию решений об инвестициях в освоение нефтегазовых объектов способствует повышению обоснованности результата прогнозирования основных показателей эффективности инвестиций, что отразится на получении нефтегазовой компанией конкурентных преимуществ.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В процессе проведения данного диссертационного исследования изучены основные методы и подходы к оценке экономической эффективности, оценке риска инвестирования в области освоения нефтегазовых ресурсов, в результате чего выявлена необходимость адаптации данных методов для учета неопределенностей факторов внутренней и внешней среды инвестиционного процесса. В работе проанализированы экономико-математические подходы к оценке состояния объекта инвестирования, предназначенные для формализации неопределенной информации и аналитические задачи принятия решений, позволившие сделать вывод о том, что наиболее приемлемым подходом к обработке неопределенности факторов инвестиционного процесса являются методы теории нечетких множеств.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Клубков, Сергей Владимирович, 2005 год

1. Абалкина И.Л. Страхование экологических рисков (из практики США).- М.: ИНФРА-М, 1998. 88с.

2. Аверкин А.Н., Батыршин И.З., Блишун А.Ф., Силов В.Б., Тарасов В.Б. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта: Под ред. Поспелова Д.А. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986.-312с.

3. Агекян Т.А. Основы теории ошибок для астрономов и физиков.- М.: Наука, 1972.- 172с.

4. Аленфельд Г., Херцбергер Ю. Введение в интервальные вычисления.-М: Мир, 1987.-360с.

5. Алехина А.Э. Принятие решений в финансовом анализе в условиях нестохастической неопределенности // Новости искусственного интеллекта, 2000, №3

6. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях.- Тюмень: Изд-во Тюменского государственного университета, 2000. 352с.

7. Ампилов Ю.П. Стоимостная оценка недр.- М.: Геоинформцентр, 2003. — 274с.

8. Андреев А.Ф., Дунаев В.Ф., Зубарева В.Д., Иваник В.В., Иванов А.В., Кудинов Ю.С., Понамарев В.А., Саркисов А.С., Хрычев А.Н. Основыпроектного анализа в нефтяной и газовой промышленности.- М.: Нефть и газ, 1997.-343 с.

9. Андрейчиков А. В., Андрейчикова О. Н., Анализ, синтез и планирование решений в экономике.- М.: Финансы и статистика, 2000. — 368с.: ил.

10. Ансофф И. Новая корпоративная стратегия: Пер. с англ.- СПб.: Питер, 1999.-416с.

11. Балабанов И.Т. Риск — менеджмент.- М.: Финансы и статистика, 1996. — 192с.: ил.

12. Батыршин И.З. Методы представления и обработки нечеткой информации в интеллектуальных системах // Новости искусственного интеллекта, 1996, № 2

13. Бахитов P.P., Коробейников Н.Ю. Принятие решения о выборе инвестиционного проекта методом нечетких оценок // Вестник Инжинирингового центра ЮКОС, 2001, №2

14. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем: Учеб. пособие.- М.: Финансы и статистика, 2001. — 368с.: ил.

15. Беренс В., Хавранек П.М. Руководство по оценке эффективности инвестиций: пер. с англ. -М.: Интерэксперт, 1995. -527с.

16. Борисов А.Н., Виллюмс Э.Р., Сукур Л.Я. Диалоговые системы принятия решений на базе мини-ЭВМ. Рига: Зинатне, 1986. - 195с.

17. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Крумберг О.А. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной.- Рига: Зинатне, 1982. -256с.

18. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей: Примеры использования.- Рига: Зинатне, 1990. 184с.

19. Бочарников В.П. Fuzzy-технология: Математические основы. Практика моделирования в экономике. СПб.: "Наука" РАН, 2001. - 328с.

20. Бочаров В.В. Финансово-кредитные методы регулирования рынка инвестиций.- М.: Финансы и статистика, 1993. 144с.

21. Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов: Пер. с англ. М.: Олимп-Бизнес, 2004. - 1088с.

22. Бригхем Ю., Гапенски JI. Финансовый менеджмент: Полный курс.в 2-х томах. СПб.: Экономическая Школа, 2004. — 1165с.

23. Вентцель Е.С., Овчаров J1.A. Теория вероятностей и ее инженерные приложения. 3-е изд., перераб. и доп. -М.: Академия, 2003. 459 с.

24. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Орлова Е.Р., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов. Теория и практика. Учебно-практ. пособие. М: Дело, 2002. - 888с.

25. Виленский П.Л., Смоляк С.А. Показатель внутренней нормы доходности проекта и его модификации. М.: ЦЭМИ РАН, 1998. - 76с.

26. Временная классификация запасов месторождений, перспективных и прогнозных ресурсов нефти и горючих газов // Приложение №3 к приказу Министерства природных ресурсов РФ №126 от 07.02.2001

27. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей. М.: Наука, 1988. - 446с.

28. Гольдштейн Г.Я. Основы менеджмента: Конспект лекций.- Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1997.- 157с.

29. Грачева М.В. Анализ проектных рисков: учеб. пособие для вузов.- М.: Финстатинформ, 1999. 216с.

30. Гутман И.С., Зыкин М.Я. , Немченко Н.Н., Пороскун В.И. Проблемы оценки промышленных запасов нефти и газа в России. // Геология нефти и газа, 1998, №4

31. Дмитриев А.К., Мальцев П.А. Основы теории построения и контроля сложных систем. Л.: Энергоатомиздат. Ленинградской отделение, 1988. -192с.

32. Бард B.C., Бузулуков С.Н., Дрогобыцкий И.Н., Щепетова С.Е. Инвестиционный потенциал российской экономики: учеб. для вузов. -М.: Экзамен, 2003. 318с.

33. Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю., Барановская Т.П. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе.- 2-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2001. - 224с.

34. Емельянов А.А. Имитационное моделирование в управлении рисками.-СПб.: СПбГИЭА, 2000. 376 с.

35. Ендовицкий Д.А. Комплексный анализ и контроль инвестиционной деятельности: методология и практика. М:, Финансы и статистика, 2001. -400с.

36. Еремин Н.А. Моделирование месторождений углеводородов методами нечеткой логики. М.: Наука, 1994. - 461с.

37. Жабрев И.П., Хургин Я.И. Нечеткая математическая модель при подсчете запасов // Геология нефти и газа, 1993, №11

38. Желтов Ю.П., Мартос В.Н., Мирзаджанзаде А.Х., Степанова Г.С. Разработка и эксплуатация нефтегазоконденсатных месторождений.- М: Недра, 1979.-254с.: ил.

39. Желтов Ю.П. Разработка нефтяных месторождений: Учеб. для вузов.- 2-е изд., перераб. и доп М: Недра, 1998. 365с.: ил.

40. Заде Л.А. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе. В сб.: Классификация и кластер.- М: Мир, 1980. с.208-247

41. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений: Пер. с англ.- М.: Мир, 1976. 165с.

42. Карпенко А.С. Логики Лукасевича и простые числа.- М.: Наука, 2ООО. -319с.

43. Клини С.К. Математическая логика.- М.: Мир, 1973. -480с.

44. Клубков С.В. О задаче разработки метода оценки риска инвестирования // Сб. научных трудов: "Инструментальные методы и средства информационно-аналитических систем".- М: МЭСИ, 2003.- с.48-52

45. Кныш М.И., Перекатов Б.А., Тютиков Ю.П. Стратегическое планирование инвестиционной деятельности- СПб.: Бизнес-пресса, 1998.-315с.

46. Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. 2-е изд., перераб. и доп. -М. : Финансы и статистика, 1997. - 512с. : ил.

47. Ковелло Дж. А., Хейзелгрен Б. Дж. Бизнес-планы. Полное справочное руководство: пер. с англ. М.: Бином, 1998. -352с.

48. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств: Пер. с франц.- М.: Радио и связь, 1982. 432с.

49. Кофман А., Хил Алуха X. Введение теории нечетких множеств в управление предприятиями.- Минск.: Вышейшая школа, 1992. 222с.

50. Кузнецов В.П. Интервальные статистические модели. М.: Радио и связь, 1991.-352с.

51. Лагоша Б.А. Оптимальное управление в экономике.- М.: Финансы и статистика, 2003. - 192с.

52. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений. М.: Наука. Физматлит, 1996. -208с.

53. Левнер Е.В., Птускун А.С., Фридман А.А. Размытые множества и их применение.-М.: ЦЭМИ РАН, 1998. 108с.

54. Липсиц И.В., Косов В.В. Инвестиционный проект: методы подготовки и анализа.- М: Бек, 1996.- 304с.

55. Лукасевич И.Я. Анализ финансовых операций. Методы, модели, техника вычислений.- М.: Финансы, ЮНИТИ, 1998. 400с.

56. Мазур И.И., Шапиро В.Д. Управление проектами: Справочное пособие.-М.: Высшая школа, 2001. 875с.

57. Макконел К.Р., Брю С.Л. Экономикс: Принципы, проблемы и политика. В 2-х т.: пер. с англ. 11-е изд.- Т.П. М: Республика, 1992. - 407с.

58. Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента: Пер. с англ.-2-е изд. М.: Дело, 2001. 800с.

59. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов. Приказ Министерства экономики РФ № ВК 477 от 21.06.1999, Приказ Министерства финансов РФ № ВК 477 от 21.06.1999, Приказ Госстроя РФ № ВК 477 от 08.06.1999

60. Мур А., Хиарнден К. Руководство по безопасности бизнеса.- М.: Филинъ, 1998. 328с.

61. Нариньяни А.С. Модель или алгоритм: новая парадигма информационной технологии // Информационные технологии, 1997, № 4

62. Нариньяни А.С. Недоопределенность в системе представления и обработки знаний // Техническая кибернетика, 1986, №5

63. Недосекин А.О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций. СПб: Сезам, 2002. - 181с.

64. Нейман Д., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение: Пер. с англ.- М.: Наука, 1970. 707с.

65. Николаевский В.Н. Геомеханика и флюидодинамика.- М: Недра, 1996. -446с.

66. Норткотт Д. Принятие инвестиционных решений: Пер. с англ. под ред. А.Н.Шохина.- М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997. 247с.

67. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации.-М.: Наука, 1981. 208с.

68. Павлова JI.H. Финансовый менеджмент: Управление денежным оборотом предприятия. М: ЮНИТИ, 1995. -399с.

69. Процесс принятия управленческих решений на основе экономического анализа работ по поискам и разведке нефти и газа.Сб. статей.- М.: ВНИИОЭНГ, 2001

70. Райфа Г. Анализ решений (введение в проблему выбора в условиях неопределённости).- М.: Наука, 1977. 406с.

71. РД 153-39-007-96. Регламент составления проектных технологических документов на разработку нефтяных и газонефтяных месторождений.-М.: Министерство топлива и энергетики РФ, ВНИИнефть, 1996

72. Рыжов А.П. Элементы теории нечетких множеств и измерения нечеткости М.: Диалог-МГУ, 1998. - 116с.

73. Саати Т.Д. Принятие решений: метод анализа иерархий: Пер. с англ.-М.: Радио и связь, 1993. 314с.

74. Севастьянов П.В., Севастьянов Д.П. Оценка финансовых параметров и риска инвестиций с позиций теории нечетких множеств // Надежные программы, 1997, №1

75. Соколов B.JI. Фурсов А.Я. Поиски и разведка нефтяных и газовых месторождений,- М.: Недра, 1979. 320с.

76. Тейлор Дж. Введение в теорию ошибок: Пер. с англ.- М.:Мир, 1985. -272с.

77. Тельнов Ю.Ф. Реинжиниринг бизнес-процессов. Компонентная методология. -2-е изд., перераб. и доп. -М.: Финансы и статистика, 2004. — 320с.: ил.

78. Трахтенгерц Э.А. Субъективность в компьютерной поддержке управленческих решений. -М.: СИНТЕГ, 2001. 256с.81 .Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений.- М.: СИНТЕГ, 1998.-376с.

79. Федеральный закон от 25 февраля 1999г. №39-Ф3 "Об инвестиционной деятельности в РФ, осуществляемой в форме капитальных вложений.

80. Четыркин Е.М. Финансовый анализ производственных инвестиций. -М.: Дело, 1998. -256с.

81. Шарп У., Александер Г. , Бейли Дж. Инвестиции: Пер. с англ.- М.: ИНФРА-М, 1997.- 1024с.

82. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем: Учеб. пособие. -М.: Финансы и статистика, 2004. 320с.: ил.

83. Black F., Scholes М. The pricing of options and corporate liabilities // Journal of Political Economy, 1973, N81, pp.637-654

84. Bromwich M. Financial Reporting, Information and Capital Markets. Pitman Publishing, 1992, 376p.

85. Buckley J. Solving Fuzzy Equations in Economics and Finance // Fuzzy Sets and Systems, 1992, N48, pp.289-296

86. Buckley J. Fuzzy Mathematics of Finance // Fuzzy Sets and Systems, 1987, N21, pp.257-273

87. Cost-Benefit Analysis / Edited by Richard Layard and Stephen Glaister. 2nd edition.- Cambridge: Cambridge University Press, 1994

88. Dubois D., Prade H. Operations on fuzzy numbers // International Journal of System Science, 1978, V9, pp.613-626

89. Dubois D., Prade H. Fuzzy sets and systems: Theory and applications. New York: Academic Press, 1980, 394p.

90. Dubois D., Prade H. Systems of linear fuzzy constraints // Fuzzy Sets and Systems, 1980, V3, N1, pp.37-48

91. Home J. С. Van Financial Management and Policy. Prentice Hall International Inc. New Jersey (12th Edition), 2002

92. Johnson L., Schkade D. Bias in measurement further evidence and expectations // Management Science, 1995, V36, N4

93. Kahraman C., Ruan D., Tolga E. Capital Budgeting Techniques Using Discounted Fuzzy versus Probabilistic Cash Fows // Information Sciences, 142, 2002

94. Kosko B. The Probability Monopoly // IEEE Transactions on Fuzzy Systems, V2, N1, 1994

95. Kosko B. Fuzzy Thinking: The New Science of Fuzzy Logic. Hyperion Books, 1993

96. Markowitz H.M. Foundations of portfolio theory // The Journal of Finance, 1991, June, pp.469-477

97. Rose P. Risk Analysis and Management of Petroleum Exploration Ventures // AAPG Methods in Exploration, 2001, N12

98. Saaty T.L. Measuring the fuzziness of sets // Journal of Cybernetics, 1974, V4, N4

99. Seba R.D. Economics of Worldwide Petroleum Production. 2nd Edition.1. OGCI, 2003.-576p.

100. Sick G. Real Options, eds. R. Jarrow, V. Maksimovic, and W. Ziemba // Handbooks in Operations Research and Management Science, 1995, V9, Finance, ch. 21

101. Simon H.A. Making Management Decisions: the Role of Emotion and Intuition // Academy of Management Executive, Feb 1987, pp.5 7-64

102. Turban E. Decision support and expert systems. 4th Edition, New York: Macmillan Publishing Company, 1995

103. Weber M., Eisenfuhr F., von Winterfeldt D. The Effects of Splitting Attributes on Weights in Multiattributive Utility Measurement // Management Science, 1988, V34,N4

104. Yager R.R. A procedure for ordering fuzzy subsets of the unit interval //1.formation Science, 1981, V24, N2

105. Zadeh L. Fuzzy Sets // Information and Control, 1965, V8, N3, pp.338-3531. НИЗ и^фти/мпи, тонн . ■ •

106. Коэфф. исл-мя новых скважин > V; :: 0.9

107. Коэфф, .йсгьия стар&с фййиод:. * 0,91. НашвтвтДов^й; ■аш.^ы' ^

108. Начальный дёби* нефти, f/сут ■ 45

109. Параметр ВСЕГО 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026

110. Начальный дебит нефти, т/сут 45.0 45.0 45.0: 45.0 45.0 45,0 45.0 45,0 45.0 45.0 45,0 45.0 45.0 45.0 45.0 45.0 45.0 45,0 45.0 45,0 45.0 45,0 45,0

111. Падение добычи 0% S4 5% 5% 54 4% 4% 3% 3% J4 S4 24! 2% 2% 2% 14 1% 1% 14 1% 1% 14

112. ГРР 2D'«" ПР схваючны BOO 300 300 2002 1 1

113. Строительство нефтепровода, см 10 5 5

114. Бурение добывающих скважин 13 5 5 3

115. Бурение нагнетательных скважин 4 2 2

116. Количество КРС 13 2 3 2 4 2

117. Добыча из новых схвати 192,2 0.0 0,0 0.0 73.9 73.9 44,3 0,0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0: 0,0 0.0 0,0 0.0 0.0

118. Добыча и) переходящих 165.4 0.0 0.0 0.0 63.2 63,9 38,3 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0,0 0.0 0.0

119. Добьма из старых переходящих 2273.3 0,0 0.0 0.0 0.0 60.7 119,5 153,1 146.5 144 1 139,8 137,0 134.2 131.5 129.9 126.3' 125,1 123 8' 122.6 121.3 120.1 118.9 117.7

120. Суммарная добыча, тыс. тонн 2630.8 0.00 0,00 о.оо 73.91 137.11 168.88 157,96 153,13 148,53 144,08 139,75 136,96 134.22 131.54 128,91 126.33 125,06 123,11 122,58 121,35 120,14 118.93 117,75

121. Накопленная суммарная добыча, тыс. тонн 0,0 0,0 0,0 73.9 211,0 379,9 537.8 690.6 839.4 983.5 1123,3 1260.2 1394.4 1526,0 1654.9 1781.2 1906.3 2030,1 2152,7 2274,0 2394.1 2513,1 2630,8

122. Темп добычи от НИЗ. % 0.8 0.0 V 0.0% 0.0% 2,3% 4.2% 5.2% 4.9% 4.7% 4.6% 4.5% 4,3% 4.2% 4.2% 4.1% 4.0% 3.9% 3.9% 3.8% 3.6% 3.8% 3.7% 3.7% 3.6%

123. Выработанность запасов, % 0,0% 0,0% 0.0% 2.3% 6,5% 11.84 16.6% 21,4% 26.0% 30,4% 34.8% 39.0% 43.2% 47.2% 51.2% 55.1% 59,0% 62.9% 66,6% 70,4% 74,1% 77.8% 81,4%as1. Динамика нечеткой добычи1. Я В