Факторный анализ в экономическом модуле интегрированной модели актива
https://doi.org/10.51890/2587-7399-2024-9-2-101-107
Аннотация
Цель. В данной обзорной статье рассматриваются методы расчета экономического эффекта при интегрированном моделировании актива. Основной целью работы является разработка программного модуля, способного эффективно выполнять экономические расчеты и прогнозы. В процессе исследования также был проведен факторный анализ с целью оптимизации экономического модуля и снижения временных и ресурсных затрат. В данной работе представлен обзор различных методов, направленных на улучшение управления активами через применение более точных и эффективных экономических расчетов.
Материалы и методы. При анализе свободного денежного потока (FCF) и расчете чистой приведенной стоимости (NPV) использовались прямой и косвенный методы. Прямой метод, базирующийся на данных отчета о движении денежных средств, позволил оценить оперативный контроль за эффективностью использования средств. Косвенный метод, использующий данные из отчетов о прибылях, убытках и балансе, выявил источники формирования прибыли и проблемные места заморозки средств. Расчет NPV включал суммирование дисконтированных потоков. Анализ чувствительности проводился с использованием локальных и глобальных методов. Этот комплексный подход обеспечил более полное понимание влияния факторов на финансовые показатели, что является основой для обоснованных выводов и рекомендаций.
Результаты. В рамках работы была успешно разработана программная реализация экономического модуля для интегрированных моделей актива на языке программирования Python. Данная реализация обеспечивает эффективный расчет чистой приведенной стоимости (NPV) и свободного денежного потока (FCF) в контексте экономического анализа. Программный модуль способен по входным данным проводить расчеты и визуализировать результаты, что значительно упрощает процесс анализа финансовых показателей. Внедрение данной программной реализации позволяет эффективно использовать факторный анализ для оптимизации ИМА, что, в свою очередь, способствует более точному и устойчивому принятию экономических решений в рамках ИМА.
Заключение. Разработанный программный модуль является эффективным инструментом для проведения анализа финансовых показателей нефтегазового актива, который обеспечивает расчет чистой приведенной стоимости и свободного денежного потока, что позволяет принимать обоснованные решения относительно инвестиций в новые месторождения, модернизации оборудования и повышения эффективности производственных процессов на зрелых активах. Модуль позволяет проводить анализ в различных сценариях и легко интегрируется в проекты, отвечая потребностям специалистов по ИМА и предоставляя удобные инструменты для визуализации результатов. Использование данного модуля способствует точному и обоснованному управлению нефтегазовыми активами, что является ключевым фактором для достижения успешных результатов в отрасли.
Ключевые слова
Об авторах
К. А. ПечкоРоссия
Константин Анатольевич Печко — главный специалист
190000, г. Санкт-Петербург, ул. Почтамтская, д. 3–5
Scopus: 57331243400
В. А. Гаврилов
Россия
Виталий Алексеевич Гаврилов — практикант
Санкт-Петербург
А. А. Афанасьев
Россия
Александр Андриянович Афанасьев — главный специалист
Санкт-Петербург
М. В. Симонов
Россия
Максим Владимирович Симонов — руководитель центра
Санкт-Петербург
Scopus: 57200084291
Список литературы
1. Расчет капитальных затрат (вложений) в разработку месторождения [реферат] — URL: https://studopedia.ru/2191608raschet-kapitalnih-zatrat-vlozheniy-v-razrabotku-mestorozhdeniya.html
2. Сидилев С. Свободный денежный поток (Free Cash Flow). Что это такое и как его считать [статья] — URL: https://bcsexpress.ru/novosti-i-analitika/svobodnyi-denezhnyi-potok-free-cash-flow-chto-eto-takoe-i-kak-ego-schitat
3. Волков А.К., Женова Н.А. Вероятностный метод при расчетах параметров эффективности инвестиционных проектов. // Менеджмент и бизнес-администрирование, 2015. — 176 с.
4. Щербаков В.А. Инвестиционный анализ Деятельности предприятия. Раздел 5 // Детерминированный факторный анализ инвестиций 2013, С. 25–35.
5. Теоретическая основа факторного анализа — URL: https://studfile.net/preview/10101774/page:2/
6. Глаголев М.В. Анализ чувствительности модели. 2012. — С. 32.
7. Полак Л.С., Гольденберг М.Я., Левицкий А.А. Вычислительные методы в химической кинетике — М.: Наука, 1984. — C. 158.
8. Фасхутдинов А.Г, Исламов Р.Р., Габбасов Р.Г., Каримов Р.М., Колесник И.Ю. Программный модуль для технико-экономической оценки эффективности разработки и обустройства газовых, газоконденсатных месторождений на этапе «предпроект» // Нефтегазовое дело. [Petroleum Engineering], 2023. Т. 21, № 1. С. 51–60. https://doi.org/10.17122/ngdelo-2023-1-51-60.
9. Шарифуллина М.А, Хафизов Р.Р. Разработка программного модуля для технико-экономической оценки запасов нефтяных месторождений ПАО «Татнефть», 2017 — С. 9–10.
Рецензия
Для цитирования:
Печко К.А., Гаврилов В.А., Афанасьев А.А., Симонов М.В. Факторный анализ в экономическом модуле интегрированной модели актива. PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. 2024;9(2):101-107. https://doi.org/10.51890/2587-7399-2024-9-2-101-107
For citation:
Pechko K.A., Gavrilov V.A., Afanasev A.A., Simonov M.V. Factor analysis in the economic module of integrated asset modeling. PROneft. Professionally about Oil. 2024;9(2):101-107. (In Russ.) https://doi.org/10.51890/2587-7399-2024-9-2-101-107