Модель выбора времени проведения НИОКР на предприятии в условиях неопределенности

Обложка

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Объектом исследования в данной работе является предприятие реального сектора, у которого имеется возможность провести структурные изменения посредством реализации некоторого инновационного проекта. В некоторый момент времени принимается решение о проведении этапа НИОКР для реализации инновационного проекта. Предполагается, что во время НИОКР предприятие получает субсидии от государства, а расходы вычитаются из налоговой базы с некоторым повышающим коэффициентом. По окончании этапа НИОКР инновационный проект начинает реализовываться только с некоторой вероятностью. Предприятие действует в условиях неопределенности, его поток прибыли до момента изменений моделируется случайным процессом, а после начала реализации инновационного проекта меняется на другой случайный процесс. Рассматривается задача выбора такого момента начала проведения НИОКР, чтобы ожидаемый чистый дисконтированный доход предприятия на всем периоде его функционирования был максимальным. Доказывается, что оптимальный момент начала проведения НИОКР для реализации инновационного проекта совпадает с первым моментом времени, когда текущая прибыль предприятия превысит некоторое пороговое значение. В явном виде выведена формула для зависимости этого порога от входящих в модель параметров: среднего темпа роста и волатильности прибыли предприятия до и после реализации проекта; налоговой нагрузки; объема предоставленных субсидий; объема инвестиций, необходимых для реализации инновационного проекта; длительности этапа НИОКР; вероятности реализации результатов НИОКР; ставки дисконтирования. Исследуются условия, при которых оптимальное время начала НИОКР будет конечным с положительной вероятностью. Проведен модельный анализ зависимости этого оптимального времени от налоговой нагрузки, величины субсидий на проведение НИОКР, затрат на НИОКР и вероятности реализации проекта.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

В. И. Аркин

ЦЭМИ РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: varkin@mail.ru
Россия, Москва

А. Д. Сластников

ЦЭМИ РАН

Email: aslast@mail.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Андерсон Дж. (2004). О приватизации государственной собственности // Вопросы экономики. № 12. С. 54–69. [Anderson J. (2004). On privatizing state property. Voprosy Ekonomiki, 12, 54–69 (in Russian).]
  2. Аркин В. И. (2014). Пороговые стратегии в задачах оптимальной остановки одномерных диффузионных процессов // Теория вероятностей и ее применения. Т. 59. Вып. 2. С. 365–374. [Arkin V. I. (2014). Threshold strategies in optimal stopping problem for one-dimensional diffusion processes. Theory of Probability and Its Applications, 59, 2, 365–374 (in Russian).]
  3. Аркин В. И., Сластников А. Д. (2020). Математическая модель частичной приватизации предприятия // Экономика и математические методы. Т. 56. № 3. С. 91–102. [Arkin V. I., Slastnikov A. D. (2020). Mathematical model of the firm’s partial privatization. Economics and Mathematical Methods, 56, 3, 91–102 (in Russian).]
  4. Воронина Т. В., Гамбарян Р. Г. (2023). Влияние инвестиций в НИОКР на объем высокотехнологичного экспорта // Финансовые исследования. № 1 (78). С. 132–142. [Voronina T. V., Ghambaryan R. G. (2023). The impact of R&D investments on the volume of high-tech exports. Financial Research, 1 (78), 132–142 (in Russian).]
  5. Клавдиенко В. П. (2021). Государственная поддержка НИОКР и инноваций в бизнес-секторе стран ЕС // Инновации. № 04 (270). С. 63–68. [Klavdienko V. P. (2021). State support of R&D and innovation in the business sector of the European Union`s countries. Innovations, 04 (270), 63–68 (in Russian).]
  6. Кондратенко А. Н. (2022). Вопросы методологии сопровождения, реализации и информационного обеспечения НИОКР, технологических работ и инвестиционных проектов // Вестник «НПО “Техномаш”». № 1. С. 28–42. [Kondratenko A. N. (2022). Issues of support methodology, implementation and information support of research and development technological work and investment projects. NPO “Technomac Vestnik”, 1, 28–42 (in Russian).]
  7. Леонтьева В. В. (2020). Влияние неопределенности на инвестиции в НИОКР российских компаний. Магистерская диссертация. НИУ ВШЭ. Пермь. Режим доступа: https://nauchkor.ru/pubs/vliyanie-neopredelennosti-na-investitsii-v-niokr-rossiyskih-kompaniy-5efa1fe3cd3d3e00013cd32a [Leonteva V. V. (2020). The impact of uncertainty on investment of Russian companies into R&D. Master Thesis. HSE University, Perm. Available at: https://nauchkor.ru/pubs/vliyanie-neopredelennosti-na-investitsii-v-niokr-rossiyskih-kompaniy-5efa1fe3cd3d3e00013cd32a (in Russian).]
  8. Логинова Т. А. (2022). Налоговое стимулирование расходов предприятий на НИОКР: особенности и проблемы регулирования // Правоприменение. Т. 6. № 1. С. 111–123. [Loginova T. A. (2022). Tax regulation of enterprise R&D expenditures: Special aspects and problems of regulation. Law Enforcement Review, 6, 1, 111–123 (in Russian).]
  9. Ширяев А. Н. (1998). Основы стохастической финансовой математики. Т. 2. Теория. М.: ФАЗИС. 544 с. [Shiryaev A. N. (1999). Essentials of stochastic finance. Facts, models, theory. Singapore: World Scientific. First published in Russian in 1998 as “Fundamentals of Stochastic financial Mathematics”, Moscow: FAZIS. 544 p.]
  10. Abel A. B. (1983). Optimal investment under uncertainty. The American Economic Review, 73 (1), 228–233.
  11. Abel A. B. (1984). The effects of uncertainty on investment and the expected long-run capital stock. Journal of Economic Dynamics and Control, 7, 1, 39–53.
  12. Aboody D., Lev B. (2000). Information asymmetry, R&D, and insider gains. The Journal of Finance, 55, 6, 2747–2766.
  13. Agliardi E. (2001). Taxation and investment decisions: A real options approach. Australian Economic Papers, 40, 1, 44–55.
  14. Alvarez L. H.R., Stenbacka R. (2001). Adoption of uncertain multi-stage technology projects: A real options approach. Journal of Mathematical Economics, 35, 1, 71–97.
  15. Alvarez L. H.R., Stenbacka R. (2004). Optimal risk adoption: A real options approach. Economic Theory, 23, 1, 123–147.
  16. Baker S. R., Bloom N., Davis S. J. (2016). Measuring economic policy uncertainty. The Quarterly Journal of Economics, 131, 4, 1593–1636.
  17. Dixit A. K., Pindyck R. S. (1994). Investment under uncertainty. Princeton: Princeton University Press.
  18. Hartman R. (1972). The effects of price and cost uncertainty on investment. Journal of Economic Theory, 5, 258–266.

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».