Везде
Модель выбора времени проведения НИОКР на предприятии в условиях неопределенности
Оглавление
Аннотация Оценить Содержание публикации
Библиография Комментарии
Поделиться
QR
Метрика
Модель выбора времени проведения НИОКР на предприятии в условиях неопределенности
Аннотация
Код статьи
S0424738825010085-1
DOI
10.31857/S0424738825010085
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Аркин В. И.  
Аффилиация: ЦЭМИ РАН
Сластников А. Д.
Аффилиация: ЦЭМИ РАН
Выпуск
Том 61 Номер выпуска 1
Страницы
84-94
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.
Ключевые слова
инновационный проект структурные изменения научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы поток прибыли стохастический процесс субсидии налогообложение прибыли момент начала НИОКР вероятность реализации проекта
Классификатор
Получено
15.04.2025
Всего подписок
0
Всего просмотров
5
Оценка читателей
0.0 (0 голосов)
Цитировать   Скачать pdf Скачать JATS

Библиография

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.

Комментарии

Сообщения не найдены

Написать отзыв
Перевести