Simetra

Инвестиционная идея

Облигации «Автодора» подходят в качестве защитной стратегии для тех инвесторов, кто не готов к повышенному риску. Yango рекомендует выбрать облигации выпуска 1р2 с погашением в декабре 2019 года. Эти ценные бумаги торгуются с доходностью к погашению 7,23% годовых, что почти на один процентный пункт выше ставки по депозиту в 10 крупнейших банках.

При этом «Автодор» — полностью государственная компания, финансируемая из госбюджета. Правительство же и отвечает по её обязательствам, то есть риск инвестиций в эти бумаги примерно такой же, как и инвестиций в ОФЗ.

Если покупать бумаги через ИИС, к текущей доходности добавится доход, полученный за счет налогового вычета, а общая доходность стратегии составит 11,5% годовых. При этом выпуск 1р2 размещен в 2017 году, а значит её купон не облагается НДФЛ.

Как устроен бизнес «Автодора»?

Драйверы роста строительства дорог

Автомобили и автобусы — главные транспортные средства в России, на них приходится около 70% грузоперевозок (в миллионах тонн) и 90% перевозок пассажиров (в миллионах пассажиров без учета поездок на личных машинах).

Дорожная сеть — около 1,5 млн км автомобильных дорог общего пользования (на дороги федерального значения приходится около 52 000 км), из которых только 41,5% соответствует нормативным требованиям. И хотя на ремонт и строительство автотрасс государство ежегодно тратит сотни миллиардов рублей, этого недостаточно для существенных изменений.

Инфраструктура недофинансировалась на протяжении многих десятилетий, а в последние годы бюджетные расходы на нее сократились почти на четверть — с 724 млрд руб. в 2014-м г. до 550 млрд в 2017-м.

Президент Владимир Путин еще до переизбрания пообещал исправить положение и выделить на дороги 11 трлн руб. (за весь прошлый президентский срок расходы на дорожную инфраструктуру составили 6,4 трлн руб). Обещанные траты лягут не только на плечи налогоплательщиков: из госбюджета автодороги получат лишь 8,4 трлн руб. Остальное должны вложить частные инвесторы.

Однако такой значительной прибавки все равно недостаточно, пояснял «Ведомостям» директор Института экономики транспорта и транспортной политики Михаил Блинкин: денег хватит далеко не на все первоочередные проекты. Таким образом, при росте грузо— и пассажиро-перевозок, платные дороги пустовать не будут.

Согласно транспортной стратегии России, до 2030 г. к примерно 2000 км существующих высокоскоростных магистралей должно добавиться еще 12 000 км. Отвечающая за их состояние и развитие ГК «Автодор» готова построить все 15 000 км, 8000 из которых — до 2026 г.

На все строительство, по оценкам компании и Минтранса, потребуется около 7 трлн руб., до 2026 г.— 3,8 трлн. Сколько километров из построенного будут платными, пока неизвестно. Согласно долгосрочной программе «Автодора» до 2021 г., в ближайшие 4 года длина платных дорог в ее портфеле должна увеличиться еще почти на 500 км.

Моделирование транспортных потоков

PTV Visum позволяет создавать математические транспортные модели, с помощью которых оценивают предлагаемые решения по развитию транспортных систем городов, мегаполисов, стран и регионов.

 

Транспортная модель в математической форме отражает существующую транспортную ситуацию. Для этого в PTV Visum вносятся статистические данные о населении, особенностях его поведения и ежедневных поездках, указывается количество, расписание и маршруты всех видов общественного транспорта (ОТ), маршруты движения грузового транспорта, схемы организация дорожного движения и т.д.

 

Транспортная модель позволяет рассчитать прогноз пассажирских, автомобильных, грузовых потоков и оценить эффект от реализации предлагаемых решений — от строительства развязок, расширения проезжей части, введения новых маршрутов, ограничения на въезд и т.д. Сравнение выполняется на основе результатов расчётов ключевых показателей (интенсивность движения и пассажиропотока) на текущий момент и на перспективу.

 

Проекты, которые выполняются с помощью PTV Visum 

Разработка программ комплексного развития транспортной инфраструктуры (ПКРТИ), комплексных схем организации дорожного движения (КСОДД), комплексных схем организации транспортного обслуживания населения ОТ (КСОТ) 

 

Расчет объемов существующих транспортных и пассажирских потоков по городу и агломерации, прогнозирование транспортных потоков на рассматриваемые горизонты планирования, оценка транспортной эффективности мероприятий, оценка транспортных ситуаций и вариантов развития транспортной инфраструктуры, анализ и оценка вариантов оптимизации или изменения маршрутной сети общественного транспорта.

 

Примеры: Санкт-Петербург  Грозный  Алматы   

Прогноз интенсивности движения для платных дорог

 

Разработка транспортной модели базового года, расчет интенсивности движения на платных дорогах для различных сценариев (уровня тарифов, вариантов экономического развития и т.д.), расчет прогноза доходов от сбора платы, анализ эластичности и определение оптимального размера тарифа, оценка конфигураций пунктов взимания платы (ПВП) и числу полос, оценка вариантов подключений к улично-дорожной сети.

 

Примеры: Северный обход Одинцово  M4 «ДОН»

Технико-экономическое обоснование (ТЭО) строительства дорог и объектов транспортной инфраструктуры

 

Расчет объема транспортных и пешеходных потоков с помощью транспортной макромодели области исследования, расчет спроса на транспорт с учетом перераспределения транспортных потоков между существующими и новыми транспортными объектами, а также перераспределения перевозок между различными видами транспорта, оценка последствий реализации проекта, сравнение вариантов с учетом социально-экономической эффективности.

 

Примеры: Мост ч/з Керченский пролив  Строительство ЛРТ

Создание информационно-аналитических систем   

 

Макроскопическая транспортная модель в PTV Visum может быть использована в качестве расчетного ядра для различных информационно-аналитических и интеллектуальных транспортных систем. Подключение данных транспортной телематики и данных детекторов, установленных на транспортной сети к транспортной модели PTV Visum, позволяет создавать динамическую транспортную модель и рассчитывать прогноз транспортной ситуации в реальном времени.      

 

Примеры: Динамическая трансортная модель Москвы  ГИС «ТМ СПб»

MATSim и отличие от VISUM

Недавно познакомился с другим решением — MATSim. Тоже немецкая разработка (TU Berlin). Бесплатная. Но для понимания, с чем придется иметь дело, должен заранее предупредить, что это Opensource, без пользовательского интерфейса, с необходимостью установки и настройки различных дополнительных приложений и среды для разработки. То есть программист в штате обязателен.

Тем не менее возможности сильно радуют. Здесь можно сделать краткое отступление на тему, что чем сложнее разобраться в программе, тем больше возможностей она представляет. А открытый код, возможность использования API, написание собственных функций действительно позволяют сделать из программы «кофеварку».

Данный раздел — предварительные ощущения от прочитанного материала и тестовых задач, поэтому вполне вероятно последующие уточнения.

Теперь перейдем к теоретической части

MATSim построен на совершенно другой теории. Во-первых, вместо рассчитанных и жестко заданных матриц корреспонденций, как это представлено в 4-шаговой схеме, в MATSim используются план действия агентов (пользователей) на 24 часа. Например, утром из дома на работу, вечером с работы в магазин, после магазина домой. То есть план включает в себя несколько корреспонденций и, более того, корреспонденции привязаны не только к географическим координатам, но и ко времени. В VISUM, согласно 4-шаговой схемы, нет планов, а есть только матрицы корреспонденций в определенный промежуток времени (например, в утренний или в вечерний час пик). Если вам достаточно получить прогноз на пару пиковых часов в сутки — этого вполне достаточно. Если же стоит задача оценить транспортный поток в течение суток, придется рассчитывать множество матриц корреспонденций. План в MATSim выглядит в данном контексте более емким. Достаточно только одного плана, чтобы оценить решение в любое время суток в любой точке сети. Из плана можно получить матрицу корреспонденций для пользователей, находящихся в сети в определенный момент времени — хоть утром, хоть днем, хоть ночью.

Вторым отличием MATSim является мультиагентность — моделирование транспортного потока движением отдельных объектов, например, автомобилей. При этом используется теория очередей. Это дает свои плюсы и минусы. Минусы в требовательности аппаратного обеспечения для расчетов. Самый очевидный плюс в том, что интенсивность транспортных потоков в сечении не может превысить пропускную способность. Кроме того, теоретически, мультиагентное моделирование может позволить спуститься на микроуровень или даже на уровень оперативного управления (выбор стратегии управления в зависимости от входных параметров транспортного потока и окружающей среды). Но пока описательных материалов я не находил, поэтому вопрос остается открытым.

Третьей особенностью MATSim я бы назвал процесс распределения пользователей по сети. Оно производится в одной части — при выборе маршрута схоже с VISUM (в зависимости от метода распределения). Выбираются участки по кратчайшему расстоянию с наилучшими условиями движениями, а затем при наличии препятствий (задержек) для движения ищутся альтернативные маршруты. Оценка производится по времени в пути (вспоминаем используемую теорию очередей в мультиагентной модели), а не по пропускной способности. Во второй части — благодаря наличию дневных планов пользователей — производится распределение по времени, то есть при снижении времени в пути пользователь может начать свою поездку позже. Кроме того, есть вероятность, что пользователь вообще откажется от какой-то корреспонденции (например, поездка в магазин после работы). Это как мне представляется невозможно реализовать в VISUM в связи с жестко привязанной ко времени матрицы корреспонденций. Разве что в результате ручной калибровки исходных данных.

Алгоритм моделирования потоков в MATSim

В перспективе интересно рассмотреть возможности использования “Big Data” для генерирования планов, а также поведение мультиагентной модели на различных уровнях управления транспортным движением. Несмотря на то, что MATSim — это в первую очередь транспортное планирование.

Новости. Страница 1

19.12.22	Дмитрий Фомичёв, Росатом — о грядущем переходе на российские системы математического моделирования
16.12.22	Simetra выпустила следующую версию платформы RITM³
14.12.22	«Газпромнефть-Снабжение» и Sitronics KT протестировали систему дистанционного судовождения
14.12.22	Победитель первой Всероссийской олимпиады по матмоделированию получил право участвовать в экспедиции на Северный полюс
14.12.22	Лидеры российской сферы матмоделирования объявили об амбиции занять ведущие позиции на мировом рынке
13.12.22	В Казани появилась научная Лаборатория интеллектуальных транспортных систем
09.12.22	Blender Foundation опубликовала выпуск свободного пакета 3D-моделирования Blender 3.4
25.11.22	«Росатом» представил международную версию своего ПО для математического моделирования и инженерного анализа «Логос»
25.11.22	Российское промышленное ПО от «Росатома» «Логос» выйдет на международный рынок
25.11.22	«Элтеза» переходит на отечественную систему проектирования «Компас-3D»
24.11.22	Подтверждена совместимость FlowVision 3.13 и Astra Linux Special Edition 1.7
10.11.22	Вышло обновление T-FLEX CAD 17.0.80.0 и приложений
26.10.22	Вышло техническое обновление российской комплексной системы 3D-проектирования Model Studio CS
15.10.22	«Международная строительная компания» внедрила решения «Аскон» и Renga Software
04.10.22	ITPS создал новый модуль для программного комплекса «Синапс»
04.10.22	Игорь Орельяна Урсуа, «СиСофт Девелопмент» – об отечественных альтернативах сбежавших из России иностранных вендоров САПР и BIM
29.09.22	«Росатом» вывел на рынок импортонезависимый цифровой продукт матмоделирования Repeat
27.09.22	Мировой рынок САПР за год вырос на $0,6 млрд
16.09.22	CSoft Development выпустила обновленную версию «ПолигонСофт» 2022
08.09.22	Simetra будет дальше развивать Единую транспортную модель автомобильных дорог «Автодора»
06.09.22	Инжиниринговый центр Самарского университета имени Королева будет использовать отечественное инженерное ПО
26.08.22	Специалисты компании Simetra помогут создать транспортную модель Ташкента
25.08.22	Вышел новый релиз среды общих данных Pilot-BIM
10.08.22	КОМПАС-3D заработала на «Ред ОС»
08.08.22	Программу для цифрового-клонирования сложных технологических систем разработали в Пермском Политехе
03.08.22	Программа ученых Пермского Политеха повысит качество крупных деталей самолетов и машин
19.07.22	Мишустин выделил десятки миллионов на оснащение видеорегистраторами опасных производственных объектов
13.07.22	«Моделирование и цифровые двойники» представили русскоязычную версию ПО Flownex SE
11.07.22	Cadex представил CAD Exchanger 3.12.0
08.07.22	«Росэнергоатом» закупил 2030 лицензий на право использования российской «Платформа nanoCAD 21»
06.07.22	CSoft Development выпустила цифровую платформу ReCloudS
05.07.22	Как заниматься цифровизацией в новой реальности? Обзор главных докладов TAdviser SummIT 2022
20.06.22	Опубликован релиз открытой системы параметрического 3D-моделирования FreeCAD 0.20
13.06.22	Учеными Пермского Политеха создана виртуальная лаборатория для цифрового анализа горных пород
25.05.22	«Росатом» разработал программу «Виртуальный принтер» для проектирования, моделирования и аддитивного производства
24.05.22	Simetra разработала транспортный мастер-план Самаркандской агломерации
18.05.22	Выпущена версия программного продукта «Кредо 3D Скан» 1.7
05.05.22	Российские разработчики САПР попросили у правительства 30 млрд рублей господдержки
04.05.22	Renga создала для «Пеноплэкс СПб» библиотеку строительных материалов
12.04.22	Платформа nanoCAD работает на ОС Astra Linux
05.04.22	МГТУ им. Баумана перешел на российское инженерное ПО «Компас-3D»
04.04.22	Разработка ученых Пермского Политеха предотвратит разрушение зданий при морозе
01.04.22	Предприятие «Ростеха» будет проектировать двигатели на отечественном инженерном ПО
18.03.22	«Инфопро» разрабатывает систему оптимизации режимов работы ТЭС с искусственным интеллектом
02.03.22	TAdviser приступает к подготовке ранкинга «TAdviser100: Крупнейшие ИТ-компании в России 2022»
22.02.22	В Екатеринбурге появится ИТС на базе RITM3 от Simetra
21.02.22	Sitronics KT внедрила дополнительные функции виртуальной среды платформы моделирования безэкипажного судовождения
17.02.22	В ЦНТУ «Динамика» завершился один из ключевых этапов масштабного проекта по цифровой трансформации
17.02.22	Simetra поставила в Белоруссию технологии для моделирования на микроуровне
10.02.22	Компания «ПОИНТ» стала официальным реселлером Autodesk и представила обновленный логотип

1

Сравнение VISUM и MATSim на практическом примере

Основой для выполнения сравнения послужила небольшая сеть, содержащая 214 узлов и 610 перегонов. Перегоны разделены на 3 типа с различными пропускными способностями и допустимыми скоростями движения. Транспортная сеть включала выходы на внешние автомобильные дороги для учета входящего, исходящего и транзитного транспортных потоков. В модель входит 13 транспортных районов.

Общая численность населения в населенном пункте — 60 000 человек. Для сравнения был представлен только один вид транспорта — персональный автомобиль. Для получения результата распределения потоков в транспортной сети в качестве исходных данных использовалась матрица корреспонденций, содержащая 4405 корреспонденций.

Здесь следует повторить, что матрица корреспонденций не является типовым вариантом для MATSim. Но для приведения к «общему знаменателю» необходимы одинаковые исходные данные. Матрица корреспонденций была успешно импортирована и преобразована в планы пользователей с одной корреспонденцией и начинающихся в течение одного часа. Таким образом удалось использовать исходные данные для VISUM и для MATSim.

Для распределения транспортных потоков по сети в VISUM использовалось два метода: равновесное распределение и динамическое стохастическое распределение. В MATSim — мультиагентное моделирование с теорией очередей и генетическим методом выбора оптимальных маршрутов.

Сравнение результатов распределения VISUM (равновесное распределение) и MATSim. Из графика видно, что в VISUM присутствует большое количества перегонов с нулевой интенсивностью движения. В MATSim все в порядке.

Сравнение результатов распределения VISUM (равновесное распределение) и MATSim

На представленной УДС (VISUM) также можно увидеть перегоны с нулевой интенсивностью (пунктирные линии).

Результаты распределения VISUM (равновесное распределение) на УДС

Сравнение результатов распределения VISUM (динамическое стохастическое распределение) и MATSim. Результаты моделирования похожи. В обоих вариантов перегонов с нулевой интенсивностью незначительное количество.

Сравнение результатов распределения VISUM (динамическое стохастическое распределение) и MATSim

Что подтверждается и УДС (VISUM) с потоками.

Результаты распределения VISUM (динамическое стохастическое распределение) на УДС

Также была проведена и оценка среднего времени корреспонденции, средней длины пути. Но так как генерация и поглощение транспортных потоков также различаются в этих двух программах, то приводить их тут не буду. Желающие могут посмотреть их в документе.

Общее заключение исследования состоит в том, что на основе единой матрицы корреспонденций в VISUM и в MATSim получается сопоставимый результат.

Конечно, сразу появляется желание расширить исследование. Во-первых, начать с самого начала, а не с уже рассчитанной матрицы корреспонденций. Во-вторых, хотелось бы привязать к реальной ситуации — к реальному району с реальным транспортным движением для сравнения влияния параметров подвижности населения и различия в калибровке модели. Но это сложное и долгосрочное исследование.

Долговая нагрузка компании «Автодор»

Огромные расходы на строительство скоростных магистралей требуют значительных инвестиций, в основном их дает госбюджет. В 2016 г., как указано в годовом отчете «Автодора», доля частного финансирования проектов составила всего 14,5% вместо плановых 52%.

Такое отклонение показателя компания, правда, объяснила переносом сроков проведения концессионных конкурсов по строительству пусковых комплексов № 3 и № 4 ЦКАД и внесением изменений в паспорт строительства этого объекта. Но в 2017 г. объем заемных средств хотя и увеличился в 1,8 раза на 36,3 млрд, расходы на строительство выросли почти на 100 млрд. 

Рост заемных ресурсов обеспечили новые облигации: с их помощью облигационный портфель компании за год вырос на 25,4 млрд руб. до 59,1 млрд. А вот займы по долговым инвестиционным соглашениям увеличились всего на 11 млрд рублей до 22,4 млрд рублей.

Насколько широк круг владельцев ценных бумаг «Автодора», неизвестно, но, как указано в отчете компании за 4 квартал 2017 г., только в портфеле Газпромбанка числятся облигации 3 серии с погашением в 2042 г. более чем на 21,7 млрд руб. (весь выпуск облигаций). В эти бумаги были вложены средства Фонда национального благосостояния, полученные банком для финансирования ЦКАД.

Еще 16,7 млрд руб. из ФНБ Газпромбанк направил на выкуп другой — 4-й эмиссии — бондов «Автодора» с погашением в 2044 г. Но о держателях облигаций в отчете компании информации нет.

При этом ГПБ инвестировал и в другие бумаги «Автодора» — например, 4-й серии на 16,7 млрд руб., которые покупали Минфин и банки, привлекавшие средства Фонда народного благосостояния.

Кредитное качество «Автодора» оценили все три ведущих международных рейтинговых агентства: Fitch и Moody’s поставили компанию на один уровень с Россией (BBB— и Ba1 с позитивным прогнозом соответственно), а Standard&Poors — на одну ступень ниже (BB+). Но если S&P и Fitch относит вложения в российские суверенные обязательства к инвестиционному уровню, то Moody’s до сих пор считает их спекулятивными.

Fitch свое решение аргументирует просто: «Автодор» финансово интегрирована с государством, поскольку компания отдельной статьей включена в федеральный бюджет. Поэтому аналитики агентства, присваивая рейтинг облигационным займам компании, отмечают, что их существенная часть либо будет иметь прямую государственную гарантию по основной сумме долга, либо будет выпущена в интересах государственных институтов развития.

А российской рейтинговое агентство АКРА в своем отчете по «Автодору» указывает, что в соответствии с программой деятельности компании, одобренной распоряжением правительства в октябре 2017 г., весь основной долг, а также не менее 50% купона будут обслуживаться из федерального бюджета.

Как и где можно проверить задолженность перед Автодором?

Проверка задолженности Автодор осуществляется следующими способами:

1. На официальном сайте ведомства;
2. В установленном на смартфон мобильном приложении;
3. В Центрах продаж и обслуживания ЦКАД;
4. В терминалах самообслуживания «Элекснет»;
5. Через Контактный центр 8-800-707-2323 ;
6. При помощи короткого запроса по номеру *390*1#.

Все эти способы объединяет то, что информация предоставляется по государственному номеру транспортного средства. Его необходимо ввести в предложенные поля или после соответствующего звукового сигнала (если звонить).

На официальном сайте Автодор avtodor-tr.ru необходимо завести личный кабинет. Для этого указывается номер телефона, на который приходит код подтверждения. В дальнейшем заполняется личная информация, включая государственный номер автомобиля.

• Нажимаем «Личный кабинет»
• Далее «Регистрация»
• Вводим номер телефона и код с картинки
• Вводим код из СМС
• Указываем Email и придумываем пароль
• Личный кабинет Автодора

Регистрация на сайте Автодора.

Через личный кабинет можно получить детализацию проездов, а именно:

• количество поездок;
• время проезда с точностью до минуты;
• номер полосы;
• сумма, списанную за все время использования электронного средства регистрации проезда;
• задолженность перед Автодор.

Непосредственно задолженность можно проверить на странице «Задолженность ЦКАД оплатить».

• Нажимаем «Задолженность ЦКАД оплатить»
• Вводим данные
• Результат проверки

Онлайн-проверка задолженности перед Автодором.

Через мобильное приложение, Центры обслуживания проверка задолженности Росавтодор осуществляется по следующим данным:

1. Государственный номер автомобиля и его категория;
2. Номер сотового телефона, который понадобится подтвердить через СМС;
3. Адрес электронной почты.

Все эти способы позволяют в течение 5 минут получить исчерпывающие данные о существующем долге за проезд по платным участкам дорог. Но есть и другие варианты, доступные для злостных должников, которых привлекли к административной ответственности.

Как появляется задолженность перед Автодором?

https://youtube.com/watch?v=XTCQMpXsERE

Свободный поток на ЦКАД

Если плата по техническим или другим причинам не снята, по государственному номеру автомобиля возникает задолженность. Погасить ее можно как на официальном сайте Автодор, так и другими способами. Но сделать это нужно в течение 5 дней. В противном случае на владельца автомобиля начисляется административный штраф по ст. 12.21.4. КоАП:

• легковых транспортных средств – 1500 р.;
• грузовых автомобилей – 5000 р.

Если в последующие 20 дней внести оплату, штраф аннулируется. Также в течение 10 дней при наложении штрафа его можно оспорить через суд. Предварительно нужно проверить задолженность Росавтодор и оплатить любым доступным способом.