Внимание! fresh-diplom.ru не продает дипломы, аттестаты об образовании и иные документы об образовании. Все услуги на сайте предоставляются исключительно в рамках законодательства РФ.
Курсовой проект по дисциплине «Установки ожижения и разделения газовых смесей» Расчёт и проектирование установки для получения жидкого кислорода. Работу выполнил студент 452 группы Денисов Сергей. Р
Задача институционального анализа организационно-правовых форм предприятий заключается в оценке экономического эффекта от конкретной конфигурации пучка правомочий. А.Н. Олейник предложил сравнить все
Личностьсложное, многогранное явление общественной жизни, звено в системе общественных отношений. Она - продукт общественноисторическою развития, с одной стороны, и деятель общественного развития - с
Пчелиный яд………………………………………………...13 2. Использования пчелиный продукций……………………….15 а. Медицина……………………………………………………15 б. Кулинария…………………………………………………...24 в. Косметика…………………………………………………...30 3. Экс
Программа средней школы была расширена и усложнена, а обучение продлено до 7 лет (последовательно в четырёх видах учебных заведений – приходской школе, уездном и главном и главном училищах и гимназии)
Заключение Список литературы Введение К числу наиболее существенных причин, оказавших значительное влияние на темпы перехода России к рыночным отношениям, на весь ход социально-экономических преобразо
Изначально не имевший большого значения, пост Генерального секретаря ЦК стал ключевым в партийной системе. В дальнейшем И. В. Сталин занял лидирующее место. В стране установился режим личной Власти Ст
Подготовка к общению предполагает определенную дифференциацию учащихся по полу и возрасту, по мере успешности их общения, по характерологическим свойствам. Работа по подготовке школьников к общению д
Исторический опыт показывает, что риск недополучения намеченных результатов особенно стал проявляться при всеобщности товарно-денежных отношений, конкуренции участников хозяйственного оборота. Опыт развития всех стран показывает, что игнорирование или недооценка хозяйственного риска при разработке тактики и стратегии экономической политики, принятии конкретных решений неизбежно сдерживает развитие общества, научно-технического прогресса, обрекает экономическую систему на застой.
Возникновение интереса к проявлению риска в хозяйственной деятельности связано с проведением в России экономической реформы.
Хозяйственная среда становится все более рыночной, вносит в предпринимательскую деятельность дополнительные элементы неопределенности, расширяет зоны рисковых ситуаций. В этих условиях возникают неясность и неуверенность в получении ожидаемого конечного результата, а, следовательно, возрастает и степень предпринимательского риска.
Экономические преобразования, происходящие в России, характеризуются ростом числа предпринимательских структур, созданием ряда новых рыночных инструментов.
Большое число предпринимателей открывают свое дело при самых неблагоприятных условиях.
Нарастающий кризис экономики России является одной из причин усиления предпринимательского риска, что приводит к увеличению числа убыточных предприятий.
Значительный рост числа убыточных предприятий позволяет сделать вывод о том, что не учитывать фактор риска в предпринимательской деятельности нельзя, без этого сложным является получение адекватных реальным условиям результатов деятельности.
Создать эффективный механизм функционирования предприятия на основе концепции безрискового хозяйствования невозможно, однако вполне реально учесть его на различных стадиях реализации проекта.
Методы количественного анализа риска инвестиционных проектов В мировой практике финансового менеджмента используются различные методы анализа рисков инвестиционных проектов (ИП). К наиболее распространенным из них следует отнести: -метод корректировки нормы дисконта ; -метод достоверных эквивалентов (коэффициентов достоверности); -анализ чувствительности критериев эффективности (чистый дисконтированный доход (NPV), внутренняя норма доходности (IRR) и др.); -метод сценариев; -анализ вероятностных распределений потоков платежей; -деревья решений;-метод Монте-Карло (имитационное моделирование) и др. В данной главе кратко изложены преимущества, недостатки и проблемы их практического применения [1] . Метод корректировки нормы дисконта.
Достоинства этого метода — в простоте расчетов, которые могут быть выполнены с использованием даже обыкновенного калькулятора, а также в понятности и доступности.
Вместе с тем метод имеет существенные недостатки. Метод корректировки нормы дисконта осуществляет приведение будущих потоков платежей к настоящему моменту времени (т.е. обыкновенное дисконтирование по более высокой норме), но не дает никакой информации о степени риска (возможных отклонениях результатов). При этом полученные результаты существенно зависят только от величины надбавки за риск. Он также предполагает увеличение риска во времени с постоянным коэффициентом, что вряд ли может считаться корректным, так как для многих проектов характерно наличие рисков в начальные периоды с постепенным снижением их к концу реализации. Таким образом, прибыльные проекты, не предполагающие со временем существенного увеличения риска, могут быть оценены неверно и отклонены.
Данный метод не несет никакой информации о вероятностных распределениях будущих потоков платежей и не позволяет получить их оценку.
Наконец, обратная сторона простоты метода состоит в существенных ограничениях возможностей моделирования различных вариантов, которое сводится к анализу зависимости критериев NPV(IRR,PI и др.) „от изменений только одного показателя — нормы дисконта.
Несмотря на отмеченные недостатки, метод корректировки нормы дисконта широко применяется на практике. Метод достоверных эквивалентов.
Недостатками этого метода следует признать: - сложность расчета коэффициентов достоверности, адекватных риску на каждом этапе проекта; - невозможность провести анализ вероятностных распределений ключевых параметров.
Анализ чувствительности.
Данный метод является хорошей иллюстрацией влияния отдельных исходных факторов на конечный результат проекта.
Главным недостатком данного метода является предпосылка о том, что изменение одного фактора рассматривается изолированно, тогда как на практике все экономические факторы в той или иной степени коррелированны. По этой причине применение данного метода на практике как самостоятельного инструмента анализа риска, по мнению автора весьма ограничено, если вообще возможно. Метод сценариев. В целом метод позволяет получать достаточно наглядную картину для различных вариантов реализации проектов, а также предоставляет информацию о чувствительности и возможных отклонениях, а применение программных средств типа Excel позволяет значительно повысить эффективность подобного анализа путем практически неограниченного увеличения числа сценариев и введения дополнительных переменных. Метод представляет собой развитие методики анализа чувствительности проекта в том смысле, что одновременному непротиворечивому (реалистическому) изменению подвергается вся группа переменных.
Рассчитываются пессимистический вариант (сценарий) возможного изменения переменных, оптимистический и наиболее вероятный вариант. В соответствии с этими расчетами определяются новые значения критериев NPV и IRR . Эти показатели сравниваются с базисными значениями и делаются необходимые рекомендации. В основе рекомендаций лежит определенное “правило”: даже в оптимистическом варианте нет возможности оставить проект для дальнейшего рассмотрения, если NPV такого проекта отрицательна, и наоборот: пессимистический сценарий в случае получения положительного значения NPV позволяет эксперту судить о приемлемости данного проекта несмотря на наихудшие ожидания.
Анализ вероятностных распределений потоков платежей. В целом применение этого метода анализа рисков позволяет получить полезную информацию об ожидаемых значениях NPV и чистых поступлений, а также провести анализ их вероятностных распределений.
Вместе с тем использование этого метода предполагает, что вероятности для всех вариантов денежных поступлений известны либо могут быть точно определены. В действительности в некоторых случаях распределение вероятностей может быть задано с высокой степенью достоверности на основе анализа прошлого опыта при наличии больших объемов фактических данных.
Однако чаще всего такие данные недоступны, поэтому распределения задаются исходя из предположений экспертов и несут в себе большую долю субъективизма.
Деревья решений.
Ограничением практического использования данного метода является исходная предпосылка о том, что проект должен иметь обозримое или разумное число вариантов развития. Метод особенно полезен в ситуациях, когда решения, принимаемые в каждый момент времени, сильно зависят от решений, принятых ранее, и в свою очередь определяют сценарии дальнейшего развития событий.
Имитационное моделирование.
Практическое применение данного метода продемонстрировало широкие возможности его использования инвестиционном проектировании, особенно в условиях неопределённости и риска.
Данный метод особенно удобен для практического применения тем, что удачно сочетается с другими экономико-статистическими методами, а также с теорией игр и другими методами исследования операций.
Практическое применение автором данного метода показало, что зачастую он даёт более оптимистичные оценки, чем другие методы, например анализ сценариев, что, очевидно обусловлено перебором промежуточных вариантов.
Многообразие ситуаций неопределённости делает возможным применение любого из описанных методов в качестве инструмента анализа рисков, однако, наиболее перспективными для практического использования являются методы сценарного анализа и имитационного моделирования, которые могут быть дополнены или интегрированы в другие методики.
Алгоритмы количественной оценки риска инвестиционных проектов Алгоритм имитационного моделирования (инструмент «РИСК-АНАЛИЗ»): 1.Определяются ключевые факторы ИП. Для этого предлагается применять анализ чувствительности по всем факторам (цена реализации, рекламный бюджет, объём продаж, себестоимость продукции и т. д.), используя специализированные пакеты типа Project Expert и Альт-Инвест, что позволит существенно сократить время расчётов. В качестве ключевых выбираются те факторы, изменения которых приводят к наибольшим отклонениям чистой текущей стоимости (NPV). Таблица 1. Выбор ключевых факторов ИП на основе анализа чувствительности
Факторы | -20% | -10% | 0 | 10% | 20% | Дисперсия NPV |
F 1 | npv 11 | npv 12 | npv 13 | npv 14 | npv 15 | Var (npv 1 ) |
F 2 | npv 21 | npv 22 | npv 23 | npv 24 | npv 25 | Var (npv 2 ) |
F 3 | npv 31 | npv 32 | npv 33 | npv 34 | npv 35 | Var (npv 3 ) |
F 4 | npv 41 | npv 42 | npv 43 | npv 44 | npv 45 | Var (npv 4 ) |
F 5 | npv 51 | npv 52 | npv 53 | npv 54 | npv 55 | Var (npv 5 ) |
… | ||||||
F n | npv n1 | npv n2 | npv n3 | npv n4 | npv n5 | Var (npv n ) |
Предлагается следующий алгоритм сценарного анализа: Алгоритм сценарного анализа 1. Используя анализ чувствительности, определяются ключевые факторы ИП (см. выше). 2.Рассматриваются возможные ситуации и сочетания ситуаций , обусловленные колебаниями этих факторов. Для этого рекомендуется строить «дерево сценариев». 3. Методом экспертных оценок определяются вероятности каждого сценария. 4.По каждому сценарию с учетом его вероятности рассчитывается NPV проекта , в результате чего получается массив значений NPV (табл. 2.) Таблица 2. Массив значений NPV
Сценарий | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | … | n |
Вероятность | Р 1 | Р 2 | Р 3 | Р 4 | Р 5 | … | Р n |
NPV | npv 1 | Npv 2 | npv 3 | npv 4 | npv 5 | … | npv n |
Полученные результаты использовались как исходные данные для имитационного моделирования (табл. 3.) Таблица 3 Исходные условия эксперимента
NPV (тыс. руб.) | Вероятность | |
Минимум | 9634 | 0,05 |
Вероятное | 14790 | 0,9 |
Максимум | 43163 | 0,05 |
Количество имитаций может быть сколь угодно большим и определяется требуемой точностью анализа. В данном случае ограничимся 500 имитациями.
Таблица 4 Имитация
№ п. п. | NPV (тыс. руб.) |
1 | 15940,14853 |
2 | 15951,41663 |
3 | 15947,78512 |
4 | 15953,94136 |
5 | 15951,61013 |
6 | 15950,67133 |
7 | 15949,48875 |
8 | 15955,30642 |
9 | 15954,1289 |
10 | 15953,20001 |
… | … |
Рассмотрим возможные сценарии реализации инвестиционного проекта. В данном случае их будет только три: Таблица 5 Исходные данные
Сценарии | Наилучший | Вероятный | Наихудший |
Вероятности | 0,05 | 0,9 | 0,05 |
Тариф (руб.) | 370 | 187,9 | 187,9 |
Себестоимость(руб.) | 95,40 | 53,37 | 81.73 |
NPV(руб.) | 43163,00 | 14790,00 | 9634,00 |
Экономико-статистический анализ данных метода сценариев показан на рис.3 Рис. 3. Экономико-статистический анализ данных метода сценариев.
Сценарный анализ продемонстрировал следующие результаты: 1. Среднее значение NPV составляет 15950,85 руб. 2. Коэффициент вариации NPV равен 40 %. 3. Вероятность того, что NPV будет меньше нуля 1 %. 4. Вероятность того, что NPV будет больше максимума равна нулю. 5. Вероятность того, что NPV будет больше среднего на 10 % равна 40 %. 6. Вероятность того, что NPV будет больше среднего на 20 % равна 31%. Анализируя полученные результаты, отмечаем, что метод сценариев даёт более пессимистичные оценки относительно риска инвестиционного проекта. В частности коэффициент вариации, определённый по результатам этого метода значительно больше, чем в случае с имитационным моделированием.
Рекомендуется использовать сценарный анализ только в тех случаях, когда количество сценариев конечно, а значения факторов дискретны. Если же количество сценариев очень велико, а значения факторов непрерывны, рекомендуется применять имитационное моделирование.
Следует отметить, что, используя сценарный анализ можно рассматривать не только три варианта, а значительно больше. При этом можно сочетать сценарный анализ с другими методами количественного анализа рисков, например, с методом дерева решений и анализом чувствительности, как это продемонстрировано в следующем примере.
Анализ рисков бизнес-плана ТК «Корона». Установим ключевые факторы проекта, оказывающие значительное влияние на показатель эффективности – NPV. Для этого проведём анализ чувствительности по всем факторам в интервале от –20% до +20% и выберем те из них, изменения которых приводят к наибольшим изменениям NPV (рис. 4) Рис. 4. Анализ чувствительности в Project Expert В нашем случае это факторы: ставки налогов; объём сбыта, цена сбыта.
Рассмотрим возможные ситуации, обусловленные колебаниями этих факторов. Для этого построим «дерево сценариев». Рис. 5. Дерево сценариев Ситуация 1: Колебания налоговых ставок Вероятность ситуации = 0,3 Ситуация 2: Колебания объёма сбыта Вероятность ситуации = 0,4 Ситуация 3: Колебания цены сбыта Вероятность ситуации = 0,3 Рассмотрим также возможные сценарии развития этих ситуаций.
Ситуация 1: Колебания налоговых ставок Вероятность ситуации = 0,3 Сценарий 1 : Снижение налоговых ставок на 20% Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,1 Общая вероятность сценария =0,1*0,3=0,03 Сценарий 2 : Налоговые ставки остаются неизменными Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,5 Общая вероятность сценария =0,5*0,3=0,15 Сценарий 3: Повышение налоговых ставок на 20% Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,4 Общая вероятность сценария =0,4*0,3=0,12 Ситуация 2: Колебания объёма реализации Вероятность ситуации = 0,4 Сценарий 4 : Снижение объёма реализации на 20% Р=0,25*0,4=0,1 Сценарий 5 : Объёма реализации не изменяется Р=0, 5*0,4=0,2 Сценарий 6 : Увеличение объёма реализации на 20% Р=0,25*0,4=0,1 Ситуация 3: Колебания цены реализации Вероятность ситуации = 0,3 Сценарий 7 : Снижение цены реализации на 20% Р=0,2*0,3=0,06 Сценарий 8 : Цена реализации не изменяется Р=0, 5*0,3=0,15 Сценарий 9 : Увеличение цены реализации на 20% Р=0,3*0,3=0,09 По каждому из описанных сценариев определяем NPV ( эти значения были рассчитаны при анализе чувствительности), подставляем в таблицу и проводим анализ сценариев развития.
Таблица 6 Ситуация 1
Ситуация | 1 | ||
Сценарии | 1 | 2 | 3 |
Вероятности | 0,03 | 0,15 | 0,12 |
NPV | 78 310 414 | 68 419 353 | 59 397 846 |
Ситуация | 2 | ||
Сценарии | 4 | 5 | 6 |
Вероятности | 0,1 | 0,2 | 0,1 |
NPV | 48 005 666 | 68 419 353 | 88 833 040 |
Ситуация | 3 | ||
Сценарии | 7 | 8 | 9 |
Вероятности | 0,06 | 0,15 | 0,09 |
NPV | 47 901 966 | 68 419 353 | 88 936 739 |