Caracterizarea clienților țintă: Utilizarea scenariilor În primul rând, rețineți că aceasta nu este o caracterizare a pieței țintă. Problemele în trecerea prăpastiei încep atunci când sunt vizate eforturile de segmentare a marketingului piața țintă sau

Analiza SWOT Analiza SWOT a proceselor de afaceri poate dezvălui că unele dintre ele reprezintă un „punct slab” pronunțat, în timp ce altele reprezintă un punct forte. Acest lucru va avea implicații majore pentru modelul de afaceri al organizației: de exemplu, va deschide posibilitatea de a face procese,

Pasul 4: Analizați valorile Scopul colectării valorilor procesului de afaceri este dublu: 1. Contribuie la înțelegerea proceselor și a impactului acestora asupra organizației, precum și la formularea priorităților pentru studiu ulterioar.2. Oferiți un punct de referință pentru comparație cu faza de inovare a proiectului. aceasta

Analiză După ce au instruit MBA pentru a identifica discrepanțe și a trasa lanțuri de cauză și efect, li se arată apoi cum să relaționeze problemele cu cauzele lor. Pe lângă înfățișarea lanțului cauzal, în faza de analiză încercați să înțelegeți cauzele. De unde vin ei? Ce factori

Pasul 5: Analiza rezultatelor După ce ați finalizat cele patru dimensiuni, veți avea ultima și poate cea mai mare pas important. După ce reflectați asupra rezultatelor, veți trage concluzii despre alianța dvs. cu un anumit partener și veți determina ce pași suplimentari trebuie să fie luați pentru

Analiza scenariului este o metodă de management al riscului pentru o entitate economică, al cărei principiu principal este de a simula situații posibile și apoi de a cuantifica riscurile pe baza concluziilor desprinse din rezultatele simulării. scopul principal Modelarea scenariilor este identificarea riscurilor imanente organizației, determinarea rezistenței organizației1 la consecințele apariției riscurilor și sprijinirea instrumentelor de management al riscului bancar la un nivel adecvat. Spre deosebire de analiza financiară și matematică, folosind același aparat, analiza scenariilor vă permite să răspundeți la întrebarea: „Dacă?” și face posibilă aplicarea acestei abordări la analiza riscului în etapele inițiale ale managementului riscului bancar. Elemente principale analiza scenariului este testarea de stres, analiza unei serii alternative de evenimente, back-testing.

Structura metodei de analiză a scenariilor, care include parcurgerea mai multor etape:

Prezentarea obiectului studiat ca model, identificarea factorilor cheie de influență, criteriile rezultate, determinarea scalei de evaluare;

Testarea la stres a modelului rezultat;

analiza unei serii alternative de caracteristici comportamentale ale modelului;

Sinteza rezultatelor obtinute;

testarea datelor istorice (back-testing);

· concluzie.

Să luăm în considerare etapele selectate ale analizei scenariilor.

Performanţă obiectul economic ca model necesită definirea criteriilor rezultate, a parametrilor evaluării acestora și a factorilor care indică un anumit impact asupra acestora. La construirea unui astfel de model, deja în stadiul inițial, apare o problemă în ceea ce privește evaluarea plauzibilității dependențelor diferitelor criterii și factori într-un obiect creat ipotetic sau corectitudinea în alegerea uneia sau a alteia serie de date istorice. Atât în ​​primul, cât și în al doilea caz, punctul slab al viitorului model este judecata expertului sau partea neformalizată a metodei. Prin urmare, inițial este oportun, indiferent de complexitatea obiectului studiat, să simplificați la maximum modelul viitor, păstrând în același timp proprietățile de formare a calității.

testare stresanta este o analiză a impactului evenimentelor extraordinare (extreme) asupra riscurilor unei instituții de credit. În procesul de gestionare a riscului de credit sau de piață prin scenarii de stres, se studiază impactul evenimentelor cu probabilitate scăzută asupra portofoliului sau portofoliului de credite al unei bănci. hârtii valoroase. În mod tradițional, astfel de evenimente includ crize, neplate ale companiilor cu un rating de credit ridicat, salturi de volatilitate și corelații în piață. Numărul de scenarii de stres ar trebui să fie în mod ideal aproape de maximul posibil, reflectând imaginea completă a rezistenței la stres a organizației.

Abordarea optimă în construirea scenariilor de stres ipotetice este de a varia caracteristicile comportamentale ale factorilor și criteriile modelului, de a evalua corelarea acestora și de a construi situații sau evenimente complexe improbabile pe baza acestora.

Utilizarea testelor de stres, în ciuda subiectivității relative a scenariilor, permite cost minim să evalueze rezistența la stres a companiei, să determine cele mai nefavorabile scenarii de dezvoltare a situației, să identifice cei mai importanți factori pentru funcționarea normală a băncii și să elaboreze o serie de măsuri preventive.

La compilare scenarii alternative sunt folosite aceleași principii ca și pentru testele de stres, dar cu o logică diferită - sunt investigate evenimente nu puțin probabile, dar se elaborează cel mai profund număr posibil de evenimente alternative, a căror probabilitate este proporțională cu cele care au avut deja loc. Totuși, elaborarea un numar mare scenarii alternative pentru desfășurarea evenimentelor este un proces destul de intensiv în muncă și în resurse și este utilizat în cazul obținerii de previziuni extrem de negative pentru factorii selectați, în ajunul publicării unor date importante, în identificarea începutului unei crize. situatie.

În condiții normale, atunci când compilați scenarii alternative, este recomandabil să creați trei sau un multiplu de trei opțiuni posibile dezvoltarea situației - optimist, cel mai probabil sau de bază și pesimist. Luarea în considerare a scenariilor viitoare alternative face posibilă anticiparea apariției evenimentelor negative, luarea în considerare a riscurilor identificate și pregătirea din timp a măsurilor pentru prevenirea consecințelor acestora.

Sarcina principală sinteza rezultatelor obtinuteîn primele trei etape este verificarea adecvării bazei metodologice de management al riscului existentă în bancă. Studiile efectuate deschid noi traiectorii pentru comportamentul pozițiilor riscante și factorii cheie care le influențează. Pe baza rezultatelor acestui audit, sunt elaborate propuneri pentru dezvoltarea de noi și îmbunătățirea instrumentelor existente de management al riscului bancar.

„Metode de evaluare a riscului deciziilor de investiții”

Introducere………………………………………………………………………………………………………….3

1. Abordări de bază ale analizei de sensibilitate………………………………………………………..4

2. Abordarea prin simulare a analizei de sensibilitate………………………………………………4

2.1. Metoda Monte Carlo……………………………………………………………………………..4

3. Evaluarea riscului implementării unei investiții pe termen lung

proiect bazat pe un arbore de decizie………………………………………………………………………….7

4. Analiza scenariilor de desfasurare a evenimentelor………………. ……………………………………….9

5. Aplicarea în practică a metodei analizei investițiilor………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………………………… ……………….

5.1. Scopul și conținutul proiectului …………………………………………………………………… 11

5.2. Analiza proiectului de investiții prin metoda Monte Carlo……….….11

5.3. Analiza proiectului de investiții prin metoda scenariilor…………………………………….15

Concluzie……………………………………………………………………………………….17

Referințe……………………………………………………………………………………..18

Aplicații………………………………………………………………………………………..19

Introducere.

In procesul de fundamentare a activitatii economice este necesara analiza proiectelor de investitii, este deosebit de important sa se poata evalua proiectele riscante. De la alegerea corectă a abordării până la evaluarea eficienței depinde de cât de corecte și raționale vor fi luate deciziile de investiții. Rezolvarea corectă a problemelor de evaluare a proiectelor vă permite să vă atingeți obiectivele investiționale.

Această lucrare include metode de evaluare a proiectelor de investiții pe termen lung și aplicarea practică a analizei investițiilor.

Atunci când se analizează proiecte, deciziile sunt luate pe baza unuia dintre criteriile de selecție, cum ar fi valoarea netă actuală (VAN). Ne-am propus nu doar să evaluăm rentabilitatea proiectelor la momentul luării deciziilor, ci și să luăm în considerare impactul factorilor de risc pentru execuția acestor proiecte în viitor. Pentru a lua decizii mai informate, am luat în considerare dependența criteriului selectat de modificările parametrilor corespunzători.

Am evaluat sustenabilitatea proiectelor folosind analiza sensibilității VAN. Am realizat un studiu al abordării analitice și de simulare pentru a determina gradul de influență a factorilor asupra acestui indicator.

La evaluarea unui anumit proiect, am folosit indicatori precum valoarea actuală netă, rata dobânzii internă, perioada de rambursare și indicele de randament și am aplicat, de asemenea, metoda analizei sensibilității.

1. Abordări de bază ale analizei de sensibilitate.

Să luăm în considerare două abordări principale ale analizei sensibilității.

Abordare analitică.

Cu această abordare se formează expresii matematice care arată raportul dintre parametrii fluxului de numerar și valoarea numerică a VAN sau un alt criteriu de evaluare. Prin modificarea valorii parametrului, se poate determina modificarea VAN și se poate evalua sensibilitatea acestuia. Avantajul abordării este că determinarea matematică a gradului de influență a parametrilor oferă rapid o evaluare a stabilității, iar dezavantajul este dificultatea de a obține dependențele corespunzătoare.

abordare prin simulare.

Această abordare constă în modelarea modificărilor parametrilor fluxului de numerar și evaluarea stabilității VAN și a altor criterii pe un computer. Distinge:

Măsurarea pas cu pas a parametrilor. În acest caz, luând în considerare micile modificări ale pașilor, sunt identificate intervale în care VAN rămâne pozitiv și proiectul este relativ stabil în raport cu modificările parametrilor. Sensibilitatea NPV la aceste modificări este evaluată numeric.

Metoda Monte Carlo. Pe baza modelării distribuțiilor parametrilor fluxului de numerar și a obținerii de modele probabilistice, se estimează sensibilitatea VAN. Avantajul acestei metode este relativa simplitate, posibilitatea implementării pe calculator. Dezavantajul abordării este dificultatea de a evalua influența complexă a tuturor factorilor, deoarece aceasta necesită construirea de tabele multidimensionale.

2. Abordarea prin simulare a analizei de sensibilitate

Această abordare se caracterizează prin calcularea și compararea în perechi a valorilor numerice ale VAN în diferite condiții.

2.1. Metoda Monte Carlo.

Metoda Monte Carlo este utilizată în modelare prin simulare, arătând impactul incertitudinii asupra eficacității proiectului.

Această metodă implică calcularea multor opțiuni pentru combinarea valorilor variabile ale indicatorilor. Ei calculează venitul net actualizat. În comparație cu alte metode, acest lucru necesită o cantitate mare de informații, a căror colectare este principala dificultate. De asemenea, în metoda Monte Carlo, este dificil să se determine relațiile dintre variabilele de intrare, astfel încât regulile de selecție a acestora depind de complexitatea proiectului.

La rezolvarea unei anumite clase de probleme economice și matematice se folosește metoda Monte Carlo. În acest caz, parametrii sunt considerați variabile aleatoare, distribuțiile lor sunt modelate, iar apoi, pe baza acestor distribuții, se formează indicatori estimați. Metoda combină măsuri directe și indirecte ale riscului.

Metoda este similară cu analiza de senzitivitate prin faptul că evaluează și impactul parametrilor fluxului de numerar asupra VAN și a altor estimări. Dar în metoda Monte Carlo se ia în considerare distribuția valorilor corespunzătoare estimărilor de risc. Acest lucru le permite să fie scrise sub formă de varianță, abatere standard sau coeficient de variație.

Metoda Monte Carlo presupune că sunt specificate valorile tuturor parametrilor care determină valoarea componentelor fluxului de numerar, cu excepția celor care sunt factori de risc. Distribuțiile lor sunt simulate pe un computer.

Metoda Monte Carlo poate fi împărțită în următorii pași.

Identificarea indicatorilor prin care riscul va fi măsurat.

Determinarea parametrilor și a formei de distribuție.

Cele mai riscante componente ale fluxului de numerar sunt de obicei selectate pentru analiză. În principiu, pot fi luate în considerare toate componentele și parametrii aleatori corespunzători. Dar o astfel de creștere a acestora din urmă poate duce la rezultate contradictorii și necesită mai mult timp.

Modelarea valorilor parametrilor aleatori pe baza formei selectate

distributie.

Calculul fluxului de numerar și VAN al proiectului, precum și alți indicatori.

Executarea multiplă a calculelor în pașii 3 și 4.

Obținerea estimărilor de risc calculate, grafice de distribuție.

Analiza rezultatelor.

Metoda Monte Carlo vă permite să obțineți distribuția profitabilității proiectului pe baza unui model matematic în care valorile parametrilor nu sunt definite, dar sunt cunoscute distribuțiile de probabilitate și corelația acestora (relația dintre modificările parametrilor).

Este foarte important să se țină cont de corelație, deoarece considerând că variabilele corelate sunt complet independente, computerul va genera scenarii nerealiste.

Metoda Monte Carlo combină metoda analizei sensibilității și metoda scenariilor.

Adică estimăm sensibilitatea VAN sau a altor estimări la diverși parametri, ca în metoda analizei senzitivității, și în același timp aplicăm teoria probabilității, ca și în analiza scenariilor, care va fi discutată mai jos. Ca rezultat, obținem o distribuție de probabilitate a valorilor posibile ale estimărilor (de exemplu, valorile NPV<0).

După ce am format distribuțiile valorilor VAN, trecem la pasul 6, la care se determină valoarea VAN așteptată. Densitatea de distribuție a unei valori date este, de asemenea, construită cu propriile așteptări matematice și deviație standard. Apoi se determină coeficientul de variație. Pe baza acestuia, se evaluează riscul individual al proiectului, adică. probabilitatea unei valori negative a VAN. Coeficientul de variație este calculat ca abaterea standard a unui indicator împărțită la valoarea sa așteptată. Cu cât coeficientul de variație este mai mic, cu atât riscul proiectului este mai mic. Coeficientul de variație este un indicator absolut și este convenabil să îl utilizați atunci când comparați proiecte alternative. În metoda Monte Carlo, datorită luării în considerare simultană a tuturor parametrilor, se ia în considerare sincronismul modificării acestora.

Metoda Monte Carlo are dezavantajele sale. La fel ca analiza scenariilor, lasă deschisă întrebarea dacă un anumit proiect merită implementat. Rezultatele metodelor nu dau recomandari precise in acest sens.

Să luăm în considerare două caracteristici ale metodei Monte Carlo. Metoda are o structură simplă a algoritmului de calcul. Se elaborează un program pentru implementarea unui test aleator, apoi repetăm ​​testul de N ori, iar experimentele sunt independente unele de altele. Rezultatele sunt mediate. Prin urmare, Monte Carlo este numită și metoda de testare statistică. A doua caracteristică este proporția inversă a erorii de calcul și numărul de teste.

Metoda Monte Carlo poate fi aplicată oricărui proces care este influențat de factori aleatori. Folosind această metodă, puteți rezolva și probleme care nu sunt legate de niciun factor aleatoriu, deoarece putem crea artificial un model probabilistic. Uneori este benefic să renunți la simularea unui adevărat proces aleatoriu în favoarea unuia artificial. Metoda Monte Carlo presupune generarea de numere aleatorii. Ele pot fi obținute în diferite moduri, se joacă numere pseudoaleatoare și se foloseau mese speciale de numere aleatoare.

Folosind metoda Monte Carlo, expertul obține valoarea actuală netă așteptată a proiectului și densitatea de distribuție a acestei variabile aleatoare. Riscul proiectului este estimat prin abaterea standard și coeficientul de variație. Cu toate acestea, analistul nu deține informații despre dacă profitabilitatea proiectului poate compensa riscul aferent acestuia. Astfel, dacă modelul este corect, obținem informații importante despre rentabilitatea proiectului și sustenabilitatea acestuia. Decizia privind proiectul va depinde de analiza corectă a datelor și de apetitul pentru risc al investitorului.

3. Evaluarea riscului implementării unui proiect de investiții pe termen lung pe baza unui arbore decizional.

Diverse opțiuni pentru implementarea proiectului de investiții sunt realizate cu probabilități diferite. Aceste probabilități pot fi măsurate și incluse în calculul VAN. Pe această bază se construiesc modele stocastice de justificare a proiectelor pe termen lung.

Obiectivitatea evaluării probabilității depinde de diverși factori, cum ar fi natura riscului. Riscurile de producție pot fi evaluate obiectiv, dar o parte semnificativă a riscurilor naturale și economice pot fi evaluate doar subiectiv, cu ajutorul experților.

Pe baza distribuției de probabilitate obținute a posibilelor valori VAN, se ia o decizie.

Această metodă utilizează, de asemenea, măsuri cantitative ale riscului.

LA
Opțiunile de implementare a proiectului pot fi reprezentate ca un arbore, ale cărui ramuri corespund probabilităților de tranziție. Apoi

este valoarea actualizată netă a opțiunii, când în primul an evenimentul a fost realizat cu numărul j(probabilitatea a priori a acestui eveniment p 1 , j), iar al doilea - cu numărul k(probabilitate condiționată a priori p 2, k), unde Z = (Z 0 , Z 1 , Z 2 ,…, Z T) este un flux de numerar care descrie un proiect de investiții cu o perioadă de implementare de T ani.

Cu alte cuvinte, „probabilitatea implementării uneia sau alteia opțiuni este comparată cu valoarea corespunzătoare a VAN” 1 .

Nodurile din arborele de decizie pot fi considerate ca evenimente cheie, iar săgețile care leagă nodurile pot fi considerate ca lucrul care se desfășoară, timpul implementării lor și costul.

În practică, această metodă este limitată de o astfel de premisă ca un număr finit de scenarii. Metoda este convenabilă în cazurile în care există o relație între deciziile luate în diferite etape ale proiectului de investiții.

Arborele de decizie sunt grafice de rețea, ale căror ramuri sunt opțiuni pentru dezvoltarea mediului. Evenimentele au loc cu anumite probabilități, pe baza cărora se calculează rezultatele așteptate.

Evaluarea probabilistică a unor evenimente specifice este unul dintre cele mai complexe instrumente de analiză a riscurilor unui proiect de investiții.

Riscul pentru proiectele în care investițiile au loc pe o perioadă lungă de timp este adesea evaluat folosind un arbore de decizie.

Pe parcursul implementării unor astfel de proiecte, costurile necesită realizarea de investiții financiare nu la un moment dat, ci pe o anumită perioadă de timp destul de lungă. Această stare de fapt oferă managerului posibilitatea de a-și reevalua investițiile și de a răspunde rapid la schimbările din conjunctura proiectului. Metoda arborelui de decizie ne permite să luăm în considerare eficiența anumitor opțiuni de decizie în fiecare etapă.

De asemenea, rețineți că la fiecare punct nodal al arborelui de decizie, condițiile se pot schimba. Valoarea actuală netă a proiectului este recalculată automat. Acest lucru face ca analiza finanțării proiectelor de investiții să fie mai dinamică, aducând procesul mai aproape de realitate.

În acest proiect se construiește un arbore cu două alternative: investiție în proiect sau pe un depozit la o bancă.

4. Analiza scenariului 2 dezvoltarea evenimentelor.

Dezavantajul metodei arborelui de decizie este luarea în considerare a unui număr foarte mare de evenimente cu o cantitate mică de suport informațional. Prin urmare, valorile așteptate ale VAN nu sunt suficient fundamentate. În schimb, analiza scenariilor explorează un număr destul de limitat de opțiuni.

Etapa cheie a acestei metode este selectarea scenariilor. Scenariile sunt înțelese ca fiind cele mai tipice și caracteristice versiuni ale implementării viitoare a unui proiect de investiții.

Analizând perspectivele de fluctuații ale rezultatelor unui proiect de investiții, ei află cât de atractivă este această industrie pentru investiții. Apoi alocați segmente de piață. Venitul viitor depinde de capacitatea lor. În același timp, previziunile pieței trebuie confirmate de experți și organizații independenți.

Trebuie avut în vedere faptul că cererea de bunuri de consum depinde în principal de volumul și structura veniturilor populației, în timp ce cererea de bunuri de consum industrial depinde de situația economică generală și de influența combinată a factorilor de risc.

În condițiile economiei moderne ruse, este oportun să se evidențieze următoarele patru tipuri de scenarii.

Condiții de piață viitoare favorabile

Datorită creșterii investițiilor, cererea crește și, în consecință, capacitatea pieței. Concurența este intensificată prin reducerea numărului de concurenți. Sunt presupuse modificări favorabile ale factorilor (reducerea prețurilor materiilor prime etc.)

Condiții de piață stabile (cel mai probabil).

Acest scenariu se caracterizează printr-o reducere a capacității pieței, concurență relativ moderată și stabilizarea relativă a factorilor.

Condiții de piață nefavorabile

Există deja o scădere a concurenței din cauza creșterii numărului de concurenți de pe piață, capacitatea pieței scade din cauza scăderii cererii. Modificările factorilor sunt nefavorabile.

Condiții de piață extrem de nefavorabile

Toți factorii care determină veniturile proiectului se dezvoltă în cel mai rău mod posibil, concurența crește brusc, iar capacitatea pieței scade semnificativ.

Economia de tranziție se caracterizează prin condiții de piață extrem de nefavorabile și riscuri mari de afaceri.

Adesea există doar trei tipuri de scenarii: pesimist (cel mai rău), optimist, stabil (cel mai realist).

De obicei, eficiența economică a unui proiect de investiții este calculată pe baza valorilor medii ale indicatorilor de intrare. Dar impactul factorilor interni și mai ales externi îi poate abate puternic într-o direcție sau alta. Riscalitatea proiectului este determinată de valoarea abaterii fluxului de numerar de la valoarea așteptată.

În cazul în care, în consecință, „un set nefavorabil de circumstanțe pentru proiectul de investiții luat în considerare înregistrează pierderi care sunt incomparabile cu efectul obținut în scenariul cel mai optimist” 3, iar probabilitatea tuturor celor trei scenarii este aproximativ egală, atunci este necesar pentru a calcula probabilitățile medii dintre ele. Apoi vom obține informații despre valoarea reală a pragului de rentabilitate cu o schimbare dinamică a variabilelor. Pentru a face acest lucru, trebuie să utilizați alte metode care reduc complexitatea calculelor, de exemplu, metoda Monte Carlo.

Analiza scenariilor ține cont de relația dintre unele variabile. Prin urmare, o serie de variabile pot fi modificate în mod constant și simultan.

Analiza de sensibilitate arată care componente sunt importante și cele mai importante în determinarea riscului unui proiect. De asemenea, cunoaștem deja cazul de bază al dezvoltării evenimentelor, care a fost luat în considerare în analizele anterioare. Scenariul de bază (sau real) este folosit aici ca estimare a analistului pentru viitorul proiect. În plus, mai sunt două scenarii.

Cu rezultate fiabile, criteriile pentru luarea deciziilor de investiții sunt următoarele:

chiar și în cel mai rău caz, acceptați proiectul dacă valoarea actuală netă este mai mare decât zero;

chiar și în cel mai bun caz, nu acceptați proiectul dacă valoarea actuală netă este mai mică de zero;

dacă valoarea valorii actuale nete fluctuează (uneori pozitiv, alteori negativ), atunci rezultatele nu pot fi considerate complete.

Uneori sunt necesare scenarii suplimentare pentru a arăta punctele dintre două extreme.

Un proiect este considerat durabil dacă, în toate scenariile, se dovedește a fi eficient și fezabil din punct de vedere financiar, iar eventualele efecte adverse sunt eliminate cu ajutorul măsurilor prevăzute.

5. Aplicarea în practică a metodei analizei investiţiilor.

5 .unu. Scopul și conținutul proiectului

Acest proiect de investiții are ca scop crearea unui mini-hotel pentru 50 de persoane. Se presupune că va repara clădirea viitorului hotel, închiriat pe 5 ani cu drept de cumpărare, în scurt timp. Apoi este posibilă reechiparea spațiilor care sunt învechite în acest timp. Personalul va fi reprezentat astfel: director, contabil șef, contabil, calculator-tehnolog, casier, administrator hotel, manager serviciu clienți, șef rezervări camere, șef catering, șef departament resurse umane, șef serviciu aprovizionare, șef calitate, șef. al unui depozit de produse alimentare, manager, bucătar, menajeră, spălătorie, bucătar, cofetar, chelner șef, chelner, chelner de vin, șofer, încărcător, curățenie de serviciu și spații comune.

Scopul proiectului de investiții este crearea unei rețele de mini-hoteluri în Sankt Petersburg și suburbiile sale.

5.2. Analiza proiectului de investiții prin metoda Monte Carlo.

Să luăm în considerare dependența VAN, ca indicator rezultat, de indicatori inițiali precum: output - Q, rata de actualizare r, costuri variabile - VC, Preț - P:

-eu 0 (5.1)

Unde T – durata proiectului și Z t = (Z 0 ,Z 1 ,Z 2 ,…, Z T ) - fluxul de numerar care îl descrie.

Rata de actualizare și valoarea investiției inițiale vor rămâne neschimbate pe toată perioada investiției. Pentru simplitate, vom genera fluxul de plăți sub formă de anuitate, valoarea fluxului va fi calculată după următoarea formulă:

NCF=(Q*(P-VC)-FC-A)*(1-T)+A, (5.2)

Gama de posibile modificări ale costurilor variabile VC, volumul de ieșire Q si preturi P sunt prezentate în Anexa „Tabelul 2”. Distribuția de probabilitate a indicatorilor variabili-cheie se presupune a fi uniformă.

Obținem un set de numere aleatoare folosind funcția RAND(), care ia în considerare diferite valori ale indicatorilor inițiali din intervalele specificate. Inlocuim datele in formula pentru a determina NCF. Pe baza valorilor primite ale fluxului de plăți, au fost calculate valorile valorii actuale nete a proiectului.

Ca și în analiza scenariilor, modelăm valoarea VPN in functie de factori cheie. S-au obtinut valori VPN conform a trei opțiuni de bază pentru desfășurarea evenimentelor (optimist, pesimist, realist). Rezultatele obţinute au fost folosite ca date de intrare pentru modelarea prin simulare (vezi Anexa „Tabelul 6”).

Distribuția normală este convenabilă de utilizat în modelarea prin simulare, deoarece practica a arătat că aceasta apare în marea majoritate a cazurilor. Numărul de simulări poate fi arbitrar mare și este determinat de precizia necesară a analizei. În acest caz, au fost luate în considerare 500 de simulări.

Folosind datele obținute în urma simulării, se realizează o analiză economică și statistică. Pentru a calcula valorile medii ale indicatorilor analizați și abaterile standard, folosim funcțiile AVERAGE() și STDEV(). Pentru analiză se folosește și coeficientul de variație - coeficientul de împărțire a abaterii standard la valoarea medie a indicatorului. Pentru o mai mare claritate, valoarea minimă și maximă a valorii actuale nete, numărul de valori negative obținute VPN. În plus, se calculează sumele totalului pierderilor și veniturilor posibile. Un indicator important pentru analiză este probabilitatea de a obține o valoare negativă a valorii actuale nete, calculată prin formula: NORMISP (0, medie, abatere standard, 1). În exemplul luat în considerare, pornim de la ipoteza independenței și a distribuției uniforme a variabilelor cheie Q, V, P. Totuși, ce distribuție va avea valoarea rezultată - indicatorul VPN, nu poate fi stabilit în prealabil.

În acest proiect, aproximăm distribuția VAN necunoscută cu una cunoscută. În acest caz, cel mai convenabil este să folosiți distribuția normală ca aproximare. Acest lucru se datorează faptului că, în conformitate cu teorema limită centrală a teoriei probabilităților, în anumite condiții, suma unui număr mare de variabile aleatoare are o distribuție care corespunde aproximativ normalului.

Adesea folosit în scopuri de aproximare este un caz special al distribuției normale, distribuția normală standard. Așteptările matematice ale unei variabile aleatoare care are o distribuție normală standard este 0: PE MINE)= 0. Graficul acestei distribuții este simetric față de axa y și este caracterizat de un singur parametru - abaterea standard egală cu 1.

Variabilă aleatorie E conduce la cantitatea distribuită standard Z realizată cu ajutorul așa-numitului. normalizare - scăderea mediei și apoi împărțirea la abaterea standard:

(3.3).

După cum rezultă din (3.3), cantitatea Z exprimată în numărul de abateri standard. Pentru a calcula probabilități din valoarea unei mărimi normalizate Z se folosesc tabele statistice speciale.

Pentru a calcula probabilitatea de a obține o valoare negativă VPN am folosit funcția NORMALIZE(x, medie, stdv)

Această funcție returnează o valoare normalizată Z cantități X, pe baza căruia se calculează apoi probabilitatea dorită p(Ex). Implementează relația (3.3). Funcția necesită trei argumente:

X- valoare normalizată;

medie - așteptarea matematică a unei variabile aleatoare E;

stddev - abatere standard.

Valoare primită Z este un argument pentru următoarea funcție, NORMSDIST().

Această funcție returnează distribuția normală standard, adică probabilitatea ca o variabilă normalizată aleatorie E va fi mai mic sau egal cu X. Are un singur argument - Z, calculat de funcția NORMALIZE(). În cazul nostru, probabilitatea este calculată P(VPN<0).

Modelarea prin simulare a arătat următoarele rezultate (vezi anexele „Tabelul 8”):

Rău VPN este 285085777.3.

Valoarea minima VPN este 101216981,5.

Valoare maximă VPN este 463404956.9.

Coeficientul de variație VPN este egal cu 0,258647668

Număr de cazuri VPN < 0 – 0.

Probabilitatea ca VPN va fi mai mic decât zero este egal cu 0.

Probabilitatea ca VPN va fi mai mare decât maximul este zero.

Probabilitatea ca VPN va fi în intervalul [ M(E) + s; max] este egal cu 0,3537.

Probabilitatea ca VPN va fi în intervalul [ M(E)-s;[PE MINE)] este egal cu 0,0019.

Suma tuturor valorilor negative VPNîn populația rezultată poate fi interpretată ca costul net al incertitudinii pentru investitor dacă proiectul este acceptat. În mod similar, suma tuturor valorilor pozitive VPN poate fi interpretat ca costul net al incertitudinii pentru investitor în cazul respingerii proiectului. În ciuda convenționalității acestor indicatori, în general, aceștia sunt indicatori ai oportunității analizei ulterioare.

În acest caz, ele demonstrează în mod clar incomensurabilitatea sumei posibilelor pierderi în raport cu suma totală a veniturilor (0 mii de ruble, respectiv 146.000.459 de mii de ruble).

5.3. Analiza proiectului de investiții prin metoda scenariilor.

Să realizăm o analiză de risc a proiectului de investiție luat în considerare folosind metoda scenariului. Vom lua în considerare trei scenarii diferite pentru desfășurarea evenimentelor. Să presupunem că, pe baza rezultatelor analizei proiectului, au fost întocmite unele scenarii ale dezvoltării acestuia și au fost determinate probabilitățile posibile de implementare a acestora (Vezi Anexe - „Tabelul 7”, „Tabelul 8”). Pretul serviciului ( R), volumul producției ( Q), costuri variabile condiționat ( VC) și rata de actualizare ( r). Pentru fiecare scenariu a fost calculat fluxul de plată ( NCF) și valoarea actuală netă a proiectului ( VPN).

În proiectul de investiții hoteliere luate în considerare, am calculat următorii indicatori: valoarea medie așteptată VPN:

valoarea abaterii standard:

coeficientul de variație:

,

Din relatie р(x1≤ Е ≤x2) = F(x2) – F(x1)înţelegem asta VPN se încadrează în interval (M(X)± ) Cu probabilitate:

P(M(NPV)± ): F(x2) – F(x1) = F(M(X)+ ) – F(M(X) - )

Să folosim funcția MS Excel:

NORMDIS(M(VPN)+  ; M(VPN);  ;1) - NORMDIST(M(VPN) -  ; M(VPN);  ;1)

probabilitatea unei valori NPV zero sau negative, p(NPV) ≤0): NORMDIST(0; M(NPV); ;1)

probabilitatea ca VPN va fi mai puțin decât se aștepta M(NPV) cu 50%, P(NPV≤ 0,5*M(NPV))

probabilitatea ca VPN Vor fi mai multe VPN cel mai bun

P(VAN> VPN cel mai bun ) =1-NORMIST( VPN cel mai bun scenariu; M(NPV); ;1)

probabilitatea ca VPN va fi mai mult decât se aștepta M(NPV) pe 10%, P(NPV> 1,1*M(NPV)

probabilitatea ca VPN va fi mai mult decât se aștepta M(NPV) cu 20% P(NPV> 1,2*M(NPV)

Cu ajutorul analizei scenariilor, am obținut următoarele rezultate (Anexe - „Tabelul 2”):

Rău VPN este de 1.968.024,98 ruble, mai mult decât valoarea probabilă: ( M(NPV)= 1.968.024,98 USD)>( VPN probabil = 1.694.323,62 ruble).

Coeficientul de variație VPN este egal cu 0,81.

Pe baza ipotezei unei distribuții normale a unei variabile aleatoare, cu o probabilitate de 0,68 se poate susține că valoarea VPN va fi în intervalul 1.968.024,98 ruble. ±1.593.700,68 ruble, i.e. în interval

Probabilitatea ca VPN va fi mai mic decat zero 0,11.

Probabilitatea ca VPN va fi mai mare decât maximul este egal cu 0,036.

Probabilitatea ca VPN va fi mai mult decât media cu 10% este egal cu 0,451.

Probabilitatea ca VPN va fi mai mult decât media cu 20% este egal cu 0,402.

Probabilitatea ca VPN va fi mai puțin decât se aștepta cu 50% egal cu 0,269.

În această lucrare am analizat proiectul de investiții al hotelului. În metoda analizei scenariilor, coeficientul de variație s-a dovedit a fi mai mare decât ca rezultat al modelării probabilistice de simulare. Aceasta înseamnă că VAN este mai sensibil la modificările parametrilor, iar riscul proiectului crește. Rezultatele analizei scenariilor nu sunt la fel de bune, ceea ce se datorează și numărului mic de situații luate în considerare.

Concluzie.

Astfel, am luat în considerare principalele metode de evaluare a proiectelor de investiții.

Alegerea metodei de evaluare și justificare a unui proiect depinde de obiectul investiției și de obiectivele pe care investitorul și le stabilește. Pentru a cuantifica sustenabilitatea unui proiect, se efectuează o analiză de sensibilitate. Există abordări analitice și de simulare.

În primul caz, se găsesc expresii matematice pentru dependența VAN (sau alt criteriu de evaluare) de modificările parametrului fluxului de numerar. Apoi analizați stabilitatea proiectului la aceste schimbări.

Abordarea prin simulare ia în considerare și impactul parametrilor fluxului de numerar asupra VAN și a altor estimări. Dar, în același timp, nu se iau în considerare unul, ci mai mulți parametri și se analizează influența lor complexă.

Calculul VAN poate include și probabilitățile diferitelor opțiuni de implementare a unui proiect de investiții, așa cum se face într-un arbore de decizie. Cu toate acestea, această metodă ia în considerare un număr mare de evenimente cu informații insuficiente. În analiza scenariului, numărul de opțiuni este de obicei limitat la trei. În acest sens, cea din urmă metodă este mai justificată.

Pentru a ține seama de factorii de incertitudine, se utilizează metoda de ajustare a parametrilor proiectului și a standardelor economice și o metodă mai precisă, dar și cea mai complexă din punct de vedere tehnic, a descrierii formalizate a incertitudinii.

Bibliografie:

1. Vorontsovsky A.V. Investiții și finanțare - Sankt Petersburg: 1998

2. Vorontsovsky A.V. Managementul riscului - Sankt Petersburg: 2004

Igoshin N.V. Investiții: organizarea managementului și finanțării - M .: 1994

Marenkov N.L. Fundamentele managementului investițiilor - M .: 2003

Idrisov A.B. Planificare strategicaşi analiza investiţiilor - M.: 1997

Shvandar V.A. Managementul proiectelor de investitii. - M.: 2001

Kuznetsov B.T. Managementul investițiilor - M.: 2004

Damodaran A. Evaluarea investiţiilor - M.: 2004

Savchuk V.P. Analiza și dezvoltarea proiectelor de investiții - Kiev: 1991

Birman T., Schmidt S. Analiza economică a proiectelor de investiții - M.: 1997

Sharp U. Investments - M .: 1997

Melkumekov Ya.S. Evaluarea economică a eficienței investițiilor și finanțarea proiectelor de investiții - M.: 1997

http://www.acgroup.ru/publics/interview/zaitsev_strategy.shtml

http://www.finanalis.ru/?litra/invest/invest03

Aplicații. Tabelul 1. Calculul fluxurilor de numerar.

Tabelul 2. Date inițiale pentru metoda Monte Carlo.

Tabelul 3. Condițiile inițiale ale experimentului.

Tabelul 4. Datele inițiale ale experimentului.

Tabelul 5

Tabelul 7. Analiza scenariului proiectului

Tabelul 8. Rezultate.

Prin definiție, riscul unui proiect de investiții este exprimat în abaterea fluxului Bani pentru acest proiect din cele așteptate. Cu cât abaterea este mai mare, cu atât proiectul este mai riscant. Atunci când se analizează fiecare proiect, este posibilă estimarea fluxurilor de numerar, ghidate de estimări experți ale probabilității de primire a acestor fluxuri, sau amploarea abaterilor membrilor fluxului de la valorile așteptate.

Luați în considerare câteva metode prin care puteți evalua riscul unui proiect.

eu. model de simulare evaluare a riscurilor

Esența acestei metode este următoarea:

• 1. Pe baza unei evaluări de specialitate pentru fiecare proiect, se construiesc trei posibile opțiuni de dezvoltare:
  • a) cel mai rău
  • b) cele mai reale;
  • c) optimist.
• 2. Pentru fiecare opțiune se calculează indicatorul corespunzător VPN, acestea. obține trei valori: VPN(în cel mai rău caz); VPN(cel mai real); VPN 0(optimist).
• 3. Pentru fiecare proiect se calculează intervalul de variație (P NPV)- cea mai mare schimbare VPN, egal PyPV = VPNq - NPV H , precum și abaterea standard (o VPN) dupa formula:

Unde VAN j- valoarea actuală netă a fiecăreia dintre opțiunile luate în considerare; VPN- medie ponderată cu probabilitățile atribuite (R) acestea.

Dintre cele două proiecte comparate, cel cu intervalul de variație mai mare este considerat mai riscant. (P NPV) sau abaterea standard (cu Npy).

Exemplul 4.20

Sunt luate în considerare două proiecte alternative de investiții A și B, a căror perioadă de implementare este de 3 ani. Ambele proiecte se caracterizează prin sume egale de investiții și „prețul” capitalului egal cu 8%. Datele inițiale și rezultatele calculului sunt prezentate în tabel. 4.18.

Tabelul 4.18

Datele inițiale ale proiectelor și rezultatele calculelor, mln RUB

În ciuda faptului că proiectul B se caracterizează prin valori mai mari VPN, cu toate acestea, poate fi considerat mult mai riscant decât proiectul A, deoarece are o valoare mai mare a intervalului de variație.

Să verificăm această concluzie, pentru care calculăm abaterile standard ale ambelor proiecte. Secvența acțiunilor va fi următoarea:

1. Determinați cu experiență probabilitatea de obținere a valorilor

VPN pentru fiecare proiect (Tabelul 4.19^._

2. Determinați valoarea medie VPN pentru fiecare proiect.

Tabelul 4.19

Probabilitatea de a obține valori VPN

3. Calculăm abaterea standard - despre VAN pentru fiecare proiect:

proiect A: proiect B:

Calculul abaterilor standard a confirmat din nou că proiectul B este mai riscant decât proiectul A.

II. Metodologia de modificare a fluxului de numerar

Această tehnică se bazează pe o estimare probabilistică a mărimii membrilor fluxului de numerar anual obținut de un expert, pe baza căreia se corectează și se calculează valoarea. VPN.

Se acordă preferință proiectului cu cea mai mare valoare a ajustate VPN acest proiect este considerat cel mai puțin riscant.

Exemplul 4.21

Sunt analizate două proiecte alternative A și B, perioada lor de implementare este de 4 ani, „prețul” capitalului este de 12%. Valoarea investițiilor necesare este: pentru proiectul A -50,0 milioane de ruble; pentru proiectul B - 55 de milioane de ruble.

Rezultatele calculelor și fluxurilor de numerar sunt prezentate în tabel. 4.20.

Conform tabelului, putem concluziona că proiectul B este mai de preferat, din moment ce valoarea sa NPVjxo al ajustării și după acesta este cel mai mare, ceea ce indică nu numai profitabilitatea acestui proiect, dar asigură și cel mai mic risc în implementarea lui.

Rezultatele decontărilor și fluxurile de numerar, milioane de ruble

La momentul evaluării celor două proiecte alternative, rata medie de rentabilitate a titlurilor de stat este de 12%; riscul, determinat de un expert, asociat cu implementarea proiectului A - 10%, iar proiectul B - 14%. Perioada de implementare a proiectului este de 4 ani. Este necesar să se evalueze ambele proiecte ținând cont de riscurile acestora.

Mărimile investițiilor și fluxurile de numerar sunt prezentate în tabel. 4.21.

Tabelul 4.21

Dimensiunea investițiilor și a fluxurilor de numerar

Valorile AR obținute vor mărturisi că, ținând cont de risc, proiectul A devine neprofitabil și este indicat să se accepte proiectul B.

Având în vedere metodele de evaluare a proiectelor de investiții în condiții de risc, trebuie menționat că rezultatele obținute, care au stat la baza luării deciziilor, sunt foarte condiționate și în mare măsură subiective, deoarece depind de nivel profesional persoane care determină probabilitatea rentabilităţii în formarea valorilor fluxurilor de numerar.

• Calculul ajustării riscului factorului de actualizare Dacă, la calcularea indicatorului VAN, rata dobânzii utilizată pentru actualizare este luată la nivelul randamentului titlurilor de stat, atunci se consideră că riscul efectului redus calculat al proiectului de investiții este apropiat de zero. Prin urmare, dacă un investitor nu vrea să-și asume riscuri, atunci își va investi capitalul în titluri de stat, și nu în proiecte de investiții reale. Implementarea unui proiect real de investiții este întotdeauna asociată cu un anumit grad de risc. Cu toate acestea, o creștere a riscului este asociată cu o creștere a venitului probabil, prin urmare, cu cât proiectul este mai riscant, cu atât prima ar trebui să fie mai mare. Pentru a lua în considerare gradul de risc, la rata dobânzii fără risc (randamentul titlurilor de stat) se adaugă prima de risc, exprimată în procente. Valoarea primei este stabilită de un expert. Suma ratei dobânzii fără risc și a primei de risc este utilizată pentru actualizarea fluxurilor de numerar ale proiectului, pe baza cărora se calculează ARC-urile proiectelor. Un proiect cu o valoare ARC mare este considerat de preferat.