Методические указания по написанию курсовых работ

3.1.4 Анализ чувствительности Определим критерий NPV при наиболее вероятных значениях ключевых параметров (графа 2). NPV = = … руб. Путем изменения значений исходных показателей исследуется их влияние на конечный результат. В расчетах использовали инструмент MS Excel «Таблица подстановки». Расчеты приведены в приложенном файле. Выберем параметры, влияние которых будет подвергнуто анализу. Предположим, что таким параметром является объем выпуска. Диапазон его изменений составляет интервал 18 000 – 24 000. Осуществим расчет критерия NPV по формуле (7), варьируя значениями объема выпуска (например, от 22000—19500 с шагом 500) при остальных неизменных параметрах. Результаты проведенных расчетов представлены в табл. 3. Таблица 3 - Чувствительность критерия NPV к изменениям объема продаж: Q Q -20% -10% 21700 +10% +20 NPV, тыс. руб. 2 250 2 141 2 046 1 921 1 812 Из результатов анализа следует, что при неизменных значениях остальных показателей снижения объема выпуска менее чем на …% приведет к …... …. Таблица 7 - Определение рейтинга факторов проекта, проверяемых на риск Переменная (х) Изменение х, % Изменение NPV, % Отношение процента изменения NPV к проценту изменений х Рейтинг 1 2 3 4 5 Объем выпуска 2 5 2,5 4 Цена за штуку 5 27 5,4 1 Переменные затраты 4 13 3,3 3 Норма дисконта 1 5 5 2 Таблица 8 Переменная х Чувствительность Возможность прогнозирования Объем выпуска Низкая Низкая Цена за штуку Высокая Низкая Переменные затраты Средняя Средняя Норма дисконта Высокая Средняя На основе результатов анализа каждый фактор займет свое соответствующее место в поле матрицы. В соответствии с экспертным разбиением чувствительности и предсказуемости по их степеням матрица содержит девять элементов, которые можно распределить по зонам. Попадание фактора в определенную зону будет означать конкретную рекомендацию для принятия решения о дальнейшей работе с ним по анализу рисков. Итак, первая зона (1) – левый угол матрицы – зона дальнейшего анализа попавших в неё факторов, так как к их изменению наиболее чувствительна NPV проекта и они обладают наименьшей прогнозируемостью. Вторая зона (II) совпадает с элементами побочной диагонали матрицы и требует пристального внимания к происходящим изменениям расположенных в ней факторов. Наконец, третья зона (III), правый нижний угол таблицы, - зона наибольшего благополучия: в ней находятся факторы, которые при всех прочих предположениях и расчетах являются наименее рискованными и не подлежат дальнейшему рассмотрению. Таблица 9 Предсказуемость переменной Чувствительность переменной высокая средняя низкая Низкая I I II Средняя I II III Высокая II III III В соответствии с данными табл. 8 и 9 распределение факторов по зонам в нашем примере следующее: …... Приложение Б Пособие по проведению имитационного моделирования средствами MS Excel представлено в приложении Б.2 Имитационное моделирование инвестиционных рисков И.Я. Лукасевич, Lukas@iname.ru, lukas@vzfei.ru Фрагменты из книги "Анализ финансовых операций" Содержание 6.1 Моделирование рисков инвестиционных проектов 6.2 Технология имитационного моделирования в среде EXCEL 6.2.1 Имитационное моделирование с применением функций EXCEL 6.2.2 Имитация с инструментом "Генератор случайных чисел" 6.2.3 Статистический анализ результатов имитации Имитационное моделирование (simulation) является одним из мощнейших методов анализа экономических систем. В общем случае, под имитацией понимают процесс проведения на ЭВМ экспериментов с математическими моделями сложных систем реального мира [18]. Цели проведения подобных экспериментов могут быть самыми различными – от выявления свойств и закономерностей исследуемой системы, до решения конкретных практических задач. С развитием средств вычислительной техники и программного обеспечения, спектр применения имитации в сфере экономики существенно расширился. В настоящее время ее используют как для решения задач внутрифирменного управления, так и для моделирования управления на макроэкономическом уровне. Рассмотрим основные преимущества применения имитационного моделирования в процессе решения задач финансового анализа. При решении многих задач финансового анализа используются модели, содержащие случайные величины, поведение которых не поддается управлению со стороны лиц, принимающих решения. Такие модели называют стохастическими. Применение имитации позволяет сделать выводы о возможных результатах, основанные на вероятностных распределениях случайных факторов (величин). Стохастическую имитацию часто называют методом Монте-Карло. Мы же рассмотрим технологию применения имитационного моделирования для анализа рисков инвестиционных проектов в среде ППП EXCEL. 6.1 Моделирование рисков инвестиционных проектов Имитационное моделирование представляет собой серию численных экспериментов призванных получить эмпирические оценки степени влияния различных факторов (исходных величин) на некоторые зависящие от них результаты (показатели). В общем случае, проведение имитационного эксперимента можно разбить на следующие этапы. Установить взаимосвязи между исходными и выходными показателями в виде математического уравнения или неравенства. Задать законы распределения вероятностей для ключевых параметров модели. Провести компьютерную имитацию значений ключевых параметров модели. Рассчитать основные характеристики распределений исходных и выходных показателей. Провести анализ полученных результатов и принять решение. Результаты имитационного эксперимента могут быть дополнены статистическим анализом, а также использоваться для построения прогнозных моделей и сценариев. Осуществим имитационное моделирование анализа рисков инвестиционного проекта на основании данных примера, используемого ранее для демонстрации метода сценариев в главе 5. Для удобства, приведем его условия еще раз. Пример 6.1 Фирма рассматривает инвестиционный проект по производству продукта "А". В процессе предварительного анализа экспертами были выявлены три ключевых параметра проекта и определены возможные границы их изменений (табл. 6.1). Прочие параметры проекта считаются постоянными величинами (табл. 6.2). Таблица 6.1 Ключевые параметры проекта по производству продукта "А" Сценарий Показатели Наихудший Наилучший Вероятный Объем выпуска – Q 150 300 200 Цена за штуку – P 40 55 50 Переменные затраты – V 35 25 30 Таблица 6.2 Неизменяемые параметры проекта по производству продукта "А" Показатели Наиболее вероятное значение Постоянные затраты – F 500 Амортизация – A 100 Налог на прибыль – T 60% Норма дисконта – r 10% Срок проекта – n 5 Начальные инвестиции – I0 2000 Первым этапом анализа согласно сформулированному выше алгоритму является определение зависимости результирующего показателя от исходных. При этом в качестве результирующего показателя обычно выступает один из критериев эффективности: NPV, IRR, PI. Предположим, что используемым критерием является NPV: (6.1) где NCFt – величина чистого потока платежей в периоде t. По условиям примера, значения нормы дисконта r и первоначального объема инвестиций I0 известны и считаются постоянными в течении срока реализации проекта (табл. 6.2). По условиям примера ключевыми варьируемыми параметрами являются: переменные расходы V, объем выпуска Q и цена P. Диапазоны возможных изменений варьируемых показателей приведены в табл. 6.1. При этом будем исходить из предположения, что все ключевые переменные имеют равномерное распределение вероятностей. Реализация третьего этапа может быть осуществлена только с применением ЭВМ. 6.2 Технология имитационного моделирования в среде ППП EXCEL Проведение имитационных экспериментов в среде ППП EXCEL можно осуществить двумя способами – с помощью встроенных функций и путем использования инструмента "Генератор случайных чисел" дополнения "Анализ данных" (Analysis ToolPack). Для сравнения ниже рассматриваются оба способа. При этом основное внимание уделено технологии проведения имитационных экспериментов и последующего анализа результатов с использованием инструмента "Генератор случайных чисел". 6.2.1 Имитационное моделирование с применением функций ППП EXCEL Для генерации равномерно распределенных случайных величин используются фукнции, приведенные в таблице 6.3. Таблица 6.3 Математические функции для генерации случайных чисел Наименование функции Формат функции Оригинальная версия Локализованная версия   RAND СЛЧИС СЛЧИС() – не имеет аргументов RANDBETWEEN СЛУЧМЕЖДУ СЛУЧМЕЖДУ(нижн_граница; верхн_граница)

Похожие:

	Методические указания по написанию и оформлению курсовых работ Пермь 2015 Курсовая работа: Методические указания по написанию и оформлению курсовых работ / Пермский государственный национальный исследовательский...		Методические указания по написанию контрольных и курсовых работ по... Методические указания к выполнению контрольных и курсовых работ по направлению 03. 09. 00. 62 «Юриспруденция» и специальности 40....
	Методические рекомендации по написанию курсовой работы Методические указания к выполнению контрольных и курсовых работ по направлению 40. 03. 01 Юриспруденция		Методические указания по написанию, оформлению и защите письменных работ Методические рекомендации предназначены для студентов специальностей «Право и организация социального обеспечения», «Таможенное дело»,...
	Методические указания по написанию, оформлению и защите курсовых... ...		Методические рекомендации и практические советы по написанию и оформлению... Настоящие методические указания по подготовке дипломных работ предна­значены для студентов выпускников, обучающихся по специальности...
	Методические указания по написанию и защите курсовых работ по дисциплине... Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Крымский федеральный университет имени В....		Методические указания по выполнению курсовых работ по направлениям: 080200. 62 «Менеджмент» Методические указания по выполнению курсовых работ по направлениям: 080200. 62 «Менеджмент», 081100. 62 «Государственное и муниципальное...
	Методические указания по написанию выпускной квалификационной и курсовых работ 11 Министерство образования и науки Российской Федерации Автономная некоммерческая организация высшего образования и дополнительного...		Методические указания по написанию и оформлению дипломных работ для... Методические указания предназначены студентам последнего года обучения и преподавателям-руководителям дипломных работ