Смекни!
smekni.com

Оценка рисков инвестиционных проектов (стр. 12 из 19)

Рисунок 6. Анализ чувствительности на основе абсолютного значения

Рисунок 7. Анализ чувствительности на основе относительных значений

Сравнение графиков позволяет сделать вывод, что чувствительность предлагаемого инвестиционного проекта к рискам дает возможность фактически оценить подверженность проекта к снижению доходов и возрастанию расходов. Воздействие этих рисков велико и может привести к убыткам.

При снижении денежного потока всего на 5%, при постоянном уровне расходов (например, при снижении отпускных цен конкурирующими фирмами, вызовет снижение объема продаж или уменьшение цен реализации), ведет к снижению результатов финансово-хозяйственной деятельности более, чем в полтора раза (164%). Это, несомненно, ставит реализацию проекта под угрозу, влияние этого фактора довольно велико, поскольку оно из-за большой доли неопределенности не поддается количественному анализу.

То самое можно сказать и о возрастании доли расходов, хотя их воздействие на проект несколько ниже. При росте расходов на 5%, снижение конечного результата составит 1,56 раза (однако этот показатель так же велик). Изменение объема инвестиций практически не оказывает влияние на реализацию проекта, из чего можно заключить, что проект устойчив к проявлениям инвестиционного риска.

Теперь составим матрицу чувствительности и предсказуемости (см. табл.10). На основе матрицы можно сказать, что для снижения воздействия рисков оказывающих влияние на доходы и расходы ООО «Концепт» следует проводить хозяйственную политику, направленную на поддержание постоянного уровня цен, поскольку они являются наиболее сильным фактором воздействия на фирму.

Таблица 10.

Матрица чувствительности проекта

Предсказуемость переменных Чувствительность переменных
Высокая Средняя Низкая
Высокая I I II
Средняя I II III
Низкая Доходы II III III
Расходы Инвестиции
I – Дальнейшая проверка, II – Оперативное планирование, III – Низкое воздействие

3.3 Оценка инвестиционного проекта на основе метода Монте-Карло

Итак, на основании матрицы чувствительности можно сделать вывод, что изменение объема инвестиций не является критичным воздействие на рассматриваемый инвестиционный проект, в то время как отклонения составляющим денежного потока, являются переменными требующими особого внимания.

При проведении анализа методом Монте-Карло, возьмем отклонения по объему инвестиций постоянными, а изменение по объему доходов и расходов переменными. Как и при предыдущем анализе введем рисковые коэффициенты rd и rk, только в данном случае, согласно методологии проведения оценки инвестиционного проекта, они будут не линейно-изменяемыми, а случайными величинами, воздействующими на предыдущее значение доходов и расходов в диапазоне ±5%, от величины предыдущего значения. Кроме того, денежный поток считается с учетом введенного коэффициента инфляции (5%).

Случайные числа в получены в результате расчетов в электронной таблице Microsoft Excel, с применением функции СЛЧИС для каждого периода (см. Приложение 2). Соответствующее влияние случайных чисел учтено, и полный расчет денежных потоков представлен в разделе Предложения (см. Приложение 3). Сводная таблица по данным по интегральному результату денежного потока равному среднему значению представлен ниже в таблице (см. табл.11). График по данным представлен денежного потока по методу Монте-Карло см. рис.8. На левой оси представлены абсолютные значения денежного потока, на правой (дополнительной) оси относительное отклонение. Денежный поток находится как среднее арифметическое от соответствующего значения всех денежных потоков.

Рисунок 8. График основного и интегрального денежных потоков

Таблица 11.

Сводная таблица основного и интегрального денежного потока (полученного по методу Монте-Карло)

Отклонение 2005 2006
1 кв. 2 кв. 3 кв. 4 кв. 1 кв. 2 кв. 3 кв.
Основной денежный поток -1685 -574 465 484 503 524 546
Интегральный денежный поток -1685 -573 461 479 504 520 538
Отклонение 2006 2007 Итого
4 кв. 1 кв. 2 кв. 3 кв. 4 кв.
Основной денежный поток 568 591 616 641 667 3345
Интегральный денежный поток 562 585 605 633 657 3285

Теперь рассчитаем дисперсию денежного потока и на ее основе определим дисперсионное отклонение по денежному потоку. Согласно рассмотренной выше методологии и правилам статистического расчета по анализу рядов динамики дисперсия определяется по формуле:

(27)

где

– интегральное значение денежного потока;

Теперь оценим дисперсию для каждого отдельного периода инвестиционного проекта и представим их в виде таблице (см. Приложение 4).

Несомненно, предлагаемая мной выборка относительно мала, и позволяет с достаточно большой долей вероятности спрогнозировать конечную оценку инвестиционного проекта.

На основании анализа дисперсии, что средние отклонение по величине дисперсии составляет 5,76%. На основании показателя дисперсии можно сделать вывод, что при 20% (±5% по каждой составляющей денежного потока) при выборке в 100 отклонений средние дисперсионное отклонение составит 5,76%. Это означает, что с точностью ±10% мы имеем право утверждать, что оценка предлагаемого инвестиционного проекта будет равна 3277±188,8 тыс.руб.

3.4 Сравнение результатов по методам оценки инвестиционных проектов

Теперь необходимо сравнить полученные результаты.

На основании произведенных расчетов сравним денежные потоки, полученные методами дисконтирования, анализа чувствительности и методом «Монте-Карло». При этом денежного потока полученного при оценке инвестиционного проекта на чувствительность, берется денежный поток с учетом инфляции по варианту с нулевым отклонением. Результаты можно представить в таблице (см. табл.12). Представим полученные результаты на графиках, для денежных потоков и накопленных денежных потоков (см. рис.9).


Таблица 12.

Результаты расчета денежных потоков по трем методам оценки

Показатель 2005 2006
1 кв 2 кв 3 кв 4 кв 1 кв 2 кв
PV -1685 -537 413 391 397 385
NPV -1685 -2222 -1809 -1418 -1021 -636
Прямой денежный поток с учетом инфляции -1685 -571 467 470 508 523
Прямой денежный поток с учетом инфляции, накопленным итогом -1685 -2256 -1789 -1319 -811 -289
Денежный поток по методу "Монте-Карло" -1685 -569 464 465 508 519
Денежный поток по методу "Монте-Карло", накопленным итогом -1685 -2254 -1790 -1326 -817 -298
Показатель 2006 2007
3 кв 4 кв 1 кв 2 кв 3 кв 4 кв
PV 378 370 362 359 342 339
NPV -258 112 474 832 1175 1513
Прямой денежный поток с учетом инфляции 546 569 591 623 632 665
Прямой денежный поток с учетом инфляции, накопленным итогом 258 826 1418 2041 2673 3335
Денежный поток по методу "Монте-Карло" 538 562 585 613 624 655
Денежный поток по методу "Монте-Карло", накопленным итогом 240 802 1387 1999 2624 3278

Таблица 13.

Результаты расчета денежных потоков по трем методам оценки инвестиционных проектов (наихудший вариант)

Показатель 2005 2006
1 кв 2 кв 3 кв 4 кв 1 кв 2 кв
PV -1685 -537 413 391 397 385
NPV -1685 -2222 -1809 -1418 -1021 -636
Прямой денежный поток с учетом инфляции (-5% дохода) -1685 -788 19 6 28 27
Прямой денежный поток с учетом инфляции (-5% дохода), накопленным итогом -1685 -2473 -2454 -2448 -2419 -2392
Прямой денежный поток с учетом инфляции (-3% дохода) -1685 -701 198 192 220 225
Прямой денежный поток с учетом инфляции (-3% дохода), накопленным итогом -1685 -2386 -2188 -1996 -1776 -1551
Денежный поток по методу "Монте-Карло", с учетом ошибки -1685 -602 437 438 479 489
Денежный поток по методу "Монте-Карло", с учетом ошибки, накопленным итогом -1685 -2287 -1850 -1412 -933 -444
Показатель 2006 2007
3 кв 4 кв 1 кв 2 кв 3 кв 4 кв
PV 378 370 362 359 342 339
NPV -258 112 474 832 1175 1513
Прямой денежный поток с учетом инфляции (-5% дохода) 33 38 42 55 44 57
Прямой денежный поток с учетом инфляции (-5% дохода), накопленным итогом -2359 -2322 -2280 -2225 -2181 -2124
Прямой денежный поток с учетом инфляции (-3% дохода) 238 250 262 282 279 300
Прямой денежный поток с учетом инфляции (-3% дохода), накопленным итогом -1313 -1062 -801 -518 -239 61
Денежный поток по методу "Монте-Карло", с учетом ошибки 507 530 551 577 588 617
Денежный поток по методу "Монте-Карло", с учетом ошибки, накопленным итогом 63 593 1144 1722 2310 2927

Теперь рассмотрим наихудший вариант развития (см. Таблица 13). Как и в предыдущем случае, данные можно отразить на графике (см. Рисунок 10).