Автор работы: Пользователь скрыл имя, 26 Января 2013 в 10:39, контрольная работа
Цель курсовой работы:
Выделить теоретические основы управления инвестиционными рисками предприятия и провести оценку инвестиционных рисков предприятия в системе инвестиционных решений.
Задачи курсовой работы:
Рассмотреть понятие инвестиционный риск, виды инвестиционных рисков, цели управления инвестиционными рисками.
Рассмотреть роль риск-менеджмента в управлении инвестиционными рисками предприятия, определить его основные функции.
Провести анализ рисков представленного проекта, сделать вывод о его целесообразности.
Проанализировать инвестиционный риск при оценке привлекательности инвестиционного климата.
Введение………………………………………………………….…………….3
1 Теоретические основы АНАЛИЗА И управления инвестиционными рисками предприятия…………………….....5
Понятие инвестиционного риска, классификация, основные черты управления инвестиционным риском …………………………………….5
Методы учета и анализа инвестиционных рисков……………………..9
1.3 Понятие риск-менеджмента, его роль в управлении инвестиционными рисками предприятия………………………………………………………..…..13
2 Оценка инвестиционных рисков предприятия в системе инвестиционных решений………………………………………….…21
2.1 Сущность и типы проектных рисков инвестиционного проекта………21
2.2 Оценка и анализ проектных рисков…………………………..…………..25
Заключение……………………………….…………………………………35
Список использованнЫХ ИСТОЧНИКОВ …………...………………37
Рассмотрим качественную и количественную оценку проектных рисков более подробно.
Результатом качественного анализа рисков является описание неопределенностей, присущих проекту, причин, которые их вызывают, и, как результат, рисков проекта. Для описания удобно использовать специально разработанные логические карты - список вопросов, помогающих выявить существующие риски. Эти карты можно разработать как самостоятельно, так и с помощью консультантов (см. рисунок 2.2).
Конкуренты
Возможности компании
Существуют ли неудовлетворенные потребности потребителей?
Будет ли рынок развиваться в будущем, каковы тенденции?
Существуют ли у конкурентов возможности повлиять на нашу позицию?
Достаточно ли нашей маркетинго-сбытовой компетенции для реализации проекта?
Недостижение плана продаж на …% в связи с неточной оценкой размеров рынка
Недостижение рыночной доли на …% в связи с недооценкой возможностей конкурентов
Невыполнение плана продаж на …% в связи с недостаточно проработанной системой продвижения продукции
Рынок и потребитель
Возможные риски
Недостижение плана продаж на …% в связи с неверной оценкой потребностей
Рисунок 2.2 - Пример логической карты рисков для вывода на рынок нового продукта
В результате будет сформирован перечень рисков, которым подвержен проект. Далее их необходимо проранжировать по степени важности и величине возможных потерь, а основные риски проанализировать с помощью количественных методов для более точной оценки каждого из них.
В рассматриваемом примере аналитики выделили следующие основные риски: недостижение плановых объемов продаж, как за счет их меньшего физического объема, так и за счет более низкой цены, а также снижение нормы прибыли из-за роста цен на сырье.
Количественный анализ рисков необходим для того, чтобы оценить, каким образом наиболее значимые рисковые факторы могут повлиять на показатели эффективности инвестиционного проекта. Существует несколько основных методик проведения подобного анализа: анализ влияния отдельных факторов (анализ чувствительности), анализ влияния комплекса факторов (сценарный анализ) и имитационное моделирование (метод Монте-Карло). Рассмотрим каждый из них подробнее.
Анализ чувствительности - это стандартный
метод количественного анализа,
который заключается в
Показатели эффективности:
NPV – чистая текущая стоимость проектно-денежных потоков;
IRR – внутренняя норма доходности;
РВ – срок окупаемости;
DРВ – дисконтированный срок окупаемости.
Таблица 2.1 - Изменение показателей эффективности проекта (по состоянию на последний этап проекта) в зависимости от изменения цены реализации продукции (абсолютное и относительное)
Показатели эффективности |
Фактор – изменение цены реализации (в % от запланированного уровня) | |||||||||
-50% |
-40% |
-30% |
-20% |
-10% |
0% |
10% |
20% |
30% |
40% | |
NPV, тыс. долл. США |
-1150 (- 165%) |
-531 (- 130%) |
64 (-96%) |
64 ( -32%) |
1206 (-64%) |
1765 (0%) |
2314 (31%) |
2857 (62%) |
3390 (92%) |
3923 (122%) |
IRR ,% |
5 |
12 |
19 |
25 |
31 |
36 |
42 |
47 |
52 |
56 |
РВ, лет |
6,17 |
5,33 |
4,92 |
4,33 |
4,33 |
3,92 |
3,92 |
3,42 |
3,33 |
3,33 |
DРВ, лет |
Не окупает ся |
Не окупает ся |
6,5 |
5,92 |
5,33 |
4,92 |
4,33 |
4,33 |
3,92 |
3,92 |
Такой расчет проводится для всех критических факторов проекта. Степень их воздействия на итоговую эффективность проекта (в данном случае на NPV) удобнее показать на графике (см. рисунок 2.3.).
Рисунок 2.3 - Чувствительность показателя NPV к изменениям ключевых факторов проекта
Таким образом, на результат рассматриваемого проекта сильнее всего влияют цена реализации, затем себестоимость продукции и, наконец, физический объем продаж.
Несмотря на то, что цена реализации оказывает большое влияние на NPV, вероятность ее колебания может быть очень низкой, следовательно, изменения этого фактора будут представлять незначительный риск. Для определения этой вероятности используется так называемое «дерево вероятностей». Сначала на основе экспертных мнений определяется вероятность первого уровня - вероятность того, что реальная цена изменится, то есть станет больше, меньше или равна плановой (в нашем случае эти вероятности равны 30, 30 и 40%), а затем вероятность второго уровня - вероятность отклонения на определенную величину. В нашем примере ход рассуждений следующий: если цена все же окажется меньше плановой, то с вероятностью 60% отклонение будет не более -10%, с вероятностью 30% - от -10 до -20% и с вероятностью 10% - от -20 до -30%. Аналогичным образом анализируются отклонения в положительную сторону. Отклонения более 30% в любую сторону эксперты посчитали невозможными.
Итоговая вероятность
Таблица 2.2 - Изменение NPV проекта в зависимости от изменения цены реализации
Дерево вероятностей |
Фактор – цена реализации | |||||||||
-50% |
-40% |
-30% |
-20% |
-10% |
0% |
10% |
20% |
30% |
40% | |
Вероятность первого уровня, % |
30 |
40 |
30 |
|||||||
Вероятность второго уровня,% |
0 |
0 |
10 |
30 |
60 |
100 |
60 |
30 |
10 |
0 |
Итоговая вероятность, % |
0 |
0 |
3 |
9 |
18 |
40 |
18 |
9 |
3 |
0 |
изменение NPV, долл. США |
2915 |
2296 |
1700 |
1123 |
559 |
0 |
-550 |
-1092 |
-1626 |
-2159 |
Суммарный риск по NPV в нашем примере рассчитывается как сумма произведений итоговой вероятности и величины риска по каждому отклонению и равен 6,63 тыс. долл. США (1700 х 0,03 + 1123 х 0,09 + 559 х 0,18 - 550 х 0,18 - 1092 х 0,09 - 1626 х 0,03). Тогда ожидаемая величина NPV, скорректированная на риск, связанный с изменением цены реализации, будет равна 1758 тыс. долл. США (1765 (плановая величина NPV) - 6,63 (ожидаемая величина риска)).
Таким образом, риск изменения цены реализации снижает NPV проекта на 6,63 тыс. долл. США. В результате аналогичного анализа двух других критических факторов оказалось, что самым опасным является риск изменения физического объема продаж: ожидаемая величина этого риска составила 202 тыс. долл. США, а ожидаемая величина риска изменения себестоимости - 123 тыс. долл. США. Получается, что изменение розничной цены - не самый важный риск для рассматриваемого проекта и им можно пренебречь, сосредоточившись на управлении и предотвращении других рисков.
«Анализ чувствительности очень нагляден, однако главным его недостатком является то, что анализируется влияние только одного из факторов, а остальные считаются неизменными. На практике же обычно изменяются сразу несколько показателей. Оценить подобную ситуацию и скорректировать NPV проекта на величину риска помогает сценарный анализ» [7;37].
При сценарном анализе для начала необходимо определить перечень критических факторов, которые будут изменяться одновременно. Для этого, используя результаты анализа чувствительности, можно выбрать 2-4 фактора, которые оказывают наибольшее влияние на результат проекта. Обычно рассматривают три сценария: оптимистический, пессимистический и наиболее вероятный, но при необходимости их число можно увеличить. В каждом из сценариев фиксируются соответствующие значения отобранных факторов, после чего рассчитываются показатели эффективности проекта. Результаты сводятся в таблицу (см. таблицу 2.3).
Таблица 2.3 - Эффективность проекта в зависимости от сценария
Сценарий |
Вероятность реализации сценария, % |
Фактор |
Значение, % от плана |
NPV, тыс. долл. США |
IRR, % |
РВ, лет |
DРВ, лет |
Пессимистический |
20 |
Розничные цены реализации |
95 |
-1637 |
- |
6,58 |
Не окупается |
Себестоимость продукции |
110 | ||||||
Физический объем продаж |
90 | ||||||
Оптимистический |
30 |
Розничные цены реализации |
105 |
3390 |
53 |
3,33 |
3,92 |
Себестоимость продукции |
95 | ||||||
Физический объем продаж |
105 | ||||||
Наиболее вероятный |
50 |
Розничные цены реализации |
100 |
1765 |
36 |
3,92 |
4,92 |
Себестоимость продукции |
100 | ||||||
Физический объем продаж |
100 |
Как и при анализе
Ожидаемое значение NPV в данном случае будет равно 1572 тыс. долл. США (-1637 х 0,2 + 3390 х 0,3 + 1765 х 0,5). Таким образом, в отличие от предыдущего этапа анализа мы получили одну более точную комплексную оценку эффективности, которая и будет использоваться в дальнейших решениях по проекту. Необходимо учесть, что большой разрыв между плановым и оценочным значениями NPV свидетельствует о высокой неопределенности проекта. Возможно, в проекте присутствуют дополнительные факторы риска, которые необходимо учесть.
Расчеты по методу Монте-Карло из-за
его трудоемкости всегда осуществляют
с помощью программных
Таблица 2.4 - Пример результатов анализа
эффективности проекта с
Параметры NPV |
Возможное изменение показателя, % | ||
Изменение себестоимости (верхняя граница 12%, нижняя граница -10%) |
Валютный курс (верхняя граница 8%, нижняя граница -9%) |
NPV, тыс. долл. США | |
Среднее значение |
101,2 |
99,5 |
1725 |
Стандартное отклонение |
4,4 |
2,4 |
142 |
1) с вероятностью 68,3% - в диапазоне m ±d;
2) с вероятностью 94,5% - в диапазоне m ±2d;
3) с вероятностью 99,7% - в диапазоне m ±3d.
Как видно из таблицы, m = 1725, d = 142. Это
означает, что наиболее вероятное
значение NPV будет колебаться около
значения 1725. Применив правило «трех
сигм», получим, что с вероятностью
99,7% значение NPV попадает в диапазон
1725 ±(3 х 142), даже нижняя граница которого
больше нуля. Следовательно, с высокой
долей вероятности результат
нашего проекта будет положительным.
Если бы при двух- или трехкратном
отклонении был получен отрицательный
результат (это возможно при низком
значении NPV проекта или высокой
чувствительности к фактору), то с
помощью правила «трех сигм»
можно определить, какова вероятность
данного отклонения, и сделать
вывод о возможности
Информация о работе Инвестиционные риски. Управление инвестиционными рисками