Что такое findslide.org?

FindSlide.org - это сайт презентаций, докладов, шаблонов в формате PowerPoint.


Для правообладателей

Обратная связь

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Яндекс.Метрика

Презентация на тему Инвестиции и работа с ними

Содержание

Анализ рисков, связанных с инвестициямиПри принятии любого решения об инвестировании невозможно предвидеть будущие события или действия, которые могут нанести вред вложенному капиталу. Эта неопределенность создает риск.Существуют различные способы оценки рисков: статистические, анализ чувствительности, анализ сценариев, метод
ИНВЕСТИЦИИК.э.н., доцент   Шнюкова Е.А. Анализ рисков, связанных с инвестициямиПри принятии любого решения об инвестировании невозможно предвидеть Анализ чувствительности	Уменьшению неопределенности способствует анализ чувствительности проекта. 	Цель анализа определение степени влияния Пример анализа чувствительности инвестиционного проектаПланируются следующие не дисконтированные чистые финансовые потоки по Анализ чувствительности в программном продукте Project Expert Результаты анализа чувствительности (на основе выше приведенного примера) Анализ сценариевАнализ чувствительности предполагает, что только одна переменная подвергается изменению одновременно, в Метод имитационного моделирования Монте-КарлоИмитационное моделирование это искусственный эксперимент, при котором вместо проведения Метод имитационного моделирования Монте-Карло в программном продукте Project Expert Метод имитационного моделирования Монте-Карло в программном продукте Project ExpertВ результате расчетов анализируется Метод имитационного моделирования Монте-КарлоДостоинства метода:Генерация большого количества случаев реализации проекта, и создание Методика изменения денежного потока Метод предполагает оценку вероятности появления заданной величины денежного
Слайды презентации

Слайд 2 Анализ рисков, связанных с инвестициями
При принятии любого решения

Анализ рисков, связанных с инвестициямиПри принятии любого решения об инвестировании невозможно

об инвестировании невозможно предвидеть будущие события или действия, которые

могут нанести вред вложенному капиталу. Эта неопределенность создает риск.
Существуют различные способы оценки рисков: статистические, анализ чувствительности, анализ сценариев, метод Монте - Карло.
Статистические методы
Для инвестиционного проекта рискованность - это отклонение потока денежных средств от ожидаемого. Чем больше отклонение, тем проект более рискованный.
Для оценки плотности вероятности и риска проекта используются показатели: среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации. Чем меньше значение среднеквадратического отклонения и коэффициента вариации, тем ниже риск проекта.
Среднеквадратическое отклонение () определяется по формуле:


где Аi - денежный поток для i-го исхода:

- математическое ожидание;

Рi - вероятность появления денежного потока;
n - количество возможных исходов.

Коэффициент вариации (CV) определяется по формуле


и показывает значение риска на единицу денежного потока.


Слайд 3 Анализ чувствительности

Уменьшению неопределенности способствует анализ чувствительности проекта.

Цель

Анализ чувствительности	Уменьшению неопределенности способствует анализ чувствительности проекта. 	Цель анализа определение степени

анализа определение степени влияния переменных (факторов) на результат проекта.
В

качестве результата проект можно использовать NPV, IRR, MIRR, PI и срок окупаемости PВР, ДРР.
В качестве переменных рассматривается объем продаж, цена продукта, переменные издержки, постоянные издержки, объем инвестиций, стоимость привлекаемого капитала, инфляция. Т.е. переменные, влияющие на денежные потоки.

Процедура анализа чувствительности проекта:

Рассчитывается базовый вариант, когда все переменные получают предполагаемые значения.
Только одна из переменных меняет свое значение и при этом пересчитывает значение результата проекта.
Оценивается процентное изменение результата проекта к базисному случаю и рассчитывается показатель чувствительности, как отношение процентного изменения результата к изменению значения переменной на один процент.
Те же процедуры осуществляются с остальными переменными.
Применяется ранжирование переменных по степени их влияния на результат и определяется, какое максимальное изменение переменной допустимо для данной переменной.
Недостаток метода: Анализ чувствительности предполагает, что только одна переменная подвергается изменению одновременно. В действительности же изменению подвергаются несколько переменных сразу.

Слайд 4 Пример анализа чувствительности инвестиционного проекта
Планируются следующие не дисконтированные

Пример анализа чувствительности инвестиционного проектаПланируются следующие не дисконтированные чистые финансовые потоки

чистые финансовые потоки по проекту:
Год 1 +15000 дол.

Год 3 +15000 дол. Год 5 +15000 дол
Год 2 +15000 дол. Год 4 +15000 дол.
Значения переменных, влияющих на результаты проекта, и их первоначальная оценка

Проведите анализ чувствительности инвестиционного проекта.
В качестве результата примем критерий NPV. Вычислим при помощи компьютера нижние допустимые границы колебаний некоторых переменных, при которых проект все еще останется эффективным, т.е. NPV 0.

0.


Слайд 5 Анализ чувствительности в программном продукте Project Expert

Анализ чувствительности в программном продукте Project Expert

Слайд 6 Результаты анализа чувствительности (на основе выше приведенного примера)

Результаты анализа чувствительности (на основе выше приведенного примера)

Слайд 7 Анализ сценариев
Анализ чувствительности предполагает, что только одна переменная

Анализ сценариевАнализ чувствительности предполагает, что только одна переменная подвергается изменению одновременно,

подвергается изменению одновременно, в действительности изменению подвергаются сразу несколько

переменных и метод, который позволяет это учесть называется анализ сценариев.
Одновременно непротиворечивому, реалистическому изменению подвергаются все переменные. Рассчитывается пессимистический вариант возможного развития событий и оптимистический. В соответствии с этим рассчитываются новые результаты проектов.
Для каждого проекта рассчитывается размах вариации по показателям эффективности, как разница между наибольшими и наименьшими значениями
Допустим
 


Чем больше размах вариации, тем больше риск проекта.






Слайд 8 Метод имитационного моделирования Монте-Карло
Имитационное моделирование это искусственный эксперимент,

Метод имитационного моделирования Монте-КарлоИмитационное моделирование это искусственный эксперимент, при котором вместо

при котором вместо проведения натуральных испытаний проводятся опыты на

математических моделях.
Алгоритм метода:
1. Формируются переменные, влияющие на результат проекта.
2. Строится вероятностное распределение по каждому фактору.
3. Компьютер случайным образом выбирает значение каждого фактора риска, основываясь на вероятностном распределении фактора.
4. Эти значения факторов риска комбинируются с экзогенными факторами, которые не изменяются, и рассчитывается значение результата (допустим NPV)
5. Действия 3 и 4 повторяются многократно (500-1000 расчетов).
6. Полученные расчеты используются для построения плотности распределения величины результата (допустим NPV) со своим собственным математическим ожиданием, стандартным отклонением, коэффициентом вариации.



Слайд 9 Метод имитационного моделирования Монте-Карло в программном продукте Project

Метод имитационного моделирования Монте-Карло в программном продукте Project Expert

Expert


Слайд 10 Метод имитационного моделирования Монте-Карло в программном продукте Project

Метод имитационного моделирования Монте-Карло в программном продукте Project ExpertВ результате расчетов

Expert
В результате расчетов анализируется три параметра:
1.Устойчивость проекта.
Устойчивость показывает

количество случаев, в которых проект можно будет довести до конца, и при этом не возникнет дефицита наличности (сальдо накопленных реальных денег остается положительным).
Принято считать, что если устойчивость 90% и выше, то проект безрисковый, и соответственно, чем меньше устойчивость, тем выше уровень риска.
2.Среднее значение (математическое ожидание)
3.Неопределенность (коэффициент вариации).
Принято считать, что если неопределенность выше 0.2 проект считается рискованным. И чем выше, тем рискованнее.

Слайд 11 Метод имитационного моделирования Монте-Карло
Достоинства метода:
Генерация большого количества случаев

Метод имитационного моделирования Монте-КарлоДостоинства метода:Генерация большого количества случаев реализации проекта, и

реализации проекта, и создание множества сценариев.
Позволяет количественно оценить общую

рискованность проекта и устойчивости проекта к изменениям условий реализации.
Отражается всю гамму неопределенности, присущих конкретной ситуации.
Недостатки метода:
Коррелированность переменных, которые если не правильно специфицированы могут привести к обманчивым заключениям.
Сложность построения вероятностной модели и множество вычислений.





  • Имя файла: investitsii-i-rabota-s-nimi.pptx
  • Количество просмотров: 88
  • Количество скачиваний: 0