Анализ рисков

Под риском понимается возможность того, что произойдет некое нежелательное событие. В предпринимательской деятельности риск принято отождествлять с возможностью потери предприятием части своих ресурсов, снижение планируемых доходов или появление дополнительных расходов в результате осуществления определенной производственной и финансовой деятельности.

Основными видами риска являются

- производственный риск, связанный с возможностью невыполнения фирмой своих обязательств по отношению к заказчику,

- финансовый риск, связанный с возможностью невыполнения фирмой своих финансовых обязательств перед инвесторами как следствие использования для финансирования деятельности фирмы заемных средств,

- инвестиционный риск, связанный с возможным обесцениванием инвестиционно - финансового портфеля, состоящего как из собственных, так и приобретенных ценных бумаг,

- рыночный риск, связанный с возможным колебанием рыночных процентных ставок на фондовом рынке и курсов валют.

Назначение анализа риска - дать потенциальным инвесторам необходимые данные для принятия решения о целесообразности участия в проекте и предусмотреть меры по защите от возможных финансовых потерь.

Особенностью методов анализа риска является использование вероятностных понятий и статистического анализа.

1) Анализ сценариев - это прием анализа риска, который наряду с базовым набором исходных данных проекта рассматривает ряд других наборов данных, которые, по мнению разработчиков проекта, могут иметь место в процессе реализации. В анализе сценария, финансовый аналитик просит технического менеджера подобрать показатели при “плохом” стечении обстоятельств (малый объем продаж, низкая цена продажи, высокая себестоимость единицы товара, и т. д.) и при “хорошем”. После этого, NPV при хороших и плохих условиях вычисляются и сравниваются с учетом условной вероятности рассчитывается суммарный NPV.

Результаты расчетов представлены в Таблице 18.

Таблица 18 – Анализ сценариев

	периоды		NPV	NPV с учетом вероятности
пессимизм 30%	-2400000	728138,32			-2253,48158	-676,0444744
безразличие 40%	-2400000	1032710,4	1549065,60		687860,9642	275144,3857
опримизм 30%	-2400000	1235507,2	1853260,8		1294234,564	388270,3691
					Средневзвеш.	662738,7103

2) Имитационное моделирование Монте-Карло

Метод имитационного моделирования Монте-Карло создает дополнительную возможность при оценке риска за счет того, что делает возможным создание случайных сценариев. Применение анализа риска использует богатство информации, будь она в форме объективных данных или оценок экспертов, для количественного описания неопределенности, существующей в отношении основных переменных проекта и для обоснованных расчетов возможного воздействия неопределенности на эффективность инвестиционного проекта. Результат анализа риска выражается не каким-либо единственным значением NPV, а в виде вероятностного распределения всех возможных значений этого показателя. Следовательно, потенциальный инвестор, с помощью метода Монте-Карло будет обеспечен полным набором данных, характеризующих риск проекта. На этой основе он сможет принять взвешенное решение о предоставлении средств.

В общем случае имитационное моделирование Монте-Карло - это процедура, с помощью которой математическая модель определения какого-либо финансового показателя (в нашем случае NPV) подвергается ряду имитационных прогонов с помощью компьютера. В ходе процесса имитации строятся последовательные сценарии с использованием исходных данных, которые по смыслу проекта являются неопределенными, и потому в процессе анализа полагаются случайными величинами. Процесс имитации осуществляется таким образом, чтобы случайный выбор значений из определенных вероятностных распределений не нарушал существования известных или предполагаемых отношений корреляции среди переменных. Результаты имитации собираются и анализируются статистически, с тем, чтобы оценить меру риска.

Таблица 19 – Исходные данные для анализа

	Минимум	Максимум
Стоимость часа рабочего, руб.
Стоимость энергии за кВт	2,5	3,5
Стоимость материалов за кг
Число экспериментов

Таблица 20 – Данные для анализа

Начальные инвестиции (I)		Норма r	15%
Постоянные расходы (F)		Налог (T)	20%
Амортизация (A)		Срок (n)

Таблица 22 – Результаты листа «Имитация»

Стоим. часа рабоч.	Стоим. эенергии	Стоим. кг матер.	Себ.1 детали	Себ.2	Себ.3	Себестоимость производства
			198,7933333	181,76	391,84	375901,2333
			191,8433333	176,66	389,17	369222,3733
			172,9433333	163,18	377,53	348828,9133
			173,6	181,34	377,14	355793,54
Прибыль	Прибыль на налогобл.	Налог на прибыль	Чистая прибыль	Поступления (NCFt)	ЧСС (NPVt)
130665,7667	114334,7667	22866,95333	107798,8133	1293585,76	553 547,50р.
137344,6267	121013,6267	24202,72533	113141,9013	1357702,816	699 941,17р.
157738,0867	141407,0867	28281,41733	129456,6693	1553480,032	1 146 944,63р.
150773,46	134442,46	26888,492	123884,968	1486619,616	994 287,25р.

Таблица 23 - Результаты анализа

Показатели	Стоимость часа рабочего	Стоимость энергии	Стоимость матер.кг	Поступления (NCFt)	NPV
Среднее значение	199,79	3,00	149,97	1446440,92	902 550,24р.
Стандартное отклонение	29,87	0,00	6,17	116965,40	267058,346
Коэффициент вариации	0,15	0,00	0,04	0,08	0,30р.
Минимум				1179928,096	294 041,47р.
Максимум				1716177,312	1 518 419,14р.
Число счучаев NPV<0
Сумма убытков
Сумма доходов					450372570,6
Вероятность P (NPV<=X)			Величина (X)	Нормал.(X)	p(NPV<=0)
				0,364900628	0,642407207

Выводы

В ходе работы проведен анализ чертежей деталей и составлен технологический процесс их производства, выбрано оборудование, составлена производственная программа выпуска данных деталей. Также построен сетевой график производства, разработан план цеха, определены размер кредита, необходимый для запуска производства, и период окупаемости проекта. На заключительном этапе оценены риски с помощью анализа сценариев и имитационного моделирования Монте-Карло.

Основные выводы:

1) Организация выпуска данных деталей возможна.

2) Срок окупаемости проекта составит 2 года и 3 месяца.

3) Чистое современное значение инвестиционного проекта (NPV) и внутренняя норма прибыльности (доходности, рентабельности) (IRR) больше нуля, то есть проект можно принять.

4 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

4.1 Культин, Н.Б. Управление проектами: инструментальные средства / Н.Б. Культин.— Санкт-Петербург: Политехника, 2002.— 214 с.: ил.— Библиогр.: с.213-214.

4.2 Курсовое проектирование по технологии машиностроения, Автор: Горбацевич А.Ф. Издательство: Вышэйш. школа. Год: 1975.

4.3 Справочник нормировщика машиностроителя под редакцией Е.И. Стружестраха. Москва 1961 г.

4.5 Справочник технолога-машиностроителя в 2-х т. Под редакцией А.Г. Косиловой и Р.К. Мещерякова. – 4-е изд. М.: Машиностроение, 1985.

4.6 Технология машиностроения. Учебное пособие под редакцией д. т. н., проф. Мурашкина С. Л. 1, 2, 3 тома, Санкт-Петербург, СПбГТУ, 2000г.

4.7 Козелецкая, Татьяна Александровна. Информационные технологии управления: управление проектами в Microsoft Office Project 2003: учебное пособие / Т. А. Козелецкая; Санкт-Петербургский государственный политехнический университет.— СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2009.

Дата добавления: 2015-09-01