Теоретические основы анализа инвестиционных проектов

интегральный эффект будет равняться сумме произведений вероятности пути по дереву решений и эффекту инвестора для исхода при пути по данному дереву решений по ставке безрискового вложения: , где n- число путей по дереву решений, - вероятность i-пути, - эффект для инвестора для i-пути. Как видно, модель дерева решений имеет нечто общее с методом достоверных эквивалентов. Дерево решений и есть имитационная модель, только где варианты характеристик инвестиционного проекта являются случайными величинами. Поэтому: 1) Основные характеристики проекта, заложенные в него, принимаются за случайные величины (цены, объем продаж, величина инвестиций, переменные и постоянные издержки, время НИОКР и подготовки пр-ва и т.д.). Матожидания случайных величин есть детерминированнные оценки и модель учитывает взаимосвязь некоторых переменных, например: а) Взаимосвязь цены и объемов продаж характеризуется : , где - объем продаж инвестиционного продукта, соответствующий матожиданию цены, - относительное изменение цены, к- коэффициент эластичности спроса по цене б) зависимость издержек от объемов производства , где - издержки инвестиционного продукта, соответствующие матожиданию объема продаж, - относительное изменение объема продаж, a- постоянный коэффициент, зависящий от структуры издержек. 2) Могут быть выдвинуты приемлимые гипотезы о характере распределения переменных и параметрах этих распределений. Например: Таблица 2.16 Случайная переменныеВид распределенияПределы распределенияЦенаНормальноеОбъем продажЛогнориальное+10%+-5%Прямые издержкиПотенциальное+10%+-15% 1) Проект реализуется в условиях свободного рынка. 2) Лучше, если дерево решений имеет детерминированную структуру. Итого, задавая случайные размеры переменных, удовлетворяющие требованиям п.п. 1-4, получают значения NPV и вероятности их получения. Имитационная модель чаще всего имеет вид гистограммы, где по оси абцис- NPV, а по оси ординат- вероятность этих NPV. Риск рассчитывается исходя из статанализ результатов (матожидание, дисперсия, коэффициент вариации). 1. Экспертные методы Самый простой способ: , где R- степень рискованности проекта, - значимость риска для результата проекта, - вероятность появления риска. Кроме того, эксперт может использовать следующую шкалу оценки рисков: Таблица 2.17 Шкала оценки факторов риска Качественная оценка рискаБаллВысокий: вероятно, риск реализуется 10Выше среднего: скорее всего, риск реализуется7Средний5Ниже среднего: скорее всего, риск не реализуется3Низкий, несущественный1Эксперт имеет возможность качественно оценить вид или фактор риска и обобщить риск по проекту: , где m- количество оцениваемых рисков; L- число экспертов; - балловая оценка j-риска L-инвестором. Риск проекта оценивается по следующей таблице. Таблица 2.18 Значение Уровень рискаВысокийВыше среднегоСреднийНиже среднегоНизкийЗдесь же имеет смысл ввести понятие ставки дисконтирования с учетом риска по методу наращения. Метод применим когда когда дерево ветвей не имеет большого разнообразия, а распределение вероятностей- нормально при малой дисперсии. Норма дисконта по методу наращения означает, что ставка дисконтирования зависит не только от фазы, но и от этапа реализации проекта и нома дисконта для этапа проекта равна: , где - коэффициент роста безрисковой ставки для данной для данного этапа (определяется экспертным путем).

Управление рисками в самом общем виде включает в себя: · Получение дополнительной информации; · Распределение риска между участниками проекта; · Резервирование средств; · Диверсификация. Вопрос управления рисками реальных инвестиций предлагается решать на этапе экономической оценки инвестиций путем оценки степени риска и одобрения проектов с приемлимым уровнем риска.

Список использованной литературы.

1. Стратегической планирование инвестиционной деятельности. 2. Анализ экономической эффективности. 3. Бирман Г., Шмидт С. Экономический анализ инвестиционных процессов. М.: Юнити, 1997. 4. Под ред. Данилочкиной. Контроллинг как инструмент управления финансами. М.: Юнити, 1998. 5. В. В. Ковалев. Финансовый анализ. Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. М.: Финансы и статистика, 1998. 6. Под ред. Терехина В. И. Финансовое управление фирмой. М.: Экономика, 1998.