Методы анализа риска инвестиционных проектов
Методы анализа риска инвестиционных проектов🔥Капитализация рынка криптовалют выросла в 8 раз за последний месяц!🔥
✅Ты думаешь на этом зарабатывают только избранные?
✅Ты ошибаешься!
✅Заходи к нам и начни зарабатывать уже сейчас!
________________
>>>ВСТУПИТЬ В НАШ ТЕЛЕГРАМ КАНАЛ<<<
________________
✅Всем нашим партнёрам мы даём полную гарантию, а именно:
✅Юридическая гарантия
✅Официально зарегистрированная компания, имеющая все необходимые лицензии для работы с ценными бумагами и криптовалютой
(лицензия ЦБ прикреплена выше).
Дорогие инвесторы‼️
Вы можете оформить и внести вклад ,приехав к нам в офис
г.Красноярск , Взлётная ул., 7, (офисный центр) офис № 17
ОГРН : 1152468048655
ИНН : 2464122732
________________
>>>ВСТУПИТЬ В НАШ ТЕЛЕГРАМ КАНАЛ<<<
________________
✅ДАЖЕ ПРИ ПАДЕНИИ КУРСА КРИПТОВАЛЮТ НАША КОМАНДА ЗАРАБАТЫВЕТ БОЛЬШИЕ ДЕНЬГИ СТАВЯ НА ПОНИЖЕНИЕ КУРСА‼️
‼️Вы часто у нас спрашивайте : «Зачем вы набираете новых инвесторов, когда вы можете вкладывать свои деньги и никому больше не платить !» Отвечаем для всех :
Мы конечно же вкладываем и свои деньги , и деньги инвесторов! Делаем это для того , что бы у нас был больше «общий банк» ! Это даёт нам гораздо больше возможностей и шансов продолжать успешно работать на рынке криптовалют!
________________
>>>ВСТУПИТЬ В НАШ ТЕЛЕГРАМ КАНАЛ<<<
________________
Ваш IP-адрес заблокирован.
Сергей Александрович Кошечкин, к. В мировой практике финансового менеджмента используются различные методы анализа рисков инвестиционных проектов ИП. К наиболее распространенным из них следует отнести: -метод корректировки нормы дисконта ; - метод достоверных эквивалентов коэффициентов достоверности ; -анализ чувствительности критериев эффективности чистый дисконтированный доход NPV , внутренняя норма доходности IRR и др. В данной статье кратко изложены преимущества, недостатки и проблемы их практического применения, предложены усовершенствованные алгоритмы количественного анализа рисков инвестиционных проектов и рассмотрено их практическое применение. Метод корректировки нормы дисконта. Достоинства этого метода — в простоте расчетов, которые могут быть выполнены с использованием даже обыкновенного калькулятора, а также в понятности и доступности. Вместе с тем метод имеет существенные недостатки. Метод корректировки нормы дисконта осуществляет приведение будущих потоков платежей к настоящему моменту времени то есть обыкновенное дисконтирование по более высокой норме , но не дает никакой информации о степени риска возможных отклонениях результатов. При этом полученные результаты существенно зависят только от величины надбавки за риск. Он также предполагает увеличение риска во времени с постоянным коэффициентом, что вряд ли может считаться корректным, так как для многих проектов характерно наличие рисков в начальные периоды с постепенным снижением их к концу реализации. Таким образом, прибыльные проекты, не предполагающие со временем существенного увеличения риска, могут быть оценены неверно и отклонены. Данный метод не несет никакой информации о вероятностных распределениях будущих потоков платежей и не позволяет получить их оценку. Наконец, обратная сторона простоты метода состоит в существенных ограничениях возможностей моделирования различных вариантов, которое сводится к анализу зависимости критериев NPV IRR,PI и др. Несмотря на отмеченные недостатки, метод корректировки нормы дисконта широко применяется на практике. Метод достоверных эквивалентов. Недостатками этого метода следует признать: - сложность расчета коэффициентов достоверности, адекватных риску на каждом этапе проекта; - невозможность провести анализ вероятностных распределений ключевых параметров. Анализ чувствительности. Данный метод является хорошей иллюстрацией влияния отдельных исходных факторов на конечный результат проекта. Главным недостатком данного метода является предпосылка о том, что изменение одного фактора рассматривается изолированно, тогда как на практике все экономические факторы в той или иной степени коррелированны. По этой причине применение данного метода на практике как самостоятельного инструмента анализа риска, по мнению автора весьма ограничено, если вообще возможно. Метод сценариев. В целом метод позволяет получать достаточно наглядную картину для различных вариантов реализации проектов, а также предоставляет информацию о чувствительности и возможных отклонениях, а применение программных средств типа Excel позволяет значительно повысить эффективность подобного анализа путем практически неограниченного увеличения числа сценариев и введения дополнительных переменных. Анализ вероятностных распределений потоков платежей. В целом применение этого метода анализа рисков позволяет получить полезную информацию об ожидаемых значениях NPV и чистых поступлений, а также провести анализ их вероятностных распределений. Вместе с тем использование этого метода предполагает, что вероятности для всех вариантов денежных поступлений известны либо могут быть точно определены. В действительности в некоторых случаях распределение вероятностей может быть задано с высокой степенью достоверности на основе анализа прошлого опыта при наличии больших объемов фактических данных. Однако чаще всего такие данные недоступны, поэтому распределения задаются исходя из предположений экспертов и несут в себе большую долю субъективизма. Деревья решений. Ограничением практического использования данного метода является исходная предпосылка о том, что проект должен иметь обозримое или разумное число вариантов развития. Метод особенно полезен в ситуациях, когда решения, принимаемые в каждый момент времени, сильно зависят от решений, принятых ранее, и в свою очередь определяют сценарии дальнейшего развития событий. Имитационное моделирование. Практическое применение данного метода продемонстрировало широкие возможности его использования инвестиционном проектировании, особенно в условиях неопределённости и риска. Данный метод особенно удобен для практического применения тем, что удачно сочетается с другими экономико-статистическими методами, а также с теорией игр и другими методами исследования операций. Практическое применение автором данного метода показало, что зачастую он даёт более оптимистичные оценки, чем другие методы, например анализ сценариев, что, очевидно обусловлено перебором промежуточных вариантов. Многообразие ситуаций неопределённости делает возможным применение любого из описанных методов в качестве инструмента анализа рисков, однако, по мнению автора, наиболее перспективными для практического использования являются методы сценарного анализа и имитационного моделирования, которые могут быть дополнены или интегрированы в другие методики. В частности, для количественной оценки риска инвестиционного проекта предлагается использовать следующие алгоритмы:. Определяются ключевые факторы ИП. Для этого предлагается применять анализ чувствительности по всем факторам цена реализации, рекламный бюджет, объём продаж, себестоимость продукции и т. В качестве ключевых выбираются те факторы, изменения которых приводят к наибольшим отклонениям чистой текущей стоимости NPV. Определяются максимальное и минимальное значения ключевых факторов, и задаётся характер распределения вероятностей. В общем случае рекомендуется использовать нормальное распределение. На основе выбранного распределения проводится имитация ключевых факторов , с учётом полученных значений рассчитываются значения NPV. На основе полученных в результате имитации данных рассчитываются критерии, количественно характеризующие риск ИП матожидание NPV, дисперсия, среднеквадратическое отклонение и др. Для проведения сценарного анализа нами разработана методика, позволяющая учитывать все возможные сценарии развития, а не три варианта оптимистичный, пессимистичный, реалистичный , как это предлагается в литературе. Предлагается следующий алгоритм сценарного анализа:. Используя анализ чувствительности, определяются ключевые факторы ИП см. Рассматриваются возможные ситуации и сочетания ситуаций , обусловленные колебаниями этих факторов. Для этого рекомендуется строить «дерево сценариев». Методом экспертных оценок определяются вероятности каждого сценария. По каждому сценарию с учетом его вероятности рассчитывается NPV проекта , в результате чего получается массив значений NPV табл. На основе данных массива рассчитываются критерии риска ИП. В результате анализа технико-экономического обоснования проекта было установлено, что ключевыми факторами, определяющими риск данного проекта является соотношение себестоимости 1Гкал, вырабатываемой локальной котельной и тарифа за централизованное отопление. В общем же случае для определения ключевых параметров проекта можно использовать анализ чувствительности, в качестве оптимального инструмента для этого рекомендуется применять соответствующий модуль анализа программных пакетов «Project Expert» и «Альт-Инвест», которые обеспечивают возможность быстрого пересчёта по всем факторам. Хотя в большинстве случаев ключевые факторы проекта известны из предыдущего опыта, либо установлены по результатам маркетингового исследования, а анализ чувствительности необходим лишь для количественного определения степени влияния этого фактора. Риск-анализ данного проекта был выполнен двумя способами: -имитационное моделирование методом Монте-Карло; -анализ сценариев. Риск-анализ инвестиционного проекта методом имитационного моделирования. Моделируя значение NPV в зависимости от ключевых факторов были получены значения NPV по трём опорным вариантам развития событий оптимистичный, пессимистичный, реалистичный. Методом экспертных оценок были определены также вероятности реализации этих вариантов. Полученные результаты использовались как исходные данные для имитационного моделирования табл. На основе исходных данных проводим имитацию. Для проведения имитации рекомендуется использовать функцию «Генерация случайных чисел» рис. Имитация с использованием генерации случайных чисел. Для осуществления имитации рекомендуется использовать нормальное распределение, так как практика риск-анализа показала, что именно оно встречается в подавляющем большинстве случаев. Количество имитаций может быть сколь угодно большим и определяется требуемой точностью анализа. В данном случае ограничимся имитациями. На основе полученных в результате имитации данных, используя стандартные функции MS Excel проводим экономико-статистический анализ рис 2. Имитационное моделирование продемонстрировало следующие результаты: 1. Среднее значение NPV составляет ,79 тыс. Минимальное значение NPV составляет ,15 тыс. Максимальное значение NPV составляет ,98 тыс. Вероятность того, что NPV будет меньше нуля равна нулю. Вероятность того, что NPV будет больше максимума также равна нулю. Для расчёта цены риска в данном случае используем показатель среднеквадратического отклонения - s, и матожидания — М NPV. Таким образом, суммарная величина возможных потерь характеризующих данный инвестиционный проект, составляет 10,74 тыс. Иначе говоря, цена риска данного ИП составляет 10,74 тыс. Для сравнения проведём риск-анализ того же инвестиционного проекта методом сценариев. Рассмотрим возможные сценарии реализации инвестиционного проекта. В данном случае их будет только три:. Построение сценариев и расчёт NPV по вариантам осуществлялся с учетом того факта, что себестоимость 1Гкал, вырабатываемой локальной котельной и тариф за централизованное отопление в значительной степени коррелируют друг с другом, поскольку обе эти величины зависят от одних и тех же факторов, как то эксплуатационные расходы и зарплата обслуживающего персонала. Сценарный анализ продемонстрировал следующие результаты: 1. Среднее значение NPV составляет ,85 руб. Вероятность того, что NPV будет больше максимума равна нулю. Анализируя полученные результаты, отмечаем, что метод сценариев даёт более пессимистичные оценки относительно риска инвестиционного проекта. В частности коэффициент вариации, определённый по результатам этого метода значительно больше, чем в случае с имитационным моделированием. Рекомендуется использовать сценарный анализ только в тех случаях, когда количество сценариев конечно, а значения факторов дискретны. Если же количество сценариев очень велико, а значения факторов непрерывны, рекомендуется применять имитационное моделирование. Следует отметить, что, используя сценарный анализ можно рассматривать не только три варианта, а значительно больше. При этом можно сочетать сценарный анализ с другими методами количественного анализа рисков, например, с методом дерева решений и анализом чувствительности, как это продемонстрировано в следующем примере. Анализ рисков бизнес-плана ТК «Корона». Установим ключевые факторы проекта, оказывающие значительное влияние на показатель эффективности — NPV. Анализ чувствительности в Project Expert. Рассмотрим возможные ситуации, обусловленные колебаниями этих факторов. Для этого построим «дерево сценариев». По каждому из описанных сценариев определяем NPV эти значения были рассчитаны при анализе чувствительности , подставляем в таблицу и проводим анализ сценариев развития. Наиболее вероятный NPV проекта 68 тыс. Несмотря на то, что вероятность получения NPV меньше нуля равна нулю, проект имеет достаточно сильный разброс значений показателя NPV, о чем говорят коэффициент вариации и величина стандартного отклонения, что характеризует данный проект как весьма рискованный. При этом несомненными факторами риска выступают снижение объёма и цены реализации. Цену риска можно также охарактеризовать через показатель коэффициент вариации CV. Эффективность применения разработанных автором технологий инвестиционного проектирования обусловлена тем, что они могут быть легко реализованы обычным пользователем ПК в среде MS Excel, а универсальность математических алгоритмов, используемых в технологиях, позволяет применять их для широкого спектра ситуаций неопределённости, а также модифицировать и дополнять другими инструментами. Практика применения предлагаемого инструментария в Нижегородской области продемонстрировала его высокую надежность и перспективность. Экономический эффект от внедрения новых проектных технологий выражается в снижении размера резервных фондов и страховых отчислений, необходимость которых обусловлена наличием рисков и неопределённостью условий реализации проекта. Опыт применения данных алгоритмов может найти широкое применение во всех регионах России и быть использован как для проектирования ИП предприятий, независимо от их форм собственности и отраслевой принадлежности, так и финансовыми учреждениями для анализа эффективности этих проектов. Поиск на AUP. Ru Библиотека Исследования Форумы. Методы количественного анализа риска инвестиционных проектов Сергей Александрович Кошечкин, к. Экономико-статистический анализ результатов имитации. Итоговая таблица сценарного анализа. Var npv 1. Var npv 2. Var npv 3. Var npv 4. Var npv 5. Var npv n. NPV тыс.
Где раздают биткоины бесплатно
Методы анализа риска инвестиционных проектов
Токен криптовалюта курс к рублю
Тинькофф инвестиции доходность отзывы
МЕТОДЫ АНАЛИЗА И ОЦЕНКИ РИСКОВ МЕЛИОРАТИВНЫХ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ
Инвестиционный фонд образование