Анализ показателей предельного уровня

Показатели предельного уровня характеризуют степень устойчивости проекта по отношению к возможным изменениям условий его реализации. Предельным значением параметра для t-ого года является такое значение, при котором чистая прибыль от проекта равна нулю. Основным показателем этой группы является точка безубыточности – уровень физического объема продаж на протяжении расчетного периода времени, при котором выручка от реализации продукции совпадает с издержками производства.

Для подтверждения устойчивости проекта необходимо, чтобы значение точки безубыточности было меньше значений номинальных объемов производства и продаж. Чем дальше от них значение точки безубыточности (в процентном отношении), тем устойчивее проект. Проект обычно признается устойчивым, если значение точки безубыточности не превышает 75% от номинального объема производства.

Точка безубыточности определяется по формуле:

Ограничения, которые должны соблюдаться при расчете точки безубыточности:

1. Объем производства равен объему предложения

2. Постоянные затраты одинаковы для любого объема производства

3. Переменные издержки изменяются пропорционально объему производства.

4. Цена не изменяется в течение периода, для которого определяется точка безубыточности.

5. Цена единицы продукции и стоимость единицы ресурсов остаются постоянными.

6. В случае расчета точки безубыточности для нескольких наименований продукции, соотношение между объемами производимой продукции должно оставаться неизменным.

Уровень резерва прибыльности (РП) как доли от планируемого объема продаж (ОП) определяется по формуле:

РП = (ОП – ТБ)/ОП

Анализ чувствительности проекта

Анализ чувствительности происходит при «последовательно-единичном» изменении каждой переменной: только одна из переменных меняет свое значение (например, на 10%), на основе чего пересчитывается новая величина используемого критерия (например, ЧДД). После этого оценивается процентное изменение критерия по отношению к базисному случаю и рассчитывается показатель чувствительности, представляющий собой отношение процентного изменения критерия к изменению значения переменной на один процент (так называемая эластичность изменения показателя). Таким же образом исчисляются показатели чувствительности по каждой из остальных переменных.

Затем на основании этих расчетов происходит экспертное ранжирование переменных по степени важности (например, очень высокая, средняя, невысокая) и экспертная оценка прогнозируемости (предсказуемости) значений переменных. Далее эксперт может построить так называемую «матрицу чувствительности», позволяющую выделить наименее и наиболее рискованные для проекта переменные.

Анализ чувствительности проекта позволяет оценить, как изменяются результирующие показатели реализации проекта при различных значениях заданных переменных, необходимых для расчета. Этот вид анализа позволяет определить наиболее критические переменные, которые в наибольшей степени могут повлиять на осуществимость и эффективность проекта.

В качестве варьируемых исходных переменных принимают:

§ объем продаж;

§ цену за единицу продукции;

§ инвестиционные затраты или их составляющие;

§ график строительства;

§ операционные затраты или их составляющие;

§ срок задержек платежей;

§ уровень инфляции;

§ процент по займам, ставку дисконта и др.

В качестве результирующих показателей реализации проекта могут выступать:

§ показатели эффективности (чистый дисконтированный доход, внутренняя норма доходности, индекс доходности, срок окупаемости, рентабельность инвестиций);

§ ежегодные показатели проекта (балансовая прибыль, чистая прибыль, сальдо накопленных реальных денег).

При относительном анализе чувствительности сравнивается относительное влияние исходных переменных (при их изменении на фиксированную величину, например на 10 %) на результирующие показатели проекта. Этот анализ позволяет определить наиболее существенные для проекта исходные переменные; их изменение должно контролироваться в первую очередь.

Абсолютный анализ чувствительности позволяет определить численное отклонение результирующих показателей при изменении значений исходных переменных. Значения переменных, соответствующие нулевым значениям результирующих показателей, соответствуют рассмотренным выше показателям предельного уровня.

Анализ сценариев развития проекта

Анализ сценариев развития проекта позволяет оценить влияние на проект возможного одновременного изменения нескольких переменных через вероятность каждого сценария. Этот вид анализа может выполняться как с помощью электронных таблиц (например, Microsoft Excel версия не ниже 4.0), так и с применением специальных компьютерных программ, позволяющих использовать методы имитационного моделирования.

В первом случае формируются 3-5 сценариев развития проекта. Каждому сценарию должны соответствовать:

§ набор значений исходных переменных,

§ рассчитанные значения результирующих показателей,

§ некоторая вероятность наступления данного сценария, определяемая экспертным путем.

В результате расчета определяются средние (с учетом вероятности наступления каждого сценария) значения результирующих показателей.

Метод построения дерева решений проекта

В случае небольшого числа переменных и возможных сценариев развития проекта для анализа риска можно воспользоваться методом дерева решений. Преимущество данного метода - в его наглядности.

Последовательность сбора данных для построения дерева решений для анализа риска включает следующие шаги:

§ определение состава и продолжительности фаз жизненного цикла проекта;

§ определение ключевых событий, которые могут повлиять на дальнейшее развитие проекта;

§ определение времени наступления ключевых событий;

§ формулировка всех возможных решений, которые могут быть приняты в результате наступления каждого ключевого события;

§ определение вероятности принятия каждого решения;

§ определение стоимости каждого этапа осуществления проекта (стоимости работ между ключевыми событиями).

На основании полученных данных строится дерево решений. Его узлы представляют собой ключевые события, а стрелки, соединяющие узлы, - проводимые работы по реализации проекта. Кроме того, на дереве решений приводится информация относительно времени, стоимости работ и вероятности принятия того или иного решения.

В результате построения дерева решений определяется вероятность каждого сценария развития проекта, эффективность по каждому сценарию, а также интегральная эффективность проекта. Положительная величина показателя эффективности проекта (например, чистого дисконтированного дохода) указывает на приемлемую степень риска, связанного с осуществлением проекта.

Имитационное моделирование рисков на базе метода Монте-Карло

Анализ рисков с использованием метода моделирования Монте-Карло представляет собой сочетание методов анализа чувствительности и анализа сценариев. Это достаточно сложная методика, имеющая под собой, как правило, компьютерную реализацию. Результатом такого анализа выступает распределение вероятностей возможных результатов проекта. Имитационное моделирование по методу Монте-Карло позволяет построить математическую модель для проекта с неопределенными значениями параметров, и, зная, вероятностные распределения параметров проекта, а также связь между изменениями параметров (корреляцию) получить распределение доходности проекта.

При формировании сценариев с использованием методов имитационного моделирования применяется такая последовательность действий:

§ определяются интервалы возможного изменения исходных переменных, внутри которых эти переменные являются случайными величинами,

§ определяются виды распределения вероятностей внутри заданных интервалов,

§ устанавливаются коэффициенты корреляции между зависимыми переменными,

§ многократно (не менее 200 раз) рассчитываются результирующие показатели,

§ полученные результирующие показатели рассматриваются как случайные величины, которым соответствуют такие характеристики, как: математическое ожидание, дисперсия, функция распределения и плотность вероятностей,

§ определяется вероятность попадания результирующих показателей в тот или иной интервал, вероятность превышения минимально допустимого значения и др.

Анализ значений результирующих показателей при сформированных сценариях позволяет оценить возможный интервал их изменения при различных условиях реализации проекта. Вероятностные характеристики используются для:

§ принятия инвестиционных решений,

§ ранжирования проектов,

§ обоснования рациональных размеров и форм резервирования и
страхования.