«Оценка рисков инвестиционных проектов». Курсовая работа выполнена с целью закрепления и углубления теоретических знаний по дисциплине оценка рисков

• Название: Курсовая работа выполнена с целью закрепления и углубления теоретических знаний по дисциплине оценка рисков
• Анкор: «Оценка рисков инвестиционных проектов»
• Дата: 06.10.2022
• Размер: 1.36 Mb.
• Имя файла: Kursovaya_rabota.docx
• Тип: Курсовая; #717955
• страница: 2 из 29

По каждому проекту эксперты оценивают три варианта денежного потока
Для каждого варианта

расчитывется ЧДД

• 
  Пессимистический
  
• 
  Наиболее вероятностный
  
• 
  Оптимистический
  

• 
  ЧДД пессимистический
  
• 
  ЧДД наиболее вероятностный
  
• 
  ЧДД оптимистический
  

Для каждого проекта расчитывается размах ваиации

• 
  Наиболее рискованным считается проект с наибольшей вариацией
  

Эксперты устанавливают вероятность появления каждой из ситуаций

• 
  Эксперты задают частоты Р1,Р2,Р3...Рn.
  
• 
  Сумма частот равна единице
  

Расчитываются показатели

• 
  ЧДД средний
  
• 
  среднеквадратическое отклонение
  
• 
  коэффициент вариации
  

Рисунок 4 – Методика проведения имитационной модели учёта рисков

Таким образом, существуют формулы расчета, которые необходимы для проведения имитационной модели учета рисков.

Показатель среднего значения чистого дисконтированного дохода
³ Инвестиции и инвестиционный анализ: учебное пособие / И.М. Цало. – 2–е изд., перераб. и доп. – Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2019. – 185 с.

рассчитывается по формуле (1).

i=1
̅_Ч̅̅_Д̅̅_Д̅ _{= ∑}ⁿ

ЧДДi ∗ Рi, (1)

где ^̅Ч^̅̅Д^̅̅Д^̅ – среднее значение ЧДД; ЧДДi – ЧДД i-ое;

Pi – вероятность i-го ЧДД.

Среднеквадратическое отклонение рассчитывается по формуле (2).





δ = √^∑n (ЧДДi − ^̅Ч^̅̅Д^̅̅Д^̅)² ∗ Рi, (2)

i=1


где 𝛿 – среднеквадратическое отклонение. Коэффициент вариации рассчитывается по формуле (3).
_{V =} δ(ЧДД)_{, (3)}

ЧДД

где V – коэффициент вариации;

𝛿(ЧДД) – среднеквадратическое отклонение ЧДД.

Таким образом, после итогового расчета коэффициента вариации можно делать вывод о рискованности проекта, также опираясь на значение данного коэффициента можно сравнивать несколько проектов, определяя более или менее рискованный из них.

Основным значением, позволяющим оценить рискованность проекта является коэффициент вариации.

Если коэффициента вариации менее 20-30%, то риск проекта низкий, если от 20-30%, то риск проекта средний, если свыше 50%, то риск проекта высокий.

3. 
   Метод анализа чувствительности
   

Цель проведения анализа чувствительности заключается в проведении сравнительного анализа влияния различных факторов на ключевые показатели.

Проведение анализа чувствительности способствует определению таких составляющих, которые оказывают в наибольшей степени влияние на результирующие показатели.⁴

То есть, в данном анализе изменяются последовательно различные фактор, например, это может быть цена товара или объём производства и т.д. и исследуется их влияние на изменение результирующего показателя, например, ЧДД, ВНД и т.д.

Анализ чувствительности достаточно прост, но тем не менее, выделяются этапы проведения данного анализа, которые представлены на рисунке 5.




Рисунок 5 – Этапы проведения анализа чувствительности

Анализ чувствительности завершается построением графика, по которому можно выявить критические факторы (переменные) инвестиционного проекта, то
⁴ Тоторкулова, Л.К. Новая наука: Современное состояние и пути развития. 2016. № 12-2. С. 163-165.

есть те факторы, которые в наибольшей степени влияют на результирующие показатели, для того, чтобы при реализации проекта обратить особое внимание именно на эти факторы для снижения риска реализации проекта.

На графике чувствительности присутствуют линии, которые соответствуют зависимости результирующего показателя от фактора. Таким образом, чем больше угол наклона графика к оси абсцисс, тем более чувствителен результирующий показатель к изменению рассматриваемого параметра.

При сравнении нескольких проектов, при прочих равных условиях, рекомендуется принимать тот проект, для которого углы наклона графика наименьший, это связано с тем, что именно у этого проекта меньший риск.

К недостаткам данного метода относится то, что каждый влияющий фактор рассматривается изолировано.

4. 
   Метод Монте-Карло
   

Метод Монте-Карло – это метод, с помощью которого математическая модель определения какого-либо финансового показателя подвергается ряду имитационных прогонов с помощью компьютера.

По сравнению с анализом чувствительности, при проведении анализа с помощью метода Монте-Карло одновременно изменяются значения всех факторных показателей⁵.

Метод Монте-Карло является методом, позволяющим изучать случайные процессы⁶.

Метод Монте-Карло используется в случае если отсутствует возможность определить точные оценки параметров, но есть возможность определить интервалы изменения показателей. То есть, представленный метод имитационного моделирования Монте-Карло формирует определенное

⁵ Гильванова, ГА. Анализ риска инновационного проекта методом имитационного моделирования

⁶ Харьков, В.П. Имитационное моделирование выборочного контроля методом статистических испытаний (метод Монте-Карло)

количество случайных сценариев. При этом, в результате проведения анализа с помощью метода Монте-Карло, результат анализа риска представлен в виде вероятностей.

Основные характеристики проведения анализа с помощью метода Монте- Карло представлены на рисунке 6.





В ходе процесса имитации строятся последовательные сценарии с использованием исходным данным, которые явялются неопределёнными

Любой параметр в модели, которому свойственна неопределенность, заменяется диапазоном значений - распределением вероятностей

В качестве законов распределения случайной величины обычно используют закон нормального распределения




Результат анализа выражается в виде вероятностного распределения всех возможных значений показателя
Рисунок 6 – Основные характеристики проведения метода Монте-Карло Стадии проведения анализа риска с помощью метода Монте-Карло

представлены на рисунке 7.













Рисунок 7 – Стадии анализа риска с помощью метода Монте-Карло

Конечно, метод Монте-Карло имеет как преимущества, так и недостатки.

Преимущества данного метода представлены на рисунке 8.





Рисунок 8 – Преимущества метода Монте–Карло Недостатки метода Монте–Карло представлены на рисунке 9.

Рисунок 9 – Недостатки метода Монте–Карло

Таким образом, проведение анализа с помощью метода Монте-Карло является более комплексным, но. при этом, более сложным для проведения и восприятия.

5. 
   Метод дерева решений
   

Данный метод базируется на построении пространственно-ориентированного

графика, который отражает последствия принятия решений и условий их реализации, оценки результатов с учетом их вероятностей.

Дерево решений. Как правило, имеет вид нагруженного графа, где его вершины – это моменты, в которых присутствует необходимость принятия выбора, а ветви дерева –это различные последствия, которые возникают в следствии принятия решения этого решения⁷.

Этапы проведения метода дерева решений представлены на рисунке 10.

Рисунок 10 – Этапы проведения метода дерева решений Реализация инвестиционных проектов – это финансовый процесс, в каждой

узловой точки дерева решений, условия реализации проекта могут изменятся, это необходимо отразить в дереве решений, следовательно, будут изменяться результаты.

Для проведения данного метода проект должен иметь обозримое или разумное число вариантов развития.

Метод дерева решений особенно полезен, когда решения, принимаемые в каждый момент времени, сильно зависят от решений ранее и, в свою очередь,
⁷ Куприянов, М.С., Шичкина, Ю.А. Применение теории графов для разработки прямого метода построения деревьев решений

определяют сценарий дальнейшего развития событий.

6. 
   Метод корректировки на риск денежного потока
   

Другое название этого метода – метод эквивалентного гарантированного денежного потока⁸.

Метод корректировки на риск основан на том, что эксперты дают вероятностную оценку значению денежного потока с учетом риска для каждого шага реализации проекта.

Этапы проведения метода корректировки на риск представлены на рисунке 11.