74 Анализ сценариев проекта

Анализ сценариев - методика анализа риска, которая рассматривает чувствительность реагирования ожидаемой прибыли к изменениям в ключевых переменных величинах и возможный интервал значений этих переменных

Анализ сценария рассматривает \"плохие\" и \"хорошие\" финансовые обстоятельства, которые возможны в ожидаемой ситуации При этом финансовый аналитик просит операционных менеджеров подобрать \"плохой\" набор обстоятельств (н низкая цена, низкий объем продаж, высокие переменные затраты на единицу и т.д.), средний, или \"более возможный\" набор, и \"хороший\" набор обстоятельств.

Чтобы оценить преимущества различных направлений инвестиций и оперировать ими, эти отклонения целесообразно свести к одному значению, а затем в пределах этого значения прогнозировать различные уровни прибыли с учетом вероят овирности их достижения Сумма величин вероятности равен 1.

При оценке риска проектов новых предприятий или реконструкции действующих следует учитывать, что возможные значения помогают определить возможность получения ожидаемых доходов тех или иных условий Определи чить размер прибыли и вероятность его получения можно с помощью наблюдений, накопленного опыта, сферы приложения капиталов (в освоенную дело, дело, только осваивается, или новую) Чем больше н епевнисть в конечном результате, тем шире предел отклонений доходности от среднего значения зависимости от сложности, точности анализа и расчетов прибыли менеджер (экономист) предоставляет величину йм овирности каждому значению в пределах отклонений (табл71.7.1.).

Табл71 Распределение значений вероятности ожидаемых доходов

Анализируя ожидаемые прибыли проектов А и В, следует отметить, что их изменчивость в проекте А ниже (от 10,0 до 50,0), чем в проекте В (от 8,0 до 60,0) Предел дисперсии прибыли проекта А - 50,0), проекта В - 52,0 (8,0 - 60,0) Вероятность полученного результата оценивается по трем уровням: пессимистический, сдержанный, оптимистичный После перемножения прибыли на значение вероятности и пи дсумування результатов получают суммарное значение ожидаемых доходов В обоих случаях оно вышло одинаковым - 3232,0.

Итак риск проекта А ниже, так как при этом значение отклонения ожидаемой прибыли меньше

Мерой этих отклонений является среднее значение Оно и определять относительную рискованность каждого проекта

Табл72 Определение среднеквадратичного отклонения значений ожидаемой прибыли

Определение среднеквадратичного отклонения:

,

где t - число наблюдений;

Д - запроектирован прибыль;

ДС - ожидаемый средний доход;

Рi-вероятность получения прибыли

Среднеквадратическое отклонение ожидаемых доходов из-за различной оценки возможности их достижения равно:

Проект А =;

Проект В.

Итак, расчеты показывают, что вложения капиталов по проекту А менее рискованное, поскольку отклонение ожидаемых доходов могут колебаться в пределах 12,7 по сравнению с проектом В, где предел отклонений 18.

Мы рассмотрели пример, когда суммарное среднее значение ожидаемых доходов по обоим проектам одинаковое

Если эти значения разные, трудно сравнить абсолютные показатели дисперсии, определяются с помощью среднеквадратического отклонения В этом случае рискованность того или иного проекта определяется ся коэффициентом вариацииї.

Коэффициент вариации Кv равна отношению среднеквадратического отклонения к ожидаемому среднего значения прибыли ДС:

,

Значение среднеквадратичного отклонения при различных значениях суммарного среднего отклонения прибыли (проекта) по различным проектам определяется аналогично приведенному примеру

В нашем случае коэффициент вариации ожидаемых доходов обоих проектов равна:

Кv проекта А =

Кv проекта В =

Риск ниже там, где коэффициент вариации ниже есть преимущество имеет тот проект, где коэффициент вариации ниже, а соотношение риска и доход благоприятно Проведенные выше расчеты утверждают ниже в рискованность проекта А, поэтому капитальные вложения целесообразнее вкладывать именно в этот проеккт.

Таким образом, анализ сценария обеспечивает нас полезной информацией относительно риска проекта Но этот метод несколько ограничен в том, что только рассматривает несколько отдельных результатов, хотя в действительности существует неск окончание число вероятностей Следующий метод определения риска проекта решает эту проблемму.