14.Методы анализа инвестиционных проектов: суть и содержание. Анализ чувствительности.

Необходимость задачи анализа инвестиционных проектов обусловлена тем, что в процессе реализации проекты сталкиваются с «незапланированными неприятностями» и их реализация всегда отличается от планов. Главными причинами такой ситуации являются неадекватность исходной информации и неполнота и неточность прогнозов относительно изменения ситуации в будущем.

Используя специальные методы анализа можно лучше узнать «как устроен проект» и подготовиться к «непредвиденным неприятностям. Наиболее распространены 4 метода:

• метод анализа чувствительности (суть – определение чувствительности проекта к изменению каждой его переменной по отдельности)

• метод Монте-Карло (метод стохастического имитационного моделирования проекта);

• метод анализа безубыточности (определение того объема производства и продаж продукции, при котором достигается экономическая безубыточность проекта);

• метод дерева решений (рассматривает проект не как разовый, а как многоэтапный процесс принятия и реализации управленческих решений).

Цель анализа чувствительности – выяснить, насколько результаты проекта чувствительны к изменению отдельных переменных состояния среды и проекта. Основные недостатки метода анализа чувствительности – субъективность оптимистических и пессимистических оценок и тот факт, что по отдельности переменные проекта, как правило, не изменяются. Для минимизации первого недостатка целесообразно запрашивать экспертов о причинах и методах определения оценок, второй недостаток можно преодолеть с помощью сценарного моделирования (исследование проектов при различных сценариях, учитывающих взаимосвязь переменных). Для исследования реальных проектов целесообразно иметь их компьютерные модели. Метод АЧ – косвенный. Для реализации идеи необходимо создать искусственную ситуацию.

Достоинства анализа чувствительности – позволяет лучше понять проект, обеспечивая:

• постр модели проекта и выражение потоков ДС через неизвест переменные;

• определение последствий неточной оценки переменных;

• возможность выделения основных переменных;

• указывая, где наиболее полезной была бы дополнительная информация;

• возможность выявить нечеткие или неприемлемые планы и прогнозы.

Алгоритм АЧ:

-установление списков результирующих показателей и расчет их начальных значений

- выбор влияющих факторов – формулировка наиболее полного списка этих факторов

- расчет влияния изменения факторов на результирующие показатели оценки проекта

- ранжирование влияющих факторов с целью выбора ключевых факторов

- определение критических значений ключевых факторов (такое отклонение факторов риска, при котором значения ключевых факторов считаются неудовлетворительными)

- экспертная оценка прогнозируемости ключевых факторов.

(-построение матрицы предсказуемости и чувствительности и выработка рекомендаций)

Ц енность дополнительной инф-ии.

Нужно ответить на вопрос, как получены прогнозные оценки и стоит ли тратить деньги на их уточнение. Определяется достоверность представленных прогнозов.

Взвешенные по вероятности оценки (считают эффект от проекта = выигрыш – взвешенный по вероятности полный проигрыш (с учетом недополученного выигрыша)) позволяют получить ответ о целесообразности или нецелесообразности дополнительной информации. При этом взвешенные оценки соответствуют реальности лишь в случае многократной реализации проекта