Анализ чувствительности максимально
наглядно показывает влияния показателей
на проект, но основным недостатком является
то, что анализируется влияние только
одного из возможных факторов, и предполагается,
что остальные факторы остаются неизменными.
В реальности же, в той или иной степени
изменяются несколько факторов одновременно.
Оценить подобную ситуацию и скорректировать
NPV проекта на величину риска помогает
сценарный анализ.
Анализ методом Монте-Карло
Для расчета показателей было
задано 1000 экспериментов (число расчетов).
По результатам, которых в ходе решений
определены статистические характеристики.
В качестве случайных факторов оказывающих
воздействие на результаты реализации
проекта взяты: цена продажи и реализации
проекта, объем продаж.
Таблица 7
Результаты имитационного
моделирования методом Монте-Карло проекта
«Логистик»
| |
Цена реализации (верхняя
граница 40%, нижняя -10%) |
Объем продаж (верхняя граница
40%, нижняя -10%) |
Эффективность инвестиций |
Среднее значение |
Дисконтированный
период окупаемости, мес. - DPB |
4 |
4 |
Индекс
прибыльности - PI |
1,99 |
1,99 |
Чистый
приведенный доход, NPV |
1 162 082 |
1 157 624 |
Внутренняя
норма рентабельности – IRR, % |
1 251,03 |
1 242,34 |
Период
окупаемости, мес. - PB |
4 |
4 |
Средняя
норма рентабельности, ARR, % |
103,59 |
103,39 |
Модифицированная
внутренняя норма рентабельности - MIRR
% |
59,20 |
59,04 |
По итогам решения, посредством компьютерной
программы Project Expert, получены следующие
результаты. Период окупаемости проекта
равен 4 месяцам. Полученный индекс прибыльности
уверенно вписывается в критерии принятия
проекта, так как при PI>1 проект следует
принимать, а в нашем случае P=1,99. Показатель
внутренне нормы рентабельности, также
позволяет принимать проект, поскольку
по критериям принятия проекта IRR должно
превышать коэффициент дисконтирования
(или внутреннюю ставку доходности) а в
нашем случае среднее IRR=1246,68 в то время
как коэффициент дисконтирования 0,08%.
При использовании IRR в качестве коэффициента
дисконтирования предполагается, что
денежные поступления реинвестируются
по той же ставке доходности. В общем случае
это не так, отдельные проекты могут иметь
очень высокую доходность.
Для учета этого обстоятельства используют модифицированную внутреннюю норму доходности (MIRR).
Для ее расчета предполагается, что получаемые
доходы реинвестируются по ставке дисконтирования.
Относительно показателя MIRR критерием
принятия проекта является его превышение
ставки дисконтирования (MIRR>k, где k- коэффициент
дисконтирования). Полученные показатели
позволяют принять проект, среднее значение
MIRR=59,12 превышает коэффициент дисконтирования
0,08%.
Таблица 8
Основные результаты
моделирования Монте- Карло
| |
Значение NPV, руб. |
Среднее значение |
1 159 853 |
Стандартное отклонение |
5 847 |
Как видно из таблицы, m =1 159 853
147, d = 5 847. Это означает, что наиболее вероятное
значение NPV будет колебаться около значения
1 165 390.
С помощью правила «трех сигм»,
получили, что значение NPV попадает в диапазон
1 159 853 ± (3*5 847), с вероятностью 99,7%, нижняя
граница интервала также больше нуля.
Отсюда следует вывод, что результат положительного
исхода проекта гарантирован высокой
вероятностью.
Данный инвестиционный проект
по разработке и внедрению информационной
системы «Логистик» в целом характеризуется
низкой долей риска, поскольку с очень
большой вероятностью NPV проекта имеет
положительное значение, следовательно,
проект может быть принят. Причиной низкой
доли риска может являться и тот факт,
что для российского рынка логистики разработка
такого рода это инновация.
PERT-анализ
Анализ методом PERT (Program, Evaluation,
and Review Technique) это оценка возможных результатов
сроков выполнения проекта, которая основывается
на трех сценариях: оптимистическом, наиболее
вероятном, пессимистическом.
Составив перечень работ и характеристики
времени их выполнения (в неделях) (см.
Приложение 3), перед выполнением самого
PERT-анализа необходимо поставить определенные
вопросы:
- Чему равен критический путь
проекта?
- Чему равно ожидаемое время
выполнения проекта?
- С какой вероятностью проект
может быть выполнен за 15 недель?
Построим графическое построение
проекта:
Рис. 4.1 – Графическая
интерпретация проекта.
Для дальнейшего анализа рассчитываем
ожидаемое время выполнения и дисперсию
для каждого этапа работ. Расчет проводим
согласно следующему алгоритму:
Работа А.
tA=(aA+4mA+bA)/6=(3+4*4+11)/6=4,5
σA2=varA=[(bA-aA)/6]2=[(11-3)/6]2=1,69
Проведя идентичны расчеты
по всем этапам работ по проекту, получаем
следующую таблицу данных:
Таблица 9
Результаты расчета
дисперсии, отдельно для каждого этапа
работ
Работа |
Ожидаемое
время выполнения - ti, недели |
Дисперсия - σi2 |
A |
4,5 |
1,69 |
B |
1,4 |
0,34 |
C |
2 |
0,10 |
D |
4 |
1,69 |
E |
1 |
0,06 |
F |
2 |
0,10 |
G |
3 |
0,69 |
H |
1 |
0,06 |
Предполагая, что время выполнения
работ равен ожидаемому времени их выполнения
ti, находим критический
путь, и используем для этого метод CPM.
Таблица 10
Результаты определения
предшествующих работ
Работа |
Время выполнения, недели |
Предшествующие работы |
A |
4,5 |
-- |
B |
1,4 |
-- |
C |
2 |
A |
D |
4 |
A |
E |
1 |
C |
F |
2 |
D |
G |
3 |
B |
H |
1 |
E,F,G |
Таблица 11
Результаты расчета
критического пути методом CPM
Работа |
Время выполнения, недели |
Ранний старт, ES |
Ранний финиш, EF |
Поздний старт, LS |
Поздний финиш, LF |
Резерв, R=LS-ES |
A |
4,5 |
0 |
4,5 |
0 |
4,5 |
0 |
B |
1,4 |
0 |
1,4 |
6,1 |
7,5 |
6,4 |
C |
2 |
4,5 |
6,5 |
7,5 |
9,5 |
3 |
D |
4 |
4,5 |
8,5 |
4,5 |
8,5 |
0 |
E |
1 |
6,5 |
7,5 |
9,5 |
10,5 |
3 |
F |
2 |
8,5 |
10,5 |
8,5 |
10,5 |
0 |
G |
3 |
1,4 |
4,4 |
7,5 |
10,5 |
6,1 |
H |
1 |
10,5 |
11,5 |
10,5 |
11,5 |
0 |
Критический путь для исследуемого
проета включает следующий ряд этапов
работ: A, D, F, H. Таким образом, длинна критического
пути равна 4,5+4+2+1=11,5 это значит, ожидаемой
время выполнения проекта равняется 11,5
неделям.
Предположим, распределение
времени выполнения этапов работ по проекту
является нормальным, тогда определим
вероятность выполнения проекта за 15 недель.
Для начала рассчитаем дисперсию времени
выполнения проекта:
S2(T)=1,69+1,69+0,10+0,06=3,54
Теперь найдем значение z для
нормального распределения при T0=15
Z=[T0-E(T)]/σ(T)=(15-11,5)/1,88=1,86
С помощью таблицы нормального
распределения, найдем вероятность нахождения
T (времени выполнении проекта) в интервале
E(T) < T < T0 (11,5 < T <
15). Поскольку в таблице нормального распределения
нет значения 0,15 (существуют либо 0,1, либо
0,2), то по правилам округления рассчитаем
для значения 0,2 (показатели для значения
0,1 и 0,2 различаются не значительно). В результате
вероятность выполнения проекта за 15 недель,
при ожидаемых 11,5 неделях выполнения,
равна 0,5 + 0,4656 = 0,9656. С вероятностью 96,5%
проект будет выполнен за 15 недель.
Располагая результатами PERT-анализа,
появляется возможность принятия более
корректных решений относительно продолжительности
проекта. Определение критического пути
проекта, позволяет компании приступать
к жестким мерам контроля и исполнительности
выделенных этапов, в целях недопущения
ошибок и увеличения временных затрат,
которые приведут к повышению общего срока
выполнении проекта, а следовательно и
определенные убытки. Анализ временных
затрат на реализацию проекта, позволяет
компании – инвестору тщательнее отслеживать
весь процесс работы над проектом, и учитывать
все максимально возможные риски.
Проведя анализ инвестиционного
проекта по разработке информационной
системе «Логистик», тремя выбранными
методиками анализ и моделирования рисков
проекта, следует в первую очередь отметить,
что по всем полученным результатам проект
следует принимать (проект не убыточный).
Анализ чувствительности проекта показал,
что наиболее значимым фактором для эффективности
проекта является его цена реализации.
Также не маловажным наблюдением по результатам
данного анализа является положительная
(даже не близкая к значению 0) чистая прибыль
при любых изменениях параметров, что
подтверждает прибыльность проекта. Проведенный
метод имитационного моделирования Монте-Карло,
подтвердил полную положительность проекта,
согласно критериям принятия проекта
по всем параметрам (Индекс прибыльности
PI, Средняя норма рентабельности ARR, MIRR)
проект стоит принять, проект не убыточный.
Период окупаемости проекта составляет
4 месяца. С помощью проведенного PERT анализа,
получен результат выполнения проекта
за 15 недель с вероятностью 96,5%.
Полученные результаты по все
методам анализа, помогают более точно
определить сильные и слабые стороны проекта,
учет и правильная работа с которыми впоследствии
приведет к увеличению финансовых результатов
ООО «ВСК Лоджистик».
3.3. Анализ результатов
и разработка рекомендаций.
Анализ тремя методами оценки
проекта позволил получить общие и максимально
точные результаты по оценке рисков инвестиционного
проекта. С помощью анализа чувствительности
проекта выявлены значимые риски, рассчитаны
возможные значения чистой прибыли. Проект
обладает низкой долей рисков, и причиной
этого служит инновационность разрабатываемого
проекта информационной системы «Логистик».
Значимым риском для проекта выявлена
цена реализации.
Анализ рисков проекта имитационным
методом (методом Монте-Карло), диктует
следующие выводы: проект следует принимать
в разработку и реализацию, поскольку
по анализируемым параметрам (цена реализации,
объем продаж), значения отвечают всем
критериям принятия проекта. PERT анализ
временного риска прединвестиционной
стадии проекта, также отвечает критериям
принятия.
Учитывая сокращение прибыли
компании ООО «ВСК Лоджистик» к концу
отчетного периода 2013 года, необходимо
полностью учесть все результаты анализа
рисков проекта. Так как правильное развитие
и реализация проекта принесет компании
значительную прибыль, и задать положительную
динамику роста прибыли.
Проект необходимо принимать
в реализацию. Так как: анализ проекта
и анализ рисков показал положительное
значение чистой прибыли по проекту (NPV);
результаты PERT анализа показали высокую
вероятность разработки проекта в запланированный
срок времени;
«ВСК Лоджистик», после запуска
проекта, может поднять цену реализации
(аренды) информационной системы «Логистик»
на 20%, по причине того что анализ чувствительности
проекта в этом случае показал сокращение
периода окупаемости на 1 месяц, и рост
чистой прибыли на 42%. Рекомендуется не
повышать размер инвестиционных вложений,
так как с их повышением следует снижение
чистой прибыли по проекту.
Важным результатом работ является
то, что алгоритм анализа и моделирования
рисков, может быть применим не только
к анализируемому проекту, но и к проектам
других логистических компаний, и компаний
других сфер деятельности имеющих аналогичный
спектр рисков.
Для анализа рисков инвестиционного
проекта в целях анализа эффективности
целесообразно использовать следующие
методы в следующем порядке: 1) Анализ чувствительности
проекта по параметрам (NPV, PI, PB) позволяет
определить значимые риски, нуждающиеся
в дальнейшем анализе; 2) Имитационное
моделирование методом Монте-Карло (рисков
выявленных как значимые в анализе чувствительности,
или рисков, важность которых объясняется
спецификой проекта). Метод дает четкие
результаты относительно каждого риска
(учитывая любое множество заданных экспериментов);
3) PERT анализ, позволяет проанализировать
риск прединвестиционного периода – время
разработки и подготовки проекта к реализации.