Инвестиционные проекты: от моделирования до реализации | страница 43

Этапы анализа чувствительности:

● выделение ключевых параметров проекта (NPV, IRR, FV и т. д.), изменение которых существенно отразится на потоках проекта и влияющих на их значения факторах (выручка, себестоимость, зарплата, налоги и т. д.);

● расчет ключевых параметров при базовых значениях факторов;

● последовательное изменение факторов и расчет ключевых параметров при новых условиях;

● проверка чувствительности выбранных параметров при вероятности отклонений первого типа (вероятность того, что фактор изменится, то есть станет больше, меньше или останется плановым) и второго типа (если фактор все же окажется ниже планового уровня, то с вероятностью 60% отклонение будет не более 10%);

● определение наиболее чутких к этим изменениям ключевых параметров и факторов, оказывающих самое большое воздействие;

● сравнение чувствительности проекта по каждому фактору.

Рис. 11. Анализ чувствительности в графиках (пример)

Исследование чувствительности показателей эффективности к изменению ставки дисконтирования позволяет определить устойчивость проекта по отношению к колебаниям конъюнктуры финансового рынка и возможным изменениям макроэкономических условий деятельности (рис. 11).

Чем шире диапазон параметров, в котором показатели эффективности остаются в пределах приемлемых значений, тем выше запас прочности проекта, тем лучше он защищен от колебаний различных факторов, оказывающих влияние на результаты реализации проекта.

Факторный анализ – группа методов многомерного статистического анализа, которые позволяют представить в компактной форме обобщенную информацию о структуре связей между наблюдаемыми признаками изучаемого объекта на основе выделения некоторых непосредственно не наблюдаемых факторов (рис. 12). Факторный анализ определяет предполагаемые факторы риска и степень их воздействия на деятельность компании или на проект.

Рис. 12. Пример факторного анализа (система факторов величины затрат на производство)

Выделяют четыре основных метода факторного анализа:

1) метод цепных подстановок;

2) интегральный метод;

3) индексный метод;

4) дифференцирование.

Цель метода Монте-Карло (статистического анализа) состоит в определении степени воздействия случайных факторов на показатели эффективности проекта. Метод основан на сборе и обработке больших массивов данных как о проекте (компании), так и о внешней среде, с использованием статистических методов и моделей. На практике метод применяется редко.