Критические точки и анализ чувствительности

Исходные данные, принимаемые для расчета эффективности инвестиционного проекта, радикальным образом влияют на дальнейшие построения, на ожидаемые показатели проекта. Поскольку ожидания от инвестиционного проекта с достоверностью оправдаться не могут, то и эффективность проекта можно прогнозировать с определенной долей условности. Известны четыре основных метода оценки влияния изменчивости исходных параметров проекта на изменчивость эффективности проекта:

- анализ чувствительности проекта на основе метода критических точек (показателей предельного уровня), которые отражают изменение основных параметров проекта при возможных изменениях условий его реализации;

- метод Монте-Карло (метод теории игр);

- сценарный анализ.

Анализ чувствительности проекта основывается на исследовании того, как изменяется эффективность инвестиционного проекта в зависимости от изменения какого-либо исходного параметра, если основные параметры проекта зафиксированы на уровне их ожидаемых значений. К таким исходным параметрам, по отношению к которым производится оценка чувствительности проекта, относятся следующие:

- величина инвестиций (причем этот фактор раскладывают на компоненты: начальный уровень оборотного капитала, в том числе запасы и денежные средства; собственно затраты на приобретение машин, оборудования и т.п.);

- объем реализации или объем производства;

- цены на реализуемую в рамках проекта продукцию (оказываемые услуги);

- себестоимость продукции (в абсолютном выражении или по отношению к цене реализации);

- средний срок погашения дебиторской задолженности;

- уровень инфляции;

- срок осуществления проекта;

- процент по кредитам;

- ставка дисконтирования.

Один из методов анализа чувствительности проекта - метод критических точек (показателей предельного уровня), который основан на отыскании такого критического значения показателя, который в наибольшей степени влияет на выбранный критерий эффективности проекта. Данный анализ дает возможность выявить такие переменные, которые максимально влияют не только на эффективность проекта, но и на его осуществимость, на состоятельность проекта. Типичными примерами критических точек являются: внутренняя норма доходности проекта для доходности альтернативного вложения; точка безубыточности для объема производства; срок окупаемости проекта для срока жизни проекта.

Результирующими показателями проекта могут быть названы критерии эффективности, балансовая прибыль, чистая прибыль, сальдо финансовых накоплений и др.

Анализ чувствительности может быть реализован двумя путями -анализ абсолютных показателей (абсолютный анализ - определение численной величины отклонений результирующих показателей проекта при различных изменениях исходных переменных) и анализ относительных показателей (относительный анализ - определение относительного (долевого) влияния изменения исходных переменных на изменение результирующих показателей проекта).

Основным недостатком анализа чувствительности является то, что он основывается на предположении о независимости одних параметров проекта от других. Вместе с тем очевидно, что изменение одних параметров влечет за собой изменение других, например, уменьшение затрат может вызвать снижение цен, увеличение спроса и объема реализации.

Возможность моделирования взаимосвязи параметров проекта предоставляет метод Монте-Карло

Метод Монте-Карло (метод теории игр) заключается в следующем: составляется система уравнений, отражающих взаимосвязь исходных параметров проекта, погрешностей в их определении, результирующих показателей проекта. Одним из решений задачи по данной модели является закон распределения для денежных потоков, что позволяет с заданной погрешностью определить, каких результатов следует ожидать от данного проекта.

Методу Монте-Карло присущи следующие недостатки:

- трудоемкость, связанная с тем, что моделирование взаимосвязей параметров требует выполнения работ большого объема;

- неустойчивость решения в связи с наличием большого числа связей между параметрами;

- увеличение трудоемкости расчетов не сопровождается соответствующим ростом точности решения;

- необходимость использования экспертной информации, что связано с возможными ошибками в прогнозах.

Компромиссным методом - компромиссом между точностью расчетов и их точностью является метод сценариев.