назад Оглавление вперед


[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [82] [ 83 ] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91] [92] [93] [94] [95] [96] [97] [98] [99] [100] [101] [102] [103] [104] [105] [106] [107] [108] [109] [110] [111] [112] [113] [114] [115] [116] [117] [118] [119] [120] [121] [122] [123] [124] [125] [126] [127] [128] [129] [130] [131] [132] [133] [134] [135] [136] [137] [138] [139] [140] [141] [142] [143] [144] [145] [146] [147] [148] [149] [150] [151] [152] [153] [154] [155] [156] [157] [158] [159] [160] [161] [162] [163] [164] [165] [166] [167] [168] [169] [170] [171] [172] [173] [174] [175] [176] [177] [178] [179] [180] [181] [182] [183] [184] [185] [186] [187] [188] [189] [190] [191] [192] [193] [194] [195] [196] [197] [198] [199] [200] [201] [202] [203] [204] [205] [206] [207] [208] [209] [210] [211] [212] [213] [214] [215] [216] [217] [218] [219] [220] [221] [222] [223] [224] [225] [226] [227] [228] [229] [230] [231] [232] [233] [234] [235] [236] [237] [238] [239] [240] [241] [242] [243] [244] [245] [246] [247] [248] [249] [250] [251] [252] [253] [254] [255] [256] [257] [258] [259] [260] [261] [262] [263] [264] [265] [266] [267] [268] [269] [270] [271] [272] [273] [274] [275] [276] [277] [278] [279] [280] [281] [282] [283] [284] [285] [286] [287] [288] [289] [290] [291] [292] [293] [294] [295] [296] [297] [298] [299] [300] [301] [302] [303] [304] [305] [306] [307] [308] [309] [310] [311] [312] [313] [314] [315] [316] [317] [318] [319] [320] [321] [322] [323] [324] [325] [326] [327] [328] [329] [330] [331] [332] [333] [334] [335] [336] [337] [338] [339] [340] [341] [342] [343] [344] [345] [346] [347] [348] [349] [350] [351] [352] [353] [354] [355] [356] [357] [358] [359] [360]


83

инвестиции может начисляться методом равномерного прямолинейного списания в течение 10-летнего периода, а ставка налога на прибыль равна 50%.

Кажется, все значимые параметры нам известны, но давайте поищем неизвестные переменные. Может быть, существуют проблемы с получением патента, или, возможно, вам необходимо инвестировать средства в создание станции обслуживания, где будут перезаряжать батареи машин. Наиболее серьезные опасности часто связаны с этими неизвестными переменными или, как их называют между собой ученые, "непредвиденными неприятностями".

Не обнаружив "непредвиденных неприятностей" (несомненно, вы обнаружите их позже), вы проводите анализ чувствительности применительно к объему рынка, рыночной доле и т. п. Для этого сотрудников производственного и маркетингового отделов просят дать оптимистичные и пессимистичные расчеты оснойных переменных. Они приведены в левой части таблицы 10-2. В правой части таблицы показано, что происходит с чистой приведенной стоимостью проекта, когда берутся по очереди оптимистичные и пессимистичные значения переменных. Ваш проект отнюдь не кажется надежным. Видимо, переменными, которые таят в себе наибольшую опасность, являются рыночная доля и удельные переменные издержки. Если рыночная доля составляет только 0,004 (а все остальные переменные берутся как ожидаемые), тогда чистая приведенная стоимость проекта равна -104 млн дол. Если удельные переменные издержки составляют 3600 дол. (а все остальные переменные берутся как ожидаемые), тогда чистая приведенная стоимость проекта равна -.150 млн дол.

Ценность информации

"Теперь вы можете проверить, стоит ли тратить время и деньги, чтобы устранить некоторую неопределенность, прежде чем ваша компания расстанется со 150 млн дол. инвестиций. Предположим, что пессимистичный прогноз удельных переменных издержек отражает опасения производственного отдела, что отдельные виды оборудования не будут работать, как задумано, и что придется использовать другой метод производства, который увеличит издержки на единицу продукции на 200 дол.

Вероятность того, что так и будет, составляет 1 к 10. Но если бы это действительно произошло, дополнительные 200 дол. издержек на единицу снизили бы посленалоговый поток денежных средств на:

Объем реализации в ед. прод. х дополнительные издержки на единицу х х(1 - ставка налога) = 100 ООО х 200 х 0,50= 10 млн дол.

ТАБЛИЦА 10-2

Чтобы провести анализ чувствительности проекта по производству электромобилей, мы берем значения каждой переменной по оптимистичному и пессимистичному прогнозам и пересчитываем чистую приведенную стоимость проекта.

Диапазон

Чистая приведенная стоимость

Переменная

Пессимистичный

Ожидаемый

Оптимистичный

Пессимистичная

Ожидаемая

Оптимистичная

Объем рынка

9 млн

10 млн

11 млн

+ 11

Рыночная доля

0,004

0,01

0,016

-104

+ 173

Цена единицы

3500

3750

3800

Удельные

переменные

издержки

3600

3000

2750

-150

Постоянные издержки

40 млн

30 млн

20 млн



При этом чистая приведенная стоимость проекта снизилась бы на:

>--гт = 61,4 тндол.

Предположим далее, что предварительное тестирование оборудования, которое обойдется в 100 ООО дол., покажет, будет ли оно работать или нет, что позволит вам прояснить проблему Очевидно, стоит потратить 100 ООО дол., чтобы избежать потерь в размере 61,4 млн дол., вероятность возникновения которых составляет 10%. Вы выигрываете -100 ООО + 0,10 х 61 400 ООО = = 6 040 ООО дол.

С другой стороны, ценность дополнительной информации об объеме рынка невысока. Поскольку проект приемлем даже при пессимистичных допущениях относительно объема рынка, маловероятно, что вы попадете в затруднительное положение, даже если неправильно оцените эту переменную.

Ограничениия в анализе чувствительности

Анализ чувствительности сводится к выражению потоков денежных средств через неизвестные переменные, а затем к определению последствий неправильной оценки переменных. Это заставляет менеджера определять основные переменные, указывает, где дополнительная информация была бы наиболее полезна, и помогает выявить нечеткие или неприемлемые прогнозы.

Один из недостатков анализа чувствительности состоит в том, что он всегда дает несколько двусмысленные результаты. Например, каков точный смысл определений оптимистичный или пессимистичный? Отдел маркетинга и производственный отдел могут интерпретировать эти термины по-разному Десять лет спустя после осуществления сотен проектов, обернувшись назад, можно увидеть, что отдел маркетинга вдвое чаще давал пессимистичные прогнозы, чем производственный отдел; но то, что вы обнаружите через 10 лет, сейчас вам не поможет Один из выходов - просить оба отдела предоставлять полное описание вопросов, по которым возникают расхождения. Однако в представленных прогнозах совсем нелегко выделить субъективные суждения о конечном распределении вероятностей возможных результатов.

Другая проблема, осложняющая анализ чувствительности, заключается в том, что основные переменные, вероятно, должны быть взаимосвязаны. Какой смысл обособленно рассматривать влияние роста объема рынка? Если объем рынка превышает ожидания, то, видимо, спрос будет выше, чем вы предполагали, и цена единицы продукции - более высокой. А зачем обособленно выявлять влияние роста цен? Если инфляция подтолкнет цены до верхнего предела установленных вами границ, вполне вероятно, что издержки также будут подвержены влиянию инфляции и т. д.

Иногда эксперт может обойти эту проблему придавая основным переменным такие значения, чтобы они были почти независимыми. Но вам не удастся далеко продвинуться при таком единичном анализе чувствительности. Невозможно получить ожидаемые, оптимистичные и пессимистичные прогнозы совокупных потоковденежных средств всего проекта, исходя из информации в таблице 10-2.

Конечно, эти примеры очень просты. Оптимальные правила вложения средств в информацию хорошо разработаны в Байезианской статистике. См.: Н. Raiffa. Decision Analysis: Introductory Lectures on Choices under Uncertainty Addison-Wesley Publishing Company Inc., Reading, Mass., 1968; H. Raiffa and R. Schiaifer. Applied Statistical Decision Theory. Division of Research, Graduate School of Business Administration, Harvard University Boston, 1961.

Если вы сомневаетесь в этом, проведите простой эксперимент. Попросите человека, который ремонтирует ваш телевизор, дать количественное определение вероятности того, что ваш телевизор проработает по крайней мере более одного года. Или сделайте свое субъективное вероятностное распределение числа телефонных звонков, которые поступят вам на следующей неделе. Это, должно быть, просто. Попробуйте.



Анализ проекта при различных сценариях

Если переменные взаимосвязаны, может оказаться полезным paccMOTpetb реалистичные альтернативные комбинации. Например, экономист компании может быть заинтересован возможностью еще одного резкого повышения мировых цен на нефть. Прямым следствием этого было бы усиление заинтересованности в использовании машин с электрическим питанием. Популярность "компактных" машин после роста цен на нефть в 1970 г позволяет считать, что единовременный рост цен на нефть на 20% позволил бы вам захватить еше 0,3% автомобильного рынка. С другой стороны, экономист также полагает, что высокие цены на нефть вызвали бы мировой экономический спад и в то же время подтолкнули инфляцию. В этом случае объем рынка мог бы составить примерно 8 млн машин, при этом как цены, так и издержки могут оказаться на 15% выше ваших первоначальных оценок. Таблица 10-3 показывает, что такой сценарий с более высокими ценами на нефть и мировым спадом в конечном итоге принес бы пользу вашему новому предприятию. Его чистая приведенная стоимость увеличилась бы до 65 млн дол.

Менеджеры часто находят полезным проследить, как их проекты вели бы себя при различных сценариях. Это позволяет им рассматривать различные, но совместимые сочетания переменных. Составители прогнозов вообше предпочитают давать оценки доходов и расходов для отдельного сценария, нежели некоторое абсолютное оптимистичное или пессимистичное значение.

ТАБЛИЦА 10-3

Возможное влияние на чистую приведенную стоимость проекта по производству электромобилей повышения цен на нефть и мирового экономического спада.

Потоки денежных средств, годы 1-10

Основной прогноз

Прогноз с высокими ценами на нефть и мировым спадом

1. Доходы

2. Переменные издержки

3. Постоянные издержки

4. Амортизация

5. Прибьшь до уплаты налога (1-2-3-4)

6. Налог

7. Чистая прибьшь (5-6)

8. Нетто-поток денежных средств (4 + 7)

Приведенная стоимость потоков денежных средств

+ 184

+215

Чистая приведенная стоимость

Допущения

Основной прогноз

Прогноз с вьюокими ценами на нефть и мировым спадом

Обьем рынка

10 млн

8 млн

Рыночная доля

0,01

0,013

Цена за единицу

3750

4313

Удельные переменные издержки

3000

3450

Постоянные издержки

30 млн

35 млн

[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [82] [ 83 ] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91] [92] [93] [94] [95] [96] [97] [98] [99] [100] [101] [102] [103] [104] [105] [106] [107] [108] [109] [110] [111] [112] [113] [114] [115] [116] [117] [118] [119] [120] [121] [122] [123] [124] [125] [126] [127] [128] [129] [130] [131] [132] [133] [134] [135] [136] [137] [138] [139] [140] [141] [142] [143] [144] [145] [146] [147] [148] [149] [150] [151] [152] [153] [154] [155] [156] [157] [158] [159] [160] [161] [162] [163] [164] [165] [166] [167] [168] [169] [170] [171] [172] [173] [174] [175] [176] [177] [178] [179] [180] [181] [182] [183] [184] [185] [186] [187] [188] [189] [190] [191] [192] [193] [194] [195] [196] [197] [198] [199] [200] [201] [202] [203] [204] [205] [206] [207] [208] [209] [210] [211] [212] [213] [214] [215] [216] [217] [218] [219] [220] [221] [222] [223] [224] [225] [226] [227] [228] [229] [230] [231] [232] [233] [234] [235] [236] [237] [238] [239] [240] [241] [242] [243] [244] [245] [246] [247] [248] [249] [250] [251] [252] [253] [254] [255] [256] [257] [258] [259] [260] [261] [262] [263] [264] [265] [266] [267] [268] [269] [270] [271] [272] [273] [274] [275] [276] [277] [278] [279] [280] [281] [282] [283] [284] [285] [286] [287] [288] [289] [290] [291] [292] [293] [294] [295] [296] [297] [298] [299] [300] [301] [302] [303] [304] [305] [306] [307] [308] [309] [310] [311] [312] [313] [314] [315] [316] [317] [318] [319] [320] [321] [322] [323] [324] [325] [326] [327] [328] [329] [330] [331] [332] [333] [334] [335] [336] [337] [338] [339] [340] [341] [342] [343] [344] [345] [346] [347] [348] [349] [350] [351] [352] [353] [354] [355] [356] [357] [358] [359] [360]