Информационные технологии в системах управления гостиничным предприятием
17
Таблица 3.6 Имена ячеек листа «Результаты анализа»
|
Адрес ячейки |
Имя |
Комментарии |
|
B2 |
Нач_инвест |
Начальные инвестиции |
|
B3 |
Пост_расх |
Постоянные расходы |
|
B4 |
Аморт |
Амортизация |
|
D2 |
Норма |
Норма дисконта |
|
D3 |
Налог |
Ставка налога на прибыль |
|
D4 |
Срок |
Срок реализации проекта |
Таблица 3.7 Результирующая таблица
|
Показатели |
Переменные (V) |
Количество (Q) |
Сумма (P) |
Поступления (NCFt) |
NPV |
|
Среднее значение |
129,9570657 |
1149,978017 |
147,6752658 |
7935,982031 |
30771,38313 |
|
Стандартное отклонение |
2,829121077 |
87,17753896 |
4,304935572 |
2403,254202 |
10075,57616 |
|
Коэффициент вариации |
0,02176966 |
0,075808005 |
0,029151365 |
0,302830096 |
0,32743332 |
|
Минимум |
125,0392953 |
1000,872638 |
140,0202423 |
2610,783634 |
8445,637507 |
|
Максимум |
134,9917502 |
1299,803315 |
154,8889053 |
14274,57449 |
57345,75507 |
|
Число случаев NPV<0 |
0 | ||||
|
Сумма убытков |
0 | ||||
|
Сумма доходов |
15385691,57 |
Нетрудно заметить, что по результатам имитационного анализа риск проекта очень низок. Величина ожидаемой NPV равна 30771,38. Также величина стандартного отклонения невысока – 10075,57616 и не превышает значения NPV. Коэффициент вариации (0,33) меньше 1, таким образом, риск данного проекта в целом ниже среднего риска инвестиционного портфеля фирмы. Результаты вероятностного анализа показывают, что шанс получить отрицательную величину NPV не превышает 1%. Еще больший оптимизм внушают результаты анализа распределения чистых поступлений от проекта NCF. Величина стандартного отклонения здесь составляет 30% от среднего значения. Таким образом, с вероятностью почти 100% можно утверждать, что поступления от проекта будут положительными величинами.
Проведем моделирование риска инвестиционного проекта с использованием инструмента «Генератор случайных чисел» ППП MS Excel. Этот инструмент предназначен для автоматической генерации множества данных (генеральной совокупности) заданного объема, элементы которого характеризуются определенным распределением вероятностей. При этом могут быть использованы 7 типов распределений: равномерное, нормальное, Бернулли, Пуассона, биномальное, модельное и дискретное. Применение инструмента «Генератор случайных чисел», как и большинства используемых в этой работе функций, требует установки специального дополнения «Пакет анализа».
Определим вероятности для каждого сценария развития событий следующим образом: вероятность наихудшего и наилучшего исхода = 0,25, вероятного – 0,5. Также будем исходить из предположения о нормальном распределении ключевых переменных. Количество имитаций остается прежним – 500.
Используя инструмент «Генератор случайных чисел», получаем таблицу исходных и результирующих переменных, аналогичную таблице 3.4.
Результаты, полученные на листе «Имитационный анализ» отобразим в таблице 3.8.
Таблица 3.8 Результирующая таблица
|
Показатели |
Переменные (V) |
Количество (Q) |
Цена (P) |
Поступления (NCFt) |
NPV |
|
Среднее значение |
129,943673 |
1173,266115 |
148,6633 |
8660,324406 |
33808,17 |
|
Стандартное отклонение |
3,578867932 |
110,1664516 |
5,509839 |
1732,337487 |
7262,777 |
|
Коэффициент вариации |
0,027541687 |
0,093897241 |
0,037063 |
0,200031478 |
0,214823 |
|
Минимум |
119,2985274 |
845,5820697 |
132,2746 |
4178,923245 |
15020,02 |
|
Максимум |
142,1325254 |
1548,469293 |
167,4286 |
15458,08132 |
62307,57 |
|
Число случаев NPV<0 |
0 | ||||
|
Сумма убытков |
0 | ||||
|
Сумма доходов |
16904084 | ||||
|
P(E<=0) |
0 |
0 |
0 |
2,88279E-07 |
1,62E-06 |
|
P(E<=МИН(E) |
0,001467665 |
0,001467665 |
0,001468 |
0,004842076 |
0,004842 |
|
P(M(E)+δ<=E<=max) |
0,158325337 |
0,158325337 |
0,158325 |
0,158611703 |
0,158612 |
|
P(M(E)-δ<=E<=M(E)) |
0,34134474 |
0,34134474 |
0,341345 |
0,34134474 |
0,341345 |
Скачать реферат