Главная База знаний "Allbest" Экономика и экономическая теория Разработка инвестиционного проекта ОАО "Завод по производству труб большого диаметра"

Разработка инвестиционного проекта ОАО "Завод по производству труб большого диаметра"

Основные понятия инвестиционного проектирования. Общая характеристика методов оценки эффективности инвестиционного проекта. Общие понятия неопределенности и риска. Построение модели оценки риска инвестиционного проекта.

Рубрика Экономика и экономическая теория
Вид дипломная работа
Язык русский
Дата добавления 12.09.2006
Размер файла 294,3 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Страница:

1) Критерий для учета неопределенности (риска) стратегических инвестиционных проектов при зависимых денежных потоках

(22)

где Vt - вариация (риск) проекта в момент времени t, (денежные единицы)2

n - число планово-учетных периодов проекта,

i,j - номер планово-учетного периода

Sij - чистые денежные потоки, денежные единицы,

2(Si) - дисперсия случайной величины денежных потоков, (денежные единицы)2,

Cov(Si,Sj) - ковариация между величинами Si и Sj, (денежные единицы)2,

- коэффициент дисконтирования, доли единицы.

2) Критерий покрытия

(23)

где Сt - критерий покрытия в момент времени t, доли единицы,

Аt - собственный капитал субъекта в момент времени t, денежные единицы,

Zt - заемный капитал в момент времени t, денежные единицы.

3) Критерий ликвидности стратегического инвестиционного проекта

(24)

где Rt - коэффициент ликвидности в момент времени t, доли единицы,

NPVt - фактически полученная стоимость стратегического инвестиционного проекта (денежные потоки, полученные на момент времени t), денежные единицы,

I - первоначальные капиталовложения, денежные единицы.

Ясно, что Rt - случайная величина, ее реализации составляют значения коэффициента ликвидности стратегического инвестиционного проекта за плановый период.

Проект А будет считаться выгоднее проекта В, если имеют место следующие неравенcтва:

E(NPV(A)) ? E(NPV(B))

Vt(A) ? Vt(B)

Rt(A) ? Rt(B), (25)

где E(NPV(A)), E(NPV(B)) - математические ожидания чистого приведенного эффекта проектов.

2.2 Проблемы, возникающие при использовании метода оценки риска инвестиционного проекта, основанном на вероятностном подходе.

Ненадежными случайными величинами являются чистые денежные потоки в момент времени t. Для каждого денежного потока необходимо задать закон распределения, формализация которого составляет основную проблему анализа, поскольку большинство проектов имеет уникальный характер, и требуют ориентировки на субъективные оценки.

При генерировании случайных чисел годовой денежный поток выступает как некое случайное число. В действительности же это совокупный показатель, включающий множество компонентов, таких как, например, эксплутационные затраты, доход от реализации продукции, инвестиции, налоги. Этот совокупный показатель изменяется не сам по себе, а с учетом изменения приведенных величин, а сами величины зависят друг от друга.

Так, например значения возмещения НДС по инвестициям и амортизация напрямую зависит от объема инвестиций, а прирост оборотных средств от эксплутационных затрат.

Наличие в модели коррелированных переменных может привести к серьезным искажениям результатов анализа риска, если эта корреляция не учитывается. Фактически наличие корреляции ограничивает случайный выбор отдельных значений для коррелированных переменных. Две коррелированные переменные моделируются так, что при случайном выборе одной из них другая выбирается не свободно, а в диапазоне , который определяется смоделированным значением первой переменной.

Довольно редко можно объективно определить точные характеристики корреляции случайных переменных в модели анализа. На практике применяют методы регрессионного анализа, который существенно затрудняет расчеты.

Еще одна сложность возникает при определении процентной ставки, учитывающей риск инвестиционного проекта. Как уже было сказано, она включает в себя безрисковую процентную ставку и так называемую надбавку за риск. Сложность заключается в том, чтобы правильно выбрать уровень риска, в определении которого приходится полагаться на субъективные оценки лица принимающего решения.

2.3 Имитационная модель получения возможных сценариев величин денежных потоков

Данная модель рассчитывает наиболее вероятные значения чистых денежных потоков для получения величин дисперсий и ковариаций последних, а также математическое ожидание чистого приведенного эффекта в момент времени t.

На первом этапе требуется определить ключевые факторы инвестиционного проекта. Например, для данной разработки это будут: доходы от реализации продукции, возмещения НДС по инвестициям, амортизация, величина инвестиций, включая НДС, прирост оборотных средств, эксплутационные затраты и налоги.

Далее необходимо определить максимальное и минимальное значение ключевых факторов и задать характер распределения вероятностей. Значение данных интервалов по всем годам проекта было выдано экспертами. За характер распределения было взято нормальное, поскольку, практика риск-анализа показывает, что в подавляющем большинстве случаев при оценки риска пользуется нормальное распределение /9/.

На основе выбранного распределения проводится имитация ключевых факторов, причем количество имитаций должно быть таким, чтобы совокупность случайных пробных значений могла считаться репрезентативной. В данном случае это количество составило 500 имитаций.

Для генерации двух случайных чисел, распределенных по нормальному закону, использовался метод Морсальи-Брея. При этом математическое ожидание высчитывалось как середина интервала разброса числа, которое было получено, как уже говорилось, от экспертов. Дисперсия рассчитывалась как середина длины отрезка данного интервала.

Из результата имитационных попыток определялись необходимые значения величин математических ожиданий и дисперсий денежных потоков для каждого периода проекта, а также их ковариации.

Математическое ожидание чистого приведенного эффекта рассчитывалось по формуле (26)

(26)

где I - первоначальные капиталовложения, денежные единицы,

N - число планово-учетных периодов проекта,

I - номер планово-учетного периода

E(Si) -математическое ожидание чистого денежного потоки в i-й учетный период проекта, денежные единицы,

к - коэффициент дисконтирования, доли единицы.

2.4 Построение модели оценки риска инвестиционного проекта при нечетких входных данных

В предложенной модели в качестве критерия для учета неопределенности (риска) стратегического инвестиционного проекта было выбрано среднеквадратическое отклонение чистого приведенного эффекта (NPV) от его математического ожидания. Если по результатам расчетов будет выявлено, что дисперсия достаточно большая, то риск того, что ожидаемое значение NPV примет запланированное значение, будет также достаточно большим.

Понятие дисперсии, так же как и математического ожидания, функции распределения и ковариации не определено для нечетких чисел, поэтому использование формулы (22) вызывает определенные трудности. В результате для учета риска была рассмотрена разработанная Недосекиным А.О. оценка возможности того, что по результатам инвестиционного процесса значение NPV окажется ниже предустановленного граничного уровня /6/. Таким образом, первый критерий оценки риска проекта будет вычисляться по следующей формуле

(27)

где

, (28)

. (29)

где Risk(G) - вероятность того, что значение чистого приведенного эффекта окажется ниже предустановленного граничного уровня, доли единицы,

G - уровень эффективности проекта, денежные единицы,

NPVmin - минимальное значение чистого приведенного эффекта из заданного диапазона, денежные единицы,

NPVmах - максимальное значение чистого приведенного эффекта из заданного диапазона, денежные единицы,

NPVav - среднее значение чистого приведенного эффекта из заданного диапазона, денежные единицы,

б1 - функция принадлежности нечеткого числа NPV, доли единицы.

Степень риска Risk(G) принимает значение от 0 до 1. Каждый инвестор, исходя из своих инвестиционных предпочтений, может классифицировать значение Risk(G), выделив для себя отрезок неприемлемых значений риска. Возможна также более подробная градация степени риска, которая будет рассмотрена позже.

Формула для оценки ликвидности стратегического инвестиционного проекта, в силу введения нечетких чисел в модель и описанных в литературном обзоре операций, примет следующий вид

(30)

где Rt1- минимальное значение коэффициента ликвидности в момент времени t, доли единицы,

Rt2- среднее (наиболее ожидаемое) значение коэффициента ликвидности в момент времени t, доли единицы,

Rt3- максимальное значение коэффициента ликвидности в момент времени t, доли единицы,

Si1- минимальное значение чистого денежного потока в i-й планово-учетный период, денежные единицы,

Si2- среднее значение чистого денежного потока в i-й планово-учетный период, денежные единицы,

Si3- максимальное значение чистого денежного потока в i-й планово-учетный период, денежные единицы,

1 - минимальное значение безрисковой ставки дисконтирования, доли единицы,

2 - среднее значение безрисковой ставки дисконтирования, доли единицы,

3 - максимальное значение безрисковой ставки дисконтирования, доли единицы,

n - число планово-учетных периодов проекта,

I - номер планово-учетных периодов,

j - номер планово-учетного периода на момент реализации стратегического инвестиционного проекта,

NPVt - фактически полученная стоимость стратегического инвестиционного проекта (денежные потоки, полученные на момент времени t), денежные единицы,

I1 -минимальное значение первоначальных капиталовложений, денежные единицы,

I2 - максимальное значение первоначальных капиталовложений, денежные единицы,

I3 - среднее значение первоначальных капиталовложений, денежные единицы.

Критерий покрытия в рамках данной модели оценивается по следующей формуле:

(31)

где Сt1 - минимальное значение критерия покрытия в момент времени t, доли единицы,

Сt2 - максимальное значение критерия покрытия в момент времени t, доли единицы,

Аt1 - минимальное значение собственного капитала субъекта в момент времени t, денежные единицы,

Аt2 - максимальное значение собственного капитала субъекта в момент времени t, денежные единицы,

Zt1 - минимальное значение заемного капитала в момент времени t, денежные единицы,

Zt2 - максимальное значение заемного капитала в момент времени t, денежные единицы.

2.5 Описание нечетко-моножественной модели принятия решения для сложных систем

Для получения однозначного ответа об уровне риска инвестиционного проекта на основе полученных данных необходимо ввести процедуру принятия решения. Такая процедура описана Смирновым А.П. в /17/.

Оператор оценивает входные данные с помощью субъективных качественных понятий типа “много”, ”мало” и т.п. Эти качественные оценки значений переменных u формализуются с помощью так называемых лингвистических переменных /11/.

Модель управления в рассматриваемом случае есть модель связи между входными переменными u и выходной переменной v. Механизм этой связи включает суждения оператора о значениях переменных. В результате на основе численного значения каждой из входных переменных оператор присваивает им качественные (нечеткие) значения. Свое решение он также принимает на основе нечеткого значения выходной переменной. Это означает, что оператор интуитивно пользуется нечеткой логикой, а конкретно - правилами нечеткого вывода.

Правила вначале формулируются с помощью термов (словесных описаний значений входных переменных). Каждое правило представляет собой текст, определяющий некоторое нечеткое отношение R между входными переменными u и выходной переменной v. Обозначим порядковый номер правила через L.

Для превращения текста правила в формальную процедуру нужно установить вид правила композиционного вывода и форму нечеткой импликации.

В качестве правила композиционного вывода для рассматриваемого класса систем может быть принята максиминная композиция, а в качестве нечеткой импликации - правило минимума (пересечение нечетких множеств предпосылки и заключения).

Нечеткое отношение R для L-го правила между j-й входной переменной uj и выходной переменной v в соответствии с принятым правилом минимума выражено следующей функцией принадлежности

(32)

Здесь индекс i(L) означает индекс i-го терма в L-м правиле вывода. Функция принадлежности (31) отображает отношение связи между числовыми значениями в паре (uj, v). Чем больше ее значение, тем теснее эта связь.

Результаты измерения (наблюдения) входных переменных могут быть выражены как обычными числовыми (четкими) значениями, так и качественными или размытыми значениями (нечеткими числами).

Пусть входные переменные uj представлены нечеткими числами fj с функциями принадлежности fj (uj). Заметим, что эти функции есть результат работы системы наблюдения (измерения) в отличие от ранее введенных функций ji(uj), которые выражают мнение эксперта-оператора по поводу конкретных значений uj. Тогда в соответствии с принятым правилом композиционного вывода можно записать связь между выходной переменной v и входной переменной uj следующим образом

(33)

Здесь Mj(v) есть функция принадлежности, устанавливающая локальную связь между нечеткой входной переменной uj и нечеткой выходной переменной v.

Если система наблюдения дает конкретные числовые значения uj=Ej, то формула (33) преобразуется к следующему виду

(34)

Поскольку в L-м правиле логического вывода исходные посылки связаны логическим «и» (то есть наличием данных обо всех четырех входных переменных для вывода значения выходной переменной), то соответствующая операция над нечеткими множествами реализуется в виде их пересечения. Последнее же реализуется /18/ с помощью операции минимума над соответствующими функциями принадлежности. Обозначим нечеткое множество, соответствующее выходной переменной v и полученное на основании L-го правила вывода через QL, а его функцию принадлежности через QL(v). Тогда можно записать

(35)

Данные о выходной переменной, полученные из всех правил вывода, должны быть логически объединены. Это соответствует операции максимума над функциями принадлежности /18/. Обозначив через Q результирующее нечеткое множество, соответствующее выходной переменной v, а через Q(v)- его функцию принадлежности, окончательно запишем

(36)

Теперь нужно оценить конкретное значение v* для принятия решения о движении данной плавки. Эта процедура называется дефазификацией. Предложено использовать наиболее распространенный метод дефазификации /18/ - нахождение центра тяжести функции принадлежности

(37)

Здесь V- область определения (универсальное множество) функции мQ(v).

Таким образом, полученная модель использует входные переменныe uj, имеющие четкие значения, и выдает выходную переменную v также в четком виде., в то время как внутренняя структура модели является нечеткой.

2.6 Описание нечетких данных для модели принятия решения о риске инвестиционного проекта

В качестве входной информации (входных переменных модели) выступают следующие параметры: оценка риска проекта по первому критерию (вероятность попадания в зону неэффективности), оценка риска проекта по второму критерию (критерий ликвидности), оценка риска по третьему критерию (критерий покрытия).

Качественные оценки этих критериев формализуются с помощью лингвистических переменных А1, А2, А3 соответственно.

Лингвистическая переменная Aj (j=1,3) характеризуется следующим набором

<Aj,T(Aj),Uj>, (38)

где Aj - название переменной,

T(Aj) - множество значений переменной (множество термов),

Uj - универсальное множество соответствующей базовой переменной uj.

Ниже приведены значения компонент указанного набора:

- A1=”Уровень риска для первого критерия”, T(A1)=”минимальный, повышенный, критический, недопустимый”.

- A2=”Уровень риска для второго критерия”, T(A2)=”минимальный, повышенный, критический, недопустимый”.

- A3=” Уровень риска для третьего критерия ”, T(A3)=” минимальный, повышенный, критический, недопустимый ”.

Такая градация степени риска взята из классификации рисков Каблукова В.В., где он описывает данные категории следующим образом: минимальная степень допустимости риска характеризуется уровнем возможных потерь расчетной прибыли в пределах 0 - 25 %, повышенная степень - 25 - 50 %, критическая - 50 - 70 %, недопустимая - 75 - 100 %.

Каждому множеству T(Aj) соответствуют четыре терма Tji(Aj).

Каждый терм Tji(Aj) (i=1,4) характеризуется функцией принадлежности ji(uj), которая определена на соответствующем универсальном множестве Uj и выражает смысл данного терма.

Опишем сформированные функции принадлежности для первого критерия оценки риска. Здесь К1, К2, К3 - границы интервалов для соответствующих уровней риска. Границей для недопустимого уровня является единица. Значения данных интервалов можно получить из экспертного опроса.

Минимальный уровень риска для первого критерия

(39)

Повышенный уровень риска для первого критерия

(40)

Критический уровень риска для первого критерия

(41)

Недопустимый уровень риска для первого критерия

(42)

Опишем функции принадлежности к риску для критерия ликвидности. Тут тоже используются границы интервалов для соответствующих уровней риска К1, К2, К3. Где К1 - это граница недопустимого уровня риска, К2 - критического, К3 - повышенного, границей минимального уровня является единица. Значения данных интервалов можно получить из экспертного опроса.

Поскольку в результате расчетов мы получаем три значения коэффициента, которые характеризуют минимальное (Rt1), среднее (наиболее ожидаемое) (Rt2) и максимальное значение (Rt3) критерия, то для свертки этих значений воспользуемся следующей формулой

(43)

Сформируем функции принадлежности коэффициента ликвидности к введенной лингвистической переменной:

Минимальный уровень риска для второго критерия

(44)

Повышенный уровень риска для второго критерия

(45)

Критический уровень риска для второго критерия

(46)

Недопустимый уровень риска для второго критерия

(47)

Опишем функции принадлежности для критерия покрытия. Тут также используются границы интервалов для соответствующих уровней риска К1, К2, К3, где К1 - это граница недопустимого уровня риска, К2 - критического, К3 - повышенного. Границей минимального уровня является единица. Значения данных интервалов можно получить из экспертного опроса.

Поскольку в результате расчетов мы получаем два значения, которые характеризуют минимальное (Сt1) и максимальное значение (Ct2) критерия, то для свертки этих значений воспользуемся следующей формулой

(48)

Сформируем функции принадлежности коэффициента покрытия к введенной лингвистической переменной. Минимальный уровень риска для третьего критерия

(49)

Повышенный уровень риска для третьего критерия

(50)

Критический уровень риска для третьего критерия

(51)

Недопустимый уровень риска для третьего критерия

(52)

Определим теперь описание выходной переменной - уровня риска инвестиционного проекта. Это лингвистическая переменная B, которая характеризуется также набором, подобным предыдущему

<B,T(B),V>, (53)

где B - название переменной (B = «Уровень риска проекта»);

T(B) - множество термов (T(B) = «минимальный», «повышенный», «критический», «недопустимый»);

V - универсальное множество базовой переменной v (в долях единицы).

Значения функции принадлежности k (v) термов Tk(B) (k=1,4) также могут быть получены из экспертной информации.

Сформируем функции принадлежности риска проекта к введенной лингвистической переменной. Здесь К1, К2, К3 - границы интервалов для соответствующих уровней риска. Границей для недопустимого уровня является единица. Значения данных интервалов можно получить из экспертного опроса. Минимальный уровень риска проекта

, (54)

где RE - уровень риска инвестиционного проекта, (доли единицы).

Повышенный уровень риска для первого критерия

(55)

Критический уровень риска для первого критерия

(56)

Недопустимый уровень риска для первого критерия

(57)

Смысл нечеткого вывода состоит в следующем. Если А - причина (предпосылка), а В- результат (заключение), то можно определить нечеткое отношение R соответствия между А и В, смысл которого отражается в знании: из А скорее всего следует В. Это знание выражено формулой R=АВ( где это символ нечеткой импликации). Тогда связь между нечеткой предпосылкой А' и нечетким заключением В' можно записать в виде

B' = A' R = A' (AB), (58)

где значок - это правило композиционного вывода (правило свертки).

В рассматриваемой логической системе предпосылки определяются лингвистическими переменными А1,А2,А3, а заключение - лингвистической переменной В. В каждом конкретном правиле имеются три предпосылки (по числу входных переменных) и одно заключение. Каждое такое логическое правило определяет одно из возможных состояний объекта управления, а полный набор правил характеризует все возможные состояния /17/. Поскольку каждая из трех предпосылок имеет четыре значения соответствующей лингвистической переменной, а в правилах вывода должны присутствовать все комбинации значений, то общее число правил равно 43 =64.

В виде термов одно из этих правил может быть написано следующим образом: если уровень риска для первого критерия - минимальный, уровень риска для второго критерия - минимальный, уровень риска для третьего критерия - минимальный, то уровень риска проекта - минимальный.

3 Анализ результатов

3.1 Обоснование выбора среды программирования

Программа была написана в Delphi 7.0. Эта среда является средой разработки, которая использует многие идеи и концепции, заложенные в графическом интерфейсе пользователя Windows. Delphi предоставляет широкие возможности управления приложениями.

Delphi обладает широким набором возможностей, начиная от проектировщика форм и кончая поддержкой всех форматов популярных баз данных.

Характерные черты Delphi:

- многократно используемые и расширяемые компоненты, отсутствие необходимости программировать такие компоненты Windows общего назначения, как метки, пиктограммы, диалоговые панели управления.

- встроенные шаблоны форм и приложений, которые можно использовать для быстрой разработки собственных прикладных программ.

- настройка среды разработки в виде палитры компонентов, редактора кода, шаблонов приложений и форм, настраиваемых по желанию программиста.

- широкие возможности доступа к данным.

3.2. Описание программы

Программа «Оценка риска инвестиционного проекта» анализирует степень риска проекта и выдает результат о его уровне в долевом отношении.

Риск инвестиционного проекта оценивается на основе трех показателей: вероятности попадания в зону неэффективности инвестиций, критерия покрытия и критерия ликвидности, которые были описан выше.

Программа реализует следующие основные функции: ввод и коррекцию исходных данных в интерактивном режиме, формирование денежных потоков, оценку риска инвестиционного проекта на основе вероятностного или нечетко-множественного подхода, предоставление окончательных результатов в виде отчета.

Рассмотрим основные элементы пользовательского интерфейса. Структура начального окна программы изображена на рисунке А1 приложения А.

Таким образом, программа включает в себя два основных этапа: оценка риска, основанная на вероятностном подходе и оценка риска при нечетких входных данных.

Первый этап предполагает ввод исходной информации в следующие таблицы: значение коэффициента дисконтирования, значение величин собственного и заемного капитала субъекта, прогнозируемые чистые денежные потоки, чистые денежные потоки, полученные в ходе реализации инвестиционного проекта, матрица ковариаций случайных величин денежных потоков, а также значение первоначальных денежных капиталовложений. Диалоговое окно ввода информации во все перечисленные выше таблицы представлено на рисунке А2 приложения А.

Главное меню данного окна содержит опции: файл, рассчитать. Опция «файл» содержит в себе процедуры сохранения введенных данных и открытия файла данных, а опция «рассчитать» - пункты формирование денежных потоков и анализ результатов.

При выборе пункта формирование денежных потоков появляется окно, изображенное на рисунке А3 приложения А.

Данная форма предполагает ввод информации о случайных составляющих проекта для формирования их возможных значений. Все введенные данные можно сохранить, выбрав соответствующую опцию в меню файл. Также предполагается и автоматический ввод информации при активизации опции «открыть» меню файл.

При загрузке формы «Формирование денежных потоков» в таблицы «Поступление денежных средств» и «Расход денежных средств» включены названия некоторых предполагаемых составляющих, которые можно по желанию изменить, удалить или добавить новые, выбрав в меню «Правка» соответствующие опции.

Опция меню «Сформировать» на основе исходных данных об интервалах значений случайных составляющих денежного потока проводит имитации возможных сценариев и рассчитывает такие величины как математическое ожидание, дисперсия и ковариация чистых денежных потоков при нормальном распределении случайных величин. Все результаты имитации помещаются в соответствующие таблицы предыдущего окна, а описываемое окно автоматически закрывается.

При выборе опции «Анализ результатов», находящейся в пункте меню «Рассчитать» основного окна «Оценка риска проекта на основе вероятностного подхода» происходит анализ введенной информации и рассчитываются значения трех показателей для каждого периода проекта. Эти данные помещаются в таблицу результатов, находящуюся на форме «Анализ результатов». Данная форма показана на рисунке А4 приложения А.

При начальном выборе метода оценки риска инвестиционного проекта на основе нечетко-множественного подхода загружается окно, показанное на рисунке А5 приложения А.

Данная форма предполагает ввод исходной информации в следующие таблицы: интервалы значений коэффициентов дисконтирования, интервалы значений величин собственного и заемного капитала субъекта для каждого планово-учетного периода, интервалы чистых денежных потоков, а также интервал значения первоначальных денежных капиталовложений.

Главное меню показанного окна содержит опции: файл и данные. Опция «файл» содержит в себе процедуры сохранения введенных данных и открытия файла данных, а опция «данные» - пункты: формирование денежных потоков, коэффициент ликвидности, анализ риска проекта, формирование уровней риска, формирование правил вывода.

При выборе пункта меню «Формирование денежных потоков» появляется окно, аналогичное изображенному на рисунке А3 приложения А.

Данный пункт помогает рассчитать значения конечных интервалов чистых денежных потоков при входных нечетких данных. Он предполагает ввод информации об интервалах составляющих денежного потока.

Опция меню «Сформировать» данного окна на основе исходных данных о интервалах значений составляющих денежного потока делает расчет конечных интервалов денежного потока для каждого периода проекта и помещает результаты в соответствующие таблицы предыдущего окна, а описываемое окно автоматически закрывается.

При выборе опции «Коэффициент ликвидности», находящейся в пункте меню «Данные» основного окна «Оценка риска проекта» появляется окно, показанное на рисунке А6 приложения А.

Если данная опция не была выбрана, то учет риска проекта происходит только по двум критериям. При вводе же соответствующей информации в таблицы: коэффициенты дисконтирования, полученные значения чистых денежных потоков, а также величины первоначальных капиталовложений, учет риска производится на основе трех критериев.

При выборе опции «Формирование уровней риска» появляется окно, показанное на рисунке А7 приложения А.

Данная форма предполагает ввод значений границ интервалов, которые соответствуют различным уровням риска для каждого критерия.

При выборе опции «Формирование правил вывода» появляется окно, показанное на рисунке А8 приложения А.

Данная форма предполагает ввод таблицы правил вывода. Первоначально предлагается уже составленная таблица. По желанию ее можно изменить. Данные внутри таблицы означают: м - уровень конечного риска проекта минимальный, п - повышенный, к - критический, н - недопустимый.

При выборе опции «Расчет риска проекта» происходит анализ введенной информации, рассчитываются значения показателей для каждого периода проекта, и делается вывод об уровне риска. Конечный результат появляется на нижней панели окна. Если необходима более подробная информация, то нужно нажать кнопку «Отчет».

При нажатии этой кнопки загружается форма отчета, показанная на рисунке А9 приложения А. Текст программы приведен в приложение Б.

3.3 Оценка риска инвестиционного проекта ОАО «Завод по производству труб большого диаметра» с применением теории вероятностей

Исходные данные для проведения оценки риска инвестиционного проекта были предоставлены институтом по проектированию металлургических заводов (ГИПРОМЕЗ).

Для расчета значения критерия покрытия были взяты данные из таблицы 3.

Таблица 3 - Схема финансирования строительства завода по производству труб большого диаметра, %

Источники финансирования

Периоды проекта, года

4

5

6

7

8

9

10

11

12

Собственные средства - акционерный капитал

31,3

41,0

36,6

35,0

48,0

61,0

74,0

87,0

100

Заемные средства

68,7

59,0

63,4

65,0

52,0

39,0

26,0

13,0

0

Поскольку оказалось достаточно трудно оценить интервалы разбросов чистых денежных потоков, то для его формирования были использованы составляющие, представленные в таблице 4.

Сначала производилась оценка риска проекта на основе вероятностного подхода. Для этого при помощи программы были рассчитаны математическое ожидание, дисперсия и ковариация денежного потока для каждого периода проекта. Значения первого представлены в таблице 4, а последних двух величин - в таблице В1 приложения В. В данной таблице дисперсии находятся на главной диагонали.

Расчет риска проекта начали с четвертого года, а за первоначальные капиталовложения приняли среднюю сумму вложений на строительство завода, требуемую за три первых года с начала строительства, то есть I равнялось 17020 миллионов рублей. Норма дисконта была равна 10 %.

Значения критериев неопределенности (Vt), ликвидности (Rt) и покрытия (Ct), а также чистого приведенного эффекта (NPVt) для каждого планово-учетного периода проекта, рассчитанные программой, показаны в таблице 5.

Таблица 4 - Потоки финансовых средств для оценки риска проекта, млн.руб.

Название составляющих

Планово-учетные периоды проекта, года

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

Поступление денежных средств

Доходы от реализации продукции

0

0

0

9333

15484

15824

15824

15824

15824

15824

15824

15824

15824

15824

15824

0

0

0

11541

19146

19567

19567

19567

19567

19567

19567

19567

19567

19567

19567

Возмещение НДС по инвестициям

0

0

0

2116

2039

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

2539

2447

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Амортизация

0

0

0

1012

1778

1778

1778

1778

1778

1778

1778

1778

1778

1778

1778

0

0

0

1214

2134

2134

2134

2134

2134

2134

2134

2134

2134

2134

2134

Расход денежных средств

Инвестиции, включая НДС

3353

4320

9347

7907

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

4024

5184

11216

9488

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Прирост оборотных средств

0

0

0

630

235

12

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

696

260

14

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Эксплутационные затраты

0

0

0

6302

8656

8775

8775

8775

8775

8775

8775

8775

8775

8775

8775

0

0

0

6966

9568

9699

9699

9699

9699

9699

9699

9699

9699

9699

9699

Налоги

0

0

0

916

1906

1934

1910

1886

1861

1837

1813

1788

1764

1740

1715

0

0

0

1120

2330

2364

2334

2305

2275

2245

2215

2186

2156

2126

2097

Математическое ожидание

-3353

-4320

-9347

-1319

1053

8156

8107

8235

8115

8151

8255

8374

8502

8256

8426

Таблица 5 - Результат оценки риска инвестиционного проекта на основе вероятностного подхода,

Период проекта

Ct, доли единицы

NPVt, млрд. руб.

Vt, (млрд. руб.)2

у2 , млрд. руб.

1

2

3

4

5

4

0,58

-14,54

660,89

0,81

5

0,92

-8,24

1878,80

1,37

6

1,56

-3,63

2952,54

1,72

7

2,85

0,53

3784,71

1,94

8

6,69

4,37

4832,95

2,20

9

100,00

7,81

5846,83

2,42

10

100,00

10,95

6698,38

2,59

11

100,00

13,84

7286,51

2,70

12

100,00

16,51

7583,38

2,76

13

100,00

18,98

7693,57

2,77

14

100,00

21,15

8045,46

2,84

15

100,00

23,17

8373,56

2,89

Так как критерий неопределенности представляет собой дисперсию чистого приведенного эффекта, то для простоты восприятия в таблицу добавлен последний столбик, показывающий величину среднеквадратического отклонения (у2).

График зависимости значения среднеквадратического отклонения и чистого приведенного эффекта показан на рисунке 1.

Рисунок 1 - Зависимость среднеквадратического отклонения от значения NPVt

Как видно из рисунка с увеличением значения NPVt увеличивается и коэффициент неопределенности, что, соответственно, увеличивает риск проекта в целом с одной стороны. С другой критерий покрытия все время увеличивается, то есть происходит снижение риска проекта. Коэффициент же ликвидности не включен в данную таблицу, поскольку если брать для его расчета средние значения, то есть математические ожидания, чистых денежных потоков он будет, соответственно, всегда равен единице. Риск по такому показателю определить достаточно сложно. Конечное значение дисперсии равно 2,89 миллиарда рублей. Вопрос о том готов ли инвестор пожертвовать этой суммой и на сколько он может доверять этой оценке остается за ним.

3.4 Применение математического аппарата нечетких множеств для оценки риска проекта

При анализе риска инвестиционного проекта на основе нечетко-множественного подхода были взяты интервалы чистых денежных потоков, рассчитанные на основе данных из таблицы 4. Значения нечетких чисел чистых денежных потоков, рассчитанные при помощи программы, представлены в таблице 6. Здесь Smin - означает нижнюю границу интервала, Sav - среднюю, а Smax - верхнюю, Si, (i = 4..12) - планово-учетные периоды проекта.

Таблица 6 - Значение нечетких чисел чистых денежных потоков, млрд. руб.

S4

S5

S6

S7

S8

S9

S10

S11

S12

S13

S14

S15

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

Smin

-5,81

7,14

5,52

5,57

5,60

5,63

5,62

5,69

5,72

5,75

5,78

5,81

Sav

-3,06

8,99

7,39

7,43

7,46

7,49

7,49

7,54

7,57

7,60

7,62

7,65

Smax

-0,46

12,92

10,98

11,02

11,04

11,06

11,06

11,11

11,14

11,16

11,19

11,21

Норма дисконта была взята неизменной и равнялась 10 %. Значения долей собственных и заемных средств также предполагались неизменными. Значение критерия эффективности было взято на основе предполагаемого ежегодного дохода в период погашения кредитов. Таким образом, G равнялось 2700 миллионов рублей. Значение первоначальных капиталовложений рассчитывалось как нечеткое число в интервале от 17020 до 20424 миллионов рублей.

Уровни риска для коэффициента ликвидности и покрытия были взяты следующие: К1 = 0,25 К2 = 0,50, К3 = 0,75. Для критерия вероятности попадания в зону неэффективных инвестиций были взяты следующие уровни риска: К1 = 0,05, К2 = 0,10, К3 = 0,20,. Данные значения представлены в долях единицы.

Функции принадлежности к уровням риска имеют вид, представленный в формулах (59)-(72)

Минимальный уровень риска для вероятности попадания в зону неэффективных инвестиций

(59)

Повышенный уровень риска для вероятности попадания в зону неэффективных инвестиций

(60)

Критический уровень риска для вероятности попадания в зону неэффективных инвестиций

(61)

Недопустимый уровень риска для вероятности попадания в зону неэффективных инвестиций

(62)

Обобщенный критерий ликвидности

(63)

Минимальный уровень риска для критерия ликвидности

(64)

Повышенный уровень риска для критерия ликвидности

(65)

Критический уровень риска для критерия ликвидности

(66)

Недопустимый уровень риска для второго критерия

(67)

Обобщенный критерий коэффициента покрытия

(68)

Минимальный уровень риска для критерия покрытия

(69)

Повышенный уровень риска для критерия покрытия

(70)

Критический уровень риска для критерия покрытия

(71)

Недопустимый уровень риска для критерия покрытия

(72)

Результаты анализа без учета коэффициента ликвидности представлены в таблице 7. В графах уровень для Ct и Risk(G) введены следующие обозначения риска: м - минимальный, п - повышенный, к - критический, н - недопустимый.

Таблица 7 - Результаты оценки риска без учета коэффициента ликвидности

Периоды проекта

Сt

NPVt

Risk(G)

Общий риск проекта

Значение

Уровень риска

Значение

Уровень риска

1

2

3

4

5

6

7

4

0,54

н

(-25,70;-19,80;-17,44)

1,00

н

0,84 - н

5

0,92

м

(-18,80;-12,37; -6,75)

1,00

н

0,78 - н

6

1,56

м

(-15,65; -6,82; 1,50)

1,00

н

0,78 - н

7

2,85

м

(-11,85; -1,74; 9,02)

0,89

н

0,78 - н

8

6,69

м

(-8,37; 2,89; 15,87)

0,42

н

0,78 - н

9

1,00

м

(-5,19; 7,12; 22,12)

0,12

к

0,38 - п

10

1,00

м

(-2,29; 10,98;27,81)

0,04

м

0,16 - м

11

1,00

м

(0,36; 14,49;32,99)

0,01

м

0,16 - м

12

1,00

м

(2,79; 17,70;37,72)

0,00

м

0,16 - м

13

1,00

м

(5,00; 20,63;42,02)

0,00

м

0,16 - м

14

1,00

м

(7,02; 23,30;45,94)

0,00

м

0,16 - м

15

1,00

м

(8,88; 25,74;49,51)

0,00

м

0,16 - м

Покажем на рисунке 2 зависимость уровня риска от времени.

Рисунок 2 - Изменения уровня риска в течении жизненного цикла проекта

Как видно из рисунка уровень риска на десятом году жизни проекта становится минимальным. Это объясняется тем что с этого года по плану предприятие полностью закончит отдачу долгов по кредиту, то есть соотношение собственных средств к заемным будет на уровне минимального риска, а вероятность того, что чистый приведенной эффект будет меньше заданного уровня эффективности будет близка к нулю. То что уровень риска падает с течением времени говорит о правильности выбранных методов по снижению риска. При этом данные оценки не опираются на субъективные мнения эксперта. Поскольку он только определяет границы рисков, но не затрагивает при этом прогнозы о состоянии среды в будущем.

Результат расчета риска инвестиционного проекта с учетом коэффициента ликвидности представлены в таблице 8. За значения величин денежных потоков для подсчета коэффициента ликвидности были взяты наиболее ожидаемые.

Таблица 8 - Анализ риска инвестиционного проекта с учетом коэффициента ликвидности

Периоды проекта

Сt

NPVt

Rt

Vt

Общий риск

Значение

Уровень

Значение

Уровень

Значение

Уровень

1

2

3

4

5

6

7

8

9

4

0,54

н

-19,80

( 0,77;1,00;1,14)

н

1,00

н

0,84 - н

5

0,92

м

-12,37

( 0,62;1,00;1,83)

н

1,00

н

0,78 - н

6

1,56

м

-6,82

( 0,44;1,00;0,00)

н

1,00

н

0,84 - н

7

2,85

м

-1,74

( 0,15;1,00;0,00)

н

1,00

н

0,84 - н

8

6,69

м

2,89

( 1,00;1,00;0,18)

м

0,00

м

0,17 - м

9

1,00

м

7,12

( 1,00;1,00;0,32)

м

0,00

м

0,16 - м

10

1,00

м

10,98

( 1,00;1,00;0,39)

м

0,00

м

0,16 - м

11

1,00

м

14,49

(39,91;1,00;0,44)

м

0,00

м

0,16 - м

Продолжение таблицы 8

1

2

3

4

5

6

7

8

9

12

1,00

м

17,70

( 6,35;1,00;0,47)

м

0,00

м

0,16 - м

13

1,00

м

20,62

( 4,12;1,00;0,49)

м

0,00

м

0,16 - м

14

1,00

м

23,29

( 3,31;1,00;0,51)

м

0,00

м

0,16 - м

15

1,00

м

25,73

( 2,90;1,00;0,52)

м

0,00

м

0,16 - м

Покажем изменение уровня риска проекта во времени на рисунке 3

Рисунок 3 - Изменение уровня риска проекта во времени

Как видно из рисунка уровень риска становится минимальным уже на восьмом году жизни проекта в отличие от приведенного ранее. Это объясняется тем, что при введении в модель коэффициент ликвидности значение чистого приведенного эффекта становится равным среднему значению интервала, а оно становится больше критерия эффективности как раз в этот период, тем самым существенно понижая уровень риска проекта в целом.

Как видно из приведенных примеров значения, полученные посредством второй модели, более чувствительны к внешним изменениям среды.

4 Безопасность жизнедеятельности

4.1 Идентификация опасных и вредных производственных факторов

Работа с программой разработанной в ходе дипломной работы связана с опасными и вредными производственными факторами. Основными повреждающими здоровье факторами при работе за компьютером являются: длительная гиподинамия (любая поза при длительной фиксации вредна для опорно-двигательного аппарата, кроме того, ведет к застою крови во внутренних органах и капиллярах); нефизиологическое положение различных частей тела; длительно повторяющиеся однообразные движения (здесь вредна не только усталость тех групп мышц, которые эти движения выполняют, но и психологическая фиксация на них (образование устойчивых очагов возбуждения ЦНС с компенсаторным торможением других ее участков); световое, электромагнитное и прочее излучение (в основном монитора); долгое пребывание в замкнутом, душном помещении.

Современные видеотерминалы, оборудованные электронно-лучевыми трубками, излучают в окружающее пространство широкий спектр электромагнитных волн. Электроны, эмитированные катодом и ускоренные вторым анодом, ударяясь о линзу кинескопа, излучают в пространство ультракороткие волны (тормозное излучение), подобный эффект наблюдается в рентгеновских трубках. Кроме того, образуется мягкое рентгеновское излучение при выбивании пучком электронов вторичных электронов из анода. Также в спектре представлены сантиметровые и дециметровые волны, способные оказывать воздействие на кожу.

Кинескопы, особенно цветные, где действуют три катодных луча, имеют свойство накапливать статические заряды на поверхности экрана. Хорошо заметны два признака этого: стеклянная поверхность притягивает частички пыли, которые прилипают к стеклу, а после выключения цветного монитора слышно легкое потрескивание. Статическое поле может накапливаться на одежде и теле и отрицательно воздействовать на кожу, вызывая ее раздражение. Исследования показали, что напряженность электрического поля между экраном видеотерминала и оператором составляет 5 - 15 кВ/м, что не выше нормы, но приводит к загрязнению экрана и притягивания к нему отрицательных ионов и частиц пыли.

Работа за дисплеем создает большую нагрузку для глаз, так как по качеству передачи информации обычный кинескоп все еще сильно уступает белой бумаге с нанесенной на нее черной типографской краской. Глаза считывающего текст с дисплея должны компенсировать низкое качество воспроизведения. Проблема усугубляется еще и тем, что при вводе текста или иной информации в компьютер сотни, тысячи раз в день глаза человека должны перестраиваться с одного способа чтения на другой, глаза перебегают с бумаги (отражение света) на экран (излучение света) и обратно.

Жалобы на те или иные расстройства зрения составляют от 62 % до 94 % работающих, которые заняты работой за ПЭВМ более половины дня:

усталость глаз - до 4 - 5 %;

сильные боли и ощущение песка в глазах - до 31 %;

зуд в глазах к концу рабочего дня - до 50 %.

Расстройство органов зрения резко увеличивается при работе более 4 часов в день. Это доминирующий вредный фактор при работе на ПЭВМ. Нагрузка на органы зрения и постоянный напряженный характер труда вызывает нарушение функционального состояния зрительного анализатора и центральной нервной системы. Это проявляется в снижении устойчивости ясного видения, остроты зрения и аккомодации, частые случаи заболевания блейфоритом и конъюнктивитом.

Целью данного подраздела является выявление этих факторов, а также их анализ, решение вопросов устройства и оборудования научно-исследовательских лабораторий.

Анализ потенциально опасных и вредных факторов, сопутствующих выполняемым в работе на ПЭВМ операций, приведен в соответствии с действующими нормативами. Результаты представлены в таблице 9.

Таблица 9 - Анализ опасных и вредных производственных факторов

Операция

Используемые оборудование и вещества

Опасные и вредные факторы

Нормируемое значение параметров

классификация

перечень

1

2

3

4

5

Включение и выключение оборудования

Рубильники, устройства запуска ПЭВМ

Физический

Повышенная напряженность электрического поля
f = 5 Гц - 2 кГц Епду = 25 В/м
f = 2 - 400 кГц
Епду = 2,5 В/м

на расстоянии 50 см вокруг ВДТ
Проведение проектных работ

Дисплей

Физический

Повышенный уровень ионизирующих излучений в рабочей зоне

ПДД = 20 мЗв/год

Продолжение таблицы 9

1

2

3

4

5

Физический

Недостаточная освещенность рабочей зоны

Eн = 300 лк

Компьютер с процессором Intel Celeron c тактовой частотой 600 МГц

Физический

Опасный уровень напряжения в электрической цепи, замыкание, которое может произойти через тело человека
Uпр = 2 B,
Iч = 0,3 мА,

f = 50 Гц

Запись на жесткий и гибкий магнитные диски

Жесткий диск, дисковод

Физический

Повышенный уровень магнитного поля
f = 5 Гц - 2 кГц
Hпду = 250 нТл
f = 2 - 400 кГц
Hпду = 25 нТл

на расстоянии 50 см вокруг ВДТ

4.2 Санитарно-технические требования

Безопасность на рабочем месте обеспечивается при условии соблюдения санитарно-гигиенических норм (к санитарно-гигиеническим характеристикам относятся: микроклимат на рабочем месте, шум, освещение и так далее).

4.2.1 Требования к планировке помещения

Дипломная работа выполнялась в помещении площадью 24 м2 объемом 84м3. В комнате установлено 3 компьютера. На одного работающего приходится 8м2, 28 м3 рабочего пространства, что соответствует СанПиН 2.2.2.542-99 (гигиенические требования к видеодисплейным терминалам, ПЭВМ и организации работы: норма площади помещения 6 м2, V = 20 м3).

Размещение оборудования обеспечивает безопасный проход по комнате.

4.2.2 Требования к микроклимату помещения

Выполняемые работы в проектном отделе относятся к категории 1а-работы: выполняемые сидя, с энергозатратами 139 Вт.

Нормирование параметров микроклимата производится в соответствии с ГОСТ 12.1.005-88 (таблица 10

Таблица 10 - Нормирование параметров микроклимата

Параметры

Относительная влажность, %

Скорость движения

воздуха, м/с

Температура воздуха °С

Нормированные

40 - 60

не более 0,1

х.п. 22 - 24

т.п. 23 - 25

Фактические

45

0,1

х.п. 22 - 24

т.п. 23 - 25

Таким образом, параметры микроклимата в рассматриваемом помещение соответствуют оптимальным нормам /19/.

Необходимая кратность воздухообмена обеспечивается естественной вентиляцией и кондиционированием.

Температура в помещении регулируется при помощи кондиционеров и системы отопления. В холодное время года функционирует водяное отопление и работает кондиционер, а в теплое - кондиционер и вентиляция.

Стены и потолок помещения отделаны специальным шумопоглощающим материалом.

4.2.3 Требования к освещению помещения

В помещении имеется естественное и искусственное освещение. Нормы освещенности представлены в таблице 11.

Таблица 11 - Нормы освещенности помещения

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Высокая точность

от 0,3 до 0,5 мм

Б1

> 70 %

300 лк

100 лк

40

15 %

3,0 %

1,0 %

Графы содержат следующие сведения:

1 - Характеристика зрительных работ

2 - Наименьший размер объекта различения

3 - Разряд зрительной работы

4 - Относительная продолжительность зрительной работы

5 - Освещенность на рабочей поверхности от системы общего искусственного освещения

6 - Цилиндрическая освещенность

7 - Показатель дискомфорта

8 - Коэффициент пульсации освещенности

9 - КЕО при верхнем освещении

10 - КЕО при боковом освещении

Для искусственного освещения используют 3 светильника на люминесцентных лампах (типа ЛД 40). Необходимое количество светильников определяется по формуле

, (73)

где eh - освещенность, лк;

S - площадь помещения, м2;

K - коэффициент запаса, k=l,3;

Z - коэффициент минимальной освещенности, z=1,2;

Фл - световой поток, Фл = 2100 лм;

N - количество ламп в одном светильнике, n = 2;

- коэффициент использования светового потока.

Согласно формуле (73) шт.

Расчетное количество светильников соответствует их установленному количеству. Следовательно, в установке дополнительного освещения нет необходимости. Уровень освещенности в помещении удовлетворяет требованию СНиП 23-05-95.

4.2.4 Требования безопасности при эксплуатации электрокоммуникаций

Помещение вычислительной лаборатории по опасности поражения электрическим током характеризуется как "помещение с повышенной опасностью", поскольку не исключается возможность одновременного прикосновения человека к заземленным металлическим конструкциям и корпусам оборудования. Для обеспечения безопасности осуществляется изоляция токонесущих частей оборудования, проводится профилактические осмотры кабелей и всей электропроводки. Необходимо обеспечить надежное заземление.

Электрическая проводка и другие средства коммуникации размещаются во внутристенных каналах и в специальных коробах. Конструкция подвесного потолка должна предусматривать над ним осветительной арматуры, устройств воздушной вентиляции и пожарной сигнализации. Съемные полы должны быть достаточно прочными. Под ними расположены коммуникация электропитания и воздушного охлаждения машин. Важным средством обеспечения безопасности служит надежная изоляция токонесущих частей, кабелей, заземление корпусов всех приборов и металлических частей оборудования.

4.3 Разработка мер защиты от опасных и вредных факторов

Во избежании несчастных случаев при использовании оборудования необходимо: осмотр и профилактика оборудования, инструктажи по технике безопасности, соблюдения графика режима работы /20/. Меры защиты от указанных выше опасных и вредных производственных факторов приведены в таблице 12.

Таблица 12 - Меры зашиты от опасных и вредных производственных факторов

Опасные и вредные факторы

Меры защиты

Место расположения

организационные

технические

Опасный уровень напряжения в электрической цепи, замыкание которое может произойти через тело человека

Инструктажи по технике безопасности

Рукоятки и ручки должны быть сделаны из изолирующих материалов или иметь непроводящие покрытия, зануление распределительного щитка оборудования, профилактические работы

Системные блоки персональных компьютеров, мониторы

Продолжение таблицы 12

1

2

3

4

Ионизирующее излучение

режим труда и отдыха

Использование защитных экранов, расположение компьютеров по периметру помещения

Персональный компьютер

Электромагнитные излучения

Регламентация рабочего времени

Экранирование электромагнитных полей

Персональный компьютер

Повышенный уровень шума

Рациональное размещение оборудования

Звукопоглощающая облицовка стен, применение звукоизолирующих подвесных потолков

Стены, потолки, перекрытия

4.4 Безопасность жизнедеятельности в чрезвычайных ситуациях

Страница:


Подобные документы

  • Учет неопределенности и риска при оценке эффективности инвестиционных проектов

    Инвестиционные риски и методы оценки устойчивости инвестиционного проекта. Укрупненная оценка устойчивости инвестиционного проекта. Оценка ожидаемого эффекта проекта с учетом количественных характеристик неопределенности. Расчет границ безубыточности.

    курсовая работа [165,7 K], добавлен 24.06.2009

  • Анализ инвестиционного проекта компании ООО "Мир окон"

    Рассмотрение основных стадий разработки инвестиционного проекта на примере ООО "Мир окон", проведение анализа его целесообразности. Выявление путей повышения оценки эффективности инвестиционной деятельности с учетом факторов риска и неопределенности.

    дипломная работа [716,1 K], добавлен 18.04.2011

  • Технико-экономическое обоснование инвестиционного проекта ОАО "Уфимский нефтеперерабатывающий завод"

    Изучение понятия инвестиционного проекта. Рассмотрение методов анализа риска и влияния инфляции на инвестиционный проект. Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия. Характеристика затрат, производственного и финансового планов организации.

    курсовая работа [90,3 K], добавлен 27.05.2015

  • Анализ и оценка эффективности инвестиционного проекта на примере ООО "Ферроком"

    Изучение теоретических аспектов существующих методов оценки инвестиций. Анализ текущей деятельности предприятия ООО "Ферроком". Разработка экономико-математической модели инвестиционного проекта организации и общая характеристика его эффективности.

    дипломная работа [324,0 K], добавлен 29.04.2014

  • Технико-экономическое обоснование инвестиционного проекта

    Технико-экономическое обоснование, анализ и расчет показателей создаваемого инвестиционного проекта: оценка затрат и эффективности с учетом факторов риска и неопределенности; определение срока окупаемости. Отличие ТЭО от инвестиционного меморандума.

    реферат [35,2 K], добавлен 27.11.2010

  • Оценка эффективности инвестиционного проекта на примере замены технологической линии завода ЖБИ

    Принципы и подходы к оценке эффективности инвестиций. Текущее состояние экономического окружения инвестиционного проекта. Общие положения о потоках денежных платежей. Учет неопределенности и риска при оценке эффективности ИП. Анализ чувствительности ИП.

    курсовая работа [1,0 M], добавлен 29.07.2013

  • Разработка инвестиционного проекта

    Теоретические основы инвестиционного проектирования. Организация финансирования инвестиционных проектов. Маркетинг продукции и управление рисками. Разработка инвестиционного проекта по производству строительных материалов из твердых бытовых отходов Пензы.

    дипломная работа [3,2 M], добавлен 05.12.2014

  • Оценка эффективности инвестиционного проекта

    Основные положения по определению эффективности инвестиционного проекта. Базовые принципы оценки инвестиционных проектов. Учет общественной эффективности. Оценка затрат в рамках определения эффективности проекта. Статические методы оценки эффективности.

    курсовая работа [61,2 K], добавлен 14.07.2015

  • Особенности оценки инвестиционного проекта

    Расчет "критических точек" при анализе инвестиционного проекта. Анализ безубыточности в проектном анализе. Анализ эффективности реализации инвестиционного проекта на предприятии. Показатели коммерческой деятельности. Показатели эффективности проекта.

    курсовая работа [131,5 K], добавлен 15.05.2010

  • Оценка рисков инвестиционного проекта: качественный и количественный подходы

    Понятие и характеристика основных методик оценки рисков инвестиционного проекта, анализ ее влияния на доходность проекта. Качественная и количественная оценка рисков инвестиционного проекта выведению новой продукции ювелирного завода – золотых цепочек.

    курсовая работа [1,1 M], добавлен 30.06.2010

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.

© 2000 — 2023, ООО «Олбест» Все права защищены