Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Диагностика и оптимизация финансово-экономического состояния предприятия. Практикум
.pdf
Каждый инвестор может классифицировать полученные значения степени надежности по каждому показателю, выделив
для себя отрезок приемлемых значений, исходя из своих инвестиционных предпочтений.
В отличие от самих показателей экономической эффективности, которые могут быть выражены в денежных единицах, процентах и годах, показатели надежности проекта, рассчитанные
на основе разных критериев эффективности, можно сопоставлять между собой. Следовательно, появляется возможность получить интегральное (обобщенное) значение надежности проекта на основе многокритериального подхода.
Пример
Исходные данные
Компания может инвестировать средства в проект с горизонтом планирования три года. Будем считать, что существуют два
главных источника неопределенности: 1) средний квартальный
прирост выручки по проекту; 2) переменные затраты на производство, определяемые в процентах от выручки. Принято, что
средняя квартальная выручка – это нормально распределенная
случайная величина со средним значением 5 % и среднеквадратическим отклонением 5 %. Переменные затраты, выраженные
как процент от выручки, тоже является нормально распределенной случайной величиной со средним значением 50 % и среднеквадратическим отклонением 5 %. Ставка дисконтирования
оценивается на уровне 12,5 %. Основные данные по проекту показаны на рис. 4.2.
В базовом варианте будем предполагать, что менеджер не обладает достаточной гибкостью для принятия решений в течение
горизонта инвестирования. В этом случае после начала проекта
мы не сможем его прекратить, если внешние или внутренние
факторы изменятся таким образом, что инвестиционный проект
станет невыгоден, и, соответственно, не сможем произвести дополнительные инвестиции, если этому будут способствовать благоприятные факторы. Как видно из рис. 4.3, вероятность того,
что проект принесет положительный денежный поток компании, составляет около 42 %.
91
Рис. 4.2. Финансовая модель инвестиционного проекта
Рис 4.3. График распределения NPV1
Для того, чтобы произвести моделирование в Oracle Crystal
Ball, в панели инструментов для случайных переменных следует
выбрать функцию Define Assumption и задать необходимое для
этих переменных распределение (рис. 4.4), после чего выбранные показатели будут выделены зеленым цветом, как показано
на рис. 4.2 (в примере рассматриваются переменные: средний
рост квартальной выручки и процент переменных затрат).
92
Рис. 4.4. Панель инструментов Oracle Crystal Ball
На следующем шаге задаются прогнозируемые показатели (в
примере – NPV1, NPV2 и NPV3); для этого в панели инструментов для соответствующих ячеек необходимо выбрать функцию
Define Forecast. После задания всех необходимых показателей
для моделирования в Oracle Crystal Ballследует нажать кнопку
Start на панели инструментов, и программа произведет все необходимые вычисления. Для анализа полученных результатов и
просмотра графиков распределения переменных можно использовать кнопку View Charts на панели инструментов.
Для второго варианта мы будем моделировать ситуацию, в которой финансовый менеджер может принять решение о прекращении проекта в случае неблагоприятных ситуаций. В качестве правила для остановки проекта будет считать, что если в течение трех
кварталов подряд будет отрицательный денежный поток, то мы
останавливаем развитие данного проекта. Финансовая модель проекта представлена на рис. 4.5 – в строке «Проверка для прекращения проекта» происходит проверка условия, есть ли у нас три подряд квартала с отрицательным денежным потоком (1, если условие
не выполняется, и 0, если условие верно). В строке «Продолжение
остановки проекта» происходит проверка, сможет ли прерванный
проект принести положительный денежный поток в будущем.
График распределения NPV для второго варианта представлен на рис. 4.6. Из рисунка видно, что возможность остановки
проекта не изменяет структуру рисков по проекту – вероятность
того, что NPV будет больше 0, также оценивается на уровне
42 %. Но в данном случае среднее значение NPV проекта увеличилось с 14,19 до 45,25 ден. ед. С возможностью отказа от проекта можно ограничить возможные потери – это хорошо видно при
сравнении левого хвоста графика распределения NPVданного варианта и первого варианта.
93
Рис. 4.5. Финансовая модель проекта второго варианта реали-
зации инвестиционного проекта
Рис. 4.6. График распределения NPV2
В третьем варианте финансовый менеджер проекта вместе с
возможностью отказа от проекта получает возможность внесения дополнительных инвестиций с целью расширения проекта
(рис. 4.7). Для проверки возможности расширения, начиная со
второго квартала второго года, когда проект начнет выходить
на проектную мощность, производится проверка наличия трех
кварталов подряд с денежным потоком больше 15 ден. ед. Дополнительные инвестиции в проект будут составлять 200 ден.
ед., что позволит удвоить квартальную выручку (при этом постоянные и переменные затраты на производство также увеличиваются).
94
Рис. 4.7. Финансовая модель третьего варианта реализации
инвестиционного проекта
График распределения NPV3 для третьего варианта реализации инвестиционного проекта представлен на рис. 4.8. Из графика видно, что среднее значение для NPV существенно увеличива-
расширения проекта позволяет изменить структуру рисков по
проекту – NPV инвестиционного проекта будет положительным
в 46 % вместо 42 %, наблюдаемых в первом и втором вариантах.
В третьем варианте видны улучшения в правом хвосте графика
распределения NPV.
Рис 4.8. График распределения NPV3
95
Тесты и задачи к разделу 4
1. Ответьте, верны или не верны следующие утверждения, и
объясните ответ.
А) Свободные денежные потоки на собственный капитал, как
правило, более изменчивы, чем дивиденды.
Б) Свободные денежные потоки на собственный капитал всег-
да выше дивидендов.
В) Свободные денежные потоки на собственный капитал всег-
да превышают чистую прибыль.
Г) Свободные денежные потоки на собственный капитал ни-
когда не бывают отрицательными.
Д) Для фирм, обладающих долговым бременем, нельзя оценивать свободные денежные потоки фирмы, если мы не знаем процентных и основных платежей.
Замечание. Свободный денежный поток на собственный капи-
тал FCFE = Чистый денежный поток от операционной деятель-
ности – Капитальные затраты – Выплата займов + Оформление
новых ссуд.
2. Агрегаты А и Б взаимоисключающие и должны дать следу-
ющие денежные потоки:
Агрегат Денежные потоки, тыс. денежных единиц
Год 0 (текущий) Год 1 Год 2 IRR, %
А –400 241 293 21
Б –200 131 172 31
Альтернативные затраты на капитал составляют 10 %.
Чему равен NPV для каждого агрегата?
На каком агрегате следует остановить выбор?
3. Агрегат А был куплен 5 лет назад за 200 тыс. ден. ед. и дает
ежегодный денежный поток в размере 80 тыс. ден. ед. Компания
может заменить этот агрегат агрегатом Б из задачи 2 либо сейчас, либо через 5 лет. Какой вариант следует выбрать?
4. Рассматривается решение о приобретении акций молодой
компании. Размер дивидендов этой компании сильно меняется
по годам. Однако всегда четко выдерживается доля выплат дивидендов на уровне 40 % чистой прибыли. По данным финансовой отчетности в предыдущем году чистая прибыль компании
составила 2 млрд ден. ед. Аналитики прогнозируют темп роста
96
чистой прибыли в следующие три года в размере соответственно
7 %, 10 %, 8 %. После этого ожидается стабилизация роста финансовых показателей на уровне 3 %. Предполагается, что после
вступления в стабильную фазу менеджмент компании примет
решение уменьшить долю чистой прибыли, направляемой на инвестиции, до 30 %. Требуемая доходность инвестиций в акции
этой компании составляет 10 %. Количество акций, обращающихся на рынке, – 250 млн шт. Необходимо определить подлинную стоимость одной акции этой компании.
5. Рассматривается решение о приобретении акций энергетической компании. Компания в ближайшие три года намеревается осуществлять реструктуризацию своего бизнеса, что потребует дополнительных инвестиций. Менеджмент принимает
решение на этот срок снизить долю выплат дивидендов до 20 %.
После завершения реструктуризации компания планирует восстановить прежнюю дивидендную политику и выплачивать
70 % чистой прибыли акционерам. Финансовая отчетность показывает, что в отчетном году чистая прибыль компании составила 1,5 млрд ден. ед. Рентабельность собственного капитала
(ROE) равна 10 % (рентабельность капитала всех компаний отрасли одинакова). Требуемая доходность инвестиций в акции
этой компании составляет 15 %. Количество акций, обращающихся на рынке, – 100 млн шт. Необходимо определить подлинную стоимость одной акции компании.
97
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
4. Коласс Б. Управление финансовой деятельностью предприятия. Проблемы, концепции и методы / Пер. с франц. Под ред.
Я.В. Соколова. – М. : Финансы, ЮНИТИ, 1997. – 576 с.
5. Донцова Л.В., Никифорова Н.А. Анализ финансовой отчетности : учеб. пособие. – М. : Дело, 2004. – 336 с.
6. Шеремет А.Д., Сайфуллин Р.С. Финансы предприятия. –
М. : ИНФРА-М, 2007. – 412 с.
7. Шеремет А.Д., Негашев Е.В. Методика финансового анализа деятельности коммерческих организаций : практич. пособие / 2-е изд., перераб. и доп. – М. : ИНФРА-М, 2017. – 208 с.
8. Баканов М.Н., Мельник М.В., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа : учеб. – М. : Финансы и статистика, 2008. –
536 с.
9. Головин С.Д. Оценка результатов хозяйственной деятельности промышленного предприятия. – М.: Финансы и статистика, 1986. – 64 с.
10. Глазов М.М. Методика экономического анализа и диагностика опытно-экспериментального производства научной сферы. – СПб. : Изд-во СПбУЭФ, 1997. – 256 с.
11. Сухова Л. Ф., Чернова Н.А. Практикум по разработке
бизнес-плана и финансовому анализу предприятия : учеб. пособие. – М. : Финансы и статистика, 2006 – 160 с.
12. Harrington E.C. // Thedesirabillity Functiion Industrial
Control. 1965. April. Vol. 21. № 10. P. 494–498.
13. Ефименко С.П., Шахазов Е.Х., Рожков И.М., Каширин Б.Л. Интегральные показатели качества металлургических
технологий // Известия вузов. Черная металлургия. – 1993. –
№ 7. – С. 68–72.
14. Методические рекомендации по реформе предприятий
(организаций). – М. : ИНФРА-М, 2000. – 96 с.
15. Идрисов А.Б., Картышев С.В., Постников А.В. Стратегическое планирование и анализ инвестиций. – М. : Информационно-издательский дом «Филинъ», 1998. – 272 с.
16. Шим Д.К., Сигел Д.Г. Финансовый менеджмент. – М. :
Информационно-издательский дом «Филинъ», 1997. – 393 с.
17. Колчина Н.В. и др. Финансы предприятий : учеб. для вузов / Под ред. проф. Н.В. Колчиной. – 2-е изд., перераб. и доп. –
М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2008 – 352 с.
98
18. Литвин М.И. Управление оборотными средствами пред-
приятия в рыночной экономике. – Липецк : НПО ОРНУС,
1996. – 184 с.
19. Рожков И.М. и др. Совершенствование методики краткосрочного финансового планирования на базе оптимизационной матричной модели в управлении производством // Черная
металлургия : Бюл. АО «Черметинформация». –2001. – Вып. 6
(1218). – С. 78–83.
20. Белолипецкий В.Г. Финансы фирмы : курс лекций. – М. :
ИНФРА-М, 1998. – 298 с.
21. Рожков И.М., Ларионова И.А., Пятецкая А.В. Экономика предприятия с расширенным использованием финансовых
моделей : учеб. пособие для вузов. – М. : «МИСиС», 2004. – 320 с.
22. Рожков И.М. и др. Методика краткосрочного финансового планирования на базе финансовых коэффициентов для системы управления производством // Черная металлургия : Бюл. АО
«Черметинформация». – 2001. – Вып. 7 (1219). С. 44–49.
23. Financial management. – M. : CARANA CorporationUSAID-RPC, 1998. – 290 p.
24. Финансовый менеджмент : учебник для академического
бакалавриата : учебник для студентов высших учебных заведений, обучающихся по экономическим направлениям и специальностям / Поляк Г. Б. и др. – М. : Юрайт, 2015. – 455 с.
25. Финансы / Под ред. проф. В.В. Ковалева. – М. : Проспект, 2009. – 636 с.
26. Ван Хорн Дж. К. Основы финансового менеджмента. –
М. : Вильямс, 2018. – 1225 с.
27. Ларионова И.А. и др. Диагностика и оптимизация стратегий управления оборотными средствами // Металлург. – 2007. –
№ 5. – С. 19–22.
28. Стоянова Е.С., Быкова Е.В., Бланк И.А. Управление оборотным капиталом / Под ред. Е.С. Стояновой. – М. : Перспектива, 1998. – 128 с.
29. Рожков И.М., Ларионова И.А., Пятецкая А.В. Основы
финансового менеджмента в экономике предприятия : учеб. посособие. – М. : Изд. Дом МИСиС, 2010. – 360 с.
30. Ларионова И.А. Выбор рациональной модели управления
оборотными средствами с помощью фоновых диаграмм // Экономика в промышленности. – 2010.– № 3. – С. 63–66.
99
31. Самуэльсон П. Экономика. Т. 1. – М. : МГП «АЛГОН»,
ВНИИСИ, 1992. – 335 с.
32. Хедервик К. Финансово-экономический анализ деятельности предприятий : Пер. с англ. / Под ред. Ю.Н. Воропаева. –
М. : Финансы и статистика, 1996. – 192 с.
33. Макконнел К.Р., Брю С.Л. Экономика: Принципы, проблемы и политика. – М. : ИНФРА-М, 2018. – 1028 с.
34. Национальное счетоводство / МЭСИ : учеб.– М. : Финансы и статистика, 2005. – 606 с.
35. Peter F. Marcus, Karlis M. Kirsis. World Steel Dynamics.
Financial Dynamics of International Steelmakers. October 2001.
36. Сухова Л.Ф., Чернова Н.А. Практикум по разработке
бизнес-плана и финансовому анализу предприятия : учеб. пособие. – М. : Финансы и статистика, 2001. – 160 с.
37. Ларионова И.А., Рожков И.М., Елисеева Е. Н. и др. Разработка новых методических приемов оперативного техникоэкономического планирования и управления деятельностью металлургического предприятия // Черная металлургия : Бюл. АО
«Черметинформация». – 2001. – Вып. 8 (1220). – С. 44–49.
38. Рожков И.М., Бойков А.А., Кузнецова А.Е., Жагловская
А.В., Петрова О.А. Оценка экономического потенциала с учетом
величины добавленной стоимости производимой продукции и
прогноз кризисной ситуации // Экономика в промышленности.
2012. – № 4. – С. 53-57.
39. Финансовый менеджмент и комплексная оценка эффективности функционирования предприятия: моногр./ Рожков И.М. и др..–М.:Изд.дом МИСиС, 2016. – 157 с.
40. Рожков И.М., Власов С.А., Мулько Г.Н. Математические
модели для выбора рациональной технологии и управления качеством стали. – М. : Металлургия, 1990. – 184 с.
41. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. – М. : Вильямс, 2016. – 912 с.
42. Эконометрика : учеб. / под ред. И.И. Елисеевой. – М. :
Проспект, 2009. – 288 с.
43. Рожков И.М., Травин О.В., Туркенич Д.И. Математические
модели конвертерного процесса. – М. : Металлургия, 1978. 184 с.
44. Рожков И.М. и др. Оптимизация технологии производства трубной стали // Черная металлургия : Бюл. НТН. – 1979. –
№ 4 (840). – С. 47–50.
100
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]