50. Показатели безубыточности проекта

Точка безубыточности (в штуках) определяется по формуле

ТБ шт. = Е / ВП × V ш

, где Е - суммарные постоянные издержки в основной валюте; ВП - вклад в покрытие; /_шт - объем продаж, шт.

Вклад в покрытие в основной валюте определяется по формуле

ВП = V - C,

где V - объем продаж в основной валюте; С - суммарные переменные издержки в основной валюте.

Точка безубыточности в основной валюте определяется по формуле

ТБ_руб = Е/КВ И 100 %,

где Е - суммарные постоянные издержки в основной валюте; КВ - коэффициент вклада в покрытие.

Коэффициент вклада в покрытие рассчитывается по формуле

КВ = ВП/V И 100 %,

где V - объем продаж в основной валюте.

Превышение объемом продаж точки безубыточности в основной валюте называется запасом финансовой прочности. Запас финансовой прочности может выражаться в основной валюте или в процентах от значения объема продаж.

Запас финансовой прочности в основной валюте вычисляется по формуле

ЗП руб. = V - ТБ руб.

Запас финансовой прочности в процентах рассчитывается по формуле

ЗП% = ЗП руб. / Vх100%,

где V - объем продаж в основной валюте.

Операционный рычаг определяется по формуле

ОР = ВП/Пр,

где ВП - вклад в покрытие; Пр - прибыль в основной валюте.

Прибыль в основной валюте вычисляется по формуле

Пр = V - C - E - НП,

где V - объем продаж в основной валюте; С - суммарные переменные издержки в основной валюте; Е - суммарные постоянные издержки в основной валюте; НП - налог на прибыль в основной валюте. При анализе безубыточности проектов важным параметром является шаг анализа. Шаг анализа определяет временные точки, в которых будут рассчитаны показатели безубыточности - месяц, квартал, год. Шаг анализа выбирается в зависимости от целей анализа проекта. Если необходимо просмотреть перспективы проекта на большом промежутке времени, то выбирают шаг анализа квартал или год. Если же необходимо получить более детальную картину состояния проекта в отдельные моменты времени, то устанавливают шаг анализа месяц.

51. Статистический и сценарный анализ. Моделирование условий, расчет и интерпретация результатов статистического и сценарного анализа в системе project expert

Для разработки бизнес-планов можно использовать статистический и сценарный анализы.

Сценарный анализ позволяет смоделировать несколько сценариев развития проекта (компании). В бизнес-план обычно включают три сценария: оптимистический, пессимистический и наиболее вероятный. Хотя может быть разработано несколько десятков сценариев - их количество и качество зависит от потребности смоделировать развитие событий и финансовых показателей при изменении различных ключевых параметров.

Программа Project Expert позволяет с учетом рисков создавать несколько вариантов развития событий. За консервативный сценарий принимается вариант без учета факторов риска, за пессимистический берется вариант с учетом влияния рисков, за оптимистичный - обратная функция риска с поправкой на стратегический маркетинговый план.

Для расчета сценариев осуществляется подбор различных значений ключевых показателей. После создания композиции с новым набором значений просматриваются и анализируются результаты - итоговые, значащие для проекта показатели, насколько они изменились по сравнению с базовым сценарием и за счет чего.

Сценарный анализ связан с анализом безубыточности и анализом чувствительности. Степень устойчивости проекта по отношению к возможным изменениям условий реализации может быть охарактеризована показателями границ безубыточности (предельных уровней) объемов производства, цен производимой продукции и иных параметров. Эти и им подобные показатели по существу, отвечают сценариям, предусматривающим соответствующее снижение объемов реализации, цен реализуемой продукции и т. д., но они не являются показателями эффективности самого проекта.

Граница безубыточности (предельный уровень) параметра проекта для некоторого шага расчетного периода определяется как такой коэффициент к значению параметра, при применении которого чистая прибыль участника на данном шаге становится нулевой.

Статистический анализ основан на сборе и обработке больших массивов данных как о проекте (компании), так и о внешней среде с использованием статистических методов и моделей.