Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
інвест)).docx
Скачиваний:
3
Добавлен:
21.12.2018
Размер:
109.1 Кб
Скачать

69. Половинна дисперсія як статистичний показник при оцінці ризику.

Відхилення від очік. дох-ті, вищі середнього, можуть розглядатися підприємцем як позитивні – це нижня межа ризику, що розглядається в процесі прийняття рішення. Найкраща нижня межа ризику може бути визначена за допомогою половинної дисперсії, що розраховується за формулою:

SV=Pj (xj-x)2 ,

Де Рj – ймовірність

SV – половинна дисперсія

Xj – всі значення Х, менші за очікуване значення

k – кількість наслідків, значення яких більші за очікуване значення

Чим менше, тим краще.

70. Коефіцієнт варіації як статистичний показник при оцінці ризику.

Не можна вважати повністю задовільним безпосереднє порівняння проектів, що здійснюється на основі визначення абсолютних показників ризику. Там, де проекти відрізняються за масштабом, можна використати достовірніший відносний показник ризику, такий як коефіцієнт варіації (CV). Ймовірність розміру доходів визначається шляхом розрахунку показника варіації можливих результатів від вкладення інвестицій. Коефіц. варіації дозволяє визначити рівень ризику. Він розрах як співв середнього квадратичного (стандартного) відхилення й очікуваної величини чистого грош потоку:

CV =  / хср, де  -- середньокв відхилення

Вважається, що значення к-а варіації в інтервалі від О до 10 % відповідає невеликому ризику, від 10 до 25 % — помірному ризику та вище 25 % — високому.

Чим менше, тим краще

71. Правило середньої варіації.

Знаючи очікуваний дохід, а також величину дисперсії (варіації або стандартного відхилення), можна сформулювати прикладне правило середньої варіації, за яким проекту X віддається перевага перед проектом Y, якщо є правдивим хоча б одне з таких тверджень:

1) очікуваний дохід від проекту X перевищує дохід від проекту F, а значення варіації є однаковим, або ж для проекту X воно менше, ніж для проекту Y;

2) очікуваний дохід від проекту X перевищує або має ту саму величину, що й від проекту Y, а варіація за проектом X є менша, ніж за проектом Y.

Важливість правила середньої варіації полягає в тому, що воно прийнятне для використання всіма особами, не схильними до ризику, без урахування їхніх індивідуальних функцій корисності. Але це правило не спрацьовує, якщо проекти різняться між собою за показниками очікуваного доходу й ризику

72. Аналіз чутливості як метод аналізу ризику.

аналіз чутливості є дуже простою концепцією, яка використовується, щоб визначити можливий (потенціальний) вплив ризику на прибутковість проекту. Він спрямований не на кількісне визначення ризику, а більше на знаходження факторів, потенційно чутливих до ризику. Цей аналіз забезпечує особу, яка приймає рішення, відповідями *щодо NPV, якщо ціна продажу впаде на 10 %?, і IRR, якщо проект буде існувати лише 3 р, а не 5, як заплановано? *щодо мін рівень продажу для досягнення точки беззбитковості, виміряний з урахуванням NPV?

Графіки чутливості дають змогу побудувати графіки NPV (або IRR) залежно від %-ї зміни величини досліджуваного фактора. Коли нічого не міняється, NPV= 2000грн. Проте NPV=0, коли частка ринку зменшиться на 20 % або ціна на 5 %. Це свідчить, що зміна ціни відчутно впливає на показник прибутковості. Так само збільшення ставки дисконтування на 10 % зменшить величину NPV до 0, у той час, коли збільшення FC на 25 % зробить проект неприбутковим. висновок, проект є чутливішим до ставки дисконтування, ніж до величини FC. Чутливість NPV до кожного фактора хар-я нахилом своєї лінії. Аналіз чутливості широко викор через простоту й можливість сконцентруватися на окремих оцінках. Він допомагає визначити найваж фактори, які мають найбільший вплив на прибутковість проекту. Але в дійсності ця методика не визначає рівень ризику; за прийняття рішення необхідно ще й оцінити ймовірність виникнення відхилення від очікуваної величини. Наведений вище підхід інколи назв детермінованим аналізом чутливості.

Тут вы можете оставить комментарий к выбранному абзацу или сообщить об ошибке.

Оставленные комментарии видны всем.