Наиболее и формативным методом, применяемым для анализа чувствительности, является расчет показатель эластичности, представляющего бой отношение процентного изменения результирующе го показателя к изменению значения параметра на один процент.

где х- базовое значение варьируемого параметра, х₂ - измененное значение варьируемого параметра, NPV₁ - значение результирующего показателя для базового варианта, NPV₂ - значение результирующего показателя при изменении параметра.

Таким же образом исчисляются показатели чувствительности по каждому из остальных параметров.

Чем выше значения показателя эластичности, тем чувствительнее проект к изменениям данного фактора и тем сильнее подвержен проект соответствующему риску.

Анализ чувствительности можно также проводить и графически, путем построения прямой реагирования значения результирующего показателя (NPV) на изменение данного фактора. Чем больше угол наклона этой прямой, тем чувствительнее значение NPV к изменению параметра и больше риск.

Анализ чувствительности позволяет определить ключевые (с точки зрения устойчивости проекта) параметры исходных данных, а также рассчитать их критические (предельно допустимые) значения.

Как видно, анализ чувствительности до некоторой степени является экспертным (качественным) методом. Кроме того, главным недостатком данного метода является предпосылка того, что изменение одного фактора рассматривается изолированно, тогда как на практике все экономические факторы в той или иной степени коррелированны.

По этой причине применение данного метода как самостоятельного инструмента анализа риска на практике, по мнению ряда авторов, весьма ограничено, если вообще возможно.

Метод проверки устойчивости [3; 6; 8; 9] предусматривает разработку сценариев реализации проекта в наиболее вероятных или наиболее «опасных» для каких-либо участников условиях.

По каждому сценарию исследуется, как будет действовать в соответствующих условиях организационно-экономический механизм реализации проекта, каковы будут при этом доходы, потери и показатели эффективности у отдельных участников, государства и населения. Влияние факторов риска на норму дисконта при этом не учитывается.

Проект считается устойчивым и эффективным, если во всех рассмотренных ситуациях: NPV положителен; обеспечивается необходимый резерв финансовой реализуемости проекта.

Степень устойчивости проекта по отношению к возможным изменениям условий реализации может быть охарактеризована показателями предельного (критического) уровня объемов производства производимой продукции и других параметров проекта .

Предельное значение параметра проекта для некоторого t-го года его реализации определяется как такое значение этого параметра в t-ом году, при котором чистая прибыль участника в этом году становится нулевой .

Одним из наиболее показателей этого типа является точка безубыточности, характеризующая объем продаж, при котором выручка от реализации продукции совпадает с издержками производства :

где з_с - постоянные затраты, уровень которых напрямую не связан с объемом производства продукции - переменные затраты, величина которых изменяется с изменением объема производства продукции; Ц - цена единицы продукции.

Для подтверждения работоспособности проектируемого производства (на данном шаге расчета) необходимо, чтобы значение точки безубыточности было меньше значений номинальных объемов производства и продаж (на этом шаге). Чем дальше от них значение точки безубыточности (в процентном отношении), тем устойчивее проект.

Обычно проект считается устойчивым, если в расчетах по проекту в целом значение точки безубыточности не превышает 60-70 % от номинального объема производства после освоения проектных мощностей.

Близость значения точки безубыточности к 100 %, как правило, свидетельствует о недостаточной устойчивости проекта к колебаниям спроса на продукцию на данном шаге.

Но даже удовлетворительные значения точки безубыточности на каждом шаге не гарантируют эффективность проекта (положительность NPV), т. к. при определении точки безубыточности в величине издержек обычно не включаются выплаты на компенсацию инвестиционных затрат, процентов по кредитам и т. д. В то же время высокие значения точки безубыточности на отдельных шагах не могут рассматриваться как признак нереализуемости проекта (например, на этапе освоения вводимых мощностей или в период капитального ремонта дорогостоящего высокопроизводительного оборудования они могут превышать 100 %).

Кроме того, данный метод не дает возможности провести комплексный анализ риска по всем взаимосвязанным параметрам, т. к. каждый показатель предельного уровня характеризует степень устойчивости в зависимости лишь от конкретного параметра проекта (объем производства и т. д.).

В какой-то мере избежать недостатков, присущих анализу чувствительности, позволяет метод сценариев, при котором одновременному непротиворечивому изменению подвергается вся совокупность факторов исследуемого проекта с учетом их взаимозависимости [2; 5; 8; 9].

Метод сценариев предполагает описание опытными экспертами всего множества возможных условий реализации проекта (либо в форме сценариев, либо в виде системы ограничений на значения основных технических, экономических и прочих параметров проекта) и отвечающих этим условиям затрат, результатов и показателей эффективности.

В качестве возможных вариантов целесообразно построить как минимум три сценария: пессимистический, оптимистический и наиболее вероятный (реалистический, илисредний).

Следующий этап реализации метода сценариев состоит в преобразовании исходной информации о факторах неопределенности в информацию о вероятностях отдельных условий реализации и соответствующих показателях эффективности или об интервалах их изменения.

На основе имеющихся данных определяются показатели экономической эффективности проекта.

Если вероятности наступления того или иного события, отраженного в сценарии, известны точно (вероятностная не определенность), то ожидаемый интегральный эффект проекта рассчитывается по формуле математического ожидания:

где NPVi - интегральный эффект при условии реализации i-ого сценария, Рі - вероятность этого сценария.

При этом риск неэффективности проекта (Рэ) оценивается как суммарная вероятность тех сценариев (к), при которых ожидаемая эффективность проекта (NPV) становится отрицательной.

Средний ущерб от реализации проекта в случае его неэффективности (Уэ) определяется по формуле:

Вероятностное описание условий реализации проекта оправдано и применимо, когда эффективность проекта обусловлена, прежде всего, неопределенностью природно-климатических условий (погода, характеристики грунта или запасов полезных ископаемых, возможность землетрясений или наводнений и т. п.) или процессов эксплуатации и износа основных средств (снижение прочности конструкций зданий и сооружений, отказы оборудования и т. п.).

В тех случаях, когда ничего не известно о вероятности отдельных сценариев (интервальная неопределенность) или реализация любого из них вообще не является случайным событием и не может быть охарактеризована в терминах теории вероятности, используется минимаксный подход, в частности, так называемый критерий оптимизма-пессимизма, предложенный Л. Гурвицем.

Анализ рисков с использованием метода имитационного моделирования (метода Монте-Карло) представляет собой соединение методов анализа чувствительности и анализа сценариев на базе теории вероятности [2; 3; 5; 9]. Вместо того, чтобы создавать отдельные сценарии (наилучший, наихудший), в имитационном методе компьютер генерирует сотни возможных комбинаций параметров (факторов) проекта с учетом их вероятностного распределения. Каждая комбинация дает свое значение NPV, и в совокупности аналитик получает вероятностное распределение возможных результатов проекта. Реализация этой достаточно сложной методики возможна только с помощью современных информационных технологий.

Имитационное моделирование строится по следующей схеме:

- формулируются параметры (факторы), влияющие на денежные потоки проекта;

- строится вероятностное распределение по каждому параметру (фактору).

Как правило, предполагается, что функция распределения является нормальной, следовательно, для того чтобы задать ее, необходимо определить только два момента (математическое ожидание и дисперсию). Компьютер случайным образом выбирает значение каждого фактора риска, основываясь на его вероятностном распределении; эти значения факторов риска комбинируются с параметрами (факторами), по которым не ожидается изменение (например, налоговая ставка или норма амортизации), и рассчитывается значение чистого денежного потока для каждого года. По чистым денежным потокам рассчитывается значение чистого дисконтированного дохода (NPV). Описанные выше действия повторяются много раз (обычно около 500 имитаций), что позволяет построить вероятностное распределение NPV. Результаты имитации дополняются вероятностным и статистическим анализом.

Метод Монте-Карло является мощным средством анализа инвестиционных рисков, позволяя учитывать максимально возможное число факторов внешней среды. Необходимость его применения в отечественной финансовой практике обусловлена особенностями казахстанского рынка, характеризующегося субъективизмом, зависимостью от внеэкономических факторов и высокой степенью неопределенности.

Но тем не менее этот подход не лишен недостатков:

- существование коррелированных параметров сильно усложняет модель, оценка их зависимости не всегда доступна аналитикам;

- иногда трудно даже приблизительно определить для исследуемого параметра (фактора) или результирующего показателя вид вероятностного распределения;

- при разработке реальных моделей может возникнуть необходимость привлечения специалистов или научных консультантов со стороны;

- исследование модели возможно только при наличии вычислительной техники и специальных пакетов прикладных программ;

- следует также отметить относительную неточность полученных результатов по сравнению с другими методами численного анализа.

В зависимости от того, каким методом учитывается неопределенность условий реализации проекта при определении ожидаемого NPV, поправка на риск в расчетах эффективности может включаться либо в норму дисконта (метод корректировки ставки дисконтирования) [8], либо в величину чистого гарантированного денежного потока (метод эквивалентного денежного потока) [9].

Норма дисконта, не включающая премии за риск (безрисковая норма дисконта), отражает доходность альтернативных безрисковых направлений инвестирования. Ее рекомендуется определять в следующем порядке.

При оценке коммерческой эффективности проекта в целом безрисковая коммерческая норма дисконта может устанавливаться в соответствии с требованиями к минимально допустимой будущей доходности вкладываемых средств, определяемой в зависимости от депозитных ставок банков первой категории надежности (после исключения инфляции), а также (в перспективе) ставки LIBOR по годовым еврокредитам, освобожденной от инфляционной составляющей, практически 4-6 %.

Безрисковая норма дисконта, используемая для оценки эффективности участия предприятия в проекте, назначается инвестором самостоятельно.

Норма дисконта, включающая поправку на риск, отражает доходность альтернативных направлений инвестирования, характеризующихся тем же риском, что и инвестиции в оцениваемый проект.

При этом в величине поправки на риск обычно учитываются три типа рисков, связанных с реализацией инвестиционного проекта:

- страновой риск;

- риск ненадежности участников проекта;

- риск неполучения предусмотренных проектом доходов.

Поправка на каждый вид риска не вводится, если инвестиции застрахованы на соответствующий страховой случай.

Величина поправки на страновой риск оценивается экспертно на основании рейтингов стран мира по уровню странового риска инвестирования, публикуемых специализированной рейтинговой фирмой (Германия), Ассоциацией швейцарских банков, аудиторской корпорацией.

Размер премии за риск ненадежности участников проекта определяется экспертно каждым конкретным участником проекта. Обычно поправка на этот вид риска не превышает 5%, однако ее величина существенно зависит от того, насколько детально проработан организационно-экономический механизм реализации проекта, насколько учтены в нем опасения участников проекта.

Из сказанного можно сделать вывод о том, что не существует универсального метода, позволяющего провести полный анализ и дать оценку риска инвестиционного проекта. Каждый из рассмотренных выше методов обладает своими достоинствами и недостатками.

исследуемых параметров (факторов) и результирующих показателей (статистический метод, метод Монте-Карло); изолированное рассмотрение изменения одного фактора без учета влияния других (анализ чувствительности, метод проверки устойчивости) и т. д.

Качественные методы позволяют рассмотреть все возможные рисковые ситуации и описать все многообразие рисков рассматриваемого инвестиционного проекта, но получаемые при этом результаты оценки часто обладают не очень высокой объективностью и точностью.

Использование количественных методов дает возможность получить численную оценку рискованности проекта, определить степень влияния факторов риска на его эффективность. К числу недостатков этих методов можно отнести необходимость наличия большого объема исходной информации за длительный период времени (статистический метод); сложности при определении законов распределения

Преодоление этих недостатков возможно при использовании теории нечетких множеств, позволяющей сформировать полный спектр сценариев реализации инвестиционного проекта. При этом решение принимается не на основе нескольких оценок эффективности проекта, по всей совокупности этих оценок. Ожидаемая эффективность проекта не является точечным показателем, а представляет собой поле интервальных значений со своим распределением ожиданий, характеризующимся функцией принадлежности соответствующего нечеткого числа. А взвешенная полная совокупность ожиданий позволяет оценить интегральную меру ожидания негативных результатов инвестиционного процесса [9].

Данный проект охватывает перспективный период с 2017-2020 год. Естественно в экономике страны и отрасли связи могут произойти значительные изменения, которые окажут влияние на ожидаемые результаты по проекту. Поэтому окончательное решение о принятии проекта или отказе от него может быть принято лишь после того, как будет дана оценка риску.

В таблице 3.5 представлен спектр факторов риска и неопределенности, а также возможные причины возникновения риска.

Вероятность наступления рисковых событий по каждому фактору риска проекта определены, исходя из следующих соображений.

По факторам - тарифы на услуги связи (абонентская плата, установочная плата) и заработная плата работников вероятность наступления риска высокая (80% - 100%) поскольку значения данных факторов изменяются каждые полгода или год.

Изменение ставки налогов и нормы дисконта прогнозировать сложно, вероятность наступления рисковых ситуаций по ним принята равной 50%.

По фактору - объем капитальных вложений - прогноз делать также сложно (вероятность принята равной 70%), так как несмотря на контракт на поставку оборудования, ряд других факторов могут значительно повлиять на стоимость проекта.

Таблица3.5 - Описание факторов риска

Проведем анализ рисков методом сценариев ( таблица 3.6)

Таблица 3.6 -Анализ рисков методом сценариев

Вычислим среднее ожидаемое значение ЧДП проекта

= 6 232 986*0,6 +4 363 090*0,3 +8 102 882*0,2 =7479583руб.

Сценарный анализ продемонстрировал следующие результаты:

1. Среднее значение ЧДП составляет 7479583руб.

2. Коэффициент вариации ЧДП равен 40 %.

3. Вероятность того, что ЧДП будет меньше нуля равна нулю.

4. Вероятность того, что ЧДП будет больше максимума также равна нулю.

Анализируя полученные результаты, отмечаем, что метод сценариев даёт более пессимистичные оценки относительно риска инвестиционного проекта.

Деятельность ОАО «Ростелеком» подвержена влиянию различных рисков, которые могут оказать негативное воздействие на достижение поставленных целей.

Кризисные тенденции оказывают влияние на деятельность компании, усиливая вероятность наступления или возможные негативные последствия ряда рисков. Поэтому компании необходимо осуществлять постоянный мониторинг соответствующих рисков и принимает предотвращающие и корректирующие меры, направленные на снижение воздействия кризисных явлений. Кроме того, необходимо разработать перечень антикризисных мер, реализация которых возможна в случае значительного ухудшения основных показателей деятельности вследствие кризиса.

Заключение

Данная работа посвящена изучению рынка и построению сети оптического абонентского доступа в городе Новосибирске. Сеть строится по топологии «мультидерево» на базе технологии GPON. Задачей данной работыявляется решение проблемы обеспечения широкополосного доступа.

В первой главе дипломного проекта мною была проанализирована существующая сеть организации сервисов, рассмотрены технологии ШПД, варианты архитектуры FTTx, подробно проанализированы особенности и принцип работы технологии GPON.

Технология GPON - новый шаг в эволюции широкополосного подключения к интернету. Благодаря высокой скорости и стабильности сети, пользователи получают практически неограниченные возможности для работы и отдыха за компьютером.

Во второй главе было выявлено, что сегодня GPON одинаково развит на правом и на левом берегах Оби. В зону покрытия входит более 800 улиц Новосибирска. По данным справочника ДубльГИС, наиболее глубокое проникновение GPON наблюдается вдоль улицы Дуси Ковальчук от пл. Калинина до ул. Учительской, в квадрате Державина - Каменская - Гоголя - Фрунзе, в районе «Золотой Нивы», в новостройках на Выборной, Кирова и в Кольцово. На левом берегу к сетям GPON подключены Горский, Юго-Западный, Западный и Затулинский жилмассивы. Для продолжения строительства сети в Новосибирске даже открыли специализированный завод, который производит оборудование для GPON.

Потенциальными покупателями услуг сети GPONявляются предприятия и частные лица, бизнес-центры, банки, представительства иностранных фирм.

Рынок операторов Новосибирской области не так велик и растёт медленно, поскольку технология новая и недавно себя зарекомендовала.

Для проектирования сети выбран новый жилой массив «Плющихинский».Такой выбор обусловлен тем, что, во-первых, сеть PON здесь развита недостаточно, а, во-вторых, район имеет удобную сосредоточенную вокруг РАТС архитектуру.

На проектируемой сети абонентского доступа всего 848 абонентов: физические лица - 823 номера; юридические лица - 25 номеров.

Из них в 2017 году по предварительным данным в 2017 году будет подключатся 170 абонентов из них 127 - выбирают тариф «Интернет 200 (Базовый)»,14 - тариф «Интернет Навсегда (Ростелеком GPON)», 26 - «Максимум выгоды» и 2 человека «AMEDIA Premium». 678 абонентов подключат данные тарифы в 2018 году. Количество потребителей услуги TriplePlay - 212 номера, для каждого будет дополнительно установлено по 2 Wi-Fi роутера для телевидения ( в одну квартиру 2 роутера).

Тарифы за пользование услугой одинаковы для физических, юридических лиц.

Общий объём доходов есть сумма, полученная от всех видов услуг, который составит 22169317рублей.

Далее был произведен расчет затрат и эффективности т.к. ЧДП> 0 то проект является эффективным.Проект был рассчитан на 4 года, но проект окупит себя через 2 года и 8 месяцев.

Следовательно, проектирование сети абонентского доступа GPONв городе Новосибирске и внедрение TriplePlay в сеть выгодно. В процессе реализации проекта оказалось, что достигается окупаемость вложений. К дорогостоящему оборудованию, расположенному на станции можно подключить несколько таких районов, следовательно, затраты заметно снизятся, и коэффициент эффективности существенно повысится.

Список использованных источников

1. Алексеев Е.Б. Оптические сети доступа. Учебное пособие. - М.: ИПК при МТУСИ, 2005 - 140 с.

2. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа - М.: Финансы и статистика. - 2015. - 416 с.

3. Будников В.Ю., Пономарев Б.А. Технологии обеспечения качества обслуживания в мультисервисных сетях / Вестник связи. - 2000.- №9.

4. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А. «Оценка эффективности инвестиционных проектов. Теория и практика». - М.: Дело, 2013. - 832 с.

5. Голубицкая Е.А., Жигульская Г.М. Экономика связи. Учебник для высших учебных заведений - М.: Радио и связь, 2014. - 392 с.

6. Гринфилд. Д. Оптические сети. - Л.: Эко-Трендз, 2004 - 288с.

7. Гроднев И.И. Волоконно-оптические линии связи: Учебное пособие для вузов. - М.: Радио и связь, 1990. - 224 с.

8. Демина Е.В., Иодко Е.К., Майофис Л.И., Резникова Н.П., Организация, планирование и управление предприятиями связи. Учебник для вузов. - М.: Радио и связь,1990 - 243 с.

9. Жулина Е.Г. Инвестиции. Курс лекций: учебное пособие для вузов. - М.: Издательство «Экзамен», 2015. - 188 с.

10. Золотогоров В.Г. Инвестиционное проектирование: Учебник/ В.Г. Золотогоров, - Мн.: Книжный дом, 2014. - 368 с.

11. Ефанов В.И. Проектирование волоконно-оптических линий связи: Учебное-методическое пособие для выполнения курсового проекта. - Томск: ТУСУР, 2012. - 101 с.

12. Иванов А.Б. Волоконная оптика: компоненты, системы передачи, измерения. - М: Сайрус системс, 1999. - 663 с.

13. Инструкция по расчету основных технико-экономических и финансовых показателей и заполнению форм-таблиц бизнес-плана на стадиях проектирования для предприятий связи М.: Гипросвязь, 1999. -83 с.

14. Карась А.Д. На пути к доступу нового поколения. «Сети и телекоммуникации», 2009, №4

15. Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. - М.: Финансы и статистика. 2014 .-235с.

16. Колосов А. Инвестиционная привлекательность отраслей экономики // Бизнес Информ. - 2015. - № 4. - с. 32.

17. Коммерческое руководство по сетям FTTH. Совет FTTH в Европе, 2012, №3

18. Кошечкин С.А. Методы количественного анализа риска инвестиционных проектов // Финансовый менеджмент. - 2015. - №12. - С. 10-13

19. Куракин Л.П. Ляпунов С.И., Мингазов Х.Х., Попов В.М. Бизнес-план: Дайджест и консалтинг. Зарубежный и отечественный опыт: В 2-х ч. Ч. 2. - М.: Финансы и статистика, 2014.-125с.

20. Кухленко О. Исследование направлений активизации инвестиционной деятельности // Экономика. - 2015. - № 9. - с. 91.

21. Лунев П.. Макаревич Л. Бизнес-план для получения инвестиций. Методические рекомендаций. - М.: Внешсигма, 2014.-232с.

22. Маркова В.Д. Кравченко Н.А. Бизнес-планирование. - N: ЭКОР, 2014.-25с.

23. Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. М: Дело, 2015.-56с.

24. Попов В. М. «Бизнес-план инвестиционного проекта»., М. - 2015. -297с.

25. Скляров О.К. Современные волоконно-оптические системы передачи, аппаратура и элементы. - М.: СОЛОН-Р, 2001. - 238 с.

26. Убайдуллаев Р.Р. Волоконно-оптические сети. - М.: Эко-Трендз, 2000. - 267 с.

27. Фаронов В. Delphi, программирование на языке высокого уровня: Учебник для вузов. - СПб.: Питер, 2006. - 640 с.

28. Фриманн Р. Волоконно-оптические системы связи. - М.: Техносфера, 2003 - 543 с.

29. Фокин В.Г. Оптические сети и принципы передачи - М.: ТИД «ДС», 2002 - 358 с.

30. Экономическая оценка инвестиций Ример М.И, Касатов А.Д, Матиенко Н.Н Учебник 2015 -480 с.

Размещено на Allbest.ru