Исходные условия эксперимента.

Фирма рассматривает инвестиционный проект по производству продукта "А". В процессе предварительного анализа экспертами были выявлены три ключевых параметра проекта и определены возможные границы их изменений (таблица 1.1). Прочие параметры проекта считаются постоянными величинами (таблица 1.2).

Таблица 1.1 - Ключевые параметры проекта по производству продукта "А"

Показатель Наихудший Наилучший Вероятный
Объем выпуска - Q
Цена за штуку - P
Переменные затраты - V

 

Таблица 1.2 - Неизменяемые параметры проекта по производству продукта"А"

Показатели Наиболее вероятное значение
Постоянные затраты - F
Амортизация - A
Налог на прибыль - T 60%
Норма дисконта - r 10%
Срок проекта - n
Начальные инвестиции - I0

 

Предположим, что используемым критерием оценки риска является чистая современная стоимость проекта NPV:

n

NPV=S ( NCFt / (1 + r)t - I0)

t=1

где:

NCFt - величина чистого потока платежей в периоде t.

По условиям примера, значения нормы дисконта r и первоначального объема инвестиций I0 известны и считаются постоянными в течение срока реализации проекта (таблица 1.2).

В целях упрощения будем полагать, что величина потока платежей NCF для любого периода t одинакова и может быть определена из следующего соотношения:

NCFt = Qt(Pt – Vt) – F – A)(1 – T) + A

Следующими этапом проведения анализа является выбор законов распределения вероятностей ключевых переменных.

По условиям примера ключевыми варьируемыми параметрами являются: переменные расходы V, объем выпуска Q и цена P. Диапазоны возможных изменений варьируемых показателей приведены в таблице 3.1. При этом будем исходить из предположения, что все ключевые переменные имеют равномерное распределение вероятностей.

Проведение имитационных экспериментов в среде ППП EXCEL можно осуществить двумя способами - с помощью встроенных функций и путем использования инструмента "Генератор случайных чисел" дополнения "Анализ данных" (Analysis ToolPack). Эти инструменты подключаются через пункты меню (Главная кнопка – Параметры - Надстройки – Пакет анализа – Перейти - ОК).

Если в ЭТ установлен режим автоматических вычислений, принятый по умолчанию, то возвращаемый функцией результат будет изменяться всякий раз, когда происходит ввод или корректировка данных. В режиме ручных вычислений пересчет всей ЭТ осуществляется только после нажатия клавиши [F9]. В нашем примере необходимо установить режим ручных вычислений (Главная кнопка – Параметры – Формулы – Параметры вычислений – Вручную).

В расчетах будут использоваться функции, описание которых приведено ниже.

Функция СЛУЧМЕЖДУ(нижн_граница; верхн_граница)

Как следует из названия этой функции, она позволяет получить случайное число из заданного интервала. При этом тип возвращаемого числа (т.е. вещественное или целое) зависит от типа заданных аргументов.

В качестве примера, сгенерируем случайное значение для переменной Q (объем выпуска продукта).

Введите в любую ячейку ЭТ формулу:

=СЛУЧМЕЖДУ(150; 300) (Результат: 210) .

Если задать аналогичные формулы для переменных P и V, а также формулу для вычисления NPV и скопировать их требуемое число раз, можно получить генеральную совокупность, содержащую различные значения исходных показателей и полученных результатов. После чего нетрудно рассчитатьсоответствующие параметры распределения и провести вероятностный анализ.

Продемонстрируем изложенный подход на решении приведенного выше примера. Перед тем, как приступить к разработке шаблона, целесообразно установить в ЭТ режим ручных вычислений.

Приступаем к разработке шаблона. С целью упрощения и повышения наглядности анализа выделим для его проведения в рабочей книге ППП EXCEL два листа.

Первый лист - "Имитация", предназначен для построения генеральной совокупности (рис. 1.1). Его необходимо создать в точном соответствии с рисунком. Далее необходимо задать имена соответствующим диапазонам ячеек. Учтите, что количество имитационных экспериментов 500, соответственно диапазоны ячеек включают строки с десятой по пятьсот десятую (выделяете диапазоны и затем используйте команду ФОРМУЛЫ – ПРИСВОИТЬ ИМЯ). Имена приведены в таблице 1.3.

Рис. 1.1 - Лист "Имитация"

 

Таблица 1.3 - Имена ячеек листа "Имитация"

Адрес ячейки Имя Комментарии
Блок A10:A510 Перем_расх Переменные расходы
Блок B10:B510 Количество Объем выпуска
Блок C10:C510 Цена Цена изделия
Блок D10:D510 Поступления Поступления от проекта NCFt
Блок E10:E510 ЧСС Чистая современная стоимость NPV

 

После того, как создан первый лист «Имитация» и соответствующим диапазонам ячеек назначены имена, необходимо приступить к созданию второго листа «Результаты анализа». Шаблон этого листа приведен на рис. 1.2. Имена ячеек листа приведены в таблице 1.4.

 

Рис. 1.2 – Лист «Результаты анализа»

 

Таблица 1.4 - Имена ячеек листа "Результаты анализа"

Адрес ячейки Имя Комментарии
B2 Нач_инвест Начальные инвестиции
B3 Пост_расх Постоянные расходы
B4 Аморт Амортизация
D2 Норма Норма дисконта
D3 Налог Ставка налога на прибыль
D4 Срок Срок реализации проекта

 

 

После того, как два листа созданы и определены имена ячеек и диапазонов, необходимо приступить к вводу соответствующих формул. Эти формулы представлены в таблицах 1.5 и 1.6. Обратите внимание на то, что при указании нижней и верхней границы изменений используется абсолютная адресация ячеек.

 

Таблица 1.5 - Формулы листа "Имитация"

Ячейка Формула
A10 =СЛУЧМЕЖДУ($B$3;$C$3)
B10 =СЛУЧМЕЖДУ($B$4;$C$4)
C10 =СЛУЧМЕЖДУ($B$5;$C$5)
D10 =(B10*(C10-A10)-Пост_расх-Аморт)*(1-Налог)+Аморт
E10 =ПС(Норма;Срок;-D10)-Нач_инвест

 

Примечание: Формулы в таблице 5 необходимо скопировать в соответствующие диапазоны до номера строки – 510.

 

Таблица 1.6 - Формулы листа "Результаты анализа"

Ячейка Формула
B8 =СРЗНАЧ(Перем_расх)
B9 =СТАНДОТКЛОНП(Перем_расх)
B10 =B9/B8
B11 =МИН(Перем_расх)
B12 =МАКС(Перем_расх)
C8 =СРЗНАЧ(Количество)
C9 =СТАНДОТКЛОНП(Количество)
C10 =C9/C8
C11 =МИН(Количество)
C12 =МАКС(Количество)
D8 =СРЗНАЧ(Цена)
D9 =СТАНДОТКЛОНП(Цена)
D10 =D9/D8
D11 =МИН(Цена)
D12 =МАКС(Цена)
E8 =СРЗНАЧ(Поступления)
E9 =СТАНДОТКЛОНП(Поступления)
E10 =E9/E8
E11 =МИН(Поступления)
E12 =МАКС(Поступления)
F8 =СРЗНАЧ(ЧСС)
F9 =СТАНДОТКЛОНП(ЧСС)
F10 =F9/F8
F11 =МИН(ЧСС)
F12 =МАКС(ЧСС)
F13 =СЧЁТЕСЛИ(ЧСС;"<0")
F14 =СУММЕСЛИ(ЧСС;"<0")
F15 =СУММЕСЛИ(ЧСС;">0")
Е18 =НОРМАЛИЗАЦИЯ(D18;$F$8;$F$9)
F18 =НОРМСТРАСП(E18)

 

Лист "Результаты анализа" кроме значений постоянных переменных содержит также функции, вычисляющие параметры распределения изменяемых (Q, V, P) и результатных (NCF, NPV) переменных и вероятности различных событий. Приведем описание этих функций.

Функции МИН() и МАКС() вычисляют минимальное и максимальное значение для массива данных из блока ячеек, указанного в качестве их аргумента.Имена и диапазоны этих блоков приведены в таблице 3.6.

Функция СЧЕТЕСЛИ() осуществляет подсчет количества ячеек в указанном блоке, значения которых удовлетворяют заданному условию. Функция имеет следующий формат:

=СЧЕТЕСЛИ(блок; "условие").

В данном случае, заданная в ячейке F13, эта функция осуществляет подсчет количества отрицательных значений NPV, содержащихся в блоке ячеек ЧСС.

Механизм действия функции СУММЕСЛИ() аналогичен функции СЧЕТЕСЛИ().Отличие заключается лишь в том,что эта функция суммирует значения ячеек в указанном блоке, если они удовлетворяют заданному условию. Функция имеет следующий формат:

=СУММЕСЛИ(блок; "условие").

Две последние формулы (ячейки Е18и F18) предназначены для проведения вероятностного анализа распределения NPV .

Функция НОРМАЛИЗАЦИЯ(x; среднее; станд_откл)

Эта функция возвращает нормализованное значение Z величины x, на основании которого затем вычисляется искомая вероятность p(E £ x). Она реализует вышеприведенную формулу. Функция требует задания трех аргументов:

х - нормализуемое значение;

среднее - математическое ожидание случайной величины Е;

станд_откл - стандартное отклонение.

Полученное значение Z является аргументом для следующей функции -НОРМСТРАСП().

Функция НОРМСТРАСП(Z)

Эта функция возвращает стандартное нормальное распределение, т.е. вероятность того, что случайная нормализованная величина Е будет меньше или равна х. Она имеет всего один аргумент - Z, вычисляемый функцией НОРМАЛИЗАЦИЯ().

Нетрудно заметить,что эти функции следует использовать вместе. При этом наиболее эффективным и компактным способом их задания является указаниефункции НОРМАЛИЗАЦИЯ() в качестве аргумента функции - НОРМСТРАСП(), т.е.:

=НОРМСТРАСП(НОРМАЛИЗАЦИЯ(x; среднее; станд_откл)).

С целью повышения наглядности, в проектируемом шаблоне функции заданы раздельно (ячейки Е18 и F18).

Сформируйте данный шаблон и сохраните его на магнитном диске под именем SIMUL_1. Приступаем к имитационному эксперименту. Для его проведения необходимо выполнить следующие шаги.

1. Ввести значения постоянных переменных (табл. 1.2) в ячейки В2:В4 и D2:D4 листа "Результаты анализа".

2. Ввести значения диапазонов изменений ключевых переменных (табл. 1.1) в ячейки В3:С5 листа "Имитация".

3. Нажатием клавиши F9 провести расчет.

4. Перейти к листу "Результаты анализа" и проанализировать полученные результаты.

Результатом выполнения этих действий будет заполнение блока А10:Е510случайными значениями ключевых переменных V, Q, P и результатами вычислений величин NCF и NPV. Фрагмент результатов имитации приведен на рис. 1.3. Соответствующие проведенному эксперименту результаты анализа приведены на рисунке 1.4.

Рис. 1.3- Результаты имитации

Рис. 1.4 - Результаты анализа

Сумма всех отрицательных значений NPV в полученной генеральной совокупности (ячейка F14) может быть интерпретирована как чистая стоимость неопределенности для инвестора в случае принятия проекта. Аналогично сумма всех положительных значений NPV (ячейка F15) может трактоваться как чистая стоимость неопределенности для инвестора в случае отклонения проекта. Несмотря на всю условность этих показателей, в целом они представляют собой индикаторы целесообразности проведения дальнейшего анализа.

В данном случае они наглядно демонстрируют несоизмеримость суммы возможных убытков по отношению к общей сумме доходов (-11691,92 и 1692669,76 соответственно).

На практике одним из важнейших этапов анализа результатов имитационного эксперимента является исследование зависимостей между ключевыми параметрами. Ограничимся визуальным (графическим) исследованием. На рисунке 1.5 приведен график распределения значений ключевых параметров V, P и Q, построенный на основании 75 имитаций.

Нетрудно заметить, что в целом, вариация значений всех трех параметров носит случайный характер, что подтверждает принятую ранее гипотезу об их независимости. Для сравнения ниже приведен график распределений потока платежей NCF и величины NPV (рисунок 1.6).

 

 

Рис. 1.5 Распределение значений параметров V, P и Q

Рис. 1.6 - Зависимость между NCF и NPV

Задание к лабораторной работе № 1

Дана рецептура пищевого продукта с соответствующими рецептурными ингредиентами (РИ), также известна энергетическая ценность каждого ингредиента (ккал) и стоимость в рублях/кг. Необходимо провести имитационный эксперимент с использованием функции СЛУЧМЕЖДУ, определить статистические показатели по каждому из РИ, а также статистические показатели по суммарной энергетической ценности и стоимости продукта (или других показателей в зависимости от варианта задания). Результаты оформить в виде файла MS Excel – рисунок 1. Рассчитать количество случаев, при которых стоимость и энергетическая ценность оказались меньше среднего значения. Определить вероятность того, что стоимость и энергетическая ценность будут меньше среднего значения. Начертить графики изменения каждого показателя по первым 50 значениям .

Рисунок 1 – Оформление расчетов в табличном процессоре

Варианты для расчета

Вариант 1. Рецептура глазированных желейных конфет вида 1.

Наименование РИ Минимум Максимум Энергетическая ценность ккал/ед. Стоимость руб./ед.
Сахар-песок 26,4
Патока крахмальная
Пектин цитрусовый
Цитрат натрия 1,5
Лимонная кислота 0,3
Шоколадная глазурь

 

Вариант 2. Рецептура глазированных желейных конфет вида 2.

Наименование РИ Минимум Максимум Энергетическая ценность ккал/ед. Стоимость руб./ед.
Сахар-песок 26,4
Фруктоза
Патока крахмальная
Пектин цитрусовый
Цитрат натрия 1,5
Лимонная кислота 0,3
Шоколадная глазурь

 

Вариант 3. Рецептура медовой пасты

Наименование РИ Минимум, г Максимум, г Содержание кальция (мг/100 г) Содержание витамина С (мг/100 г)
Ядро арахиса 5,3
Изюм
Семена тыквы
Чернослив
Курага
Мед пчелиный

 

Вариант 4. Рецептура плавленого сыра «Кубаночка»

Наименование РИ Минимум, кг Максимум, кг Содержание белков г/100 г Стоимость руб./кг
Сыр свежий несоленый 26,8
Сыр нежирный 25,3
Молоко коровье сухое обезжиренное 37,9
Масло крестьянское 0,96
Смесь триполифосфата натрия и натрия пирофосфорнокислого пищевого 21,5
Сахар песок
Вода питьевая

 

 


 

Лабораторная работа № 2