3.4 Оценка рисков внедрения компьютерной системы управления
Фирма рассматривает инвестиционный проект по внедрению информационной системы. В процессе предварительного анализа экспертами были выявлены три ключевых параметра проекта и определены возможные границы их изменений (таблица 3.1). Прочие параметры проекта считаются постоянными величинами (таблица 3.2).
Таблица 3.1 Ключевые параметры проекта
Показатели | Сценарий | ||
Наихудший | Наилучший | Вероятный | |
Количество заселений - Q | 1000 | 1300 | 1200 |
Средняя сумма дохода - P | 14,0 | 15,5 | 15,0 |
Переменные затраты - V | 13,5 | 12,5 | 13,0 |
Таблица 3.2 Неизменяемые параметры проекта
Показатели | Наиболее вероятное значение |
Постоянные затраты - F | 75,0 |
Амортизация - A | 15,0 |
Налог на прибыль - T | 60% |
Норма дисконта - r | 20% |
Срок проекта - n | 10 |
Начальные инвестиции - I0 | 250,0 |
Первым этапом анализа является определение зависимости результирующего показателя от исходных. Используемым критерием является чистая современная стоимость проекта NPV:
, где
NCFt – величина чистого потока платежей в периоде t/
Ключевыми варьируемыми показателями являются переменные расходы, объем выпуска и цена. Диапазоны возможных изменений варьируемых показателей приведены в таблице 3.3. При этом исходим из предположения, что все ключевые переменные имеют равномерное распределение вероятностей.
Проведем имитационным эксперимент в среде ППП EXCEL с помощью встроенных функций. При этом отметим, что применение встроенных функций целесообразно лишь в том случае, когда вероятности реализации всех значений случайной величины считаются одинаковыми. Тогда для имитации значений требуемой переменной можно воспользоваться математическими функциями.
Приступим к разработке проекта. Прежде всего сформируем первый лист – «Имитация», который предназначен для построения генеральной совокупности (рис. 3.1). Определенные в данном листе формулы и собственные имена ячеек приведены в таблицах 3.3 и 3.4.
Рис. 3.1 – Лист 1 «Имитация»
Таблица 3.3 Формулы листа «Имитация»
Ячейка | Формула |
Е7 | =B7+10-1 |
A10 | =СЛУЧМЕЖДУ($B$3;$C$3) |
A11 | =СЛУЧМЕЖДУ($B$3;$C$3) |
B10 | =СЛУЧМЕЖДУ($B$4;$C$4) |
B11 | =СЛУЧМЕЖДУ($B$4;$C$4) |
C10 | =СЛУЧМЕЖДУ($B$5;$C$5) |
C11 | =СЛУЧМЕЖДУ($B$5;$C$5) |
D10 | =(B10*(C10-A10)-Пост_расх-Аморт)*(1-Налог)+Аморт |
D11 | =(B11*(C11-A11)-Пост_расх-Аморт)*(1-Налог)+Аморт |
E10 | =ПЗ(Норма;Срок;-D10)-Нач_инвест |
E11 | =ПЗ(Норма;Срок;-D11)-Нач_инвест |
Таблица 3.4 Имена ячеек листа «Имитация»
Адрес ячейки | Имя | Комментарии |
Блок A10:A11 | Перем_расх | Переменные расходы |
Блок B10:B11 | Количество | Объем выпуска |
Блок C10:C11 | Цена | Цена изделия |
Блок D10:D11 | Поступления | Поступления от проекта NCFt |
Блок E10:E11 | ЧСС | Чистая современная стоимость NPV |
Таблица 3.5 Формулы листа "Результаты анализа"
Ячейка | Формула |
B8 | =СРЗНАЧ(Перем_расх) |
B9 | =СТАНДОТКЛОНП(Перем_расх) |
B10 | =B9/B8 |
B11 | =МИН(Перем_расх) |
B12 | =МАКС(Перем_расх) |
C8 | =СРЗНАЧ(Количество) |
C9 | =СТАНДОТКЛОНП(Количество) |
C10 | =C9/C8 |
C11 | =МИН(Количество) |
C12 | =МАКС(Количество) |
D8 | =СРЗНАЧ(Цена) |
D9 | =СТАНДОТКЛОНП(Цена) |
D10 | =D9/D8 |
D11 | =МИН(Цена) |
D12 | =МАКС(Цена) |
E8 | =СРЗНАЧ(Поступления) |
E9 | =СТАНДОТКЛОНП(Поступления) |
E10 | =E9/E8 |
E11 | =МИН(Поступления) |
E12 | =МАКС(Поступления) |
F8 | =СРЗНАЧ(ЧСС) |
F9 | =СТАНДОТКЛОНП(ЧСС) |
F10 | =F9/F8 |
F11 | =МИН(ЧСС) |
F12 | =МАКС(ЧСС) |
F13 | =СЧЁТЕСЛИ(ЧСС;"<0") |
F14 | =СУММЕСЛИ(ЧСС;"<0") |
F15 | =СУММЕСЛИ(ЧСС;">0") |
Е18 | =НОРМАЛИЗАЦИЯ(D18;$F$8;$F$9) |
F18 | =НОРМСТРАСП(E18) |
Таблица 3.6 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 |
Таблица 3.7 Результирующая таблица
Показатели | Переменные (V) | Количество (Q) | Сумма (P) | Поступления (NCFt) | NPV |
Среднее значение | 129,9570657 | 1149,978017 | 147,6752658 | 7935,982031 | 30771,38313 |
Стандартное отклонение | 2,829121077 | 87,17753896 | 4,304935572 | 2403,254202 | 10075,57616 |
Коэффициент вариации | 0,02176966 | 0,075808005 | 0,029151365 | 0,302830096 | 0,32743332 |
Минимум | 125,0392953 | 1000,872638 | 140,0202423 | 2610,783634 | 8445,637507 |
Максимум | 134,9917502 | 1299,803315 | 154,8889053 | 14274,57449 | 57345,75507 |
Число случаев NPV<0 | 0 | ||||
Сумма убытков | 0 | ||||
Сумма доходов | 15385691,57 |
Нетрудно заметить, что по результатам имитационного анализа риск проекта очень низок. Величина ожидаемой NPV равна 30771,38. Также величина стандартного отклонения невысока – 10075,57616 и не превышает значения NPV. Коэффициент вариации (0,33) меньше 1, таким образом, риск данного проекта в целом ниже среднего риска инвестиционного портфеля фирмы. Результаты вероятностного анализа показывают, что шанс получить отрицательную величину NPV не превышает 1%. Еще больший оптимизм внушают результаты анализа распределения чистых поступлений от проекта NCF. Величина стандартного отклонения здесь составляет 30% от среднего значения. Таким образом, с вероятностью почти 100% можно утверждать, что поступления от проекта будут положительными величинами.
Проведем моделирование риска инвестиционного проекта с использованием инструмента «Генератор случайных чисел» ППП MS Excel. Этот инструмент предназначен для автоматической генерации множества данных (генеральной совокупности) заданного объема, элементы которого характеризуются определенным распределением вероятностей. При этом могут быть использованы 7 типов распределений: равномерное, нормальное, Бернулли, Пуассона, биномальное, модельное и дискретное. Применение инструмента «Генератор случайных чисел», как и большинства используемых в этой работе функций, требует установки специального дополнения «Пакет анализа».
Определим вероятности для каждого сценария развития событий следующим образом: вероятность наихудшего и наилучшего исхода = 0,25, вероятного – 0,5. Также будем исходить из предположения о нормальном распределении ключевых переменных. Количество имитаций остается прежним – 500.
Используя инструмент «Генератор случайных чисел», получаем таблицу исходных и результирующих переменных, аналогичную таблице 3.4.
Результаты, полученные на листе «Имитационный анализ» отобразим в таблице 3.8.
Таблица 3.8 Результирующая таблица
Показатели | Переменные (V) | Количество (Q) | Цена (P) | Поступления (NCFt) | NPV |
Среднее значение | 129,943673 | 1173,266115 | 148,6633 | 8660,324406 | 33808,17 |
Стандартное отклонение | 3,578867932 | 110,1664516 | 5,509839 | 1732,337487 | 7262,777 |
Коэффициент вариации | 0,027541687 | 0,093897241 | 0,037063 | 0,200031478 | 0,214823 |
Минимум | 119,2985274 | 845,5820697 | 132,2746 | 4178,923245 | 15020,02 |
Максимум | 142,1325254 | 1548,469293 | 167,4286 | 15458,08132 | 62307,57 |
Число случаев NPV<0 | 0 | ||||
Сумма убытков | 0 | ||||
Сумма доходов | 16904084 | ||||
P(E<=0) | 0 | 0 | 0 | 2,88279E-07 | 1,62E-06 |
P(E<=МИН(E) | 0,001467665 | 0,001467665 | 0,001468 | 0,004842076 | 0,004842 |
P(M(E)+δ<=E<=max) | 0,158325337 | 0,158325337 | 0,158325 | 0,158611703 | 0,158612 |
P(M(E)-δ<=E<=M(E)) | 0,34134474 | 0,34134474 | 0,341345 | 0,34134474 | 0,341345 |
Результаты проведенного имитационного эксперимента ненамного отличаются от предыдущих. Величина ожидаемой NPV равна 33808,17 при стандартном отклонении 7262,78. Коэффициент вариации (0,21) несколько ниже, и, естественно, также меньше 1, таким образом, риск данного проекта в целом ниже среднего риска инвестиционного портфеля фирмы. Результаты вероятностного анализа показывают, что шанс получить отрицательную величину NPV не превышает 1%. Общее число отрицательных значений NPV в выборке составляет0 из 500. Таким образом, с вероятностью почти 100% можно утверждать, что чистая современная стоимость проекта будет больше 0. При этом вероятность того, что величина NPV окажется больше, чем М(NPV)+σ, равна 16%. Вероятность попадания значения NPV в интервал [M(NPV)- σ;M(NPV)] равна 34%.
... , в том числе и относительно соблюдения прав пассажира. В связи с этим большее распространение получили зарубежные системы бронирования, технический уровень и соответствие стандартам которых значительно выше. 3. Информационные технологии в системах управления гостиницы Орзу 3.1 Общая характеристика гостиницы Орзу Сеть гостиниц Орзу состоит из двух гостиниц, расположенных в жилом квартале ...
... предоставление основных гостиничных услуг. Например, служба бронирования, служба обслуживания, служба приема и расчетная часть и другие. Глава II. Особенности управления гостиничным предприятием 2.1. Гостиничный бизнес и гостиница сегодня Индустрия гостеприимства является одной из динамично развивающихся областей сферы обслуживания. Гостиничный бизнес многопланов, а ...
... , так и внутреннего характера, которые связаны с достижением стратегической цели является контроллинг. Контроллинг — это комплексная система управления организацией, направленная на координацию взаимодействия систем менеджмента и контроля их эффективности. Контроллинг может обеспечивать информационно-аналитическую поддержку процессов принятия решений при управлении организацией и может быть ...
... , biletplus.ru стал единственным номинантом Национальной интернет-премии среди сайтов авиационной тематики. 3.2 Проблемы эксплуатации компьютерных систем бронирования и интернета Кроме очевидных преимуществ, которые дает использование информационных технологий в гостиничном бизнесе, возникает множество проблем, обусловленных требованиями, предъявляемыми к условиям эксплуатации и неграмотному ...
0 комментариев