34836

Оценка автономного риска методами, не связанными с математической статистикой

Доклад

Экономическая теория и математическое моделирование

Автономный риск обычно оценивают по степени размытости неопределенности чистых денежных потоков. Различают несколько методов оценки автономного риска. нестатистические методы оценки риска.

Русский

2013-09-08

32.5 KB

4 чел.

22 Оценка автономного риска методами, не связанными с математической статистикой

Автономный риск – это риск отдельно взятого обособленного проекта, который рассматривается изолировано. Автономный риск обычно оценивают по степени размытости, неопределенности чистых денежных потоков.

Различают несколько методов оценки автономного риска. Эти методы можно объединить в две большие группы:

  1.  Методы, не связанные с математическим аппаратом статистики, т.е. нестатистические методы оценки риска.

Из них:

а) анализ чувствительности ЧДД;

б) расчет срока окупаемости инвестиций. Срок окупаемости инвестиций – важнейший показатель риска проекта;

в) метод ведения поправки на риск ставку процента.  

2. Группа статистических методов основана на расчете коэффициента вариации чистых денежных потоков проекта или коэффициента вариации ЧДД.

В некоторых случаях риск проекта оценивается по вероятности обращения NPV в ноль.

Более подробно рассмотрим нестатистический метод ведения поправки на риск в ставку процента. Это наиболее распространенный метод учета автономного риска. Недостаток метода в субъективности оценки поправки на риск.

iриск = iб + ∆iриск

iриск – процентная ставка с учетом риска.

iб – безрисковая процентная ставка, например, по государственным облигациям или по депозитам надежных банков.

iриск – это поправка на риск или премия инвестора за риск.

Величина риска

Цель проекта

iриск, %

Низкий

Интенсификация производства на базе уже освоенных технологий

3-5

Средний

Увеличение объема продаж уже освоенной предприятием продукции

8-10

Высокий

Производство и продвижение на рынок новой продукции

13-15

Очень высокий

Проекты, связанные с научно-исследовательскими разработками и инновациями

18-20


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

41960. Проектування запитів до бази даних 603.51 KB
  Вивчення засобів розроблення запитів RQBE виглядів запитів їх виконання та застосування для роботи з реляційними базами даних. Теоретична частина: Запити застосовуються користувачем для вибірки з бази даних інформації яка його цікавить тобто відповідає певним критеріям. Якщо необхідно скласти запит на підставі декількох таблиць то між цими таблицями попередньо необхідно встановити відношення зв'язуючи поля одне з одним.
41961. Проектування засобів введення та редагування даних 334.34 KB
  Теоретична частина: Форма один з об'єктів баз даних. Форма це бланк що підлягає заповненню або маска що накладається на набір даних. Існують такі види екранних форм: стовпцева рядкова таблична вільна таблична діаграмна субформа.
41962. Розроблення форм вихідних документів 438.33 KB
  Вивчення послідовності та засобів розроблення вихідних документів в середовищі СУБД об'єктів звітів та їх властивостей виглядів звітів та застосування обчислюваних об'єктів. Можна скористатися майстром звітів і спроектувати звіт самостійно вручну використовуючи набір інструментів пропонованих конструктором звітів. Конструктор звітів це частина програми яка отримує на вхід потік даних і впорядковує їх у форму зручнішу для читання. Конструктор звітів надає такі можливості: групування записів за...
41963. Розроблення керуючого інтерфейсу інформаційної системи 307.76 KB
  Теоретична частина: Макрос це такий самий об'єкт як і інші об'єкти в ccess таблиці запити форми і звіти. На відміну від макросів в електронних таблицях макроси в ccess зазвичай використовуються не для дублювання окремих натискань клавіш або руху миші а виконують певні завдання користувача наприклад відкривають форму або запускають звіт. ccess дає змогу вибрати і виконати за допомогою макросів 48 макрокоманд. Наприклад можна створити макрос який буде відкривати форму копіювати певне значення в інший елемент керування...
41964. Написать программу на языке C++, моделирующую поведение курицы (Hen) путём создания соответствующего класса 14.17 KB
  Листинг программы: include iostrem include cstring include cmth include cstdlib using nmespce std; clss Chickhen { privte: chr nme; double w h f; Кормление урожай норма кормления sttic int e; норма яйценосности public: Chickhenvoid; Chickhenchr double; Chickhenconst Chickhen ; virtul Chickhen; double hrvest; double feeddouble; }; int Chickhen::e=10; Chickhen::Chickhen { w=0; h=0; f=0; nme=new chr[7]; strcpy nme nonme ; } Chickhen::Chickhen chrndouble F { nme=new chr[strlenn1]; strcpynmen; f=F; h=0; w=0;...
41968. Дослідження стійкості ланки другого порядку 114.05 KB
  Для лінійних систем автоматичного керування, які описуються характеристичним рівнянням виду a0pn+a1pn-1+…+an-1p+an=0 стійкість не залежить від величини і вигляду збурення і визначається коренями характеристичного рівняння, яке залежить від параметрів системи Для зручності зафіксуємо L C та змінюватимемо R withinttrns; urovnenie:=TTpp2xiTp1; h:=k p urovnenie; l:=invlplcehpt; sol:=solveurovneniep: sol[1];sol[2]; Аперіодичний процес Вибираємо L=50мГн.05;C:=2010^6;R:=250;T:=sqrtLC;xi:=RsqrtC L 2;k:=1;p1:=sol[1];p2:=sol[2];задання параметрів для даного виду процесу l:=invlplcehpt;розрахунок зворотнього перетворення Лапласа plotlt=0.05;C:=2010^6;R:=100;T:=sqrtLC;xi:=RsqrtC L 2;k:=1;p1:=sol[1];p2:=sol[2]; l:=invlplcehpt:...