86898

Оценка допустимого риска и анализа безубыточности

Доклад

Менеджмент, консалтинг и предпринимательство

Данный метод дает возможность оценить риск проекта в целом а также деятельности организации за определенный промежуток времени; метод экспертных оценок который основан на определении риска экспертным путем; метод аналогий основанный на анализе проектных рисков аналогичных проектов; метод оценки безубыточности отражающий объемы продаж при которых организация способна покрыть произведенные расходы без получения прибыли. При этом анализ безубыточности основан на определении постоянных и переменных расходов. Методы анализа...

Русский

2015-04-12

28.46 KB

1 чел.

27 Оценка допустимого риска и анализа безубыточности:

 Оценка финансовых рисков инвестиций также имеет крайне важное значение для принятия решения об инвестировании в конкретный инвестиционный проект. Оценка риска основана на определении его степени, зависящей от масштабов потерь и вероятности их возникновения. В финансовом менеджменте выделяют несколько методов оценки инвестиционных рисков:

1) статистический метод, основанный на методах математической статистики (дисперсия, коэффициент вариации, отклонения и т.д.). Данный метод дает возможность оценить риск проекта в целом, а также деятельности организации за определенный промежуток времени;

 

2) метод экспертных оценок, который основан на определении риска экспертным путем;

 

3) метод аналогий, основанный на анализе проектных рисков аналогичных проектов;

 

4) метод оценки безубыточности, отражающий объемы продаж, при которых организация способна покрыть произведенные расходы без получения прибыли. При этом анализ безубыточности основан на определении постоянных и переменных расходов.

Методы анализа безубыточности особенно актуальны, когда для организации складываются неблагоприятные рыночные условия вследствие падения спроса на продукцию, насыщения рынка. Используя его результаты, руководство предприятия получает возможность оперативно реагировать, варьируя цены, корректируя производственную программу и зная при этом, какие финансовые последствия можно от этого ожидать, т.е. данный анализ служит основным инструментом оперативного планирования и контроля производственной и сбытовой деятельности организации, позволяющим прогнозировать прибыль в зависимости от поведения затрат, объема производства и цен.

С помощью анализа безубыточности возможен поиск наиболее выгодных комбинаций между переменными затратами на единицу продукции, постоянными затратами, ценой и объемом продаж.

Он позволяет найти точку равновесия, или безубыточности, так называемый критический объем продаж – точку, в которой суммарный объем выручки равен суммарным затратам. Величина этих затрат складывается из общей величины постоянных затрат и тех переменных затрат, которые возникают как результат производства продукции, продажа которой должна полностью покрыть себестоимость производства и реализации.

Точка безубыточности (точка равновесия, мертвая точка, критическая точка, порог рентабельности) – ситуация, при которой деятельность предприятия не приносит ни убытков, ни прибыли.

Продажи ниже точки безубыточности означают для предприятия убытки, выше точки равновесия – прибыль.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

49910. Методы определения неисправностей на аппаратуре СВ и РМ 739.72 KB
  Задано внешнее проявление неисправности: В кабине 49Л6 на экране ЭЛТ БИВ АРМ отображается только таблично знаковая информация. Краткое описание тракта прохождения сигнала Тракт прохождения сигнала при отображении информации в режиме ЛУПА x2 и ЛУПА x4 включает следующие устройства: БИВ БГЗ ЦВУ Опишем предназначение и состав устройств участвующих в тракте прохождения данных: Блок индикатора вспомогательный БИВ предназначен для отображения справочной вспомогательной информации а также вторичной радиолокационной информации в режиме...
49911. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТИПА МЫШЛЕНИЯ ЧЕЛОВЕКА 2.08 MB
  Можно сделать вывод что задача успешно решена то есть с помощью нейронной сети мы можем однозначно определить доминирующий тип мышления испытуемого а так же понять на сколько развиты другие типы мышления данного человека. Целью данной работы является попытка использования нейронных сетей в психологии а точнее для определения типа мышления человека. На основе полученных результатов можно будет сказать какие профессии предпочтительнее для данного человека с тем или иным типом мышления.
49912. Определение вероятности получить работу с помощью нейросетевых технологий 372 KB
  Методы искусственного интеллекта позволили создать эффективные компьютерные программы в самых разнообразных, ранее считавшихся недоступными для формализации и алгоритмизации, сферах человеческой деятельности, таких как медицина, биология, социология, культурология, политология, экономика, бизнес, криминалистика и т.п. идеи обучения...
49913. Создание нейронной сети в среде Нейросимулятор v 1.0 789 KB
  Нейронные сети на финансовом рынке Обзор основных нейропакетов. Архитектура сети. Обучение сети Тестирование. Но по сей день нейросети воспринимаются как перспективный но экзотический слабо изученный на российском рынке инструмент.
49914. Методы фокус-групп для сбора социологической информации 177 KB
  Место фокус-групп в системе социологических и маркетинговых методов Понятие метода фокус-групп Соотношение фокус-групп с групповыми методами и интервью Соотношение фокус-групп и наблюдения
49915. Овариоэктомия кошки 425 KB
  Оба длинных тонких рога матки cornu uteri имеют одинаковую толщину и трубчатую форму но не всегда одинаковую длину. Диаметр рога матки у небеременной кошки составляет 34 мм длина рогов матки колеблется между 90 и 100 мм. Каждый рог матки описывает выгнутую вентрально дугу; в каудальной части оба рога матки соединяются. Затем они сливаются полностью образуя тело матки corpus uteri.
49916. Разработка элементов систем искусственного интеллекта с использованием логической модели представления знаний 283.52 KB
  Используя предикаты parent(symbol,symbol), man(symbol), woman(symbol), married(symbol,symbol), записать факты, описывающие Вашу семью. Записать 8 правил вывода для любых родственных отношений в Вашей (или вымышленной)семье (например: мать, отец, сестра, брат, племянница, племянник, тетя, дядя, внучка, внук, бабушка, дедушка, двоюродная сестра, двоюродный брат и т.д.).
49917. Разработка элементов систем искусственного интеллекта с использованием логической модели представления знаний 320.9 KB
  По заданию было построено дерево родственных отношений, составлено 19 фактов и 13 правил, которые описывают родственные связи в моей семье. Используя язык логического программирования Prolog, написана программа, в которой отображаются все родственные отношения с помощью заданных правил и фактов. Использовались такие предикаты, как parent(string, string), man(string), woman(string), married(string ,string).