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工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)與不確定性分析(完整版)

  

【正文】 果都受到某個(gè)不確定性因素 x 的影響; ?選定一個(gè)經(jīng)濟(jì)效果指標(biāo) E( 比如總成本、 NPV),其是以 x 為自變量的函數(shù)即 ; ?通過(guò)方程 求得臨界值; ?決定方案的取舍。 A:虧損的最低點(diǎn) B:盈利的最高點(diǎn) C:由虧損到盈利的轉(zhuǎn)折點(diǎn) D:投資的最佳時(shí)機(jī) 某產(chǎn)品生產(chǎn)固定成本 10萬(wàn)元,可變成本每件 5元,產(chǎn)銷(xiāo)量為 10萬(wàn)件,銷(xiāo)售稅金及附加為售價(jià)的10%,盈虧平衡價(jià)格為( )元 。試求盈虧平衡點(diǎn)的產(chǎn)銷(xiāo)量。當(dāng)兩個(gè)方案的經(jīng)濟(jì)效果相同時(shí),有 f1(x)=f2(x),解出 x,即為方案 1與 2的優(yōu)劣盈虧平衡點(diǎn),也就是決定這兩個(gè)方案優(yōu)劣的臨界點(diǎn)。計(jì)算中所使用的數(shù)據(jù)大都是 預(yù)測(cè)或估計(jì)值 ,而不論用什么方法預(yù)測(cè)或估計(jì),都會(huì)包含有許多不確定性因素,可以說(shuō)不確定性是所有項(xiàng)目固有的內(nèi)在特性,只是對(duì)不同的項(xiàng)目,這種不確定性的程度有大有小。 ? 其目的就是找到由虧損到盈利的 轉(zhuǎn)折點(diǎn) (BEP),據(jù)此判斷項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)大小以及對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的承受能力,為投資決策提供科學(xué)依據(jù) . 盈虧平衡分析: 通過(guò) BEP分析成本與收益的平衡關(guān)系。 ?固定成本和可變(變動(dòng))成本的區(qū)別: 區(qū)別 固定成本 F 可變成本 V Q 定義 不隨產(chǎn)量變化而 變化的費(fèi)用成本 隨產(chǎn)量變化而變化的費(fèi)用有線(xiàn)性變化和非線(xiàn)性變化兩種 組成 固定資產(chǎn)折舊費(fèi) 車(chē) 間 經(jīng) 費(fèi) 企業(yè)管理費(fèi)等 原 材 料 費(fèi) 燃 料 動(dòng) 力 費(fèi) 工 資 及 附 加 廢品損失費(fèi)等 TC— 項(xiàng)目的總成本 TC— 項(xiàng)目的總成本 ?TC= 固定成本 F+總可變成本 V 單位可變成本 v 產(chǎn)量 Q ?當(dāng) v隨 Q的增加成比例增加,即呈 線(xiàn)性 變化 TC= F+ v Q ?當(dāng) v不單只取決于 Q,這時(shí)呈 非線(xiàn)性 變化 TR— 項(xiàng)目的總收益 ?當(dāng)( P- T) 一定時(shí), TR隨 Q的增加成比例增加,即呈 線(xiàn)性 變化 TR= (PT) Q ?當(dāng)( P- T) 不定時(shí), TR不單只取決于 Q,還要考慮( P- T) 這時(shí)呈 非線(xiàn)性 變化 項(xiàng)目的總收益 TR= 單價(jià) P 單位產(chǎn)品稅金 T Q 二、線(xiàn)性盈虧平衡分析 ? 若所分析的 不確定因素為產(chǎn)量 ,假設(shè)產(chǎn)量等于銷(xiāo)售量,并且假定項(xiàng)目的銷(xiāo)售收入與可變成本均是產(chǎn)量的線(xiàn)性函數(shù),則這種平衡點(diǎn)分析可稱(chēng)為產(chǎn)量的 線(xiàn)性盈虧平衡分析。 (2)試計(jì)算企業(yè)盈虧平衡時(shí)的產(chǎn)量。 另外,根據(jù)利潤(rùn)的表達(dá)式: 利潤(rùn)=收益 — 成本= TR— TC 通過(guò)求上式對(duì)產(chǎn)量的一階導(dǎo)數(shù)并令其等于零,即: d[( TR— TC) ]/ dQ = 0 還可以求出使得利潤(rùn)為最大的產(chǎn)量水平 QEmax, QEmax 又稱(chēng)為最大盈利點(diǎn)。分析各種方案適用的生產(chǎn)規(guī)模。 人工挖土成本為: C1=10Q 機(jī)械挖土成本為: C2=8Q+20230 令 C1= C2 , 得: Q0=10000m3 故當(dāng) Q10000m3時(shí) , 采用機(jī)械挖土合算; Q10000m3時(shí) , 采用人工挖土合算 。 10%的變化率。 根據(jù)不同因素相對(duì)變化對(duì)經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的影響,得到各個(gè)因素敏感性程度排序,找出最關(guān)鍵的因素。 55/100 例:某項(xiàng)目的數(shù)據(jù)見(jiàn)下表,經(jīng)預(yù)測(cè)分析,將來(lái)投資、銷(xiāo)售收入、經(jīng)營(yíng)成本可能在 177。 ( 4)相對(duì)效果分析 ?求不確定性因素變化的 臨界點(diǎn) ( 臨界點(diǎn)百分比 或 臨界值 ) ① 設(shè)投資變化百分比為 x時(shí), NPV=0。 【 例 】 某小型電動(dòng)汽車(chē)的投資方案,用于確定性經(jīng)濟(jì)分析的現(xiàn)金流量見(jiàn)下表,所采用的數(shù)據(jù)是根據(jù)未來(lái)最可能出現(xiàn)的情況而預(yù)測(cè)估算的。 如果經(jīng)營(yíng)成本與銷(xiāo)售收入不變,投資額增長(zhǎng) %;如果投資額與銷(xiāo)售收入不變,經(jīng)營(yíng)成本增長(zhǎng) %;如果投資額與經(jīng)營(yíng)成本不變,銷(xiāo)售收入低于預(yù)期值%,方案才變得不可接受。 根據(jù)上例給出的數(shù)據(jù)進(jìn)行多因素敏感性分同時(shí)考慮 投資額 與 經(jīng)營(yíng)成本 的變動(dòng),分析這兩個(gè)因素同時(shí)變動(dòng)對(duì)方案凈現(xiàn)值影響的計(jì)算公式: )11%,10,/()1%,10,/)(10%,10,/)](1([)1(FPLFPAPyCBxKNPV???????代入數(shù)據(jù)整理得: NPV=1139415000x 84900y 取 NPV的臨界值,即 NPV=0 有: y = + 如右圖所示。 風(fēng)險(xiǎn)分類(lèi) ( 1)純風(fēng)險(xiǎn)和理論風(fēng)險(xiǎn) 純風(fēng)險(xiǎn) ,火災(zāi)、洪水,不確定性中僅存在損失;沒(méi)有收益的可能。 ?風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的一般步驟 明確所要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo) 找出影響目標(biāo)的全部因素 分析各因素對(duì)目標(biāo)的相對(duì)影響程度 根據(jù)各因素向不利方向變化的可能性進(jìn)行分析、判斷。需要足夠多的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)作支持。 經(jīng)濟(jì)效果的離散系數(shù) xxC )(??當(dāng)兩個(gè)投資方案進(jìn)行比較時(shí),如果期望值相同,則標(biāo)準(zhǔn)差小的方案風(fēng)險(xiǎn)較低;如果兩個(gè)方案的期望值與標(biāo)準(zhǔn)差均不相同,則離散系數(shù)小的方案風(fēng)險(xiǎn)較低。試確定該項(xiàng)目?jī)衄F(xiàn)值大于等于零的概率。據(jù)估計(jì),在此 10年間產(chǎn)品銷(xiāo)路好的可能性有 70%,銷(xiāo)路差的可能性有 30%,設(shè)折現(xiàn)率 i=10%。 風(fēng)險(xiǎn)決策 概率分析可以給出方案經(jīng)濟(jì)效果指標(biāo)的期望值和標(biāo)準(zhǔn)差以及經(jīng)濟(jì)效果指標(biāo)的實(shí)際值發(fā)生在某一區(qū)間的概率,這為人們?cè)陲L(fēng) 險(xiǎn)條件下決定方案取舍提供了依據(jù)。如果滿(mǎn)意度準(zhǔn)則如下: ( 1)可能收益有機(jī)會(huì)至少等于 5; ( 2)可能損失不大于 1,試選擇最佳方案。 期望值準(zhǔn)則風(fēng)險(xiǎn)決策 方案 各方案期望值 Ⅰ 3**+1*+1*= Ⅱ 4*+04*+6*= Ⅲ 5**+0+2*= 應(yīng)選擇期望值最大的 方案 Ⅱ 。 ?風(fēng)險(xiǎn)保留。是對(duì)該項(xiàng)目進(jìn)行抉擇。 18:44:0618:44:0618:44Monday, February 6, 2023 1乍見(jiàn)翻疑夢(mèng),相悲各問(wèn)年。 :44:0618:44Feb236Feb23 1世間成事,不求其絕對(duì)圓滿(mǎn),留一份不足,可得無(wú)限完美。 18:44:0618:44:0618:442/6/2023 6:44:06 PM 1越是沒(méi)有本領(lǐng)的就越加自命不凡。 下午 6時(shí) 44分 6秒 下午 6時(shí) 44分 18:44: MOMODA POWERPOINT Lorem ipsum dolor sit, eleifend nulla ac, fringilla purus. Nulla iaculis tempor felis amet, consectetur adipiscing elit. Fusce id urna blanditut cursus. 感謝您的下載觀看 專(zhuān)家告訴 。 18:44:0618:44:0618:44Monday, February 6, 2023 1知人者智,自知者明。 :44:0618:44:06February 6, 2023 1意志堅(jiān)強(qiáng)的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 2023年 2月 6日星期一 下午 6時(shí) 44分 6秒 18:44: 1比不了得就不比,得不到的就不要。 節(jié)點(diǎn)⑦的現(xiàn)值 (第 3年末 ): 10 1 (P/A,10%,7)=; 由 6與⑦得③的現(xiàn)值: [40 (P/A,10%,3)+ (P/F,10%,3)] +[10 (P/A,10%,3)+ (P/F,10%,3)] =; 先建小廠(chǎng), 3年后擴(kuò)建,方案的凈現(xiàn)值 == 0; 由于先建大廠(chǎng)的期望凈現(xiàn)值為負(fù),最終結(jié)論是先建小廠(chǎng)后擴(kuò)建。兩方案的壽命期為 10年,基準(zhǔn)收益率 ic=10%。 212 )(????niii xpxD112 方案 各方案方差 Ⅰ 32*+( 1) 2*+12*+12*= Ⅱ 42*+02*+( 4) 2*+62*= Ⅲ 52*+( 2) 2*+02*+22*= 應(yīng)選擇方差最小的 方案 Ⅰ 。 109 2) 期望值準(zhǔn)則 —— 根據(jù)每個(gè)備選方案指標(biāo)損益值的期望值大小進(jìn)行決策。 風(fēng)險(xiǎn)決策 風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度與風(fēng)險(xiǎn)決策準(zhǔn)則 1)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度:風(fēng)險(xiǎn)厭惡、風(fēng)險(xiǎn)中性和風(fēng)險(xiǎn)偏愛(ài); 2)風(fēng)險(xiǎn)決策準(zhǔn)則: ?滿(mǎn)意度準(zhǔn)則; ?最小方差準(zhǔn)則; ?期望值準(zhǔn)則; ?期望方差準(zhǔn)則。試對(duì)項(xiàng)目方案進(jìn)行比選。 年份 1 2 3 銷(xiāo)售收入 開(kāi)發(fā)成本 其他稅費(fèi) 857 5888 56 7143 4873 464 8800 6900 1196 凈現(xiàn)金流量 5087 1806 9350 項(xiàng)目 - 20% 0 +20% 銷(xiāo)售收入 開(kāi)發(fā)成本 解: ( 1)項(xiàng)目?jī)衄F(xiàn)金流量未來(lái)可能發(fā)生的 9種狀態(tài)如下圖。 概率樹(shù)圖 P1 P2 P3 R1 R2 R3 決策點(diǎn) 方案枝 方案枝 狀態(tài)結(jié)點(diǎn) 狀態(tài)結(jié)點(diǎn) P1 P2 P3 R4 R5 R6 決策樹(shù) 是由不同的節(jié)點(diǎn)與分枝組成。 ?離散型分布 :當(dāng)變量可能值是有限個(gè)數(shù),稱(chēng)這種隨機(jī)變量為離散型隨機(jī)變量,其概率為離散概率,適用于變量取值不多的情況。 判斷發(fā)生變化的主要因素及其可能性的大小。 ( 2)靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)與動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn) 靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn) ,指社會(huì)經(jīng)濟(jì)處于穩(wěn)定狀態(tài)時(shí)的風(fēng)險(xiǎn),如暴雨、颶風(fēng)、地震等隨機(jī)事件造成的 動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn) ,由于社會(huì)經(jīng)濟(jì)的變化引起的風(fēng)險(xiǎn)。 也就是說(shuō),如果投資額與經(jīng)營(yíng)成本同時(shí)變動(dòng),只要變動(dòng)范圍不超過(guò)臨界線(xiàn)下方區(qū)域(包括臨界線(xiàn)上的點(diǎn)),方案都是可以接受的。 ⑻綜合評(píng)價(jià) 對(duì)于方案來(lái)說(shuō), 銷(xiāo)售收入與經(jīng)營(yíng)成本都是敏感因素 。 20%的范圍內(nèi)變動(dòng)。 若依據(jù)初始數(shù)據(jù), 各項(xiàng)不確定性因素
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