風(fēng)險分析、實(shí)物期權(quán)和資本預(yù)算-資料下載頁
2025-05-14 00:06本頁面
【正文】 期初投資數(shù)額相同，用符號 EAC表示 , 其現(xiàn)值 ? 之和為 25000元，即： ? EAC =25000元 ? EAC= 元 ? （ 2）每年所獲得的折舊稅盾為： ? 33％＝ 1650（元） ? （ 3）稅后付現(xiàn)固定成本為： ? 5000 （ 1－ 33％）＝ 3350（元） ? 由于折舊稅盾可以沖抵每年的稅后固定成本 , 因此 ,每年稅后總固定成本為： 6935－ 1650＋ 3350＝ 8635元 02500 05??A525000? 計算每臺收割機(jī)對稅后收入的邊際貢獻(xiàn)，為： ? （ 450－ 360） （ 1－ 33％）＝ 60（元） ? 計算盈虧平衡點(diǎn)的產(chǎn)量，數(shù)值上等于每年稅后總固定成本除以每 ? 臺收割機(jī)對稅后收入的邊際貢獻(xiàn)，即 ? ＝ 144臺 ? 因此，三星公司每年至少要生產(chǎn) 144臺割草機(jī)才不會虧本。 ? 如果不考慮資金的時間價值，根據(jù)式（ 711），會計利潤盈虧平衡點(diǎn)的產(chǎn)量水平為： ? Q＝ （臺） ? ? 可見，考慮資金的時間價值將提高盈虧平衡點(diǎn)的產(chǎn)量水平。 608635111360450 50005000( ????? ?單位變動成本）單價 折舊）（固定成本? 五、蒙特卡洛模擬（ Smonte carlo simulation） ? 蒙特卡洛模擬法是以概率統(tǒng)計為理論基礎(chǔ)以隨機(jī)抽樣 ? 為主要實(shí)現(xiàn)手段的數(shù)值計算方法。 ? 蒙特卡洛模擬法部分屬于參數(shù)估計法，因?yàn)樗紫纫? ? 假設(shè)或根據(jù)歷史數(shù)據(jù)估計變量的均值、方差及相關(guān)系數(shù)等 ? 統(tǒng)計特征，根據(jù)這些特征運(yùn)用隨機(jī)數(shù)發(fā)生器產(chǎn)生符合這些 ? 特征的隨機(jī)項(xiàng)數(shù)據(jù)，構(gòu)成所假設(shè)的情形，計算出在各種情 ? 形下的基本變量的概率分布，最后得出該變量的預(yù)測值。 ? 蒙特卡洛模擬方法的 5個步驟： ? 構(gòu)建關(guān)于投資項(xiàng)目價值的基本模型 ? 現(xiàn)金流包括三個部分： ? 年均收入（ Fi） == 行業(yè)銷售額 企業(yè)市場份額 銷售單價 ? 年均成本（ Ci） == 固定成本 + 變動成本 + 銷售成本 ? 初始投資 (C0)== 申報專利技術(shù) + 試銷成本 + 生產(chǎn)設(shè)備成本 ? 確定模型中每個變量的分布 ? 以下一年行業(yè)銷售額和企業(yè)市場份額為例： ? （ 1）下一年行業(yè)銷售額的分布預(yù)測（單位：萬美元）： ? 概率 20% 60% 20% ? 下一年行業(yè)銷售額 1000 1050 1100 ? 概率 ? 60% ? 40% ? 20% ? 下一年行業(yè)銷售額 ? 10 11 12 ? （ 2）下一年企業(yè)市場份額的分布預(yù)測 ? 概率 10% 20% 30% 25% 10% 5% ? 下一年企業(yè) ? 市場份額 1% 2% 3% 4% 5% 8% ? 概率 ? 40% ? 30% ? 30% 25% ? 20% ? 20% ? 10% 10% ? 10% 5% ? 企業(yè)市場份額 ? 1% 2% 3% 4% 5% 8% ? 通過計算機(jī)隨機(jī)抽取樣本 ? 把計算機(jī)隨機(jī)生成的均勻分布的隨機(jī)數(shù)，轉(zhuǎn)化為與模擬變量 ? 具有相同分布的隨機(jī)變量。用計算機(jī)隨機(jī)抽取 01之間均勻分布的隨機(jī)數(shù)，獲得變量的一個值，用于計算現(xiàn)金流。 ? 下一年行業(yè)銷售額 企業(yè)市場份額 ? 累積概率分布圖 累積概率分布圖 100% 20% 90% 100% 80% 60% 70% 80% 60% 50% 60% 40% 40% 20% 30% 20% 20% ? 10% ? 10 11 行業(yè)銷售額 1 2 3 4 5 8 企業(yè)市場 ? 份額（ %） ? 用計算機(jī)重復(fù)隨機(jī)抽取 ? 計算機(jī)可以生成出成千上萬個結(jié)果，得到未來每一年度的現(xiàn)金流 ? 的分布。 ? 結(jié)果數(shù)量 ? 0 現(xiàn)金流 ? 計算項(xiàng)目 NPV ? 我們可以用這種方法得到每一年的的現(xiàn)金流，然后根據(jù)合適的貼 ? 現(xiàn)率對該項(xiàng)目模擬得到的現(xiàn)金流進(jìn)行貼現(xiàn)，得到項(xiàng)目的 NPV。 ? 蒙特卡洛模擬方法的不足之處在于： ? ? 需要大量的計算，模擬成千上萬個情景； ? 輸出的結(jié)果沒有經(jīng)濟(jì)意義；
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