Методы оценки доходности и рисков

Прибыль с одного оборота =оптовая цена - себестоимость продукции

Доходность 1 оборота = прибыль/ вложения

Доходность за 1 год = Доходность 1 оборота Х количество оборотов капитала за год

Количество оборотов капитала за год =

365 суток/длительность производственного цикла

Вареная колбаса:

Количество оборотов капитала за год = 365 суток/1,5 суток=243 оборота

Доходность

1 оборота =39%

Доходность по производственному циклу = 39%/оборот Х 243 оборота=9490%

Варено-копченая колбаса:

Количество оборотов капитала за год = 365 суток/10 суток=36,5 оборотов

Доходность 1 оборота =11%

Доходность по производственному циклу = 11%/оборот Х 36,5 оборотов=401,5%

Это конечно теоретически возможная доходность. Чтобы подсчитать реальную доходность, нужно учесть не только продолжительность производственных операций, но и длительность других операций, которые снижают оборот капитала.

2.2 Методы оценки рисков

1. При реализации товара 1 предприятие получило прибыль 10 тыс. руб. с единицы товара в 50 случаях из 100. Вероятность А1=50/100=0,5.

12 тыс. руб. с единицы товара в 30 случаях из 100. А2=30/100=0,3.

13 тыс. руб. с единицы товара в 20 случаях из 100. А3=20/100=0,2.

Среднее ожидаемое значение прибыли

Е(х)1=10*0,5+12*0,3+13*0,2=11,2 тыс. руб.

При реализации товара 2 предприятие получило прибыль 8 тыс. руб. с единицы товара в 40 случаях из 100. Вероятность А1=40/100=0,4.

9,5 тыс. руб. с единицы товара в 35 случаях из 100. А2=35/100=0,35.

10,5 тыс. руб. с единицы товара в 25 случаях из 100. А3=25/100=0,25.

Е(х)2=8*0,4+9,5*0,35+10,5*0,25=9.15 тыс. руб.

Для товара 1

s2=((10-11,2)2*50+(12-11,2)2*30+(13-11,2)2*20)/100=1,56

V=1,56/11,2*100=13,9%

Для товара 2

s2=((8-9,15)2*40+(9,5-9,15)2*35+(10,5-9,15)2*25)/100=1,03

V=1,03/9,15*100=11,26%

Коэффициент вариации для товара 2 меньше, чем для товара 1, значит, реализация товара 2 сопряжена с меньшим риском, она более предпочтительна.

В тех случаях, когда информация ограничена, для количественного анализа риска используются аналитические методы, или стандартные функции распределения вероятностей, например нормальное распределение, или распределение Гаусса, показательное (экспоненциальное) распределение вероятностей, которое довольно широко используется в расчетах надежности, а также распределение Пуассона, которое часто используют в теории массового обслуживания.

2. Поскольку риск является вероятностной оценкой, его количественное измерение не может быть однозначным и предопределенным. Количественно риск может быть охарактеризован как некий показатель, измеряющий вариабельность рентабельности.

Для этих целей используется ряд статистических коэффициентов, в частности: размах вариации, дисперсия, среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации.

Размахом вариации называется разность между максимальным и минимальным значениями признака данного ряда:

R = r max – r min (5)

Этот показатель имеет много недостатков. Во-первых, он дает грубую оценку степени вариаций значений признака. Во-вторых, он является абсолютным показателем и потому его применения в сравнительном анализе ограничено. В-третьих, его величина слишком зависит от крайних значений ранжированного ряда.

Дисперсия является средним квадратом отклонений значений признака от его средней и рассчитывается по формуле:

δ = ∑ (r i – r) * qi (6)

Среднее квадратическое отклонение показывает среднее отклонение значений варьирующего признака относительно центра распределения, в данном случае средней арифметической. Этот показатель рассчитывается по формуле:

δ = √ δ (7)

Наибольшее применение имеет коэффициент вариации, который рассчитывается по формуле:

Кв = δ: r (8)

Пример. Рассчитать ожидаемую рентабельность инвестиций по двум финансовым активам.

Решение.

rА = (0,3 * -0,1) + (0,5 * 0,2) + (0,2 * 0,3) = -0,03 + 0,1 + 0,06 = 0,13

rB = (0,3 * 0,05) + (0,5 * 0,1) + (0,2 *0,15) = 0,015 + 0,05 + 0,03 = 0,09

δ А = (-10% - 13%) * 0,3 + (20% - 13%) *0,5 + (30% - 13%) * 0,2 = 158,7 + 24,5 + 57,8 = 241

δ В = (5% - 9%) *0,3 + (10% - 9%) * 0,5 + (15%-9%) * 0,2 = 4,8 + 0,5 + 1,2 = 6,5

δ А = √ 241 = 15,52

δ В = √ 6,5 = 2,55

Кв А = 15,52: 13 =1,19

Кв В = 2,55: 9 = 0,28

Вывод: В рассматриваемом случае более доходным является актив А, но он же является и более рискованным. Актив В менее рискованный, но и менее доходный.

3. Финансовому менеджеру нужно выбрать лучший из двух альтернативных финансовых активов А и В на основании следующих данных:

Вероятности осуществления пессимистической и оптимистической оценок равны 0,2, а для наиболее вероятной – 0,6.

Решение

1. Рассчитаем среднюю ожидания рентабельности по формуле

r = ∑ ri * qi

rА = (0,2 * 0,14) + (0,6 * 0,16) + (0,2 * 0,18) = 0,028 + 0,096 + 0,036 = 0,16

rB = (0,2 * 0,15) + (0,6 * 0,16) + (0,2 *0,17) = 0,03 + 0,096 + 0,034 = 0,16

2. Рассчитаем дисперсию случайной величины (рентабельности) по формуле δ = ∑ (r i – r) * qi

δА = (14 – 16) * 0,2 + (16 – 16) * 0,6 + (18 – 16) * 0,2 = 0,8 + 0 + 0,8 = 1,6

δВ = (15 – 16) * 0,2 + (16 – 16) * 0,6 + (17 – 16) * 0,2 = 0,2 + 0 + 0,2 = 0,4

3. Рассчитаем среднее квадратическое отклонение по формуле δ = √ δ

 Скачать реферат