104869 (615985), страница 2

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

Коэффициент вариации — это отношение среднего квадратичного отклонения к средней арифметической. Он показывает степень отклонения полученных значений.

V=/e*100

где V – коэффициент вариации, – среднее квадратическое отклонение, е – среднее ожидаемое значение.

Этот коэффициент позволяет сравнивать колеблемость признаков, имеющих разные единицы измерения. Чем выше коэффициент вариации, тем сильнее колеблемость признака (до 10% – слабая колеблемость, 10—25% – умеренная колеблемость, более 25% — высокая колеблемость).

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.

В зарубежной практике в качестве метода количественного определения риска вложения капитала предлагается использовать древо вероятностей.

Этот метод позволяет точно определить вероятные будущие денежные потоки инвестиционного проекта в их связи с результатами предыдущих периодов времени. Если проект вложения капитала приемлем в первом периоде времени, то он может быть также приемлем и в последующих периодах времени.

Если же предполагается, что денежные потоки в разных периодах времени являются независимыми друг от друга, тогда необходимо определить вероятное распределение результатов денежных потоков для каждого периода времени.

В случае, когда связь между денежными потоками в разных периодах времени существует, необходимо принять данную зависимость и на ее основе представить будущие события так, как они могут произойти.

1.2.2 Расчет доходности

Для решения поставленных вопросов необходимо выбрать критерий, своеобразную "быструю пробу", по которой можно судить о доходе инвестора в данный период, а, следовательно, и количественный показатель, используемый при оценке доходности акций.

Сокращения, которые будут использоваться в дальнейшем:

В – текущие выплаты по ценной бумаге;

Ц – цена покупки акции;

Ц1 – цена продажи;

Цр – цена, существующая на рынке на данный момент;

Цэ – цена приобретения акции;

Д – доход;

Дх – доходность;

Дхр – текущая рыночная доходность;

Дхк – конечная доходность;

П – потеря капитала;

Т1 – время нахождения акции у инвестора;

Являясь держателем (владельцем) ценной бумаги, инвестор может рассчитывать только на получение дивиденда по акциям, т.е. текущие выплаты по ценной бумаге (В). Факторами, определяющими размер дивиденда, являются условия его выплаты, масса чистой прибыли и пропорции её распределения, что зависит от решения совета директоров и общего собрания акционеров.

После реализации акции её держатель может получить вторую составляющую совокупного дохода – прирост курсовой стоимости. Количественно это обозначается как доход, равный разнице между ценой покупки (Ц) и ценой продажи (Ц1). Естественно, при превышении цены продажи над ценой покупки (Ц1 > Ц) инвестор получает доход (Д = Ц1 – Ц), а при снижении цен на фондовом рынке и соответственно снижении цены продажи по сравнению с ценой покупки (Ц1 < Ц) инвестор имеет потерю капитала (П = Ц – Ц1).

Полная доходность относится ко всему вложенному капиталу, то есть она должна рассчитываться с позиции владельца этого капитала.

где индексы 0 и 1 обозначают соответственно начало и конец периода времени.

Проблема точного измерения реальной стоимости всего имущества, принадлежащего инвестору, не имеет непосредственного отношения к финансовому менеджменту. Поэтому величина его благосостояния на начало периода принимается равной сумме вложенного им капитала. Формула определения полной доходности за период владения (holding period return – HPR) может быть представлена следующим образом:

где CF – поток текущих доходов, полученных владельцем от вложенного капитала за период;

I0 – первоначальная сумма вложенного капитала (инвестиции на начало периода);

I1 – конечная (наращенная) сумма вложенного капитала (инвестиции на конец периода);

rC – текущая доходность;

rI – доходность прироста капитала (капитализированная доходность);

r – полная доходность.

2. Задачи

2.1 Расчет доходности

1.Например, владелец квартиры стоимостью 15 тыс. долларов в начале года сдал ее в аренду и получил годовую плату от квартиросъемщика в сумме 1 тыс. долларов США. К концу года стоимость квартиры возросла и составила 17 тысяч долларов США. Полная доходность владения квартирой за год составит 20% (1 + (17 – 15) / 15), в том числе текущая доходность 6,67% (1 / 15), капитализированная доходность 13,33% . Точнее, следует говорить о доходности капитала, вложенного в покупку квартиры.

Как следует из формулы, на величину доходности оказывает влияние не только абсолютная сумма полученного дохода, но и величина инвестиций (I0). Иными словами одна и та же абсолютная сумма дохода 1000 рублей будет означать различный уровень доходности для капитала в 10 тысяч и 10 миллионов рублей. В первом случае доходность составит 10% (1 000 / 10 000), а во втором – 0,01% (1 000 / 10 000 000). Относительный показатель доходности элиминирует влияние масштабного фактора и более точно отражает реальную финансово-экономическую эффективность использования вложенных средств, чем абсолютная величина полученного дохода.

где CF – поток текущих доходов, полученных владельцем от вложенного капитала за период;

I0 – первоначальная сумма вложенного капитала (инвестиции на начало периода);

I1 – конечная (наращенная) сумма вложенного капитала (инвестиции на конец периода);

rC – текущая доходность;

rI – доходность прироста капитала (капитализированная доходность);

r – полная доходность.

Продолжая пример, рассчитаем доходность двух вложений различными способами (в обоих случаях продолжительность года составляет 365 дней):

а) по эффективной ставке сложных процентов. По формуле находим:

для Р = 10 млн. рублей, S = 10 млн. 1 тыс. рублей, n = 7 / 365 (1 неделя)

для Р = 10 тыс. рублей, S = 11 тыс. рублей, n = 6 / 12 (6 месяцев)

б) по простой процентной ставке. По формуле находим:

для Р = 10 млн. рублей, S = 10 млн. 1 тыс. рублей, t = 7 дней, K = 365 дней

для Р = 10 тыс. рублей, S = 11 тыс. рублей, t = 6 мес., К = 12 мес.

Применив формулу эквивалентности простой и сложной процентных ставок, получим аналогичные результаты: для P = 10 млн. рублей;

для Р = 10 тыс. рублей

2. Длительность производственного цикла:

• Вареная колбаса - 1,5 суток

• Варено-копченая колбаса - 10 суток

Посчитаем доходность производства с учетом длительности производственного цикла

Вложения = Затраты сырья и материалов + затраты = себестоимость продукции

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

²=((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

²=((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.

Состояние экономики	Вероятность состояния, qi	Рентабельность, ri
		для актива А	для актива Б
Спад экономики	0,3	-10%	5%
Нормальное состояние	0,5	20%	10%
Подъем экономики	0,2	30%	15%

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

Характеристики

Список файлов курсовой работы