Анализ безубыточности или анализ издержек, прибыли и объема производства (CVP-анализ)

Точка безубыточности – величина объема продаж, при которой предприятие будет в состоянии покрыть все свои издержки (постоянные и переменные), не получая прибыли.

Практическая ценность анализа безубыточности состоит в том, что этот подход позволяет

· оценить сравнительную прибыльность отдельных видов продукции, что дает основания для выбора оптимального портфеля продукции,

· установить запас “прочности” предприятия в его текущем состоянии и

· спланировать объем реализации продукции, который обеспечивает желаемое значение прибыли.

В стоимостном выражении уровень безубыточности определяется:

Т min =  =

 

В натуральном выражении критический (безубыточный) объем продаж равен:

Q min = или Q min =

В относительном выражении значение критической точки определяется:

T, % =  * 100

Запас финансовой прочности (безопасности)

Это оценка дополнительного, то есть сверх уровня безубыточности, объема продаж.

В стоимостном выражении запас финансовой прочности:

S = Tmin – выручка

В натуральном выражении:

S = Q – Qmin

В относительном выражении:

S = 100 – T,% или S =  * 100

Вклад на покрытие постоянных затрат и формирование прибыли – это разность выручки и переменных затрат на производство этой продукции.

Вклад на покрытие = постоянные затраты + прибыль= V – С перем.

Коэффициент маржинального дохода =

           (коэффициент валовой маржи)

Показывает, какая доля выручки может использоваться для покрытия постоянных затрат и формирование прибыли. Чем выше этот показатель, тем выгоднее с финансовой точки зрения производство данного вида продукции.

Более обстоятельный анализ риска в рамках анализа безубыточности можно провести с помощью операционного рычага.

Операционный рычаг =

Показывает на сколько процентов измениться прибыль при изменении выручки на 1%.

 

Метод построения дерева решений

 

Дерево решений – это сетевые графики, каждая ветвь которых представляет собой альтернативные варианты развития или состояния среды. При проведении сценарного анализа на сетевом графике указываются вероятности наступления тех или иных событий, а затем производится расчет ожидаемых результатов.

Дерево решений создается при движении слева направо, а анализируется в обратном направлении.

При создании дерева пункты принятия решения обозначаются квадратами, а узлы возникающих неопределенностей – кружками.

Для каждого разветвления неопределенности рассчитывается вероятность, а в конце каждой финальной ветви указывается ожидаемая выплата.

При обратном анализе для каждого узла рассчитывается математическое ожидание выплаты. Для каждого пункта принятия решения выплата максимизируется.

 Лучшее решение выбирается по максимуму выплат.

 

Анализ чувствительности

Расчет и оценка влияния изменения важнейших показателей экономической эффективности проекта при возможных отклонениях условий его реализации от запланированных

Последовательность анализа

· Выбирается показатель эффективности инвестиций, относительно которого проверяется отзывчивость проекта на изменение того или иного параметра базового варианта условия.

· Выбираются переменные, изменение которых заметно отразится на величине показателей эффективности (уровень инфляции, цена реализации, объем продаж, требуемый объем инвестиций, стоимость привлекаемого капитала, время строительства и т.д.) Остальные переменные рассматриваются как неизменные.

· Одна из переменных изменяется на единицу, после чего рассчитывается новое значение показателя (критерия) эффективности инвестиций. Затем оценивается процентное изменение критерия по сравнению с базисным случаем и рассчитывается показатель чувствительности, представляющий собой отношение процентного изменения критерия к изменению значения переменной на один процент (эластичность изменения показателя).

· По результатам расчетов производится экспертное ранжирование переменных по степени важности (например, «очень высокая», «средняя», «невысокая»).

 

Метод сценариев

представляет собой развитие методики анализа чувствительности проекта. При его проведении переменные, проверяемые на риск, изменяются не последовательно, а одновременно. Преимуществом метода является то, что отклонения переменных рассчитываются с учетом их корреляции.

Последовательность применения

─ оптимистический, пессимистический и наиболее реальный вариант (сценарий) развития событий.

─ Для каждого варианта рассчитываются показатели эффективности проекта.

─  Эти показатели сравнивают с базисными значениями и делают необходимые рекомендации. В основе рекомендаций лежит следующее правило: даже в оптимистическом варианте проект неприемлем, если значение ЧДД<0, и, наоборот, в случае получения положительного значения ЧДД в пессимистическом сценарии позволяет эксперту судить о возможности реализации этого сценария.

─ Затем для каждого проекта рассчитывается размах вариации и среднеквадратическое отклонение. Чем они больше, тем проект рискованней.

 

Метод Монте-Карло - общее название группы численных методов, основанных на получении большого числа реализаций стохастического (случайного) процесса, который формируется таким образом, чтобы его вероятностные характеристики совпадали с аналогичными величинами решаемой задачи

Основные этапы анализа инвестиционного проекта с применением метода Монте- Карло:

1. Выбор показателя эффективности (прогнозная модель) Создание модели, способной прогнозировать эффективность проектаØ

2. Распределение вероятности Определение вероятностного закона распределения переменныхØ Установление границ диапазона значений переменныхØ

3. Условия корреляции переменных Установление отношений коррелированных переменныхØ

4. Имитационные прогоны Генерирование случайных сценариев, основанных на наборе допущенийØ

5. Анализ результатов Статистический анализ результатовØ