Статистические и динамические методы оценки инвестиционных проектов.

Статистические методы представляют собой простые методы сравнения. Они характеризуются как статистические, поскольку временные различия в поступлении доходов и расходов или вообще не учитываются, или учитываются частично. Итак, статистические методы обоснования инвестиционных проектов не предполагают изменения денег во времени. К статистическим методам относятся:

-определение срока окупаемости (РР);

-коэффициент эффективности инвестиций (ARR)

Динамические же методы предполагают изменения стоимости денег во времени. Динамические методы позволяют анализировать только денежный поток инвестиционного проекта, альтернативные вложения капитала выражаются только через ставку расчетного процента. К динамическим методам относятся:

1. Для совершенного рынка капитала:

   • Чистый дисконтированный доход (NPV);

   • Внутренняя норма доходности (IRR);

   • Индекс рентабельности инвестиций (PI);

   • Дисконтированный срок окупаемости (DPP);

   • Метод аннуитетов;

   • Модифицированная внутренняя норма доходности (MIRR).

2. Для несовершенного рынка капитала:

• Метод построения полного финансового плана;

• Модифицированная внутренняя норма доходности

Достоинства и недостатки статистических и динамических методов обоснования инвестиционных проектов

Метод	Достоинства	Недостатки
1. Статистические методы	1. Простота; 2. Проблема ликвидности, а не прибыльности; 3. Удобен при высоких рисках	1. Не учитывают изменения стоимости денег во времени; 2. Не учитывает влияние доходов последних периодов; 3. Не учитывает распределение доходов по годам; 4. Не обладает свойством аддитивности
2. Динамические методы	1. Преодоление проблемы однопериодного подхода; 2. отсутствие учета эффективных денежных потоков в течение времени	1. Проблема определения показателей, которые необходимо понимать в качестве платежей; 2. Необходимость ответа на вопрос, как изменятся доходы и расходы при осуществлении инвестиций; 3. Проблема неопределенности: рассчитываемые денежные потоки определяются будущими событиями, которые не могут быть спрогнозированы с гарантией

Использование имитационного моделирования.

Имитационное моделирование — это метод исследования, заключающийся в имитации на ЭВМ с помощью комплекса программ процесса функционирования технологии или отдельных ее частей и элементов. Сущность метода имитационного моделирования заключается в разработке таких алгоритмов и программ, которые имитируют поведение системы, ее свойства и характеристики в необходимом для исследования составе, объеме и области изменения параметров. Принципиальные возможности метода весьма велики, он позволяет при необходимости исследовать системы любой сложности и назначения с любой степенью детализации. Ограничениями являются лишь мощность используемой ЭВМ и трудоемкость подготовки сложного комплекса программ. Методы имитационного моделирования развиваются в основном в направлении исследования степени подобия имитационных моделей реальным системам и разработки типовых методов и приемов создания имитационных моделей. Различают два подкласса систем, ориентированных на системное и логическое моделирование. К подклассу системного моделирования относят системы с хорошо развитыми общеалгоритмическими средствами, широким набором средств описания параллельно выполняемых действий, временных последовательностей выполнения процессов, а также с возможностями сбора и обработки статистического материала. К подклассу логического моделирования относят системы, позволяющие в удобной и сжатой форме отражать логические и топологические особенности моделируемых объектов, обладающие средствами работы с частями слов, преобразования форматов, записи микропрограмм. Имитационное моделирование используется в основном для следующих применений:

- при исследовании сложных внутренних и внешних взаимодействий динамических систем с целью их оптимизации. Для этого на модели изучают закономерности взаимосвязи переменных, вносят в модель изменения и наблюдают их влияние на поведение системы; - для прогнозирования поведения системы в будущем на основе моделирования развития самой системы и ее внешней среды;

- в целях обучения персонала, которое может быть двух типов: индивидуальное обучение оператора, управляющего некоторым технологическим процессом или устройством, и обучение группы людей, осуществляющих коллективное управление сложным производственным или экономическим объектом. В первом случае модель ориентирована на тренировку психофизиологических характеристик человека, поэтому модели называются тренажерами. Модели второго типа гораздо сложнее. Они описывают некоторые аспекты функционирования предприятия или фирмы и ориентированы на выдачу некоторых технико-экономических характеристик при воздействии на входные параметры управляющей системы (чаще всего не отдельного человека, а группы людей, выполняющих различные функции управления).

Макетирование проектируемой технологии и соответствующей части управляемого объекта осуществляется с целью проверки предполагаемых проектных решений. Оно позволяет в наиболее наглядной и понятной заказчику форме продемонстрировать работу будущей автоматизированной технологии, что способствует взаимопониманию и согласованию проектных решений.