Характеристика інвестиційних проектів, для яких вирішується задача розподілу ресурсів

 

Аналізуючи результати, які були отримані у другому розділі роботи щодо фінансово-господарського стану підприємства, можна зробити висновки про необхідність залучення інвестицій для підвищення конкурентоспроможності виробляємої продукції. Підприємство з 1999 р. відчувало різкий спад по обсягу виробництва. Але за останні три роки фінансове положення більш менш стабілізувалося. Для подальшого росту підприємству потрібен випуск таких видів продукції, які б користувалися попитом у споживачів, та підвищували рентабельність основної діяльності.

Тому на сьогодні на підприємстві за рахунок власного капіталу сформовані два інвестиційних проекти. Кожен з цих проектів передбачає випуск нового модельного взуття, але за різною собівартістю одиниці продукції. На фабриці є цех малих серій для пошиття модельного взуття, яких у даний час не працює. Для реалізації треба обрати тільки один із інвестиційних проектів. Тому стає задача вибору найкращого варіанту інвестування.

Для здійснення інвестиційних проектів планується залучення інвестицій (табл. 3.1.).

 

Таблиця 3.1 - Необхідні інвестиційні вкладення

Види робот	Необхідні інвестиції
	Проект №1	Проект №2
Проектні роботи	50000 грн.	25000 грн.
Поставка обладнання	400000 грн.	250000 грн.
Всього	450000 грн.	275000 грн.

 

Загальний обсяг інвестиційних ресурсів складає 450000 грн., тобто необхідно обрати ефективний інвестиційний проект для вкладення зазначеної кількості ресурсів.

Вихідні данні, які необхідні для розрахунків, приведені у табл. 3.2.

 

Таблиця 3.2 - Вихідні данні, незмінні по періодам реалізації інвестиційних проектів

Показник	Значення показника
	Проект №1	Проект №2
Ціна одиниці продукції у базовому періоді, грн.	80	102
Постійні витрати, грн.	51125	30315
Гарантована ставка дисконту, %	12	10
Термін реалізації проекту	2 роки	2 роки

 

Ціна за одиницю продукції представлена для базового періоду. Звісно, ця величина динамічна і буде змінюватись по періодам інвестування. Для того, щоб більш-менш адекватно відобразити зміну ціни, було зроблено прогноз на підставі індексів цін на взуття у попередні періоди (за останні 8 років).

Для прогнозування потрібно визначити чи існує тренд у досліджуваних даних. Для цього варто скористатися методами визначення наявності тренда.

Методи визначення тренда в середньому залежать від наявності тренда в дисперсії. Оцінку тренда в дисперсії ми проводимо за допомогою розрахунку суми квадратів відхилень від середньої. Ця сума може змінюватися як за рахунок зміни дисперсії в помилках, так і за рахунок нелінійної зміни тренда в середньому.

Досліджуємо динамічний ряд індексів цін на взуття за останні 8 років на наявність тренда в дисперсії. Перша сукупність складається з перших чотирьох спостережень, а друга з останніх чотирьох. У табл. 3.3 та табл. 3.4 приведені розрахункові дані вибіркових дисперсій.

Таблиця 3.3 - Розрахунок дисперсії для першої вибірки

№	t
1	1	1,03	-0,0260	0,00068	0,000688
	2	1,042	-0,0140	0,00020
	3	1,062	0,0060	0,00004
	4	1,09	0,0340	0,00116
Сума	10	4,22		0,00206
Середнє	2,5	1,06

 

Оскільки , отримаємо

 

.

 

По таблиці "Критичні точки розподілу Фішера - Снедекора" знаходимо для α=0,05, k₁=2, k₂=2 критичне значення критерію Фішера F_кр (0,05; 2;2) =0,952. Звідси випливає висновок: коли F_рас > F_кр, то в нас є підстави для відхилення нульової гіпотези і ми повинні зробити висновок, що тренд у дисперсії існує.

Метод Форестера - Ст’юарта використовується для виявлення тренда в ряді спостережень за допомогою підрахунку так званих рекордних значень. Застосування цього методу більш ефективно у випадку стрибків в одну сторону.

 

Таблиця 3.4 - Розрахунок дисперсії для другої вибірки

№	t
2	5	1,073	0,0302	0,00092	0,00090425
	6	1,063	0,0202	0,00041
	7	1,025	-0,0178	0,00032
	8	1,01	-0,0328	0,00107
Сума	26	4,17		0,00271
Середнє	6,5	1,04275

 

Визначивши кількість рекордних значень розрахувавши випадкові величини S і D. Визначаємо по таблиці критичних значень статистик S і D математичне сподівання і середні квадратичні відхилення. Розраховуємо значення , і . Для розглянутого ряду , а . Порівнюємо отримані значення зі значенням у таблиці критичних точок розподілу Ст’юдента для α=0,05 до і=15: . Таким чином, робимо висновок про те, що тренд існує або у середньому, або у дисперсії.

Вид тренда визначимо за допомогою пакета Excel. Для цього побудуємо кілька трендів різного виду (лінійний і поліноміальний) для даного динамічного ряду й оцінимо його за допомогою коефіцієнта детермінації. Найвище значення коефіцієнта детермінації було отримано для тренду поліноміального виду другого степеню (рис. 3.1). Побудована модель адекватна, тому її можна використовувати для прогнозів.

 

Рисунок 3.1 - Графік моделі тренду

 

Модель тренду має такий вигляд: y = - 0,005* + 0,0443* Х + 0,9969,R = 0,8912 (коефіцієнт детермінації). Оскільки строк реалізації обох інвестиційних проектів становить два роки, спрогнозуємо коефіцієнт зміни цін на взуття на два періоди вперед. На перший рік реалізації проектів він становитиме 0,9906, на другий рік - 0,9599.

 

Таблиця 3.5 - Вихідні дані, які змінювалися по кварталам реалізації проекту № 1

Період	Змінні витрати	Обсяг виробництва	Коеф. змін. ціни	Доходи	Загальні витрати
1	55,51	5000	1	400000	327550
2	51,72	5154	0,999	412320	316565
3	50,79	5198	0,988	415840	314006
4	49,51	5267	0,985	420939	310769
5	48,45	5399	0,984	429760	311582
6	47,47	5458	0,979	431400	309091
7	47,51	5500	0,967	434280	311305
8	47,51	5500	0,959	433400	311305

 

На підставі розрахунку змінних витрат, обсягу виробництва та спрогнозованого коефіцієнта зміни ціни на продукцію складаємо табл. 3.5 та табл. 3.6.

Отримані дані використовуватимуться при проведенні імітаційних експериментів.

 

Таблиця 3.6 - Вихідні дані, які змінювалися по кварталам реалізації проекту №2

Період	Змінні витрати	Обсяг виробництва	Коеф. змін. ціни	Доходи	Загальні витрати
1	79,55	4500	1	459000	388290
2	74,54	4554	0,999	418968	399455
3	74,35	4556	0,988	419152	398739
4	72,26	4598	0,985	422593	392251
5	70,58	4602	0,984	421267	384809
6	70,28	4725	0,979	429484	392073
7	70,15	4894	0,967	444395	403314
8	70,15	4925	0,959	446304	405489