По поручению ректора Московского университета академика В. А. Садовничего, в целях повышения качества реализации основных образовательных программ и углубления межфакультетской интеграции осуществляется чтение Межфакультетских учебных курсов (МФК) МГУ, доступных для всех студентов Московского университета.
Межфакультетский учебный курс МГУ — это семестровый курс лекций, читаемый ведущими профессорами и преподавателями МГУ, являющимися специалистами в своей области и способными ярко и увлекательно показать связи между различными областями знания, наукой, искусством, политикой, культурой, общественными и социальными процессами. Межфакультетский учебный курс МГУ читается индивидуально или группой лекторов и может состоять из нескольких циклов. Планируется приглашать приезжающих в МГУ ведущих учёных (в том числе Нобелевских лауреатов) для чтения отдельных лекций в рамках соответствующих МФК МГУ.
Межфакультетские учебные курсы МГУ организованы на всех факультетах Московского университета. Освоение МФК МГУ является неотъемлемым элементом обучения студентов в Московском университете. Информация о сданных студентом экзаменах (зачетах) по Межфакультетским учебным курсам МГУ будет внесена в приложение к его диплому.
С 16 сентября 2015 на факультете Высшая школа управления и инноваций стартует межфакультетский курс«Финансовое моделирование». Курс читает эксперт-практик в области корпоративных финансов, бизнес-тренер, старший преподаватель ВШУИ МГУВолков Юрий Владимирович.
Начало занятий в 17.00 Аудитория 543 (5 этаж, 1 Гуманитарный корпус)
МОДЕЛИРОВАНИЕ И КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ В МЕНЕДЖМЕНТЕ
Цель курса - изучение базовых статистических и количественных методов, а также программного инструментария для их практического применения к анализу данных и принятию эффективных управленческих решений.
В результате изучения курса слушатели получают основы теоретических знаний и практический опыт для статистического анализа данных, математического моделирования в бизнес - среде и принятия управленческих решений в условиях неопределенности.
Курс "Моделирование и количественный анализ в менеджменте" связан с изучением теоретических основ статистики, оптимизации и получением комплексных знаний по практическому использованию методов обработки и анализа информации в бизнес - среде.
Изучение курса позволяет использовать полученные знания на практике при обработке первичных данных, представлении полученных результатов в виде таблиц, графиков, диаграмм, построении обобщающих показателей. На их основе обеспечивается возможность использования наиболее эффективных статистических и количественных методов и моделей в экономическом анализе, включая построение распределений, количественные методы оценки вероятностей, методы принятия решений в условиях неопределенности, методы построения доверительных интервалов, методы построения и оценки статистических гипотез, методы построения оптимизационных моделей, методы построения и оценки регрессионных зависимостей, элементы имитационного моделирования, методы экономического прогнозирования.
В соответствии с программой, изучение дисциплины включает курс лекций и практические занятия.
Целью лекционных занятий является изложение теоретических и методологических основ статистики и количественных методов анализа информации в бизнес - среде, методологии применения этих методов для принятия конкретных управленческих решений в условиях рыночной экономики.
Проведение практических занятий имеет целью дать необходимые навыки и практику владения современным программным инструментарием, позволяющим эффективно применять широко используемые в настоящее время в бизнес - среде методы количественного анализа деловой информации. В этой связи курс содержит многочисленные примеры решения конкретных задач на основе реальных экономических данных. Тематика примеров охватывает разнообразные социально-экономические сферы деятельности: учет, финансы, управление персоналом, маркетинг, операционный менеджмент и так далее.
В целях обеспечения более качественного уровня усвоения материала курс предусматривает значительный объем самостоятельной работы. В этой связи слушателям предлагается самостоятельно выполнить ряд практических заданий по итогам каждой части курса. Помимо этого предусматривается самостоятельная работа над "кэйсами" по итогам завершения тематического этапа, которая имеет целью научить слушателей самостоятельно анализировать различные ситуации, возникающие в бизнес – среде, выявлять и формулировать проблемы, а также самостоятельно определять адекватные методы и программные средства для их решения.
ПРОГРАММА КУРСА
Введение в количественные методы в бизнесе
Введение
1.2
1.2.1Методы
1.2.2Программное обеспечение
Примеры задач
Моделирование и модели
1.4.1Графические модели
1.4.2Алгебраические модели
1.4.3Построение моделей в среде Excel.
1.4.4Семь этапов построения модели
Часть 1. Методы количественного анализа данных
Описание данных: графики и таблицы
Введение
Основные понятия
2.2.1Генеральные совокупности и выборки
2.2.2Переменные и наблюдения
2.2.3Типы данных
Таблицы частот и гистограммы
2.3.1 Формы гистограмм
Анализ взаимозависимостей с помощью диаграмм рассеивания
Временные ряды
Исследование данных с помощью сводных таблиц
Описание данных: обобщающие показатели
Введение
Измерение среднего значения по совокупности
3.2.1Математическое ожидание
3.2.2Медиана
3.2.3Наиболее вероятное значение
Минимум, максимум и разброс
Измерение степени разброса: дисперсия и стандартное отклонение
3.4.1 Интерпретация стандартного отклонения: правила областей
Вычисление обобщенных показателей с помощью StatPro
Меры взаимосвязи: ковариация и корреляция
Описание наборов данных с помощью прямоугольных диаграмм
Примеры использования программного инструментария
Часть 2. Количественные методы оценки вероятности
Вероятность и распределения вероятностей
Введение
Понятие о вероятности
4.2.1Правило дополнения
4.2.2Аддитивное правило вероятности
4.2.3Условная вероятность и мультипликативное правило
4.2.4Вероятностная независимость
4.2.5Равновероятные события
Распределение одной случайной величины
Субъективные и объективные вероятности
Производные вероятностные распределения
Распределение двух случайных величин: сценарный подход
Распределение двух случайных величин: подход с точки зрения совместной вероятности
Независимые случайные величины
Взвешенные суммы случайных величин
Нормальные, биномиальные и Пуассоновские распределения
Введение
Нормальное распределение
5.2.1Непрерывные распределения и функции плотности распределения вероятностей
5.2.2Функция плотности распределения вероятностей для нормального распределения
5.2.3Стандартизация: -значения
5.2.4Таблицы нормального распределения и -значения
5.2.5Вычисления с нормальным распределением в .
5.2.6Вероятности стандартизованных диапазонов
Применение нормального распределения
Биномиальное распределение
5.4.1Математическое ожидание и стандартное отклонение для биномиального распределения
5.4.2Биномиальное распределение в контексте выборок
5.4.3Приближение биномиального распределения с помощью нормального
Применение биномиального распределения
Распределение Пуассона
Подбор закона распределения по имеющимся данным
Многошаговые процедуры принятия решений в условиях неопределенности
Оценка стратегий
Дерево решений
Выборки и распределения выборок
Введение
Терминология теории выборок
Методы построения случайных выборок
7.3.1Простейший подход
7.3.2Использование StatPro для построения простых случайных выборок
12.2.5Некоторые дополнительные свойства диаграмм рассеивания
12.3 Парная линейная регрессия
12.3.1 Оценка по методу наименьших квадратов
12.3.2 Стандартная ошибка оценки
12.3.3 Коэффициент детерминации
12.4 Множественная регрессия
12.4.1 Интерпретация коэффициентов регрессии
12.4.2 Интерпретация стандартной ошибки оценки и коэффициента детерминации
12.5 Возможности моделирования
12.5.1 Фиктивные переменные
12.5.2 Процедуры включения/исключения переменных
12.5.3 Нелинейные преобразования
12.5.4 Задача о замене оборудования
12.6 Оценка качества приближения
Формы контроля:
выполнение практического самостоятельного задания по курсу
письменный заключительный экзамен c практической частью, выполняемой на компьютере
Преподаватель: Косоруков О.А.
ФИНАНСОВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
Целью данной дисциплины является овладение студентом методологией и методикой проектного анализа, применение его результатов в ходе управления проектом, а также построением стоимостных моделей.
Задачи дисциплины: ознакомление слушателей основными принципами и понятиями проектного анализа; формирование у слушателей максимально полного представления о состоянии нормативно-правового обеспечения принятия инвестиционных решений; овладение слушателями современными представлениями о сущности инвестиционного бизнес-планирования; ознакомление слушателей с современной методологией, методами и инструментарием принятия инвестиционных решений, в том числе с учетом рисков и неопределенностей; ознакомление слушателей с современными программными продуктами в области проектных расчетов; изучение на основе разбора конкретных ситуаций практических подходов и методов принятий инвестиционных решений.
В результате освоения дисциплины обучающийся должен:
Знать: как разрабатывать различные инновационные проекты, исследовать проектные риски;
Уметь: проводить экспертизу проектов, разрабатывать методические и нормативные документы, а также предложения и мероприятия по реализации разработанных инновационных проектов и программ; организовывать проектные команды для решения социально-экономических задач, а также заниматься преподавательской деятельностью по проблемам данной дисциплины
Владеть: навыком эффективного использования информационных технологии для анализа инновационного проекта.
Общая трудоемкость дисциплины составляет 1 зачетная единица (36 час.)
Тема 1. Сущность и принципы проектного подхода
Понятие инвестиций. Классификация инвестиций. Вложения в реальные, нематериальные и финансовые активы. Особенности оценки эффективности этих трех групп.
Проблема анализа инвестиций в приобретение контроля над компаниями (в сделках по слиянию и поглощению компаний). Классификация методов оценки инвестиционных проектов. Сфера применения статических методов анализа проектов. Статические методы, основанные на бухгалтерской модели компании. Динамические методы, основанные на финансовой модели компании. Реальные опционы как метод учета управленческой гибкости при оценке проектов
Вопрос для обсуждения 1. В каких отраслях (типах бизнеса) наиболее оправдано применение статических методов оценки проектов в условиях стагнации?
Тема 2. Инструментарий принятия инвестиционных решений. Критерии оценки проектной эффективности
Динамические методы анализа инвестиционных проектов
Метод дисконтированных потоков денежных средств и показатели, рассчитываемые в рамках данного метода: чистая приведенная стоимость NPV, внутренняя норма рентабельности IRR, дисконтированный срок окупаемости DPP, индекс рентабельности PI
Выбор безрисковой доходности.
Проблемы использования дисконтированных показателей эффективности инвестиционных проектов в условиях развивающейся экономики. Особенности применения каждого из 4 показателей.
Задание 1. Рассчитать простой и дисконтированный срок окупаемости для проекта по строительству
Вопрос для обсуждения 2. В каких типах проектов простой и дисконтированный срок окупаемости могут совпадать?
Тема 3.Финансовые модели
Построение системы допущений в финансовой модели: макроэкономические, микроэкономические, индивидуальные. Их взаимосвязь и влияние на принятие итогового решения о реализации инвестиционного проекта. Система финансовых моделей в анализе инвестиционных проектов и оценке стоимости компаний
Понятие финансовых моделей. Взаимосвязь различных прогнозных форм: раздел допущений, издержки, доходы, инвестиции и финансирование, прогнозные форы финансовой отчетности (бухгалтерский баланс, отчет о прибыли и убытках, отчет о движении денежных средств), сводная отчетность по проекту, расчет дисконтированных показателей эффективности инвестиционного проекта.
Цели моделирования. Выбор источников информации и средств исполнения.
Виды входящих допущений. Их классификация. Проверка на непротиворечивость. Проблемы прогнозирования цен. Построение моделей в реальных и номинальных ценах. Цены на потребительские товары, цены производственных товаров и биржевых (сырьевых) имеют разную динамику. Как учитывать в финансовых моделях?
Задание 2. Построить финансовую модель проекта по замене оборудования.
Тема 4. Анализ чувствительности инвестиционного проекта
Каковы ключевые факторы успеха в инвестиционном проекте. Понятие чувствительности проекта как частной эластичности по конкретному фактору. Способы расчета данного показателя. Линейные и нелинейные зависимости во влиянии ключевых факторов успеха на чистую приведенную стоимость проекта.
Понятие диаграммы Торнадо как графического отражения результатов расчета чувствительности проекта. Цель использования и границы применения диаграммы Торнадо. Принятие решений по реализации инвестиционных проектов
Задание 3. Построить диаграмму Торнадо для проекта по замене оборудования
Тема 5. Методы оценки стоимости: сравнительный, затратный и доходный подход к оценке стоимости бизнеса. Их характеристика
Затратный подход. Условия применения затратного подхода для оценки современных российских компаний. Метод чистых активов. Особенности расчета ликвидационной стоимости. Метод избыточной прибыли или модель Белла-Ольсона-Эдвардса
Задание 4.Оценка стоимости кондитерской компании на основе метода избыточной прибыли
Доходный подход. Расчет величины чистого денежного потока для фирмы FCFfE. Дисконтирование денежного потока. Ставка дисконтирования. Методики определения.. Модель оценки капитальных активов CAPM. Безрисковая ставка. Коэффициент β, Средневзвешенная стоимость капитала WACC. Расчет величины стоимости в постпрогнозный период
Задание 5.Оценка стоимости нефтяной компании на основе метода DCF. Факторный анализ стоимости. Построение диаграммы Торнадо и ее анализ.
Сравнительный подход к оценке. Метод рынка капитала, метод сделок, финансовых и отраслевых коэффициентов. Проблема выбора наиболее репрезентативных мультипликаторов стоимости.
Задание 6.Манипулирования величиной стоимости компании с помощью выбора разных типов мультипликаторов.
Определение итогового значения инвестиционной стоимости с помощью взвешивания стоимостей, полученных отдельными методами. Способы определения весов значимости для расчета итогового значения стоимости. Классификация методов оценки Асвата Дамодарана
Оценочные средства
Общая оценка по курсу включает выполнение и сдачу в назначенный срок следующих видов работ:
тренинги во время аудиторных часов (3 задания по 15 баллов каждое);
тест (мах. 15 баллов);
выполнение (экспертиза) и презентация бизнес-плана проекта (мах. 40 баллов)
О МЕЖФАКУЛЬТЕТСКИХ УЧЕБНЫХ КУРСАХ
По поручению ректора Московского университета академика В. А. Садовничего, в целях повышения качества реализации основных образовательных программ и углубления межфакультетской интеграции осуществляется чтение Межфакультетских учебных курсов (МФК) МГУ, доступных для всех студентов Московского университета.
Межфакультетский учебный курс МГУ — это семестровый курс лекций, читаемый ведущими профессорами и преподавателями МГУ, являющимися специалистами в своей области и способными ярко и увлекательно показать связи между различными областями знания, наукой, искусством, политикой, культурой, общественными и социальными процессами. Межфакультетский учебный курс МГУ читается индивидуально или группой лекторов и может состоять из нескольких циклов. Планируется приглашать приезжающих в МГУ ведущих учёных (в том числе Нобелевских лауреатов) для чтения отдельных лекций в рамках соответствующих МФК МГУ.
Межфакультетские учебные курсы МГУ организованы на всех факультетах Московского университета. Освоение МФК МГУ является неотъемлемым элементом обучения студентов в Московском университете. Информация о сданных студентом экзаменах (зачетах) по Межфакультетским учебным курсам МГУ будет внесена в приложение к его диплому.
С 16 сентября 2015 на факультете Высшая школа управления и инноваций стартует межфакультетский курс«Финансовое моделирование». Курс читает эксперт-практик в области корпоративных финансов, бизнес-тренер, старший преподаватель ВШУИ МГУ Волков Юрий Владимирович.
Начало занятий в 17.00 Аудитория 543 (5 этаж, 1 Гуманитарный корпус)
Часто задаваемые вопросы >>
Научно-образовательные лекции видеоархива МГУ имени М.В. Ломоносова можно посмотреть здесь >>
МОДЕЛИРОВАНИЕ И КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ В МЕНЕДЖМЕНТЕ
Цель курса - изучение базовых статистических и количественных методов, а также программного инструментария для их практического применения к анализу данных и принятию эффективных управленческих решений.
В результате изучения курса слушатели получают основы теоретических знаний и практический опыт для статистического анализа данных, математического моделирования в бизнес - среде и принятия управленческих решений в условиях неопределенности.
Курс "Моделирование и количественный анализ в менеджменте" связан с изучением теоретических основ статистики, оптимизации и получением комплексных знаний по практическому использованию методов обработки и анализа информации в бизнес - среде.
Изучение курса позволяет использовать полученные знания на практике при обработке первичных данных, представлении полученных результатов в виде таблиц, графиков, диаграмм, построении обобщающих показателей. На их основе обеспечивается возможность использования наиболее эффективных статистических и количественных методов и моделей в экономическом анализе, включая построение распределений, количественные методы оценки вероятностей, методы принятия решений в условиях неопределенности, методы построения доверительных интервалов, методы построения и оценки статистических гипотез, методы построения оптимизационных моделей, методы построения и оценки регрессионных зависимостей, элементы имитационного моделирования, методы экономического прогнозирования.
В соответствии с программой, изучение дисциплины включает курс лекций и практические занятия.
Целью лекционных занятий является изложение теоретических и методологических основ статистики и количественных методов анализа информации в бизнес - среде, методологии применения этих методов для принятия конкретных управленческих решений в условиях рыночной экономики.
Проведение практических занятий имеет целью дать необходимые навыки и практику владения современным программным инструментарием, позволяющим эффективно применять широко используемые в настоящее время в бизнес - среде методы количественного анализа деловой информации. В этой связи курс содержит многочисленные примеры решения конкретных задач на основе реальных экономических данных. Тематика примеров охватывает разнообразные социально-экономические сферы деятельности: учет, финансы, управление персоналом, маркетинг, операционный менеджмент и так далее.
В целях обеспечения более качественного уровня усвоения материала курс предусматривает значительный объем самостоятельной работы. В этой связи слушателям предлагается самостоятельно выполнить ряд практических заданий по итогам каждой части курса. Помимо этого предусматривается самостоятельная работа над "кэйсами" по итогам завершения тематического этапа, которая имеет целью научить слушателей самостоятельно анализировать различные ситуации, возникающие в бизнес – среде, выявлять и формулировать проблемы, а также самостоятельно определять адекватные методы и программные средства для их решения.
ПРОГРАММА КУРСА
1.2
1.2.1Методы
1.2.2Программное обеспечение
1.4.1Графические модели
1.4.2Алгебраические модели
1.4.3Построение моделей в среде Excel.
1.4.4Семь этапов построения модели
Часть 1. Методы количественного анализа данных
2.2.1Генеральные совокупности и выборки
2.2.2Переменные и наблюдения
2.2.3Типы данных
2.3.1 Формы гистограмм
3.2.1Математическое ожидание
3.2.2Медиана
3.2.3Наиболее вероятное значение
3.4.1 Интерпретация стандартного отклонения: правила областей
Часть 2. Количественные методы оценки вероятности
4.2.1Правило дополнения
4.2.2Аддитивное правило вероятности
4.2.3Условная вероятность и мультипликативное правило
4.2.4Вероятностная независимость
4.2.5Равновероятные события
5.2.1Непрерывные распределения и функции плотности распределения вероятностей
5.2.2Функция плотности распределения вероятностей для нормального распределения
5.2.3Стандартизация: -значения
5.2.4Таблицы нормального распределения и -значения
5.2.5Вычисления с нормальным распределением в .
5.2.6Вероятности стандартизованных диапазонов
5.4.1Математическое ожидание и стандартное отклонение для биномиального распределения
5.4.2Биномиальное распределение в контексте выборок
5.4.3Приближение биномиального распределения с помощью нормального
7.3.1Простейший подход
7.3.2Использование StatPro для построения простых случайных выборок
7.3.3Систематический метод построения выборок
7.3.4Метод стратификации
7.3.5Кластерный подход
7.3.6Многоступенчатые методы построения выборок
7.4.1Источники ошибок при оценивании
7.4.2Закон распределения выборочного математического ожидания
7.4.3Центральная предельная теорема
7.4.4Определения размеров выборки
7.4.5Некоторые ключевые идеи теории простых случайных выборок
8.2.1-распределение
8.2.2Распределения других характеристик
8.7.1Случай независимых выборок
8.9.1Размер выборки для оценки среднего значения
8.9.2Размер выборки для оценки других параметров
9.2.1Нулевая и альтернативная гипотезы
9.2.2Односторонние и двусторонние тесты
9.2.3Типы ошибок
9.2.4Уровень значимости область отвержения гипотезы
9.4.1Проверка гипотез для доли совокупности
9.4.2Проверка гипотез для разности математических ожиданий
9.4.3Проверка гипотез для разности между долями совокупности
Часть 3. Методы математического моделирования
10. Оптимизационные модели
10.7.1 Задача о смесях
10.7.2 Обучение работников компании ООО «ПК-Сервич»
10.7.3 Задача оптимального финансового планирования
10.7.4 Анализ строительного проекта
11. Имитационное моделирование
11.1 Введение в имитационное моделирование
11.2 Примеры задач
11.2.1 Модель прогнозирования структуры товарных рынков
11.2.2 Модель выбора наиболее предпочтительного вида товара для продвижения на рынок
11.2.3 Формирование программы продаж
11.2.4 Оценка проекта разработки новой модели автомабиля
11.2.5 Строительный проект с неопределенными продолжительностями работ
12.1 Введение
12.2 Диаграммы рассеивания – графическое отображение взаимозависимостей
12.2.1Линейные и нелинейные зависимости
12.2.2Выбросы
12.2.3Случай зависимых дисперсий
12.2.4Отсутствие взаимозависимости
12.2.5Некоторые дополнительные свойства диаграмм рассеивания
12.3 Парная линейная регрессия
12.3.1 Оценка по методу наименьших квадратов
12.3.2 Стандартная ошибка оценки
12.3.3 Коэффициент детерминации
12.4 Множественная регрессия
12.4.1 Интерпретация коэффициентов регрессии
12.4.2 Интерпретация стандартной ошибки оценки и коэффициента детерминации
12.5 Возможности моделирования
12.5.1 Фиктивные переменные
12.5.2 Процедуры включения/исключения переменных
12.5.3 Нелинейные преобразования
12.5.4 Задача о замене оборудования
12.6 Оценка качества приближения
Формы контроля:
Преподаватель: Косоруков О.А.
ФИНАНСОВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
Целью данной дисциплины является овладение студентом методологией и методикой проектного анализа, применение его результатов в ходе управления проектом, а также построением стоимостных моделей.
Задачи дисциплины: ознакомление слушателей основными принципами и понятиями проектного анализа; формирование у слушателей максимально полного представления о состоянии нормативно-правового обеспечения принятия инвестиционных решений; овладение слушателями современными представлениями о сущности инвестиционного бизнес-планирования; ознакомление слушателей с современной методологией, методами и инструментарием принятия инвестиционных решений, в том числе с учетом рисков и неопределенностей; ознакомление слушателей с современными программными продуктами в области проектных расчетов; изучение на основе разбора конкретных ситуаций практических подходов и методов принятий инвестиционных решений.
В результате освоения дисциплины обучающийся должен:
Знать: как разрабатывать различные инновационные проекты, исследовать проектные риски;
Уметь: проводить экспертизу проектов, разрабатывать методические и нормативные документы, а также предложения и мероприятия по реализации разработанных инновационных проектов и программ; организовывать проектные команды для решения социально-экономических задач, а также заниматься преподавательской деятельностью по проблемам данной дисциплины
Владеть: навыком эффективного использования информационных технологии для анализа инновационного проекта.
Общая трудоемкость дисциплины составляет 1 зачетная единица (36 час.)
Тема 1. Сущность и принципы проектного подхода
Понятие инвестиций. Классификация инвестиций. Вложения в реальные, нематериальные и финансовые активы. Особенности оценки эффективности этих трех групп.
Проблема анализа инвестиций в приобретение контроля над компаниями (в сделках по слиянию и поглощению компаний). Классификация методов оценки инвестиционных проектов. Сфера применения статических методов анализа проектов. Статические методы, основанные на бухгалтерской модели компании. Динамические методы, основанные на финансовой модели компании. Реальные опционы как метод учета управленческой гибкости при оценке проектов
Вопрос для обсуждения 1. В каких отраслях (типах бизнеса) наиболее оправдано применение статических методов оценки проектов в условиях стагнации?
Тема 2. Инструментарий принятия инвестиционных решений. Критерии оценки проектной эффективности
Динамические методы анализа инвестиционных проектов
Метод дисконтированных потоков денежных средств и показатели, рассчитываемые в рамках данного метода: чистая приведенная стоимость NPV, внутренняя норма рентабельности IRR, дисконтированный срок окупаемости DPP, индекс рентабельности PI
Выбор безрисковой доходности.
Проблемы использования дисконтированных показателей эффективности инвестиционных проектов в условиях развивающейся экономики. Особенности применения каждого из 4 показателей.
Задание 1. Рассчитать простой и дисконтированный срок окупаемости для проекта по строительству
Вопрос для обсуждения 2. В каких типах проектов простой и дисконтированный срок окупаемости могут совпадать?
Тема 3. Финансовые модели
Построение системы допущений в финансовой модели: макроэкономические, микроэкономические, индивидуальные. Их взаимосвязь и влияние на принятие итогового решения о реализации инвестиционного проекта. Система финансовых моделей в анализе инвестиционных проектов и оценке стоимости компаний
Понятие финансовых моделей. Взаимосвязь различных прогнозных форм: раздел допущений, издержки, доходы, инвестиции и финансирование, прогнозные форы финансовой отчетности (бухгалтерский баланс, отчет о прибыли и убытках, отчет о движении денежных средств), сводная отчетность по проекту, расчет дисконтированных показателей эффективности инвестиционного проекта.
Цели моделирования. Выбор источников информации и средств исполнения.
Виды входящих допущений. Их классификация. Проверка на непротиворечивость. Проблемы прогнозирования цен. Построение моделей в реальных и номинальных ценах. Цены на потребительские товары, цены производственных товаров и биржевых (сырьевых) имеют разную динамику. Как учитывать в финансовых моделях?
Задание 2. Построить финансовую модель проекта по замене оборудования.
Тема 4. Анализ чувствительности инвестиционного проекта
Каковы ключевые факторы успеха в инвестиционном проекте. Понятие чувствительности проекта как частной эластичности по конкретному фактору. Способы расчета данного показателя. Линейные и нелинейные зависимости во влиянии ключевых факторов успеха на чистую приведенную стоимость проекта.
Понятие диаграммы Торнадо как графического отражения результатов расчета чувствительности проекта. Цель использования и границы применения диаграммы Торнадо. Принятие решений по реализации инвестиционных проектов
Задание 3. Построить диаграмму Торнадо для проекта по замене оборудования
Тема 5. Методы оценки стоимости: сравнительный, затратный и доходный подход к оценке стоимости бизнеса. Их характеристика
Затратный подход. Условия применения затратного подхода для оценки современных российских компаний. Метод чистых активов. Особенности расчета ликвидационной стоимости. Метод избыточной прибыли или модель Белла-Ольсона-Эдвардса
Задание 4. Оценка стоимости кондитерской компании на основе метода избыточной прибыли
Доходный подход. Расчет величины чистого денежного потока для фирмы FCFfE. Дисконтирование денежного потока. Ставка дисконтирования. Методики определения.. Модель оценки капитальных активов CAPM. Безрисковая ставка. Коэффициент β, Средневзвешенная стоимость капитала WACC. Расчет величины стоимости в постпрогнозный период
Задание 5. Оценка стоимости нефтяной компании на основе метода DCF. Факторный анализ стоимости. Построение диаграммы Торнадо и ее анализ.
Сравнительный подход к оценке. Метод рынка капитала, метод сделок, финансовых и отраслевых коэффициентов. Проблема выбора наиболее репрезентативных мультипликаторов стоимости.
Задание 6. Манипулирования величиной стоимости компании с помощью выбора разных типов мультипликаторов.
Определение итогового значения инвестиционной стоимости с помощью взвешивания стоимостей, полученных отдельными методами. Способы определения весов значимости для расчета итогового значения стоимости. Классификация методов оценки Асвата Дамодарана
Оценочные средства
Общая оценка по курсу включает выполнение и сдачу в назначенный срок следующих видов работ:
Преподаватель: Волков Ю.В.