2018《高級(jí)會(huì)計(jì)實(shí)務(wù)》基礎(chǔ)班:項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的衡量
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項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的衡量
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本知識(shí)點(diǎn)屬于《高級(jí)會(huì)計(jì)實(shí)務(wù)》基礎(chǔ)班
【知識(shí)點(diǎn)】:項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的衡量
項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的衡量
1.敏感性分析
敏感性分析就是在假定其他各項(xiàng)數(shù)據(jù)不變的情況下,,各輸入數(shù)據(jù)的變動(dòng)對(duì)整個(gè)項(xiàng)目?jī)衄F(xiàn)值的影響程度,,是項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)分析中使用最為普遍的方法,。
計(jì)算最有可能發(fā)生情況下的各項(xiàng)數(shù)據(jù)并計(jì)算凈現(xiàn)值—基準(zhǔn)價(jià)值(基準(zhǔn)凈現(xiàn)值),,敏感度分析的缺點(diǎn)在于分別孤立地考慮每個(gè)變量,,而沒有考慮變量間的相互關(guān)系,。
偏離 | 數(shù)量 | 價(jià)格 | 單位變動(dòng)成本 | 固定成本 | WACC |
-30% | 544 | -1214 | 2955 | 1431 | 1435 |
0 | 1196 | 1196 | 1196 | 1196 | 1196 |
30% | 1848 | 3607 | -563 | 962 | 988 |
從上圖看以看出,凈現(xiàn)值對(duì)銷售價(jià)格和單位變動(dòng)成本的變動(dòng)較敏感,。
2.情景分析
情景分析是用來分析項(xiàng)目在最好,、最可能發(fā)生和最差三種情況下的凈現(xiàn)值之間的差異,與敏感性分析不同的是,,情景分析可以同時(shí)分析一組變量對(duì)項(xiàng)目?jī)衄F(xiàn)值的影響,。
一般“基值”發(fā)生的概率可定為50%;最好與最差情況下發(fā)生的概率可分別定為25%,當(dāng)然企業(yè)可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整,。
情景狀態(tài) | 概率① | 評(píng)價(jià)指標(biāo)② | 期望凈現(xiàn)值③ | 期望凈現(xiàn)值的標(biāo)準(zhǔn)差(風(fēng)險(xiǎn)) |
基準(zhǔn)情景 | 50% | 凈現(xiàn)值 | ①×② | |
最好情景 | 25% | 凈現(xiàn)值 | ①×② | |
最壞情景 | 25% | 凈現(xiàn)值 | ① ×② |
3.蒙特卡洛模擬
蒙特卡洛模擬是將敏感性與概率分布結(jié)合在一起進(jìn)行項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)分析的一種方法,。主要步驟與內(nèi)容如下:
首先,確定各個(gè)變量(如銷售單價(jià),、變動(dòng)成本等)的概率分布與相應(yīng)的值,。概率分布可以是正態(tài)分布、偏正態(tài)分布,。
其次,,取出各種變量的隨機(jī)數(shù)值組成一組輸入變量值,計(jì)算出項(xiàng)目的凈現(xiàn)值;不斷重復(fù)上述程序,,計(jì)算出項(xiàng)目的多個(gè)凈現(xiàn)值,,比如說1000個(gè)凈現(xiàn)值。
最后,,計(jì)算出項(xiàng)目各凈現(xiàn)值的平均數(shù),,作為項(xiàng)目的預(yù)期凈現(xiàn)值;再計(jì)算出項(xiàng)目的標(biāo)準(zhǔn)差,用來衡量項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn),。
4.決策樹法
決策樹是一種展現(xiàn)一連串相關(guān)決策及其期望結(jié)果的圖像方法,。決策樹在考慮預(yù)期結(jié)果的概率和價(jià)值的基礎(chǔ)上,輔助企業(yè)作出決策,。
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