Таблица 23. Эффективность инвестиций
| Показатель | Евро | Доллар США |
| Ставка дисконтирования, % | 12,00 | 15,00 |
| Период окупаемости – PB, мес. | 9 | 9 |
| Дисконтированный период окупаемости – DPB, мес. | 10 | 10 |
| Средняя норма рентабельности – ARR, % | 179,59 | 179,59 |
| Чистый приведенный доход – NPV | 991 847 | 1 063 497 |
| Индекс прибыльности – PI | 2,08 | 2,04 |
| Внутренняя норма рентабельности – IRR, % | 257,90 | 257,90 |
| Модифицированная внутренняя норма рентабельности – MIRR, % | 99,64 | 101,74 |
Период расчета интегральных показателей – 15 мес.
Таблица 24. Неопределенные данные
| Название параметра | -% | +% |
| Общ.дан. Задержки платежей | -10,00 | 10,00 |
| Цен.прод. Все | -10,00 | 10,00 |
Таблица 25. Результаты – EUR
| Показатели эффективности | Среднее | Неопределенность |
| Дисконтированный период окупаемости – DPB, мес. | 9 мес. | 0,19 |
| Индекс прибыльности – PI | 2,09 | 0,22 |
| Чистый приведенный доход – NPV | 974 291 | 0,38 |
| Внутренняя норма рентабельности – IRR, % | 289,19 | 0,54 |
| Период окупаемости – PB, мес. | 9 мес. | 0,16 |
| Средняя норма рентабельности – ARR, % | 180,01 | 0,21 |
| Модифицированная внутренняя норма рентабельности | 99,44 | 0,35 |
Устойчивость проекта – 0,0% что свидетельствует о том что компания работает в условиях большого риска.
Задача анализа проекта определение чувствительности показателей эффективности к изменениям различных параметров. Чем шире диапазон параметров, в котором показатели эффективности остаются в пределах приемлемых значений, тем выше «запас прочности» проекта, тем лучше он защищен от колебаний различных факторов, оказывающих влияние на результаты реализации проекта.
Запас финансовой прочности. Это разность между фактическим объемом выпуска и объемом выпуска в точке безубыточности. Часто рассчитывают процентное отношение запаса финансовой прочности к фактическому объему. Эта величина показывает на сколько процентов может снизиться объем реализации, чтобы предприятию удалось избежать убытка.
Вывод
В ходе работы была построена бизнес модель деятельности предприятия, как информационный базис с антикризисного управления, с фиксированными значениями деятельности на 4 квартала и прогнозным значение на 5 квартал. С помощью программы ProjectExpert, также был проведен анализ деятельности предприятия, который показал, что предприятие осуществляет свою деятельность в условиях большого риска. Также выявили показатели, к колебанию которых предприятие наименее устойчиво.
Успех реализации проекта зависит от множества переменных величин, которые вводятся в описание в качестве исходных данных, но в действительности, не являются полностью контролируемыми параметрами. К числу таких параметров относятся: объем сбыта, цена продукции, суммы издержек, величина налогов, уровень инфляции и многие другие. Все эти величины можно рассматривать как случайные факторы, оказывающие влияние на результат проекта.
С помощью анализа Монте-Карло мы рассчитываем показатели эффективности, проделав 100 попыток мы определили, что при воздействии случайных факторов риск реализации проекта 0, так как ни одна попытка не была успешной и устойчивость проекта ровняется 0%. Можно сделать вывод о том, что в доле всех расчетов везде возникает дефицит наличных средств.