《風(fēng)險投資決策》PPT課件

1、風(fēng)險投資決策,在前一章，為了分析的方便，我們假定接受任何投資項目都不會改變投資者對公司風(fēng)險狀況的評價，這一假定使我們在固定資產(chǎn)投資決策中決定選擇哪一個投資項目時可以使用統(tǒng)一的預(yù)期報酬率（折現(xiàn)率），這就忽略了投資決策中的風(fēng)險問題。然而在現(xiàn)實生活中，不同的投資項目往往具有不同程度的風(fēng)險，預(yù)期能提供高收益的項目可能會增加公司的經(jīng)營風(fēng)險。盡管這種項目具有相當(dāng)?shù)臐摿ΓL(fēng)險的增加還是可能降低公司的價值。本章將探討風(fēng)險條件下的投資決策問題，主要闡述期望值決策法、風(fēng)險因素調(diào)整法、決策樹法以及其他投資決策方法。 第一節(jié) 期望值決策法 第二節(jié) 風(fēng)險因素調(diào)整法 第三節(jié) 決策樹法 第四節(jié) 風(fēng)險投資決策中的其他分析方

2、法,第一節(jié) 期望值決策法,一、什么是期望值決策法（概率決策法） 二、期望值決策法的計算步驟 三、期望值決策法（概率決策法）的案例分析,一、什么是期望值決策法（概率決策法）,期望值決策法（概率決策法）是在不確定條件下進(jìn)行投資決策最簡單、最方便的方法，是運用概率分析法確定投資項目的現(xiàn)金流量的期望值作為實際值的代表，計算投資項目決策指標(biāo)（如凈現(xiàn)值的期望值的大小，來進(jìn)行風(fēng)險投資決策的方法。,二、期望值決策法的計算步驟,1、計算投資項目的期望現(xiàn)金流量。 所謂期望現(xiàn)金流量，就是以概率為權(quán)數(shù)計算現(xiàn)金流量的加權(quán)平均數(shù)，即現(xiàn)金流量的期望值。 投資項目的使用期一般有若干年，就每年的各個預(yù)計現(xiàn)金流量及其概率分別計算

3、的期望值，稱為年期望現(xiàn)金流量，其計算公式如下：,E= 式中：E， 第t年的期望現(xiàn)金流量； 預(yù)計第t年可能現(xiàn)金流量（或概率) 的個數(shù)； 預(yù)計第t年第j個可能現(xiàn)金流量； 預(yù)計第t年第j個可能現(xiàn)金流量（即 ）的概率。,1、計算投資項目的期望凈現(xiàn)值，以表明其收 益水平。 采用概率法時，為了讓風(fēng)險反映在期望凈現(xiàn)值 上，而不是反映在投資項目現(xiàn)金流量標(biāo)準(zhǔn)離差 上，計算期望凈現(xiàn)值所用的報酬率是無風(fēng)險報 酬率，其計算公式如下： 期望凈現(xiàn)值 式中，R F無風(fēng)險報酬率。,1、計算現(xiàn)金流量的標(biāo)準(zhǔn)離差和變異系數(shù)，以 表明投資項目的風(fēng)險程度。 （1）投資項目現(xiàn)金流量標(biāo)準(zhǔn)離差，就是投資 壽命期內(nèi)各年現(xiàn)金流量標(biāo)準(zhǔn)離差按無風(fēng)險

4、報酬率 折現(xiàn)的現(xiàn)值平方和的平方根，其計算公式如下： 式中，為每年現(xiàn)金流量標(biāo)準(zhǔn)離差，計算公式如下,（2）變異系數(shù)是指投資項目現(xiàn)金流量的離散程度，是標(biāo)準(zhǔn) 離差與現(xiàn)金流量期望值之比。 其計算公式如下： 式中： E現(xiàn)金流量期望值。 標(biāo)準(zhǔn)離差和變異系數(shù)的大小說明投資風(fēng)險的程度，在其他條件相同的情況下，一項投資的標(biāo)準(zhǔn)離差和變異系數(shù)愈大，風(fēng)險也就愈大。,三、期望值決策法（概率決策法）的案例分析 【例1】某公司擬進(jìn)行一項投資，估計壽命期未年，假定無風(fēng)險報酬率為R F=10%，其可能的現(xiàn)金流量如表61所示： 表61,計算期望現(xiàn)金流量：,E0 =-110001=-11000元 E1=35000.2+40000.6

5、+45000.25=4000元 E2=40000.25+50000.5+60000.25=5000元 E3=35000.3+45000.4+55000.3=4500元 該方案的期望凈現(xiàn)值： 期望NPV=-11000+40000.0259+50000.8573+45000.7938 =1455元 計算該方案的標(biāo)準(zhǔn)離差和變異系數(shù)，其中： 1=316 2=707 3=775 = =873元 VD= =0.6 從上述結(jié)果看，該方案雖然可取，但風(fēng)險較大。,第二節(jié) 風(fēng)險因素調(diào)整法,為了有效地考慮風(fēng)險對投資價值的影響，可以按照投資風(fēng)險的大小適當(dāng)?shù)卣{(diào)整投資貼現(xiàn)率或投資項目的凈現(xiàn)金流入量，然后再按照確定性的情況

6、進(jìn)行投資分析。因此，風(fēng)險因素調(diào)整法主要分為調(diào)整貼現(xiàn)率法和調(diào)整現(xiàn)金流量法兩種方法。 一、風(fēng)險調(diào)整貼現(xiàn)率法 二、風(fēng)險調(diào)整現(xiàn)金流量法,一、風(fēng)險調(diào)整貼現(xiàn)率法,風(fēng)險調(diào)整貼現(xiàn)率法是根據(jù)投資項目的風(fēng)險程度，將與特定投資項目有關(guān)的風(fēng)險報酬，加入到資本成本或企要求達(dá)到的報酬率中，構(gòu)成按風(fēng)險調(diào)整的貼現(xiàn)率，并據(jù)以進(jìn)行投資決策分析的方法。它是投資風(fēng)險中最常用的方法，其基本思想是對于高風(fēng)險的項目，采用較高的貼現(xiàn)率，計算其各主要投資決策指標(biāo)（如凈現(xiàn)值），對于低風(fēng)險的項目，采用較低的貼現(xiàn)率，計算其各主要投資決策指標(biāo)，然后根據(jù)各方案的主要決策指標(biāo)來選擇方案。問題的關(guān)鍵是根據(jù)風(fēng)險的大小確定風(fēng)險因素的貼現(xiàn)率即風(fēng)險調(diào)整貼現(xiàn)率。,（

7、一）風(fēng)險調(diào)整貼現(xiàn)率的確定,按風(fēng)險調(diào)整貼現(xiàn)率可用以下幾種方法來確定： 1、用資本資產(chǎn)訂價模型來調(diào)整貼現(xiàn)率 從資本資產(chǎn)定價模型可知，證券的風(fēng)險可分為兩部分：可分散風(fēng)險和不可分散風(fēng)險。不可分散風(fēng)險是由值來測量的，而可分散風(fēng)險屬于公司特別風(fēng)險，可以通過合理的證券投資組合來消除。在進(jìn)行風(fēng)險投資決策時，我們可以引入與證券總風(fēng)險模型大致相同的模型企業(yè)總資產(chǎn)風(fēng)險模型?？傎Y產(chǎn)風(fēng)險不可分散風(fēng)險十可分散風(fēng)險?？煞稚L(fēng)險可通過企業(yè)的多角化經(jīng)營而消除，那么，在進(jìn)行投資時，值得注意的風(fēng)險只是不可分散風(fēng)險。,這時，特定投資項目按風(fēng)險調(diào)整的貼現(xiàn)率可按下式來計算： j Fj （ Km F） 式中： j項目 按風(fēng)險調(diào)整的貼現(xiàn)率或

8、項目的必要報酬率 F無風(fēng)險報酬率 j項目 的不可分散風(fēng)險的系數(shù) Km所有項目平均的貼現(xiàn)率或必要報酬率,2、按投資項目的風(fēng)險等級來調(diào)整貼現(xiàn)率 這種方法是對影響投資項目風(fēng)險的各因素進(jìn)行評分，根據(jù)評分來確定風(fēng)險等級，并根據(jù)風(fēng)險等級來調(diào)整貼現(xiàn)率的一種方法，可通過表62來加以說明。表62中的分?jǐn)?shù)、分?jǐn)?shù)等級、貼現(xiàn)率的確定都由企業(yè)的管理人員根據(jù)以往的經(jīng)驗來設(shè)定，具體的評分工作則應(yīng)由銷售、生產(chǎn)、技術(shù)、財務(wù)等部門組成專家小組來進(jìn)行。所列的影響由風(fēng)險的因素可能會更多，風(fēng)險狀況也可能會列出更多的情況。,表62 按風(fēng)險等級調(diào)整的貼現(xiàn)率表,狀 狀況項 目與得 分 相關(guān)因素,3、用風(fēng)險報酬率模型來調(diào)整貼現(xiàn)率 一項投資的總

9、報酬可分為無風(fēng)險報酬率和風(fēng)險報酬率兩部分，如公式所示： Q 因此，特定項目按風(fēng)險調(diào)整的貼現(xiàn)率可按下式計算： i F iQi 式中：i項目i按風(fēng)險調(diào)整的貼現(xiàn)率 F無風(fēng)險報酬率。 bi項目i的風(fēng)險報酬系數(shù) Qi項目i的預(yù)期標(biāo)準(zhǔn)離差率 按風(fēng)險調(diào)整貼現(xiàn)率以后，具體的評價方法與無風(fēng)險的基本相同。這種方法，對風(fēng)險大的項目采用較高的貼現(xiàn)率，對風(fēng)險小的項目采用較低的貼現(xiàn)率，簡單明了，便于理解，因此，被廣泛采用。但這種方法把時間價值和風(fēng)險價值混在一起，人為地假定風(fēng)險一年比一年大，這是不合理的。,(二)、風(fēng)險調(diào)整貼現(xiàn)率法的案例分析 【例2】某企業(yè)的最低報酬率為8%，現(xiàn)有三個投資方案，有關(guān)資料如表63所示： 表63

10、,1、風(fēng)險程度的計算 先來考慮A方案，起始投資6000元是確定的，各年現(xiàn)金流入的金額有三種可能，并且已知概 率本案例為簡單起見，假設(shè)全部風(fēng)險體現(xiàn)在現(xiàn)金流入中。 現(xiàn)金流入的集中趨勢可以用期望值來描述： E1=40000.25+30000.40+10000.35=2550元 E2=30000.30+50000.40+10000.30=3200元 E3=30000.20+40000.40+20000.40=3000元 現(xiàn)金流入的集中趨勢可以用期望值來描述： =1203 =1661 =894,三年現(xiàn)金流入總的離散程度即綜合標(biāo)準(zhǔn)差 = 1942 綜合標(biāo)準(zhǔn)差可以反映其不確定性的大小。但是，標(biāo)準(zhǔn)差是一個絕對

11、數(shù)，受現(xiàn)金流入量金額的影響，如果概率分布相同，后果值越大，標(biāo)準(zhǔn)差也就越大，因此，標(biāo)準(zhǔn)差不便于比較不同規(guī)模項目的風(fēng)險大小。為了解決這一問題，引入了變化系數(shù)的概念。 q=d/E 變化系數(shù)是標(biāo)準(zhǔn)差與期望值的比值，是用相對數(shù)表示的離散程度即風(fēng)險大小。為了綜合各年的風(fēng)險，對其有一系列現(xiàn)金流入的方案用綜合變化系數(shù)反映： Q=綜合標(biāo)準(zhǔn)差/現(xiàn)金流入預(yù)期現(xiàn)值=D/EPV EPV(A)=2550/1.08+3200/ +3000/ =7468元 DA=1942 QA=1942/7486=0.259(綜合變化系數(shù)),1、確定風(fēng)險報酬斜率 確定風(fēng)險報酬斜率是直線方程K=i+bQ的系數(shù)b，它的高低反映風(fēng)險程度變化對風(fēng)險

12、調(diào)整最低報酬率產(chǎn)生的影響。b的取值來源于日常積累，是經(jīng)驗數(shù)據(jù)，可依據(jù)歷史資料或直線回歸法求出。 一般認(rèn)為，中等風(fēng)險程度的項目變化系數(shù)為0.5，要求含有風(fēng)險報酬的最低報酬率為12%，無風(fēng)險 報酬率為8%，則： b= =0.08,3、計算風(fēng)險調(diào)整貼現(xiàn)率 A方案的綜合變化系數(shù)QA=0.259，從而可以計算出A方案的風(fēng)險調(diào)整貼現(xiàn)率為： KA=8%+0.080.259=10%,4、計算B、C方案的有關(guān)數(shù)值： 同理，可B、C方案的有關(guān)數(shù)值： EB2=30000.20+40000.60+50000.20=4000元 EC3=30000.20+40000.60+40000.20=3800元 =632 =400

13、 若貼現(xiàn)，則： EPV（B）=4000/ =3429 EPV（C）=3800/ =3017 DB=632/ =541 DC=400/ =317.5 綜合標(biāo)準(zhǔn)離差率 Q（B）=541/3429=0.1578 Q（C）=317.5/3017=0.1052 K（B）=8%+0.080.1578=9.26% K（C）=8%+0.080.1052=8.84%,二、風(fēng)險調(diào)整現(xiàn)金流量法,（一）概念 風(fēng)險的存在使得各年的現(xiàn)金流量變得不確定，因此，就需要根據(jù)風(fēng)險程度對各年的現(xiàn)金流量進(jìn)行調(diào)整。風(fēng)險調(diào)整現(xiàn)金流量法就是先根據(jù)風(fēng)險調(diào)整現(xiàn)金流量，然后再根據(jù)投資決策指標(biāo)進(jìn)行投資決策的評價方法。具體調(diào)整辦法很多，其中最常用是

14、肯定當(dāng)量法。所謂肯定當(dāng)量法就是把不確定的各年現(xiàn)金流量，按照一定的系數(shù)（通常稱為肯定當(dāng)量系數(shù)或約當(dāng)系數(shù)）折算為大約相當(dāng)于確定的現(xiàn)金流量的數(shù)量，然后，利用無風(fēng)險貼現(xiàn)率來評價風(fēng)險投資項目的決策分析方法。問題的關(guān)鍵在于如何根據(jù)風(fēng)險的大小確定各年的肯定當(dāng)量系數(shù)。,（二）肯定當(dāng)量系數(shù)的確定 肯定當(dāng)量系數(shù)是肯定的現(xiàn)金流量對與之相當(dāng)?shù)摹⒉豢隙ǖ默F(xiàn)金流量的比值，通常用來表示，即=肯定的現(xiàn)金流量不肯定的現(xiàn)金流量期望值。在進(jìn)行評價時可根據(jù)各年現(xiàn)金流量風(fēng)險的大小，選用不同的肯定當(dāng)量系數(shù)。當(dāng)現(xiàn)金流量為確定時，可取1.00；當(dāng)現(xiàn)金流量的風(fēng)險很小時，可取1.000.80；當(dāng)現(xiàn)金流量的風(fēng)險很大時，可取 0.400。 肯定當(dāng)量

15、系數(shù)的選用可能會因人而異，敢于冒險的分析者會選用較高的肯定當(dāng)量系數(shù)，而不愿冒險的投資者可能選用較低的肯定當(dāng)量系數(shù)。為了防止因決策者的偏好不同而造成決策失誤，有些企業(yè)根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)離差率來確定肯定當(dāng)量系數(shù)。因為標(biāo)準(zhǔn)離差率是衡量風(fēng)險大小的一個很好指標(biāo)，因而，用它來確定肯定當(dāng)量系數(shù)是合理的。標(biāo)準(zhǔn)離差率與肯定當(dāng)量系數(shù)的經(jīng)驗對照關(guān)系詳見表64。 當(dāng)肯定當(dāng)量系數(shù)確定后，決策分析就比較容易了。,表64,（三）肯定當(dāng)量法的案例分析 【例3】利用例2的資料，用肯定當(dāng)量法評價各方案的優(yōu)劣。 計算A方案各年現(xiàn)金流入的變化系數(shù),確定肯定當(dāng)量系數(shù)： q1=d1/ E1=1203/2550=0.47 q2=d2/ E2=166

16、1/3200=0.52 q3=d3/ E3=894/3000=0.30 查表得：1=0.5， 2=0.5， 3=0.7 計算A方案的凈現(xiàn)值： NPV（A）=25500.5/1.08+32000.5/ +30000.7/ -6000 =4219-6000=-1781元 同理可知： qB=dB/ EB=632/4000=0.158 qC=dC/ EC=400/3800=0.1053 查表得：B=0.9， C=0.9 NPV（B）=40000.9/ -3000=86元 NPV（C）=38000.9/ -3000=-285元 以上三個方案的優(yōu)劣順序為ABC。,【例4】某公司準(zhǔn)備進(jìn)行一項投資，其各年的凈

17、現(xiàn)金流量和分析人員確定的肯定當(dāng)量系數(shù)已列示在表6-5中，無風(fēng)險貼現(xiàn)率為10%，試判斷此項目是否可行。 表6-5,根據(jù)以上資料，可利用凈現(xiàn)值法進(jìn)行評價。 NPV80000.95（P/A，10%，1）80000.9（P/A，10%，2）80000.8（P/A，10%，3） 80000.8（P/A，10%，4）（20000）1.0 76000.90972000.82664000.75164000.68320000 2033元,第三節(jié)決策樹法,一、什么是決策樹法 二、決策樹法的案例分析 三、決策樹方法中的風(fēng)險分析,一、什么是決策樹法,很多投資項目是分成若干個階段完成的，其決策也是一步步進(jìn)行的。在這種決

18、策中，前一階段的決策是后一階段決策的基礎(chǔ)，后一階段是前一階段決策的繼續(xù)。進(jìn)行這種決策的常用方法，就是決策樹方法。所謂決策樹法，是指把一系列決策按樹枝分布狀列出，并以此進(jìn)行投資分析。用決策樹進(jìn)行投資分析，主要分析今天的決策怎樣受明天的情況變化影響的。 利用決策樹進(jìn)行決策的過程是：從右向左，逐步后退，根據(jù)各狀態(tài)的收益值和損失值以及事件發(fā)生的概率，計算出該狀態(tài)的收益或損失期望值，然后對這些期望值進(jìn)行比較，淘汰不理想的方案，最后保留下來的，就是選定的方案。,二、決策樹法的案例分析,例5某石油公司擁有在某一給定區(qū)域采油的權(quán)力，為了最有效地利用這一權(quán)力，公司面臨一系列的決策問題：第一，是否需要在這一地區(qū)進(jìn)

19、行地震實驗，以判明發(fā)現(xiàn)油氣資源的機(jī)會大??？第二，公司利用這一權(quán)力自己采油，還是將這一權(quán)力賣給其他企業(yè)獲取收益？而第二個決策的做出，又取決于第一步?jīng)Q策的結(jié)果：是否進(jìn)行地震實驗？以及如何進(jìn)行實驗，實驗結(jié)果如何？如圖61所示。圖中方塊代表決策點，每一決策引出兩條或兩條以上的線段，表示幾種不同的決策方案，圓圈代表機(jī)會點，每一機(jī)會也引出兩條或兩條以上的線段，代表幾種可能發(fā)生的事件。,圖61,根據(jù)圖61，如果公司不進(jìn)行實驗，直接出售鉆井權(quán)可獲利900萬元（結(jié)果G9）；直接鉆井找油，鉆井成本為1250萬元，如果找到石油，可獲得2500萬元的凈收益現(xiàn)值（G7），其概率為60%，如果找不到石油，公司將損失125

20、0萬元的鉆井成本（G8）；其概率為40%。因此，不進(jìn)行試驗便直接鉆井找油的凈現(xiàn)值期望值為： E(NPV)=0.62500+0.4(-1250)=1000(萬元),如果公司決定進(jìn)行地震實驗，實驗成功的概率為0.52，失敗的概率為0.48，實驗費為300萬元。如果實驗成功，找到石油的概率將大幅度上升，便為0.92，找不到石油的概率則下降為0.08。這時，鉆井權(quán)的價格也會大幅度上升，便為1800萬元。因此，出售鉆井權(quán)的凈收益現(xiàn)值為1800-300=1500萬元（G3）；自行找油打井，找到石油的凈收益現(xiàn)值為2500-300=2200萬元(G1)，找不到石油的凈損失為-300-1250=-1550萬元(

21、G2)，凈現(xiàn)值期望為： E(NPV)=0.922200+0.08(-1550)=1990(萬元),如果實驗失敗，找到石油的概率下降為0.25，找不到石油的概率上升為0.75，鉆井權(quán)價格下跌為450萬元。如果公司出售鉆井權(quán)，可獲得450-300=150萬元的現(xiàn)值收益(G6)，如果公司自行鉆井找油，其兩種結(jié)果G4、G5與結(jié)果G1、G2相同，期望值為： E(NPV)=0.252200+0.75(-150)=-612.5(萬元) 得到所有結(jié)果之后，我們按收益最大化標(biāo)準(zhǔn)自右向左，逐一排除收益較低或損失較大的方案。,首先比較第二步?jīng)Q策中各方案的優(yōu)劣。若實驗成功，自行鉆井（C1）與出售鉆井權(quán)（C2）相比，前

22、者收益更高，因此，放棄C2，保留C1。若實驗失敗，出售鉆井權(quán)（D2）的收益高于自行鉆井（D1），所以放棄D1保留D2?？紤]到實驗成功與失敗的概率，進(jìn)行實驗的凈現(xiàn)值期望為： E(NPV)=0.521900+0.48150=1060萬元 若公司不進(jìn)行實驗，自行鉆井（E1）的期望收益為1000萬元，高于出售鉆井權(quán)（E2）的期望收益900萬元，所以保留E1，放棄E2。 在第二步?jīng)Q策的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步比較第一步?jīng)Q策的兩種選擇。進(jìn)行實驗的期望收益為1060萬元，高于不進(jìn)行實驗(A2)的期望收益1000萬元。因此，選擇進(jìn)行實驗的決策方案。,三、決策樹方法中的風(fēng)險分析,上述決策分析只考慮期望收益的大小，忽略了風(fēng)

23、險的影響，顯然不符合風(fēng)險決策的要求。從理論上講，要克服這一缺陷并不難，只要用效用函數(shù)代替凈現(xiàn)值，選擇期望效用最高的方案即可。但人們很難找出決策者的效用函數(shù)，因而這一解決方案難以付諸實踐。另一個解決辦法是同時考慮投資的期望收益和風(fēng)險，以比較各方案的得失。表66給出了上例中第二步?jīng)Q策各方案的期望收益與標(biāo)準(zhǔn)差。,表66 第二步?jīng)Q策各方案的期望收益與標(biāo)準(zhǔn)差,考慮風(fēng)險因素后，企業(yè)在第二步?jīng)Q策時是否放棄E2方案就值得懷疑了。盡管方案E2的期望收益低于方案E1，但同時它的風(fēng)險也低于方案E1。因此，只有在比較風(fēng)險和收益間得失后，才能做出決策。而這種得失比較，主要依賴于決策者對方案C1、C2和D1、D2做出類似

24、的比較。其中對方案D1、D2的比較很容易，因為D2的期望值大于D1，風(fēng)險小于D1，顯然優(yōu)于方案D1。 第一步?jīng)Q策同樣要進(jìn)行這樣的分析。其中決策戰(zhàn)略之一為： B1 C1 A1 B2 D2 即進(jìn)行試驗（A1），如果試驗成功（B1），就自行打井找油（C1）；如果試驗失?。˙2），就出售鉆井權(quán)（D2）。這個戰(zhàn)略的期望收益為： 0.520.922200+0.520.08(-1550)+0.481500=1060 (萬元),標(biāo)準(zhǔn)差為： =1141 B1 C1 同樣，可求出其他戰(zhàn)略A1 A2 E1；A2 E2 B2 D1 的期望收益和標(biāo)準(zhǔn)差，如表67所示。 比較表67中各方案，方案1各方面明顯優(yōu)于方案3（期

25、望值高，標(biāo)準(zhǔn)差低），所以方案3被排除；方案4明顯優(yōu)于方案2，所以方案2被排除。最后，我們需要在方案1和方案4之間進(jìn)行選擇。,決策樹方法是企業(yè)進(jìn)行相關(guān)方案系列決策時的一個有效工具。在進(jìn)行這類決策時，企業(yè)不是以某一方案本身的得失作為決策的基礎(chǔ)，而是考慮這一方案可以為企業(yè)帶來什么樣的發(fā)展機(jī)會，以及這種機(jī)會的價值高低。比如，企業(yè)以高昂的廣告宣傳和推銷費用打入某一新興市場的行動，在初始階段很可能是得不償失的，而且在將來的發(fā)展機(jī)會也不是肯定能夠成功的。但如果不這樣做，就根本不會有將來的發(fā)展機(jī)會，考慮所有影響之后，企業(yè)很可能會不計眼前得失，毅然進(jìn)入該市場。當(dāng)然，企業(yè)在做出決策之前，必須認(rèn)真分析和評價這種發(fā)展

26、機(jī)會的價值。但一般來講，這類投資的初始投入額是比較小的，即使失敗了，對企業(yè)也不會產(chǎn)生重大影響，在獲得了更多的信息和發(fā)展機(jī)會之后，企業(yè)再根據(jù)事態(tài)的實際發(fā)展，逐步做出相應(yīng)的決策。,第四節(jié) 風(fēng)險投資決策中的其他分析方法,一、情景分析 二、敏感度分析 三、模擬分析,一、情景分析,情景分析是對不同情況下投資項目的效益狀況的分析。一般來說，情景分析至少要分析基本狀況、最佳狀況和最差狀況這三種狀況。所謂基本狀況，是指以投資項目的市場銷售狀況、價格、成本等各項預(yù)測的期望值為分析基礎(chǔ)的狀態(tài)。而最佳狀況和最差狀況，則是分別以上述預(yù)測的最優(yōu)值和最差值為分析基礎(chǔ)的狀態(tài)。情景分析可用下例說明。,*由于稅前利潤為4700

27、0元，故可以抵消企業(yè)其他項目的盈利，減少企業(yè)的所得稅稅基47000元，使企業(yè)少交4700033%15667元的所得稅，故此處所得稅為負(fù)值，且下一行稅后利潤為31333元，而不是47000元。 *基本狀況的凈現(xiàn)值計算如下（其他狀況計算過程與此相同）： NPV400000120000（P/A，12%，5） 400001200003.605 32600 根據(jù)對上述三種不同情景的分析可知，如果最差情況出現(xiàn)，這一投資項目將出現(xiàn)虧損。顯然，我們可以構(gòu)造出許多不同的情景，了解在不同情景下可能出現(xiàn)的結(jié)果。但僅僅簡單地了解不同情景下的結(jié)果并不能有效地幫助我們進(jìn)行決策，不能告訴我們是否應(yīng)接受或拒絕某一方案。,敏感

28、度分析是情景分析的深入，它是在簡單情景分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步分析每一因素的變化對投資結(jié)果可能產(chǎn)生的影響大小，其基本做法是：固定除某一用于分析的變量外的其他所有變量，然后改變所選定的分析變量的值，觀察投資結(jié)果（如NPV）隨這一變量變化的情況。如果投資結(jié)果對這一變量的微小變化有較大的反應(yīng)，說明這一變量對投資結(jié)果有較大的影響，這一變量預(yù)測值的準(zhǔn)確與否對投資決策非常關(guān)鍵，即這一變量的預(yù)測風(fēng)險較高。反之，如果投資結(jié)果對某一變量的變化反應(yīng)不明顯，則說明這一變量對投資結(jié)果的影響不大，其預(yù)測值即使出現(xiàn)了較大的偏差，也不會對投資的最終結(jié)果產(chǎn)生根本性的影響，其預(yù)測風(fēng)險較低。下面我們對情景分析中所用的例子做進(jìn)一步的分

29、析，以說明敏感度分析的方法與作用。,二、敏感度分析,從上述對銷售量、固定成本和銷售單價三個變量的分析可以看出，在已分析的三個變量中，這一投資項目對固定成本的變化最不敏感，即使固定成本支出達(dá)到最高值，只要其他因素保持不變，投資仍然有利可圖（凈現(xiàn)值為正）。相反，該投資項目對銷售單價的變化最為敏感，一旦銷售單價不理想，投資項目將蒙受很大的損失（凈虧損萬元以上）。 根據(jù)以上的分析結(jié)果，投資者可以不必過分追求為投資項目固定成本預(yù)測的準(zhǔn)確性，因為這一因素的變化對投資結(jié)果的影響相對較弱。但是，投資者必須十分注意對產(chǎn)品銷售單價的預(yù)測，因為這一因素預(yù)測值的準(zhǔn)確與否將極大地影響投資結(jié)果。由此可以看出，通過敏感度分

30、析，投資者可以找出對投資結(jié)果影響最大的因素，并對這些因素做進(jìn)一步的分析，以最高的效率盡量減少投資結(jié)果的不確定性。 上述敏感度分析還可以做進(jìn)一步的發(fā)展，即不但考慮一個因素的變化對投資結(jié)果的影響，而且進(jìn)一步考慮有相互影響的幾個變量在一定條件下發(fā)生變化對投資結(jié)果的影響。如銷售量與產(chǎn)品單價就是一對相互關(guān)聯(lián)的變量，二者呈反方向變化。因此，投資分析人員需要將二者聯(lián)系起來考慮。,三、模擬分析,利用敏感度分析，決策者可以對一個或幾個變量變化對投資結(jié)果的影響進(jìn)行有限次數(shù)的分析。利用模擬分析，決策者可以對更多可能的投資結(jié)果進(jìn)行分析，了解投資收益的整個分布狀況。 模擬分析是利用計算機(jī)技術(shù)，通過建立模擬模型，模擬各種

31、條件下投資運動的全過程，并得到相應(yīng)的結(jié)果。決策者根據(jù)這些結(jié)果了解投資收益的分布狀況，并作出決策。模擬分析主要有以下幾個步驟。,（一）建模,模擬分析的第一步是建立一個關(guān)于投資方案的模型，供計算機(jī)進(jìn)行模擬運算用。這個模型由投資方案中各個變量的變化方程構(gòu)成。投資項目的主要變量是市場規(guī)模、產(chǎn)品價格、變動成本和固定成本等。該項目第一年市場規(guī)模的大小由下述方程決定： 第一年的市場規(guī)模第一年市場容量的期望值（十第一年預(yù)測誤差的比例） 同樣，第二年的市場規(guī)模為： 第二年的市場規(guī)模第二年市場規(guī)模的期望值（十第二年預(yù)測誤差的比例） 依此類推。 式中第i年預(yù)測誤差的比例，是指預(yù)測值與實際值的偏離量除以實際值，關(guān)于如

32、何獲得這一比例，將在下一步討論。,從第二年開始，需要進(jìn)一步考慮怎樣得到當(dāng)年的期望值，特別是第一年的實際市場狀況對第二年期望值的影響。如果第一年的實際銷量低于預(yù)期的規(guī)模，第二年的期望值很可能要做相應(yīng)的調(diào)整，降低原先的期望值。一個比較簡單和實際的處理方法是，令： 第二年的期望值第一年的實際值 所以，第二年市場規(guī)模的方程為： 第二年的市場規(guī)模第一年的實際值（十第二年預(yù)測誤差比例） 依此類推，可得到預(yù)測期內(nèi)各年的市場規(guī)模方程。,市場規(guī)模方程反映了各年之間變量的相互影響。有時，不同變量之間也會產(chǎn)生相互影響。比如，市場規(guī)模的擴(kuò)大和通貨膨脹的發(fā)生會導(dǎo)致產(chǎn)品價格的上升。假設(shè)市場規(guī)模增大，價格要上升，價格方程為：第一年的價格第一年的期望價格（十第一年通貨膨脹預(yù)測誤差比例十0.04第一年市場規(guī)模預(yù)測誤差）