'

Статистическое обеспечение разработки бизнес-проектов

Понравилась презентация – покажи это...





Слайд 0

Статистическое обеспечение разработки бизнес-проектов Презентация выпускной квалификационной работы Павел Соломин Группа С 42


Слайд 1

Содержание Введение Структура и задачи типового бизнес-плана Статистические методы в бизнес-планировании: обзор Реализация методов статистики в задачах бизнес-планирования Выводы 2


Слайд 2

Введение 3 Промедление при внедрении на рынок новых продуктов может дорого обойтись для компании, и закончиться в худшем случае банкротством «Kodak» 1881 – Основана Джорджем Истменом 1976 – первый в мире цифровой фотоаппарат – 0,1 Мегапикселей Новинка не заинтересовала менеджеров – компания сделала ставку на пленочные фотоаппараты. 199x – Цифровые фотокамеры вытесняют пленочные с потребительского рынка 200x – Компания «Kodak» теряет рынок любительских фотокамер «Nokia» 1865 – Основана Фредериком Идестамом 2007 – Доля на рынке мобильных устройств – 36,4% 2008 – Начало эпохи сенсорных аппаратов 2011 – Доля компании на рынке мобильных устройств падает до 27%. Курс акций на бирже в Хельсинки за год упал почти вдвое. В постоянно меняющихся условиях компании вынуждены постоянно искать возможности для роста бизнеса и своевременно инвестировать в новые проекты. Промедление в условиях конкуренции приведет к потере позиций на рынке.


Слайд 3

Бизнес-план служит обоснованием инвестиционной программы Резюме бизнес-плана – суть проекта в 5 предложениях Обоснование выбора продукта Макроэкономические и отраслевые условия Конкурентная стратегия Оценка сегмента; план продаж План маркетинга План бизнес-процессов План управления персоналом Финансовый план 4


Слайд 4

Статистика может оказаться полезной на всех этапах бизнес-планирования Резюме бизнес-плана – суть проекта в 5 предложениях Обоснование выбора продукта Макроэкономические и отраслевые условия Конкурентная стратегия Оценка сегмента; план продаж План маркетинга План бизнес-процессов План управления персоналом Финансовый план 5 Стат. Анализ результатов опросов Прогнозирование развития отрасли с помощью анализа временных рядов Стат. Анализ результатов опросов и выбор ниши Временные ряды, регрессии Весь спектр методов Статистическое моделирование: Монте-Карло Регрессионный анализ Анализ временных рядов


Слайд 5

Существующий товар: оценка функции спроса Реализация регрессионного анализа для задач ценообразования 6 Новинка: оценка «премии за качество и сервис» Как для новго, так и для существующего товара данные методы могут помочь расчитать ориентировочные цены. Возможные проблемы: Пропущенные переменные и неучтенные факторы Политические проблемы внедрения рекомендаций


Слайд 6

Реализация метода монте-карло в финансовом анализе проекта – 1(2) 7 Любой инвестиционный проект предполагает создание финансового плана и расчет ожидаемой приведенной стоимости проекта. Помимо оценки выгод всегда проводится оценка рисков проекта с помощью, например, анализа чувствительности ЧПВ к основным параметрам модели. Пример инвестиционного проекта: развертывание сетей LTE в России ОАО «МТС» Суть: Созадине сети беспроводной передачи данных по новейшей технологии. Ожидаемое число абонентов к 2015 году – более 2 млн. чел. Ожидаемая чистая приведенная стоимость проекта – 34 млрд. руб. Необходимые нвестиции: Конверсия частотного диапазона 762 – 825 МГц и строительство 31 тыс. базовых станций для оказания услуг связи по технологии LTE на трети территории РФ. Основные риски проекта: На Российском рынке доля устройств, поддерживающих LTE крайне мала Практическая скорость доступа намного ниже теоретической Сильная конкуренция: ООО «Скартел» уже обладает пригодными частотами на территории всей РФ


Слайд 7

Реализация метода монте-карло в финансовом анализе проекта – 2(2) 8 Метод позволяет «запустить» проект 10 или 100 тысяч раз и построить распределение вероятностей для чистой приведенной стоимости проекта. Основа метода: генерация случайных чисел с учетом заданных предпосылок Основные величины, формирующие риск проекта: Планируемое число абонентов в России Потенциальная доля ОАО «МТС» на рынке новых услуг Планируемая стоимость услуг и выручка с одного абонента Уровень операционных затрат, связанных с проектом …. Вероятность ЧПВ>20 млрд. руб. = 80 % Основной риск - число абонентов


Слайд 8

Выводы 9 Реализация статистических методов в бизнес-планировании позволяет измерить риски и статистически оценить приведенную стоимость проекта Статистические методы являются востребованными на всех этапах подготовки бизнес-плана


Слайд 9

Спасибо за внимание! 10


×

HTML:





Ссылка: