Презентация выпускной квалификационной работы Павел Соломин Группа С 42. - презентация

1 Презентация выпускной квалификационной работы Павел Соломин Группа С 42

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

3 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.

4 I. Резюме бизнес-плана – суть проекта в 5 предложениях II. Обоснование выбора продукта III. Макроэкономические и отраслевые условия IV. Конкурентная стратегия V. Оценка сегмента; план продаж VI. План маркетинга VII. План бизнес-процессов VIII. План управления персоналом IX. Финансовый план 4

5 I. Резюме бизнес-плана – суть проекта в 5 предложениях II. Обоснование выбора продукта III. Макроэкономические и отраслевые условия IV. Конкурентная стратегия V. Оценка сегмента; план продаж VI. План маркетинга VII. План бизнес-процессов VIII. План управления персоналом IX. 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

6 Существующий товар: оценка функции спроса 6 Новинка: оценка «премии за качество и сервис» Оценка коэфф. Стандартная ошибка T- статистика P-значение Конст.6,95155,8761,1830, Quality0,78710,1316,0064,4058E-05 ПеременнаяОценка коэфф.Ст. ошибкаt-статистикаP-знач. Конст LOG_P R-квадрат Ст. ошибка регрессии 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 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

7 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

8 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 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 …. Группа предпосылок Вклад в вариацию итогового показателя Число абонентов LTE в России48,50% Доля МТС на рынке услуг LTE по абонентам45,20% Норма операционных затрат3,70% Средняя выручка на одного абонента1,30% Прочее1,30% Итого100,00% Вероятность ЧПВ>20 млрд. руб. = 80 % Основной риск - число абонентов

9 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

10 Спасибо за внимание! 10