\ Explain::Portfolio::Container  {
    internals: {
        children               undef,
        created                "2008-12-14 12:53:46.148532+00",
        custom_init            undef,
        description            undef,
        description_language   "nb_NO",
        header                 undef,
        id                     "f88790d2-6a4d-481e-9c8a-1161f3dd9a81",
        layout                 undef,
        lom                    undef,
        owner                  "9e57ef84-0a40-49bf-b499-b2038d605947",
        parent                 "5beafd8c-ee63-44aa-a9a3-05752a670e82",
        sort_key               "index_asc",
        sort_number            60,
        title                  "6 Følsomhet",
        title_language         "nb_NO",
        type                   "folder",
        updated                "2009-03-24 10:50:27.383483+00"
    }
}

Ta kontakt med digital@fagbokforlaget.no for å få tilgang til denne ressursen

Eller logg inn

Oppsummering

Kapittel 6

Last ned lyden til denne oppsummeringen for avspilling og repetisjon på mp3-spilleren din.

 

vignett-oppsummering.jpg6.6_Oppsummering.mp3

Kjennetegnet ved et usikkert (risikabelt) prosjekt er at beslutningstaker må satse penger på prosjektet før han vet hva fremtidig kontantstrøm kommer til å bli. Prosjektanalysens oppgave er å sørge for at denne risikoen kommer tydelig frem i beslutningsgrunnlaget.

I dette første av bokens to kapitler om usikkerhet har vi gjennomgått tre metoder for risikoanalyse. Følsomhetsanalyse, simulering og beslutningstre har det fellestrekk at metodene mangler et teorifundament for hvordan prosjektrisikoen påvirker nåverdien. På den annen side er metodene utbredt i praksis og dermed velkjent i bedrifter flest. Særlig gjelder dette følsomhets­analyse. Dette er det minst kompliserte og trolig hyppigst brukte verktøyet av alle for økonomisk analyse av usikkerhet.

Følsomhetsanalyse kan også kalles hva-hvis analyse. Dette verktøyet kartlegger hva som skjer med kontantstrøm eller lønnsomhet hvis noen av størrelsene i regnestykket avviker fra basisforutsetningene. Resultatene kan illustreres i en følsomhetstabell eller et stjernediagram. Her bør du vise virkningen av de tre til fem viktigste risikokildene i prosjektet, men heller ikke flere. Et stjernediagram visualiserer flere separate følsomhetsanalyser i en eneste figur. Det angir dessuten nullpunktet for hver variabel ved skjæringspunktet med horisontal akse, og variablenes relative viktighet ved helningen på variablenes følsomhetskurve. Gjør det også til en vane å la følsomhetsanalysen inkludere en nåverdiprofil. Denne viser hvor følsom nåverdien er for anslaget på kapitalkostnaden.

Enkle metoder har ofte svakheter fordi enkelheten oppnås ved å se bort fra viktige trekk ved problemet. Følsomhetsanalysen har det problemet at den er partiell. Det vil si at metoden bare tillater at én usikker variabel endres om gangen. Scenarioanalyse, som er en avansert utgave av følsomhetsanalyse, tar derimot hensyn til slik avhengighet mellom to eller flere basisforutsetninger.

Følsomhetsanalysen beregner virkningene av et avvik fra basisforutsetningene. Metoden inkluderer imidlertid ikke sannsynligheten for at dette avviket vil inntreffe. Sjansen for at et avvik oppstår, må derfor vurderes skjønnsmessig. Simulering har ikke denne begrensningen, og den håndterer dessuten samtidige endringer i flere basisforutsetninger. Basert på sannsynlighetsfordelingene for inngangsdata produserer simuleringen utgangsdata i form av sannsynlighetsfordelte kontantstrømmer og lønnsomhetsmål. På tross av slike sterke sider er simulering langt mindre utbredt enn følsomhetsanalyse. Grunnen er nok at simulering er mye mer krevende. Dette gjelder det å etablere inngangsdata, kjøre modellen og tolke utgangsdata.

Verken følsomhetsanalyse eller simulering tar hensyn til at prosjekter flest er fleksible. I motsetning til hva disse metodene implisitt forutsetter, trenger sjelden all prosjektdesign bestemmes på tidspunkt null. Tvert imot kan det ha betydelig økonomisk verdi å kunne utsette, utvide, modifisere og avslutte prosjektet underveis. Slik vil det ofte være når usikkerheten gradvis forsvinner og beslutningstaker får mer informasjon i løpet av prosjektets levetid. Denne kombinasjonen av usikre inngangsdata og fleksibilitet underveis kjennetegner prosjekter hvor beslutningstre er en nyttig analysemetode. Hensikten er for det første å tilby et verktøy for å gi valgsituasjonen en klar struktur. For det andre beregner metoden prosjektverdi på en måte som inkluderer verdien av fleksibilitet i lønnsomhetsmålet.

Svakheten ved følsomhetsanalyse er at den er partiell (én risikofaktor om gangen), ikke tallfester risiko (ingen sannsynligheter), og er rigid (ingen fleksibilitet i beslutningene). Simulering unngår de to første problemene, men deler det tredje med følsomhetsanalysen. Beslutningstre har i prinsippet ingen av de tre svakhetene. I praksis blir metoden likevel partiell fordi treet blir uhåndterlig når mange usikre variabler inkluderes.

Det grunnleggende problemet som alle tre metoder strever med, gjelder sammenhengen mellom prosjektets risiko og nåverdi. Metodene gir ikke teorigrunnlag eller formler for å beregne risikokostnad, verken i form av et prosentbasert tillegg til avkastningskravet (nåverdiuttrykkets nevner) eller som et kronemessig fradrag i kontantstrømmen (nåverdiuttrykkets teller). De tre metodene diskonterer med risikofri kapitalkostnad i hvert mulig utfall for de usikre inngangsdataene. Metodene greier derfor ikke å levere ett nåverditall som tar høyde for kontantstrømmens usikkerhet. Belastningen for risikokostnad må følgelig gjøres på mer eller mindre intuitivt grunnlag utenfor modellene. Neste kapittel gjennomgår en måte å håndtere risiko på som ikke har denne svakheten.