UPRAVLJANJE RIZICIMA. Sveučilište u Zagrebu EKONOMSKI FAKULTET ZAGREB Katedra za Ekonomiku poduzeća Prof. dr. sc. Danijela Miloš Sprčić

Σχετικά έγγραφα
TROŠAK KAPITALA Predmet: Upravljanje finansijskim odlukama i rizicima Profesor: Dr sci Sead Mušinbegovid Fakultet za menadžment i poslovnu ekonomiju

Valutni rizik Usporedba VaR i Expected Shortfall metode Martina Samac

numeričkih deskriptivnih mera.

Izračun rizične vrijednosti - VaR

Financijski izvještaji, novčani tokovi i porezi

Korporativne finansije

INTEGRALNI RAČUN. Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa. Lucija Mijić 17. veljače 2011.

2 tg x ctg x 1 = =, cos 2x Zbog četvrtog kvadranta rješenje je: 2 ctg x

IZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI)

Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama.

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka

3.1 Granična vrednost funkcije u tački

Izbor statističkih testova Ana-Maria Šimundić

Ĉetverokut - DOMAĆA ZADAĆA. Nakon odgledanih videa trebali biste biti u stanju samostalno riješiti sljedeće zadatke.

Funkcije dviju varjabli (zadaci za vježbu)

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL

Matematička analiza 1 dodatni zadaci

Procjena vrijednosti društva Mon Perin d.o.o.

(P.I.) PRETPOSTAVKA INDUKCIJE - pretpostavimo da tvrdnja vrijedi za n = k.

18. listopada listopada / 13

- pravac n je zadan s točkom T(2,0) i koeficijentom smjera k=2. (30 bodova)

Grafičko prikazivanje atributivnih i geografskih nizova

RIJEŠENI ZADACI I TEORIJA IZ

2. KAMATNI RAČUN 2.1. POJAM KAMATE I KAMATNE STOPE

Riješeni zadaci: Nizovi realnih brojeva

TEORIJA ODLUČIVANJA DECISION ANALYSIS

7 Algebarske jednadžbe

VJEROJATNOST I STATISTIKA Popravni kolokvij - 1. rujna 2016.

1.2. Klasificirajte navedene oblike imovine prema vremenskom kriteriju: VREMENSKI KRITERIJ

Strukture podataka i algoritmi 1. kolokvij 16. studenog Zadatak 1

( , 2. kolokvij)

Računarska grafika. Rasterizacija linije

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I.1.

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović

Trigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto

Matematika 1 - vježbe. 11. prosinca 2015.

7. Troškovi Proizvodnje

RAZLIKA U CIJENI RAZLIKE U CIJENI U TRGOVINI UKUPNA RAZLIKA U CIJENI UKUPNA RAZLIKA U CIJENI

ZADACI ZA VEZBE1 MENADZERSKO RACUNOVODSTVO BEOGRADSKA POSLOVNA SKOLA VISOKA SKOLA STRUKOVNIH STUDIJA

Iskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012

STATISTIKA S M E I M N I AR R 7 : METODE UZORKA

Numerička matematika 2. kolokvij (1. srpnja 2009.)

Elementi spektralne teorije matrica

2.2 Srednje vrijednosti. aritmetička sredina, medijan, mod. Podaci (realizacije varijable X): x 1,x 2,...,x n (1)

Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A

DUALNOST. Primjer. 4x 1 + x 2 + 3x 3. max x 1 + 4x 2 1 3x 1 x 2 + x 3 3 x 1 0, x 2 0, x 3 0 (P ) 1/9. Back FullScr

IZVODI ZADACI (I deo)

1 Promjena baze vektora

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti).

VJEŽBE 3 BIPOLARNI TRANZISTORI. Slika 1. Postoje npn i pnp bipolarni tranziostori i njihovi simboli su dati na slici 2 i to npn lijevo i pnp desno.

21. ŠKOLSKO/OPĆINSKO/GRADSKO NATJECANJE IZ GEOGRAFIJE GODINE 8. RAZRED TOČNI ODGOVORI

Eliminacijski zadatak iz Matematike 1 za kemičare

Elektrotehnički fakultet univerziteta u Beogradu 17.maj Odsek za Softversko inžinjerstvo

Kaskadna kompenzacija SAU

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je,

1.4 Tangenta i normala

Pismeni ispit iz matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: ( ) + 1.

Funkcija gustoće neprekidne slučajne varijable ima dva bitna svojstva: 1. Nenegativnost: f(x) 0, x R, 2. Normiranost: f(x)dx = 1.

POVRŠINA TANGENCIJALNO-TETIVNOG ČETVEROKUTA

III VEŽBA: FURIJEOVI REDOVI

Nerevidirani financijski izvještaji Zagrebačke banke d.d. za razdoblje od do Sadržaj:

Betonske konstrukcije 1 - vežbe 3 - Veliki ekscentricitet -Dodatni primeri

Računarska grafika. Rasterizacija linije

Složeno periodično i neprekidno ukamaćivanje

( ) ( ) 2 UNIVERZITET U ZENICI POLITEHNIČKI FAKULTET. Zadaci za pripremu polaganja kvalifikacionog ispita iz Matematike. 1. Riješiti jednačine: 4

S t r a n a 1. 1.Povezati jonsku jačinu rastvora: a) MgCl 2 b) Al 2 (SO 4 ) 3 sa njihovim molalitetima, m. za so tipa: M p X q. pa je jonska jačina:

TRIGONOMETRIJA TROKUTA

T E H N I Č K I N A L A Z I M I Š LJ E NJ E

Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika. Monotonost i ekstremi. Katica Jurasić. Rijeka, 2011.

UPRAVLJANJE POSLOVNIM FINANCIJAMA

Odlučivanje u uvjetima nesigurnosti

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo

Procjena investicijskih projekata

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA

Matematičke metode u marketingumultidimenzionalno skaliranje. Lavoslav ČaklovićPMF-MO

VELEPRODAJNO I MALOPRODAJNO POSLOVANJE - VJEŽBE 9 - Sveučilišni preddiplomski studij Ekonomika poduzetništva

Sortiranje prebrajanjem (Counting sort) i Radix Sort

Program za tablično računanje Microsoft Excel

Pošto pretvaramo iz veće u manju mjernu jedinicu broj 2.5 množimo s 1000,

BR. P-MLU-02/2017. Cerium d.o.o. Sjedište: Lašćinska cesta 143 Ured: Koprivnička 70/II Zagreb

Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu

I.13. Koliki je napon između neke tačke A čiji je potencijal 5 V i referentne tačke u odnosu na koju se taj potencijal računa?

konst. Električni otpor

MATEMATIKA Pokažite da za konjugiranje (a + bi = a bi) vrijedi. a) z=z b) z 1 z 2 = z 1 z 2 c) z 1 ± z 2 = z 1 ± z 2 d) z z= z 2

MODEL JEDNOSTAVNE LINEARNE REGRESIJE

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija

π π ELEKTROTEHNIČKI ODJEL i) f (x) = x 3 x 2 x + 1, a = 1, b = 1;

Rezultati poslovanja Grupe Podravka. za razdoblje

Ravnotežni model koji je u osnovi savremene finansijske teorije Izveden primenom principa diversifikacije pod pojednostavljenim pretpostavkama

KURS ZA ENERGETSKI AUDIT 7

OSNOVI ELEKTRONIKE VEŽBA BROJ 1 OSNOVNA KOLA SA DIODAMA

6 Polinomi Funkcija p : R R zadana formulom

radni nerecenzirani materijal za predavanja R(f) = {f(x) x D}

PRIMJER 3. MATLAB filtdemo

5 Ispitivanje funkcija

Uvod Teorija odlučivanja je analitički i sistematski pristup proučavanju procesa donošenja odluka Bez obzira o čemu donosimo odluku imamo 6 koraka za

POTPUNO RIJEŠENIH ZADATAKA PRIRUČNIK ZA SAMOSTALNO UČENJE

Transcript:

UPRAVLJANJE RIZICIMA Sveučilište u Zagrebu EKONOMSKI FAKULTET ZAGREB Katedra za Ekonomiku poduzeća Prof. dr. sc. Danijela Miloš Sprčić

PODACI O NASTAVNIKU Nositelj i izvođač kolegija Prof. dr. sc. Danijela Miloš Sprčić Kabinet 304 Email: dmilos@efzg.hr Web stranica nastavnika: http://www.efzg.unizg.hr/default.aspx?id=2295 Web stranica kolegija: http://www.efzg.unizg.hr/default.aspx?id=15249

VI. DIO TEME: Metode modeliranja rizika Rizična vrijednost Rizični novčani tokovi Riziku prilagođena vrijednost

ANALIZA/KVANTIFIKACIJA/INTEGRACIJA RIZIKA Određivanje načina mjerenja te distribucije vjerojatnosti za svaki pojedinačni rizik Kvalitativne i kvantitativne tehnike Analiza osjetljivosti, analiza scenarija i simulacije

Metode modeliranja rizika Metode temeljene primarno na analizi povijesnih podataka Ex-post distribucija Metode temeljene na kombinaciji povijesnih podataka te znanju i iskustvu eksperata Ex-post i ex-ante distribucija Metode temeljene primarno na znanju i iskustvu eksperata Ex-ante distribucija Subjektivno određena distribucija rezultata

MJERENJE IZLOŽENOSTI RIZICIMA Izloženost rizicima utjecaj promjena varijabli iz okruženja poduzeća na poslovanje poduzeća te veličina tog utjecaja Najčešće mjere Rizična vrijednost (engl. Value-at-Risk ili VaR) Primarno korištena u financijskim institucijama Rizični novčani tokovi (engl. Cash flow-at-risk) Primjena u poduzećima iz realnog sektora RIZIKU PRILAGOĐENA VRIJEDNOST

RIZIČNA VRIJEDNOST (VaR) Rizična vrijednost (VaR) predstavlja maksimalni očekivani gubitak tijekom određenog vremenskog perioda i unutar statistički definiranog područja Njezina upotreba započela je u investicijskoj banci JP Morgan kao jedinstvena statistička mjera koja bi svaki dan prezentirala izloženost banke tržišnim rizicima na razini portfelja Najveća prednost VaR-a jest njezina sposobnost da komprimira očekivanu distribuciju negativnih poslovnih rezultata u jedan broj Brojne financijske institucije kvantificiraju vjerojatnost nastanka gubitaka vrijednosti portfelja koristeći ovu popularnu mjeru

RIZIČNA VRIJEDNOST (VaR) VaR nije adekvatna mjera za mjerenje izloženosti riziku nefinancijskih poduzeća može se primijeniti samo dijelom na tržišne rizike VaR je mjera koja se izračunava za kratki vremenski period njome se izračunava maksimalni iznos gubitaka koje poduzeće može ostvariti u nekom određenom danu ili određenom mjesecu Ne daje adekvatne informacije kada se želi izračunati hoće li vrijednost poduzeća pasti ispod neke kritične vrijednosti kroz jedan duži vremenski period to ne mogu niti tradicionalne mjere rizika poput varijance/standardne devijacije

Rizična vrijednost (VaR) Prilikom definiranja izračuna VAR-a na razini institucije, osim same metode koja će se koristiti institucija treba definirati 1. Vremenski period U slučaju portfelja banke uobičajeni vremenski horizont je 1 dan, odnosno pretpostavlja se da je institucija u mogućnosti likvidirati portfelj unutar jednog dana Regulator traži izračun VaR-a za dulji vremenski horizont (HNB - 12 dana) radi pretpostavke teže utrživosti portfelja 2. Definiranje razine pouzdanosti Što je viša razina pouzdanosti, veći je iznos izračunatog maksimalnog gubitka što zahtijeva veće troškove rezervacija, odnosno veći iznos za pokrivanje eventualnih gubitaka Regulator zahtijeva razinu pouzdanosti 99%

95% VAR = 350 000 kn 99% VAR = 430 000 kn Očekivana vrijednost = 30 mil kn

VaR Metode izračuna VAR-a VaR Povijesna metoda (Historical method) Variance/Covariance metoda (RiskMetrics metoda) Monte Carlo simulacija

VaR-povijesna metoda Povijesna metoda izračuna VAR-a ujedno je i najjednostavnija te statistički najmanje zahtjevna metoda Sastoji se od uporabe povijesnih promjena kamatnih stopa, cijena i tečajeva u cilju izračuna distribucije potencijalnih dobitaka i gubitaka portfelja te posljedične VaR vrijednosti Analiziraju se povijesnih vrijednosti tržišnih parametara i vrijednosti portfelja unazad N dana Te povijesne vrijednosti portfelja oduzimaju se od njegove trenutačne vrijednosti kako bi se kvantificirao hipotetski gubitak/dobitak 95% (odnosno 99%) analiziranih dobitaka/gubitaka ulazi u izračun VaR-a Najveći gubici ne ulaze u izračun 5% odnosno 1% povijesne distribucije rezultata

Primjer Uz razinu pouzdanosti od 95% izračunati VAR za neki portfelj iznosi 4.574.000 kn što znači da u 95% slučajeva dnevni gubitak devizne pozicije ne bi smio biti veći od 4.574.000 kn Drugim riječima, tijekom jedne godine očekivani gubitak bi smio biti veći od 4.574.000 kn samo u 12,6 dana (252 radna dana * 0,05) Uz razinu pouzdanosti od 99% izračunati VAR za isti portfelj iznosi 5.962.000 kn Drugim riječima, u 99% slučajeva dnevni gubitak portfelja ne bi smio premašiti 5.962.000 kn, odnosno tijekom jedne godine gubitak bi smio biti veći od tog iznosa u 2,52 dana (252 radna dana * 0,01)

Karakteristike povijesne metode izračuna VaR-a Povijesna metoda izračuna VaR-a ne postavlja nikakve pretpostavke vezane uz distribuciju rizičnih parametara Vrlo je jednostavna glede izračuna i ne postavlja specijalne IT zahtjeve S obzirom da ne postavlja nikakve pretpostavke glede korelacije među varijablama niti prirode statističke distribucije, prikladan je za izračunavanje očekivanih gubitaka nelinearnih proizvoda kao što su opcije Problemi koji se pojavljuju su ponekad nedovoljna vremenska serija, te osjetljivost rezultata na obuhvat vremenske serije (100, 500, 1000 opservacija) Daje podjednaku važnost povijesnim podacima od prošlog tjedna i prošle godine Pretpostavlja da se povijest ponavlja, odnosno da će budućnost biti podjednako volatilna Model ne uzima u obzir izrazito stresne situacije što dovodi do podcjenjivanja gubitaka, posebice u uvjetima krize

Variance-Covariance (Delta-normal) metoda Variance-Covariance/Delta normal/riskmetrics metoda objavljena je prvi puta od strane JP Morgana 1994 godine Za razliku od povijesne metode postavlja pretpostavke vezano uz distribuciju varijabli normalna distribucija varijabli te normalna distribucija prinosa Kao i kod povijesne metode uzimaju se povijesni podaci rizičnih parametara te se računaju njihove korelacije i standardne derivacije te kovarijance kako bi se dobila volatilnost portfelja Uzima u obzir učinak diversifikacije

Kovarijanca KOVARIJANCA između dvije varijable pokazuje kako se zajedno kreću vrijednosti tih varijabli i koja je veličina tog kretanja Kovarijanca je pozitivna za varijable čije se vrijednosti kreću istosmjerno, a negativna za one koje se kreću obrnuto i1 cov cov ( A; B) n n ( A; B) i1 ( k ( k Ai Ai E E ( k A ) )( k T 1 Bi E ( k ( k kbi E A ))( ( k ) B ) B ) ) y i

Korelacija KOEFICIJENT KORELACIJE je bolja mjera zajedničkog kretanja dviju varijabli, a računa se kao odnos kovarijance između dvije varijable i umnoška standardnih devijacija tih varijabli ( A; B) cov ( A; B) ( k A ) ( k B )

Korelacija Ukazuje na dinamičku vezu kretanja dviju varijabli { -1, +1 } korelacija = -1 dvije individualno rizične investicije čine nerizični portfolio jer imaju savršenu negativnu korelaciju korelacija = 0 ne postoji korelacija između kretanja profitabilnosti dviju investicija korelacija = +1 dvije individualno rizične investicije svojom kombinacijom niti malo ne umanjuju rizik portfolia jer imaju savršenu pozitivnu korelaciju U praksi se korelacije kreću unutar toga intervala i u pravilu su pozitivne

Redukcija rizika prema veličini koeficijenta korelacije Ekstremna redukcija rizika Značajna redukcija rizika Određena redukcija rizika Neznatna redukcija rizika -1-0,5-0,2 0 0,3 0,5 1 Nema redukcije rizika

VaR- Variance-Covariance metoda Na temelju dostupnih podataka izračunatih za sve komponente portfelja izračunava se i volatilnost tj. standardna devijacija portfelja p n i1 w 2 i i1 2 * 2 w w i Gdje je w udio pojedinog dijela pozicije u ukupnoj poziciji ji Formula za izračun VAR-a na razini portfelja temeljem ovih pokazatelja je: VAR = * P* i, j P = inicijalna vrijednost portfelja alpha = vrijednost standardizirane normalne distribucije određene razine pouzdanosti n p p = P (x<p) alpha i j i j 99% 2,58 95% 1,96 90% 1,645

Karakteristike Variance-Covariance metode izračuna VaR-a Jednostavna glede izračuna ne postavlja specijalne IT zahtjeve kod jednostavnijih portfelja matrica kovarijanci Problem kvalitetnih statističkih podataka Problem odabranih vremenskih serija Pretpostavka normalne distribucije prinosa rizičnih varijabli većina analiza pokazala su da distribucije financijskih varijabli pate od tzv. debelih repova, tj povećane mjere zaobljenosti Pretpostavlja da se povijest ponavlja, odnosno pretpostavlja konstantne korelacije među varijablama

VaR- Monte Carlo metoda Hipotetske promjene tržišnih cijena stvaraju se na temelju 1000 i više simulacija budućih kretanja cijena Analiza distribucije tržišnih varijabli temeljem uočenih zakonitosti analitičar procjenjuje parametre distribucije, tj. modele kretanja varijabli Simuliraju se očekivana kretanja varijabli (tečaja, cijena, kamatnih stopa i sl.) u budućnost

VaR- Monte Carlo metoda Ova metoda jedina se ne temelji na povijesnim opservacijama nego na budućim očekivanjima Kao takva lakše obuhvaća potencijalno katastrofalne scenarije te također rješava problem nelinearnih instrumenata kao i problem debelih repova kod normalne distribucije Ekstenzivna metoda, zahtijeva značajne ljudske i informatičke resurse Nije jednostavna za implementaciju Podložna je tzv. riziku modela odnosno riziku da cijeli VAR izračun pati radi krivih postavki i parametara u modelu kretanja rizičnih varijabli

RIZIČNI NOVČANI TOKOVI (CFaR) Rizični novčani tokovi alternativa VaR-u omogućavaju procjenu vjerojatnosti nastupanja financijskih poteškoća ili stečaja poduzeća Analiza Scenarija Izrada nekoliko mogućih budućih scenarija kretanja financijskih cijena Kako će izloženost rizicima utjecati na dugoročne novčane tokove poduzeća u zadanim scenarijima Analiza osjetljivosti očekivane distribucije novčanih tokova najjednostavniji pristup koji se nudi poduzećima pri procjeni vjerojatnosti nastupanja financijskih poteškoća

RIZIČNI NOVČANI TOKOVI (CFaR) Simulacije - Monte Carlo simulacija prognoza novčanih tokova poduzeća kroz 10-godišnji vremenski period uključivanjem kombiniranih učinaka i međusobne interakcije najvažnijih rizika kojima je poduzeće izloženo analiza ukupne izloženosti poduzeća najvažnijim rizicima koji imaju utjecaj na vjerojatnost nastupanja financijskih poteškoća ili stečaja Vjerojatnost nastupanja financijskih poteškoća kroz analizirani vremenski period onaj dio simulirane distribucije novčanih tokova koji padne ispod zadanog praga kumulativne vrijednosti novčanih tokova Koristi se za procjenu očekivanog učinka različitih strategija upravljanja rizicima na vjerojatnosti nastupanja financijskih poteškoća u poduzeću

RIZIKU PRILAGOĐENA VRIJEDNOST METODA DISKONTIRANIH NOVČANIH TOKOVA Jedna od najčešće korištenih metoda procjene vrijednosti poduzeća u praksi JEDNOPERIODNI MODEL VREDNOVANJA VIŠEPERIODNI MODEL VREDNOVANJA Primjena koncepta Ekonomske vrijednosti Prognoza očekivanih novčanih tokova Prognoza očekivane stope rasta novčanih tokova Prognoza adekvatne diskontne stope trošak kapitala Izračun vrijednosti poduzeća Testiranje vrijednosti na promjene rizičnih čimbenika

JEDNOPERIODNI MODEL VREDNOVANJA VP SNT k A P1 g SNT P0 k A 1 g g VP = vrijednost poduzeća SNT P1 = očekivani slobodni novčani tok poduzeću za godinu dana SNT P0 = zadnji ostvareni slobodni novčani tok poduzeću g = očekivana stopa rasta slobodnih novčanih tokova poduzeću k A = ponderirani prosječni trošak kapitala

VIŠEPERIODNI MODEL VREDNOVANJA VP SNT 1 k Pt A t SNT PT 1 g k g 1 k T A A

Postupak određivanja vrijednosti Prvi korak je utemeljenje razvojnog plana i budućeg poslovanja iz kojeg se izvode slobodni novčani tokovi Razvija se eksplicitna prognoza za veći broj godina, a nakon toga se pojednostavljenim pristupom izračunava rezidualna vrijednost poduzeća Period eksplicitne prognoze mora biti dovoljno dug kako bi poduzeće do kraja perioda doseglo stabilno poslovanje (minimalno 3-5 godina)

Postupak određivanja vrijednosti Drugi korak je izračunavanje ukupnog troška kapitala poduzeća diskontna stopa kojom će se budući slobodni novčani tokovi svesti na sadašnju vrijednost Obzirom da se vrijednost nekog poduzeća izračunava na temelju novčanih tokova koje će to poduzeće generirati u nekom periodu u budućnosti, u izračun je potrebno kao pretpostavku uključiti vremensku vrijednost novca

Ukupni trošak kapitala Prosječni ponderirani trošak kapitala ovisi o troškovima pojedinačnih k i komponenti kapitala w i o vrijednosnom udjelu svake komponente kapitala u ukupnoj strukturi kapitala Problemi utvrđivanja pondera tržišna vs knjigovodstvena vrijednost strukture kapitala ciljani udjeli vs trenutačna struktura kapitala k k A A w n d i1 k d i w k i w P k P w k s s

Ukupni trošak kapitala k A G G D r G D G D r B 1 t ka = ponderirani prosječni trošak kapitala G = tržišna vrijednost obične glavnice poduzeća D = tržišna vrijednost duga poduzeća rg = trošak obične glavnice rb = trošak duga prije poreza t = stopa poreza na dobit

Primjer izračuna troška kapitala Pretpostavlja se da za poduzeće A vrijede sljedeći podaci: Aktiva = 100 mil. kn Dug = 40 mil. kn Obična glavnica = 60 mil. kn Poduzeće A nije izdavalo povlaštene dionice; Trošak duga prije poreza = 8%; Trošak obične glavnice = 13%; Stopa poreza na dobit = 20%. Iz navedenog slijedi da je ponder duga u strukturi kapitala wd = 40%, a ponder obične glavnice wg = 60%. Uvrsti li se navedeno u formulu za izračun troška kapitala, dobiva se sljedeći rezultat: k = wd x [rb x (1 t)] + wg x rg k = 40% x [8% x (1 20%)] + 60% x 13% = 10,4%

Primjer izračuna troška kapitala Ako je omjer vlastitog kapitala i duga u poduzeću Orbit d.d. 1:1, a procijenjeni trošak vlastitog kapitala iznosi 16% dok je trošak duga prije poreza 12%, koliko iznosi ukupni trošak kapitala ovog poduzeća ako je stopa poreza na dobit 36%? k A [12%(1 0,36)] x0,5 16% x0,5 3,84% 8% 11,84%

Procjena vrijednosti redovnog poslovanja poduzeća Vrijednost redovnog poslovanja poduzeća jednaka je diskontiranoj vrijednosti očekivanih slobodnih novčanih tokova u budućnosti Slobodni novčani tok definiran je kao neto dobit iz redovnog poslovanja uvećana za amortizaciju te umanjena za vrijednost neto investicija u zemljišta, zgrade, opremu, neto obrtni kapital te ostalu imovinu vezanu uz redovno poslovanje poduzeća Ne uključuje novčane tokove povezane s financiranjem poduzeća, kao što su troškovi kamata ili dividende (već uključeni u trošak kapitala) Izvanredne, neuobičajene stavke izvještaja o dobiti također je potrebno eliminirati iz izračuna

Izračun slobodnog novčanog toka iz redovne aktivnosti poduzeća Slobodni novčani tok jednak je neto dobiti iz redovnog poslovanja (NOPAT) uvećanom za godišnji iznos amortizacije i umanjenom za neto investicije, pri čemu neto investicije predstavljaju promjenu u uloženom kapitalu (trajnim i obrtnim sredstvima) Bruto dobit iz redovnog poslovanja (-) Porez na dobit Neto dobit iz redovnog poslovanja (+) Amortizacija (-) Neto investicije u osnovna sredstva (-) Neto investicije u neto obrtni kapital Slobodni novčani tok iz redovne aktivnosti poduzeća

Izračun neto dobiti iz redovnog poslovanja Ukupni prihodi iz redovnog poslovanja (-) Trošak prodanih dobara (-) Troškovi prodaje, opći i administrativni troškovi (-) Amortizacija Dobit iz redovnog poslovanja prije kamata i poreza (-) Porez na dobit Neto dobiti iz redovnog poslovanja

Izračun promjena u uloženom kapitalu Razlika u operativnoj kratkoročnoj imovini - Razlika u spontanom financiranju + Razlika u investicijama u osnovna sredstva Promjene u uloženom kapitalu (osnovnim i trajnim obrtnim sredstvima)

PRIMJER: Izračun slobodnih novčanih tokova Pretpostavimo da se na poduzeće X odnose sljedeći financijski podaci: Dobit prije kamata i poreza 2011 = HRK 150 mil. Amortizacija 2011 = HRK 52 mil. Dugoročna materijalna imovina 2010 = HRK 600 mil. Dugoročna materijalna imovina 2011 = HRK 670 mil. Potraživanja od kupaca 2010 = HRK 50 mil. Potraživanja od kupaca 2011 = HRK 65 mil. Obveze prema dobavljačima 2010 = HRK 20 mil. Obveze prema dobavljačima 2011 = HRK 17 mil. Obveze za plaće 2010 = HRK 12 mil. Obveze za plaće 2011 = HRK 9 mil. Zalihe 2010 = HRK 21 mil. Zalihe 2011 = HRK 25 mil. Porezna stopa = 20%.

Δ I = Δ Dugoročna operativna imovina = Dugoročna operativna imovina 2011 Dugoročna operativna imovina 2010 = 670 mil. 600 mil. = 70 mil.kn Δ N OK =Δ Neto operativni obrtni kapital = NOK 2011 NOK 2010 =(Potraživanja od kupaca 2011 + Zalihe 2011 Obveze prema dobavljačima 2011 Obveze za plaće 2011 ) (Potraživanja od kupaca 2010 + Zalihe 2010 Obveze prema dobavljačima 2010 Obveze za plaće 2010 ) = (65 mil. + 25 mil. 17 mil. 9 mil.) (50 mil. + 21 mil. 20 mil. 12 mil.) = 64 mil. 39 mil. = 25 mil.kn SNT P =[EBIT x (1 t)] + A Δ I Δ N OK =[150 mil. x (1 0,2)] + 52 mil. 70 mil. 25 mil. =77 mil. kn

Izračun vrijednosti poduzeća Dodatni problem pri određivanju vrijednosti poduzeća je neograničen vijek njegova poslovanja Jedan od alternativnih načina rješavanja problema je izračun vrijednosti poduzeća kroz dva razdoblja za vrijeme i nakon određenog perioda Vrijednost poduzeća izračunava se pomoću sljedećeg modela VRIJEDNOST PODUZEĆA Sadašnja vrijednost = novčanog toka u razdoblju + projekcije Rezidualna vrijednost

Izračun vrijednosti glavnice VRIJEDNOST GLAVNICE PODUZEĆA = Sadašnja vrijednost novčanog toka u razdoblju projekcije + Rezidualna vrijednost - Vrijednost duga i povlaštenog kapitala

Izračun rezidualne vrijednosti poduzeća Rezidualna vrijednost može se izračunati na dva načina (1) kao vrijednost očekivanih novčanih tokova poduzeća nakon određenog razdoblja procjene (2) kao rezidualna vrijednost imovine na kraju određenog vijeka procjene

Izračun rezidualne vrijednosti na temelju konstantnog rasta novčanih tokova SNT (1 + g) Trajna vrijednost = -------------------------------- k g SNT = slobodni novčani tok u zadnjoj godini određenog razdoblja procjene g = očekivana konstantna stopa rasta slobodnih novčanih tokova k = prosječni ponderirani trošak kapitala Formula je izvedena planiranjem novčanih tokova u beskonačnost i diskontiranjem istih prosječnim ponderiranim troškom kapitala

Primjer: Izračun rezidualne vrijednosti Pretpostavimo da će poduzeće X sljedećih pet godina ostvarivati supernormalni rast, nakon čega će se rast slobodnih novčanih tokova poduzeću ustaliti na razini rezidualne stope rasta od 3%. Ako slobodni novčani tok poduzeća X na koncu pete godine promatranog razdoblja iznosi 235 mil. kn., a trošak kapitala poduzeća 10%, kolika je rezidualna vrijednost poduzeća X? R V = [SNT P5 x (1 + g)] / (k A g) R V = [235 mil. x (1 + 0,03)] / (0,10 0,03) = 3.457,9 mil. kn

PRIMJER 1 Jednoperiodni model Podaci za vrednovanje Slobodni novčani tok iz redovne aktivnosti poduzeća (SNT) = 20 mil.kn Ukupan trošak kapitala (k) = 10% Stopa rasta (g) = 5% Sadašnja vrijednost neoperativne (financijske) imovine = 100 mil.kn Dug = 200 mil.kn Povlaštene dionice = 50 mil.kn Knjigovodstvena vrijednost glavnice = 210 mil.kn

Izračun vrijednosti poduzeća na temelju konstantnog rasta novčanih tokova V Op SNT k 0 (1 g) g V Op 20(1 0.05) 0.10 0.05 420

Vrijednost glavnice Izvori vrijednosti poduzeća Vrijednost redovnog poslovanja = 420 mil.kn Vrijednost neoperativne imovine = 100 mil.kn Struktura izvora financiranja Vrijednost duga = 200 mil.kn Vrijednost povlaštenog kapitala = 50 mil.kn Tržišna vrijednost glavnice =?

Ukupna vrijednost poduzeća = 420 + 100 = 520 mil.kn Ekonomska vrijednost glavnice = Ukupno - Dug - Povl.kapital = 520-200 - 50 = 270 mil.kn

PRIMJER 2 - Višeperiodni model Podaci za vrednovanje Financiranje ekspanzije posuđivanjem 40 mil.kn i zadržavanjem zarada Prognozirani slobodni novčani tokovi (SNT) Prva godina = - 5 milijuna Druga godina = 10 milijuna Treća godina = 20 milijuna Nakon treće godine SNT rastu po konstantnoj stopi od 6% Prosječni trošak kapitala poduzeća = 10% Broj emitiranih običnih dionica = 10 milijuna

Pretpostavke izračuna vrijednosti Slobodni novčani tokovi prognozirani su za naredne tri godine, što predstavlja analizirani period Rast novčanih tokova nije konstantan tijekom analiziranog perioda, stoga se ne može upotrijebiti model konstantnog rasta za izračun vrijednosti Rast postaje konstantan nakon treće godine pa se model konstantnog rasta može upotrijebiti za izračun rezidualne vrijednosti

Izračun vrijednosti poduzeća 0 k c =10% 1 2 3 4 g = 6% SNT = -5.00 10.00 20.00 21.2-4.545 8.264 15.026 398.197 V op u 3.god 416.942 = Ukupna vrijednost 21.2 = = 0. 10 0. 06 530

Izračun vrijednosti glavnice i vrijednosti po dionici Vrijednost glavnice = Ukupna vrijednost - Vrijednost duga = 416.94-40 = 376.94 milijuna kuna Vrijednost po dionici = 376.94/10 mil. dionica = 37,694 kuna

Primjer Izračun vrijednosti obične glavnice na temelju slobodnih novčanih tokova poduzeću Pretpostavimo da za poduzeće X vrijedi sljedeće: Poduzeće posluje s iznadprosječnom stopom rasta tijekom iduće 2 godine i u tom razdoblju ostvaruje sljedeće slobodne novčane tokove poduzeću: V P1 = 15,0 mil. kn; V P2 = 22,0 mil. kn U razdoblju supernormalnog rasta poduzeće X ima trošak kapitala od 15%; Nakon dvije iznadprosječne godine rast poduzeća ustaljuje se na svojoj dugoročnoj razini od 2,5%, a trošak kapitala spušta se na 11%; Tržišna vrijednost duga poduzeća X iznosi HRK 60,0 mil. Prema navedenom, vrijednost obične glavnice poduzeća X je kako slijedi: Vrijednost poduzeća = 15,0 mil. / (1 + 0,15) 1 + 22,0 mil. / (1 + 0,15) 2 + {[22,0 mil. x (1 + 0,025)] / (0,11 0,025)} / (1 + 0,15) 2 = 230,3 mil. Vrijednost obične glavnice = 230,3 mil. 60,0 mil. = 170,3 mil.kn

PROCJENA/RANGIRANJE RIZIKA Određivanje utjecaja pojedinačnih rizika na ukupni rizik poduzeća te utvrđivanje prioriteta REVIDIRANJE MAPE RIZIKA NAKON KVANTIFIKACIJE UTJECAJA UKUPNE IZLOŽENOSTI IDENTIFICIRANIM RIZICIMA