Chapter 7 Resume Risk Analysis Real Options and Capital Budgeting [PDF]

Citation preview

CHAPTER 7 Risk Analysis, Real Options, and Capital Budgeting Pada musim panas 2008, film Speed Racer, yang dibintangi Emile Hirsch dan Christina Ricci roda di box office. Slogan Speed Racer adalah "Go Speed Racer, Go!" tetapi para kritiku mengatakan, "Jangan perg (Lihatlah) bagaimana (telah ada baginya Speed Racer, Jangan pergi!" Salah satu kritikus mengatakan, "Balapan terasa seperti seret." Yang lain bahkan lebih keras mengatakan film "seperti menghabiskan dua jam caroming melalui mesin pinball" dan "panjang, suram slog yang menginduksi migrain. Melihat jumlahnya, Warner Brothers menghabiskan hampir $ 150 juta membuat film, ditambah jutaa lebih untuk pemasaran dan distribusi. Sayangnya untuk Warner Brothers, Speed Racer jatuh dan terbaka di box office, menarik hanya $ 90.000.000 di seluruh dunia. Bahkan, sekitar 4 dari 10 film kehilangan uang d bioskop, meskipun penjualan DVD sering membantu tally akhir. Tentu saja, ada film yang melakukannya dengan cukup baik. Jug pada tahun 2008, film Paramount Indiana Jones dan Kingdom of the Crystal Skull meraup sekitar $ 78 juta di seluruh dunia dengan biaya produksi $ 185 juta. Jelas, Warner Brothers tidak berencana untuk kehilangan $ 60 atau lebih juta pada Speed Racer, tetapi itu terjadi. Sebaga spinout box office dari Speed Racer menunjukkan, proyek tidak selalu berjalan seperti yang perusahaan pikir mereka akan. In bab mengeksplorasi bagaimana hal ini dapat terjadi, dan apa yang dapat dilakukan perusahaan untuk menganalisis dan mungki menghindar Situasi. 7.1 Analisis Sensitivitas, Analisis Skenario, dan Analisis Break-Even Salah satu poin utama dari buku ini adalah bahwa analisis NPV adalah teknik penganggaran modal yang unggul. Sebenarny karena pendekatan NPV menggunakan arus kas daripada keuntungan, menggunakan semua arus kas, dan disko arus kas dengan benar, sulit untuk menemukan kesalahan teoritis dengan itu. Namun, dalam percakapan kami denga pebisnis praktis, kami sering mendengar frasa "rasa aman palsu". Orang-orang ini menunju keluar bahwa dokumentasi untuk proposal penganggaran modal seringkali cukup mengesankan. Arus ka diproyeksikan turun menjadi seribu dolar terakhir (atau bahkan dolar terakhir) untuk setiap tahun (atau bahkan setiap bulan). Biaya peluang dan efek samping ditangani dengan cukup baik. Biaya tenggelam diabaikan juga cukup Benar. Ketika nilai bersih saat ini tinggi muncul di bagian bawah, godaan seseorang adalah mengatakan ya Segera. Namun demikian, arus kas yang diproyeksikan sering tidak terpenuhi dalam praktiknya, dan perusahaan berakhir dengan pecundang uang. Analisis Sensitivitas dan Analisis Skenario Bagaimana perusahaan bisa mendapatkan teknik nilai bersih saat ini untuk memenuhi potensinya? Salah satu pendekatan adala analisis sensitivitas, yang memeriksa seberapa sensitif perhitungan NPV tertentu terhadap perubaha asumsi yang mendasarinya. Analisis sensitivitas juga dikenal sebagai analisis dan bop bagaimana-jika (terbaik, optimis dan pesimis) analisis. Pertimbangkan contoh berikut. Solar Electronics Corporation (SEC) baru-baru ini mengembangkan mesin jet bertenaga surya dan ingin melanjutkan produksi skala penuh. Investasi awal (tahun 1)1 adala $ 1.500 juta, diikuti oleh produksi dan penjualan selama lima tahun ke depan. Arus kas awa proyeksi muncul di Tabel 7.1. Jika SEC melanjutkan investasi dan produksi je mesin, NPV dengan tingkat diskonto 15 persen adalah (dalam jutaan):



Tabel 7.1 Prakiraan Arus Kas untuk Mesin Jet Solar Electronics Corporation: Kasus Dasar (jutaan)* Karena NPV positif, teori keuangan dasar menyiratkan bahwa SEC harus menerima proyek. Namun, apakah ini semua ada untuk mengatakan tentang usaha? Sebelum pendanaan aktual, kita harus memeriksa asumsi yang mendasari proyek tentang pendapatan dan biaya. Pendapatan Mari kita asumsikan bahwa departemen pemasaran telah memproyeksikan penjualan tahunan menjadi:



Dengan demikian, ternyata perkiraan pendapatan tergantung pada tiga asumsi: 1. Pangsa pasar. 2. Ukuran pasar mesin jet. 3. Harga per mesin. Biaya Analis keuangan sering membagi biaya menjadi dua jenis: Biaya variabel dan biaya tetap. Variabel biaya berubah saat output berubah, dan mereka nol ketika produksi nol. Biaya tenaga kerja langsung dan bahan baku biasanya bervariasi. Adalah umum untuk mengasumsikan bahwa biaya variabel konstan per unit output, menyiratkan bahwa total biaya variabel sebanding dengan tingkat produksi. Misalnya, jika tenaga kerja langsung bervariasi dan satu unit output akhir membutuhkan $ 10 tenaga kerja langsung, kemudian 100 unit final output harus membutuhkan $ 1.000 tenaga kerja langsung. Biaya tetap tidak tergantung pada jumlah barang atau jasa yang dihasilkan selama periode tersebut. Biaya tetap biasanya diukur sebagai biaya per unit waktu, seperti sewa per bulan atau gaji per tahun. Secara alami, biaya tetap tidak diperbaiki selamanya. Mereka diperbaiki hanya selama periode waktu yang telah ditentukan. Departemen teknik telah memperkirakan biaya variabel menjadi $ 1 juta per mesin. Biaya tetap adalah $ 1.791 juta per tahun. Rincian biaya adalah:



Perkiraan ini untuk ukuran pasar, pangsa pasar, harga, biaya variabel, dan biaya tetap, serta perkiraan investasi awal, disajikan di kolom tengah Tabel 7.2. Angka-angka ini mewakili ekspektasi perusahaan atau perkiraan terbaik dari parameter yang berbeda. Sebagai perbandingan, analis perusahaan juga menyiapkan perkiraan optimis dan pesimis untuk masing-masing variabel yang berbeda. Ini prakiraan disediakan di tabel juga. Tabel 7.2 Perkiraan Berbeda untuk Mesin Pesawat Surya Elektronik



Analisis sensitivitas standar memanggil perhitungan NPV untuk ketiga kemungkinan dari satu variabel, bersama dengan perkiraan yang diharapkan untuk semua variabel lainnya. Prosedur ini diilustrasikan dalam Tabel 7.3. Untuk contoh, pertimbangkan perhitungan NPV sebesar $ 8,154 juta yang disediakan di sudut kanan atas tabel ini. NPV ini terjadi ketika perkiraan optimis 20.000 unit per tahun digunakan untuk ukuran pasar sementara semua variabel lain diatur pada perkiraan yang diharapkan dari Tabel 7.2. Perhatikan bahwa setiap baris dari tengah kolom Tabel 7.3 memperlihatkan nilai $1,517 juta. Ini terjadi karena perkiraan yang diharapkan digunakan untuk variabel yang dis tunggal keluar, serta untuk semua variabel lainnya. Tabel 7.3 Perhitungan NPV ($ dalam jutaan) untuk Mesin Pesawat Surya Menggunakan Sensitivitas Analisis



Tabel 7.3 dapat digunakan untuk sejumlah tujuan. Pertama, diambil secara keseluruhan, tabel dapat menunjukkan apakah analisis NPV harus dipercaya. Dengan kata lain, itu mengurangi rasa aman palsu yang kita bicarakan dari sebelumnya. Misalkan NPV positif ketika perkiraan yang diharapkan untuk setiap variabel digunakan. Namun lebih lanjut mengira bahwa setiap angka dalam kolom pesimistis sangat negatif dan setiap angka dalam kolom optimis sangat positif. Perubahan dalam satu perkiraan sangat mengubah perkiraan NPV, membuat satu kelonggaran dari pendekatan nilai bersih saat ini. Manajer konservatif mungkin menggores seluruh NPV analisis dalam situasi ini. Untungnya, mesin pesawat surya tidak menunjukkan dispersi yang luas ini karena semua kecuali dua angka dalam Tabel 7.3 positif. Manajer yang menampilkan tabel kemungkinan akan menganggap analisis NPV berguna untuk mesin jet bertenaga surya.



Kedua, analisis sensitivitas menunjukkan di mana informasi lebih lanjut diperlukan. Misalnya, kesalahan dalam investasi tampaknya relatif tidak penting karena, bahkan di bawah skenario, NPV sebesar $ 1.208 juta masih sangat positif. Sebaliknya, ramalan pesimistis untuk pasar saham menyebabkan NPV negatif -$696 mil singa, dan perkiraan pesimistis untuk ukuran pasar menyebabkan NPV yang secara substansial negatif sebesar –$1,802 juta. Karena efek dari perkiraan pendapatan yang salah begitu jauh lebih besar daripada efek perkiraan yang salah pada biaya, lebih banyak informasi tentang faktor-faktor menentukan pendapatan mungkin diperlukan. Karena kelebihan ini, analisis sensitivitas banyak digunakan dalam praktik. Graham dan Harvey2 melaporkan bahwa sedikit lebih dari 50 persen dari 392 perusahaan dalam sampel mereka tunduk pada penganggaran modal mereka perhitungan terhadap analisis sensitivitas. Jumlah ini sangat besar ketika seseorang mempertimbangkan bahwa hanya tentang 75 persen perusahaan dalam sampel mereka menggunakan analisis NPV. Sayangnya, analisis sensitivitas juga menderita beberapa kelemahan. Misalnya, analisis sensitivitas mungkin tanpa disadari meningkatkan rasa aman palsu di antara manajer. Misalkan semua ramalan pesimistis menghasilkan NPV positif. Seorang manajer mungkin merasa bahwa tidak mungkin proyek dapat kehilangan uang. Tentu saja para peramal mungkin hanya memiliki pandangan optimis tentang ramalan pesimistis. Untuk memerangi ini, beberapa perusahaan tidak memperlakukan perkiraan optimis dan pesimis secara subjektif. Sebaliknya, mereka pesimis perkiraan selalu, katakanlah, 20 persen lebih sedikit dari yang diharapkan. Sayangnya, obat dalam hal ini mungkin lebih buruk dari penyakit: Penyimpangan persentase tetap mengabaikan fakta bahwa beberapa variabel lebih mudah untuk memperkirakan daripada yang lain. Selain itu, analisis sensitivitas memperlakukan setiap variabel dalam isolasi ketika, pada kenyataannya, variabel cenderung terkait. Misalnya, jika manajemen yang tidak efektif memungkinkan biaya untuk keluar dari kontrol, kemungkinan biaya variabel, biaya tetap, dan investasi semuanya akan naik di atas ekspektasi pada Sama. Jika pasar tidak menerima mesin pesawat surya, baik pangsa pasar maupun harga harus menurun bersama-sama. Manajer sering melakukan analisis skenario, varian analisis sensitivitas, untuk meminimalkan Masalah. Sederhananya, pendekatan ini memeriksa sejumlah skenario yang mungkin berbeda, di mana setiap scenario melibatkan pertemuan faktor- faktor. Sebagai contoh sederhana, pertimbangkan efek dari beberapa maskapai penerbangan yang mengalami crash. Ini crash cenderung mengurangi terbang secara total, sehingga membatasi permintaan untuk mesin baru apa pun. Selain itu, bahkan jika kecelakaan tidak melibatkan pesawat bertenaga surya, masyarakat bisa menjadi lebih menolak teknologi inovatif dan kontroversial apa pun. Oleh karena itu, pangsa pasar SEC mungkin juga turun. Mungkin perhitungan arus kas akan terlihat seperti yang ada di Tabel 7.4 di bawah skenario kecelakaan pesawat. Mengingat perhitungan dalam tabel, NPV (dalam jutaan) adalah: Tabel 7.4 Prakiraan Arus Kas ($ dalam jutaan) di bawah Skenario Kecelakaan Pesawat*



Serangkaian skenario seperti ini mungkin menerangi masalah mengenai proyek lebih baik daripada standar penerapan analisis sensitivitas akan. Analisis Break-Even Diskusi analisis sensitivitas dan analisis skenario kami menunjukkan bahwa ada banyak cara untuk memeriksa variabilitas dalam perkiraan. Kami sekarang menyajikan pendekatan lain, analisis break-even. Sebagai namanya menyiratkan, pendekatan ini menentukan penjualan yang diperlukan untuk memecah bahkan. Pendekatannya adalah pelengkap yang berguna analisis sensitivitas karena juga menjelaskan tingkat keparahan perkiraan yang salah. Kami menghitung titik genap dalam hal laba akuntansi dan nilai saat ini. Laba Akuntansi Laba bersih tahunan di bawah empat perkiraan penjualan yang berbeda adalah sebagai berikut:



Presentasi biaya dan pendapatan yang lebih lengkap muncul di Tabel 7.5. Tabel 7.5 Pendapatan dan Biaya Proyek di bawah Asumsi Penjualan yang Berbeda ($ dalam jutaan, kecuali penjualan unit)



Kami merencanakan pendapatan, biaya, dan keuntungan di bawah asumsi yang berbeda tentang penjualan di Gambar 7.1. Pendapatan dan kurva biaya melintasi 2.091 mesin jet. Ini adalah titik pecah-genap — yaitu, titik di mana proyek tidak menghasilkan keuntungan atau kerugian. Selama penjualan tahunan di atas 2.091 mesin jet, proyek akan menghasilkan keuntungan. Gambar 7.1 Titik Genap Menggunakan Nomor Akuntansi



Titik jebolan ini dapat dihitung dengan sangat mudah. Karena harga penjualan adalah $ 2 juta per mesin dan biaya variabel adalah $ 1 juta per mesin,3 perbedaan antara harga penjualan dan biaya variabel per mesin adalah:



Perbedaan ini disebut margin kontribusi pretax karena setiap mesin tambahan berkontribusi jumlah ini untuk pretax laba. (Margin kontribusi juga dapat diekspresikan secara aftertax.) Biaya



tetap adalah $ 1.791 juta dan depresiasi adalah $ 300 juta, menyiratkan bahwa jumlah biaya ini adalah: Artinya, perusahaan dikenakan biaya $ 2.091 juta per tahun, terlepas dari jumlah penjualan. Mesin Becauseeach berkontribusi $ 1 juta, penjualan tahunan harus mencapai tingkat berikut untuk mengimbangi biaya: Dengan demikian, 2.091 mesin adalah titik genap yang diperlukan untuk keuntungan



akuntansi. Pembaca yang cerdik mungkin bertanya-tanya mengapa pajak telah diabaikan dalam perhitungan break-even keuntungan akuntansi. Alasannya adalah bahwa perusahaan dengan keuntungan pretax $ 0 juga akan memiliki keuntungan aftertax $ 0 karena tidak ada pajak yang dibayarkan jika tidak ada laba pretax yang dilaporkan. Dengan demikian, jumlah unit yang diperlukan untuk bahkan secara pretax harus sama dengan jumlah unit yang diperlukan untuk istirahat bahkan pada dasar aftertax. Nilai Saat Ini Seperti yang telah kami sampaikan berkali-kali, kami lebih tertarik pada nilai saat ini daripada kami dalam keuntungan. Oleh karena itu, kita harus menghitung breakeven dalam hal nilai saat ini. Mengingat tingkat diskonto 15 persen, mesin pesawat surya memiliki nilai bersih saat ini berikut untuk berbagai tingkat penjualan tahunan:



Perhitungan NPV ini direproduksi dari kolom terakhir Tabel 7.5. Gambar 7.2 berkaitan dengan nilai bersih saat ini dari pendapatan dan biaya untuk output. Ada di setidaknya dua perbedaan antara Gambar 7.2 dan Gambar 7.1, salah satunya cukup penting dan yang lainnya adalah apalagi begitu. Pertama poin yang kurang penting: Jumlah dolar pada dimensi vertikal Gambar 7.2 lebih besar daripada dimensi vertikal Gambar 7.1 karena nilai bersih saat ini dihitung selama lima tahun. Lebih penting lagi, pembobolan akuntansi terjadi ketika 2.091 unit terjual setiap tahun, sedangkan NPV breakeven terjadi ketika 2.315 unit dijual setiap tahun.



Gambar 7.2 Break-Even Point Menggunakan Nilai Bersih Saat Ini*



Tentu saja, titik jebolan NPV dapat dihitung secara langsung. Perusahaan awalnya menginvestasikan $ 1.500 Juta. Investasi awal ini dapat dinyatakan sebagai biaya tahunan setara lima tahun (EAC), yang ditentukan dengan membagi investasi awal dengan faktor anuitas lima tahun



yang sesuai: Perhatikan bahwa EAC sebesar $ 447,5 juta lebih besar dari depresiasi tahunan $ 300 juta. Ini harus terjadi karena perhitungan EAC secara implisit mengasumsikan bahwa investasi $1.500 juta dapat diinvestasikan sebesar 15 persen. Biaya aftertax, terlepas dari output, dapat dilihat seperti ini: Artinya, selain biaya tahunan investasi awal yang setara sebesar $ 447,5 juta, perusahaan membayar biaya tetap setiap tahun dan menerima perisai pajak depresiasi setiap tahun. Perisai



pajak penyusutan adalah ditulis sebagai angka negatif karena mengimbangi biaya dalam persamaan. Setiap pesawat berkontribusi $.66 juta untuk keuntungan aftertax, sehingga akan mengambil penjualan berikut untuk mengimbangi biaya: Dengan demikian, 2.315 pesawat adalah titik pecahan dari perspektif nilai saat ini. Mengapa titik pembobolan akuntansi berbeda dari titik jeda keuangan? Ketika kita menggunakan keuntungan akuntansi sebagai dasar untuk perhitungan break-even, kami mengurangi depresiasi. Penyusutan untuk proyek mesin jet surya adalah $ 300 juta per tahun. Jika 2.091 mesin jet surya dijual per tahun, SEC akan menghasilkan pendapatan yang cukup untuk menutupi biaya depresiasi $ 300 juta ditambah biaya lainnya. Sayangnya, pada tingkat penjualan ini SEC tidak akan menutupi biaya peluang ekonomi dari $ 1.500 juta ditata untuk investasi. Jika kita memperhitungkan bahwa $ 1.500 juta bisa saja diinvestasikan pada 15 persen, biaya tahunan sebenarnya dari investasi adalah $ 447,5 juta, bukan $ 300 juta. Depresiasi meremehkan biaya sebenarnya untuk memulihkan investasi awal. Dengan demikian perusahaan yang istirahat bahkan secara akuntansi benar-benar kehilangan uang. Mereka kehilangan biaya kesempatan awal Investasi. Apakah analisis break-even penting? Sangat banyak: Semua eksekutif perusahaan takut kerugian. Impas analisis menentukan seberapa jauh penjualan dapat turun sebelum proyek kehilangan uang, baik dalam pengertian akuntansi atau pengertian NPV. 7.2 Simulasi Monte Carlo Analisis sensitivitas dan analisis skenario mencoba menjawab pertanyaan "Bagaimana jika?" Namun sementara kedua analisis sering digunakan di dunia nyata, masing-masing memiliki keterbatasan tersendiri. Sensitivitas analisis hanya memungkinkan satu variabel berubah pada satu waktu. Sebaliknya, banyak variabel cenderung bergerak di pada saat yang sama di dunia nyata. Analisis skenario mengikuti skenario tertentu, seperti perubahan inflasi, pemerintah, atau jumlah pesaing. Meskipun metodologi ini seringkali cukup membantu, tidak dapat mencakup semua sumber variabilitas. Bahkan, proyek cenderung menunjukkan banyak variabilitas hanya di bawah satu skenario ekonomi. Simulasi Monte Carlo adalah upaya lebih lanjut untuk mencontoh ketidakpastian dunia nyata. Pendekatan ini namanya dari kasino Eropa yang terkenal karena menganalisis proyek dengan cara yang mungkin dianalisis strategi perjudian. Bayangkan pemain blackjack serius yang bertanyatanya apakah dia harus mengambil kartu ketiga setiap kali dua kartu pertamanya berjumlah 16. Kemungkinan besar, model matematika formal akan terlalu kompleks untuk praktis di sini. Namun, dia bisa bermain ribuan tangan di kasino, kadang-kadang menggambar sepertiga kartu ketika dua kartu pertamanya ditambahkan ke 16 dan kadang-kadang tidak menggambar kartu ketiga itu. Dia bisa membandingkan kemenangannya (atau kalah) di bawah dua strategi untuk menentukan mana yang lebih baik. Dia mungkin akan kehilangan banyak uang melakukan tes ini di kasino nyata, jadi simulasikan hasil dari dua strategi di komputer mungkin lebih murah. Monte Carlo simulasi proyek penganggaran modal adalah dalam semangat ini. Bayangkan bahwa Backyard Barbeques, Inc. (BBI), produsen panggangan arang dan gas, memiliki cetak biru untuk panggangan baru yang memasak dengan hidrogen terkompresi. The CFO, Edward H. Comiskey, tidak puas dengan teknik penganggaran modal yang lebih sederhana, menginginkan simulasi Monte Carlo untuk panggangan baru ini. J konsultan yang berspesialisasi dalam pendekatan Monte Carlo, Lester Mauney, membawanya melalui lima langkah-langkah metode. Langkah 1: Tentukan Model Dasar



Les Mauney memecah arus kas menjadi tiga komponen: pendapatan tahunan, biaya tahunan, dan awal Investasi. Pendapatan dalam tahun apa pun dipandang sebagai:



Biaya dalam tahun apa pun dipandang sebagai: Investasi awal dipandang sebagai: Biaya paten + Biaya pemasaran uji + Biaya fasilitas produksi Langkah 2: Tentukan Distribusi untuk Setiap Variabel dalam Model Di sinilah bagian yang sulit. Mari kita mulai dengan pendapatan, yang memiliki tiga komponen dalam Persamaan 7.1. The konsultan pertama model keseluruhan ukuran pasar — yaitu, jumlah panggangan yang dijual oleh seluruh industri. The publikasi perdagangan Outdoor Food (OF)



melaporkan bahwa 10 juta panggangan dari semua jenis dijual di benua Amerika Serikat tahun lalu, dan memperkirakan penjualan 10,5 juta tahun depan. Mr Mauney, menggunakan OF 'ramalan dan intuisinya sendiri, menciptakan distribusi berikut untuk penjualan panggangan tahun depan oleh seluruh industri: Distribusi yang ketat di sini mencerminkan pertumbuhan historis yang lambat tetapi stabil di pasar panggangan. Ini distribusi probabilitas di-graphed di Panel A dari Gambar 7.3. Gambar 7.3 Distribusi Probabilitas untuk Penjualan Unit Di Seluruh Industri, Pangsa Pasar BBI Hydrogen Grill, dan Harga Hydrogen Grill



Lester Mauney menyadari bahwa memperkirakan pangsa pasar panggangan hidrogen BBI lebih sulit. Namun demikian, setelah banyak analisis, ia menentukan distribusi pangsa pasar tahun depan: Sedangkan konsultan mengasumsikan distribusi simetris untuk penjualan unit di seluruh industri, ia percaya distribusi miring lebih masuk akal untuk pangsa pasar proyek. Dalam pikirannya selalu ada kemungkinan kecil bahwa penjualan panggangan hidrogen akan benar-benar lepas landas. Distribusi probabilitas ini di-graphed di Panel B Gambar 7.3. Perkiraan ini mengasumsikan bahwa penjualan unit untuk industri keseluruhan tidak terkait dengan pasar proyek Berbagi. Dengan kata lain, kedua variabel tersebut terpisah satu sama lain. Mr Mauney alasan bahwa meskipun booming ekonomi dapat meningkatkan penjualan panggangan di seluruh industri dan resesi dapat menurun pangsa pasar proyek tidak mungkin terkait dengan kondisi ekonomi. Mr Mauney harus menentukan distribusi harga per panggangan. Mr Comiskey, CFO, memberitahunya bahwa harga akan berada di area $ 200 per panggangan, mengingat apa pesaing lain mengenakan biaya. Namun konsultan percaya bahwa harga per panggangan hidrogen hampir pasti akan tergantung pada ukuran pasar keseluruhan untuk pemanggang. Seperti dalam bisnis apa pun, Anda biasanya dapat mengenakan biaya lebih jika permintaan tinggi. Setelah menolak sejumlah model kompleks untuk harga, Mr Mauney menetap di berikut Spesifikasi:



Harga panggangan dalam Persamaan 7.2 tergantung pada penjualan unit industri. Selain itu, variasi acak dimodelkan melalui istilah "+/–$3," di mana gambar +$3 dan gambar -$3 masing-masing terjadi 50 persen pada saat itu. Misalnya, jika penjualan unit di seluruh industri adalah 11 juta, harga



per saham akan menjadi salah satu dari berikut ini: Hubungan antara harga panggangan hidrogen dan penjualan unit di seluruh industry Panel C Gambar 7.3. Konsultan sekarang memiliki distribusi untuk masing-masing dari tiga komponen pendapatan tahun depan. Namun, ia membutuhkan distribusi untuk tahun-tahun mendatang juga. Menggunakan prakiraan dari Outdoor Food dan lainnya publikasi, Mr. Mauney memperkirakan distribusi tingkat pertumbuhan untuk seluruh industri selama Tahun:



Mengingat distribusi penjualan unit industri tahun depan dan distribusi tingkat pertumbuhan untuk variabel ini selama tahun kedua, kita dapat menghasilkan distribusi penjualan unit di seluruh industri untuk tahun kedua. Perpanjangan serupa harus memberikan Mr Mauney distribusi untuk tahun-tahun kemudian juga, meskipun kita tidak akan masuk ke rincian di sini. Dan sama seperti konsultan memperpanjang komponen pertama pendapatan (penjualan unit di seluruh industri) hingga tahun-tahun berikutnya, ia ingin melakukan hal yang sama untuk pangsa pasar dan unit Harga.



Diskusi sebelumnya menunjukkan bagaimana ketiga komponen pendapatan dapat dicontoh. Langkah 2 akan lengkap setelah komponen biaya dan investasi dimodelkan dengan cara yang sama. Khusus perhatian harus diberikan pada interaksi antara variabel di sini karena manajemen yang tidak efektif akan sama-sama memungkinkan komponen biaya yang berbeda untuk bangkit bersama. Namun, Anda mungkin mendapatkan ide sekarang, jadi kita akan melewatkan sisa langkah ini. Langkah 3: Komputer Menggambar Satu Hasil Seperti yang kami katakan, pendapatan tahun depan dalam model kami adalah produk dari tiga komponen. Bayangkan bahwa komputer secara acak memilih penjualan unit di seluruh industri sebesar 10 juta, pangsa pasar untuk panggangan hidrogen BBI 2 persen, dan variasi harga acak +$3. Mengingat gambar-gambar ini, harga tahun depan per panggangan hydrogen akan: $190 + $10 + $3 = $203 dan pendapatan tahun depan untuk panggangan hidrogen BBI adalah: 10 juta × .02 × $203 = $40,6 juta Tentu saja, kita belum selesai dengan seluruh hasilnya. Kita harus melakukan gambar untuk pendapatan setiap tahun mendatang. Selain itu, kami akan melakukan gambar untuk biaya di setiap tahun mendatang. Akhirnya, gambar untuk investasi awal harus dilakukan juga. Dengan cara ini, satu



hasil, terdiri dari gambar untuk setiap variabel dalam model, akan menghasilkan arus kas dari proyek di setiap tahun mendatang. Seberapa besar kemungkinan hasil spesifik yang dibahas akan ditarik? Kita bisa menjawab ini karena kita tahu probabilitas masing-masing komponen. Karena penjualan industri $ 10 juta memiliki 20 persen probabilitas, pangsa pasar 2 persen juga memiliki probabilitas 20 persen, dan variasi harga acak +$3 memiliki probabilitas 50 persen, probabilitas ketiga gambar ini bersama-sama dalam hasilnya adalah: Tentu saja probabilitas akan menjadi lebih kecil sekali gambar untuk pendapatan di masa depan, biaya masa depan, dan investasi awal termasuk dalam hasil. Langkah ini menghasilkan arus kas untuk setiap tahun dari satu hasil. Apa yang kita pada akhirnya yang tertarik adalah distribusi arus kas setiap tahun di banyak hasil. Kami meminta komputer untuk secara acak menarik berulangulang untuk memberi kami distribusi ini, yang hanya apa yang dilakukan di berikutnya Langkah. Langkah 4: Ulangi Prosedur Tiga langkah pertama menghasilkan satu hasil, tetapi esensi simulasi Monte Carlo diulang Hasil. Tergantung pada situasinya, komputer dapat dipanggil untuk menghasilkan ribuan atau bahkan jutaan hasil. Hasil dari semua gambar ini adalah distribusi arus kas untuk setiap tahun mendatang. Distribusi ini adalah output dasar dari simulasi Monte Carlo. Pertimbangkan Gambar 7.4. Di sini, gambar berulang telah menghasilkan distribusi simulasi dari arus kas tahun ini. Akan ada, tentu saja, distribusi seperti yang ada di angka ini untuk setiap tahun mendatang. Ini membuat kita hanya dengan satu langkah lagi. Gambar 7.4 Simulasi Distribusi Arus Kas Tahun Ketiga untuk Hidrogen Baru BBI Grill



Langkah 5: Hitung NPV Mengingat distribusi arus kas untuk tahun ketiga di Gambar 7.4, seseorang dapat menentukan arus kas untuk tahun ini. Dengan cara yang sama, seseorang juga dapat menentukan arus kas yang diharapkan untuk setiap tahun depan dan kemudian menghitung nilai bersih saat ini dari proyek dengan mendiskon uang tunai yang diharapkan ini mengalir pada tingkat yang sesuai. Simulasi Monte Carlo sering dipandang sebagai langkah di luar analisis atau skenario sensitivitas Analisis. Interaksi antara variabel secara eksplisit ditentukan di Monte Carlo; Jadi (setidaknya secara teori) metodologi ini memberikan analisis yang lebih lengkap. Dan, sebagai produk per produk, harus membangun memperdalam pemahaman peramal tentang proyek. Karena simulasi Monte Carlo telah ada setidaknya selama 35 tahun, Anda mungkin berpikir bahwa sebagian besar perusahaan akan melakukan mereka sekarang. Anehnya, ini tampaknya tidak terjadi. Dalam pengalaman, eksekutif sering skeptis terhadap kompleksitas. Sulit untuk mencontoh salah satu distribusi setiap variabel atau interaksi antar variabel. Selain itu, output computer sering tanpa intuisi ekonomi. Dengan demikian, sementara simulasi Monte Carlo digunakan di dunia nyata tertentu situasi,4 pendekatan tidak mungkin menjadi "gelombang masa depan." Bahkan, Graham dan Harvey5 laporan bahwa hanya sekitar 15 persen dari perusahaan dalam sampel mereka menggunakan simulasi penganggaran modal. 7.3 Opsi Nyata Dalam Bab 5, kami menekankan keunggulan analisis nilai bersih saat ini (NPV) atas pendekatan lain ketika menilai proyek penganggaran modal. Namun, baik ulama maupun praktisi telah menunjukkan masalah dengan NPV. Ide dasar di sini adalah bahwa analisis NPV, serta semua pendekatan lain dalam Bab 5, mengabaikan penyesuaian yang dapat dilakukan perusahaan setelah proyek diterima. Penyesuaian ini disebut opsi nyata. Dalam hal ini NPV meremehkan nilai sebenarnya dari sebuah proyek. NPV's konservatisme paling baik dijelaskan melalui serangkaian contoh. Opsi untuk Memperluas Conrad Willig, seorang pengusaha, baru-baru ini mengetahui perawatan kimia yang menyebabkan air membeku di 100 derajat Fahrenheit daripada 32 derajat. Dari semua aplikasi praktis untuk perawatan ini, Mr Willig menyukai ide hotel yang terbuat dari es lebih dari apa pun. Conrad memperkirakan tahunan arus kas dari satu hotel es menjadi $ 2 juta, berdasarkan investasi awal $ 12 juta. Dia merasa bahwa 20 persen adalah tingkat diskon yang sesuai, mengingat risiko usaha baru ini. Percaya bahwa arus kas akan terus-menerus, Mr Willig menentukan NPV proyek menjadi: –$12,000,000 + $2,000,000/.20 = –$2 million Sebagian besar pengusaha akan menolak usaha ini, mengingat NPV negatifnya. Tapi Conrad tidak pengusaha khas Anda. Dia beralasan bahwa analisis NPV melewatkan sumber nilai tersembunyi. Sementara ia cukup yakin bahwa investasi awal akan menelan biaya $ 12 juta, ada beberapa ketidakpastian arus kas tahunan. Perkiraan arus kasnya $ 2 juta per tahun benar-benar mencerminkan keyakinannya bahwa ada adalah probabilitas 50 persen bahwa arus kas tahunan akan menjadi $ 3 juta dan probabilitas 50 persen yang arus kas tahunan akan menjadi $ 1 juta. Perhitungan NPV untuk dua perkiraan diberikan di sini:  Ramalan optimis: –$12 juta + $3 juta/.20 = $3 juta



 Ramalan pesimistis: -$12 juta + $1 juta/.20 = –$7 juta Di permukaan, perhitungan baru ini tampaknya tidak banyak membantu Tn. Willig. Rata-rata dari keduanya memperkirakan menghasilkan NPV untuk proyek: 50% × $3 juta + 50% × (–$7 juta) = – $2 juta yang hanya nilai ia hitung di tempat pertama. Namun, jika ramalan optimis ternyata benar, Pak Willig pasti ingin memperluas. Jika dia percaya bahwa ada, katakanlah, 10 lokasi di negara yang dapat mendukung hotel es, NPV sejati dari usaha akan: 50% × 10 × $3 juta + 50% × (–$7 juta) = 11,5 juta Gambar 7.5, yang mewakili keputusan Pak Willig, sering disebut pohon keputusan. Idenya yang dinyatakan dalam angka tersebut adalah dasar dan universal. Pengusaha memiliki opsi untuk memperluas jika pilot lokasi berhasil. Misalnya, pikirkan semua orang yang memulai restoran, kebanyakan dari mereka pada akhirnya Gagal. Orang-orang ini belum tentu terlalu optimis. Mereka mungkin menyadari kemungkinan kegagalan tapi tetap saja karena kemungkinan kecil untuk memulai McDonald's atau Burger King berikutnya.



Gambar 7.5 Decision Tree untuk Ice Hotel



Opsi untuk Ditinggalkan Manajer juga memiliki opsi untuk meninggalkan proyek yang ada. Ditinggalkan mungkin tampak pengecut, tapi itu sering dapat menghemat banyak uang perusahaan. Karena itu, opsi untuk meninggalkan meningkatkan nilai proyek potensial apa pun. Contoh hotel es, yang menggambarkan opsi untuk memperluas, juga dapat mengilustrasikan opsi untuk Meninggalkan. Untuk melihat ini, bayangkan bahwa Mr Willig sekarang percaya bahwa ada 50 persen probabilitas bahwa arus kas tahunan akan menjadi $ 6 juta dan probabilitas 50 persen bahwa arus kas tahunan akan -$2 Juta. Perhitungan NPV di bawah dua perkiraan menjadi:  Ramalan optimis: –$12 juta + $6 juta/.2 = $18 juta  Ramalan pesimistis: –$12 juta – $2 juta/.2 = –$22 juta menghasilkan NPV untuk proyek:



Selain itu, sekarang bayangkan bahwa Mr Willig ingin memiliki, paling banyak, hanya satu hotel es, menyiratkan bahwa tidak ada opsi untuk memperluas. Karena NPV dalam Persamaan 7.4 negatif, sepertinya dia tidak akan membangun hotel. Tetapi hal-hal berubah ketika kita mempertimbangkan opsi pengabaian. Pada tanggal 1, pengusaha akan ketahui ramalan mana yang menjadi kenyataan. Jika arus kas sama dengan yang di bawah perkiraan optimis, Conrad akan menjaga proyek tetap



hidup. Jika, bagaimanapun, arus kas sama dengan yang di bawah perkiraan pesimis, ia akan Tinggalkan hotel. Jika Mr Willig tahu kemungkinan ini sebelumnya, NPV proyek menjadi: 50% × $18 juta + 50% × (–$12 juta – $2 juta/1,20) = 2,17 juta DOLAR Karena Mr Willig meninggalkan setelah mengalami arus kas - $ 2 juta pada tanggal 1, ia tidak harus menanggung arus keluar ini di salah satu tahun berikutnya. NPV sekarang positif, sehingga Conrad akan menerima Proyek. Contohnya di sini jelas bergaya. Sedangkan bertahun-tahun mungkin berlalu sebelum proyek ditinggalkan di dunia nyata, hotel es kami ditinggalkan setelah hanya satu tahun. Dan, sementara nilai penyelamatan umumnya menemani ditinggalkan, kami berasumsi tidak ada nilai penyelamatan untuk hotel es. Namun demikian pilihan ditinggalkan meresap di dunia nyata. Misalnya, pertimbangkan industri pembuatan film. Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7.6, film dimulai dengan pembelian atau pengembangan skrip. Skrip yang telah selesai mungkin dikenakan biaya studio film beberapa juta dolar dan berpotensi menyebabkan produksi aktual. Namun, sebagian besar skrip (mungkin baik di lebih dari 80 persen) ditinggalkan. Mengapa studio meninggalkan skrip yang mereka ditugaskan di tempat pertama? Studio tahu sebelumnya bahwa hanya beberapa skrip yang akan menjanjikan, dan mereka tidak tahu mana yang. Dengan demikian, mereka melemparkan jaring lebar, menugaskan banyak skrip untuk mendapatkan beberapa yang baik. The studio harus kejam dengan skrip buruk karena pengeluaran di sini pales dibandingkan dengan kerugian besar dari memproduksi film yang buruk.



Gambar 7.6 Opsi Pengabaian di Industri Film



Beberapa skrip beruntung kemudian pindah ke produksi, di mana biaya mungkin dianggarkan dalam puluhan jutaan dolar, jika tidak lebih. Pada tahap ini, frasa yang ditakuti adalah bahwa produksi di lokasi mendapat "bogged down," menciptakan biaya overruns. Tapi studio samasama kejam di sini. Haruskah overruns ini menjadi berlebihan, produksi cenderung ditinggalkan midstream. Menariknya, ditinggalkan hamper selalu terjadi karena biaya tinggi, bukan karena ketakutan bahwa film tidak akan dapat menemukan penonton. Sedikit informasi tentang skor itu akan diperoleh sampai film benar-benar dirilis. Rilis film disertai dengan pengeluaran iklan yang signifikan, mungkin dalam kisaran $ 10 untuk $ 20 juta. Iklan akan terus mengikuti penjualan tiket yang kuat, tetapi kemungkinan akan ditinggalkan setelah beberapa minggu kinerja box office yang buruk. Pembuatan film adalah salah satu bisnis paling berisiko di sekitar, dengan studio menerima ratusan juta dolar dalam hitungan



minggu dari blockbuster sambil menerima hampir tidak ada selama periode ini dari sebuah flop. Opsi pengabaian berisi biaya yang mungkin sebaliknya bangkrut industri. Untuk menggambarkan beberapa ide ini, pertimbangkan kasus Euro Disney. Kesepakatan untuk membuka Euro Disney terjadi pada tahun 1987, dan taman ini membuka pintunya di luar Paris pada tahun 1992. Pemikiran manajemen Disney Orang Eropa akan konyol di atas taman baru, tetapi masalah segera dimulai. Jumlah pengunjung yang tidak pernah terpenuhi ekspektasi, sebagian karena perusahaan harga tiket terlalu tinggi. Disney juga memutuskan untuk tidak melayani alkohol di negara yang terbiasa dengan anggur dengan makanan. Inspektur buruh Perancis melawan Disney kode berpakaian ketat, dan sebagainya. Setelah beberapa tahun beroperasi, taman ini mulai menyajikan anggur di restorannya, menurunkan tiket harga, dan membuat penyesuaian lainnya. Dengan kata lain, manajemen menjalankan opsinya untuk melakukan reformulasi produk. Taman ini mulai mendapat untung kecil. Kemudian perusahaan menjalankan opsi untuk memperluas dengan menambahkan "gerbang kedua," yang merupakan taman hiburan lain di sebelah Euro Disney bernama Walt Disney Studios. Gerbang kedua dimaksudkan untuk mendorong pengunjung memperpanjang masa inap mereka. Tapi taman baru terpelesakan. Alasannya berkisar dari harga tiket yang tinggi, atraksi diarahkan ke Hollywood daripada Pembuatan film Eropa, pemogokan tenaga kerja di Paris, dan gelombang panas musim panas. Pada musim panas 2003, Euro Disney hampir bangkrut lagi. Eksekutif membahas berbagai Pilihan. Opsi ini berkisar dari membiarkan perusahaan bangkrut (opsi untuk meninggalkan) hingga menarik Nama Disney dari taman. Pada tahun 2005, perusahaan akhirnya menyetujui restrukturisasi dengan bantuan Pemerintah Perancis. Seluruh gagasan opsi manajerial dirangkum dengan tepat oleh Jay Rasulo, pengawas Disney taman hiburan, ketika dia berkata, "Satu hal yang kita tahu pasti adalah bahwa Anda tidak pernah mendapatkannya 100 persen tepat pertama kali. Kami membuka setiap taman kami dengan gagasan bahwa kami akan menambahkan konten." Contoh terbaru dari perusahaan yang benar-benar menggunakan opsi untuk ditinggalkan terjadi pada tahun 2005 ketikaSony Corporation mengumumkan bahwa mereka menarik diri dari komputer genggam, atau PDA, pasar di Jepang. Apa yang agak mengejutkan adalah bahwa perusahaan adalah pemimpin pasar dalam penjualan pada saat itu, dengan sekitar sepertiga dari pasar. Namun, penjualan PDA telah menyusut selama tiga tahun terakhir, di sebagian besar karena peningkatan persaingan dari ponsel pintar yang memiliki kemampuan PDA. Jadi, Sony menyimpulkan bahwa pasar masa depan untuk perangkat yang berdiri sendiri terbatas dan ditebus. Opsi Pengaturan Waktu Seseorang sering menemukan tanah perkotaan yang telah kosong selama bertahun-tahun. Namun tanah ini dibeli dan dijual dari waktu ke waktu. Mengapa ada orang yang membayar harga positif untuk tanah yang tidak memiliki sumber pendapatan? Tentu saja, seseorang tidak dapat tiba dengan harga positif melalui analisis NPV. Namun, paradoks dapat dengan mudah dijelaskan dalam hal opsi nyata. Misalkan bahwa lahan yang paling tinggi dan paling baik digunakan adalah sebagai gedung perkantoran. Total biaya konstruksi untuk bangunan diperkirakan $ 1 juta. Saat ini, sewa bersih (setelah semua biaya) diperkirakan $ 90.000 per tahun selamanya, dan tingkat diskonto adalah 10 persen. NPV dari bangunan yang diusulkan ini adalah: -$1 juta + $90.000/.10 = –$100.000



Karena NPV ini negatif, seseorang saat ini tidak ingin membangun. Namun, anggaplah bahwa pemerintah federal merencanakan berbagai program revitalisasi perkotaan untuk kota. Kemungkinan sewa kantor meningkat jika program berhasil. Dalam hal ini, pemilik properti mungkin ingin mendirikan kantor bangunan setelah semua. Sebaliknya, sewa kantor akan tetap sama, atau bahkan jatuh, jika program gagal. The pemilik tidak akan membangun dalam kasus ini. Kami mengatakan bahwa pemilik properti memiliki opsi waktu. Meskipun dia saat ini tidak ingin membangun, dia akan ingin membangun di masa depan harus menyewa di daerah naik secara substansial. Opsi waktu ini menjelaskan mengapa lahan kosong sering memiliki nilai. Ada biaya, seperti pajak, dari memegang tanah mentah, tetapi nilai gedung perkantoran setelah kenaikan besar sewa mungkin lebih dari mengimbangi biaya penahanan ini. Tentu saja nilai pasti dari lahan kosong tergantung pada probabilitas keberhasilan dalam program revitalisasi dan tingkat kenaikan sewa. Gambar 7.7 menggambarkan opsi waktu ini. Gambar 7.7 Pohon Keputusan untuk Lahan Kosong



Operasi pertambangan hampir selalu menyediakan opsi waktu juga. Misalkan Anda memiliki tambang tembaga di mana biaya penambangan setiap ton tembaga melebihi pendapatan penjualan. Ini adalah no-brainer untuk mengatakan bahwa Anda tidak ingin menambang tembaga saat ini. Dan karena ada biaya kepemilikan seperti property pajak, asuransi, dan keamanan, Anda mungkin benarbenar ingin membayar seseorang untuk mengambil tambang dari tangan Anda. Namun, kami akan memperingatkan Anda untuk tidak melakukannya dengan terburu-buru. Harga tembaga di masa depan mungkin cukup meningkat sehingga produksi menguntungkan. Mengingat kemungkinan itu, Anda mungkin dapat menemukan seseorang yang akan membayar harga positif untuk properti hari ini. 7.4 Pohon Keputusan Yang ditunjukkan di bagian sebelumnya, manajer menyesuaikan keputusan mereka berdasarkan informasi baru. Misalnya, proyek dapat diperluas jika pengalaman awal menjanjikan, sedangkan proyek yang sama mungkin ditinggalkan setelah hasil yang buruk. Seperti yang kami katakan sebelumnya, pilihan yang tersedia untuk manajer disebut opsi nyata dan proyek individu sering dapat dipandang sebagai serangkaian opsi nyata, memimpin untuk penilaian pendekatan di luar metodologi nilai dasar saat ini dari bab-bab sebelumnya. Sebelumnya dalam bab ini, kami mempertimbangkan jet bertenaga surya Solar Electronics Corporation (SEC) engine project, dengan arus kas seperti yang ditunjukkan pada Tabel 7.1. Dalam contoh itu, SEC berencana untuk berinvestasi $ 1.500 juta pada tahun 1 dan diperkirakan akan menerima $ 900 juta per tahun dalam masing-masing dari lima tahun ke depan. Kami perhitungan menunjukkan NPV sebesar $ 1.517 juta, sehingga perusahaan mungkin ingin melanjutkan Proyek. Untuk menggambarkan pohon keputusan secara lebih rinci, mari kita mundur satu tahun ke tahun 0, ketika keputusan SEC lebih rumit. Pada saat itu, kelompok teknik telah mengembangkan



teknologi untuk mesin pesawat bertenaga surya, tetapi pemasaran pengujian belum dimulai. Departemen pemasaran mengusulkan bahwa SEC mengembangkan beberapa prototipe dan melakukan pengujian pemasaran mesin. Sebuah kelompok perencanaan perusahaan, termasuk perwakilan dari produksi, pemasaran, dan teknik, memperkirakan bahwa fase akan memakan waktu satu tahun dan biaya $ 100 juta. Lebih lanjut, kelompok ini percaya ada 75 persen kesempatan bahwa tes pemasaran akan terbukti berhasil. Setelah menyelesaikan tes pemasaran, SEC akan memutuskan apakah akan terlibat dalam produksi skala penuh, mengharuskan investasi $ 1.500 juta. Tes pemasaran menambahkan lapisan kompleksitas ke analisis. Karya kami sebelumnya pada contoh diasumsikan bahwa tes pemasaran telah terbukti berhasil. Bagaimana kami menganalisis apakah kami ingin untuk melanjutkan dengan tes pemasaran di tempat pertama? Di sinilah pohon keputusan masuk. Untuk rekap, SEC menghadapi dua keputusan, yang keduanya diwakili dalam Gambar 7.8. Pertama perusahaan harus memutuskan apakah akan melanjutkan tes pemasaran. Dan jika tes dilakukan, perusahaan harus memutuskan apakah hasil tes menjamin produksi skala penuh. Poin penting di sini, seperti yang akan kita lakukan lihat, adalah bahwa pohon keputusan menjawab dua pertanyaan dalam urutan terbalik. Jadi mari kita bekerja mundur, pertama mempertimbangkan apa yang harus dilakukan dengan hasil tes, yang dapat berhasil atau tidak berhasil.



Gambar 7.8 Pohon Keputusan untuk SEC ($ juta)



Asumsikan tes telah berhasil (probabilitas 75 persen). Tabel 7.1 memberi tahu kami bahwa skala penuh produksi akan menelan biaya $ 1.500 juta dan akan menghasilkan arus kas tahunan $ 900 juta untuk lima tahun, menghasilkan NPV dari:



Karena NPV positif, tes pemasaran yang sukses harus mengarah pada produksi skala penuh. (Perhatikan bahwa NPV dihitung pada tahun 1, waktu investasi $ 1.500 juta Dibuat. Nanti kita diskon nomor ini kembali ke tahun 0, pada saat keputusan test marketing adalah untuk dibuat.) Asumsikan tes belum berhasil (probabilitas 25 persen). Di sini, SEC $1,500 juta investasi akan menghasilkan NPV sebesar -$3,611 juta, dihitung per tahun 1. (Untuk menghemat ruang, kami tidak akan memberikan angka mentah yang mengarah ke perhitungan ini.) Karena NPV di sini negatif, SEC tidak akan menginginkan produksi skala penuh jika tes pemasaran tidak berhasil. Keputusan tentang tes pemasaran. Sekarang kita tahu apa yang harus dilakukan dengan hasil tes pemasaran. Mari kita gunakan hasil ini untuk bergerak kembali satu tahun. Artinya, kami sekarang ingin mencari tahu apakah SEC harus menginvestasikan $ 100 juta untuk biaya pemasaran pengujian di tempat pertama. Hasil yang diharapkan dievaluasi pada tanggal 1 (dalam jutaan) adalah:



NPV pengujian dihitung pada tanggal 0 (dalam jutaan) adalah:



Karena NPV positif, perusahaan harus menguji pasar untuk mesin jet bertenaga surya. Peringatan Kami telah menggunakan tingkat diskonto 15 persen untuk pengujian dan keputusan investasi. Mungkin tingkat diskon yang lebih tinggi seharusnya digunakan untuk keputusan pemasaran tes awal, yang cenderung lebih berisiko daripada keputusan investasi. Rekap Seperti disebutkan di atas, analisis digambarkan pada Gambar 7.8. Seperti yang dapat dilihat dari angka, SEC harus membuat dua keputusan berikut: 1. Apakah akan mengembangkan dan menguji mesin jet bertenaga surya. 2. Apakah akan berinvestasi untuk produksi skala penuh setelah hasil tes. Menggunakan pohon keputusan, kami menjawab pertanyaan kedua sebelum kami menjawab yang pertama. Pohon keputusan mewakili pendekatan terbaik untuk memecahkan masalah SEC, mengingat informasi disajikan sejauh ini dalam teks. Namun, kami akan memeriksa pendekatan yang lebih canggih untuk menilai opsi di bab selanjutnya. Meskipun pendekatan ini pertama kali digunakan untuk menghargai opsi keuangan yang diperdagangkan secara terorganisir pertukaran opsi, itu dapat digunakan untuk menghargai opsi nyata juga. Ringkasan dan Kesimpulan Bab ini membahas sejumlah aplikasi praktis penganggaran modal.



1. Meskipun NPV adalah pendekatan penganggaran modal terbaik secara konseptual, praktek untuk memberikan manajer rasa aman palsu. Analisis sensitivitas memperlihatkan NPV di bawah bervariasi asumsi, memberi manajer perasaan yang lebih baik untuk risiko proyek. Sayangnya, analisis sensitivitas hanya memodifikasi satu variabel pada satu waktu, tetapi banyak variabel cenderung bervariasi bersama-sama dalam Dunia. Analisis skenario memeriksa kinerja proyek di bawah skenario yang berbeda (seperti perang pecah atau harga minyak meroket). Akhirnya, manajer ingin tahu seberapa buruk perkiraan sebelum proyek kehilangan uang. Analisis breakeven menghitung angka penjualan di mana proyek bahkan pecah. Meskipun analisis break-even sering dilakukan berdasarkan laba akuntansi, kami menunjukkan bahwa basis nilai bersih saat ini lebih tepat. 2. Simulasi Monte Carlo dimulai dengan model arus kas perusahaan, berdasarkan interaksi antara variabel yang berbeda dan pergerakan setiap variabel individu dari waktu ke waktu. Random sampling menghasilkan distribusi arus kas ini untuk setiap periode, yang perhitungan nilai saat ini. 3. Kami menganalisis opsi tersembunyi dalam penganggaran modal, seperti opsi untuk memperluas, opsiuntuk meninggalkan, dan opsi waktu. 4. Pohon keputusan mewakili pendekatan untuk menilai proyek dengan opsi tersembunyi, atau nyata ini.