Revista Română de Statistică Supliment

Transcription

1 Institutul Naţional de Statistică National Institute of Statistics Revista Română de Statistică Supliment Romanian Statistical Review Supplement 8/2016

2 COLEGIUL ŞTIINŢIFIC EMILIAN DOBRESCU - academician, Academia Română AUREL IANCU - academician, Academia Română MARIUS IOSIFESCU - academician, Academia Română LUCIAN ALBU - academician, Academia Română GHEORGHE ZAMAN Prof. univ. dr., membru corespondent al Academiei Române TUDOREL ANDREI - Prof. univ. dr., Academia de Studii Economice DAN GHERGUŢ - Lect. univ. dr., Universitatea Titu Maiorescu, Bucureşti KONRAD PASENDORFER PhD, Director General al Statistics Austria MARIANA MIHAILOVA KOTZEVA - EUROSTAT CONSTANTIN MITRUŢ Prof. univ. dr., Preşedinte al Societăţii Române de Statistică CONSTANTIN ANGHELACHE Prof. univ. dr., Vicepreşedinte al Societăţii Române de Statistică NICOLAE ISTUDOR Prof. univ. dr., Rector al Academiei de Studii Economice, Bucureşti VERGIL VOINEAGU Prof. univ. dr., Academia de Studii Economice, Bucureşti TIBERIU POSTELNICU Prof. univ. dr., Institutul Gheorghe Mihoc-Caius Iacob BOGDAN OANCEA Prof. univ. dr., Universitatea Bucureşti GHEORGHE SĂVOIU - Conf. univ. dr., Universitatea Piteşti IRINA-VIRGINIA DRAGULANESCU - Prof. univ. dr., University Messina, Italia DANIELA ELENA ŞTEFĂNESCU - Conf. univ. dr., Institutul Naţional de Statistică ELISABETA JABA Prof. univ. dr., Universitatea Alexandru Ioan Cuza University EUGENIA HARJA - Prof. univ. dr., Universitatea Vasile Alecsandri, Bacău ŞTEFAN-ALEXANDRU IONESCU - Lect. univ. dr. Universitatea Româno-Americană CLAUDIU HERŢELIU - Prof. univ. dr., Academia de Studii Economice ION GHIZDEANU - Dr., cercetător ştiinţifi c gradul I, Comisia Naţională de Prognoză ILIE DUMITRESCU - Institutul Naţional de Statistică SILVIA PISICĂ - Dr., Institutul Naţional de Statistică ADRIANA CIUCHEA - Institutul Naţional de Statistică

3 REVISTA ROMÂNĂ DE STATISTICĂ SUPLIMENT SUMAR / CONTENTS 8/2016 CURRENT PROBLEMS OF THE ROMANIAN HUMAN RESOURCES 3 Ph.D. Angelica Băcescu Cărbunaru Bucharest University of Economic Studies EVOLUŢIA ECONOMICĂ ŞI SOCIALĂ A ROMÂNIEI ÎN ULTIMA PERIOADĂ- ANALIZĂ MULTIDIMENSIONALĂ 12 ECONOMIC AND SOCIAL EVOLUTION OF ROMANIA DURING THE RECENT PERIOD MULTIDIMENSIONAL ANALYSIS 19 Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE Academia de Studii Economice Prof. dr. Alexandru MANOLE Universitatea Artifex, Bucuresti Conf. Univ. dr. Aurelian DIACONU Universitatea Artifex, Bucuresti ASPECTE TEORETICE ŞI PRACTICE DE ANALIZĂ A SENZITIVITĂŢII INVESTIŢIEI 26 THEORETICAL AND PRACTICAL ASPECTS OF ANALYSIS OF INVESTMENT S SENSITIVITY 37 Prof. univ. dr. Radu Titus MARINESCU Conf. univ. dr. Mădălina Gabriela ANGHEL Conf. univ. dr. Aurelian DIACONU Universitatea ARTIFEX din Bucureşti METODE DE ANALIZĂ A SENSITIVITĂŢII ÎN MEDIUL INCERT 48 SENSITIVITY ANALYSIS METHODS IN UNCERTAINTY ENVIRONMENT 59 Prof. univ. dr. Alexandru MANOLE Universitatea ARTIFEX din Bucureşti Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE Universitatea ARTIFEX din Bucureşti, Academia de Studii Economice, Bucureşti Conf. univ. dr. Mădălina Gabriela ANGHEL Universitatea ARTIFEX din Bucureşti Drd. Andreea MARINESCU Academia de Studii Economice, Bucureşti MODEL DE ANALIZĂ A INVESTIŢIILOR ÎN MEDIUL INCERT 70 MODEL OF INVESTMENT ANALYSIS IN AN UNCERTAIN ENVIRONMENT 77 Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE Universitatea ARTIFEX din Bucureşti, Academia de Studii Economice, Bucureşti Prof. univ. dr. Alexandru MANOLE Universitatea ARTIFEX din Bucureşti Drd. Andreea MARINESCU Academia de Studii Economice, Bucureşti Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 / 2016

4 FUNDAMENTAREA DECIZIEI DE INVESTIŢII 85 THE SUBSTANTIATION OF THE INVESTMENT DECISION 94 Conf. univ. dr. Mădălina Gabriela ANGHEL Universitatea ARTIFEX din Bucureşti Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE Universitatea ARTIFEX din Bucureşti, Academia de Studii Economice, Bucureşti Drd. Emilia STANCIU Drd. Marius POPOVICI Academia de Studii Economice, Bucureşti SOME ASPECTS REGARDING THE INFLATION EVOLUTION DURING THE LAST PERIOD 104 Assoc. prof. Mădălina Gabriela ANGHEL PhD. Artifex University of Bucharest Prof. Constantin ANGHELACHE PhD. Bucharest University of Economic Studies Artifex University of Bucharest Prof. Alexandru Manole PhD. Artifex University of Bucharest 2 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

5 Current Problems of the Romanian Human Resources Ph.D. Angelica Băcescu Cărbunaru Bucharest University of Economic Studies Abstract Regarding the population as the main factor of the Nations Wealth, the author hereby states from the beginning that, according to certain UN studies, it has an overwhelming weight of up to 64% at global level and of up to 80% in the more developed countries. The shaping of the relationship between human resources and development is done both through the self-regulating system, which tends towards an equilibrium between birth and mortality and through demographic solutions to influence in one direction or the other the demographic variables, as well as through complex policies. Starting from the fact that woman is the source of life on earth, the author analyzes the natural (potential) female fertility, without any restrictions from society and the actual female fertility, with social restrictions. As to mortality, the author discusses both the death from natural causes (biological) and the social death (virtual), as well as their evolution. Further, she analyses vital statistics as bases of the population evolution, which underlines the substantiation of the necessary demographic policy measures to take. In the current era, migration is one of the factors that influences the evolution of human resources. This causes the author to analyze the internal mobility of the population, under the form of the actual mobility by oscillating moving or commuting and the residential mobility (final). She has to analyze also the external mobility of the population under the form of the border oscillating movement, of the temporary movement (seasonal) that takes place between countries for a certain period, without changing the permanent residence, as well as of the residential movement (migration), with the change of the permanent residence and eventually of the citizenship. Human resources, due to their specificity and structure, to their degree of mobility, to their behaviour etc, integrate into the overall economic and social system through an array of uninterrupted direct, indirect and reverse connections. The many interdependent relations, formed between the variables of the human resources, the national wealth and the economic development, make us assert that population, aside from the general economic factors, interferes with many other specific factors, biological, national, social, cultural, religious, psychological, etc. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

6 Keywords: Human resources, demographic evolution, female fertility, mortality, birth, population migration, internal mobility, external mobility JEL classification: J11, J13 1. Demographic Trends Over the Years The evolution of the course of life of the population of a country depends on the competition between fertility and mortality, relation that explains the growth of the population, its demographic structure and the social equilibrium. According to some recent studies, 8,000 years BC, the world population was 10 million inhabitants, then jumping to about 7 billion today with the perspective of a further increase in a century and a half to billion inhabitants, followed by stabilization towards a zero increase. When we refer to Romania, we notice that the birth rate was higher than mortality during , a positive population growth between 10 and 25% being registered. After that, the ratio changed during the period when the birth rate became about 5% lower than mortality, a negative population growth 1 being registered. If we consider the evolution of the population by areas, we notice that, if during the period the urban population increased from 32.1% to 54.3%, in the period , the weight was relatively constant of 54.3% up to 53.9% 2. Likewise, the rural population decreased from 67.9% to 45.7% in the period and was relatively constant, between 45.7% and 46% in the period In the period , the average life expectancy by gender showed a stability of about 72 years for men and increased for women from 77.5 years in 2009 to 78.9 in If the usual resident population was made of 48.9% males and 51.1% females in 2014, the urban population was 53.9% and the rural one was 46.1% 3. Let us remind you that, during the more than three decades that have passed since the World Population Conference, held in Bucharest in 1974, the human resources of the planet increased by more than 25%. At the same time, the population growth rate decreased from 2.0% to 1.7% and the growth rate will continue to decrease until 2025 to less than 1%, differently for the industrialized countries (0.29%) from the developing countries (1.06%). 1. The Romanian Statistical Yearbook 2015, pag The Romanian Statistical Yearbook 2015, pag The Romanian Statistical Yearbook 2015, pag. 28 and Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

7 If mortality also stabilizes, the birth rate would drop on the whole planet from 32.7 live births per thousand inhabitants in 1974, to 17.6 live births per thousand inhabitants in Evolution of Female Fertility Female fertility, which is the number of live births per 1000 women of fertile groups (14-47 years), underwent major changes in the post-war period because of the demographic, social, economic, behavioural and habitat factors, etc. It is due to the economic development, the enhanced education of the population, the socio-professional structure change, the trend of emancipation and change of demographic behavior, the urbanization, etc. Thus, if at the end of the last century a woman of fertile groups bore 5-6 children on average, lately this ratio dropped to only 3.3 births, an average oscillating between 4.64 children per woman in developing countries and only 2.05 children in developed countries. Of course, this variable is different for the different continents, too: 1.9 for Europe, 1.8 for North America, 6.5 for Africa, 4.2 for Asia, 2.7 for Oceania and 4.4 for Latin America. We can deduce from this that Woman is the source of life on earth and if we take into consideration the coefficient of births (live births per 1,000 inhabitants), it dropped on the whole planet from 33 per thousand inhabitants in the interval , to 27 per thousand inhabitants during the last decades. Today, we find the highest birth rates in Africa, of 46, in South Asia, of 41 and in Latin America, of 36 and the lowest birth rates in North America and in Europa of 16 and in the Ex-USSR of 18. We notice that we find the lowest fertility, of less than 5 children born per one fertile woman, in 37 economies (16% of the world population) that produce 60% of the world product and the income per capita is 20 times higher than that in the group of poor countries. On the other hand, the 60 countries with the highest fertility rate (5 children and more) are also the poorest countries, which have 15% of the planet population and produce more than 2% of the world GDP, and the income per inhabitant is 5-6 times lower than the world average 1. If we analyze the fertility in Romania in 2014, we notice that we find the highest fertility rates at the following age intervals: years, of 87.2, years, of 67.3 and years, of Let us mention that for the age interval years, the fertility rate is rather high, of 33.9, which brings us closer to developing countries Processed data from the Romanian Statistical Yearbook The Romanian Statistical Yearbook 2014, pag. 48. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

8 3. Evolution of Mortality Like birth, mortality showed along the years a downward trend, first in industrialized countries, since the second half of the 19 th Century and then in developing countries, but at a more brisk pace. The general mortality rate in most of the world has stabilized in general, being lately about 8 in the developing regions and 10 in the developed countries. This may seem paradoxical, but the significance of the figures is different and is the result of the fact that the young population, as structure by age groups has a lower mortality rate than that with an elderly population structure, such as that in the European countries. According to the demographers calculations, in the recent decades, the number of deaths at global level amounts at around 60 million per year, i.e. 165,000 per day or 115 per minute. If the index of the overall mortality worldwide was 11.7 in the period , in recent years it reached to about 9 1. When referring to Romania, we find that if 2,250 children under 1 year died in 2009, in 2014 there were 1,622 deaths. If we analyze the causes of these deaths, we find that most of them, 638 children in 2014, were the result of conditions whose origin lies in the prenatal period. They were followed by 398 children who died because of respiratory conditions, 352 children who died due to malformations, deformations and chromosomal abnormalities, 377 children who died from pneumonia and 182 children who died due to fetal and neonatal bleeding, etc. The fewest deaths, between 1 and 3 children, were caused by diarrhea and gastroenteritis of infectious nature, meningococcal infection, meningitis or obstetrical trauma 2. If we analyze the deaths under 1 year by age group, we find a greater share in the neonatal age of less than 7 days and in the post neonatal age of one month and 3-4 months. If we compare the two periods, 2009 and 2014, we notice a decrease of deaths in both age groups, from 2,250 to 1,622 persons, which is a good thing, but not satisfactory. If we look at the deaths per total population, we notice that they dropped since 2009 to 2014, from 257,213 to 253,307 people, the highest share being in the age groups of years, years and years. If we analyze mortality by sex in the period , we notice a decline for males, from 137,550 to 132,142 persons and an increase for women from 119,663 to 121,165 persons. As to the male population, the highest share 1. Trebici Vladimir, The Population of the Earth, World Demography, Scientific Publishing House, Bucharest The Romanian Statistical Yearbook 2015, pag Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

9 of deaths belongs to the age group years and years, while for the female population the group age is years and years 1. Both per total population, as well as by gender, the number of deaths in the period dropped, which is result of the measures undertaken in recent years to limit mortality. In fact, in recent years, the world population has gone from an exponential growth, of around 2%, in the years 74, to a more moderate growth, of 1.6%, in terms of an absolute growth of annual growth of million people. 4. Vital Statistics If we analyze data on Europe, while the overall birth rate per 1,000 inhabitants is 12% and the overall death rate per 1,000 inhabitants is 11%, we can say that the annual population growth rate is 1%. This growth takes place while the total fertility rate per woman is 1.6, and the infant mortality rate per 1,000 live births is 12. According to the demographers estimates, if nobody had died on the planet, the population would rise to about 84 billion souls, a figure 14 times higher than the population currently housed by the earth 2. If we look at data on Romania, we note that the number of live births was 380,043 persons in 1988, at a rate of 16.5 live births per thousand inhabitants, while in 2014 their number was 183,785 persons at a rate of 9.2 live births per thousand inhabitants. The number of deaths was 253,370 persons at a rate of 11 deaths per thousand inhabitants. In 1988, the population growth was 126,673 persons, when the population growth rate was 5.5 per 1,000 inhabitants, while in 2014 the population growth was -69,522 persons, when the population growth rate was If in 1988 the number of marriages and divorces was 172,527 and 36,775, respectively, at a rate of marriages of 7.5 and of divorces of 1.6, the number of stillbirths per 1,000 total births was 2,926 persons in 1988 at the rate of 7.6. In 2014, the number of stillbirths was 781 persons at a rate of 4.2 and the number of deaths under one year of age was 1,622 persons, with a death rate of We notice a considerable drop in figures on these issues, matching the decline in population during the period If we look at the vital statistics of the population, by area, during , we notice that the number of live births in the rural areas decreased 1. The Romanian Statistical Yearbook 2015, pag World Population Report, 1994 United Nations 3. The Romanian Statistical Yearbook 2015, pag. 64,65. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

10 from 157,796 to 83,890 persons, the rate of live births decreasing from 14.3 to 9.1, while the number of deaths dropped from 147,755 to 136,244, the death rate increasing from 13.4 to In these circumstances, the population growth in the rural area decreased from 10,041 in 1990 to -52,354 persons in 2014, which resulted in a decrease in the population growth rate from 0.9 in 1990 to -5.7 in All these aspects are also the result of a decrease in the number of marriages in rural areas from 82,270 to 41,242 and an increase in the number divorces from 7,413 in 1990 to 8,496 in Consequently, the marriage rate in urban areas drops from 7.5 to 4.2 and divorces increase from 0.67 in 1990 to 0.87 in In the period , we witness a series of significant changes in urban areas. Thus, if the number of live births decreased from 156,950 to 99,895 and therefore the rate of live births decreased from 12.9 in 1990 to 9.3 in 2014, the number of deaths increased from 99,331 to 117,063, which resulted in an increase in the death rate from 8.2 in 1990 to 10.9 in In these circumstances, the population growth dropped from 57,619 to -17,168 persons and the population growth rate decreased from 4.7 to These aspects are the result of a decrease in the number of marriages, from 110,382 to 76833, and an increase in the number of divorces, from 25,553 to 18,692, which determined that the marriage rate drop from 9.1 to 6.1 and the divorce rate rise from 2.10 to Because of the progress made by the society during , the rate of stillbirths and deaths per 1,000 live births decreased in urban areas from 7.7 to 3.7, as well as the deaths under one year of age per 1,000 live births from 24.1 to 6.5. In rural areas, the respective rates decreased from 6.4 to 4.9 and for those less than one year of age from 29.7 to Population Migration Population migration focuses migratory flows caused by the uneven distribution of natural resources by geographical area of distribution differentiated birth, mortality and population density of an unequal development of productive forces in the profile area, the existence of factors repellents or attractive etc., which are moving masses of people moving from one territory to another. The modernization of contemporary society reveals a number of complex issues of interdependencies, some of them contradictory, between 1. The Romanian Statistical Yearbook 2015, pag. 66, The Romanian Statistical Yearbook 2015, pag. 66,67. 8 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

11 economic growth, population mobility and environment. The territorial mobility of the population is often associated with social and professional mobility, as a product of great complexity of the contemporary world, but also of the contradictions that govern our society. When we talk about the population mobility, we have to divide this complex process into two parts: internal mobility and external mobility. In general, internal mobility manifests itself as current mobility (oscillating or commuting), as seasonal mobility and as residential mobility (final). The main issues remains the development of the rational and balanced distribution of economic objectives over the territory, the articulation of industrial expansion and the use of natural and human resources, taking into account the economic, social and environmental complex efficiency. In its turn, external mobility should be seen as a border oscillating movement, as a temporary or seasonal movement that takes place between countries over a certain period, without the relocation of the residence and the residential movement (migration), with the change of domicile and citizenship. As for Romania, internal migration due to relocation was 330,672 persons in 2009 and increased to 371,677 persons in If in 2009, the number of male migrants was 147,712 persons and in ,201 persons, the number of female migrants was 182,960 persons in 2009 and 204,476 persons in We notice that the female population manifested a more intense migration in that period. The strongest internal migration due to relocation was present both in 2009 and 2014 for the age groups 20-24, and years 1. In 2009, the number of immigrants from Romania was 246,626 and decreased to 184,603 in By gender, we notice a higher increase for females, of 140,548 persons, while for males there were 105,778 persons in In 2014, the number of women was 104,887 persons and of men 79,716 persons, the most requested groups being aged 20-24, and years. If we analyze it by country of destination, we notice that, if in 2009 the number of migrants was 47,134 in Germany, 101,161 in Italy and 43,988 in Spain, in 2014 the number was 55,000 in Italy, 32,762 in Spain, 32,500 in Britain and 23,715 in Germany 2. As to the immigrants, we notice that the total number was 135,844 persons in 2009, of which 79,398 men and 56,446 women. In 2014, the total number of immigrants was 142,426 persons, of which 78,478 men and 63,948 women. By age groups, in 2009, the most requested groups were 20-24, The Romanian Statistical Yearbook 2015, pag. 85, The Romanian Statistical Yearbook 2015, pag. 87. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

12 and years, and in 2014 the same groups, the largest one being that of years. By country of origin, in 2009, the largest number of immigrants was from Spain, 51,549 persons, from Germany 23,496 persons, from Italy 21,758 persons and from Moldova 12,847 persons, while in 2014, there were 51,462 persons from Spain, 20,166 persons from Moldova, 20,000 persons from Italy and 14,000 persons from Germany. If we analyze the international migration, we see that, in 2009, the number of immigrants was 135,844 persons and the number of emigrants 246,626 persons, the migration balance being -110,782 and in 2014, the total number was 142,426 immigrants, 184,603 migrants and the migration balance -42,177 persons 1. We note that, in the period , the number of immigrants tends to decrease, while that of immigrants tends to slightly increase. Conclusions Romania s population, the same as the world s population, has certain peculiar ities depending on the game the two fundamental variables of life play: births and deaths. The population of our country evolves while the population of the planet get through a period of relative relaxation, from an exponential growth of 2% around the year 74, to a moderate growth of 1.6%, with an absolute annual growth increase of million persons. Of course, in the less developed countries, which hold around 80% of the world population, the growth is 1.9%, while in the developed countries, which hold 1/5 of the world population, the growth rate is slower (0.4%). Today, we witness a process of demographic aging due to the reduction of the share of young population, aged less than 15 years and the increase of the elderly population, aged 65 years and over, process much more pronounced in the developed regions. Let us not forget that in 25 years of capitalism, the external debt of the country rose to 95 billion euro, the number of newborns dropped from 314,000 to 185,000, the jobs halved from 8.2 to 4.6 million, the number of pensioners increased by 40% and the meat consumption decreased by 4%, etc. We also have 36% fewer hospital beds compared to 1989, the dairy cows decreased by 60%, sheep decreased by 30% and the population decreased by 4 million. Romania s overall GDP is 150 billion euro, 3.5 times higher than that of 1989, when it was 42.6 billion euro, when industry had a share of The Romanian Statistical Yearbook 2015, pag. 88, Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

13 to the GDP formation, agriculture 14.6% and constructions 5.5%. In 2014, the GDP was 150 billion euro, in which industry had a share of 25.2% to its formation, agriculture of 5.5% and constructions of 7%. The main difference of the today economy, as compared to that in 1990, is that 96% of the turnover of the companies belongs to the Romanian private capital or to multinational companies and only 4% remains under the control of the Romanian state. The number of licensees increased 3.5 times in the last, while the number of graduates of vocational schools dropped 10 times. Since in Romania it is 13% of the population, it is below 24% as the average in the EU countries. The purchasing power of the population is now 38% higher than in October 1990, which means that wages rose faster than prices by 38% during this period, compared to Poland where the purchasing power of the population is already 100% higher than in The number of pensioners that will enter the system in 2032 will jump due to the decree babies, born during the period , while the number of employees is not going to grow very much as the birth rate is declining. One of the most serious phenomenon, with negative consequences in the long term, is the decreasing number of births from 314,746 in 1990, to 185, Specialists say that only a fertility rate of 2.2 can ensure a constant level of the population on the long run. The commercial deficit of Romania s international trade with goods was about 6 billion euro in 2014 because exports amounted to 52 billion euro and imports to 59 billion euro. Let us not forget that, in 1991, the imports of goods amounted to 4.74 billion euro and the exports of services amounted to 15 billion euro in In conclusion, we live in a sick world because the world system is in a deep structural crisis, which affects, to a greater or lesser degree, all the economic, social, environmental, political, military, psychological and moral subsystems and ultimately, the human behavior on earth. Bibliography 1. The Romanian Statistical Yearbook, Trebici, V., (1991), The Population of the Earth, World Demography, Scientific Publishing House, Bucharest; 3. World Population Report, United Nations, Data processed according to the Romanian Statistical Yearbook Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

14 Evoluţia economică şi socială a României în ultima perioadă- analiză multidimensională Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE Academia de Studii Economice Prof. dr. Alexandru MANOLE Universitatea Artifex, Bucuresti Conf. Univ. dr. Aurelian DIACONU Universitatea Artifex, Bucuresti Abstract Acest articol descrie evoluțiile principale ale economiei românești din ultima perioadă. Autorii furnizează analize cheie asupra dinamicii inregistate de principalii indicatori macroeconomici, de evoluții la nivel sectorial de-a lungul perioadelor considerate. De asemenea, autorii propun o structura multidimensională a bazei de date, capabilă să retină indicatorii de abordare a măsurilor sale, ceea ce ar facilita utilizatorilor efectuarea analizelor semnifi cative asupra valorilor. Toate măsurile indicatorilor sunt prezentate ca valori reduse, operație efectuată la baza indicilor adecvați de preț. Indicatorul principal abordat în analiza noastră este Produsul Intern Brut, calculat prin intermediul modelului adițional care însumează măsurile componentelor în prețuri curente și prețuri constante. Pentru fi ecare scădere, indicii semnifi cativi de preț au fost folosiți. Produsul Intern brut la preturile actuale este calculat ca suma valorilor componentelor sale în prețuri curente. Similar, Produsul Intern Brut la prețuri constante este calculat bazându-se pe aceeasi relație, cu observația că valoarea fi ecărei componente este estimată la prețuri constante prin folosirea indicilor de preț potriviți. Indexul de preț al Produsului Intern Brut este calculat ca un raport între valoarea sa la prețuri curente și valoarea sa la prețuri constante și include efectele tuturor schimbărilor prețurilor care au loc în economie. Analizele au la bază serii de date publicate de Institutul Național de Statistică. Ca și metodologie, am folosit modele statistice și ecometrice și intepretarea rezultatelor s-a facut în concordanță cu legăturile care există între diferiți indicatori din sistemul selectat. De la analiza specifi că este facil să extindem studiul și să anticipăm evoluțiile viitoare ale fenomenului studiat. Cuvinte cheie: investiții, macroeconomie, factori, Produs Intern Brut, muncă 12 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

15 1. Unele aspecte privind evoluția Produsului Intern Brut în 2014 Produsul Intern Brut în anul 2014 a fost estimat la ,3 milioane lei, în prețuri curente, și a crescut în termeni reali cu 2.8% mai mult decât în Evoluția Produsului Intern Brut ar trebui analizată din două puncte de vedere, formarea și componentele de utilizare. Analizând formarea Produsului Intern Brut, în 2014, următoarele ramuri economice au înregistrat evoluții favorabile: agricultura, silvicutura și piscicultura (+4.7%), industria (+24.1%), informații și comunicații (+5.9%) profesii, activitați stiințifice și tehnice; activitați ale serviciilor administrative și servicii de suport (+7.1%), tranzacții imobiliare (9.5%). Intermedierile financiare și domeniul asigurărilor au înregistrat de asemenea o influența pozitivă a formării Produsului Intern brut (2.9%), dar a influențat într-o manieră negativă creșterea indicatorului principal. În 2014, contribuția taxelor nete la formarea Produsului Intern Brut este de 10.6%. Creșterea Produsului Intern Brut, de 3,5% a fost determinată de influența industriei, (+0.9%) agricultură (0.1%) și de asemenea, de domeniul informațiilor și comunicării (0.4), impozitele nete pe venit (0.5%) au întregistrat contribuții favorabile la creșterea Produsului Intern Brut. Fig.1. Contribuția principalelor domenii de activitate la creșterea ratei Produsului Intern Brut în 2014 comparativ cu 2013 Net product taxes Shows, culture, entertainment related activities, Professional, scientific and technical activities; Real estate transactions Financial and insurance intermediations 0,1 Information and communications Engross and en detail trade, auto and moto vechicles Industry Agriculture, forestry and fishing 0,1 0,1 0,3 0,3 0,3 0,4 0,5 0,9 0,2 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 Sursa: reprezentarea autorului bazată pe datele Institului Național de Statistică publicat în nr: 81/2015 Analiza creșterii Produsului Intern Brut pe baza componentelor de utilizare dezvăluie contribuția favorabilă a exportului în bunuri și servicii (+3.0%). În timp ce importul bunurilor și serviciilor a contribuit cu un procent Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

16 egal la cresterea Produsului Intern Brut, este o contribuție nulă a exporturile nete. În 2014, consumul final actual al gospodăriilor individuale a avut o contribuție la creșterea Produsului Intern Brut de +2.6%, care a fost influențat într-o manieră pozitivă de cheltuielile consumului final al gospodăriilor (+2.7%), cheltuieli pentru consumul institutiilor nonlucrative în serviciul gospodăriilor (0.1%) și negativ de cheltuielile pentru consumul individual al administrației publice (-0.2). Fig.2. Contribuția componentelor de utilizare la creșterea ratei Produsului Intern Brut în 2014, comparativ cu 2013 Net exports of goods and services 0 Variation of inventories 0 Gross formation of fixed capital 0,8 Effective total final consumption 3, Sursa: reprezentarea autorului bazată pe datele Institului Național de Statistică publicat în nr:81/2015 Calcularea Produsului Intern Brut, conform cu metoda cheltuielilor dezvăluie următorii factori de influență care au determinat evoluția indicatorului principal al economiei românești între : 14 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

17 Fig.3. Factorii care au contribuit la evoluția Produsului Intern Brut, potrivit metodei cheltuielor 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Net export Changes in inventories Gross formation of fixed capital Final consumption Sursa: reprezentarea autorului bazată pe datele din baza online a TEMPO insse.ro/shop/, indicator CON111G. Se poate observa că aportul consumului final are cea mai mare contribuție în realizarea Produsului Intern Brut în Romania. Schimbările în stocuri au înregistrat o sumă neglijabilă în perioada considerată, în timp ce al doilea loc în clasificarea factorului importanță este ocupat de formarea brută a capitalului fix. De asemenea, metoda veniturilor demonstrează următoarele caracteristici ale evoluției Produsului Intern Brut (graficul este reprezentat pentru același interval ca pentru Figura 3): Figura 4: Factorii care contribuie la evoluția Produsului Intern Brut, potrivit metodei veniturilor Product subsidies Product taxation Gross operational excedent + mixed income Other subsidies on production Other production taxes Employees'wages Sursa: reprezentarea autorului bazată pe datele din baza online a TEMPO insse.ro/shop/, indicator CON111G. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

18 Se poate observa că excedentul operational brut + venitul mixt au cea mai mare contribuție în formarea și evoluția Produsului Intern Brut. O altă contribuție semnificativă provine din salariile personalului. Propunem în continuare să construim o bază multidimensională care este capabilă să asigure utilizatorilor o sursă de date centrală pentru analiza macroeconomiei. Modelul unei baze de date multidimensionale pentru analize macroeconomice Modelul de date propus se va orienta către indicatori macroeconomici şi va oferi o bază de date unică pentru stocarea valorilor acestor măsuri, prin preluarea lor din surse de date şi publicaţii oficiale. Pentru scopul analizei, vom considera că măsura activităţii va fi definită ca valoarea indicatorului la un anumit moment de timp. Clasificarea măsurilor permite construirea dimensiunilor, s-a pornit în acest demers de la specificaţiile prezentate de Dinu (2014) şi s-a realizat un model fizic de date, în forma următoare: Figura 5. Model fizic al bazei de date macroeconomice Baza de date a fost încărcată cu un set de date pentru analiza Produsului Intern Brut, pe baza metodei veniturilor, aşa cum reiese din figura 4. Apoi, au fost construite structurile necesare, precum cubul şi un set de modele data mining. Abordarea noastră s-a concentrat pe regresia liniară simplă. Primul model a considerat, ca factor de influenţă, salariile. Rezultatele procesării modelului sunt descrise în figura 6: 16 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

19 Figura 6. Model de regresie pentru corelaţia dintre PIB şi salarii Astfel, ecuaţia modelului poate fi scrisă astfel: PIB = SAL * 2, ,3457 Setul de date a fost exportat în altă aplicaţie, pentru evaluarea parametrilor în vederea unei regresii similare. Rezultatele nu diferă foarte mult faţă de primul model, iar caracteristicile noii regresii sunt prezentate în figura de mai jos: Figura 7. Model de regresie care descrie corelaţia dintre PIB şi salarii varianta a doua SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0, R Square 0, Adjusted R Square 0, Standard Error 32854,53395 Observations 20 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 1 1,03801E+12 1,03801E ,6405 4,46425E-17 Residual Total 19 1,05744E+12 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0% Intercept , , , , , , , ,80172 X Variable 1 2, , , ,46E-17 2, , , , Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

20 Calitatea modelului este reprezentată de valoarea coeficientului R Square, al cărui nivel, puţin peste 0,98, demonstrează că modelul este corect şi poate fi utilizat în studii ulterioare ale dependenţei PIB de salarii. Modele similare pot fi prezentate şi pentru alţi factori, iar prin generalizarea acestei abordări evoluţia PIB-ului României poate fi analizată prin prisma tuturor factorilor săi de influenţă, prin tehnici de regresie, valorificând structura de date propusă. Bibliografie selectivă 1. Anghelache C., Isaic-Maniu AL., Mitruţ C., Voineagu V. (2007) - Sistemul conturilor naţionale, Ediţia II-a, Editura Economică, Bucureşti 2. Anghelache, C. (2015) România Starea economică în continua creştere, Editura Economică, Bucureşti 3. Anghelache, C. (2014) Romania Starea economică pe calea redresării, Editura Economică, Bucureşti 4. Anghelache, C. (coord, 2013) Statistical-econometric models used in the study of economic variables evolution, Romanian Statistical Review, Supplement December Anghelache, C., Anghel, M.G., Sacală, C. (2014) The Gross Domestic Product Evolution, Romanian Statistical Review Supplement, Volume (Year): 62 (2014), Issue (Month): 12 (December), pp Dinu, A.M. (2015) Informatic Models used in Economic Analysis of Correlation between GDP and FDI, Polish Journal of Management Studies, Vol.11 No2/2015, pp Iordache, A.M.M., Tudorache, I.C., Iordache, M.T. (2011) An Econometrical Model For Calculating The Romanian Gross Domestic Product, Journal of Information Systems and Operations Management, Volume (Year): 5 (2011), Issue (Month): 2.1 (December), pp Popa, Gh., Udrică, M., Manole, A., Vasilciuc, B.G., Gârba, M. (2006) Microsoft SQL Server, Economica Publishing House, Bucharest 9. official site of the National Institute of Statistics of Romania 10. * ** The Statistical Year Book of Romania, issues 2002, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, msdn.microsoft.com 18 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

21 ECONOMIC AND SOCIAL EVOLUTION OF ROMANIA DURING THE RECENT PERIOD MULTIDIMENSIONAL ANALYSIS Prof. Constantin ANGHELACHE PhD Bucharest University of Economic Studies, Artifex University of Bucharest Prof. Alexandru MANOLE PhD Assoc. prof. Aurelian DIACONU PhD Artifex University of Bucharest Abstract This paper describes the main evolutions of the Romanian economy during the recent period. The authors provide key analyses on the dynamics recorded by the main macroeconomic indicators, and also for sector level evolutions over the periods considered. Also, the authors propose a multidimensional database structure, capable to retain the approach indicators and their measures, which would enable the users to perform signifi cant analyses on the values. All the measures of the indicators are presented as defl ated value, operation made on the basis of proper price indices. The main indicator approached in our analysis is the GDP, calculated via the additive model that sums the measures of the components, in current prices and constant prices. For each defl ation, the most signifi cant price indices were used. The gross domestic product at current prices is calculated as the sum of its components values in current prices. Similarly, the GDP at constant prices is calculated based on the same relation, with the observation that the value of each component is estimated at constant prices by using appropriate price indices. The price index of GDP is calculated as a ratio between its value at current prices and its value at constant prices and includes the effects of all the changes in prices taking place in the economy. The analyses are based on data series published by the National Institute of Statistics. As methodology, we have used statistical and econometrical models, and the interpretation of results was made according to the correlations which exist between various indicators from the selected system. From that specifi c analysis, it is easy to extend the study and to forecast the future evolutions of phenomena studied. Key words: investments, macroeconomics, factors, Gross Domestic Product, labor Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

22 1. Some aspects on the evolution of GDP in 2014 The Gross Domestic Product for 2014 was estimated to ,3 million lei, in current prices, and grew in real terms by 2.8%, as against The evolution of the GDP should be analyzed from two points of view, the formation and use components. Analyzing the GDP formation, in 2014, the following economic branches recorded favorable evolutions: agriculture, forestry and fishing (+4.7%), industry (+24.1%), information and communications (+5.9%), professional, scientific and technical activities; activities of administrative services and of support services (+7.1%), real estate transactions (+9.5%). The Financial intermediation and insurance branch also recorded a positive influence on the formation of the Gross Domestic Product (2.9%), but has influenced in a negative manner the growth of the main indicator. In 2014, the contribution of net taxes on the formation of Gross Domestic Product is 10.6%. The growth of GDP, that is 3.5%, was determined by the influence of industry, (+0.9%) agriculture (+0.1%) and, also, the branches of information and communications (0.4%), net product taxes (0.5%) recorded favorable contributions to the increase of GDP. Figure 1. Contribution of the main activity branches to the GDP growth ratein 2014 compared to 2013 Source: authors own representation based on data in NSI press release no. 81/2015 The analysis of the gross domestic product growth by use components reveals the favorable contribution of exports in goods and services (+3.0%). As the import of goods and services contributed with an equal percentage to the increase of GDP, there is a null contribution of the net exports. 20 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

23 In 2014, the households actual individual final consumption had a contribution to GDP growth of +2.6%, it was influenced in a positive manner by the expenses for household final consumption (+2.7%), expenses for the final consumption of non-lucrative institutions in the service of households (0,1%), and negatively by the expenses for the individual final consumption of public administration (-0.2). Figure 2. Contribution of the use components to the GDP growth rate in 2014 compared to 2013 Source: authors own representation based on data in NSI press release no. 81/2015 The calculation of the GDP, according to the method of expenses, reveals the following influence factors that have determined the evolution of the main indicator of the Romanian economy during the interval: Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

24 Figure 3. Factors that contribute to GDP evolution, according to the expenses method Source: authors own representation based on data in TEMPO online database, insse.ro/shop/, indicator set CON111G. It can be seen that the contribution of the final consumption has the greatest share in the achievement of Gross Domestic Product in Romania. The changes in inventories record a negligible amount for the period considered, while the second place in the hierarchy of factor importance is held by the gross formation of fixed capital. Also, the incomes method provides the following characteristics of GDP evolution (the graph is represented for the same interval as figure 3): Figure 4. Factors that contribute to GDP evolution, according to the incomes method Source: authors own representation based on data in TEMPO online database, insse.ro/shop/, indicator set CON111M. 22 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

25 It can be observed that gross operational excedent + mixed income account for the largest share in the formation and evolution of GDP. Anopher significant contribution comes from employees wages. We further propose to design a multidimensional database that is able to provide users with a central data source for macroeconomic analysis. Multidimensional database model for macroeconomic analyses The data model proposed will be focused on macroeconomic indicators and will provide a unique database for storing the values of those measures, as they are drawn from official data sources and publications. For analysis purposes, we consider that the activity measure is to be defined as the value of the indicator for a certain time reference. The classification of measures allows the construction of dimensions, and we started from the specifications presented by Dinu (2014) and have designed a physical structure, achieving the following model: Figure 5. Macroeconomics database physical model The database was loaded with a dataset for the analyses of the Gross Domestic Product, based on the incomes method, as reflected in figure 4. Then, the appropriate data structures were built, that is a data source, a data source view, a cube and a set of mining models. Our approach focused on the simple linear regression method. The first model considered, as influence factor, the employees wages. The results of the model processing procedure is shown in figure 6: Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

26 Figure 6. Regression model describing the correlation between GDP and employees wages Therefore, the formula of the model can be represented as: GDP = EW * 2, ,3457 The same dataset was exported in another software application, to evaluate the parameters for the same type of regression. The model is not much different than the model provided by this software, the characteristics of the processed model are presented in the figure below: Figure 7. Regression model describing the correlation between GDP and employees wages 2 nd version SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0, R Square 0, Adjusted R Square 0, Standard Error 32854,53395 Observations 20 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 1 1,03801E+12 1,03801E ,6405 4,46425E-17 Residual Total 19 1,05744E+12 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0% Intercept , , , , , , , ,80172 X Variable 1 2, , , ,46E-17 2, , , , Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

27 The reliability of the model is represented by the value of the R Square coefficient, whose value, slightly over 0,98, demonstrates that the model is correct and can be used in further studies of the GDP dependence on the employees wages. Similar models can be presented also for the other factors, and by generalizing our approach, the evolution of the GDP of Romania can be analyzed in correlation with all its factors, by applying regression techniques, by exploiting the data structure proposed. References 1. Anghelache C., Isaic-Maniu AL., Mitruţ C., Voineagu V. (2007) - Sistemul conturilor naţionale, Ediţia II-a, Editura Economică, Bucureşti 2. Anghelache, C. (2015) România Starea economică în continua creştere, Editura Economică, Bucureşti 3. Anghelache, C. (2014) Romania Starea economică pe calea redresării, Editura Economică, Bucureşti 4. Anghelache, C. (coord, 2013) Statistical-econometric models used in the study of economic variables evolution, Romanian Statistical Review, Supplement December Anghelache, C., Anghel, M.G., Sacală, C. (2014) The Gross Domestic Product Evolution, Romanian Statistical Review Supplement, Volume (Year): 62 (2014), Issue (Month): 12 (December), pp Dinu, A.M. (2015) Informatic Models used in Economic Analysis of Correlation between GDP and FDI, Polish Journal of Management Studies, Vol.11 No2/2015, pp Iordache, A.M.M., Tudorache, I.C., Iordache, M.T. (2011) An Econometrical Model For Calculating The Romanian Gross Domestic Product, Journal of Information Systems and Operations Management, Volume (Year): 5 (2011), Issue (Month): 2.1 (December), pp Popa, Gh., Udrică, M., Manole, A., Vasilciuc, B.G., Gârba, M. (2006) Microsoft SQL Server, Economica Publishing House, Bucharest 9. official site of the National Institute of Statistics of Romania 10. *** The Statistical Year Book of Romania, issues 2002, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, msdn.microsoft.com Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

28 Aspecte teoretice şi practice de analiză a senzitivităţii investiţiei Prof. univ. dr. Radu Titus MARINESCU Conf. univ. dr. Mădălina Gabriela ANGHEL Conf. univ. dr. Aurelian DIACONU Universitatea ARTIFEX din Bucureşti Abstract În efectuarea analizei unei investiţii, un rol important îl joacă gradul de sensitivitate al proiectului. La proiectarea unei investiţii trebuie să avem în vedere nivelul de incertitudine (risc), modul de recuperare a cheltuielilor implicate etc. Studiul de impact al unei investiţii trebuie să aibă în vedere şi efi cienţa proiectului pentru mediul economic, precum şi consecinţele privind efectul social al acestuia. Un proiect se bazează pe o serie de variabile aleatoare, care trebuie identifi cate şi include în studiul efectuat. Din punct de vedere teoretic, se manifestă şi perspectiva apariţiei unor probleme în perioada derulării investiţiei. În acest sens, cea mai simplă metodă de analiză o reprezintă sensitivitatea, care constă în alegerea tuturor elementelor care determină valoarea proiectului, estimarea variaţiei efectului investiţiei. Analiza trebuie efectuată în sens optimist, dar şi pesimist, pentru a identifi ca, controla şi eventual diminua riscurile care pot să apară în procesul investiţional. În această ordine de idei, ne-am ocupat de analiza de sensitivitate şi am utilizat tehnica scenariilor. Modelele teoretice identifi cate au fost analizate şi practic pentru a sugera elementele esenţiale care trebuie avute în vedere. Datele utilizate în validarea modelelor identificate au fost uneori ajustate de autori. Cuvinte cheie: incertitudine, capital, furnizor, crditor, management fi nanciar, active, pasive Introducere Realizarea unui proiect de investiții are consecințe majore asupra evoluției viitoare a unei firme; datorită incertitudinii, evaluarea acestuia poate deveni extrem de complexă. Chiar firma în sine nu este altceva decât o investiție pentru furnizorii de capitaluri (acționari și creditori), care au considerat că această alocare de resurse a fost cea mai eficientă dintre opțiunile avute la momentul realizării investiției. 26 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

29 Aceste așteptări ale proprietarilor firmei (în special), dar și ale creditorilor trebuie transformate în realitate de către echipa de management care este mandatată să îndeplinească aceste așteptări. Astfel că obiectivul principal al managementului îl constituie elaborarea unui plan strategic, ceea ce include și procesul decizional privind alocarea resurselor întreprinderii. Orice firmă reprezintă un cumul de active tangibile și netangibile și de diverse posibilități de dezvoltare, adică o serie de investiții deja realizate și de proiecte posibile de realizat. Din această perspectivă, valoarea sa este dată de suma valorii activelor sale și a proiectelor de investiții. Această perspectivă financiară nu corespunde cu cea strategică: dacă diversele elemente componente au valoare, nu înseamnă neapărat maximizarea valorii întregului, datorită interacțiunii dintre componente. Aici apare utilizarea greșită a teoriei financiare: actualizarea fluxurilor financiare nu este întotdeauna soluția cea mai bună, datorită incertitudinii ce afectează previziunea acestor fluxuri, a ratelor de actualizare, a valorii reziduale. Chiar și o analiză atentă generează erori datorită variabilelor aleatoare implicate. Optimizarea rezultă din găsirea unor punți de legătură între cele doua abordări. Teoria financiară clasică se va utiliza în cazurile în care se prețează cel mai bine, adică pentru evaluarea proiectelor de investiții relativ sigure, deținute pentru fluxurile financiare pe care le pot genera și nu pentru poziția strategică așa numitele cash cows sau pentru anumite tipuri de investiții, cum ar fi cele de înlocuire, în care beneficiul constă din reducerea costurilor de exploatare. În alte situații însă, cum ar fi evaluarea unor afaceri cu potențial mare de creștere, a unor active intangibile, a proiectelor de cercetare-dezvoltare, etc., metoda fluxurilor financiare actualizate eșuează, chiar dacă este corect aplicată. În aceste condiții, planificarea strategică nu renunță definitiv la analiza financiară, ci se încearcă noi abordări, cum ar fi sisteme expert bazate pe scenarii, analiza statistică, prognoze și regresii, arbori de decizie, simulare Monte Carlo și chiar opțiuni reale. Mai mult decât atât, prin analize aprofundate se pot identifica problemele posibil a interveni pe parcursul derulării investiției, astfel încât să poată fi combătute aceste inconveniente încă din faza incipientă (pentru a nu afecta sau afecta în măsură cât mai mică rezultatele activității). Cea mai simplă metodă o reprezintă analiza de sensitivitate; aceasta constă în alegerea (de către manager) a tuturor elementelor ce determină valoarea proiectului și estimarea variației de VAN sub două aspecte: optimist și pesimist. În viziunea optimistă se estimează fiecare parametru luat individual (ceilalți parametri fiind considerați constanți) la valoarea sa maxim de atins, în timp ce viziunea pesimistă presupune estimarea parametrilor la valori minim admisibile dictate de influența unor factori negativi. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

30 Cu toate acestea, analiza de sensitivitate nu este cea mai corectă metodă de analiză: în realitate, variabilele sunt interdependente, modificarea uneia determină pe baza legilor economice modificarea alteia (de exemplu, un cost de producție mai mare va antrena creșterea prețului; dacă prețul crește, scade cererea, ceea ce va duce la scăderea volumului vânzării și a cifrei de afaceri). Analiza poate oferi uneori rezultate ambigue de exemplu, departamentele unei societăți (financiar, marketing, producție) pot interpreta diferit stabilirea limitelor optimiste/pesimiste. Se mai poate întâmpla ca previziunile pesimiste ale departamentului de marketing să fie de 2-3 ori mai mari ca valoare decât cele ale departamentului de producție (primul privește piața ca sumă de consumatori, prin prisma unor influențe subiective și obiective, iar cel de-al doilea este influențat mai mult de factori obiectivi). Pentru combaterea acestor probleme se utilizează un tablou de analiză ce va cuprinde combinații viabile ale valorilor parametrilor. Astfel, se estimează VAN sub diferite scenarii și se compară valorile rezultatelor. Această metodă se realizează cu ajutorul computerului, acesta alegând aleator valorile pentru fiecare variabilă și determinând pe baza acestora cash-flowurile posibile de obținut. Se determină câmpul de valori pentru cash-flow-ul anual, fiecare cash-flow având o probabilitate proprie de apariție, putând astfel previziona evoluția și randamentul viitor al proiectului. Există și limite ale simulării Monte Carlo. Astfel, este imposibil a se reprezenta exact condițiile reale ale economiei în care se desfășoară activitatea societății, neputându-se estima exact atât interdependențele, cât și incertitudinile ce se dezvoltă în practică. În situații de incertitudine, persoana ce trebuie să decidă se confruntă cu necunoscutul, care pare să-l împiedice în a alege varianta optimă. El nu știe care vor fi avantajele viitoare ce vor decurge din decizia sa, dar are cunoștință despre posibilele câștiguri și cât de probabil este ca acestea să se realizeze. Trebuie ținut cont că o decizie de investiții adoptată nu înseamnă doar un outflow de cash la momentul 0 (inițial) și un inflow în perioada următoare. Pe toată perioada de desfășurare a proiectului se urmărește îndeaproape evoluția cash-flow-urilor obținute. Prin compararea valorii de VAN în cele două situații cu VAN provizionat se va decide asupra variantei ce va fi urmată. Acestea se realizează cu ajutorul arborelui decizional și a opțiunilor reale de extindere și/sau abandon. Literature review Anghelache, Anghel şi Popovici (2016) se preocupă de dinamica investiţiilor, Anghelache şi Manole (2015) descriu fundamentele teoretice ale corelaţiei dintre investiţii şi Produsul Intern Brut, Anghelache şi Sacală (2014) 28 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

31 analizează impactul investiţiilor asupra mediului de afaceri. Anghelache, Anghel şi Manole (2015) studiază diverse aspecte ale modelării economice. Doukas et al (2008) abordează influenţa analiştilor asupra politicilor de investiţii. Dicţionarul lui Downes (2006) este o referinţă utilă pentru limbajul investiţiilor. Kalaman şi Zhalinska (2012) analizează o formă particulară de investiţii, venture capital. Malcolm et.al. (2006) abordează rolul variabilelor manageriale în previziunea rezultatelor. Herbst şi Schorfheide (2013) se preocupă de metoda Monte Carlo. Popielas (2012) studiază fondurile de investiţii. Rampini şi Viswanathan (2010) descriu unele aspecte ale riscului de management. Analiza de sensitivitate și tehnica scenariilor După cum am mai spus, o mare parte a variabilelor ce determină cashflow-urile estimate ale unui proiect se bazează pe o distribuție de probabilitate, și nu sunt cunoscute cu certitudine. De asemenea, dacă o variabilă cheie de intrare, de exemplu numărul de unități vândute, se schimbă, valoarea actualizată netă a proiectului se va schimba. Analiza de sensitivitate este o metodă care indică exact cu cât se va schimba VAN ca răspuns la o modificare a unei variabile de intrare, menținând constante celelalte elemente. Dintre principalii factori de calcul ai cash-flow-urilor viitoare, singurele constante rămân cheltuielile inițiale pentru investiții (I0) și rata de actualizare (k), celelalte elemente componente ale VAN (cash-flowurile disponibile, valoarea rezuiduală, n durata de viață a investiției) putând varia în funcție de factorii determinanți ai fiecăruia dintre ele. În continuare ne vom opri numai asupra celei mai importante variabile a VAN, respectiv cash-flow-ul disponibil (CFD) în anii de exploatare a investiției. Analiza se va face în două etape, respectiv: Identificarea factorilor determinanți ai mărimii CFD și elaborarea modelului de calcul al CFD. Simularea diferitelor mărimi posibile în viitor a fiecărui factor determinant cu păstrarea nemodificată a celorlalți factori și determinarea VAN pentru fiecare situație posibilă. Vom considera o investiție de 200 milioane lei realizată pentru extinderea capacității de producție a firmei X pentru un nou produs A. Previzionarea cash-flow-urilor se realizează ținând cont de următoarele date: Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

32 -mil.lei- Anul 0 Anii 1-10 Investiție (I0) vanzari (CA) costuri variabile (CV) costuri fixe (F) 50 4.amortizare 20 5.EBIT ( ) 60 6.impozit pe profit 30 7.profitul net(5-6) 30 8.cash-flow-ul disponibil (4+7) 50 La un cost al capitalului (rata de rentabilitate așteptată) de 15%, valoarea actualizată netă este: VAN = (50/1,15t) = 50.9 milioane lei; t=1 Pentru a realiza analiza de sensibilitate, cele doua etape se vor derula astfel: Modelul analitic de calcul al cash-flow-ului disponibil din anul t (CFDt) poate fi obținut astfel: CFDt = încasărit plătit sau CFDt = CF de gestiune CF de investiții CF de gestiune = profit net + amortizare (+dobânzi, dacă este cazul) CF de investiții = Imobilizări + ACR nete = Creșterea economică Profitul net = (CA-CV-F-amortizare)*(1-τ) Deoarece am presupus că amortizarea cheltuielilor inițiale în active fixe se face integral și liniar pe durata celor de 10 ani, fără suplimentări de investiții adiționale în anii viitori, rezultă că: Amortizare = I0/n ΔACR nete =ΔCA * D/360 (se calculează numai dacă avem o variație a vânzărilor de la un an la altul) Cu ajutorul acestor relații de calcul obținem cu ușurință următorul model: CFDt = [Qt(p-v) - F I0/n](1-T)+I0/n (Qt Qt + 1) * p * DACRnete/360 care duce la forma finală: CFDt = [Qt (p-v) - F](1-)+I0/n*τ - (Qt Qt + 1) *p * DACR nete/360, în care: Qt = cantitatea de produse ce va fi vândută în anul t; P = prețul unitar de vânzare pe produs; v = cheltuieli variabile unitare pe produs; F = cheltuieli fixe ale exploatării proiectului (altele decât amortizarea); τ= cota unică de impozit pe profit; I0 = cheltuieli inițiale cu investiția; n = durata de viață a proiectului; DACR nete = durata în zile a rotației nevoii de active circulante. 30 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

33 Din model se evidențiază patru factori determinanți ai CFDt: Q, p, v si F. La rândul lor, acești factori sunt determinanți și de factori de mediu extern sau intern firmei care pot determina variații sensibile mărimii lor. Totodată, acești factori sunt interdependeți; modificarea unuia determină pe baza legilor economice modificarea altuia. Spre exemplu, creșterea costurilor de producție determină creșterea prețului; dacă prețul crește, scade cererea, deci va scădea volumul vânzărilor. Factorul Q are o determinare externă de tipul: Q = M*s, unde: M = Market = cererea solvabilă de pe piață pentru produsul A; s = segmentul de piață pe care îl deține firma (în procente). În mod necesar, producția ce poate fi vândută de firmă (Qint) nu poate depăși pe cea acceptată de piață (Qext): Qint Qext. Factorul p are o determinare externă în funcție de raportul cerere ofertă, de segmentul de piață al firmei care îi poate conferi o situație de monopol sau de oligopol, precum și de evoluția puterii de cumpărare a utilizatorului produsului A, de inflație, etc. Factorul v este determinat în general de factori interni privind consumurile specifice de materiale și de manoperă, dar și de factori externi legați de prețurile de procurare a materialelor și de salariile orare (ca urmare a unor reglementări sociale privind lucrul în schimburi, indexările la inflație etc.) În consecință, simulările asupra evoluției probabile a acestor factori trebuie să pornească de la estimări făcute de experți care cunosc bine aceste intercondiționări dar și mulțimea soluțiilor plauzibile (p>0, v>0, 0<Q<Cererea totală și altele). Este evident faptul că analiza de sensitivitate depinde în mare măsură de subiectivismul inerent al aprecierilor făcute de acești experți. 1.Analiza de sensitivitate începe cu o situație de bază, neutră, care este dezvoltată pe baza valorilor estimate pentru fiecare factor cheie. De exemplu, în cadrul situației de bază, VAN a proiectului este de 50.9 milioane lei, după cum am calculat. Analistul pune o serie de întrebări de tipul ce-ar fi dacă : Ce-ar fi dacă numărul de unități vândute scade cu 20% sub nivelul cel mai probabil? ; Ce-ar fi dacă cresc costurile variabile la 80% din vânzări? etc. Analiza de sensibilitate oferă factorului de decizie răspunsul la astfel de întrebări. Se fac estimări pentru trei stări de conjunctură economică: favorabilă (optimistă), neutră și nefavorabilă (pesimistă) și pentru fiecare factor în parte. În speţa analizată avem nevoie de următoarele informații de la departamentul de marketing: Segmentul de piață al firmei = s = 10%; Cererea de piață pentru produsul A = M = 20 milioane; Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

34 Qt = M * s = * 0.01 = unități vândute; CA = Qt * p = * = 400 milioane lei. De asemenea, departamentul de producție a estimat costurile variabile pe produs la 1350 lei. Atât departamentul de producție, cât și cel de marketing oferă estimări pesimiste și optimiste pentru aceste variabile. Datele oferite sunt sintetizate în următorul tabel: -lei- VARIABILE STARE Pesimistă Neutră Optimistă M s p v F Dacă ținem cont de estimărtile făcute cu privire la modificarea vânzărilor, previziunea cashflow-urilor va fi următoarea: Anul 0 (de bază) Previziune pe 1-10 ani Pesimistă Optimistă Investiție 200 vanzari (CA) costuri variabile (CV) costuri fixe (F) amortizare EBIT ( ) impozit pe profit profitul net(5-6) cash-flow-ul disponibil (4+7) VAN pesimist = VAN optimist = /1.15t = milioane lei. 56.5/1.15t = +81 milioane lei. Luând acum în considerare toate modificările estimate și valorile limită ale parametrilor, analiza de sensitivitate ne va conduce la următoarele rezultate: 32 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

35 VARIABILĂ VALOAREA ACTUALIZATĂ NETĂ (milioane dolari) Pesimistă Neutră Optimistă M s p v F După cum se observă din tabel, cele mai importante variabile (cele care au determinat cele mai semnificative modificări ale VAN) sunt s, p și v. Cu alte cuvinte, în afara evidențierii celor cinci factori semnificativi ai CFD, analiza sensitivității arată volatilitatea VAN la modificările probabile ale factorilor. În exemplul nostru, proiectul se prezintă cel mai vulnerabil la modificări ale prețului unitar. Astfel, în situația nefavorabilă firmei, la o scădere a prețului unitar cu numai 10%, proiectul înregistrează o VAN de circa 2 ori mai mică decât în situația normală și, bineînțeles, negativă (VAN = ). De asemenea, segmentul de piață deținut de firmă prezintă o importanță deosebită, dat fiind că o creștere a acestuia de numai 5 puncte procentuale determină o creștere a VAN de aproape 4 ori. Ca urmare, se recomandă ca firma să fie foarte atentă la concurență, atât pentru consolidarea poziției pe piață, cât și pentru prețurile practicate. Prin urmare, analiza sensitivității oferă informații suplimentare criteriului VAN care sunt de natură să fundamenteze mai bine decizia de investiții. Prin această analiză se relevă impactul fiecărui factor asupra VAN și se sugerează acțiuni de control mai riguros asupra factorilor cu influență negativă și acțiuni de încurajare a factorilor cu influență pozitivă. Toate acestea se fac sub rezerva limitelor acestei analize care, după cum am mai arătat, se referă la intercorelările dintre factori și subiectivismul estimărilor. Totodată, se mai impune și următoarea observație: Să considerăm că produsul A pentru care am construit exemplul anterior este foarte necesar unei anumite instituții publice care va contracta o cantitate fixă din acest produs în fiecare an, la un preț unitar ajustat la inflație, în aceste condiții, proiectul devine destul de sigur, cu toate că volatilitatea sa la preț este cea mai ridicată. În general, riscul individual 1 al unui proiect depinde de: 1. Riscul individual al unui proiect este riscul pe care proiectul l-ar avea dacă ar fi singurul activ al firmei și dacă acționarii firmei ar avea doar acțiunile firmei respective. Poate fi folosit (și chiar este, de multe ori) ca aproximație atât pentru riscul de firmă, cât și pentru riscul de piață, deoarece acestea sunt greu de măsurat și, totodată, cele trei tipuri de risc sunt, de regulă, puternic corelate. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

36 1.sensibilitatea VAN la variații ale variabilelor; 2.gama valorilor probabile ale acestor variabile, reflectată de distribuția de probabilitate. Deoarece analiza de sensitivitate consideră doar primul factor, aceasta este incompletă. Analiza (tehnica) scenariilor este o tehnică de evaluare a proiectelor de investiții care ține cont atât de sensibilitatea VAN la diferitele modificări ale variabilelor cheie, cât și de gama probabilă a valorilor acestei variabile. Pentru această analiză se imaginează un set de circumstanțe nefavorabile sau un scenariu pesimist și un set de circumstanțe favorabile sau un scenariu optimist. Se calculează apoi VAN pentru situația favorabilă și cea nefavorabilă și se compară cu VAN pentru situația de bază. În exemplul nostru, managerii companiei au încredere în estimările variabilelor care determină fluxul de numerar al proiectului, cu excepția prețului și al numărului de unități vândute. Pentru simplificare, ne limităm doar la variația acestor variabile, deși putem include și valorile optimiste și pesimiste și pentru celelalte variabile. În plus, aceștia consideră o scădere sub de unități a vânzărilor și o creștere peste unități ca fiind cu totul improbabile. De asemenea, se așteaptă ca prețul de vânzare stabilit de piață să se situeze între și lei. Astfel, limita inferioară sau scenariul pesimist este definit de unități vândute la prețul de lei per bucată, iar scenariul optimist este definit de aceeași cantitate de de bucăți vândute la prețul unitar de lei. Situația de bază prevede unități vândute la prețul de lei. Să presupunem că managementul estimează o probabilitate de 50% pentru situația de bază, iar pentru scenariile pesimist și optimit câte 25% 1. Rezultatul final va arăta astfel: Scenariu Probabilitatea rezultatului (Pi) Volumul vânzărilor (unități) Preț de vânzare (lei) VAN (mil lei) Pesimist De bază Optimist Valoarea estimată a VAN (în mil lei) este: VANestimat = Pi*VANi = 0.25*(-55.1)+0.50* * = 54.9 milioane lei 1 Desigur, este foarte dificil de estimate cu precizie probabilitatea de apariție a unui scenariul; se consider că valorile VAN ale scenariilor și probabilitățile acestora formează o distribuție normal centrată pe VAN al situației de bază; aceasta are deci cea mai mare probabilitate de apariție. Este clar deci că și tehnica scenariilor este tributară factorului subiectiv. 34 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

37 Deviația standard a VAN este: ΣVAN = Pi*(VANi - VANestimat)2 = 0.25*( ) *( ) *( )2 = = 80.8 milioane lei. Coeficientul de variație al proiectului este: CVVAN = σvan/vanestimat = 80.8/54.9 = Acum putem compara acest coeficient de variație cu coeficientul de variație al proiectului mediu al companiei. Proiectele externe ale companiei au, în medie, un coeficient de variație de circa 1. Pe baza acestei măsurători a riscului individual, managerii vor concluziona că proiectul este cu 30% mai riscant decât proiectul mediu al companiei. Analiza scenariilor oferă informații utile despre riscul individual al proiectului. Aceasta se limitează însă la câteva rezultate discrete (VAN) ale proiectului, deși în realitate există o infinitate de posibilități. După cum am văzut, nici această metodă nu ține cont de interdependența variabilelor și este și ea subiectivă. Concluzii Există mai multe modalități prin care se pot identifica principalii factori care pot amenința succesul economic al proiectului de investiții considerat. Pentru o imagine cât mai realistă se utilizează simularea Monte Carlo, model care cuprinde toate combinațiile posibile ale valorilor parametrilor. Trebuie determinat un model complet care să cuprindă probabilitățile de apariție a diferitelor valori de cash-flow. În cazul în care cash-flow-ul se situează deasupra celui previzionat, se poate decide dezvoltarea în continuare a afacerii; dacă cash-flow-ul efectiv este mai mic decât cel provizionat trebuie luate măsuri pentru combaterea acestei situații, fie prin abandonarea proiectului, fie prin continuitate. Totodată, acești factori sunt intercondiționați în raport cu anumiți factori macroeconomici: creșterea cererii de produse determină creșterea vânzărilor, dar și a prețurilor de vânzare, creșterea vânzărilor determină și creșterea aprovizionărilor și deci a prețurilor la materiale și manoperă, etc. Inflația determină o suită de efecte în prețul de vânzare, dar și în prețurile la aprovizionări ș.a.m.d. Putem utiliza rezultatele analizei scenariilor pentru a determina valoarea estimată a VAN, deviația standard a VAN și coeficientul de variație. Pentru aceasta, avem nevoie de o estimație a probabilităților de apariție ale celor trei scenarii, valorile Pi. Riscul individual al proiectului poate fi cuantificat pe baza concluziilor desprinse din analiza scenariilor. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

38 BIBLIOGRAFIE 1. Anghelache, G.V., Anghel, M.G., Popovici Marius (2016). Signifi cant Aspects of Investment Dynamics, Romanian Statistical Review Supplement, Issue 1/2016, pp Anghelache, C., Anghel, M.G., Manole, A. (2015). Modelare economică, fi nanciarbancară şi informatică, Editura Artifex, Bucureşti 3. Anghelache, C., Manole, A. (2015). Unele fundamente teoretice privind corelaţia dintre Produsul Intern Brut şi investiţii, ART ECO - Review of Economic Studies and Research, Vol. 6/No. 1, pp , ISSN Anghelache, C., Sacală, C. (2014). The Autochtonous Investments and the Business Environment, Romanian Statistical Review Supplement no. 10/ Doukas, J.A., Kim, C.F, Pantzaiis, C. (2008). Do Analysts Infl uence Corporate Financing and Investment?, Financial Management, pages Downes, J. (2006). Dictionary of Finance and Investment Terms, Barron s Educational Series 7. Kalaman, O., Zhalinska, O. (2012). Venture capital as a major source of investment in innovation, Journal of Applied Management and Investments, Volume (Year): 1 (2012), Issue (Month): 1 (), Pages: 92-98; 8. Malcolm, B., Taliaferro, R., Wurgler, J. (2006). Predicting Returns with Managerial Decision Variables: Is There a Small-Sample Bias?, Journal of Finance 61, no. 4 (2006): Herbst, E., Schorfheide, F. (2013). Sequential Monte Carlo Sampling for DSGE Models, National Bureau Of Economic Research Working Paper Series issued in June 2013, Cambridge 10. Popielas, M. (2012). Harmonization of investment services in the European Union - the example of investment funds, Oeconomia Copernicana, Volume (Year): 3 (2012), Issue (Month): 1 (March), pg Rampini, A.A., Viswanathan, S. (2010). Collateral, risk management, and the distribution of debt capacity, Journal of Finance 65, Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

39 THEORETICAL AND PRACTICAL ASPECTS OF ANALYSIS OF INVESTMENT S SENSITIVITY Prof. Radu Titus MARINESCU PhD. Assoc. prof. Mădălina Gabriela ANGHEL PhD. Assoc. prof. Aurelian DIACONU PhD. ARTIFEX University of Bucharest Abstract In performing the analysis of an investment, an important role is played by the sensitivity degree of the project, at the investments design, we must take the uncertainty (risk) level into account, also the recovery mode for expenses involved etc. the impact study for an investment must take into account the also the effi ciency of the project for the economic environment, and also the consequences regarding its social effect. A project is based on a series of random variables, which must be identifi ed and included in the realized study. From the theoretical viewpoint, it also manifests the perspective of occurrence of some issues during the investment s development. In this way, the simplest method of analysis is represented by sensitivity, which consists in the analysis of all elements that determine the value of the project, the estimation of the investment s effect variation. The analysis must be performed in an optimistic, but also pessimistic sense, in order to identify, control and eventually reduce the risks that can occur during the investment process. In this order, we have focused on the sensitivity analysis and we have used the scenarios technique. The theoretical models identifi ed were analysed also practically, in order to suggest essential elements that must be taken into account. The data used in the validation of the identifi ed models were sometimes adjusted by the authors. Key words: uncertainty, capital, supplier, creditor, fi nancial management, assets, liabilities Introduction The achievement of an investment project has major consequences on the future evolution of a company; due to the uncertainty, this evaluation may become extremely complex. Even if the company itself is just an investment for the suppliers of capital (shareholders and creditors) who considered that this allocation of resources has been the most efficient of the options available at the moment of the investment achievement. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

40 These expectations of the company owners (mainly) but of the creditors also, must be transformed in real facts by the management team which is mandated to carry out these expectations. Hence, the main goal of the management consists of the elaboration of a strategic plan, including also the decisional process concerning the allocation of the company resources. Any company is representing a cumulus of tangible and non-tangible assets and various possibilities of development, namely a series of investments already achieved and projects possible to achieve. From this point of view, its value is given by the sum of these assets and investment projects. This financial perspective does not correspond with the strategic one: if the various component elements have a value, it does not mean the maximization of the value as a whole due to the interactions between the components. Here we have the wrong utilization of the financial theory occurring: the up-dating the financial flows is not always the best solution, due to the uncertainty affecting the forecast of these flows, the up-dating rates, the residual value. Even a thorough analysis generates errors due the involved alleatory variables. The optimization arises out of finding out connection bridges between the two approaches. The classical financial theory would be utilized in the cases where it matches to the best, namely for the evaluation of the investment projects relatively trustworthy, held for the financial flows which they can generate and not for the strategic position the so-called cash cows or for particular types of investments, such as those of replacement, in which the benefit consists of the reduction of the exploitation costs. But, in other situations, such as the evaluation of certain businesses with high potential of growth, of some non-tangible assets, of the researchdevelopment projects etc., the method of the up-dated financial flows is failing, even if it is correctly applied. In these conditions, the strategic planning is not giving up the financial analysis but it tries new approaches, such as the expert system based on scenarios, statistical analyses, prognoses and regressions, decision trees, Monte Carlo simulation and even real options. More than that, through elaborate analyses the problems which might intervene during the investment execution may be identified so that these inconveniences can be fought back since the very incipient phase (in order to avoid the activity results being jeopardized or at least being affected as little as possible). The simplest method is given by the sensitivity analysis; this one consists of choosing (by the manager) all the elements which establish the value of the project and the estimation of the VAN variation from two angles: optimistic and pessimistic. In the optimistic vision, each individual parameter is estimated (the other parameters being considered as constant) 38 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

41 at its maximum reachable value, while the pessimistic vision assumes the estimation of the parameters at the minimum admissible values, implied by the influence of certain negative factors. Nevertheless, the sensitivity analysis is the most correct method of analysis: in fact, the variables are interdependent, the modification of one of them generates on the basis of the economic laws, the modification of another one (for instance, a higher production cost would entail the price increase; if the price increases, the demand decreases which would lead to the diminishing of the sales volume and the turnover). Sometimes, the analysis may provide ambiguous outcomes, for instance, the departments of a company (financial, marketing, production) may interpret differently the setting up of the optimistic/pessimistic limits. It may happen also that the pessimistic forecasts of the marketing department are 2-3 times bigger in value than those of the production department (the first one considers the market as a sum of consumers, through the angle of certain subjective and objective influences, while the second one is influenced mainly by objective factors). In order to fight against these problems an analysis table is utilized which will include the viable combinations of the parameters values. Thus, the VAT is estimated under various scenarios and the outcomes are compared. This method is achieved with the computer assistance, this one choosing alleatorily the values for each variable and establishes, on their values basis, the cash-flows possible to obtain. The values field for the annual cash-flow is established, each cash-flow having a self-probability of occurrence, being thus possible to forecasts the evolution and the future yield of the project. There are limits of the Monte Carlo simulation. Thus, it is impossible to represent exactly the real conditions of the economy in which the company activity is carried on, being impossible to estimate exactly neither the interdependences nor the uncertainties which develop in practice. In situations of uncertainty, the person who may decide is facing the unknown, which seems to hamper him in choosing the optimum variant. He does not know which would be the future advantages deriving from his decision but has knowledge about the possible gains and which the probability that these are achievable is. We must take into account that an adopted investment decision does not means only a cash outflow de cash at the moment 0 (initial) but an inflow during the following period as well. Over the entire period of carrying on the project, the evolution of the obtained cash-flow is closely observed. The decision on the variant to follow will be taken by comparing the values of VAN of the two situations with the forecasted VAN. This step is Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

42 achieved through the decisional arbour and the real options for extension and/or abandonment. Literature review Anghelache, Anghel and Popovici (2016) develop on the dynamics of the investments, Anghelache and Manole (2015) cover the theoretical foundations of the correlation between investments and the Gross Domestic Product, Anghelache and Sacală (2014) analyze the impact of investments on the business environment. Anghelache, Anghel and Manole (2015) study various aspects of economic modeling. Doukas et al (2008) approach the influence of analysts on investment policies. The dictionary of Downes (2006) is a helpful reference to the investments language. Kalaman and Zhalinska (2012) analyse the venture capital, as particular type of investment. Malcolm et.al. (2006) approach the role of managerial variables in result forecasting. Herbst and Schorfheide (2013) develop on the Monte Carlo method. Popielas (2012) studies the investment funds. Rampini and Viswanathan (2010) describe some aspects of the risk management. The sensitivity analysis and the scenarios technique As already mentioned, a large part of the variables generating the estimated cash-flows of a project are based on a probability distribution and are not known with certainty. Meantime, if an entry- key variable, for instance the number of the sold units, changes, the net up-dated value of the project will change as well. The sensitivity analysis is a method indicating precisely with how much VAN would change as response to a modification of an entry variable, the other elements being kept constant. Out of the main calculating factors of the future cash-flows, the only constants remain the initial expenses for investments (I0) and the up-dating rate (k), the other component elements of VAN (available cash-flows, the residual value, n the life duration of the investment) being in the position to vary depending on the determinant factors of each of them. Further on, we shall approach on the most significant variable of VAN only, respectively the available cash-flow (CFD) during the years of the investment exploitation. The analysis is going to be made in two stages: 1. The identification of the determinant factors of the dimension CFD and the elaboration of the calculating model of the CFD; 2. The simulation of the different possible sizes in the future for each determinant factor, all the other factors being kept unchanged and the VAN setting up for each possible situation. 40 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

43 For instance, we consider an investment of 200 million lei achieved with the purpose to extend the production capacity of the company X for a new product A. The cash-fl ows forecast is achieved taking into account the following data: -mil.lei- Year 0 Years 1-10 Investment (I0) sales (CA) variable costs (CV) fix costs (F) 50 4.amortization 20 5.EBIT ( ) 60 6.tax on profit 30 7.net profit (5-6) 30 8.available cash-flow (4+7) 50 We assume the taxation quota as being equal to 50%, the life duration of the product n=10 years and a linear amortization method applying. At a cost of the capital (the expected profi tableness rate) of 15%, the net up-dated value counts for: VAN = (50/1,15t) = 50.9 million lei; t=1 In order to achieve the sensitivity analysis, the two stages will be carried on as follows: 1. The analytical model for calculating the available cash-flow of the year t (CFDt) can be obtained as follows: CFDt = cashed paid or CFDt = administration CF investment CF Administration CF = net profit + amortization (+interests, if it is the case) Investment CF = Immobilizations ri + net ΔACR = Economic growth Net profit = (CA-CV-F-amortization)*(1-τ) Since we assumed that the amortization of the initial expenses in fix assets is integrally and linearly made over the duration of the 10 years, without supplements of additional investments during the following years, it is resulting that: Amortization = I0/n Net ΔACR =ΔCA * D/360 (it is calculated only in case there is a variation of sales from one year to another) With the help of these calculating relations, we easily get the following model : Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

44 CFDt = [Qt(p-v) - F I0/n](1-T)+I0/n (Qt Qt + 1) * p * DACRnet/360 which leads to the final formula: CFDt = [Qt (p-v) - F](1-)+I0/n*τ - (Qt Qt + 1) *p * DACR net/360, in which: Qt = the quantity of products to be sold in the year t; P = unit selling price per product; v = unitary variable expenses per product; F = fix expenses of the project exploitation (other than the amortization) τ= unique quota of taxation on profit ; I0 = initial expenses with the investment; n = the life duration of the project; net DACR = duration in days of the rotation of the requirements of circulating assets. Out of the model there are four determinant factors of CFDt being emphasized: Q, p, v and F. At their turn, these factors are determined also by factors of external environment or from inside the company, which may generate sensitive variations to their size. Meantime, these factors are interdependent; the modification of one of them is generating, on the basis of economic laws, the modification of other one. For instance, the increase of the production costs generates the increase of the price; if the price increases, the demand decreases and subsequently the sales volume would decrease as well. The factor Q has an external determination of the type : Q = M*s, where: M = Market = the solvent demand on the market for the product A; s = the segment of the market held by the company (in percentage) Necessarily, the production which can be sold by the company (Qint) cannot exceed that accepted by the (Qext): Qint <= Qext. The factor p has an external determination depending on the ration demand offer, on the market segment of the al company which may bestow a situation of monopoly or oligopoly, as well as on the evolution of the purchasing power of the utilizer of the product A, on inflation etc. The factor v is determined, generally, by internal factors concerning the specific consumptions of materials and manual labour but also by external factors related to the prices of procuring materials and hour salaries (as a result of certain social regulations concerning the work in shifts, indexation to inflation etc.). Consequently, the simulations on the probable evolution of these factors must start from estimations made by experts who know well these inter-conditionings as well as the multitude of the plausible solutions (p>0, v>0, 0<Q<The total demand and others). It is obvious that, to a large extent, the sensitivity analysis depends on the subjectivism inherent of the estimates 42 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

45 made by these experts. The sensitivity analysis starts with a basic situation, neutral, which is developed on the basis of the estimated values for each key factor. For instance, in the frame of the basic situation, the project VAN counts for 50.9 million lei, as calculated above. The analysts ask a series of questions of the type what if : What if the number of sold units decreases by 20% below the most probable level? ; What if the variable costs increase by 80% of the sales? etc. The sensitivity analysis offers to the decision maker the answer to such question marks. Generally speaking, estimations are made for three situations of economic conjecture: favourable (optimistic), neutral and unfavourable (pessimistic) and for each and every factor. In our example, we need the following information from the marketing department: The market segment of the company = s = 10%; The market demand for the product A = M = 20 million; Qt = M * s = * 0.01 = sold units CA = Qt * p = * = 400 million lei. Meantime, the production department estimated variable costs per product counting for 1350 lei. Bothe the production department and the marketing one offer pessimistic and optimistic estimations for these variables. The offered data are synthetized in the following table: -lei- VARIABILES SATUS Pessimistic Neutral Optimistic M s p v F If considering the estimates as regards the sales modifi cation, the forecast of the cash-fl ows would show as follows: Year 0 Years 1-10 Pessimistic Optimistic Investment sales (CA) variable costs (CV) fix costs (F) amortization EBIT ( ) tax on profit net profit(5-6) available cash-flow (4+7) Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

46 VAN pessimistic = VAN optimistic = /1.15t = million lei. 56.5/1.15t = +81 million lei. Now, considering all the estimated modifi cations and the limit values of the parameters, the sensitivity analysis would give the following outcomes: VARIABLES NET UP-DATED VALUE (million dollars) Pessimistic Neutral Optimistic M s p v F As noticed from the table, the most significant variables (those generating the most significant modifications of VAN) are t s, p and v. Otherwise, besides emphasizing the five significant factors of CFD, the sensitivity analysis shows the volatility of VAN to the probable modifications of the factors. In our example, the project seems to be the most vulnerable to the modifications of the unit price. Thus, in the unfavourable situation of the company, at a decrease of the unit price with 10% only, the project is recording a VAN of about 2 times smaller than in the normal situation and, of course, negative (VAN = ). Also, the market segment held by the company bears a particular significance, considering that an increase of this one with 5 percentage points only is generating a VAN increase of almost 4 times. Consequently, it is recommended that the company pays much attention to the competition, both for the consolidation of the market position, and for the prices in force. Hence, the sensitivity analysis offers additional information to the VAN criterion which is of nature to better substantiating the investment decision. Through this analysis the impact of each factor on VAN is relieved and more rigorous controlling steps on the factors with negative influence are suggested as well as steps meant to encourage the factors with positive influence. All these are made under the reserve of the limits of this analysis which, as we have seen, is referring to the inter-correlations between the factors and the subjectivism of the estimations. Meantime, there is also the following observation no consider: Let s consider that the product A for which we built up the previous example is very necessary to a certain public institution which is going to contract a fix quantity of this product every year, at an unit price adjusted to inflation; under such circumstances, the project becomes certain enough, although that its volatility to price is the highest. 44 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

47 In general, the individual risk 1 of as project depends on: 1. the sensitivity of VAN to variations of the variables; 2. the range of the probable values of these variables, is reflected by the probability distributions. Since the sensitivity analysis considers the first factor only, it is incomplete. The analysis (technique) of the scenarios is an evaluating technique of the investment projects which takes into consideration both the VAN sensitivity to the various modifications of the key variable and the probable range of the values of this variable. For this analysis, a set of favourable circumstances or an optimistic scenario is conceived. Then, the VAN is calculated for the favourable situation and the unfavourable one and this is compared with the VAN for the basic situation. In our example, the company managers have confidence in the estimates of the variables which generate the cash-flow of the project, excepting the price and the number of sold units. To simplify, we are limiting the approach on the variation of these variables only, although we may include both the optimistic and pessimistic values for the other variables as well. Additionally, they are considering a decrease of the sales below 150,000 units and an increase over 250,000 units as being absolutely improbable. Meantime, it is expected that the selling price established by the market places between 1,800 and 2,200 lei. Thus, the inferior limit or the pessimistic scenario is defined by 150,000 units sold at the price of 1,800 lei per piece, while the optimistic scenario is defined by the same quantity of 250,000 pieces sold at the unit price of 2,200 lei. The basic situation foresees 200,000 units sold at the price of 2,000 lei. Let s assume that the management estimates a probability of 50% for the basic situation, and for the pessimistic and optimistic scenarios 25% 2 each. 1. The individual risk of a project is the risk which the project would bear if being the only certain asset of the company and if the shareholders of the company hold the respective company shares only. It can be used (actually it is several times), as approximation for both the risk of company, and the risk of the market, since these are hard to measure and, meantime, the three types of risk are, usually, strongly correlated.. 2. Of course, it is extremely difficult to estimate precisely the occurrence probability of a scenario; it is considered that the VAN values of the scenarios and their probabilities are forming a normally adjusted distribution on the basic situation VAN; therefore, this has the higher probability of occurrence. Hence, it is clear also that the scenarios technique is tributary to the subjective factor. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

48 The final result will look as follows: Scenario The outcome probability (Pi) Sales volume (units) Selling price (lei) VAN (mil lei) Pessimistic Basic Optimistic The estimated value of VAN (in mil lei) is: Estimated VAN = Pi*VANi = 0.25*(-55.1)+0.50* * = 54.9 million lei The standard deviation of VAN is: ΣVAN = Pi*(VANi VANestimated) 2 = 0.25*( ) *( ) *( )2 = = 80.8 million lei. The variation coefficient of the project is: CVVAN = σvan/vanestimated = 80.8/54.9 = Now we can compare this variation coefficient of the company average project. The external projects of the company have, as an average, a variation coefficient of 1. Based on this measurement of the individual risk, the managers would conclude that the project is by 30% riskier than the average project of the company. The scenarios analysis is providing useful information about the individual risk of the project. But this is limited to a small number of discrete outcomes (VAN) of the project, although in fact there is infinity of possibilities. As noticed, neither this method takes into account the interdependence of the variables and is also subjective. Conclusions From the analysis of data that have resulted from the approach realized, theoretical and practical conclusions occur. There are more modalities enabling us to identify the main factors which may threaten the economic success of the considered investment project. For getting a picture as realistic as possible, the Monte Carlo simulation is utilized, this being a model comprising all the possible combinations of the parameters values. A complete model must be established meant to cover the probabilities of occurrence for the different values of cash-flow. In the case that the cash-flow is placed above the forecasted one, the further development of the business may be decided; if the actual cash-flow is smaller than the forecasted one steps meant to combat such a situation must be taken, either through giving up the project, or though continuity. 46 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

49 These factors are inter-conditioned as against certain macroeconomic factors: the increase of demand for goods generates the sales increase but also of the selling prices, the sales increase generates also the supplies increase and thus the increase of the prices for materials and manual labour etc. The inflation is generating a series of effects in the selling price as well as in the supplying prices etc. We can utilize the outcomes of the scenarios analysis in order to set up the estimated value of VAN, the standard deviation of VAN and the variation coefficient. In this respect, we would need an estimation of the probabilities of occurrence for the three scenarios, the Pi values. The individual risk of the project can be measured based on the conclusions drawn from scenario analysis. References 1. Anghelache, G.V., Anghel, M.G., Popovici Marius (2016). Signifi cant Aspects of Investment Dynamics, Romanian Statistical Review Supplement, Issue 1/2016, pp Anghelache, C., Anghel, M.G., Manole, A. (2015). Modelare economică, fi nanciar-bancară şi informatică, Editura Artifex, Bucureşti 3. Anghelache, C., Manole, A. (2015). Unele fundamente teoretice privind corelaţia dintre Produsul Intern Brut şi investiţii, ART ECO - Review of Economic Studies and Research, Vol. 6/No. 1, pp , ISSN Anghelache, C., Sacală, C. (2014). The Autochtonous Investments and the Business Environment, Romanian Statistical Review Supplement no. 10/ Doukas, J.A., Kim, C.F, Pantzaiis, C. (2008). Do Analysts Infl uence Corporate Financing and Investment?, Financial Management, pages Downes, J. (2006). Dictionary of Finance and Investment Terms, Barron s Educational Series 7. Kalaman, O., Zhalinska, O. (2012). Venture capital as a major source of investment in innovation, Journal of Applied Management and Investments, Volume (Year): 1 (2012), Issue (Month): 1 (), Pages: 92-98; 8. Malcolm, B., Taliaferro, R., Wurgler, J. (2006). Predicting Returns with Managerial Decision Variables: Is There a Small-Sample Bias?, Journal of Finance 61, no. 4 (2006): Herbst, E., Schorfheide, F. (2013). Sequential Monte Carlo Sampling for DSGE Models, National Bureau Of Economic Research Working Paper Series issued in June 2013, Cambridge 10. Popielas, M. (2012). Harmonization of investment services in the European Union - the example of investment funds, Oeconomia Copernicana, Volume (Year): 3 (2012), Issue (Month): 1 (March), pg Rampini, A.A., Viswanathan, S. (2010). Collateral, risk management, and the distribution of debt capacity, Journal of Finance 65, Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

50 Metode de analiză a sensitivităţii în mediul incert Prof. univ. dr. Alexandru MANOLE Universitatea ARTIFEX din Bucureşti Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE Universitatea ARTIFEX din Bucureşti, Academia de Studii Economice, Bucureşti Conf. univ. dr. Mădălina Gabriela ANGHEL Universitatea ARTIFEX din Bucureşti Drd. Andreea MARINESCU Academia de Studii Economice, Bucureşti Abstract Realizarea analizei de sensitivitate în practica investiţiilor este un element determinant în alegerea varianţei optime. În activitatea practică se întâmpă ca variabilele şi datele de analiză avute în vedere la determinarea investiţiei să se modifi ce. Trebuie interpretate variabilele considerate şi din punctul de vedere al sensitivităţii fi ecăreia dintre acestea. Pentru controlul procesului investiţional, se impunte întocmirea de studii de fezabilitate, ţinând seama de compexitatea mediului de afaceri, de schimbarea infl uenţei unor factori sau chiar apariţia altora care nu au fost luaţi în considerare iniţial. Modelul utilizat în întocmirea studiului de fezabilitate trebuie să surprindă variabile factoriale de sensitivitate, specifi ce mediului incert. Între modelele utilizate în analiza sensitivităţii, am evidenţiat modelul de simulare Monte Carlo, deoarece acesta ia în calcul toate posibilităţile de combinare a factorilor de infl uenţă asupra Valorii Adăugate Nete (VAN). Etapele de utilizare a modelului de simulare Monte Carlo snt pe larg prezentate şi explicitate prin studii de caz precise. De asemenea, am mai prezentat metoda arborelui de decizie şi a altora, la fel de efi ciente. Cuvinte cheie: scenariu, strategie, estimare, intrare-ieşire, renabilitate, sensitivitate Introducere La realizarea analizei de sensitivitate sau în cadrul analizei diferitelor scenarii ar trebui urmărite efectele asupra activității și în cazul în care realitatea economică se vor produce schimbări de mai mare amploare decât estimările pesimiste prevăzute. În limbaj managerial, aceasta se traduce prin: cât de mult pot să scadă vânzările înainte ca proiectul să dezvolte o valoare rezultat negativă. 48 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

51 Pentru rezolvarea acestei dileme se calculează pragul de rentabilitate sub două aspecte: pragul de rentabilitate financiar: VAN = 0 şi pragul de rentabilitate contabil: profit net = PN = 0. Literature review Anghelache (2016) prezintă instrumentarul econometric pentru analize economice. Anghelache şi Anghel (2014) abordează modelarea economico-financiară. Anghelache, Manole şi Anghel (2016) se preocupă de normalitatea asimptotică pentru estimatorii ecuaţiilor singulare. Anghelache, Manole şi Anghel (2015) aplică metoda regresiei pentru analiza influenţei unor indicatori macroeconomici asupra Produsului Intern Brut. Anghelache et. al. (2015) analizează creşterea economică prin prisma influenţei investiţiilor şi consumului. Anica-Popa şi Manole (2008) realizează o analiză a sensitivităţii pentru proiectele de investiţii de mediu. Bloom (2009) are în vedere impactul incertitudinii, preocupări similare regăsim şi la Bolton et al (2014), Grenadier şi Wang (2007). Hafner şi Wallmeier (2008) studiază optimul şi volatilitatea, Ravi et al. (2014) abordează volatilitatea la nivel macroeconomic. Saman (2009) studiază incertitudinea la nivel macroeconomic. Pragul de rentabilitate Există mai multe metode de determinare a pragului financiar, obținându-se în final același efect. Pentru a ilustra calculul, am ales metoda pe baza valorilor actuale ale intrărilor și ieșirilor de cash. Metoda are la bază următorul tabel (pentru ale cărui rubrici am atribuit valori pentru exemplificarea calculului): Q (nr. de unități vândute) Inflow Vânzări în anii 1-10 Anul 0 - investiție Outflow Anii 1-10 CV F Impozit Valoarea prezentă a inflowurilor Valoarea prezentă a outflowurilor Valoarea prezentă nete=(1)-(2) *) actualizarea se face la rata de 15%; **) CFD t sunt constante pe perioada n de exploatare a investiției, ceea ce permite utilizarea factorului a de anuitate: a = (1-1/1.1510)/0.15 = Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

52 În interpretarea grafică, pragul de rentabilitate este dat de intersecția curbei de venituri actualizate cu cea a cheltuielilor aferente: Q<Qmin => VAN<0 Q>Qmin => VAN>0 Trebuie determinat Qmin astfel încât proiectul să aducă VAN > 0. Atâta timp cât Q depășește limita minimă admisă, proiectul este viabil. Formula de calcul pentru pragul de rentabilitate financiar este următoarea: QPR = [F+(I0/1-τ)(1/a- τ/n)]/(p-v). Înlocuind datele noastre, obținem: QPR = [ ( /1-0.5)(1/ /10)]/( ) = mii unități. În consecință, pentru ca firma să înregistreze, la acest proiect, VAN >= 0, ea trebuie să vândă cel puțin bucăți din produsul A. b)în practică este cel mai folosit pragul de rentabilitate contabil, datorită faptului că datele contabile sunt cel mai disponibile, iar relația de calcul este simplă: Q PR = (F+I0/n)/(p-v) Se lucrează sub aceleași ipoteze, și anume: CFDt = constante; amortizare liniară. În aceste condiții, nivelul vânzărilor pentru care profitul contabil este zero este următorul: Q PR = ( /10)/( ) = mii bucăți Pragul de rentabilitate contabil este semnificativ mai redus ca urmare a neluării în calcul a costului de oportunitate a investiției inițiale de lei. În amortizarea liniară, contabilitatea înregistrează anual o dotație pentru depreciere de lei, în timp ce valoarea prezentă a cash-flow-urilor 50 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

53 ia în calcul și posibilitatea reînvestirii acestei sume la rata de actualizare de 15%. Se constantă astfel că firma își va fixa un prag de rentabilitate la un nivel contabil (de mii bucăți în exemplul nostru) va înregistra o VAN negativă la proiectul său de investiții, ca urmare a pierderii posibilității de reinvestire a cash-flow-urilor. Este deci o eroare majoră să se ia, ca limită a vânzărilor, pragul de rentabilitate contabil atunci când se evaluează un proiect de investiții. Pragul de rentabilitate financiar oferă și alte informații prețioase pentru întreprindere. Astfel, se poate calcula coeficientul de elasticitate economic (levierul operațional) care oferă o comensurare a riscului economic (operațional, de exploatare): c= Q0/(Q0-QPR), unde Q0 = volumul vânzărilor în situația inițială (de bază). În cazul nostru c este 200/( ) = 6.4. Cu alte cuvinte, dacă volumul vânzărilor se modifică cu un procent, VAN a proiectului de investiții se modifică cu 6.4%. Proiectul nostru se apreciază ca fiind riscant, ceea ce și confirmă vulnerabilitatea sa la modificătile prețului unitar de vânzare sau la cele ale segmentului de piață. Cu cât programul de rentabilitate este mai apropiat de volumul vânzărilor estimat (în condiții normale), cu atât proiectul este mai riscant. Prin pragul de rentabilitate se evidențiază ca principal factor de sensibilitate mărimea cheltuielilor fixe (F). În consecință, proiecte cu cheltuieli fixe semnificative în totalul cheltuielilor vor avea un prag de rentabilitate mai mare și un coeficient de elasticitate mai ridicat. Simularea Monte Carlo model de analiză a sensitivităţii Analiza de sensitivitate ne redă efectele modificării unilaterale a variabilelor esențiale; urmărind valoarea actualizată netă a proiectului sub mai multe scenarii alternative se pot calcula efectele unui număr limitat de modificări. Pentru aplicarea metodei Monte Carlo, sunt necesare mai multe etape: Construcția modelului CFDt = [Qt (p-v) F I0/n](1- τ)+(i0/n)*t - (Qt Qt - 1) *p * DACRnete/360. Este necesară o simplificare a modelului, în sensul că se consideră variabilele Q, p, v și F ale cash-flow-urilor ca fiind independente între ele, amortizarea este liniară, impozitul pe profit în cota unică (T), iar activele circulante nete în corelație perfect pozitivă cu volumul vânzărilor. Identificarea intercolerărilor dintre factori și introducerea lor în model Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

54 Interdependența volumului vânzărilor cu mărimea cash-flow-urilor și a valorii lor prezente poate fi măsurată prin levierul operational, așa cum am arătat mai înainte. Pentru cei cinci factori determinanți ai cash-flow-ului trebuie găsit un model similar, model care poate fi sub forma unei funcții de forma: Y = a+b*x (corelație liniară simplă) Y=a+b1x1 + b2x bnxn (corelație liniară multiplă) Sau poate fi liniară de forma: Y = a*xb (putere), y = a*bx (exponențială); y = x1a. x2b (Cobb-Douglas) s.a. Corelația fiecărui factor în anul t este dependentă în grade diferite de estimările făcute în anii anteriori; coeficientul a de ajustare poate fi un factor de eroare înregistrat statistic între previziunile și realizările dintr-o perioadă anterioară. Această etapă are o valoare informativă deosebită pentru fundamentarea deciziei de investiții, de aceea se apelează, de regulă la asistența de specialitate a unor experți. Asocierea probabilităților pentru fiecare mărime simulată a factorilor Ca și în etapele anterioare, apelăm la un set de ipoteze: a)distribuția normală a frecvenței diferitelor mărimi ale factorului analizat; b)domeniul mărimilor plauzibile ale factorului = (-2σ;+2σ); c)o mărime specificată a abaterii medii pătratice a factorului rezidual σε privind abaterile estimărilor față de medie (cu μ(ε) = 0) etc. Sub aceste ipoteze, calculatorul asociază numere aleatoare pentru mărimi diferite ale factorului analizat și apoi determină frecvența posibilă de apariție a respectivei mărimi. Simularea cash-flow-urilor Se face de către calculator; acesta alege o valoare la întâmplare pentru fiecare variabilă esențială (de exemplu, la prima execuție a modelului se alege o valoare pentru numărul de unități vândute); valoarea selectată pentru fiecare variabilă, împreună cu valorile pentru factorii considerați constanți, cum ar fi cheltuielile cu impozitul pe profit și amortizarea, sunt utilizate în cadrul modelului pentru a determina cash-flow-urile din fiecare an; acești pași se repetă de mai multe ori, de exemplu de 500 de ori, având ca rezultat tot atâtea cash-flow-uri cu o distribuție de frecvență specifică în fiecare an și care, în mod firesc, se apropie de o distribuție normală 1. Forma acestei 1. Aceste cash-flow-uri pot fi apoi utilizate pentru a determina VAN a proiectului, mai întâi la prima execuție a simulării, apoi toate cele 500 de valori, obținând astfel o distribuție de probabilitate a VAN. Însă obiectivul urmărit în simularea Monte Carlo este obținerea unei distribuții probabile a cash-flow-urilor și nu a valorilor actuale nete. 6 Astfel un proiect individual ar putea avea rentabilități cu un grad mare de incertitudine dacă este evaluat ca un proiect de sine stătător, dar dacă rentabilitatea sa nu este corelată cu rentabilitatea celorlalte active ale întreprinderii, proiectul ar putea să nu fie foarte riscant din punct de vedere al riscului de firmă sau de piață. 52 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

55 distribuții conturează o idee mai precisă asupra riscului implicit al proiectului de investiții. Se obține, în fiecare an, o distribuție specifică de cash-flow-uri posibile din care calculăm speranța matematică și dispersia pentru a identifica cash-flow-ul anual sperat și riscul total asociat acestuia. VAN se va calcula prin actualizarea cash-flow-urilor anuale sperate la rata de actualizare corespunzătoare riscului sistematic (nu al celui total) al proiectului de investiții analizat: E(VAN) = [E(CF)t/(1+k)t + E(VR)n/(1+k)n] I0 Se consideră că VAN obținut prin actualizarea cash-flow-urilor viitoare la rata dobânzii fără risc nu include, ci chiar evită luarea în calcul a riscului. In aceste condiții, riscul este dat de dispersia lui VAN. Dacă un proiect are un număr oarecare de VAN-uri posibil de a se realiza, atunci nu are sens a se asocia valoarea prezentă cu termenul de preț al investitorilor de diversificare a portofoliului de investiții; acesta este de multe ori preferat unui proiect singular datorită proprietății de aditivitate a VAN (adică, dacă două proiecte independente se combină, VAN a portofoliului este suma VAN pentru proiectele considerate). Este dificil a se estima distribuția lui VAN atâta timp cât rata dobânzii fără risc nu coincide cu costul de oportunitate al capitalului; în plus, discontarea la rata dobânzii fără risc este inadecvată la cash-flow-uri anuale cu o anumită dispersie; nu există deci niciun raționament economic care să justifice actualizarea la această rată. Totodată, este știut faptul că VAN se obține prin compararea valorii prezente (V0) a investiției cu mărimea capitalului investit (I0). V0 exprimă deci prețul actual al capacității proiectului de a degaja cash-flow-uri viitoare și distribuția de valori actuale cu prețurile de referință de pe piață la oportunități de investiții similare este irelevanța. Concluzia care se desprinde este că ceea ce contează este VAN sperată și nu cea dispersată. Dezavantajul simulării Monte Carlo este acela că, pe lângă cheltuiala de timp și de bani, este extrem de dificil a estima dependențele între parametrii observați; totodată, în urma unei astfel de analize, nu există o regulă precisă pentru luarea deciziei, neoferindu-se niciun mecanism care să indice dacă rentabilitatea așteptată a proiectului, măsurată de valoarea estimată a VAN, este suficientă pentru a compensa riscul proiectului. Metoda arborelui de decizie în domeniul investiţiilor Pe ramurile arborelui sunt plasate variantele de evoluție pentru variabilele ce influențează valoarea fluxurilor financiare, însoțite de probabilitățile de apariție. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

56 Metoda arborelui de decizie structurează procesul de decizie desfășurat pe mai multe momente de timp, oferind o abordare secvențială, riguroasă a diferitelor situații posibile. Astfel, procesul de decizie referitor la desfășurarea proiectului investițional este descompus într-o succesiune de decizii secvențiale înlănțuite sub forma unei structuri arborescente. Pe arbore există două tipuri de noduri: noduri de decizie - se ia o decizie (de investire sau dezinvestire), deci se alege ramura pe care se merge în continuare (se va alege cea cu valoarea cea mai mare); valoarea într-un nod de decizie este egală cu valoarea celei mai bune opțiuni ( traseu ) ce pleacă din nodul respectiv; ele sunt reprezentate printr-un pătrat. noduri de tip eveniment decizia nu aparține investitorului; soarta decide care dintre variantele posibile, previzionate de decident se va realiza în realitate; ele sunt reprezentate prin cerculețe si valoarea în aceste noduri este o medie a fluxurilor previzionate, ponderate cu probabilitățile de apariție (suma probabilităților este egală cu 1). Observație: la punctele de STOP proiectul devine nerentabil. Principiul care stă la baza analizei prin arborele de decizie este exprimat de Brealey & Myers în felul următor: Dacă decizia de astăzi afectează ceea ce poți face mâine, atunci decizia de mâine trebuie analizată înainte de a acțiuna rațional astăzi. Construcția arborelui se face apelând la următoarea regulă: un nod de tip eveniment/ incertitudine precede un nod de decizie dacă și numai dacă situația de incertitudine prezentată în primul nod este rezolvată sau eliminată înaintea luării deciziei în cel de-al doilea nod. Reprezentarea se continuă până când tot procesul decizional este descris complet și se începe calculul valorilor așteptate. Toate modificările posibile se adaugă la valoarea proiectului inițial: VAN =VAN(CFD sperate) + Valoarea opțiunii reale Astfel, investitorul va fi mult mai motivat să aloce capital, știind, de la început, ce valoare estimată are opțiunea de extindere a proiectului, precum și dacă opțiunea de abandon, în condiții ce se vor dovedi nefavorabile, are la rândul ei o valoare pozitivă. Vom considera o societate comercială în calitate de întreprinzător. Acesta poate investi o sumă de $ într-o linie tehnologică pentru producerea de echipamente necesare practicării sporturilor de iarnă. Dacă timpul este favorabil pe întreaga perioadă a sezonului (zăpadă abundentă) și concurența este puternică, se pot obține venituri în valoare de $, iar dacă se confruntă cu o concurență slabă, câștigul poate fi de $. În cazul 54 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

57 evoluției nefavorabile a situației, afacerea va fi abandonată, obținându-se din dezinvestire suma de $. Dacă timpul este nefavorabil, există și opțiunea reprofilării tehnologiei, pentru a produce și alte tipuri de echipament sportiv, ceea ce necesită o investiție suplimentară de $; câștigul potențial obținut în acest caz este de $. Probabilitatea ca timpul să fie favorabil practicării sporturilor de iarnă este de 75%; în caz de evoluție favorabilă a vremii, concurența pentru echipamentele necesare practicării acestor sporturi va fi puternică, cu o probabilitate de 80%. Abordarea problemei începe cu construirea diagramei opțiunilor posibile, sub forma unui arbore de decizie: Următoarea etapă consta în determinarea profiturilor obținute în punctele finale ale fiecărei ramuri a arborelui; cu excepția cazului în care nu investește și, evident, câștigul este zero, celelalte valori obținute în cazul investirii sunt calculate în continuare: Timp favorabil Concurență puternică Venituri Investiție Câștig Timp nefavorabil Concurență slabă Veniuri Investiție Câștig Timp nefavorabil Modificare proces tehnologic Venituri Investiție Investiție suplimentar Câștig Apoi se calculează valorile fiecărui traseu de urmat de la nodurile Abandon Venituri din dezinvestire Investiție Câștig finale spre rădăcină pentru fiecare nod de decizie. Având în vedere obiectivul maximizării valorii, în cazul timpului favorabil, orice investitor rațional va lua decizia continuării afacerii; valorea în acest mod de decizie este: *80% * 20% = $ Dacă timpul este totuși nefavorabil, va decide să-și limiteze pierderea la $ prin realizarea unei investiții suplimentare ce va duce la modificarea procesului tehnologic. Pasul final constă în interpretarea rezultatelor arborelui decizional. Decizia privind realizarea investiției are o valoare medie de $ față de un câștig nul obținut în cazul în care nu seîinterprinde nimic. Deci, în cazul neaversiunii la risc, se va investi. Nu trebuie pierdut din vedere faptul că nu se vor câștiga niciodată $ (care este o medie ponderată a Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

58 câștigurilor posibile); se pot câștiga sau sau se pot pierde , respectiv $. Aceasta presupune că arborele de decizie se bazează pe ipoteza neaversiunii față de risc, adică aceste câștiguri sau pierderi individuale ale investiției nu afectează investitorul. Acest lucru poate fi adevărat dacă portofoliul de investiții este suficient de diversificat și de valoare mare. Rezultatele sunt foarte sensibile și la probabilitățile considerate. Acestea sunt estimări subiective. Investitorul din exemplul anterior a considerat că există 75% șanse ca timpul să fie favorabil practicării sporturilor de iarnă. O altă persoană poate avea o altă estimare, bazată pe alte argumente, asupra acestui model. Probabilitățile asociate unui eveniment reprezintă, în acest caz, încrederea avută în previziunea privind veniturile, mai degrabă decât probabilitatea ca aceste venituri să se realizeze. Aceasta nu afectează utilizarea arborilor de decizie; nici o altă metodă nu poate elimina subiectivitatea în alegerea probabilităților. Arborele de decizie este doar calea de a obține varianta optimă în funcție de informația disponibilă. În acest sens, putem calcula valoarea informației perfecte, adică valoarea faptului de a ști astăzi care va fi evoluția unui eveniment viitor, să presupunem, referitor la exemplul nostru, că se poate obține o informație certă, că timpul va fi favorabil practicării sporturilor de iarnă (de exemplu, prognoza competentă a unui institut meteo). Trebuie să aflăm care este suma maximă pe care investitorul ar fi dispus să o plătească pentru această informație. În situația deținerii acestei informații perfecte, arborele de decizie se restructurează față de cazul inițial. Va ieși din calcul varianta timpului nefavorabil. Varianta realizării investiției va valora $, indiferent de nivelul concurenței. La momentul cumpărării acestei informații, nu se știe ce va releva ea, dar s-a stabilit că investitorul are încredere în proporție de 75% că aceasta va fi favorabilă pentru afacerea sa. Deci valoarea deciziei (la rădăcina arborelui) este acum de $, ceea ce face ca valoarea informației privilegiate să fie de = 5.000$ Este util ca ipotezele modelului să fie testate de luarea unei decizii. În acest sens se poate realiza o analiză a punctului de echilibru, adică se determină care este probabilitatea minimă (privind evoluția favorabilă a vremii) p ce poate fi acceptată astfel încât valoarea ramurii ce corespunde realizării investiției să fie 0, moment în care se va prefera să nu se investească. Probabilitatea ca evoluția vremii să fie nefavorabilă afacerii este 1-p. Din calcule rezultă că trebuie să existe încredere de cel puțin 42% în evoluția favorabilă a vremii, pentru ca investiția să merite a fi realizată 1 ; astfel devine optimă decizia de a nu investi. Se poate utiliza aceeași tehnică și pentru 1 Acest rezultat a fost obținut prin rezolvarea ecuației: *p *(p-1) = Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

59 a determina un punct de echilibru (o probabilitate minimă acceptată) privind evoluția concurenței. Dacă concurența nu este nici puternică, nici slabă, ci medie? Dacă decizia de abandon este amânată? Dacă celelalte variabile devin incerte (de exemplu prețul ce s-ar obține în momentul vânzării tehnologiei)? Încercând să răspundem la aceste întrebări, arborele de decizie devine extrem de complicat. Acesta este principalul dezavantaj al metodei deoarece fluxurile masive de date (așa cum sunt într-o întreprindere normală) necesită o reacție rapidă la modificarea parametrilor, dar arborele nu oferă nici o informație referitoare la cauza modificării acestora. De multe ori este necesară doar redimensionarea unor parametri precum prețul sau nivelul producției pentru ca varianta nesatisfăcătoare să-și reducă probabilitatea de apariție. Dar realitatea economică este ea însăși complexă și un arbore de decizie nu poate surprinde toate aspectele incerte, oricât de complex ar fi. Analiza prin arborele decizional nu va elimina prin simulări, calcule laborioase și probabilități incertitudinea, dar ne va ajuta în a desluși modul în care funcționează proiectul, unde și cum putem interveni pentru ca lucrurile sa meargă mai bine în direcția dorită. Concluzii Din analiza efectuată cu privire la studiile de impact asupra efectelor investiţiilor, se desprind concluzii teoretice care au fost explicitate prin studii particulare, utilizând date de referinţă. Prin pragul de rentabilitate se evidențiază ca principal factor de sensibilitate mărimea cheltuielilor fixe (F). În consecință, proiecte cu cheltuieli fixe semnificative în totalul cheltuielilor vor avea un prag de rentabilitate mai mare și un coeficient de elasticitate mai ridicat. Simularea Monte Carlo ia în calcul toate posibilitățile de combinare a factorilor de influență asupra VAN, oferind o imagine mai largă asupra distribuției cash-flow-urilor generate de proiectul observat; se realizează cu ajutorul computerului și, ca și la analiza de sensitivitate. Cu cât modelul utilizat este mai realist, cu atât procesul de simulare este mai veridic, dar un model prea complicat face ca simularea să devină greoaie. Principalul avantaj al simulării este faptul că prezintă toată gama de rezultate posibile și probabilitățile acestora, și nu doar o estimare punctuală. În practică, simularea Monte Carlo este de obicei realizată de firme de consultanță și, de multe ori, în scop informativ, persoana însărcinată cu analiza nebazându-se pe aceasta. O decizie de investiții actuală nu este singulară, ea depinde de evoluția ulterioară a economiei, de alte decizii ulterioare ulterioare privind extinderea Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

60 sau dezvoltarea afacerii sau, dimpotrivă, abandonul dacă rezultatele nu sunt cele așteptate. Arborele de decizie ne dă posibilitatea analizării VAN cu luarea în calcul a intercorelării temporale a cash-flow-urilor, precum și a opțiunilor reale de extindere a proiectului de investiții, de abandon a acestuia sau a opțiunii de așteptare. Bibliografie 1. Anghelache, C. (2016). Econometrie teoretică Ediţia a II-a revizuită, Editura Artifex, Bucureşti 2. Anghelache, C., Manole, A., Anghel, M.G. (2016). Asymptotic Normality for Single Equation Estimators for Population with Sensitive Instrument, Economica, Scientific and didactic journal, Year XXIV, nr. 2 (96), June 2016, pp Anghelache, C., Manole, A., Anghel, M.G. (2015). Analysis of Final Consumption, Gross Investment, the Changes in Inventories and Net Exports Infl uence of GDP Evolution, by Multiple Regression, International Journal of Academic Research in Accounting, Finance and Management Sciences, Volume 5, No. 3, July 2015, pg Anghelache, C., Anghel, M.G., Ursache Alexandru, Dumitrescu Daniel. (2015). The analysis of the interdependence between factors (investments consumption) and economic growth, International Scientific Conference The financing Potential for the non-banking Financial Market and Its Development Prospects, Republica Moldova, publicată în volumul conferinţei, pp Anghelache, C., Anghel, M.G. (2014). Modelare economică. Concepte, teorie şi studii de caz, Editura Economică, Bucureşti 6. Anica-Popa, A., Manole, A. (2008). Senzitivitatea indicatorilor de performanţă a investiţiilor de mediu la nivelul Rezervaţiei Biosferei Deltei Dunării, Revista Română de Statistică Supliment, mai 2008, pp Bloom, N. (2009). The Impact of Uncertainty Shocks, Econometrica 77, no. 3, pg Bolton, P., Wang, N., Yang, J. (2014). Investment under uncertainty and the value of real and fi nancial fl exibility, National Bureau Of Economic Research Working Paper Series issued in October 2014, Cambridge 9. Grenadier, S.R., Wang, N. (2007). Investment under uncertainty and timeinconsistent preferences, Journal of Financial Economics 84, Hafner, R., Wallmeier, M. (2008). Optimal investments in volatility, Financial Markets and Portfolio Management, v. 22, iss. 2, pp Ravi, B., Kiku, D., Shaliastovich, I., Yaron, A. (2014). Volatility, the Macroeconomy, and Asset Prices, Journal of Finance 69, no. 6, pg Saman, C. (2009). Macroeconomic uncertainty and investment. Empirical analysis for Romania, Romanian Journal of Economic Forecasting, pg Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

61 SENSITIVITY ANALYSIS METHODS IN UNCERTAINTY ENVIRONMENT Prof. Alexandru MANOLE PhD. ARTIFEX University of Bucharest Prof. Constantin ANGHELACHE PhD. ARTIFEX University of Bucharest, Bucharest University of Economic Studies Assoc. prof. Mădălina Gabriela ANGHEL PhD. ARTIFEX University of Bucharest Andreea MARINESCU PhD. Student Bucharest University of Economic Studies Abstract The realization of the sensitivity analysis in the practice of investments is a determinant element in the choice of optimum variance. In practice, the variables and data taken into consideration when determining the investment happen to modify. There must be interpreted the variables considered also from the viewpoint of each one s sensitivity. For the control of the investment process, it is mandatory to realize feasibility studies, by taking into account the complexity of the business environment, the change of the infl uences of some factos or even the occurrence of some that have not been initially considered. The model used in the elaboration of the feasibility study must outline the factorial variables of sensitivity, specifical to uncertainty. Among the models used for sensitivity analysis, we have emphasized the Monte Carlo simulation model, because it takes into account all posibilities to combine the infl uence factors on the Net Value Added (VAN). The steps in using the Monte Carlo simulation model are thoroughly presented and explained by precise case studies. Also, we have presented the decision tree method and others, likewise effective. Key words: scenario, strategy, estimation, input-output, profi tability, sensitivity Introduction When achieving the sensitivity analysis or in the frame of the analysis of various scenarios the effects on the activity should be aimed also in the case that in the economic reality changes of larger amplitude than the forecasted pessimistic estimations take place. In the managerial language, this is translated to: how much the sales may decrease before the project develops a negative resulting-value. In order to solve this dilemma, the profitableness threshold is calculated from the Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

62 point of view of two aspects: Financial profitableness threshold: VAN = 0 and Accounting profitableness threshold: net profit = PN = 0. Literature review Anghelache (2016) presents the econometric instruments used in economic analyses. Anghelache and Anghel (2014) approach the economicfinancial modeling. Anghelache, Manole and Anghel (2016) focus on the asymptotical normality for single equation estimators. Anghelache, Manole and Anghel (2015) apply the regression method for the analysis of influence that some macroeconomic indicators put on the Gross Domestic Product. Anghelache et. al. (2015) analyze the economic growth from the viewpoint of investments and consumption influence. Anica-Popa and Manole (2008) realize an analzsis of sensitivity for environment investment projects. Bloom (2009) takes into account the impact of uncertainty, similar preoccupations are outlined by Bolton et al (2014), Grenadier and Wang (2007). Hafner and Wallmeier (2008) study the optimum and volatility, Ravi et al. (2014) approach volatility at the macroeconomic level. Saman (2009) studies uncertainty at the macroeconomic level. Profitability threshold There are several methods to set up the financial threshold, with the same result at the end of the day. In order to illustrate the calculation, we have chosen the method based on the present values of the cash inflows and outflows. The method is grounded on the following table (for which columns we have allocated values in order to exemplify the calculation): Q (no. of sold units) Inflow Sales in the years 1-10 Year 0 - investment Outflow Years 1-10 CV F Tax The present value of the inflows The present value of the outflows Net present value =(1)- (2) *) the up-dating is made at the rate of 15%; **) CFD t are constant over the period n of the investment exploitation which allows the utilization of the factor a of annuity: a = (1-1/1.1510)/0.15 = Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

63 In a graphical interpretation, the profitableness threshold is given by the intersection of the up-dated incomes curve with that of the relating expenses: Q<Qmin => VAN<0 Q>Qmin => VAN>0 The Qmin must be established so that the project brings VAN > 0. As much as Q is exceeding the minimum admitted limit, the project is viable. The calculation formula for the financial profitableness threshold is the following: QPR = [F+(I0/1-τ)(1/a- τ/n)]/(p-v). Substituting with our data, we get: QPR = [50,000 + (200,000/1-0.5)(1/5, /10)]/(2,000 1,350) = 168,769 thousand units. Consequently, in order that the company records, at this project, VAN >= 0, it must sell at least 168,769 pieces of the product A. b) In practice, the most utilized is the accounting profitableness threshold, due to the fact that the accounting data are the most available while the calculating relation is a simple one: Q PR = (F+I0/n)/(p-v) The same hypotheses apply, namely: CFDt = constant; linear amortization. In these conditions, the sales level for which the accounting profi t is zero is the following: Q PR = (50, ,000/10)/(2,000 1,350) = thousand pieces The accounting profitableness threshold is significantly lower as a result of the fact that the opportunity cost of the initial investment of de 200,000,000 lei is not taken into calculation. In the linear amortization the accounting department is recording annually a provision for depreciation of Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

64 20,000,000 lei, while the present value of the cash-flows take into account also the possibility to re-invest this amount at the up-dating rate of 15%. Thus, we state out that the company will fix a profitableness threshold at an accounting level (of thousand pieces in our example) and will record a negative VAN for its investment project, as result of losing the re-investment possibility of the cash-flows. Hence, it is a major error to consider the accounting profitableness threshold as limit of the sales, when an investment project is evaluated. The financial profitableness threshold is providing other valuable information for the company. Thus, the economic elasticity coefficient (operational gear) can be calculated, which provides a measurement of the economic risk (operational, of exploitation): c= Q0/(Q0-QPR), where Q0 = the sales volume in the initial (basic) situation. In our case c is 200/( ) = 6.4. In other words, if the sales volume changes by one percent, the investment project VAN changes by 6.4%. Our project is considered as risky which in fact confi rms its vulnerability at the modifi cations of the selling unit price or at those of the market segment. As closer to the estimated sales volume (under normal conditions) the profi tableness program is, the project is riskier. The Monte Carlo simulation sensitivity analysis model The sensitivity analysis is providing us with the effects of the unilateral modification of the essential variables; following up the net up-dated value of the project under more alternative scenarios, we can calculate the effects of a limited number of modifications. To apply the Monte Carlo simulation, several stages are required. The model construction CFDt = [Qt (p-v) F I0/n](1- τ)+(i0/n)*t - (Qt Qt - 1) *p * DACRnet/360. It is necessary to simplify the model, in the sense that the variables Q, p, v and F of the cash-flows are considered as being independent from each one, the amortization is linear, the tax on profit is in unique quota (T) and the net circulating assets are in perfect positive correlation with the sales volume. The identification of the inter-correlations between the factors and introducing them into the model The interdependence of the sales volume with the cash-flows size and their present value may be measured through the operational lever, as submitted previously. For the five determinant factors of the cash-flow a similar model must be found out, a model which may be in the form of a function like: Y = a+b*x (simple linear correlation). 62 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

65 Y=a+b1x1 + b2x bnxn (multiple linear correlation) Or, it can be linear of the form : Y = a*xb (power), y = a*bx (exponential); y = x1a. x2b (Cobb- Douglas) and so on. The correlation of each factor in the year is dependent in various degrees on the estimations made in the previous years; the coefficient a of adjustment may be an error factor statistically recorded between the forecasts and the achievements over a previous period. This stage has a particular informative value for substantiating the investment decision, this is the reason for applying, as a rule, to the assistance of speciality from experts. The association of the probabilities for each simulated dimension of the factors Similarly to the previous stages, we apply to a set of hypotheses: a) the normal distribution of the frequency of the different sizes of the analysed factor; b) the domain of the plausible sizes of the factor = (-2σ;+2σ); c) a specified size of the square mean deviation of the residual factor σε concerning the deviations of the estimates as against the mean (with μ(ε) = 0) etc. Under these hypotheses, the computer is associating alleatory numbers for different sizes of the analysed factor and then establishes the possible frequency of the occurrence of the respective size. The cash-flows simulation It is done by computer; this one is selecting a value at random for each essential value (for instance, at the first execution of the model, the chosen value refers to the number of the sold units); the value selected for each variable, together with the values relating to the factors considered as constant, such as the expenses with the tax on profit and the amortization, are utilized in the frame of the model in order to establish the cash-flows of each year; these steps are repeated several times, for instance 500 times, leading to as many cash-flows with a distribution of specific frequency for each year and which, naturally, get closer to a normal distribution 1. The form of this distribution is outlines a more accurate idea on the implicit risk of the investment project. 1. These cash-flows can be then utilized for establishing the VAN of the project, first at the first execution of the simulation and then at all the 500 values, obtaining thus a probability distribution of VAN. But, the targeted goal in the Monte Carlo simulation consists of obtaining a probable distribution of the cash-flows not of the net present values. 6 Thus, an individual project might have yields with a high degree of uncertainty is it is evaluated as an independent project, but if its profitableness is not correlated with the profitableness of the other assets of the company, the project might be not very risky from the point of view of the risk of company or of market. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

66 We get thus, for each year, a specific distribution of possible cashflows out of which we calculate the mathematical expectation and dispersion for identifying the expected annual cash-flow and the total risk associated to it. VAN will be calculated through the up-dating of the expected annual cashflows at the up-dating rate corresponding to the systematic risk (not the total one) of the analysed investment project. E(VAN) = [E(CF)t/(1+k)t + E(VR)n/(1+k)n] I0 It is considered that VAN obtained through up-dating the future cashflows at the of riskless interest (see the foot-note 3) does not include but even avoids to take into account of the risk. In these conditions, the risk is given by the dispersion of VAN. If a project has a certain number of VAN-s possibly to achieve, then it makes no sense to associate the present value with the price term of the investors as to the diversification of the investments portfolio; most of the times it is to be preferred to a singular project due to the additive property of VAN (meaning that if two independent projects get combined, the portfolio VAN is the VAN sum for the projects individually 6 ). It is difficult to estimate the distribution of VAN as much as the riskless interest rate does not coincide with the opportunity cost of the capital; additionally, the discounting at the riskless interest rate is inadequate at the annual cash-flows with a certain dispersion; hence, there is no economic reasoning which might justify the up-dating at this rate. Meantime, is it known that VAN is obtained by comparing the present value (V0) of the investment with the dimension of the invested capital (I0). Hence, V0 is expressing the present price of the capacity of the project to emit future cash-flows while the distribution of present values with the reference prices of the market against the opportunities of similar investments is irrelevant. The arising conclusion is that what is actually counting is the expected VAN not the dispersed one. The disadvantage of the Monte Carlo simulation consists of the fact that, besides the time and money expense, it is extremely difficult to estimate the dependences between the studied parameters; meantime, as a result of such analysis, there is no precise rule as to undertaking a decision, as no mechanism is provided in order to show whether the expected yield of the project, measured by the estimated value of VAN, is sufficient to compensate the risk of the project. The decision tree in the field of investments The variants of evolution for the variables which influence the value of the financial flows, accompanied by the occurrence probabilities are placed on the arbour branches. 64 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

67 The method of the decision tree is structuring the decisional process carried on by several time moments, providing a sequential, rigorous approach of the different possible situations. Thus, the decisional process concerning the carrying on of the investing process is decomposed in a succession of sequential decisions linked up in the form of an arborescent structure. There are two types of knots on the arbour: the decisional knots - a decision is taken (for investing or disinvesting), hence, the branch to be followed is chosen (the one of the higher value would be chosen); the value in a decisional knot is equal with the value of the best option ( the direction ) which go from the respective knot; they are represented by a square. Knots of «event» type the decision does not belong to the investor; the fate is deciding which one from the possible variants, forecasted by the decision maker will be achieved in reality; they are represented by small circles and the value in these knots is an average of the forecasted flows, weighted with the occurrence probabilities (the sum of the probabilities equals 1). Remark: at the STOP points the project becomes non-profitable. The principle put at the basis of the analysis through the decision tree is expressed by Brealey & Myers as follows: If the today decision is affecting what you can do tomorrow it must be analysed before acting rationally today. The arbour construction is made applying the following rule: a knot of event/uncertainty type is preceding a decisional knot if and only if the uncertainty situation submitted in the first knot is solved or eliminated before taking the decision in the second knot. The representation keeps on going on till the entire decisional process is completely described and the calculation of the expected values is started. All these possible modifications are added to the value of the initial project. VAN =VAN(CFD expected) + The value of the real option Thus, the investor will be more motivated to allocate capital knowing, since the very beginning, what is the estimated value of the option for extending the project, as well as whether the abandonment option bears, at this turn, a positive value, under conditions which would prove to be unfavourable. Example: An entrepreneur may invest the amount of 100,000$ in a technological line for producing the equipment necessary for winter sports practice. Is the weather is suitable over the entire season time (heavy snow) and the competition strong, incomes amounting 120,000$ can be obtained while in case he is facing a weak competition, the gain may count for 160,000. In Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

68 the case of an unfavourable evolution of the situation, the business would be abandoned, getting the amount of 40,000$ through disinvestment. If the weather is unfavourable, there is also the option of the readjustment of the technology, for producing also other types of sportive equipment, which requires an additional investment amounting 30,000$; the potential gain obtained in this case amounts 110,000$. The probability that the weather is favourable to the winter sports practice counts for 75%; in case of favourable development of the weather, the competition for the equipment needed by the practice of these sports would be strong, with a probability of 80%. The approach of the matter begins with the construction of the possible options, in the form of a decision tree. The following stage consists of the setting up of the profiles obtained in the final points of each branch of the arbour; excepting the case where there is no investment and, obviously, the gain is zero, the other values obtained in the case of the investment keep on being further on calculated: Favourable weather Strong competition Incomei Investment Gain Unfavourable weather Weak competition Income Investment Gain Abandon Unfavourable weather Income from disinvesting Modification of the technological process Investment Income Gain Investment Additional investment Gain Then, the values of each direction to follow are calculated, from the final knots to the roots, for each knot separately. Now, the arbour would look as follows: Considering the target of the value maximizing, in the case of the favourable weather, any rational investor would take the decision to continue the business; the value within this decisional mode is: 20,000*80% + 60,000 * 20% = 28,000$ If the weather is nevertheless unfavourable, he would decide to limit his lost at 20,000$ by achieving an additional investment leading to the modification of the technological process. The final step consists of the interpretation of the outcomes of the decision tree. The decision concerning the investment achievement has an average value of 16,000$ as against a null gain obtained in the case when nothing is undertaken. Hence, in the case of a non-aversion to risk, there would be investment. We should not ignore the 66 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

69 fact that $ (which amount is an average of the possible gains) are never to be gained; the amount which might be gained counts for or or , respectively $ might be lost. This implies that the decision tree is based on the hypothesis of the non-aversion to risk, namely these individual gains or losses do not affect the investor. This fact may be true if the investments portfolio is diversified enough and of a big value. The outcomes are very sensitive also to the considered probabilities. These are subjective estimations. The investor from the previous example anterior considered that there are 75% chances for weather favourable to the winter sports practice. Another person may have estimation, based on different arguments, as regards this model. The probabilities associated to an even are representing, in this case, the confidence had in the forecasts concerning the incomes, merely than the probability that these incomes are achieved. This is not jeopardizing the utilization of the decision trees; there is no other method being able to eliminate the subjectivism in choosing the probabilities. The decision tree is a way only to get the optimum variant depending on the available information. In this sense, we can calculate the value of the perfect information, namely the value of the fact to know today which will be the development of a future event, let s assume regarding our example, that a certain information may be obtained that the weather will be favourable to the winter sports practice (for instance, the competent prognosis of a weather forecast institute). We must find out which is the maximum amount which the investor would be disposed to pay for this information. In the situation of holding this perfect information, the decision tree is restructured as comparatively with the initial case. The variant of the unfavourable weather will go out of the calculation. The variant of the achievement of the investment would count for 28,000$, irrespectively the competition level. At the moment of buying this information, it is not known what it will reveal but it has been established that the investor is confident in proportion of 75% that this will be favourable for his business. Hence, the decision value (at the arbour root) count now for 21,000$, which makes that the value of the privileged information counts for 21,000 16,000 = 5,000$ It is useful that the hypotheses of the model are tested by a decision undertaking. In this respect, we can achieve an analysis of the equilibrium point, namely we set up which is the minimum probability (concerning the favourable evolution of the weather) p which may be accepted so that the value of the branch corresponding to the investment achievement is zero, moment when the choice of refraining from investing is preferred. The probability that he weather evolution is unfavourable to the business is 1-p. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

70 Out of the calculations, it is resulting that a confidence of at least 42% in the favourable evolution of the weather must exist in order to consider the investment achievement as worth wise 1 ; otherwise, the decision to not invest becomes optimum. The same technique may be utilized also in order to set up an equilibrium point (a minimum probability accepted) concerning the evolution of the competition. An as much pertinent as possible analysis implies that as many variants as possible should be taken into consideration. What happens if the competition is neither strong, nor weak but medium? What happens if the abandon decision is postponed? What happens if the other variables become uncertain (for instance, the price which might be obtained in the moment of the technology sale)? Trying to answer these questions, the decision tree becomes extremely complicated. This is the main disadvantage of the method since the massive flows of data (as they are in an ordinary company) require a rapid reaction to the modification of the parameters, but the arbour is not providing any information regarding the cause of their modification. Many times it is necessary only to re-dimension some parameters such as the price or he production level and the non-satisfactory would reduce it probability of occurrence. But the economic reality is by itself complex and a decision tree would not be in the position to cover all the uncertain aspects, irrespectively how complex it is. The analysis through the decision tree will not eliminate the uncertainty through simulation, laborious calculations and probabilities but it would help us in perceiving the mode in which a project is functioning, where and how could we interfere so that the things go better towards the desired direction. Conclusions From the analysis made regarding the impact studies on the effects of investments, theoretical conclusions arise, which have been explained through particular studies, using reference data. Through the profitableness threshold we can emphasize the size of the fix expenses (F) as being the main factor of sensitivity. Consequently, the projects with significant fix expenses in the total expenses would have a bigger profitableness threshold and a higher elasticity coefficient. The Monte Carlo simulation takes into consideration all the possibilities of combining the influencing factors on VAN, providing a larger picture on the distribution of the cash-flows generated by the studied project; it is achieved with the assistance of the computer, similarly to the sensitivity analysis. More realistic the utilized model is, more truthful the simulation process is but a too complicated model makes the simulation become slow. 1. This result has been obtained by solving the equation: 28,000*p 20,000*(p-1) = Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

71 The main advantage of the simulation is given by the fact that it submits the entire range of possible outcomes and their probabilities being not a mere punctual estimation. In fact, the Monte Carlo simulation is usually achieved by consulting companies and, many times, with an informative purpose, the person in charge with the analysis is not relying on it. A present decision of investments is not singular, as it depends on the future evolution of the economy, on other subsequent decisions concerning the extension or the development of the business or, contrary, the abandonment, if the outcomes are not the expected ones. The decision tree provides us with the possibility to analyse VAN by taking into account the temporal inter-correlation of the cash-flows as well as the real options to extend the investment project, to abandon it or the stand-by option. References 1. Anghelache, C. (2016). Econometrie teoretică Ediţia a II-a revizuită, Editura Artifex, Bucureşti 2. Anghelache, C., Manole, A., Anghel, M.G. (2016). Asymptotic Normality for Single Equation Estimators for Population with Sensitive Instrument, Economica, Scientific and didactic journal, Year XXIV, nr. 2 (96), June 2016, pp Anghelache, C., Manole, A., Anghel, M.G. (2015). Analysis of Final Consumption, Gross Investment, the Changes in Inventories and Net Exports Influence of GDP Evolution, by Multiple Regression, International Journal of Academic Research in Accounting, Finance and Management Sciences, Volume 5, No. 3, July 2015, pg Anghelache, C., Anghel, M.G., Ursache Alexandru, Dumitrescu Daniel. (2015). The analysis of the interdependence between factors (investments consumption) and economic growth, International Scientific Conference The financing Potential for the non-banking Financial Market and Its Development Prospects, Republica Moldova, publicată în volumul conferinţei, pp Anghelache, C., Anghel, M.G. (2014). Modelare economică. Concepte, teorie şi studii de caz, Editura Economică, Bucureşti 6. Anica-Popa, A., Manole, A. (2008). Senzitivitatea indicatorilor de performanţă a investiţiilor de mediu la nivelul Rezervaţiei Biosferei Deltei Dunării, Revista Română de Statistică Supliment, mai 2008, pp Bloom, N. (2009). The Impact of Uncertainty Shocks, Econometrica 77, no. 3, pg Bolton, P., Wang, N., Yang, J. (2014). Investment under uncertainty and the value of real and fi nancial fl exibility, National Bureau Of Economic Research Working Paper Series issued in October 2014, Cambridge 9. Grenadier, S.R., Wang, N. (2007). Investment under uncertainty and timeinconsistent preferences, Journal of Financial Economics 84, Hafner, R., Wallmeier, M. (2008). Optimal investments in volatility, Financial Markets and Portfolio Management, v. 22, iss. 2, pp Ravi, B., Kiku, D., Shaliastovich, I., Yaron, A. (2014). Volatility, the Macroeconomy, and Asset Prices, Journal of Finance 69, no. 6, pg Saman, C. (2009). Macroeconomic uncertainty and investment. Empirical analysis for Romania, Romanian Journal of Economic Forecasting, pg Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

72 Model de analiză a investiţiilor în mediul incert Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE Universitatea ARTIFEX din Bucureşti, Academia de Studii Economice, Bucureşti Prof. univ. dr. Alexandru MANOLE Universitatea ARTIFEX din Bucureşti Drd. Andreea MARINESCU Academia de Studii Economice, Bucureşti Abstract În acest studiu ne-am propus să analizăm situaţia în care un proiect de investiţii se realizează într-un mediu incert. În fapt, oricât de multe date am avea la dispoziţie, pe parcursul derulării unei investiţii, apar şi elemente incerte. Un mediu economic determinist, deşi presupune anticiparea costurilor, tot pot să apară şi elemente de risc. Însăşi defi nirea riscului, ca element incert, îndeamnă la stabilirea unui model pe baza căruia să se identifi ce toate variabilele şi corelaţia dintre acestea. Sunt cazuri când mediul economic este nesaturat din punct de vedere monetar-fi nanciar şi de aceea aceste momente trebuie identifi cate, cuantifi cate şi controlate. Pe această temă am identifi cat indicatorii utilizaţi pentru fundamentarea deciziei de investiţii în mediu incert. Vom defi ni conceptul de mediu incert şi va fi analizată perspectiva previziunii cash-fl ow-urilor şi riscului. Am acordat atenţie şi ratei de actualizare a proiectelor de investiţii, ca urmare a apariţiei unor variabile aleatoare riscante. Studiul este completat cu modele practice de analiză. Cuvinte cheie: mediu economic, rata dobânzii, mediu incert, piaţă de capital, flux monetar, risc exploatare, inflaţie. Introducere Un mediu economic cert sau determinist presupune în primul rând cunoașterea cu anticipație și certă a ratei dobânzii și a fluxurilor monetare viitoare ale proiectului de investiții, adică variațiile ratei dobânzii, a ratei inflației și riscul de exploatare sunt neglijate. O altă ipoteză este că piața de capital pe care operează investitorul este o piață perfectă, adică perfect concurențială și fără impozit; nu se percep costuri de tranzacționare, iar rata dobânzii este unică (rata dobânzii pasive este egală cu acea activă). Decizia de finanțare nu influențează deci decizia de investiții, întrucât toate resursele de capital sunt oferite la prețul lor de echilibru dintre cerere și ofertă, anticipate omogen. De aici rezultă și ipoteza prețului unic care asociază un preț și numai unul fiecărui bun. 70 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

73 Alegerea variantelor de investiție se poate face pe baza unui criteriu obiectiv, respectiv maximizarea valorii actuale nete. Acest criteriu se fundamentează obiectiv pe randamentele descrescătoare ale oportunităților de investiții în economie, independent de preferințele subiective ale consumatorului. În anumite condiţii, oportunitățile de investiții cu randamente superioare sau egale ratei dobânzii, vor fi privilegiate. Plusul de rentabilitate rezultat din exploatarea proiectelor de investiții superioare investiției pe piața monetară va contribui la creșterea valorii întreprinderii. Contribuția fiecărui proiect de investiții la acest supliment de valoare a întreprinderii este ceea ce se cheamă valoare actualizată netă (VAN). După cum se observă din cele prezentate, existența unui mediu cert este imposibil a se realiza în practica economică. Fundamentarea deciziei de investiții în mediu cert are mai mult caracter teoretic, ajutând la înțelegerea instrumentelor principale de analiză a proiectelor de investiții. Literature review Anghelache, Manole şi Dumitrescu (2015) studiază influenţa indicatorilor specifici consumului, investiţiilor şi veniturilor asupra Produsului Intern Brut, Anghelache şi Manole (2012) se concentrează pe factorul investiţional. Anghelache şi Anghel (2015) se preocupă de utilizarea modelelor econometrice în analiza activelor financiare. Anghelache et.al. (2016) analizează un set de indicatori financiari macroeconomici. Itzhak et.al (2013) studiază perspectiva managerială. Bloom et.al. (2007) se ocupă de impactul incertitudinii asupra dinamicii investiţiilor, Miles (2009) se concentrează pe ireversibilitate şi incertitudine. Gennaioli et al. (2015) se preocupă de investiţii prin prisma expectanțelor. Lambrecht şi Myers (2007) studiază preluare şi dezinvestirea. Opreana (2015) abordează modelarea investiţiilor în Uniunea Europeană. Stepaniak analizează utilitatea hărţilor interactive în managementul investiţiilor. Indicatori utilizați pentru fundamentarea deciziei de investiții în mediu cert În cadrul unei firme cu funcționare normală apar o multitudine de propuneri de proiecte, unele bune, altele nu; de aceea trebuie să elaboreze metode de a distinge între aceste două categorii. Unele proiecte sunt eliminate pentru că ele ar putea să excludă alte proiecte. Astfel de proiecte care se exclud reciproc se numesc proiecte concurente și reprezintă posibilități alternative de investiții; dacă una dintre posibilități este acceptată, cealaltă trebuie refuzată. Proiectele independente Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

74 sunt acele proiecte ale căror costuri și venituri sunt independente la un proiect față de altul. Există mai multe criterii financiare (indicatori) de evaluare a proiectelor de investiții în mediu cert, dar cele mai importante vor fi prezentate pe scurt (pentru că această analiză nu face obiectul prezentei lucrări) în continuare: Criteriul VAN este prin definiție plusul de valoare reală pe care proiectul de investiții promite să-l aducă firmei care îl acceptă: VAN = CFDt(1+k) t + VRn(1+k) n I0 = V0-I0 Condiția generală de acceptibilitate este VAN 0. Pentru proiectul n VAN = 0; dincolo de acest prag nu se mai acceptă niciun alt proiect de investiții. Dintre mai multe proiecte cu VAN pozitiv se alege cel care are VAN mai mare. Criteriul RIR (rata interna de rentabilitate) reprezintă rata de actualizare a cash-flow-urilor viitoare care ar face valoarea actuală egală cu investiția inițială sau acea rată minimă de randament pe care trebuie să-l aducă proiectul astfel încât să se acopere cel puțin investiția. CFDt(1+RIR) t + VRn(1+RIR) n = I0 Condiția de acceptabilitate este pe baza acestui criteriu: RIR k, unde k este rata de rentabilitate cerută de investitori pentru proiectul respectiv. Se definește ca rata internă de rentabilitate modificată acea rată de rentabilitate care ține cont de faptul că reinvestirea cash-flow-urilor viitoare nu se realizează în fapt la rata de rentabilitate a proiectului, ci la o rată specifică înterprinderii: I0(1+RIRM)n = CFDt(1+ri)n t + VR n În selecționarea proiectelor de investiții se recomandă a se combina criteriul VAN și RIR pentru a se elimina imperfecțiunile specifice fiecăruia. Criteriul termenului de recuperare (TR); acesta reprezintă intervalul de timp din exploatarea proiectului de investiții în care cash-flowurile viitoare vor acoperi investiția inițială: TR = I0/(V0/n) Condiția de acceptabilitate este TR > n, unde n reprezintă durata de viață a investiției sau TR termen țintă, ales de managementul întreprinderii. Criteriul indicelui de profitabilitate (IP); acesta calculează eficiența investiției unui proiect în raport cu investiția realizată; sunt două formule de calcul: IP = V0/I0 și, derivată din aceasta: IP = 1+VAN/I0 72 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

75 A doua variantă se utilizează pentru proiectele de investiții ce degajă cash-flow-uri pe mai mulți ani (determină plusul relativ de valoare reală). Condiția de acceptabilitate este IP > 1 și, concomitent, maxim IP pentru mai multe proiecte cu indice de profitabilitate supraunitar. În concluzie, se remarcă faptul că pentru unul și același proiect decizia optimă depinde nu numai de informațiile deținute (de datele problemei), ci și de criteriul folosit. Dificultatea decizională constă în neputința alegerii sigure a celui mai bun dintre criterii. În general, se folosește criteriul VAN deoarece este cel mai complet și are cele mai multe avantaje. Conceptul de mediu incert Sistemul de ipoteze ce guvernează modelele dezvoltate în mediu cert face ca rezultatele obținute pe baza acestora să conțină un grad ridicat de eroare, datorat caracterului de optim teoretic pe care îl dețin. În cadrul analizei în mediu incert, analiza deciziei de investiții se face în cadrul aceluiași sistem de ipoteze (piață eficientă, simetrie de informații, neutralitate față de risc, rata constantă a inflației), dar cu eliminarea ipotezei de existență a mediului cert, determinist. Fiind caracterizat de incertitudine (nu se poate spune exact care va fi valoarea viitoare, aceasta fiind determinată de mai mulți parametri valabili în timp și incerți), în evaluarea proiectului se va introduce noțiunea de risc de nerealizare a valorii calculate teoretic (riscul ca fluxurile viitoare de trezorerie să fie valabile, de mărimi și de frecvențe de apariție cunoscute). Se construiește un astfel de mediu probabilistic, aleator, cu o variabilitate cunoscută a stărilor de conjunctură. Probabilitățile care se asociază au un caracter profund subiectiv, fiind generate de comportanentul față de risc al analistului, de raportul optimismpesimism etc., în stabilirea valorilor. Starea economică este cel mai adesea greu de cuantificat exact; în general, nu se pot identifica toți factorii de influență care generează modificări în valoarea prezentă a proiectului de investiții. Din această cauză, chiar dacă plaja de valori este largă, este posibi; ca estimarea să nu cuprindă cu exactitate dimensiunea reală a valorii. Previziunea cash-flow-urilor și a riscului Dacă în mediu cert, cash-flow-urile disponibile și valoarea reziduală erau certe, iar VAN urma formula: VAN = CFDt(1+k) t + VRn(1+k) n I0 Acum nu se mai poate vorbi de această certitudine: CFD anuale sunt aleatoare, la fel și valoarea reziduală; k nu mai este reprezentată doar de rata Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

76 fără risc, ci se consideră și o primă de risc (risc aferent nerealizării valorii calculate teoretic); valoarea investiției inițiale este singurul element cert. În mediul aleator, decizia de investiții se analizează în funcție de speranța E(CFD) de a obține un flux de trezorerie sau altul: E(CFDt) = CFDit * pit, unde: it numărul de stări estimate ale fluxurilor de trezorerie (i), în anul de exploatare (t) pit probabilitățile de apariție a fluxurilor i în anul t. Fluxul cu cea mai mare probabilitate de apariție este chiar media ponderată a acestor fluxuri, calculată în fiecare an de exploatare (t). Conform legii de distribuție normală, speranța fluxurilor de trezorerie, E(CFD), are cea mai mare probabilitate de a lua valori în preajma mediei. Astfel, probabilitatea unei abaterii medii pătratice σ, în plus sau în minus, în raport cu media, este de 68,3%, iar probabilitatea situării mediei în intervalul +/- 2σ este de 95,44%. Criteriul de selecție a proiectelor de investiții în mediu aleator este speranța de valoare actualizată netă: E(VAN) = E(CFD)t(1+k) t + E(VR)n(1+k) n I0 Investitorul cu aversiune la risc este interesat să știe dacă riscul asumării acestor abateri este bine remunerat de către rentabilitatea medie a proiectului. Pentru a identifica cea mai adecvată rată de actualizare, măsurăm riscul și mărimea sa este dată de mărimea dispersiei, dat mai ales de abaterea medie pătratică: σ = (CFDit E(CFDt)2 * pit) Cu cât abaterea medie pătratică sau ecartul standard al unui proiect este mai scăzut, cu atât proiectul este mai puțin riscant. Dacă două investiții prezintă același ecart-standard, se recurge la calculul coeficientului de variație pentru a determina riscul proiectelor; acesta este raportul dintre abaterea medie pătratică și speranța matematică. Investiția care are coeficientul de variație mai scăzut este mai puțin riscantă... Rata de actualizare a proiectelor de investiții În practică se încearcă compensarea riscului, alegând o rată de actualizare care să-i conțină: k = K=Rf + prima de risc Există două inconveniente majore: Nu există o bază de date coerentă care să asocieze pentru fiecare clasă de risc o rată de actualizare corespunzătoare (care să-l includă în mod obiectiv). O întreprindere nu trebuie să utilizeze aceeași rată de actualizare pentru proiecte cu riscuri diferite deoarece și prima de risc care intervine în asemenea situații crește odată cu riscul. 74 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

77 Suplimentul de rată aferent riscului este adesea adăugat în mod eronat, în perioada de investire, valoarea privind mătimea costurilor aferente acestei perioade este supradimensionat. Astfel, riscul asociat proiectului va fi mai mare și deci și rata de discontare va crește mai mult decât este necesar; cash-flow-urile viitoare actualizate la această rată vor fi subdimensionate, iar decizia de investiții poate fi eronată; VAN va avea o dimensiune mai redusă decât cea normală, poate chiar negativă și astfel este posibil ca proiectul să fie abandonat, chiar dacă în termeni reali el este viabil. O altă metodă de integrare a riscului este cea a echivalențelor certe. Cash-flow-ul echivalent cert este mărimea corespunzătoare celui riscant (CF ) și care, în mediu cert are aceeași valoare actuală (același preț = V0). V0 = CF /(1+k) = Cfechiv/(1+Rf), de unde: Cfechiv = CF *(1+Rf)/(1+k) Similar se calculează mărimea echivalentă a cash-flow-urilor din anii următori primului an a cărui reducere este și mai evidentă, deoarece cu trecerea timpului, riscul se mărește. Aceste cash-flow-uri echivalente, certe sunt veniturile viitoare sigure pe care le va degaja o investiție cu risc zero (de exemplu, cumpărarea de obligațiuni ale statului). Deși este mai rațională decât metoda anterioară, metoda echivalențelor certe este mult mai dificil de aplicat în practică. Concluzii Din studiul efectuat s-au desprins o serie de concluzii teoretice şi practice care trebuie avute în vedere la analiza condiţiilor de realizare a investiţiilor în mediu incert. Piața financiară este eficientă: transparența pieței și lichidarea tranzacțiilor asigură integrarea foarte rapidă a oricărei informații noi despre firma sau sectorul de activitate din care face parte în prețul de piață al titlurilor. Dacă presupunem existența unui mediu economic cert și a unei piețe monetare nesaturate, rata de actualizare a veniturilor viitoare din investiție este rata medie de dobândă pe această piață. Proiectele pot fi contingente sau interdependente. Pentru aceste proiecte, alegerea unuia implică și alegerea celuilalt. Proiectele se pot lega unul de altul în timp sau prin obiectul lor. Proiectele de acest timp pot fi combinate și evaluate ca un singur proiect. Condiția de acceptabilitate pe baza criteriului RIR RIR k Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

78 În funcție de conjuncturile economice viitoare luate în considerare se asociază valorile corespunzătoare probabilităților de apariție aferente conjuncturii respective. Modelul astfel determinat este rezultatul combinării mai multor conjuncturi economice, ponderate cu probabilitățile corespunzătoare de apariție care pot fi determinate atât la nivelul frecvențelor înregistrate anterior (experiența istorică anterioară), fie prin simulare computerizată, utilizându-se stări teoretice posibil a apărea în viitor. Am văzut că în mediu cert se lucra cu rata de dobândă fără risc Rf ca rată de actualizare. Ipoteza implicită a unei investiții în mediu incert (sau probabilistic, mai exact) este că rata de actualizare integrează și riscul. Bibliografie 1. Anghelache, C., Manole, A., Dumitrescu, D. (2015). The Correlation between Final Consumption, Gross Available Income and Gross Investment: An Econometric Analysis, International Journal of Academic Research in Accounting, Finance and Management Sciences, Volume 5, No. 4, October 2015, pp Anghelache, C., Anghel, M.G. (2015). Theoretical aspects concerning the use of the statistical-econometric instruments the analysis of the fi nancial assets, Romanian Statistical Review Supplement, No. 9, pg Anghelache, C., Anghelache, G.V., Anghel, M.G., Niţă, G., Sacală, C. (2016). Model de analiză a plasamentelor fi nanciare şi a execuţiei bugetare / Analysis model of fi nancial investment and budget execution, Romanian Statistical Review Supplement, Issue 4/2016, pp. 3-11/12-20, Romanian Statistical Review este revistă indexată în bazele de date internaţionale Index Copernicus, DOAJ, EBSCO, RePEc, ISSN Anghelache, C., Manole Alexandru (2012). Correlation between GDP Direct Investments An Econometric Approach, Metalurgia International nr.8, p.96, ISSN , Editura ştiinţifică F.M.R., categoria ISI 5. Itzhak, B.D., Graham, J., Campbell, H.(2013). Managerial Miscalibration, Quarterly Journal of Economics 128, no. 4, pg Bloom, Nick, Stephen Bond, and John Van Reenen. Uncertainty and Investment Dynamics. Review of Economic Studies 74, no. 2 (2007): Gennaioli, N., Ma, Y., Shleifer, A. (2015). Expectations and investment, National Bureau Of Economic Research Working Paper Series issued in June 2015, Cambridge 8. Lambrecht, B.M., Myers, S.C. (2007). A theory of takeovers and disinvestment, Journal of Finance. 62, Miles, W. (2009). Irreversibility, Uncertainty and Housing Investment, Journal of Real Estate Finan Econ, 38, pg Opreana, A. (2015). A new perspective of investment modelling at the European Union level, Expert Journal of Economics, Volume (Year): 3 (2015), Issue 2, pg Stępniak, C. (2015). Interactive maps as a tool of investment processes support, Collegium of Economic Analysis Annals, Issue 38, pg Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

79 MODEL OF INVESTMENT ANALYSIS IN AN UNCERTAIN ENVIRONMENT Prof. Constantin ANGHELACHE PhD. ARTIFEX University of Bucharest, Bucharest University of Economic Studies Prof. Alexandru MANOLE PhD. ARTIFEX University of Bucharest Andreea MARINESCU PhD. Student Bucharest University of Economic Studies Abstract In this study, we have proposed to analyze the situation in which an investment project is developed within an uncertainty environment. In fact, no matter how many data we have available during an investment process, uncertain issues occur. An economic environment, deterministic, even if it assumes the anticipation of costs, risk elements can occur. The defi nition of risk itself, as uncertain element, leads to the setup of a model on whose basis all the variables should be identifi ed, together with the correlation between those. There are cases when the economic environment is non-saturated from the monetary-fi nancial viewpoint, and thus these moments must be identified, measured and controlled. On this topic, we have identifi ed the indicators used for the substantiation of the investment decision in an uncertain environment. We shall defi ne the concept of uncertain environment and the perspective of cash-fl ow and risks forecasts will be analyzed. We granted proper attention to the update rate of investment projects, subsequent to the occurrence of risky random variables. The study is completed with practical analysis models. Key words: economic environment, interest rate, uncertain environment, capital market, monetary fl ow, operational risk, infl ation. Introduction A certain or determinist economic environment implies, in the first place, that the interest rate and the future monetary flows of the investment project are known doubtless and with anticipation, meaning that the variations of interest rate, inflation rate and the exploitation risk are ignored. Another hypothesis consists of the fact that the capital market on which the investor is operating is a perfect market, namely perfectly competitive and without taxation; no transaction costs are perceived while the interest rate is unique (the passive interest rate equals the active one). Hence, the financing decision does not influence the investment decision since all the capital resources are offered at their price of equilibrium between demand and Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

80 offer, homogenously anticipated. The hypothesis of the unique price arises from here, associating only one price with each item. The selection of the investing variants may be done on the basis of an objective criterion, respectively maximizing the present net value. This criterion is substantiated on the down-warding yields of the opportunities of investing in the economy, irrespectively the subjective preferences of the consumer. Under certain circumstances, the opportunities of investments of yields higher or equal to the interest rate would be privileged. The plus of profitableness arising from the exploitation of the investments projects superior to the investment on the monetary market, would contribute to the increase of the company value. The contribution of each investment project to this supplement of value of the company is called the up-dated net value (VAN) As noticeable out of the above arguments, the existence of a certain environment is impossible to achieve in the economic practice. The substantiation of the investments decision in a certain environment has merely a theoretic character, helping us to understand the main instruments of analysis for the investments projects. Literature review Anghelache, Manole and Dumitrescu (2015) study the influences of specific indicators of consumption, investments and income on the Gross Domestic Product, Anghelache and Manole (2012) focus on the investment factor. Anghelache and Anghel (2015) focus on the use of econometric models in financial assets analysis. Anghelache et.al. (2016) analyze a set of macroeconomic financial indicators. Itzhak et.al (2013) analyze the management perspective. Bloom et.al. (2007) study the impact of uncertainty on investment dynamics, Miles (2009) focuses on irreversibility and uncertainty. Gennaioli et al. (2015) develop on the investments from the viewpoint of expectations. Lambrecht and Myers (2007) research takeovers and disinvestments. Opreana (2015) approaches the investment modeling in the European Union. Stepaniak analyzes the usefulness of interactive maps in investments management. Indicators utilized for substantiating the investments decision in a certain environment In the frame of a company with normal functioning, there is a multitude of proposals for projects, some good, some not good; this is why it is necessary to elaborate methods allowing us making the distinction between these two categories. 78 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

81 Some of the projects are eliminated because of the fact that they might exclude other projects. These projects excluding each other are called concurrent projects and represent alternative possibilities of investment; if one of the possibilities is accepted, the other one must be rejected. The independent projects are those projects which costs and incomes are independent for a projects, as against another one. There are several financial criteria (indicators) for evaluating the investments projects in a certain environment, the most significant being shortly submitted below (as this analysis does not make the subject of the present work): The VAN criterion is by definition the plus of real value which the investment project promises to bring to the company accepting it: VAN = CFDt(1+k) t + VRn(1+k) n I0 = V0-I0 The general condition of acceptance is VAN >= 0. The graphical representation of n projects in a down-warding order of VAN Figure 1 For the project n VAN = 0; beyond this threshold no other investment project is accepted. Out of several projects with positive VAN the one having the bigger VAN is chosen. The RIR criterion (the internal rate of profitableness) is representing the up-dating rate of the future cash-flows which might make the present value equal to the initial investment or that minimum profitableness rate which the project must bring so that it covers at least the investment. CFDt(1+RIR) t + VRn(1+RIR) n = I0 The condition of acceptance, on the basis of this criterion, is RIR >=k, where k is the profitableness rate required by the investors for the respective project. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

82 The internal profitableness rate modified is defined as that profitableness rate which takes into account the fact that the re-investment of the future cash-flows is not achieved in fact at the project profitableness rate but at a specific rate of the company: I0(1+RIRM)n = CFDt(1+ri)n t + VR n In the process of selecting he projects, it is advisable to combine the criteria VAN and RIR in order to eliminate the imperfections typical for each one. The criterion of the recovery term (TR); this one represents the time interval out of the exploitation of the investment project when the future cashflows would cover the initial investment: TR = I0/(V0/n) The acceptance condition is TR > n, where n represents the life duration of the investment or TR >= the target term, chosen by the company management. The criterion of the profitableness index (IP); this is calculating the efficiency of the investment of a project as against the achieved investment; there are two formulas of calculation: IP = V0/I0 and, deriving from this one: IP = 1+VAN/I0 The second variant is utilized for investments projects relieving cashflows over more years (is generating the relative plus of real value). The acceptance condition is IP > 1 and, simultaneously, maximum IP for more projects with over-unitary profitableness index. In conclusion, we remark the fact that for one and same project, the optimum decision depends not only on the available information (the problem data) but also on the applied criterion. The decisional difficulty consists of the helplessness to make a doubtful choice of the best criterion. Generally, the criterion VAN is utilized since it is the most complete and has the most advantages. The uncertain environment concept The system of hypotheses governing the models developed in a certain environment makes the outcomes obtained on their basis to contain a high level of error, due to the character of theoretic optimum which they hold. In the frame of the analysis in an uncertain environment, the analysis of the investments decision is made in the frame of the same system of hypotheses (efficient market, information symmetry, neutrality against the risk, constant rate of the inflation) but eliminating the hypothesis as to the existence of the determinist, certain environment. Being characterized by uncertainty (we cannot say exactly which will be the future value as this one is determined by more parameters valid in time 80 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

83 and uncertain), when evaluating the project we shall introduce the concept of risk of un-accomplishment of the theoretically calculated value (the risk that the future treasury flows are valid, of sizes and frequencies of known occurrence). Thus, a probabilistic, alleatory environment is built up, with a known variability of the conjuncture situations. The associated probabilities have a profoundly subjective character, being generated by the behaviour at risk of the analyst, by the ratio optimism pessimism etc., in setting up the values. The economic situation is most of the times hard to quantify exactly; in general, it is not possible to identify all the influence factors which generate modifications in the present value of the investments project. Due to this cause, even if the values beach is a large one, it is possible that the estimation does not comprise exactly the real dimension of the value. The forecast of the cash-flows and risk If in a certain environment, the available cash-flows and the residual value were doubtless and VAN followed the formula: VAN = CFDt(1+k) t + VRn(1+k) n I0 Now, we cannot talk about this certainty: the annual CFD are alleatory as well as the residual value; k is no more represented by the riskless rate only but a risk premium is considered as well (risk related to the non-achievement of the theoretically calculated value); the initial investment value is the only certain element. In an alleatory environment, the investments decision is analysed depending on the expectation E(CFD) to obtain one or another treasury flow: E(CFDt) = CFDit * pit, where: it the number of estimated situations of the treasury flows (i), in the exploitation year (t) pit probabilities of occurrence of the flows i in the year t. The flow with the biggest probability of occurrence is exactly the weighted average of these flows, calculated in each year of exploitation (t). According to the normal distribution law, the expectation of the treasury flows, E(CFD), has the biggest probability to take values around the average. Thus, the probability of a square average deviation σ, as plus or minus, as against the average, counts for 68.3%, while the probability of placing the average within the interval +/- 2σ counts for 95.44%. The criterion for selecting the investments projects in an alleatory environment is the expectation for the up-dated net value: E(VAN) = E(CFD)t(1+k) t + E(VR)n(1+k) n I0 The investor having an aversion at risk is interested to know whether the risk of assuming these deviations is well returned by the average profitableness of the project. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

84 In order to identify the most adequate up-dating rate, we measure the risk and its size is given by the dimension of the dispersion, but mainly by the square average deviation: σ = (CFDit E(CFDt)2 * pit) To the extent that the square average deviation or the standard gap of a project is lower, the project is less risky. If two investments are submitting the same standard gap, we resort to the calculation of the variation coefficient in order to set up the risk of the projects; this is the ratio between the square average deviation and the mathematical expectation. The investment having a lower coefficient of variation is less risky. The up-dating rate of the investments projects In practice, one attempts to compensate the risk by choosing an updating rate including it: k = K=Rf + risk premium However, there are two major disadvantages : 1. There is no coherent basis for associating a corresponding up-dating rate to each class of risk (including it objectively). A company must not utilize the same up-dating rate for projects of different risks since the risk premium which intervenes in such situations is increasing together with the risk. 2. The supplement of rate related to the risk is often erroneously added, during the investing period, the value concerning the dimension of costs related to this period is super-dimensioned. Thus, the risk associated too the project will be higher and thus the discounting rate as well will increase more than necessary; the forthcoming cash-flows up-dated to this rate will be sub-dimensioned while the investments decision may be erroneous; VAN will have a more reduced dimension as comparatively with the normal one, maybe even negative and thus it is possible that the project is abandoned, even if it is viable in real terms. Another method to integrate the risk is that of the certain equivalences. The equivalent cash-flow is the volume corresponding to the risking one (CF ) and which, in a certain environment, has the same present value (the same price = V0). V0 = CF /(1+k) = Cfechiv/(1+Rf), from where: Cfechiv = CF *(1+Rf)/(1+k) Similarly, the equivalent size of the cash-flows from the years subsequent to the first year is calculated, which reduction is even obvious since the risk increases as the time passes. These certain equivalent cash- 82 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

85 flows are doubtless future incomes which an investment of risk zero would relieve (for instance, purchasing the government bonds). Although more rational than the previous method, the certain equivalences method is by far more difficult to apply in practice. Conclusions Out of the study, a series of theoretical and practical conclusions were drawn, which must be taken into account in the analysis of investment achievement in uncertain environment. The financial market is efficient: the transparency of the market and the transactions liquidation secure a very quick integration of any information on the company or the sector of activity to which it belongs in the equities market price. Assuming that there are a certain economic environment and a nonsaturated monetary market, the up-dating rate of the future incomes out of the investment is the average interest rate on this market. The projects may be contingent or interdependent. For these projects, the choice of one of them implies the choice of the other one as well. The projects may be linked to one another in time, or through their goal. The projects of this type may be combined and evaluated as a single one project. The condition of acceptance, on the basis of RIR criterion, is RIR >=k. Depending on the future economic conjunctures taken into account, the values corresponding to the occurrence probabilities related to the respective conjuncture are associated. The model thus generated is the result of combining a number of economic conjunctures, weighted with the corresponding probabilities of occurrence which may be generated either at the level of the previously recorded frequencies (the previous historical experience) or by computerizing simulation, utilizing theoretical situations possible to occur in the future. We have seen that in a certain environment the riskless interest rate Rf was used as up-dating rate. The implicit hypothesis of an investment in an uncertain environment (more precisely, a probabilistic one) is that the up-dating rate is integrating the risk as well. References 1. Anghelache, C., Manole, A., Dumitrescu, D. (2015). The Correlation between Final Consumption, Gross Available Income and Gross Investment: An Econometric Analysis, International Journal of Academic Research in Accounting, Finance and Management Sciences, Volume 5, No. 4, October 2015, pp Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

86 2. Anghelache, C., Anghel, M.G. (2015). Theoretical aspects concerning the use of the statistical-econometric instruments the analysis of the fi nancial assets, Romanian Statistical Review Supplement, No. 9, pg Anghelache, C., Anghelache, G.V., Anghel, M.G., Niţă, G., Sacală, C. (2016). Model de analiză a plasamentelor fi nanciare şi a execuţiei bugetare / Analysis model of fi nancial investment and budget execution, Romanian Statistical Review Supplement, Issue 4/2016, pp. 3-11/12-20, Romanian Statistical Review este revistă indexată în bazele de date internaţionale Index Copernicus, DOAJ, EBSCO, RePEc, ISSN Anghelache, C., Manole Alexandru (2012). Correlation between GDP Direct Investments An Econometric Approach, Metalurgia International nr.8, p.96, ISSN , Editura ştiinţifică F.M.R., categoria ISI 5. Itzhak, B.D., Graham, J., Campbell, H.(2013). Managerial Miscalibration, Quarterly Journal of Economics 128, no. 4, pg Bloom, Nick, Stephen Bond, and John Van Reenen. Uncertainty and Investment Dynamics. Review of Economic Studies 74, no. 2 (2007): Gennaioli, N., Ma, Y., Shleifer, A. (2015). Expectations and investment, National Bureau Of Economic Research Working Paper Series issued in June 2015, Cambridge 8. Lambrecht, B.M., Myers, S.C. (2007). A theory of takeovers and disinvestment, Journal of Finance. 62, Miles, W. (2009). Irreversibility, Uncertainty and Housing Investment, Journal of Real Estate Finan Econ, 38, pg Opreana, A. (2015). A new perspective of investment modelling at the European Union level, Expert Journal of Economics, Volume (Year): 3 (2015), Issue 2, pg Stępniak, C. (2015). Interactive maps as a tool of investment processes support, Collegium of Economic Analysis Annals, Issue 38, pg Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

87 Fundamentarea deciziei de investiţii Conf. univ. dr. Mădălina Gabriela ANGHEL Universitatea ARTIFEX din Bucureşti Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE Universitatea ARTIFEX din Bucureşti, Academia de Studii Economice, Bucureşti Drd. Emilia STANCIU Drd. Marius POPOVICI Academia de Studii Economice, Bucureşti Abstract În acest articol am analizat modul în care se fundamentează un proiect de investiţii. Pornind de la rolul pe care îl joacă realizarea de investiţii în asigurarea creșterii economice şi macrostabilizării, am acordat atenţie condiţiilor şi etapelor care trebuie avute în vedere în proiectarea investiţiilor. Desigur, un element important în realizarea de investiţii sunt resursele interne şi/sau externe implicate în investiţii. Concomitent, trebuie studiat efectul pe care obiectivele economice realizate prin investiţii îl au, în primul rând modalitatea şi recuperarea cheltuielilor efectuate. Pentru o asemenea analiză de fundamentare a unei investiţii, am urmărit conceperea unui model care să fi e relevant în studiul de impact. În plus, trebuie precizat că studiul de impact trebuie supus unui proces de simulare, în vederea garantării efi cienţei cheltuielilor efectuate. În perspectiva prezentării acestei teme, am clarifi cat unele aspecte privind conceptul de investiţie; tipologia investiţiilor; conţinutul şi elementele fi nanciare privind investiţia; rolul investiţiilor în evoluţia economico-socială a unei ţări. În context, pe lângă aspectele teoretice, am prezentat şi o serie de indicatori utilizaţi în analiza şi fundamentarea proiectelor de investiţii. Cuvinte cheie: investiţie, gestiune, proiect de investiţie, decizie financiară, evaluare, previziune Introducere Alegerile efectuate în materie de investiții reprezintă aspecte esențiale ale politicii întreprinderii în general și ale gestiunii sale financiare în particular și constituie una dintre determinările principale ale dezvoltării sale viitoare. Gestionarii financiari ai întreprinderii trebuie să facă aprecieri asupra investițiilor realizate în trecut și asupra nevoii de investiții în viitor. Trebuie analizate și evaluate efectele investițiilor precedente și previzionate efectele proiectelor vizate în viitor. Investiția reprezintă punctul de plecare în orice decizie financiară. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

88 Punerea la punct a procedeelor de evaluare și de luare a deciziei cere o delimitare prealabilă a operațiunilor care reprezintă investiții. Definirea unor criterii de apreciere a proiectelor de investiții conduce la selectarea celor mai avantajoase proiecte. Dacă investigăm în mod riguros semnificația noțiunii de investiție, vom vedea că se ridică probleme complexe de delimitare și de clasificare a investiției. Literature review Anghelache, Manole şi Diaconu (2016) analizează evoluţia investiţiilor interne de capital, în timp ce Anghelache, Anghelache şi Sacală (2016) abordează investiţiile de capital în România. Anghelache, Manole şi Anghel (2015) prezintă o analiză prin regresie a Pib-ului României. Bhalla (2008) tratează managementul investiţiilor. Cummins, Hassett, şi Oliner (2006) studiază comportamentul investiţional. Ebner şi Bocek (2015) studiază suportul pentru investiţii în imobilizări corporale. Greenwood şi Shleifer (2014) se concentrează pe expectanţa rezultatelor. Hribar şi McInnis (2012) tratează erorile de previziune. Lorenzoni (2009) analizează şocurile cererii. Lupu şi Calin (2014) abordează corelaţia dintre pieţele de capital şi indicatorii macroeconomici. Salman şi McLee (2014) studiază investiţiile agregate. Conceptul de investiție Definirea investiției se face prin formulări mai mult sau mai puțin cuprinzătoare: Definirea contabilă și juridică a investiției Într-o definire restrânsă se consideră investiție numai cheltuiala care se concretizează într-o achiziție de bunuri de folosință îndelungată. Mai precis, noțiunea de investiție desemnează în acest caz, achiziția sau construirea de noi active corporale, financiare sau necorporale. Astfel, achiziția unei construcții, a unui teren, a unei mașini, a titlurilor de participare sau a brevetelor apar ca operațiuni de investire. Cu alte cuvinte, investiția desemnează alocarea unei trezorerii disponibile pentru procurarea unui activ fix care va determina fluxuri financiare de venituri și cheltuieli de exploatare 1. Această abordare a noțiunii de investiție prezintă un dublu interes. Pe de-o parte, permite suprapunerea unei viziuni contabile și a unei viziuni juridice asupra investiției pentru că sunt reținute numai elementele patrimoniale; pe de 1. J. Y. Eglem, A. Mikol, H. Stolowy, Les mecanismes financiers de l entreprise, ed. Montchretien, Paris, 1988, pag Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

89 altă parte, o astfel de definire poate fi cu ușurință aplicată mai ales în momentul analizei bilanțului, întrucât prezintă un caracter obiectiv indiscutabil, atestat de evidența contabilă. Totuși, o astfel de accepțiune a noțiunii de investiție prezintă un caracter restrictiv deoarece nu permite luarea în calcul a investițiilor care nu au incidență asupra activului întreprinderii sau care nu se pretează la o evaluare bănească explicită. Această viziune patrimonială asupra investiției exclude de fapt toate cheltuielile care fac să crească potențialul viitor al întreprinderii pentru că nu fac să sporească valoarea activelor (o campanie publicitară pentru lansarea unui nou produs, studiile privitoare la organizarea muncii, operațiuni de pregătire profesională care vizează dezvoltarea în timp a calificării și potențialului productiv al salariaților). Această excludere nu este justificată, întrucât studii recente evaluează la numai circa 40% partea investițiilor patrimoniale în efortul global de investire al întreprinderii și subliniază astfel rolul determinant, de 60%, al investițiilor imateriale, care nu se regăsesc în achiziții de simple elemente de activ. Definirea în sens financiar a investițiilor 1 În timp ce abordarea precedentă punea accent pe natura elementelor achiziționate prin efectuarea unor cheltuieli, definiția financiară pune accent pe intenția individului sau a firmei care investește, insistându-se deci asupra faptului că investiția conduce la decalarea consumului în timp. Din această perspectivă, investiția înseamnă renunțarea la bunuri imediate în schimbul unor bunuri viitoare sau, după o altă formulare, schimbarea unei satisfacții imediate și certe, la care se renunță, contra unei speranțe de satisfacere mai bună în viitor. Aceste formulări prezintă destul de clar constrângerea psihologică la care este supus investitorul care trebuie să aleagă între resursele (suma de bani) prezente și certe, și probabilitatea obținerii unor venituri superioare. Definirea monetară a investiției În opoziție cu abordările anterioare, definiția monetară consideră ca fiind investiții toate cheltuielile efectuate în vederea obținerii de venituri în viitor. O asemenea abordare diluează noțiunea de investiție în noțiunea de cheltuială și politica de investiții rămâne fără obiect. Definirea operativă a investițiilor Presupune o delimitare a câmpului politicii de investiții; astfel, se consideră că se înscrie în domeniul politicii de investiții orice operațiune 1. Unii autori o consideră ca fiind o definire psihologică a investiției. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

90 constând în angajamentul pe permen lung al resurselor monetare, materiale sau umane în vederea creșterii potențialului și a performanțelor întreprinderii. Din cele prezentate mai sus se desprind următoarele concluzii: - Investiția este un efort actual care, ca orice efort, trebuie dimensionat, previzionat și argumentat pentru a fi susținut de către cei în cauză. - Investiția vizează un viitor mai bun care trebuie conturat științific și realist, prin studii complexe, pertinente. - Sursa de finanțare a investiției o reprezintă renunțarea la consumuri actuale posibile și sigure în favoarea unor consumuri viitoare, mai mari, dar probabile. - Elementele definitorii ale conceptului de investiție sunt: conținut concret, material al efectuării investiției; factorul timp durata pe parcursul căreia parametrii econimici ai proiectului de investiție trebuie să fie materializați; eficiența, finalitatea proiectelor; riscul, care decurge din însăși eșalonarea pe perioade viitoare a efectelor așteptate, efectele fiind speranțe și nu certitudini totale. Tipologia investițiilor Am stabilit că, în esența sa, investiția este o alocare permanentă de capitaluri pentru achiziționarea de active (fizice și/sau financiare) care, prin exploatare, să generalizeze obținerea de rentabilități superioare ratei normale de rentabilitate. Tipologia investițiilor se poate face după mai multe criterii, deşi nu se poate face o distincție netă. Investiţiile interne reprezintă o alocare de capitaluri pentru achiziția de active materiale și nemateriale (echipamente, construcții, licențe, etc.) pentru creșterea și perfecționarea capacității de producție și de distribuție. De asemenea, întreprinderea va investi pentru realizarea acestei strategii în cercetare-dezvoltare, în specializarea personalului, în publicitate, etc. Investițiile interne au deci un caracter individual și/sau comercial. Se evidențiază astfel conceptul de portofoliu de proiecte de investiții ce caracterizează activitatea investițională a întreprinderii în ansamblul ei căci pentru urmărirea și atingerea obiectivului major de creștere a valorii întreprinderii este mult mai relevantă o analiză globală a investițiilor. Totuși, posibilitatea diversificării structurii de portofoliu este mult mai redusă decât cea a unui portofoliu de titluri. În funcție de obiectul lor, investițiile pot fi tehnice (achiziția, construcția, montajul unor mașini, utilaje, mijloace de transport, etc.), umane (în calificarea sau specializarea personalului), sociale (construcția unei cantine în incinta întreprinderii), financiare (cumpărarea de titluri de participație la alte societăți comerciale), comerciale (în publicitate și reclamă) etc. 88 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

91 În funcție de riscul pe care îl implică, se disting următoarele timpuri de investiții: cu risc scăzut investiții de înlocuire a echipamentului uzat (fără modificări tehnologice) și de modernizare a unor echipamente (corecții neesențiale ale tehnologiei de fabricație); cu risc mediu investiții de dezvoltare, de extindere a unor secții, uzine, fabrici noi, achiziționare de noi utilaje, investiții comerciale (de lărgire a pieței de desfacere); cu risc ridicat investiții strategice (crearea de filiale în zone geografice noi, fuzionarea cu o altă societate comercială). Din punct de vedere financiar-monetară ne permite să distingem principalele tipuri de investiții definite prin modul de succesiune a fluxurilor monetare pe care le determină. Există patru timpuri de investiții: Unele proiecte de investiții cer o anumită mărime a fondurilor alocate și determină o anumită mărime a rezultatelor obținute, rezultate care se obțin în totalitate într-un moment final, la o anumită dată. Proiectele de acest tip sunt relativ rare în industrie, se întâlnesc de regulă în agricultură, activități forestiere. Unele investiții cer o anumită mărime a fondurilor investite, dar antrenează încasări eșalonate. Numeroase investiții în echipamente industriale ilustrează acest caz. Alte proiecte reclamă o investire eșalonată a fondurilor și degajă toate încasările la sfârșitul duratei de investire. Ansamblurile industriale complexe livrate la cheie pot fi exemple în acest fel. Unele proiecte necesită cheltuieli eșalonate și determină încasări de asemenea eșalonate. Este cazul majorității investițiilor industriale sau al investițiilor în infrastructură care implică alocări de fonduri pe mai mulți ani înainte de punerea în exploatare, totală sau parțială a obiectivului. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

92 Fiecare din aceste tipuri determină un tratament diferit al cash-flow-urilor în acțiunea de actualizare a lor la momentul T0. Se impun corecții ale fluxurilor de trezorerie aferente fiecărui moment în raport cu intrările și ieșirile corespunzătoare acestor momente. Chiar dacă nu reprezintă un caz general, tipul de investiție cu o singură intrare la momentul T0 și cu mai multe cash-flow-uri anuale de încasat este cel mai întâlnit în modelele de evaluare, fiind și cel mai comod. Elementele financiare unei investiții Efectele și efortul investițional pot fi parțial identificate prin cunoașterea elementelor fundamentale ale unei investiții: Suma totală a investiției sau cheltuielile inițiale de investiție (I0) se determină diferit în funcție de modul de realizare a investiției. De exemplu, în cazul achiziționării unui activ fix de la furnizori, suma investiției se calculează ca fiind egală cu prețul de achiziție plus taxele vamale (dacă există), cheltuielile de transport, montaj, alte taxe și comisioane, Dacă este produsă în regie proprie, suma investiției este dată de costurile materialelor consumate, de cheltuielile directe cu manopera și de cota-parte a cheltuielilor indirecte. În general, se iau în calcul următoarele categorii de cheltuieli: fondurile investite în achiziționarea de imobilizări; cheltuielile ocazionate de punerea în funcțiune a investiției variația NFR antrenată de proiect; costuri de oportunitate; efectele produse prin cesiunea altor investiții; incidentele fiscale: ieșiri de fonduri de origine fiscală. Durata de viață a investiției (n) implică mai multe semnificații: - durata fi scală, contabilă durata normală de serviciu a mijloacelor fixe din catalogul normelor de amortizare, conform Legii amortizării; - durata tehnică durata determinată de caracteristicile tehnofuncționale, specifice oricărui mijloc fix; - durata comercială determinată de durata de viață a produselor fabricate cu respectiva investiție; - durata juridică durata protecției juridice asupra dreptului de concesiune a unei exploatări, asupra unui brevet, unei licențe sau mărci de fabrică. Beneficiile suplimentare determinate de punerea în funcțiune a obiectivului investiției; îmbracă denumirea de cash-flow-uri, 90 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

93 calculate ca diferență între încasări și plăți; nu se pot determina decât pe baza de previziuni, fiind legate de factorul timp. Ceea ce caracterizează adevărata valoare a investiției este însă fluxul net de trezorerie, disponibil după acoperirea creșterii economice ulterioare a proiectului de investiții. În general, aceasta se referă la creșterea netă a stocurilor și creanțelor de exploatare (variația NFR), dar poate fi vorba și de o creștere netă a imobilizărilor ( lmo). Cash-flow-ul disponibil (CFD) este expresia monetară a cash-flowului de exploatare rezultat după finanțarea investiţiei: CFD = Cfexpl ( lmo+ NFR) Cash-flow-ul disponibil va fi în măsură să remunereze acționarii care au finanțat integral proiectul de investiții. Remunerarea se va concretiza într-un flux net de dividende numai după deducerea unor eventuale alocări suplimentare de capital pentru investiții adiționale la proiectul inițial. Valoarea reziduală (VR) reprezintă valoarea posibil de recuperat după încheierea duratei de viață a investiției (prin vânzare, prin valorificarea pieselor, subansamblelor rezultate la casare etc.). Pentru durate de viață economică îndelungate (10 ani sau mai mult), valoarea reziduală se consideră nulă, nesemnificativă. Pentru durate de viață mai mici, estimarea valorii reziduale devine importantă; dacă durata de viață este mai mică decât cea tehnică, valoarea reziduală poate fi mai mare decât valoarea rămasă neamortizată și determină un câștig de capital care mărește profitul impozabil; unele legislații, cum ar fi cea franceză sau canadiană, acordă scutiri de impozit pentru jumătate din câștigul de capital pentru a reduce impactul fiscal. Rata de actualizare (k), deși nu este element specific investiției, este considerată factor fundamental al acesteia: de dimensiunea sa depinde valoarea actuală a cash-flow-urilor; uzual, se consideră un cost de oportunitate al capitalului investit. Acesta este deci costul de finanțare al investiței din capitaluri proprii și va fi apreciat ca o rată de rentabilitate cerută de investitori de la proiectul respectiv. Se presupune, în mod implicit, că fluxurile de trezorerie sunt reinvestite la această rată de rentabilitate și că piața financiară dispune de oportunități de plasament nelimitate. În mediul economic cert, investiția este fără risc, iar rata de rentabilitate cerută de investitorii de capital este rata de dobândă fără risc (piața financiară este în echilibru). Este vorba de rata nominală de dobândâ care integrează și o rată de inflație (ri) anticipată a fi constantă. Rata de actualizare k ce trebuie utilizată se calculează astfel: (1+k) = (1+rata reală)(1+rata inflației anticipate) Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

94 pentru un an și rezultă: k = rr + ri + rr * ri 1;...; (1+k)n = (1+rata reală) n(1+rata inflației anticipate)n pentru n ani și rezultă: k = (1+rr)n(1+ri)n 1. În mediul incert, rata de actualizare este reprezentată de costul riscului, adică rata fără risc + o primă de risc specifică. Pentru această analiză utilizăm modelul CAPM. Există metode şi modele econometrice de determinate a ratei de actualizare. Rolul investițiilor în evoluţia economică și socială Orice proiect de investiții va genera nevoi sau cereri suplimentare în sectoarele conexe în amonte (la furnizorii de materii prime, materiale, utilități, etc.) sau în aval (la consumatorii și/sau distribuitorii de bunuri și servicii oferite). Implicit, va avea loc o creștere în lanț a veniturilor la toți agenții economici antrenați. Implementarea unor proiecte sau programe de investiție antrenează modificări pe piața muncii, creând o nevoie suplimentară de forță de muncă în sectoarele care pregătesc și realizează activități investiționale (cercetare proiectare, construcții, producția de echipamente și instalații de lucru, etc.), dar mai ales la beneficiarii de investiții care exploatează noile capacități de producție. Aceasta are ca efect imediat sau într-o perspectivă mai mult sau mai puțin îndepărtată, atenuarea presiunii factorilor generatori de șomaj. Totodată, investiția constituie suportul material al promovării progresului tehnico-științific în diverse sectoare de activitate. Proiectele de investiție aplicate constituie mijlocul principal de valorificare a soluțiilor tehnice și tehnologice noi oferite de cercetarea științifică. Rolul investițiilor îl reprezintă crearea acestui suport solid al creșterii avuției. Datorită lor se dezvoltă și se modernizează forța productivă a societății și, în același timp, se ridică la nivelul de trai al populației prin crearea unor condiții îmbunătățite de viață. Concluzii În acest articol, am urmărit să prezentăm conceptul de investiţie, rolul acestuia în dezvoltarea economică, precum şi alte aspecte care au semnificaţie în fundamentarea modelelor de analiză şi deciziilor de investiţie. Am pus accentul pe definirea investiţiei în sens financiar, monetar şi operativ, surprinzând elementele de esenţă ale actului de investiţie. Din punctul de vedere al politicii generale a întreprinderii putem distinge două criterii de investiții, fiecare corespunzătoare unei strategii de dezvoltare: investiții interne și investiții externe. Investițiile interne sunt rezultatul unei strategii de specializare a producției și de consolidare sau extindere a poziției pe piața de desfacere a bunurilor și serviciilor întreprinderii 92 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

95 Investițiile externe sunt motivate de o strategie de diversificare a activității și constau în plasamente de capital pentru creșterea participării financiare la formarea capitalurilor altor societăți comerciale. Caracterul lor este deci financiar, urmărindu-se obținerea de avantaje de sinergie, de economie la scară, de atingere a taliei optime. În evaluarea unei investiții trebuie estimat întotdeauna raportul efort efect; chiar dacă efectul este ușor de identificat (fiind dat de cheltuielile generate de investire), efectele sunt mai greu cuantifiabile (mai ales în cazul investițiilor mai puțin tangibile în exploatare: sociale, comerciale, umane). În cadrul circuitului economic, activitatea de investiții joacă un dublu rol: agenții economici care implementează diverse proiecte de investiții își sporesc oferta de bunuri și servicii prin creșterea capacității lor productive, realizând venituri suplimentare. În plan social, investiția joacă rolul de regulator/compensator în ocuparea forței de muncă, în îmbunătățirea calității vieții. Bibliografie 1. Anghelache, C., Manole, A., Diaconu, A. (2016). Evoluţia investiţiilor de capital autohton / The evolution of the Autochthonous capital investments, Romanian Statistical Review Supplement, Issue 4/2016, pg /29-36, Romanian Statistical Review este revistă indexată în bazele de date internaţionale Index Copernicus, DOAJ, EBSCO, RePEc, ISSN Anghelache, C., Anghelache, G.V., Sacală, C. (2016). Aspecte generale privind evoluţia investiţiilor de capital în România / General Aspects on Developments in Equity Investments in Romania, Romanian Statistical Review Supplement, Issue 4/2016, pg / Anghelache, C., Manole, A., Anghel, M.G. (2015). Analysis of fi nal consumption and gross investment infl uence on GDP multiple linear regression model, Theoretical and Applied Economics, No. 3/2015 (604), Autumn, pg , ISSN (ediția print) / ISSN (ediția online) 4. Bhalla, V.K. (2008). Investment management, Oxford University Press 5. Cummins, J., Hassett, K., Oliner, S. (2006). Investment Behavior, Observable Expectations, and Internal Funds, American Economic Review 96, no. 3, pg Ebner, A., Bocek, F. (2015). Best Practices as to How to Support Investment in Intangible Assets, WWWforEurope in its series WWWforEurope Working Papers series with number Greenwood, R., Shleifer, A. (2014). Expectations of Returns and Expected Returns, Review of Financial Studies 27, no. 3, pg Hribar, P., McInnis, J. (2012). Investor Sentiment and Analysts Earnings Forecast Errors, Management Science 58, no. 2, pg Lorenzoni, G. (2009). A Theory of Demand Shocks, American Economic Review 99, no. 5, pg Lupu, R., Calin, A.C. (2014). A mixed frequency analysis of connections between macroeconomic variables and stock markets in Central and Eastern Europe, Financial Studies, Volume 18, issue 2, pg Salman, A., McLee, Ch. (2014). Aggregate Investment and Investor Sentiment, Review of Financial Studies 27, no. 11, pg Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

96 THE SUBSTANTIATION OF THE INVESTMENT DECISION Assoc. prof. Mădălina Gabriela ANGHEL PhD. ARTIFEX University of Bucharest Prof. Constantin ANGHELACHE PhD. ARTIFEX University of Bucharest, Bucharest University of Economic Studies Emilia STANCIU PhD. Student Marius POPOVICI PhD. Student Bucharest University of Economic Studies Abstract In this paper, we have analysed the mode in which an investment project is substantiated. Starting from the role played by the investments in securing economic growth and macro-stabilization, we granted full attention to conditions and stages to be taken into account in investment design. Of course, an important element in investing are the resources, internal or external, involved in investments. Simultaneously, there must be studied the effect of the economic objectives achieved through investment, especially the modality and recovery of expenses made. For such analysis of investment substantiation, we have followed the design of a model that would be relevant in the impact study. Furthermore, it must be stated that the impact study must be subjected to a procedure of simulation, in the scope of guaranteeing the effi ciency of expenses. In the scope of presenting this topic, we have made clear some aspects regarding the investments concept; the classifi cation of investments, the fi nancial contents and elements regarding the investments; the role of investments in the social-economic evolution of a country. In this context, together with the theoretical aspects, we have presented some indicators used in the analysis and substantiation of investment projects. Key words: investment, management, investment project, fi nancial decision, valuation, forecast Introduction The choices made as regards investments re representing essential aspects of the company policy, generally speaking, and its financial administration, particularly, being considered as one of the main determination of its future development. The financial administrators of the company must evaluate the investments achieved in the past and asses the investments requirements for 94 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

97 the future. The effects of the previous investments must by analyzed while the projects aimed for the future must be forecasted. The investment represents the starting point in every financial decision. Finishing the procedures to evaluate and take a decision implies a prior delimitation of the operations representing investments. Defining certain criteria for evaluating the projects leads to the selection of the most advantageous projects. If we investigate rigorously the signification of the concept of investment, we shall notice that it raises complex problems s regards he delimitation and classification of the investment. Literature review Anghelache, Manole and Diaconu (2016) analyse the evolution of the Autochthonous capital investments, while Anghelache, Anghelache and Sacală (2016) approach the Equity Investments in Romania. Anghelache, Manole and Anghel (2015) present a regression analysis on Romanian GDP. Bhalla (2008) covers the management of investments. Cummins, Hassett, and Oliner (2006) study the investment-related behaviour. Ebner and Bocek (2015) study the support of investments in tangible assets. Greenwood and Shleifer (2014) focus on the expectations of returns. Hribar and McInnis (2012) treat forecast errors. Lorenzoni (2009) develops on demand shocks. Lupu and Calin (2014) approach the correlation between capital markets and macroeconomic indicators. Salman and McLee (2014) study the aggregate investment. The investment concept The investment defining is made through more or less extensive formulations: a) The accounting and juridical defining of the investment In a narrow definition, the expense materializing in an acquisition of goods of long-term use only is considered as investment. More precisely, the concept of investment designates in this case the acquisition or construction of new corpora, financial or non-corporal assets. Thus, the acquisition of a building, terrain, car, equities or patent shows up as investment operations. In other words, the investment designates the allocation of an available treasury for getting a fix asset which will generate financial flows of exploitation incomes and expenses. 1. This approach of the investment concept is submitting a double interest. On the one side, it allows the superposition of an accounting vision 1. J. Y. Eglem, A. Mikol, H. Stolowy, Les mecanismes financiers de l entreprise, ed. Montchretien, Paris, 1988, pag Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

98 and a juridical vision on the investment since the patrimonial elements only are kept; on the other side, such a definition can be easily applied, mainly in the moment of the balance sheet analysis,, since it presents an doubtless objective character, ascertained by the accounting evidence. However, such an acceptation of the investment concept is bearing a restrictive character since it does not allow taking into consideration the investments without incidence of the company active or those not suited to an explicit money evaluation. This patrimonial vision on the investment is excluding in fact, all the expenses letting the future potential of the company to increase, as they do not make the assets value increasing (an advertising company for launching a new item, studies concerning the labour organizing, professional training operations, aiming the development in time of the qualification and productive potential of the employees). This exclusion is not justified since recent studies evaluate at 40% only the share of the patrimonial investments within the global investment effort of the company underlining thus the decisive role, of 60%, of the immaterial investments, which do not find again in acquisitions of simple elements of active.. b) Defining the investments in a financial sense. 1 While the previous approach emphasizes the nature on the acquired elements through making certain expenses, the financial definition underlines the investing individual or company s intention, insisting thus on the fact that the investment leads to the lagging of the consumption in time. From this perspective, the investment means to give up the immediate goods on exchange of future goods or, according to other formulation, the exchange of an immediate satisfaction and certain, against an expectation for a better satisfaction in the future. This formulation shows well enough the psychological constraint which the investor must bear as he must make a choice between the present and certain resources (money amount) and the probability to get higher income. c) The monetary definition of the investment In contrast with the previous approaches, the monetary definition considers as investments all the expenses made in order to get incomes in the future. Such an approach is diluting the investment concept into the expense concept so that the investment policy becomes objectless. 1. Some authors consider it as being a psychological definition of the investment. 96 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

99 d) The operative definition of the investment It implies a delimitation of the field of the investment policy; thus, it is considered that the field of the investment policy includes any operation consisting of the commitment on long-term basis of the monetary, material or human resources in order to increase the potential and performances of the company. Subsequent to these observations, the following conclusions may result: The investment is present effort which, like any other effort, must be dimensioned, forecasted and argued in order to be sustained by those involved in the matter. The investment aims a better future which must be scientifically and realistically outlined, through pertinent and complex studies. The financing source of the investment consists of giving up the present consumptions, possible and certain, in favour of future consumptions, higher by probable. The defining elements of the investment concept are the following : o The concrete, material content of the investment accomplishment; o Time factor the duration of the period during which the economic parameters of the investment project must be materialized; o The efficiency, finality of the projects; o The risk, arising for very fact that the expected effects are spread over future periods, these effects being expectations and not total certainties. The investment classification We established the fact that, in its own essence, the investment is a permanent allocation of capitals for the acquisition of assets (physical and/or financial) which, by exploitation are meant to generate possibilities to acquire yields superior to the normal rate of profitableness. The investments typology can be made in relation with a number of criteria but, generally, there is no net distinction which might be made. The internal investments represent an allocation of capitals for the acquisition of material and non-material assets (equipment, constructins, licences etc.) meant to allow the production and distribution capacity to grow and improve. Meantime, the company would invest in order to achieve this strategy in research-development, personnel specialization, advertisement etc. Hence, the internal investments have an individual and/or commercial character. Thus, the portfolio of investment projects gets underlined, characterizing the investing activity of the company, as a whole, since in order Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

100 to follow up and reach the main target of the increase of the company value a global analysis of the investments is more relevant. However, the possibility to diversify the portfolio structure is much more reduced as comparatively with the case of a bonds portfolio. Depending on their goal, the investments may be technical (the acquisition, construction, assembling machinery, equipment, conveyance means etc.), human (training or specialization of the personnel), social (building up a canteen within the company enclosure), financial (buying participation equities of other commercial company), commercial (publicity and advertising) etc. Depending on the involved risk, the following types of investments are to be considered: Of low risk investments meant to replace the worn-out equipment (without technological modifications) and to modernize certain equipment (non-essential corrections of the fabrication technology); Of medium risk investments meant to develop, expand some sections, plants, new factories, to acquire new equipment, commercial investments (aiming to enlarge the distribution market); Of high risk strategic investments (setting up new branches in new geographical zones, merging with another commercial company). Resorting to an exclusively monetary analysis, we are allowed to distinguish the main types of investments defined by the mode of succession of the monetary flows which they are generating. Thus, we can perceive four types of investments: 1. Some of the investment projects are requiring a certain size of the allocated funds and generate a certain size of the obtained outcomes, which are obtained in totality at a final moment, as a certain date. The projects of this type are relatively rare in industry and are typically met in agriculture, forestry activities. 2. Other investments are requiring a certain size of the invested funds but entail spread out cashing. This case is illustrated by numerous investments in industrial equipment. 98 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

101 3. Other projects are requiring a spread out investment of the funds and release all the returns by the end on the investment period. The complex industrial assemblies, delivered at key, may be examples in this respect. 4. Certain projects are asking for spread out expenses generating also spread out returns. This is the case of the majority of the industrial investments or of the investments in infrastructure which implies funds allocations over many more years before putting the objective, totally or partially, into exploitation. Each one of these types generates a different approach of the cashflows when up-dating them at the moment T0. Corrections of the treasury flows relating to each moment are compulsory as against the inputs and outputs corresponding to these moments. Even if it does not represent a general case, the investment type with a single input at the moment T0 and several annual cash-flows to be cashed is the most frequent to be met in the evaluating models as it is the most suitable to be handled. The financial elements of an investment The effects and the investing effort may be partially identified by knowing the basic elements of an investment: The total amount of the investment or the initial investment expenses is established in connection with the mode of achieving the investment. For instance, in the situation of acquiring a fix asset from suppliers, the invested amount is calculated as equalling the acquisition price plus customs duties (if existing), the transport and assembling expenses, other taxes and commissions. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

102 If produced under self-supervision conditions, the investment amount is given by the costs of the consumed materials, the direct expenses with the manual labour and the quota of the relating indirect expenses. Generally, the following expenses categories are taken into account: - The funds invested for acquiring immobilizations; - Expenses involved by putting the investment in function; - The NFR variation entailed by the project; - Opportunity costs; - The effects generated by the transfer of other investments; - Fiscal incidents: outputs of funds of fiscal origin. The life duration of the investment (n) is, also, a concept implying several meanings: - The fiscal, accounting, duration the normal servicing duration of the fix assets, out of the catalogue of the amortization norms, according to the amortization Law; - The technical duration the duration established by the technical ad functional characteristics, particular to each fix asset; - The commercial duration established by the life duration of the goods being produced with the respective investment; - The juridical duration the duration of the juridical protection on the concession right of exploitation, on a patent, on a licence or fabrication mark. Additional benefits generated by putting in functioning the objective of the investment; they are designated as cash-flows, calculated as difference between returns and payments; they cannot be established otherwise than on forecasts basis, being connected with the time factor. But the real value of the investment is truly characterized by the net treasury flow, available after covering the subsequent economic growth of the investment project. Generally speaking, this is referring to the net increase of the stocks and exploitation liabilities (the NFR variation), but we can also consider a net increase of the immobilizations ( lmo). Hence, the available cash-flow (CFD) is the monetary expression of the exploitation cash-flow, resulting after financing the economic growth. CFD = Cfexpl ( lmo+ NFR) The available cash-flow will be in the position to remunerate the shareholders who financed integrally the investments project. The return will materialize in a net flow of dividends, after deducting eventual additional allocations of capital for additional investment to the initial project, only. 100 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

103 The residual value (VR) is representing the value possible to recover after the moment the investment life duration finishes (through sale, valorisation of parts or sub-assemblies resulting after cassation etc. ). For long time economic life duration (10 and more years), the residual value is considered null, insignificant. For shorter life time durations, estimating the residual value becomes significant; if the life time duration is smaller than the technical one, the residual value may be higher than the value left unamortized and generates a capital gain which increases the taxable profit; some legislations, such as the French or the Canadian ones, grant taxes exemption for half of the capital gain in order to reduce the fiscal impact. The up-dating rate (k), although not a specific element of the investment, is considered as a fundamental factor of it: the present value of the cash-flows is depending on its dimension; usually, it is considered as being an opportunity cost of the invested capital. Hence, this is the financing cost of the investment own capitals and will be appreciated as a profitableness rate required by the investors in the respective project. Implicitly, it is assumed that the treasury flows are re-invested at this rate of profitableness and that the financial market has unlimited opportunities of placement. In a certain economic environment, the investment is riskless and the profitableness rate required by the investors of capital is the riskless interest rate (the financial market is in equilibrium). We are talking about the nominal interest rate which is integrating also an inflation rate (ri) anticipated as being constant. The up-dating rate k which must be utilized is calculated as follows: (1+k) = (1+real rate)(1+ anticipated inflation rate) for one year, resulting: k = rr + ri + rr * ri 1... (1+k)n = (1+real rate)n(1+anticipated inflation rate)n for n years, resulting: k = (1+rr)n(1+ri)n 1. In an uncertain environment, the up-dating rate is represented by the risk cost, namely the riskless rate + a specific risk premium (the model CAPM). There are also other methods to set up this rate. The role of the investments within the economic and social gearing Any investment project will generate additional needs or demands within the related upstream sectors (suppliers of raw materials, materials, utilities etc.), or downstream (consumers and/or distributors of offered goods Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

104 and services). Implicitly, a chained increase of incomes would take place at the level of all involved economic agents. The implementation of investment projects or programmes is entailing changes on the labour market, generating an additional need of labour force within the sectors which are preparing and achieving investing activities (research-design, constructions, equipment and working installations production etc.) and mainly at the level of the investment beneficiaries who are exploiting the new production capacities. This has as an immediate effect, the diminishing of the pressure of the generating unemployment factors. Meantime, the investment constitutes the material support for promoting the technic-scientific progress in the frame of various sectors of activity. The applied investment projects are actually the main mean to valorise the technical and technological solutions offered by the scientific research. Thus, the role of the investments consists of generating this solid support of the wealth growth. The development and modernization of the society productive force are due to them as well as the simultaneous increase of the living level of the population, by generating improved conditions of life. Conclusions In this paper, we have aimed to present the concept of investments, its role in economic development, and other aspects significant in substantiating analysis models and investment decisions. We have emphasized the definition of investments in operative, financial and monetary sense, surprising the essential elements of the investment act. From the point of view of the general policy of the company, we can distinguish two criteria of investment, each one corresponding to a strategy of development: internal investments and external investments. The internal investments are the result of a strategy meant to specialize the production and consolidate or expanding the position of the distribution market for the company goods and services The external investments are motivated by a strategy meant to diversify the activity and consist of placements of capitals meant to increase the financial participation to the forming of other commercial companies. Consequently, their character is a financial one, aiming to get synergetic advantages, of at scale economy, to reach the optimum :bulk. When evaluating an investment the ration effort effect must be always estimated; even is the effort is easily identifiable (being given by the expenses generated by the investment), the effects are hardly quantifiable (mainly in the case of the less tangible investments in exploitation: social,, commercial, human). 102 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

105 In the frame of the economic circuit, the investment activity plays a double role: On the one side, the economic agents who implement various investment projects, are increasing their offer of goods and services by increasing their productive capacity, getting thus additional incomes. At the social level, the investment plays the role of regulator/ compensator as far as the labor force and the improvement of the life quality are concerned. References 1. Anghelache, C., Manole, A., Diaconu, A. (2016). Evoluţia investiţiilor de capital autohton / The evolution of the Autochthonous capital investments, Romanian Statistical Review Supplement, Issue 4/2016, pg /29-36, Romanian Statistical Review este revistă indexată în bazele de date internaţionale Index Copernicus, DOAJ, EBSCO, RePEc, ISSN Anghelache, C., Anghelache, G.V., Sacală, C. (2016). Aspecte generale privind evoluţia investiţiilor de capital în România / General Aspects on Developments in Equity Investments in Romania, Romanian Statistical Review Supplement, Issue 4/2016, pg / Anghelache, C., Manole, A., Anghel, M.G. (2015). Analysis of fi nal consumption and gross investment infl uence on GDP multiple linear regression model, Theoretical and Applied Economics, No. 3/2015 (604), Autumn, pg , ISSN (ediția print) / ISSN (ediția online) 4. Bhalla, V.K. (2008). Investment management, Oxford University Press 5. Cummins, J., Hassett, K., Oliner, S. (2006). Investment Behavior, Observable Expectations, and Internal Funds, American Economic Review 96, no. 3, pg Ebner, A., Bocek, F. (2015). Best Practices as to How to Support Investment in Intangible Assets, WWWforEurope in its series WWWforEurope Working Papers series with number Greenwood, R., Shleifer, A. (2014). Expectations of Returns and Expected Returns, Review of Financial Studies 27, no. 3, pg Hribar, P., McInnis, J. (2012). Investor Sentiment and Analysts Earnings Forecast Errors, Management Science 58, no. 2, pg Lorenzoni, G. (2009). A Theory of Demand Shocks, American Economic Review 99, no. 5, pg Lupu, R., Calin, A.C. (2014). A mixed frequency analysis of connections between macroeconomic variables and stock markets in Central and Eastern Europe, Financial Studies, Volume 18, issue 2, pg Salman, A., McLee, Ch. (2014). Aggregate Investment and Investor Sentiment, Review of Financial Studies 27, no. 11, pg Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

106 Some Aspects Regarding the Inflation Evolution During the Last Period Assoc. prof. Mădălina Gabriela ANGHEL PhD. Artifex University of Bucharest Prof. Constantin ANGHELACHE PhD. Bucharest University of Economic Studies Artifex University of Bucharest Prof. Alexandru Manole PhD. Artifex University of Bucharest Abstract This paper develops on the evolution of the consumer prices, that give the measure of infl ation. The case study is based on the situation of the Romanian economy. One of the main phenomena that affects a national economy is the infl ation, therefore the authors considered that a thorough analysis of the situation in Romania, based on offi cial data, is useful both from the theoretical and practical viewpoints. In this paper, the authors started from the old defi nition of the infl ation, considered a process to multiply additional money without any correlation of the increase in output (production). On the other hand, the economists considered that we get nominal and real prices. That means that from one period to another, the price for the same good is different. Starting from tat theoretical aspect, we used the data published by the National Institute of Statistics in order to show how the modification of the prices changed the nominal prices in real prices. Normally, the increase of prices leads to the need for more money for persons in order to satisfy their need for consumption. Key words: infl ation, prices, manufacture, goods, industry, agriculture, services Introduction An important element to consider when evaluating the economic evolution of a country over a period of time consists of the way the consumer prices developed, both on an overall basis and by groups of goods and services, as well as of the dual comparison with the planned, forecasted target and the outcomes of the previous year. In the context of the steady concern as regards the adjustment of the system of the income collecting, based on the unique quota of taxation, as well as bringing the Fiscal Code to the level of correlative terms, in line with 104 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

107 the actual situation of the country, in there are a number of events occurring and worth to be outlined. First of all, the discussions between the Romanian Government and the I.M.F., have been finalized and the installments out of the granted credit were allocated. Practically, all of them, over 20 billion euro, were integrally transferred in There have been a number of elements which the I.M.F., intransigent and willing to see a market economy in action, did not agree with. Thus, for instance, there have been many concerns in respect of how to convince the I.M.F. to agree with a higher deficit of GDP or to keep on accepting the situation of having certain subsidies at the level of the national economy. Literature review Davis (2002), Anghelache, Isaic-Maniu, Mitruţ and Voineagu (2007) and Anghelache (2008, 2009) are reference work in the field of statistics, they have thoroughly described the mechanics of inflation. Anghelache (2013, 2014, 2015) analyzes the evolution of this phenomenon in Romania. Alves and Silva (2007) develop on the variance estimation. Diebold, Kilian and Nerlove (2006) focus on time series analysis. Dobrescu (2006) describes a macromodel for the national economy of Romania. Karanassou and Snower (2007) analyze the inflation from the Philips curve perspective. Evolutions during the period The second essential phenomenon of the years is given by the divergent evolution between the consumer price index, as an overall and in structure, in comparison with the evolution and appreciation of the national currency, the new leu, against the two currencies which are forming the foreign exchange basket, respectively Euro and USD. Since a couple of years, as a consequence of the policy run by the National Bank of Romania, which undertook the responsibility of targeting and fixing the inflation at certain levels, the foreign exchange evolution of the national currency followed a trajectory which, from a economic and financial point of view, proved to be a positive one but, meantime, generated a negative effect on the Romanian exports, or for those working abroad and those living in the country, being meantime non-conform with the actual economical situation of the country. On this back-ground, during the period , we register also time intervals of slight appreciation of the national currency, in contradiction with the increase of the inflation rate, both on an overall basis and in structure by goods and services. We can outline two contradictory evolutions which we could identify Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

108 from this point of view. On the one side, the increase of the consumption propensity of the population and, hence, the imperative requirement for steps meant to stop this tendency. Thus, at a first stage, the interests for the population deposits have been reduced after which, in order to improve the attractiveness of saving, they have been increased again aiming a sole purpose, respectively tempering the population propensity to consumption. The austerity steps being taken have stopped, in a natural way, the population consumption with immediate effect on the economic growth and deterioration of the standard of life. The revival measures of salaries and pensions, but also other social attempts, did not succeeded to improve, upon expectations, the incomes and subsequently the quality of life. On the other hand, in its concern as to targeting the inflation, the National Bank aimed to implement and control, permanently, the evolution of the foreign exchange rate, consequently the position of the national currency against the two foreign currencies euro and dollar. Another typical element is given by the steady concern of the Executive and, mainly, of the National Bank, to observe the goals declared as regards the inflation targeting. Despite all steps being taken targeting slipped out of an actual control, lining up outside the forecasts, from 2010 until June Status of inflation during the first semester of 2016 In June 2016, the weight of goods and services that have recorded decreases of prices compared to June 2015, is 49,8%, the ones that have recorded increases by 0-2,5% hold a share of 34,7%. The goods and services for which the prices grew by more than 2,5% have a weight of 15,5%. Price increase in June 2016 Table 1 Percent Indicators June 2016 Monthly average inflation rate May 2016 December 2015 June I- 30.VI I- 30.VI Total 99,83 99,01 99,30-0,2-0,2 Foodstuff *) 99,32 100,29 100,03 0,0-1,0 Non-foodstuff 100,09 98,48 98,78-0,3 0,3 Services 100,10 98,06 99,26-0,3 0,2 Data source: National Institute of Statistics, Press release no. 175/11 June Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016

109 After 2013, a reverse trend of inflation evolution begins, kept under control. Among the non-foodstuffs recording a high average increase there are the natural gas, the thermo energy, tobacco and cigarettes, electric energy, water sewage sanitation, hygiene and cosmetics, postal services, interurban transport. Partial IPC calculated by the exclusion of some components Table 2 June 2016 Total IPC w/o alcoholic beverages and tobacco 99,81 Total IPC w/o fuel 99,77 Total IPC w/o products whose prices are regulated 99,79 Total IPC w/o vegetables, fruits, eggs, fuels and products whose prices are regulated 100,07 Total IPC w/o vegetables, fruits, eggs, fuels and products whose prices are regulated, alcohol and tobacco 100,08 TOTAL 99,83 Data source: National Institute of Statistics, Press release no. 175/11 June 2016 Consumption price indexes, Graphic 1a 135- % ,3 117,8 114,1 109, ,6 104, ,6 107,9 104,7 - December previous year= ,2 105,33 104,5 101,7 100, *) Provisional data. Data source: National Institute of Statistics, Statistical Bulletin no. 7/2015. A comparative survey on the annual average inflation in the EU member countries during the period shows that, along with Hungary, Romania was recording a high level of the inflation annual average level Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

110 The annual average rate of inflation at the EU level, in 2014* measured on the harmonized indices basis (IAPC) Graphic 1b *) Provisional data Data source Eurostat. Annual consumption price modification Graphic 2 Data source: National Institute of Statistics, Press release no. 175/11 June Romanian Statistical Review - Supplement nr. 8 / 2016