Quản trị kinh doanh là việc thực hiện các hành vi quản trị quá trình kinh doanh để duy trì, phát triển công việc kinh doanh của một hoặc một số doanh nghiệp trong một ngành nào đó.Quản trị kinh doanh là việc thực hiện các hành vi quản trị quá trình kinh doanh để duy trì, phát triển công việc kinh doanh của một hoặc một số doanh nghiệp trong một ngành nào đó.
Trang 121-Apr-12 Hồ Văn Dũng 1
Quản trị rủi ro
Chuyên đề 3 Kỹ thuật phân tích rủi ro
trong thẩm định dự án đầu tư
Nội dung nghiên cứu:
Phân tích độ nhạy
Phân tích tình huống (phân tích kịch bản)
Phân tích mô phỏng Monte-Carlo
1 TẠI SAO PHẢI PHÂN TÍCH RỦI RO?
Chúng ta phải phân tích rủi ro vì:
Các khoản lợi nhuận của dự án được trải ra theo thời gian.
Đa số các biến có ảnh hưởng tới NPV đều có mức độ không chắc chắn cao.
Để có được thông tin và dữ liệu cần cho các dự báo chính xác hơn là tốn kém vì không có nó
Cần giảm khả năng thực hiện một dự án “tồi” trong khi không bỏ lỡ chấp thuận một dự án “tốt”.
2 Các k ỹ thuật phân tích rủi ro
2.1 Phân tích độ nhạy
2.2 Phân tích tình huống
2.3 Phân tích mô phỏng Monte-Carlo
2.1 Phân tích độ nhạy
Phân tích độ nhạy là bước đầu tiên trong phân tích rủi ro
Kiểm định độ nhạy của một kết quả dự án (NPV, IRR, …) theo các thay đổi giá trị của chỉ một tham số mỗi lần
2.1 Phân tích độ nhạy (tt)
Về cơ bản phân tích độ nhạy là dạng phân tích
nhằm trả lời câu hỏi “điều gì sẽ xảy ra … nếu
như …” (what – if)
Phân tích này xem xét yếu tố đầu vào nào là
quan trọng nhất (yếu tố mang tính chất rủi ro)
ảnh hưởng đến kết quả bài toán Nó cho phép
kiểm định xem biến nào có tầm quan trọng
như là nguồn gốc của rủi ro
2.1 Phân tích độ nhạy (tt)
Nói một cách khác, phân tích độ nhạy là xem xét mức độ “nhạy cảm” của các kết quả khi có
sự thay đổi giá trị của một hay một số tham số đầu vào Nếu biến nào thay đổi mà không ảnh hưởng đến kết quả thì các biến này không được dùng trong phân tích rủi ro
Trong Excel hỗ trợ phân tích độ nhạy 1 chiều
và 2 chiều, nghĩa là chỉ đánh giá được tối đa 2 yếu tố rủi ro
Trang 221-Apr-12 Hồ Văn Dũng 7
2.1 Phân tích độ nhạy (tt)
2.1.1 Phân tích độ nhạy một chiều
Thực chất là phân tích mệnh đề “Nếu …
thì…”
Khi phân tích độ nhạy một chiều thì mỗi lần
phân tích chỉ đưa vào một biến rủi ro và có thể
có nhiều biến kết quả (NPV, IRR, …)
2.1 Phân tích độ nhạy (tt)
2.1.1 Phân tích độ nhạy hai chiều
Mỗi lần phân tích thì đưa vào 2 biến rủi ro
Và chỉ có thể có một biến kết quả (NPV hoặc IRR, hoặc …)
2.1 Phân tích độ nhạy (tt)
Các hạn chế của phân tích độ nhạy:
Chỉ xem xét từng tham số trong khi kết quả lại chịu
tác động của nhiều tham số cùng một lúc
Kiểm định mỗi lần một biến là không thực tế do có
tương quan giữa các biến (ví dụ nếu tỷ lệ lạm phát
thay đổi thì tất cả các giá thay đổi hay nếu tỷ giá hối
đoái thay đổi thì tất cả các giá của hàng có thể ngoại
thương thay đổi).
Không tính đến xác suất xuất hiện của các tham số và
xác suất xảy ra của các kết quả.
2.1 Phân tích độ nhạy (tt)
Một phương pháp xử lý những tác động kết hợp hoặc có tương quan này là phân tích tình huống.
2.2 Phân tích tình huống (phân tích kịch bản)
Phân tích tình huống là dạng phân tích “what - if”,
phân tích tình huống thừa nhận rằng các biến nhất
định có quan hệ tương hỗ với nhau Do vậy, một số ít
biến số có thể thay đổi theo một kiểu nhất định tại
cùng một thời điểm Tập hợp các hoàn cảnh có khả
năng kết hợp lại để tạo ra “các trường hợp” hay “các
tình huống” khác nhau là:
Trường hợp xấu nhất/ trường hợp bi quan
Trường hợp kỳ vọng/ trường hợp ước tính tốt nhất
Trường hợp tốt nhất/ trường hợp lạc quan
2.2 Phân tích tình huống (tt)
Giải thích là dễ dàng khi các kết quả là vững chắc:
Chấp thuận dự án nếu NPV > 0 ngay cả trong trường hợp xấu nhất
Bác bỏ dự án nếu NPV < 0 ngay cả trong trường hợp tốt nhất.
Nếu NPV đôi lúc dương, đôi lúc âm, thì các kết quả là không dứt khoát Thật là không may, đây lại
là trường hợp hay gặp nhất.
Trang 321-Apr-12 Hồ Văn Dũng 13
2.3 Phân tích mô phỏng Monte-Carlo
Phân tích mô phỏng Monte-Carlo được đặt tên
theo Monte-Carlo, một địa danh xứ Monaco
thuộc Pháp, là nơi nổi tiếng trên thế giới bởi
các sòng bài mà bao gồm các trò chơi của cơ
hội
2.3 Phân tích mô phỏng Monte-Carlo (tt)
Một sự mở rộng tự nhiên của phân tích độ nhạy và phân tích tình huống
Đồng thời có tính tới các phân phối xác suất khác nhau và các miền giá trị tiềm năng khác nhau đối với các biến chính của dự án
Cho phép có tương quan (cùng biến thiên) giữa các biến
Tạo ra một phân phối xác suất cho các kết quả của dự án (các ngân lưu, NPV) thay vì chỉ ước tính một giá trị đơn lẻ
Phân phối xác suất của các kết quả dự án có thể hỗ trợ các nhà ra quyết định trong việc lập ra các lựa chọn, nhưng có thể có các vấn đề về giải thích và sử dụng
2.3 Phân tích mô phỏng Monte-Carlo (tt)
7 BƯỚC THỰC HÀNH MÔ PHỎNG MONTE-CARLO
VỚI PHẦN MỀM CRYSTAL BALL
Bước 1 Thiết lập mô hình bảng tính
Bước 2 Định nghĩa biến rủi ro
Bước 3 Định nghĩa biến kết quả
Bước 4 Xác định số lần chạy mô phỏng
Bước 5 Chạy mô phỏng
Bước 6 Phân tích các kết quả mô phòng
Bước 7 In ấn các báo cáo
3 Các giải pháp hạn chế rủi ro
Sử dụng các thị trường vốn và thị trường kỳ hạn
Sử dụng các thị trường giao sau, kỳ hạn, và quyền chọn lựa
để bảo hiểm các rủi ro cụ thể của dự án
Sử dụng thị trường vốn để đa dạng hoá rủi ro đối với các cổ đông; một cách lý tưởng, đa dạng hoá sẽ loại bỏ rủi ro đặc biệt hoặc rủi ro không có hệ thống và giảm chi phí vốn cổ phần
Nếu không có thị trường vốn phát triển tốt thì các rủi ro có thể được giảm thiểu bằng cách phân tán chúng cho nhiều nhà đầu tư hơn
Đa dạng hóa hoạt động kinh doanh
Dịch chuyển rủi ro