Slide bài giảng quản lý doanh nghiệp chương 8

Định nghĩa: Phân tích độ nhạy là phân tích những ảnh hưởng của các yếu tố có tính bất định đến:  Độ đo hiệu quả kinh tế của các phương án so sánh  Khả năng đảo lộn kết luận về các phư

Rủi ro và bất định trong phân tích dự án

NỘI DUNG

1 Tổng quan về rủi ro và bất định

1 Tổng quan về rủi ro và bất định

2 Phân tích độ nhạy (Sensitivity Analysis)

2 Phân tích độ nhạy (Sensitivity Analysis)

3 Phân tích rủi ro (Risk Analysis)

3 Phân tích rủi ro (Risk Analysis)

4 Mô phỏng MONTE – CARLO

4 Mô phỏng MONTE – CARLO

– Rủi ro: biết được xác suất xuất hiện .

– Bất định : không biết được xác suất hay thông tin

về sự xuất hiện

RỦI RO – BẤT ĐỊNH

• Cách đối phó

– Bỏ qua tính chất bất định trong tương lai, giả định mọi việc sẽ xảy ra như một “kế hoạch đã định” và thích nghi với những biến đổi

– Cố gắng ngay từ đầu, tiên liệu tính bất trắc và hạn chế tính bất định thông qua việc chọn lựa phương pháp triển vọng nhất

XÁC XUẤT KHÁCH QUAN – CHỦ QUAN

• Xác xuất khách quan: thông qua phép thử khách

quan và suy ra xác xuất => trong kinh tế , không có

cơ hội để thử

• Xác xuất chủ quan : Khi không có thông tin đầy đủ,

NRQĐ tự gán xác suất một cách chủ quan đối với khả năng xuất hiện của trạng thái.

RỦI RO & BẤT ĐỊNH TRONG PHÂN TÍCH DỰ ÁN

• Trong điều kiện chắc chắn : dòng tiền tệ, suất chiết

XỬ LÝ RỦI RO BẤT ĐỊNH TRONG KINH TẾ

• Tiến hành theo hai hướng

– Tăng cường độ tin cậy của thông tin đầu vào: tổ chức tiếp thị bổ sung, thực hiện nhiều dự án để san sẻ rủi ro

– Thực hiện phân tích dự án thông qua các mô hình toán làm cơ sở

MÔ HÌNH TOÁN XỬ LÝ

• Các mô hình chia thành hai nhóm :

– Nhóm mô hình mô tả (description models)

• Ví dụ :Mô hình xác định giá trị hiện tại.

– Nhóm mô hình có tiêu chuẩn hay có định hướng (Normative or prescriptive models)

• Ví dụ : Hàm mục tiêu cực đại giá trị hiện tại.

PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY (Sensitivity Analysis )

1. Định nghĩa: Phân tích độ nhạy là phân tích những

ảnh hưởng của các yếu tố có tính bất định đến:

 Độ đo hiệu quả kinh tế của các phương án so

sánh

 Khả năng đảo lộn kết luận về các phương án so sánh

Ví dụ: Ảnh hưởng của suất chiết khấu MARR đến NPV

II.PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY(Sensitivity Analysis )

+ Mô hình phân tích độ nhạy thuộc loại mô hình mô tả

+ Trong phân tích độ nhạy cần đánh giá được biến số quan trọng (là biến cố có ảnh hưởng nhiều đến kết quả và sự thay đổi của biến cố có nhiều tác động đến kết quả )

NHƯỢC ĐIỂM CỦA PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY

• Chỉ xem xét từng tham số trong khi kết quả lại

chịu tác động của nhiều tham số cùng lúc

• Không trình bày được xác suất xuất hiện của các

tham số và xác suất xảy ra của các kết quả

• Trong phân tích rủi ro sẽ đề cập đến các vấn đề

trên

PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY THEO MỘT THAM SỐ

(One at a time Procedure)

• Cách thực hiện

Mỗi lần phân tích người ta cho một yếu tố hay một tham số thay đổi và giả định nó độc lập với các tham

số khác

PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY THEO MỘT THAM SỐ

(One at a time Procedure)

Vd: Cho dự án đầu tư mua máy tiện A với các tham sốđược ước tính như sau:

• Đầu tư ban đầu (P): 10 triệu đồng

PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY THEO MỘT THAM SỐ

(One at a time Procedure)

• Giải:

AW= -10(A/P,i%,N)+5-C+2(A/F,i%,N)

• Kết quả :

NHẬN XÉT

• AW của dự án khá nhạy đối với C và N nhưng ít nhạy

đối với MARR

• Dự án vẫn còn đáng giá khi :

– N giảm không quá 26% giá trị ước tính

– MARR không tăng lên quá gấp đôi (103%)

– C không tăng quá 39%

– Nếu vượt quá những giá trị trên sẽ đảo lộn quyết định

• Trong phạm vi sai số của các tham số + - 20% dự án

vẫn còn đáng giá

PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY CỦA CÁC PHƯƠNG ÁN

SO SÁNH

• Nguyên tắc:

Khi so sánh 2 hay nhiều phương án do dòng tiền

tệ của các phương án khác nhau nên độ nhạy của các chỉ số hiệu quả kinh tế đối với các tham

số cũng khác nhau nên cần phân tích thêm sự thay đổi này

VÍ DỤ

• Có 2 phương án A và B, độ nhạy của PW theo tuổi thọ N

của 2 phương án như sau:

NHẬN XÉT

• Nếu tuổi thọ ước tính của 2 dự án là như nhau thì :

– A tốt hơn B khi N >10 năm

– B tốt hơn A khi 7<N<10 năm

– A va B đều không đáng giá khi N<7 năm

• Nếu tuổi thọ ước tính của 2 dự án là khác nhau thì từ đồ

thị có thể rút ra một số thông tin cần thiết

Ví dụ :Nếu N(A)=15+-2 năm và N(B)=10+-2 năm thì

phương án A luôn luôn tốt hơn phương án B

PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY THEO NHIỀU THAM SỐ

(SCENARIO ANALYSIS )

• Để xem xét khả năng có sự thay đổi tương tác giữa sự

thay đổi của các tham số kinh tế cần phải nghiên cứu

độ nhạy của các phương án theo nhiều tham số

• Phương pháp tổng quát : tạo thành các “vùng chấp

nhận ” và “vùng bác bỏ”

PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY THEO NHIỀU THAM SỐ

(SCENARIO ANALYSIS)

PHÂN TÍCH RỦI RO (RISK ANALYSIS)

Mô hình tổng quát của bài toán phân tích rủi ro

Rij: Chọn phương án Ai và trạng thái Sj thì sẽ có được kết quả là Rij

Pi: Xác suất để trạng thái Sj xảy ra (nếu là bất định thì sẽ không xác định được Pi)

PHÂN TÍCH RỦI RO (RISK ANALYSIS)

i V

i

A C

E A

σ

=

Giá trị kỳ vọng E(Ai) của hiệu quả của phương án Ai

Độ lệch chuẩn: Khả năng xảy ra kết quả lệch xa giá trị kỳ vọng E(Ai)

của phương án Ai

Độ rủi ro tương đối giữa các phương án Cv: Phương án nào có Cv

càng lớn thì mức độ rủi ro càng cao

PHÂN TÍCH RỦI RO (RISK ANALYSIS)

( ) ( )

v

A C

PHÂN TÍCH RỦI RO (RISK ANALYSIS)

Khó khăn Trung bình Thuận lợi

A1

A2

A3

Xác suất trạng thái

Ví dụ: 1 công ty xem xét 3 phương án A 1 , A 2 , A 3 và các tính

trạng kinh doanh có thể xảy ra là khó khăn, trung bình và

thuận lợi cùng với các xác suất xảy ra tương ứng

Phương án

Trạng thái

-1 % -6 %

PHÂN TÍCH RỦI RO (RISK ANALYSIS)

TÍNH TOÁN XÁC SUẤT THEO PHÂN PHỐI

CHUẨN (NORMAL DISTRIBUTION)

TÍNH TOÁN XÁC SUẤT THEO PHÂN PHỐI

CHUẨN (NORMAL DISTRIBUTION)

2

1 )

µ

πσ

−

−

=

x e x

Var

TÍNH TOÁN XÁC SUẤT THEO PHÂN PHỐI

CHUẨN (NORMAL DISTRIBUTION)

Ký hiệu :

(phân phối chuẩn)

(phân phối chuẩn hóa – Standard Distribution)

) ,

(

~ N µ σ 2

X

) 1 , 0 (

2

2

) (

2

π σ

TÍNH TOÁN XÁC SUẤT THEO PHÂN PHỐI

CHUẨN (NORMAL DISTRIBUTION)

µ < < −

−

) (

)

(

σ

µσ

F

b F

)1,0(

~)

,(

TÍNH TOÁN XÁC SUẤT THEO PHÂN PHỐI

CHUẨN (NORMAL DISTRIBUTION)

• Ví dụ: Đối với phương án A1 trong ví dụ trước

Tìm xác suất để có RR sau thuế của cổ phần nằm

trong khoảng:

a).4% đến 5%

b).5% đến 6%

%) 6

% 5

(

) P < RR <

b

)1

%4

%

4

%12.2

%4

%

5

F F

%) 5

% 4

(

) P < RR <

a

) 0 ( )

47 0

% 4

%

5

% 12 2

% 4

% 64

32 −

RỦI RO TRONG DÒNG TIỀN TÊ

(CASH FLOW – CF)

RỦI RO TRONG CHUỖI DÒNG TIỀN TÊ

PW

0

) 1

E

0

) (

) 1

( )

PW PW

Var

0

2

2( ) ( 1 ) ( ) )

RỦI RO TRONG CHUỖI DÒNG TIỀN TÊ

(CASH FLOW – CF)

• Độ lệch chuẩn giá trị hiện tại của dòng tiền:

Là giá trị biểu thị mức độ rủi ro của dự án.

PW

0

2 ( ) )

1 ( )

(

σ

 Định lý giới hạn trung tâm(Central Limit Theorem):

Khi N tăng lớn, PW sẽ tuân theo phân phối chuẩn có

( E PW PW )

N PW

RỦI RO TRONG CHUỖI DÒNG TIỀN TÊ

(CASH FLOW – CF)

• Ví dụ:

Một công ty dự định đầu tư vào một dây chuyền sản xuất với:

– P = 2000 tr – vốn đầu tư (xem như biết chắc chắn)

– A = 1000 tr - thu nhập ròng trung bình hàng năm (xem như biến ngẫu nhiên độc lập tuân theo phân phối chuẩn).

– độ lệch chuẩn thu nhập ròng hàng năm

RỦI RO TRONG CHUỖI DÒNG TIỀN TÊ

) (

E

0

)1

()

=

−

++

−

1

%)101

(1000

2000

j

j = −2000 +1000(P / A,10%,3)

4869

2

*1000

2000 +

−

RỦI RO TRONG CHUỖI DÒNG TIỀN TÊ

) (

PW PW

i A

= 3

1

% 21 1

000 40

0

j

j

) 3

%, 21 , / ( 000

=

RỦI RO TRONG CHUỖI DÒNG TIỀN TÊ

487 (

0

P

) 69 1 ( < −

= P Z

) 69 1 ( −

= F = 4.55% (tra bảng)

Thời gian quy hoạch càng dài thì mức độ rủi ro càng cao

Mô phỏng theo Monte - Carlo

GIỚI THIÊU

• Mô phỏng Monte – Carlo là một phương pháp phân

tích mô tả các hiện tượng chứa yếu tố ngẫu nhiên nhằm tìm ra lời giải gần đúng.

• Được sử dụng trong phân tích rủi ro khi việc tính toán

bằng giải tích quá phức tạp

THỦ TỤC

• Thực chất là lấy một cách ngẫu nhiên các giá trị có thể

có của các biến ngẫu nhiên ở đầu vào và tính ra một kết quả thực nghiệm của đại lượng cần phân tích.

• Quá trình đó lặp lại nhiều lần để có một tập đủ lớn các

kết quả thử nghiệm.

• Tính toán thống kê tập hợp các kết quả đó để có các đặc

trưng thống kê của kết quả cần phân tích

3000

4000

0.20 0.50 0.30

Một dự án đầu tư có dòng tiền tệ năm và tuổi thọ là những biến ngẫu nhiên có phân phối xác suất

Tuổi thọ dự án N

1 2 3 4 5 6 7

0.10 0.15 0.20 0.25 0.15 0.10 0.05

Yêu cầu: Xác định giá trị kỳ vọng và phương sai của

PW, khả năng đầu tư vào dự án là có lợi P(PW > 0)

Bước 1:

Tìm cách phát ra một cách ngẫu nhiên các giá trị của 2 biến ngẫu nhiên A & N sao cho chúng thỏa mãn phân phối xác suất như đề bài

Muốn vậy, ta dùng trung gian 2 biến ngẫu nhiên, có phân phối đều từ 0 đến 1

Phân phối tích lũy của

biến ngẫu nhiên phân

Phân phối tích lũy của biến ngẫu nhiên A

Phân phối tích lũy

của biến ngẫu nhiên

Mỗi lần phát ra 2 số ngẫu nhiên và phân phối đều, dựa vào

2 đồ thị trên ta suy ra được Ai và Ni tương ứng

QUÁ TRÌNH PHÂN TÍCH MÔ PHỎNG