Một dự án được hình thành qua các giai đoạn sau: - Khái niệm, ý tưởng và định nghĩa dự án (Conception, Idea and Defintion of Project) Ra quyết định - Nghiên cứu tiền khả thi (Pre-Feasibility Study) Ra quyết định - Nghiên cứu khả thi (Feasibility Study) Ra quyết định - Thiết kế chi tiết (Detail Design) Ra quyết định - Thực hiện dự án (Project Implementation) Vấn đề: Tại sao dự án phải trải qua nhiều giai đoạn? 1.1 Khái niệm và định nghĩa dự án Trong giai đoạn này cần trả lời các câu hỏi chủ yếu sau: - Dự án đáp ứng nhu cầu gì? - Dự án này có phù hợp với chuyên môn và chiến lược của Công ty hay không? Giai đoạn này còn được gọi là giai đoạn nghiên cứu cơ hội đầu tư. Nếu việc trả lời các câu hỏi này gặp khó khăn thì việc hình thành dự án sẽ có thể không khả thi.
Trang 1CHƯƠNG 2
KHỞI ĐẦU DỰ ÁN
1. HÌNH THÀNH DỰ ÁN (Project Formulation)
Một dự án được hình thành qua các giai đoạn sau:
- Khái niệm, ý tưởng và định nghĩa dự án (Conception, Idea and Defintion of Project)
Ra quyết định
- Nghiên cứu tiền khả thi (Pre-Feasibility Study)
Ra quyết định
- Nghiên cứu khả thi (Feasibility Study)
Ra quyết định
- Thiết kế chi tiết (Detail Design)
Ra quyết định
- Thực hiện dự án (Project Implementation)
Vấn đề: Tại sao dự án phải trải qua nhiều giai đoạn?
1.1 Khái niệm và định nghĩa dự án
Trong giai đoạn này cần trả lời các câu hỏi chủ yếu sau:
- Dự án đáp ứng nhu cầu gì?
- Dự án này có phù hợp với chuyên môn và chiến lược của Công ty hay không?
Giai đoạn này còn được gọi là giai đoạn nghiên cứu cơ hội đầu tư Nếu việc trả lời các câu hỏi này gặp khó khăn thì việc hình thành dự án sẽ có thể không khả thi
1.2 Nghiên cứu tiền khả thi
- Mục tiêu là nghiên cứu triển vọng chung của dự án
- Duy trì chất lượng thông tin chung cho mọi biến số
- Sử dụng thông tin thứ cấp
- Thông tin thiên lệch (giá trị max, min) thì tốt hơn giá trị trung bình
Trong bước này trả lời các câu hỏi:
- Dự án có khả thi về mặt tài chính, kinh tế, xã hội không?
- Các biến hay chỉ tiêu chủ yếu là gì?
- Nguồn rủi ro
Trong bước này cần tiến hành các phân tích sau:
- Phân tích thị trường
- Phân tích kỹ thuật
Trang 2- Phân tích nguồn lực
- Phân tích tài chánh
- Phân tích kinh tế
- Phân tích xã hội
- Phân tích nhu cầu cơ bản
1.3 Nghiên cứu khả thi
- Trọng tâm: cải thiện độ chính xác của các biến số chủ yếu
- Các biện pháp hạn chế rủi ro phải được nghiên cứu chi tiết hơn
Trong bước này trả lời các câu hỏi:
- Có khả thi về mặt tài chính, kinh tế, xã hội không?
- Mức độ không tin cậy của các biến số chủ yếu?
- Ra quyết định thiết kế chi tiết hay không?
2 THẨM ĐỊNH VÀ LỰA CHỌN DỰ ÁN
2.1 Các phương pháp định lượng
Có hai phương pháp:
• Phương pháp giá trị tương đương (PW, FW, AW): Đưa tất cả các giá trị của dòng tiền tệ về một
thời điểm nào đó: hiện tại, tương lai, hoặc hàng năm
Tiêu chuẩn đánh giá “Phương án đáng giá” :
+ Các phương án độc lập: NPV > 0
+ Các phương án loại trừ nhau: NPV Max (với NPV > 0)
• Phương pháp suất thu lợi (IRR, ERR, ERRR)
- IRR (Internal Rate of Return – Suất thu lợi nội tại)
- ERR (External Rate of Return – Suất thu lợi ngoại lai)
- ERRR (Explicit Reinvestment Rate of Return – Suất thu lợi tái đầu tư tường minh)
Tiêu chuẩn đánh giá “Phương án đáng giá” :
+ Các phương án độc lập: IRR (ERR, ERRR) > MARR
+ Các phương án loại trừ nhau:
IRR ( ∆ ) ≥ MARR PA có vốn đầu tư lớn là đáng giá
• Phương pháp tỷ số lợi ích / chi phí (B/C)
A
B
C
(B – C)
Trang 3Tiêu chuẩn đánh giá “Phương án đáng giá” :
+ Các phương án độc lập: B / C > 1
+ Các phương án loại trừ nhau:
B / C ( ∆ ) > 1 PA có vốn đầu tư lớn là đáng giá
Các công ty trên thế giới thường sử dụng NPV và IRR Nhiều khi họ sử dụng cả hai phương pháp này để đanh giá một dự án Phương pháp NPV khá phức tạp bởi vì việc xác định MARR rất khó và phức tạp, trong khi đó phương pháp IRR không cần MARR vẫn có thể tính được IRR Tuy nhiên khi
so sánh các phương án với nhau thì phương pháp IRR dễ gây lầm lẫn hơn (chẳng hạn, IRR (A) > IRR (B) > 0, không có nghĩa là phương án A tốt hơn phương án B) Ngoài ra phương pháp IRR còn
có nhược điểm nữa là một bài toán có thể cho nhiều nghiệm, do đó khó chọn được nghiệm đúng Đối với các dự án công ích thì sử dụng phương pháp tỷ số B/C Phương án được xem là đáng giá khi lợi ích của việc đầu tư lớn lớn hơn chi phí đã bỏ ra
b Phương pháp cổ điển
• Phương pháp thời gian bù vốn – Tbv : thời gian cần thiết để lượng tiền thu được bù lại tiền đầu
tư ban đầu
- Thời gian bù vốn không xét đến suất chiết tính
- Thời gian bù vốn có xét đến suất chiết tính
Tiêu chuẩn đánh giá “Phương án đáng giá”:
Tbv < [Tbv]
Nếu 2 phương án có cùng lợi ích (mục tiêu) thì phương án nào có Tbv nhỏ hơn thì phương án đó tốt hơn Nghĩa là phải lưu ý đến các mục tiêu, giả thiết, ràng buộc khi so sánh các phương án
Ví dụ: Xét 2 dự án với các số liệu sau:
( - )
( + )
Tbv (có xét đến suất chiết khấu)
Tbv (không xét đến suất chiết khấu)
∑
=
= +
− T bv
t t
CF P
1
0
∑
=
= + +
− T bv
t t
CF P
1
0
1 ) (
Trang 4DA (A) DA (B) DA (B-A)
a. Tính IRR (A), IRR (B) Biết MARR = 8%
b So sánh (A) và (B) theo IRR và NPV
c Nếu MARR = 12% thì chọn dự án nào?
Giải:
a DA (A): -1000 + 1100 1/(1+i) = 0 IRR (A) = 10%
DA (B): -3000 + 3300 1/(1+i) = 0 IRR (B) = 10%
b Phương pháp IRR:
(B-A): -2000 + 2200 1/(1+i) = 0 IRR (B - A) = 10% > 8%
Dự án B đáng giá Phương pháp NPV:
NPV (A) = -1000 + 1100 1/(1+8%) = 18,5
NPV (B) = -3000 + 3300 1/(1+8%) = 55,55 Dự án B đáng giá
c MARR = 12% không dự án nào đáng giá
• Phương pháp điểm hòa vốn
3 CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐA MỤC TIÊU
3.1 Khái niệm chung
- Việc ra quyết định phụ thuộc vào yếu tố thái độ của người ra quyết định
- Ra quyết định đa mục tiêu (RQĐĐMT, Multi Objective Decision Making – MODM): là quá trình ra quyết định để lựa chọn một trong các phương án sao cho trong cùng một lúc có thể thỏa mãn nhiều mục tiêu khác nhau với mức độ càng cao càng tốt
(Nếu ta thỏa mãn nhiều một tiêu cùng một lúc nghĩa là do ta đặt mục tiêu quá thấp)
- MCDM : Multi Criteria Decision Making – Ra quyết địng đa tiêu chí
- MADM : Multi Attribute Decision Making – Ra quyết định đa thuộc tính
3.2 Quá trình ra quyết định đa mục tiêu
Bước 1: Xác định lời giải tối ưu cho mỗi mục tiêu (Individual Solution)
+ Biến quyết định
+ Hàm mục tiêu Mô hình toán Lời giải tối ưu
+ Ràng buộc
Bước 2: Phân tích đa mục tiêu: gồm 2 bước căn bản
1) Phát hiện ra các phương án không bị trội (Non-dominate Alternatives)
2) Lựa chọn phương án bằng MODM
Trang 53.3 Các phương pháp MODM thường dùng:
- Phương pháp liệt kê và cho điểm
- Phương pháp ra quyết định đa yếu tố (MFEP – Multi Factor Evaluation Process)
- Phương pháp lợi ích chung (CU - Collective Utility)
- Phương pháp hiệu quả – chi phí (Cost – Effective)
- Phương pháp quy hoạch thỏa hiệp (Compromise programming)
- Phương pháp lựa chọn (Electre)
4 CÁC PHƯƠNG PHÁP RA QUYẾT ĐỊNH ĐA MỤC TIÊU
4.1 Mô hình phân cực
Đây thưòng là mô hình đầu tiên trong quá trình lựa chọn
Nhận xét: - B là phương án bị trội có thể loại ngay từ đầu
- A và C có những điểm trội nên chưa thể kết luận chọn phương án nào sử dụng những phương pháp khác tiếp theo để lựa chọn phương án tốt nhất
- Phương pháp này sử dụng ít thông tin ban đầu nên thường sử dụng trong việc nhận định sơ bộ ban đầu
4.2 Phương pháp liệt kê và cho điểm
Chỉ tiêu (Criteria)
A
Rẻ
Nhanh
Nhiều
Tốt
B
C
3
3
3
3 0
Trang 6 Chọn phương án A vì A có số điểm cao nhất, tuy nhiên ta cũng nhận thấy không phải tất cả mọi mục tiêu của phương án A đều tốt nhất
4.3 Phương pháp ra quyết định đa yếu tố (Multi Factor Evaluation Program MFEP)
Phỉng phạp MFEP: mi yu t quan trong aính hỉíng n quyt nh seỵ ỉc gạn mt h s nọi ln tưm quan trong tỉng i giỉỵa cạc yu t vi nhau Sau ọ ạnh giạ phỉng ạn theo cạc h s naìy
Cạc bỉc thỉc hin MFEP:
Bỉc 1: Lit k tt caí cạc yu t vaì gạn cho yu t thỉ i mt trong s FWi, 0<FWi<1
FWi nọi ln tưm quan trong cuía mi yu t mt cạch tỉng i ∑ FWi = 1
Bỉc 2: Lỉng giạ theo yu t Vi mi yu t i ta ạnh giạ phỉng ạn j bịng cạch gạn mt h s FEij goi laì lỉng giạ cuía phỉng ạn j i vi yu t i
Bỉc 3: Tnh tng lỉng trong s cuía tỉìng phỉng ạn j
TWEj = ∑ FWi * FEij vi i: yu t vaì j: phỉng ạn Chon phỉng ạn j0 ỉng vi Max TWEj
4.4 Phương pháp hiệu quả và chi phí (Effective–Cost)
Nhận xét:
- Từ các điểm A0, A1, …, A7 trên hình vẽ ta nhận thấy các điểm A2, A5, A7 đều bị trội (A2 bị trội bởi A3; A5 bị trội bởi A4; và A7 bị trội bởi A6) Do đó ta có thể loại các phương án này ngay từ đầu
- Miền ở dưới các phương án trội là miền không chấp nhận (Unacceptable Region)
- Các dự án nằm trên đường nối liền (đường ranh giới hiệu quả) là phương án không bị trội
- Nếu ta có số vốn là K thì ta sẽ chọn phương án A3 vì với chi phí K ta đạt được hiệu quả cao nhất
- Nếu ta biết F ta sẽ chọn A3, A4, A6 vì các phương án này sẽ đem lại hiệu quả cao hơn so với yêu cầu
- Nếu ta có số vốn K và biết F ta sẽ chọn phương án A3
Hiệu quả
(Effective)
Đường ranh giới hiệu quả (Efficient Frontier)
A0
A
3
A4
A5
A6
A7
Miền không chấp nhận (Unacceptable Region)
K F
Trang 74.5 Phương pháp lợi ích chung (Collective Utility – CU)
α Mục tiêu jPAi
Với i = 1,m ; j = 1,n
Nếu mục tiêu là Zj với phương án Ai thì Zij là giá trị về mặt chất lượng hoặc số lượng của phương án
i đối với mục tiêu j
Mô hình này có 2 dạng bài toán: + bài toán Max
+ bài toán Min Các bước thực hiện để giải bài toán Max:
Bước 1: Đổi Zij thành bij (không thứ nguyên)
Bước 2: Định nghĩa trọng số αj cho mỗi mục tiêu j
Bước 3: Tính CUi cho mỗi phương án i
Bước 4: Sắp xếp các phương án theo thứ tự giảm dần của CUi
Phương án tốt nhất là phương án có CUi Max
Đối với bài toán Min: các bước thực hiện cũng tương tự như bài toán Max, nhưng ở đây có một vài
sự khác biệt là:
- Zij càng Min càng tốt
- Cách tính bij :
i i
i
ij ij
ij ij ij
Z Z
Z Z b
min max
min
−
−
=
∑
=
× α
= n 1 j
ij j
CU
i
ij ij
ij ij
ij
Z Z
Z Z
b
min max
max
−
−
=
Trang 84.6 Phương pháp quy hoạch thỏa hiệp (Compromise Programming)
Giả sử ta có 2 mục tiêu Z1 và Z2
Ví Dụ:
Một bà nội trợ đi mua rau muống (Z1) và thịt bò (Z2)
Mọi nghiệm nằm trên đường đánh đổi là nghiệm không bị trội (nghĩa là bà nội trợ dùng hết số tiền mang theo để mua thịt bò và rau muống)
Miền nằm dưới đường đánh đổi là miền nghiệm tầm thường (nghĩa là bà nội trợ mua thịt bò và rau muống nhưng chưa dùng hết số tiền mang theo)
Miền nằm trên đường đánh đổi là miền nghiệm không khả thi (nghĩa là bà nội trợ mua thịt bò và rau muống nhưng vượt quá số tiền mang theo)
Họ đường cong (1) thể hiện người ra quyết định thích rau muống hơn thịt bò
Họ đường cong (2) thể hiện người ra quyết định thích thịt bò hơn rau muống
Đường cong ưa thích tiếp xúc với đường đánh đổi thể hiện quan điểm của người ra quyết định 2 mục tiêu
Trong đó i là mục tiêu và j là phương án
Ta không thể đạt các mục tiêu tối đa cùng một lúc, do vậy ta phải dùng phương pháp thỏa hiệp, nghĩa là thỏa mãn được các mục tiêu càng nhiều càng tốt Trên đồ thị đó chính là khoảng cách ngắn nhất giữa nghiệm lý tưởng và đường đánh đổi
Các cách đo khoảng cách:
1) Khoảng cách Euclide: phù hợp với các mục tiêu cùng thứ nguyên
Q (Z 1Q , Z 2Q )
Nghiệm lý tưởng (Ideal Solution)
Lj
Z2max
Zij
Z1max
Z1j
Z2j
1 2 2
−
=
i
ij iQ j
1 2 2
−
−
=
ij iQ j
Z Z L
Min
Z
1
Z2 Z
2max
Z1max
Họ đường cong (1)
Họ đường cong (2)
Trang 92) Khoảng cách chuẩn hóa:
3) Khoảng cách chuẩn hóa có xét đến trọng số của mục tiêu
3) Khoảng cách tổng quát
Khoảng cách trong không gian p chiều, i = 1, p
4.7 Phương pháp lựa chọn (Electre)
Phương pháp này giúp ta chọn phương án tốt hơn chứ không giúp chọn phương án tốt nhất
Giả sử có hai phương án Ai và Aj
- A i R A j nghĩa là Ai được ưa thích hơn Aj
R là toán tử sắp hạng
Giả sử có 8 phương án sau:
Tư tưởng của phương pháp này là phương án 2 tốt hơn phương án 1 nhưng không thể kết luận giữa phương án 2 và phương án 5 vì hai phương án này không cùng mục tiêu so sánh
2
1 2 2
−
×
−
=
i ij iQ j
Z Z L
p p p
i ij iQ j
Z Z L
Min
1
−
×
−
=
α
7
4
6
1
2
3 8
5
Trang 10 chọn tập {2,4,5} = Kernel (các tập phương án chủ yếu)
5 PHÂN TÍCH RỦI RO
5.1 Phân tích độ nhạy (Sensitivity Analysis)
Định nghĩa: Phân tích độ nhạy là phân tích những ảnh hưởng của các yếu tố có tính bất định (VD:
MARR, chi phí, thu nhập, tuổi thọ dự án,…) đến:
• Độ đo hiệu quả kinh tế của các phương án so sánh, và
• Khả năng đảo lộn kết luận về các phương án so sánh, nghĩa là từ đáng giá trở thành không đáng giá và ngược lại
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
Phân tích độ nhạy giúp người ra quyết định trả lời câu hỏi “What …If” (Cái gì sẽ xảy ra nếu như)
Ví Dụ: Anh hưởng của suất chiết khấu MARR đến NPV
MARR < 10% NPV > 0 MARR = 10% NPV = 0 MARR > 10% NPV < 0
Mô hình phân tích độ nhạy thuộc loại mô hình mô tả, kết quả của mô hình sẽ cung cấp thêm thông tin có liên quan cho người ra quyết định để lựa chọn phương án hoặc yêu cầu phải tổ chức thêm về một số tham số kinh tế nào đó
Trong phân tích độ nhạy cần đánh giá được biến số quan trọng, là biến số có ảnh hưởng nhiều đến kết quả và sự thay đổi của biến số 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 tac động của nhiều tham số cùng một lúc
• Không trình bày được xác suất xuất hiện của các tham số và xác suất xảy ra của các kết quả
Ghi chú: Có thể thực hiện phân tích độ nhạy theo một tham số trên EXCEL bằng cách sử dụng bảng
phân tích một chiều với các lệnh DATA TABLE
10
0
6 8
11 12
NPV MARR (i%)
Trang 115.2 Phân tích độ nhạy theo nhiều tham số (Scenario Analysis)
- Còn được gọi là phân tích các tình huống (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 phân tích độ nhạy của nhiều tham số
Phương pháp tổng quát trong trường hợp này tạo thành các vùng chấp nhận và vùng bác bỏ
Trong VD về bán hàng thì
- trường hợp tốt nhất là : + giá bán cao nhất
+ giá mua thấp nhất
- trường hợp xấu nhất là: + giá bán thấp nhất
+ giá mua cao nhất Nếu trong trường hợp xấu nhất mà TIỀN LỜI > 0 thì nên thực hiện PA
Ghi chú: Có thể thực hiện phân tích độ nhạy theo hai tham số trên EXCEL bằng cách sử dụng bảng
phân tích hai chiều với các lệnh DATA TABLE
5.3 Phân tích rủi ro (Risk Analysis)
a Phân tích rủi ro theo phương pháp giải tích
Phân tích rủi ro là phân tích mô tả các ảnh hưởng đối với độ đo hiệu quả kinh tế của các phương án đầu tư trong điều kiện rủi ro
Mô hình tổng quát của bài toán phân tích rủi ro
Giả sử ta có m phương án Ai (i = 1,m) mang tính loại trừ lẫn nhau và có n trạng thái Sj (j = 1,n) Nếu
ta chọn phương án Ai và trạng thái xảy ra là Sj thì ta sẽ có một kết quả Rij
Trong phân tích rủi ro, chúng ta biết được xác suất để cho các trạng thái Sj xảy ra là Pj ; còn trong điều kiện bất định chúng ta không xác định được Pj
Mô hình tổng quát của bài toán phân tích rủi ro
PW = 0
PW (chi)
Max
Max
Min
Min
Vùng bác bỏ Vùng chấp nhận
PW (chi)
Trang 12Phương án Ai
Xác suất của các trạng
b Phân tích rủi ro theo phương pháp mô phỏng MONTE - CARLO
Mô phỏng MONTE – CARLO, còn gọi là phương pháp thử nghiệm thống kê (Method of Statistics)
là một phương pháp phân tích mô tả các hiện tượng có chứa yếu tố ngẫu nhiên (như rủi ro trong dự án) nhằm tìm ra lời giải gần đúng
Mô phỏng được sử dụng trong phân tích rủi ro khi việc tính toán bằng cách giải tích quá phức tạp, thậm chí không thực hiện được – chẳng hạn: chuỗi CF là một tổ hợp phức tạp của nhiều tham số có tính chất ngẫu nhiên phải ước tính qua dự báo như: số lượng bán, giá bán, tuổi thọ, chi phí vận hành,
… Vì vậy việc ước lượng phân phối xác suất của chuỗi dòng tiền tệ rất khó khăn, nhất là khi các biến ngẫu nhiên đó lại tương quan với nhau Trong trường hợp này, sử dụng phương pháp mô phỏng
sẽ đơn giản hơn nhiều
Thực chất của mô phỏng MONTE CARLO 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 hợp đủ lớn các kết quả thử nghiệm Tính toán thống kê các kết quả đó để có các đặc trưng thống kê cần thiết của kết quả cần phân tích (E, Cv)
