lap va phan tich du an ha van hiep chuong 8 rui ro va bat dinh trong phan tich du an cuuduongthancong com (1)

Xử lý rủi ro bất định trong kinh tế Tiến hành theo hai hướng : Tă ờ độ ti ậ ủ thô ti đầ à Tăng cường độ tin cậy của thông tin đầu vào: tổ chức tiếp thị bổ sung , thực hiện nhiều dự án

Trang 1

Rủi ro và bất định trong phân tích dự án

Trang 2

Phân tích rủi ro (Risk Analysis)

3 Phân tích rủi ro (Risk Analysis)

3

Mô phỏng theo MONTE - CARLO

4

Trang 3

Khái niệm rủi ro bất định

Một nhà khoa học đã cho rằng :”Chỉ có

một điều chắc chắn là không chắc chắn”.

⇒Trong mọi hoạt động con người đều tồn tại g ọ ạ ộ g g ạ

yếu tố ngẫu nhiên , bất định

Rủi ro: biết được xác suất xuất hiện

Bất định : không biết được xác suất hay thông

Bất định : không biết được xác suất hay thông tin về sự xuất hiện

Trang 4

Cố gắng ngay từ đầu tiên liệu tính bất trắc

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

lựa phương pháp triển vọng nhất

Trang 5

Xác xuất khách quan chủ quan

Xác xuất khách quan:thông qua phép thử q g q p p khách quan và suy ra xác xuất => trong kinh tế không có cơ hội để thử

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.

Trang 6

Rủi ro & Bất định trong phân tích dự

Trang 7

Xử lý rủi ro bất định trong kinh tế

Tiến hành theo hai hướng :

Tă ờ độ ti ậ ủ thô ti đầ à

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

Trang 8

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 ụ ị g ị ệ ạ

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.

Trang 9

II.PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY (Sensitivity Analysis )

Trang 10

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 ủ biế ố ó hiề tá độ đế kết ả )

đổi của biến cố có nhiều tác động đến kết quả )

Trang 11

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 g p ập

vấn đề trên

Trang 12

PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY THEO MỘT

THAM SỐ(One at a time Procedure)

Cách thực hiện:

ỗ ầ

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

Trang 13

Vd: Cho dự án đầu tư mua máy tiện A với các

-Vd: Cho dự án đầu tư mua máy tiện A với các

tham số được ước tính như sau:

Đầu tư ban đầu (P): 10 triệu đồng

Chi phí hang năm (C): 2,2

Trang 14

Giải:

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

Kết quả :

Trang 15

N giảm không quá 26% giá trị ước tính g g q g ị

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

Trang 16

PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY CỦA CÁC

các tham số cũng khác nhau nên cần phân tích them sự thay đổi này

Trang 17

VÍ DỤ

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

Trang 18

NHẬN XÉT

Nế t ổi th ớ tí h ủ 2 d á là h h thì

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

Trang 19

PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY THEO NHIỀU

THAM SỐ (SCENARIO ANALYSIS ) 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” vùng chấp nhận và vùng bác bỏ

Trang 20

PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY THEO NHIỀU THAM

SỐ (SCENARIO ANALYSIS )

Trang 21

Phân tích rủi ro (Risk Analysis)

Mô hình tổng quá của bài toán phân tích rủi ro

A1 R11 R12 R1j R1n

Phương án A i Trạng thái Si

A2A

Xác suất của các trạng thái Pi P1 P2 Pj Pn

Ai: Phương án đầu tư Si: Trạng thái xảy ra (Khó khăn, thuận lợi …)

Trang 22

Phân tích rủi ro (Risk

i V

A C

Trang 23

Trang 24

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

Khó khă T bì h Th ậ l i Khó khăn Trung bình Thuận lợi

A1A

Trang 25

Khó khăn Trung bình Thuận lợi

Phương án

Trạng thái

A1

A2A

-1 % -6 %

Trang 26

Tính toán xác suất theo

phân phối chuẩn

(Normal Distribution)

Click to edit subtitle style

Trang 27

Tính toán xác suất theo phân phối

2

1 )

μ

π σ

( X

E

là σ phương sai của biến ngẫu nhiên X

2

Trang 28

chuẩn (Normal Distribution)

Ký hiệu :

(phân phối chuẩn) ( hâ hối h ẩ hó S d d Di ib i )

) ,

) (

2

π

σ 2 π aσ

Trang 29

)

(

σ

μ σ

Trang 30

Ví dụ ụ: Đối với phương án A1 trong ví dụ trước p g g ụ

Tìm xác suất để có RR sau thuế của cổ phần nằm trong khoảng:g g μ = E ( A1)= 4%

a).4% đến 5%

b).5% đến 6%

) 1

% 4

%

4

% 12 2

% 4

%

5

F F

%)5

%4

47.0

%5

%4

%

5

%12.2

%4

%

6

F F

%64

Trang 31

Rủi ro trong dòng tiền tệ

(Cash Flow – CF)

Trang 32

Rủi ro trong chuỗi dòng tiền tệ

PW

E

0

)(

)1

()

PW PW

=

j 0

Trang 33

(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

)1

()

Trang 34

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).

Trang 35

= 40 000 = 40 000 = 40 000

) (

2

j A

σ

=

∑N j

i A

PW

E( ) ( 1 ) ∑3 ( )−

1 0

A A

PW

E

0

) 1

( )

=

−

+ +

Trang 36

= 40 000 = 40 000 = 40 000

) (

2

j A

PW PW

Var

0

1 )

+ +

+

A Var i

i A

+

j

A Var i

i A

000 40

0

j

) 3

%, 21 , / ( 000

=

Trang 37

Giả sử PW tuân theo quy luật phân phối chuẩn:

)288,

487(

P

)69.1( < −

= P(Z )

−

= F

Trang 38

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

Trang 39

Mô phỏng theo Monte - Carlo

Trang 40

Giới hiệ

Giới thiệu

Mô phỏng Monte – Carlo là một phương pháp

phân tích mô tả các hiện tượng chứa yếu tố

ngẫu nhiên (rủi ro trong dự án…) nhằm tìm ra lời giải gần đúng

Được sử dụng trong phân tích rủi ro khi việc tính ợ ụ g g p ệtoán bằng giải tích quá phức tạp

Trang 41

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 ặp ạ ộ ậplớn các kết quả thử nghiệm

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

Tính toán thống kê tập hợp các kết quả đó để có các đặc trưng thống kê của kết quả cần phân

tích

Trang 42

Một dự án đầu tư có dòng tiền tệ năm và tuổi thọ là g

những biến ngẫu nhiên có phân phối xác suất

A (tr đ)

2000 0.20

3 4

0.20 0.25 3000

4000

0.50 0.30

5 6

0.15 0.10

Trang 43

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 p ộ g g ị

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

Trang 44

Phân phối

Phân phối tích lũy của biến ngẫu nhiên A

Phân phối tích lũy

của biến ngẫu nhiên

Phân phối tích lũy của

biến ngẫu nhiên phân

bố đề b

80%

60%

Phân phối tích lũy của biến ngẫu

Trang 45

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

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

B ớ 2 Tí h iá t ị ủ PWi th 2 iá t ị Ai à Ni ừ

Bước 2: Tính giá trị của PWi theo 2 giá trị Ai và Ni vừa chọn ở bước 1

Bước 3: Lặp lại bước 1 & 2 m lần, với m khá lớn, ta sẽ

có m giá trị PWi, i = 1,2,3,…,m

Bước 4: Tính E[PW], V[PW] từ tập hợp PWi có được ở bước 3

Trang 46

Quá trình phân tích mô phỏng

Xá đị h ấ đề

Ch ọn các biến số quan trọng

X ây dựng mô hình mô phỏng y ự g p g

X ác định giá trị của các biến

Th ực hiện mô phỏng

Ph ân tích kết quả

C họn giải pháp tốt nhất

Định dạng
Số trang	47
Dung lượng	799,9 KB