lap va phan tich du an nguyen hai ngan ha c8 rui ro cuuduongthancong com (1)

Tổng quan rủi ro và bất địnhCác phương thức hạn chế rủi ro và bất định: Tăng cường độ tin cậy của thông tin đầu vào Thực hiện các phân tích dựa trên các mô hình toán để làm cơ sở ra q

Trang 1

Chương 8: Rủi ro và bất định trong phân tích dự án

Nguyễn Hải Ngân Hà

nhnha@sim.hcmut.edu.vn

Bộ môn Tài Chính – Khoa Quản lý Công nghiệp

Đại học Bách Khoa - TPHCM

Trang 2

Nội dung

1 Tổng quan rủi ro và bất định

2 Phân tích độ nhạy (sensitivity analysis)

3 Phân tích rủi ro (risk analysis)

4 Mô phỏng theo Monte – Carlo

Trang 3

Chắc chắn (tất định, certainty) – khi ta biết

khả năng chắc chắn xuất hiện của các trạng thái.

Rủi ro (risk): khi ta biết được xác suất xuất hiện

của các trạng thái.

Không chắc chắn (bất định, uncertainty): khi

chúng ta không biết được xác suất xuất hiện của

các trạng thái hoặc không biết được các dữ liệu

liên quan đến vấn đề cần giải quyết

Cần phân biệt một số khái niệm …

Trang 4

Xác suất khách quan: thông qua phép thử khách

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

có cơ hội để thử

Xác suất chủ quan: Khi không có thông tin đầy

đủ, người ra quyết định tự gán xác suất một cách

chủ quan đối với khả năng xuất hiện của trạng

thái

=> Ta không cần thiết phải phân biệt rủi ro và bất

định vì ta có thể gán xác suất chủ quan vào phân

tích bất định để trở thành phân tích rủi ro.

Trang 5

 Những rủi ro có thể có trong khi thực hiện dự án:

 Trong quá trình chuẩn bị / xây dựng dự án

 Chi phí xây dựng vượt dự kiến

 Thời gian xây dựng vượt dự kiến

 Nguồn kinh phí thiếu hụt, không đáp ứng kịp

 Trong quá trình vận hành / triển khai

 Thiên tai

 Nguồn cung ứng nguyên vật liệu thiếu hụt

 Nguồn kinh phí thiếu hụt

 Thị trường biến động mạnh, khủng hoảng

 Thiếu hụt nguồn nhân lực chủ chốt

Trang 6

Rủi ro xảy ra có thể ảnh hưởng đến:

giá trị dòng tiền tệ CF vào và ra của dự án

suất chiết khấu (i%)

 Làm thay đổi các kết quả thẩm định

(PW, IRR, B/C …)

Trang 7

Các phương thức hạn chế rủi ro và bất định:

Tăng cường độ tin cậy của thông tin đầu vào

Thực hiện các phân tích dựa trên các mô

hình toán để làm cơ sở ra quyết định

 Nhóm mô hình mô tả (descriptive model)

 Nhóm mô hình có tiêu chuẩn hay có định hướng (normative or prescriptive model)

Trang 8

Nhóm mô hình mô tả - descriptive model:

mô tả các định tính của phương án đầu tư và

xem xét những khả năng biến đổi có thể có của

chúng (từ MH này, ta chưa có kết luận cuối

cùng mà chỉ có thông tin liên quan làm cơ sở

cho việc ra quyết định

+ Ví dụ: xác định giá trị hiện tại PW của một

phương án

Trang 9

Nhóm mô hình có tiêu chuẩn hay có định

hướng- normative/prescriptive model: có

chứa hàm mục tiêu cần phải đạt cực trị (từ MH

này, ta có được kết luận cuối cùng)

+ Ví dụ: đặt mục tiêu đạt giá trị PW cực đại

Trang 10

2 Phân tích độ nhạy – Sensitivity analysis

Mục đích:

- Xem xét lại tính khả thi của dự án trong trường

hợp một số yếu tố quan trọng ảnh hưởng lớn đến

kết quả thẩm định thay đổi

Ví dụ:

+ MARR thay đổi trong biên độ ±5% thì PW

thay đổi như thế nào?

+ Doanh thu hàng năm thay đổi trong biên độ

±15% thì PW thay đổi như thế nào ?

Trang 11

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

+ Ví dụ: Ảnh hưởng của suất chiết khấu MARR đến PW

(hoặc NPV)

Trang 12

+ Tuy nhiên, nhược điểm của phân tích độ nhạy:

Chỉ xem xét tác động của từng tham số riêng lẻ

(trong khi kết quả thẩm định 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

=> Phân tích rủi ro (risk analysis) sẽ khắc phục

nhược điểm này

Trang 13

 Có thể phân tích độ nhạy trên excel: DATA TABLE

Chọn ô tham

số cần thay đổi

PW IRR

Trang 14

Phân tích độ nhạy của các phương án so sánh:

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

Trang 15

Phân tích độ nhạy của các phương án so sánh:

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

thọ N của 2 phương án như sau:

 A tốt hơn B khi N >10 năm

 B tốt hơn A khi 7<N<10 năm

 A&B đều không đáng giá khi N<7 năm

Trang 16

Phân tích độ nhạy theo nhiều tham số

-scenario analysis:

Mục đích: so sánh trường hợp “cơ sở” với

một hay nhiều trường hợp khác (tốt nhất, tệ

nhất) để xác định các kết quả thẩm định khác

nhau của dự án

Trang 17

Phân tích độ nhạy theo nhiều tham số

Trang 18

3 Phân tích rủi ro – risk analysis

Định nghĩa:

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 có rủi ro

Trang 19

Mô hình tổng quát của bài toán phân tích rủi ro

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

Rij: Chọn phương án Ai và kết quả 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)

Trang 20

Giá trị kỳ vọng (expected value): của dự án Ai

Độ lệch chuẩn (standard deviation): đo mức độ rủi ro của

D/A, cho biết kết quả lệch xa giá trị kỳ vọng E(Ai) bao nhiêu

Hệ số biến thiên Cv (coefficient of variation): đo rủi ro

tương đối giữa các D/A, D/A nào có Cv càng lớn thì mức độ

rủi ro càng cao 

Trang 21

v

A C





Trang 22

 Tính xác suất theo phân phối chuẩn – normal distribution

 Biến ngẫu nhiên X được gọi là tuân theo phân phối

chuẩn nếu hàm mật độ xác suất có dạng:

là số trung bình của biến ngẫu nhiên X

là phương sai của biến ngẫu nhiên X

2

) (

2

1 )

Var

Trang 23

(phân phối chuẩn hóa)

),

(

~ N   2

X

)1,0(

2

) (

2





Trang 24

Đặt

) (

~ )

, (

Trang 25

Ví dụ: Tìm xác suất để phương án đầu tư A1 có suất

thu lợi (RR) sau thuế nằm trong khoảng:

( A E





) 1

Trang 26

% 4

% 12 2

% 4

%

5

F F

%) 5

% 4 ( ).P  RR 

a

) 0 ( )

47 0

  18 08 %  0 =18.08%

%) 6

% 5 (

% 4

% 5

% 12 2

% 4

%

6

F F

0 94 F 0 47



% 08 18

% 64

Trang 27

 Phân tích rủi ro trong dòng tiền CF

+ Giá trị hiện tại của dòng tiền:

PW

0

) 1

PW

E

0

) (

) 1

( )

PW PW

Var

0

2 2

) (

) 1

( )

Trang 28

+ 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

( )

(



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

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

trung bình là E(PW) và phương sai Var(PW) , hay:

   

N PW

Trang 29

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 là 200tr

 N = 3 năm

 MARR = 10% = i%

 SV = 0

Yêu cầu: tính xác suất đề PW<0 (dự án không đáng giá )

Trang 30

PW

E

0

) 1

( )

A A

Trang 31

PW PW

Var

0

2 2

1 )

i A

%, 21 , / ( 000

Trang 32

487 (

0

P

) 69

1 (  

Trang 33

 Độ lệch chuẩn ở thời đoạn thứ 0

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

Mức độ rủi ro tăng theo thời gian

Trang 34

SV chỉ tham khảo thêm, không thi phần mô

phỏng Monte – Carlo

Định nghĩa:

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 toán bằng giải tích quá phức tạp

Trang 35

Thủ tục:

Thực chất là lấy 1 cách ngẫu nhiên các giá trị cóthể có của các biến ngẫu nhiên ở đầu vào và tính rakết quả thực nghiệm của đại lượng cần phân tích

Quá trình đó lặp lại nhiều lần để có một tập đủ lớncác kết quả thử nghiệm

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

Trang 36

2000

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

(năm)

Xác suất P(N)

1 2 3 4 5 6

0.10 0.15 0.20 0.25 0.15 0.10

Trang 37

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

Trang 38

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

Trang 39

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

 Bước 2: Tính giá trị của PWi theo 2 giá trị Ai và

Trang 40

Xác định vấn đề Chọn các biến số quan trọng

Phân tích kết quả

Xây dựng mô hình mô phỏng

Thực hiện mô phỏng Xác định giá trị của các biến

Định dạng
Số trang	40
Dung lượng	872,6 KB