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

Phạm Tiến Minh NỘI DUNG CHÍNH Tổng quan về rủiro& bất định 1 Phân tích độ nhạy (Sensitivity Analysis) 2 Phân tích rủiro(Risk Analysis) 3 Mô phỏng theo MONTE - CARLO 4 1Khái iệ Chắc chắn (Certainly) 1 . Khái n iệ m z Khi biếtchắcchắnkhả năng xuấthiện củacáctrạng thái Rủi ro (Risk) z Khi biết được xác suất xuất hiện của các z Khi biết được xác suất xuất hiện của các trạng thái Bất định (Uncertainly) Bất định (Uncertainly) z Khi không biết đượcxácsuấtxuấthiện của các trạng thái hoặc không biết được của các trạng thái hoặc không biết được các dữ liệu liên quan đếnvấn đề cần giải quyết Xác suất khách quan (objective probability) z Xác suất rút ra từ mộtsố lớn p hé p thử lặ p lạimột pp p cách khách quan Xác suấtchủ quan (subjective probability) Xác suất chủ quan (subjective probability) z Khi không có thông tin đầy đủ,NgườiRaQuyết Định (NRQĐ)tự gán xác suấtmộtcáchchủ quan đốivới khả năng xuấthiệncủacáctrạng thái z Xác suấtchủ quan biểuthị mức độ tin tưởng của NRQĐ đối với sự xuất hiện của các trạng thái NRQĐ đối với sự xuất hiện của các trạng thái 2Rủi&Bất đị ht PTDA 2 . Rủi ro & Bất đị n h t rong PTDA z PTDA ởđiềukiệnchắcchắn: giả thuyết các thông tin (CF, i, N) dùng để phân tích là chắcchắn. z PTDA ởđiềukiện không chắcchắn: xét đếntínhrủiro ấ ể &b ấ t định của thông tin dùng đ ể phân tích. ¾ Khi CF biến thiên Æ kếtquả dự án? ¾ Khi ất hiết tí h ( i ) biế thiê Æ kết ả d á ? ¾ Khi su ất c hiết tí n h ( i ) biế n thiê n Æ kết qu ả d ự á n ? 3 Ph thứ ử lý 3 . Ph ương thứ c x ử lý z Tăng cường độ tin cậycủathôngtinđầuvào(nghiên cứuthị t ờ ) th hiệ hiề d á để ẻ ủi t rư ờ n g ) , th ực hiệ nn hiề u d ự á n để san s ẻ r ủi ro. z PT theo các mô hình toán: ¾ Nhóm mô hình mô tả (Descriptive Model) ¾ Nhóm mô hình mô tả (Descriptive Model)  Miêu tả các đặc tính kinh tế củatừng phương án đầutư  Thông tin làm cơ sở cho việc ra quyết định, chưacóKLcuối cùng  Ví dụ:Môhìnhxácđịnh PW củamộtphương án ¾ Nhóm mô hình có tiêu chuẩn/ định lượng (Normative/ Prescriptive Model) Prescriptive Model)  Có chứa hàm mụctiêucầnphải đạtcựctrị  Lờigiảicủamôhìnhcũng là kếtluận cần tuân theo  Ví dụ:MôhìnhCực đạigiátrị hiệntạiPW NỘI DUNG CHÍNH Tổng quan về rủiro& bất định 1 Phân tích độ nhạy (Sensitivity Analysis) 2 Phân tích rủiro(Risk Analysis) 3 Mô phỏng theo MONTE - CARLO 4 1Phâ tíhđộ h (S iti it A l i ) 1 . Phâ n tí c h độ n h ạy (S ens iti v it y A na l ys i s ) z Khái niệm: là phân tích những ảnh hưởng củacácyếu tố có tính bất định đến: ¾ Hàm mụctiêu(PW,AW,lợi nhuận ròng, …) ¾ Khả năng đảo lộn kết luận về các phương án so sánh ¾ Khả năng đảo lộn kết luận về các phương án so sánh z Trả lờicâuhỏi “What …if”: ¾ Ví dụ : Ảnh hưởng của MARR lên NPV ¾ Ví dụ : Ảnh hưởng của MARR lên NPV 1Phâ tíhđộ h (S iti it A l i ) 1 . Phâ n tí c h độ n h ạy (S ens iti v it y A na l ys i s ) z Mô hình phân tích độ nhạythuộcloạimôhìnhmôtả z Mụctiêuxácđịnh các biếnsố quan trọng có tác động nhiều đếnkếtquả. z Nhược điểm: ¾ Chỉ xét từng tham số riêng lẻ ¾ Không trình bày đượcxácsuấtxuấthiệncủa các tham số và xác suấtxảyracủacáckếtquả 2Phâ tíhđộ h th 1 th ố 2 . Phâ n tí c h độ n h ạy th eo 1 th am s ố z MỗilầnPTchỉ cho1thamsố thay đổi, độclậpvớicác th ố khá th am s ố khá c. z VD: P = 10tr, C = 2,2tr, B = 5tr, SV = 2tr, N = 5 năm, MARR = 8%. Phân tích độ nhạy AW theo N, MARR, C Æ AW =- 10 (A/P,i % ,N) + ( 5 – C) + 2 (A/F,i % ,N) Æ AW 10 (A/P,i % ,N) ( 5 C) 2 (A/F,i % ,N) [...]... nhận” và “ ù bá bỏ” hậ ” à “vùng bác NỘI DUNG CHÍNH 1 Tổng quan về rủi ro & bất định 2 Phân tích độ nhạy (Sensitivity Analysis) 3 Phân tích rủi ro (Risk Analysis) 4 Mô phỏng theo MONTE - CARLO 1 Phâ tí h rủi ro theo phương pháp Giải tích th h há tí h 1 Phân tích ủi Khái niệm: 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 Yếu tố́ rủi ro. .. định 2 Phân tích độ nhạy (Sensitivity Analysis) 3 Phân tích rủi ro (Risk Analysis) 4 Mô phỏng theo MONTE - CARLO 2 Mô phỏng M t C l hỏ 2 Monte-Carlo Phương pháp để 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 Được sử dụng trong phân tích rủi ro khi việc tính toán bằng ợ ụ g gp ệ g giải tích quá phức tạp hoặc không thực hiện được Thủ tục:... ước lượng của CF trong tương lai xa sẽ có độ tin cậy kém hơn so với ở tương lai gần gần Độ lệch chuẩn σ hoặc Cv (mức độ rủi ro) tăng lên khi số năm hoạch định tăng σN =σ0 N Trong đó: σN: Độ lệch chuẩn ở thời đoạn thứ N σ0: Độ lệ h chuẩn ở thời đ lệch h ẩ đoạn thứ 0 Thời gian quy hoạch càng dài, mức độ rủi ro của dự án càng tăng NỘI DUNG CHÍNH 1 Tổng quan về rủi ro & bất định 2 Phân tích độ nhạy (Sensitivity... trị kỳ vọng E(Ai) của phương án Ai σ ( Ai ) = n ∑(R − E(A )) * P 2 j =1 ij i j ij * Pj ) Độ rủi ro tương đối giữa các phương án Cv (hệ số biến hóa) CV = σ ( Ai ) E ( Ai ) Phương án nào có Cv càng lớn thì mức độ rủi ro càng cao Mô hình tổng quát của bài toán phân tích rủi ro Trạng thái Sj S1 S2 … Sj … Sn Phương án Aj A1 R11 R12 … R1j … R1n A2 R21 R22 … R2j … R2n Ai Ri1 Ri2 … Rij … Rin … … Am Rm1 Rm2 …... (mức độ rủi ro của dự án) N j =0 N 2 j =0 σ ( PW ) = N ∑ (1 + i) j =0 −2 j Var ( A j ) Đị h lý giới h t iới hạn trung tâ (C t l Li it Th ) Định tâm (Central Limit Theorem) Khi N lớn, PW sẽ tuân theo phân phối chuẩn có số trung bình là E(PW) và phương sai Var(PW) = σ2(PW), hay: (N→∞) PW ~ N[E(PW), σ2 (PW)] Đường phân phối của PW phân phối chuẩn N[E(PW), σ2 (PW)] Ví dụ: Một công ty dự định đầu tư vào một... Phâ tí h độ nhạy theo 1 th h th ố 2 Phân tích tham số Nhận xét: AW khá nhạy với C N ít nhạy với MARR C, N, Trong phạm vi sai số ± 20% DA vẫn còn đáng giá 2 Phâ tí h độ nhạy các PA so sánh h á á h 2 Phân tích Nguyên tắc: Khi so sánh 2 hay nhiều phương án, do dòng tiền các PA khác nhau nên độ nhạy đối với các dò tiề á khá h ê h ới á tham số cũng khác nhau 2 phương án A và B có độ nhạy của PW theo tuổi thọ... g 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) 1 Phâ tí h rủi ro th phương pháp Giải tí h há 1 Phân tích ủi theo h tích Giá trị kỳ vọng E(Ai) của hiệu quả của phương án A E ( Ai ) = n ∑ (R j =1 Độ lệch chuẩn: Khả năng xảy ra kết quả lệch xa giá trị kỳ vọng E(Ai) của phương án Ai σ ( Ai ) = n... nhiên ở đầu vào và tính ra một kết quả thực nghiệm của đại lượng cần phân tích Lặp lại nhiều lần để có một tập hợp đủ lớn các kết quả thử nghiệm Thống kê tập hợp các kết quả đó để có các đặc trưng thống kê cần thiết của kết quả cần phân tích (E,Cv) 2 Mô phỏng M t C l hỏ 2 Monte-Carlo Xác định vấn đề p Define problem Một dự án đầu tư có dòng tiền tệ và tuổi thọ là g g những biến ngẫu nhiên có p phân p phối... lợi …) 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) Mô hình tổng quát của bài toán phân tích rủi ro ạ g Trạng thái KD Khó khăn Trung bình Thuận lợi A1 1% 4% 7% A2 -1% 4% 9% A3 -6% 4% 14% Xác ất ủ á Xá suất của các trạng thái Pj 25% 50% 25% Phương án Ai: Phương án đầu tư Sj: Trạng thái xảy ra... 0.15 0.10 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) 2 Mô phỏng M t C l hỏ 2 Monte-Carlo 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 p phối xác suất như đề bài 100% F Phân phối tích lũy của biến ngẫu nhiên phân bố đều a 70% Phân phối p tích lũy của biến ngẫu nhiên A . S j xảyra(nếul bất định thì sẽ không xác định đượcP i ) Mô hình tổng quát của bài toán phân tích rủiro Mô hình tổng quát của bài toán phân tích rủi ro Tr ạ n g thái KD ạ g Phương án Khó. P σ = =− ∑ () () i V i A C EA σ = Phương án nào có C v càng lớn thì mức độ rủi ro càng cao Mô hình tổng quát của bài toán phân tích rủiro Mô hình tổng quát của bài toán phân tích rủi ro Trạng thái S j S 1 S 2 …S j… S n Phương. về rủi ro & bất định 1 Phân tích độ nhạy (Sensitivity Analysis) 2 Phân tích rủiro(Risk Analysis) 3 Mô phỏng theo MONTE - CARLO 4 1Phâ tíhủith h há Giảití h 1 . Phâ n tí c h r ủi ro th eo