Đang tải... (xem toàn văn)
Mô Phỏng monte carlo
ÁP DỤNG MÔ PHỎNG MONTE-CARLO ĐỂ PHÂN TÍCH RỦI RO CHI PHÍ CỦA DỰ ÁN XÂY DỰNG TRONG GIAI ĐOẠN THI CÔNG RISK ANALYSIS FOR BUILDING PROJECTS IN CONSTRUCTION PHASE vaø PGS. !"#$%&'()$%'*+,&-./ 0 $%'12&34&34 1- Đặt vấn đề: )5#6748#)9!8#7: ;<3=%>, *=%><3=%83?3 %@7=?A))=4;1 B?A@)=%C);748#) =D9!8#,E;3D =%3<3?>FG',&H7 = A I 3 7 3 D J C 67=17A=K% ?6C8;75?3=HBL %=I<>CM7N?6)O +)BC+/33P=-,55 1=4?/KC1;1A=Q) =4C>R=1)@74B<%?, *))<%?9!8#SC>% <62=QC>J1=4N74 G<CI=)A=T,$3=Q@ UC>R=1C+/ 9!8#) >5<3=%C1 ;=A=+)V7%, !7=1?6+!/;8#)=O 6=?A)8#)=D9!8#=Q=T @)?32'L7D=!, "=I=9744C>?6=V+! /?3G@<W;)8#)9!8#<3 74?=1BXD1='6 ,(3)+74G5+!/; <374>Y;G@<W;) 8#)9!8#,04+Z+)+C)=Z@ S=TA6=V+!/;?7O +/;3D=%>?A >Y[T<3+D77+!/; 8Y.B<(<< 2- Mục tiêu, phạm vi và đối tượng nghiên cứu: Mục tiêu chính của việc nghiên cứu chính là: \8%)!;)=4=1 +/;3D=%>H @!R]GNBNB?N^,$T C@B)<))?3CB<37?6 > \1<+7>57>+E=V+!/; )=4=1+/;3D?A • Biến rủi ro ]BC?<NB^<3)_+ E9!8#)97 33J>)>]P 9N79_)>)/^ • Biến kết quả ]NB<?<NB^<3 +/])?^;3D Phạm vi nghiên cứu)8#)3>6+ ?J?3R]B<T`a8#)^ Thời gian nghiên cứu:)8#)9@J7 `aaa=17`aab, Địa điểm:c,&-./0$-(3dKe S3, 3-Tổng quan: 04B1;39!8#=Q =T))@?33AG!7 YV<3 f]ghij^]N8.ghha^PH 74B%=4>)G@<W9! 8#-7&%=K[X$4? &A8k>V7B)cT+?3 8#),=I1=D?3;I/<3 ?<61K!>3/,$! <3L1?>FG'G1=K )lD?33>;8#)]mB<NN <,ghijnc8o<N?ghiiN8 ghhh^, N-;oNmBBp.8 `aaq=Q=Kar!@U<A =1B#%;3D=I/<3+%7? %=4;3D5=4?3C >6G@<WB[B))? =44, JT]`aa`^=74!1BX [G))=4=11=4>> 5=I/<333J> ),3H+!/7>+R)@=Q=K <T 9) 9 3 3 8# ) 74 C@=K, c%7W0>]`aa`^H+Z+)+ +!/=K/=Q=9r!;) =4?31=4>>5=I<37> /KZBU%Dn7> C16n!C 8#)n!+C 8#)n!#6>, 7C@)X?374B XC)H)1)=4! ;3D<3,I @)1!)%3D=@ U=1+/;',"=ID1=V 8#?3)X?3?6+R? #1+C1T+?A?6Bs8Y@!R 73=T/<3)?3)3 D9!8#6=V57)!; 1!;+/3D, 3.Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro chi phí của nhà thầu: >G?6+R?#1+?3Bs8Y @!R)!;=Q=T! 8%?3I7lB "#?3C1G@+R??3)@!R )!@U=1;+/ 3D=Q=T8% thời gian hoàn thành từng công tác thi công?3sự biến động giá của hai loại vật tư chủ yếu là Thép và Xi măng, 4- Các giả thiết nghiên cứu: 4.1- Giả thiết về nhân tố thứ nhất: • .)>)9!<l+=T9_/<3 )>)9!<l+/;>5 741=4>[V, • 3374>)/ <3C@>>)=I /J=V7l=D=1=V7 C1233C<T;> )=IXN-BZ1C1, 4.2- Giả thiết về nhân tố thứ hai: !1=4)?=T9N79_ X3+?3B#1=4) ;<%?<3_+?397,*)?<6 =T7C@+%7?C?#+,&- ./0 4.3- Giả thiết chung: • .)17>/B) C>IB#=[<A=44 @U=11=4?3+/;3 D, • G)59!8#C>IL B#=[G)<A?+/;=D, • 6!=3/44;3 D[=K?3=)+X=TD; >, • DBs8Y!>?37)7I >=T=)+XCK+, 5. Mối quan hệ tương quan giá cả của các loại vật tư: =Q=+8#?3C1G@+ @ ! R ?3 ?6 +R ? # 1+ X=QC?3=); <%?<6/IC@@U=1 +/;3D=I<3_+?397 • <6_+=T<37q<%_+ 5_+Ituvga_+Itwga, • <69797&3 c.qa, • (@q\06BZGL)) <%?<6 Thép Þ<=10 Thép Þ>10 Thép hình Xi măng Thép Þ<=10 gaa Thép Þ>10 ahh gaa Thép hình ahi gaa gaa Xi mă ng axx axx ax` gaa (@b\&37+!9)9;))<% ? Thép Þ<=10 Thép Þ>10 Thép hình Xi măng !P<6y >iq*)?xa.+/! >rq!C)`a (@g\1G@=TJ?6 +R?qa=T \&D1)CB3]ihry^ ==KHI7G6# 1+L338#)?3 +/#6, \&D1]jbjjy^)CBK) 67?8#)>5Cz=K B#1=4?)?])_+97^ +/!>?31KI@ U<A=1+/8#) (@`\1G@=TJgaj@!R Phân phối xác xuất *7 *7 *7 7< Ghi chú: *)_+E=T7C@J- ; oU3/\)c,&.0ghhh\`aab^ 5.Tiến độ thi công công trình và mối quan hệ tương quan giữa các nhân tố rủi ro: XB{+!/8#1=4> 3>6+=T/)8#`h> )/C<T]7C@^?37G 6ZG;2B (@r\I7l)>B;)>)9!<l+>5 o >) $ <T ]7@^ > ]3^ &37+!+ 9)987> +R ]g^ ]`^ (3) ]b^ ]r^ ]x^ g $3=7I m³ ha`aa b ( ` (><I7I m³ ghaa r B q .++7I m² ga`aa x *7 b .+_+7I kg q,hbqiq x fN<< r (>7I m³ rgaa x B x ).c7I m² ga`aa x ( j +=7I m³ iqgaa b *7 i ._+=3C kg b,hjjxa i cN h .++=3C m² r`aaa i |p7 ga (>=3C m³ qira i ( gg )8}.c=3C m² r`aaa i |p7 g` ._+4 kg j,bq`aa i *7 gq .++4 m² `jabr h fN<< gb (>4 m³ `qaa h ~9N7N?<N gr )8}.c4 m² `jabr h ~9N7N?<N gx !`aa m² g,gb`aa `i fN<< gj >4 m² `,jjrra `i ~9N7N?<N gi o "6s m² qijra r *7 gh (@7 m² q,gqbra gr ~9N7N?<N `a oZA m² q,gqbra gr ~9N7N?<N `g o "C_+ kg bi,`qraa `q fN<< `` o;<<M m² q,xj`aa b fN<< `q d@=)<<MO m³ jjbaa x B `b ._+ kg i,ahaaa q fN<< `r (> m³ qxj`a ` ( `x m² q,xj`aa ` fN<< `j O+=O6=6 m² q,xj`aa gr 7< `i 6B> m² q,jgqaa ` fN<< `h T+<N7%73 m² q,jgqaa ` cN Tổng thời gian thi công công trình = 190 Ghi chú:&37+!+9)9;)!=TC?3CV7=K?A8L<6=D?3<3 `h>)Z#;`a>5G)CX;3D, 6.Phân tích dữ liệu và kết quả: 6.1- Phân tích dữ liệu: 6+!/8L<68#)!=D?3<3)1;X?A37+!9)9?3 6BZGZX?A7>5)=4B &5g\0>5)=4?3+!/; AB<6F?A=Z)>=K7X?<6]_+97^J>) ZXXN7>57>+R0N\.<?AB#[T;+D77.B<(<< B{21C1G@;+/])?^;3D, 6.2- Kết quả phân tích: AC<T?31=47C@ C1T+?A=Z)>=K7X? ?3+/!>?37);J>) ;3Du C.I.D( mang tính tham kh@o) ?3 ?A 7X +/ ) 1+ <3 `,aaa,aaa =-•3B{IC1G@B (@x\(@C1G@KC;)? Statistics for Display Range: Value <B h,hhj 0N q,`bj,xiq,iax 0N8 q,```,qhx,q`i 08N \\\ o88"N? g`b,j`a,gi` N `~€gx oCN•NBB gag BB qiq .Npp,p< aab dN077 q,aaa,aaa,aaa dN0977 q,jaa,aaa,aaa dNf8 jaa,aaa,aaa 0No8,~ g,`rx,xx`ba .B<<<+)1 k &37+!9)9?36 BZG;)1 3 3)>) ]Jg\w`h^ *)_+tuvga twga _+5 7 3 3)>) ]Jg\w`h^ *)_+tuvga twga _+5 7 [+/ !.>€7) [+/? <6 *‚ƒ„ (i) [+/ )1+ XÁC XUẤT TÍCH LŨY CỦA GIÁ VỐN i < =10.000 ; i = i+1 i > 10.000 (l=D 12 i = 1 &5`\ )9/<S)?;3D 7. Kết luận và kiến nghị: 1G@+!/=QPH?AB#1 =4?)?]_+97^?3 33>))?3D=Q1 =4?A74=4#=%<3jaa,aaa,aaa =-,=IK5;)?H7 C@ q,`bj,xiq,iax ± g`b,j`a,gi` =-=!<3C@)K=)]hry^, 1G@3L/=?A3D ?6G1=K=D, .X?3C1G@3DEIV 1=T9)933>5?A 74)?=K,$-8#C1 G@3DEIV1=T9)9 =%=T<T77>GC@ @;;=D, I7<%C1G@X=QPH) !)=47%=1;+/; 3D-733J >)?3)?]_+97^,( %=I>G7>5/)8# +Z+)+7>+R0N\.<?AB#[ T;+D77.B<(<<C1G@+! /=Q=TC@?37X=4 @U;)1;=1+/; 3D,ZBU=IG1=KF ;3DEF4?3/+< +;?3I6+)+7>5 CV7B);74)T+<W;75, =V+)V1+Y+Z +)+3))@=K)X 1+N=B!?3<…?#38!8Y )?+E?3=- C1T+?A3)I?1=4 ?3+/=V@G174)6=V? =, 8.Tài liệu tham khảo: 1. Töø Vöôïng, 1998. X?3)+8Y 7>5/)@G1)3) IBZ=-7%??3+/ I9_;?7O,?% o$%'()c,&.0,gg`+ `, * N8 .?N `aa`, <?N m<BB0N8<NB |om,cN <<e0N9e0`aa`, q, dpN †,, dBC <BB +‡N 7N7N,~8ˆo+,ghhb b,*<N8*7,0N\.<o7< NGNB N ?< p N8 "B N .N9 p c‡N m++B< dN8 p dBC m<BB, &?8|?NBghhx, r, 0N• ~,f, ‰BB 0,~, mBBNBB +‡N B 8 oN8<N dBC, m ~ ‚N<ŠB+pNB<+N8N BCm ~BBghha, x,B7c<.d77,f<B m,, ‹Œ N9 .<7N 8 ??NNBB 8+ p 7 N< †< p ~NN 8 N<0N7N]†~e0^`aa`, NHÀ CHUNG C CHO NG I Ở Ư ƯỜ CÓ THU NH P TH P: Ậ Ấ ÁP D NG MÔ PH NG MONTE-Ụ Ỏ CARLO PHÂN TÍCH R I RO TÀIĐỂ Ủ CHÍNH C A CÁC CÔNG TRÌNH Ủ LO I NÀYẠ KS. Tr n Minh Trí – H c viên cao h c ngành ầ ọ ọ Công ngh & Qu n lý xây d ng, i h c Bách ệ ả ự Đạ ọ Khoa TP.HCM. TS. L u Tr ng V n – Tr ng Khoa K ư ườ ă ưở ỹ thu t & Công ngh , i h c M TP.HCMậ ệ Đạ ọ ở P.G.S. Lê Ki u – Tr ng i h c Ki n Trúc ề ườ Đạ ọ ế Hà n i.ộ 1. t v n Đặ ấ đề Nhu c u nhà t i các đô th l n đãầ ở ạ ị ớ t ng lên đáng k , nh t là t i Thành phă ể ấ ạ ố H Chí Minhồ (TP.HCM). M c dùặ chung c cho ng i có thu nh p th p làư ườ ậ ấ phân khúc th tr ng có nhu c u r t l nị ườ ầ ấ ớ [1]. Song th i gian qua l i ít doanhờ ạ nghi p đ u t vì khó kh n trong vi cệ ầ ư ă ệ tìm đ c khu đ t “s ch” có giá th pượ ấ ạ ấ t ng ng, và ph i gi i bài toán giá đ t,ươ ứ ả ả ấ ch t l ng nhà và h t ng d ch v , …ấ ượ ạ ầ ị ụ Ng i thu nh p th p chi m m tườ ậ ấ ế ộ ph n l n l c l ng lao đ ng c a xãầ ớ ự ượ ộ ủ h i. H có trình đ chuyên môn và gópộ ọ ộ ph n thúc đ y s phát tri n b n v ngầ ẩ ự ể ề ữ c a xã h i. Vì th bên c nh giá bán, l iủ ộ ế ạ ợ nhu n mà nhà đ u t r t quan tâm thìậ ầ ư ấ nhu c u, ch t l ng, kh n ng thanhầ ấ ượ ả ă tóan c a ng i có thu nh p th p là y uủ ườ ậ ấ ế t quan tr ng không kémố ọ , c n đ c cầ ượ ơ quan Nhà n c và doanh nghi p quanướ ệ tâm, nh m đ m b o đ u ra c a s nằ ả ả ầ ủ ả ph m và s n ph m ph i phù h p v iẩ ả ẩ ả ợ ớ ng i thu nh p th pườ ậ ấ . Ngoài ra v i sớ ự c nh tranh gay g t trong kinh doanhạ ắ b t đ ng s n cùng v i s bi n đ ngấ ộ ả ớ ự ế ộ c a kinh t th gi i, các d án b t đ ngủ ế ế ớ ự ấ ộ s n đã tr nênả ở nhi uề r i ro h n. Tuyủ ơ nhiên , vi c thu hút đ u t vào l nh v cệ ầ ư ĩ ự nhà dành cho ng i có thu nh p th pườ ậ ấ đang h t s c khó kh n, hi m có m tế ứ ă ế ộ doanh nghi p đ n t – kinh doanh b tệ ầ ư ấ đ ng s n nào, nh t là doanh nghi p tộ ả ấ ệ ư nhân hào h ng tham gia ứ [2]. Và các ngân hàng đ u h ng hề ữ ờ. Do đó, nghiên c uứ “phân tích r i ro tài chủ ính c a nhà uủ đầ t khi u tư đầ ư vào chung c cho ng iư ườ thu nh p thậ ấp” là c n thi t giúp nhà đ uầ ế ầ t có nh ng c l ng l i nhu nư ữ ướ ượ ợ ậ chính xác, c ng nh đánh giá tính kh thiũ ư ả d án t t h n và t o c h i cho ự ố ơ ạ ơ ộ ng iườ có thu nh p th p có đ c n i n đ nhậ ấ ượ ơ ở ổ ị và phù h p trong th i k kh ng ho ngợ ờ ỳ ủ ả kinh t .ế h ng ng chính sách đúng đ nĐể ưở ứ ắ c a Nhà N c, chúng tôi đ a ra nh ngủ ướ ư ữ ph n nghiên c u nh , mong làm an tâmầ ứ ỏ nh ng ng i đ u t cho l nh v c này.ữ ườ ầ ư ĩ ự 2. M c tiêu nghiên c uụ ứ Bài báo này trình bày k t qu phân tích vàế ả đánh giá m c đ r i ro tác đ ng vào hi uứ ộ ủ ộ ệ qu tài chính c a m t d án th c t :ả ủ ộ ự ự ế chung c cho ng i thu nh p th p t iư ườ ậ ấ ạ huy n Nhà Bè c a công ty c ph nệ ủ ổ ầ Xây d ng và Kinh doanh a c Hòa Bìnhự Đị ố . Ph ng pháp ươ mô ph ng Monte-Carloỏ đ c l a ch n đ phân tích và đánh giá r iượ ự ọ ể ủ ro. T đó đ a ra m t s bi n pháp đ dừ ư ộ ố ệ ể ự án mang l i l i nhu n cho ch đ u t vàạ ợ ậ ủ ầ ư th c s đ n đ c “tay” ng i có thuự ự ế ượ ườ nh p th p v i giá c h p lý. M t sậ ấ ớ ả ợ ộ ố ki n nghế ị đ c đ a ra giúp các nhà đ u tượ ư ầ ư đ xu t ề ấ chi n l c kinh doanh dài h nế ượ ạ c a mình m t cách h p lý .ủ ộ ợ 3. Khái ni m ng i thu nh p th p ệ ườ ậ ấ và các c ch , chính sách u ãi c aơ ế ư đ ủ Nhà n c v nhà cho ng i thu ướ ề ườ nh p th pậ ấ Ng i thu nh p th p không có ngh a làườ ậ ấ ĩ ng i có thu nh p d i m c trungườ ậ ướ ứ bình c a thu nh p toàn xã h i mà ng iủ ậ ộ ườ thu nh p th p là nh ng ng i có thuậ ấ ữ ườ nh p t ng đ i n đ nh nh ng ch ậ ươ ố ổ ị ư ỉ ở m c ti m c n d i so v i m c trungứ ệ ậ ướ ớ ứ bình c a xã h i.T l tích l y c a hủ ộ ỷ ệ ũ ủ ọ không đáng k và đ dành cho nhà thìể ể ở càng th p ch kh ang 7-10% thu nh pấ ỉ ỏ ậ vì th thi u kh n ng thanh tóan,trế ế ả ă ở thành nguyên nhân ch y u khi n ng iủ ế ế ườ thu nh p th p ch a th tham gia thậ ấ ư ể ị tr ng nhà ườ ở [3]. Chi u 27/4/2009, Th tr ng B Xâyề ứ ưở ộ d ng Nguy n Tr n Nam đã ch trìự ễ ầ ủ cu c h p báo t i B Xây d ng, công bộ ọ ạ ộ ự ố ngh quy t và các quy t đ nh c a Thị ế ế ị ủ ủ t ng Chính ph v m t s c ch ,ướ ủ ề ộ ố ơ ế chính sách nh m đ y m nh phát tri nằ ẩ ạ ể nhà cho h c sinh, sinh viên các c s đàoở ọ ơ ở t o và nhà công nhân lao đ ng t i khuạ ở ộ ạ công nghi p t p trung, ệ ậ ng i có thuườ nh p th pậ ấ t i khu v c đô th ạ ự ị [4]. Theo đó: • i v i ch đ u t :Đố ớ ủ ầ ư \ c mi n ti n s d ng đ t,Đượ ễ ề ử ụ ấ ti n thuê đ t trong ph m vi d án,ề ấ ạ ự đ c h ng thêm 10% lãi đ nhượ ưở ị m c trên chi phí đ u t , đ cứ ầ ư ượ t ng m t đ xây d ng và h să ậ ộ ự ệ ố s d ng đ t g p 1,5 l n so v iử ụ ấ ấ ầ ớ quy đ nh, đ c Nhà n c h trị ượ ướ ỗ ợ đ u t h t ng k thu t ngoàiầ ư ạ ầ ỹ ậ hàng rào d án (giao thông, c pự ấ đi n, c p thoát n c). Ch đ uệ ấ ướ ủ ầ t đ c kinh doanh theoư ượ ph ng th c bán (tr m t l nươ ứ ả ộ ầ ho c tr góp), cho thuê, cho thuêặ ả mua cho ng i có thu nh pườ ậ th p, khó kh n v nhà.ấ ă ề \ Nhi u u đãi khác v thu : ề ư ề ế thuế giá tr gia t ng b ng 0%ị ă ằ , mi nễ thu thu nh p doanh nghi pế ậ ệ trong 4 n m, ă k t khi có thuể ừ nh p ch u thu và ậ ị ế gi m 50%ả thu thu nh p doanh nghi pế ậ ệ trong 5 n m ti p theoă ế và chỉ ph i n p 10% lo i thu nàyả ộ ạ ế trong su t th i gian ho t đ ngố ờ ạ ộ (đi u 5 ề Quy t đ nh sế ị ố 67/2009/Q -TTg). NgàyĐ 22/07/2009, Th t ng Chínhủ ướ ph ban hành Quy t đ nh sủ ế ị ố 96/2009/Q -TTg s a đ i m tĐ ử ổ ộ s đi u t i các quy t đ nh 65, 66,ố ề ạ ế ị 67/2009/Q -TTg qui đ nh:Đ ị gi m 50% m c thu su t thuả ứ ế ấ ế giá tr gia t ng và đ c mi n n pị ă ượ ễ ộ thu thu nh p doanh nghi pế ậ ệ n m 2009 t ngày 22/7/2009 đ nă ừ ế h t ngày 31/12/2009 đ i v i thuế ố ớ nh p t ho t đ ng đ u t và kinhậ ừ ạ ộ ầ ư doanh nhà đ cho h c sinh,ở ể ọ sinh viên các tr ng đ i h c, caoườ ạ ọ đ ng, trung h c chuyên nghi p,ẳ ọ ệ cao đ ng ngh , trung c p ngh ,ẳ ề ấ ề công nhân làm vi c t i các khuệ ạ công nghi p và ng i có thuệ ườ nh p th p có khó kh n v nhà .ậ ấ ă ề ở \ Nhà đ u t xây nhà giá th p c ngầ ư ấ ũ c h tr tín d ngđượ ỗ ợ ụ đ u tầ ư t các ngu n: vay v n tín d ngừ ồ ố ụ u đãi ho c bù lãi su t theo quyư ặ ấ đ nh; vay t qu phát tri n nhà ị ừ ỹ ể ở c a đ a ph ng và các ngu n v nủ ị ươ ồ ố vay u đãi khác (n u có); đ cư ế ượ UBND c p t nh xem xét, h trấ ỉ ỗ ợ m t ph n ho c toàn b lãi vay.ộ ầ ặ ộ • i v i ng i mua:Đố ớ ườ \ c vay v n t các ngân hàngĐượ ố ừ th ng m i có h tr c a Nhàươ ạ ỗ ợ ủ n c v lãi su t đ tr m t l n,ướ ề ấ ể ả ộ ầ tr góp ti n mua, thuê mua nhàả ề .V i các th t c đ n gi n khiở ớ ủ ụ ơ ả mua,thuê ho c thuê mua ng i cóặ ườ thu nh p th p đ c phép bánậ ấ ượ ho c cho thuê sau khi tr h tặ ả ế ti n cho ch đ u t (sau khiề ủ ầ ư đ c c p gi y ch ng nh nượ ấ ấ ứ ậ quy n s h u nhà ), nh ngề ở ữ ở ư ph i đ m b o th i gian t iả ả ả ờ ố thi u là 10 n m, k t th i đi mể ă ể ừ ờ ể ký h p đ ng mua bán ho c h pợ ồ ặ ợ đ ng thuê mua v i ch đ u t dồ ớ ủ ầ ư ự án. Ng i có nhu c u mua, thuê,ườ ầ thuê mua nhà thu nh p th pở ậ ấ ph i làm đ n có xác nh n c a cả ơ ậ ủ ơ quan, đ n v n i làm vi c v đ iơ ị ơ ệ ề ố t ng, m c thu nh p và c aượ ứ ậ ủ UBND c p ph ng n i c trúấ ườ ơ ư v hoàn c nh và th c tr ng nhà .ề ả ự ạ ở Sau khi đ c xác nh n, n p đ nượ ậ ộ ơ cho ch đ u t d án xem xét, đ iủ ầ ư ự ố chi u đ ký h p đ ng.ế ể ợ ồ \ Quy t nh 167ế đị c a Thủ ủ t ng Chính ph ký ngàyướ ủ 12/12/2008, quy t đ nh chínhế ị sách h tr h nghèo v nhà đãỗ ợ ộ ề ở t o b c đ t phá v cung nhà ạ ướ ộ ề ở giá th p cho ng i dân không chấ ườ ỉ khu v c đô th mà còn vùngở ự ị ở nông thôn. Theo quy t đ nh trên,ế ị trong 3 n m t i, s có 500.000ă ớ ẽ h còn khó kh n v nhà vùngộ ă ề ở nông thôn đ c h tr nhà v iượ ỗ ợ ở ớ ba y u t "c ng", là n n c ng,ế ố ứ ề ứ t ng c ng và mái c ng.Trongườ ứ ứ quy t đ nh này, nh ng h dân cóế ị ữ ộ nhu c u đ c vay tín d ng tầ ượ ụ ừ Ngân hàng Chính sách xã h i đ làmộ ể nhà . M c vay t i đa 8 tri uở ứ ố ệ đ ng/h , lãi su t 3%/n m. Th iồ ộ ấ ă ờ h n vay 10 n m, trong đó th iạ ă ờ gian ân h n là 5 n m. Th i gianạ ă ờ tr n là 5 n m, m c tr n m iả ợ ă ứ ả ợ ỗ n m t i thi u là 20% t ng să ố ể ổ ố v n đã vay.Ngân sách Trung ngố ươ s h tr 6 tri u đ ng/h . iẽ ỗ ợ ệ ồ ộ Đố v i nh ng h dân thu c vùng khóớ ữ ộ ộ kh n thì ngân sách Trung ngă ươ h tr 7 tri u đ ng/h .D ki n,ỗ ợ ệ ồ ộ ự ế v i chính sách trên, đ n n mớ ế ă 2015, kho ng 60% s sinh viênả ố các c s đào t o và 50% công nhânơ ở ạ lao đ ng t i các khu công nghi pộ ạ ệ s đ c đáp ng ch .ẽ ượ ứ ỗ ở \ B Xây d ng c ng đã ban hànhộ ự ũ thông tư 36/2009/TT-BXD h ng d n vi c bán, cho thuê,ướ ẫ ệ cho thuê mua và qu n lý s d ngả ử ụ nhà cho ng i có thu nh pở ườ ậ th p t i khu v c đô th .ấ ạ ự ị Trong đó, nguyên t c l a ch n đ iắ ự ọ ố t ng đ c mua, thuê, thuê muaượ ượ nhà thu nh p th p đ c Bở ậ ấ ượ ộ Xây d ng d a theo b ng đi m.ự ự ả ể Vi c l a ch n đ i t ng đ cệ ự ọ ố ượ ượ mua, thuê, thuê mua nhà thuở nh p th p th c hi n theoậ ấ ự ệ ph ng pháp ch m đi m, ng iươ ấ ể ườ có t ng s đi m cao h n sổ ố ể ơ ẽ đ c u tiên gi i quy t tr cượ ư ả ế ướ (v i thang đi m t i đa là 100).ớ ể ố 4. Ph ng pháp nghiên c uươ ứ Mô ph ng Monte-Carlo là m tỏ ộ ph ng pháp phân tích mô t các hi nươ ả ệ t ng có ch a các bi n đ u vào có tínhượ ứ ế ầ ng u nhiên nh m tìm ra l i gi i g nẫ ằ ờ ả ầ đúng cho k t qu c a d án. Th c ch tế ả ủ ự ự ấ c a mô ph ng Monte-Carlo là l y m tủ ỏ ấ ộ cách ng u nhiên theo quy lu t phân ph iẫ ậ ố xác su t các giá tr có th có c a các bi nấ ị ể ủ ế ng u nhiên đ u vào và tính ra m t k tẫ ở ầ ộ ế qu th c nghi m c a đ i l ng c nả ự ệ ủ ạ ượ ầ phân tích [3]. Quá trình đó l p l i nhi uặ ạ ề l n đ có m t t p h p đ y đ l n cácầ ể ộ ậ ợ ầ ủ ớ k t qu th c nghi m. Tính toán th ngế ả ự ệ ố kê các k t qu đó đ có các đ c tr ngế ả ể ặ ư th ng kê c n thi t c a k t qu c nố ầ ế ủ ế ả ầ phân tích c a d án, c th nh giá trủ ự ụ ể ư ị k v ng c a NPV, đ l ch chu n c aỳ ọ ủ ộ ệ ẩ ủ NPV c a d án, ho c xác su t đ NPVủ ự ặ ấ ể có giá tr âm.ị Hình 1: Quy trình nghiên c uứ Crystal Ball (CB) là m t ph n m mộ ầ ề tr giúp quá trình thi t l p mô hình môợ ế ậ ph ng cho nhi u l nh v c khácỏ ề ĩ ự nhau, d a trên nguyên lý mô ph ngự ỏ Monte Carlo và trên n n ph n m mề ầ ề Excel. Crystal Ball cho phép nh ngữ ng i s d ng đ nh ngh a các phân bườ ử ụ ị ĩ ố xác su t trên m t t p các bi n s ng uấ ộ ậ ế ố ẫ nhiên c a mô hình. Crystal Ballủ có nhi u công c khác nhau tr giúp choề ụ ợ ng i s d ng trong vi c thi t l p vàườ ử ụ ệ ế ậ phân tích các mô hình (Bootstrap, phân tích Tornado, mô ph ng 2D và Batchỏ Fit). Theo quy trình nghiên c u trongứ Hình 1, tr c h t các bi n đ u vào (cònướ ế ế ầ đ c g i là bi n r i ro) đ c nh nượ ọ ế ủ ượ ậ d ng thông qua xem xét t ng quan cácạ ổ nghiên c u đã th c hi n. K ti p môứ ự ệ ế ế hình tính toán l i nhu n d án nghiênợ ậ ự c u đ c thi t l p trong n n Excel.ứ ượ ế ậ ề Sau đó, th c hi n mô ph ng Monte-ự ệ ỏ Carlo v i ph n m m Crystal Ball cácớ ầ ề y u t r i ro chính và phân tích m c đế ố ủ ứ ộ r i ro tác đ ng vào hi u qu tài chính dủ ộ ệ ả ự án đ u t xây d ng chung c cho ng iầ ư ự ư ườ thu nh p th p. ánh giá hi u qu tàiậ ấ Đ ệ ả chính d a trên giá tr ự ị NPV, IRR, B/C và kh n ng chi tr c a ng i có thuả ă ả ủ ườ nh p th pậ ấ đ xem xét tính kh thi c aể ả ủ d án. T đó đ a ra m t s ki n nghự ừ ư ộ ố ế ị giúp các nhà đ u t đ a ra chi n l cầ ư ư ế ượ kinh doanh lâu dài c a mình m t cáchủ ộ h p lý: n u r i ro cao thì có th khôngợ ế ủ ể đ u t ho c đi u ch nh m t s thôngầ ư ặ ề ỉ ộ ố s c a d án đ có th th c hi n d ánố ủ ự ể ể ự ệ ự v i m c đ r i ro ch p nh n đ c vàớ ứ ộ ủ ấ ậ ượ ki n ngh đ d án trên th c s đ n đ cế ị ể ự ự ự ế ượ “tay” ng i có thu nh p th p v i giáườ ậ ấ ớ c h p lý.ả ợ D án nghiên c u là dự ứ án t i Xã Longự ạ Th i, Huy n Nhà Bè, Tp.HCM do Côngớ ệ ty C ph n Xây d ng và Kinh doanhổ ầ ự a c Hòa Bình đang xin phép đ u t vàĐị ố ầ ư đã ký cam k t tham gia thí đi m ch ngế ể ươ trình Nhà ph c v ng i có thu nh pụ ụ ườ ậ Xác đ nh các nhân t tác đ ng (bi n đ i vào) đ n ị ố ộ ế ầ ế hi u qu tài chính d án nghiên c uệ ả ự ứ Tính h p lý c a ợ ủ k t qu mô ph ngế ả ỏ K t lu n và đ xu t ế ậ ề ấ H p lýợ Không h p lýợ Thi t l p mô hình mô ph ng các y u t r i ế ậ ỏ ế ố ủ ro quan tr ngọ Ti n hành mô ph ng Monte-Carlo v i ph n ế ỏ ớ ầ m m Crystal Ballề Ch n l i ọ ạ bi n đ u vàoế ầ th p t i cu c h p do S Xây D ngấ ạ ộ ọ ở ự Tp.HCM ch trì ngày 13/3/2009.ủ 5. Phân tích tài chính c a d án khi ủ ự không tính n r i ro (phân tích đế ủ t t nh)ấ đị Sáu k ch b n khác nhau đã đ c xem xét vàị ả ượ k t qu phân tích hi u qu tài chính dế ả ệ ả ự án đ c trình bày trong ượ B ng 1ả . B ng 1. K t qu phân tích tài chínhả ế ả c a d án nghiên c u theo các k chủ ự ứ ị b n khác nhauả STT Các tr ng h pườ ợ NPV 1 Áp thu GTGT 10% và ế thu TNDN 25%ế 2,570 2 c mi n thu GTGT,Đượ ễ ế mi n thu TNDNễ ế 5,854 3 Không vay ngân hàng 22,463 4 Không vay ngân hàng, đ c mi n thu GTGT, ượ ễ ế mi n thu TNDNễ ế 25,672 5 H tr b ng hình th c ỗ ợ ằ ứ giao đ tấ 9,137 6 Mi n thu TNDN và áp ễ ế thu GTGT 5%ế 13,871 M c dù đ ng trên ph ng di n ch đ uặ ứ ươ ệ ủ ầ t thì ph ng án th 2 mang l i l iư ươ ứ ạ ợ nhuân cao nh t nh ng xét v m t t ngấ ư ề ặ ổ th đ phù h p v i kh n ng thanh toánể ể ợ ớ ả ă c a ng i mua và mang l i l i nhu nủ ườ ạ ợ ậ cao cho ch đ u t vì giá nhà r s bánủ ầ ư ẻ ẽ đ c nhanh thì ch n ph ng án 4 làượ ọ ươ thích h p v i giá bán 7,954,000ợ ớ (đ ng/m2) và l i nhu n làồ ợ ậ 19,523,000,000 (đ ng). Ngh a là doanhồ ĩ nghi p ph i tìm đ c đ i tác góp v nệ ả ượ ố ố cùng đ u t và Nhà n c h tr doanhầ ư ướ ỗ ợ nghi p b ng h tr v v n, v đ t đai,ệ ằ ỗ ợ ề ố ề ấ v.v đ tr c ti p hay gián ti p tác đ ngể ự ế ế ộ giúp doanh nghi p gi m chi phí đ u t ,ệ ả ầ ư t đó gi m giá bán đ ng i dân có thừ ả ể ườ ể mua. Bên c nh đó vi c công b thôngạ ệ ố tin, h tr th t c hành chính 1 cách đ yỗ ợ ủ ụ ầ đ , rõ ràng đ n các doanh nghi p s giúpủ ế ệ ẽ doanh nghi p có các ph ng án đ u t ,ệ ươ ầ ư kinh doanh phù h p và gi m r t nhi uợ ả ấ ề chi phí, th i gian c a doanh nghi pờ ủ ệ c ng nh c quan Nhà n c.ũ ư ơ ướ 6. Phân tích tài chính c a d án khi ủ ự tính n r i ro (phân tích mô đế ủ ph ng)ỏ 6.1. Phân ph i xác su t c a các bi n ố ấ ủ ế u vào.đầ Xác đ nh phân ph i xác su t c a các bi nị ố ấ ủ ế đ u vào là quan tr ng trong th c hi nầ ọ ự ệ mô ph ng Monte-Carlo ỏ [5]. Các phân ph i xác su t c a bi n đ u vào s đ cố ấ ủ ế ầ ẽ ượ nghiên c u d a trên các s li u th ng kêứ ự ố ệ ố quá kh c a bi n đ u vào và ý ki n cácở ứ ủ ế ầ ế chuyên gia. B ng 2 trình bày k t qu xácả ế ả đ nh phân ph i xác su t c a các bi n đ uị ố ấ ủ ế ầ vào b ng cách dùng ch c n ng ằ ứ ă Fit trong CB. B ng 2. Phân ph i xác su t c a cácả ố ấ ủ bi n u vào.ế đầ STT Bi nế đ u vàoầ c a môủ Phân ph iố xác Các tham số c b n c aơ ả ủ hàm phân [...]... A Monte- Carlo Simulation Approach, Book of abstract & final program of ICCPM/ICCEM 2007, Singapore, pp 52 VN DNG PHNG PHP Mễ PHNG MONTE CARLO VO PHN TCH , NH GI RI RO TI CHNH CA D N CHUNG C CHO NGI THU NHP THP 3.1 Quy trỡnh lp Mụ phng Monte Carlo Mụ phng Monte Carlo l mt cụng c phõn tớch cỏc hin tng cú cha yu t ri ro nhm rỳt ra li gii gn ỳng Nú cũn c gi l phng phỏp th nghim thng kờ Mụ phng Monte Carlo. .. hin cỏc phộp mụ Cú hai phng phỏp ly mu c bn phng Monte Carlo lp i lp li trong phn mm Crystal Ball: vic ly cỏc giỏ tr khỏc nhau t phõn Ly mu Monte Carlo: chng b xỏc sut ca bin s Mụ phng trỡnh mụ phng s la chn mt Monte Carlo l mt k thut hiu cỏch ngu nhiờn mụt giỏ tr sn cú t qu ó c chng minh Trong phõn b xỏc sut ca tp giỏ tr u vo nguyờn lý mụ phng Monte Carlo, ó c nh ngha trong gi thuyt ch yờu cu mt bng... hin d ỏn thnh cụng vn ln hn xỏc sut d ỏn tht bi, vớ nh xỏc sut d ỏn thnh cụng vi NPV > 0 v B/C >1 l 56.76%, xỏc sut IRR > 15% l 71.43% - Xỏc sut giỏ tr hin ti rũng NPV < 0 v B/C < 1 theo mụ phng Monte- Carlo l 43.24%, cũn xỏc sut sut thu li ni ti IRR < 15% l 28.57%, õy l nhng con s khỏ ln, d ỏn cú tớnh ri ro cao Nguyờn nhõn tỡnh trng trờn mt phn l do cuc khng hong ti chớnh ton cu vo nm 2008 ó tỏc... ng/m2 Min = 7,5 triu ng/m2; Max = 9,5 triu ng/m2; Likeliest = 8,14 triu ng/m2 Min = 1 nm; Max ngõn hng tam giỏc = 2,5 nm; Likeliest = 1,5 nm *: Theo d liu www.vietcombank.com.vn ca 6.2 Kt qu mụ phng MonteCarlo theo quan im ch u t Thc hin vi 10,000 ln mụ phng (10,000 trials) cho 6 bin u vo (input variables): lm phỏt, lói sut ngõn hng, sut sinh li mong mun ca ch u t, giỏ thnh xõy dng, giỏ bỏn cn h v thi... kh Giai on vn hnh mụ phng l cụng vic khú khn nht, mt nhiu thi gian nht, vỡ th nú c dnh cho mỏy tớnh Quỏ trỡnh trờn c lp i lp li cho n khi nhng kt qu cn thit, cn phi thc hin mt s khỏ ln nhng phộp th Monte Carlo, cú khi n hng trm ln Núi chung, s phộp th cng ln, cỏc kt cc trung bỡnh cng n nh.Chn s ln mụ phng bao nhiờu l mt vn phc tp Tuy nhiờn thụng thng s ln mụ phng thng nm trong khong 5.000- 10.000ln... trong mụ hỡnh ó chn mm tr giỳp quỏ trỡnh thit lp mụ Hỡnh 1 di õy cho chỳng ta thy hỡnh mụ phng cho nhiu lnh vc c mt quỏ trỡnh thc hin mụ khỏc nhau, da trờn nguyờn lý mụ phng trong Crystal Ball phng Monte Carlo v trờn nn phn u im ca Crystal Ball so vi mm Excel Crystal Ball cho phộp Excell nhng ngi s dng nh ngha cỏc Do ch x lý cỏc bin n l trờn tng phõn b xỏc sut trờn mt tp cỏc bin ụ nờn cỏc mụ hỡnh c... cỏc ch tiờu ỏnh giỏ d ỏn NPV, IRR, B/C Cỏc kt qu mụ phng cỏc bin u ra (NPV, IRR, B/) theo quan im ch u t c trỡnh by trong Bng 3, Bng 4, Hỡnh 2, Hỡnh 3, Hỡnh 4 Bng 3 Cỏc tham s chớnh ca kt qu mụ phng Monte- Carlo NPV (VN -25,535,380,0 27,265.090,0 77,070,000 Tham s Giỏ tr nh nht (minimum) Giỏ tr ln nht (maximum) Giỏ tr trung bỡnh (mean) lch chun (Std Deviation) Phng sai (Variance) 7,707,020, 59,398,082,16... vi mi theo mt phõn b xỏc sut mt phõn b ó nh ngha trong gi Crystal Ball b sung thờm 2 k thit thut trờn nn Excel: s thay th cỏc Trong thc t, ngi ta la chn giỏ tr n l bng mt phõn b xỏc phng phỏp ly mu Monte Carlo sut v vic mụ phng mụ hỡnh mt khi cn tớnh toỏn xp x trng thỏi cỏch ngu nhiờn Kt qu l mt bng thc ca phõn b vi yờu cu nhiu tớnh vi s h tr ci tin thờm vo ln th hn so vi ly mu Latin cỏc phõn b xỏc... thuờ lm siờu th, xe , Tng 3-17 : cn h bỏn cho ngi thu nhp thp Ngun vn 70% l vn t cú, 30% vn vay ngõn hng D ỏn c thi cụng hon thin trong 3 nm Cỏc S dng phn mm Crystal Ball thit lp mụ hỡnh mụ phng Monte- Carlo Thc hin vi 10,000 ln mụ phng (10,000 trials) cho 4 bin u vo (input variables):, lói sut ngõn hng, sut sinh li mong mun ca ch u t, giỏ thnh xõy dng, giỏ bỏn cn h S bin u ra (output variables)... giỏ khi : IRR > r r : mc chit khu ti thiu cú th Xỏc nh cỏc nhõn t tỏc ng (bin u vo) n hiu qu ti chớnh d ỏn nghiờn cu Chn li bin u vo Thit lp mụ hỡnh mụ phng cỏc yu t ri ro quan trng Tin hnh mụ phng Monte- Carlo vi phn mm Crystal Ball Tớnh hp lý ca kt qu mụ phng Hp lý Kt lun v xut 3.3 ỏnh giỏ kt qu phõn tớch Biu phõn phi xỏc sut NPV Khụng hp lý Biu phõn phi xỏc sut IRR Biu th hin s tng quan gia . lý c a ợ ủ k t qu mô ph ngế ả ỏ K t lu n và đ xu t ế ậ ề ấ H p lýợ Không h p lýợ Thi t l p mô hình mô ph ng các y u t r i ế ậ ỏ ế ố ủ ro quan tr ngọ Ti n hành mô ph ng Monte- Carlo v i ph n ế ỏ. RỦI RO TÀI CHÍNH CỦA DỰ ÁN CHUNG CƯ CHO NGƯỜI THU NHẬP THẤP 3.1 . Quy trình lập Mô phỏng Monte Carlo Mô ph ng Monte Carlo là m t côngỏ ộ c đ phân tích các hi n t ng cóụ ể ệ ượ ch a y u t r i ro. phép th c hi n các phép mô ệ ph ng Monte Carlo đ l p đi l p l iỏ ể ặ ặ ạ vi c l y các giá tr khác nhau t phânệ ấ ị ừ b xác su t c a bi n s . Mô ph ngố ấ ủ ế ố ỏ Monte Carlo là m t k thu t hi