Bài 7:PHÂN TÍCH RỦI RO TRONG THẨM ĐỊNH DỰ ÁN

Slite bài 7: phân tích rủi ro trong thẩm định dự án của trường đại học kinh tếluật khoa kinh tế đối ngoại. Nội dung: Giới thiệu về rủi ro • Kĩ thuật phân tích rủi ro • Hướng dẫn sử dụng với Excel Rủi ro là gì? Là khả năng xảy ra sự khác biệt giữa kết quả thực tế và kết quả kỳ vọng theo kế hoạch

Bài 7
 PHÂN TÍCH RỦI RO TRONG THẨM ĐỊNH DỰ ÁN

KHOA KINH TẾ ĐỐI NGOẠI – ĐH KINH TẾ LUẬT

1

Trần Thiện Trúc Phượng Ngô Thanh Trà

Nội dung

•  Giới thiệu về rủi ro

•  Kĩ thuật phân tích rủi ro

•  Hướng dẫn sử dụng với Excel

1 Giới thiệu rủi ro

Rủi ro là gì? Là khả năng xảy ra sự khác biệt giữa kết

Projected

Result L

Khi nói về tương lai Chỉ có một điều chắc chắn là mọi thứ đều không chắc chắn

Tại sao phải phân tích rủi ro

•  Để có được thông tin và dữ liệu phục vụ cho các dự

o  Các khoản lợi ích ròng của DA trải ra theo thời gian à Theo thời gian, mức độ không chắc chắn càng lớn

Ví dụ

Một người muốn mua cà phê, tích trữ trong một năm rồi

đem bán Yếu tố nào ảnh hưởng nhất đến kết quả KD?

•  Giá cà phê (hình vẽ bên dưới) à kết quả của hoạt động kinh doanh là bất định và người kinh doanh là người chấp nhận rủi ro

•  Các giá trị lịch sử của hoạt động kinh doanh cà phê tại Mỹ từ 1970-1993:

ü  12/23 năm sinh lợi

ü  10/23 năm thua lỗ

ü  1/23 năm hòa vốn

à Có ít nhất 3 kết cục với các xác suất khác nhau

Bảng phân phối tần suất giá cà phê ở Mỹ

Ví dụ (tt)

•  Nếu DA trồng cà phê nói trên bao gồm cả việc đổi mới phương thức trồng cà phê thì ngoài sự bất định về giá, còn có thêm sự bất định về năng suất

và chi phí Kết quả là số kết cục của hoạt động kinh doanh có thể sẽ tăng vọt

•  Các dữ liệu đầu vào trong phân tích tài chính dự án

là các giá trị kỳ vọng trong các phân phối xác suất,

và do đó giá trị thực tế của chúng có thể khác so với giá trị kỳ vọng

2 Kỹ thuật phân tích rủi ro

2.1 - Phân tích độ nhạy

2.2 - Phân tích tình huống

2.3 - Phân tích mô phỏng Monte Carlo

•  Khái niệm:

o  Là bước đầu tiên trong phân tích rủi ro

o  Là kỹ thuật phân tích rủi ro xem xét sự thay đổi của NPV (hoặc IRR) khi cho một biến đầu vào thay đổi tại một thời

đ iểm, trong điều kiện các biến số khác không đổi

2.1 - Phân tích độ nhạy

•  Ý nghĩa:

o  Xác định những biến có ảnh hưởng nhiều nhất đến lợi ích ròng của DA và lượng hóa mức độ ảnh hưởng của chúng

à Cho phép kiểm định biến nào có tầm quan trọng như

là nguồn gốc của rủi ro

2.1 - Phân tích độ nhạy

•  Ví dụ: Một dự án trồng cà phê: biến số giá cả hay

năng suất thu hoạch ảnh hưởng nhất đến sự thành công DA?

o  Đánh giá tác động đến NPV của DA khi các mức giá và năng suất biến thiên theo một tỷ lệ % tùy ý

o  Xem xét độ nhạy của NPV đối với mỗi yếu tố

o  NPV thay đổi nhiều hơn bởi biến số nào thì biến

số đó là biến số rủi ro của dự án

2.1 - Phân tích độ nhạy

•  Tổng chi phí và lợi ích: Phân tích độ nhạy cho các biến

số ảnh hưởng đến tổng chi phí và lợi ích à thấy tác động cộng hưởng của các biến số, chưa thể đưa ra nhận định

cụ thể

•  Các khoản mục chi phí và lợi ích trọng yếu: Phân tích

độ nhạy với từng tham số riêng biệt có tính trọng yếu nhất đối với dự án

ü  Về lợi ích: giá đầu ra, mức thuế, tốc độ tăng của cầu… ü  Về chi phí: giá đầu vào, thuế, công suất…

•  Tác động của việc trì hoãn (trong khởi động, thi công,

khai thác công suất tối đa): Xem xét tác động đến NPV của việc trì hoãn DA một thời gian (vd 1 năm)

Lựa chọn biến số trong phân tích độ nhạy

•  Không tính đến xác suất xảy ra của các sự kiện

o  PT độ nhạy cho biết nếu năng suất/hec-ta cà phê giảm quá 25% thì NPV < 0 Tuy nhiên ta không biết việc “năng suất giảm 25%” có dễ xảy ra hay không

•  Việc thay đổi giá trị của các biến số nhạy cảm không phải lúc nào cũng có mối liên hệ rõ ràng với các biến chính cần quan sát

o  Doanh thu tăng à NPV tăng

o  Chi phí tăng à NPV giảm

o  Lạm phát à NPV tăng hoặc giảm

Các hạn chế của phân tích độ nhạy

•  Không tính đến mối quan hệ tương quan giữa các

biến

o  Thay đổi giá trị của một biến tại một thời điểm và cho giá trị của các biến khác không đổi chỉ có ý nghĩa nếu các biến đang xét không có tương quan với nhau

o  Nếu các biến có tương quan: thay đổi giá trị của 1 biến à giá trị các biến khác cũng thay đổi à kết luận về DA bị sai lệch Ví dụ: Nếu diện tích tưới tiêu của máy bơm giảm 10% à năng suất giảm 10% à NPV giảm 60% (NPV giảm do tổng hợp của giảm diện tích tưới tiêu và năng suất)

Các hạn chế của phân tích độ nhạy (tt)

•  Khái niệm:

o  Phân tích kịch bản là kỹ thuật cho phép tính toán thay đổi các biến số cơ bản theo một kiểu nhất định và cho phép thay đổi nhiều hơn một biến tại một thời điểm

2.2 - Phân tích tình huống/kịch bản

•  Các bước phân tích:

o  Bắt đầu từ trường hợp cơ sở: sử dụng một tập hợp các

biến số đầu vào được cho với giá trị hợp lý nhất

o  Đưa ra trường hợp tồi nhất: tất cả biến số đầu vào

được cho bằng với giá trị dự báo tồi nhất (hàng bán được ít, giá bán thấp, chi phí biến đổi cao)

o  Đưa ra trường hợp tốt nhất: tất cả biến số đầu vào

được cho bằng với giá trị dự báo tốt nhất

o  Thông thường các trường hợp tồi nhất và tốt nhất được định nghĩa là các trường hợp có xác suất xảy ra các điều kiện tốt hoặc xấu là 25% và xác suất xảy ra điều kiện cơ

sở là 50%

2.2 - Phân tích tình huống/kịch bản

•  Ưu điểm:

o  Thừa nhận rằng các biến nhất định có quan hệ

tương hỗ với nhau vì thế một số biến có thể được thay đổi đồng thời theo một cách nhất quán

o  Giải thích là dễ dàng khi các kết quả vững chắc

ü  Chấp thuận DA nếu NPV > 0 ngay cả trong trường hợp xấu nhất

ü  Bác bỏ DA nếu NPV < 0 ngay cả trong trường hợp tốt nhất

2.2 - Phân tích tình huống/kịch bản

•  Nhược điểm:

o  PT tình huống không tính tới xác suất của các

trường hợp

o  Nếu NPV đôi lúc dương, đôi lúc âm, thì các kết

quả là không dứt khoát (Đây lại là trường hợp hay gặp nhất)

2.2 - Phân tích tình huống/kịch bản

•  Khái niệm:

o  Mô phỏng Monte Carlo là một kỹ thuật phân tích rủi

ro cho phép xem xét sự thay đổi đối với các biến chính của DA (vd: NPV, IRR) khi các biến số đầu vào thay đổi đồng thời một cách ngẫu nhiên dựa trên giả định về một dạng phân phối xác suất nào đó của các biến số này

2.3 - Phân tích mô phỏng Monte Carlo

•  Ưu điểm:

o  Có tính tới các phân phối xác suất khác nhau và các miền giá trị tiềm năng khác nhau đối với các biến số chính của dự án

o  Cho phép có tương quan (cùng biến thiên) giữa các biến

o  Tạo ra một phân phối xác suất cho các kết quả của DA (các ngân lưu, NPV) thay vì chỉ ước tính một giá trị đơn lẻ

2.3 - Phân tích mô phỏng Monte Carlo

•  Khuyết điểm:

o  Xác định dạng phân phối xác suất của các biến cấu thành dự án và nêu lên mối quan hệ giữa các biến tương quan không phải là công việc dễ dàng

o  Phân phối xác suất của các kết quả dự án có thể

hỗ trợ các nhà ra quyết định trong việc lập ra các lựa chọn, nhưng có thể có các vấn đề về giải thích và sử dụng

2.3 - Phân tích mô phỏng Monte Carlo

1 Mô hình toán học: bảng tính thẩm định dự án

2 Xác định các biến nhạy và không chắc chắn (dựa vào PT độ nhạy)

3 Xác định tính không chắc chắn

o  Xác định miền các lựa chọn (tối thiểu và tối đa)

o  Xác định loại hình phân phối xác suất: chuẩn, tam giác, đều, bậc thang…

4 Xác định cụ thể quan hệ giữa các biến có tương quan

trị tham số khác nhau

6 Phân tích các kết quả

o  Các trị thống kê: NPV kỳ vọng, hệ số biến thiên của NPV

o  Các phân phối xác suất: hàm phân phối xác suất cộng dồn (CDF)

Các bước xây dựng mô phỏng Monte Carlo

F3 F4 V6

V1 V2

V3 V4 V5

Phân tích độ nhạy

Dữ liệu quá khứ à phân phối tần suất à Phân phối xác suất

Giá trị biến Tần suất

1 3

5 1

Tối thiểu

Các quan sát

Tối thiểu Tối đa Giá trị biến Xác suất

0.1

Tối thiểu Tối đa Giá trị biến

0.3 0.5

0.1

Thời gian

Hiện tại

Dự báo kết quả của một biến cố tương lai

Các phân phối xác suất đối xứng

%

100

% 50

Xác suất của X

Xác suất của X

$

Phân tích mô phỏng

Giá

Số lượng Doanh thu (V1 x V2) Nguyên vật liệu

Tiền lương Các chi phí Chi phí hoạt động (V3+V4+V5) Định phí

Tổng chi phí (F2 + V6)

Lợi nhuận (F1 - F3)

V1 V2 F1 V3 V4 V5 F2

F3 F4 V6

V1 V2

V3 V4 V5

$

Các kết quả

Giá

Số lượng Doanh thu (V1 x V2)

Nguyên vật liệu Tiền lương

Các chi phí Chi phí hoạt động (V3+V4+V5)

Định phí Tổng chi phí (F2 + V6) Lãi (F1 - F3)

V1 V2 F1 V3 V4 V5 F2

F3 F4

4

V6

Sử dụng phần mềm vi tính chạy mô phỏng

Trường hợp 1: (Xác suất NPV âm) = 0

Xác suất Xác suất tích luỹ

-

Quyết định: Chấp thuận

+

Ghi chú: Đầu thấp hơn của phân phối xác suất tích luỹ nằm

về bên phải của điểm NPV zero

Trường hợp 2: (Xác suất NPV dương) = 0

Xác suất Xác suất tích luỹ

-

Quyết định: Bác bỏ

+

Ghi chú: Đầu cao hơn của phân phối xác suất tích luỹ nằm về

bên trái của điểm NPV zero

Trường hợp 3: 0 < (Xác suất NPV âm) < 1

Xác suất Xác suất tích luỹ

Trường hợp 4: Các DA loại trừ nhau - Với điều kiện có cùng xác suất, một DA luôn tỏ ra có lợi nhuận cao hơn

Xác suất Xác suất tích luỹ

Trường hợp 5: Các DA loại trừ nhau

– Lợi nhuận cao so với lỗ thấp

Xác suất Xác suất tích luỹ

•  Nếu trung lập với rủi ro, thì không chắc chắn là tốt nhất

•  Nếu sợ rủi ro, thì thích B hơn A

•  Nếu thích rủi ro, thì có thể thích A hơn B

•  Mua một thùng dầu mỏ hôm nay và bán nó sau 1 năm

•  Giá hôm nay (P0) là nhất định $20

•  Giá năm sau (P1) là không chắc chắn

Các bước thực hiện phân tích mô phỏng:

•  Miền các giá trị tiềm năng là gì?

o  Giá trị tối thiểu: Xác suất giá thấp hơn $10 là zero

o  Giá trị tối đa: Xác suất giá cao hơn $60 là zero

=> Miền giá trị của giá dầu năm sau là từ $10 tới $60

•  Xác suất tìm thấy các giá trị nằm giữa những thái cực

này là gì ?

Ví dụ

Phân phối xác suất tương đối cho giá dầu mỏ năm sau

NPV = -20 + 27.75/1.1 = 5.23

Kết quả: Thực hiện dự án

Mô phỏng Monte Carlo

o  Đối với mỗi phép mô phỏng, có một giá trị của NPV Sau

500 bước chạy mô phỏng, thu được 500 giá trị của NPV

để từ đó có thể tìm ra NPV kỳ vọng cùng các đặc trưng khác của phân phối xác suất NPV

ü Miền giá trị : từ -9.69 tới 34.18

o  Kết quả: Chấp thuận hoặc bác bỏ dự án phụ thuộc vào thái độ/chính sách với rủi ro

Nguồn: George W Kester, “Hoạch định ngân sách đầu tư ở khu vực Châu Á – Thái Bình Dương”, Financial Practice & Education, Vol 9, no 1 (Spring 1999),

Phân tích

độ nhạy

Mô phỏng Monte Carlo

Hướng dẫn phân tích rủi ro với Excel

Phân tích độ nhạy bằng Excel

•  Trả lời câu hỏi “điều gì sẽ xảy ra … nếu … ” (what – if) Phân tích này xem xét yếu tố đầu vào nào là quan trọng nhất (yếu tố mang tính chất rủi ro) ảnh hưởng đến kết quả bài toán (lợi nhuận hoặc chi phí)

•  Excel hỗ trợ phân tích độ nhạy một chiều và hai chiều, nghĩa là chỉ đánh giá được tối đa 2 yếu tố rủi ro

ü  Phân tích độ nhạy một chiều là bài toán với một biến đầu vào biến đổi

ü  Phân tích độ nhạy hai chiều là bài toán với hai biến đầu vào biến đổi

•  Sử dụng chức năng “TABLE” của Excel

Các bước thực hiện phân tích độ nhạy

1 Xác định biến đầu vào (còn gọi là biến rủi ro) cần phân tích như là chi phí, tốc độ lạm phát, doanh thu, v.v…

2 Xác định biến đầu ra (còn gọi là biến kết quả) cần phân tích như là NPV, IRR, v.v…

3 Xác định khoảng biến thiên của biến rủi ro

4 Thiết lập mô hình trong bảng tính Excel

5 Dùng chức năng “Table” trong “Data” của Excel để phân tích độ nhạy

6 Quan sát kết quả và rút ra kết luận về “sự nhạy cảm” của biến kết quả đối với sự thay đổi của biến rủi ro

Bài toán tĩnh – Các thông số đầu vào cố định

Xét một dự án đơn giản sau:

Chi đầu tư ban đầu

Bài toán động – PT độ nhạy một chiều

Xem xét sự thay đổi của NPV khi chi đầu tư ban đầu năm 0 thay đổi từ các giá trị 1.700 đến 2.300, mỗi bước thay đổi là 100

Giá trị NPV tham chiếu, A10 = B4

Giá trị NPV trong điều kiện

bài toán tĩnh

Phân tích độ nhạy một chiều

•  Quét khối từ vùng A9:H10

•  Chọn Data/Table à xuất hiện bảng hộp thoại Table

•  Giá trị chi đầu tư được sắp xếp trong cùng một dòng

à Nhập vào mục Row Input Cell

•  Địa chỉ ô Row input Cell chính là địa chỉ của ô biến rủi

ro đang cần nghiên cứu (B2)

•  Nhấp OK khi đã hoàn tất

Phân tích độ nhạy một chiều

Phân tích độ nhạy một chiều

Ô kiểm tra

Phân tích độ nhạy hai chiều Xem xét sự thay đổi của NPV khi chi đầu tư ban đầu năm 0 thay đổi từ các giá trị 1.700 à 2.300 (mỗi bước nhảy là 100) và suất chiết khấu thay đổi từ 6% à 12% (mỗi bước nhảy là 1%)

NPV tham chiếu, B9 = B4

Phân tích độ nhạy hai chiều

•  Quét khối từ vùng B9:16

•  Chọn Data/Table à xuất hiện bảng hộp thoại Table

•  Giá trị chi đầu tư được sắp xếp trong cùng một dòng à Nhập vào mục Row Input Cell

•  Giá trị suất chiết tính được sắp xếp trong cùng một cột (dòng khác nhau) à Nhập vào mục Column Input Cell

•  Địa chỉ ô Row input Cell chính là địa chỉ của ô biến rủi ro (chi đầu tư) đang cần nghiên cứu (B2)

•  Địa chỉ ô Column input Cell chính là địa chỉ của ô biến rủi

ro (suất chiết tính) đang cần nghiên cứu (B3)

•  Nhấp OK khi đã hoàn tất

Phân tích độ nhạy hai chiều

Phân tích độ nhạy hai chiều

Phân tích kịch bản/tình huống bằng Excel

•  Cũng là dạng phân tích “what-if”, thừa nhận rằng các biến nhất định có quan hệ tương hỗ với nhau Do vậy, một số ít biến số có thể thay đổi theo một kiểu nhất định tại cùng một thời điểm

•  Tập hợp các hoàn cảnh có khả năng kết hợp lại để tạo

ra “các trường hợp” hay “các tình huống” khác nhau là: ü  Trường hợp xấu nhất/Trường hợp bi quan

ü  Trường hợp kỳ vọng/Trường hợp ước tính tốt nhất ü  Trường hợp tốt nhất/Trường hợp lạc quan

•  Sử dụng chức năng Tools/SCENARIOS của Excel hoặc hàm INDEX

Các bước thực hiện phân tích tình huống

1 Xác định các tình huống có thể có đối với DA đang phân tích

2 Ước lượng các giá trị của các biến số rủi ro trong các tình huống

3 Xác định các biến kết quả

4 Thiết lập mô hình trong bảng tính Excel

5 Dùng chức năng “Scenarios” trong “Tools” để phân tích tình huống hoặc dùng hàm INDEX

6 Quan sát kết quả phân tích và rút ra kết luận

Sử dụng Tools/Scenarios Xét một dự án đơn giản sau:

Bài toán tĩnh

Bài toán động – Phân tích kịch bản

Kết quả khảo sát nhận thấy có thể có 3 trường hợp biến động của chi đầu tư và WACC như sau:

Xét NPV trong các trường hợp?

Khai báo các tình huống

q Tools à Scenarios…

q Nhấp nút Add…

(đặt tên cho tình huống và chọn vùng

địa chỉ các ô chứa biến rủi ro)

61

Khai báo các tình huống

q  Nhập các giá trị cho kịch bản tốt nhất Nhấp nút OK

sau khi nhập xong

q  Nhấp nút Add… và thêm các tình huống còn lại

62

Kết quả

q  Nhập xong các tình huống à Nhấn nút Summary

q  Xuất hiện bảng tổng hợp kết quả

Kết quả

Sử dụng hàm INDEX Xét một dự án đơn giản sau:

Bài toán tĩnh

Bài toán động – Phân tích kịch bản

Kết quả khảo sát nhận thấy có thể có 3 trường hợp biến động của ngân lưu vào như sau:

Xét NPV trong các trường hợp?

Giới thiệu về hàm INDEX

q  Index là lệnh kết hợp giữa V-lookup và H-lookup

§  Thể hiện kết quả của các trường hợp ra thành 1 bảng bằng lệnh Table