Áp dụng mô phỏng Monte-Carlo để phân tích rủi ro tài chính khi đầu tư chung cư cho người có thu nhập thấp

Người có thu nhập thấp chiếm một phần lớn lực lượng lao động của xã hội. Họ có trình độ chuyên m n và góp phần thúc đẩy sự phát triển bền vững của xã hội. Vì thế bên cạnh giá bán, lợi nhuận mà nhà đầu tư rất quan tâm thì nhu cầu, chất lượng, khả năng thanh toán của người có thu nhập thấp là yếu tố quan trọng kh ng kém, cần được cơ quan Nhà nước và doanh nghiệp quan tâm, nhằm đảm bảo đầu ra của sản phẩm và sản phẩm phải phù hợp.

THÔNG BÁO KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ* SỐ 1-2012 87 ÁP DỤNG MƠ PHỎNG MONTE-CARLO ĐỂ PHÂN TÍCH RỦI RO TÀI CHÍNH KHI ĐẦU TƢ CHUNG CƢ CHO NGƢỜI CĨ THU NHẬP THẤP Bí th ồn TNCS HCM, tr ng ThS Trần Minh Trí i học X y d ng Miền Trung Tóm tắt: Người có thu nhập thấp chiếm phần lớn lực lượng lao động xã hội Họ có trình độ chun m n góp phần thúc đẩy phát triển bền vững xã hội Vì bên cạnh giá bán, lợi nhuận mà nhà đầu tư quan tâm nhu cầu, chất lượng, khả tốn người có thu nhập thấp yếu tố quan trọng kh ng kém, cần quan Nhà nước doanh nghiệp quan tâm, nhằm đảm bảo đầu sản phẩm sản phẩm phải phù hợp Ngoài với cạnh tranh gay gắt kinh doanh bất động sản với biến động kinh tế giới, dự án bất động sản trở nên nhiều rủi ro Do đó, nghiên cứu “Áp dụng m Monte-Carlo để phân tích rủi ro tài đầu tư chung cư cho người có thu nhập thấp” cần thiết giúp nhà đầu tư có ước lượng lợi nhuận xác, đánh giá tính khả thi dự án tốt tạo hội cho người có thu nhập thấp có nơi ổn định phù hợp thời kỳ khủng hoảng kinh tế Giới thiệu Th c tế ch ơng trình nhà cho ng i thu nhập thấp triển khai từ năm 2003 nh ng tiến trình cịn chậm [1] Mặc dù chung c cho ng i có thu nhập thấp ph n khúc thị tr ng có nhu cầu lớn, t i Thành phố Hồ Chí Minh Song, việc thu hút đầu t vào lĩnh v c khó khăn Hầu hết doanh nghiệp trọng vào việc đầu t x y d ng nhà th ơng m i để bán, doanh nghiệp quan t m đầu t x y d ng chung c để bán, bán trả góp cho thuê, phục vụ đối t ợng Nh ng với nhiều chế, sách đắn hỗ trợ tối đa cho nhà đầu t ng i có thu nhập thấp từ ảng, Nhà n ớc, Chính phủ năm 2009 th c s khuyến khích doanh nghiệp, kể đến nh : Nghị số 18/NQ-CP Quyết định số 65,66,67/2009/Q -TTg ể h ởng ứng sách đắn trên, báo đ a phần nghiên cứu nhỏ, mong làm an t m ng i đầu t cho lĩnh v c Mục tiêu nghiên cứu Bài báo trình bày kết ph n tích đánh giá mức độ rủi ro tác động vào hiệu tài d án th c tế: chung cư cho người thu nhập thấp huyện Nhà Bè c ng ty cổ phần Xây dựng Kinh doanh Địa ốc Hịa Bình Ph ơng pháp mơ Monte-Carlo đ ợc l a chọn để ph n tích đánh giá rủi ro Từ đ a số biện pháp để d án mang l i lợi nhuận cho chủ đầu t th c s đến đ ợc “tay” ng i có thu nhập thấp với giá hợp lý [2] Một số kiến nghị đ ợc đ a giúp nhà đầu t đề xuất chiến l ợc kinh doanh dài h n cách thành công Đối tƣợng đƣợc mua, thuê, thuê mua nhà thu nhập thấp Theo điều 6, Quyết định 67 Thủ T ớng Chính phủ đối t ợng đ ợc mua, thuê, thuê mua nhà thu nhập thấp gồm cán bộ, công chức, viên chức, l c l ợng vũ trang h ởng l ơng từ ng n sách nhà n ớc ng i có thu nhập thấp t i khu THƠNG BÁO KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ* SỐ 1-2012 v c đô thị Và phải đáp ứng đủ điều kiện sau : + Ch a có nhà có nhà nh ng diện tích bình qu n d ới m2/ng i; + Ch a đ ợc Nhà n ớc hỗ trợ nhà ở, đất d ới hình thức; + ối với tr ng hợp mua thuê mua nhà thu nhập thấp phải có hộ th ng trú t m trú dài h n t i tỉnh, thành phố tr c thuộc Trung ơng nơi có d án; + Có mức thu nhập thấp, khơng có khả t cải thiện chỗ Các nghị định Thủ t ớng Chính phủ số chế, sách nhằm đẩy m nh phát triển nhà cho học sinh, sinh viên sở đào t o nhà công nh n lao động t i khu cơng nghiệp tập trung, người có thu nhập thấp t i khu v c đô thị Bộ X y d ng ban hành thông t 36/2009/TT-BXD h ớng dẫn việc bán, cho thuê, cho thuê mua quản lý sử dụng nhà cho ng i có thu nhập thấp t i khu v c thị Trong đó, ngun tắc l a chọn đối t ợng đ ợc mua, thuê, thuê mua nhà thu nhập thấp đ ợc Bộ X y d ng d a theo bảng điểm Việc l a chọn đối t ợng đ ợc mua, thuê, thuê mua nhà thu nhập thấp th c theo ph ơng pháp chấm điểm, ng i có tổng số điểm cao đ ợc u tiên giải tr ớc (với thang điểm tối đa 100) Phƣơng pháp nghiên cứu Mô Monte-Carlo ph ơng pháp ph n tích mơ tả t ợng có chứa biến đầu vào có tính ngẫu nhiên nhằm tìm l i giải gần cho kết d án Th c chất mô Monte- 88 Carlo lấy cách ngẫu nhiên theo quy luật ph n phối xác suất giá trị có biến ngẫu nhiên đầu vào tính kết th c nghiệm đ i l ợng cần ph n tích [3] Quá trình lặp l i nhiều lần để có tập hợp đầy đủ lớn kết th c nghiệm Tính tốn thống kê kết để có đặc tr ng thống kê cần thiết kết cần ph n tích d án, cụ thể nh giá trị kỳ vọng NPV, độ lệch chuẩn NPV d án, xác suất để NPV có giá trị m Crystal Ball (CB) phần mềm trợ giúp q trình thiết lập mơ hình mô cho nhiều lĩnh v c khác nhau, d a nguyên lý mô Monte Carlo phần mềm Excel Crystal Ball cho phép ng i sử dụng định nghĩa ph n bố xác suất tập biến số ngẫu nhiên mơ hình Crystal Ball tập đồn Oracle-một 100 công ty lớn giới Fortune bầu chọn- x y d ng Crystal Ball có nhiều cơng cụ khác trợ giúp cho ng i sử dụng việc thiết lập phân tích mơ hình (Bootstrap, phân tích Tornado, mơ 2D Batch Fit) Theo quy trình nghiên cứu Hình 1, tr ớc hết biến đầu vào (còn đ ợc gọi biến rủi ro) đ ợc nhận d ng thông qua xem xét tổng quan nghiên cứu th c Kế tiếp mơ hình tính tốn lợi nhuận d án nghiên cứu đ ợc thiết lập Excel Sau đó, th c mơ Monte-Carlo với phần mềm Crystal Ball yếu tố rủi ro ph n tích mức độ rủi ro tác động vào hiệu tài d án đầu t x y d ng chung c cho ng i thu nhập thấp ánh giá hiệu tài d a THƠNG BÁO KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ* SỐ 1-2012 giá trị NPV, IRR, B/C khả chi trả ng i có thu nhập thấp để xem xét tính khả thi d án Từ đ a số kiến nghị giúp nhà đầu t đ a chiến l ợc kinh doanh l u dài cách hợp lý: rủi ro cao không đầu t điều chỉnh số thông số d án để th c d án với mức độ rủi ro chấp nhận đ ợc kiến nghị để d án th c s đến đ ợc “tay” ng i có thu nhập thấp với giá hợp lý Hình 1: Quy trình nghiên cứu D án nghiên cứu d án t i xã Long Thới, Huyện Nhà Bè, Tp.HCM Công ty Cổ phần X y d ng Kinh doanh ịa ốc Hịa Bình xin phép đầu t ký cam kết tham gia thí điểm ch ơng trình Nhà phục vụ ng i có thu nhập thấp t i 89 họp Sở X y D ng Tp.HCM chủ trì ngày 13/3/2009 Phân tích tài dự án khơng tính đến rủi ro Sáu kịch khác đ ợc xem xét kết ph n tích hiệu tài d án đ ợc trình bày Bảng Mặc dù đứng ph ơng diện chủ đầu t ph ơng án thứ mang l i lợi nhu n cao nh ng xét mặt tổng thể để phù hợp với khả toán ng i mua mang l i lợi nhuận cao cho chủ đầu t giá nhà rẻ bán đ ợc nhanh chọn ph ơng án thích hợp với giá bán 7,954,000 (đồng/m2) lợi nhuận 19,523,000,000 (đồng) Nghĩa doanh nghiệp phải tìm đ ợc đối tác góp vốn đầu t Nhà n ớc hỗ trợ doanh nghiệp hỗ trợ vốn, đất đai, v.v để tr c tiếp hay gián tiếp tác động giúp doanh nghiệp giảm chi phí đầu t , từ giảm giá bán để ng i d n mua Bên c nh việc công bố thông tin, hỗ trợ thủ tục hành cách đầy đủ, rõ ràng đến doanh nghiệp giúp doanh nghiệp có ph ơng án đầu t , kinh doanh phù hợp giảm nhiều chi phí, th i gian doanh nghiệp nh quan Nhà n ớc Bảng Kết phân tích tài dự án nghiên cứu theo kịch khác STT Các tr ng hợp Áp thuế GTGT 10% thuế TNDN 25% ợc miễn thuế GTGT, miễn thuế TNDN NPV IRR B/C Giá bán (triệu đồng/m2) 2,570 22.50% 1.013 8.954 14,986 5,854 31.20% 1.030 8.140 19,981 Lợi nhuận (triệu đồng) THÔNG BÁO KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ* SỐ 1-2012 Không vay ngân hàng Không vay ngân hàng, đ ợc miễn thuế GTGT, miễn thuế TNDN Hỗ trợ hình thức giao đất Miễn thuế TNDN áp thuế GTGT 5% 90 22,463 33.50% 1.140 8.749 14,642 25,672 36.00% 1.163 7.954 19,523 9,137 52.70% 1.048 7.969 13,336 13,871 53.60% 1.071 8.548 19,918 Phân tích tài dự án tính đến rủi ro (phân tích mơ phỏng) 6.1 Phân phối xác suất biến đầu vào Xác định ph n phối xác suất biến đầu vào quan trọng th c mô Monte-Carlo [4] Các ph n phối xác suất biến đầu vào đ ợc nghiên cứu d a số liệu thống kê khứ biến đầu vào ý kiến chuyên gia Bảng trình bày kết xác định ph n phối xác suất biến đầu vào cách dùng chức Fit Crystal Ball Bảng Phân phối xác suất biến đầu vào Các tham số hàm ph n phối xác suất Min = -1.47%; Max = 23.99%; L m phát Ph n phối beta Alpha=1.365; Beta=2.3533 Min = 10.26%; Max = 23.48%; Lãi suất ng n hàng* Ph n phối tam giác Likeliest = 10.50% Suất sinh lợi mong muốn Min = 10%; Max = 20%; Ph n phối tam giác chủ đầu t Likeliest = 15% Min = 3,8 triệu đồng/m2; Max Giá thành x y d ng Ph n phối tam giác = 4,7 triệu đồng/m2; Likeliest = 4,07 triệu đồng/m2 Min = 8,0 triệu đồng/m2; Max Giá bán hộ chung c Ph n phối tam giác = 9,1 triệu đồng/m2; Likeliest = 8,265 triệu đồng/m2 Min = năm; Max = 2,0 năm; Th i gian vay ng n hàng Ph n phối tam giác Likeliest = 1,5 năm *: Theo liệu www.vietcombank.com.vn thành x y d ng, giá bán hộ th i gian 6.2 Kết mô Monte-Carlo theo vay ng n hàng Số biến đầu (output quan điểm chủ đầu tƣ Th c với 10,000 lần mô variables) biến bao gồm tiêu STT Biến đầu vào mô Ph n phối xác suất (10,000 trials) cho biến đầu vào (input variables): l m phát, lãi suất ng n hàng, suất sinh lợi mong muốn chủ đầu t , giá đánh giá d án NPV, IRR, B/C Các kết mô biến đầu (NPV, IRR, B/C) theo quan điểm chủ đầu t đ ợc THÔNG BÁO KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ* SỐ 1-2012 trình bày Bảng 3, Bảng 4, Hình 2, 91 Hình 3, Hình Bảng Các tham số kết mơ Monte-Carlo Tham số NPV (VNĐ) IRR B/C Giá trị nhỏ (minimum) -17,702,110,000 -24.0% 0.9059 Giá trị lớn (maximum) 27,770,690,000 97.6% 1.1367 3,009,130 33.6% 1.0164 6,489,150,000 20.1% 0.0356 4.1% 0.0013 Giá trị trung bình (mean) ộ lệch chuẩn (Std Deviation) Ph ơng sai (Variance) 42,109,111.480,000 Bảng Xác suất để d án đáng giá Tr ng hợp Xác suất NPV > IRR > 15% B/C > 66.97% 81.82% 66.97% Hình Biểu đồ xác suất NPV biểu đồ s t ơng quan nh n tố đầu vào NPV (Trong biểu đồ nh n tố nằm bên trái trục 0% nghịch biến với NPV nh n tố nằm bên phải trục 0% đồng biến với NPV) Hình Biểu đồ xác suất IRR biểu đồ s t ơng quan nh n tố đầu vào IRR Hình Biểu đồ xác suất B/C biểu đồ s t ơng quan nh n tố đầu vào B/C Từ kết mơ rút nhận xét sau: Giá trị nhỏ giá trị t i ròng NPV < 0, t ơng t nh giá trị THÔNG BÁO KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ* SỐ 1-2012 nhỏ suất thu lợi nội t i IRR < 15% (suất thu lợi mong muốn chủ đầu t ) tỷ số lợi nhuận/chi phí: B/C < 1, chứng tỏ tr ng hợp rủi ro d án có khả thua lỗ Nh ng xác suất để th c d án thành công lớn xác suất để d án thất b i, ví nh xác suất để d án thành công với NPV > B/C >1 66.97%, xác suất để IRR > 15% 81.82% Xác suất để giá trị t i ròng NPV < B/C < theo mơ Monte-Carlo 33.03%, cịn xác suất để suất thu lợi nội t i IRR < 15% 18.18%, đ y số lớn, d án có tính rủi ro cao Ngun nh n tình tr ng phần khủng hoảng tài tồn cầu vào năm 2008 tác động xấu đến tình hình kinh doanh bất động sản nói chung hộ chung c cho ng i thu nhập thấp nói riêng Bên c nh đó, với mục đích tăng lợi nhuận nên th i gian dài doanh nghiệp “đua nhau” x y d ng hàng lo t cao ốc văn phòng với hàng trăm ngàn mét vuông sàn khiến cho nguồn cung lớn, nhu cầu thuê cao ốc văn phòng giảm doanh nghiệp tiết kiệm chi khoản nh thuê mặt để đầu t tăng hiệu cho sản xuất kinh doanh Vì lúc lập d án đầu t , chủ đầu t không l ng hết đ ợc rủi ro tình hình thị tr ng khơng d báo đ ợc nhu cầu thị tr ng doanh nghiệp lớn nh ng tình hình kinh doanh cao ốc văn phịng khơng khả quan g y thiếu vốn trầm trọng khó để đầu t ph n khúc khác [5] Vì ph n tích hiệu d án có phụ thuộc vào biến đầu vào nên giá bán dao động từ 8,0-9.1 triệu đồng/m2 kết ph n tích mô cho ta xác suất để d án thành công cao 92 S t ơng quan nh n tố đầu vào ảnh h ởng lớn đến NPV d án, ta thấy yếu tố l m phát yếu tố có tầm ảnh h ởng lớn làm giảm lợi nhuận tính khả thi d án L m phát cao d án bất lợi , d ới ảnh h ởng khủng hoảng kinh tế toàn cầu khiến cho l m phát cuối năm 2008 lên đến 19.89%, đồng th i lãi suất ng n hàng tăng theo, có lúc lên đến 21%/ năm, điều giải thích lý t i mô tr ng hợp rủi ro d án có khả thua lỗ Đề xuất số giải pháp hỗ trợ tài để phát triển nhà cho ngƣời thu nhập thấp Căn kết nghiên cứu, nhóm tác giả đề xuất số giải pháp hỗ trợ tài để phát triển nhà cho ng i có thu nhập thấp t i TP.HCM nh sau: Đề xuất với thành phố: - D án nên đ ợc ng n sách thành phố hỗ trợ toàn lãi vay - Thành phố sử dụng nguồn ng n sách để hỗ trợ bồi th ng giải phóng mặt hay cung cấp nguồn đất “s ch” để doanh nghiệp x y d ng - Các doanh nghiệp đ ợc hỗ trợ vay tối đa 70% giá trị x y lắp thiết bị t i Quỹ Phát triển Nhà theo ph ơng thức hợp vốn với ng n hàng, với lãi suất đ ợc hỗ trợ 4% nh th c năm 2008, th i gian vay kéo dài từ 5-10 năm d án đầu t để bán nhà 10-20 năm d án bán trả góp cho thuê,thuê mua Đề xuất với người có thu nhập thấp - Quy mơ nơi giá ln có quan hệ mật thiết với nhau, quy mô cao đáp ứng đ ợc mong muốn nhu cầu ng i d n đồng nghĩa giá t ơng ứng cao Vì nhà cho ng i thu nhập thấp ln có quy mơ nhỏ hơn, hay vị trí xa trung t m THƠNG BÁO KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ* SỐ 1-2012 nhà cho nhóm ng i có thu nhập cao, điều mà ng i thu nhập thấp phải chấp nhận đ ợc để có đ ợc nhà phù hợp với khả tốn mà chất l ợng đảm bảo Đề xuất với doanh nghiệp: - Nên chủ động việc tìm kiếm thơng tin, cung cấp thơng tin đầy đủ với Nhà n ớc ng i mua, thông tin thông qua đơn vị truyền thông, báo chí, (là đơn vị quan trọng việc thông tin giúp đỡ ng i d n) để ng i mua mua giá hộ bị tăng lên mua qua trung gian - Nên khảo sát nhu cầu th c ng i d n, phải nắm đ ợc t m lý, thị hiếu họ cách s u sắc để đảm bảo d án thành cơng th c tế số d án có tình hình kinh doanh khơng tốt khơng hiểu rõ khách hàng tiềm Thơng qua nghiên cứu, chủ 93 đầu t xác định hội bán hàng cho thuê tiềm năng, nắm rõ khả sinh l i ph n khúc khách hàng khác từ đầu t nguồn l c hiệu hơn, t o s khác biệt cho hộ Nhà đầu t cần tìm hiểu nhu cầu khả sinh l i từ nhóm khách hàng mục tiêu trọng đến đặc điểm tiện nghi bất động sản - Việc m nh d n áp dụng cơng nghệ tiên tiến, đa d ng hóa kênh huy động vốn, khai thác hình thức liên kết đa d ng mang l i hiệu cao cho doanh nghiệp nh xã hội Nh doanh nghiệp rút ngắn th i gian hoàn thành d án, giảm chi phí x y d ng cơng trình nên nhà đến “tay” ng i d n với giá phù hợp tình hình kinh doanh doanh nghiệp phát triển tốt./ TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] D ơng Thùy Nga-Viện kinh tế x y d ng ,“Hợp tác xã nhà ở-Mơ hình quản lý nhà phù hợp với ng i thu nhập thấp” T p chí kinh tế x y d ng, số 2/2006 [2] Trần Minh Trí, Trần Minh Thanh “Một số vấn đề giá nhu cầu chung c cho ng i thu nhập thấp”, T p chí Bất động sản số 70 ngày 05.11.2009- Cơ quan Hiệp hội Bất động sản Nhà đất Việt Nam 2009 [3] Quản lý rủi ro, công cụ tốt cho quản lý d án Bài giảng PGS Lê Kiều cho lớp quản lý d án Học Viện Cán đô thị X y d ng - Bộ X y d ng [4] Soo-Yong Kim, Luu Truong Van, Han-Ki Ha and Nguyen Quoc Tuan “Risk Analysis for Industrial Project in Construction Phase: A Monte-Carlo Simulation Approach,” Book of abstract & final program of ICCPM/ICCEM 2007, Singapore, pp 52 2007 [5] PGS.TS.Lê Kiều, TS.L u Tr ng Văn, Trần Minh Trí “Nhà chung c cho ng i thu nhập thấp: Áp dụng mơ Monte-Carlo để ph n tích rủi ro tài chánh”, T p chí X y D ng (Bộ X y D ng), ISSN 0866-8762, số tháng 01-2010, trang 106-111, 2010  ... ớng dẫn việc bán, cho thu? ?, cho thu? ? mua quản lý sử dụng nhà cho ng i có thu nhập thấp t i khu v c thị Trong đó, ngun tắc l a chọn đối t ợng đ ợc mua, thu? ?, thu? ? mua nhà thu nhập thấp đ ợc Bộ X... Monte-Carlo với phần mềm Crystal Ball yếu tố rủi ro ph n tích mức độ rủi ro tác động vào hiệu tài d án đầu t x y d ng chung c cho ng i thu nhập thấp ánh giá hiệu tài d a THƠNG BÁO KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ*... 1.071 8.548 19,918 Phân tích tài dự án tính đến rủi ro (phân tích mơ phỏng) 6.1 Phân phối xác suất biến đầu vào Xác định ph n phối xác suất biến đầu vào quan trọng th c mô Monte-Carlo [4] Các