Chửụng 3 THU THẬP SỐ LIỆU VÀ TIẾN HÀNH KHẢO SÁT
III. Những nguyên nhân chính ảnh hưởng đến tính khả thi của dự án chung
3. Phân tích mô phỏng
Trong phân tích tình huống, chúng ta cho tát cả các tham số của dòng tiền cùng thay đổi, nhưng chỉ xem xét sự thay đổi này trên một số hạn chế các trường hợp.
Trong phân tích độ nhạy, chúng ta chỉ cho một số tham số của dòng tiền thay đổi nhưng thay đổi trên một dải rộng, tức với rất nhiều giá trị khác nhau. Sự kết hợp của cả hai phương pháp này trong phân tích sự thay đổi giá trị NPV, IRR của dự án được gọi là phân tích mô phỏng.
Có rất nhiều kỹ thuật phân tích mô phỏng khác nhau, tuy nhiên kỹ thuật phổ biến nhất hiện nay là mô phỏng Monte Carlo. Mô phỏng Monte Carlo thực hiện việc tổ hợp các kết cục bộ phận, đã được lựa chọn một cách ngẫu nhiên của các biến ngẫu nhiên (với yêu cấu việc lựa chọn phải đảm bảo cho các kết cục có phân phối xác suất giống như phân phối xác suất ban đầu của biến ngẫu nhiên) để có một kết quả thực nghiệm của đại lượng tổng hợp cần phân tích. Quá trình đó được lặp lại nhiều lần để có một tập hợp đủ lớn các kết quả thực nghiệm. Cuối cùng xử lý thống kê để có các đặc trưng thống kê đại lượng tổng hợp đó.
Dòng tiền của dự án là một tổ hợp phức tạp của nhiều tham sốm có tính chất của biến ngẫu nhiên phải ước lượng thông qua dự báo. Trong phân tích mô phỏng Monte Carlo, chúng ta cần xác định khoảng biến thiên của các tham số này, sau đó chọn ngẫu nhiên giá trị của các tham số trong các khoảng biến thiênnêu trên để xây dựng dòng tiền và tính giá trị NPV, IRR của dự án. Quá trình phân tích này sẽ được lặp đi lặp lại nhiều lần cho đến khi chúng ta có thể tính toán được các thông số thống kê của giá trị NPV, IRR dựa trên các kết quả phân tích thu nhập được, ví dụ giá trị trung bình của NPV,IRR; xác suất xảy ra trường hợp NPV,IRR âm, IRR < MARR, ….
Phương pháp phân tích mô phỏng vẩn còn tồn tại một số nhược điểm là chưa xem xét được mối tương quan giũa các nhân tố khác nhau trong dòng tiền, hay việc
LUẬN VĂN THẠC SĨ Chương 3: Thu thập số liệu và tiến hành khảo sát ---
giả thiết khả năng xảy ra các giá trị khác nhau của một tham số là như nhau …, tuy nhiên đây vẫn là một phương pháp phân tích rủi ro có nhiều ưu điểm và đặc biệt hữu dụng đối với các dự án có quy mô lớn.
4. Các bước phân tích rủi ro bằng cách ứng dụng mô phỏng Monte Carlo:
Bước 1 : Xác lập mô hình toán học
Mô hình toán học là tập hợp các công thức xác định mối quan hệ đại số giữa các biến số trong dòng tiền của dự án và thông qua các công thức này sẽ đáng giá được một số chỉ tiêu của dự án cần quan tâm.
Bước 2 : Phân tích độ nhạy
Phân tích độ nhạy được sử dụng trước khi tiến hành mô phỏng Monte Carlo nhằm xác định những biến số quan trọng nhất trong mô hình đánh giá dự án và giúp người phân tích lựa chọn được các biến rủi ro quan trọng. Mức độ quan trọng của biến số phụ thuộc vào tỷ lệ của nó trong tổng lợi ích hay chi phí và khoảng biến thiên của bieán soá.
Phân tích độ nhạy cho phép kiểm tra được độ nhạy của kết quả dự án ( NPV, IRR hay các kết quả khác ) theo biến động của từng thông số một. Để nhận dạng các biến số rủi ro, chúng ta có thể áp dụng các kỹ thuật phân tích một chiều.
Bước 3 : Xác định dạng phân phối xác suất của các biến số và các giới hạn phạm vi biến thiên của chúng
Việc xây dựng các phân phối xác suất cho các biến số rủi ro của dự án được tuyển chọn trong giai đoạn phân tích độ nhạy bao gồm xác định các giá trị điểm và phân phối các trọng số xác suất của nó.
Các giới hạn biên được xác định thông qua sự quy định các giá trị nhỏ nhất và lớn nhất. Với những phân phối dạng bậc thang cũng cần xác định cụ thể những phạm vi phụ được nằm bên trong giới hạn. Xác định các giới hạn phạm vi biến thiên cho các kết cục cụ thể. Nghiên cứu những quan sát lịch sử của một biến số người ta có thể tìm được một phân phối tần số của nó.
LUẬN VĂN THẠC SĨ Chương 3: Thu thập số liệu và tiến hành khảo sát ---
Các phân phối xác suất điều chỉnh tính có thể đúng của việc lựa chọn các giá trị nằm trong các phạm vi đã được xác định. Chúng là những công cụ toán học gán các trọng số cho tất cả các kết cục có thể. Vì vậy chúng kiểm soát được việc lựa chọn ngẫu nhiên của các giá trị cho một biến số đã cho trong khi mô phỏng dự án, mỗi phạm vi giá trị được xác định phải được gắn với một phân phối xác suất.
Bước 4 : Các điều kiện tương quan
Để tối thiểu hóa khả năng tạo ra những kết quả sai lạc, nên nhận ra và xác định mối quan hệ của các biến số tương quan cao trong một mô hình, vì vậy đảm bảo được sự lựa chọn ngẫu nhiên các giá trị của các biến số này trong giai đoạn mô phỏng mà không vi phạm những điều kiện đã cụ thể hóa.
Bước 5 : Vận hành mô phỏng
Giai đoạn vận hành mô phỏng là công việc khó khăn mất nhiều thời gian nhất được dành cho máy tính. Quá trình trên được lặp đi lặp lại cho đến khi đủ những kết quả cần thiết để xử lý thống kê. Để có được một mức độ chính xác cần thiết, cần phải thực hiện một số khá lớn những phép thử Monte Carlo. Số phép thử càng lớn, các kết cục trung bình càng ổn định. Chọn số mô phỏng bao nhiêu là một vấn đề phức tạp nằm ngoài phạm vi của luận văn này. Trong thực tế thường sử dụng một quy mô ngẫu nhiên khoảng trên dưới một ngàn lần vận hành mô phỏng.
Bước 6 : Phân tích các kết quả
Cuối cùng là phân tích và giải thích các kết quả thu được trong giai đoạn vận hành mô phỏng. Các thông số đáng chú ý là giá trị trung bình, giá trị max, min và xác suất để biến dự báo đạt được một tiêu chuẩn quy định trước nào đó. Hàm phân phối xác suất tích lũy của các kết quả cho phép người phân tích quan sát mức độ mong đợi của kết quả dự án ứng với từng giá trị đã cho bất kỳ. Rủi ro của dự án được biểu thị qua hàm phân phối xác suất tích lũy.
LUẬN VĂN THẠC SĨ Chương 3: Thu thập số liệu và tiến hành khảo sát ---
3.4.4. Phần mềm mô phỏng Crystal ball Giời thiệu phần mềm Crystal Ball
Crystal Ball là một phần mềm chạy trên nền Miccrosoft Excel dùng để phân tích rủi ro và dự báo, Crystal Ball do Decisioneering, Inc. (Denver, Mỹ) phát triển.
Crystal Ball dùng kỹ thuật mô phỏng Monte Carlo trên các biến không chắc chắn được người sử dụng định nghĩa như là một phân phối xác suất phù hợp (dựa theo số liệu quá khứ) để dự báo một dãy kết quả cùng mức độ tin cậy.
Trước khi thực hiện chạy mô phỏng chúng ta chỉ việc định nghĩa các biến và các mục tiêu dự báo, chọn số lần thử, cuối cùng thực hiện chạy và tạo báo cáo. Điều quan trọng là chúng ta phải khai báo phân phối xác suất của các biến đúng với bản chất thực tế của nó.
LUẬN VĂN THẠC SĨ Chương 4: Xử lý dữ liệu & Kết quả nghiên cứu ---
Chửụng 4