Chương 7: PHÂN TÍCH RỦI RO TRONG LẬP KẾ HOẠCH KINH DOANH
7.3. Các công cụ sử dụng trong phân tích rủi ro
Như đã trình bày ở phần trên, một bài toán bất định sẽ trở thành bài toán rủi ro khi được gán các xác suất xảy ra. Trong trường hợp không có các số liệu thống kê về các sự kiện quan trọng trong quá khứ, người thực hiện phân tích có thể gán các xác suất theo chủ quan để các bài toán phân tích rủi ro. Các công cụ phân tích rủi ro thường được sử dụng bao gồm phân tích độ nhạy, phân tích tình huống, phân tích mô phỏng.
7.3.1. Phân tích độ nhạy (Sensitivity Analysis)
Một trong những cách để giảm bớt rủi ro lên kết quả cuối cùng là tăng cường tính chính xác của dữ liệu đầu vào. Tuy nhiên thực tế có khá nhiều yếu tố rủi ro ảnh hưởng đến kết luận cuối cùng của các quyết định nhưng doanh nghiệp không thể cải thiện chất lượng của tất cả các yếu tố, chỉ cần cải thiện chất lượng thông tin của những yếu tố được xem là quan trọng nhất. Phân tích độ nhạy là một kỹ thuật nhằm xác định những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng. Phương pháp này sẽ cho biết kết quả sau cùng bị ảnh hưởng của yếu tố khảo sát như thế nào nếu tất cả các yếu tố còn lại giữ nguyên.
* Các bước trong phân tích độ nhạy
Về lý thuyết độ nhạy chính là đạo hàm bậc nhất của kết quả cuối cùng theo biến đang xét tại một thời điểm nào đó. Tuy nhiên trong thực tế việc thiết lập mô hình toán
118
học cụ thể cho vấn đề đang xem xét của công ty rất phức tạp do đó việc lấy đạo hàm bậc nhất trở nên không khả thi. Thông thường để tính độ nhạy người ta phải thực hiện theo các phương pháp sau:
Phân tích độ nhạy được bắt đầu bằng trường hợp cơ bản (trường hợp thường xảy ra nhất)
1. Mô hình hóa bài toán dưới dạng các phương trình toán học. Thông thường bước này được thực hiện với các phương trình bảng tính như Excel hay Lotus.
2. Chọn một biến có ý nghĩa rồi thay lần lượt nhiều giá trị của biến này và ghi lại các kết quả cuối cùng.
3. Lặp lại bước hai với những biến khác của mô hình.
4. Vẽ biểu đồ biểu thị mối quan hệ giữa các biến đã thay đổi với các kết quả sau cùng được ghi lại. Biểu đồ càng dốc thì biến đó càng quan trọng và đó chính là các yếu tố mà ta nên cải thiện chất lượng thông tin đầu vào.
Ví dụ 7.1: Xét mộ dự án đầu tư có các thông tin đầu vào như sau Trường hợp kỳ vọng
Quy mô thị trường (vợt/năm) 120.000
Thị phần 25%
Giá ($/vợt) 120
Biến phí đơn vị 70
Định phí 800.000
Chi phí đầu tư 1.500.000
Giả sử thuế suất thuế lợi tức hiện thời của công ty là 40%, suất chiết tính là 13%, khấu hao máy móc $ 300.000/năm và công ty chỉ dự định sản xuất sản phẩm mới này trong 5 năm (sau đó máy móc cũ không thể bán được)
* Bước 1: Mô hình hóa bài toán
Lượng bán = quy mô thị trường * thị phần Doanh thu = lượng bán * giá bán đơn vị Tổng biến phí = lượng bán * biến phí đơn vị
Tổng chi phí = Tổng biến phí + định phí + khấu hao Lợi tức trước thuế = doanh thu - tổng chi phí
Lợi tức sau thuế = lợi tức trước thuế * (1 - thuế suất)
Bước 2: Giả sử khi thị phần thay đổi, thì lợi nhuận của DN thay đổi như sau:
Thị phần Lợi nhuận
5% -375000
10% -150000
15% 75000
20% 300000
25% 525000
30% 750000
35% 975000
119
Mô phỏng bài toán trên màn hình Excel: Mô hình hóa bài toán dưới dạng các phương trình toán học. Thông thường bước này được thực hiện với các chương trình bảng tính Excel (lệnh Table/Data).
Chọn một biến có ý nghĩa rồi thay lần lượt nhiều giá trị của biến này và ghi lại kết quả cuối cùng.
Như vậy với việc phân tích độ nhạy một chiều có thể xem xét ảnh hưởng của thị phần đến lợi nhuận của doanh nghiệp. Và với doanh nghiệp này thì thị phần của doanh nghiệp nắm giữ trên thị trường phải trên 15% thì doanh nghiệp mới có lợi nhuận.
7.3.2. Phân tích tình huống (Scenario Analysis)
Mặc dù phân tích độ nhạy là một trong các phương pháp phân tích rủi ro được sử dụng nhiều nhất, nhưng phương pháp này có một số nhược điểm như sau:
- Trong thực tế ta thường hay gặp trường hợp các thông số đầu vào có quan hệ với nhau. Ví dụ: khi thị trường bị suy thoái thì có thể cả giá bán lẫn lượng bán đều giảm. Do đó việc giả định chỉ có một yếu tố thay đổi còn các yếu tố khác không đổi trở nên kém thực tế
- Phân tích độ nhạy không cho thấ được mức độ rủi ro của kết quả vì mục tiêu của phương pháp này là xác định các yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến dự án.
Phương pháp phân tích tình huống khắc phục được một phần khuyết điểm của phương pháp phân tích độ nhạy,phương pháp này cho phép thay đổi các yếu tố đầu vào cùng lúc và cho phép hình dung một cách sơ bộ "độ rủi ro" của các quyết định (nếu ta gán xác suất thích hợp cho các trường hợp)
* Các bước trong phân tích tình huống
Phân tích tình huống được thực hiện bắt đầu bằng trường hợp cơ bản (trường hợp thường xảy ra nhất)
120
1. Quyết định chọn số lượng tình huống phân tích, thông thường số lượng tình huống được chọn trong khoảng từ 3 - 7 (đi từ tình huống xấu nhất đến tình huống tốt nhất)
2. Tương ứng với mỗi tình huống đề ra ta thay đổi các thông số yếu tố đầu vào thích hợp. Lưu ý các tình huống không nhất thiết phải thay đổi cùng số lượng và loại biến
3. Gán xác suất xảy ra cho mỗi trường hợp. Lưu ý là xác suất xảy ra trường hợp cơ bản phải lớn nhất. Không nên đặt ra các tình huống quá cực đoan (nghĩa là gần như không thể xảy ra hay nói cách khác xác suất xảy ra các trường hợp này gần như bằng không). Trong trường hợp các tình huống cực đoan xảy ra ta phải trở về bước 2 để hiệu chỉnh các thông số đầu vào.
4. Mô hình hóa bài toán dưới dạng phương trình toán học, thông thường bước này được thực hiện với các chương trình bảng tính như Excel hay Lotus.
5. Thực hiện tính toán cho các trường hợp, tính kết quả cuối cùng dựa vào xác suất gán được ở bước 3.
6. Chuẩn bị phương án hành động cụ thể đối phó với các tình huống cực đoan.
Ví dụ 7.2: Ta sử dụng lại bài toán của ví dụ 7.1
* Bước 1: Ta chọn 3 tình huống để phân tích: trường hợp xấu nhất, trường hợp trung bình và trường hợp tốt nhất.
* Bước 2 Các yếu tố đầu vào thay đổi cho mỗi trường hợp được ước tính như sau:
Ví dụ 7.2: Sử dụng lại bài toán của ví dụ 7.1. Tình huống xảy ra như sau:
Trường hợp xấu nhất
Trường hợp trung bình
Trường hợp tốt nhất Quy mô thị trường (cây vợt/năm) 110.000 120.000 130.000
Thị phần 22% 25% 27%
*Bước 3: Mô hình toán được tính giống như ví dụ 7.1
*Bước 4 :Sử dụng công cụ trong Excel: Dùng công cụ Tool/Scenario để tính toán và nhập các tình huống xảy ra sẽ ảnh hưởng đến lợi nhuận của đơn vị. Kết quả cuối cùng của bài toán như sau:
Lợi nhuận (xấu nhất) = 307500 Lợi nhuận ( trung bình) = 525000 Lợi nhuận ( tốt nhất) = 716250
Như vậy: tùy từng trường hợp cụ thể của từng doanh nghiệp (đối thủ cạnh tranh, thị trường tiêu thụ,…) để đưa ra hành động cụ thể.
7.3.3. Phân tích mô phỏng (Simulation Analysis)
Tuy khắc phục được một số khuyết điểm của phương pháp phân tích độ nhạy, phương pháp phân tích tình huống cũng có vài nhược điểm như sau:
- Phương pháp này giả định các biến đầu vào có cùng dạng phân phối xác suất (thường là phân phối chuẩn).
121
- Số lượng tình huống xem xét khá ít nên việc đánh giá độ rủi ro của kết quả kỳ vọng kém chính xác.
- Không xác định được yếu tố quan trọng để giúp ngườ ra quyết định cải thiện chất lượng đầu vào của yếu tố nào.
Phương pháp mô phỏng được đưa ra để khắc phục nhược điểm 1 và 2 của phương pháp phân tích tình huống. Và khi kết hợp với các phương pháp phân tích thống kê đa biến nó có thể giải quyết được cả nhược điểm 3 (tuy không hoàn hảo lắm nhưng độ chính xác cũng lớn hơn phương pháp độ nhạy nhiều vì nó xem xét nhiều yếu tố)
Có nhiều phương pháp mô phỏng nhưng được sử dụng nhiều nhất trong quản trị là phương pháp mô phỏng Monter Carlo. Bản chất của phương pháp phân tích mô phỏng Monter Carlo là phân tích tình huống với đặc tính sau:
- Mỗi tình huống được xem là độc lập nhau và có xác suất xảy ra như nhau.
- Các thông số đầu vào của mỗi tình huống đều có thể thay đổi theo một "phân phối bát kỳ" cho trước. Có thể có giả định tồn tại mối tương quan xác suất giữa các biến.
- Số lượng tình huống xem xét rất lớn.
Do đặc tính trên ta gần như không thể tính toán phân tích mô phỏng mà không có các phần mềm công cụ đi kèm. Một số phần mềm hiện nay có thể giải quyết được các vấn đề này đó là các phần mềm toán học: mathematics, mathlab hay mathcad. Tuy nhiên ta phải có các bộ phận add-in/plugg-in thích hợp và phải biết phương pháp lập trình.
Các phần mềm thích hợp của bảng tính: @risk, Risk Master hay Crystal Ball, các phần mềm này tiện dụng và dễ sử dụng hơn các phần mềm toán học nhiều. Tuy nhiên khả năng xử lý các bài toán rất phức tạp của các phần mềm này hạn chế hơn.
Do tính phức tạp của phương pháp mô phỏng mà phần này không có ví dụ cụ thể. Có thể tham khảo các sách hướng dẫn sử dụng của các phần mềm nêu trên để biết phương pháp sử dụng.