Ngoài việc sử dụng phương pháp định tính để xác định các rủi ro của dự án, cán bộ quan hệ khách hàng còn sử dụng phương pháp định lượng để lượng hóa các rủi ro. Việc lượng hóa các rủi ro giúp cho ngân hàng đánh giá chính xác hơn hiệu của tài chính của dự án. Các phương pháp lượng hóa mà BIDV Hà Tây sử dụng đó là phân tích độ nhạy dự án, phân tích kịch bản và phân tích xác suất, phân tích mô phỏng Monte Carlo.
Phân tích độ nhạy dự án
Phân tích độ nhạy là phân tích những ảnh hưởng của các yếu tố có tính bất định như chi phí, thu nhập, tuổi thọ dự án… đến hiệu quả tài chính của dự án. Nói một cách khác, phân tích độ nhạy là xem xét mức độ “nhạy cảm” của các kết quả khi có sự thay đổi giá trị của một hay một số tham số đầu vào.
Phân tích độ nhạy cung cấp cho Ngân hàng một bức tranh dễ hiểu về các kết quả có thể xảy ra. Các biến số mà nó được xem là chính yếu tác động đến thành công hay thất bại của dự án được xác định cũng như mức độ cần thiết của các biến số này trong sự thành công của dự án. Ngân hàng dựa trên những kết quả này để quyết định rằng rủi ro có thể chấp nhận hay không.
Các bước thực hiện phân tích độ nhạy:
- Thực hiện phân tích tài chính hoàn chỉnh cho phương án cơ sở (tình huống bình thường).
- Xác định các biến chính – xác định các biến chính là chìa khoá để có được một phân tích độ nhạy tốt. Việc này cần kết quả của đánh giá rủi ro.
Các biến mà giá trị của nó không chắc chắn hay dự án nhạy cảm đối với nó được nhận diện là “các biến chính” ở giai đoạn này (ví dụ chi phí vốn, chi phí nhiên liệu, thay đổi biểu giá điện, thay đổi thuế nhập khẩu, thay đổi giá hàng hoá trên thế giới, nhu cầu đối với sản phẩm đầu ra)
- Lựa chọn các chỉ tiêu chính đánh giá kết quả dự án (lợi nhuận, tạo dòng tiền, NPV, các tỉ suất)
(Để thuận tiện, dùng cả các tiêu chuẩn đo kết quả và các biến được chọn trong một bảng tính)
- Thay đổi các biến + 10% , + 25% hay các khoảng dao động hợp lý khác. Những khoảng dao động này được xác định dựa theo hành vi trong quá khứ, dự báo của các chuyên gia…
- Tính toán lại các chỉ tiêu kết quả bằng cách làm lại toàn bộ bảng tính đối với mỗi một thay đổi.
- Lập bảng phân tích độ nhạy
Bảng1.2: Bảng phân tích độ nhạy
Các mục Thay đổi NPV IRR
Phương án cơ sở
Chi phí đầu tư +10%
Chi phí vận hành/ bảo dưỡng +10%
Thay đổi tỷ giá -20%
Xây dựng chậm 1 năm
...
ưu điểm của phương pháp phân tích độ nhạy:
- Dễ tính toán và giải thích
- Không đòi hỏi ước tính xác suất
- Tập trung vào một hoặc hai biến.
Tuy nhiên, phương pháp này cũng có những hạn chế đó là:
- Không trình bày được xác suất xuất hiện của các tham số và xác suất xảy ra của các kết quả.
- Giới hạn trong sự tương tác của các biến số
- Khó khăn đối với các chuỗi quyết định.
Phương pháp phân tích kịch bản và xác suất
Việc phân tích độ nhạy cho chúng ta bức tranh về tác động của nhân tố nào đó đến kết quả và hiệu quả của dự án đầu tư. Nếu sự thay đổi của nhân tố đó làm cho sự thay đổi của kết quả và hiệu quả của dự án lớn (ví dụ: nhân tố đó thay đổi 1% mà kết quả và hiệu quả của dự án thay đổi lớn hơn 1% ) thì nhân tố đó là nhân tố cần được quan tâm nhiều trong quá trình quản lý đầu tư. Tuy nhiên, phân tích độ nhạy có những hạn chế nhất định mà hạn chế lớn nhất của nó là coi một nhân tố thay đổi và các nhân (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
tố khác không thay đổi. Điều này là không thực tế vì giữa các nhân tố có mối quan hệ với nhau. Ví dụ giữa giá cả hoặc sản lượng, khi giá tăng thì sản lượng giảm, nhưng theo phân tích độ nhạy thì khi giá tăng hoặc giảm sản lượng hoàn toàn không thay đổi. Việc phân tích kịch bản sẽ khắc phục được nhược điểm này. Theo cách phân tích kịch bản, ngân hàng sẽ xây dựng bài toán cơ sở, xác định mối quan hệ giữa các nhân tố đầu vào của bài toán. Sau đó tiến hành phân tích độ nhạy để xác định nhân tố quan trọng nhất tác động đến kết quả và hiệu quả của dự án. Tuy nhiên, hạn chế của phương pháp kịch bản là số lượng kịch bản luôn bị hạn chế, không phản ánh khách quan chân thực tương lai của dự án. Một phương pháp hiện đại được sử dụng là phương pháp phân tích xác suất được để xuất theo phương pháp này. Ngân hàng tiến hành chọn ngẫu nhiên từng nhân tố giá trị và xác suất kèm theo. Từ kết quả này sẽ có một kết quả về kết quả và hiệu quả của dự án đầu tư. Số lần chọn ngẫu nhiên tùy theo yêu cầu về mức độ chính xác của phân tích. Từ việc phân tích xác suất sẽ cho chúng ta những kết quả sau đây:
- Giá trị kỳ vọng của dự án
EV=
Trong đó:
EV là giá trị kỳ vọng Pi là xác suất của biến cố i Xi là giá trị của biến cố i n là số biến cố
- Độ lệch tiêu chuẩn
δ = 2
Trong đó
Xi giá trị của biến cố i Pi là xác suất của biến cố i
µ là giá trị mong đợi thường được xác định bằng giá trị kỳ vọng Độ lệch tiêu chuẩn càng lớn thì mức độ rủi ro của dự án càng lớn.
- Xác suất thành công của dự án
- Giá trị kỳ vọng khi dự án thành công
- Giá trị kỳ vọng khi dự án thất bại
Tuy nhiên khi sử dụng phương pháp này cần phải có phần mềm chuyên dụng và đội ngũ có khả năng sử dụng phần mềm, có hệ thống cơ sở dữ liệu tốt. Đây chính là lý do mà phương pháp này ít được ứng dụng.
Phương pháp mô phỏng của Monte Carlo
Mô phỏng Monte Carlo là một công cụ để phân tích các hiện tượng có chứa yếu tố rủi ro nhằm rút ra lời giải gần đúng. Nó còn được gọi là phương pháp thử nghiệm thống kê. Mô phỏng Monte Carlo thường được sử dụng khi việc thực hiện các thí nghiệm hoặc các phương pháp tính toán bằng giải tích gặp nhiều khó khăn hoặc không thể thực hiện được, đặc biệt là khi sử dụng các máy tính số và không yêu cầu những công cụ toán học phức tạp. Thực chất của mô phỏng này là lựa chọn một cách ngẫu nhiên của các biến đầu vào (risk variables) 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 của đại lượng tổng hợp đó. Các bước tính toán, thực hiện có thể tóm tắt như sơ đồ dưới đây
Bước 1: Mô hình toán học
Mô hình này xác định các mối quan hệ đại số giữa các biến số hàm số. Nó là một tập hợp các công thức cho một vài biến số mà các biến này có ảnh hưởng đến kết quả.
Bước 2: Xác định biến rủi ro (risk variables)
Phân tích độ nhạy sẽ được sử dụng trước khi áp dụng phân tích rủi ro để xác định những biến số quan trọng nhất trong mô hình đánh giá dự án và giúp người phân tích lựa chọn các biến số rủi ro quan trọng (những biến số này giải thích hầu hết các rủi ro của dự án).
Bước 3: Xác định các dạng phân phối của các biến số
Khi lựa chọn dạng phân phối, người ta sử dụng dạng phân phối xác suất đa trị. Các dạng phân phối xác suất cơ bản như: phân phối đều, phân phối tam giác, phân phối chuẩn, phân phối dạng bậc thang. Phân phối dạng bậc thang có ích cho những
trường hợp có nhiều ý kiến chuyên gia. Một loại phân phối bậc thang đặc biệt là phân phối “bậc thang - rời rạc”, nó được dùng khi giá trị của một biến số có thể chỉ giả thiết những con số phân biệt trong một phạm vi nào đó.
Bước 4: Xác định giới hạn phạm vi của hàm phân phối xác suất
Các giới hạn phạm vi được xác định bởi các giá trị nhỏ nất và lớn nhất. Đó là các giá trị biến mà các biến số không được vượt qua. Với những phân phối dạng tam giác hay bậc thang cũng cần xác định cụ thể những phạm vi phụ nằm bên trong hai giới hạn. Xác định các giới hạn phạm vi cho các biến số dự án là một quá trình đơn giản bằng cách thu thập và phân tích những dữ liệu có sẵn từ quá khứ của các biến rủi ro, từ đó chúng ta có thể tìm được dạng phân phối xác suất phù hợp của nó.
Bước 5: Tạo ra các số ngẫu nhiên
Tìm cách phát ra hay lựa chọn một cách ngẫu nhiên kết cục của các biến ngẫu nhiên với yêu cầu việc lựa chọn phải đảm bảo cho các kết cục có thể có phân phối xác suất giống như phân xác suất ban đầu của các biến ngẫu nhiên. Trong thực tế, người ta thường sử dụng sẵn bảng số ngẫu nhiên hay có thể lập các chương trình phát số ngẫu nhiên để tạo ra các số đó.
Bước 6: Vận hành mô phỏng
Giai đoạn vận hành mô phỏng là công việc khó khăn nhất, mất nhiều thời gian nhất, vì thế nó được dành cho máy tính. Quá trình trên được lặp đi lặp lại cho đến khi đủ những kết quả cần thiết, cần phải thực hiện một số khá lớn những phép thử Monte Carlo, có khi đến hàng trăm lần. Nói chung, số phép thử càng lớn, các kết cục trung bình càng ổn định. Chọn số lần mô phỏng bao nhiêu là một vấn đề phức tạp. Tuy nhiên thông thường số lần mô phỏng thường nằm trong khoảng 5.000-10.000lần.
Bước 7: Phân tích các kết quả (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Cuối cùng là phân tích và giải thích các kết quả thu được trong giai đoạn vận hành mô phỏng. Sử dụng các phép tính thống kê để xác định các đặc trưng thống kê như kỳ vọng (mean), phương sai (variance)... của đại lượng tổng hợp cần phân tích. Từ hàm phân phối xác suất tích luỹ của các kết quả, người ta có thể quan sát mức độ mong đợi của kết quả dự án với từng giá trị đã cho bất kỳ. Vì vậy rủi ro của dự án thường được biểu thị qua hàm phân phối xác suất tích luỹ.
- Cung cấp kết quả trong điều kiện xác suất
- Xem xét những rủi ro khác nhau
Tuy nhiên phương pháp này cũng có những hạn chế đó là:
- Đòi hỏi nhiều chi phí và thời gian
- Phải có xác suất của các biến đầu vào
- Khả năng giới hạn trong sự tương tác giữa các biến
- Phụ thuộc vào mô hình mô phỏng
Mỗi một phương pháp trình bày ở trên đều có những ưu điểm và hạn chế nhất định. Tùy từng dự án mà cán bộ quan hệ khách hàng lựa chọn phương pháp thích hợp để lượng hóa rủi ro.