Chương 8: Rủi ro và bất định trong phân tích dự án

Chia sẻ: Cao Quang Hưng | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:41

Thêm vào BST

Báo xấu

186
lượt xem 20
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Chắc chắn: khi biết chắc chắn khả nảng xuất hiện của các trạng thái. Rủi ro: Khi biết được xác suất xuất hiện của các trạng thái. Bất định: khi không biết được xác suất xuất hiện của các trạng thái hoặc không biết được các dữ liệu liên quan đến vấn đề cần giải quyết

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Chương 8: Rủi ro và bất định trong phân tích dự án

Phạm Tiến Minh
NỘI DUNG CHÍNH 1 Tổng quan về rủi ro & bất định 2 Phân tích độ nhạy (Sensitivity Analysis) 3 Phân tích rủi ro (Risk Analysis) 4 Mô phỏng theo MONTE - CARLO
1 Khái niệm 1. iệ Chắc chắn (Certainly) Khi biết chắc chắn khả năng xuất hiện của các trạng thái Rủi ro (Risk) Khi biết được xác suất xuất hiện của các trạng thái Bất định (Uncertainly) Khi không biết được xác suất xuất hiện của các trạng thái hoặc không biết được các dữ liệu liên quan đến vấn đề cần giải quyết
Xác suất khách quan (objective probability) Xác suất rút ra từ một số lớn p p thử lặp lại một phép p cách khách quan Xác suất chủ quan (subjective probability) Khi không có thông tin đầy đủ, Người Ra Quyết Định (NRQĐ) tự gán xác suất một cách chủ quan đối với khả năng xuất hiện của các trạng thái Xác suất chủ quan biểu thị mức độ tin tưởng của NRQĐ đối với sự xuất hiện của các trạng thái
2 Rủi ro & Bất đị h trong PTDA 2. định t PTDA ở điều kiện chắc chắn: giả thuyết các thông tin (CF, i, N) dùng để phân tích là chắc chắn. PTDA ở điều kiện không chắc chắn: xét đến tính rủi ro & bất định của thông tin dùng để phân tích. ấ ể Khi CF biến thiên kết quả dự án? Khi suất chiết tí h (i) biế thiê ất hiết tính biến thiên kết quả d á ? ả dự án?
3 Ph 3. Phương thức xử lý thứ ử Tăng cường độ tin cậy của thông tin đầu vào (nghiên cứu thị trường), thực hiện nhiều dự án để san sẻ rủi ro. t ờ ) th hiệ hiề d á ẻ ủi PT theo các mô hình toán: Nhóm mô hình mô tả (Descriptive Model) Miêu tả các đặc tính kinh tế của từng phương án đầu tư Thông tin làm cơ sở cho việc ra quyết định, chưa có KL cuối cùng Ví dụ: Mô hình xác định PW của một phương án Nhóm mô hình có tiêu chuẩn/ định lượng (Normative/ Prescriptive Model) Có chứa hàm mục tiêu cần phải đạt cực trị Lời giải của mô hình cũng là kết luận cần tuân theo Ví dụ: Mô hình Cực đại giá trị hiện tại PW
NỘI DUNG CHÍNH 1 Tổng quan về rủi ro & bất định 2 Phân tích độ nhạy (Sensitivity Analysis) 3 Phân tích rủi ro (Risk Analysis) 4 Mô phỏng theo MONTE - CARLO
1 Phâ tí h độ nhạy (S 1. Phân tích h (Sensitivity A l i ) iti it Analysis) Khái niệm: là phân tích những ảnh hưởng của các yếu tố có tính bất định đến: Hàm mục tiêu (PW, AW, lợi nhuận ròng, …) Khả năng đảo lộn kết luận về các phương án so sánh Trả lời câu hỏi “What …if”: Ví dụ: Ảnh hưởng của MARR lên NPV
1 Phâ tí h độ nhạy (S 1. Phân tích h (Sensitivity A l i ) iti it Analysis) Mô hình phân tích độ nhạy thuộc loại mô hình mô tả Mục tiêu xác định các biến số quan trọng có tác động nhiều đến kết quả. Nhược điểm: Chỉ xét từng tham số riêng lẻ Không trình bày được xác suất xuất hiện của các tham số và xác suất xảy ra của các kết quả
2 Phâ tí h độ nhạy th 1 th 2. Phân tích h theo tham số ố Mỗi lần PT chỉ cho 1 tham số thay đổi, độc lập với các tham số khác. th ố khá VD: P = 10tr, C = 2,2tr, B = 5tr, SV = 2tr, N = 5 năm, MARR = 8%. Phân tích độ nhạy AW theo N, MARR, C AW = -10(A/P,i%,N) + (5 – C) + 2(A/F,i%,N) 10(A/P,i%,N)
2 Phâ tí h độ nhạy theo 1 th 2. Phân tích h th ố tham số Nhận xét: AW khá nhạy với C N ít nhạy với MARR C, N, Trong phạm vi sai số ± 20% DA vẫn còn đáng giá
2 Phâ tí h độ nhạy các PA so sánh 2. Phân tích h á á h Nguyên tắc: Khi so sánh 2 hay nhiều phương án, do dòng tiền các PA khác nhau nên độ nhạy đối với các dò tiề á khá h ê h ới á tham số cũng khác nhau 2 phương án A và B có A tốt hơn B khi N > 10 năm độ nhạy của PW theo tuổi thọ N B tốt hơn A khi N = 7 10 năm A và B đều không đáng giá khi N < 7 ề Nếu tuổi tho ước tính 2 DA khác nhau: thọ Ví dụ: Nếu N(A) = 15 ± 2 năm N(B) = 10 ± 2 năm Thì p/a A luôn tốt hơn p/a B
3 Phâ tí h độ nhạy th nhiều th số (S 3. Phân tích h theo hiề tham ố (Scenario A l i ) i Analysis) Xem xét khả năng có sự thay đổi tương tác giữa sự thay đổi của các tham số kinh tế th ủ á th ố ki h Phương pháp tổng quát: tạo thành các “vùng chấp nhận” và “ ù bá bỏ” hậ ” à “vùng bác
NỘI DUNG CHÍNH 1 Tổng quan về rủi ro & bất định 2 Phân tích độ nhạy (Sensitivity Analysis) 3 Phân tích rủi ro (Risk Analysis) 4 Mô phỏng theo MONTE - CARLO
1 Phâ tí h rủi ro theo phương pháp Giải tích 1. Phân tích ủi th h há tí h Khái niệm: phân tích mô tả các ảnh hưởng đối với độ đo hiệu quả kinh tế của các phương án đầu tư trong điều kiện có rủi ro. Yếu tố́ rủi ro được thể̉ hiện qua đặc tính phân phối xác ế ố suất của độ đo hiệu quả kinh tế. P(1,1tr < PW < 2tr) = 20%
Mô hình tổng quát của bài toán phân tích rủi ro Trạng thái Sj S1 S2 … Sj … Sn Phương án Aj A1 R11 R12 … R1j … R1n A2 R21 R22 … R2j … R2n Ai Ri1 Ri2 … Rij … Rin … …. Am Rm1 Rm2 … Rmj … Rmn Xác suất của các trạng thái Pj g P1 P2 … Pj … Pn Ai: Phương án đầu tư Sj: Trạng thái xảy ra (Khó khăn, thuận lợi …) Rij: Chọn phương án Ai và trạng thái Sj thì sẽ có được kết quả là Rij Pi: Xác suất để trạng thái Sj xảy ra (nếu là bất định thì sẽ không xác định được Pi)
Mô hình tổng quát của bài toán phân tích rủi ro ạ g Trạng thái KD Khó khăn Trung bình Thuận lợi Phương án A1 1% 4% 7% A2 -1% 4% 9% A3 -6% 4% 14% Xác ất ủ á Xá suất của các trạng thái Pj 25% 50% 25% Ai: Phương án đầu tư Sj: Trạng thái xảy ra (Khó khăn, thuận lợi …) Rij: Chọn phương án Ai và trạng thái Sj thì sẽ có được kết quả là Rij g g Pi: Xác suất để trạng thái Sj xảy ra (nếu là bất định thì sẽ không xác định được Pi)
1 Phâ tí h rủi ro th phương pháp Giải tí h 1. Phân tích ủi theo h há tích Giá trị kỳ vọng E(Ai) của hiệu quả của phương án A n E ( Ai ) = ∑ (R j =1 ij * Pj ) Độ lệch chuẩn: Khả năng xảy Độ rủi ro tương đối giữa ra kết quả lệch xa giá trị kỳ các phương án Cv (hệ số vọng E(Ai) của phương án Ai biến hóa) n σ ( Ai ) σ ( Ai ) = ∑(R − E(A )) * P j =1 ij i 2 j CV = E ( Ai ) Phương án nào có Cv càng lớn thì mức độ rủi ro càng cao
Mô hình tổng quát của bài toán phân tích rủi ro Trạng thái Sj S1 S2 … Sj … Sn Phương án Aj A1 R11 R12 … R1j … R1n A2 R21 R22 … R2j … R2n Ai Ri1 Ri2 … Rij … Rin … …. Am Rm1 Rm2 … Rmj … Rmn Xác suất của các trạng thái Pj g P1 P2 … Pj … Pn E(A1) = R11*P1 + R12*P2 + … + R1n*Pn σ ( A1 ) = (R11- E(A1))2*P1 + (R12- E(A1))2*P2 +……...+ (R1n- E(A1))2*Pn ( ( ( ( ( ( σ ( A1 ) C v = E ( A1 )
Ví dụ 1 công ty xem xét 3 phương án A1, A2, A3 và các tính trạng kinh doanh có thể xảy ra là khó khăn, trung bình và thuận lợi cùng với các xác suất xảy ra tương ứng. Trạng thái KD Khó khăn Trung bình Thuận lợi Phương án A1 1% 4% 7% A2 -1% 1% 4% 9% A3 -6% 4% 14% Xác suất của các trạng thái Pj 25% 50% 25% Yêu cầu: Xác định kỳ vọng, mức độ rủi ro và hệ số biến hóa của các phương án