Đang tải... (xem toàn văn)
Bài giảng Lập và phân tích dự án Chương 8: Rủi ro và bất định trong phân tích dự án cung cấp cho người học các kiến thức: Tổng quan về rủi ro và bất định, phân tích độ nhạy (sensitivity analysis), phân tích rủi ro (risk analysis) bằng giải tích. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.
Chương RỦI RO VÀ BẤT ĐỊNH TRONG PHÂN TÍCH DỰ ÁN Nguyễn Ngọc Bình Phương nnbphuong@hcmut.edu.vn Khoa Quản lý Công nghiệp Đại học Bách Khoa - TPHCM Nội dung 1. Tổng quan rủi ro bất định 2. Phân tích độ nhạy (sensitivity analysis) 3. Phân tích rủi ro (risk analysis) giải tích 4. Mô Monte–Carlo (không học) 1. Tổng quan rủi ro bất định ¾Cần phân biệt số khái niệm… Chắc chắn/tất định (certainty) – biết khả chắn xuất trạng thái. Rủi ro (risk): biết xác suất xuất trạng thái. Không chắn/bất định (uncertainty): xác suất xuất trạng thái liệu liên quan đến vấn đề cần giải quyết. 1. Tổng quan rủi ro bất định Xác suất khách quan: thông qua phép thử khách quan suy xác suất Æ kinh tế, hội để thử. Xác suất chủ quan: Khi thông tin đầy đủ, người định tự gán xác suất cách chủ quan khả xuất trạng thái. Æ Không cần thiết phải phân biệt rủi ro bất định gán xác suất chủ quan vào phân tích bất định để trở thành phân tích rủi ro. 1. Tổng quan rủi ro bất định ¾ Rủi ro xảy ảnh hưởng đến: Giá trị dòng tiền tệ (CF) vào dự án Suất chiết tính (i) Tuổi thọ (n) ⇒ Làm thay đổi kết thẩm định (PW, IRR, B/C …) 1. Tổng quan rủi ro bất định Các phương thức hạn chế rủi ro bất định: Tăng cường độ tin cậy thông tin đầu vào, thực đồng thời nhiều dự án khác để san sẻ rủi ro,… Thực phân tích dựa mô hình toán để làm sở định Nhóm mô hình mô tả (descriptive model) Nhóm mô hình có tiêu chuẩn hay có định hướng (normative or prescriptive model) 1. Tổng quan rủi ro bất định Nhóm mô hình mô tả (descriptive model): mô tả đặc tính phương án đầu tư xem xét khả biến đổi có chúng Æ Từ mô hình này, ta chưa có kết luận cuối mà có thông tin liên quan làm sở cho việc định. Ví dụ: xác định giá trị PW phương án Nhóm mô hình có tiêu chuẩn hay có định hướng (normative/prescriptive model): có chứa hàm mục tiêu cần phải đạt cực trị Æ Từ mô hình này, ta có kết luận cuối cùng. Ví dụ: đặt mục tiêu giá trị PW đạt cực đại 2. Phân tích độ nhạy (sensitivity analysis) ¾ Mục đích: Xem xét lại tính khả thi dự án trường hợp số yếu tố quan trọng ảnh hưởng lớn đến kết thẩm định thay đổi. MARR (%) ¾Ví dụ: MARR thay đổi biên độ ±5% PW thay đổi nào? Doanh thu hàng năm thay đổi biên độ ±15% PW thay đổi ? 16 14 12 10 – + PW 2. Phân tích độ nhạy (sensitivity analysis) Ví dụ: Cho dự án đầu tư mua máy tiện A với tham số ước tính sau: Đầu tư ban đầu (P): 10 triệu đồng Chi phí hàng năm (C): 2,2 Thu nhập hàng năm (B):5,0 Giá trị lại (SV): 2,0 Tuổi thọ dự án (N): năm Suất thu lợi tối thiểu (MARR): 8% Yêu cầu: Phân tích độ nhạy AW theo tham số: N, MARR, C 2. Phân tích độ nhạy (sensitivity analysis) Đáng giá Giải: AW= -10(A/P,MARR,N) + – C + 2(A/F,MARR,N) % % % -26% 3. Phân tích rủi ro (risk analysis) giải tích ¾ Tính xác suất theo phân phối chuẩn (normal distribution) Biến ngẫu nhiên X gọi tuân theo phân phối chuẩn hàm mật độ xác suất có dạng: kỳ vọng (trung bình) biến ngẫu nhiên X phương sai biến ngẫu nhiên X độ lệch chuẩn biến ngẫu nhiên X 20 3. Phân tích rủi ro (risk analysis) giải tích ¾ Tính xác suất theo phân phối chuẩn (normal distribution) Ký hiệu : (phân phối chuẩn) (phân phối chuẩn hóa/tắc) (standard distribution) P(a 0) 33 4. Mô Monte–Carlo Xác định vấn đề Chọn biến số quan trọng Xây dựng mô hình mô Xác định giá trị biến Thực mô Phân tích kết Chọn giải pháp tốt 34 HẾT CHƯƠNG 35 [...]... 2,000 2,400 Giá bán ($) 48 50 53 CP biến đổi ($) 17 15 12 CP cố định ($) 11,000 10,000 8, 000 Giá trị còn lại ($) 30,000 40,000 50,000 PW (15%) -$5 ,85 6 $40,169 $104,295 13 2 Phân tích độ nhạy (sensitivity analysis) Phân tích độ nhạy theo nhiều tham số (scenario analysis – phân tích tình huống): A B 450 14 3 Phân tích rủi ro (risk analysis) bằng giải tích Định nghĩa: Là phân tích mô tả các ảnh hưởng... trong dòng tiền CF 27 3 Phân tích rủi ro (risk analysis) bằng giải tích Phân tích rủi ro trong dòng tiền CF = 288 tr = 487 tr Giả sử PW tuân theo quy luật phân phối chuẩn: Xác suất để PW có giá trị âm: = -0.4545 + 0.5 = 4.55% (tra bảng) 28 4 Mô phỏng Monte–Carlo Định nghĩa: Mô phỏng Monte–Carlo là một phương pháp phân tích mô tả các hiện tượng chứa yếu tố ngẫu nhiên (rủi ro trong dự án…) nhằm tìm ra lời... sao cho chúng thỏa mãn phân phối xác suất như đề bài Muốn vậy, ta dùng trung gian 2 biến ngẫu nhiên, có phân phối đều từ 0 đến 1 31 4 Mô phỏng Monte–Carlo F 100% 70% Phân phối tích lũy của biến ngẫu nhiên phân bố đều a a 20% 1 a 0 2000 Phân phối tích lũy của biến ngẫu nhiên A 4000 3000 A F 100% Phân phối tích lũy của biến ngẫu nhiên N 80 % Phân phối tích lũy của biến ngẫu nhiên phân bố đều b 60% 40%... bằng giải tích Phân tích rủi ro trong dòng tiền CF + Độ lệch chuẩn giá trị hiện tại của dòng ền: Là giá trị biểu thị mức độ rủi ro của dự án + Định lý giới hạn trung tâm (Central Limit Theorem): Khi N tăng lớn, PW sẽ tuân theo phân phối chuẩn có kỳ vọng là E(PW) và phương sai là Var(PW): 25 3 Phân tích rủi ro (risk analysis) bằng giải tích Phân tích rủi ro trong dòng tiền CF Ví dụ: Một công ty dự định...2 Phân tích độ nhạy (sensitivity analysis) Phân tích độ nhạy của các phương án so sánh: Khi so sánh 2 hay nhiều phương án do dòng tiền tệ của các phương án khác nhau nên độ nhạy của các chỉ số hiệu quả kinh tế đối với các tham số cũng khác nhau nên cần phân tích thêm sự thay đổi này Ví dụ: Có 2 phương án A và B cùng tuổi thọ, độ nhạy của PW theo tuổi thọ N của 2 phương án như sau:... trung bình và thuận lợi cùng với các xác suất xảy ra tương ứng Yêu cầu: Xác định kỳ vọng, mức độ rủi ro và hệ số biến hóa của các phương án Phương án Trạng thái A1 A2 A3 Xác suất trạng thái Khó khăn Trung bình Thuận lợi 1% -1% -6% 25% 4% 4% 4% 50% 7% 9% 14% 25% Ghi chú: Đây là các phương án về đòn bẩy tài chính DE/V = 0; 0,4; 0,7 18 3 Phân tích rủi ro (risk analysis) bằng giải tích Trạng thái Phương. .. 0 .88 = 4% 4% Max Phương án A3 có độ rủi ro cao nhất 7.07 % = 1.77 4% 19 3 Phân tích rủi ro (risk analysis) bằng giải tích Tính xác suất theo phân phối chuẩn (normal distribution) Biến ngẫu nhiên X được gọi là tuân theo phân phối chuẩn nếu hàm mật độ xác suất có dạng: là kỳ vọng (trung bình) của biến ngẫu nhiên X là phương sai của biến ngẫu nhiên X là độ lệch chuẩn của biến ngẫu nhiên X 20 3 Phân tích. .. giải tích Tính xác suất theo phân phối chuẩn (normal distribution) Ký hiệu : (phân phối chuẩn) (phân phối chuẩn hóa/tắc) (standard distribution) P(a . Phương nnbphuong@hcmut.edu.vn 2 Nội dung 1. Tổng quan rủi ro và bất định 2. Phân tích độ nhạy (sensitivity analysis) 3. Phân tích rủi ro (risk analysis) bằng giải tích 4. Mô phỏng Monte–Carlo (không. biết đượccácdữ liệu liên quan đếnvấn đề cầngiải quyết. ¾Cần phân biệt một số khái niệm… 1. Tổng quan rủi ro và bất định 4 Xác suất khách quan: thông qua phép thử khách quan và suy ra xác suất Æ. huống (scenario analysis) sẽ phân tích độ nhạy nhiềuthamsố có liên quan Æ Phân tích rủi ro (risk analysis) sẽ khắcphục cả hai nhược điểmnày 2. Phân tích độ nhạy (sensitivity analysis) 13 2. Phân