Rủi ro và bất định phân tích dự án Nôi dung Tổng quan về rủi ro và bất định Phân tích độ nhạy (Sensitivity Analysis) Phân tích rủi ro (Risk Analysis) Mô phỏng theo MONTE - CARLO KHÁI NIỆM RỦI RO – BẤT ĐỊNH  Một nhà khoa học cho rằng: “Chỉ có điều chắn là không chắn” ⇒Trong hoạt động người tồn yếu tố ngẫu nhiên, bất định  Rủi ro: biết xác suất xuất  Bất định: xác suất hay thông tin xuất  Cách đối phó với rủi ro và bất định:  Bỏ qua tính chất bất định tương lai, giả định việc xảy “kế hoạch định” thích nghi với biến đổi  Cố gắng từ đầu, tiên liệu tính bất trắc hạn chế tính bất định thông qua việc chọn lựa phương pháp triển vọng XÁC SUẤT KHÁCH QUAN – CHỦ QUAN  Xác suất khách quan: thông qua phép thử khách quan và suy xác suất => 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 của trạng thái Rủi ro & Bất định phân tích dự án  Trong điều kiện chắn: dòng tiền tệ, suất chiết tính, tuổi thọ dự án =>chắc chắn  Xét rủi ro – bất định:  Sự thay đổi giá trị chuỗi dòng tiền tệ đến kết dự án  Suất chiết tính ảnh hưởng đến kết dự án Xử lý rủi ro bất định kinh tế  Tiến hành theo hai hướng:  Tăng cường độ tin cậy thông tin đầu vào: tổ chức tiếp thị bổ sung, thực nhiều dự án để san sẻ rủi ro  Thực phân tích dự án thông qua mô hình toán làm sở Mô hình toán xử lý  Các mô hình chia thành hai nhóm :  Nhóm mô hình mô tả (description models) • Ví dụ: Mô hình xác định giá trị  Nhóm mô hình có tiêu chuẩn hay có định hướng (Normative or prescriptive models) • Ví dụ: Hàm mục tiêu cực đại giá trị II.PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY (Sensitivity Analysis ) Định nghĩa : Phân tích độ nhạy là phân tích ảnh hưởng của các yếu tố có tính bất định đến:  Độ đo hiệu kinh tế phương án so sánh  Khả đảo lộn kết luận phương án so sánh Ví dụ: Ảnh hưởng suất chiết khấu MARR đến NPV II.PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY (Sensitivity Analysis ) + Mô hình phân tích độ nhạy thuộc loại mô hình mô tả + Trong phân tích độ nhạy cần đánh giá biến số quan trọng (là biến cố có ảnh hưởng nhiều đến kết thay đổi biến cố có nhiều tác động đến kết quả) 10 RỦI RO TRONG CHUỖI DÒNG TIỀN TỆ J P A SV - 000 Aj - 000 Var ( A j ) = σ ( Aj ) N 000 000 000 200*200 = 40 000 000 000 000 200*200 200*200 = 40 000 = 40 000 E ( PW ) = ∑ Aj (1 + i ) − j = A0 + ∑ Aj (1 + 0.1) − j j =0 j =1 = −2000 + ∑1000(1 + 10%) − j = −2000 + 1000( P / A,10%,3) j =1 = −2000 + 1000 * 2.4869 = 486.9 tr 35 RỦI RO TRONG CHUỖI DÒNG TIỀN TỆ J P A SV - 000 Aj - 000 Var ( A j ) = σ ( Aj ) N 000 000 −2 j = Var ( A0 ) + ∑ (1 + 2i + i N j =1 000 000 000 000 200*200 200*200 200*200 = 40 000 = 40 000 = 40 000 Var ( PW ) = σ ( PW ) = ∑ (1 + i ) j =0 Var ( A j ) ) −j Var ( A j ) = + ∑ 40 000(1 + 21% ) − j = 40 000( P / A,21%,3) = 82 957 j =1 36 RỦI RO TRONG CHUỖI DÒNG TIỀN TỆ σ ( PW ) = Var (PW ) = 82957 = 288 tr E ( PW ) = 487 tr Giả sử PW tuân theo quy luật phân phối chuẩn: PW ~ N (487,2882 ) Xác suất đề PW có giá trị âm: − 487   P( PW < 0) = P Z <  288   = P ( Z < −1.69) = F (−1.69) = 4.55% (tra bảng) 37 σn Mức độ rủi ro tăng theo thời gian σ N = σ0 N σN σ0 Độ lệch chuẩn thời đoạn thứ N Độ lệch chuẩn thời đoạn thứ Thời gian quy hoạch càng dài mức độ rủi ro càng cao 38 Mô phỏng theo Monte - Carlo 39 Mô theo Monte – Carlo GIỚI THIỆU  Mô Monte – Carlo là phương pháp phân tích mô tả các tượng chứa yếu tố ngẫu nhiên (rủi ro dự án…) nhằm tìm lời giải gần  Được sử dụng phân tích rủi ro việc tính toán giải tích quá phức tạp 40 Mô theo Monte – Carlo THỦ TỤC  Thực chất là lấy cách ngẫu nhiên các giá trị có của các biến ngẫu nhiên đầu vào và tính kết thực nghiệm của đại lượng cần phân tích  Quá trình lặp lại nhiều lần để có tập đủ lớn các kết thử nghiệm  Tính toán thống kê tập hợp các kết để có các đặc trưng thống kê của kết cần phân tích 41 Một dự án đầu tư có dòng tiền tệ năm tuổi thọ biến ngẫu nhiên có phân phối xác suất Thu nhập ròng hàng năm A (tr đ) Xác suất P(A) 2000 3000 4000 0.20 0.50 0.30 Tuổi thọ dự án N (năm) Xác suất P(N) 0.10 0.15 0.20 0.25 0.15 0.10 0.05 42 Yêu cầu: Xác định giá trị kỳ vọng phương sai PW, khả đầu tư vào dự án có lợi P(PW > 0) Bước 1: Tìm cách phát cách ngẫu nhiên các giá trị của biến ngẫu nhiên A & N cho chúng thỏa mãn phân phối xác suất đề bài Muốn vậy, ta dùng trung gian biến ngẫu nhiên, có phân phối từ đến 43 F 70 % Phân phối tích lũy biến ngẫu nhiên phân bố a a 100 % 20 % a Phân phối tích lũy biến ngẫu nhiên A 2000 3000 4000 A F 100% Phân phối tích lũy biến ngẫu nhiên N 80% Phân phối tích lũy biến ngẫu nhiên phân bố b 60% 40% 20% b b N 44 Mỗi lần phát số ngẫu nhiên và phân phối đều, dựa vào đồ thị ta suy Ai và Ni tương ứng Bước 2: Tính giá trị của PWi theo giá trị Ai và Ni vừa chọn bước Bước 3: Lặp lại bước & m lần, với m khá lớn, ta có m giá trị PWi, i = 1,2,3,…,m Bước 4: Tính E[PW], V[PW] từ tập hợp PWi có bước Từ tính xác suất P[PW > 0] 45 Quá trình phân tích mô Xác định vấn đề Chọn các biến số quan trọng Xây dựng mô hình mô phỏng Xác định giá trị của các biến Thực hiên mô phỏng Phân tích kết Chọn giải pháp tốt nhất 46 Giá trị FW PA A PA B Xác suất tình huống Tình xấu -120 -80 0.3 Tình TB 100 120 0.5 Tình tốt 250 300 0.2 Giá trị kỳ vọng phương án? Phương sai phương án? Cv phương án? Giả sử FW PA B tuân theo phân phối chuẩn, xs để PA B có 100