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 :”Chỉ có điều chắn 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 Rủi ro – Bất định Cách đối phó :  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 thơng qua việc chọn lựa phương pháp triển vọng Xác xuất khách quan – chủ quan Xác xuất khách quan:thông qua phép thử khách quan suy xác xuất => kinh tế , khơng có hội để thử Xác xuất chủ quan : Khi khơng có thơng tin đầy đủ , NRQĐ tự gán xác suất cách chủ quan khả xuất trạng thái Rủi ro & Bất định phân tích dự án Trong điều kiện chắn : dịng tiền tệ , suất chiết tính , tuổi thọ dự án =>chắc chắn Xét rủi ro – bất định :  Sự thay đổi giá trị chuổi 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 thơng qua mơ hình tốn làm sở Mơ hình tốn xử lý Các mơ hình chia thành hai nhóm :  Nhóm mơ hình mơ tả (description models) • Ví dụ :Mơ hình xác định giá trị  Nhóm mơ 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 phân tích ảnh hưởng 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 ) + Mơ hình phân tích độ nhạy thuộc loại mơ hình mơ 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 ) Rủi ro chuỗi dòng tiền tệ (Cash Flow – CF)  Độ lệch chuẩn giá trị hiện tại của dòng tiền: Là giá trị biểu thị mức độ rủi ro của dự án σ ( PW ) = N (1 + i ) −2 j Var ( A j ) ∑ j =0  Định lý giới hạn trung tâm(Central Limit Theorem): Khi N tăng lớn, PW sẽ tuân theo phân phối chuẩn có số trung bình là E(PW) và phương sai Var(PW) , hay: ( ( N → ∞) ⇒ PW ~ N E ( PW ) , σ ( PW ) ) Rủi ro chuỗi dòng tiền tệ (Cash Flow – CF) Ví dụ: Một công ty dự định đầu tư vào một dây chuyền sản xuất với:  P = 2000 tr – vốn đầu tư (xem biết chắc chắn)  A = 1000 tr - thu nhập ròng trung bình hàng năm (xem biến ngẫu nhiên độc lập tuân theo phân phối chuẩn)  độ lệch chuẩn thu nhập ròng hàng năm σ = 200 tr  N = năm  MARR = 10% = i%  SV = Yêu cầu: tính xác suất đề PW 0) Bước 1: Tìm cách phát cách ngẫu nhiên giá trị biến ngẫu nhiên A & N cho chúng thỏa mãn phân phối xác suất đề Muốn vậy, ta dùng trung gian biến ngẫu nhiên, có phân phối từ đến F 70 % Phân phối tích lũy biến ngẫu nhiên phân bố a tích lũy biến ngẫu nhiên A 20 % a 100% Phân phối 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 Mỗi lần phát số ngẫu nhiên phân phối đều, dựa vào đồ thị ta suy Ai Ni tương ứng Bước 2: Tính giá trị PWi theo giá trị Ai Ni vừa chọn bước Bước 3: Lặp lại bước & m lần, với m 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] Q trình phân tích mơ Xác định vấn đề Chọn biến số quan trọng Xây dựng mơ hình mơ Xác định giá trị biến Thực mơ Phân tích kết Chọn giải pháp tốt ... tự gán xác suất cách chủ quan khả xuất 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. .. 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 Rủi ro – Bất định Cách đối phó :  Bỏ qua tính chất bất định. .. hương án Ai σ ( Ai ) = n ( Rij − E ( Ai )) * Pj ∑ j =1 Độ rủi ro tương đối phương án – Hệ số biến hóa Cv: Phương án có Cv lớn mức độ rủi ro cao σ ( Ai ) CV = E ( Ai ) Phân tích rủi ro (Risk