Реферат: Моделирование рисков инвестиционных проектов

И.Я. Лукасевич

Еслине можете добиться результата,  имитируйте кипучую деятельность  и бешенуюактивность.

(Иззаконов Мэрфи: следствие Эндрю)

Имитационноемоделирование (simulation) является одним из мощнейших методов анализаэкономических систем.  

Вобщем случае, под имитацией понимают процесс проведения на ЭВМ экспериментов сматематическими моделями сложных систем реального мира [18].

Целипроведения подобных экспериментов могут быть самыми различными – от выявлениясвойств и закономерностей исследуемой системы, до решения конкретныхпрактических задач. С развитием средств вычислительной техники и программногообеспечения, спектр применения имитации в сфере экономики существеннорасширился. В настоящее время ее используют как для решения задачвнутрифирменного управления, так и для моделирования управления намакроэкономическом уровне. Рассмотрим основные преимущества применения имитационногомоделирования в процессе решения задач финансового анализа.

Какследует из определения, имитация – это компьютерный эксперимент. Единственноеотличие подобного эксперимента от реального состоит в том, что он проводится смоделью системы, а не с самой системой. Однако проведение реальныхэкспериментов с экономическими системами, по крайней мере, неразумно, требуетзначительных затрат и вряд ли осуществимо на практике. Таким образом, имитацияявляется единственным способом исследования систем без осуществления реальныхэкспериментов.

Частопрактически невыполним или требует значительных затрат сбор необходимойинформации для принятия решений. Например, при оценке риска инвестиционныхпроектов, как правило, используют прогнозные данные об объемах продаж,затратах, ценах и т.д.

Однакочтобы адекватно оценить риск необходимо иметь достаточное количество информациидля формулировки правдоподобных гипотез о вероятностных распределениях ключевыхпараметров проекта. В подобных случаях отсутствующие фактические данныезаменяются величинами, полученными в процессе имитационного эксперимента (т.е.сгенерированными компьютером).

Прирешении многих задач финансового анализа используются модели, содержащиеслучайные величины, поведение которых не поддается управлению со стороны лиц,принимающих решения. Такие модели называют стохастическими. Применение имитациипозволяет сделать выводы о возможных результатах, основанные на вероятностныхраспределениях случайных факторов (величин). Стохастическую имитацию часто называютметодом Монте-Карло.

Существуюти другие преимущества имитации. Подробное изложение основ имитационногомоделирования и его применения в различных сферах можно найти в [5, 18, 19,21].

Мыже рассмотрим технологию применения имитационного моделирования для анализарисков инвестиционных проектов в среде ППП EXCEL.

Моделирование рисков инвестиционных проектов

Имитационноемоделирование представляет собой серию численных экспериментов призванныхполучить эмпирические оценки степени влияния различных факторов (исходныхвеличин) на некоторые зависящие от них результаты (показатели).

Вобщем случае, проведение имитационного эксперимента можно разбить на следующиеэтапы.

Установитьвзаимосвязи между исходными и выходными показателями в виде математическогоуравнения или неравенства.

Задатьзаконы распределения вероятностей для ключевых параметров модели.

Провестикомпьютерную имитацию значений ключевых параметров модели.

Рассчитатьосновные характеристики распределений исходных и выходных показателей.

Провестианализ полученных результатов и принять решение.

Результатыимитационного эксперимента могут быть дополнены статистическим анализом, атакже использоваться для построения прогнозных моделей и сценариев.

Осуществимимитационное моделирование анализа рисков инвестиционного проекта на основанииданных примера, используемого ранее для демонстрации метода сценариев в главе5. Для удобства, приведем его условия еще раз.

Пример6.1

Фирмарассматривает инвестиционный проект по производству продукта «А». Впроцессе предварительного анализа экспертами были выявлены три ключевыхпараметра проекта и определены возможные границы их изменений (табл. 6.1).Прочие параметры проекта считаются постоянными величинами (табл. 6.2).

Таблица6.1

Ключевыепараметры проекта по производству продукта «А»

Сценарий Показатели Наихудший Наилучший Вероятный Объем выпуска – Q 150 300 200 Цена за штуку – P 40 55 50 Переменные затраты – V 35 25 30

Таблица6.2

Неизменяемыепараметры проекта по производству продукта «А»

Показатели

Наиболее вероятное

значение

Постоянные затраты – F 500 Амортизация – A 100 Налог на прибыль – T 60% Норма дисконта – r 10% Срок проекта – n 5 Начальные инвестиции – I0 2000

Первымэтапом анализа согласно сформулированному выше алгоритму является определениезависимости результирующего показателя от исходных. При этом в качестверезультирующего показателя обычно выступает один из критериев эффективности:NPV, IRR, PI (см. главу 2).

Предположим,что используемым критерием является чистая современная стоимость проекта NPV:

/>(6.1)

гдеNCFt – величина чистого потока платежей в периоде t.

Поусловиям примера, значения нормы дисконта r и первоначального объема инвестицийI0 известны и считаются постоянными в течении срока реализации проекта (табл.6.2).

Поусловиям примера ключевыми варьируемыми параметрами являются: переменныерасходы V, объем выпуска Q и цена P. Диапазоны возможных изменений варьируемыхпоказателей приведены в табл. 6.1. При этом будем исходить из предположения,что все ключевые переменные имеют равномерное распределение вероятностей.

Реализациятретьего этапа может быть осуществлена только с применением ЭВМ, оснащеннойспециальными программными средствами. Поэтому прежде чем приступить к третьемуэтапу – имитационному эксперименту, познакомимся с соответствующими средствамиППП EXCEL, автоматизирующими его проведение.

Список литературы

Дляподготовки данной работы были использованы материалы с сайта www.cfin.ru/