›
›

Bài giảng Lập và phân tích dự án - Chương 8: Rủi ro và bất định trong phân tích dự án - Nguyễn Hải Ngân Hà

Chắc chắn (tất định, certainty) – khi ta biết
khả năng chắc chắn xuất hiện của các trạng thái.
Rủi ro (risk): khi ta biết được xác suất xuất hiện
của các trạng thái.
Không chắc chắn (bất định, uncertainty): khi
chúng ta 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
Cần phân biệt một số khái niệm … 
pdf 40 trang xuanthi 28/12/2022 2440
Download
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Bài giảng Lập và phân tích dự án - Chương 8: Rủi ro và bất định trong phân tích dự án - Nguyễn Hải Ngân Hà", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên.

File đính kèm:

  • pdfbai_giang_lap_va_phan_tich_du_an_chuong_8_rui_ro_va_bat_dinh.pdf

Nội dung text: Bài giảng Lập và phân tích dự án - Chương 8: Rủi ro và bất định trong phân tích dự án - Nguyễn Hải Ngân Hà

  1. Nội dung 1. Tổng quan rủi ro và bất định 2. Phân tích độ nhạy (sensitivity analysis) 3. Phân tích rủi ro (risk analysis) 4. Mô phỏng theo Monte – Carlo 2 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  2. 1. Tổng quan rủi ro và bất định Xác suất khách quan: thông qua phép thử khách quan và suy ra xác suất => trong kinh tế , không có cơ hội để thử . Xác suất chủ quan: Khi không có thông tin đầy đủ, người ra quyết định tự gán xác suất một cách chủ quan đối với khả năng xuất hiện của trạng thái. => Ta không cần thiết phải phân biệt rủi ro và bất định vì ta có thể gán xác suất chủ quan vào phân tích bất định để trở thành phân tích rủi ro. 4 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  3. 1. Tổng quan rủi ro và bất định Rủi ro xảy ra có thể ảnh hưởng đến: giá trị dòng tiền tệ CF vào và ra của dự án suất chiết khấu (i%) Làm thay đổi các kết quả thẩm định (PW, IRR, B/C ) 6 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  4. 1. Tổng quan rủi ro và bất định Nhóm mô hình mô tả - descriptive model: mô tả các định tính của phương án đầu tư và xem xét những khả năng biến đổi có thể có của chúng (từ MH này, ta chưa có kết luận cuối cùng mà chỉ có thông tin liên quan làm cơ sở cho việc ra quyết định. + Ví dụ: xác định giá trị hiện tại PW của một phương án 8 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  5. 2. Phân tích độ nhạy – Sensitivity analysis Mục đích: - Xem xét lại tính khả thi của dự án trong trường hợp một số yếu tố quan trọng ảnh hưởng lớn đến kết quả thẩm định thay đổi. Ví dụ: + MARR thay đổi trong biên độ ±5% thì PW thay đổi như thế nào? + Doanh thu hàng năm thay đổi trong biên độ ±15% thì PW thay đổi như thế nào ? 10 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  6. 2. Phân tích độ nhạy – Sensitivity analysis + Tuy nhiên, nhược điểm của phân tích độ nhạy: Chỉ xem xét tác động của từng tham số riêng lẻ (trong khi kết quả thẩm định lại chịu tác động của nhiều tham số cùng lúc) Không trình bày được xác suất xuất hiện của các tham số và xác suất xảy ra của các kết quả => Phân tích rủi ro (risk analysis) sẽ khắc phục nhược điểm này 12 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  7. 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 14 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  8. 2. Phân tích độ nhạy – Sensitivity analysis Phân tích độ nhạy theo nhiều tham số - scenario analysis: Mục đích: so sánh trường hợp “cơ sở” với một hay nhiều trường hợp khác (tốt nhất, tệ nhất) để xác định các kết quả thẩm định khác nhau của dự án. 16 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  9. 3. Phân tích rủi ro – risk analysis Định nghĩa: Là 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. 18 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  10. 3. Phân tích rủi ro – risk analysis Giá trị kỳ vọng (expected value): của dự án Ai n EARP()(*)i  ij j j 1 Độ lệch chuẩn (standard deviation): đo mức độ rủi ro của D/A, cho biết kết quả lệch xa giá trị kỳ vọng E(Ai) bao nhiêu n 2  (AREAPi )  ( ij ( i )) * j j 1 Hệ số biến thiên Cv (coefficient of variation): đo rủi ro tương đối giữa các D/A, D/A nào có Cv càng lớn thì mức độ rủi ro càng cao  ()Ai CV EA()i 20 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  11. 3. Phân tích rủi ro – risk analysis  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: (x )2 1 2 f (x) e 2  2  là số trung bình của biến ngẫu nhiên X E( X )  2  là phương sai của biến ngẫu nhiên X 2 Var( X )   là độ lệch chuẩn của biến ngẫu nhiên X Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  12. 3. Phân tích rủi ro – risk analysis  Tính xác suất theo phân phối chuẩn – normal distribution X  Đặt Z X ~ N(, 2 ) Z ~ N(0,1)  P(a X b) P(a Z  b) a  b  P( Z )   f(z) S Z 0 zo Có 3 loại bảng tra Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  13. 3. Phân tích rủi ro – risk analysis  Tính xác suất theo phân phối chuẩn – normal distribution 5% 4% 4% 4% a).P(4% RR 5%) F F 2.12% 2.12% F(0.47) F(0) 18.08% 0 =18.08% 6% 4% 5% 4% b).P(5% RR 6%) F F 2.12% 2.12% F 0.94 F 0.47 32.64% 18.08% = 14.56% Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  14. 3. Phân tích rủi ro – risk analysis  Phân tích rủi ro trong dòng tiền CF + Độ lệch chuẩn giá trị hiện tại của dòng tiền: Là giá trị biểu thị mức độ rủi ro của dự án. N 2 j  (PW ) (1 i) Var(Aj ) j 0 + Định lýgi ới 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 , 2 PW Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  15. 3. Phân tích rủi ro – risk analysis  Phân tích rủi ro trong dòng tiền CF J 0 1 2 3 P - 2 000 A 1 000 1 000 1 000 SV 0 - 2 000 1 000 1 000 1 000 200*200 = 40 000 200*200 = 40 000 200*200 = 40 000 N 3 E(PW ) A (1 i) j j  j A0  Aj 1 0.1 j 0 j 1 3 2000 1000(1 10%) j 2000 1000(P/ A,10%,3) j 1 2000 1000*2.4869 = 486.9 tr Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  16. 3. Phân tích rủi ro – risk analysis  Phân tích rủi ro trong dòng tiền CF  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: 0 487 P(PW 0) P Z 288 P(Z 1.69) F( 1.69) = 4.55% (tra bảng) Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  17. 4. Mô phỏng theo Monte – Carlo SV chỉ tham khảo thêm, không thi phần 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 giải gần đúng Được sử dụng trong phân tích rủi ro khi việc tính toán bằng giải tích quá phức tạp Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  18. 4. Mô phỏng theo Monte – Carlo Một dự án đầu tư có dòng tiền tệ năm và tuổi thọ là những biến ngẫu nhiên có phân phối xác suất Thu nhập Xác suất Tuổi thọ dự án N Xác suất P(N) ròng hàng P(A) (năm) năm đều A 1 0.10 (tr. đ) 2 0.15 2000 0.20 3 0.20 3000 0.50 4 0.25 4000 0.30 5 0.15 6 0.10 7 0.05 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  19. 4. Mô phỏng theo Monte – Carlo F 100% Phân phối 70% Phân phối tích lũy tích lũy của của biến ngẫu nhiên biến ngẫu phân bố đều a nhiên A 20% a 1 a 0 2000 3000 4000 A F 100% 80% Phân phối Phân phối tích lũy của tích lũy của biến ngẫu nhiên phân 60% biến ngẫu bố đều b 40% nhiên N 20% b 1 b 0 1 2 3 4 5 6 7 N Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  20. 4. Mô phỏng theo Monte – Carlo Xác định vấn đề Chọn các biến số quan trọng Xây dựng mô hình mô phỏng Xác định giá trị của các biến Thực hiện mô phỏng Phân tích kết quả Chọn giải pháp tốt nhất Bài giảng “Lập và phân tích dự án”