Разработка инвестиционного проекта ОАО "Завод по производству труб большого диаметра"
Дипломная работа - Экономика
Другие дипломы по предмету Экономика
sp;
В целом применение этого метода анализа рисков, как отмечено в /9/, позволяет получить полезную информацию об ожидаемых значениях NPV и чистых поступлений, а также провести анализ их вероятностных распределений.
Вместе с тем использование этого метода предполагает, что вероятности для всех вариантов денежных поступлений известны либо могут быть точно определены. В действительности распределение вероятностей может быть задано с высокой степенью достоверности на основе анализа прошлого опыта при наличии больших объемов фактических данных. Однако чаще всего такие данные недоступны, поэтому распределения задаются, исходя из предположений экспертов, и несут в себе большую долю субъективизма.
1.5.5 Деревья решений
В /7/ дается определение дерева решений, как графического изображения последовательности решений и состояний среды с указанием соответствующих вероятностей и выигрышей для любых комбинаций альтернатив и состояний среды.
Процесс принятия решений с помощью дерева решений автор разделяет на пять этапов: формулирование задачи (то есть определение возможностей сбора информации, составление перечня событий, которые с определенной вероятностью могут произойти, установление временного порядка расположения событий и тех действий, которые можно предпринять), построение дерева решений; оценка вероятностей состояний среды (то есть сопоставление шансов возникновения конкретного события), установление выигрышей (или проигрышей), решение задачи.
Процедура принятия решения заключается в вычислении для каждой вершины дерева (при движении справа налево) ожидаемых денежных оценок, отбрасывании неперспективных ветвей и выборе ветвей, которым соответствует максимальное значение ожидаемой денежной оценки.
В /9/ автор указывает, что ограничением практического использования данного метода является исходная предпосылка о том, что проект должен иметь обозримое или разумное число вариантов развития. Метод особенно полезен в ситуациях, когда решения, принимаемые в каждый момент времени, сильно зависят от решений, принятых ранее, и в свою очередь определяют сценарии дальнейшего развития событий.
1.5.6 Имитационное моделирование (метод Монте-Карло)
Данный метод описан во многих источниках, например в /1,2,10/. Здесь в центре внимания оказываются распределения вероятностей какого-либо финансового показателя (например, NPV). В общем случае имитационное моделирование Монте-Карло - это процедура, с помощью которой математическая модель определения данного показателя подвергается ряду имитационных прогонов с помощью компьютера. В ходе процесса имитации строятся последовательные сценарии с использованием исходных данных, которые по смыслу проекта являются неопределенными, и потому в процессе анализа полагаются случайными величинами. Процесс имитации осуществляется таким образом, чтобы случайный выбор значений из определенных вероятностных распределений не нарушал существования известных или предполагаемых отношений корреляции среди переменных. Результаты имитации собираются и анализируются статистически, с тем, чтобы оценить меру риска.
Как отмечает автор в /9/, практическое применение данного метода продемонстрировало широкие возможности его использования в инвестиционном проектировании, особенно в условиях неопределённости и риска. Данный метод особенно удобен для практического применения тем, что удачно сочетается с другими экономико-статистическими методами и другими методами исследования операций. Практическое применение данного метода, как замечает автор, показало, что зачастую он даёт более оптимистичные оценки, чем другие методы, например анализ сценариев, что обусловлено перебором промежуточных вариантов.
1.5.7 Модель оценки риска стратегического инвестиционного проекта
В предыдущих разделах были проанализированы основные модели оценки эффективности инвестиционного проекта в условиях неопределенности (риска). Однако ни одна из приведенных моделей не позволяет объективно оценить риск инвестиционного проекта количественно. Эти модели оценивают риск либо путем корректировки вариационных показателей на величину риска (косвенные методы учета), либо учитывая вероятность исходов и достижений той или иной альтернативы (метод дерева решений), либо через изменение значения целевой функции при упорядочении изменения случайных величин.
В /2/ автор представляет модель оценки рисков стратегического инвестиционного проекта. Он выделяет систему критериев стратегического инвестиционного проекта, состоящую из степени неопределенности (рискованности) результата, доли покрытия заемного капитала собственным, ликвидности проекта, стратегической значимости для субъекта.
Для учета частных рисков проекта автор использует метод корректировки нормы дисконта.
В качестве целевой функции для построения модели оценки риска берется определение чистого приведенного эффекта и его классическая функция, приведенная в формуле (4).
Ненадежными случайными величинами являются чистые денежные потоки в момент времени t. На основе метода Монте-Карло определяется математическое ожидание чистого приведенного эффекта и его дисперсия.
Для оценки уровня риска проекта в качестве меры риска автор выбирает среднеквадратическое отклонение чистого приведенного эффекта от его математического ожидания. Поскольку чистый приведенный эффект функция ?/p>