У нас уже 176407 рефератов, курсовых и дипломных работ
Заказать диплом, курсовую, диссертацию


Быстрый переход к готовым работам

Мнение посетителей:

Понравилось
Не понравилось





Книга жалоб
и предложений


 


Имитационное моделирование рисков инвестиционных проектов

В качестве ключевого аспекта совершенствования количественных мето­дов анализа рисков инвестиционных проектов предлагается использование имитационного моделирования (simulation) - мощного метода анализа экономи­ческих систем.

Под имитацией понимается процесс проведения на ЭВМ эксперименталь­ного анализа инвестиционного проекта, выраженного в математическом виде - последовательности денежных потоков, генерируемых в процессе реализации проекта.

Цели, которые поставлены при проведении имитации, заключались в вы­явлении свойств и закономерностей исходных и результирующих показателей инвестиционных проектов, взятых для исследования, а также поиска оптималь­ного решения на основе полученных результатов анализа практических задач по минимизации рисков.

В практической деятельности менеджерам приходится собирать большой объем информации для принятия решений и не всегда удается собрать исчер­пывающий пакет данных, позволяющий с высокой долей уверенности принять обоснованное решение. Поэтому как альтернативу при оценке рисков инвести­ционных проектов, как правило, используют прогнозные данные об объемах продаж, затратах, ценах и т.д.

Чтобы адекватно оценить риски, необходимо иметь достаточное количест­во информации для формулировки правдоподобных гипотез о вероятностных распределениях ключевых параметров проекта. В подобных случаях предлага­ется отсутствующие фактические данные заменять величинами, полученными в процессе имитационного эксперимента (т.е. сгенерированными компьютером).

В процессе исследования для имитационного моделирования был приме­нен известный метод Монте-Карло и разработана для него технология измене­ния диапазонов исходных показателей на основе определения их вероятност­ных характеристик, а также создания математической модели, позволяющий получить на выходе необходимые данные для принятия решений.

Отличие предлагаемого подхода от уже существующих в том, что эксперт­ные оценки использовались только для определения диапазонов исходных по­казателей проекта, то есть насколько они могут отклоняться в ту или иную сто­рону. Большинство экспертных процедур направлено на оценку уже результи­рующих показателей или конкретных факторов риска. Считаем такой подход не совсем правильным и применимым только в отдельных случаях. Поставив це­лью получения экспертных оценок только изменение ключевых параметров проекта, тем самым до минимума сведен субъективный фактор, который мог бы повлиять на результаты решения. Определив заранее факторы риска, поста­вив перед экспертами задачу по их оценке и оценке результирующих показате­лей, полученные результаты были бы более субъективными.

Группе экспертов, состоящей из членов кредитно-инвестиционного коми­тета Мордовского отделения, а также специалистов-практиков, имеющих опыт работы в пищевой промышленности, мы предложили оценить возможности из­менений ключевых (исходных) переменных проекта. Это цена (Р) , объем вы­пуска (Q) и переменные расходы (V). На основе полученных результатов была составлена таблица 3.1., в которой и отражены возможные диапазоны измене­ния ключевых переменных. Наиболее низкие показатели вошли в пессимисти­ческий сценарий реализации проекта, наиболее высокие величины составили оптимистический сценарий. Показатели, которые были определены бизнес- планом проекта, вошли в наиболее вероятный сценарий.

Проведение имитационного эксперимента, на наш взгляд, должно вклю­чать следующие этапы:

  1. Установление взаимосвязи между исходными и выходными показателями в виде математического уравнения.

 

  1. Задание законов распределения вероятностей для ключевых параметров мо-

дели.

  1. Проведение компьютерной имитации значений ключевых параметров моде-

ли.

  1.  Расчет основных характеристик распределений исходных и выходных пока­зателей.
  2.  Проведение анализа полученных результатов и представление их для приня­тия решения.

Результаты имитационного эксперимента перед их представлением для

'-V принятия решения были дополнены статистическим анализом, а также по-

строена прогнозная модель сценария реализации инвестиционного проекта.

Имитационное моделирование рисков проведено на примере реального инвестиционного проекта, рассмотренного во второй главе. Ключевые пара­метры отражены в таблицах 2.16. и 2.17.

Первый этап анализа согласно сформулированному алгоритму состоял в определении зависимости результирующего показателя от исходных. При этом в качестве результирующего показателя целесообразно по нашему мнению брать один из критериев эффективности: чистую приведенную стоимость про­екта (NPV), норму рентабельности инвестиций (IRR) или индекс рентабельности инвестиций (PI).

 

Используемым критерием для нашего исследования стала чистая приве­денная стоимость проекта (NPV):

(4.1)

где NCFt - величина чистого потока платежей в периоде t.

В целях упрощения мы полагали, что генерируемый проектом поток пла­тежей имеет вид аннуитета. Тогда величина потока платежей NCFt для любого периода t одинакова и может быть определена из соотношения, которое и отра­жает математическую модель нашего имитационного эксперимента:

(4.2.)

 

NCF= q*{P-V)-F-a]x{-T) + A

 

Следующий этап проведения анализа нашего алгоритма состоял в выборе законов распределения вероятностей ключевых переменных.

Ключевыми варьируемыми параметрами являются переменные расходы V, объем выпуска Q и цена Р. Диапазоны возможных изменений варьируемых по­казателей приведены в табл. 4.1., которые соответствуют пессимистическому, наиболее вероятному и оптимистическому варианту реализации проекта. При этом мы исходили из предположения, что все ключевые переменные имеют равномерное распределение вероятностей.

Реализация третьего этапа была осуществлена нами с помощью ЭВМ, ос­нащенной специальным программным обеспечением - широко распространен­ными электронными таблицами EXCEL. Для сравнения проведение имитаци­онного эксперимента мы провели двумя способами - с помощью встроенных функций и путем использования инструмента «Генератор случайных чисел» дополнения «Анализ данных» (Analysis Tool Pack). Основное внимание с нашей стороны было уделено технологии проведения имитационных экспериментов и последующего анализа полученных результатов с использованием инструмента «Генератор случайных чисел», как наиболее перспективного инструмента, ре­комендуемого нами к использованию в практической деятельности финансово­кредитных учреждений, занимающихся инвестиционной деятельностью.

Применение встроенных функций на наш взгляд целесообразно лишь в том случае, когда вероятности реализации всех значений случайной величины считаются одинаковыми.

 

 

Вся работа доступна по ссылке https://mydisser.com/ru/catalog/view/458654.html

Найти готовую работу


ЗАКАЗАТЬ

Обратная связь:


Связаться

Доставка любой диссертации из России и Украины



Ссылки:

Выполнение и продажа диссертаций, бесплатный каталог статей и авторефератов

Счетчики:

Besucherzahler
счетчик посещений

© 2006-2022. Все права защищены.
Выполнение уникальных качественных работ - от эссе и реферата до диссертации. Заказ готовых, сдававшихся ранее работ.