Ћекции.ќрг


ѕоиск:




 атегории:

јстрономи€
Ѕиологи€
√еографи€
ƒругие €зыки
»нтернет
»нформатика
»стори€
 ультура
Ћитература
Ћогика
ћатематика
ћедицина
ћеханика
ќхрана труда
ѕедагогика
ѕолитика
ѕраво
ѕсихологи€
–елиги€
–иторика
—оциологи€
—порт
—троительство
“ехнологи€
“ранспорт
‘изика
‘илософи€
‘инансы
’ими€
Ёкологи€
Ёкономика
Ёлектроника

 

 

 

 


»митационное моделирование ћонте- арло




ћетод имитационного моделировани€ ћонте- арло создает дополнительную возможность при оценке риска за счет того, что делает возможным создание случайных сценариев. ѕрименение анализа риска использует богатство информации, будь она в форме объективных данных или оценок экспертов, дл€ количественного описани€ неопределенности, существующей в отношении основных переменных проекта и дл€ обоснованных расчетов возможного воздействи€ неопределенности на эффективность инвестиционного проекта. –езультат анализа риска выражаетс€ не каким-либо единственным значением „ƒƒ, а в виде веро€тностного распределени€ всех возможных значений этого показател€. —ледовательно, потенциальный инвестор с помощью метода ћонте- арло будет обеспечен полным набором данных, характеризующих риск проекта. Ќа этой основе он сможет прин€ть взвешенное решение о предоставлении средств.

¬ общем случае имитационное моделирование ћонте- арло - это процедура, с помощью которой математическа€ модель определени€ какого-либо финансового показател€ (в нашем случае „ƒƒ) подвергаетс€ р€ду имитационных прогонов с помощью компьютера. ¬ ходе процесса имитации стро€тс€ последовательные сценарии с использованием исходных данных, которые по смыслу проекта €вл€ютс€ неопределенными, и потому в процессе анализа полагаютс€ случайными величинами. ѕроцесс имитации осуществл€етс€ таким образом, чтобы случайный выбор значений из определенных веро€тностных распределений не нарушал существовани€ известных или предполагаемых отношений коррел€ции среди переменных. –езультаты имитации собираютс€ и анализируютс€ статистически, с тем чтобы оценить меру риска.

ѕроцесс анализа риска может быть разбит на следующие стадии.

ѕрогнозна€ модель ѕодготовка модели, способной прогнозировать расчет эффективности проекта Þ –аспределение веро€тности (шаг 1) ќпределение веро€тностного закона распределени€ случайных переменных Þ –аспределение веро€тности (шаг 2) ”становление границ диапазона значений переменных Þ

 

Þ ”слови€ коррел€ции ”становление отношений коррелированных переменных Þ »митационные прогоны √енерирование случайных сценариев, основанных на наборе допущений Þ јнализ результатов —татистический анализ результатов имитации

 

–ис. 9.2. ѕроцесс анализа риска

 

ѕерва€ стади€ в процессе анализа риска - это создание прогнозной модели. “ака€ модель определ€ет математические отношени€ между числовыми переменными, которые относ€тс€ к прогнозу выбранного финансового показател€. ¬ качестве базовой модели дл€ анализа инвестиционного риска обычно используетс€ модель расчета показател€ „ƒƒ

»спользование этой формулы в анализе риска сопр€жено с некоторыми трудност€ми. ќни заключаютс€ в том, что при генерировании случайных чисел годовой денежный поток выступает как некое случайное число, подчин€ющеес€ определенному закону распределени€. ¬ действительности же это совокупный показатель, включающий множество компонент, рассмотренных в предыдущих публикаци€х. Ётот совокупный показатель измен€етс€ не сам по себе, а с учетом изменени€ объема продаж. “о есть €сно, что он коррелирован с объемом. ѕоэтому необходимо тщательно изучить эту коррел€цию дл€ максимального приближени€ к реальности.

ќбща€ прогнозна€ модель имитируетс€ следующим образом. √енерируетс€ достаточно большой объем случайных сценариев, каждый из которых соответствует определенным значени€м денежных потоков. —генерированные сценарии собираютс€ вместе и производитс€ их статистическа€ обработка дл€ установлени€ доли сценариев, которые соответствуют отрицательному значению „ƒƒ. ќтношение таких сценариев к общему количеству сценариев дает оценку риска инвестиций.

–аспределени€ веро€тностей переменных модели (денежных потоков) диктуют возможность выбора величин из определенных диапазонов. “акие распределени€ представл€ют собой математические инструменты, с помощью которых придаетс€ вес всем возможным результатам. Ётим контролируетс€ случайный выбор значений дл€ каждой переменной в ходе моделировани€.

Ќеобходимость применени€ распределени€ веро€тностей обусловлена попытками прогнозировани€ будущих событий. ѕри обычном анализе инвестиций используетс€ один тип распределени€ веро€тности дл€ всех переменных, включенных в модель анализа. “акой тип называют детерминированным распределением веро€тности, и он придает всю веро€тность одному значению. ѕри оценке имеющихс€ данных аналитик ограничен выбором единственного из множества возможных результатов или расчетом сводного показател€. «атем аналитик должен прин€ть, что выбранное значение об€зательно реализуетс€, то есть он придает выбранному наиболее обоснованным образом показателю с единственным значением веро€тность, равную 1. ѕоскольку такое распределение веро€тности имеет единственный результат, итог аналитической модели можно определить на основании всего одного расчета (или одного прогона модели).

¬ анализе рисков используетс€ информаци€, содержаща€с€ в распределении веро€тности с множественными значени€ми. »менно использование множественных значений вместо детерминированных распределений веро€тности и отличает имитационное моделирование от традиционного подхода.

ќпределение случайных переменных и придание им соответствующего распределени€ веро€тности €вл€етс€ необходимым условием проведени€ анализа рисков. ”спешно завершив эти этапы, можно перейти к стадии моделировани€. ќднако непосредственный переход к моделированию будет возможен только в том случае, если будет установлена коррел€ци€ в системе случайных переменных, включенных в модель. ѕод коррел€цией понимаетс€ случайна€ зависимость между переменными, котора€ не носит строго определенного характера, например зависимость между ценой реализации товара и объемом продаж.

Ќаличие в модели анализа коррелированных переменных может привести к серьЄзным искажени€м результатов анализа риска, если эта коррел€ци€ не учитываетс€. ‘актически наличие коррел€ции ограничивает случайный выбор отдельных значений дл€ коррелированных переменных. ƒве коррелированные переменные моделируютс€ так, что при случайном выборе одной из них друга€ выбираетс€ не свободно, а в диапазоне значений, который управл€етс€ смоделированным значением первой переменной.

’от€ очень редко можно объективно определить точные характеристики коррел€ции случайных переменных в модели анализа, на практике имеетс€ возможность установить направление таких св€зей и предполагаемую силу коррел€ции. ƒл€ этого примен€ют методы регрессионного анализа. ¬ результате этого анализа рассчитываетс€ коэффициент коррел€ции, который может принимать значени€ от -1 до 1.

—тади€ "прогонов модели" €вл€етс€ той частью процесса анализа риска, на которой всю рутинную работу выполн€ет компьютер. ѕосле того, как все допущени€ тщательно обоснованы, остаетс€ только последовательно просчитывать модель (каждый пересчет €вл€етс€ одним "прогоном") до тех пор, пока будет получено достаточно значений дл€ прин€ти€ решени€ (например. более 1000).

¬ ходе моделировани€ значени€ переменных выбираютс€ случайно в границах заданных диапазонов и в соответствии с распределени€ми веро€тностей и услови€ми коррел€ций. ƒл€ каждого набора таких переменных вычисл€етс€ значение показател€ эффективности проекта. ¬се полученные значени€ сохран€ютс€ дл€ последующей статистической обработки.

ќкончательной стадией анализа рисков €вл€етс€ обработка и интерпретаци€ результатов, полученных на стадии прогонов модели.  аждый прогон представл€ет веро€тность событи€, равную

p = 100: n,

где p - веро€тность единичного прогона, %,

n - размер выборки.

Ќапример, если количество случайных прогонов равно 5000, то веро€тность одного прогона составл€ет

p = 100: 5000 = 0,02 %.

¬ качестве меры риска в инвестиционном проектировании целесообразно использовать веро€тность получени€ отрицательного значени€ „ƒƒ. Ёта веро€тность оцениваетс€ на основе статистических результатов имитационного моделировани€ как произведение количества результатов с отрицательным значением и веро€тности единичного прогона. Ќапример, если из 5000 прогонов отрицательные значени€ „ƒƒ окажутс€ в 3454 случа€х, то мера риска составит 69.1%.

 онтрольные вопросы

1. „то обычно понимаетс€ под неопределенностью и риском?

2.  аковы возможности количественного описани€ риска?

3.  акие основные виды рисков присущи инвестиционному проекту?

4.  ак описать неопределенность с помощью наиболее простого способа?

5. ѕочему неопределенна€ форма задани€ данных требует у менеджера меньшей ответственности?

6.  акие ¬ам известны подходы к анализу рисков в процессе инвестиционного проектировани€?

7. ¬ чем сущность анализа чувствительности?

8. —формулируйте основные достоинства и недостатки анализа чувствительности при анализе рисков инвестиционного проекта.

9. ¬ чем смысл анализа сценариев при анализе рисков инвестиционных проектов?

10.  акие сценарии называютс€ пессимистичными и оптимистичными?

11. Ќа основе каких сценариев (пессимистичных или оптимистичных) инвестор предпочитает принимать решение?

12. ¬ чем сущность имитационного моделировани€ при анализе рисков?

13. ¬ каком смысле имитационное моделирование может рассматриватьс€ как обобщение метода анализа сценариев?

14. „то используетс€ в качестве механизма генерации прогонов в методе имитационного моделировани€?

15.  акова обща€ расчетна€ схема метода имитационного моделировани€?

16. ќбъ€сните смысл пон€ти€ Укоррел€цииФ применительно к анализу рисков. ѕочему необходимо учитывать коррел€цию?

17.  акую количественную меру риска можно оценить с помощью имитационного моделировани€?

18. ћожно ли вручную произвести имитационное моделирование реального проекта?


Ћ»“≈–ј“”–ј

1. Ѕалабанов ».“. –иск-менеджмент. Ц ћ.: ‘инансы и статистика, 1996.

2. Ѕанковское дело и финансирование инвестиций / ѕод ред. Ќ. Ѕрука. “. 1, “. 2. Ц ¬ашингтон: »нститут экономического развити€ ¬семирного Ѕанка, 1996.

3. ¬иленский ѕ.Ћ., Ћившиц ¬.Ќ., —мол€к —.ј. ќценка эффективности инвестиционных проектов: “еори€ и практика: ”чеб.-практ. пособие. Ц ћ.: ƒело, 2001.

4. ¬оропаев ё.Ќ. ќценка риска аудита и бизнеса // Ѕухгалтерский учет. Ц 1996, є6.

5. ƒеева ј.». »нвестиции: ”чебное пособие. Ц ћ.: »здательство ЂЁкзаменї, 2004.

6. «олотогоров ¬.√. »нвестиционное проектирование: ”чебное пособие. Ц ћн.: »ѕ ЂЁкоперспективаї, 1998.

7.  ейн Ё. Ёкономическа€ статистика и эконометри€. ¬ведение в количественный экономический анализ / ѕер. с англ. Ц ћ.: —татистика, 1977.

8.  олтынюк Ѕ.ј. »нвестиции: ”чебник. Ц —ѕб.: »здательство ћихайлова ¬.ј., 2003. Ц 848с.

9. Ћимитовский ћ.ј. »нвестиции на развивающихс€ рынках. Ц ћ.: ќќќ »здательско- онсалтингова€  омпани€ Ђƒе јї, 2002.

10. Ћипсиц ».¬.,  оссов ¬.¬. »нвестиционный проект. Ц ћ.: Ѕ≈ , 1996.

11. ћелкумов я.—. ќрганизаци€ и финансирование инвестиций: ”чебное пособие. Ц ћ.: »Ќ‘–ј-ћ, 2000.

12. ћетодические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов: (¬тора€ редакци€)/ ћ-во экон. –‘, ћ-во фин. –‘, √  по ст-ву, архит. и жил. политике; рук. авт. кол.:  оссов ¬.¬., Ћившиц ¬.Ќ., Ўахназаров ј.√. Ц ћ.: ќјќ ЂЌѕќ Ђ»зд-во Ёкономикаї, 2000. Ц 421 с.

13. ќрлова ≈.–. »нвестиции:  урс лекций. 2-е изд., доп. и пер. Ц ћ.: ќмега-Ћ, 2003.

14. ѕроект и его жизненный цикл. “. 1, “. 2. Ц ¬ашингтон: »нститут экономического развити€ ¬семирного Ѕанка, 1994.

15. –азработка и анализ проектов. “. 1, “. 2. Ц ¬ашингтон: »нститут экономического развити€ ¬семирного Ѕанка, 1994.

16. –иски в современном бизнесе / ѕ.√. √рабовый, —.Ќ. ѕетрова, —.». ѕолтавцев и др. Ц ћ.: јланс, 1994.

17. –уководство по циклу проекта. - ¬ашингтон: »нститут экономического развити€ ¬семирного Ѕанка, 1994.

18. —ердюкова ».ƒ. ћетоды анализа финансовых рисков // Ѕухгалтерский учет. Ц 1996, є6.

19. —крибнер Ћ., ѕюри √. јнализ безубыточности / Ѕанковское дело и финансирование инвестиций. ѕод ред. Ќ. Ѕрука, „ 1, “ 1. Ц ¬ашингтон, »нститут экономического развити€ ¬семирного Ѕанка, 1996.

20. Ўарп ”., јлександер √., Ѕейли ƒ. »нвестиции. Ц ћ.: »нфра-ћ, 1997.

 

—ергей ¬ладимирович √орбунов,

јлексей Ќиколаевич Ќикифоров

 

 

»нвестиционный

јнализ

≈ издание

 

”чебное пособие

 

–едактор

Ќ.ј. ¬оронова

 

 


ѕодписано в печать ‘ормат 60×90 1/16. Ѕумага газетна€.

ѕечать трафаретна€. ”ч.-изд. л. 5,8. ”сл. печ. л. 6,2.

“ираж 500 экз. «аказ є_____


√осударственное образовательное учреждение высшего профессионального образовани€

ЂЌижегородский государственный архитектурно-строительный университетї,

603950, Ќ.Ќовгород, »льинска€, 65

 

ѕолиграфцентр ЌЌ√ј—”, 603950, Ќ.Ќовгород, »льинска€, 65

 





ѕоделитьс€ с друзь€ми:


ƒата добавлени€: 2015-11-05; ћы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 510 | Ќарушение авторских прав


ѕоиск на сайте:

Ћучшие изречени€:

“ак просто быть добрым - нужно только представить себ€ на месте другого человека прежде, чем начать его судить. © ћарлен ƒитрих
==> читать все изречени€...

1504 - | 1294 -


© 2015-2024 lektsii.org -  онтакты - ѕоследнее добавление

√ен: 0.033 с.