Подходы к оценке рисковых инвестиций
В ходе моделирования значения переменных выбираются случайно в границах заданных диапазонов и в соответствии с распределениями вероятностей и условиями корреляций. Для каждого набора таких переменных вычисляется значение показателя эффективности проекта. Все полученные значения сохраняются для последующей статистической обработки.
Для практического осуществления имитационного моделирования
можно рекомендовать пакет "Risk Master", разработанный в Гарвардском университете. Генерирование случайных чисел этот пакет осуществляет на основе использования датчика псевдослучайных чисел, которые рассчитываются по определенному алгоритму. Особенностью пакета является то, что он умеет генерировать коррелированные случайные числа.
Окончательной стадией анализа рисков является обработка и интерпретация результатов, полученных на стадии прогонов модели. Каждый прогон представляет вероятность события, равную
p = 100 : n,
где p - вероятность единичного прогона, %;
n - размер выборки.
Например, если количество случайных прогонов равно 5000, то вероятность одного прогона составляет
p = 100 : 5000 = 0,02 %.
В качестве меры риска в инвестиционном проектировании целесообразно использовать вероятность получения отрицательного значения NPV. Эта вероятность оценивается на основе статистических результатов имитационного моделирования как произведение количества результатов с отрицательным значением и вероятности единичного прогона. Например, если из 5000 прогонов отрицательные значения NPV окажутся в 3454 случаях, то мера риска составит 69.1%.
Практическая часть
Задание для расчетов:
Инвестиционный проект имеет следующие ожидаемые показатели:
Годы |
Доходы (поступления), тыс. у. д. ед. |
Расходы, тыс. у. д. ед. |
Ставка дисконта | |
инвестиционные |
эксплуатационные | |||
1997 |
– |
3000 |
– |
20 |
1998 |
– |
1000 |
– |
20 |
1999 |
800 |
– |
300 |
15 |
2003 |
1000 |
– |
500 |
15 |
2004 |
1200 |
3000 |
500 |
10 |
2005 |
1500 |
– |
300 |
10 |
2006 |
2000 |
– |
300 |
10 |
2007 |
2000 |
– |
300 |
10 |
Определить срок окупаемости проекта по доходам, приведенным к условиям 1997 года.
Решение:
Для того, чтобы рассчитать срок окупаемости проекта нам необходимо сначала произвести дисконтирование доходов. Дисконтирование доходов проводится с помощью финансовых таблиц, результат дисконтирования, так называемый «Множитель дисконтирования» приведен нами в таблице 1.
Таблица 1
Дисконтирование денежного потока
Период |
Денежный поток |
Доходы |
Множитель дисконтирования |
Дисконти-рованный денежный поток |
Дисконти-рованные доходы |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 = 2 х 4 |
6 = 3 х 4 |
1997 |
-3000 |
0 |
0,833 |
-2499 |
-2499 |
1998 |
-1000 |
0 |
0,694 |
-694 |
-694 |
1999 |
500 |
800 |
0,658 |
329 |
526,4 |
2003 |
500 |
1000 |
0,572 |
286 |
572 |
2004 |
-2300 |
1200 |
0,621 |
-1428,3 |
745,2 |
2005 |
1200 |
1500 |
0,564 |
676,8 |
846 |
2006 |
1700 |
2000 |
0,523 |
889,1 |
1046 |
2007 |
1700 |
2000 |
0,467 |
793,9 |
934 |
Исходя из данных таблицы 1, видим, что за 5 лет компания окупит 1843,6 тыс. у. д. ед. из вложенных, в 1997 г., 2499 тыс. у. д. ед. (с учетом дисконтирования).
Затем просчитаем, какая часть шестого года необходима компании, чтобы покрыть оставшиеся 655,4 тыс. у. д. ед. (2499 – 1843,6). Для этого необходимо разделить 655,4 на дисконтированный денежный поток за шестой год.
Таким образом, срок окупаемости проекта по доходам, приведенным к условиям 1997 года, составляет 5,8 лет.
Другие рефераты на тему «Экономико-математическое моделирование»:
Поиск рефератов
Последние рефераты раздела
- Выборочные исследования в эконометрике
- Временные характеристики и функция времени. Графическое представление частотных характеристик
- Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel
- Биматричные игры. Поиск равновесных ситуаций
- Анализ рядов распределения
- Анализ состояния финансовых рынков на основе методов нелинейной динамики
- Безработица - основные определения и измерение. Потоки, запасы, утечки, инъекции в модели