2.5. Моделирование рисков

Использование метода Монте-Карло для учета вероятностного характера процесса. Реализация метода Монте-Карло в алгоритмических сетях для выбранных распределений. Технология моделирования инвестиционного проекта с учетом вероятностного характера процесса. Анализ инвестиционных проектов на основе разработанной модели. Описание проекта, для которого производится вычислительный эксперимент. Описание проведенных модельных экспериментов для расчета случайных величин по методу Монте-Карло. Описание проведенных модельных экспериментов для количественного и графического анализа рисков инвестиционного проекта по методу Монте-Карло. Экономико-математическое моделирование является неотъемлемой частью любого серьезного исследования, особенно в такой важной области экономики как инвестиционное проектирование и анализ проектных рисков. Развитие инвестиционного проекта протекает в условиях постоянно меняющейся внешней среды и подвержено влиянию объективно существующей неопределенности. Поэтому модель инвестиционного проекта должна учитывать вероятностный характер инвестиционного процесса и содержать аппарат для проведения риск-анализа проекта.

- 1 - МОДЕЛИРОВАНИЕ И ОЦЕНКА ИНВЕСТИЦИОННЫХ РИСКОВ План

Расчет одного прогнозного варианта сценария реализации проекта Расчет большого количества случайных вариантов сценариев реализации проекта Результат Единственное значение интегрального показателя эффективности проекта Распределение вероятностей интегрального показателя эффективности проекта Уже указывалось, что метод Монте-Карло, являясь одним из наиболее сложных методов количественного анализа рисков, преодолевает недостатки анализа чувствительности и анализа сценариев.

Оба этих метода показывают воздействие определенного изменения в величине одной или нескольких переменных на показатель эффективности проекта например, . Основные недостатки этих методов и способы их устранения с помощью метода Монте-Карло указаны в табл. Схема реализации метода Монте-Карло в инвестиционных расчетах В общем случае методом Монте-Карло называют численный метод решения математических задач при помощи моделирования случайных величин.

Теоретическое описание метода появилось в г. Создателями данного метода считают американских математиков Дж.

Техника имитационного моДелирования инвестиционных рисков показана в работах автора [31, 33]. Современные табличные процессоры (ЕХСЕЬ.

Объем работы составляет страниц. Для написания работы было использовано 57 источников. Положительная динамика и высокие темпы роста развития логистики в России и в частности в Санкт-Петербурге, влекут за собой повышение конкуренции на рынке логистики. Для привлечения клиентов, а в последствии и получения прибыли компании создают инвестиционные проекты, разрабатывая различные нововведения в данной сфере. Однако начало реализации любого инвестиционного проекта требует в первую очередь его тщательного анализа, завершающим и решающим этапом которого является анализ рисков проекта.

По этим причинам анализ рисков инвестиционного проекта является актуальным в настоящее время. Объектом исследования выступает инвестиционный проект, разрабатываемый на прединвестиционной стадии. Предметом исследования является изучение влияния рисков на эффективность инвестиционного проекта. В ходе изучения литературы, было обнаружено, что существует множество методов анализа и моделирования рисков инвестиционного проекта, однако каждый из них имеет определенные достоинства и недостатки, а также определенные методы удобны для анализа определенных рисков.

Новизна работы состоит в разработке, на практическом примере, алгоритма анализа и моделирования рисков различными методами. Практическая значимость заключается в том, что основные выводы и рекомендации, содержащиеся в работе, могут использоваться логистическими менеджерами при разработке и оценке инвестиционных проектов в данной сфере.

Данная работа состоит из трех глав.

Величина ожидаемой меньше ,96 против , Однако величина стандартного отклонения также существенно ниже ,31 против ,62 и не превышает значения . Коэффициент вариации меньше 1, таким образом, риск данного проекта в целом ниже среднего риска инвестиционного портфеля фирмы. Еще больший оптимизм внушают результаты анализа распределения чистых поступлений от проекта .

В мировой практике используются различные методы анализа рисков дерево решений;; метод Монте-Карло (имитационное моделирование);; метод.

Работы Методические указания по выполнению контрольной В мировой практике финансового менеджмента используются различные методы анализа рисков инвестиционных проектов ИП. 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, а также с теорией игр и другими методами исследования операций.

Практическое применение авторами данного метода показало, что зачастую он даёт более оптимистичные оценки, чем другие методы, например анализ сценариев, что, очевидно обусловлено перебором промежуточных вариантов. Многообразие ситуаций неопределённости делает возможным применение любого из описанных методов в качестве инструмента анализа рисков, однако, по мнению авторов, наиболее перспективными для практического использования являются методы сценарного анализа и имитационного моделирования, которые могут быть дополнены или интегрированы в другие методики.

При этом могут быть использованы 7 типов распределений: Прежде всего, при имитационном анализе, нас будет интересовать коэффициент вариации ЧСС - чистая современная стоимость. Количество имитаций выставим - Постройте в таблицу, как на рис. Установите курсор в ячейку А7. Приступаем к проведению имитационного эксперимента.

Окно анализа данных 4.

6.1. Моделирование рисков инвестиционных проектов

Имитационное моделирование Монте-Карло Метод имитационного моделирования Монте-Карло создает дополнительную возможность при оценке риска за счет того, что делает возможным создание случайных сценариев. Применение анализа риска использует богатство информации, будь она в форме объективных данных или оценок экспертов, для количественного описания неопределенности, существующей в отношении основных переменных проекта и для обоснованных расчетов возможного воздействия неопределенности на эффективность инвестиционного проекта.

Результат анализа риска выражается не каким-либо единственным значением , а в виде вероятностного распределения всех возможных значений этого показателя. Следовательно, потенциальный инвестор, с помощью метода Монте-Карло будет обеспечен полным набором данных, характеризующих риск проекта.

Описываются основные теории математического моделирования и экономико-математических методов, используемых в условиях производственных.

Ирина Анатольевна Киселева, доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры математических методов в экономике, Российский экономический университет им. Плеханова, Москва, Российская Федерация, . В данной статье рассматриваются особенности инвестиционных рисков в современной банковской системе. Статья посвящена актуальной теме современности — развитию банковского риск - менеджмента, основная задача которого заключается в управлении рисками, в выборе модели оценки допустимого уровня риска.

Инвестиционная деятельность неразрывно связана с риском. Именно поэтому так важно уметь сократить риски или предотвратить их. Подход к оценке эффективности инвестиций должен включать обоснованные, с научной точки зрения, механизмы управления инвестиционным портфелем, с целью обеспечения учета действующих рисков, а также оценивать рациональность инвестиционных проектов.

Особенности становления российской экономики, которые сложились на сегодняшний день, подтверждают тот факт, что, несмотря на позитивное развитие инвестиционной деятельности, рост уровня рисков в последнее время значительно затрудняет выбор наиболее целесообразных направлений финансирования.

Риски инвестиционных проектов: оценка и компьютерное моделирование

В традиционных моделях дисконтированных денежных потоков влияние риска учитывается в ставке дисконтирования и носит название метода корректировки нормы дисконта. Метод предполагает приведение будущих денежных потоков к настоящему времени по более высокой ставке, но не дает никакой информации о степени риска. Различные виды неопределенности и риска формализуются в виде премии за риск, которая включается в ставку дисконтирования.

капиталом в зонах предпочтения и повышенного риска потери капитала рисков при моделировании инвестиционных процессов // Труды Всерос.

Будем также исходить из предположения о независимости ключевых переменных , , , а результирующий показатель , исходя из центральной предельной теоремы, аппроксимируем с помощью нормального закона распределения. Как следует из названия, она позволяет получить случайное число из заданного интервала. При этом тип возвращаемого числа вещественное или целое зависит от типа заданных аргументов.

Рабочий лист с результатами, проведенного эксперимента представлен на рис. Величина ожидаемой составляет , долл. Можно сказать, что стандартное отклонение не превышает ожидаемого значения, но достаточно велико, что заставляет задуматься о рискованности проекта. Общее число отрицательных значений в выборке составляет 36 из Несколько больший оптимизм внушают результаты анализа распределения чистых поступлений от проекта .

Результаты имитации с помощью встроенной функции СЛУЧМЕЖДУ Сумма всех отрицательных значений в полученной генеральной совокупности ,3 может быть интерпретирована как чистая стоимость неопределенности для инвестора в случае принятия проекта. Аналогично сумма всех положительных значений может трактоваться как чистая стоимость неопределенности для инвестора в случае отклонения проекта.

Несмотря на всю условность этих показателей, в целом они представляют собой индикаторы целесообразности при проведении дальнейшего анализа. В данном случае они наглядно демонстрируют несоизмеримость суммы возможных убытков по отношению к общей сумме доходов ,3 и соответственно. Важнейшим этапом анализа является исследование зависимостей между ключевыми параметрами. Количественная оценка вариации напрямую зависит от степени корреляции между случайными величинами.

Применение возможностей в моделировании рисков инвестиционных проектов

Метод корректировки нормы дисконта осуществляет приведение будущих потоков платежей к настоящему моменту времени то есть дисконтирование по более высокой норме , но не дает никакой информации о степени риска возможных отклонениях результатов. При этом полученные результаты существенно зависят только от величины надбавки за риск. Метод также предполагает увеличение риска во времени с постоянным коэффициентом, что вряд ли может считаться корректным, так как для многих проектов характерно наличие рисков в начальные периоды с постепенным снижением их к концу реализации.

Таким образом, прибыльные проекты, не предполагающие со временем существенного увеличения риска, могут быть оценены неверно и отклонены. Данный метод не несет никакой информации о вероятностных распределениях будущих потоков платежей и не позволяет получить их оценку.

Ключевые слова: имитационное моделирование, инвестиционный проект, риск. За последние годы в России и за рубежом проблемам оценки.

Моделирование рисков инвестиционных проектов Имитационное моделирование представляет собой серию численных экспериментов, призванных получить эмпирические оценки степени влияния различных факторов исходных величин на некоторые зависящие от них результаты показатели. В общем случае проведение имитационного эксперимента можно разбить на следующие этапы. Установить взаимосвязи между исходными и выходными показателями в виде математического уравнения или неравенства.

Задать законы распределения вероятностей для ключевых параметров модели. Провести компьютерную имитацию значений ключевых параметров модели. Рассчитать основные характеристики распределений исходных и выходных показателей. Провести анализ полученных результатов и принять решение.

5.3 Оценка рисков проекта