Анализ сценариев. Имитационное моделирование
Метод сценариев
Метод сценариев
Имитационное моделирование (метод Монте-Карло, метод статистических испытаний)
Этапы имитационного моделирования
Этап 1. Математическая модель
Этап 2. Осуществление имитации
Этап 3. Анализ результатов
Математическое ожидание NPV (Expected value)
Ожидаемые потери (Expected Losses)
Индекс ожидаемых потерь (expected losses ratio - ELR)
Вероятность реализации неэффективного проекта
Вероятность реализации проекта со значением ниже критериального показателя ниже порогового уровня
Результаты имитационного моделирования – гистограмма распределения вероятностей
Результаты имитационного моделирования – кумулята значений минимального накопленного сальдо
Определить уровень риска проекта:
557.00K
Категория: ЭкономикаЭкономика

Анализ сценариев. Имитационное моделирование

1. Анализ сценариев. Имитационное моделирование

2. Метод сценариев

метод, основанный на построении набора
сценариев - возможных непротиворечивых
комбинаций изменений множества
параметров, определяющих результаты
реализации проекта
2

3. Метод сценариев

Пояснения
NPV > 0
NPV > 0
NPV > 0
NPV < 0
NPV > 0
NPV > 0
NPV < 0
NPV < 0
NPV > 0
NPV < 0
NPV < 0
NPV < 0
Проект с низкими
рисками
Следует продолжить
анализ рисков
Необходимо определить
вероятность
положительного
исхода
Проект "гарантированно" убыточен
3

4. Имитационное моделирование (метод Монте-Карло, метод статистических испытаний)

исследование влияния на результаты
реализации проекта случайных комбинаций
исходных факторов
4

5. Этапы имитационного моделирования

Этап 1
Математическая модель
Этап 2
Осуществление имитации
Этап 3
Анализ результатов
5

6. Этап 1. Математическая модель

- базовая модель денежных потоков
инвестиционного проекта
- переменные математической модели
- тип распределения вероятностей
переменных математической модели
- взаимозависимости
6

7. Этап 2. Осуществление имитации

- генерирование случайных переменных с
учетом заданного закона распределения
- расчет интегральных показателей
эффективности
7

8. Этап 3. Анализ результатов

- исследование свойств гистограммы (по
полученному ряду значений показателя
эффективности проекта строится вариационный
ряд, разбивается на k интервалов для
группировки)
исследование значений показателей
эффективности и рискованности проекта
8

9. Математическое ожидание NPV (Expected value)

n
EV xi * pi
i 1
где хi - результат при i-ом имитационном эксперименте
рi - вероятность получения результата х
n - количество имитационных экспериментов
9

10. Ожидаемые потери (Expected Losses)

m
EL NPVi * pi
i 1
где NPVi – отрицательные значения NPV
рi - вероятность получения результата NPVi
10

11. Индекс ожидаемых потерь (expected losses ratio - ELR)

ELR
EL
EG EL
где EL – ожидаемые потери (Expected Losses)
EG – ожидаемые выгоды (Expected Ganes)
11

12. Вероятность реализации неэффективного проекта

m
P( NPV 0)
n
где m – число имитационных экспериментов, где NPV<0
n – общее количество экспериментов
12

13. Вероятность реализации проекта со значением ниже критериального показателя ниже порогового уровня

m
P(Criter Criter*)
n
где m – число имитационных экспериментов со значением
критериального показателя (Criter) ниже порогового уровня
(Criter*)
n – общее количество экспериментов
13

14. Результаты имитационного моделирования – гистограмма распределения вероятностей

Probability
0,09
0,08
0,07
0,06
0,05
0,04
0,03
0,02
0,01
0
14

15. Результаты имитационного моделирования – кумулята значений минимального накопленного сальдо

Cumulative
Probability
1,00
0,90
0,80
0,70
0,60
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
-600
-400
-200
0
200
400
600
800
15

16. Определить уровень риска проекта:

Значение NPV
Частота
Вероятность
Накопленная
вероятность
-5 264
1
0,02
0,02
-1 500
2
0,05
0,07
10 251
5
0,11
0,18
22 896
7
0,16
0,34
35 214
20
0,45
0,80
50 245
8
0,18
0,98
60 215
1
0,02
1,00
16
English     Русский Правила