Chương 8. Phân tích rủi ro và nhạy cảm

1Chương 8. Phân tích rủi ro và nhạy cảm 1. Sự cần thiết của phân tích nhạy cảm 2. Phân tích độ nhạy 3. Nhược điểm của phân tích độ nhạy 4. Phân tích rủi ro 2Sự cần thiết  Các khoản chi phí và lợi ích của DA là các số liệu dự kiến trong tương lai.  Giá trị tương lai bao giờ cũng khó dự báo và không chắc chắn => Ta cần xem xét tác động của những giá trị khác nhau đến kết quả DA.  Phân tích nhạy cảm là một kỹ thuật đơn giản để đánh giá tác động của những thay đổi tiêu cực đến DA. 3Phân tích độ nhạy  Phân tích nhạy cảm bao gồm việc thay đổi giá trị của một hay nhiều biến số tiêu biểu và tính toán lại các giá trị NPV và IRR.  Phạm vi thay đổi của các biến số có thể dựa vào các giá trị phát sinh sau khi đánh giá DA hay những DA tương tự.  Kết quả phân tích nhạy cảm nên được trình bày tóm tắt dưới dạng chỉ số nhạy cảm và giá trị hoán chuyển. 4Phân tích nhạy cảm  Chỉ số nhạy cảm cho biết % thay đổi của một chỉ số chỉ kết quả khi một khoản mục thay đổi % nào đó. Ví dụ: Chi phí nhiên liệu tăng 20% thì NPV của DA giảm 10%.  Phân tích nhạy cảm chỉ nên được áp dụng đối với những khoản mục có giá trị lớn hay những khoản mục biến động lớn.  Phân tích nhạy cảm giúp nhận biết những phương án thiết kế yếu kém.  Phân tích nhạy cảm chỉ ra mức độ rủi ro của DA. 5Giá trị hoán chuyển  Giá trị hoán chuyển cho biết % thay đổi của một biến nào đó sẽ làm cho NPV trở thành 0 và IRR trở thành tỷ suất chiết khấu.  Phân tích giá trị hoán chuyển giúp nhận biết những biến số quan trọng ảnh hưởng đến kết quả DA.  Chúng ta chỉ cần xác định giá trị hoán chuyển của những khoản mục quan trọng. 6Ví dụ về giá trị hoán chuyển Biến số Giá trị hoán chuyển (%) Giá sản phẩm -40 Chi phí nhiên liệu +20 Chi phí cơ hội của đất đai +50 Tỷ giá hối đoái mờ +15 7Giá trị hoán chuyển  Khi kết quả của DA rất nhạy cảm với giá trị của biến số nào đó mà biến số này rất khó lường => cần xem xét những kế hoạch để khắc phục nó.  Ví dụ: ký hợp đồng cung ứng dài hạn, trợ giúp kỹ thuật, cam kết về thuế hay trợ cấp, … .  Nếu sự bất định quá cao, cần thiết kế lại DA. 8Nhược điểm của phân tích độ nhạy  Không tính đến xác suất xảy ra các sự kiện,  Không tính đến mối quan hệ tương quan giữa các biến số,  Việc thay đổi các biến số theo một tỷ lệ % không phải lúc nào cũng được nhận thấy trong thực tế. 9Ví dụ: Kết quả phân tích độ nhạy: Dự án Phục hồi hệ thống thủy lợi Khoản mục Thay đổi (%) NPV (US$) IRR (%) Chỉ số nhạy cảm Giá trị hoán chuyển (%) Trường hợp gốc 1.440 19,0 Chi phí Chi phí đầu tư Phân bón, giá kinh tế +10,0 +42,1 1,291 753 17,9 15,8 1,03 1,13 97 88 Lợi ích Gạo, giá kinh tế có: -38,9 -1,427 1,7 5,12 -20 Diện tích lúa -9 1.298 18,3 1,10 -91 Thâm canh tăng vụ - 10 446 14,3 6,90 -14 Năng suất Không có: -6 844 16,2 6,90 -14 Thâm canh tăng vụ + 10 873 16,3 3,94 25 Năng suất + 10 873 16,3 3,94 25 Năng suất rau cải + 10 1.162 17,7 1,93 52 Trì hoãn về lợi ích 2 năm 636 14,9 NPV giảm 75%, 10 Ví dụ: Kết quả phân tích độ nhạy: Dự án Phục hồi hệ thống thủy lợi Khoản mục Thay đổi (%) NPV (US$) IRR (%) Chỉ số nhạ y cảm Giá trị hoán chuyển (%) Vòng đời DA bị giảm 5 năm 1,250 18,6 NPV giảm 13%, Nhân tố giá mờ Tỷ giá mờ Giá mờ lao động - 10 + 10 1.084 1.383 17,7 18,6 2,47 0,40 -40 253 Tỷ suất chiết khấu (14%) 889 19,0 NPV giảm 38%, Kết hợp A, Chi phí đầu tư Giá phân bón + 10 + 10 Năng suất lúa gạo, rau cải, với B, giống A, cộng với - 10 - 16 11,9 10,10 Giá kinh tế của lúa gạo - 10 -612 8,7 14,25 11 Phân tích rủi ro  Phân tích rủi ro: là một công cụ xem xét tất cả những kết hợp có thể có của giá trị của các biến có thể xảy ra.  Nó đề cập đến việc xác định xác suất xuất hiện những giá trị khác nhau của các biến số quan trọng.  Tương ứng với các xác suất xảy ra của các biến số, các giá trị NPV và IRR cũng xảy ra với xác suất tương tự => cần xác định phân phối xác suất và kỳ vọng của các giá trị này để nhận rõ mức độ rủi ro của DA. 12 Phân tích rủi ro  Thường được sử dụng đối với những DA có quy mô lớn, quan trọng.  Đòi hỏi những kiến thức phức tạp về kỳ vọng và xác suất.  Trong phân tích rủi ro, những giá trị chủ yếu của đầu vào, đầu ra được trình bày dưới dạng một đường phân phối xác suất 13 Ví dụ Pr (%) 3,0 4,0 4,0 11,3 37,0 11,0 9,3 14,0 19,3 7,0 10,0 NPV -6 -4 -3 -1 0 2 3 4 7 8 12 E(NPV) = 3,6 Mode(NPV) = 0 14 Phân phối xác suất của IRR (giả thiết) IRR (%) X ác s uấ t (% ) 15 Phương pháp mô phỏng Monte Carlo  Phương pháp này xác định phân phối xác suất cho mỗi đầu vào và mối quan hệ giữa chúng (hiệp phương sai).  Với những tập hợp đầu vào giả định, phân phối xác suất của đầu ra sẽ được xác định, từ đó xác định những giá trị như: trung bình, độ lệch chuẩn, phương sai, và những thông số khác.  3 bước của Mô phỏng Monte Carlo 16 Phương pháp mô phỏng Monte Carlo  Lập mô hình DA: gồm các công thức, chi tiết, số liệu cho mỗi biến số đầu vào quan trọng. Tập hợp những công thức sẽ cho biết mối quan hệ giữa các đầu vào.  Xác định xác suất: phân phối xác suất có thể được rút ra cho mỗi đầu vào dễ biến động. Những phân phối xác suất có thể có:  Phân phối tam giác thường được sử dụng nhất, gồm 3 giá trị: dễ xảy ra nhất (mode), minimum và maximum. 17 18 Các bước mô phỏng Monte Carlo  Mô phỏng kết qua DA: dựa vào các phân phối trên, máy tính tính ra các phân phối xác suất của NPV và IRR. Phương pháp này thường được thực hiện trên máy tính. Tuy nhiên phân phối xác suất được gán cho các biến thường mang tính chủ quan nên cần có ý kiến của chuyên gia.