Bài giảng Rủi ro và bất định trong phân tích dự án

Rủi ro và bất định trong phân tích dự án * Nôi dung * KHÁI NIỆM RỦI RO – BẤT ĐỊNH Một nhà khoa học đã cho rằng: “Chỉ có một điều chắc chắn là không chắc chắn” Trong mọi hoạt động con người đều tồn tại yếu tố ngẫu nhiên, bất định. Rủi ro: biết được xác suất xuất hiện. Bất định: không biết được xác suất hay thông tin về sự xuất hiện. * Cách đối phó với rủi ro và bất định: Bỏ qua tính chất bất định trong tương lai, giả định mọi việc sẽ xảy ra như một “kế hoạch đã định” và thích nghi với những biến đổi. Cố gắng ngay từ đầu, tiên liệu tính bất trắc và hạn chế tính bất định thông qua việc chọn lựa phương pháp triển vọng nhất. * XÁC SUẤT KHÁCH QUAN – CHỦ QUAN Xác suất khách quan: thông qua phép thử khách quan và suy ra xác suất => trong kinh tế, không có cơ hội để thử. Xác suất chủ quan: Khi không có thông tin đầy đủ, người ra quyết định tự gán xác suất một cách chủ quan đối với khả năng xuất hiện của trạng thái. * Rủi ro & Bất định trong phân tích dự án Trong điều kiện chắc chắn: dòng tiền tệ, suất chiết tính, tuổi thọ dự án =>chắc chắn. Xét rủi ro – bất định: Sự thay đổi giá trị của chuỗi dòng tiền tệ đến kết quả dự án. Suất chiết tính ảnh hưởng đến kết quả dự án. * Xử lý rủi ro bất định trong kinh tế Tiến hành theo hai hướng: Tăng cường độ tin cậy của thông tin đầu vào: tổ chức tiếp thị bổ sung, thực hiện nhiều dự án để san sẻ rủi ro. Thực hiện phân tích dự án thông qua các mô hình toán làm cơ sở. * Mô hình toán xử lý Các mô hình chia thành hai nhóm : Nhóm mô hình mô tả (description models). Ví dụ: Mô hình xác định giá trị hiện tại. Nhóm mô hình có tiêu chuẩn hay có định hướng (Normative or prescriptive models) Ví dụ: Hàm mục tiêu cực đại giá trị hiện tại. * II.PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY  (Sensitivity Analysis ) Định nghĩa : Phân tích độ nhạy là phân tích những ảnh hưởng của các yếu tố có tính bất định đến: Độ đo hiệu quả kinh tế của các phương án so sánh Khả năng đảo lộn kết luận về các phương án so sánh Ví dụ: Ảnh hưởng của suất chiết khấu MARR đến NPV * II.PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY (Sensitivity Analysis ) + Mô hình phân tích độ nhạy thuộc loại mô hình mô tả + Trong phân tích độ nhạy cần đánh giá được biến số quan trọng (là biến cố có ảnh hưởng nhiều đến kết quả và sự thay đổi của biến cố có nhiều tác động đến kết quả) * NHƯỢC ĐIỂM CỦA PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY Chỉ xem xét từng tham số trong khi kết quả lại chịu tác động của nhiều tham số cùng lúc Không trình bày được xác suất xuất hiện của các tham số và xác suất xảy ra của các kết quả Trong phân tích rủi ro sẽ đề cập đến các vấn đề trên * PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY THEO MỘT THAM SỐ(One at a time Procedure) Cách thực hiện: Mỗi lần phân tích người ta cho một yếu tố hay một tham số thay đổi và giả định nó độc lập với các tham số khác * PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY THEO MỘT THAM SỐ(One at a time Procedure) Ví dụ: Cho dự án đầu tư mua máy tiện A với các tham số được ước tính như sau: Đầu tư ban đầu (P): 10 triệu đồng Chi phí hang năm (C): 2,2 Thu nhập hàng năm (B):5,0 Giá trị còn lại (SV): 2,0 Tuổi thọ dự án (N): 5 năm MARR (i %): 8% Yêu cầu: phân tích độ nhạy của AW lần lượt theo các tham số : N, MARR, C * PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY THEO MỘT THAM SỐ(One at a time Procedure) Giải: AW= -10(A/P,i%,N)+5-C+2(A/F,i%,N) Kết quả : * NHẬN XÉT AW của dự án khá nhạy đối với C và N nhưng ít nhạy đối với MARR Dự án vẫn còn đáng giá khi : N giảm không quá 26% giá trị ước tính MARR không tăng lên quá gấp đôi (103%) C không tăng quá 39% Nếu vượt quá những giá trị trên sẽ đảo lộn quyết định Trong phạm vi sai số của các tham số + - 20% dự án vẫn còn đáng giá * PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY CỦA CÁC PHƯƠNG ÁN SO SÁNH Nguyên tắc: Khi so sánh 2 hay nhiều phương án do dòng tiền tệ của các phương án khác nhau nên độ nhạy của các chỉ số hiệu quả kinh tế đối với các tham số cũng khác nhau nên cần phân tích thêm sự thay đổi này * VÍ DỤ Có 2 phương án A và B , độ nhạy của PW theo tuổi thọ N của 2 phương án như sau: * NHẬN XÉT Nếu tuổi thọ ước tính của 2 dự án là như nhau thì : A tốt hơn B khi N >10 năm B tốt hơn A khi 7 0) Bước 1: Tìm cách phát ra một cách ngẫu nhiên các giá trị của 2 biến ngẫu nhiên A & N sao cho chúng thỏa mãn phân phối xác suất như đề bài Muốn vậy, ta dùng trung gian 2 biến ngẫu nhiên, có phân phối đều từ 0 đến 1 * * Mỗi lần phát ra 2 số ngẫu nhiên và phân phối đều, dựa vào 2 đồ thị trên ta suy ra được Ai và Ni tương ứng Bước 2: Tính giá trị của PWi theo 2 giá trị Ai và Ni vừa chọn ở bước 1 Bước 3: Lặp lại bước 1 & 2 m lần, với m khá lớn, ta sẽ có m giá trị PWi, i = 1,2,3,…,m Bước 4: Tính E[PW], V[PW] từ tập hợp PWi có được ở bước 3 Từ đó tính được xác suất P[PW > 0] * Quá trình phân tích mô phỏng Xác định vấn đề Chọn các biến số quan trọng Chọn giải pháp tốt nhất Phân tích kết quả Xây dựng mô hình mô phỏng Thực hiện mô phỏng Xác định giá trị của các biến * * Giá trị kỳ vọng của các phương án? Phương sai của các phương án? Cv của các phương án? Giả sử FW của PA B tuân theo phân phối chuẩn, xs để PA B có 100150 là bao nhiêu? Công ty A có PA đầu tư như sau, đầu tư ban đầu là P, thu nhập hàng năm là A, tuân theo phân phối chuẩn. P có giá trị kỳ vọng là 200tr, độ lệch chuẩn là 50tr A có giá trị kỳ vọng là 100tr, độ lệch chuẩn là 40tr Thời kỳ phân tích là 4 năm, MARR = 10%, SV = 0 Giá trị kỳ vọng E (trđ) của giá trị hiện tại tương đương (PW) của PA? Độ lệch chuẩn của PW? XS để PW0 *