Анализ риска на основе метода Монте-Карло

Анализ рисков реализации проекта имеет своей целью дать вероятностную оценку ценности проекта, исходя из предположения о случайном характере исходных данных. Анализ рисков - дальнейшее развитие анализа чув­ствительности и сценариев, в котором сценарии носят веро­ятностный характер и генерируются компьютером.

Постановказадачи

Оценить вероятностные характеристики критериев эф­фективности проекта на основе рассмотрения основных его временных как случайных величин с заданными ста­рческими характеристиками (в более общем случае денежные потоки проекта рассматриваются как некоторые случайные процессы).

Метод решения:статистическое имитацонное моделирование денежный потоков проекта с исп-ем метода статистических испытании (метод Монте-Карло).

Рассмотрим основные этапы решения:

1) Построение компьютерной модели денежныхпотоков проекта, которая обеспечивает расчеткритериевэффективности.

2) Выбор случайных переменных, входящих вмодель

3) Разделение их на зависимые и независимые;

4) Задание вида и параметров распределений вероятности для независимых переменных;

5) Задание корреляционной связи с независимыми переменными для зависимых переменных;

6) Проведение статистических испытаний (компьютерная имитация), получение случайных реализаций значений критериев;

7) Статистический анализ результатов имитационного моделирования - расчет статистических характеристик крите­риев по полученной выборке (математического ожидания значения критериев, дисперсии, среднего квадратичного от­клонения, ожидаемых потерь инвестора, ожидаемых доходов от проекта и т.д.).

Практически метод Монте-Карло (метод статистических испытаний) можно реализовать на основе электронных таб­лиц при помощи специальной программы «RiskMaster». Эта программа представляет собой электронную таблицу, в которую вводится информация о случайных переменных, осуществляется генерация случайных чисел, формируется вы­борка и осуществляется статистический анализ. Она должна быть связана с другой электронной таблицей, в которой со­держится вычислительная модель денежных потоков проекта и рассчитываются значения критериев эффективности.

Дерево решений

«Дерево решений» - это графическое изображение после­довательности решений и состояний среды с указанием соот­ветствующих вероятностей и выигрышей для любых комби­наций альтернатив и состояний среды.

Процесс принятия решений с помощью «дерева решений» в общем случае предполагает выполнение следующих пяти этапов.

Этап 1. Формулирование задачи. Привести описание зада­чи принятия решения к поддающейся анализу форме.

Этап 2. Построение дерева решений, структура которого содержит узлы, представляющие собой ключевые события (точки принятия решений) и ветви, соединяющие узлы, - работы по реализации проекта.

Этап 3. Оценка вероятностей каждого сценария развития проекта. Вероятности при этом определяются либо на осно­вании имеющейся статистики, либо экспертным путем.

Этап 4. Установление выигрышей (или проигрышей как выигрышей со знаком минус) для каждой возможной комби­нации альтернатив и состояния среды. Под выигрышем в ин­вестиционном проектировании чаще всего понимается чис­тый дисконтированный доход (ЧДД).

Этап 5. Решение задачи. Процедура принятия решения за­ключается в вычислении для каждой вершины дерева ожи­даемых денежных оценок, отбрасывании неперспективных ветвей и выборе ветвей, которым соответствует максималь­ное значение ожидаемых денежных оценок.

Необходимо подчеркнуть возможности использования ме­тода дерева решений не только в ходе принятия инвестици­онного решения, но и в процессе реализации проекта. Изме­нившиеся обстоятельства внешней среды проекта могут вы­нудить лицо, принимающее решение, отклониться от избран­ной ранее оптимальной траектории.

Проиллюстрируем применение этого метода на условном примере. Предположим, что нефтегазовая компания произво­дит оценку целесообразности проведения геологоразведоч­ных работ на нефть и газ на некоторой структуре, на кото­рой предполагается возможность открытия месторождения углеводородного сырья (нефти или газа). Первым шагом ком­пании является проведение поисковых работ на нефть и газ или отказ от него. На втором шаге возникает альтернатива передать права на глубокое разведочное бурение (разведку) другой компании или проводить его самой.

Очевидно, что эти два варианта принесут компании раз­ные доходы в зависимости от действия принятого на первой стадии, т.е. будут или нет проводится поисковые работы, а также в зависимости от результатов поисковых работ, если компания решит их проводить.

Исходные данные приведены в табл. 3.13, на основе кото­рых строится дерево решений (рис. 3.8). Развитие событий и оценка критерия эффективности каждой вершины дерева осуществляется от корней дерева к исходам (справа налево в данном примере). Расчеты критериев эффективности осуще­ствляются с учетом заданных вероятностей. Менее эффек­тивные ветви отбрасываются.

Приток чистого дисконтированного денежного дохода от разработки месторождения уменьшается на величину дис­контированных расходов на проведение поисковых работ и глубокого разведочного бурения.

ЧДД, от продажи права на разведку в варианте проведения поисковых работ определяется как разница между дисконти­рованной выручкой от продажи права на разведку и дискон­тированной величиной затрат на поисковые работы. В приве­денном примере наибольшее значение ЧДД, достигается при Условии проведения компанией поисковых работ и глубокого Разведочного бурения.

При проведении анализа рисков инвестиционного проекта эксперт может сталкиваться с неограниченным количеством различных вариантов развития событий. Оценка проектных рисков в данном случае возможна с применением метода имитационного моделирования Монте-Карло.