Инвестиционный проект: Анализ и оценка рисков

Количественный анализ базируется на теории вероятностей, математической статистике, теории исследований операций. Для осуществления количественного анализа проектных рисков необходимы два условия: При качественном анализе выявляются и идентифицируются возможные виды рисков инвестиционного проекта, также определяются и описываются причины и факторы, влияющие на уровень каждого вида риска. Задача количественного состоит в численном измерении влияния изменений рискованных факторов проекта на поведение критериев эффективности проекта. Наиболее часто на практике применяются следующие методы количественного анализа рисков инвестиционных проектов: Перечисленные методы анализа инвестиционных рисков базируются на концепции временной стоимости денег и вероятностных подходах. Выбор конкретного метода анализа инвестиционного риска по нашему мнению зависит от информационной базы, требований к конечным результатам показателям и к уровню надежности планирования инвестиций.

Методы оценки инвестиционных рисков

Предполагает увеличение ставки дисконтирования в соответствии с совокупностью рисков, воздействующих на проект Не учитывает изменения уровня риска в ходе реализации проекта Метод достоверных эквивалентов Предполагает экспертную корректировку денежных потоков в зависимости от субъективной оценки уровня риска, сопряженного с получением этих денежных потоков Не существует обоснованных методов расчета безрисковых эквивалентов.

Также позволяет оценить степень отклонения параметра, при которой проект становится убыточным Анализ сценариев Предполагает формирование помимо базового иных сценариев развития проекта и анализ его эффективности при реализации этих сценариев. Сценарии формируются посредством одновременного внесения изменений в ряд технико-экономических параметров Также весьма наглядный и часто используемый метод.

Устраняет ограничение анализа чувствительности по количеству факторов Имитационное моделирование Предполагает построение финансовой модели и многократный расчет сценариев проекта, генерируемых с учетом корреляционных связей между его параметрами В целом сложный в использовании метод. Необходимо использование специального программного обеспечения, а также проведение дополнительных исследований Рекоммендуемые поправки Группа инвестиций Замещающие инвестиции 1 новые машины и оборудование, транспортные средства и т.

В качестве таких факторов могут рассматриваться:

Риск инвестиционного проекта можно рассматривать с трех позиций: 1. реализации стадий анализа процесса (объекта) моделирования и сбора.

Единственное отличие подобного эксперимента от реального состоит в том, что он проводится с моделью системы, а не с самой системой. Проведение реальных экспериментов с экономическими системами по крайней мере неразумно, требует значительных затрат и вряд ли осуществимо на практике. Таким образом, имитация - единственный способ исследования систем без осуществления реальных экспериментов. В подобных случаях отсутствующие фактические данные заменяются величинами, полученными в процессе имитационного эксперимента то есть сгенерированными компьютером.

Такие модели называют стохастическими. Применение имитации позволяет сделать выводы о возможных результатах, основанные на вероятностных распределениях случайных факторов величин. Стохастическую имитацию часто называют методом Монте-Карло. 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.

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.

2.5. Моделирование рисков

Вместе с тем любая коммерческая организация имеет ограниченную величину свободных финансовых ресурсов, доступных для инвестирования. Поэтому всегда актуальна задача формирования инвестиционного пакета предприятия. При выборе инвестиционной программы предприятие должно руководствоваться следующими основными целями:

Под риском инвестиционного проекта будем понимать возможность отклонения Моделирование оценки риска на основе метода Монте-Карло .

Число имитационных экспериментов вычисляется на каждом этапе по формуле: В работе проведен обзор применимых в условиях неопределенности показателей эффективности и рискованности. Предлагается использовать для расчета эффективности ИП ожидаемый ЧДД среднее значение , который вычисляется по формуле: Этот критерий выбран, так как он соответствует аксиомам рационального поведения лица, принимающего решение.

По данным критериям можно оценивать рискованность проекта участия в нем , а также сравнивать несколько различных ИП с точки зрения возможности потерь. Показатели являются безразмерными, что важно для сопоставления различных по масштабам ИП. Для повышения надежности рассчитанных числовых характеристик рискованности и эффективности предлагается рассматривать полученные выборочные значения с учетом доверительного интервала их изменения, при необходимости их сопоставления - сравнение осуществлять путем проверки статистических гипотез с применением асимптотически нормальных статистик.

С целью реализации изложенной выше методики применения имитационного моделирования было разработано программное обеспечение, которое позволяет обеспечить взаимодействие между моделью денежных потоков проекта и математической моделью для имитации.

Имитационное моделирование инвестиционных рисков

Юршевич Рига В экономической деятельности руководитель любого уровня постоянно сталкивается с необходимостью принимать решения в ситуациях, сопряженных с риском. Применяемые сегодня различные аналитические модели и методы для анализа риска содержат в себе наряду с достоинствами и ряд недостатков: Другим методом оценки рисков в бизнес-процессах может быть имитационное моделирование, которое позволяет максимально приблизить модель к реальной ситуации. Сегодня этот подход становится одним из наиболее приоритетных при оценке рисков в бизнес-процессах.

Применение имитационного моделирования по методу Монте-Карло в моделирования для анализа рисков инвестиционных проектов в среде ППП .

Введение к работе Актуальность темы В настоящее время российская экономика испытывает существенный дефицит инвестиций. Именно увеличение инвестиционной активности может стать стимулирующим фактором, позволяющим обеспечить стабильный экономический рост. Помимо макроэкономических факторов, определяющих инвестиционный климат в стране, при принятии решений о реализации отдельного инвестиционного проекта наибольшее значение имеет эффективность инвестиций, то есть степень соответствия результатов поставленным целям.

Микроэкономический подход к решению задачи привлечения инвестиций - важное направление исследований. В значительном количестве научных работ на основе стандартных подходов проектного анализа формируется методология разработки бизнес-плана инвестиционного проекта в соответствии с международными стандартами в условиях российской экономической действительности [6,20, 31, 38,42,47, 48, 50]. При большой роли фактора неопределенности, а именно, неполноты и неточности информации об условиях реализации ИП, требуется изменение стандартных подходов проектного анализа к оценке проекта.

В основном, это связано с наличием различного рода рисков, другими словами, с возможностями возникновения неблагоприятных последствий при определенных условиях осуществления ИП. Степень влияния рисков характеризует рискованность неустойчивость проекта как его неэффективность при определенных возможных условиях его реализации. Таким образом, учет фактора неопределенности, различных рисков и поиск эффективных методов управления рисками, позволяющих путем реализации специальных антирисковых мероприятий добиться уменьшения негативного эффекта случайных вариаций, становятся в российской экономической действительности необходимыми компонентами процесса разработки и экспертизы ИП.

Очевидно, что для обоснования привлекательности проекта и обеспечения его успешной реализации необходимо проведение качественного и количественного анализа рисков проекта, разработка антирисковых мероприятий, оценка связанных с ними затрат и эффекта от их реализации, проведение расчетов, демонстрирующих устойчивость проекта к изменениям экономической ситуации.

6.1. Моделирование рисков инвестиционных проектов

Место имитационного моделирования при принятии решений в условиях риска и неопределенности 10 Схема применения метода Монте-Карло в риск-анализе ИП 22 1. Общие принципы построения моделей вероятностного имитационного моделирования для управления рисками инвестиционных проектов 50 Методы управления рисками инвестиционных проектов 50 Основные требования к исходной информации при моделировании Актуальность темы В настоящее время российская экономика испытывает существенный дефицит инвестиций.

Именно увеличение инвестиционной активности может стать стимулирующим фактором, позволяющим обеспечить стабильный экономический рост. Помимо макроэкономических факторов, определяющих инвестиционный климат в стране, при принятии решений о реализации отдельного инвестиционного проекта наибольшее значение имеет эффективность инвестиций, то есть степень соответствия результатов поставленным целям.

Микроэкономический подход к решению задачи привлечения инвестиций - важное направление исследований.

оценки риска (метод имитационного моделирования Монте-Карло). Ключевые методы анализа и оценки рисков инвестиционных проектов, то с.

Финансовая академия при Правительстве РФ Алгоритм применения имитационного моделирования в риск-анализе инвестиционных проектов сферы сотовой связи Рынок мобильной связи в настоящее время является одним из крупнейших по величине инвестиционных вложений в России. Дальнейшее развитие отрасли мобильных телекоммуникаций напрямую зависит от объема инвестиционных вложений компаний, оказывающих услуги сотовой связи. В настоящее время это приобретает особую значимость в связи с переходом современных технологий сферы сотовой связи на новый этап развития — сети третьего поколения 3 сети , что потребует крупных инвестиций для замены технического оснащения и программного обеспечения.

Реализация инвестиционных проектов в сфере сотовой связи осуществляется в условиях неопределенности, поэтому часто даже качественно составленный бизнес-план проекта не сможет гарантировать то, что в условиях высокорискованной экономики России реализуемый инвестиционный проект сможет обеспечить заложенные в бизнес-плане эффективность и прибыльность. В условиях неопределенности у инвестиционного проекта на рынке сотовой связи могут возникать несколько сценариев реализации.

Одним из современных и наиболее обоснованных подходов к анализу и оценке эффективности и рисков инвестиционных проектов является имитационное моделирование. Имитационное моделирование позволяет наиболее полно учесть и количественно оценить все риски, возникающие в процессе реализации инвестиционного проекта. В связи со всем вышеобозначенным становится актуальной разработка комплексного алгоритма применения имитационного моделирования в инвестиционном анализе на рынке сотовой связи. Предлагаемый алгоритм можно представить в виде итеративного процесса, включающего в себя несколько этапов, отмеченных на Рисунках Рисунок 1 Общий алгоритм применения имитационного моделирования в инвестиционном анализе Рисунок 2 Построение концептуальной модели Рисунок 3 Сбор и подготовка данных о входящих переменных и параметрах модели Рисунок 4 Анализ результатов моделирования Наиболее важными и ответственными этапами предлагаемого алгоритма являются построение концептуальной, математической и имитационной моделей критериев эффективности рассматриваемого инвестиционного проекта.

На этапе создания концептуальной модели происходит переход от реальной системы к логической схеме ее функционирования и осуществляется:

Количественный анализ рисков

Если не можете добиться результата, имитируйте кипучую деятельность Из законов Мэрфи: В общем случае, под имитацией понимают процесс проведения на ЭВМ экспериментов с математическими моделями сложных систем реального мира [18]. Цели проведения подобных экспериментов могут быть самыми различными — от выявления свойств и закономерностей исследуемой системы, до решения конкретных практических задач.

На тренинге Вы узнаете, как построить Excel модель и количественно оценить риски инвестиционных проектов современными методами анализа и с.

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.

Моделирование рисков инвестиционных проектов реферат по экономике , Сочинения из Экономика

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.

4 При решении многих задач финансового анализа используются модели, Моделирование рисков инвестиционных проектов Имитационное.

Труды международной конференции. Материалы Международной научной конференции. Нечётко-множественный анализ рисков фондовых инвестиций. Информационные системы и технологии. Системы поддержки принятия решений. Инвестиционная деятельность является одним из ключевых факторов успешного развития предприятия. Её автоматизация позволяет вывести инвестиционный менеджмент на новый, более высокий уровень эффективности.

Это связано, в первую очередь, с тем, что появляются инструменты мониторинга и анализа реализации инвестиционных проектов, позволяющие в полной мере контролировать инвестиционный процесс и управлять им. Поэтому задача автоматизации инвестиционной деятельности предприятия является весьма актуальной.

Анализ чувствительности инвестиционных проектов