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