Имитационное моделирование инвестиционных рисков

Имитационное моделирование инвестиционных рисков Имитационное моделирование является одним из мощнейших методов анализа экономической системы. В общем случае под имитацией понимают процесс проведения на ЭВМ экспериментов с математическими моделями сложных систем реального мира. При анализе рисков инвестиционных проектов обычно используют в качестве базы для экспериментов прогнозные данные об объемах продаж, затратах, ценах и т. При проведении финансового анализа часто используются модели, содержащие случайные величины, поведение которых не детерминировано управлением или принимающими решения. Стохастическая имитация известна под названием"метод Монте-Карло". Имитационное моделирование представляет собой серию численных экспериментов, призванных получить эмпирические оценки степени влияния различных факторов исходных величин на некоторые зависящие от них результаты показатели. В общем случае проведение имитационного эксперимента можно разбить на следующие этапы. Установить взаимосвязи между исходными и выходными показателями в виде математического уравнения или неравенства.

Оценка и анализ финансовых рисков инвестиционного проекта

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.

рисками инвестиционной деятельностии повышения точности расчетов имеют И.Я. Лукасевич выделяет следующие методы количественного анализа 9) методы имитационного моделирования (метод Монте-Карло и т.п.).

Транскрипт 1 87 Оценка и анализ финансовых рисков инвестиционного проекта Л. Родионова доктор экономических наук, профессор Р. Фатхлисламов Уфимский государственный авиационный технический университет Рассматриваются постановка, формализация и реализация задачи оценки и анализа финансового риска газотранспортного предприятия, который количественно характеризуется субъективной оценкой ожидаемой величины максимального и минимального доходов убытков от вложения капитала.

Чем больше диапазон между максимальным и минимальным доходами убытками при равной вероятности их получения, тем выше степень риска. В российской практике финансовый риск количественно характеризуется субъективной оценкой ожидаемой величины максимального и минимального доходов убытков от вложения капитала. Для оценки и анализа финансовых рисков инвестиционного проекта на газотранспортном предприятии воспользуемся методом имитационного моделирования Монте-Карло 1.

Базовой моделью расчета эффективности инновационного проекта является модель расчета эффективности проекта без учета источников финансирования. Такой анализ позволяет оценить эффективность самого проекта как такового вне зависимости от того, какая будет впоследствии выбрана схема финансирования. Модель денежных потоков при оценке эффективности проекта без учета источников финансирования определяется по формуле 1 2: Эффективность проекта без учета источников финансирования рассчитывается по формуле 2: Данная модель представляет собой аналитическую запись таблицы денежных потоков инвестиционного проекта, по которой рассчитываются показатели эффективности проекта.

Для базового варианта расчета инвестиционного про-, 2 2 88 Экономика и управление екта все переменные, перечисленные выше, представляются в виде конкретных числовых значений.

2.5. Анализ инвестиционных рисков

Расчет одного прогнозного варианта сценария реализации проекта Расчет большого количества случайных вариантов сценариев реализации проекта Результат Единственное значение интегрального показателя эффективности проекта Распределение вероятностей интегрального показателя эффективности проекта Уже указывалось, что метод Монте-Карло, являясь одним из наиболее сложных методов количественного анализа рисков, преодолевает недостатки анализа чувствительности и анализа сценариев.

Оба этих метода показывают воздействие определенного изменения в величине одной или нескольких переменных на показатель эффективности проекта например, . Основные недостатки этих методов и способы их устранения с помощью метода Монте-Карло указаны в табл. Схема реализации метода Монте-Карло в инвестиционных расчетах В общем случае методом Монте-Карло называют численный метод решения математических задач при помощи моделирования случайных величин.

Теоретическое описание метода появилось в г.

И.Я. Лукасевич Имитационное моделирование инвестиционных рисков http:// intversion), так и в.

Текст работы размещён без изображений и формул. Полная версия работы доступна во вкладке"Файлы работы" в формате Введение В условиях нарастания неопределенности в мировой экономике в целом и в российской экономике в частности, компании все больше уделяют внимание вопросу экономической эффективности собственных ИТ-проектов. Решающим в выборе информационной системы может стать ответ на вопрос: Однако этот ответ не всегда очевиден. Основным этапом в оценке эффективности инвестиционного проекта является расчет показателей эффективности будущих инвестиций.

В инвестиционной деятельности экономическую эффективность определяют путем сравнения результатов, полученных в процессе эксплуатации объектов инвестирования, и совокупных затрат на осуществление инвестиций. Традиционно под эффективностью проекта подразумевается соотношение затрат и результатов проекта. Под затратами понимается совокупные затраты на приобретение, установку, настройку и поддержку программного обеспечения, а также расходы, связанные с приобретением и поддержкой требуемых технических средств, обучением персонала и т.

Также в затраты могут включаться расходы, связанные с организационными изменениями, однако точно оценить их бывает проблематично.

Тема курсовой работы: «Применение дерева решений при оценке

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.

В данной работе методом стохастического имитационного моделиро- в гг. Ключевые слова: имитационное моделирование, инвестиционный риск, .. Лукасевич И.Я. Анализ финансовых операций.

Имитационное моделирование рисков инвестиционных проектов Введение к работе В системе объектов инвестирования главную роль на современном этапе развития экономических процессов как в мире, так и в России играют реальные инвестиционные проекты. Это вызвано целым рядом преимуществ, которое обеспечивает реальное инвестирование.

Прежде всего, использование инструментов инвестирования в форме строительства и ввода в действие новых основных фондов, покупка недвижимости, приобретение приватизируемых производств обеспечивает инфляционную защиту инвестиций, так как темп роста цен на эти объекты не только соответствует, но во многих случаях даже опережает темпы роста инфляции. Кроме того, как показывает отечественный и зарубежный опыт, по вложениям средств в реальные инвестиции достигается значительно более высокая отдача капитала, чем по вложениям в акции, облигации, валюту и другие инвестиционные инструменты.

И, наконец, реальные инвестиции являются самым эффективным инструментом обеспечения высоких темпов развития и диверсификации деятельности банков и фирм в соответствии с избранной ими стратегией. Реализация инвестиционных проектов сопряжена с возможностью проявления факторов риска - опасностей того, что цели, поставленные в проекте, могут быть не достигнуты полностью или частично. Эти опасности - риски инвестиционных проектов. Механизм оценки и минимизации рисков инвестиционных проектов в нашей стране пока не имеет системной методологической и прикладной базы.

В большинстве случаев деятельность по управлению рисками сводится к разработке теоретических подходов к оценке и анализу рисков, которые слабо могут быть адаптированы к практической действительности. На наш взгляд, большинство существующих подходов не затрагивают практические механизмы минимизации рисков. В современных условиях использование теоретических подходов без их прикладной направленности крайне неэффективно.

Однако, имея эффективный реальный механизм оценки и минимизации рисков инвестиционных проектов, можно существенно сократить риски проекта, причем, кардинально не меняя ожидаемые показатели денежных потоков по фазам его реализации.

Сколько стоит написать твою работу?

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. В общем случае проведение имитационного эксперимента можно разбить на следующие этапы. 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.

Имитационное моделирование в анализе инвестиционного проекта Процедура оценки рисков инвестиционных проектов является неотъемлемой частью процесса расчёта их .. Лукасевич И.Я. Анализ финансовых операций.

Таким же образом исчисляются показатели чувствительности по каждому из остальных параметров. Чем выше значения показателя эластичности, тем чувствительнее проект к изменениям данного фактора, и тем сильнее подвержен проект соответствующему риску. Анализ чувствительности можно также проводить и графически, путем построения прямой реагирования значения результирующего показателя на изменение данного фактора.

Чем больше угол наклона этой прямой, тем чувствительнее значение к изменению параметра и больше риск. Пересечение прямой реагирования с осью абсцисс показывает, при каком изменении рост — со знаком плюс, снижение — со знаком минус параметра в процентном выражении проект станет неэффективным. Затем на основании этих расчетов происходит экспертное ранжирование параметров по степени важности например, очень высокая, средняя, невысокая и построение так называемой"матрицы чувствительности", позволяющей выделить наименее и наиболее рискованные для проекта факторы.

Анализ чувствительности позволяет определить ключевые с точки зрения устойчивости проекта параметры исходных данных, а также рассчитать их критические предельно допустимые значения. Как видно, анализ чувствительности до некоторой степени является экспертным качественным методом. Кроме того, главным недостатком данного метода является предпосылка того, что изменение одного фактора рассматривается изолированно, тогда как на практике все экономические факторы в той или иной степени коррелированны.

По этой причине применение данного метода как самостоятельного инструмента анализа риска на практике, по мнению ряда авторов, весьма ограничено, если вообще возможно. Метод проверки устойчивости [3; 6; 8; 9; 10; 13; 16; 17; 19; 20] предусматривает разработку сценариев реализации проекта в наиболее вероятных или наиболее"опасных" для каких-либо участников условиях. По каждому сценарию исследуется, как будет действовать в соответствующих условиях организационно-экономический механизм реализации проекта, каковы будут при этом доходы, потери и показатели эффективности у отдельных участников, государства и населения.

Влияние факторов риска на норму дисконта при этом не учитывается.

3.6. Имитационное моделирование инвестиционных рисков

Алексенцева ОН Оценка рисков промышленных предприятий на основе имитационного моделирования - Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета , вып 17 3 , Саратов, - 0,45 п. ЕП Бочаров, ОН Алексенцева Совершенствование Механизмов активизации деятельности хозяйствующих субъектов на основе методов имитационного моделирования.

Саратовский государственный социально-экономический университет, - 0,5 п л 1. Издательский центр Саратовского государственного социально-экономического университета , г Саратов, ул.

Среди качественных методов оценки инвестиционного риска наиболее .. Лукасевич И. Я. Имитационное моделирование ишестиционных рисков/.

Математические и инструментальные методы экономики Количество траниц: Проблемы оценки рисков промышленных предприятий. Неопределенность и риски в экономике. Особенности рисков промышленных предприятий. Проблема оценки рисков промышленных предприятий. Особенности рисков предприятий по производству листового строительного стекла. Стекольная промышленность в экономике России. Экономический анализ типичного предприятия по производству листового строительного стекла. Методика применения имитационного моделирования в задачах оценки рисков промышленных предприятий.

Классификация экономико-математических методов и моделей. Методы и модели, применяемые для оценки рисков. Преимущества имитационного моделирования при исследовании сложных экономических систем.

Имитационное моделирование инвестиционных рисков. Часть 2

Несмотря на ряд присущих ему ограничений, данный метод успешно применяется во многих разделах финансового анализа. Анализ вероятностных распределений потоков предполагает возможность определить ожидаемую величину чистых поступлений наличности в соответствующем периоде, рассчитать по ним чистую современную стоимость и оценить ее возможные отклонения. Проект с наименьшей вариацией доходов считается менее рисковым. Проблема, однако, заключается в том, что количественная оценка вариации зависит от степени корреляции между отдельными элементами потока платежей.

Моделирование рисков инвестиционных проектов: Имитационное моделирование представляет собой серию численных экспериментов.

Среднее ожидаемое значение представляет собой обобщенную количественную характеристику и поэтому не позволяет принять решение в пользу какого-либо варианта инвестирования. Для принятия окончательного решения необходимо определить меру колеблемости возможного результата. Колеблемость представляет собой степень отклонения ожидаемого значения от среднего. Для ее оценки на практике обычно применяют два близко связанных критерия — дисперсию и среднее квадратичное отклонение.

Дисперсия есть средневзвешенное значение квадратов отклонений действительных результатов от средних ожидаемых: Среднее квадратичное отклонение определяется по формуле: Среднее квадратичное отклонение является именованной величиной и указывается в тех же единицах, в каких измеряется варьирующий признак. Дисперсия и среднее квадратичное отклонение являются мерами абсолютной колеблемости. Для анализа результатов и затрат, предусматриваемых инвестиционным проектом, как правило, используют коэффициент вариации.

Он представляет собой отношение среднего квадратичного отклонения к средней арифметической и показывает степень отклонения полученных значений: Чем больше коэффициент, тем сильнее колеблемость.

5.3 Оценка рисков проекта