Bài giảng Lập và phân tích dự án - Chương 8: Rủi ro và bất định trong phân tích dự án - Nguyễn Hải Ngân Hà

pdf 40 trang ngocly 3350
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Bài giảng Lập và phân tích dự án - Chương 8: Rủi ro và bất định trong phân tích dự án - Nguyễn Hải Ngân Hà", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

  • pdfbai_giang_lap_va_phan_tich_du_an_chuong_8_rui_ro_va_bat_dinh.pdf

Nội dung text: Bài giảng Lập và phân tích dự án - Chương 8: Rủi ro và bất định trong phân tích dự án - Nguyễn Hải Ngân Hà

  1. Chương 8: Rủi ro và bất định trong phân tích dự án Nguyễn Hải Ngân Hà nhnha@sim.hcmut.edu.vn Bộ môn Tài Chính – Khoa Quản lý Công nghiệp Đại học Bách Khoa - TPHCM
  2. Nội dung 1. Tổng quan rủi ro và bất định 2. Phân tích độ nhạy (sensitivity analysis) 3. Phân tích rủi ro (risk analysis) 4. Mô phỏng theo Monte – Carlo 2 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  3. 1. Tổng quan rủi ro và bất định Cần phân biệt một số khái niệm Chắc chắn (tất định, certainty) – khi ta biết khả năng chắc chắn xuất hiện của các trạng thái. Rủi ro (risk): khi ta biết được xác suất xuất hiện của các trạng thái. Không chắc chắn (bất định, uncertainty): khi chúng ta không biết được xác suất xuất hiện của các trạng thái hoặc không biết được các dữ liệu liên quan đến vấn đề cần giải quyết 3 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  4. 1. Tổng quan rủi ro và bất định 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. => Ta không cần thiết phải phân biệt rủi ro và bất định vì ta có thể gán xác suất chủ quan vào phân tích bất định để trở thành phân tích rủi ro. 4 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  5. 1. Tổng quan rủi ro và bất định  Những rủi ro có thể có trong khi thực hiện dự án:  Trong quá trình chuẩn bị / xây dựng dự án . Chi phí xây dựng vượt dự kiến . Thời gian xây dựng vượt dự kiến . Nguồn kinh phí thiếu hụt, không đáp ứng kịp  Trong quá trình vận hành / triển khai . Thiên tai . Nguồn cung ứng nguyên vật liệu thiếu hụt . Nguồn kinh phí thiếu hụt . Thị trường biến động mạnh, khủng hoảng . Thiếu hụt nguồn nhân lực chủ chốt 5 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  6. 1. Tổng quan rủi ro và bất định Rủi ro xảy ra có thể ảnh hưởng đến: giá trị dòng tiền tệ CF vào và ra của dự án suất chiết khấu (i%) Làm thay đổi các kết quả thẩm định (PW, IRR, B/C ) 6 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  7. 1. Tổng quan rủi ro và bất định Các phương thức hạn chế rủi ro và bất định: Tăng cường độ tin cậy của thông tin đầu vào Thực hiện các phân tích dựa trên các mô hình toán để làm cơ sở ra quyết định . Nhóm mô hình mô tả (descriptive model) . Nhóm mô hình có tiêu chuẩn hay có định hướng (normative or prescriptive model) 7 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  8. 1. Tổng quan rủi ro và bất định Nhóm mô hình mô tả - descriptive model: mô tả các định tính của phương án đầu tư và xem xét những khả năng biến đổi có thể có của chúng (từ MH này, ta chưa có kết luận cuối cùng mà chỉ có thông tin liên quan làm cơ sở cho việc ra quyết định. + Ví dụ: xác định giá trị hiện tại PW của một phương án 8 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  9. 1. Tổng quan rủi ro và bất định Nhóm mô hình có tiêu chuẩn hay có định hướng- normative/prescriptive model: có chứa hàm mục tiêu cần phải đạt cực trị (từ MH này, ta có được kết luận cuối cùng) + Ví dụ: đặt mục tiêu đạt giá trị PW cực đại 9 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  10. 2. Phân tích độ nhạy – Sensitivity analysis Mục đích: - Xem xét lại tính khả thi của dự án trong trường hợp một số yếu tố quan trọng ảnh hưởng lớn đến kết quả thẩm định thay đổi. Ví dụ: + MARR thay đổi trong biên độ ±5% thì PW thay đổi như thế nào? + Doanh thu hàng năm thay đổi trong biên độ ±15% thì PW thay đổi như thế nào ? 10 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  11. 2. Phân tích độ nhạy – Sensitivity analysis + Ví dụ: Ảnh hưởng của suất chiết khấu MARR đến PW (hoặc NPV) Mô hình phân tích độ nhạy thuộc loại mô hình mô tả 11 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  12. 2. Phân tích độ nhạy – Sensitivity analysis + Tuy nhiên, nhược điểm của phân tích độ nhạy: Chỉ xem xét tác động của từng tham số riêng lẻ (trong khi kết quả thẩm định 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 => Phân tích rủi ro (risk analysis) sẽ khắc phục nhược điểm này 12 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  13. 2. Phân tích độ nhạy – Sensitivity analysis  Có thể phân tích độ nhạy trên excel: DATA TABLE Chọn ô tham số cần thay đổi PW IRR 13 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  14. 2. Phân tích độ nhạy – Sensitivity analysis Phân tích độ nhạy của các phương án so sánh: 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 14 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  15. 2. Phân tích độ nhạy – Sensitivity analysis Phân tích độ nhạy của các phương án so sánh: Có 2 phương án A và B , độ nhạy của PW theo tuổi thọ N của 2 phương án như sau: . A tốt hơn B khi N >10 năm . B tốt hơn A khi 7<N<10 năm . A&B đều không đáng giá khi N<7 năm 15 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  16. 2. Phân tích độ nhạy – Sensitivity analysis Phân tích độ nhạy theo nhiều tham số - scenario analysis: Mục đích: so sánh trường hợp “cơ sở” với một hay nhiều trường hợp khác (tốt nhất, tệ nhất) để xác định các kết quả thẩm định khác nhau của dự án. 16 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  17. 2. Phân tích độ nhạy – Sensitivity analysis Phân tích độ nhạy theo nhiều tham số - scenario analysis: Tham số có thể TH tệ nhất TH cơ sở TH tốt nhất thay đổi giá trị Số lượng sp 1,600 2,000 2,400 Giá bán ($) 48 50 53 CP biến đổi($) 17 15 12 CP cố định ($) 11,000 10,000 8,000 Giá trị còn lại ($) 30,000 40,000 50,000 PW (15%) -$5,856 $40,169 $104,295 17 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  18. 3. Phân tích rủi ro – risk analysis Định nghĩa: Là phân tích mô tả các ảnh hưởng đối với độ đo hiệu quả kinh tế của các phương án đầu tư trong điều kiện có rủi ro. 18 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  19. 3. Phân tích rủi ro – risk analysis Mô hình tổng quát của bài toán phân tích rủi ro S1 S2 Sj A1 R11 R12 R1j A2 R21 R22 R2j Ai Ri1 Ri2 Rij Xác suất của các trạng thái Pi P1 P2 Pj Ai: Phương án đầu tư Si: Kết quả xảy ra (Khó khăn, thuận lợi ) Rij: Chọn phương án Ai và kết quả Sj thì sẽ có được kết quả là Rij Pi: Xác suất để trạng thái Sj xảy ra (nếu là bất định thì sẽ không xác định được Pi) 19 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  20. 3. Phân tích rủi ro – risk analysis Giá trị kỳ vọng (expected value): của dự án Ai n EARP()(*)i  ij j j 1 Độ lệch chuẩn (standard deviation): đo mức độ rủi ro của D/A, cho biết kết quả lệch xa giá trị kỳ vọng E(Ai) bao nhiêu n 2  (AREAPi )  ( ij ( i )) * j j 1 Hệ số biến thiên Cv (coefficient of variation): đo rủi ro tương đối giữa các D/A, D/A nào có Cv càng lớn thì mức độ rủi ro càng cao  ()Ai CV EA()i 20 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  21. 3. Phân tích rủi ro – risk analysis Trạng thái Si S1 S2 Sj Sn Phương án Ai A1 R11 R12 R1j R1n A2 R21 R22 R2j R2n Ai Ri1 Ri2 Rij Rin A m Rm1 Rm2 Rmj Rmn Xác suất của các trạng thái P i P1 P2 Pj Pn EA() * * R * P + R * P 1 = R11 P1 + R12 P2 + + 1j j 1n n 2 2 2  ()A1 = (R11- E(A1)) *P1 + (R12- E(A1)) *P2 + +(R1n- E(A1)) *Pn  ()A1 Cv EA()1 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  22. 3. Phân tích rủi ro – risk analysis  Tính xác suất theo phân phối chuẩn – normal distribution . Biến ngẫu nhiên X được gọi là tuân theo phân phối chuẩn nếu hàm mật độ xác suất có dạng: (x )2 1 2 f (x) e 2  2  là số trung bình của biến ngẫu nhiên X E( X )  2  là phương sai của biến ngẫu nhiên X 2 Var( X )   là độ lệch chuẩn của biến ngẫu nhiên X Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  23. 3. Phân tích rủi ro – risk analysis  Tính xác suất theo phân phối chuẩn – normal distribution Ký hiệu : X ~ N(, 2 ) (phân phối chuẩn) Z ~ N(0,1) (phân phối chuẩn hóa) P(a<X<b) = S b (x )2 1 2 S e 2 dx  2 a Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  24. 3. Phân tích rủi ro – risk analysis  Tính xác suất theo phân phối chuẩn – normal distribution X  Đặt Z X ~ N(, 2 ) Z ~ N(0,1)  P(a X b) P(a Z  b) a  b  P( Z )   f(z) S Z 0 zo Có 3 loại bảng tra Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  25. 3. Phân tích rủi ro – risk analysis  Tính xác suất theo phân phối chuẩn – normal distribution Ví dụ: Tìm xác suất để phương án đầu tư A1 có suất thu lợi (RR) sau thuế nằm trong khoảng: a) 4% đến 5% b) 5% đến 6% Biết  E(A1) = 4%  (A1) =2.12% Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  26. 3. Phân tích rủi ro – risk analysis  Tính xác suất theo phân phối chuẩn – normal distribution 5% 4% 4% 4% a).P(4% RR 5%) F F 2.12% 2.12% F(0.47) F(0) 18.08% 0 =18.08% 6% 4% 5% 4% b).P(5% RR 6%) F F 2.12% 2.12% F 0.94 F 0.47 32.64% 18.08% = 14.56% Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  27. 3. Phân tích rủi ro – risk analysis  Phân tích rủi ro trong dòng tiền CF + Giá trị hiện tại của dòng tiền: N j PW (1 i) Aj j 0 + Kỳ vọng Giá trị hiện tại của dòng tiền: N j E(PW ) (1 i) E(Aj ) j 0 + Phương sai giá trị hiện tại của dòng tiền: N 2 2 j Var(PW )  (PW ) (1 i) Var(Aj ) j 0 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  28. 3. Phân tích rủi ro – risk analysis  Phân tích rủi ro trong dòng tiền CF + Độ lệch chuẩn giá trị hiện tại của dòng tiền: Là giá trị biểu thị mức độ rủi ro của dự án. N 2 j  (PW ) (1 i) Var(Aj ) j 0 + Định lýgi ới hạn trung tâm(Central Limit Theorem): Khi N tăng lớn, PW sẽ tuân theo phân phối chuẩn có số trung bình là E(PW) và phương sai Var(PW) , hay: (N ) PW ~ N E PW , 2 PW Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  29. 3. Phân tích rủi ro – risk analysis  Phân tích rủi ro trong dòng tiền CF Ví dụ: Một công ty dự định đầu tư vào một dây chuyền sản xuất với: . P = 2000 tr – vốn đầu tư (xem như biết chắc chắn) . A = 1000 tr - thu nhập ròng trung bình hàng năm (xem như biến ngẫu nhiên độc lập tuân theo phân phối chuẩn). . độ lệch chuẩn thu nhập ròng hàng năm là 200tr . N = 3 năm . MARR = 10% = i% . SV = 0 Yêu cầu: tính xác suất đề PW<0 (dự án không đáng giá) Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  30. 3. Phân tích rủi ro – risk analysis  Phân tích rủi ro trong dòng tiền CF J 0 1 2 3 P - 2 000 A 1 000 1 000 1 000 SV 0 - 2 000 1 000 1 000 1 000 200*200 = 40 000 200*200 = 40 000 200*200 = 40 000 N 3 E(PW ) A (1 i) j j  j A0  Aj 1 0.1 j 0 j 1 3 2000 1000(1 10%) j 2000 1000(P/ A,10%,3) j 1 2000 1000*2.4869 = 486.9 tr Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  31. 3. Phân tích rủi ro – risk analysis  Phân tích rủi ro trong dòng tiền CF N 2 2 j Var(PW )  PW  1 i Var Aj j 0 N j 3 2 0 40000 / 1 21% j Var(A0 )  1 2i i Var Aj  j 1 j 1 40000(P / A,21%,3) = 82 957. Var( PW ) 40000 /1.1^ 2 40000 /1.1^ 4 40000 /1.1^ 6 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  32. 3. Phân tích rủi ro – risk analysis  Phân tích rủi ro trong dòng tiền CF  PW Var(PW ) 82957 = 288 tr E PW = 487 tr Giả sử PW tuân theo quy luật phân phối chuẩn: PW ~ N(487,2882 ) Xác suất đề PW có giá trị âm: 0 487 P(PW 0) P Z 288 P(Z 1.69) F( 1.69) = 4.55% (tra bảng) Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  33. 3. Phân tích rủi ro – risk analysis  Phân tích rủi ro trong dòng tiền CF Mức độ rủi ro tăng theo thời gian  N  0 N  N Độ lệch chuẩn ở thời đoạn thứ N Độ lệch chuẩn ở thời đoạn thứ 0  0 Thời gian quy hoạch càng dài thì mức độ rủi ro càng cao Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  34. 4. Mô phỏng theo Monte – Carlo SV chỉ tham khảo thêm, không thi phần mô phỏng Monte – Carlo Định nghĩa: Mô phỏng Monte – Carlo là một phương pháp phân tích mô tả các hiện tượng chứa yếu tố ngẫu nhiên (rủi ro trong dự án ) nhằm tìm ra lời giải gần đúng Được sử dụng trong phân tích rủi ro khi việc tính toán bằng giải tích quá phức tạp Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  35. 4. Mô phỏng theo Monte – Carlo Thủ tục: Thực chất là lấy 1 cách ngẫu nhiên các giá trị có thể có của các biến ngẫu nhiên ở đầu vào và tính ra kết quả thực nghiệm của đại lượng cần phân tích Quá trình đó lặp lại nhiều lần để có một tập đủ lớn các kết quả thử nghiệm Tính toán thống kê tập hợp các kết quả đó để có các đặc trưng thống kê của kết quả cần phân tích Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  36. 4. Mô phỏng theo Monte – Carlo Một dự án đầu tư có dòng tiền tệ năm và tuổi thọ là những biến ngẫu nhiên có phân phối xác suất Thu nhập Xác suất Tuổi thọ dự án N Xác suất P(N) ròng hàng P(A) (năm) năm đều A 1 0.10 (tr. đ) 2 0.15 2000 0.20 3 0.20 3000 0.50 4 0.25 4000 0.30 5 0.15 6 0.10 7 0.05 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  37. 4. Mô phỏng theo Monte – Carlo Yêu cầu: Xác định giá trị kỳ vọng và phương sai của PW, khả năng đầu tư vào dự án là có lợi P(PW > 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 Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  38. 4. Mô phỏng theo Monte – Carlo F 100% Phân phối 70% Phân phối tích lũy tích lũy của của biến ngẫu nhiên biến ngẫu phân bố đều a nhiên A 20% a 1 a 0 2000 3000 4000 A F 100% 80% Phân phối Phân phối tích lũy của tích lũy của biến ngẫu nhiên phân 60% biến ngẫu bố đều b 40% nhiên N 20% b 1 b 0 1 2 3 4 5 6 7 N Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  39. 4. Mô phỏng theo Monte – Carlo 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] Bài giảng “Lập và phân tích dự án”
  40. 4. Mô phỏng theo Monte – Carlo Xác định vấn đề Chọn các biến số quan trọng Xây dựng mô hình mô phỏng Xác định giá trị của các biến Thực hiện mô phỏng Phân tích kết quả Chọn giải pháp tốt nhất Bài giảng “Lập và phân tích dự án”