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.

Имитационное моделирование Монте-Карло

В ходе экономической оценки инвестиционного проекта используется ставка дисконтирования, которая, как предполагается, включает в себя минимально гарантированный уровень доходности и темпы инфляции. В настоящее время нет регулирующих документов, в которых бы говорилось, по какой ставке дисконтировать денежный поток. В соответствии с пунктом При установлении значения коэффициента дисконтирования обычно ориентируются на средний уровень ссудного процента процентной ставки.

В [2] дан пример экономико-математической модели (ЭММ) генерации денежных потоков конкретного инвестиционного проекта. Однако.

Предположим, что используемым критерием оценки риска является чистая современная стоимость проекта 1. - величина чистого потока платежей в периоде . По условиям примера, значения нормы дисконта и первоначального объема инвестиций 0 известны и считаются постоянными в течение срока реализации проекта таблица 1. В целях упрощения будем полагать, что величина потока платежей для любого периода одинакова и может быть определена из следующего соотношения 1.

По условиям примера ключевыми варьируемыми параметрами являются: Диапазоны возможных изменений варьируемых показателей приведены в таблице 3. При этом будем исходить из предположения, что все ключевые переменные имеют равномерное распределение вероятностей. Если в ЭТ установлен режим автоматических вычислений, принятый по умолчанию, то возвращаемый функцией результат будет изменяться всякий раз, когда происходит ввод или корректировка данных.

В режиме ручных вычислений пересчет всей ЭТ осуществляется только после нажатия клавиши [ 9]. В нашем примере необходимо установить режим ручных вычислений Главная кнопка — Параметры — Формулы — Параметры вычислений — Вручную. В расчетах будут использоваться функции, описание которых приведено ниже. При этом тип возвращаемого числа то есть вещественное или целое зависит от типа заданных аргументов.

Решение задач имитационного моделирования инвестиционных рисков средствами

Введение к работе Актуальность темы. Экономико-математическое моделирование является неотъемлемой частью любого серьезного исследования, особенно в такой важной области экономики как инвестиционное проектирование и анализ проектных рисков. Развитие инвестиционного проекта протекает в условиях постоянно меняющейся внешней среды и подвержено влиянию объективно существующей неопределенности.

Финансовое моделирование инвестиционных проектов, октября Знакомство с проектом, используемым в качестве сквозного примера в Использование модели в анализе рисков проекта, имитационное моделирование.

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. 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].

Технология имитационного моделирования инвестиционных рисков

Срок проекта - Начальные инвестиции - 0 В целях упрощения будем полагать, что величина потока платежей для любого периода одинакова и может быть определена из следующего соотношения: По условиям примера ключевыми варьируемыми параметрами являются: Диапазоны возможных изменений варьируемых показателей приведены в таблице. При этом будем исходить из предположения, что все ключевые переменные имеют равномерное распределение вероятностей.

В качестве меры оценки риска рассмотрим:

Инвестиционный проект разрабатывается базируясь на вполне определенных Применение имитационного моделирования по методу Монте-Карло в В качестве примеров можно привести расчет систем массового.

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. Рассчитать основные характеристики распределений исходных и выходных показателей. Провести анализ полученных результатов и принять решение. Результаты имитационного эксперимента могут быть дополнены статистическим анализом, а также использоваться для построения прогнозных моделей и сценариев.

Осуществим имитационное моделирование анализа рисков инвестиционного проекта на основании данных примера, используемого ранее для демонстрации метода сценариев в гл. Для удобства приведем его условия еще раз. В процессе предварительного анализа экспертами выявлены три ключевых параметра проекта и определены возможные границы их изменений табл.

6.1. Моделирование рисков инвестиционных проектов

Начальные инвестиции - 0 Первым этапом анализа согласно сформулированному выше алгоритму является определение зависимости результирующего показателя от исходных. При этом в качестве результирующего показателя обычно выступает один из критериев эффективности: Предположим, что используемым критерием является чистая современная стоимость проекта :

-метод Монте-Карло (имитационное моделирование) и др. алгоритмы количественного анализа рисков инвестиционных проектов и рассмотрено их .. чувствительности, как это продемонстрировано в следующем примере .

Имитационное моделирование результатов инвестиционного проекта с помощью Пупырева Н. Пермь Моделирование в научных исследованиях стало применяться еще в глубокой древно- сти и постепенно захватывало все новые области научных знаний. Основной смысл моделирования заключается в том, чтобы по результатам опытов с моделями можно было дать необходимые ответы о характере моделируемого объекта, процесса или явления в реальных условиях. В настоящее время моделирование во всех науках является одним из научных методов исследования процессов и явлений.

Моделирование дает ускорение, уде- шевление, упрощение и любое другое усовершенствование процесса исследования, дости- гаемого за счет работы с более простым объектом, чем исходный, то есть с моделью. С другой стороны, упрощение действительности в некоторых случаях является недостатком моделирования, и полученные результаты часто теряют практическую ценность. Модели- рование оправдано в качестве предварительного этапа исследования, позволяющего при- нять более обоснованное решение для проведения реального эксперимента.

Многооб- разие задач финансового менеджмента обусловливает необходимость использования раз- личных программных средств, существенно отличающихся по назначению, функциональ- ным возможностям, используемой среде и т. Следует отметить, что такое деление весьма условно, так как одни программные сред- ства могут сочетать в себе свойства и возможности одновременно нескольких выделенных классов, а другие могут быть ориентированными на решение лишь узких специализиро- ванных задач.

С его помощью можно осуществлять анализ, подготовку бизнес планов и мониторинг инвестиционных проектов. Продукт выпускается в нескольких модификаци- ях: Профессиональная версия пакета включает следующие блоки: Каждый блок состоит уз функциональных модулей, позволяющих менеджеру в диало- говом режиме решать множество задач, например: Имеется возможность обмена данными в форматах программ и СУБД се- мейства , а также подготовки отчетных документов в соответствии с международ- ными стандартами бухгалтерского учета.

Имитационное моделирование инвестиционных рисков. - презентация

Риск-анализ инвестиционного проекта методом сценариев 6. Анализ рисков с построением дерева решений 1. Общие понятия неопределенности и риска Инновационная деятельность обладает высокой степенью неопределенности. Очень трудно предвидеть, какая инновация будет иметь успех на рынке, а какая не будет пользоваться спросом. Поэтому инновационным предприятиям в первую очередь следует тщательно анализировать инновационные проекты для того, чтобы избежать возможных ошибок на самой ранней стадии — стадии отбора проектов.

Обоснована возможность применения имитационного моделирования для Математическая Модель инвестиционного проекта с заемным капиталом . потока денежных средств, на примере проекта «Славянский» (Р =!)•.

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.

Создателями данного метода считают американских математиков Дж. Название метопу дал известный своими казино город Монте-Карло в княжестве Монако, так как именно рулетка является простейшим механическим прибором по реализации процесса получения случайных чисел, используемого в данном математическом методе. Область применения метода Монте-Карло достаточно широка. В качестве примеров можно привести расчет систем массового обслуживания, расчет качества и надежности изделий, вычисление определенного интеграла и др.

Схема использования метода Монте-Карло в количественном анализе рисков такова: Переменными считаются случайные составляющие проекта, параметрами — те составляющие проекта, значения которых предполагаются детерминированными.

Имитационное моделирование инвестиционных рисков

Процесс анализа риска Первая стадия в процессе анализа риска - это создание прогнозной модели. Такая модель определяет математические отношения между числовыми переменными, которые относятся к прогнозу выбранного финансового показателя. В качестве базовой модели для анализа инвестиционного риска обычно используется модель расчета показателя : Использование этой формулы в анализе риска сопряжено с некоторыми трудностями.

Они заключаются в том, что при генерировании случайных чисел, годовой денежный поток выступает как некое случайное число, подчиняющееся определенному закону распределения.

Решение задачи об инвестиционной привлекательности проекта с основе методов имитационного моделирования Монте-Карло и теории нечетких множеств. В качестве примера был рассмотрен инвестиционный проект по .

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.

Строим финансовую модель инвестиционного проекта