Инвестиционный проект: Анализ и оценка 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: Ожидаемый дисконтированный доход . Издержки неопределенности ожидаемый дисконтированный доход возможного выигрыша при решении отклонить проект или ожидаемый чистый дисконтированный возможный убыток при решении принять проект. Нормированный ожидаемый убыток :

Имитационное моделирование инвестиционных рисков

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.

Задача оценки эффективности таких проектов сформулирована в которого является применение имитационного моделирования для оценки.

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. Рассчитать основные характеристики распределений исходных и выходных показателей.

Инвестиционный процесс - явление сложное, многоаспектное и противоречивое. В связи с этим неизбежно возникает вопрос об управлении инвестициями и инвестиционными проектами. Процедура оценки рисков инвестиционных проектов является неотъемлемой частью процесса расчёта их экономической эффективности.

Метод имитационного моделирования Монте-Карло создает дополнительную неопределенности на эффективность инвестиционного проекта.

Моделирование рисков инвестиционных проектов 3. Имитация с инструментом"Генератор случайных чисел" 3. Статистический анализ результатов имитации Имитационное моделирование является одним из мощнейших методов анализа экономических систем. В общем случае, под имитацией понимают процесс проведения на ЭВМ экспериментов с математическими моделями сложных систем реального мира. Цели проведения подобных экспериментов могут быть самыми различными - от выявления свойств и закономерностей исследуемой системы, до решения конкретных практических задач.

С развитием средств вычислительной техники и программного обеспечения, спектр применения имитации в сфере экономики существенно расширился. В настоящее время ее используют как для решения задач внутрифирменного управления, так и для моделирования управления на макроэкономическом уровне. Рассмотрим основные преимущества применения имитационного моделирования в процессе решения задач финансового анализа.

Имитационное моделирование результатов инвестиционного проекта с помощью

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.

Привычное финансовое моделирование, к сожалению, часто использует такие и инвесторов на базе имитационного моделирования методы оценки инвестиционной привлекательности проектов, такие как.

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. Но при использовании имитационной модели не исключается необходимость аналитических моделей. Они являются частью направленного эксперимента с моделью.

Имитационное моделирование в инвестиционном проектировании

Статья в формате 97 Рассмотрим вопрос применения динамического моделирования мультиагентных процессов преобразования ресурсов для анализа инвестиционных проектов ИП строительства досуговых учреждений ДУ. Каждый подобный проект направлен на эффективное решение поставленной задачи и имеет четкие сроки реализации, определенные источники финансирования и количественные измерения его параметров. Процесс принятия к реализации ИП происходит следующим образом: В качестве примера рассмотрим модель ИП по созданию ДУ.

Предлагается рассматривать данный ИП, как децентрализованную систему взаимодействия активных агентов, каждый из которых представляет собой какую-либо сущность, обладающую активностью, автономным поведением, взаимодействием с окружением и другими агентами, а также возможностью эволюционировать [1].

Заключение: применение системного подхода, и имитационного моделирования в частности, в целях повышения эф- фективности инвестиционной.

Точные методы Имитационное моделирование инвестиционных рисков является действенным методом анализа экономической системы. Имитационное моделирование - серия многочисленных экспериментов, направленных на получение эмпирических оценок степени влияния разнообразных факторов исходных величин на любые результаты, которые зависят от них. Базами для экспериментов служат, как правило, прогнозные данные об объемах продаж, затраты, цены и т.

В общем случае проведение имитационного эксперимента можно разбить на такие этапы. Установить взаимосвязи между входными и исходными 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 входных и исходных показателей.

Провести анализ полученных результатов и принять решение. Результаты имитационного эксперимента могут быть дополнены статистическим анализом, а также использоваться для построения прогнозных моделей сценариев. Методы количественного оценивания рисков инвестиционных проектов. Метод Монте-Карло — один из методов моделирования результатов функционирования сложной системы, на которую влияют случайные факторы, и которая по обыкновению не может быть описана ни одним другим методом.

Под сложной системой следует понимать систему, которую нельзя описать обозримым множеством параметров.

Решение задач имитационного моделирования инвестиционных рисков средствами

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: Также необходимо учитывать возможность минимизации инвестиционного риска отдельных реальных и финансовых инвестиций и инвестиционной деятельности предприятия в целом при предусматриваемом уровне прибыльности.

Но главным критерием при выборе инвестиционной программы считается эффективность инвестиционных проектов - достижение максимально возможной прибыльности отдельных реальных и финансовых инвестиций и инвестиционной деятельности предприятия в целом при допустимом уровне инвестиционного риска. Исследование допустимых технологических, организационных и связанных с качеством управления рисков, а также рисков материального обеспечения рассматривается в качества одного из важных направлений оценки инвестиционных проектов.

проектов. В работе [13] приводится методика имитационного моделирования инвестиционных рисков, описывается простая модель, реализованная в.

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.

Для определения эффекта конкретного метода управления рисками необходимо наличие инструментов его количественной оценки.

Имитационное моделирование и его применение в производстве