Полная версия

Главная arrow Инвестирование arrow Инвестиционные проекты и реальные опционы на развивающихся рынках

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   СОДЕРЖАНИЕ   >>

Недостатки анализа чувствительности и метод Монте-Карло

Несмотря на очевидные положительные черты анализа чувствительности, его главным недостатком является то, что он основан па гипотезе о независимости одних факторов (параметров проекта) от других.

Вместе с тем изменение одних показателей влечет за собой изменение других (например, рост затрат влечет изменение цен, что приводит к сокращению спроса на товар и объема реализации и т.д.).

Поэтому отдельные исследователи считают целесообразным моделировать внутренние взаимосвязи между параметрами проекта, что осуществляется с помощью применения метода Монте-Карло.

При использовании этого метода разработчики проекта берут на себя решение трудоемкой задачи: составить систему уравнений, отражающих взаимосвязи между погрешностями и значениями начальных оценок каких-либо исходных параметров и погрешностями и значениями этих параметров в последующие периоды времени.

Например, они моделируют зависимости между объемами реализации в 1-й год осуществления проекта и тем же показателем во 2-й, 3-й и т.д. годы с учетом точности определения этого показателя в 1-й год. Кроме того, моделируются вероятностные связи между различными параметрами проекта, например между объемами реализации и затратами. В результате модель позволяет установить закон распределения для денежных потоков и NPV инвестиционного проекта, что позволяет лучше представить себе, каких результатов следует от него ожидать.

Недостатки метода Монте-Карло

Моделирование по методу Монте-Карло имеет следующие недостатки:

  • • в процессе моделирования внутренних взаимосвязей очень много рутинной работы, и составить непротиворечивую их систему становится очень трудоемкой задачей;
  • • в связи с наличием большого количества таких связей решение получается неустойчивым;
  • • сами взаимосвязи явлений и ошибок прогноза, а также ожидаемые распределения вероятностей по основным параметрам строятся с привлечением экспертной информации, поэтому повышение трудоемкости расчетов не всегда сопровождается адекватным увеличением их точности.

Метод сценариев

Оптимальным компромиссом между точностью и сложностью расчетов является метод сценариев. В самом простом и практичном варианте он осуществляется в следующем порядке.

На первом этапе определяются оптимистический, пессимистический и наиболее вероятный сценарии осуществления проекта, а затем оцениваются основные вводимые параметры, соответствующие каждому из трех вариантов.

На втором этапе рассчитываются результирующие критерии по каждому из трех названных выше сценариев и в случае необходимости оценивается вероятность реализации того или иного варианта.

На третьем этапе рассчитываются математическое ожидание NPVh его дисперсия по методу ex ante или (если вероятности оптимистического, наиболее вероятного (ожидаемого) и пессимистического сценариев событий не были определены) по методу PERT.

Зная дисперсию и математическое ожидание, легко построить ожидаемое распределение вероятностей для результирующего критерия, приняв в самом простом случае гипотезу о нормальном или логнормальном законах распределения. Так же просто определить и соответствующие доверительные интервалы.

Следовательно, построив закон распределения критерия эффективности проекта (NPV, IRR), можно оценить, в каком доверительном интервале следует ожидать значения этого результирующего показателя, какова вероятность того или иного неблагоприятного исхода. Использование данного метода было проиллюстрировано в гл. 3, § 2, где этот метод применяется для оценки вероятности добровольного отказа от проекта после начала его осуществления.

 
<<   СОДЕРЖАНИЕ   >>