Иммитационное моделирование инвестиционных рисков

1. Имитационное  моделирование инвестиционных рисков

 
 

1. Классификация инвестиционных рисков

     Инвестиционный  риск - это вероятность возникновения  непредвиденных финансовых потерь в ситуации неопределенности условий инвестирования.

     Инвестиционные  риски можно классифицировать по следующим признакам:

     По  сферам проявления инвестиционные риски:

      1. Технико-технологические риски;

      2. Экономический риск;

      3. Политические риски;

      4. Социальные риски; 

      5. Экологические риски.

     6. Законодательно-правововые риски;

     По  формам проявления инвестиционные риски  подразделяются:

      1. Риски реального инвестирования;

      2. Риски финансового инвестирования.

     По  источникам возникновения инвестиционные риски делятся на:

      1. Систематический (рыночный, недиверсифицируемый)  риск;

      2. Несистематический (специфический,  диверсифицируемый) риск. 

       1.2 Методы имитационного моделирования

    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.

1. Установить взаимосвязи между исходными и выходными показателями в виде математического уравнения или неравенства.
2. Задать законы распределения вероятностей для ключевых параметров модели.
3. Провести компьютерную имитацию значений ключевых параметров модели.
4. Рассчитать основные характеристики распределений исходных и выходных показателей.
5. Провести анализ полученных результатов и принять решение.

    Результаты  имитационного эксперимента могут  быть дополнены статистическим анализом, а также использоваться для построения прогнозных моделей и сценариев.

Имитационное  моделирование можно делать различными методами.

    Многообразие  ситуаций неопределённости делает возможным  применение любого из описанных методов в качестве инструмента анализа рисков, однако, наиболее перспективными для практического использования являются методы сценарного анализа и имитационного моделирования, которые могут быть дополнены или интегрированы в другие методики.

    В частности, для количественной оценки риска инвестиционного проекта предлагается использовать  следующие алгоритмы:

    1.2.1 Алгоритм имитационного  моделирования (инструмент  «РИСК-АНАЛИЗ»

    1.Определяются  ключевые факторы ИП. Для этого  предлагается применять анализ чувствительности по всем факторам (цена реализации, рекламный бюджет, объём продаж, себестоимость продукции и т. д.), используя специализированные пакеты типа Project Expert и Альт-Инвест, что позволит существенно сократить время расчётов. В качестве ключевых выбираются те факторы, изменения которых приводят к наибольшим отклонениям чистой текущей стоимости (NPV).

    2. Определяются максимальное и  минимальное значения ключевых  факторов, и задаётся характер распределения вероятностей. В общем случае рекомендуется использовать нормальное распределение.

    3. На основе выбранного распределения  проводится имитация ключевых  факторов, с учётом полученных  значений рассчитываются значения NPV.

    4. На основе полученных в результате  имитации данных рассчитываются  критерии, количественно характеризующие  риск ИП (матожидание NPV, дисперсия,  среднеквадратическое отклонение  и др.).  

     1.2.2 Алгоритм сценарного  анализа

     1.Используя  анализ чувствительности, определяются  ключевые факторы ИП .

     2.Рассматриваются  возможные ситуации и сочетания  ситуаций, обусловленные колебаниями этих факторов. Для этого рекомендуется строить «дерево сценариев».

     3.Методом  экспертных оценок определяются  вероятности  каждого сценария.

     4.По  каждому сценарию с учетом  его вероятности рассчитывается NPV проекта, в результате чего  получается массив значений NPV.

     5. На основе данных массива рассчитываются  критерии риска ИП. 

     1.2.3 Метод Монте-Карло

      В общем случае методом Монте-Карло называют численный метод решения математических задач при помощи моделирования случайных величин.

      Теоретическое описание метода появилось в 1949 г. в статье «The Monte Carlo method». Создателями данного метода считают американских математиков Дж. Неймана и С. Улама. 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: строится математическая модель результирующего показателя как функции от переменных и параметров. Переменными считаются случайные составляющие проекта, параметрами — те составляющие проекта, значения которых предполагаются детерминированными. Математическая модель пересчитывается при каждом новом имитационном эксперименте, в течение которого значения основных неопределенных переменных выбираются случайным образом на основе генерирования случайных чисел. Результаты всех имитационных экспериментов объединяются в выборку и анализируются с помощью статистических методов с целью получения распределения вероятностей результирующего показателя и расчета основных измерителей риска проекта.

      Применение метода Монте-Карло в инвестиционных расчетах требует создания специального программного обеспечения.

      Разработка  компьютерного обеспечения необходима по следующим причинам:

      1) осуществляется многократное повторение  имитационных экспериментов (более 100 повторений);

      2) используемые модели сложны (большое количество переменных, учет функций распределения, условий корреляции и т.д.);

      3) обработка результатов имитации значительно упрощается;

      4) облегчайся демонстрация метода  в процессе обучения.

      Процесс риск-анализа по методу Монте-Карло  может быть разбит на три этапа: математическая модель, осуществление имитации, анализ результатов.

      Прежде  чем перейти к подробному рассмотрению данных этапов, хотелось бы отметить, что применение метода Монте-Карло возможно для расчета различных характеристик проекта: интегральных показателей эффективности проекта, показателей рентабельности осуществляемой в рамках проекта деятельности, исследования сетевого графика реализации проекта со случайными длительностями этапов, моделирования запасов продукции и материалов на складе и т.д. Но в данном случае речь идет о конкретном примере имитационного моделирования эффективности проекта.

      Таким образом, под базовым вариантом инвестиционного проекта понимается таблица денежных потоков данного проекта (степень ее детализации зависит от желания исследователя), под результирующим показателем — какой-либо из интегральных показателей эффективности.