3.6. Имитационное моделирование инвестиционных рисков

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:

6.1. Моделирование рисков инвестиционных проектов

Работы Методические указания по выполнению контрольной В мировой практике финансового менеджмента используются различные методы анализа рисков инвестиционных проектов ИП. Практическое применение данного метода продемонстрировало широкие возможности его использования в инвестиционном проектировании, особенно в условиях неопределённости и риска. Данный метод особенно удобен для практического применения тем, что удачно сочетается с другими экономико-статистическими методами, а также с теорией игр и другими методами исследования операций.

Практическое применение авторами данного метода показало, что зачастую он даёт более оптимистичные оценки, чем другие методы, например анализ сценариев, что, очевидно обусловлено перебором промежуточных вариантов. Многообразие ситуаций неопределённости делает возможным применение любого из описанных методов в качестве инструмента анализа рисков, однако, по мнению авторов, наиболее перспективными для практического использования являются методы сценарного анализа и имитационного моделирования, которые могут быть дополнены или интегрированы в другие методики.

При этом могут быть использованы 7 типов распределений:

налоговый риск; инвестиционный риск и др задолженности 3 Процентный риск Имитационное моделирование 4 Риск колебания цен ( ценовой.

Величина ожидаемой меньше ,96 против , Однако величина стандартного отклонения также существенно ниже ,31 против ,62 и не превышает значения . Коэффициент вариации меньше 1, таким образом, риск данного проекта в целом ниже среднего риска инвестиционного портфеля фирмы. Еще больший оптимизм внушают результаты анализа распределения чистых поступлений от проекта .

Таким образом, с вероятностью больше 0,9 можно утверждать, что поступления от проекта будут положительными величинами. Сумма всех отрицательных значений может быть интерпретирована как чистая стоимость неопределенности для инвестора в случае принятия проекта. Аналогично сумма всех положительных значений может трактоваться как чистая стоимость неопределенности для инвестора в случае отклонения проекта.

Несмотря на всю условность этих показателей, в целом они представляют собой индикаторы целесообразности проведения дальнейшего анализа. В данном случае они наглядно демонстрируют несоизмеримость суммы возможных убытков по отношению к общей сумме доходов ,92 и ,76 соответственно. В заключение отметим, что применение рассмотренной технологии проведения имитационных экспериментов в среде достаточно трудоемкий процесс, который к тому же ограничивается случаем равномерного распределения исследуемых переменных.

Имитационное моделирование инвестиционных рисков Имитационное моделирование является одним из мощнейших методов анализа экономической системы. В общем случае под имитацией понимают процесс проведения на ЭВМ экспериментов с математическими моделями сложных систем реального мира. При анализе рисков инвестиционных проектов обычно используют в качестве базы для экспериментов прогнозные данные об объемах продаж, затратах, ценах и т.

При проведении финансового анализа часто используются модели, содержащие случайные величины, поведение которых не детерминировано управлением или принимающими решения. Стохастическая имитация известна под названием"метод Монте-Карло". Имитационное моделирование представляет собой серию численных экспериментов, призванных получить эмпирические оценки степени влияния различных факторов исходных величин на некоторые зависящие от них результаты показатели.

АНАЛИЗ ФИНАНСОВЫХ ОПЕРАЦИЙ. СОДЕРЖАНИЕ. Моделирование рисков инвестиционных проектов. Технология имитационного.

Математические и инструментальные методы экономики Количество траниц: Теоретические основы использования имитационного моделирования как инструмента исследования рисков инвестиционных проектов. Риск и неопределенность инвестиционного проекта. Место имитационного моделирования при принятии решений в условиях риска и неопределенности. Схема применения метода Монте-Карло в риск-анализе ИП.

Особенности применения вероятностного имитационного моделирования в условиях российской экономики. Общие принципы построения моделей вероятностного имитационного моделирования для управления рисками инвестиционных проектов. Методы управления рисками инвестиционных проектов. Основные требования к исходной информации при моделировании. Основные требования к точности и надежности результатов моделирования.

Оценка эффективности выбранного метода управления рисками. Описание программного обеспечения, используемого для проведения имитационного моделирования. Описание примеров инвестиционных проектов, используемых для моделирования.

2.5. Моделирование рисков

Из дилетантов в легендарные трейдеры автора Куртис Фейс Моделирование по методу Монте-Карло Моделирование по методу Монте-Карло представляет собой способ определения силы системы и отвечает на вопросы: Мы можем использовать их при построении распределения результатов для определенного показателя, с тем чтобы определить набор Метод Монте-Карло Из книги Экономическая теория.

Метод Монте-Карло Преодолеть многие недостатки, присущие рассмотренным методам анализа эффективности проектов в условиях риска, позволяет имитационное моделирование — одно из наиболее мощных средств анализа экономических систем. Может показаться, что он крайне бережлив.

Объединение основных подходов к оценке меры инвестиционного риска на инструментов факторного анализа и имитационного моделирования.

Если не можете добиться результата, имитируйте кипучую деятельность Из законов Мэрфи: В общем случае, под имитацией понимают процесс проведения на ЭВМ экспериментов с математическими моделями сложных систем реального мира [18]. 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 инвестиционных рисков. - презентация

Таким образом, начальные входные данные будут выглядеть следующим образом: Дано в тексте лекционного задания: Блок-схема имитации Раздел 3.

Имитационное моделирование оценок риска инвестиционных проектов. В большинстве современных подходов по исследованию проблем управления .

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]. 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.

Тогда моделирование управления рисками позволит сравнить эффективности методов и выбрать оптимальный вариант, таким образом, уже на предынвестиционной стадии обеспечивая требуемое снижение рискованности проекта при ограниченных затратах на проведение антирисковых мероприятий.

Имитационное моделирование инвестиционных рисков в бизнес-процессах

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.

Диссертация года на тему Имитационное моделирование управления рисками инвестиционных проектов. Автор: Быкова, Александра Георгиевна, .

Организация расчетов по имитационной модели Введение к работе Рыночная модель экономики характеризуется высокой степенью неопределенности и вместе с тем обладает неоспоримыми преимуществами, состоящими в предельной экономической свободе, защищенности от незаконного вмешательства государства в деятельность предпринимателя, в приоритете частного интереса и инициативы. Отказ от прежней экономической модели, основанной на огосударствлении всех сфер хозяйствования, потребовал формирования новых механизмов экономического развития.

Функционирование рыночной экономики в настоящее время происходит в условиях деформации традиционных структур, изменения сложившихся стереотипов поведения хозяйствующих субъектов. В течение многих лет проблемы рынка рассматривались в отечественной экономической литературе преимущественно с теоретических позиций, разработанных в"Капитале" К. При этом, многочисленные проявления рыночных отношений исследовались исключительно в аспекте жесткого государственного регулирования экономикой.

Совокупность же нерегулируемых,"стихийных", проявлений рыночных отношений оценивалась либо как недостаток и временное явление, либо как проявление чуждой социалистическому хозяйству природы. В связи с этим, вопросы методологии исследования рынка, его экономической природы, а также совокупности приемов управле- ния рыночными отношениями в ограниченной сфере не были достаточно разработаны. Деятельность в условиях стихийно изменяющейся среды экономики переходного периода потребовала проведения анализа основных элементов рынка, механизма их взаимодействия в условиях риска и неопределенности, построения моделей поведения в условиях стохас-тичности рынка.

Цель исследования заключается в том, чтобы на основе последних достижений экономической теории и использования информационных технологий, разработать и обосновать методику решения проблемы управления инвестиционными рисками, обеспечивающую решение важных прикладных задач по планированию инвестиций. В соответствии с поставленной целью в работе решались следующие задачи: Методология и источники исследования.

Б процессе исследования, наряду с общим диалектико-материалистическим методом познания, использованы также такие частно-научные методы как логический, исторический, комплексного и сравнительного исследования, которые позволяют не только теоретически осмыслить исследуемую проблему, но и разработать практический инструментарий ее реализации. Теоретической основой работы явились исследования и научные выводы российских и зарубежных ученых в области экономической теории, экономико-математического моделирования, социально-экономического прогнозирования, финансового менеджмента и инвестиций, информационных технологий Аленичева В.

Краткий курс по количественной оценке рисков - Константин Дождиков, директор, РОСНАНО