Имитационное моделирование (метод Монте-Карло)
В последнее время стал популярен метод статистических испытаний — метод «Монте-Карло». Имитационное моделирование – это целенаправленные серии многовариантных исследований, выполняемых на компьютере с применением математических моделей. Это направление соответствует основной идее системного анализа – сочетанию возможностей человека как носителя ценностей, генератора идей для принятия решений с формальными методами, обеспечивающими возможности применения ЭВМ. Его достоинством является возможность анализировать и оценивать различные «сценарии» реализации проекта и учитывать разные факторы рисков в рамках одного подхода. Разные типы проектов имеют разную уязвимость со стороны рисков, что выясняется при моделировании.
Рисунок 2.3 – Графическая модель проведения анализа на основе имитационного моделирования (метод Монте-Карло)
В этом случае мы не просто пробуем предугадать развитие событий, мы пробуем предугадать природу поведения самих исходных данных. Ни для кого не секрет, что большинство из них подчиняются закону нормального распределения Гаусса с присущей им асимметрией и эксцессом. Эти параметры используют в имитационном моделировании, алгоритм которого может быть представлен в виде изложенной ниже последовательности шагов:
1. Как и в предыдущем случае, формируем модель обоснования проекта в виде набора бюджетов, используя Project Expert либо другое специализированное программное обеспечение.
2. Аналогично соответствующему шагу в алгоритме анализа чувствительности при имитационном моделировании также рассматриваем такую модель как черный ящик, систему, на вход которой подаются исходные данные проекта (например, цена продукта, объем предполагаемых продаж, процентная ставка дисконтирования, ставка по кредитам, предполагаемый уровень инфляции и т. д.). На выходе черного ящика «снимаем» только один параметр. Чаще всего им служит значение NPV, которое генерирует проект с такими исходными данными.
3. Выбираем переменный параметр и при необходимости фиксируем остальные, но в отличие от предыдущего метода расчеты половины модели ведем следующим образом. «Бомбардируем» модель случайными числами с законом распределения, характерным для поведения исходного переменного параметра при остальных зафиксированных значениях. Серии случайных чисел могут составлять последовательности, состоящие из нескольких тысяч и даже десятков тысяч значений, имитирующих изменение переменного параметра, в то время как при проведении анализа чувствительности такая серия состояла только из пяти значений.
4. Обрабатываем полученные значения результирующего параметра (например значения чистой приведенной стоимости) для того, чтобы определить характеристики поведения результирующей величины. Определяем асимметрию и эксцесс результирующего параметра.
5. Сопоставляем соответствующие законы поведения исходных параметров с законом поведения результирующей величины. Изменения в параметрах распределения результирующего параметра по отношению к параметрам поведения исходного фактора будут указывать на значимость, уровень риска и тенденцию к изменению результирующего параметра проекта.
6. Делаем соответствующие выводы и составляем план управления факторами риска.
Недостатком данного метода является то, что в нем для оценок и выводов используются вероятностные характеристики, что не очень удобно для непосредственного практического применения и не удовлетворяет менеджеров проекта. Однако, несмотря на указанные недостатки, этот метод дает возможность выявить риск, сопряженный с теми проектами, в отношении которых принятое решение не претерпит изменений. Следует отметить, что в целом данный метод является достаточно трудоемким, ведь он предусматривает циклическое повторенные одних и тех же вычислений по модели много тысяч раз в процессе подстановки в качестве исходных данных серии случайных чисел, из-за которых метод получил второе название метода Монте-Карло. Практика показывает, что использование симуляции Монте-Карло оправдано прежде всего для больших и дорогостоящих проектов.
Сценарный метод
Сценарные методы включают в себя следующие этапы:
− описание всего множества возможных условий реализации проекта в форме соответствующих сценариев или моделей, учитывающих систему ограничений на значения основных технических, экономических и т. п. параметров проекта;
− преобразование исходной информации о факторах неопределенности в информацию о вероятностях отдельных условий реализации и соответствующих показателях эффективности или об интервалах их изменения;
− определение показателей эффективности проекта в целом с учетом неопределенности условий его реализации.
В результате проведения анализа сценариев определяется воздействие на показатели экономической эффективности инвестиционного проекта одновременного изменения всех основных переменных проекта, характеризующих его денежные потоки. Преимуществом метода является то, что отклонения параметров рассчитываются с учетом их взаимозависимостей (корреляции).
При построении моделей необходимо активно заниматься сбором и формализацией экспертных оценок особенно в отношении производственных и технологических рисков. Основное преимущество применения экспертных оценок заключается в возможности использования опыта экспертов в процессе анализа проекта и учета влияния разнообразных качественных факторов.
В итоге целесообразно построить как минимум три сценария: пессимистический, оптимистический и наиболее вероятный (реалистический или средний). Главной проблемой практического использования сценарного подхода является необходимость построения модели инвестиционного проекта и выявления связи между переменными.
К недостаткам сценарного подхода относят:
− необходимость значительного качественного исследования модели проекта, т. е. создания нескольких моделей, соответствующих каждому сценарию, включающих объемные подготовительные работы по отбору и аналитической обработке информации;
− достаточную неопределенность, размытость границ сценариев. Правильность их построения зависит от качества построения модели и исходной информации, что значительно снижает их прогностическую ценность. При построении оценок значений переменных для каждого сценария допускается некий волюнтаризм;
− эффект ограниченного числа возможных комбинаций переменных, заключенных в том, что количество сценариев, подлежащих детальной проработке, ограничено, так же как и число переменных, подлежащих варьированию, в противном случае возможно получение чрезмерно большого объема информации, прогностическая сила и практическая ценность которой сильно снижается.
Сценарный метод экспертизы проектных рисков обладает следующими особенностями, которые можно рассматривать в качестве его преимуществ:
− учет взаимосвязи между переменными и влияния этой зависимости на значение интегральных показателей;
− построение различных вариантов осуществления проекта;
− содержательность процесса разработки сценариев и построения моделей, позволяющих эксперту получить более четкое представление о проекте и возможностях его будущего осуществления, выявить как узкие места проекта, так и его позитивные стороны.
Применяя тот или иной метод экспертизы риска, перечисленных выше, следует иметь в виду, что кажущаяся высокая точность результатов может быть обманчивой и ввести в заблуждение.
Для того, чтобы предложить методы снижения риска или уменьшить связанные с ним неблагоприятные последствия, вначале нужно выявить соответствующие факторы и оценить их значимость. Эту работу принято называть анализом риска. Анализ риска должен выполняться всеми участниками инвестиционного проекта. Конечная цель анализа состоит в выработке мер, позволяющих снизить риски проекта. Соответственно, принятию любого противорискового решения предшествует анализ.
Антирисковые мероприятия можно назвать методами, позволяющими непосредственно управлять риском инвестиционного проекта. Важно правильно выбрать способы, позволяющие снизить проектные риски, так как именно правильное управление рисками позволяет минимизировать потери, которые могут возникнуть при реализации проекта.
Дерево решений
Следующий нижеизложенный метод анализа риска проектов, возможно, один из наиболее распространенных на практике. Речь идет о дереве решений и его применении для анализа риска проектов и принятия решений по выбору альтернатив.
Практика построения такого дерева предполагает работу фокус-группы в режиме брейн-сторма с целью построения ряда умозаключений, положенных в основу дерева решений.
Дерево решений — это совокупность узлов, каждый из которых имеет единственный вход и несколько (иногда больше двух) выходов, обозначенных на схеме разветвляющимися стрелками. Стрелки — ветки дерева решений. В площади каждого узла находятся исходные данные (исходные данные находятся в клетках желтого цвета) и результаты промежуточных и окончательных вычислений (результаты промежуточных и окончательных вычислений представлены в клетках с зеленым фоном). Кроме того, в площади каждого узла на синем фоне находится название этапа и его номер (код), под узлом находятся дополнительные пояснения. В площади узла также находится геометрическая фигура: красный круг, зеленый квадрат либо розовый эллипс. Последний означает завершение дальнейшего развития событий — ситуацию, когда умозаключения относительно дальнейшего развития событий не создавались.
Красный круг в узле означает, что развитие дальнейших событий возможно по сценариям, указанным исходящими из данного узла стрелками, но выбор сценария развития зависит не от нас, а от совокупности случайных факторов внешней и внутренней среды, в дальнейшем именуемых нами состояниями природы. Например, в узле 1.1 «Выпуск продукта А» при выборе проекта по выпуску именно этого продукта развитие событий может происходить по двум сценариям: «Оптимистическому варианту» (узел 1.1.1) и «Пессимистическому варианту» (узел 1.1.2). Вероятность развития событий по данным сценариям указана в поле этих узлов. Так, вероятность оптимистического развития событий (узел 1.1.1) в начале выпуска продукта А составляет 0,55 или 55 шансов из 100, в то время как вероятность пессимистического развития (узел 1.1.2) оценивается как 0,45. Важно, чтобы были предусмотрены все возможные варианты развития событий, а это значит, что сумма вероятностей в соответственных одноуровневых узлах должна составлять единицу. В нашем случае так и есть: 0,55 + 0,45 = 1,00.
Зеленый квадрат в поле узла означает, что развитие событий зависит не от состояния природы, а от принятия решения менеджерами компании. Например, при развитии событий по пессимистическому варианту (узел 1.1.1.2), при котором, как видно из пояснений, продажи падают, менеджерами принимается решение о возможных инвестициях в бренд. В случае принятия положительного решения это потребует дополнительных капиталовложений, скажем, в размере –1500 ден. ед., если при развитии событий по пессимистическому варианту (узел 1.1.1.2) положительный денежный поток составлял 3200 ден. ед., то чистый денежный поток будет составлять 1700 ден. ед. = 3200 ден. ед. – 500 ден. ед. Именно это число (чистый денежный поток) следует указывать в поле «денежный поток» узла. Возможна ситуация, когда положительный денежный поток полностью реинвестируется, и тогда чистый денежный поток составит 0.
При расчете оптимального варианта развития событий, а также в процессе принятия решений на этапе каждого узла рассчитывают промежуточное значение математического ожидания и промежуточную чистую приведенную стоимость. В данном случае математическое ожидание является усредненной ожидаемой величиной промежуточного значения чистой приведенной стоимости. Это ожидаемая величина в развитии событий.
Таким образом, используя приведенные выше примеры вычислений, можно рассчитать по цепочке все значения дерева, начиная с самых правых ответвлений.
Для осуществления анализа риска с использованием дерева решений следует выполнить следующую последовательность:
1. Построить конфигурацию дерева решений, постаравшись предусмотреть все варианты развития состояний природы (красные кружки) и все варианты выбора решения самим объектом (зеленые квадратики).
2. Выяснить (на основе экспертных методов либо путем обработки исторических данных) вероятность развития различных состояний. Следует следить, чтобы сумма вероятностей взаимоисключающих событий составляла 1.
3. Для каждого отдельного узла составить бюджет положительных и отрицательных денежных потоков и вычислить чистый денежный поток. При этом учитывать стоимость принятия решения и необходимые инвестиции для его реализации.
4. Произвести расчеты математического ожидания будущих чистых денежных потоков и их чистой приведенной стоимости в каждом узле.
5. Принять решение относительно выбора проектов и наиболее оптимального развития событий, а также принятия будущих решений.
6. Построить план управления будущим развитием событий в той части, в которой мы сами принимаем решения, и довести его до будущих исполнителей — реализаторов проекта.
7. В случае развития событий по неблагоприятному сценарию следующий узел должен представлять заложенное нами решение, призванное исправить ситуацию.
Однако этот метод очень трудоемкий. Кроме того, в «дереве» учитываются только те действия, которые намерен совершить предприниматель, и только те исходы, которые с его точки зрения могут иметь место. При этом совсем не учитывается влияние внешней среды на деятельность предпринимательской фирмы, а предприниматель не всегда может предвидеть действия партнеров, конкурентов.
Построение полей риска
Некоторые риски имеют территориальное распределение. Это относится, в частности, ко всем природным рискам. Существуют специальные карты, на которых нанесена вероятность возникновения землетрясений, наводнений, оползней и других стихийных бедствий в различных районах земного шара. Существуют такие карты и для территории Российской Федерации. Промышленные риски также могут быть распределены неоднородно по различным территориям. Причем, может быть районирована как вероятность возникновения различных аварий, так и возможный ущерб. Наиболее высокий риск имеют промышленно развитые регионы, в частности, Московская область или Урал, где очень высока концентрация предприятий нефгегазоперерабатывающей, химической промышленности и других опасных производств. Анализ развития неблагоприятной ситуации на предприятии включает в себя в качестве обязательного элемента определение степени воздействия разрушительных факторов на объекты, находящиеся на различном расстоянии от источника опасного воздействия. Эта процедура носит название построения полей (или зон) риска. Таким образом, поле риска — это область на карте или схеме территории, характеризуемая определенной степенью воздействия конкретного разрушительного фактора на объекты и соответственно определенной степенью ущерба от него.
Рисунок 2.5 - Поле потенциального риска
В целом процесс построения полей риска проходит ряд последовательных стадий. Вначале определяются источники опасных воздействий. Ими могут быть: промышленная установка, хранилище опасных веществ, трубопроводы под давлением, паровые котлы и т. д.
Далее разрабатывается физическая модель, в соответствии с которой происходит распространение разрушающего или опасного фактора. Затем вычисляются форма и размеры зон, в которых параметры опасных факторов — температура, плотность лучистой энергии, давление или концентрация — будут иметь значения в определенном диапазоне.
Каждому выделенному диапазону соответствует своя степень поражения. Рассчитанные зоны воздействия затем накладываются на карту местности, на которой отображены объекты относительно источника воздействия. Границы зон воздействия имеют вид замкнутых концентрических кривых, вложенных одна в другую. В центре кривых располагаются источники опасных воздействий. Знание параметров и времени воздействия внутри каждого из полей риска позволяет в дальнейшем с учетом характеристик объектов оценить «натуральный» ущерб от аварии в неденежных единицах: число пострадавших и погибших, степень поражения, площадь выгоревших участков, степень разрушения зданий и т. д.
Далее натуральный ущерб переводится в денежное выражение. Для зданий и сооружений- эта процедура не вызывает особых сложностей. Что же касается нанесения ущерба здоровью людей и окружающей среде, то его выражение в денежных единицах представляет из себя самостоятельную сложную задачу.
Дата добавления: 2020-11-15; просмотров: 130; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!