Имитационная модель инвестиционного проекта технического перевооружения производственной линии

Текст работы размещён без изображений и формул. В данной статье рассматривается проблема управления рисками проектов и методы её решения. Это чревато огромными убытками для предприятий. Одной из причин этого явления нередко является отсутствие системы управления рисками. Также дано обоснование, по какой причине именно этой методологии уделено особое внимание. . , , , .

4.7.4. Имитационное моделирование Монте-Карло

Подобные особенности накладывают особенно высокие требования на разработку детального бизнес-плана, раскрывающего все важные вопросы реализации проекта. К сожалению, достаточно часто приходится встречаться с непониманием руководителями предприятий важности этого шага — ими разработка бизнес-плана рассматривается как формальность, необходимая исключительно для получения банковского кредита. На самом же деле, именно сама компания в первую очередь должна быть заинтересована в разработке максимально детального бизнес-плана реализации проекта, так как только с помощью него компания может выяснить, является ли рассматриваемый проект финансово эффективным, насколько он устойчив к рискам, каковы инвестиционные потребности, каков необходимый график привлечения дополнительных финансовых средств и т.

Как было описано в предыдущей статье, финансовый блок разработки инвестиционного проекта должен включать комплекс работ по прогнозированию денежных потоков проекта, расчету показателей финансовой эффективности проекта, всесторонней оценке рисков. Для реализации поставленных задач в рассматриваемом проекте была разработана компьютерная финансовая модель создаваемого предприятия, позволяющая с учетом всех деталей смоделировать денежные потоки, потребляемые проектом на стадии освоения инвестиций и генерируемые им в течение операционной части проекта.

Структура и возможности финансовой модели Разработанная компьютерная финансовая модель предприятия является комплексным инструментом, максимально близко имитирующим денежные потоки создаваемого предприятия и позволяющим выполнять следующие задачи:

Имитационное моделирование рисков может быть достаточно Фирма рассматривает инвестиционный проект по производству.

Будем также исходить из предположения о независимости ключевых переменных , , , а результирующий показатель , исходя из центральной предельной теоремы, аппроксимируем с помощью нормального закона распределения. Как следует из названия, она позволяет получить случайное число из заданного интервала. При этом тип возвращаемого числа вещественное или целое зависит от типа заданных аргументов. Рабочий лист с результатами, проведенного эксперимента представлен на рис.

Величина ожидаемой составляет , долл. Можно сказать, что стандартное отклонение не превышает ожидаемого значения, но достаточно велико, что заставляет задуматься о рискованности проекта. Общее число отрицательных значений в выборке составляет 36 из Несколько больший оптимизм внушают результаты анализа распределения чистых поступлений от проекта . Результаты имитации с помощью встроенной функции СЛУЧМЕЖДУ Сумма всех отрицательных значений в полученной генеральной совокупности ,3 может быть интерпретирована как чистая стоимость неопределенности для инвестора в случае принятия проекта.

Инвестиционный проект: Анализ и оценка рисков

Данный метод уъязывает воедино анализ чувствительности и метод сценариев. Определение метода вернее, группы методов заложено в его названии: Метод Монте-Карло — это метод решения различных задач с помощью генерации случайных последовательностей. Метод имитационного моделирования Монте-Карло создает дополнительную возможность при оценке риска за счет создания случайных сценариев.

Специалисты различают понятия имитационного и численного моделирования: Далее случайным образом выбирается другой набор случайных переменных и вычисляется итоговый показатель МРУ для второго сценария.

Однако методики расчета рисков проекта с помощью программного инвестиционного проекта является имитационное моделирование (метод.

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 : Если часть средств инвестиции заемные, то следует учесть влияние на риск проекта объема заемного капитала и размера процента.

47. Метод Монте-Карло

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.

Алгоритм применения имитационного моделирования в риск-анализе В условиях неопределенности у инвестиционного проекта на рынке сотовой.

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.

Вероятностная имитационная модель управления риском инвестиционного проекта

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 :

Изложен алгоритм оценки рисков инвестиционного проекта, реализуемого в Полученным с помощью имитационного моделирования результаты.

Предположим, что используемым критерием оценки риска является чистая современная стоимость проекта 1. - величина чистого потока платежей в периоде . По условиям примера, значения нормы дисконта и первоначального объема инвестиций 0 известны и считаются постоянными в течение срока реализации проекта таблица 1. В целях упрощения будем полагать, что величина потока платежей для любого периода одинакова и может быть определена из следующего соотношения 1. По условиям примера ключевыми варьируемыми параметрами являются: Диапазоны возможных изменений варьируемых показателей приведены в таблице 3.

При этом будем исходить из предположения, что все ключевые переменные имеют равномерное распределение вероятностей.

Построение модели инвестиционного проекта с учетом риска

Данный метод удобен для практ ческого применения тем, что удачно коррелирует с другими экономико-статистическими методами, а также с теорией игр. К тому же он дает более оптимистичные оценки по сравнению с другими методамми. Разнообразие ситуаций неопределенности в практической деятельности отечественных предприятий позволяет применять каждого из описанных методов как действенных инструментов анализа рисков, однако наиболее перспективным ими для применения являются методы сценарного анализа и имитационного моделирования, которые в любой момент времени могут быть дополнены или интегрированы в классических методе.

Алгоритм имитационного моделирования 1 Определение ключевых факторов инвестиционного проекта Для этого предлагается применять анализ чувствительности по всем факторам цена реализации, объем продаж, себестоимость продукции и др. Ал льт-Инвест для сокращения времени расчетов. Ключевыми являются факторы, изменения которых наиболее.

Ключевыми факторами проекта, существенно вып пива на эффективность инвестиционного проекта являются ставки налогов, объемы сбыта и.

Таким образом, недостаточная разработанность методов и моделей, отсутствие необходимого инструментария оценки эффективности показателей инвестиционных проектов и их высокая практическая значимость обуславливает актуальность выбранного направления диссертационного исследования Степень изученности проблемы. Исследованиям моделированиям инвестиционной деятельности в области оценки ее эффективности посвящено большое количество трудов Основываясь на мировом опыте, изложенном в работах В.

Шеннон, Дж Бэнкс Эти ученые создали методологию и инструменты, которые широко используются в исследовании физических, биологических, химических, экономических систем. Отечественная научная школа также активно участвует в этом процессе и занимается применением имитационного моделирования в исследовательской деятельности, к ее представителям можно отнести следующих ученых ДЛ Андрианова, ЕА Власову, А.

Современные проблемы в подходах к оценке инвестиционных проектов, а также необходимость развития методологии отмечают А В Воронцовский, П Л Виленский, В. Несмотря на динамичное развитие теории оценки инвестиционных проектов расчет эффективности остается недостаточно изученной областью. Цель и задачи исследования. Нормативно-правовую базу диссертации составили Указы Президента РФ, постановления Правительства РФ, постановления Правительства Ставропольского края, законодательные и нормативные документы и положения, регулирующие сферу инвестиционной деятельности.

Для расчета данных использовались официальные нормативные документы, материалы территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Ставропольскому краю, статистические данные Министерства экономического развития и торговли РФ Ставропольского края, результаты разработанных автором бизнес-планов и технико-экономических обоснований инвестиций. Рабочая гипотеза диссертационного исследования.

Имитационное моделирование инвестиционных рисков в бизнес-процессах

К наиболее распространенным из них следует отнести: В данной статье кратко изложены преимущества, недостатки и проблемы их практического применения, предложены усовершенствованные алгоритмы количественного анализа рисков инвестиционных проектов и рассмотрено их практическое применение. Метод корректировки нормы дисконта.

Применение имитационного моделирования к анализу проекта освоения имитационные модели оценки рисков инвестиционного проекта по методу.

Имитационное моделирование Монте-Карло Метод имитационного моделирования Монте-Карло создает дополнительную возможность при оценке риска за счет того, что делает возможным создание случайных сценариев. Применение анализа риска использует богатство информации, будь она в форме объективных данных или оценок экспертов, для количественного описания неопределенности, существующей в отношении основных переменных проекта и для обоснованных расчетов возможного воздействия неопределенности на эффективность инвестиционного проекта.

Результат анализа риска выражается не каким-либо единственным значением , а в виде вероятностного распределения всех возможных значений этого показателя. Следовательно, потенциальный инвестор, с помощью метода Монте-Карло будет обеспечен полным набором данных, характеризующих риск проекта. На этой основе он сможет принять взвешенное решение о предоставлении средств. В общем случае имитационное моделирование Монте-Карло — это процедура, с помощью которой математическая модель определения какого-либо финансового показателя в нашем случае подвергается ряду имитационных прогонов с помощью компьютера.

В ходе процесса имитации строятся последовательные сценарии с использованием исходных данных, которые по смыслу проекта являются неопределенными, и потому в процессе анализа полагаются случайными величинами. Процесс имитации осуществляется таким образом, чтобы случайный выбор значений из определенных вероятностных распределений не нарушал существования известных или предполагаемых отношений корреляции среди переменных.

Результаты имитации собираются и анализируются статистически, с тем, чтобы оценить меру риска. Процесс анализа риска может быть разбит на следующие стадии. Прогнозная модель Подготовка модели, способной прогнозировать расчет эффективности проекта Распределение вероятности шаг 1 Определение вероятностного закона распределения случайных переменных Распределение вероятности шаг 2 Установление границ диапазона значений переменных Условия корреляции Установление отношений коррелированных переменных Имитационные прогоны Генерирование случайных сценариев, основанных на наборе допущений Анализ результатов Статистический анализ результатов имитации Рис.

Процесс анализа риска Первая стадия в процессе анализа риска - это создание прогнозной модели.

Финансовая модель завода. Образец. Пример.