|
|
Имитационное моделирование методом Монте-Карло
|
|
|
|
Имитационное моделирование методом Монте-Карло требует хотя и не сложного, но специального программного обеспечения, тогда как расчеты другими рассмотренными здесь методами могут быть выполнены с помощью программ любого электронного офиса.
Первый этап компьютерного моделирования состоит в задании распределения вероятностей каждой исходной переменной денежного потока, например цены и объема реализации. Для этой цели обычно используют непрерывные распределения, полностью задаваемые небольшим числом параметров, например среднее и среднее квадра- тическое отклонение или нижний предел, наиболее вероятное значение и верхний предел варьируемого признака.
Собственно процесс моделирования выполняется следующим образом:
1) программа моделирования случайным образом выбирает значение для каждой исходной переменной, например объема и цены реализации, основываясь на ее заданном распределении вероятностей;
2) значение, выбранное для каждой варьируемой переменной, вместе с заданными значениями других факторов, таких, как ставка налога и амортизационные отчисления, затем используется в модели для определения чистых денежных потоков по каждому году, затем рассчитывается NPV проекта в данном цикле расчетов;
3) этапы 1 и 2 многократно повторяются, например 1000 раз, что даст 1000 значений NPV: они составят распределение вероятностей, по которому вычисляют ожидаемые значения NPV и его среднего квадратического отклонения.
Внутрифирменный риск — это вклад проекта в общий совокупный риск фирмы, или, другими словами, влияние проекта на колеблемость общих денежных потоков фирмы.
Фирменный риск является функцией как среднего квадратического отклонения проекта, так и его корреляции с доходами от других активов фирмы.
Поэтому проект с высоким значением среднего квадратического отклонения будет иметь сравнительно низкий фирменный риск, если его доходы не коррелируют или отрицательно коррелируют с доходами от других активов фирмы.
|
|
|
Смотрите также:
Применение прикладной математики и вычислительной техники...
Используя теорию массового обслуживания (в том числе метод Монте-Карло), можно получить вероятностные модели реальных систем, в которых требования возникают в
Метод Монте-Карло. Этот метод воссоединяет методы анали...
Этот метод воссоединяет методы анализа чувствительности и анализа сценариев на базе вероятностного подхода. Он достаточно сложен, его реализация возможна только при
Количественный анализ эффективности инвестиций.
Наиболее распространенными методами анализа рисков являются анализ чувствительности (уязвимости), анализ сценариев и моделирование рисков по методу Монте-Карло.