Bai 6 phan tich rui ro
-
Upload
nguyen-truc-vy -
Category
Business
-
view
905 -
download
3
Transcript of Bai 6 phan tich rui ro
![Page 1: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/1.jpg)
Bài 6PHÂN TÍCH RỦI RO TRONG THẨM ĐỊNH DỰ ÁN
KHOA KINH TẾ ĐỐI NGOẠI – ĐH KINH TẾ LUẬT
1
Trần Thiện Trúc Phượng Ngô Thanh Trà
![Page 2: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/2.jpg)
Nội dung
• Giới thiệu về rủi ro
• Kĩ thuật phân tích rủi ro
• Hướng dẫn sử dụng với Excel
![Page 3: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/3.jpg)
1. Giới thiệu rủi ro
Rủi ro là gì? Là khả năng xảy ra sự khác biệt giữa kết quả thực tế và kết quả kỳ vọng theo kế hoạch
Projected Result J Actual
Result L
![Page 4: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/4.jpg)
Khi nói về tương lai
Chỉ có một điều chắc chắn là
mọi thứ đều không chắc chắn
![Page 5: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/5.jpg)
![Page 6: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/6.jpg)
Tại sao phải phân tích rủi ro
• Để có được thông tin và dữ liệu phục vụ cho các dự báo càng chính xác thì càng tốn kém.
• Giảm khả năng chấp nhận một DA “tồi" hay từ chối một DA “tốt“.
• Rủi ro dự án được xác định bằng sự không chắc chắn của lợi ích ròng từ dự án đó.
o Đa số các biến ảnh hưởng tới NPV (giá, sản lượng, chi phí đầu vào) đều có mức độ chắc chắn không cao à DA có nhiều kết cục xảy ra
o Các khoản lợi ích ròng của DA trải ra theo thời gian à Theo thời gian, mức độ không chắc chắn càng lớn.
![Page 7: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/7.jpg)
Ví dụ
Một người muốn mua cà phê, tích trữ trong một năm rồi đem bán. Yếu tố nào ảnh hưởng nhất đến kết quả KD?
• Giá cà phê (hình vẽ bên dưới) à kết quả của hoạt động kinh doanh là bất định và người kinh doanh là người chấp nhận rủi ro.
• Các giá trị lịch sử của hoạt động kinh doanh cà phê tại Mỹ từ 1970-1993:
ü 12/23 năm sinh lợi
ü 10/23 năm thua lỗ
ü 1/23 năm hòa vốn
à Có ít nhất 3 kết cục với các xác suất khác nhau.
![Page 8: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/8.jpg)
Bảng phân phối tần suất giá cà phê ở Mỹ
![Page 9: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/9.jpg)
Ví dụ (tt)
• Nếu DA trồng cà phê nói trên bao gồm cả việc đổi
mới phương thức trồng cà phê thì ngoài sự bất định về giá, còn có thêm sự bất định về năng suất và chi phí. Kết quả là số kết cục của hoạt động kinh
doanh có thể sẽ tăng vọt.
• Các dữ liệu đầu vào trong phân tích tài chính dự án
là các giá trị kỳ vọng trong các phân phối xác suất, và do đó giá trị thực tế của chúng có thể khác so
với giá trị kỳ vọng.
![Page 10: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/10.jpg)
2. Kỹ thuật phân tích rủi ro
2.1 - Phân tích độ nhạy
2.2 - Phân tích tình huống
2.3 - Phân tích mô phỏng Monte Carlo
![Page 11: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/11.jpg)
• Khái niệm:
o Là bước đầu tiên trong phân tích rủi ro
o Là kỹ thuật phân tích rủi ro xem xét sự thay đổi của NPV
(hoặc IRR) khi cho một biến đầu vào thay đổi tại một thời
điểm, trong điều kiện các biến số khác không đổi.
• Các bước phân tích:
o Xác định những biến có thể ảnh hưởng nhiều đến lợi ích
của DA (NPV hay IRR).
o Đánh giá tác động đến NPV, IRR của DA khi các biến số này lần lượt biến thiên theo một tỷ lệ % tùy ý (trên/dưới
giá trị kỳ vọng).
2.1 - Phân tích độ nhạy
![Page 12: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/12.jpg)
• Ý nghĩa:
o Xác định những biến có ảnh hưởng nhiều nhất đến lợi ích ròng của DA và lượng hóa mức độ ảnh
hưởng của chúng
à Cho phép kiểm định biến nào có tầm quan trọng như là nguồn gốc của rủi ro
2.1 - Phân tích độ nhạy
![Page 13: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/13.jpg)
• Ví dụ: Một dự án trồng cà phê: biến số giá cả hay
năng suất thu hoạch ảnh hưởng nhất đến sự thành
công DA?
o Đánh giá tác động đến NPV của DA khi các mức
giá và năng suất biến thiên theo một tỷ lệ % tùy ý
o Xem xét độ nhạy của NPV đối với mỗi yếu tố.
o NPV thay đổi nhiều hơn bởi biến số nào thì biến số đó là biến số rủi ro của dự án.
2.1 - Phân tích độ nhạy
![Page 14: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/14.jpg)
• Tổng chi phí và lợi ích: Phân tích độ nhạy cho các biến số ảnh hưởng đến tổng chi phí và lợi ích à thấy tác động cộng hưởng của các biến số, chưa thể đưa ra nhận định cụ thể.
• Các khoản mục chi phí và lợi ích trọng yếu: Phân tích độ nhạy với từng tham số riêng biệt có tính trọng yếu nhất đối với dự án.
ü Về lợi ích: giá đầu ra, mức thuế, tốc độ tăng của cầu…
ü Về chi phí: giá đầu vào, thuế, công suất…
• Tác động của việc trì hoãn (trong khởi động, thi công, khai thác công suất tối đa): Xem xét tác động đến NPV của việc trì hoãn DA một thời gian (vd 1 năm).
Lựa chọn biến số trong phân tích độ nhạy
![Page 15: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/15.jpg)
• Không tính đến xác suất xảy ra của các sự kiện
o PT độ nhạy cho biết nếu năng suất/hec-ta cà phê giảm quá 25% thì NPV < 0. Tuy nhiên ta không biết việc “năng suất giảm 25%” có dễ xảy ra hay không.
• Việc thay đổi giá trị của các biến số nhạy cảm không phải lúc nào cũng có mối liên hệ rõ ràng với các biến chính cần quan sát
o Doanh thu tăng à NPV tăng
o Chi phí tăng à NPV giảm
o Lạm phát à NPV tăng hoặc giảm
Các hạn chế của phân tích độ nhạy
![Page 16: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/16.jpg)
• Không tính đến mối quan hệ tương quan giữa các biến.
o Thay đổi giá trị của một biến tại một thời điểm và cho giá trị của các biến khác không đổi chỉ có ý nghĩa nếu các biến đang xét không có tương quan với nhau.
o Nếu các biến có tương quan: thay đổi giá trị của 1 biến à giá trị các biến khác cũng thay đổi à kết luận về DA bị sai lệch. Ví dụ: Nếu diện tích tưới tiêu của máy bơm giảm 10% à năng suất giảm 10% à NPV giảm 60% (NPV giảm do tổng hợp của giảm diện tích tưới tiêu và năng suất).
Các hạn chế của phân tích độ nhạy (tt)
![Page 17: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/17.jpg)
• Khái niệm:
o Phân tích kịch bản là kỹ thuật cho phép tính toán
thay đổi các biến số cơ bản theo một kiểu nhất định và cho phép thay đổi nhiều hơn một biến tại một thời điểm.
2.2 - Phân tích tình huống/kịch bản
![Page 18: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/18.jpg)
• Các bước phân tích:
o Bắt đầu từ trường hợp cơ sở: sử dụng một tập hợp các biến số đầu vào được cho với giá trị hợp lý nhất.
o Đưa ra trường hợp tồi nhất: tất cả biến số đầu vào được cho bằng với giá trị dự báo tồi nhất (hàng bán được ít, giá bán thấp, chi phí biến đổi cao).
o Đưa ra trường hợp tốt nhất: tất cả biến số đầu vào được cho bằng với giá trị dự báo tốt nhất.
o Thông thường các trường hợp tồi nhất và tốt nhất được định nghĩa là các trường hợp có xác suất xảy ra các điều kiện tốt hoặc xấu là 25% và xác suất xảy ra điều kiện cơ sở là 50%.
2.2 - Phân tích tình huống/kịch bản
![Page 19: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/19.jpg)
• Ưu điểm:
o Thừa nhận rằng các biến nhất định có quan hệ tương hỗ với nhau vì thế một số biến có thể được thay đổi đồng thời theo một cách nhất quán.
o Giải thích là dễ dàng khi các kết quả vững chắc
ü Chấp thuận DA nếu NPV > 0 ngay cả trong trường hợp xấu nhất
ü Bác bỏ DA nếu NPV < 0 ngay cả trong trường hợp tốt nhất
2.2 - Phân tích tình huống/kịch bản
![Page 20: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/20.jpg)
• Nhược điểm:
o PT tình huống không tính tới xác suất của các
trường hợp.
o Nếu NPV đôi lúc dương, đôi lúc âm, thì các kết quả là không dứt khoát (Đây lại là trường hợp hay
gặp nhất).
2.2 - Phân tích tình huống/kịch bản
![Page 21: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/21.jpg)
• Khái niệm:
o Mô phỏng Monte Carlo là một kỹ thuật phân tích rủi
ro cho phép xem xét sự thay đổi đối với các biến chính của DA (vd: NPV, IRR) khi các biến số đầu vào
thay đổi đồng thời một cách ngẫu nhiên dựa trên
giả định về một dạng phân phối xác suất nào đó
của các biến số này.
2.3 - Phân tích mô phỏng Monte Carlo
![Page 22: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/22.jpg)
• Ưu điểm:
o Có tính tới các phân phối xác suất khác nhau và
các miền giá trị tiềm năng khác nhau đối với các
biến số chính của dự án.
o Cho phép có tương quan (cùng biến thiên) giữa
các biến.
o Tạo ra một phân phối xác suất cho các kết quả của DA (các ngân lưu, NPV) thay vì chỉ ước tính
một giá trị đơn lẻ.
2.3 - Phân tích mô phỏng Monte Carlo
![Page 23: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/23.jpg)
• Khuyết điểm:
o Xác định dạng phân phối xác suất của các biến cấu thành dự án và nêu lên mối quan hệ giữa các
biến tương quan không phải là công việc dễ dàng.
o Phân phối xác suất của các kết quả dự án có thể hỗ trợ các nhà ra quyết định trong việc lập ra các
lựa chọn, nhưng có thể có các vấn đề về giải thích và sử dụng
2.3 - Phân tích mô phỏng Monte Carlo
![Page 24: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/24.jpg)
1. Mô hình toán học: bảng tính thẩm định dự án
2. Xác định các biến nhạy và không chắc chắn (dựa vào PT độ nhạy)
3. Xác định tính không chắc chắn
o Xác định miền các lựa chọn (tối thiểu và tối đa)
o Xác định loại hình phân phối xác suất: chuẩn, tam giác, đều, bậc thang…
4. Xác định cụ thể quan hệ giữa các biến có tương quan
5. Mô hình mô phỏng: làm một chuỗi phân tích cho nhiều tổ hợp giá trị tham số khác nhau
6. Phân tích các kết quả
o Các trị thống kê: NPV kỳ vọng, hệ số biến thiên của NPV
o Các phân phối xác suất: hàm phân phối xác suất cộng dồn (CDF)
Các bước xây dựng mô phỏng Monte Carlo
![Page 25: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/25.jpg)
$ Các biến rủi ro Giá Sản lượng Doanh thu (V1 x V2) Nguyên vật liệu Lương Các chi phí Chi phí hoạt động (V3+V4+V5) Định phí Tổng chi phí (F2 + V6) Lợi nhuận (F1 - F3)
V1
V2
F1
V3
V4
V5
F2
F3
F4
V6
V1
V2
V3
V4
V5
Phân tích độ nhạy
![Page 26: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/26.jpg)
Dữ liệu quá khứ à phân phối tần suất à Phân phối xác suất Giá trị biến Tần suất
13
5
1
x x x x
x
x
x x x
x
Tối đa
Tối thiểu
Các quan sát
Tối thiểu Tối đa Giá trị biến
Xác suất
0.1
Tối thiểu Tối đa Giá trị biến
0.3
0.5
0.1
Thời gian
Hiện tại
Dự báo kết quả của một biến cố tương lai
![Page 27: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/27.jpg)
Các phân phối xác suất đối xứng
Chuẩn
Tam giác
Đều
100%
100%
50%
100%
50%
Xác suất của X
X
X
X
X
X
A B
A B
A B
A B
Diện tích = 100%
Xác suất X
X0
Xác suất tương đối hoặc Hàm mật độ
X0
Xác suất tích luỹ
50%
X
Pr(X0)
Xác suất của X
Xác suất của X
![Page 28: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/28.jpg)
Chữ nhật bậc thang 100%
100%
Xác
suấ
t của
X
X X
XA B
Xác suất
Xác suất tương đối hoặc Hàm mật độ Xác suất tích luỹ
Khoảng không liên tục (rời rạc)
XA B
0%
30%
50%
45%
40% 35%
10%
15%
20% 25%
3 5 7 9 11 3 5 7 9 11
50%
60%
70%
80%
90%
0%
10%
20%
30%
40%
30%
45%
20%
5%
Miền giá trị
5%
Các phân phối linh động phi chuẩn mực
![Page 29: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/29.jpg)
$ Phân tích mô phỏng
Giá
Số lượng
Doanh thu (V1 x V2)
Nguyên vật liệu
Tiền lương
Các chi phí
Chi phí hoạt động (V3+V4+V5)
Định phí
Tổng chi phí (F2 + V6) Lợi nhuận (F1 - F3)
V1
V2
F1
V3
V4
V5
F2
F3
F4
V6
V1
V2
V3
V4
V5
V1
V2
V3
V4
V5
Phân tích tất định
Phân tích tất định sv. phân tích mô phỏng
![Page 30: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/30.jpg)
$
Các kết quả
Giá
Số lượng
Doanh thu (V1 x V2)
Nguyên vật liệu
Tiền lương
Các chi phí Chi phí hoạt động (V3+V4+V5) Định phí Tổng chi phí (F2 + V6)
Lãi (F1 - F3)
V1 V2
F1
V3
V4
V5
F2
F3
F4
V1
V2
V3
V4
V5
-0.8
+0.9
x
y
y x
R1 R2
R3 R4
V6
Sử dụng phần mềm vi tính chạy mô phỏng
![Page 31: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/31.jpg)
Xác suất tích luỹ
-300000 -200000 0 100000 200000 300000
Tổng đầu tư Chủ đầu tư
1.0
.8
.6
.4
.2
0
Phân phối xác suất của giá trị hiện tại ròng
![Page 32: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/32.jpg)
Trường hợp 1: (Xác suất NPV âm) = 0
Xác suất Xác suất tích luỹ
-
Quyết định: Chấp thuận
+0 - +0
Ghi chú: Đầu thấp hơn của phân phối xác suất tích luỹ nằm về bên phải của điểm NPV zero
N.P.V. N.P.V.
![Page 33: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/33.jpg)
Trường hợp 2: (Xác suất NPV dương) = 0
Xác suất Xác suất tích luỹ
-
Quyết định: Bác bỏ
+0 - +0
Ghi chú: Đầu cao hơn của phân phối xác suất tích luỹ nằm về bên trái của điểm NPV zero
N.P.V. N.P.V.
![Page 34: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/34.jpg)
Trường hợp 3: 0 < (Xác suất NPV âm) < 1
Xác suất Xác suất tích luỹ
-
Quyết định: Trung dung
+0 - +0
Ghi chú: NPV zero cắt ngang phân phối xác suất tích luỹ
N.P.V. N.P.V.
![Page 35: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/35.jpg)
Trường hợp 4: Các DA loại trừ nhau - Với điều kiện có cùng xác suất, một DA luôn tỏ ra có lợi nhuận cao hơn
Xác suất Xác suất tích luỹ
-
Quyết định: Chọn dự án B
+N.P.V
- +
Dự án A
Ghi chú: Các phân phối xác suất tích luỹ không cắt nhau tại bất cứ điểm nào
N.P.V
Dự án B Dự án A Dự án B
![Page 36: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/36.jpg)
Trường hợp 5: Các DA loại trừ nhau – Lợi nhuận cao so với lỗ thấp
Xác suất Xác suất tích luỹ
- Quyết định: Trung dung
+N.P.V. - +
Dự án A
Ghi chú: Các phân phối xác suất tích luỹ cắt nhau
N.P.V.
Dự án B
Dự án A
Dự án B
• Nếu trung lập với rủi ro, thì không chắc chắn là tốt nhất. • Nếu sợ rủi ro, thì thích B hơn A. • Nếu thích rủi ro, thì có thể thích A hơn B.
![Page 37: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/37.jpg)
• Mua một thùng dầu mỏ hôm nay và bán nó sau 1 năm
• Giá hôm nay (P0) là nhất định $20
• Giá năm sau (P1) là không chắc chắn
Các bước thực hiện phân tích mô phỏng:
• Miền các giá trị tiềm năng là gì?
o Giá trị tối thiểu: Xác suất giá thấp hơn $10 là zero
o Giá trị tối đa: Xác suất giá cao hơn $60 là zero
=> Miền giá trị của giá dầu năm sau là từ $10 tới $60
• Xác suất tìm thấy các giá trị nằm giữa những thái cực này là gì ?
Ví dụ
![Page 38: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/38.jpg)
Phân phối xác suất tương đối cho giá dầu mỏ năm sau
Xác suất (%)
10
10% 5% 20% 35% 25%
15 20
5%
25 30 40 50 60
Giá dầu mỏ ($/thùng)
Xác suất 100%
50%
5% 15%
35%
70%
95% Phân phối xác
suất tích luỹ
Giá dầu mỏ ($/thùng)
10 15 20 25 30 40 50 60
![Page 39: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/39.jpg)
Mô hình tất định • Dựa trên ước tính TỐT NHẤT hoặc các giá trị kỳ vọng
• Mô hình: NPV = - P0 + P1/(1+r)
P0 = $20; r = 10%
P1 = Giá trị kỳ vọng của dầu mỏ vào năm sau
= 5% * $12.50
+ 10% * $17.50
+ 20% * $22.50
+ 35% * $27.50
+ 25% * $35.00
+ 5% * $50. 00
= $27.75
NPV = -20 + 27.75/1.1 = 5.23
Kết quả: Thực hiện dự án
![Page 40: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/40.jpg)
Mô phỏng Monte Carlo • Mô hình: NPV = -20 + RV/1.1
RV (Risk Variable): biến rủi ro, đó chính là giá dầu mỏ vào năm sau được xác định bởi phân phối xác suất bậc thang
• Mô phỏng:
o Lấy ngẫu nhiên lặp đi lặp lại (vd 500 lần) các giá trị của giá dầu mỏ từ phân phối xác suất. Thực hiện bằng cách lấy một số ngẫu nhiên giữa 0 và 100% và tìm giá trị tương ứng của giá dầu từ phân phối xác suất tích luỹ.
o Đối với mỗi phép mô phỏng, có một giá trị của NPV. Sau 500 bước chạy mô phỏng, thu được 500 giá trị của NPV để từ đó có thể tìm ra NPV kỳ vọng cùng các đặc trưng khác của phân phối xác suất NPV.
![Page 41: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/41.jpg)
-15 -10 -5 0 5 10 15 20 25 30 35
Giá trị kỳ vọng (NPV) = 5.29 Độ lệch chuẩn = 9.24
Phân phối xác suất NPV tích luỹ 100%
Xác suất kết quả < 1
Xác
suấ
t tíc
h luỹ
80%
60%
40%
20%
0%
Mô phỏng Monte Carlo
![Page 42: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/42.jpg)
Tổng hợp kết quả • Mô hình tất định (ước tính tốt nhất các giá trị đơn lẻ)
o NPV = -20 + 27.75/1.1 = 5.23
o Kết quả: Chấp nhận DA
• Mô phỏng Monte Carlo
o Mô hình: NPV = -20 + RV/1.1
o Các kết quả mô phỏng từ 500 bước chạy:
ü NPV kỳ vọng = 5.29
ü Độ lệch chuẩn của NPV = 9.24
ü Xác suất NPV < 0 = 27%
ü Miền giá trị : từ -9.69 tới 34.18
o Kết quả: Chấp thuận hoặc bác bỏ dự án phụ thuộc vào thái độ/chính sách với rủi ro
![Page 43: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/43.jpg)
Nguồn: George W. Kester, “Hoạch định ngân sách đầu tư ở khu vực Châu Á – Thái Bình Dương”, Financial Practice & Education, Vol 9, no. 1 (Spring 1999),
pp.25-33.
Các kỹ thuật phân tích sử dụng trong thực tế
Kỹ thuật đánh giá rủi ro
Phân tích kịch bản
Phân tích độ nhạy
Mô phỏng Monte Carlo
Australia 96% 100% 38% Hong Kong 100% 100% 35% Indonesia 94% 88% 25% Malaysia 80% 83% 9% Philiphines 97% 94% 24% Singapore 90% 79% 35%
![Page 44: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/44.jpg)
Hướng dẫn phân tích rủi ro với Excel
![Page 45: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/45.jpg)
Phân tích độ nhạy bằng Excel • Trả lời câu hỏi “điều gì sẽ xảy ra … nếu … ” (what – if).
Phân tích này xem xét yếu tố đầu vào nào là quan trọng nhất (yếu tố mang tính chất rủi ro) ảnh hưởng đến kết quả bài toán (lợi nhuận hoặc chi phí).
• Excel hỗ trợ phân tích độ nhạy một chiều và hai chiều, nghĩa là chỉ đánh giá được tối đa 2 yếu tố rủi ro.
ü Phân tích độ nhạy một chiều là bài toán với một biến đầu vào biến đổi
ü Phân tích độ nhạy hai chiều là bài toán với hai biến đầu vào biến đổi
• Sử dụng chức năng “TABLE” của Excel
![Page 46: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/46.jpg)
Các bước thực hiện phân tích độ nhạy
1. Xác định biến đầu vào (còn gọi là biến rủi ro) cần phân tích như là chi phí, tốc độ lạm phát, doanh thu, v.v…
2. Xác định biến đầu ra (còn gọi là biến kết quả) cần phân tích như là NPV, IRR, v.v…
3. Xác định khoảng biến thiên của biến rủi ro
4. Thiết lập mô hình trong bảng tính Excel.
5. Dùng chức năng “Table” trong “Data” của Excel để phân tích độ nhạy
6. Quan sát kết quả và rút ra kết luận về “sự nhạy cảm” của biến kết quả đối với sự thay đổi của biến rủi ro
![Page 47: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/47.jpg)
Bài toán tĩnh – Các thông số đầu vào cố định Xét một dự án đơn giản sau:
Chi đầu tư ban đầu
![Page 48: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/48.jpg)
Bài toán động – PT độ nhạy một chiều Xem xét sự thay đổi của NPV khi chi đầu tư ban đầu năm 0 thay đổi từ các giá trị 1.700 đến 2.300, mỗi bước thay đổi là 100.
Giá trị NPV tham chiếu, A10 = B4
Giá trị NPV trong điều kiện bài toán tĩnh
![Page 49: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/49.jpg)
Phân tích độ nhạy một chiều
• Quét khối từ vùng A9:H10
• Chọn Data/Table à xuất hiện bảng hộp thoại Table.
• Giá trị chi đầu tư được sắp xếp trong cùng một dòng
à Nhập vào mục Row Input Cell
• Địa chỉ ô Row input Cell chính là địa chỉ của ô biến rủi
ro đang cần nghiên cứu (B2)
• Nhấp OK khi đã hoàn tất.
![Page 50: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/50.jpg)
Phân tích độ nhạy một chiều
![Page 51: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/51.jpg)
Phân tích độ nhạy một chiều
Ô kiểm tra
![Page 52: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/52.jpg)
Phân tích độ nhạy hai chiều Xem xét sự thay đổi của NPV khi chi đầu tư ban đầu năm 0 thay đổi từ các giá trị 1.700 à 2.300 (mỗi bước nhảy là 100) và suất chiết khấu thay đổi từ 6% à 12% (mỗi bước nhảy là 1%).
NPV tham chiếu, B9 = B4
![Page 53: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/53.jpg)
Phân tích độ nhạy hai chiều • Quét khối từ vùng B9:16
• Chọn Data/Table à xuất hiện bảng hộp thoại Table.
• Giá trị chi đầu tư được sắp xếp trong cùng một dòng à Nhập vào mục Row Input Cell
• Giá trị suất chiết tính được sắp xếp trong cùng một cột (dòng khác nhau) à Nhập vào mục Column Input Cell
• Địa chỉ ô Row input Cell chính là địa chỉ của ô biến rủi ro (chi đầu tư) đang cần nghiên cứu (B2)
• Địa chỉ ô Column input Cell chính là địa chỉ của ô biến rủi ro (suất chiết tính) đang cần nghiên cứu (B3)
• Nhấp OK khi đã hoàn tất.
![Page 54: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/54.jpg)
Phân tích độ nhạy hai chiều
![Page 55: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/55.jpg)
Phân tích độ nhạy hai chiều Năm 0 1 2 3 4 5
Ngân lưu ròng -2000 -415 780 710 815 900
Suất chiết tính 8%
NPV 59.66 Phân tích độ nhạy 2 chiều cho NPV theo suất chiết tính và chi đầu tư năm 0
NPV Chi đầu tư năm 0 Suất chiết tính
59.66 -1700 -1800 -1900 -2000 -2100 -2200 -2300
6% 516.91 416.91 316.91 216.91 116.91 16.91 -83.09
7% 436.45 336.45 236.45 136.45 36.45 -63.55 -163.55
8% 359.66 259.66 159.66 59.66 -40.34 -140.34 -240.34
9% 286.33 186.33 86.33 -13.67 -113.67 -213.67 -313.67
10% 216.27 116.27 16.27 -83.73 -183.73 -283.73 -383.73
11% 149.31 49.31 -50.69 -150.69 -250.69 -350.69 -450.69
12% 85.27 -14.73 -114.73 -214.73 -314.73 -414.73 -514.73
![Page 56: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/56.jpg)
Phân tích kịch bản/tình huống bằng Excel • Cũng là dạng phân tích “what-if”, thừa nhận rằng các
biến nhất định có quan hệ tương hỗ với nhau. Do vậy, một số ít biến số có thể thay đổi theo một kiểu nhất định tại cùng một thời điểm.
• Tập hợp các hoàn cảnh có khả năng kết hợp lại để tạo ra “các trường hợp” hay “các tình huống” khác nhau là:
ü Trường hợp xấu nhất/Trường hợp bi quan
ü Trường hợp kỳ vọng/Trường hợp ước tính tốt nhất
ü Trường hợp tốt nhất/Trường hợp lạc quan
• Sử dụng chức năng Tools/SCENARIOS của Excel hoặc hàm INDEX.
![Page 57: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/57.jpg)
Các bước thực hiện phân tích tình huống
1. Xác định các tình huống có thể có đối với DA đang
phân tích
2. Ước lượng các giá trị của các biến số rủi ro trong các
tình huống
3. Xác định các biến kết quả
4. Thiết lập mô hình trong bảng tính Excel.
5. Dùng chức năng “Scenarios” trong “Tools” để phân
tích tình huống hoặc dùng hàm INDEX.
6. Quan sát kết quả phân tích và rút ra kết luận
![Page 58: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/58.jpg)
Sử dụng Tools/Scenarios
Xét một dự án đơn giản sau:
Bài toán tĩnh
![Page 59: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/59.jpg)
Bài toán động – Phân tích kịch bản
Kết quả khảo sát nhận thấy có thể có 3 trường hợp biến động của chi đầu tư và WACC như sau:
Xét NPV trong các trường hợp?
![Page 60: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/60.jpg)
Khai báo các tình huống
q Tools à Scenarios…
q Nhấp nút Add…
(đặt tên cho tình huống và chọn vùng địa chỉ các ô chứa biến rủi ro)
![Page 61: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/61.jpg)
61
Khai báo các tình huống q Nhập các giá trị cho kịch bản tốt nhất. Nhấp nút OK
sau khi nhập xong.
q Nhấp nút Add… và thêm các tình huống còn lại.
![Page 62: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/62.jpg)
62
Kết quả
q Nhập xong các tình huống à Nhấn nút Summary.
q Xuất hiện bảng tổng hợp kết quả.
![Page 63: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/63.jpg)
Kết quả
![Page 64: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/64.jpg)
Sử dụng hàm INDEX
Xét một dự án đơn giản sau:
Bài toán tĩnh
![Page 65: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/65.jpg)
Bài toán động – Phân tích kịch bản
Kết quả khảo sát nhận thấy có thể có 3 trường hợp biến động của ngân lưu vào như sau:
Xét NPV trong các trường hợp?
![Page 66: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/66.jpg)
Giới thiệu về hàm INDEX
q Index là lệnh kết hợp giữa V-lookup và H-lookup
q Các bước thực hiện:
§ Nhập các giá trị trong các trường hợp (tốt, xấu,
trung bình)
§ Khai báo lệnh Index cho biến số thay đổi --> (Ví dụ trên, ngân lưu vào là biến số thay đổi --> nhập hàm INDEX cho dòng ngân lưu vào)
§ Thể hiện kết quả của các trường hợp ra thành 1
bảng bằng lệnh Table.
![Page 67: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/67.jpg)
Cú pháp hàm INDEX
q INDEX(array; row_num; column_num)
§ Array: Mảng dữ liệu
§ Row_num: địa chỉ của ô chứa thông tin về hàng
(hay thứ tự của các kịch bản)
§ Column_num: Thứ tự của cột làm mốc trong bảng
dữ liệu
![Page 68: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/68.jpg)
Lưu ý về hàm INDEX
q Array: Cần cố định mảng dữ liệu --> Excel chỉ tìm các giá trị trong bảng dữ liệu đã chọn
q Row_num: Cần cố định row_num. Nếu ô này đang nhập số 1, Excel sẽ hiểu là nó tìm các giá trị trong hàng thứ nhất của mảng dữ liệu.
q Column_num: Không cố định ô này.
§ Ô này giúp Excel tìm tại cột thứ mấy trong bảng dữ liệu.
§ Tuy nhiên, Excel chỉ hiểu nó sẽ lấy các giá trị ở cột mốc đầu tiên trong bảng dữ liệu khi giá trị của Column_num là 0 hoặc 1 hoặc là ô trắng.
![Page 69: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/69.jpg)
Lưu ý về hàm INDEX
![Page 70: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/70.jpg)
Lưu ý về hàm INDEX (tt) q Ví dụ:
§ Khi nhập công thức Index cho dòng ngân lưu vào
năm 1, ở giá trị Column_num các bạn chọn ô C11.
Tại ô C11, giá trị đang có là 1 (năm 1) --> Excel sẽ lấy giá trị tại cột thứ nhất trong mảng dữ liệu. Thay
vì nhập C11, bạn có thể nhập một ô bất kì nào đó
trong cột C, miễn là ô đó là ô trắng.
§ Nếu giá trị tại C11 không phải là 1 mà 2 (vd năm 2),
thì Excel sẽ hiểu là bắt đầu tìm giá trị từ cột thứ hai
của mảng dữ liệu. Muốn Excel tìm giá trị tại cột thứ nhất, bạn phải nhập "C11 - 1"
![Page 71: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/71.jpg)
Thể hiện các kết quả bằng lệnh Table
![Page 72: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/72.jpg)
Phân tích mô phỏng Monte Carlo với Excel
q Mở rộng khả năng dự báo của mô hình bảng tính.
q Cung cấp các thông tin dự báo cần thiết hỗ trợ ra quyết định với độ chính xác cao hơn, hiệu quả và tin cậy hơn.
q Sử dụng mô phỏng Monte Carlo:
§ Thiết lập một cách ngẫu nhiên hết lần này đến lần khác các giá trị của biến không chắc chắn để mô phỏng một mô hình.
§ Được đặt tên theo Monte-Carlo, Monaco, nơi mà hấp dẫn mọi người bởi các sòng bài bao gồm các trò chơi của cơ hội.
![Page 73: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/73.jpg)
Bài toán đơn giản
q Một người kinh doanh một mặt hàng A có giá mua là
$8 và giá bán là $10.
q Hãy phân tích sự thay đổi của tiền lời khi giá mua và
giá bán thay đổi.
§ Biết giá mua có dạng phân phối chuẩn N(8,4).
Giá bán có dạng phân phối chuẩn N(10,4).
§ Hãy cho biết khả năng lỗ là bao nhiêu phần trăm?
![Page 74: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/74.jpg)
Khởi động & thoát Crystal Ball
q Khởi động
§ Add-Ins từ màn hình Excel
§ Vào Tool/Add-Ins/Chọn Crystal Ball
q Khởi động trực tiếp
§ Vào Start/Programs/Crystal Ball/Crystal Ball
q Thoát
§ Bỏ dấu chọn Crystal Ball trong thực đơn Tool/Add-Ins.
§ Vào thực đơn Run/Chọn Close Crystal Ball
![Page 75: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/75.jpg)
Khởi động Crystal Ball
![Page 76: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/76.jpg)
Quá trình thao tác
1. Lập mô hình trên bảng tính Excel
2. Khai báo các biến giả thuyết
3. Khai báo các biến dự báo
4. Khai báo các thông số mô phỏng
5. Chạy mô phỏng
6. Xem xét kết quả mô phỏng
7. Tạo các báo cáo
![Page 77: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/77.jpg)
1. Lập mô hình trên bảng tính
![Page 78: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/78.jpg)
2. Khai báo biến giả thuyết
B1. Vào Cell/Define Assumption
B2. Chọn kiểu phân phối xác xuất
B3. Nhập các thông số tương ứng
![Page 79: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/79.jpg)
3. Khai báo biến dự báo
B1. Vào Cell/Define Forecast
B2. Nhập tên, đơn vị tính cho biến
B3. Chọn More để khai báo thêm
![Page 80: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/80.jpg)
4. Khai báo các thông số
Ở đây ta khai báo số lần mô phỏng, giá trị hạt nhân
ban đầu, chế độ màn hình khi chạy...
![Page 81: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/81.jpg)
5. Chạy mô phỏng
Vào Run/chọn Run
![Page 82: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/82.jpg)
6. Xem kết quả
Các kết quả thể hiện nhiều dạng khác nhau:
![Page 83: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/83.jpg)
6. Xem kết quả
![Page 84: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/84.jpg)
7. Tạo các báo cáo
Vào Run/ chọn Create Report
![Page 85: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/85.jpg)
Tính chính xác của mô phỏng?
q Mẫu lớn à nâng cao tính chính xác, tuy nhiên mẫu càng lớn thì càng làm tăng thêm yêu cầu bộ nhớ.
q Mẫu > 100 à tạo các kết quả đủ để chấp nhận được.
![Page 86: Bai 6 phan tich rui ro](https://reader030.fdocument.pub/reader030/viewer/2022032611/55b35a57bb61eb15448b467b/html5/thumbnails/86.jpg)
Tài liệu tham khảo
• “Quản trị tài chính”, Eugene F. Brigham & Joel F.
Houston, BM Tài chính Ngân hàng, Khoa Kinh tế -
ĐHQG TP. HCM dịch (Chương 11, 12, 13)
• Bài giảng môn “Thẩm định đầu tư phát triển” và “Vi tính ứng dụng”, Chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright, 2007-2008.
• “Phân tích kinh tế cho các hoạt động đầu tư – Công
cụ phân tích và ứng dụng thực tế” (Sách tham khảo)
– Ngân hàng thế giới, Pedro Belli, Jock R. Anderson,
Howard N. Barnum, John A. Dixon, Jee-Peng Tan, NXB
Văn hóa thông tin Hà Nội, 2002.