Технология имитационного моделирования инвестиционных рисков

Инвестиционный проект: Анализ и оценка рисков Базируется такой метод на данных математической статистики, теории вероятности и теории исследований финансовых операций. Для проведения количественного анализа инвестиционных проектов необходимо выполнить два условия: Качественный анализ рынка позволяет выявить и идентифицировать возможные риски проекта, а также определить и описать причины, влияющие на уровень этих рисков. Задача количественного анализа состоит в том, чтобы численными методами определить влияние рискованных факторов на поведение рынка и эффективность проекта.

Имитационное моделирование инвестиционных рисков

Горемыкина Г. Горемыкина, М. Труды международной конференции. Материалы Международной научной конференции. Мастяева И.

оценить риски инвестиционной деятельности в АПК на примере ряда инвестиционных проектов посредством имитационного моделирования потоков.

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. 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 Использование этой формулы в анализе риска сопряжено с некоторыми трудностями. Они заключаются в том, что при генерировании случайных чисел, годовой денежный поток выступает как некое случайное число, подчиняющееся определенному закону распределения.

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.

ИНВЕСТИЦИОННОГО ПРОЕКТА С УЧЕТОМ МЕЖФАКТОРНОЙ Ключевые слова: риски, имитационное моделирование, метод Монте-. Карло, риски.

Презентация на тему: 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. Такие модели называют стохастическими. Применение имитации позволяет сделать выводы о возможных результатах, основанные на вероятностных распределениях случайных факторов величин.

Стохастическую имитацию часто называют методом Монте-Карло. Моделирование рисков инвестиционных проектов Имитационное моделирование представляет собой серию численных экспериментов, призванных получить эмпирические оценки степени влияния различных факторов исходных величин на некоторые зависящие от них результаты показатели. Установить взаимосвязи между исходными и выходными показателями в виде математического уравнения или неравенства.

Задать законы распределения вероятностей для ключевых параметров модели. Провести компьютерную имитацию значений ключевых параметров модели. Рассчитать основные характеристики распределений исходных и выходных показателей.

Имитационное моделирование Монте-Карло

Информация об условиях реализации проекта никогда не бывает абсолютно полной и точной, поэтому неизбежны риски, то есть возможность финансовых потерь. Для оценки рисков инвестиционного проекта используют следующие методы: Как правило, данные методы применяются для оценки эффективности и устойчивости инвестиционного проекта в рамках неопределённости окружающей среды, рынка и т.

В плане точности конечного результата можно сделать градацию: В пределах анализ чувствительности выделяют два метода: Чем выше эластичность — тем выше зависимость от данного конкретного параметра изменение выручки, цены товара и т.

В докладе рассматривается задача построения имитационной модели инвестиционного проекта (ИП). 2. Задача оценки риска ИП и построение.

Введение к работе 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.

Следует отметить, что теоретический подход к учету неопределенности и рисков сформирован еще не полностью. Большинство исследований на тему учета рисков ограничиваются определением и классификацией возможных источников риска.

Решение задач имитационного моделирования инвестиционных рисков средствами

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. Таблица 2.

Фрагменты из книги Анализ финансовых операций. Моделирование рисков инвестиционных проектов.

Моделирование Из книги Время - деньги. Создание команды разработчиков программного обеспечения автора Салливан Эд Моделирование В начале работы над проектом почти всегда возникает ряд важных вопросов, связанных с реализацией той или иной технологии. Моделирование — важная методика, которая поможет получить необходимые ответы. О чём пойдёт речьСоздание прототипа — важный этап, Моделирование нового средства рекламы Из книги Бизнес путь: Секреты самой популярной в мире интернет-компании автора Вламис Энтони Моделирование нового средства рекламы В то время как Интернет развивался, становясь средством всемирной связи, !

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: Моделирование инвестиционных проектов Из книги Инвестиционные проекты:

Снижение инвестиционных рисков при расширении производства: кейс от консультантов

Вместе с тем любая коммерческая организация имеет ограниченную величину свободных финансовых ресурсов, доступных для инвестирования. Поэтому всегда актуальна задача формирования инвестиционного пакета предприятия. При выборе инвестиционной программы предприятие должно руководствоваться следующими основными целями: Также необходимо учитывать возможность минимизации инвестиционного риска отдельных реальных и финансовых инвестиций и инвестиционной деятельности предприятия в целом при предусматриваемом уровне прибыльности.

Но главным критерием при выборе инвестиционной программы считается эффективность инвестиционных проектов - достижение максимально возможной прибыльности отдельных реальных и финансовых инвестиций и инвестиционной деятельности предприятия в целом при допустимом уровне инвестиционного риска.

Имитационное моделирование в анализе инвестиционного Процедура оценки рисков инвестиционных проектов является неотъемлемой частью.

Работы Методические указания по выполнению контрольной В мировой практике финансового менеджмента используются различные методы анализа рисков инвестиционных проектов ИП. Рассмотрим имитационное моделирование. Имитационное моделирование. 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.

3.6. Имитационное моделирование инвестиционных рисков

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.

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РИСКОВ. Курсовая работа. дисциплина: «Имитационное моделирование экономических.

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. Б Второй способ — Генератор случайных чисел позволяет автоматически сформировать генеральную совокупность величин, имеющих распределение вероятностей. При этом могут быть использованы распределения:

3. Имитационное моделирование инвестиционных рисков

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".

Методы измерения и оценки инвестиционных рисков 5. .. Риск-анализ инвестиционного проекта методом имитационного моделирования Моделируя.

Финансовая академия при Правительстве РФ Алгоритм применения имитационного моделирования в риск-анализе инвестиционных проектов сферы сотовой связи Рынок мобильной связи в настоящее время является одним из крупнейших по величине инвестиционных вложений в России. Дальнейшее развитие отрасли мобильных телекоммуникаций напрямую зависит от объема инвестиционных вложений компаний, оказывающих услуги сотовой связи. В настоящее время это приобретает особую значимость в связи с переходом современных технологий сферы сотовой связи на новый этап развития — сети третьего поколения 3 сети , что потребует крупных инвестиций для замены технического оснащения и программного обеспечения.

Реализация инвестиционных проектов в сфере сотовой связи осуществляется в условиях неопределенности, поэтому часто даже качественно составленный бизнес-план проекта не сможет гарантировать то, что в условиях высокорискованной экономики России реализуемый инвестиционный проект сможет обеспечить заложенные в бизнес-плане эффективность и прибыльность. В условиях неопределенности у инвестиционного проекта на рынке сотовой связи могут возникать несколько сценариев реализации.

Одним из современных и наиболее обоснованных подходов к анализу и оценке эффективности и рисков инвестиционных проектов является имитационное моделирование. Имитационное моделирование позволяет наиболее полно учесть и количественно оценить все риски, возникающие в процессе реализации инвестиционного проекта. В связи со всем вышеобозначенным становится актуальной разработка комплексного алгоритма применения имитационного моделирования в инвестиционном анализе на рынке сотовой связи.

Предлагаемый алгоритм можно представить в виде итеративного процесса, включающего в себя несколько этапов, отмеченных на Рисунках Рисунок 1 Общий алгоритм применения имитационного моделирования в инвестиционном анализе Рисунок 2 Построение концептуальной модели Рисунок 3 Сбор и подготовка данных о входящих переменных и параметрах модели Рисунок 4 Анализ результатов моделирования Наиболее важными и ответственными этапами предлагаемого алгоритма являются построение концептуальной, математической и имитационной моделей критериев эффективности рассматриваемого инвестиционного проекта.

На этапе создания концептуальной модели происходит переход от реальной системы к логической схеме ее функционирования и осуществляется:

Методы оценки инвестиционных рисков

ГЛАВА 1. 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.

Скачать бесплатный автореферат диссертации на тему"Имитационное моделирование управления рисками инвестиционных проектов" по.

Введение к работе Актуальность темы. Экономико-математическое моделирование является неотъемлемой частью любого серьезного исследования, особенно в такой важной области экономики как инвестиционное проектирование и анализ проектных рисков. Развитие инвестиционного проекта протекает в условиях постоянно меняющейся внешней среды и подвержено влиянию объективно существующей неопределенности.

Поэтому модель инвестиционного проекта должна учитывать вероятностный характер инвестиционного процесса и содержать аппарат для проведения риск-анализа проекта. Эффективным методом позволяющим моделировать стохастические процессы и учитывать влияние неопределенности на эффективность инвестиционного проекта является имитационное моделирование. Для реализации имитационных моделей целесообразно применить технологию автоматизированного моделирования. В настоящее время разработаны системы автоматизации моделирования, в частности, системы алгоритмического моделирования, основанные на применении языка алгоритмических сетей, позволяющие значительно упростить процесс моделирования.

Существующие автоматизированные системы этого класса не содержат аппарата вероятностного моделирования и используются только для моделирования детерминированных задач. Для использования их в качестве средства моделирования стохастических процессов необходимо разработать соответствующее методологическое обеспечение. Применение систем автоматизации моделирования для решения задач инвестиционного проектирования позволит разработать имитационную стохастическую модель инвестиционного проекта, сориентировать разрабатываемое программное обеспечение на конечного пользователя и повысить эффективность разработок.

Разработка методики стохастического моделирования позволит внедрить в практику современную технологию моделирования инвестиционных проектов, основанную на применении средств автоматизации моделирования, на примере системы алгоритмического моделирования. Вышесказанное определяет актуальность темы диссертационного исследования. Цель работы.

Разделы бизнес плана. 8.Оценка и анализ проектных рисков

Узнай, как дерьмо в голове мешает людям эффективнее зарабатывать, и что ты можешь сделать, чтобы избавиться от него навсегда. Нажми здесь чтобы прочитать!