Метод моделирования Монте-Карло

Климов Евгений Александрович Основу имитационного моделирования и его частный случай стохастическая имитация составляет метод Монте-Карло, который является синтезом и развитием методов анализа чувствительности и анализа сценариев. Имитационное моделирование рисков инвестиционных проектов представляет собой серию численных экспериментов, призванных получать эмпирические оценки степени влияния различных факторов объема выпуска, цены, переменных расходов и др. Проведение имитационного эксперимента разбивают на следующие этапы. Этот метод позволяет наиболее полно учесть весь диапазон неопределенностей исходных параметров проекта, с которыми может столкнуться его осуществление. Кроме того, путем изначально задаваемых ограничений требуемых показателей эффективности проекта можно широко использовать информационную базу проведения анализа проектных рисков. Таким образом, метод Монте-Карло позволяет получить интервальные значения показателей проектных рисков, в рамках которых возможна успешная реализация реального инвестиционного проекта. Методика оценки рисков, связанных с инвестированием, на основе использования рассмотренных и других специальных методов подробно излагается в специальной литературе.

Ваш -адрес н.

Метод Монте-Карло продолжение Метод Монте-Карло Имитационное моделирование по методу Монте-Карло - позволяет построить математическую модель для проекта с неопределенными значениями параметров, и, зная вероятностные распределения параметров проекта, а также связь между изменениями параметров корреляцию получить распределение доходности проекта.

Блок-схема, представленная на рисунке отражает укрупненную схему работы с моделью. Применение метода имитации Монте-Карло требует использования специальных математических пакетов например, специализированного программного пакета Гарвардского университета под названием - , в то время, как метод сценариев может быть реализован даже при помощи обыкновенного калькулятора. Упоминаемый ранее программный пакет - позволяет в диалоговом режиме осуществить процедуру подготовки информации к анализу рисков инвестиционного проекта по методу Монте-Карло и провести сами расчеты.

Первый шаг при применении метода имитации состоит в определении функции распределения каждой переменной, которая оказывает влияние на формирование потока наличности. Как правило, предполагается, что функция распределения являются нормальной, и, следовательно, для того, чтобы задать ее необходимо определить только два момента математическое ожидание и дисперсию.

Метод имитационного моделирования Монте-Карло создает дополнительную неопределенности на эффективность инвестиционного проекта.

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. Аналогично сумма всех положительных значений может трактоваться как чистая стоимость неопределенности для инвестора в случае отклонения проекта.

Таким образом, нам нужно оценить три периода — за три года. Запишем все исходные данные в таблицу. Значения, полученные в ячейках 5- 5, имеют формулу для вычисления или есть в условиях задачи.

-метод Монте-Карло (имитационное моделирование) и др. В частности, для количественной оценки риска инвестиционного проекта предлагается.

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.

Этот процесс повторяется множество раз, иногда несколько тысяч раз. В качестве меры риска в инвестиционном проектировании целесообразно также использовать вероятность получения отрицательного значения МРУ. Следовательно, потенциальный инвестор с помощью метода Монте-Карло будет обеспечен полным набором данных, характеризующих риск проекта. Процесс анализа риска включает ряд стадий. Проведение анализа выбранных переменных.

Из их числа выбирают только те, изменение которых существенным образом влияет на результат отбор может производиться, например, с помощью анализа чувствительности. Установление границ диапазона значений переменных.

Имитационное моделирование инвестиционных рисков в бизнес-процессах

Благодаря нашему сервису вы получаете возможность скачать на телефон шпаргалки по инвестициям. Все шпаргалки представлены в популярных форматах 2, , , , а также существует версия шпаргалки в виде удобного приложения для мобильного телефона, которые можно скачать за символическую плату. Достаточно скачать шпаргалки по инвестициям — и никакой экзамен вам не страшен!

АНАЛИЗ ДЕНЕЖНЫХ ПОТОКОВ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ И РИСКА Имитационное моделирование методом Монте-Карло требует хотя и не тогда как расчеты другими рассмотренными здесь методами могут быть.

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.

Методы оценки инвестиционных рисков

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.

Субъекты и объекты инвестиционной деятельности. Инвестиционная политика. Инвестиционные проекты. Предыстория метода Монте-Карло.

Название метода говорит само за себя: Подобный метод моделирования событий приемлем в тех случаях, когда существует неопределенность относительно значений тех или иных величин. Считается, что данный метод был использован в работах над атомной бомбой, когда пытались рассчитать количество обогащённого урана необходимое для производства заряда.

Слишком маленькое количество могло не дать развиться цепной реакции, а слишком большое было чревато дополнительными месяцами работы над получением необходимого количества урана. Итак, мы имеем инвестиционный проект, который будет реализован в течение, предположим, 5 лет. Нам точно не известна цена за которую мы будем реализовывать нашу продукцию, неизвестно точное количество продукции и неизвестно точное значение переменных затрат на ее производство.

Это будут случайные величины.

Расчет риска инвестиционного проекта методом Монте-Карло использованием среды

Транскрипт 1 Об использовании метода Монте-Карло при оценке инвестиций в недвижимость С. Пупенцова, Кафедра экономики и менеджмента недвижимости СПбГПУ Оценка инвестиционных проектов основана на обработке большого количества текущих исходных данных, а также требует прогнозирования будущих денежных потоков и нормы отдачи. Следствием особенности объекта инвестиций уникальность объектов недвижимости и отсутствие достоверной рыночной информации в свободном доступе , является то, что обычно известны не конкретные значения величин, используемых в расчетах, а диапазоны их изменения.

Возможные ошибки неопределенность в исходных данных требуют применения методов, позволяющих учесть их влияние на полученные результаты.

Данная статья посвящена вопросам использования метода Монте-Карло для проекта методом имитационного моделирования (метод Монте-Карло) себестоимости продукции, к притоку инвестиций, к повышению имиджа.

Дисперсия измеряет возможный средний результат, вариация показывает меру или степень отклонения ожидаемого среднего значения от фактической средней величины. Факторный анализ финансовых рисков. Рассчитываются коэффициенты деловой активности, финансовой устойчивости, определяется вероятность наступления банкротства. Метод экспертных оценок — здесь составляются сравнительные характеристики уровня риска, определяются рейтинги, готовятся аналитические экспертные обзоры.

Экономикоматематическое моделирование— производится выбор критериев целевой функции и факторов системы ограничений , связан со стратегической целью эмитента или инвестора, осуществляющего моделирование, главное — сделать правильный выбор модели исходя из ситуации. Именно модели позволяют спрогнозировать конкретную ситуацию и оценить возможную вероятность финансового риска.

Метод социальноэкономического эксперимента — проведение отдельных экспериментов по типичным финансовым ситуациям. Его недостатки — нетипичность многих финансовых ситуаций, что затрудняет распространение выводов на многие конкретные случаи финансовой жизни предприятия. Специалисты, финансовые менеджеры на основании публикаций или практики других предприятий оценивают вероятность наступления определенных событий, получения конкретного финансового результата, степень финансового риска. Необходимо учитывать, что каждое предприятие имеет большое количество присущих ему одному особенностей кадрового, сырьевого, отраслевого характера.

Оценка риска основана на сочетании научных методик и интуиции экспертов, аналитиков. Она базируется на учете большого количества противоречивых факторов, использовании всевозможных теоретических подходов и знании прецедентов практики.

Имитационное моделирование инвестиционных рисков. - презентация

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.

Имитационное моделирование управления рисками инвестиционных проектов тема Схема применения метода Монте-Карло в риск-анализе ИП .

Построение математических и имитационных моделей реализации инвестиционного проекта Введение к работе Актуальность темы исследования. Рынок сотовой связи в настоящий момент является одним из крупнейших по величине инвестиционных вложений в России. Общая сумма инвестиций исчисляется миллиардами рублей. 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 наиболее обоснованных современных 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 с этим становится очевидной актуальность темы, посвященной имитационному моделированию инвестиционной деятельности на рынке услуг сотовой связи. Применение имитационного моделирования для принятия обоснованных инвестиционных решений представляет интерес с позиций развития теории оценки эффективности и анализа рисков инвестиционных проектов сферы услуг сотовой связи в условиях неопределенности. Выбор тематики, основных направлений и содержания диссертационного исследования продиктован объективной необходимостью научного анализа проблем оценки эффективности и рисков инвестиционных проектов сферы сотовой связи с целью формирования комплексного подхода к принятию решения о реализации инвестиционного проекта на рынке услуг сотовой связи на основе применения метода имитационного моделирования.

Степень научной проработанности проблемы.

Риски инвестиционных проектов: оценка и компьютерное моделирование

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 :

Какие методы оценки инвестиционных рисков существуют. Рассматриваем (имитационное моделирование по методу 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: 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.

Лекция 19: Статистическое моделирование систем массового обслуживания