咨詢方法與實(shí)務(wù)筆記(九)
第九章風(fēng)險(xiǎn)概率分析方法
第一節(jié)概述
一、風(fēng)險(xiǎn)分析:定性、定量分析(定量概率分析方法——概率樹分析、蒙特卡洛模擬法)
概率分析:通過對(duì)項(xiàng)目有影響的風(fēng)險(xiǎn)變量調(diào)查分析,確定可能發(fā)生的狀態(tài)及相應(yīng)概率,計(jì)算項(xiàng)目評(píng)價(jià)指標(biāo)IRR、NPV的概率分布,進(jìn)而確定項(xiàng)目偏離預(yù)期目標(biāo)的程度和可能發(fā)生偏離的概率。
意義:定量確定項(xiàng)目從經(jīng)濟(jì)上可行轉(zhuǎn)變?yōu)椴豢尚械目赡苄?,判定?xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)程度,為決策提供依據(jù)。
二、風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別方法:在進(jìn)行概率分析時(shí),通常選擇那些能反映項(xiàng)目可行性的關(guān)鍵評(píng)價(jià)指標(biāo)(財(cái)務(wù)內(nèi)部收益率、財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值、經(jīng)濟(jì)內(nèi)部收益率、經(jīng)濟(jì)凈現(xiàn)值)。
風(fēng)險(xiǎn)因素的識(shí)別就是要確定對(duì)項(xiàng)目評(píng)價(jià)指標(biāo)有決定性影響的關(guān)鍵變量。常用的識(shí)別方法有
?。?)資料分析法。根據(jù)類似項(xiàng)目的歷史資料尋找對(duì)項(xiàng)目有決定性影響的關(guān)鍵變量。
?。?)專家調(diào)查表。根據(jù)對(duì)擬建項(xiàng)目所在行業(yè)的市場(chǎng)需求、生產(chǎn)技術(shù)狀況、發(fā)展趨勢(shì)等的全面了解,并在專家調(diào)查、定性分析的基礎(chǔ)上,確定關(guān)鍵變量。
(3)敏感性分析。根據(jù)敏感性分析的結(jié)果,將那些最為敏感的因素作為概率分析的關(guān)鍵變量。
第二節(jié)風(fēng)險(xiǎn)概率估計(jì)
一、風(fēng)險(xiǎn)變量概率:
1、主觀概率:專家調(diào)查獲得較由評(píng)價(jià)人員經(jīng)驗(yàn)獲得可信度高;
——占主要地位
2、客觀概率:在基本條件不變前提下,對(duì)類似事件多次觀察和試驗(yàn),統(tǒng)計(jì)結(jié)果,得出各種結(jié)果發(fā)生的概率。
二、步驟:
1、確定項(xiàng)目可能出現(xiàn)的狀態(tài);
2、確定各種狀態(tài)的概率或在一個(gè)狀態(tài)區(qū)間內(nèi)發(fā)生的概率。
三、概率分布
1、離散型概率分布:各種狀態(tài)概率值和為1,
——生產(chǎn)成本的分布
2、連續(xù)型概率分布:概率分布用概率密度和分布函數(shù)表示
?。?)正態(tài)分布N(x,σ):特點(diǎn)是密度函數(shù)以均值x為中心對(duì)稱分布,方差σ2,
適于描述一般經(jīng)濟(jì)變量的概率分布,如銷售量、售價(jià)、成本
(2)三角型分布:特點(diǎn)是密度由最大值、最可能值、最小值構(gòu)成的三角型。
適于描述不對(duì)稱分布(工期、投資),對(duì)稱分布(產(chǎn)量、成本)的變量
?。?)β分布:特點(diǎn)是密度函數(shù)為在最大值兩邊不對(duì)稱分布,適于描述工期
(4)經(jīng)驗(yàn)分布:不適合標(biāo)準(zhǔn)的概率函數(shù),適于項(xiàng)目評(píng)價(jià)重所有各種變量。
四、變量概率分析指標(biāo)
1、期望值:變量的加權(quán)平均值
——離散變量第i種狀態(tài)出現(xiàn)的概率
2、方差:描述變量偏離期望值大小
3、離散系數(shù):描述變量偏離期望值的離散程度
五、風(fēng)險(xiǎn)變量概率的確定方法:
1、主觀估計(jì)法:項(xiàng)目評(píng)價(jià)人員或個(gè)別專家估計(jì)。
2、專家調(diào)查法:①根據(jù)需調(diào)查問題的性質(zhì)組成專家組;②調(diào)查某變量可能出現(xiàn)狀態(tài)或狀態(tài)范圍和相應(yīng)概率,由每個(gè)專家獨(dú)立書面反映;③整理,計(jì)算專家意見期望值和分歧,反饋;④討論原因,反復(fù)1—2次。
第三節(jié)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法
一、概率樹分析——風(fēng)險(xiǎn)變量數(shù)和狀態(tài)>3;風(fēng)險(xiǎn)變量不獨(dú)立,存在相互關(guān)聯(lián)的情況不適用
1、假定風(fēng)險(xiǎn)變量間相互獨(dú)立,可通過對(duì)每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)變量各種狀態(tài)取值的不同組合計(jì)算項(xiàng)目IRR、NPV指標(biāo)。根據(jù)每個(gè)狀態(tài)的組合計(jì)算得到IRR、NPV的概率為每個(gè)變量所處狀態(tài)的聯(lián)合概率——乘積
2、評(píng)價(jià)指標(biāo)由小到大排列,列出相應(yīng)聯(lián)合概率和累計(jì)概率,繪制評(píng)價(jià)指標(biāo)為橫軸、累計(jì)概率為縱軸的累計(jì)概率曲線。
3、由累計(jì)概率計(jì)算P{NPV(ic)<0}或P{IRRc}
P{NPV(ic)≥0}=1—P{NPV(ic)<0}
P{IRR>=ic}=1—P{IRRc}
當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)變量數(shù)和每個(gè)變量的狀態(tài)數(shù)較多大于三個(gè)時(shí),這時(shí)狀態(tài)組合數(shù)過多,一般不適于使用概率樹方法。若各風(fēng)險(xiǎn)變量之間不是獨(dú)立,而存在相互關(guān)聯(lián)時(shí),也不適于使用這種方法。
二、蒙特卡洛模擬法:隨機(jī)抽樣抽取一組輸入變量的數(shù)值,并根據(jù)這組輸入變量的數(shù)值計(jì)算項(xiàng)目評(píng)價(jià)指標(biāo),抽取足夠多次200—500次,可獲得評(píng)價(jià)指標(biāo)的概率分布及累計(jì)分布,計(jì)算項(xiàng)目由可行變?yōu)椴豢尚械母怕省?/P>
注意:限制輸入變量的分解程度、限制風(fēng)險(xiǎn)變量個(gè)數(shù),確定變量間相關(guān)性,建立函數(shù)關(guān)系。
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