Методика применения имитационной модели

Имитационная модель анализа риска инвестиционного проекта основывается на следующих предпосылках.

1. Основные характеристики проекта являют­ся с позиций экспертных оценок, заложенных в бизнес-план, случайными величинами. Математические ожидания случайных величин представляют собой детерминированные оценки, данные экспертами.

2. Могут быть выдвинуты приемлемые гипо­тезы о характере распределения переменных и параметрах этих распределений.

3. Граф решений инвестиционного проекта имеет детерминированную структуру, т.е. не пре­дусмотренные в графе решений связи и исходы невероятны.

4. Проект реализуется в условиях рынка опре­деленного типа (свободная конкуренция, олиго­полия и др.).

5. Участники рынка инвестиций являются рациональными экономическими субъектами.

6. Математической основой имитационной модели служит метод " Монте-Карло". Суть метода заключается в том, что строится формальная модель y = = f(x), х –вектор (набор параметров), а затем с помощью датчика случайных чисел получается многократная реализация набора параметров х.

Р     а   0 ха х F*(x) – интегральный закон распределения

Получается статистическая совокупность, обработав которую, мы можем найти параметры заданной функции у и получить закон распределения у. Основное применение этот метод нашел в моделях массового обслуживания и имитационных моделях.

Переменные имитационной модели задаются экспертами, математического ожидания параметров - устанавли­ваются в обычном порядке (экспертные оценки или расчеты). Эксперты могут также задавать пределы изменения вероятностей отдельных решений по графу решений. Вид распределения вероятнос­тных параметров (нормальный, потенциальный, логнормальный или другие) позволяет выразить ожидания эксперта по результатам маркетинга про­екта. Логнормальное и потенциальное распреде­ления объема продаж, потребностей в дополни­тельных инвестициях и др. отражают большую вероятность шлейфа негативных последствий из-за склонности разработчика к излишне оптимис­тичным оценкам этих параметров (завышение ре­зультативности проекта). Распределение вероят­ности цены целесообразно рассматривать как нормальное, так как цены определяются преиму­щественно рыночными факторами, а не субъек­тивными оценками.

Имитационная модель учитывает также взаи­мосвязи некоторых переменных, основанные на закономерностях рынка, в частности:

1) взаимосвязь цены и объемов продаж (Q(P)):

Q(P) = Q₀(1- E_pбP), (3)

где Q₀ - объем продаж инвестиционного про­дукта, соответствующий математическому ожиданию цены (Ц₀);

бP - относительное изменение цены;

E_p - коэффициент эластичности спроса на инвестиционный продукт по цене (для систем регулирования подачи тепловой энергии принято E_p=2);

2) зависимость издержек от объемов производства:

C_ед = C₀(1- d бQ), (4)

где бQ = (Q-Q₀)/Q – относительное изменение объема продаж;

d – постоянный коэффициент, зависящий от структуры издержек.

Сущность инвестиционной модели в том, что задавая случайные значения переменных, удовлетворяющие требованиям распределения этих переменных, получают соответствующие им значения эффекта и вероятность его получения.

 

3. Содержание домашней подготовки

3.1. Ознакомиться с методическими указаниями к лабораторной работе.

3.2. Построить граф решений для инвестиционного проекта по приведенным в приложении 1 данным.

 

Порядок выполнения работы

4.1. Ознакомиться с принципом работы программного обеспечения (руководство по использованию программы, находящееся в ней самой).

4.2. Построить граф решений для инвестиционного проекта и ввести его в ЭВМ, используя программу DesgrDelphi1.exe (под Windows). Произвести расчет среднего и интегрального эффекта по инвестиционному проекту, используя ту же программу.

4.3. С помощью данных программы DesgrDelphi1.exe получить распределение эффекта, используя имитационную модель и программу Desrg2.exe (под Dos).

4.4. Рассчитать по гистограмме среднее значение, дисперсию, квартили, моду.

 

Отчет о работе

5.1. Таблица исходных данных по инвестиционному проекту.

5.2. Таблица интегрального эффекта по инвестиционному проекту.

5.3. Гистограмма распределения интегрального эффекта по инвестиционному проекту.

 

6. Контрольные вопросы

6.1. В чем заключается метод графа решений?

6.2. В чем отличие метода имитационного моделирование от метода оценки среднего эффекта?

6.3. В чем преимущества и недостатки различных методов оценки риска инвестиционного проекта?

 

Варианты заданий

Вариант	Календарное время, мес.(t)	Денежный поток, млн руб., по этапу для
реципиента (x)	инвестора (y)
	-1	-5	-10
		-10	-20
		-15	-10
		-10
			-5

R_бр (безрисковая ставка) – берется по указанию преподавателя.

⇐ Предыдущая78910111213141516Следующая ⇒

Поделиться:

Популярное:

1. F. МОДЕЛИ ОБУСЛАВЛИВАНИЯ АДДИКЦИИ
2. IDEF1X - методология моделирования данных, основанная на семантике, т.е. на трактовке данных в контексте их взаимосвязи с другими данными.
3. OLAP-технология и многомерные модели данных
4. VI Моделирование рынка и составление прогноза выпуска автомобилей
5. АВТОРСКИЕ МОДЕЛИ ПСИХОЛОГИЧЕСКОЙ СЛУЖБЫ
6. АВТОРСКИЕ МОДЕЛИ ПСИХОЛОГИЧЕСКОЙ СЛУЖБЫ, ИЛИ КАК ОБРЕСТИ СВОЕ ЛИЦО
7. Акты применения права:понятие,признаки,виды.Н,П,А.и акты примен.права:сходство,различия.
8. Алгоритм построения математической модели.
9. Алгоритм применения правил Кирхгофа
10. Анализ объекта моделирования
11. Анализ результатов моделирования
12. Базовые модели оценки эффективности управления организацией