Trong Chương 8 Phân tích rủi ro và nhạy cảm của Phân tích kinh tế dự án trình bày về sự cần thiết của phân tích nhạy cảm, phân tích độ nhạy, nhược điểm của phân tích độ nhạy, phân tích rủi ro.
AMBIENT/
Chủ đề:
Nội dung Text: Bài giảng Phân tích kinh tế dự án: Chương 8 - Phân tích rủi ro và nhạy cảm
- Chương 8.
Phân tích rủi ro và nhạy cảm
1. Sự cần thiết của phân tích nhạy cảm
2. Phân tích độ nhạy
3. Nhược điểm của phân tích độ nhạy
4. Phân tích rủi ro
1
- Sự cần thiết
Các khoản chi phí và lợi ích của DA là các
số liệu dự kiến trong tương lai.
Giá trị tương lai bao giờ cũng khó dự báo
và không chắc chắn
=> Ta cần xem xét tác động của những giá
trị khác nhau đến kết quả DA.
Phân tích nhạy cảm là một kỹ thuật đơn
giản để đánh giá tác động của những thay
đổi tiêu cực đến DA.
2
- Phân tích độ nhạy
Phân tích nhạy cảm bao gồm việc thay đổi giá trị của
một hay nhiều biến số tiêu biểu và tính toán lại các giá
trị NPV và IRR.
Phạm vi thay đổi của các biến số có thể dựa vào các giá
trị phát sinh sau khi đánh giá DA hay những DA tương
tự.
Kết quả phân tích nhạy cảm nên được trình bày tóm tắt
dưới dạng chỉ số nhạy cảm và giá trị hoán chuyển.
3
- Phân tích nhạy cảm
Chỉ số nhạy cảm cho biết % thay đổi của một chỉ số chỉ kết quả
khi một khoản mục thay đổi % nào đó.
Ví dụ: Chi phí nhiên liệu tăng 20% thì NPV của DA giảm 10%.
Phân tích nhạy cảm chỉ nên được áp dụng đối với những khoản
mục có giá trị lớn hay những khoản mục biến động lớn.
Phân tích nhạy cảm giúp nhận biết những phương án thiết kế yếu
kém.
Phân tích nhạy cảm chỉ ra mức độ rủi ro của DA.
4
- Giá trị hoán chuyển
Giá trị hoán chuyển cho biết % thay đổi của một
biến nào đó sẽ làm cho NPV trở thành 0 và IRR
trở thành tỷ suất chiết khấu.
Phân tích giá trị hoán chuyển giúp nhận biết
những biến số quan trọng ảnh hưởng đến kết quả
DA.
Chúng ta chỉ cần xác định giá trị hoán chuyển của
những khoản mục quan trọng.
5
- Ví dụ về giá trị hoán chuyển
Biến số Giá trị hoán chuyển (%)
Giá sản phẩm 40
Chi phí nhiên liệu +20
Chi phí cơ hội của đất đai +50
Tỷ giá hối đoái mờ +15
6
- Giá trị hoán chuyển
Khi kết quả của DA rất nhạy cảm với giá trị
của biến số nào đó mà biến số này rất khó
lường => cần xem xét những kế hoạch để
khắc phục nó.
Ví dụ: ký hợp đồng cung ứng dài hạn, trợ
giúp kỹ thuật, cam kết về thuế hay trợ cấp,
… .
Nếu sự bất định quá cao, cần thiết kế lại
DA.
7
- Nhược điểm của phân tích độ nhạy
Không tính đến xác suất xảy ra các sự
kiện,
Không tính đến mối quan hệ tương quan
giữa các biến số,
Việc thay đổi các biến số theo một tỷ lệ %
không phải lúc nào cũng được nhận thấy
trong thực tế.
8
- Ví dụ: Kết quả phân tích độ nhạy:
Dự án Phục hồi hệ thống thủy lợi
Thay đổi Chỉ số nhạy Giá trị hoán
NPV (US$) IRR (%)
Khoản mục (%) cảm chuyển (%)
Trường hợp gốc 1.440 19,0
Chi phí
+10,0 1,291 17,9 1,03 97
Chi phí đầu tư
+42,1 753 15,8 1,13 88
Phân bón, giá kinh tế
Lợi ích
Gạo, giá kinh tế 38,9 1,427 1,7 5,12 20
có:
Diện tích lúa 9 1.298 18,3 1,10 91
Thâm canh tăng vụ 10 446 14,3 6,90 14
Năng suất 6 844 16,2 6,90 14
Không có:
Thâm canh tăng vụ + 10 873 16,3 3,94 25
Năng suất + 10 873 16,3 3,94 25
Năng suất rau cải + 10 1.162 17,7 1,93 52
Trì hoãn về lợi ích
2 năm
636 14,9 9 NPV giảm 75%,
- Ví dụ: Kết quả phân tích độ nhạy:
Dự án Phục hồi hệ thống thủy lợi
Thay đổi Chỉ số Giá trị hoán
NPV (US$) IRR (%) nhạy chuyển
Khoản mục (%)
cảm (%)
Vòng đời DA bị giảm 5 năm NPV giảm 13%,
1,250 18,6
Nhân tố giá mờ
10 1.084 17,7 2,47 40
Tỷ giá mờ
+ 10 1.383 18,6 0,40 253
Giá mờ lao động
Tỷ suất chiết khấu (14%)
NPV giảm 38%,
889 19,0
Kết hợp
+ 10
A, Chi phí đầu tư
+ 10
Giá phân bón
Năng suất lúa gạo, rau cải, 10 16 11,9 10,10
với
B, giống A, cộng với
Giá kinh tế của lúa gạo 10 612 8,7 14,25
10
- Phân tích rủi ro
Phân tích rủi ro: là một công cụ xem xét tất cả
những kết hợp có thể có của giá trị của các biến
có thể xảy ra.
Nó đề cập đến việc xác định xác suất xuất hiện
những giá trị khác nhau của các biến số quan
trọng.
Tương ứng với các xác suất xảy ra của các biến
số, các giá trị NPV và IRR cũng xảy ra với xác
suất tương tự => cần xác định phân phối xác
suất và kỳ vọng của các giá trị này để nhận rõ
mức độ rủi ro của DA.
11
- Phân tích rủi ro
Thường được sử dụng đối với những DA
có quy mô lớn, quan trọng.
Đòi hỏi những kiến thức phức tạp về kỳ
vọng và xác suất.
Trong phân tích rủi ro, những giá trị chủ
yếu của đầu vào, đầu ra được trình bày
dưới dạng một đường phân phối xác suất
12
- Ví dụ
Pr 3,0 4,0 4,0 11,3 37,0 11,0 9,3 14,0 19,3 7,0 10,0
(%)
NPV 6 4 3 1 0 2 3 4 7 8 12
E(NPV) = 3,6
Mode(NPV) = 0
13
- Phân phối xác suất của IRR (giả thiết)
Xác suất (%)
IRR (%)
14
- Phương pháp mô phỏng Monte Carlo
u Phương pháp này xác định phân phối xác suất
cho mỗi đầu vào và mối quan hệ giữa chúng
(hiệp phương sai).
u Với những tập hợp đầu vào giả định, phân
phối xác suất của đầu ra sẽ được xác định, từ
đó xác định những giá trị như: trung bình, độ
lệch chuẩn, phương sai, và những thông số
khác.
u 3 bước của Mô phỏng Monte Carlo
15
- Phương pháp mô phỏng Monte Carlo
u Lập mô hình DA: gồm các công thức, chi tiết,
số liệu cho mỗi biến số đầu vào quan trọng.
Tập hợp những công thức sẽ cho biết mối
quan hệ giữa các đầu vào.
u Xác định xác suất: phân phối xác suất có thể
được rút ra cho mỗi đầu vào dễ biến động.
Những phân phối xác suất có thể có:
u Phân phối tam giác thường được sử dụng nhất,
gồm 3 giá trị: dễ xảy ra nhất (mode), minimum và
maximum.
16
- 17
- Các bước mô phỏng Monte Carlo
Mô phỏng kết quả DA: dựa vào các phân
phối trên, máy tính tính ra các phân phối
xác suất của NPV và IRR.
Phương pháp này thường được thực hiện trên
máy tính.
Tuy nhiên phân phối xác suất được gán cho
các biến thường mang tính chủ quan nên
cần có ý kiến của chuyên gia.
18
Thêm vào BST
Báo xấu
Download
Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ
