logo
климов

10.3.2 Моделирование

Моделирование - это продолжение метода оценки вероятностей возможных исходов, который был описан выше. Метод оценки вероятностей включает в себя оценку только одного показателя - чистого дисконтированного дохода, но на практике гораздо большее количество факторов определяет успех или провал инвестиционного проекта. Среди них могут быть стоимость осуществления проекта, годовой доход от капиталовложений, норма прибыли, срок, на который рассчитан проект, и его ликвидационная стоимость. Метод моделирования позволяет рассмотреть каждый из этих параметров с точки зрения его влияния на уровень риска проекта.

При использовании метода моделирования (известного также как «метод Монте-Карло», Monte Carlo - город в Монако в 930 км от Парижа, население 16,1 тыс. человек в 2004) необходимо:

- определить ключевые переменные инвестиционного проекта;

- определить все возможные значения, которые могут принимать эти переменные;

- определить вероятность возникновения каждого значения;

- построить модель.

Компьютерная программа произвольно выбирает значения для каждой из всех ключевых переменных, основываясь на вероятности возникновения того или иного значения. Используя эти значения, вычисляется ЧДД проекта. После большого количества итераций (циклов вычислений) машина получает наиболее вероятный ЧДД и распределение всех возможных его значений с указанием вероятности их наступления, что позволяет оценить риск, связанный с осуществлением данного проекта. Итоги этих вычислений выглядят крайне привлекательно для людей, проводящих исследования, поскольку они обеспечивают полезный и легко понимаемый результат.

Следует отметить, что полезность моделирования зависит от комплексности исходных данных и от количества проведенных итераций. При проведении моделирования следует остерегаться взаимозависимых переменных (например, ликвидационная стоимость проекта может зависеть от срока, на который он рассчитан). Успех модели целиком зависит от людей, принимающих решения, они должны быть уверены, что выявлены все ключевые переменные и что каждой из них присвоено реальное распределение значений в зависимости от вероятности их возникновения.