Вопрос 19. Применение имитационного моделирования в анализе финансовых рисков.

Имитационное моделирование ориентировано в первую очередь на решение какой-либо конкретной задачи в области оценки инвестиций, но существует более общий практический подход к анализу рисков, основанный на первоначальном вводе числа имитационных экспериментов и использовании агрегирования информации о переменных оценочной модели.

Осуществление этого подхода предполагает:

1) Отбор и определение всех детерминированных экзогенных переменных;

2) Выявление и количественное определение всех непосредственно учитываемых в модели стохастических экзогенных переменных;

3) Определение всех ощущаемых относительно модели экзогенных стохастических переменных.

Затем находится распределение частот для внутренней нормы доходности и срока окупаемости проекта. Потом, с помощью проведения анализа чувствительности, определяются критические значения для заранее установленных переменных и эти критические значения сопоставляются с минимальными требованиями, предъявляемыми к инвестиционному проекту. Отобранные проекты упорядочиваются, что позволяет принимать решения по инвестиционной программе. Основное преимущество данного метода состоит в его гибкости и возможности проводить анализ инвестиций в соответствии со своими индивид-ми представлениями.

Процесс анализа рисков при помощи имитационного моделирования можно разделить на несколько стадий:

1) Построение математической модели инвестиционного проекта – стадия анализа рисков, при этом модель создает алгебраические и логические соотношения между переменными проекта. При этом модель должна включать все важные для проекта переменные, а также правильно отражать корреляционные связи между ними.

2) Анализ чувствительности и неопределенности. На этой стадии среди из известных и важных для проекта факторов выявляются ключевые рисковые переменные. При этом риск проекта в целом представляет собой функцию риска отдельных переменных моделей, поэтому следует различать те из переменных, которые обладают высокой степенью неопределенности, а также переменные, к которым очень чувствителен результат проекта.

3) Определение возможного разброса значений. На этой стадии для каждой переменной устанавливаются максимальное и минимальное значения, т.е. устанавливаются границы, в которых будут предположительно колебаться значения переменных.

4) Определение распределений вероятностей, которые регулируют частоту появления каждого значения переменной из области определения. Перед проведением имитационных расчетов необходимо задать распределение вероятностей для конкретной переменной производится на основе статистических данных и оценок эксперта. Чаще всего экономические показатели имеют нормальное распределение вероятностей.

5) Установление корреляционных связей. Данная стадия является важной для результативности всего процесса анализа рисков, т.к. ошибки в выявлении существующих корреляционных переменных ведут к серьезным искажениям модельных результатов, поэтому перед проведением имитационных расчетов необходимо выявить все корреляционные зависимости и задать значения коэффициентов корреляции.

6) Проведение имитационных расчетов. Данная ситуация полностью выполняется средствами вычислительной техники. Аналитик при этом задает лишь кол-во проводимых имитаций.

7) Анализ результатов. На этой стадии выполняется интерпретация расчетов, полученных в ходе имитационного моделирования, при этом первоначально каждому полученному в ходе имитации исходу приписывается вероятность, равная 1/n, где n – общее число проведенных имитаций. Затем переходят к показателям совокупного риска проекта.

Наиболее распространенными способами оценки совокупного риска являются средние ожидаемые значения и показатель колеблемости результата. Среднее ожидаемое значение – средневзвешенное для всех возможных результатов, где вероятность каждого из них используется в качестве весового коэффициента. При этом средняя величина предмет собой обобщенную количественную характеристику и не выдвигает гипотезу о решении в пользу какого-либо проекта.

Для окончательно результата и принятия решения необходимо измерить колеблемость результата, используя показатели дисперсии, среднего квадратического отклонения и коэффициента вариации. На основе полученных результатов можно принимать решение о рискованности и принятии инвестиционного проекта.