Оценка рисков инвестиционного проекта методом Монте-Карло

Оглавление
Введение 3
1. Теоретические основы и концепция метода Монте-Карло в количественном анализе рисков инвестиционного проекта 4
2. Методологические принципы учёта и управления рисками методом Монте-Карло в инвестиционных расчетах 12
3. Пример построение математической модели 16
Заключение 23
Список использованной литературы 24

Введение

Реализация любого инвестиционного проекта сопряжена с различными видами рисков, обусловленных наличием неопределенности в хозяйственной деятельности организации. Основанием для возникновения рисков является неполнота исходной информации. Различие между риском и неопределенностью состоит в том, что когда мы говорим о риске, то имеем в виду вероятность наступления рискового события, если же речи идет о неопределенности, то определить вероятность наступления, связанного с ней события невозможно. Математическое же определение риска — это сочетание вероятности и последствий наступления событий.
Одним из методов, позволяющих учитывать влияние неопределенности на эффективность инвестиционного проекта, является имитационное моделирование по методу Монте-Карло. Реализация этого способа анализа рисков сложна, но результаты анализа играют важную роль как при оценке влияния неопределенности на показатели эффективности, так и при определении общего уровня риска инвестиционного проекта. Оценка рисков инвестиционных проектов по метопу Монте-Карло основано на том, что при известных законах распределения экзогенных переменных можно с помощью определенной методики получить не единственное значение, а распределение результирующего показателя. Подбор законов распределения экзогенных переменных осуществляется как на данных объективных наблюдений, так и на экспертных оценках.

Заключение

Как уже отмечалось, анализ рисков с использованием метода имитационного моделирования Монте-Карло представляет собой “воссоединение” методов анализа чувствительности и анализа сценариев на базе теории вероятностей.
Результатом такого комплексного анализа выступает распределение вероятностей возможных результатов проекта.
Использование табличного процессора Excel при моделировании случайных явлений методом Монте-Карло позволяет эффективно решать широкий круг практических задач при условии неопределенности и высоких рисков на начальных стадиях работ.