Quản trị rủi ro - Chuyên đề 3. Kỹ thuật phân tích rủi ro trong thẩm định dự án đầu tư

Trường Đại học Công nghiệp TP.HCM Khoa Thương mại - Du lịch 21-Apr-12 Hồ Văn Dũng 1 21-Apr-12 Hồ Văn Dũng 1 Quản trị rủi ro Chuyên đề 3. Kỹ thuật phân tích rủi ro trong thẩm định dự án đầu tư Nội dung nghiên cứu: ‡ Phân tích độ nhạy ‡ Phân tích tình huống (phân tích kịch bản) ‡ Phân tích mô phỏng Monte-Carlo 21-Apr-12 Hồ Văn Dũng 2 1. TẠI SAO PHẢI PHÂN TÍCH RỦI RO? Chúng ta phải phân tích rủi ro vì: ‡ Các khoản lợi nhuận của dự án được trải ra theo thời gian. ‡ Đa số các biến có ảnh hưởng tới NPV đều có mức độ không chắc chắn cao. ‡ Để có được thông tin và dữ liệu cần cho các dự báo chính xác hơn là tốn kém vì không có nó. ‡ Cần giảm khả năng thực hiện một dự án “tồi” trong khi không bỏ lỡ chấp thuận một dự án “tốt”. 21-Apr-12 Hồ Văn Dũng 3 2. Các kỹ thuật phân tích rủi ro 2.1. Phân tích độ nhạy 2.2. Phân tích tình huống 2.3. Phân tích mô phỏng Monte-Carlo 21-Apr-12 Hồ Văn Dũng 4 2.1. Phân tích độ nhạy ‡ Phân tích độ nhạy là bước đầu tiên trong phân tích rủi ro. ‡Kiểm định độ nhạy của một kết quả dự án (NPV, IRR, ) theo các thay đổi giá trị của chỉ một tham số mỗi lần. 21-Apr-12 Hồ Văn Dũng 5 2.1. Phân tích độ nhạy (tt) ‡Về cơ bản phân tích độ nhạy là dạng phân tích nhằm trả lời câu hỏi “điều gì sẽ xảy ra nếu như ” (what – if). ‡ Phân tích này xem xét yếu tố đầu vào nào là quan trọng nhất (yếu tố mang tính chất rủi ro) ảnh hưởng đến kết quả bài toán. Nó cho phép kiểm định xem biến nào có tầm quan trọng như là nguồn gốc của rủi ro. 21-Apr-12 Hồ Văn Dũng 6 2.1. Phân tích độ nhạy (tt) ‡Nói một cách khác, phân tích độ nhạy là xem xét mức độ “nhạy cảm” của các kết quả khi có sự thay đổi giá trị của một hay một số tham số đầu vào. Nếu biến nào thay đổi mà không ảnh hưởng đến kết quả thì các biến này không được dùng trong phân tích rủi ro. ‡Trong Excel hỗ trợ phân tích độ nhạy 1 chiều và 2 chiều, nghĩa là chỉ đánh giá được tối đa 2 yếu tố rủi ro. Trường Đại học Công nghiệp TP.HCM Khoa Thương mại - Du lịch 21-Apr-12 Hồ Văn Dũng 2 21-Apr-12 Hồ Văn Dũng 7 2.1. Phân tích độ nhạy (tt) 2.1.1. Phân tích độ nhạy một chiều ‡Thực chất là phân tích mệnh đề “Nếu thì” ‡Khi phân tích độ nhạy một chiều thì mỗi lần phân tích chỉ đưa vào một biến rủi ro và có thể có nhiều biến kết quả (NPV, IRR, ) 21-Apr-12 Hồ Văn Dũng 8 2.1. Phân tích độ nhạy (tt) 2.1.1. Phân tích độ nhạy hai chiều ‡Mỗi lần phân tích thì đưa vào 2 biến rủi ro ‡Và chỉ có thể có một biến kết quả (NPV hoặc IRR, hoặc ) 21-Apr-12 Hồ Văn Dũng 9 2.1. Phân tích độ nhạy (tt) Các hạn chế của phân tích độ nhạy: ‡ Chỉ xem xét từng tham số trong khi kết quả lại chịu tác động của nhiều tham số cùng một lúc. ‡ Kiểm định mỗi lần một biến là không thực tế do có tương quan giữa các biến (ví dụ nếu tỷ lệ lạm phát thay đổi thì tất cả các giá thay đổi hay nếu tỷ giá hối đoái thay đổi thì tất cả các giá của hàng có thể ngoại thương thay đổi). ‡ Không tính đến xác suất xuất hiện của các tham số và xác suất xảy ra của các kết quả. 21-Apr-12 Hồ Văn Dũng 10 2.1. Phân tích độ nhạy (tt) Một phương pháp xử lý những tác động kết hợp hoặc có tương quan này là phân tích tình huống. 21-Apr-12 Hồ Văn Dũng 11 2.2. Phân tích tình huống (phân tích kịch bản) ‡ Phân tích tình huống là dạng phân tích “what - if”, phân tích tình huống thừa nhận rằng các biến nhất định có quan hệ tương hỗ với nhau. Do vậy, một số ít biến số có thể thay đổi theo một kiểu nhất định tại cùng một thời điểm. Tập hợp các hoàn cảnh có khả năng kết hợp lại để tạo ra “các trường hợp” hay “các tình huống” khác nhau là: „ Trường hợp xấu nhất/ trường hợp bi quan „ Trường hợp kỳ vọng/ trường hợp ước tính tốt nhất „ Trường hợp tốt nhất/ trường hợp lạc quan 21-Apr-12 Hồ Văn Dũng 12 2.2. Phân tích tình huống (tt) ‡Giải thích là dễ dàng khi các kết quả là vững chắc: „ Chấp thuận dự án nếu NPV > 0 ngay cả trong trường hợp xấu nhất „ Bác bỏ dự án nếu NPV < 0 ngay cả trong trường hợp tốt nhất. „ Nếu NPV đôi lúc dương, đôi lúc âm, thì các kết quả là không dứt khoát. Thật là không may, đây lại là trường hợp hay gặp nhất. Trường Đại học Công nghiệp TP.HCM Khoa Thương mại - Du lịch 21-Apr-12 Hồ Văn Dũng 3 21-Apr-12 Hồ Văn Dũng 13 2.3. Phân tích mô phỏng Monte-Carlo ‡ Phân tích mô phỏng Monte-Carlo được đặt tên theo Monte-Carlo, một địa danh xứ Monaco thuộc Pháp, là nơi nổi tiếng trên thế giới bởi các sòng bài mà bao gồm các trò chơi của cơ hội. 21-Apr-12 Hồ Văn Dũng 14 2.3. Phân tích mô phỏng Monte-Carlo (tt) ‡ Một sự mở rộng tự nhiên của phân tích độ nhạy và phân tích tình huống ‡ Đồng thời có tính tới các phân phối xác suất khác nhau và các miền giá trị tiềm năng khác nhau đối với các biến chính của dự án ‡ Cho phép có tương quan (cùng biến thiên) giữa các biến ‡ Tạo ra một phân phối xác suất cho các kết quả của dự án (các ngân lưu, NPV) thay vì chỉ ước tính một giá trị đơn lẻ ‡ Phân phối xác suất của các kết quả dự án có thể hỗ trợ các nhà ra quyết định trong việc lập ra các lựa chọn, nhưng có thể có các vấn đề về giải thích và sử dụng 21-Apr-12 Hồ Văn Dũng 15 2.3. Phân tích mô phỏng Monte-Carlo (tt) 7 BƯỚC THỰC HÀNH MÔ PHỎNG MONTE-CARLO VỚI PHẦN MỀM CRYSTAL BALL ‡ Bước 1. Thiết lập mô hình bảng tính ‡ Bước 2. Định nghĩa biến rủi ro ‡ Bước 3. Định nghĩa biến kết quả ‡ Bước 4. Xác định số lần chạy mô phỏng ‡ Bước 5. Chạy mô phỏng ‡ Bước 6. Phân tích các kết quả mô phòng ‡ Bước 7. In ấn các báo cáo 21-Apr-12 Hồ Văn Dũng 16 3. Các giải pháp hạn chế rủi ro ‡ Sử dụng các thị trường vốn và thị trường kỳ hạn „ Sử dụng các thị trường giao sau, kỳ hạn, và quyền chọn lựa để bảo hiểm các rủi ro cụ thể của dự án „ Sử dụng thị trường vốn để đa dạng hoá rủi ro đối với các cổ đông; một cách lý tưởng, đa dạng hoá sẽ loại bỏ rủi ro đặc biệt hoặc rủi ro không có hệ thống và giảm chi phí vốn cổ phần „ Nếu không có thị trường vốn phát triển tốt thì các rủi ro có thể được giảm thiểu bằng cách phân tán chúng cho nhiều nhà đầu tư hơn ‡ Đa dạng hóa hoạt động kinh doanh ‡ Dịch chuyển rủi ro