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第一节 概述
一、风险分析:定性、定量分析(定量概率分析方法――概率树分析、蒙特卡洛模拟法)
概率分析:通过对项目有影响的风险变量调查分析,确定可能发生的状态及相应概率,计算项目评价指标IRR、NPV的概率分布,进而确定项目偏离预期目标的程度和可能发生偏离的概率。
意义:定量确定项目从经济上可行转变为不可行的可能性,判定项目风险程度,为决策提供依据。
二、风险因素识别方法:在进行概率分析时,通常选择那些能反映项目可行性的关键评价指标(财务内部收益率、财务净现值、经济内部收益率、经济净现值)。
风险因素的识别 就是要确定对项目评价指标有决定性影响的关键变量。常用的识别方法有
(1)资料分析法。根据类似项目的历史资料寻找对项目有决定性影响的关键变量。
(2)老师调查表。根据对拟建项目所在行业的市场需求、生产技术状况、发展趋势等的全面了解,并在老师调查、定性分析的基础上,确定关键变量。
(3)敏感性分析。根据敏感性分析的结果,将那些最为敏感的因素作为概率分析的关键变量。
第二节 风险概率估计
一、风险变量概率:1、主观概率:老师调查获得较由评价人员经验获得可信度高; ――占主要地位
2、客观概率:在基本条件不变前提下,对类似事件多次观察和试验,统计结果,得出各种结果发生的概率。
二、步骤:1、确定项目可能出现的状态;2、确定各种状态的概率或在一个状态区间内发生的概率。
三、概率分布
1、离散型概率分布:各种状态概率值和为1, ――生产成本的分布
2、连续型概率分布:概率分布用概率密度和分布函数表示
(1)正态分布N(x,σ):特点是密度函数以均值x为中心对称分布,方差σ2,
适于描述一般经济变量的概率分布,如销售量、售价、成本
(2)三角型分布:特点是密度由最大值、最可能值、最小值构成的三角型。
适于描述不对称分布(工期、投资),对称分布(产量、成本)的变量
(3)β分布:特点是密度函数为在最大值两边不对称分布,适于描述工期
(4)经验分布:不适合标准的概率函数,适于项目评价重所有各种变量。
四、变量概率分析指标
1、期望值:变量的加权平均值 x =ΣxiPi Pi――离散变量第i种状态出现的概率
2、方差:描述变量偏离期望值大小 S 2 = Σ(xi―x)2Pi
3、离散系数:描述变量偏离期望值的离散程度 β = S/ x
五、风险变量概率的确定方法:
1、主观估计法:项目评价人员或个别老师估计。
2、老师调查法:①根据需调查问题的性质组成老师组;②调查某变量可能出现状态或状态范围和相应概率,由每个老师独立书面反映;③整理,计算老师意见期望值和分歧,反馈;④讨论原因,反复1―2次。
第三节 项目风险评价方法
一、概率树分析 ――风险变量数和状态>3;风险变量不独立,存在相互关联的情况不适用
1、假定风险变量间相互独立,可通过对每个风险变量各种状态取值的不同组合计算项目IRR、NPV指标。根据每个状态的组合计算得到IRR、NPV的概率为每个变量所处状态的联合概率――乘积
2、评价指标由小到大排列,列出相应联合概率和累计概率,绘制评价指标为横轴、累计概率为纵轴的累计概率曲线。
3、由累计概率计算P{NPV(ic)<0}或P{IRRP{NPV(i。)≥0} =1―P{NPV(i。)<0}
P{IRR>=i。} =1―P{IRR当风险变量数和每个变量的状态数较多大于三个时,这时状态组合数过多,一般不适于使用概率树方法。若各风险变量之间不是独立,而存在相互关联时,也不适于使用这种方法。
二、蒙特卡洛模拟法:随机抽样抽取一组输入变量的数值,并根据这组输入变量的数值计算项目评价指标,抽取足够多次200―500次,可获得评价指标的概率分布及累计分布,计算项目由可行变为不可行的概率。
注意:限制输入变量的分解程度、限制风险变量个数,确定变量间相关性,建立函数关系。
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