Особенности Метода монте-карло для оценки риска инвестиционного проекта

Гашутина Е.Э.

магистрант I курса кафедры менеджмента непроизводственной сферы

Тарасова Е.В.

к.э.н., доцент

кафедры финансовых услуг и банковского дела

Донецкой академии управления и государственной службы при Главе ДНР,

г. Донецк

На сегодняшний день для оценки риска инвестиционного проекта предпочтительнее использовать альтернативные методы, одним из которых является метод Монте-Карло. Метод Монте-Карло – метод решения различных задач с помощью генерации случайных последовательностей. Определение данного метода заложено в его названии: Монте-Карло – город в округе Монако, столица европейского игорного бизнеса, поэтому метод был назван так в честь из-за рулетки, простейшего генератора случайных чисел.

Создателями метода Монте-Карло (метода статистических испытаний) являются американские математики Д. Нейман и С. Улам. В 1944 году, в связи с работами по созданию атомной бомбы Д. Нейман предложил широко использовать аппарат теории вероятностей для решения прикладных задач с помощью ЭВМ [1; с. 19].

Первоначально метод Монте-Карло использовался главным образом для решения задач нейтронной физики, далее его влияние распространилось на широкий класс задач статистической физики. Сегодня данный метод применяется для оценки неопределенности финансовых прогнозов, результативности инвестирования, прогнозов по издержкам и длительности проектов, сбоев производственных процессов и потребностей в персонале.

Процесс анализа риска инвестиционного проекта состоит из следующих этапов (рис. 1) [2; с. 254-256]:

Рис. 1. Этапы процесса анализа риска инвестиционного проекта

Метод Монте-Карло относится к имитационному моделированию, в котором при расчете какой-либо системы воспроизводится и исследуется поведение всех ее компонентов. В общем случае имитационное моделирование Монте-Карло – процедура, с помощью которой математическая модель определения какого-либо финансового показателя – NPV, IRR подвергается ряду имитационных прогонов с помощью компьютера. Следовательно, потенциальный инвестор с помощью метода Монте-Карло будет обеспечен полным набором данных, характеризующих риск проекта. На этой основе принимается взвешенное решение о вложении средств.

При использовании метода Монте-Карло формируются последовательные сценарии с использованием исходных данных, которые по смыслу проекта являются неопределенными, и потому в процессе анализа рассматриваются как случайные величины. Компьютер начинает работу с выбора случайного значения каждого из переменных параметров проекта – цены продукции, переменных затрат, объема продаж, причем процесс имитации осуществляется таким образом, чтобы случайный выбор значений из определенных вероятностных распределений не нарушал существования известных или предполагаемых отношений корреляции среди переменных.

Далее случайным образом выбирается другой набор случайных переменных и вычисляется итоговый показатель NPV для второго сценария. Результаты всех имитационных экспериментов объединяются в выборку и анализируются с помощью статистических методов с целью получения закона распределения вероятностей показателя NPV. Результат анализа риска выражается не каким-либо единственным значением, а вероятностным распределением всех возможных его значений [3; с. 73].

Таким образом, метод Монте-Карло позволяет получить интервальные значения показателей проектных рисков, в рамках которых возможна успешная реализация реального инвестиционного проекта.

Список использованных источников

1. Соболь И.М. Метод Монте-Карло: учебник / И.М. Соболь. – М.: Наука, 2014. – 472 с.

2. Бойкова Г.В. Метод Монте-Карло оценки рисков инвестиционных проектов / Г.В. Бойкова // Ученые записки Российского государственного социального университета. – 2016. – № 8. – С. 253-257.

3. Гайнанов Р.Р. Особенности программной реализации процесса расчета определенного интеграла методом Монте-Карло / Р.Р. Гайнанов, Р.А. Файзрахманов // Science Time. – 2015. – № 1 (13). – С. 71-75.