Выпуск 32: Свадебные сценарии: Помощь в проведении

Имитационное моделирование в анализе рисков инвестиционного...

Оба этих метода показывают воздействие определенного изменения в величине одной или нескольких переменных на показатель эффективности проекта (например, PV). Основные недостатки этих методов и способы их устранения с помощью метода Монте-Карло указаны в табл. 2. Таблица 2. Устранение недостатков анализа чувствительности и анализа сценариев при использовании для риск-анализа метода Монте-Карло Метод Недостаток Решение с помощью имитационного моделирования Анализ чувствительности Не учитывается наличие корреляции между различными составляющими проекта Корреляция моделируется различными методами и учитывается в модели Рассматривается влияние только одной варьируемой переменной при остальных неизменных составляющих проекта Появляется возможность одновременно моделировать случайные изменения нескольких составляющих проекта с учетам условий коррелированности Анализ сценариев Требуется проведение серьезных подготовительных работ по отбору и аналитической переработке информации для создания нескольких сценариев Сценарии являются случайными и формируются автоматически при реализации алгоритма метопа Монте-Карло Границы сценариев размыты, а построенные оценки значений переменных для каждого сценария в некоторой степени произвольны Сценарии формируются исходя из диапазонов возможных изменений случайных величин и подобранных законов распределения Рассматривается эффект ограниченного числа возможных комбинаций переменных; рост числа сценариев и рост числа изменяемых переменных усложняет моделирование Количество случайных сценариев может быть сколь угодно велико, так как процесс имитации реализован в виде компьютерной программы, существует метод выбора необходимого числа сценариев, гарантирующего с определенной вероятностью надежность результатов моделирования 2.