蒙特卡羅模方法與項目風(fēng)險案例分析-資料下載頁
2025-08-05 16:32本頁面
【正文】 值： 1249 方差： 80 開發(fā)建設(shè)費用 三角分布 a： 4007 b： 4555 m： 4218 營銷費用 三角分布 a： 258 b： 413 m： 368 其他費用 正態(tài)分布 均值： 265 方差： 30 第二年 分布 參數(shù) 住宅類銷售收入 三角分布 a： 3996 b： 5328 m： 4440 商業(yè)類銷售收入 三角分布 a： 14190 b： 28948 m： 28380 土地費用 均勻分布 無支出 前期費用 正態(tài)分布 均值： 1003 方差： 90 開發(fā)建設(shè)費用 三角分布 a： 7760 b： 9110 m： 8435 營銷費用 三角分布 a： 472 b： 565 m： 491 其他費用 正態(tài)分布 均值： 1025 方差： 100 169。 2022 Honeywell Systems, Inc. All rights reserved. Presentation_ID 37 Honeywell Confidential 第三年 住宅類銷售收入 三角分布 a： 1080 b： 1440 m： 1200 商業(yè)類銷售收入 三角分布 a： 10526 b： 21053 m： 20640 土地費用 均勻分布 無支出 前期費用 正態(tài)分布 無支出 開發(fā)建設(shè)費用 三角分布 a： 1397 b： 1518 m： 1405 營銷費用 三角分布 a： 350 b： 442 m： 368 其他費用 正態(tài)分布 均值： 269 方差： 30 169。 2022 Honeywell Systems, Inc. All rights reserved. Presentation_ID 38 Honeywell Confidential 三、定義模型并確定模擬次數(shù) 定義財務(wù)凈現(xiàn)值 NPV的模型為： 其中， ， i為基準折現(xiàn)率， n為項目的生命周期。 為了確保模擬結(jié)果與實際分布最大限度的接近一致，我們?nèi)?95%的置信度，擬進行 10000次的模擬實驗。進行10000次的模擬，得出甲、乙方案的 NPV的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。 25t1 1 1 1( P * S ) ( / , , ) ( / , , )nnc t ct l t lN P V l l P F i t k l P F i t? ? ? ???? ? ? ?? ?1( / , , )1c tcP F i ti??169。 2022 Honeywell Systems, Inc. All rights reserved. Presentation_ID 39 Honeywell Confidential 表 55 甲方案的評價指標統(tǒng)計值 統(tǒng)計值 NPV 模擬次數(shù) 10000 均值 中值 標準差 方差 偏差 峰度 Coeff. of Variability 最小值 最大值 標準誤差 1052 169。 2022 Honeywell Systems, Inc. All rights reserved. Presentation_ID 40 Honeywell Confidential 表 56 乙方案的評價指標統(tǒng)計值 統(tǒng)計值 NPV 模擬次數(shù) 10000 均值 中值 標準差 方差 偏差 峰度 Coeff. of Variability 最小值 最大值 標準誤差 169。 2022 Honeywell Systems, Inc. All rights reserved. Presentation_ID 41 Honeywell Confidential (四）、分析決策 通過表 55 甲方案的財務(wù)凈現(xiàn)值統(tǒng)計值和表 56 乙方案的財務(wù)凈現(xiàn)值統(tǒng)計值，我們可以出，兩個方案的 NPV 期望值均大于零，但甲方案的值大于乙方案。 進一步對各方案的風(fēng)險度進行比較，甲方案 NPV 的標準差為 ，而乙的標準差為 ，說明乙方案的偏離程度較大；并且甲方案 NPV 介于 [min:,max:]之間 ,乙方案 NPV 在 [min:,max:]之間，再次說明乙方案 NPV 的風(fēng)險度大于甲方案。 利用 EXCEAL 可以很容易評價指標具體的概率分布，如表 57 169。 2022 Honeywell Systems, Inc. All rights reserved. Presentation_ID 42 Honeywell Confidential 表 57 甲乙方案風(fēng)險概率分布 甲方案的概率分布 乙方案的概率分布 概率分布 NPV 概率分布 NPV 0℅ 0℅ 10℅ 10℅ 20℅ 20℅ ℅ 0 30℅ 30℅ ℅ 0 40℅ 40℅ 50℅ 623 50℅ 60℅ 60℅ 70℅ 70℅ 80℅ 80℅ 90℅ 90℅ 100℅ 100℅ 169。 2022 Honeywell Systems, Inc. All rights reserved. Presentation_ID 43 Honeywell Confidential 因此，應(yīng)該采用甲方案。 總結(jié) 通過上面的分析，利用蒙特卡羅方法模擬分析得出的結(jié)果與使用傳統(tǒng)的分析技術(shù)得出的結(jié)果相比，不僅能夠分析風(fēng)險因素對整個項目預(yù)期收益的影響程度，而且還能科學(xué)地估計出風(fēng)險發(fā)生的概率大小，并且這樣的估計是建立在充分考慮了多個風(fēng)險變量共同影響、共同作用的基礎(chǔ)之上，能夠為風(fēng)險決策者提供有實用價值的決策依據(jù)。因此有助于我們對多套投資方案進行篩選比較。
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