Mô Phỏng monte carlo
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (561.42 KB, 35 trang )
ÁP DỤNG MÔ PHỎNG MONTE-CARLO ĐỂ PHÂN TÍCH RỦI RO CHI
PHÍ CỦA DỰ ÁN XÂY DỰNG TRONG GIAI ĐOẠN THI CÔNG
RISK ANALYSIS FOR BUILDING PROJECTS IN CONSTRUCTION
PHASE
vaø PGS.
!"#$%&'()$%'*+,&-./
0
$%'12&34&34
1- Đặt vấn đề:
)5#6748#)9!8#7:
;<3=%>,
*=%><3=%83?3
%@7=?A))=4;1
B?A@)=%C);748#)
=D9!8#,E;3D
=%3<3?>FG',&H7
= A I 3 7 3 D J C
67=17A=K%
?6C8;75?3=HBL
%=I<>CM7N?6)O
+)BC+/33P=-,55
1=4?/KC1;1A=Q)
=4C>R=1)@74B<%?,
*))<%?9!8#SC>%
<62=QC>J1=4N74
G<CI=)A=T,$3=Q@
UC>R=1C+/ 9!8#)
>5<3=%C1
;=A=+)V7%,
!7=1?6+!/;8#)=O
6=?A)8#)=D9!8#=Q=T
@)?32'L7D=!,
"=I=9744C>?6=V+!
/?3G@<W;)8#)9!8#<3
74?=1BXD1='6
,(3)+74G5+!/;
<374>Y;G@<W;)
8#)9!8#,04+Z+)+C)=Z@
S=TA6=V+!/;?7O
+/;3D=%>?A
>Y[T<3+D77+!/;
8Y.B<(<<
2- Mục tiêu, phạm vi và đối tượng nghiên cứu:
Mục tiêu chính của việc nghiên cứu chính là:
\8%)!;)=4=1
+/;3D=%>H
@!R]GNBNB?N^,$T
C@B)<))?3CB<37?6
>
\1<+7>57>+E=V+!/;
)=4=1+/;3D?A
• Biến rủi ro ]BC?<NB^<3)_+
E9!8#)97
33J>)>]P
9N79_)>)/^
• Biến kết quả ]NB<?<NB^<3
+/])?^;3D
Phạm vi nghiên cứu)8#)3>6+
?J?3R]B<T`a8#)^
Thời gian nghiên cứu:)8#)9@J7
`aaa=17`aab,
Địa điểm:c,&-./0$-(3dKe
S3,
3-Tổng quan:
04B1;39!8#=Q
=T))@?33AG!7
YV<3
f]ghij^]N8.ghha^PH
74B%=4>)G@<W9!
8#-7&%=K[X$4?
&A8k>V7B)cT+?3
8#),=I1=D?3;I/<3
?<61K!>3/,$!
<3L1?>FG'G1=K
)lD?33>;8#)]mB<NN
<,ghijnc8o<N?ghiiN8
ghhh^,
N-;oNmBBp.8
`aaq=Q=Kar!@U<A
=1B#%;3D=I/<3+%7?
%=4;3D5=4?3C
>6G@<WB[B))?
=44,
JT]`aa`^=74!1BX
[G))=4=11=4>>
5=I/<333J>
),3H+!/7>+R)@=Q=K
<T 9) 9 3 3 8# ) 74
C@=K,
c%7W0>]`aa`^H+Z+)+
+!/=K/=Q=9r!;)
=4?31=4>>5=I<37>
/KZBU%Dn7>
C16n!C
8#)n!+C
8#)n!#6>,
7C@)X?374B
XC)H)1)=4!
;3D<3,I
@)1!)%3D=@
U=1+/;',"=ID1=V
8#?3)X?3?6+R?
#1+C1T+?A?6Bs8Y@!R
73=T/<3)?3)3
D9!8#6=V57)!;
1!;+/3D,
3.Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro chi phí
của nhà thầu:
>G?6+R?#1+?3Bs8Y
@!R)!;=Q=T!
8%?3I7lB
"#?3C1G@+R??3)@!R
)!@U=1;+/
3D=Q=T8% thời gian hoàn
thành từng công tác thi công?3sự biến động
giá của hai loại vật tư chủ yếu là Thép và Xi
măng,
4- Các giả thiết nghiên cứu:
4.1- Giả thiết về nhân tố thứ nhất:
• .)>)9!<l+=T9_/<3
)>)9!<l+/;>5
741=4>[V,
• 3374>)/
<3C@>>)=I
/J=V7l=D=1=V7
C1233C<T;>
)=IXN-BZ1C1,
4.2- Giả thiết về nhân tố thứ hai:
!1=4)?=T9N79_
X3+?3B#1=4)
;<%?<3_+?397,*)?<6
=T7C@+%7?C?#+,&-
./0
4.3- Giả thiết chung:
• .)17>/B)
C>IB#=[<A=44
@U=11=4?3+/;3
D,
• G)59!8#C>IL
B#=[G)<A?+/;=D,
• 6!=3/44;3
D[=K?3=)+X=TD;
>,
• DBs8Y!>?37)7I
>=T=)+XCK+,
5. Mối quan hệ tương quan giá cả của các loại
vật tư:
=Q=+8#?3C1G@+
@ ! R ?3 ?6 +R ? # 1+
X=QC?3=);
<%?<6/IC@@U=1
+/;3D=I<3_+?397
• <6_+=T<37q<%_+
5_+Ituvga_+Itwga,
• <69797&3
c.qa,
•
(@q\06BZGL))
<%?<6
Thép
Þ<=10
Thép
Þ>10
Thép
hình Xi măng
Thép Þ<=10 gaa
Thép Þ>10 ahh gaa
Thép hình ahi gaa gaa
Xi mă ng axx axx ax` gaa
(@b\&37+!9)9;))<%
?
Thép
Þ<=10
Thép
Þ>10
Thép
hình
Xi
măng
!P<6y
>iq*)?xa.+/!
>rq!C)`a
(@g\1G@=TJ?6
+R?qa=T
\&D1)CB3]ihry^
==KHI7G6#
1+L338#)?3
+/#6,
\&D1]jbjjy^)CBK)
67?8#)>5Cz=K
B#1=4?)?])_+97^
+/!>?31KI@
U<A=1+/8#)
(@`\1G@=TJgaj@!R
Phân phối xác xuất *7 *7 *7 7<
Ghi chú: *)_+E=T7C@J-
; oU3/\)c,&.0ghhh\`aab^
5.Tiến độ thi công công trình và mối quan hệ
tương quan giữa các nhân tố rủi ro:
XB{+!/8#1=4>
3>6+=T/)8#`h>
)/C<T]7C@^?37G
6ZG;2B
(@r\I7l)>B;)>)9!<l+>5
o >) $
<T
]7@^
>
]3^
&37+!+
9)987>
+R
]g^ ]`^
(3)
]b^ ]r^ ]x^
g $3=7I
m³
ha`aa b (
` (><I7I
m³
ghaa r B
q .++7I
m²
ga`aa x *7
b .+_+7I
kg
q,hbqiq x fN<<
r (>7I
m³
rgaa x B
x ).c7I
m²
ga`aa x (
j +=7I
m³
iqgaa b *7
i ._+=3C
kg
b,hjjxa i cN
h .++=3C
m²
r`aaa i |p7
ga (>=3C
m³
qira i (
gg )8}.c=3C
m²
r`aaa i |p7
g` ._+4
kg
j,bq`aa i *7
gq .++4
m²
`jabr h fN<<
gb (>4
m³
`qaa h ~9N7N?<N
gr )8}.c4
m²
`jabr h ~9N7N?<N
gx !`aa
m²
g,gb`aa `i fN<<
gj >4
m²
`,jjrra `i ~9N7N?<N
gi o "6s
m²
qijra r *7
gh (@7
m²
q,gqbra gr ~9N7N?<N
`a oZA
m²
q,gqbra gr ~9N7N?<N
`g o "C_+
kg
bi,`qraa `q fN<<
`` o;<<M
m²
q,xj`aa b fN<<
`q d@=)<<MO
m³
jjbaa x B
`b ._+
kg
i,ahaaa q fN<<
`r (>
m³
qxj`a ` (
`x
m²
q,xj`aa ` fN<<
`j O+=O6=6
m²
q,xj`aa gr 7<
`i 6B>
m²
q,jgqaa ` fN<<
`h T+<N7%73
m²
q,jgqaa ` cN
Tổng thời gian thi công công trình = 190
Ghi chú:&37+!+9)9;)!=TC?3CV7=K?A8L<6=D?3<3
`h>)Z#;`a>5G)CX;3D,
6.Phân tích dữ liệu và kết quả:
6.1- Phân tích dữ liệu:
6+!/8L<68#)!=D?3<3)1;X?A37+!9)9?3
6BZGZX?A7>5)=4B
&5g\0>5)=4?3+!/;
AB<6F?A=Z)>=K7X?<6]_+97^J>)
ZXXN7>57>+R0N\.<?AB#[T;+D77.B<(<<
B{21C1G@;+/])?^;3D,
6.2- Kết quả phân tích:
AC<T?31=47C@
C1T+?A=Z)>=K7X?
?3+/!>?37);J>)
;3Du C.I.D( mang tính tham kh@o)
?3 ?A 7X +/ ) 1+ <3 `,aaa,aaa
=-•3B{IC1G@B
(@x\(@C1G@KC;)?
Statistics for Display Range: Value
<B h,hhj
0N q,`bj,xiq,iax
0N8 q,```,qhx,q`i
08N \\\
o88"N? g`b,j`a,gi`
N `~€gx
oCN•NBB gag
BB qiq
.Npp,p< aab
dN077 q,aaa,aaa,aaa
dN0977 q,jaa,aaa,aaa
dNf8 jaa,aaa,aaa
0No8,~ g,`rx,xx`ba
.B<<<+)1
k
&37+!9)9?36
BZG;)1
3
3)>)
]Jg\w`h^
*)_+tuvga
twga
_+5 7
3
3)>)
]Jg\w`h^
*)_+tuvga
twga
_+5 7
[+/
!.>€7)
[+/?
<6
*‚ƒ„ (i)
[+/
)1+
XÁC XUẤT TÍCH LŨY
CỦA GIÁ VỐN
i < =10.000 ; i = i+1 i > 10.000
(l=D
12
i = 1
&5`\ )9/<S)?;3D
7. Kết luận và kiến nghị:
1G@+!/=QPH?AB#1
=4?)?]_+97^?3
33>))?3D=Q1
=4?A74=4#=%<3jaa,aaa,aaa
=-,=IK5;)?H7
C@ q,`bj,xiq,iax ± g`b,j`a,gi`
=-=!<3C@)K=)]hry^,
1G@3L/=?A3D
?6G1=K=D,
.X?3C1G@3DEIV
1=T9)933>5?A
74)?=K,$-8#C1
G@3DEIV1=T9)9
=%=T<T77>GC@
@;;=D,
I7<%C1G@X=QPH)
!)=47%=1;+/;
3D-733J
>)?3)?]_+97^,(
%=I>G7>5/)8#
+Z+)+7>+R0N\.<?AB#[
T;+D77.B<(<<C1G@+!
/=Q=TC@?37X=4
@U;)1;=1+/;
3D,ZBU=IG1=KF
;3DEF4?3/+<
+;?3I6+)+7>5
CV7B);74)T+<W;75,
=V+)V1+Y+Z
+)+3))@=K)X
1+N=B!?3<…?#38!8Y
)?+E?3=-
C1T+?A3)I?1=4
?3+/=V@G174)6=V?
=,
8.Tài liệu tham khảo:
1. Töø Vöôïng, 1998. X?3)+8Y
7>5/)@G1)3)
IBZ=-7%??3+/
I9_;?7O,?%
o$%'()c,&.0,gg`+
`, * N8 .?N `aa`, <?N
m<BB0N8<NB |om,cN
<<e0N9e0`aa`,
q, dpN †,, dBC <BB +‡N
7N7N,~8ˆo+,ghhb
b,*<N8*7,0N\.<o7<
NGNB N ?< p N8
"B N .N9 p c‡N
m++B< dN8 p dBC m<BB,
&?8|?NBghhx,
r, 0N• ~,f, ‰BB 0,~, mBBNBB
+‡N B 8 oN8<N dBC, m ~
‚N<ŠB+pNB<+N8N
BCm ~BBghha,
x,B7c<.d77,f<B
m,, ‹Œ N9 .<7N 8
??NNBB 8+ p 7
N< †< p ~NN 8
N<0N7N]†~e0^`aa`,
NHÀ CHUNG C CHO NG I Ở Ư ƯỜ
CÓ THU NH P TH P: Ậ Ấ
ÁP D NG MÔ PH NG MONTE-Ụ Ỏ
CARLO PHÂN TÍCH R I RO TÀIĐỂ Ủ
CHÍNH C A CÁC CÔNG TRÌNH Ủ
LO I NÀYẠ
KS. Tr n Minh Trí – H c viên cao h c ngành ầ ọ ọ
Công ngh & Qu n lý xây d ng, i h c Bách ệ ả ự Đạ ọ
Khoa TP.HCM.
TS. L u Tr ng V n – Tr ng Khoa K ư ườ ă ưở ỹ
thu t & Công ngh , i h c M TP.HCMậ ệ Đạ ọ ở
P.G.S. Lê Ki u – Tr ng i h c Ki n Trúc ề ườ Đạ ọ ế
Hà n i.ộ
1. t v n Đặ ấ đề
Nhu c u nhà t i các đô th l n đãầ ở ạ ị ớ
t ng lên đáng k , nh t là t i Thành phă ể ấ ạ ố
H Chí Minhồ (TP.HCM). M c dùặ
chung c cho ng i có thu nh p th p làư ườ ậ ấ
phân khúc th tr ng có nhu c u r t l nị ườ ầ ấ ớ
[1]. Song th i gian qua l i ít doanhờ ạ
nghi p đ u t vì khó kh n trong vi cệ ầ ư ă ệ
tìm đ c khu đ t “s ch” có giá th pượ ấ ạ ấ
t ng ng, và ph i gi i bài toán giá đ t,ươ ứ ả ả ấ
ch t l ng nhà và h t ng d ch v , …ấ ượ ạ ầ ị ụ
Ng i thu nh p th p chi m m tườ ậ ấ ế ộ
ph n l n l c l ng lao đ ng c a xãầ ớ ự ượ ộ ủ
h i. H có trình đ chuyên môn và gópộ ọ ộ
ph n thúc đ y s phát tri n b n v ngầ ẩ ự ể ề ữ
c a xã h i. Vì th bên c nh giá bán, l iủ ộ ế ạ ợ
nhu n mà nhà đ u t r t quan tâm thìậ ầ ư ấ
nhu c u, ch t l ng, kh n ng thanhầ ấ ượ ả ă
tóan c a ng i có thu nh p th p là y uủ ườ ậ ấ ế
t quan tr ng không kémố ọ , c n đ c cầ ượ ơ
quan Nhà n c và doanh nghi p quanướ ệ
tâm, nh m đ m b o đ u ra c a s nằ ả ả ầ ủ ả
ph m và s n ph m ph i phù h p v iẩ ả ẩ ả ợ ớ
ng i thu nh p th pườ ậ ấ . Ngoài ra v i sớ ự
c nh tranh gay g t trong kinh doanhạ ắ
b t đ ng s n cùng v i s bi n đ ngấ ộ ả ớ ự ế ộ
c a kinh t th gi i, các d án b t đ ngủ ế ế ớ ự ấ ộ
s n đã tr nênả ở nhi uề r i ro h n. Tuyủ ơ
nhiên , vi c thu hút đ u t vào l nh v cệ ầ ư ĩ ự
nhà dành cho ng i có thu nh p th pườ ậ ấ
đang h t s c khó kh n, hi m có m tế ứ ă ế ộ
doanh nghi p đ n t – kinh doanh b tệ ầ ư ấ
đ ng s n nào, nh t là doanh nghi p tộ ả ấ ệ ư
nhân hào h ng tham gia ứ [2]. Và các ngân
hàng đ u h ng hề ữ ờ. Do đó, nghiên c uứ
“phân tích r i ro tài chủ ính c a nhà uủ đầ
t khi u tư đầ ư vào chung c cho ng iư ườ
thu nh p thậ ấp” là c n thi t giúp nhà đ uầ ế ầ
t có nh ng c l ng l i nhu nư ữ ướ ượ ợ ậ
chính xác, c ng nh đánh giá tính kh thiũ ư ả
d án t t h n và t o c h i cho ự ố ơ ạ ơ ộ ng iườ
có thu nh p th p có đ c n i n đ nhậ ấ ượ ơ ở ổ ị
và phù h p trong th i k kh ng ho ngợ ờ ỳ ủ ả
kinh t .ế
h ng ng chính sách đúng đ nĐể ưở ứ ắ
c a Nhà N c, chúng tôi đ a ra nh ngủ ướ ư ữ
ph n nghiên c u nh , mong làm an tâmầ ứ ỏ
nh ng ng i đ u t cho l nh v c này.ữ ườ ầ ư ĩ ự
2. M c tiêu nghiên c uụ ứ
Bài báo này trình bày k t qu phân tích vàế ả
đánh giá m c đ r i ro tác đ ng vào hi uứ ộ ủ ộ ệ
qu tài chính c a m t d án th c t :ả ủ ộ ự ự ế
chung c cho ng i thu nh p th p t iư ườ ậ ấ ạ
huy n Nhà Bè c a công ty c ph nệ ủ ổ ầ Xây
d ng và Kinh doanh a c Hòa Bìnhự Đị ố .
Ph ng pháp ươ mô ph ng Monte-Carloỏ
đ c l a ch n đ phân tích và đánh giá r iượ ự ọ ể ủ
ro. T đó đ a ra m t s bi n pháp đ dừ ư ộ ố ệ ể ự
án mang l i l i nhu n cho ch đ u t vàạ ợ ậ ủ ầ ư
th c s đ n đ c “tay” ng i có thuự ự ế ượ ườ
nh p th p v i giá c h p lý. M t sậ ấ ớ ả ợ ộ ố
ki n nghế ị đ c đ a ra giúp các nhà đ u tượ ư ầ ư
đ xu t ề ấ chi n l c kinh doanh dài h nế ượ ạ
c a mình m t cách h p lý .ủ ộ ợ
3. Khái ni m ng i thu nh p th p ệ ườ ậ ấ
và các c ch , chính sách u ãi c aơ ế ư đ ủ
Nhà n c v nhà cho ng i thu ướ ề ườ
nh p th pậ ấ
Ng i thu nh p th p không có ngh a làườ ậ ấ ĩ
ng i có thu nh p d i m c trungườ ậ ướ ứ
bình c a thu nh p toàn xã h i mà ng iủ ậ ộ ườ
thu nh p th p là nh ng ng i có thuậ ấ ữ ườ
nh p t ng đ i n đ nh nh ng ch ậ ươ ố ổ ị ư ỉ ở
m c ti m c n d i so v i m c trungứ ệ ậ ướ ớ ứ
bình c a xã h i.T l tích l y c a hủ ộ ỷ ệ ũ ủ ọ
không đáng k và đ dành cho nhà thìể ể ở
càng th p ch kh ang 7-10% thu nh pấ ỉ ỏ ậ
vì th thi u kh n ng thanh tóan,trế ế ả ă ở
thành nguyên nhân ch y u khi n ng iủ ế ế ườ
thu nh p th p ch a th tham gia thậ ấ ư ể ị
tr ng nhà ườ ở [3].
Chi u 27/4/2009, Th tr ng B Xâyề ứ ưở ộ
d ng Nguy n Tr n Nam đã ch trìự ễ ầ ủ
cu c h p báo t i B Xây d ng, công bộ ọ ạ ộ ự ố
ngh quy t và các quy t đ nh c a Thị ế ế ị ủ ủ
t ng Chính ph v m t s c ch ,ướ ủ ề ộ ố ơ ế
chính sách nh m đ y m nh phát tri nằ ẩ ạ ể
nhà cho h c sinh, sinh viên các c s đàoở ọ ơ ở
t o và nhà công nhân lao đ ng t i khuạ ở ộ ạ
công nghi p t p trung, ệ ậ ng i có thuườ
nh p th pậ ấ t i khu v c đô th ạ ự ị [4].
Theo đó:
• i v i ch đ u t :Đố ớ ủ ầ ư
\ c mi n ti n s d ng đ t,Đượ ễ ề ử ụ ấ
ti n thuê đ t trong ph m vi d án,ề ấ ạ ự
đ c h ng thêm 10% lãi đ nhượ ưở ị
m c trên chi phí đ u t , đ cứ ầ ư ượ
t ng m t đ xây d ng và h să ậ ộ ự ệ ố
s d ng đ t g p 1,5 l n so v iử ụ ấ ấ ầ ớ
quy đ nh, đ c Nhà n c h trị ượ ướ ỗ ợ
đ u t h t ng k thu t ngoàiầ ư ạ ầ ỹ ậ
hàng rào d án (giao thông, c pự ấ
đi n, c p thoát n c). Ch đ uệ ấ ướ ủ ầ
t đ c kinh doanh theoư ượ
ph ng th c bán (tr m t l nươ ứ ả ộ ầ
ho c tr góp), cho thuê, cho thuêặ ả
mua cho ng i có thu nh pườ ậ
th p, khó kh n v nhà.ấ ă ề
\ Nhi u u đãi khác v thu : ề ư ề ế thuế
giá tr gia t ng b ng 0%ị ă ằ , mi nễ
thu thu nh p doanh nghi pế ậ ệ
trong 4 n m, ă k t khi có thuể ừ
nh p ch u thu và ậ ị ế gi m 50%ả
thu thu nh p doanh nghi pế ậ ệ
trong 5 n m ti p theoă ế và chỉ
ph i n p 10% lo i thu nàyả ộ ạ ế
trong su t th i gian ho t đ ngố ờ ạ ộ
(đi u 5 ề Quy t đ nh sế ị ố
67/2009/Q -TTg). NgàyĐ
22/07/2009, Th t ng Chínhủ ướ
ph ban hành Quy t đ nh sủ ế ị ố
96/2009/Q -TTg s a đ i m tĐ ử ổ ộ
s đi u t i các quy t đ nh 65, 66,ố ề ạ ế ị
67/2009/Q -TTg qui đ nh:Đ ị
gi m 50% m c thu su t thuả ứ ế ấ ế
giá tr gia t ng và đ c mi n n pị ă ượ ễ ộ
thu thu nh p doanh nghi pế ậ ệ
n m 2009 t ngày 22/7/2009 đ nă ừ ế
h t ngày 31/12/2009 đ i v i thuế ố ớ
nh p t ho t đ ng đ u t và kinhậ ừ ạ ộ ầ ư
doanh nhà đ cho h c sinh,ở ể ọ
sinh viên các tr ng đ i h c, caoườ ạ ọ
đ ng, trung h c chuyên nghi p,ẳ ọ ệ
cao đ ng ngh , trung c p ngh ,ẳ ề ấ ề
công nhân làm vi c t i các khuệ ạ
công nghi p và ng i có thuệ ườ
nh p th p có khó kh n v nhà .ậ ấ ă ề ở
\ Nhà đ u t xây nhà giá th p c ngầ ư ấ ũ
c h tr tín d ngđượ ỗ ợ ụ đ u tầ ư
t các ngu n: vay v n tín d ngừ ồ ố ụ
u đãi ho c bù lãi su t theo quyư ặ ấ
đ nh; vay t qu phát tri n nhà ị ừ ỹ ể ở
c a đ a ph ng và các ngu n v nủ ị ươ ồ ố
vay u đãi khác (n u có); đ cư ế ượ
UBND c p t nh xem xét, h trấ ỉ ỗ ợ
m t ph n ho c toàn b lãi vay.ộ ầ ặ ộ
• i v i ng i mua:Đố ớ ườ
\ c vay v n t các ngân hàngĐượ ố ừ
th ng m i có h tr c a Nhàươ ạ ỗ ợ ủ
n c v lãi su t đ tr m t l n,ướ ề ấ ể ả ộ ầ
tr góp ti n mua, thuê mua nhàả ề
.V i các th t c đ n gi n khiở ớ ủ ụ ơ ả
mua,thuê ho c thuê mua ng i cóặ ườ
thu nh p th p đ c phép bánậ ấ ượ
ho c cho thuê sau khi tr h tặ ả ế
ti n cho ch đ u t (sau khiề ủ ầ ư
đ c c p gi y ch ng nh nượ ấ ấ ứ ậ
quy n s h u nhà ), nh ngề ở ữ ở ư
ph i đ m b o th i gian t iả ả ả ờ ố
thi u là 10 n m, k t th i đi mể ă ể ừ ờ ể
ký h p đ ng mua bán ho c h pợ ồ ặ ợ
đ ng thuê mua v i ch đ u t dồ ớ ủ ầ ư ự
án. Ng i có nhu c u mua, thuê,ườ ầ
thuê mua nhà thu nh p th pở ậ ấ
ph i làm đ n có xác nh n c a cả ơ ậ ủ ơ
quan, đ n v n i làm vi c v đ iơ ị ơ ệ ề ố
t ng, m c thu nh p và c aượ ứ ậ ủ
UBND c p ph ng n i c trúấ ườ ơ ư
v hoàn c nh và th c tr ng nhà .ề ả ự ạ ở
Sau khi đ c xác nh n, n p đ nượ ậ ộ ơ
cho ch đ u t d án xem xét, đ iủ ầ ư ự ố
chi u đ ký h p đ ng.ế ể ợ ồ
\ Quy t nh 167ế đị c a Thủ ủ
t ng Chính ph ký ngàyướ ủ
12/12/2008, quy t đ nh chínhế ị
sách h tr h nghèo v nhà đãỗ ợ ộ ề ở
t o b c đ t phá v cung nhà ạ ướ ộ ề ở
giá th p cho ng i dân không chấ ườ ỉ
khu v c đô th mà còn vùngở ự ị ở
nông thôn. Theo quy t đ nh trên,ế ị
trong 3 n m t i, s có 500.000ă ớ ẽ
h còn khó kh n v nhà vùngộ ă ề ở
nông thôn đ c h tr nhà v iượ ỗ ợ ở ớ
ba y u t "c ng", là n n c ng,ế ố ứ ề ứ
t ng c ng và mái c ng.Trongườ ứ ứ
quy t đ nh này, nh ng h dân cóế ị ữ ộ
nhu c u đ c vay tín d ng tầ ượ ụ ừ
Ngân hàng Chính sách xã h i đ làmộ ể
nhà . M c vay t i đa 8 tri uở ứ ố ệ
đ ng/h , lãi su t 3%/n m. Th iồ ộ ấ ă ờ
h n vay 10 n m, trong đó th iạ ă ờ
gian ân h n là 5 n m. Th i gianạ ă ờ
tr n là 5 n m, m c tr n m iả ợ ă ứ ả ợ ỗ
n m t i thi u là 20% t ng să ố ể ổ ố
v n đã vay.Ngân sách Trung ngố ươ
s h tr 6 tri u đ ng/h . iẽ ỗ ợ ệ ồ ộ Đố
v i nh ng h dân thu c vùng khóớ ữ ộ ộ
kh n thì ngân sách Trung ngă ươ
h tr 7 tri u đ ng/h .D ki n,ỗ ợ ệ ồ ộ ự ế
v i chính sách trên, đ n n mớ ế ă
2015, kho ng 60% s sinh viênả ố
các c s đào t o và 50% công nhânơ ở ạ
lao đ ng t i các khu công nghi pộ ạ ệ
s đ c đáp ng ch .ẽ ượ ứ ỗ ở
\ B Xây d ng c ng đã ban hànhộ ự ũ
thông tư 36/2009/TT-BXD
h ng d n vi c bán, cho thuê,ướ ẫ ệ
cho thuê mua và qu n lý s d ngả ử ụ
nhà cho ng i có thu nh pở ườ ậ
th p t i khu v c đô th .ấ ạ ự ị Trong
đó, nguyên t c l a ch n đ iắ ự ọ ố
t ng đ c mua, thuê, thuê muaượ ượ
nhà thu nh p th p đ c Bở ậ ấ ượ ộ
Xây d ng d a theo b ng đi m.ự ự ả ể
Vi c l a ch n đ i t ng đ cệ ự ọ ố ượ ượ
mua, thuê, thuê mua nhà thuở
nh p th p th c hi n theoậ ấ ự ệ
ph ng pháp ch m đi m, ng iươ ấ ể ườ
có t ng s đi m cao h n sổ ố ể ơ ẽ
đ c u tiên gi i quy t tr cượ ư ả ế ướ
(v i thang đi m t i đa là 100).ớ ể ố
4. Ph ng pháp nghiên c uươ ứ
Mô ph ng Monte-Carlo là m tỏ ộ
ph ng pháp phân tích mô t các hi nươ ả ệ
t ng có ch a các bi n đ u vào có tínhượ ứ ế ầ
ng u nhiên nh m tìm ra l i gi i g nẫ ằ ờ ả ầ
đúng cho k t qu c a d án. Th c ch tế ả ủ ự ự ấ
c a mô ph ng Monte-Carlo là l y m tủ ỏ ấ ộ
cách ng u nhiên theo quy lu t phân ph iẫ ậ ố
xác su t các giá tr có th có c a các bi nấ ị ể ủ ế
ng u nhiên đ u vào và tính ra m t k tẫ ở ầ ộ ế
qu th c nghi m c a đ i l ng c nả ự ệ ủ ạ ượ ầ
phân tích [3]. Quá trình đó l p l i nhi uặ ạ ề
l n đ có m t t p h p đ y đ l n cácầ ể ộ ậ ợ ầ ủ ớ
k t qu th c nghi m. Tính toán th ngế ả ự ệ ố
kê các k t qu đó đ có các đ c tr ngế ả ể ặ ư
th ng kê c n thi t c a k t qu c nố ầ ế ủ ế ả ầ
phân tích c a d án, c th nh giá trủ ự ụ ể ư ị
k v ng c a NPV, đ l ch chu n c aỳ ọ ủ ộ ệ ẩ ủ
NPV c a d án, ho c xác su t đ NPVủ ự ặ ấ ể
có giá tr âm.ị
Hình 1: Quy trình nghiên c uứ
Crystal Ball (CB) là m t ph n m mộ ầ ề
tr giúp quá trình thi t l p mô hình môợ ế ậ
ph ng cho nhi u l nh v c khácỏ ề ĩ ự
nhau, d a trên nguyên lý mô ph ngự ỏ
Monte Carlo và trên n n ph n m mề ầ ề
Excel. Crystal Ball cho phép nh ngữ
ng i s d ng đ nh ngh a các phân bườ ử ụ ị ĩ ố
xác su t trên m t t p các bi n s ng uấ ộ ậ ế ố ẫ
nhiên c a mô hình. Crystal Ballủ có
nhi u công c khác nhau tr giúp choề ụ ợ
ng i s d ng trong vi c thi t l p vàườ ử ụ ệ ế ậ
phân tích các mô hình (Bootstrap, phân
tích Tornado, mô ph ng 2D và Batchỏ
Fit).
Theo quy trình nghiên c u trongứ
Hình 1, tr c h t các bi n đ u vào (cònướ ế ế ầ
đ c g i là bi n r i ro) đ c nh nượ ọ ế ủ ượ ậ
d ng thông qua xem xét t ng quan cácạ ổ
nghiên c u đã th c hi n. K ti p môứ ự ệ ế ế
hình tính toán l i nhu n d án nghiênợ ậ ự
c u đ c thi t l p trong n n Excel.ứ ượ ế ậ ề
Sau đó, th c hi n mô ph ng Monte-ự ệ ỏ
Carlo v i ph n m m Crystal Ball cácớ ầ ề
y u t r i ro chính và phân tích m c đế ố ủ ứ ộ
r i ro tác đ ng vào hi u qu tài chính dủ ộ ệ ả ự
án đ u t xây d ng chung c cho ng iầ ư ự ư ườ
thu nh p th p. ánh giá hi u qu tàiậ ấ Đ ệ ả
chính d a trên giá tr ự ị NPV, IRR, B/C và
kh n ng chi tr c a ng i có thuả ă ả ủ ườ
nh p th pậ ấ đ xem xét tính kh thi c aể ả ủ
d án. T đó đ a ra m t s ki n nghự ừ ư ộ ố ế ị
giúp các nhà đ u t đ a ra chi n l cầ ư ư ế ượ
kinh doanh lâu dài c a mình m t cáchủ ộ
h p lý: n u r i ro cao thì có th khôngợ ế ủ ể
đ u t ho c đi u ch nh m t s thôngầ ư ặ ề ỉ ộ ố
s c a d án đ có th th c hi n d ánố ủ ự ể ể ự ệ ự
v i m c đ r i ro ch p nh n đ c vàớ ứ ộ ủ ấ ậ ượ
ki n ngh đ d án trên th c s đ n đ cế ị ể ự ự ự ế ượ
“tay” ng i có thu nh p th p v i giáườ ậ ấ ớ
c h p lý.ả ợ
D án nghiên c u là dự ứ án t i Xã Longự ạ
Th i, Huy n Nhà Bè, Tp.HCM do Côngớ ệ
ty C ph n Xây d ng và Kinh doanhổ ầ ự
a c Hòa Bình đang xin phép đ u t vàĐị ố ầ ư
đã ký cam k t tham gia thí đi m ch ngế ể ươ
trình Nhà ph c v ng i có thu nh pụ ụ ườ ậ
Xác đ nh các nhân t tác đ ng (bi n đ i vào) đ n ị ố ộ ế ầ ế
hi u qu tài chính d án nghiên c uệ ả ự ứ
Tính h p lý c a ợ ủ
k t qu mô ph ngế ả ỏ
K t lu n và đ xu t ế ậ ề ấ
H p lýợ
Không h p lýợ
Thi t l p mô hình mô ph ng các y u t r i ế ậ ỏ ế ố ủ
ro quan tr ngọ
Ti n hành mô ph ng Monte-Carlo v i ph n ế ỏ ớ ầ
m m Crystal Ballề
Ch n l i ọ ạ
bi n đ u vàoế ầ
th p t i cu c h p do S Xây D ngấ ạ ộ ọ ở ự
Tp.HCM ch trì ngày 13/3/2009.ủ
5. Phân tích tài chính c a d án khi ủ ự
không tính n r i ro (phân tích đế ủ
t t nh)ấ đị
Sáu k ch b n khác nhau đã đ c xem xét vàị ả ượ
k t qu phân tích hi u qu tài chính dế ả ệ ả ự
án đ c trình bày trong ượ B ng 1ả .
B ng 1. K t qu phân tích tài chínhả ế ả
c a d án nghiên c u theo các k chủ ự ứ ị
b n khác nhauả
STT Các tr ng h pườ ợ NPV
1 Áp thu GTGT 10% và ế
thu TNDN 25%ế
2,570
2 c mi n thu GTGT,Đượ ễ ế
mi n thu TNDNễ ế
5,854
3 Không vay ngân hàng 22,463
4 Không vay ngân hàng,
đ c mi n thu GTGT, ượ ễ ế
mi n thu TNDNễ ế
25,672
5 H tr b ng hình th c ỗ ợ ằ ứ
giao đ tấ
9,137
6 Mi n thu TNDN và áp ễ ế
thu GTGT 5%ế
13,871
M c dù đ ng trên ph ng di n ch đ uặ ứ ươ ệ ủ ầ
t thì ph ng án th 2 mang l i l iư ươ ứ ạ ợ
nhuân cao nh t nh ng xét v m t t ngấ ư ề ặ ổ
th đ phù h p v i kh n ng thanh toánể ể ợ ớ ả ă
c a ng i mua và mang l i l i nhu nủ ườ ạ ợ ậ
cao cho ch đ u t vì giá nhà r s bánủ ầ ư ẻ ẽ
đ c nhanh thì ch n ph ng án 4 làượ ọ ươ
thích h p v i giá bán 7,954,000ợ ớ
(đ ng/m2) và l i nhu n làồ ợ ậ
19,523,000,000 (đ ng). Ngh a là doanhồ ĩ
nghi p ph i tìm đ c đ i tác góp v nệ ả ượ ố ố
cùng đ u t và Nhà n c h tr doanhầ ư ướ ỗ ợ
nghi p b ng h tr v v n, v đ t đai,ệ ằ ỗ ợ ề ố ề ấ
v.v đ tr c ti p hay gián ti p tác đ ngể ự ế ế ộ
giúp doanh nghi p gi m chi phí đ u t ,ệ ả ầ ư
t đó gi m giá bán đ ng i dân có thừ ả ể ườ ể
mua. Bên c nh đó vi c công b thôngạ ệ ố
tin, h tr th t c hành chính 1 cách đ yỗ ợ ủ ụ ầ
đ , rõ ràng đ n các doanh nghi p s giúpủ ế ệ ẽ
doanh nghi p có các ph ng án đ u t ,ệ ươ ầ ư
kinh doanh phù h p và gi m r t nhi uợ ả ấ ề
chi phí, th i gian c a doanh nghi pờ ủ ệ
c ng nh c quan Nhà n c.ũ ư ơ ướ
6. Phân tích tài chính c a d án khi ủ ự
tính n r i ro (phân tích mô đế ủ
ph ng)ỏ
6.1. Phân ph i xác su t c a các bi n ố ấ ủ ế
u vào.đầ
Xác đ nh phân ph i xác su t c a các bi nị ố ấ ủ ế
đ u vào là quan tr ng trong th c hi nầ ọ ự ệ
mô ph ng Monte-Carlo ỏ [5]. Các phân
ph i xác su t c a bi n đ u vào s đ cố ấ ủ ế ầ ẽ ượ
nghiên c u d a trên các s li u th ng kêứ ự ố ệ ố
quá kh c a bi n đ u vào và ý ki n cácở ứ ủ ế ầ ế
chuyên gia. B ng 2 trình bày k t qu xácả ế ả
đ nh phân ph i xác su t c a các bi n đ uị ố ấ ủ ế ầ
vào b ng cách dùng ch c n ng ằ ứ ă Fit trong
CB.
B ng 2. Phân ph i xác su t c a cácả ố ấ ủ
bi n u vào.ế đầ
STT Bi nế
đ u vàoầ
c a môủ
Phân
ph iố
xác
Các tham số
c b n c aơ ả ủ
hàm phân
ph ngỏ su tấ ph i xácố
su tấ
1 L m phátạ Phân
ph iố
tam
giác
Min =
-1,19%;
Max =
25,4%;
Likeliest =
-0,6%
2 Lãi su tấ
ngân
hàng*
Phân
ph iố
tam
giác
Min =
10,22%;
Max =
23,72%;
Likeliest =
10,5%
3 Su tấ
sinh l iợ
mong
mu nố
c a chủ ủ
đ u tầ ư
Phân
ph iố
tam
giác
Min = 10%;
Max = 20%;
Likeliest =
15%
4 Giá thành
xây d ngự
Phân
ph iố
tam
giác
Min = 3,7
tri uệ
đ ng/m2;ồ
Max = 4,5
tri uệ
đ ng/m2;ồ
Likeliest =
4,07 tri uệ
đ ng/m2ồ
5 Giá bán
c n hă ộ
chung
cư
Phân
ph iố
tam
giác
Min = 7,5
tri uệ
đ ng/m2;ồ
Max = 9,5
tri uệ
đ ng/m2;ồ
Likeliest =
8,14 tri uệ
đ ng/m2ồ
6 Th iờ
gian vay
Phân
ph iố
Min = 1
n m; Maxă
ngân hàng tam
giác
= 2,5 n m;ă
Likeliest =
1,5 n mă
*: Theo d li u c aữ ệ ủ
www.vietcombank.com.vn
6.2. K t qu mô ph ng Monte-ế ả ỏ
Carlo theo quan i m ch đ ể ủ
u tđầ ư
Th c hi n v i 10,000 l n mô ph ngự ệ ớ ầ ỏ
(10,000 trials) cho 6 bi n đ u vàoế ầ
(input variables): l m phát, lãi su t ngânạ ấ
hàng, su t sinh l i mong mu n c aấ ợ ố ủ
ch u t , ủ đầ ư giá thành xây d ng, ự giá bán
c n h và th i gian vay ngân hàngă ộ ờ . Số
bi n đ u ra (output variables) là 3 bi nế ầ ế
bao g m các ch tiêu đánh giá d án ồ ỉ ự NPV,
IRR, B/C.
Các k t qu mô ph ng các bi n đ u raế ả ỏ ế ầ
(NPV, IRR, B/) theo quan đi m chể ủ
đ u t đ c trình bày trong ầ ư ượ B ng 3,ả
B ng 4, Hình 2, Hình 3, Hình 4.ả
B ng 3. ả Các tham s chính c a k tố ủ ế
qu mô ph ng Monte-Carlo ả ỏ
Tham số
NPV (VN )Đ
Giá tr nh nh t (minimum)ị ỏ ấ -25,535,380,000
Giá tr l n nh t (maximum)ị ớ ấ 27,265.090,000
Giá tr trung bình (mean)ị 77,070,000
l ch chu n (Std Độ ệ ẩ
Deviation)
7,707,020,000
Ph ng sai (Variance)ươ 59,398,082,160,000
B ng 4.ả Xác su t đ d án đáng giáấ ể ự
Xác su t đấ ể
NPV > 0 IRR > 15%
là 56.76% 71.43%
Hình 2. Bi u đ xác su t ể ồ ấ c a ủ NPV và
bi u đ s t ng quan gi a các nhân tể ồ ự ươ ữ ố
đ u vào c a NPV (Trong bi u đầ ủ ể ồ
nh ng nhân t n m bên trái tr c 0% làữ ố ằ ụ
ngh ch bi n v i NPV còn nh ng nhânị ế ớ ữ
t n m bên ph i tr c 0% là đ ng bi nố ằ ả ụ ồ ế
v i NPV).ớ
Hình 3. Bi u đ xác su t ể ồ ấ c a ủ IRR và
bi u đ s t ng quan gi a các nhân tể ồ ự ươ ữ ố
đ u vào c a IRRầ ủ
Hình 4. Bi u đ xác su t ể ồ ấ c a ủ B/C và
bi u đ s t ng quan gi a các nhân tể ồ ự ươ ữ ố
đ u vào c a B/Cầ ủ
T k t qu mô ph ng chúng ta có thừ ế ả ỏ ể
rút ra các nh n xét sau:ậ
\ Giá tr nh nh t c a giá tr hi nị ỏ ấ ủ ị ệ
t i ròng NPV < 0, t ng t nhạ ươ ự ư
v y các giá tr nh nh t c a su tậ ị ỏ ấ ủ ấ
thu l i n i t i IRR < 15%ợ ộ ạ
(su t thu l i mong mu n c aấ ợ ố ủ
ch đ u t ) và t s l iủ ầ ư ỷ ố ợ
nhu n/chi phíậ : B/C < 1, ch ngứ
t trong tr ng h p r i roỏ ườ ợ ủ
nh t d án có kh n ng thua l .ấ ự ả ă ỗ
Nh ng xác su t đ th c hi n dư ấ ể ự ệ ự
án thành công v n l n h n xácẫ ớ ơ
su t đ d án th t b i, ví nhấ ể ự ấ ạ ư
xác su t đ d án thành công v iấ ể ự ớ
NPV > 0 và B/C >1 là 56.76%,
xác su t đ IRR > 15% làấ ể
71.43%.
\ Xác su t đ giá tr hi n t i ròngấ ể ị ệ ạ
NPV < 0 và B/C < 1 theo mô
ph ng Monte-Carlo là 43.24%,ỏ
còn xác su t đ su t thu l i n iấ ể ấ ợ ộ
t i IRR < 15% là 28.57%, đây làạ
nh ng con s khá l n, d án cóữ ố ớ ự
tính r i ro cao. Nguyên nhân tìnhủ
tr ng trên m t ph n là do cu cạ ộ ầ ộ
kh ng ho ng tài chính toàn c uủ ả ầ
vào n m 2008 đã tác đ ng x u đ nă ộ ấ ế
tình hình kinh doanh b t đ ngấ ộ
s n nói chung và c n h chungả ă ộ
c cho ng i thu nh p th p nóiư ườ ậ ấ
riêng. Bên c nh đó, v i m c đíchạ ớ ụ
t ng l i nhu n nên trong m tă ợ ậ ộ
th i gian dài các doanh nghi pờ ệ
“đua nhau” xây d ng hàng lo tự ạ
cao c v n phòng v i hàng tr mố ă ớ ă
ngàn mét vuông sàn khi n choế
ngu n cung quá l n, trong khiồ ớ
nhu c u thuê các cao c v nầ ố ă
phòng gi m do doanh nghi pả ệ
ti t ki m chi các kho n nh thuêế ệ ả ư
m t b ng đ đ u t t ng hi uặ ằ ể ầ ư ă ệ
qu cho s n xu t và kinhả ả ấ
doanh. Vì v y do trong lúc l pậ ậ
d án đ u t , các ch đ u t đãự ầ ư ủ ầ ư
không l ng h t đ c nh ngườ ế ượ ữ
r i ro c a tình hình th tr ngủ ủ ị ườ
và không d báo đ c nhu c uự ượ ầ
m i c a th tr ng thì dù cho làớ ủ ị ườ
doanh nghi p l n nh ng tìnhệ ớ ư
hình kinh doanh các cao c v nố ă
phòng không kh quan s gâyả ẽ
thi u v n tr m tr ng và khó đế ố ầ ọ ể
đ u t các phân khúc khác.ầ ư
\ S t ng quan gi a các nhân tự ươ ữ ố
đ u vào nh h ng l n đ n NPVầ ả ưở ớ ế
c a d án, ta th y y u t l mủ ự ấ ế ố ạ
phát là y u t có t m nh h ngế ố ầ ả ưở
l n nh t làm gi m l i nhu n vàớ ấ ả ợ ậ
tính kh thi c a d án. L m phátả ủ ự ạ
càng cao thì d án càng b t l i ,ự ấ ợ
d i nh h ng c a cu cướ ả ưở ủ ộ
kh ng ho ng kinh t toàn c uủ ả ế ầ
khi n cho l m phát cu i n mế ạ ố ă
2008 lên đ n 19.89%, đ ng th iế ồ ờ
lãi su t ngân hàng c ng t ng theo,ấ ũ ă
có lúc lên đ n 21%/ n m, đi u nàyế ă ề
gi i thích lý do t i sao khi môả ạ
ph ng trong nh ng tr ng h pỏ ữ ườ ợ
r i ro nh t d án có kh n ngủ ấ ự ả ă
thua l . ỗ
\ Vì khi phân tích hi u qu d ánệ ả ự
có ph thu c vào bi n đ u vào nênụ ộ ế ầ
khi giá bán dao đ ng t 7,5-10ộ ừ
tri u đ ng/m2 thì k t qu phânệ ồ ế ả
tích mô ph ng cho ta xác su tỏ ấ
đ d án thành công khá cao v iể ự ớ
NPV > 0 và B/C >1 là 74.26%,
xác su t đ IRR > 15% làấ ể
83.74%.
7. xu t m t s gi i pháp h trĐề ấ ộ ố ả ổ ợ
tài chính phát tri n nhà cho để ể
ng i thu nh p th pườ ậ ấ
Theo k t qu nghiên c u , v iế ả ứ ớ
c n h 35m2 v i giá bán 7,954,000ă ộ ớ
đ ng/m2 (ph ng án 4, ồ ươ B ng 1ả ) thì giá
1 c n h là 278,390,000 đ ng. V i să ộ ồ ớ ự
h tr cho vay 70% giá tr c n nhà c aỗ ợ ị ă ủ
Ngân hàng thì 30% còn l i ng i thuạ ườ
nh p th p ph i tr là 83,517,000 đ ng.ậ ấ ả ả ồ
N u g i Ngân hàng v i lãi su tế ử ớ ấ
8,7%/n m trong 48 tháng thì S ti nă ố ề
g i Ngân hàng hàng tháng là 1,461,000ử
đ ng. i v i ph ng án này thì m t kồ Đố ớ ươ ộ ỹ
s m i ra tr ng v i m c l ngư ớ ườ ớ ứ ươ
4,000,000 đ ng/tháng thì c ng có khồ ũ ả
n ng mua chung c đ . i v iă ư ể ở Đố ớ
tr ng h p không mu n vay 70% giáườ ợ ố
tr c n nhà t Ngân hàng thì thì S ti nị ă ừ ố ề
g i Ngân hàng hàng tháng là 4,870,000ử
đ ng, th ng gia đình hay v ch ngồ ườ ợ ồ
tr c ng có kh n ng mua nhà.ẻ ũ ả ă
C n c k t qu nghiên c u, nhómă ứ ế ả ứ
tác gi đ xu t m t s gi i pháp h trả ề ấ ộ ố ả ổ ợ
v tài chính đ phát tri n nhà cho ng iề ể ể ườ
có thu nh p th p t i TP.HCM:ậ ấ ạ
\ D án ự nên đ c ngân sách thànhượ
ph h tr toàn b lãi vay ố ỗ ợ ộ nh đãư
h tr : các dỗ ợ án đ u t xây d ngự ầ ư ự
ký túc xá cho sinh viên các tr ngườ
cao đ ng, đ i h c; xây d ng nhàẳ ạ ọ ự
cho công nhân làm vi c t i cácở ệ ạ
khu kinh t , khu công nghi p,ế ệ
khu ch xu t, khu công nghế ấ ệ
cao theo “Quy đ nh vị th cề ự
hi n các d án đ u t trong n cệ ự ầ ư ướ
thu c ộ ch ng trình kích c uươ ầ
trên đ a bàn thành ph H Chíị ố ồ
Minh kèm theo Quy t đ nh sế ị ố
20 /2009/Q -UBND”.Đ
\ Thành ph s d ng ngu n ngânố ử ụ ồ
sách đ ể h tr ỗ ợ b i th ng gi iồ ườ ả
phóng m t b ng và ặ ằ hay cung
c p ngu n đ t s ch đ doanhấ ồ ấ ạ ể
nghi p xây d ngệ ự .
\ Các doanh nghi pệ đ c h trượ ỗ ợ
vay t i đa 70% giá tr xây l p vàố ị ắ
thi t b t i Qu Phát tri n Nhà ế ị ạ ỹ ể ở
theo ph ng th c h p v n v iươ ứ ợ ố ớ
các ngân hàng, v i lãi su t đ c hớ ấ ượ ỗ
tr 4% nh đã th c hi n trongợ ư ự ệ
n m 2008, th i gian vay kéo dàiă ờ
t 5-10 n m đ i v i d án đ uừ ă ố ớ ự ầ
t đ bán nhà và 10-20 n m đ iư ể ă ố
v i d án bán ớ ự tr góp ho c ả ặ cho
thuê,thuê mua.
V phía các doanh nghi p:ề ệ
\ Nên ch đ ng trong vi c tìmủ ộ ệ
ki m thông tin, cung c p thôngế ấ
tin đ y đ v i Nhà n c vàầ ủ ớ ướ
ng i mua, thông tin thôngườ
qua các đ n v truy n thông, báoơ ị ề
chí, (là các đ n v r t quan tr ngơ ị ấ ọ
trong vi c thông tin và giúp đệ ỡ
ng i dân) đ ng i mua khôngườ ể ườ
ph i mua giá c n h đã b t ng lênả ă ộ ị ă
do mua qua trung gian.
\ Nên kh o sát nhu c u th c c aả ầ ự ủ
ng i dân, ph i n m đ c tâmườ ả ắ ượ
lý, th hi u c a h m t cách sâuị ế ủ ọ ộ
s c đ đ m b o d án thành côngắ ể ả ả ự
vì th c t m t s d án có tìnhự ế ộ ố ự
hình kinh doanh không t tố
c ng vì không hi u rõ khách hàngũ ể
nào là ti m n ng.ề ă Thông qua
nghiên c u, ch đ u t có th xácứ ủ ầ ư ể
đ nh c h i bán hàng/ cho thuêị ơ ộ
ti m n ng, n m rõ h n khề ă ắ ơ ả
n ng sinh l i c a các phân khúcă ờ ủ
khách hàng khác nhau t đó đ u từ ầ ư
ngu n l c hi u qu h n, t oồ ự ệ ả ơ ạ
ra s khác bi t cho c n h . Nhàự ệ ă ộ
đ u t c n tìm hi u nhu c u vàầ ư ầ ể ầ
kh n ng sinh l i t nhómả ă ờ ừ
khách hàng m c tiêu h n là ch chúụ ơ ỉ
tr ng đ n các đ c đi m và ti nọ ế ặ ể ệ
nghi c a b t đ ng s n.ủ ấ ộ ả
\ Vi c m nh d n áp d ng cácệ ạ ạ ụ
công ngh tiên ti n, đa d ng hóaệ ế ạ
kênh huy đ ng v n, khai thácộ ố
nh ng hình th c liên k t đaữ ứ ế
d ng s mang l i hi u quạ ẽ ạ ệ ả
cao cho chính doanh nghi pệ
c ng nh xã h i. Nh đó doanhũ ư ộ ờ
nghi p rút ng n th i gian hoànệ ắ ờ
thành d án, gi m chi phí xâyự ả
d ng công trình nên nhà s đ nự ẽ ế
“tay” ng i dân v i giá phù h pườ ớ ợ
và tình hình kinh doanh c aủ
doanh nghi p c ng phát tri nệ ũ ể
t t.ố /.
Tham kh oả
[1]. D.Ngoc Ha, “Thành ph H Chí ố ồ
Minh đ xu t 6000 t đ ng xây nhà ề ấ ỷ ồ ở
thu nh p th p”, Báo Tu i Tr ậ ấ ổ ẻ
08/03/1009, trích d n t đ a ch ẫ ừ ị ỉ
website:
/>ex.aspx?
ArticleID=305171&ChannelID=204.
[2]. Thái Doãn Hòa, “Gi i pháp đ u t xâyả ầ ư
d ng nhà xã h i d a trên nhu c u vàự ở ộ ự ầ
kh n ng tài chính c a ng i s d ngả ă ủ ườ ử ụ
trên đ a bàn t nh ng Nai”, Lu n v nị ỉ Đồ ậ ă
th c s , ngành Công ngh và Qu n lýạ ỹ ệ ả
xây d ng, i h c Bách Khoaự Đạ ọ
TP.HCM, tháng 7/2009
[3] Qu n lý r i ro, m t công c tôt choả ủ ộ ụ
qu n lý d án. Bài gi ng c a PGS Lêả ự ả ủ
Ki u cho các l p qu n lý d án c a H cề ớ ả ự ủ ọ
Vi n Cán b đô th và xây d ng - B Xâyệ ộ ị ự ộ
d ng.ự
[3]. ng Minh Trí, “Phân tích l iĐặ ợ
nhu n khi đ u t chung c cho ng iậ ầ ư ư ườ
thu nh p th p có tính đ n y u t r iậ ấ ế ế ố ủ
ro”, án phát tri n nhà xã h i trên đ aĐề ể ở ộ ị
bàn t nh ng Nai đ n n m 2010 và đ nhỉ Đồ ế ă ị
h ng đ n n m 2020”, Lu n v nướ ế ă ậ ă
th c s , ngành Công ngh và Qu n lýạ ỹ ệ ả
xây d ng, i h c Bách Khoaự Đạ ọ
TP.HCM, tháng 12-2009.
[4]. H nh Liên, “Công b Ngh quy tạ ố ị ế
và Quy t đ nh c a Th T ng Chínhế ị ủ ủ ướ
Ph v nhà giá th p”, 28/04/1009, tríchủ ề ấ
d n t đ a ch website:ẫ ừ ị ỉ
/>781P0C17/cong-bo-nghi-quyet-va-
quyet-dinh-cua-thu-tuong-ve-nha-gia-
thap.htm.
[5]. Soo-Yong Kim, Luu Truong Van,
Han-Ki Ha and Nguyen Quoc Tuan
(2007), “Risk Analysis for Industrial
Project in Construction Phase: A
Monte-Carlo Simulation Approach,”
Book of abstract & final program of
ICCPM/ICCEM 2007, Singapore, pp.
52.
VẬN DỤNG PHƯƠNG PHÁP
MÔ PHỎNG MONTE
CARLO VÀO PHÂN TÍCH ,
ĐÁNH GIÁ RỦI RO TÀI
CHÍNH CỦA DỰ ÁN CHUNG
CƯ CHO NGƯỜI THU NHẬP
THẤP
3.1 . Quy trình lập Mô phỏng Monte Carlo
Mô ph ng Monte Carlo là m t côngỏ ộ
c đ phân tích các hi n t ng cóụ ể ệ ượ
ch a y u t r i ro nh m rút ra l iứ ế ố ủ ằ ờ
gi i g n đúng. Nó còn đ c g i làả ầ ượ ọ
ph ng pháp th nghi m th ng kê.ươ ử ệ ố
Mô ph ng Monte Carlo th ngỏ ườ
đ c s d ng khi vi c th c hi n cácượ ử ụ ệ ự ệ
thí nghi m ho c các ph ng phápệ ặ ươ
tính toán b ng gi i tích g p nhi uằ ả ặ ề
khó kh n ho c không th th c hi nă ặ ể ự ệ
đ c, đ c bi t là khi s d ng các máyượ ặ ệ ử ụ
tính s và không yêu c u nh ng côngố ầ ữ
c toán h c ph c t p. Th c ch tụ ọ ứ ạ ự ấ
c a mô ph ng này là l a ch n m tủ ỏ ự ọ ộ
cách ng u nhiên c a các bi n đ u vàoẫ ủ ế ầ
(risk variables) ng u nhiên đ có m tẫ ể ộ
k t qu th c nghi m c a đ i l ngế ả ự ệ ủ ạ ượ
t ng h p c n phân tích. Quá trình đóổ ợ ầ
đ c l p l i nhi u l n đ có m tượ ặ ạ ề ầ ể ộ
t p h p đ l n các k t qu th cậ ợ ủ ớ ế ả ự
nghi m. Cu i cùng x lý th ng kê đệ ố ử ố ể
có các đ c tr ng th ng kê c a đ iặ ư ố ủ ạ
l ng t ng h p đó. Các b c tínhượ ổ ợ ướ
toán, th c hi n có th tóm t t nh sự ệ ể ắ ư ơ
đ d i đây:ồ ướ
B c 1: Mô hình toán h cướ ọ
Mô hình này xác đ nh các m i quan hị ố ệ
đ i s gi a các bi n s , h ng s . Nóạ ố ữ ế ố ằ ố
là m t t p h p các công th c choộ ậ ợ ứ
m t vài bi n s mà các bi n này có nhộ ế ố ế ả
h ng đ n k t qu .ưở ế ế ả
Bi n k t qu = F { Bi n r i ro }ế ế ả ế ủ
Khi các bi n r i ro bi n thiên thayế ủ ế
đ i theo m t hàm phân ph i xác xu t ,ổ ộ ố ấ
d n đ n các bi n k t qu c ng bi nẫ ế ế ế ả ũ ế
thiên theo, do đó khi thi t l p môế ậ
hình mô ph ng ta ph i thi t l p cácỏ ả ế ậ
công th c th hi n các m i liên hứ ể ệ ỗ ệ
này .
B c 2: Xác nh bi n r i ro (riskướ đị ế ủ
variables)
Phân tích đ nh y s đ c s d ngộ ạ ẽ ượ ử ụ
tr c khi áp d ng phân tích r i ro đướ ụ ủ ể
xác đ nh nh ng bi n s quan tr ngị ữ ế ố ọ
nh t trong mô hình đánh giá d án vàấ ự
giúp ng i phân tích l a ch n cácườ ự ọ
bi n s r i ro quan tr ng (nh ngế ố ủ ọ ữ
bi n s này gi i thích h u h t cácế ố ả ầ ế
r i ro c a d án).ủ ủ ự
B c 3: Xác nh các d ng phân ph iướ đị ạ ố
c a các bi n sủ ế ố
Khi l a ch n d ng phân ph i,ự ọ ạ ố
ng i ta s d ng d ng phân ph i xácườ ử ụ ạ ố
1.L p mô hình toánậ
h cọ
2.Xác đ nh các bi n r i ro và bi n k tị ế ủ ế ế
quả
3. Gi thi t d ng phân ph i xác su t cho cácả ế ạ ố ấ
bi n r i roế ủ
4.Xác đ nh các thông s cho ị ố hàm phân ph i xácố
su tấ
5. T o các s ng u nhiênạ ố ẫ
6. Ti n hành mô ph ngế ỏ
7. Phân tích k t quế ả
su t đa tr . Các d ng phân ph i xácấ ị ạ ố
su t c b n nh : phân ph i đ u, phânấ ơ ả ư ố ề
ph i tam giác, phân ph i chu n, phânố ố ẩ
ph i d ng b c thang. Phân ph iố ạ ậ ố
d ng b c thang có ích cho nh ngạ ậ ữ
tr ng h p có nhi u ý ki n chuyênườ ợ ề ế
gia. M t lo i phân ph i b c thangộ ạ ố ậ
đ c bi t là phân ph i “b c thang - r iặ ệ ố ậ ờ
r c”, nó đ c dùng khi giá tr c a m tạ ượ ị ủ ộ
bi n s có th ch gi thi t nh ngế ố ể ỉ ả ế ữ
con s phân bi t trong m t ph m viố ệ ộ ạ
nào đó.
B c 4: Xác nh gi i h n ph m viướ đ ị ớ ạ ạ
c a hàm phân ph i xác su tủ ố ấ
Các gi i h n ph m vi đ c xác đ nhớ ạ ạ ượ ị
b i các giá tr nh n t và l n nh t. óở ị ỏ ấ ớ ấ Đ
là các giá tr bi n mà các bi n s khôngị ế ế ố
đ c v t qua. V i nh ng phânượ ượ ớ ữ
ph i d ng tam giác hay b c thangố ạ ậ
c ng c n xác đ nh c th nh ngũ ầ ị ụ ể ữ
ph m vi ph n m bên trong hai gi iạ ụ ằ ớ
h n. Xác đ nh các gi i h n ph m viạ ị ớ ạ ạ
cho các bi n s d án là m t quá trìnhế ố ự ộ
đ n gi n b ng cách thu th p và phânơ ả ằ ậ
tích nh ng d li u có s n t quá khữ ữ ệ ẵ ừ ứ
c a các bi n r i ro, t đó chúng ta cóủ ế ủ ừ
th tìm đ c d ng phân ph i xác su tể ượ ạ ố ấ
phù h p c a nó.ợ ủ
B c 5: T o ra các s ng u nhiênướ ạ ố ẫ
Tìm cách phát ra hay l a ch n m tự ọ ộ
cách ng u nhiên k t c c c a các bi nẫ ế ụ ủ ế
ng u nhiên v i yêu c u vi c l aẫ ớ ầ ệ ự
ch n ph i đ m b o cho các k t c cọ ả ả ả ế ụ
có th có phân ph i xác su t gi ngể ố ấ ố
nh phân xác su t ban đ u c a cácư ấ ầ ủ
bi n ng u nhiên. Trong th c t ,ế ẫ ự ế
ng i ta th ng s d ng s n b ngườ ườ ử ụ ẵ ả
s ng u nhiên hay có th l p cácố ẫ ể ậ
ch ng trình phát s ng u nhiên đươ ố ẫ ể
t o ra các s đó.ạ ố
B c 6: V n hành mô ph ngướ ậ ỏ
Giai đo n v n hành mô ph ng là côngạ ậ ỏ
vi c khó kh n nh t, m t nhi u th iệ ă ấ ấ ề ờ
gian nh t, vì th nó đ c dành choấ ế ượ
máy tính. Quá trình trên đ c l p đi l pượ ặ ặ
l i cho đ n khi đ nh ng k t quạ ế ủ ữ ế ả
c n thi t, c n ph i th c hi n m tầ ế ầ ả ự ệ ộ
s khá l n nh ng phép th Monteố ớ ữ ử
Carlo, có khi đ n hàng tr m l n. Nóiế ă ầ
chung, s phép th càng l n, các k tố ử ớ ế
c c trung bình càng n đ nh.Ch n sụ ổ ị ọ ố
l n mô ph ng bao nhiêu là m t v nầ ỏ ộ ấ
đ ph c t p. Tuy nhiên thôngề ứ ạ
th ng s l n mô ph ng th ngườ ố ầ ỏ ườ
n m trong kho ng 5.000-ằ ả
10.000l n.ầ
B c 7: Phân tích các k t quướ ế ả
Cu i cùng là phân tích và gi i thích cácố ả
k t qu thu đ c trong giai đo nế ả ượ ạ
v n hành mô ph ng. S d ng cácậ ỏ ử ụ
phép tính th ng kê đ xác đ nh các đ cố ể ị ặ
tr ng th ng kê nh k v ng (mean),ư ố ư ỳ ọ
ph ng sai (variance) c a đ iươ ủ ạ
l ng t ng h p c n phân tích. Tượ ổ ợ ầ ừ
hàm phân ph i xác su t tích lu c aố ấ ỹ ủ
các k t qu , ng i ta có th quan sátế ả ườ ể
m c đ mong đ i c a k t qu d ánứ ộ ợ ủ ế ả ự
v i t ng giá tr đã cho b t k . Vì v yớ ừ ị ấ ỳ ậ
r i ro c a d án th ng đ c bi uủ ủ ự ườ ượ ể
th qua hàm phân ph i xác su t tíchị ố ấ
lu .ỹ
3.2 . Phân tích rủi ro bằng phần mềm
Crytal Ball ( CB)
3.2.1 . Phần mềm Crytal
Ball trong phân tích rủi ro
Xây d ng m t mô hình mô ph ng làự ộ ỏ
m t trong nh ng công vi c quanộ ữ ệ
tr ng giúp cho chúng ta đánh giá, phânọ
tích kh n ng thành công c a m tả ă ủ ộ
d án hay đánh giá ch t l ng c aự ấ ượ ủ
m t mô hình ng d ng trong th cộ ứ ụ ự
t . Có đi u là h u h t các h th ngế ề ầ ế ệ ố
trong th gi i th c là r t ph c t p,ế ớ ự ấ ứ ạ
vì th quá trình thi t l p mô hìnhế ế ậ
mô ph ng cho các h th ng này là r tỏ ệ ố ấ
khó kh n, và yêu c u h th ng môă ầ ệ ố
ph ng ph i có t c đ x lý r t cao.ỏ ả ố ộ ử ấ
Nh ng trong nh ng n m g n đây,ư ữ ă ầ
v i s phát tri n c a các công c xớ ự ể ủ ụ ử
lý, các nguyên lý mô ph ng, các ph nỏ ầ
m m tính toán thông minh… thì v nề ấ
đ xây d ng mô hình đã tr lên d dàngề ự ở ễ
h n r t nhi u. Vì th các chuyên giaơ ấ ề ế
k thu t, các doanh nhân ngày nay…ỹ ậ
hoàn toàn có th d dàng ti p c n v iể ễ ế ậ ớ
các công c x lý m i nh m xâyụ ử ớ ằ
d ng mô hình mô ph ng cho các dự ỏ ự
án c a mình nh m đánh giá tính khủ ằ ả
thi c a d án tr c khi tri n khai vàoủ ự ướ ể
th c t . Crystal Ball, là m t ph nự ế ộ ầ
m m tr giúp quá trình thi t l p môề ợ ế ậ
hình mô ph ng cho nhi u l nh v cỏ ề ĩ ự
khác nhau, d a trên nguyên lý môự
ph ng Monte Carlo và trên n n ph nỏ ề ầ
m m Excel. Crystal Ball cho phépề
nh ng ng i s d ng đ nh ngh a cácữ ườ ử ụ ị ĩ
phân b xác su t trên m t t p các bi nố ấ ộ ậ ế
s ng u nhiên c a mô hình. Sau khiố ẫ ủ
ch y ch ng trình mô ph ng,ạ ươ ỏ
nh ng ng i thi t l p mô hìnhữ ườ ế ậ
b ng tính có th thi t l p và phân tíchả ể ế ậ
hàng nghìn các vi n c nh khác nhau cóễ ả
th x y ra trong th c t và xác đ nhể ả ự ế ị
m c ứ r i roủ cho các vi n c nh nh nễ ả ậ
đ c này d a trên các k t qu thuượ ự ế ả
đ c t quá trình mô ph ng. Nh ngượ ừ ỏ ữ
ti n ích b sung b i Crystal Ballệ ổ ở
không làm thay đ i các công th cổ ứ
ho c các ch c n ng trong mô hìnhặ ứ ă
b ng tính truy n th ng.ả ề ố
Trong m i m t l n ch y ch ngỗ ộ ầ ạ ươ
trình mô ph ng. Crystal Ball s l aỏ ẽ ự
ch n giá tr ng u nhiên t m i m tọ ị ẫ ừ ỗ ộ
gi thi t trong mô hình đã ch n.ả ế ọ
Hình 1 d i đây cho chúng ta th yướ ấ
đ c m t quá trình th c hi n môượ ộ ự ệ
ph ng trong Crystal Ball.ỏ
u đi m c a Crystal Ball so v iƯ ể ủ ớ
Excell
Do ch x lý các bi n đ n l trên t ngỉ ử ế ơ ẻ ừ
ô nên các mô hình đ c thi t l pượ ế ậ
b ng Excel s ch đ a ra m t k tằ ẽ ỉ ư ộ ế
qu d báo đ n l . mô ph ng cácả ự ơ ẻ Để ỏ
s ki n mang tính quá trình b ngự ệ ằ
Excel, ng i th c hi n mô ph ngườ ự ệ ỏ
bu c ph i thay đ i th công cácộ ả ổ ủ
tham s c a mô hình đ thu đ cố ủ ể ượ
m t t p h p các d báo v các khộ ậ ợ ự ề ả
n ng có th x y ra. Ph ng th că ể ả ươ ứ
này đ a ra m t ph m vi các k t quư ộ ạ ế ả
có th x y ra nh ng không đ a raể ả ư ư
đ c các kh n ng x y ra ho c cácượ ả ă ả ặ
r i ro c a các k t qu thu đ c. ủ ủ ế ả ượ
Excel không đ c t i u đ có thượ ố ư ể ể
s d ng cho các d li u th ng kê, vìử ụ ữ ệ ố
th các t ch c khác đã xây d ng cácế ổ ứ ự
ph n m m b xung h tr choầ ề ổ ỗ ợ
Excel nh Crystal Ball hay @Risk.ư
Chúng không ch tính toán xác su t màỉ ấ
còn cho phép th c hi n các phép môự ệ
ph ng Monte Carlo đ l p đi l p l iỏ ể ặ ặ ạ
vi c l y các giá tr khác nhau t phânệ ấ ị ừ
b xác su t c a bi n s . Mô ph ngố ấ ủ ế ố ỏ
Monte Carlo là m t k thu t hi uộ ỹ ậ ệ
qu đã đ c ch ng minh. Trongả ượ ứ
nguyên lý mô ph ng Monte Carlo,ỏ
ch yêu c u m t b ng s ng u nhiênỉ ầ ộ ả ố ẫ
ho c m t b t o s ng u nhiên trênặ ộ ộ ạ ố ẫ
máy tính. M t s ng u nhiên là m t giáộ ố ẫ ộ
tr toán h c l a ch n đ c t o raị ọ ự ọ ượ ạ
theo m t phân b xác su t. ộ ố ấ
Crystal Ball b sung thêm 2 kổ ỹ
thu t trên n n Excel: s thay th cácậ ề ự ế
giá tr đ n l b ng m t phân b xácị ơ ẻ ằ ộ ố
su t và vi c mô ph ng mô hình m tấ ệ ỏ ộ
cách ng u nhiên. K t qu là m t b ngẫ ế ả ộ ả
tính v i s h tr c i ti n thêm vàoớ ự ỗ ợ ả ế
các phân b xác su t này s đ a ra cácố ấ ẽ ư
k t qu có th xác đ nh đ c nh xácế ả ể ị ượ ư
su t thu đ c l i nhu n t m t s nấ ượ ợ ậ ừ ộ ả
ph m m i, ho c m c đ ch c ch nẩ ớ ặ ứ ộ ắ ắ
c a yêu c u ch p nh n đ c.ủ ầ ấ ậ ượ
Các ph ng pháp l y m u phươ ấ ẫ ổ
bi n trong Crystal ballế
Có hai ph ng pháp l y m u c b nươ ấ ẫ ơ ả
trong ph n m m Crystal Ball: ầ ề
L y m u Monte Carlo:ấ ẫ ch ngươ
trình mô ph ng s l a ch n m tỏ ẽ ự ọ ộ
cách ng u nhiên môt giá tr s n có tẫ ị ẵ ừ
phân b xác su t c a t p giá tr đ u vàoố ấ ủ ậ ị ầ
đã đ c đ nh ngh a trong gi thuy t.ượ ị ĩ ả ế
L y m u Latin Hypercube:ấ ẫ ch ngươ
trình mô ph ng c ng l a ch n cácỏ ũ ự ọ
giá tr m t cách ng u nhiên, nh ng sị ộ ẫ ư ố
l n l y m u là b ng nhau v i m iầ ấ ẫ ằ ớ ỗ
m t phân b đã đ nh ngh a trong giộ ố ị ĩ ả
thi t.ế
Trong th c t , ng i ta l a ch nự ế ườ ự ọ
ph ng pháp l y m u Monte Carloươ ẫ ẫ
khi c n tính toán x p x tr ng tháiầ ấ ỉ ạ
th c c a phân b v i yêu c u nhi uự ủ ố ớ ầ ề
l n th h n so v i l y m u Latinầ ử ơ ớ ẫ ẫ
Hypercube. Ho c khi ta mu n môặ ố
ph ng đi u gì s x y ra trong đi uỏ ề ẽ ả ề
ki n g n v i th c t h n cho môệ ầ ớ ự ế ơ
hình b ng tính c a b n. L a ch nả ủ ạ ự ọ
l y m u theo ph ng pháp Latinấ ẫ ươ
Hypercube khi ta ch y u quan tâmủ ế
t i đ chính xác c a các thông sớ ộ ủ ố
trong ch ngươ
trình mô ph ng.ỏ
Các phân ph i trong Crystal Ballố
Vi c ch n lo i phân b cho m t giệ ọ ạ ố ộ ả
thuy t là m t trong nh ng b cế ộ ữ ướ
quan tr ng nh t trong quá trình thi tọ ấ ế
l p m t mô hình Crystal Ball. V iậ ộ ớ
m i m t bi n s ng u nhiên trongỗ ộ ế ố ẫ
m t ch ng trình mô ph ng, chúngộ ươ ỏ
ta ph i xác đ nh các giá tr mà nó có thả ị ị ể
x y ra b ng m t phân b xác su t.ả ằ ộ ố ấ
Lo i phân b xác su t mà chúng taạ ố ấ
ch n tu thu c vào các đ c đi m c aọ ỳ ộ ặ ể ủ
bi n s đó.ế ố
Trong m t ch ng trình mô ph ngộ ươ ỏ
giá tr thay cho bi n s đ c l aị ế ố ượ ự
ch n m t cách ng u nhiên t các giá trọ ộ ẫ ừ ị
có th x y ra đã đ c chúng ta đ nhể ả ượ ị
ngh a tr c đó.ĩ ướ
M t ch ng trình mô ph ng s đ aộ ươ ỏ ẽ ư
ra các kh n ng có th x y ra c aả ă ể ả ủ
mô hình mô ph ng b ng cách l p điỏ ằ ặ
l p l i công vi c l y giá tr t hàmặ ạ ệ ấ ị ừ
phân b xác su t cho các bi n số ấ ế ố
ng u nhiên và s d ng nh ng giá trẫ ử ụ ữ ị
này cho ô. Thông th ng, m tườ ộ
ch ng trình mô ph ng b ngươ ỏ ằ
Crystal Ball s đ a ra hàng tr mẽ ư ă
ho c hàng nghìn vi n c nh s x yặ ễ ả ẽ ả
ra trong vòng m t vài giây. ộ
Trong ph n m m Crystal Ball cóầ ề
s n nhi u lo i phân b xác su t baoẵ ề ạ ố ấ
g m c các hàm phân b liên t c và r iồ ả ố ụ ờ
r c đ c dùng đ mô t cho m t giạ ượ ể ả ộ ả
đ nh, ngoài ra còn có c phân b tuị ả ố ỳ
ch n (có th bao g m c phân b liênọ ể ồ ả ố
t c và r i r c). ụ ờ ạ
- M t phân b xác su t liên t c giộ ố ấ ụ ả
đ nh r ng t t c các d li u trongị ằ ấ ả ữ ệ
ph m vi đ u có th xu t hi n, vìạ ề ể ấ ệ
th b t k m t giá tr nào n m trongể ấ ỳ ộ ị ằ
t p giá tr đ u là nh ng giá tr có thậ ị ề ữ ị ể
xu t hi n. Nh ng phân b xác su tấ ệ ữ ố ấ
này là nh ng đ ng cong liên t c.ữ ườ ụ
M t phân b xác su t r i r c mô tộ ố ấ ờ ạ ả
các giá tr th ng là nh ng giá trị ườ ữ ị
nguyên r i r c nhau. Trong đ thờ ạ ồ ị
c a hàm phân b lo i này th ng làủ ố ạ ườ
nh ng c t n i ti p nhau.Tu đi uữ ộ ố ế ỳ ề
ki n th c t chúng ta có th l aệ ự ế ể ự
ch n m t trong các lo i phân b xácọ ộ ạ ố
su t mà Crystal Ball có đ làm giấ ể ả
thuy t cho mô hình mô ph ng c aế ỏ ủ
chúng ta. D i đây mô t m t s hàmướ ả ộ ố
phân b xác su t đ c tích h p trongố ấ ượ ợ
Crystal Ball.
Các b c xây d ng mô hình môướ ự
ph ng trong Crystal Ball ỏ
xây d ng m t mô hình môĐể ự ộ
ph ng, ng i ta c n tuân theo cácỏ ườ ầ
b c sau:ướ
- Xây d ng m t m u b ng tính d aự ộ ẫ ả ự
trên tình hu ng ng u nhiên.ố ẫ
- Ch y mô ph ng trên b ng tính đó.ạ ỏ ả
- Phân tích k t qu .ế ả
Ngoài ra, khi mu n thi t l p m t ố ế ậ ộ
mô hình mô ph ng, ta c n ph i đ nhỏ ầ ả ị
ngh a 3 lo i ô:ĩ ạ
- Các ô gi đ nh: ch a các giá tr ng u ả ị ứ ị ẫ
nhiên (đó là các bi n đ c l p ng u nhiên ế ộ ậ ẫ
c a v n đ c n gi i quy t). Các giá ủ ấ ề ầ ả ế
tr trong ô gi đ nh ph i là các giá tr ị ả ị ả ị
s h c, không đ c là công th c ố ọ ượ ứ
ho c ký t .ặ ự
- Các ô “bi n s có nh h ngế ố ả ưở
quy t đ nh t i k t qu mô ph ng”ế ị ớ ế ả ỏ
ch a nh ng giá tr có kh n ngứ ữ ị ả ă
ki m soát ph m vi bi n thiên các giá trể ạ ế ị
khác trong mô hình c a ng i sủ ườ ử
d ng. Các giá tr n m trong các ô nàyụ ị ằ
c ng ph i d i d ng s h c chũ ả ướ ạ ố ọ ứ
không đ c d i d ng công th cượ ướ ạ ứ
hay ký t .ự
- Các ô d báo (ch a các bi n phự ứ ế ụ
thu c) ch a các công th c có liênộ ứ ứ
quan t i m t ho c nhi u gi đ nh vàớ ộ ặ ề ả ị
các ô bi n s quy t đ nh. Các ô này sế ố ế ị ẽ
ti n hành k t h p các giá tr trong các ôế ế ợ ị
gi đ nh, ô bi n s quy t đ nh và các ôả ị ế ố ế ị
khác đ đ a ra k t qu . Các ô d báoể ư ế ả ự
ph i ch a các công th c toán h c.ả ứ ứ ọ
Xác nh mô hình gi thuy tđị ả ế
V i m i m t bi n s hay m t giớ ỗ ộ ế ố ộ ả
thuy t trong m t ch ng trình môế ộ ươ
ph ng, chúng ta ph i đ nh ngh aỏ ả ị ĩ
nh ng giá tr có kh n ng x y raữ ị ả ă ả
c a nó d i d ng m t phân b xácủ ướ ạ ộ ố
su t. Lo i phân b xác su t mà chúngấ ạ ố ấ
ta l a ch n tu thu c vào tính ch tự ọ ỳ ộ ấ
c a bi n đó.Trong m t ch ng trìnhủ ế ộ ươ
mô ph ng, Crystal Ball s đ a raỏ ẽ ư
nhi u vi n c nh d báo khác nhauề ễ ả ự
c a mô hình b ng cách l p đi l p l iủ ằ ặ ặ ạ
công vi c nh t các giá tr t phân bệ ặ ị ừ ố
xác su t c a chúng và s d ng cácấ ủ ử ụ
bi n này cho m i m t ô gi thuy t.ế ỗ ộ ả ế
Do các phân b đ c s d ng đ môố ượ ử ụ ể
t s bi n thiên cho các bi n đ c l pả ự ế ế ộ ậ
quan tr ng cho các mô ph ng (cácọ ỏ
phân b xác su t này mô t xác su t màố ấ ả ấ
bi n s r i vào m t giá tr trong m tế ố ơ ộ ị ộ
t p giá tr cho tr c), vi c l a ch nậ ị ướ ệ ự ọ
và áp d ng các phân b phù h p là nhân tụ ố ợ ố
chính khi đ nh ngh a m t ô giị ĩ ộ ả
thuy t.ế
Xu t phát t các nhân t trên khi ti nấ ừ ố ế
hành xác đ nh m t mô hình gi thuy tị ộ ả ế
chúng ta ph i xác đ nh phân b xác su tả ị ố ấ
phù h p v i m i bi n s . th cợ ớ ỗ ế ố Để ự
hi n đ c công vi c trên chúng taệ ượ ệ
c n xác đ nh các b c đ nh ngh a choầ ị ướ ị ĩ
m t hay nhi u ô gi thuy t trongộ ề ả ế
Crystal Ball:
- L a ch n m t ô hay m t ph m viự ọ ộ ộ ạ
các ô. Nh ng ô này có th đ c đữ ể ượ ể
tr ng ho c có m t s các giá tr b ngố ặ ộ ố ị ằ
s (trong nh ng ô này không đ cố ữ ượ
phép t n t i các công th c toán h cồ ạ ứ ọ
ho c ký t ).ặ ự
- L a ch n l nh Define -> Defineự ọ ệ
Assumption đ đ nh ngh a các giể ị ĩ ả
thuy t.ế
- T b ng l a ch n phân b xácừ ả ự ọ ố
su t, l a ch n phân b mà chúng taấ ự ọ ố
mu n. ố
- Khi c a s “Define Assumption”ử ổ
xu t hi n, nh p các thông s choấ ệ ậ ố
phân b mà chúng ta ch n. Nh ngố ọ ữ
thông s này có th là d i d ng số ể ướ ạ ố
ho c các ô liên quan.ặ
- Click “Enter” khi đã ch p nh nấ ậ
nh ng tham s đã nh p.ữ ố ậ
- Click “Ok” đ k t thúc. ể ế
N u nh chúng ta đã có s n các d li uế ư ẵ ữ ệ
đ c l u gi tr c đó, Crystal Ballượ ư ữ ướ
có th giúp chúng ta l a ch n phân bể ự ọ ố
phù h p nh t cho bi n s c n mô tợ ấ ế ố ầ ả
này b ng các công c s n có c a nóằ ụ ẵ ủ .
nh ngh a các thành ph n khácĐị ĩ ầ
Các bi n s quy t đ nh có th khôngế ố ế ị ể
c n cho m t mô hình mô ph ng,ầ ộ ỏ
nh ng chúng có th h u ích khi c nư ể ữ ầ
so sánh ho c t i u các k t qu .ặ ố ư ế ả
Nh ng bi n s quy t đ nh là nh ngữ ế ố ế ị ữ
giá tr mà chúng ta có th ki m soátị ể ể
đ c chúng. Vi c xác đ nh m t giá trượ ệ ị ộ ị
t i u cho các bi n s quy t đ nh cóố ư ế ố ế ị
th t o nên s khác nhau trong vi cể ạ ự ệ
thu đ c m t m c tiêu quan tr ng vàượ ộ ụ ọ
vi c không đ t đ c m c tiêu này.ệ ạ ượ ụ
đ nh ngh a m t ô bi n s quy tĐể ị ĩ ộ ế ố ế
đ nh, chúng ta th c hi n theo cácị ự ệ
b c sau:ướ
- L a ch n m t ô ho c m t vài ô.ự ọ ộ ặ ộ
- S d ng l nh define decision đử ụ ệ ể
nh p các thông s liên quan. ậ ố
nh ngh a các d báoĐị ĩ ự
Sau khi dã đ nh ngh a các ô gi thuy tị ĩ ả ế
và các ô bi n s quy t đ nh, chúng taế ố ế ị
c n l a ch n ô d báo và đ nh ngh aầ ự ọ ự ị ĩ
ô này. Các ô d báo th ng ch a cácự ườ ứ
công th c t ng ng v i m t ho cứ ươ ứ ớ ộ ặ
nhi u các ô gi thuy t và các ô bi nề ả ế ế
s quy t đ nh. Các ô d báo k t h pố ế ị ự ế ợ
các ô trong mô hình c a chúng ta đủ ể
đ a ra k t qu mà chúng ta c n.ư ế ả ầ
đ nh ngh a m t ô d báo ho cĐể ị ĩ ộ ự ặ
m t s các ô d báo chúng ta s d ngộ ố ự ử ụ
l nh “Define -> Define Forecast”ệ
đ nh p các thông s c n thi t.ể ậ ố ầ ế
Ch y mô ph ngạ ỏ
Sau khi đã hoàn thành các thao tác trên
trong mô hình b ng tính, chúng ta đãả
có th ch y ch ng trình mô ph ngể ạ ươ ỏ
c a mình b ng l nh “Runủ ằ ệ
simulation”. Chúng ta có th t nể ậ
d ng các công c s n có trong ph nụ ụ ẵ ầ
m m Crystal Ball đ thu đ cề ể ượ
nh ng phân tích chu n xác v d báoữ ẩ ề ự
mà nó đ a ra, t đó chúng ta có đ cư ừ ượ
m t k t qu g n v i th c t h n.ộ ế ả ầ ớ ự ế ơ
3.2.2 . Ứng dụng
A. N i dung bài toán : ộ
Trong th i gian g n đây , nhi uờ ầ ề
d án chung c cho ng i thu nh pự ư ườ ậ
th p đã đ c phê duy t và b t đ uấ ượ ệ ắ ầ
tri n khai .Tr c bi n đ ng c aể ướ ế ộ ủ
n n kinh t th tr ng hi n nay .ề ế ị ườ ệ
Các d án s không tránh kh i s tácự ẽ ỏ ự
đ ng c a nh ng y u t rui ro doộ ủ ữ ế ố
n n kinh tê th tr ng gây nên .M cề ị ườ ụ
đích c a đ tài là phân tích đ nh l ngủ ề ị ượ
nh ng bi n đ i c a các ch tiêu hi uữ ế ổ ủ ỉ ệ
qu c a d án ( NPV, IRR) khi cóả ủ ự
r i ro .ủ
Xét m t d án chung c choộ ự ư
ng i thu nh p th p đ c xây d ngườ ậ ấ ượ ự
trên đ a bàn TP Hà N i v i quy mô dị ộ ớ ự
án :
c xây d ng trên khu đ tĐượ ự ấ
di n tích 1200m2 ,g m 17 t ngệ ồ ầ
trong đó T ng 1,2 : là khu v c choầ ự
thuê làm siêu th , đ xe , T ng 3-17 :ị ề ầ
c n h bán cho ng i thu nh p th pă ộ ườ ậ ấ
Ngu n v n 70% là v n t có, 30%ồ ố ố ự
v n vay ngân hàng . D án đ c thiố ự ượ
công hoàn thi n trong 3 n m . Cácệ ă
s li u c th đ c trình bày trongố ệ ụ ể ượ
ph n tính toán chi ti t .ầ ế
B. Gi i quy t bài toán : ả ế
S d ng ph n m m Crystal Ballử ụ ầ ề
thi t l p mô hình mô ph ngế ậ ỏ
Monte- Carlo
Th c hi n v i 10,000 l n môự ệ ớ ầ
ph ng (10,000 trials) cho 4 bi nỏ ế
đ u vào (input variables):, lãi su tầ ấ
ngân hàng, su t sinh l i mong mu nấ ợ ố
c a ch đ u t , giá thành xây d ng, giáủ ủ ầ ư ự
bán c n h . S bi n đ u ra (outpută ộ ố ế ầ
