Bài giảng quản lý dự án chương 2 Khởi đầu dự án trung tâm viện công nghệ châu á tại việt nam

Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á tại Việt Nam (AITCV) Khởi Đầu Dự Án
CHƯƠNG 2
KHỞI ĐẦU DỰ ÁN
1. HÌNH THÀNH DỰ ÁN (Project Formulation)
Một dự án được hình thành qua các giai đoạn sau:
- Khái niệm, ý tưởng và đònh nghóa dự án (Conception, Idea and Defintion of Project)
 Ra quyết đònh
- Nghiên cứu tiền khả thi (Pre-Feasibility Study)
 Ra quyết đònh
- Nghiên cứu khả thi (Feasibility Study)
 Ra quyết đònh
- Thiết kế chi tiết (Detail Design)
 Ra quyết đònh
- Thực hiện dự án (Project Implementation)
Vấn đề: Tại sao dự án phải trải qua nhiều giai đoạn?
1.1 Khái niệm và đònh nghóa dự án
Trong giai đoạn này cần trả lời các câu hỏi chủ yếu sau:
- Dự án đáp ứng nhu cầu gì?
- Dự án này có phù hợp với chuyên môn và chiến lược của Công ty hay không?
Giai đoạn này còn được gọi là giai đoạn nghiên cứu cơ hội đầu tư. Nếu việc trả lời các câu hỏi
này gặp khó khăn thì việc hình thành dự án sẽ có thể không khả thi.
1.2 Nghiên cứu tiền khả thi
- Mục tiêu là nghiên cứu triển vọng chung của dự án
- Duy trì chất lượng thông tin chung cho mọi biến số
- Sử dụng thông tin thứ cấp
- Thông tin thiên lệch (giá trò max, min) thì tốt hơn giá trò trung bình
Trong bước này trả lời các câu hỏi:
PM2.doc G.V. Cao Hào Thi
1
Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á tại Việt Nam (AITCV) Khởi Đầu Dự Án
- Dự án có khả thi về mặt tài chính, kinh tế, xã hội không?

- Các biến hay chỉ tiêu chủ yếu là gì?
- Nguồn rủi ro
Trong bước này cần tiến hành các phân tích sau:
- Phân tích thò trường
- Phân tích kỹ thuật
- Phân tích nguồn lực
- Phân tích tài chánh
- Phân tích kinh tế
- Phân tích xã hội
- Phân tích nhu cầu cơ bản
1.3 Nghiên cứu khả thi
- Trọng tâm: cải thiện độ chính xác của các biến số chủ yếu
- Các biện pháp hạn chế rủi ro phải được nghiên cứu chi tiết hơn
Trong bước này trả lời các câu hỏi:
- Có khả thi về mặt tài chính, kinh tế, xã hội không?
- Mức độ không tin cậy của các biến số chủ yếu?
- Ra quyết đònh thiết kế chi tiết hay không?
2. THẨM ĐỊNH VÀ LỰA CHỌN DỰ ÁN
2.1 Các phương pháp đònh lượng
Có hai phương pháp:
a. Phương pháp dòng tiền tệ chiết giảm (Discounted Cash Flow Method)
• Phương pháp giá trò tương đương (PW, FW, AW): Đưa tất cả các giá trò của dòng tiền tệ về
một thời điểm nào đó: hiện tại, tương lai, hoặc hàng năm.
Tiêu chuẩn đánh giá “Phương án đáng giá” :
+ Các phương án độc lập: NPV > 0
+ Các phương án loại trừ nhau: NPV  Max (với NPV > 0)
• Phương pháp suất thu lợi (IRR, ERR, ERRR)
- IRR (Internal Rate of Return – Suất thu lợi nội tại)
PM2.doc G.V. Cao Hào Thi
2

APW
F
AWP
F
AP
FW
Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á tại Việt Nam (AITCV) Khởi Đầu Dự Án
- ERR (External Rate of Return – Suất thu lợi ngoại lai)
- ERRR (Explicit Reinvestment Rate of Return – Suất thu lợi tái đầu tư tường minh)
Tiêu chuẩn đánh giá “Phương án đáng giá” :
+ Các phương án độc lập: IRR (ERR, ERRR) > MARR
+ Các phương án loại trừ nhau:
IRR ( ∆ ) ≥ MARR  PA có vốn đầu tư lớn là đáng giá

• Phương pháp tỷ số lợi ích / chi phí (B/C)
Tỷ số B/C thường Tỷ số B/C sửa đổi
Tiêu chuẩn đánh giá “Phương án đáng giá” :
+ Các phương án độc lập: B / C > 1
+ Các phương án loại trừ nhau:
B / C ( ∆ ) > 1  PA có vốn đầu tư lớn là đáng giá
Các công ty trên thế giới thường sử dụng NPV và IRR. Nhiều khi họ sử dụng cả hai phương
pháp này để đanh giá một dự án. Phương pháp NPV khá phức tạp bởi vì việc xác đònh MARR
rất khó và phức tạp, trong khi đó phương pháp IRR không cần MARR vẫn có thể tính được
IRR. Tuy nhiên khi so sánh các phương án với nhau thì phương pháp IRR dễ gây lầm lẫn hơn
(chẳng hạn, IRR (A) > IRR (B) > 0, không có nghóa là phương án A tốt hơn phương án B).
Ngoài ra phương pháp IRR còn có nhược điểm nữa là một bài toán có thể cho nhiều nghiệm,
do đó khó chọn được nghiệm đúng.
Đối với các dự án công ích thì sử dụng phương pháp tỷ số B/C. Phương án được xem là đáng
giá khi lợi ích của việc đầu tư lớn lớn hơn chi phí đã bỏ ra.
b. Phương pháp cổ điển

• Phương pháp thời gian bù vốn – T
bv
: thời gian cần thiết để lượng tiền thu được bù lại tiền
đầu tư ban đầu.
- Thời gian bù vốn không xét đến suất chiết tính
PM2.doc G.V. Cao Hào Thi
3
( - )
( + )
T
bv
(có xét đến suất chiết khấu)
T
bv
(không xét đến suất chiết khấu)
∑
=
=+−
bv
T
t
t
CFP
1
0
B
C
(B – C)
Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á tại Việt Nam (AITCV) Khởi Đầu Dự Án
- Thời gian bù vốn có xét đến suất chiết tính

Tiêu chuẩn đánh giá “Phương án đáng giá”:
T
bv
< [T
bv
]
Nếu 2 phương án có cùng lợi ích (mục tiêu) thì phương án nào có T
bv
nhỏ hơn thì phương án
đó tốt hơn. Nghóa là phải lưu ý đến các mục tiêu, giả thiết, ràng buộc khi so sánh các phương
án
Ví dụ: Xét 2 dự án với các số liệu sau:
DA (A) DA (B) DA (B-A)
Năm 0 1 Năm 0 1 Năm 0 1
CF -1000 1100 CF -3000 3300 CF -2000 2200
a. Tính IRR (A), IRR (B). Biết MARR = 8%
b. So sánh (A) và (B) theo IRR và NPV
c. Nếu MARR = 12% thì chọn dự án nào?
Giải:
a. DA (A): -1000 + 1100 . 1/(1+i) = 0  IRR (A) = 10%
DA (B): -3000 + 3300 . 1/(1+i) = 0  IRR (B) = 10%
b. Phương pháp IRR:
(B-A): -2000 + 2200 . 1/(1+i) = 0  IRR (B - A) = 10% > 8%
 Dự án B đáng giá
Phương pháp NPV:
NPV (A) = -1000 + 1100 . 1/(1+8%) = 18,5
NPV (B) = -3000 + 3300 . 1/(1+8%) = 55,55  Dự án B đáng giá
c. MARR = 12%  không dự án nào đáng giá
• Phương pháp điểm hòa vốn
PM2.doc G.V. Cao Hào Thi

4
∑
=
=
+
+−
bv
T
t
t
t
t
CF
P
1
0
1 )(
Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á tại Việt Nam (AITCV) Khởi Đầu Dự Án
3. CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐA MỤC TIÊU
3.1 Khái niệm chung
- Việc ra quyết đònh phụ thuộc vào yếu tố thái độ của người ra quyết đònh
- Ra quyết đònh đa mục tiêu (RQĐĐMT, Multi Objective Decision Making – MODM): là
quá trình ra quyết đònh để lựa chọn một trong các phương án sao cho trong cùng một lúc có
thể thỏa mãn nhiều mục tiêu khác nhau với mức độ càng cao càng tốt.
(Nếu ta thỏa mãn nhiều một tiêu cùng một lúc nghóa là do ta đặt mục tiêu quá thấp)
- MCDM : Multi Criteria Decision Making – Ra quyết đòng đa tiêu chí
- MADM : Multi Attribute Decision Making – Ra quyết đònh đa thuộc tính
3.2. Quá trình ra quyết đònh đa mục tiêu
Bước 1: Xác đònh lời giải tối ưu cho mỗi mục tiêu (Individual Solution)
+ Biến quyết đònh

+ Hàm mục tiêu Mô hình toán Lời giải tối ưu
+ Ràng buộc
Bước 2: Phân tích đa mục tiêu: gồm 2 bước căn bản
1) Phát hiện ra các phương án không bò trội (Non-dominate Alternatives)
2) Lựa chọn phương án bằng MODM
3.3 Các phương pháp MODM thường dùng:
- Phương pháp liệt kê và cho điểm
- Phương pháp ra quyết đònh đa yếu tố (MFEP – Multi Factor Evaluation Process)
- Phương pháp lợi ích chung (CU - Collective Utility)
- Phương pháp hiệu quả – chi phí (Cost – Effective)
- Phương pháp quy hoạch thỏa hiệp (Compromise programming)
- Phương pháp lựa chọn (Electre)
4. CÁC PHƯƠNG PHÁP RA QUYẾT ĐỊNH ĐA MỤC TIÊU
4.1. Mô hình phân cực
 Đây thưòng là mô hình đầu tiên trong quá trình lựa chọn
PM2.doc G.V. Cao Hào Thi
5
Rẻ
Nhanh
Nhiều
Tốt
B
C
3
3
3
3
0
Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á tại Việt Nam (AITCV) Khởi Đầu Dự Án
Nhận xét: - B là phương án bò trội  có thể loại ngay từ đầu

- A và C có những điểm trội nên chưa thể kết luận chọn phương án nào  sử
dụng những phương pháp khác tiếp theo để lựa chọn phương án tốt nhất
- Phương pháp này sử dụng ít thông tin ban đầu nên thường sử dụng trong
việc nhận đònh sơ bộ ban đầu
4.2. Phương pháp liệt kê và cho điểm
Chỉ tiêu (Criteria)
MT1: Nhanh MT2: Nhiều MT3: Tốt MT4: Rẻ
Điểm 3 2 1 3 2 1 3 2 1 3 2 1 Tổng
A X X X X 10
B X X X X 6
C X X X X 8
 Chọn phương án A vì A có số điểm cao nhất, tuy nhiên ta cũng nhận thấy không phải tất cả
mọi mục tiêu của phương án A đều tốt nhất.
4.3. Phương pháp ra quyết đònh đa yếu tố (Multi Factor Evaluation Program MFEP)
Phỉång phạp MFEP: mäùi úu täú quan trng nh hỉåíng âãún quút âënh s âỉåüc gạn mäüt hãû säú nọi
lãn táưm quan trng tỉång âäúi giỉỵa cạc úu täú våïi nhau. Sau âọ âạnh giạ phỉång ạn theo cạc hãû säú
ny.
PM2.doc G.V. Cao Hào Thi
6
A
Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á tại Việt Nam (AITCV) Khởi Đầu Dự Án
Cạc bỉåïc thỉûc hiãûn MFEP:
Bỉåïc
1: Liãût kã táút c cạc úu täú v gạn cho úu täú thỉï i mäüt trng säú FWi, 0<FW
i
<1
FWi nọi lãn táưm quan trng ca mäùi úu täú mäüt cạch tỉång âäúi ∑ FW
i
= 1
Bỉåïc

2: Lỉåüng giạ theo úu täú. Våïi mäùi úu täú i ta âạnh giạ phỉång ạn j bàòng cạch gạn mäüt hãû säú
FE
ij
gi l lỉåüng giạ ca phỉång ạn j âäúi våïi úu täú i.
Bỉåïc
3: Tênh täøng lỉåüng trng säú ca tỉìng phỉång ạn j
TWE
j
= ∑ FW
i
* FE
ij
våïi i: úu täú v j: phỉång ạn
Chn phỉång ạn j
0
ỉïng våïi Max TWE
j

4.4. Phương pháp hiệu quả và chi phí (Effective–Cost)
Nhận xét:
- Từ các điểm A
0
, A
1
, …, A
7
trên hình vẽ ta nhận thấy các điểm A
2
, A
5

, A
7
đều bò trội (A
2
bò
trội bởi A
3
; A
5
bò trội bởi A
4
; và A
7
bò trội bởi A
6
). Do đó ta có thể loại các phương án này
ngay từ đầu.
- Miền ở dưới các phương án trội là miền không chấp nhận (Unacceptable Region)
- Các dự án nằm trên đường nối liền (đường ranh giới hiệu quả) là phương án không bò trội
- Nếu ta có số vốn là K thì ta sẽ chọn phương án A
3
vì với chi phí K ta đạt được hiệu quả cao
nhất
- Nếu ta biết F ta sẽ chọn A
3
, A
4
, A
6
vì các phương án này sẽ đem lại hiệu quả cao hơn so

với yêu cầu
- Nếu ta có số vốn K và biết F ta sẽ chọn phương án A
3
.
4.5. Phương pháp lợi ích chung (Collective Utility – CU)
PM2.doc G.V. Cao Hào Thi
7
K
0
K
1
K
2
K
3
K
4
K
5
K
6
Chi Phí (Cost)
Hiệu quả
(Effective)
Đường ranh giới hiệu quả
(Efficient Frontier)
A
0
A
1

A
2
A
3
A
4
A
5
A
6
A
7
Miền không chấp nhận
(Unacceptable Region)
K
F
Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á tại Việt Nam (AITCV) Khởi Đầu Dự Án
α
PA
i
Mục tiêu j
A
1
A
2
A
i
A
m
α

1
Z
1
Z
11
Z
21
Z
i1
Z
m1
α
2
Z
2
Z
12
Z
22
Z
i2
Z
m2

α
j
Z
j
Z
1j

Z
2j
Z
ij
Z
mj

α
n
Z
n
Z
1n
Z
2n
Z
in
Z
mn
CU CU
1
CU
2
CU
i
CU
m
Với i = 1,m ; j = 1,n
Nếu mục tiêu là Z
j

với phương án A
i
thì Z
ij
là giá trò về mặt chất lượng hoặc số lượng của
phương án i đối với mục tiêu j.
Mô hình này có 2 dạng bài toán: + bài toán Max
+ bài toán Min
Các bước thực hiện để giải bài toán Max:
Bước 1: Đổi Z
ij
thành b
ij
(không thứ nguyên)
Bước 2: Đònh nghóa trọng số α
j
cho mỗi mục tiêu j
Bước 3: Tính CU
i
cho mỗi phương án i
Bước 4: Sắp xếp các phương án theo thứ tự giảm dần của CU
i
.
Phương án tốt nhất là phương án có CU
i
 Max
Đối với bài toán Min: các bước thực hiện cũng tương tự như bài toán Max, nhưng ở đây có một
vài sự khác biệt là:
PM2.doc G.V. Cao Hào Thi
8

i
i
i
ijij
ijij
ij
ZZ
ZZ
b
minmax
min
−
−
=
∑
=
×α=
n
1j
ijji
bCU
Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á tại Việt Nam (AITCV) Khởi Đầu Dự Án
- Z
ij
càng Min càng tốt
- Cách tính b
ij
:
4.6. Phương pháp quy hoạch thỏa hiệp (Compromise Programming)
Giả sử ta có 2 mục tiêu Z

1
và Z
2
Ví Dụ:
Một bà nội trợ đi mua rau muống (Z
1
) và thòt bò (Z
2
)
Mọi nghiệm nằm trên đường đánh đổi là nghiệm không bò trội (nghóa là bà nội trợ dùng hết số
tiền mang theo để mua thòt bò và rau muống).
Miền nằm dưới đường đánh đổi là miền nghiệm tầm thường (nghóa là bà nội trợ mua thòt bò và
rau muống nhưng chưa dùng hết số tiền mang theo).
Miền nằm trên đường đánh đổi là miền nghiệm không khả thi (nghóa là bà nội trợ mua thòt bò
và rau muống nhưng vượt quá số tiền mang theo).
Họ đường cong (1) thể hiện người ra quyết đònh thích rau muống hơn thòt bò.
Họ đường cong (2) thể hiện người ra quyết đònh thích thòt bò hơn rau muống.
Đường cong ưa thích tiếp xúc với đường đánh đổi thể hiện quan điểm của người ra quyết đònh
2 mục tiêu.
PM2.doc G.V. Cao Hào Thi
9
i
i
i
ijij
ijij
ij
ZZ
ZZ
b

minmax
max
−
−
=
Q (Z
1Q
, Z
2Q
)
Nghiệm lý tưởng (Ideal Solution)
L
j
Z
2max
Z
ij
Z
1max
Z
1j
Z
2j
Z
1
Z
2
Z
2max
Z

1max
Họ đường cong (1)
Họ đường cong (2)
Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á tại Việt Nam (AITCV) Khởi Đầu Dự Án
Trong đó i là mục tiêu và j là phương án
Ta không thể đạt các mục tiêu tối đa cùng một lúc, do vậy ta phải dùng phương pháp thỏa
hiệp, nghóa là thỏa mãn được các mục tiêu càng nhiều càng tốt. Trên đồ thò đó chính là khoảng
cách ngắn nhất giữa nghiệm lý tưởng và đường đánh đổi.
Các cách đo khoảng cách:
1) Khoảng cách Euclide: phù hợp với các mục tiêu cùng thứ nguyên
2) Khoảng cách chuẩn hóa:
3) Khoảng cách chuẩn hóa có xét đến trọng số của mục tiêu
3) Khoảng cách tổng quát
PM2.doc G.V. Cao Hào Thi
10
( )
2
1
2
2
1








−=

∑
=
i
ijiQj
j
ZZLMin
2
1
2
2
1
minmax



















−
−
=
∑
=
i
ii
ijiQ
j
j
ZZ
ZZ
LMin
2
1
2
2
1
minmax



















−
×−
=
∑
=
i
ii
iijiQ
j
j
ZZ
ZZ
LMin
α
Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á tại Việt Nam (AITCV) Khởi Đầu Dự Án
Khoảng cách trong không gian p chiều, i = 1, p
4.7. Phương pháp lựa chọn (Electre)
Phương pháp này giúp ta chọn phương án tốt hơn chứ không giúp chọn phương án tốt nhất.
Giả sử có hai phương án A
i
và A
j
- A

i
R A
j
nghóa là A
i
được ưa thích hơn A
j
R là toán tử sắp hạng
- Ký hiệu này thể hiện i được ưa thích hơn j
Giả sử có 8 phương án sau:
Tư tưởng của phương pháp này là phương án 2 tốt hơn phương án 1 nhưng không thể kết luận
giữa phương án 2 và phương án 5 vì hai phương án này không cùng mục tiêu so sánh.
 chọn tập {2,4,5} = Kernel (các tập phương án chủ yếu)
5. PHÂN TÍCH RỦI RO
5.1 Phân tích độ nhạy (Sensitivity Analysis)
PM2.doc G.V. Cao Hào Thi
11
p
p
p
i
ii
iijiQ
j
j
ZZ
ZZ
LMin
1
1

minmax


















−
×−
=
∑
=
α
i j
7
4
6
1

2
3
8
5
Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á tại Việt Nam (AITCV) Khởi Đầu Dự Án
Đònh nghóa: Phân tích độ nhạy là phân tích những ảnh hưởng của các yếu tố có tính bất đònh
(VD: MARR, chi phí, thu nhập, tuổi thọ dự án,…) đến:
• Độ đo hiệu quả kinh tế của các phương án so sánh, và
• Khả năng đảo lộn kết luận về các phương án so sánh, nghóa là từ đáng giá trở thành không
đáng giá và ngược lại.
Nói một cách khác, phân tích độ nhạy là xem xét mức độ “nhạy cảm” của các kết quả khi có
sự thay đổi giá trò của một hay một số tham số đầu vào. Nếu biến nào thay đổi mà không ảnh
hưởng đến kết quả thì các biến này không được dùng trong phân tích rủi ro.
 Phân tích độ nhạy giúp người ra quyết đònh trả lời câu hỏi “What …If” (Cái gì sẽ xảy ra nếu
như)
Ví Dụ: nh hưởng của suất chiết khấu MARR đến NPV
MARR < 10%  NPV > 0
MARR = 10%  NPV = 0
MARR > 10%  NPV < 0
Mô hình phân tích độ nhạy thuộc loại mô hình mô tả, kết quả của mô hình sẽ cung cấp thêm
thông tin có liên quan cho người ra quyết đònh để lựa chọn phương án hoặc yêu cầu phải tổ
chức thêm về một số tham số kinh tế nào đó.
Trong phân tích độ nhạy cần đánh giá được biến số quan trọng, là biến số có ảnh hưởng nhiều
đến kết quả và sự thay đổi của biến số có nhiều tác động đến kết quả.
Nhược điểm của phân tích độ nhạy:
• Chỉ xem xét từng tham số trong khi kết quả lại chòu tac động của nhiều tham số cùng
một lúc.
• Không trình bày được xác suất xuất hiện của các tham số và xác suất xảy ra của các
kết quả.
Ghi chú: Có thể thực hiện phân tích độ nhạy theo một tham số trên EXCEL bằng cách sử dụng

bảng phân tích một chiều với các lệnh DATA  TABLE.
PM2.doc G.V. Cao Hào Thi
12
10
0
6
8
11
12
- +
NPV
MARR (i%)
Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á tại Việt Nam (AITCV) Khởi Đầu Dự Án
5.2 Phân tích độ nhạy theo nhiều tham số (Scenario Analysis)
- Còn được gọi là phân tích các tình huống (Scenario Analysis).
- Để xem xét khả năng có sự thay đổi tương tác giữa sự thay đổi của các tham số kinh tế, cần
phải phân tích độ nhạy của nhiều tham số.
Phương pháp tổng quát trong trường hợp này tạo thành các vùng chấp nhận và vùng bác bỏ
Trong VD về bán hàng thì
- trường hợp tốt nhất là : + giá bán cao nhất
+ giá mua thấp nhất
- trường hợp xấu nhất là: + giá bán thấp nhất
+ giá mua cao nhất
Nếu trong trường hợp xấu nhất mà TIỀN LỜI > 0 thì nên thực hiện PA
Ghi chú: Có thể thực hiện phân tích độ nhạy theo hai tham số trên EXCEL bằng cách sử dụng
bảng phân tích hai chiều với các lệnh DATA  TABLE
5.3 Phân tích rủi ro (Risk Analysis)
a. Phân tích rủi ro theo phương pháp giải tích
Phân tích rủi ro là phân tích mô tả các ảnh hưởng đối với độ đo hiệu quả kinh tế của các
phương án đầu tư trong điều kiện rủi ro.

Mô hình tổng quát của bài toán phân tích rủi ro
Giả sử ta có m phương án A
i
(i = 1,m) mang tính loại trừ lẫn nhau và có n trạng thái S
j
(j = 1,n).
Nếu ta chọn phương án A
i
và trạng thái xảy ra là S
j
thì ta sẽ có một kết quả R
ij
.
PM2.doc G.V. Cao Hào Thi
13
PW = 0
PW (chi)
Max
Max
Min
Min
Vùng bác bỏ
Vùng chấp nhận
PW (chi)
Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á tại Việt Nam (AITCV) Khởi Đầu Dự Án
Trong phân tích rủi ro, chúng ta biết được xác suất để cho các trạng thái S
j
xảy ra là P
j
; còn

trong điều kiện bất đònh chúng ta không xác đònh được P
j
.
Mô hình tổng quát của bài toán phân tích rủi ro
Trạng thái S
j
Phương án A
i
S
1
S
2
… S
j
… S
n
A
1
R
11
R
12
… R
1j
… R
1n
A
2
R
21

… … … … …
… … … … … … …
A
i
R
i1
… … R
ij
… R
in
… … … … … … …
A
m
R
m1
… … … R
mn
Xác suất của các
trạng thái P
j
P
1
P
2
… P
j
… P
n
b. Phân tích rủi ro theo phương pháp mô phỏng MONTE - CARLO
Mô phỏng MONTE – CARLO, còn gọi là phương pháp thử nghiệm thống kê (Method of

Statistics) là một phương pháp phân tích mô tả các hiện tượng có chứa yếu tố ngẫu nhiên (như
rủi ro trong dự án) nhằm tìm ra lời giải gần đúng.
Mô phỏng được sử dụng trong phân tích rủi ro khi việc tính toán bằng cách giải tích quá phức
tạp, thậm chí không thực hiện được – chẳng hạn: chuỗi CF là một tổ hợp phức tạp của nhiều
tham số có tính chất ngẫu nhiên phải ước tính qua dự báo như: số lượng bán, giá bán, tuổi thọ,
chi phí vận hành, … Vì vậy việc ước lượng phân phối xác suất của chuỗi dòng tiền tệ rất khó
khăn, nhất là khi các biến ngẫu nhiên đó lại tương quan với nhau. Trong trường hợp này, sử
dụng phương pháp mô phỏng sẽ đơn giản hơn nhiều.
Thực chất của mô phỏng MONTE CARLO là lấy một cách ngẫu nhiên các giá trò có thể có của
các biến ngẫu nhiên ở đầu vào và tính ra một kết quả thực nghiệm của đại lượng cần phân
tích.
Quá trình đó lặp lại nhiều lần để có một tập hợp đủ lớn các kết quả thử nghiệm. Tính toán
thống kê các kết quả đó để có các đặc trưng thống kê cần thiết của kết quả cần phân tích (E,
C
v
).
PM2.doc G.V. Cao Hào Thi
14
Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á tại Việt Nam (AITCV) Khởi Đầu Dự Án
PM2.doc G.V. Cao Hào Thi
15