THẨM ĐỊNH VÀ LỰA CHỌN DỰ ÁN

THẨM ĐỊNH VÀ LỰA CHỌN DỰ ÁN
1. THẨM ĐỊNH VÀ LỰA CHỌN DỰ ÁN
2.1 Các phương pháp định lượngCó hai phương pháp:
a. Phương pháp dòng tiền tệ chiết giảm (Discounted Cash Flow Method)
• Phương pháp giá trị tương đương (PW, FW, AW): Đưa tất cả các giá trị 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)- 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 đánh 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 định 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 nghĩa 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 -
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. Nghĩa 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
NPVc. 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 giáPhương pháp
NPV:NPV (A) = -1000 + 1100 . 1/(1+8%) = 18,5NPV (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
2. CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐA MỤC TIÊU
2.1 Khái niệm chung:
Việc ra quyết định phụ thuộc vào yếu tố thái độ của người ra quyết định
- Ra quyết định đa mục tiêu (RQĐĐMT, Multi Objective Decision Making –
MODM): là quá trình ra quyết định 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 nghĩa là do ta đặt mục tiêu quá thấp)
- MCDM : Multi Criteria Decision Making
– Ra quyết địng đa tiêu chí- MADM : Multi Attribute Decision Making
– Ra quyết định đa thuộc tính
3.2. Quá trình ra quyết định đa mục tiêu
Bước 1: Xác định lời giải tối ưu cho mỗi mục tiêu (Individual Solution)
+ Biến quyết định
+ 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 bị 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 định 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
Nhận xét:
- B là phương án bị 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
định sơ bộ ban đầu
4.2. Phương pháp liệt kê và cho điểm
Chỉ tiêu (Criteria)

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. Phng phỏp ra quyt nh a yu t (Multi Factor Evaluation Program
MFEP) Phồng php MFEP: mọựi yóỳu tọỳ quan troỹng aớnh hồớng õóỳn quyóỳt õởnh se
õồỹc gn mọỹt hóỷ sọỳ ni lón tỏm quan troỹng tồng õọỳi gia cc yóỳu tọỳ vồùi nhau.
Sau õ õnh gi phồng n theo cc hóỷ sọỳ naỡy. Cc bồùc thỷc hióỷn MFEP: Bồùc 1:
Lióỷt kó tỏỳt caớ cc yóỳu tọỳ vaỡ gn cho yóỳu tọỳ thù i mọỹt troỹng sọỳ FWi, 0<FW
i
<1
FWi ni lón tỏm quan troỹng cuớa mọựi yóỳu tọỳ mọỹt cch tồng õọỳi FW
i
= 1 Bồùc 2:
Lồỹng gi theo yóỳu tọỳ. Vồùi mọựi yóỳu tọỳ i ta õnh gi phồng n j bng cch gn mọỹt
hóỷ sọỳ FE
ij
goỹi laỡ lồỹng gi cuớa phồng n j õọỳi vồùi yóỳu tọỳ i. Bồùc 3: Tờnh tọứng
lồỹng troỹng sọỳ cuớa tỡng phồng n j TWE
j
= FW
i
* FE
ij
vồùi i:
yóỳu tọỳ vaỡ j: phồng n Choỹn phồng n j
0
ùng vồùi Max TWE

j

4.4. Phng phỏp hiu qu v chi phớ (EffectiveCost
Nhn xột:- T cỏc im A
0
, A
1
, , A
7
trờn hỡnh v ta nhn thy cỏc im A
2
, A
5
, A
7

u b tri (A
2
b tri bi A
3
; A
5
b tri bi A
4
; v A
7
b tri bi A
6
). Do ú ta cú th loi
cỏc phng ỏn ny ngay t u.- Min di cỏc phng ỏn tri l min khụng chp

nhn (Unacceptable Region)- Cỏc d ỏn nm trờn ng ni lin (ng ranh gii
hiu qu) l phng ỏn khụng b tri- Nu ta cú s vn l K thỡ ta s chn phng ỏn
A
3
vỡ vi chi phớ K ta t c hiu qu cao nht- Nu ta bit F ta s chn A
3
, A
4
, A
6

vỡ cỏc phng ỏn ny s em li hiu qu cao hn so vi yờu cu- Nu ta cú s vn K
v bit F ta s chn phng ỏn A
3
.
4.5. Phng phỏp li ớch chung (Collective Utility CU)


PA
i
Mc tiờu j A
1
A
2
A
i
A
m

1

Z
1
Z
11
Z
21
Z
i1
Z
m1

2
Z
2
Z
12
Z
22
Z
i2
Z
m2


j
Z
j
Z
1j
Z

2j
Z
ij
Z
mj


n
Z
n
Z
1n
Z
2n
Z
in
Z
mn
CU CU
1
CU
2
CU
i
CU
m
Vi i = 1,m ; j = 1,n Nu mc tiờu l Z
j
vi phng ỏn A
i

thỡ Z
ij
l giỏ tr v mt cht
lng hoc s lng ca phng ỏn i i vi mc tiờu j.
Mụ hỡnh ny cú 2 dng bi toỏn:
+ bi toỏn Max
+ bi toỏn Min Cỏc bc thc hin gii bi toỏn Max:Bc 1: i Z
ij
thnh b
ij
(khụng
th nguyờn)
Bc 2: nh ngha trng s
j
cho mi mc tiờu 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:- 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 thịt bò (Z
2
) Mọi nghiệm nằm trên đường
đánh đổi là nghiệm không bị trội (nghĩa là bà nội trợ dùng hết số tiền mang theo để mua
thịt bò và rau muống). Miền nằm dưới đường đánh đổi là miền nghiệm tầm thường (nghĩa
là bà nội trợ mua thịt bò và rau muống nhưng chưa dùng hết số tiền mang theo). Miền nằm
trên đường đánh đổi là miền nghiệm không khả thi (nghĩa là bà nội trợ mua thịt bò và rau
muống nhưng vượt quá số tiền mang theo). Họ đường cong (1) thể hiện người ra quyết
định thích rau muống hơn thịt bò. Họ đường cong (2) thể hiện người ra quyết định thích
thịt bò hơn rau muống. Đường cong ưa thích tiếp xúc với đường đánh đổi thể hiện quan
điểm của người ra quyết định 2 mục tiêu.
Trong đó i là mục tiêu và j là phương ánTa không thể đạt các mục tiêu tối đa cùng một lúc,
do vậy ta phải dùng phương pháp thỏa hiệp, nghĩa là thỏa mãn được các mục tiêu càng
nhiều càng tốt. Trên đồ thị 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

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

nghĩa là A
i
được ưa thích hơn A
j
R là toán tử sắp hạng
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)