Вид для печати
Здравствуйте!
Читаю статью об имитационном моделировании инвестиционных рисков
http://glspro.narod.ru/teach/
В ней говорится о том, что NPV рассчитывается с помощью функции ПЗ. Однако в ексел я эту функцию не нахожу, эксел ругается (у меня 2003 г. офис), и я никак не могу выйти на их результирующие цифры.
Если кто сталкивался с подобной проблемой, поделитесь решением.
Дима.
Дмитрий!
А что Вам нужно? Риски посчитать? Или узнать об Excel?
Во-первых, мне каэтся, что сначала нужно уметь грамотно писать имя уважамого продукта, потому как он отвечает тем же J
Выбирать решение, согласно чото-там. Зачем вам это нужно?
РЕШЕНИЕ ПРОБЛЕМЫ:
Спишите.
Заработайте деньги как можете и купите то что вам не нужно, потому как не пригодится
PS. Желательно 2-е. Хоть чуть узнаете цену дешевых знаний.
Дмитрий!
А вообще мне стало интересно и посмотрел Вашу ссылку.
У меня лицензионное ПО, обновление – вчера. Точно – нет.
Используются «собственные»/«пользовательские» функции, на которые есть ссылки, которых ЕС-но нет в Excel.
Загрузите их. Только сначала найдите в работах автора. При желании – это не трудно.
Если он Вам их даст бесплатно. J
Удачи
Попробуйте использовать функцию ПС(). Помогло?Цитата:
Сообщение от Дмитрий 2006_3
ПС пожалуй помогло. Я связался с автором статьи, и он то же советует ПС, вы правы.Цитата:
Сообщение от Genn
Однако фокус в том, что у меня дома стоит старый ексел 97 г., так вот в нем есть функция ПЗ. Получается когда что-то надо, его всегда нет, и именно под конец.
А все это мне надо для расчета рисков, в статье подробно изложена методика, почему бы ее и не применить в бизнес-плане.
Возникли у меня еще вопросы, после изучения этой методики.
1. При описании результатов расчета автор пишит, что вероятность того, что NPV окажется больше чем M(NPV)+q, равна 16%, а вероятность того, что вероятность значения NPV окажется в интервале [M(NPV) - q; M(NPV)] равна 34%. Вопрос, а как количественно, так сказать на цифрах примера, этот вывод написать. Т.е., при прочтении данного вывода, непонятно, чему равняется q по данным примерам. M(NPV) на сколько я понимаю равен 3 412,14.
Более того, в итоговом выводе, на последних страницах автор пишит, что для рассматриваемого примера можно с вероятностью 95% утверждать, что величина математического ожидания NPV попадет в интервал 3412(+-)224,88. И тут вообще непонятно, если в конце уже делается вывод на 95%, то о чем говорят тогда выводы по 16 и 34%.
2. По результатам расчета данного примера у меня вообще получилась сильная корреляция всех переменных. Вопрос, это не перечеркивает анализ и можно ли не обращать внимание на эту корреляцию.
Сдается мне, эта методика по своему смыслу неправильная. Что такое NPV? Это, в общем, сумма денег, эквивалентная ожидаемым будущим деньгам. По самому смыслу своего определения эта величина не случайная. Хотя, конечно, ожидаемые поступления случайны, NPV для того и существует, что заменить будущие и неопределенные деньги сегодняшними определенными. Он уже должен содержать всю неопределенность в своем расчете.Цитата:
Сообщение от Дмитрий 2006_3
Если же следовать методике http://glspro.narod.ru/teach/ мы приходим к тем же проблемам, для разрешения которых и существует NPV. Предположим, следуя методике, что мы получили некоторое среднее значение M(NPV) и, например, дисперсию D(NPV) для двух взаимоисключающих проектов. Хорошо если у одного из них среднее выше, а дисперсия ниже. А если наоборот, у первого выше и среднее, и дисперсия? Какой выбирать? Когда у нас были просто выбор между большей доходностью и меньшим риском, мы знали, что выбрать нам поможет NPV. А здесь что, надо изобретать NPV(NPV)? А может, останавливаться рано и нужно NPV(NPV(NPV)) и так далее до бесконечности? :)
Это только один очевидный недостаток. Второй - современная концепция финансов разделяет специфический риск и рыночный риск. Имитационное моделирование, если вы только не моделируете разом весь рынок, даст оценку специфического (полного) риска, но для диверсифицированного инвестора он не важен - важен рыночный. И как же учитывать это, что делать с дисперсией NPV, даже если каким-то образом и можно с ней работать?
В общем, в том, чтобы считать матожидание и дисперсию NPV, не намного больше смысла, чем считать дисперсию и матожидание матожидания и дисперсии же - это неслучайные величины, правильный ответ: матожидание равно самой величине, дисперсия - нулю.
Ну а сам этот метод анализа риска "монте карло" ведь изначально, кажется, подразумевает определение именно npv. Т.е. автор получается в книге написал как можно рассчитать этот риск этим методом в среде ексел. Т.е. до этой статьи былы ссылки только на программы, а теперь получается можно и в эксел посчитать.Цитата:
Сообщение от SKatkovsky
А ответы на мои вопросы вы случайно не знаете (на первый, по интервалу)?
Подразумевает определение NPV как неслучайной величины, а не среднего и дисперсии NPV.Цитата:
Сообщение от Дмитрий 2006_3
Можно-то можно, но нужно ли?Цитата:
Т.е. автор получается в книге написал как можно рассчитать этот риск этим методом в среде ексел. Т.е. до этой статьи былы ссылки только на программы, а теперь получается можно и в эксел посчитать.
Я, честно говоря, в подробности изложения не вдавался, вероятно, q надо смотреть выше по расчетам (по смыслу это некоторая величина интервала отклонения, вероятность попадания в которой интересует автора, величина эта вообще говоря произвольная, почему именно то или другое ее значение интересует - вопрос этого конкретного примера). Вы скажите более точно, где именно вы это нашли. Заметьте, кстати, что распределение весьма несимметрично.Цитата:
А ответы на мои вопросы вы случайно не знаете (на первый, по интервалу)?
немного вас я не понял.Цитата:
Сообщение от SKatkovsky
есть функциональная зависимость NPV=NPV(x1,...,xN,y1,...,yM), где xi - случайные параметры с заданным распределением, yj - детерминированные. Таким образом, пусть NPV и коррелирует со случайными параметрами, но всё равно случайна. И как раз методы Монте-Карло позволяют смоделировать поведение NPV(x,y) как случайной величины без аналитического поиска функции (или плотности) распределения.
Как раз выбором векторов x и y можно выявить различные риски - как внутренние для проекта, так и внешние.
>Вы скажите более точно, где именно вы это нашли.
По адресу http://glspro.narod.ru/teach/
написано: При этом вероятность того, что величина NPV окажется больше чем М(NPV) + q, равна 16% (ячейка F19). Вероятность попадания значения NPV в интервал [М(NPV) -q; М(NPV)] равна 34%.
А потом в конце статьи еще написано "Для рассматриваемого примера это означает, что с вероятностью 0,95 (95%) величина математического ожидания NPV попадет в интервал 3412,14+/-224,88.".
Как это все понимать? Как я могу в инвест проекте писать "q"? И почему вначале автор пишет один % вероятностей, а потом в конце пишет 95%. Кстати, есть у кого-нибудь оригинал книги данного автора, как в ней написано, также?
Поясняю. Есть величина M(f(x1,...,xN,y1,...,yM)), M - матожидание, f - некоторая функция, остальное как у вас. Вы полагаете, что M(f) - случайна?Цитата:
Сообщение от Andruxa
Знаете, прежде чем моделировать что-то, следует выяснить смысл того, что моделируем. Какой смысл в NPV как случайной величине (предположим для простоты, нормально распределенной, так, чтобы распределение определялось матожиданием и дисперсией)? Для чего она нужна? Как ей пользоваться?Цитата:
И как раз методы Монте-Карло позволяют смоделировать поведение NPV(x,y) как случайной величины без аналитического поиска функции (или плотности) распределения.
Я не очень понял, что вы имеете в виду, говоря о внешних и внутренних рисках. Еще раз повторю, что я говорил о специфическом (полном - диверсифицируемом и недиверсифицируемом) и рыночном (недиверсифицируемом) риске. Вы о них же или о чем-то другом?Цитата:
Как раз выбором векторов x и y можно выявить различные риски - как внутренние для проекта, так и внешние.
Да я знаю, что на http://glspro.narod.ru/teach/! Точнее скажите, хотя бы номер раздела. Поиском то, что вы пишете, не находится.Цитата:
Сообщение от Дмитрий 2006_3
Ну, то и означает, что написано. Т.е., доверительный интервал для вероятности 0,95 есть 3412,14+/-224,88. Если считат еще, что распределение нормальное, можно найти среднеквадратичное отклонение из условия, что в интервал +/- 2*СКО вероятность попадания как раз 0,95.Цитата:
А потом в конце статьи еще написано "Для рассматриваемого примера это означает, что с вероятностью 0,95 (95%) величина математического ожидания NPV попадет в интервал 3412,14+/-224,88.".
Возможно, вам стоит освежить свои знания по теории вероятностей и статистике? Я могу, конечно, дать ответы на какие-то вопросы, но изложить вам курс теорвера и статитстики я не в силах.Цитата:
Как это все понимать?
Может, об этом лучше спросить у автора? Может, он что-то напутал, может, в тексте потерялся кусок и так далее?Цитата:
Как я могу в инвест проекте писать "q"? И почему вначале автор пишет один % вероятностей, а потом в конце пишет 95%. Кстати, есть у кого-нибудь оригинал книги данного автора, как в ней написано, также?
После рис. 3.13.Цитата:
Сообщение от SKatkovsky
Напоминать курс мат. статистики и теор. вер. не надо, я его все равно забуду также быстро, как и вспомню. Вы мне скажите лучше, как в бизнес-плане такое написать про эти q и 16 и 34%.
q - это не q, а сигма, греческая буква. Обозначается ей стандартное отклонение - корень из дисперсии.Цитата:
Сообщение от Дмитрий 2006_3
Ну и вот и плохо. Так, значит, и будете всегда спрашивать в форумах, что такое ку.Цитата:
Напоминать курс мат. статистики и теор. вер. не надо, я его все равно забуду также быстро, как и вспомню.
Напишите, что q - это сигма, равна она 2556,83 (хотя лучше округлите, не так позорно будет - это не вам, а авторам упрек), а 16 и 34 - вероятности, как там и написано. Больше ничего не пишите, все равно никто не поверит, что вы это сами написали.Цитата:
Вы мне скажите лучше, как в бизнес-плане такое написать про эти q и 16 и 34%.
Чего издеваетесь :), где я вам значок сигмы на клавиатуре найду? Из изучения различных источников я вычитал, что имеется ввиду под сигмой вроде как не стандартное отклонение, а среднеквадратическое отклонение.Цитата:
Сообщение от SKatkovsky
Все всё поверят, не переживайте.Цитата:
Сообщение от SKatkovsky
Получается, что NPV, по данным примера, будет находиться в интервале от 3412 до 5 986 с вероятностью 16%, а в интервале от 856 до 3412 с вероятностью 34%, правильно я понял?
А вот по результатам описательной статистике, после формулы 6.7, автор пишет, что величина мат. ожидания NPV попадети в интервал 3412 +/- 224 с вероятностью 95%.
Таким образом, зачем вообще приводить в статье эти 16% и 34%, описывать их, если все равно в итоге мы прийдем к точности утверждения в 95% и к разбросу всего в 224?
Еще у меня между всеми параметрами примера (расходы, кол-во, цена, поступления, NPV) корреляция = 1, по данным примера, а у автора нет. Какой в этом случае можно сделать вывод, как бороться с корреляцией?
Метод Монте-Карло получил свое наименование от эмоциональной связи с неопределенностью, характерной для игр. Он является одним из краеугольных камней численных методов - это такая прикладная математическая дисциплина. Пример использования - расчет интеграла с помощью метода Монте-Карло.Цитата:
Сообщение от Дмитрий 2006_3
Я конечно дико извиняюсь, но Вы вводите Дмитрия в заблуждение. NPV это не сумма денег, это есть некоторая математическая формула свертки вектора в скаляр. (По сути это произведение двух векторов.) Никакой неопределенности операции умножения и сложения не содержат (если только это не fuzzy logic).Цитата:
Сообщение от SKatkovsky
Имитационное моделирование в оценке проектов не придумано автором этой книги - а просто банально заимствовано из открытых источников. Я лет двенадцать назад дипломную работу писал на эту тему - рассчитывал все в Excel. Строится распределение NPV и IRR - и вперед. Ничего особенного в этом нет.
Проблема в том, что потребителей таких результатов расчетов мало.
А зачем Вам это надо? Зачем заказчику это надо? Если они в этом понимают - они попросят обоснование параметров распределения случайных величин - и вы не сможете этого объяснить. Если не понимают - легче от этого не станет.Цитата:
Сообщение от Дмитрий 2006_3
Или это кусок "безумной" дипломной работы?
Ну так хотя бы написать надо, что вы там переобозначили.Цитата:
Сообщение от Дмитрий 2006_3
Считайте, что это одно и то же. Разница иногда есть (когда под одним понимают смещенную оценку, а под другим - несмещенную), но вам должн обыть все равно.Цитата:
Из изучения различных источников я вычитал, что имеется ввиду под сигмой вроде как не стандартное отклонение, а среднеквадратическое отклонение.
Да.Цитата:
Все всё поверят, не переживайте.
Получается, что Npv, по данным примера, будет находиться в интервале от 3412 до 5 986 с вероятностью 16%, а в интервале от 856 до 3412 с вероятностью 34%, правильно я понял?
Написана, правда, у автора чепуха: в словах "NPV будет находиться нет смысла". Но поняли вы его правильно.
Мне, честно говоря, совсем не хочется разбирать откровенно глупую статью. Может, автор чего-то показать хотел.Цитата:
А вот по результатам описательной статистике, после формулы 6.7, автор пишет, что величина мат. ожидания Npv попадети в интервал 3412 +/- 224 с вероятностью 95%.
Таким образом, зачем вообще приводить в статье эти 16% и 34%, описывать их, если все равно в итоге мы прийдем к точности утверждения в 95% и к разбросу всего в 224?
А зачем с ней бороться?Цитата:
Еще у меня между всеми параметрами примера (расходы, кол-во, цена, поступления, Npv) корреляция = 1, по данным примера, а у автора нет. Какой в этом случае можно сделать вывод, как бороться с корреляцией?
Вообще то надо ввести маленькую букву s, а потом сменить шрифт у введенного символа на Symbol. Попробуйте.Цитата:
Сообщение от Дмитрий 2006_3
Еще в Служебных Программах Окошек есть Таблица символов. Там можно просто выбрать красивый символ и вставить его в текст.
Никогда не пользовались ею?
Это хорошо, что вы заранее извинились, поскольку это вы вводите Дмитрия в заблуждение, говоря что я ввожу его в заблуждение :)Цитата:
Сообщение от Genn
Из двух векторов, о которых вы говорите, один вектор - матожидание (неслучайная величина), а другой - неслучайная функция коэффициента корреляции и дисперсии, тоже, как ни странно, неслучайных величин. И, конечно, совсем не случайно, что функция неслучайных величин тоже неслучайна.
В некоторых случаях использует слегка другие величины, но тоже неслучайные: например, при оценке рисковых облигаций вместо матожидания дохода используют обещанные выплаты (корректируя ставку), но и они - величины не случайные.
Кто бы спорил. Мысль старая, но неверная.Цитата:
Имитационное моделирование в оценке проектов не придумано автором этой книги - а просто банально заимствовано из открытых источников.
Поскольку они бессмысленны.Цитата:
Я лет двенадцать назад дипломную работу писал на эту тему - рассчитывал все в Excel. Строится распределение NPV и IRR - и вперед. Ничего особенного в этом нет.
Проблема в том, что потребителей таких результатов расчетов мало.
Желающим поспорить предлагаю указать прежде всего, какой смысл в NPV как случайной величине.
Во избежание непонимания сразу скажу, что я не спорю с тем, что можно формально определить величину, внешне похожую на NPV, которая будет случайной величиной, и для которой можно найти распределение, матожидание и дисперсию или еще что-нибудь. В ней всего лишь не будет смысла - вот что я утверждаю.
Чтобы не быть неправильно понятым.
Неверна именно мысль о об определении NPV как случайной величины и ее характеристик, любым методом, не только имитационным моделированием. Само же имитационное моделирование вещь вполне приемлимая, в том числе с ее помощью можно определять NPV - но как неслучайную величину.Цитата:
Сообщение от SKatkovsky
И еще несколько слов. О, скажем так, методологии.
Возьмем для примера не финансы, а физику. Вполне возможно, взяв несколько физических величин, написать произвольную математическую формулу, которя определит некоторую новую величину. Полученная величина, конечно, будет вполне определенной, ее можно будет вычислить, подставив нормальные физические значения в качетве аргументов формулы-определения. Но, наверное, никто не назовет на этом основании скажем, синус квадрата скорости мяча, деленного на его температуру и умноженного на массу, физической величиной. Хотя она формально корректно определена, в ней нет физического смысла.
В физике это, наверное, всем понятно. Почему же в финансах все должно быть иначе? Почему считается (некоторыми), что можно подставить в формулу нечто, и, если правильно сложить-умножить, то обязательно получится разумный результат? Ведь само по себе полученное число (конечно, не только число-скаляр, но и, например, распределение) смысла не имеет. Оно ни с чем реальным не соотносится, если только мы сами не припишем ему это соответствие. Без этого будет просто число, вектор, распределение, но им невозможно будет воспользоваться на практике - потому что нет соответствия с практикой.
Нет, это будет реальный бизнес-план. Мне же надо, каким то образом посчитать риски.? Если кто-нибудь знает более правильную методику анализа рисков, дайте ссылку, я изучу и ее :). Но пока, из всего того что я видел по рискам (в плане также доступности), я ничего лучше этой статьи не нашел. Да, наверное критиковать можно все что угодно, только правильнее будет при этом дать ссылку на что-то другое и сказать.Цитата:
Сообщение от Genn
А чего там объяснять эти параметры распределения. На рис.3.11 все написано, среднее 30, стандартное отклонение 3,54. Вот вам и параметры. А то что уже сгенерировал ексел, так это уже случайные величины, как и в жизни. Если я где-то не прав, поправьте меня?
По моему у вас спорная позиция. NPV будет также случайной величиной, т.к. аргументы V Q P являются случайными. То что расчеты ведутся именно вкруг NPV на мой взгляд связано с тем, что инвестора интересует именно NPV, а не V Q P.Цитата:
Сообщение от SKatkovsky
Да, вы много критикуете автора, и вы считаете, что тот % риска и то значение NPV, которое рассчитал автор, не будет подтверждено на практике?
Я думаю в таком случае, по крайней мере я бы так проверил методику, надо взять реальный проект, который уже осуществлен, просчитать его риск по тому бизнес-плану, какой был раньше, и посмотреть.
Вы спрашивали зачем бороться с корреляцией? Я читал где-то, что если есть корреляция, то значит значения P Q V сгенерированы не правильно, т.е. оторвано от жизни что-ли, нереально. Может я не правильно понял или автор не правильно написал это? Т.е. из методики следует, что по идее, результаты будут правильные только в том случае, если не будет корреляции между переменными, а у меня она есть.
Здесь проблема. Функций распределения много разных. Как именно вы обоснуете, что такой-то случайный параметр вашей модели финансовых потоков подчиняется некоторому распределению в реальности? Только с помощью статистики можете, да и то не всегда.Цитата:
Сообщение от Дмитрий 2006_3
Но допущение, например, что уровень продаж - нормально распределенная случайная величина, а не равномерно - должно быть обосновано в общем случае. Так что лучше всего подбирайте параметры попроще для анализа, для которых более-менее распределение очевидно.
Я теперь понял о чем вы говорите.Цитата:
Сообщение от SKatkovsky
Действительно, если NPV понимать как текущую стоимость проекта - рассматривать стоимость как величину случайную довольно забавно.
NPV можно понимать как произведение двух векторов - ничего тут удивительного нет. Короче говоря, если мат. аппарат применим, то он не обязан быть примененным.
Однако, предложу вот что. NPV, как сумма дисконтированных денежных потоков, есть всё же сумма денежных потоков - которые могут быть (и вполне являются таковыми) случайными.
Вас же не удивляет, когда моделируют случайными процессами цены на опционы например. Продавая и покупая их, мы получим случайную величину - сумму дохода. Все же сумма случайных величин есть случайная величина.
Тут вы наверное правы. А в данном примере, как можно обосновать выбор автором именно нормального распределения? Ведь в статье, автор как раз этого и не объясняет, просто распределяет и все. Я еще не знаю точно, какие именно параметры будут заданы.Цитата:
Сообщение от Andruxa
Начинаем сначала. Математическое ожидание - функция случайного аргумента. Математическое ожидание - величина случайная?Цитата:
Сообщение от Дмитрий 2006_3
А вы не задумывались, почему?Цитата:
То что расчеты ведутся именно вкруг Npv на мой взгляд связано с тем, что инвестора интересует именно Npv, а не V Q P.
Я считаю, что он посчитал бессмыслицу принципиально, вне зависимости от конкретных цифр.Цитата:
Да, вы много критикуете автора, и вы считаете, что тот % риска и то значение Npv, которое рассчитал автор, не будет подтверждено на практике?
Неправильно понимаете. Есть корреляция или нет, это внешнее условие, вы не можете его изменить. Если, скажем, спрос зависит от цены, вы не должны делать его независимым. Что вы должны сделать - так это учесть корреляцию при моделировании.Цитата:
Вы спрашивали зачем бороться с корреляцией? Я читал где-то, что если есть корреляция, то значит значения P Q V сгенерированы не правильно, т.е. оторвано от жизни что-ли, нереально. Может я не правильно понял или автор не правильно написал это? Т.е. из методики следует, что по идее, результаты будут правильные только в том случае, если не будет корреляции между переменными, а у меня она есть.
А как учесть корреляцию при моделировании? К примеру в данном примере, при условии, что она есть между всеми переменными. Или дайте ссылку, где об этом можно прочесть.Цитата:
Сообщение от SKatkovsky
А вы думаете детерминированная что ли?Цитата:
Сообщение от SKatkovsky
:)
Возможно, Вы путаете идеальное математическое ожидание идеального случайного аргумента и реально измеренное мат.ожидание реального физического процесса "не известной" природы. Для реально измеренного в результате мат эксперимента параметра всегда существуют параметры его статистического распределения. Это азбука математической статистики и теории научного эксперимента. Это раньше проходили на верхних курсах институтов.
Собственно весь метод Монте Кало является результатом соответствующих работ по численному моделированию случайных процессов.