Страница 2 из 8 ПерваяПервая 123456 ... ПоследняяПоследняя
Показано с 31 по 60 из 234
  1. #31

    По умолчанию

    Цитата Сообщение от Дмитрий 2006_3
    Я еще не знаю точно, какие именно параметры будут заданы.
    Случайная величина - это теоретический конструкт: конкретный исход это конкретное значение NPV при конкретных значениях параметров. То же самое и относительно параметров: вы можете моделировать случайные величины (а точнее исходы) c любой функцией распределения методами Монте-Карло также. Вы можете выбрать сами любую функцию распределения.
    Относительно рассматриваемых автором выборов:
    равномерное распределение - когда все исходы равновероятны,
    нормальное распределение - так распределена сумма (при стремлении числа испытаний к бесконечности) для независимых одинаково распределенных случайных величин с конечной дисперсией (пример: выстрелы по мишеням).

    Учесть корреляцию - означает моделировать значения случайных величин P и Q с учетом их корреляции. Методы Монте-Карло опять же позволяют это делать.
    Последний раз редактировалось Andruxa; 15.05.2007 в 15:12.

  2. #32
    Член сообщества
    Регистрация
    15.05.2007
    Сообщений
    94

    По умолчанию

    Посмотри функцию ЧПС

  3. #33
    Член сообщества
    Регистрация
    12.05.2006
    Сообщений
    2,180

    По умолчанию

    Цитата Сообщение от Дмитрий 2006_3
    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.
    Чаще всего достаточно просто анализа чувствительности - если Цена упадет до Х - NPV изменится так-то.

    Цитата Сообщение от Дмитрий 2006_3
    Да, наверное критиковать можно все что угодно, только правильнее будет при этом дать ссылку на что-то другое и сказать.
    Поищите по словам "анализ чувствительности". Собственно говоря - это возможно лучший вид анализа риска, который вы пока можете сделать. Вы выделите влияющие факторы - цены, ... и рассчитатете что изменится в зависимости от изменения этих влияющих факторов. Этого достаточно (на сегодня). Само по себе выделение наиболее влияющих факторов и контроль за ними - хорошая процедура управления риском проекта.

    Цитата Сообщение от Дмитрий 2006_3
    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?
    Среднее и стандартное отклонение подразумевают по умолчанию, что процесс имеет нормальный характер. Любое исспедование случайных процессов в реальной жизни начинается с экспериментального подтверждения/ опровержения гипотезы о том, что распределение параметра имеет нормальный характер. Это отдельный расчет и/или очень существенные допущения.

  4. #34

    По умолчанию

    Цитата Сообщение от Genn
    Среднее и стандартное отклонение подразумевают по умолчанию, что процесс имеет нормальный характер. Любое исспедование случайных процессов в реальной жизни начинается с экспериментального подтверждения/ опровержения гипотезы о том, что распределение параметра имеет нормальный характер. Это отдельный расчет и/или очень существенные допущения.
    Вот нашел текст. Из него следует, что использование нормального распределения, по крайней мере в случае данного примера, да и моего то же, это правильно.

    "Для нормального распределения эксцесс равен 0.
    Выбор распределения случайной величины
    Нормальное распределение используют, когда невозможно точно определить вероятность того, что непрерывная случайная величина принимает какое-то конкретное значение. Нормальное распределение предполагает, что варианты прогнозируемого параметра тяготеют к среднему значению. Значения параметра существенно отличающиеся от среднего, т.е. находящиеся в “хвостах” распределения, имеют малую вероятность осуществления. Такова природа нормального распределения.
    Треугольное распределение представляет собой суррогат нормального и предполагает линейно нарастающее по мере приближения к моде распределение.
    Трапециевидное распределение предполагает наличие интервала значений с наибольшей вероятностью реализации (НВР) в пределах РВД.
    Равномерное распределение выбирается, когда предполагается, что все варианты прогнозируемого показателя имеют одинаковую вероятность реализации
    Однако, когда случайная величина дискретна, а не непрерывна, применяют биномиальное распределение и распределение Пуассона.
    Иллюстрацией биномиального распределения служит пример с подбрасыванием игральной кости. При этом экспериментатора интересуют вероятности “успеха” (выпадения грани с определенным числом, например, с “шестеркой”) и “неудачи” (выпадение грани с любым другим числом).
    Распределение Пуассона применяется, когда выполняются следующие условия:
    1.Каждый малый интервал времени может рассматриваться как опыт, результатом которого является одно из двух: либо “успех”, либо его отсутствие – “неудача”. Интервалы столь малы, что может быть только один “успех” в одном интервале, вероятность которого мала и неизменна.
    2.Число “успехов” в одном большом интервале не зависит от их числа в другом, т.е. “успехи” беспорядочно разбросаны по временным промежуткам.
    3.Среднее число “успехов” постоянно на протяжении всего времени.
    Обычно распределение Пуассона иллюстрируют примером регистрации количества дорожных происшествий за неделю на определенном участке дороги.
    При определенных условиях распределение Пуассона может быть использовано как аппроксимация биномиального распределения, что особенно удобно когда применение биномиального распределения требует сложных, трудоемких расчетов, отнимающих много времени. Аппроксимация гарантирует приемлемые результаты при выполнении следующих условий:
    1.Количество опытов велико, предпочтительно более 30-ти (n=3).
    2.Вероятность “успеха” в каждом опыте мала, предпочтительно менее 0.1.(p=0.1) Если вероятность “успеха” велика, то для замены может быть использовано нормальное распределение.
    3.Предполагаемое количество “успехов” меньше 5 (np=5).
    В случаях, когда биномиальное распределение весьма трудоемко, его также можно аппроксимировать нормальным распределением с “поправкой на непрерывность”, т.е. делая допущение, что, например, значение дискретной случайной величины 2 является значением непрерывной случайной величины на промежутке от 1.5 до 2.5.
    Оптимальная аппроксимация достигается при выполнении следующих условий: n=30; np=5, а вероятность “успеха” p=0.1 (оптимальное значение р=0.5)".

  5. #35

    По умолчанию

    Цитата Сообщение от Andruxa
    Учесть корреляцию - означает моделировать значения случайных величин P и Q с учетом их корреляции. Методы Монте-Карло опять же позволяют это делать.
    Как бы вы в данном примере моделировали значения случайных величин с учетом их сильной корреляции?

  6. #36
    Член сообщества
    Регистрация
    10.03.2006
    Сообщений
    444

    По умолчанию

    Цитата Сообщение от Andruxa
    Я теперь понял о чем вы говорите.

    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.
    Что значит "можно понимать"? Действительно, NPV в соответствующих случаях можно вычислить, как произведение двух векторов. Но от этого произведение двух произвольных векторов не становится NPV! Вы же не назовете произведение вектора силы на вектор перемещения NPV. И то, что иногда произведение векторов таки становится NPV - вовсе не свойство произведения векторов; напротив, это из определения (финансового, а не математического) NPV можно вывести, что его, в соответствующих случаях, можно вычислить как произведение двух векторов, причем, весьма специальных.
    Однако, предложу вот что. NPV, как сумма дисконтированных денежных потоков, есть всё же сумма денежных потоков - которые могут быть (и вполне являются таковыми) случайными.
    Только это не будет NPV. Это будет другая величина, рассчитанная по той же формуле. Опять, для сравнения, обратимся к физике, к примеру с футбольным мячом (будем считать, что он надут идеальным газом). Если мы умножим квадрат средней скорости молекулы на массу молекулы, мы получим температуру (с точностью до несущественной здесь константы). Можно, с тем же основанием, что вы говорили об NPV, утверждать, что температура "есть просто произведение квадрата скорости на массу". Но если мы вместо скорости молекулы подставим среднюю скорость мяча как целого - мы получим температуру мяча?

    Думаю, вы согласитесь, что во втором случае температуру мы не получим. Почему же тогда вы полагаете, что подставляя что угодно в формулу для расчета NPV, мы будем получать NPV? Это что, формула такая волшебная.
    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.
    Математическое ожидание - функция случайной величины (величин). Математическое ожидание - величина случайная?

    И все-таки, еще раз предлагаю - если вы считаете, что NPV может быть случайной величиной, дайте тогда осмысленное определение этой случайной величине. И вообще, скажите, что вы понимаете под случайной величиной вообще? Вот, например, если взять для случайной величины такое определение "случайная величина есть величина, значение которой заранее неизвестно, но которая в результате опыта принимает некоторое определенное значение", то применительно к NPV это что значит? Что это, в частности, за опыт, в результате которого NPV примет определенное значение? (Я, естественно, понимаю под опытом что-то реальное, а не просто результат моделирования, ибо если уж вы моделируете, то вы моделируете что-то реальное). Если вам не нравится такое определение случайной величны, используйте другое - но поясните, что это значит применительно к NPV.

  7. #37

    По умолчанию

    Цитата Сообщение от Genn
    Чаще всего достаточно просто анализа чувствительности - если Цена упадет до Х - NPV изменится так-то.
    Я читал эти анализы, обычно они занимают не больше 1 страницы. В моем случае надо применить что-то более серьезное и существенное. Хотя наверное я попробую применить сразу 2 метода, что-ли.

  8. #38

    По умолчанию

    Дмитрий, http://www.finrisk.ru/modchal.html

    Сергей, случайная величина - это отображение (из пространства вероятностей в пространство исходов - но вот тут я уже точно не помню, кажется так. поправите - спасибо). Если мы "размываем" (делаем параметр случайным, или областью с вероятностями) какой-то компонент в правой части равенства, точно также "размывается" и левая часть - определения NPV. Имитационное моделирование не претендует на объяснение некоторых реальных проблем в данном случае. Оно показывает, как реагирует финансовая схема на различные внешние воздействия. В данном случае, имитационное моделирование - тот же анализ чувствительности, с той разницей, что изменяемые параметры имеют вероятности.

  9. #39
    Член сообщества
    Регистрация
    12.05.2006
    Сообщений
    2,180

    По умолчанию

    Цитата Сообщение от Дмитрий 2006_3
    Я читал эти анализы, обычно они занимают не больше 1 страницы. В моем случае надо применить что-то более серьезное и существенное. Хотя наверное я попробую применить сразу 2 метода, что-ли.
    А сколько у Вас размер бизнес-плана?
    Если анализ чувствительности на 1 стр и SWOT - на другую - это уже очень хорошо. А всего - страниц 12-15 (без учета таблиц, титульного листа, оглавления).

  10. #40
    Член сообщества
    Регистрация
    10.03.2006
    Сообщений
    444

    По умолчанию

    Цитата Сообщение от Andruxa
    Сергей, случайная величина - это отображение (из пространства вероятностей в пространство исходов - но вот тут я уже точно не помню, кажется так. поправите - спасибо).
    Пусть будет так. Что есть пространство исходов для NPV? Что значит несколько исходов NPV, не математически - это, скажем, просто вычисленные несколько значений, а реально - как следует понимать хотя бы два исхода NPV, и что такое исход NPV?
    Если мы "размываем" (делаем параметр случайным, или областью с вероятностями) какой-то компонент в правой части равенства, точно также "размывается" и левая часть - определения NPV.
    Вы как думаете, почему, когда мы делаем какой-то параметр случайным, его матожидание не размывается?
    Имитационное моделирование не претендует на объяснение некоторых реальных проблем в данном случае. Оно показывает, как реагирует финансовая схема на различные внешние воздействия. В данном случае, имитационное моделирование - тот же анализ чувствительности, с той разницей, что изменяемые параметры имеют вероятности.
    На мой взгляд, имитационное моделирование, как и любое другое моделирование, только тогда имеет смысл, когда его результаты как-то соотносятся с реальностью. Иначе это просто бессмысленная числодробилка. Вы не согласны? Если согласны, то, опять же повторяю вопрос, какой смысл в том, что мы намоделировали? Намоделировали мы распределение "NPV" - что это значит, какой в этом смысл и как этим пользоваться?

  11. #41

    По умолчанию

    Sergeij, rad Vas videt'! Kak obichno, otlichnie argymenti!

    Andrej, expected value - eto zentr probability mass, kotoraja bydet zadavat'sia Vawej pdf. Pdf bydet opredeliat' Vawy mean. Tak chto expected value vpolne deterministkij pokazatel'.

    Sejchas podgryzhy paper, imejywyy otnowenie k predmety Vawego spora.

  12. #42

    По умолчанию

    Цитата Сообщение от SKatkovsky
    Вы как думаете, почему, когда мы делаем какой-то параметр случайным, его матожидание не размывается?
    Потому что мат. ожидание - это функция от области значений случайной величины с её вероятностями появления в подобластях: средневзвешенное по пространству.
    На мой взгляд, имитационное моделирование, как и любое другое моделирование, только тогда имеет смысл, когда его результаты как-то соотносятся с реальностью. Иначе это просто бессмысленная числодробилка. Вы не согласны? Если согласны, то, опять же повторяю вопрос, какой смысл в том, что мы намоделировали? Намоделировали мы распределение "NPV" - что это значит, какой в этом смысл и как этим пользоваться?
    Да в принципе тот же, что и у анализа чувствительности смысл: как реагирует проект (как система) на воздействия внешней среды (с учетом вероятностей этих воздействий). Понятно, что проведение имитационного моделирования не есть достаточное условие уверенности в успехе. По-крайней мере, это инструмент, который позволит выявить узкие места в плане и организации проекта. По-крайней мере я имитационное моделирование понимаю так.
    Насчет рисков и имитационного моделирования - сложнее. Понятие риска слишком многоплановое, чтобы его можно было покрыть имитационным моделированием. Поэтому я сам думаю скорее что это анализ чувствительности. С другой стороны, если определять риск как вероятность*ущерб - то этот подход можно осмыслять как "вероятность отклонения NPV * величину отклонения" - это и есть денежная величина риска. Но я с этим всем знаком в теории, реальных бизнес-планов я составлял только два, и имитационное моделирование в них не использовал - только анализ чувствительности и точку безубыточности. Хотя видел не один реальный БП с имитационным моделированием. Просто неплохо видеть, как так всё в плане организовано, что вероятность такого NPV - такая, а другого - другая (естественно, если выбранные параметры в действительности на разумных основаниях выбраны, и замоделированы осмысляемо).
    Имитационное моделирование как раз для оценки "хорошести" реальных торговых алгоритмов на фондовых рынках использовал, но это было давно.
    Последний раз редактировалось Andruxa; 15.05.2007 в 14:44.

  13. #43

    По умолчанию

    Risk-Enhanced NPV Analysis.

    Part II (zipped. contains Part II rar archive)
    Вложения Вложения

  14. #44

    По умолчанию

    Risk-Enhanced NPV Analysis.

    Part I (zipped. contains Part I rar archive)
    Вложения Вложения

  15. #45
    Член сообщества
    Регистрация
    10.03.2006
    Сообщений
    444

    По умолчанию

    Цитата Сообщение от alexbigun
    Sergeij, rad Vas videt'! Kak obichno, otlichnie argymenti!
    Взаимно
    Спасибо за поддержку

    Вот, кстати, еще одна цитата на тему моделирования NPV методом Монте-Карло:

    Финансовый менеджер, как детектив, должен использовать любую зацепку. Моделирование следует рассматривать как один из нескольких способов получения информации об ожидаемых потоках денежных средств и риске. Но окончательное инвестиционное решение зависит только от одного показателя - чистой приведенной стоимости.
    Некоторые из ранних сторонников моделирования предъявляли к методу слишком завышенные притязания. Они начали с посылки о том, что приведенная стоимость сама по себе не может верно отражать риск, и поэтому они обходили этот последний решающий этап.
    При таком альтернативном подходе финансовый менеджер получает распределение не потоков денежных средств, а чистых приведенных стоимостей или внутренних норм доходности. Теперь, возможно, это звучит более привлекательно - разве целый ряд распределений чистой приведенной стоимости не лучше одного-единственного значения? Однако мы должны видеть, что подобный аргумент "чем больше, тем лучше" заманивает финансового менеджера в ловушку. Во-первых, необходимо объяснить, что означает распределение значений чистой приведенной стоимости. Потоки денежных средств в каждой итерации имитационной модели приводятся к чистой приведенной стоимости посредством дисконтирования по безрисковой ставке. Почему они не дисконтируются по ставке, равной альтернативным издержкам? Потому что, если вы знаете, какова она, вам не нужна имитационная модель, за исключением, возможно, случаев составления прогноза потоков денежных средств. Безрисковая ставка используется для того, чтобы избежать предвзятости в оценках.
    Посмотрите на рисунок 10-6, на котором показано распределение значений чистой приведенной стоимости для проекта компании "Драндулет". "Ожидаемая чистая приведенная стоимость" не базируется на допущении о риске. Риск отражается в распределении значений чистой приведенной стоимости. Таким образом, термин чистая приведенная стоимость принимает значение, отличное от обычного. Если актив имеет ряд возможных "положительных стоимостей'*, имеет мало смысла связывать приведенную стоимость с определенной ценой, по которой актив продавался бы на конкурентном рынке капитала.
    Единственный смысл, который мы можем приписать этим необычным значениям чистой приведенной стоимости, заключается в следующем: предположим, что всякая неопределенность, связанная с основными потоками денежных средств проекта, исчезала бы на следующий день после начала его осуществления. В этот день альтернативные издержки проекта снизились бы до безрисковой ставки. Распределение чистой приведенной стоимости представляет собой распределение возможных стоимостей проекта на этот второй день его осуществления.
    "Риск" такого распределения не учитывает возможности инвесторов диверсифицировать. Кроме того, он чувствителен к толкованию проекта. Если соединить два несвязанных проекта, то "риск" для чистой приведенной стоимости комбинированного проекта будет меньше, чем средний "риск" для чистых приведенных стоимостей двух отдельно взятых проектов. Это не только нарушает принцип слагаемое™ стоимостей, но также поощряет "маржинальных" вкладчиков обойти систему посредством принятия совместных проектов.
    И наконец, очень трудно интерпретировать распределение чистых приведенных стоимостей. Поскольку безрисковая ставка не соответствует альтернативным издержкам капиталовложений» в дисконтировании нет никакого экономического смысла. Так как в целом доктрина произвольна, менеджерам можно только посоветовать пристально всматриваться в распределение, пока на них не снизойдет вдохновение. Но никто не сможет подсказать им, какое решение принять или что делать, если вдохновение не озарит их никогда.
    Некоторых из этих трудностей можно избежать, если рассматривать распределение внутренних норм доходности. Таким образом можно исключить произвольность при выборе ставок дисконта, однако платой за это будут все те проблемы, которые связаны с внутренней нормой доходности. Более того, менеджеру опять придется разглядывать распределение безо всякого указания о приемлемом соотношении между ожидаемой доходностью и ее дисперсией.
    Брейли и Майерс, Принципы корпоративных финансов

  16. #46
    Член сообщества
    Регистрация
    10.03.2006
    Сообщений
    444

    По умолчанию

    Цитата Сообщение от Andruxa
    Потому что мат. ожидание - это функция от области значений случайной величины с её вероятностями появления в подобластях: средневзвешенное по пространству.
    Почему же вы отказываете NPV быть такой же функцией?
    Да в принципе тот же
    Зачем эти общие слова? Конкретный вопрос: получили "распределение NPV" - что с ним делать? Какой смысл фразы "NPV имеет два (хотя бы) возможных значения", каким образом эта возможность реализуется?
    Имитационное моделирование как раз для оценки "хорошести" реальных торговых алгоритмов на фондовых рынках использовал, но это было давно.
    Я хочу еще раз подчернуть, что я не против имитационного моделирования как такового. Я против имитационного моделирования (и не только), результатом которого является распределение NPV или еще что-то подобное.

  17. #47

    По умолчанию

    Цитата Сообщение от SKatkovsky
    Почему же вы отказываете NPV быть такой же функцией?
    Исходя из методики имитационного моделирования.
    Зачем эти общие слова? Конкретный вопрос: получили "распределение NPV" - что с ним делать? Какой смысл фразы "NPV имеет два (хотя бы) возможных значения", каким образом эта возможность реализуется?
    Ну а при двух различных ставках дисконтирования какой смысл? Меняя ставку дисконтирования - мы меняем временную стоимость денег. Меняя какой-то количественный параметр в проекте - мы меняем численные характеристики проекта. Имитационное моделирование рассматривает семейство (ансамбль) проектов с общей схемой. Наверное, так будет даже правильнее. Тут просто уже проблема в слове "проект" - что под ним понимать - только скелет или скелет с мясом из вообще всех конкретных цифр. И опять же, тут я не вижу никаких особых отличий от анализа чувствительности.
    Мы получаем NPV не как число, а как функцию, но от случайных величин Всё, больше не могу ничего сказать.

    Тут вопрос скорее в смешении чистой теории вероятностей и ММК как её прикладной части.
    Последний раз редактировалось Andruxa; 15.05.2007 в 15:48.

  18. #48
    Член сообщества
    Регистрация
    10.03.2006
    Сообщений
    444

    По умолчанию

    Цитата Сообщение от Andruxa
    Исходя из методики имитационного моделирования.
    Коль скоро спор о том, верна эта методика или неверна, нельзя ссылаться в обоснование методики на методику. Это порочный круг - логическая ошибка.
    Допустим, что на цену мы повлиять не можем. Устанавливаем, вероятность цены A 0,2; цены B 0,8. В таком случае NPV будет таким-то с такой вероятностью, а другим - с другой.
    Отлично. Что значит "NPV будет"? Что значит "цена будет", мне понятно, прошло время, узнали цену, она оказалось такой-то. А как NPV может оказаться каким-то? NPV - приведенная стоимость, приведенная к текущему моменту стоимость ожидаемых будущих потоков. Но когда у нас "цена будет", потоки уже не будущие и не ожидаемые - что же тогда такое их NPV, каким он тогда "будет"?

    Дополнение. Самый элементарный пример: случайная величина может принимать только два значения - 0 и 1 с равной вероятностью. Математическое ожидание такой величины - 0,5. В результате опыта величина приняла значение, скажем 1 - но это, разумеется, не значит, что матожидание величины стало равно 1. Оно по прежнему 0,5. Сравните теперь это с NPV. Более того, матожидание этой величины (такое может быть и с любой другой, которая принимает только определенные значения) не равно ни одному из возможных исходов, т.е., матожидание никогда не "будет" иметь значение 0 или 1. Сравните с NPV. Видите разницу между случайной величиной и ее неслучайной характеристикой? Сравните с NPV.
    Последний раз редактировалось SKatkovsky; 15.05.2007 в 16:40.

  19. #49
    Член сообщества
    Регистрация
    12.05.2006
    Сообщений
    2,180

    По умолчанию

    Цитата Сообщение от SKatkovsky
    Азбука статистики, которую проходят кто на верхних, а кто и на нижних курсах, говорит нам, что есть случайные параметры, а есть их неслучайные характеристики.
    Только эти характеристики носят идеализированный характер. В частности - они никогда не будут известны точно.

    Цитата Сообщение от SKatkovsky
    Проведя серию экспериментов (численных или натурных), вы получите распределение измеренных параметров (или, если нужно, их функций), но у этого распределения существуют его неслучайные характеристики. В частности, среднее арифметическое нескольких измерений одной и той же величины, которое и является оценкой для матожидания. Оно одно, и не имеет распределения. Если вы проведете другую серию экспериментов, вы, конечно, получите (вообще говоря) другое среднее, но это и среднее других величин, и оно опять одно. Можете объединить эксперименты, и опять среднее будет одно.
    Все правильно, только это среднее не будет однозначной характеристикой исходного параметра/процесса. Оно будет единственным для серии измерений. А в отношении исходного процесса соответствующая характеристика по прежнему будет случайной (неизвестной) величиной, принципиально ни чем не отличающейся от мгновенного значения, но со своими параметрами распределения.
    Последний раз редактировалось Невольниченко Елена; 15.05.2007 в 16:20.

  20. #50
    Член сообщества
    Регистрация
    10.03.2006
    Сообщений
    444

    По умолчанию

    Цитата Сообщение от Genn
    Только эти характеристики носят идеализированный характер. В частности - они никогда не будут известны точно.
    От этого они не становятся случайными.
    Все правильно, только это среднее не будет однозначной характеристикой исходного параметра/процесса. Оно будет единственным для серии измерений. А в отношении исходного процесса соответствующая характеристика по прежнему будет случайной (неизвестной) величиной, принципиально ни чем не отличающейся от мгновенного значения, но со своими параметрами распределения.
    В результате серии измерений мы получаем набор значений, его характеристика единственна. То же самое мы получаем в результате имитационного моделирования - там такие же значения, и у них есть такая же характеристика - так откуда же при имитационном моделировании берется распределение этой характеристики? Что означает несколько матожиданий одной и той же величины?

  21. #51

    По умолчанию

    Цитата Сообщение от SKatkovsky
    Коль скоро спор о том, верна эта методика или неверна, нельзя ссылаться в обоснование методики на методику. Это порочный круг - логическая ошибка.
    да она не может быть верна или неверна. вопрос в том, какие она даёт результаты. я уже описал, как я их интерпретирую.
    Отлично. Что значит "NPV будет"? Что значит "цена будет", мне понятно, прошло время, узнали цену, она оказалось такой-то. А как NPV может оказаться каким-то? NPV - приведенная стоимость, приведенная к текущему моменту стоимость ожидаемых будущих потоков. Но когда у нас "цена будет", потоки уже не будущие и не ожидаемые - что же тогда такое их NPV, каким он тогда "будет"?

    Дополнение. Самый элементарный пример: случайная величина может принимать только два значения - 0 и 1 с равной вероятностью. Математическое ожидание такой величины - 0,5. В результате опыта величина приняла значение, скажем 1 - но это, разумеется, не значит, что матожидание величины стало равно 1. Оно по прежнему 0,5. Сравните теперь это с NPV. Более того, матожидание этой величины (такое может быть и с любой другой, которая принимает только определенные значения) не равно ни одному из возможных исходов, т.е., матожидание никогда не "будет" иметь значение 0 или 1. Сравните с NPV. Видите разницу между случайной величиной и ее неслучайной характеристикой? Сравните с NPV.
    Сравниваю. Пусть если выпадет решка - у меня забирают рубль, если орел - два рубля дают. Полученную деньгу мне при выдаче делят на номер исхода. NPV - мой доход.

    Ничего не могу поделать - моё понимание теории вероятности расходится с вашим. Есть у вас и единомышленники - например, вводят и потом отказываются от понятия субъективной вероятности, вводят понятие квазистатистики и применяют нечеткую логику, говорят о том, что аппарат теории вероятности неприменим в экономике вообще - правда у них иная аргументация - потому что объекты, в отличии от физики, совсем различны, ну и т.д.

  22. #52
    Член сообщества
    Регистрация
    12.05.2006
    Сообщений
    2,180

    Smile

    Цитата Сообщение от SKatkovsky
    В результате серии измерений мы получаем набор значений, его характеристика единственна.
    Набор характеристик - мат ожидание, гистограмма, .... уникальны. Но по отношению к процессу, параметр которого мы измеряем (например среднюю температуру по больнице) - измеренные характеристики параметра (например мат.ожидание средней температуры по больнице за период с января по март) будет представлять одно из возможных значений (математического ожидания средней температуры по больнице).
    А математическое ожидание средней температуры по больнице по прежнему останется случайной величиной, как и сама температура. Можно построить график математического ожидания средней температуры за месяц, за неделю, за год - во времени, или в виде гистограммы.

    Цитата Сообщение от SKatkovsky
    То же самое мы получаем в результате имитационного моделирования - там такие же значения, и у них есть такая же характеристика - так откуда же при имитационном моделировании берется распределение этой характеристики? Что означает несколько матожиданий одной и той же величины?
    При иммитационном моделировании путем расчета модели при конкретных значениях случайных параметров мы получим одно значение NPV, при следующем расчете и следующих значениях - следующее значение. Для этого прогона будут свои значения суммы инвестиций, срока окупаемости, ARR, ROCE. И NPV от них ни чем не отличается. В результате необходимого количества прогонов модели будет сформирован набор значений NPV (или другого показателя). Для каждого такого показателя точно также может быть построена гистограмма, рассчитано мат.ожидание и т.д.

    Мат.ожидание NPV, рассчитанное по данным эксперимента, будет уникальным для данного эксперимента. Для другого эксперимента оно может быть другим. При этом математическое ожидание NPV "модели" по прежнему будет случайной величиной, как и само NPV "модели".

    Это понятно?

  23. #53
    Новый участник
    Регистрация
    16.04.2007
    Сообщений
    4

    По умолчанию

    Какой длинный спор получился... Сергей Катковский, а как вы относитесь к доверительным интервалам математического ожидания? Когда, например ошибка измерения или другие факторы не позволяют нам с точность говорить о математическом ожидании. И тогда получается, что математическое ожидание такой-то случайной величины с вероятностью 95% укладывается в границы x+-y. И это тоже азбука мат. статистики. При оценке выборочного мат. ожидания требуется указывать его доверительные интервалы...


    Я ничего не понимаю в NPV, но вы так часто её сравнивали именно с мат. ожиданием, что я решил всё-таки задать вам этот вопрос Соответственно, почему если вся методика NPV основана на прогнозных данных (вы ведь никогда точно не знаете, какие реально будут затраты и доходы по проекту, так?) вы в конце уверены в том, что приведённая стоимость будет равна именно сумме X? Или просто вы готовы пренебречь тем, что существует ошибка прогнозов, или риски и при выборе одного проекта из нескольких вы считаете, что они одинаковые и вам достаточно оценки NPV, без знания о том, каковы доверительные интервалы NPV?

    Допустим NPV одного проекта с вероятностью 95% укладывается в интервал 400 - 1000. А другого, с той же вероятностью укладывается в интервал уже 600-700. При этом само значение NPV и для первого и для второго случая равно 650. Какой проект вы выберете?

  24. #54
    Член сообщества
    Регистрация
    10.03.2006
    Сообщений
    444

    По умолчанию

    Цитата Сообщение от Andruxa
    да она не может быть верна или неверна. вопрос в том, какие она даёт результаты. я уже описал, как я их интерпретирую.
    Да элементарно она может быть верна или не верна. Любая методика может быть верна или не верна. Вот методика определения NPV по кофейной гуще определенно неверна, а методика решения квадратного уравнения обычной школьной формулой определенно верна.
    Сравниваю. Пусть если выпадет решка - у меня забирают рубль, если орел - два рубля дают. Полученную деньгу мне при выдаче делят на номер исхода. NPV - мой доход.
    Вот это и очевидно неверно. Предположим, я оцениваю PV проекта, по которому мне через год достнется или рубль, или ничего. Через год мне достался рубль - вы думаете, это значит, что NPV проекта - рубль?
    Ничего не могу поделать - моё понимание теории вероятности расходится с вашим.
    Боюсь, не столько теории вероятностей, сколько финансовой теории.
    Есть у вас и единомышленники - например, вводят и потом отказываются от понятия субъективной вероятности, вводят понятие квазистатистики и применяют нечеткую логику, говорят о том, что аппарат теории вероятности неприменим в экономике вообще - правда у них иная аргументация - потому что объекты, в отличии от физики, совсем различны, ну и т.д.
    Не фантазируйте пожалуйста. Ничего подобного я не говорил.

  25. #55
    Член сообщества
    Регистрация
    10.03.2006
    Сообщений
    444

    По умолчанию

    Цитата Сообщение от Genn
    Набор характеристик - мат ожидание, гистограмма, .... уникальны. Но по отношению к процессу, параметр которого мы измеряем (например среднюю температуру по больнице) - измеренные характеристики параметра (например мат.ожидание средней температуры по больнице за период с января по март) будет представлять одно из возможных значений (математического ожидания средней температуры по больнице).
    А математическое ожидание средней температуры по больнице по прежнему останется случайной величиной, как и сама температура. Можно построить график математического ожидания средней температуры за месяц, за неделю, за год - во времени, или в виде гистограммы.
    Можно построить график, но это будет график математического ожидания - неслучайной функции времени. Вы, насколько я вижу, смешиваете понятие распределения случайной величины и неслучайную функцию случайного процесса.
    При иммитационном моделировании путем расчета модели при конкретных значениях случайных параметров мы получим одно значение NPV, при следующем расчете и следующих значениях - следующее значение. Для этого прогона будут свои значения суммы инвестиций, срока окупаемости, ARR, ROCE. И NPV от них ни чем не отличается. В результате необходимого количества прогонов модели будет сформирован набор значений NPV (или другого показателя). Для каждого такого показателя точно также может быть построена гистограмма, рассчитано мат.ожидание и т.д.
    Можно. Посмотрите выше, я специально это оговаривал, что можно. Бумага все стерпит, компьютер тем более. Можно также подставить в формулу для расчета температуры мяча скорость мяча вместо скорости молекул. Смысла не будет иметь ни второе, ни первое - вот что я утверждал и продолжаю утверждать.
    Мат.ожидание NPV, рассчитанное по данным эксперимента, будет уникальным для данного эксперимента. Для другого эксперимента оно может быть другим. При этом математическое ожидание NPV "модели" по прежнему будет случайной величиной, как и само NPV "модели".

    Это понятно?
    Смысла в этом не будет. Я с самого начала прошу желающих поспорить указать смысл распределения NPV. Что реально означает это распределение, что с ним сделать, что вообще такое - случайная величина NPV и что есть реализация этой величины. Все это, конечно, не применительно к моделированию, а применительно к реальности - что в реальности означают результаты моделирования. Это понятно?

  26. #56
    Член сообщества
    Регистрация
    10.03.2006
    Сообщений
    444

    По умолчанию

    Цитата Сообщение от Antonoff
    Какой длинный спор получился... Сергей Катковский, а как вы относитесь к доверительным интервалам математического ожидания?
    Анекдот. Гиви, ты помидор любишь? Кушать люблю, а так - ненавижу.
    Когда, например ошибка измерения или другие факторы не позволяют нам с точность говорить о математическом ожидании. И тогда получается, что математическое ожидание такой-то случайной величины с вероятностью 95% укладывается в границы x+-y. И это тоже азбука мат. статистики. При оценке выборочного мат. ожидания требуется указывать его доверительные интервалы...
    Загляните, пожалуйста, в вашу азбуку по матстатистике еще раз. Там должно быть написано, что не матожидание укладывается в доверительный интервал с некоторой вероятностью (оно туда укладывается по определению точно), а измеряемая величина с этой вероятностью в этот интервал попадает. Не путайте саму величину и матожидание, похоже, что каждый второй этим страдает. Чтобы разница была очевидна, посмотрите пример, который я приводил выше: случайная величина принимает только целочисленные значения (например, эта величина - число некоторых событий или количество отдельных объектов), а ее матожидание - величина нецелая. И никогда в этом случае величина не будет равна своему матожиданию.
    Я ничего не понимаю в NPV, но вы так часто её сравнивали именно с мат. ожиданием, что я решил всё-таки задать вам этот вопрос Соответственно, почему если вся методика NPV основана на прогнозных данных (вы ведь никогда точно не знаете, какие реально будут затраты и доходы по проекту, так?) вы в конце уверены в том, что приведённая стоимость будет равна именно сумме X? Или просто вы готовы пренебречь тем, что существует ошибка прогнозов, или риски и при выборе одного проекта из нескольких вы считаете, что они одинаковые и вам достаточно оценки NPV, без знания о том, каковы доверительные интервалы NPV?

    Допустим NPV одного проекта с вероятностью 95% укладывается в интервал 400 - 1000. А другого, с той же вероятностью укладывается в интервал уже 600-700. При этом само значение NPV и для первого и для второго случая равно 650. Какой проект вы выберете?
    Вот чтобы не задавать таких вопросов и не отвечать на них и придумали NPV Приведенная стоимость (PV, передняя N от Net означает просто PV за вычетом немедленных инвестиций) и означает как раз текущую определенную стоимость, эквивалентную будущим неопределенным денежным потоком с учетом риска. По самому своему определению PV (NPV) должна аккумулировать всю (а точнее, что немаловажно, всю релевантную) неопределенность.

    Конкретно по вашему примеру - в действительности ситуация не такая, что вам откуда-то известно распределение NPV или параметры этого распределения, в действительности вам известно, например, среднее ожидаемое значение доходов, которые вы получите в будущем и неопределенность, связанная с этими доходами (я упрощаю сейчас, опуская тот факт, что не всякая неопределенность существенна для NPV) и, скажем, ожидаемые доходы равны, а неопределенность доходов первого проекта выше, тогда и NPV первого проекта будет ниже, и, соответственно, вы выберете второй. Более того, NPV поможет вам и в том случае, когда у первого проекта будут выше и ожидамые доходы, и неопределенность. Это если вы будете правильно им пользоваться. А вот что вы будете делать, если смоделируете "распределение NPV" и у вас у первого проекта "NPV" будет больше, но и доверительный интервал для него будет тоже больше?
    Последний раз редактировалось SKatkovsky; 15.05.2007 в 21:34.

  27. #57

    По умолчанию

    Я допустил вот какую ошибку: суммировал различные исходы - ровно в духе того, чем я занимался. В случае с методом из первого поста темы - надо было просуммировать один исход для, например, цены. Генерируем различные цены, N штук, получаем выборку для Npv - N штук. Выборки и анализируются.

    В общем, Сергей, вы спорите о соотношении ММК (почитайте, она с этого спора начинается, о том, о чем вы говорите), статистики и теории вероятностей.

  28. #58
    Член сообщества
    Регистрация
    10.03.2006
    Сообщений
    444

    По умолчанию

    Цитата Сообщение от Andruxa
    Я допустил вот какую ошибку: суммировал различные исходы - ровно в духе того, чем я занимался. В случае с методом из первого поста темы - надо было просуммировать один исход для, например, цены. Генерируем различные цены, N штук, получаем выборку для Npv - N штук. Выборки и анализируются.

    В общем, Сергей, вы спорите о соотношении ММК (почитайте, она с этого спора начинается, о том, о чем вы говорите), статистики и теории вероятностей.
    Я, признаюсь, совсем не понял, что вы хотели сказать в первом абзаце и плохо - во втором, но, так или иначе, хочу еще раз попросить вас:
    1. Указать смысл NPV как случайной величины, указать, что значит тот или иной исход NPV или что-нибудь подобное. Предыдущая попытка у вас вышла неудачной.
    2. Не додумывать за меня то, что я не говорю. В частности, я не спорю о соотношении ММК, статистики и теорвера.

  29. #59

    По умолчанию

    Десять раз уже по кругу прошлись

    Конкретный исход (реализация потоков) в симуляции или в жизни не является NPV.

    NPV, по определению, есть сумма математических ожиданий потоков, деленных на соответствующие коэффициенты дисконтирования.

    То есть NPV является детерминированной величиной, а не случайной, для нулевого (текущего) момента времени, о котором здесь вроде и говорят.

    Если разговор идет об NPV в последующие (будущие) моменты времени, то NPV является случайной величиной, что активно используется и при выводе формулы Milesа and Ezzellя, и при анализе различных ситуаций, связанных с опционами.

    Естественно, что если мы осуществили симуляцию, получили некий набор возможных реализаций будущих потоков и рассчитали их дисконтированное математическое ожидание, то мы получим не NPV, а оценку NPV с неким доверительными интервалом.

    Но проблема в том, что величина доверительного интервала не имеет в общем случае никакой экономической интерпретации. В том числе она не имеет в общем случае никакого отношения к рискам проекта, в том смысле, который вкладывает в термин «риск» экономическая теория. Более того, возникает достаточно много вопросов по поводу того, откуда мы взяли параметры и виды распределений, с помощью которых мы генерировали возможные реализации будущих потоков. В большинстве случаев мы даже приблизительно не сможем оценить неточность в определение этих параметров и типов распределений, а, следовательно, достоверность величины доверительных интервалов для оценки NPV под очень большим вопросом. Таким образом, у расчета доверительных интервалов по большому счету нет ни экономического, ни статистического основания.

    Так что полностью солидарен с SKatkovsky: посчитать можно, если очень хочется, но смысла в этом нет.
    Последний раз редактировалось WLMike; 16.05.2007 в 01:41.

  30. #60
    Член сообщества
    Регистрация
    12.05.2006
    Сообщений
    2,180

    По умолчанию

    Цитата Сообщение от alexbigun
    Sejchas podgryzhy paper, imejywyy otnowenie k predmety Vawego spora.
    Спасибо за статью. С интересом прочел.
    Было приятно узнать, что САРМ вызывает критику и в стране своего порождения.

Страница 2 из 8 ПерваяПервая 123456 ... ПоследняяПоследняя

Ваши права

  • Вы не можете создавать новые темы
  • Вы не можете отвечать в темах
  • Вы не можете прикреплять вложения
  • Вы не можете редактировать свои сообщения
  •