Phân tích kịch bản đánh giá giá trị kỳ vọng của một hoạt động đầu tư hoặc hoạt động kinh doanh. Trung bình thống kê là sự kiện xác suất cao nhất dự kiến ​​trong một tình huống nhất định. Bằng cách tạo ra các kịch bản khác nhau có thể xảy ra và kết hợp chúng với xác suất xảy ra, một nhà phân tích có thể xác định tốt hơn giá trị của một liên doanh đầu tư hoặc kinh doanh và xác suất rằng giá trị kỳ vọng tính sẽ thực sự xảy ra.

Xác định sự phân bố xác suất của một khoản đầu tư bằng việc xác định rủi ro vốn có trong đầu tư đó. Bằng cách so sánh lợi nhuận kỳ vọng với rủi ro dự kiến ​​và phủ lên rằng với khả năng chấp nhận rủi ro của nhà đầu tư, bạn có thể quyết định tốt hơn về việc nên đầu tư vào một dự án kinh doanh tương lai. Bài viết này sẽ giới thiệu một số ví dụ đơn giản về các cách khác nhau để phân tích kịch bản và cung cấp lý do cho việc sử dụng chúng. ( Tìm phù hợp với sự phân bố xác suất .

)
Tổng quan Dữ liệu về hiệu suất lịch sử là cần thiết để cung cấp một số hiểu biết sâu sắc về tính đa dạng của hoạt động đầu tư và để giúp đỡ các nhà đầu tư hiểu được những rủi ro mà cổ đông đã chịu đựng trong quá khứ. Bằng cách kiểm tra dữ liệu trả về định kỳ, nhà đầu tư có thể hiểu sâu hơn về rủi ro trong quá khứ của một khoản đầu tư. Ví dụ, bởi vì biến đổi tương đương với rủi ro, một khoản đầu tư mang lại lợi tức như nhau mỗi năm được coi là ít rủi ro hơn so với đầu tư mang lại lợi nhuận hàng năm dao động giữa tiêu cực và tích cực. Mặc dù cả hai khoản đầu tư có thể mang lại cùng một khoản lợi nhuận chung cho một khoảng thời gian đầu tư nhất định, lợi nhuận kỳ vọng thể hiện sự khác biệt về rủi ro trong những khoản đầu tư này. (Để có thêm thông tin chi tiết, hãy đọc Đo Hiệu suất của Danh mục

.)

Các quy định nghiêm ngặt về tính toán và trình bày các khoản lợi nhuận trước đây đảm bảo tính so sánh các thông tin về lợi tức trên chứng khoán, quản lý đầu tư và các quỹ. Tuy nhiên, hoạt động trong quá khứ không cung cấp bất kỳ sự đảm bảo nào về rủi ro trong tương lai hoặc lợi nhuận của một khoản đầu tư. Phân tích tình huống cố gắng tìm hiểu hồ sơ rủi ro / lợi nhuận tiềm ẩn của một doanh nghiệp. Bằng cách phân tích nhiều ước tính pro-forma cho một liên doanh nhất định và biểu thị xác suất cho mỗi kịch bản, người ta bắt đầu tạo ra một phân bố xác suất (hồ sơ rủi ro) cho doanh nghiệp kinh doanh cụ thể đó.
Ví dụ

Phân tích kịch bản có thể được áp dụng theo nhiều cách. Phương pháp điển hình nhất là thực hiện phân tích đa nhân tố (mô hình có nhiều biến) bằng các cách sau:

• - Tạo ra một số cố định các kịch bản
  • Xác định biên độ cao - thấp
  • Tạo các kịch bản trung gian
• Phân tích nhân tố ngẫu nhiên
  • Nhiều lần vô hạn Số kịch bản
  • Monte Carlo Phân tích

Nhiều nhà phân tích sẽ tạo ra một mô hình đa biến (một mô hình có nhiều biến), cắm đoán đoán tốt nhất cho giá trị của mỗi biến và đưa ra một giá trị dự báo.Ý nghĩa của bất kỳ phân bố xác suất nào là xác suất có khả năng xảy ra cao nhất. Bằng cách sử dụng một giá trị cho mỗi biến được kỳ vọng là có thể xảy ra nhất, nhà phân tích đang tính giá trị trung bình của việc phân bổ tiềm năng các giá trị tiềm ẩn. Mặc dù trung bình có giá trị thông tin, như đã nêu ở trên, nó không cho thấy bất kỳ sự thay đổi tiềm ẩn nào trong kết quả.

Phân tích rủi ro liên quan đến việc cố gắng để xác định xác suất rằng một kết quả tương lai sẽ là một cái gì đó khác với giá trị trung bình. Một cách để thể hiện sự khác biệt là tính toán ước lượng các kết quả cực đoan và ít nhất có thể xảy ra đối với mặt tích cực và tiêu cực của trung bình. Phương pháp đơn giản nhất để dự báo các kết quả tiềm năng của một khoản đầu tư hoặc mạo hiểm là tạo ra một trường hợp ngược lại và giảm giá cho mỗi kết quả và sau đó suy đoán xác suất nó sẽ xảy ra. Hình 1 sử dụng ba phương pháp kịch bản để đánh giá trường hợp cơ sở (B) (giá trị trung bình), trường hợp ngược lại (U) và trường hợp giảm (D).

Hình 1

Ví dụ một phép phân tích hai yếu tố đơn giản:
Giá trị V = Biến A + B biến, trong đó mỗi giá trị biến không bị hạn chế.

Bằng cách gán hai giá trị ngược lại và ngược lại cho A và B, chúng tôi sẽ nhận được ba giá trị kịch bản của chúng tôi. Bằng cách gán xác suất xảy ra, hãy giả sử:
50% cho Giá trị (B) = 200
25% cho Giá trị (U) = 300
25% cho Giá trị (D) = 1 00 > Khi phân công xác suất tổng của xác suất xác định phải bằng 100%. Bằng cách vẽ đồ thị các giá trị và xác suất của chúng ta, chúng ta có thể suy ra một sự phân bố xác suất thô (sự phân bố của tất cả các giá trị tính toán và xác suất của các giá trị đó). Bằng cách hình thành các trường hợp lộn xộn và giảm giá, chúng tôi bắt đầu hiểu được các kết quả trả về khác có thể xảy ra, nhưng có nhiều kết quả tiềm năng khác trong phạm vi được định nghĩa bởi những bất lợi và nhược điểm đã được ước tính.

Hình 2 trình bày một phương pháp để xác định số cố định các kết quả giữa hai cực đoan. Giả sử rằng mỗi biến hoạt động độc lập, tức là, giá trị của nó không phụ thuộc vào giá trị của bất kỳ biến nào khác, chúng ta có thể tiến hành một trường hợp ngược, cơ sở và nghịch lưu cho mỗi biến. Trong mô hình hai yếu tố đơn giản, loại phân tích này sẽ dẫn đến tổng cộng chín kết quả. Một mô hình ba yếu tố sử dụng ba kết quả tiềm năng cho mỗi biến sẽ kết thúc với 27 kết quả, v.v … Phương trình xác định tổng số kết quả sử dụng phương pháp này bằng
( Y X ⁾ , trong đó Y = số kịch bản có thể cho mỗi nhân tố và X = số yếu tố trong mô hình. (Xem thêm Lý thuyết Lý thuyết Danh mục hiện đại Thống kê .) Hình 2

Trong Hình 2, có chín kết quả nhưng không phải là chín giá trị riêng biệt. Ví dụ, kết quả cho BB có thể bằng kết quả DU hoặc UD. Để hoàn thành nghiên cứu này, nhà phân tích sẽ gán xác suất cho mỗi kết quả và sau đó thêm những xác suất cho bất kỳ giá trị tương tự.Chúng tôi mong đợi rằng giá trị tương ứng với giá trị trung bình, trong trường hợp này là BB sẽ xuất hiện nhiều lần nhất vì giá trị trung bình là giá trị có xác suất xảy ra cao nhất. Tần suất của các giá trị tương tự xảy ra làm tăng xác suất xảy ra. Các giá trị thời gian nhiều hơn không lặp lại, đặc biệt là giá trị trung bình, cao hơn xác suất rằng lợi nhuận trong tương lai sẽ là cái gì khác hơn là trung bình. Càng nhiều yếu tố trong mô hình và nhiều kịch bản số liệu bao gồm, càng có nhiều giá trị kịch bản tiềm ẩn được tính toán dẫn đến phân tích mạnh mẽ và hiểu rõ hơn về nguy cơ đầu tư tiềm năng.

Hạn chế của Phân tích Kịch bản

Hạn chế lớn nhất của các loại phân tích kết cục cố định này là ước tính xác suất và kết quả được giới hạn bởi các giá trị cho các sự kiện tích cực và tiêu cực cực đoan. Mặc dù chúng có thể là các sự kiện xác suất thấp, hầu hết các khoản đầu tư hoặc danh mục đầu tư có tiềm năng cho lợi nhuận dương và âm. Các nhà đầu tư phải nhớ rằng mặc dù chúng không xảy ra thường xuyên nhưng những sự kiện xác suất thấp này lại xảy ra và đó là phân tích rủi ro giúp xác định liệu những sự kiện tiềm ẩn đó có nằm trong khả năng chịu rủi ro của nhà đầu tư. (999) Nguy cơ chịu rủi ro chỉ nói lên một nửa Câu chuyện
.) Một phương pháp để phá vỡ các vấn đề vốn có trong các ví dụ trước đó là chạy một thái độ cực đoan số lần thử nghiệm của mô hình đa biến. Phân tích nhân tố ngẫu nhiên được hoàn thành bằng cách chạy hàng ngàn và thậm chí hàng trăm nghìn thử nghiệm độc lập với một máy tính để gán giá trị cho các yếu tố một cách ngẫu nhiên. Loại phổ biến nhất của phân tích nhân tố ngẫu nhiên được gọi là phân tích "Monte Carlo", ở đó các giá trị nhân tố không được ước lượng nhưng được chọn ngẫu nhiên từ một tập được bao quanh bởi các biến phân phối xác suất riêng. (999). Kết luận Các tiêu chuẩn đưa ra để báo cáo hiệu quả đầu tư đảm bảo rằng các nhà đầu tư được cung cấp hồ sơ rủi ro (biến đổi về hiệu quả hoạt động) cho hoạt động đầu tư trước đây của đầu tư. Vì hoạt động trong quá khứ không có bất kỳ tác động nào đối với rủi ro hoặc lợi nhuận trong tương lai, chủ sở hữu hoặc chủ doanh nghiệp phải quyết định rủi ro trong tương lai của đầu tư bằng cách tạo ra các mô hình dự án. Kết quả của bất kỳ dự báo nào sẽ chỉ mang lại giá trị kỳ vọng hoặc trung bình cho sáng kiến ​​đó; kết quả mà nhà phân tích tin rằng có khả năng xảy ra cao nhất. Bằng cách tiến hành phân tích kịch bản, nhà đầu tư có thể tạo ra một hồ sơ rủi ro cho một khoản đầu tư dự báo và tạo ra một cơ sở để so sánh các khoản đầu tư tương lai.