Selection of Investment Projects by Monte Carlo Method in Risk Condition
Keywords:
investment project, net present value (NPV), risk, the Monte Carlo method (the Monte Carlo simulation method), pseudorandom numbers, Choletsky’s expansion, simulation errors
Abstract
The Monte Carlo method (also known as the Monte Carlo simulation) was proposed by Nicholas Metropolis, S. Ulam and Jhon Von Neiman in 40-50-th years of the past century. The method can be widely applied to analysis of investment projects due to the advantages recognized both by practitioners and the academic community. The balance model of a project with discountedfinancialflows has been studied. The Monte Carlo model for project with low and high correlated net present value (NPV) parameters has been implemented for Microsoft Excel and Google Docs spread-sheet solution. A distinct graduation of risk was identified. A necessity of account of correlation effects and the use of multivariate imitation during the project selection has been demonstrated.
Downloads
Download data is not yet available.
References
1. Брігхем Є. Ф. Основи фінансового менеджменту / пер. з англ. В. Біленький, О. Медвідь, С. Лазаренко, Ж. Чуприна, В. Побелинський. К.: КП «ВАЗЬКО» Молодь. 1977. 1000 с.
2. Райс Г., Койли Б. Финансовые инвестиции и риск / сокр. пер. с англ. под ред. М. А. Гольцберга. К.: БХВ-КИЕВ, 1995. 590 с.
3. Бирман Г., Шмидт С. Экономический анализ инвестиционных проектов / пер. с англ. под. ред Л. П. Белых. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997. 631 с.
4. Ван Хорн Дж. К. Основы управления фінансами / пер. с англ. гл. ред. серии Я. В. Соколов. М.: Финансы и статистика, 2000. 800 с.
5. Шарп У., Александер Г., Бейли Дж. Инвестиции. М.: ИНФРА, 1997. 1024 с.
6. Маршалл Д. Ф., Бансал K. Финансовая инженерия. М.: Инфра-М, 1998. 784 с.
7. Фабоцци Ф. Д. Управление инвестициями: [у 2 т. ]. М.: Инфра-М, 2000. 932 с.
8. Беренс В., Хавранек П. М. Руководство по оценке эффективности инвестиций. М.: Интерэкспресс, Инфра-М, 1995. 528 с.
9. Ковалев В. В. Введение в финансовый менеджмент. М.: Финансы и статистика, 2000. 768 с.
10. Виленский П. Л., Лившиц В. Н., Смоляк С. А. Оценка эффективности инвестиционных проектов. Теория и практика: учеб. пособ. [2-е изд. перераб. и доп.]. М.: Дело, 2002. 888 с.
11. Powel S., Baker K. R. Management Science: The Art of Modeling with Spreadsheets. John Wiley and Sons. 2004. 567 Р.
12. Карлберг К. Бизнес-анализ с помощью Excel. Диалектика. 1997. 448 с.
13. Орлова И. В. Экономико-математические методы и модели. Выполнение расчетов в среде Excel: практикум. М.: ЗАО «Финстатинформ», 2000. 136с.
14. Дубров А. М., Лагоша Б. А., Хрусталев Е. Ю., Бариновская Т. П. Моделиование рискових ситуаций в экономике и бизнесе: учеб. пособ. М.: Финансы и статистика. 2001. 224 с.
15. Афоничкин А. И., Акимов В. Л., Афоничкина Е. А. Разработка бизнес-приложений в экономике на базе MS Excel. М.: ДИАЛОГ-МИФИ. 2003. 416 с.
16. Черняк А. А., Новиков В.А., Мельников О. И., Кузнецов А. В. Математика для экономистов на базе Mathcad. СПб.: БХВ-Петербург. 2003. 496 с.
17. Леоненков А. В. Решение задач оптимизации в среде MS Excel. СПб. : БХВ- Петербург. 2005. 704 с.
18. Гришин А. В., Котов-Дарти С. Ф., Ягунов В. Н. Статистические модели в экономике. Ростов-на-Дону: Феникс, 2005. 344 с.
19. Матвійчук А. В. Аналіз і управління економічним ризиком: навч. посіб. К.: Центр навчальної літератури, 2005. 224 с.
20. Томашевський В. М., Жданова О. Г., Жданов О. О. Вирішення практичних завдань методами комп’ютерного моделювання: навч. посіб. К.: Корнійчук, 2001. 268 с.
21. Бенькович Е. С. Практическое моделирование динамических систем. СПб.: БХВ- Петербург, 2002. 464 с.
22. Емельянов А. А., Власова Е. В., Дума Р. В. Имитационное моделирование экономических процессов : учеб. пособ. М.: Финансы и статистика, 2002. 368 с.
23. Гусева Е. Н. Имитационное моделирование экономических процессов в бреде ARENA/Е.Н. Гусева. М.: ФЛИНТА, 2016. 133 с.
24. Гультяев А. К. Matlab 5.2 Имитационное моделирование в среде Windows: практ. пособ. М.: Наука, 1990. 286 с.
25. Малярець Л. М., Резнік Є. В. Математика для економістів (практичний посібник до розв’зання задач економічних досліджень у MatLab). Х.: ХНЕУ, 2008. 211 с.
26. [Електронний ресурс]иК1: www.oracle-crystal-ball.updatestar/com/ Останнє звернення 22.04.2017.
27. Palisade. http://go.palisade.com/RISKDownload.html. Останнє звернення 25.04.2017.
28. Лукашов А. В. Метод Монте-Карло для финансовых аналитиков: кратк. путевод. // Управление корпоративными фінансами, №1(19). 2007. С. 22-39.
29. Жданчиков П. А. Как научиться строить бизнес-план в Project Expert. М.: NT Press, 2006. 208 с.
30. Штовба С. Д. Проектирование нечетких систем средствами Matlab. М.: Горячая линия-Телеком, 2007. 288 с.
31. Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в среде Matlab и Fuzzy Tech. СПб. БХВ- ПИТЕР. 2005. 724 с.
32. Кобелев Н. Б. Имитационное моделирование объектов с хаотическими параметрами: учеб. пособ. М.: Инфра-М. 2016. 192 с.
33. Сіницький М. Є. Хмарні технології у фінансово-статистичних розрахунках: навч. посіб. К.: ДП «Інформ.-аналіт. агентство». 2016. 564 с.
34. Fisher I. The Rate of Interest/ I. Fisher. N.-Y. : The MacMillan Company, 1907. 442 p. URL: http://www.socserv2.socsi.mcmaster.ca /~econ/ugcm/3ll3/fisfer/RateofInterest. pdf . Останнє звернення 25.04.2017.
35. Fisher I. The Theory of Interest/ I. Fisher. N.-Y. : The MacMillan Company, 1930. 428 p. URL: http://economlib.org/library/YPDBooks/Fisher/fshToI.html. Останнє звернення 25.04.2017.
36. Коефіцієнт еластичності та методи його підрахунку. URL: https://studme.com.ua/.../koeffitsient_elastichnosti_metody_ego_podscheta. htm
37. Бурдун Г. Д., Марков Б. Н. Основы метрологи: учеб. пособ. для вузов. М.: Изд-во стандартов, 1972. 312 с.
38. Metropolis N., Ulam S.The Monte-Carlo Method // J. Amer. Statistical assoc. , 1949. Vol.44, N0247. P. 335-341.
39. Diaconis Persi. The Markov chain Monte Carlo revolution. J.: Bull. Amer. Math. Soc., 2009. Vol. 46 (2). P. 179-205.
40. Моцний Ф. В. Сучасний базовий інструментарій математичної статистики: у 2-х ч. (Ч. I. Основні поняття математичної статистики //Науковий Вісник НАСОА. 2015. №2. С.16-29; Ч. II. Вибрані характеристики статистичних розподілів // Науковий Вісник НАСОА. 2015. №3. С.14-25.
41. Моцний Ф. В. Курс лекцій з теорії ймовірностей: навч. посіб. К.: ДП «Інформ.- аналіт. агентство», 2013. 205 с.
42. Закон великих чисел та центральна гранична теорема. URL://moodle/ipo.kpi.ua/ mod/resource/view/php?r...
43. Kom R., Korn E., Kroisandt G. Monte Carlo Methods and Models in Finance and Insurance. Chapman & Hall / CRC Press Financial Mathematics Series. 2010. 484 p.
44. Войтишек А. В. Основы метода Монте-Карло : учеб. пособ. Новосибирск, изд-во НГУ, 2010. 108 с.
45. Ермаков С. М. Статистическое моделирование: 2-е изд. доп. М.: Наука, 1982. 296 с.
46. Некруткин В. В. Моделирование распределений. Кафедра статистического моделирования, матмех СПбГУ. Материал к специальному курсу. 2014. 100 с. URL: http://www.twirpx.com/file/1844525/. Останнє звернення 10.05.2017.
47. Мартышенко C. Н., Мартышенко Н. С., Кустов Д. А. Моделирование многомерных данных и компьютерный эксперимент // Техника и технология, 2007. №2. С. 47-52.
48. Конгруентный метод формирования псевдослучайных чисел^И!: //cppstudio. com/post/1296/.
49. Matsumoto M. Nishimura T. Mersenne twister: A 623-dimensionally equidistributed uniform pseudorandom number generator //ACM Trans. on Modeling and Computer Simulations, 1998. №8 (1) . Р. 3-30.
50. Наиболее распространенные распределения непрерывных случайных величин // Распределение: образовательній математический сайт URL:.. .old.exponenta.ru/ educat/class/tv/theme0/5.asp.
51. Хаббард Дуглас У. Как измерить все, что угодно. Оценка стоимости нематериального бизнеса. М.: Олима бізнес, 2009. 320 с.
52. Тараскин А. Ф. Статистическое моделирование методом Монте-Карло учеб. пособ. Самара, 1977. 61 с.
53. Оценка точности характеристик, полученых методом Монте-Карло. Необходимое число реализаций. URL://stu.sernam.ru/book_rop.php?id=91.
54. Шведов А. С. О математических методах при работе с аукционами. //Экономический журнал ВЭШ. 1996. №3. С.385-409.
55. Облакова А. В., Тригуб И. В. Моделирование инвестиционных процессов в секторе телекоммунакационных услуг. URL: simulation.su/uploads//.../im- mod-2007-2-147-151/pdf.
56. Ефремова Е. А., Прядкина В. А. Применение метода Монте-Карло для оценки инвестиционных проектов. URL: http://sibac/info/studconf/econom/XXVII40330.
57. Liang Jin, Zhou Peng, Zhou Yujing, Ma Junmei. Valiation of ctedit default with counterparty default risk by structual model //Applied Mathematics. 2011. Vol.3. P.106-117.
58. Wu Yunna, Xinliang Hu, Yue Shen. The application of Monte Carlo Method Simulation // Advance in Computation Environment Science. 2012. P.207-211.
59. Pedersen M. E. H. Hvass . Portfolio optimization&Monte Carlo simulation // Hvass Laboratories Report. 2014. HL-1401.
60. Женова Н. А. Метод Монте-Карло в инвестиционном проектировании // Вестник Ростовского торгово-єкономического университета. 2014. №11(90). С.42-51.
61. Сазонова А. А., Сазонова М. В. Применение метода Монте-Карло для моделирования экономических рисков в проектах // Наука и современность. 2016. С.228-232.
62. Constantinescu V. P. A. Monte Carlo Method in Risk Analysis for Investment Projects // Procedia Economics and Finance, 2014. Vol.15. PP.393-400.
63. Разложение Холецкого (метод квадратного корня). URL: algowiki-project.org/.../ Разложение_Холецкого_(метод_квадратного_ корня).
2. Райс Г., Койли Б. Финансовые инвестиции и риск / сокр. пер. с англ. под ред. М. А. Гольцберга. К.: БХВ-КИЕВ, 1995. 590 с.
3. Бирман Г., Шмидт С. Экономический анализ инвестиционных проектов / пер. с англ. под. ред Л. П. Белых. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997. 631 с.
4. Ван Хорн Дж. К. Основы управления фінансами / пер. с англ. гл. ред. серии Я. В. Соколов. М.: Финансы и статистика, 2000. 800 с.
5. Шарп У., Александер Г., Бейли Дж. Инвестиции. М.: ИНФРА, 1997. 1024 с.
6. Маршалл Д. Ф., Бансал K. Финансовая инженерия. М.: Инфра-М, 1998. 784 с.
7. Фабоцци Ф. Д. Управление инвестициями: [у 2 т. ]. М.: Инфра-М, 2000. 932 с.
8. Беренс В., Хавранек П. М. Руководство по оценке эффективности инвестиций. М.: Интерэкспресс, Инфра-М, 1995. 528 с.
9. Ковалев В. В. Введение в финансовый менеджмент. М.: Финансы и статистика, 2000. 768 с.
10. Виленский П. Л., Лившиц В. Н., Смоляк С. А. Оценка эффективности инвестиционных проектов. Теория и практика: учеб. пособ. [2-е изд. перераб. и доп.]. М.: Дело, 2002. 888 с.
11. Powel S., Baker K. R. Management Science: The Art of Modeling with Spreadsheets. John Wiley and Sons. 2004. 567 Р.
12. Карлберг К. Бизнес-анализ с помощью Excel. Диалектика. 1997. 448 с.
13. Орлова И. В. Экономико-математические методы и модели. Выполнение расчетов в среде Excel: практикум. М.: ЗАО «Финстатинформ», 2000. 136с.
14. Дубров А. М., Лагоша Б. А., Хрусталев Е. Ю., Бариновская Т. П. Моделиование рискових ситуаций в экономике и бизнесе: учеб. пособ. М.: Финансы и статистика. 2001. 224 с.
15. Афоничкин А. И., Акимов В. Л., Афоничкина Е. А. Разработка бизнес-приложений в экономике на базе MS Excel. М.: ДИАЛОГ-МИФИ. 2003. 416 с.
16. Черняк А. А., Новиков В.А., Мельников О. И., Кузнецов А. В. Математика для экономистов на базе Mathcad. СПб.: БХВ-Петербург. 2003. 496 с.
17. Леоненков А. В. Решение задач оптимизации в среде MS Excel. СПб. : БХВ- Петербург. 2005. 704 с.
18. Гришин А. В., Котов-Дарти С. Ф., Ягунов В. Н. Статистические модели в экономике. Ростов-на-Дону: Феникс, 2005. 344 с.
19. Матвійчук А. В. Аналіз і управління економічним ризиком: навч. посіб. К.: Центр навчальної літератури, 2005. 224 с.
20. Томашевський В. М., Жданова О. Г., Жданов О. О. Вирішення практичних завдань методами комп’ютерного моделювання: навч. посіб. К.: Корнійчук, 2001. 268 с.
21. Бенькович Е. С. Практическое моделирование динамических систем. СПб.: БХВ- Петербург, 2002. 464 с.
22. Емельянов А. А., Власова Е. В., Дума Р. В. Имитационное моделирование экономических процессов : учеб. пособ. М.: Финансы и статистика, 2002. 368 с.
23. Гусева Е. Н. Имитационное моделирование экономических процессов в бреде ARENA/Е.Н. Гусева. М.: ФЛИНТА, 2016. 133 с.
24. Гультяев А. К. Matlab 5.2 Имитационное моделирование в среде Windows: практ. пособ. М.: Наука, 1990. 286 с.
25. Малярець Л. М., Резнік Є. В. Математика для економістів (практичний посібник до розв’зання задач економічних досліджень у MatLab). Х.: ХНЕУ, 2008. 211 с.
26. [Електронний ресурс]иК1: www.oracle-crystal-ball.updatestar/com/ Останнє звернення 22.04.2017.
27. Palisade. http://go.palisade.com/RISKDownload.html. Останнє звернення 25.04.2017.
28. Лукашов А. В. Метод Монте-Карло для финансовых аналитиков: кратк. путевод. // Управление корпоративными фінансами, №1(19). 2007. С. 22-39.
29. Жданчиков П. А. Как научиться строить бизнес-план в Project Expert. М.: NT Press, 2006. 208 с.
30. Штовба С. Д. Проектирование нечетких систем средствами Matlab. М.: Горячая линия-Телеком, 2007. 288 с.
31. Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в среде Matlab и Fuzzy Tech. СПб. БХВ- ПИТЕР. 2005. 724 с.
32. Кобелев Н. Б. Имитационное моделирование объектов с хаотическими параметрами: учеб. пособ. М.: Инфра-М. 2016. 192 с.
33. Сіницький М. Є. Хмарні технології у фінансово-статистичних розрахунках: навч. посіб. К.: ДП «Інформ.-аналіт. агентство». 2016. 564 с.
34. Fisher I. The Rate of Interest/ I. Fisher. N.-Y. : The MacMillan Company, 1907. 442 p. URL: http://www.socserv2.socsi.mcmaster.ca /~econ/ugcm/3ll3/fisfer/RateofInterest. pdf . Останнє звернення 25.04.2017.
35. Fisher I. The Theory of Interest/ I. Fisher. N.-Y. : The MacMillan Company, 1930. 428 p. URL: http://economlib.org/library/YPDBooks/Fisher/fshToI.html. Останнє звернення 25.04.2017.
36. Коефіцієнт еластичності та методи його підрахунку. URL: https://studme.com.ua/.../koeffitsient_elastichnosti_metody_ego_podscheta. htm
37. Бурдун Г. Д., Марков Б. Н. Основы метрологи: учеб. пособ. для вузов. М.: Изд-во стандартов, 1972. 312 с.
38. Metropolis N., Ulam S.The Monte-Carlo Method // J. Amer. Statistical assoc. , 1949. Vol.44, N0247. P. 335-341.
39. Diaconis Persi. The Markov chain Monte Carlo revolution. J.: Bull. Amer. Math. Soc., 2009. Vol. 46 (2). P. 179-205.
40. Моцний Ф. В. Сучасний базовий інструментарій математичної статистики: у 2-х ч. (Ч. I. Основні поняття математичної статистики //Науковий Вісник НАСОА. 2015. №2. С.16-29; Ч. II. Вибрані характеристики статистичних розподілів // Науковий Вісник НАСОА. 2015. №3. С.14-25.
41. Моцний Ф. В. Курс лекцій з теорії ймовірностей: навч. посіб. К.: ДП «Інформ.- аналіт. агентство», 2013. 205 с.
42. Закон великих чисел та центральна гранична теорема. URL://moodle/ipo.kpi.ua/ mod/resource/view/php?r...
43. Kom R., Korn E., Kroisandt G. Monte Carlo Methods and Models in Finance and Insurance. Chapman & Hall / CRC Press Financial Mathematics Series. 2010. 484 p.
44. Войтишек А. В. Основы метода Монте-Карло : учеб. пособ. Новосибирск, изд-во НГУ, 2010. 108 с.
45. Ермаков С. М. Статистическое моделирование: 2-е изд. доп. М.: Наука, 1982. 296 с.
46. Некруткин В. В. Моделирование распределений. Кафедра статистического моделирования, матмех СПбГУ. Материал к специальному курсу. 2014. 100 с. URL: http://www.twirpx.com/file/1844525/. Останнє звернення 10.05.2017.
47. Мартышенко C. Н., Мартышенко Н. С., Кустов Д. А. Моделирование многомерных данных и компьютерный эксперимент // Техника и технология, 2007. №2. С. 47-52.
48. Конгруентный метод формирования псевдослучайных чисел^И!: //cppstudio. com/post/1296/.
49. Matsumoto M. Nishimura T. Mersenne twister: A 623-dimensionally equidistributed uniform pseudorandom number generator //ACM Trans. on Modeling and Computer Simulations, 1998. №8 (1) . Р. 3-30.
50. Наиболее распространенные распределения непрерывных случайных величин // Распределение: образовательній математический сайт URL:.. .old.exponenta.ru/ educat/class/tv/theme0/5.asp.
51. Хаббард Дуглас У. Как измерить все, что угодно. Оценка стоимости нематериального бизнеса. М.: Олима бізнес, 2009. 320 с.
52. Тараскин А. Ф. Статистическое моделирование методом Монте-Карло учеб. пособ. Самара, 1977. 61 с.
53. Оценка точности характеристик, полученых методом Монте-Карло. Необходимое число реализаций. URL://stu.sernam.ru/book_rop.php?id=91.
54. Шведов А. С. О математических методах при работе с аукционами. //Экономический журнал ВЭШ. 1996. №3. С.385-409.
55. Облакова А. В., Тригуб И. В. Моделирование инвестиционных процессов в секторе телекоммунакационных услуг. URL: simulation.su/uploads//.../im- mod-2007-2-147-151/pdf.
56. Ефремова Е. А., Прядкина В. А. Применение метода Монте-Карло для оценки инвестиционных проектов. URL: http://sibac/info/studconf/econom/XXVII40330.
57. Liang Jin, Zhou Peng, Zhou Yujing, Ma Junmei. Valiation of ctedit default with counterparty default risk by structual model //Applied Mathematics. 2011. Vol.3. P.106-117.
58. Wu Yunna, Xinliang Hu, Yue Shen. The application of Monte Carlo Method Simulation // Advance in Computation Environment Science. 2012. P.207-211.
59. Pedersen M. E. H. Hvass . Portfolio optimization&Monte Carlo simulation // Hvass Laboratories Report. 2014. HL-1401.
60. Женова Н. А. Метод Монте-Карло в инвестиционном проектировании // Вестник Ростовского торгово-єкономического университета. 2014. №11(90). С.42-51.
61. Сазонова А. А., Сазонова М. В. Применение метода Монте-Карло для моделирования экономических рисков в проектах // Наука и современность. 2016. С.228-232.
62. Constantinescu V. P. A. Monte Carlo Method in Risk Analysis for Investment Projects // Procedia Economics and Finance, 2014. Vol.15. PP.393-400.
63. Разложение Холецкого (метод квадратного корня). URL: algowiki-project.org/.../ Разложение_Холецкого_(метод_квадратного_ корня).
Abstract views: 462 PDF Downloads: 421
Published
2017-09-20
How to Cite
Sinytskyi, M. E., & Motsnyi, F. V. (2017). Selection of Investment Projects by Monte Carlo Method in Risk Condition. Scientific Bulletin of the National Academy of Statistics, Accounting and Audit, (1-2), 100-112. https://doi.org/10.31767/nasoa.1-2.2017.13
Issue
Section
Articles
