Oceňovanie projektov a rozhodovanie v podmienkach rizika a neistoty s využitím analýzy rozhodovacieho stromu a simulácie Monte Carlo

Pôvodný názov:

Project Valuation and Decision Making under Risk and Uncertainty applying Decision Tree Analysis and Monte Carlo Simulation

Obsah knihy:

Táto práca predstavuje použitie metódy simulácie Monte Carlo a prístupu analýzy rozhodovacieho stromu pri riešení ekonomického oceňovania projektov, ktoré sú vystavené rizikám a neistotám. Čistá súčasná hodnota projektu sa zvyčajne používa ako parameter investičného rozhodovania.

Používanie deterministických modelov na výpočet čistej súčasnej hodnoty projektu zanedbáva rizikovú a neistú povahu reálnych projektov a následne vedie k nepoužiteľným výsledkom oceňovania. Realistické modely oceňovania musia používať rozdelenia hustoty pravdepodobnosti pre vstupné parametre a určité pravdepodobnosti výskytu konkrétnych udalostí počas životnosti projektu v kombinácii s metódou simulácie Monte Carlo a prístupom analýzy rozhodovacieho stromu. Po krátkom úvode sa uvádza stručné vysvetlenie tradičných metód oceňovania projektov.

Hlavné zameranie tejto práce spočíva v použití metódy čistej súčasnej hodnoty ako základného nástroja oceňovania v spojení s technikou simulácie Monte Carlo a prístupom analýzy rozhodovacieho stromu s cieľom vytvoriť komplexnú metódu oceňovania projektov v podmienkach rizika a neistoty. Predstavená rozsiahla metodika oceňovania projektov sa uplatňuje na dvoch fiktívnych projektoch, jednom z farmaceutického sektora a jednom z odvetvia prieskumu a ťažby ropy a zemného plynu.

V oboch odvetviach ide o vysoké riziká, vysokú neistotu a vysoké náklady, ale aj vysoké odmeny. Príklad z farmaceutického priemyslu veľmi dobre ilustruje, ako aplikácia metódy simulácie Monte Carlo a analýzy rozhodovacieho stromu vedie k dobre diverzifikovanému portfóliu nových liekov s najvyššou odmenou pri minimálnom možnom riziku.

Uplatnenie prezentovaného pravdepodobnostného prístupu k oceňovaniu projektov na projekte prieskumu a ťažby ropy ukazuje, ako znížiť riziko veľkej straty.