Giáo trình Quản trị Dự Án

CHÖÔNG 2 KHÔÛI ÑAÀU DÖÏ AÙN HÌNH THAØNH DÖÏ AÙN (Project Formulation) Moät döï aùn ñöôïc hình thaønh qua caùc giai ñoaïn sau: Khaùi nieäm, yù töôûng vaø ñònh nghóa döï aùn (Conception, Idea and Defintion of Project) à Ra quyeát ñònh Nghieân cöùu tieàn khaû thi (Pre-Feasibility Study) à Ra quyeát ñònh Nghieân cöùu khaû thi (Feasibility Study) à Ra quyeát ñònh Thieát keá chi tieát (Detail Design) à Ra quyeát ñònh Thöïc hieän döï aùn (Project Implementation) Vaán ñeà: Taïi sao döï aùn phaûi traûi qua nhieàu giai ñoaïn? Khaùi nieäm vaø ñònh nghóa döï aùn Trong giai ñoaïn naøy caàn traû lôøi caùc caâu hoûi chuû yeáu sau: Döï aùn ñaùp öùng nhu caàu gì? Döï aùn naøy coù phuø hôïp vôùi chuyeân moân vaø chieán löôïc cuûa Coâng ty hay khoâng? Giai ñoaïn naøy coøn ñöôïc goïi laø giai ñoaïn nghieân cöùu cô hoäi ñaàu tö. Neáu vieäc traû lôøi caùc caâu hoûi naøy gaëp khoù khaên thì vieäc hình thaønh döï aùn seõ coù theå khoâng khaû thi. Nghieân cöùu tieàn khaû thi Muïc tieâu laø nghieân cöùu trieån voïng chung cuûa döï aùn Duy trì chaát löôïng thoâng tin chung cho moïi bieán soá Söû duïng thoâng tin thöù caáp Thoâng tin thieân leäch (giaù trò max, min) thì toát hôn giaù trò trung bình Trong böôùc naøy traû lôøi caùc caâu hoûi: Döï aùn coù khaû thi veà maët taøi chính, kinh teá, xaõ hoäi khoâng? Caùc bieán hay chæ tieâu chuû yeáu laø gì? Nguoàn ruûi ro Trong böôùc naøy caàn tieán haønh caùc phaân tích sau: Phaân tích thò tröôøng Phaân tích kyõ thuaät Phaân tích nguoàn löïc Phaân tích taøi chaùnh Phaân tích kinh teá Phaân tích xaõ hoäi Phaân tích nhu caàu cô baûn Nghieân cöùu khaû thi Troïng taâm: caûi thieän ñoä chính xaùc cuûa caùc bieán soá chuû yeáu Caùc bieän phaùp haïn cheá ruûi ro phaûi ñöôïc nghieân cöùu chi tieát hôn Trong böôùc naøy traû lôøi caùc caâu hoûi: Coù khaû thi veà maët taøi chính, kinh teá, xaõ hoäi khoâng? Möùc ñoä khoâng tin caäy cuûa caùc bieán soá chuû yeáu? Ra quyeát ñònh thieát keá chi tieát hay khoâng? THAÅM ÑÒNH VAØ LÖÏA CHOÏN DÖÏ AÙN 2.1 Caùc phöông phaùp ñònh löôïng Coù hai phöông phaùp: Phöông phaùp doøng tieàn teä chieát giaûm (Discounted Cash Flow Method) Phöông phaùp giaù trò töông ñöông (PW, FW, AW): Ñöa taát caû caùc giaù trò cuûa doøng tieàn teä veà moät thôøi ñieåm naøo ñoù: hieän taïi, töông lai, hoaëc haøng naêm. AW P F A PW F A P FW Tieâu chuaån ñaùnh giaù “Phöông aùn ñaùng giaù” : + Caùc phöông aùn ñoäc laäp: NPV > 0 + Caùc phöông aùn loaïi tröø nhau: NPV à Max (vôùi NPV > 0) Phöông phaùp suaát thu lôïi (IRR, ERR, ERRR) IRR (Internal Rate of Return – Suaát thu lôïi noäi taïi) ERR (External Rate of Return – Suaát thu lôïi ngoaïi lai) ERRR (Explicit Reinvestment Rate of Return – Suaát thu lôïi taùi ñaàu tö töôøng minh) Tieâu chuaån ñaùnh giaù “Phöông aùn ñaùng giaù” : + Caùc phöông aùn ñoäc laäp: IRR (ERR, ERRR) > MARR + Caùc phöông aùn loaïi tröø nhau: IRR ( D ) ³ MARR à PA coù voán ñaàu tö lôùn laø ñaùng giaù Phöông phaùp tyû soá lôïi ích / chi phí (B/C) Tyû soá B/C thöôøng Tyû soá B/C söûa ñoåi (B – C) B C Tieâu chuaån ñaùnh giaù “Phöông aùn ñaùng giaù” : + Caùc phöông aùn ñoäc laäp: B / C > 1 + Caùc phöông aùn loaïi tröø nhau: B / C ( D ) > 1 à PA coù voán ñaàu tö lôùn laø ñaùng giaù Caùc coâng ty treân theá giôùi thöôøng söû duïng NPV vaø IRR. Nhieàu khi hoï söû duïng caû hai phöông phaùp naøy ñeå ñanh giaù moät döï aùn. Phöông phaùp NPV khaù phöùc taïp bôûi vì vieäc xaùc ñònh MARR raát khoù vaø phöùc taïp, trong khi ñoù phöông phaùp IRR khoâng caàn MARR vaãn coù theå tính ñöôïc IRR. Tuy nhieân khi so saùnh caùc phöông aùn vôùi nhau thì phöông phaùp IRR deã gaây laàm laãn hôn (chaúng haïn, IRR (A) > IRR (B) > 0, khoâng coù nghóa laø phöông aùn A toát hôn phöông aùn B). Ngoaøi ra phöông phaùp IRR coøn coù nhöôïc ñieåm nöõa laø moät baøi toaùn coù theå cho nhieàu nghieäm, do ñoù khoù choïn ñöôïc nghieäm ñuùng. Ñoái vôùi caùc döï aùn coâng ích thì söû duïng phöông phaùp tyû soá B/C. Phöông aùn ñöôïc xem laø ñaùng giaù khi lôïi ích cuûa vieäc ñaàu tö lôùn lôùn hôn chi phí ñaõ boû ra. Phöông phaùp coå ñieån Phöông phaùp thôøi gian buø voán – Tbv : thôøi gian caàn thieát ñeå löôïng tieàn thu ñöôïc buø laïi tieàn ñaàu tö ban ñaàu. ( - ) ( + ) Tbv (coù xeùt ñeán suaát chieát khaáu) Tbv (khoâng xeùt ñeán suaát chieát khaáu) Thôøi gian buø voán khoâng xeùt ñeán suaát chieát tính Thôøi gian buø voán coù xeùt ñeán suaát chieát tính Tieâu chuaån ñaùnh giaù “Phöông aùn ñaùng giaù”: Tbv < [Tbv] Neáu 2 phöông aùn coù cuøng lôïi ích (muïc tieâu) thì phöông aùn naøo coù Tbv nhoû hôn thì phöông aùn ñoù toát hôn. Nghóa laø phaûi löu yù ñeán caùc muïc tieâu, giaû thieát, raøng buoäc khi so saùnh caùc phöông aùn Ví duï: Xeùt 2 döï aùn vôùi caùc soá lieäu sau: DA (A) DA (B) DA (B-A) Naêm 0 1 Naêm 0 1 Naêm 0 1 CF -1000 1100 CF -3000 3300 CF -2000 2200 Tính IRR (A), IRR (B). Bieát MARR = 8% So saùnh (A) vaø (B) theo IRR vaø NPV Neáu MARR = 12% thì choïn döï aùn naøo? Giaûi: a. DA (A): -1000 + 1100 . 1/(1+i) = 0 à IRR (A) = 10% DA (B): -3000 + 3300 . 1/(1+i) = 0 à IRR (B) = 10% b. Phöông phaùp IRR: (B-A): -2000 + 2200 . 1/(1+i) = 0 à IRR (B - A) = 10% > 8% à Döï aùn B ñaùng giaù Phöông phaùp NPV: NPV (A) = -1000 + 1100 . 1/(1+8%) = 18,5 NPV (B) = -3000 + 3300 . 1/(1+8%) = 55,55 à Döï aùn B ñaùng giaù c. MARR = 12% à khoâng döï aùn naøo ñaùng giaù Phöông phaùp ñieåm hoøa voán CAÙC PHÖÔNG PHAÙP ÑA MUÏC TIEÂU Khaùi nieäm chung Vieäc ra quyeát ñònh phuï thuoäc vaøo yeáu toá thaùi ñoä cuûa ngöôøi ra quyeát ñònh Ra quyeát ñònh ña muïc tieâu (RQÑÑMT, Multi Objective Decision Making – MODM): laø quaù trình ra quyeát ñònh ñeå löïa choïn moät trong caùc phöông aùn sao cho trong cuøng moät luùc coù theå thoûa maõn nhieàu muïc tieâu khaùc nhau vôùi möùc ñoä caøng cao caøng toát. (Neáu ta thoûa maõn nhieàu moät tieâu cuøng moät luùc nghóa laø do ta ñaët muïc tieâu quaù thaáp) MCDM : Multi Criteria Decision Making – Ra quyeát ñòng ña tieâu chí MADM : Multi Attribute Decision Making – Ra quyeát ñònh ña thuoäc tính 3.2. Quaù trình ra quyeát ñònh ña muïc tieâu Böôùc 1: Xaùc ñònh lôøi giaûi toái öu cho moãi muïc tieâu (Individual Solution) + Bieán quyeát ñònh + Haøm muïc tieâu Moâ hình toaùn Lôøi giaûi toái öu + Raøng buoäc Böôùc 2: Phaân tích ña muïc tieâu: goàm 2 böôùc caên baûn Phaùt hieän ra caùc phöông aùn khoâng bò troäi (Non-dominate Alternatives) Löïa choïn phöông aùn baèng MODM 3.3 Caùc phöông phaùp MODM thöôøng duøng: Phöông phaùp lieät keâ vaø cho ñieåm Phöông phaùp ra quyeát ñònh ña yeáu toá (MFEP – Multi Factor Evaluation Process) Phöông phaùp lôïi ích chung (CU - Collective Utility) Phöông phaùp hieäu quaû – chi phí (Cost – Effective) Phöông phaùp quy hoaïch thoûa hieäp (Compromise programming) Phöông phaùp löïa choïn (Electre) 4. CAÙC PHÖÔNG PHAÙP RA QUYEÁT ÑÒNH ÑA MUÏC TIEÂU 4.1. Moâ hình phaân cöïc à Ñaây thöoøng laø moâ hình ñaàu tieân trong quaù trình löïa choïn Reû Nhanh Nhieàu Toát B C 3 3 3 3 0 A Nhaän xeùt: - B laø phöông aùn bò troäi à coù theå loaïi ngay töø ñaàu A vaø C coù nhöõng ñieåm troäi neân chöa theå keát luaän choïn phöông aùn naøo à söû duïng nhöõng phöông phaùp khaùc tieáp theo ñeå löïa choïn phöông aùn toát nhaát Phöông phaùp naøy söû duïng ít thoâng tin ban ñaàu neân thöôøng söû duïng trong vieäc nhaän ñònh sô boä ban ñaàu 4.2. Phöông phaùp lieät keâ vaø cho ñieåm Chæ tieâu (Criteria) MT1: Nhanh MT2: Nhieàu MT3: Toát MT4: Reû Ñieåm 3 2 1 3 2 1 3 2 1 3 2 1 Toång A X X X X 10 B X X X X 6 C X X X X 8 à Choïn phöông aùn A vì A coù soá ñieåm cao nhaát, tuy nhieân ta cuõng nhaän thaáy khoâng phaûi taát caû moïi muïc tieâu cuûa phöông aùn A ñeàu toát nhaát. 4.3. Phöông phaùp ra quyeát ñònh ña yeáu toá (Multi Factor Evaluation Program MFEP) Phæång phaïp MFEP: mäùi yãúu täú quan troüng aính hæåíng âãún quyãút âënh seî âæåüc gaïn mäüt hãû säú noïi lãn táöm quan troüng tæång âäúi giæîa caïc yãúu täú våïi nhau. Sau âoï âaïnh giaï phæång aïn theo caïc hãû säú naìy. Caïc bæåïc thæûc hiãûn MFEP: Bæåïc 1: Liãût kã táút caí caïc yãúu täú vaì gaïn cho yãúu täú thæï i mäüt troüng säú FWi, 0<FWi<1 FWi noïi lãn táöm quan troüng cuía mäùi yãúu täú mäüt caïch tæång âäúi å FWi = 1 Bæåïc 2: Læåüng giaï theo yãúu täú. Våïi mäùi yãúu täú i ta âaïnh giaï phæång aïn j bàòng caïch gaïn mäüt hãû säú FEij goüi laì læåüng giaï cuía phæång aïn j âäúi våïi yãúu täú i. Bæåïc 3: Tênh täøng læåüng troüng säú cuía tæìng phæång aïn j TWEj = å FWi * FEij våïi i: yãúu täú vaì j: phæång aïn Choün phæång aïn j0 æïng våïi Max TWEj 4.4. Phöông phaùp hieäu quaû vaø chi phí (Effective–Cost) K0 K1 K2 K3 K4 K5 K6 Chi Phí (Cost) Hieäu quaû (Effective) Ñöôøng ranh giôùi hieäu quaû (Efficient Frontier) A0 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 Mieàn khoâng chaáp nhaän (Unacceptable Region) K F Nhaän xeùt: Töø caùc ñieåm A0, A1, …, A7 treân hình veõ ta nhaän thaáy caùc ñieåm A2, A5, A7 ñeàu bò troäi (A2 bò troäi bôûi A3; A5 bò troäi bôûi A4; vaø A7 bò troäi bôûi A6). Do ñoù ta coù theå loaïi caùc phöông aùn naøy ngay töø ñaàu. Mieàn ôû döôùi caùc phöông aùn troäi laø mieàn khoâng chaáp nhaän (Unacceptable Region) Caùc döï aùn naèm treân ñöôøng noái lieàn (ñöôøng ranh giôùi hieäu quaû) laø phöông aùn khoâng bò troäi Neáu ta coù soá voán laø K thì ta seõ choïn phöông aùn A3 vì vôùi chi phí K ta ñaït ñöôïc hieäu quaû cao nhaát Neáu ta bieát F ta seõ choïn A3, A4, A6 vì caùc phöông aùn naøy seõ ñem laïi hieäu quaû cao hôn so vôùi yeâu caàu Neáu ta coù soá voán K vaø bieát F ta seõ choïn phöông aùn A3. 4.5. Phöông phaùp lôïi ích chung (Collective Utility – CU) a PAi Muïc tieâu j A1 A2 ... Ai ... Am a1 Z1 Z11 Z21 ... Zi1 ... Zm1 a2 Z2 Z12 Z22 ... Zi2 ... Zm2 ... ... ... ... ... ... ... ... aj Zj Z1j Z2j ... Zij ... Zmj ... ... ... ... ... ... ... ... an Zn Z1n Z2n ... Zin ... Zmn CU CU1 CU2 ... CUi ... CUm Vôùi i = 1,m ; j = 1,n Neáu muïc tieâu laø Zj vôùi phöông aùn Ai thì Zij laø giaù trò veà maët chaát löôïng hoaëc soá löôïng cuûa phöông aùn i ñoái vôùi muïc tieâu j. Moâ hình naøy coù 2 daïng baøi toaùn: + baøi toaùn Max + baøi toaùn Min Caùc böôùc thöïc hieän ñeå giaûi baøi toaùn Max: Böôùc 1: Ñoåi Zij thaønh bij (khoâng thöù nguyeân) Böôùc 2: Ñònh nghóa troïng soá aj cho moãi muïc tieâu j Böôùc 3: Tính CUi cho moãi phöông aùn i Böôùc 4: Saép xeáp caùc phöông aùn theo thöù töï giaûm daàn cuûa CUi. Phöông aùn toát nhaát laø phöông aùn coù CUi à Max Ñoái vôùi baøi toaùn Min: caùc böôùc thöïc hieän cuõng töông töï nhö baøi toaùn Max, nhöng ôû ñaây coù moät vaøi söï khaùc bieät laø: Zij caøng Min caøng toát Caùch tính bij : Z1 Z2 Z2max Z1max Hoï ñöôøng cong (1) Hoï ñöôøng cong (2) 4.6. Phöông phaùp quy hoaïch thoûa hieäp (Compromise Programming) Giaû söû ta coù 2 muïc tieâu Z1 vaø Z2 Ví Duï: Moät baø noäi trôï ñi mua rau muoáng (Z1) vaø thòt boø (Z2) Moïi nghieäm naèm treân ñöôøng ñaùnh ñoåi laø nghieäm khoâng bò troäi (nghóa laø baø noäi trôï duøng heát soá tieàn mang theo ñeå mua thòt boø vaø rau muoáng). Mieàn naèm döôùi ñöôøng ñaùnh ñoåi laø mieàn nghieäm taàm thöôøng (nghóa laø baø noäi trôï mua thòt boø vaø rau muoáng nhöng chöa duøng heát soá tieàn mang theo). Mieàn naèm treân ñöôøng ñaùnh ñoåi laø mieàn nghieäm khoâng khaû thi (nghóa laø baø noäi trôï mua thòt boø vaø rau muoáng nhöng vöôït quaù soá tieàn mang theo). Hoï ñöôøng cong (1) theå hieän ngöôøi ra quyeát ñònh thích rau muoáng hôn thòt boø. Hoï ñöôøng cong (2) theå hieän ngöôøi ra quyeát ñònh thích thòt boø hôn rau muoáng. Ñöôøng cong öa thích tieáp xuùc vôùi ñöôøng ñaùnh ñoåi theå hieän quan ñieåm cuûa ngöôøi ra quyeát ñònh 2 muïc tieâu. Q (Z1Q, Z2Q) Nghieäm lyù töôûng (Ideal Solution) Lj Z2max Zij Z1max Z1j Z2j Trong ñoù i laø muïc tieâu vaø j laø phöông aùn Ta khoâng theå ñaït caùc muïc tieâu toái ña cuøng moät luùc, do vaäy ta phaûi duøng phöông phaùp thoûa hieäp, nghóa laø thoûa maõn ñöôïc caùc muïc tieâu caøng nhieàu caøng toát. Treân ñoà thò ñoù chính laø khoaûng caùch ngaén nhaát giöõa nghieäm lyù töôûng vaø ñöôøng ñaùnh ñoåi. Caùc caùch ño khoaûng caùch: Khoaûng caùch Euclide: phuø hôïp vôùi caùc muïc tieâu cuøng thöù nguyeân Khoaûng caùch chuaån hoùa: 3) Khoaûng caùch chuaån hoùa coù xeùt ñeán troïng soá cuûa muïc tieâu Khoaûng caùch toång quaùt Khoaûng caùch trong khoâng gian p chieàu, i = 1, p 4.7. Phöông phaùp löïa choïn (Electre) Phöông phaùp naøy giuùp ta choïn phöông aùn toát hôn chöù khoâng giuùp choïn phöông aùn toát nhaát. Giaû söû coù hai phöông aùn Ai vaø Aj - Ai R Aj nghóa laø Ai ñöôïc öa thích hôn Aj R laø toaùn töû saép haïng 2 1 4 7 j i - Kyù hieäu naøy theå hieän i ñöôïc öa thích hôn j Giaû söû coù 8 phöông aùn sau: 6 3 8 5 Tö töôûng cuûa phöông phaùp naøy laø phöông aùn 2 toát hôn phöông aùn 1 nhöng khoâng theå keát luaän giöõa phöông aùn 2 vaø phöông aùn 5 vì hai phöông aùn naøy khoâng cuøng muïc tieâu so saùnh. à choïn taäp {2,4,5} = Kernel (caùc taäp phöông aùn chuû yeáu) 5. PHAÂN TÍCH RUÛI RO 5.1 Phaân tích ñoä nhaïy (Sensitivity Analysis) Ñònh nghóa: Phaân tích ñoä nhaïy laø phaân tích nhöõng aûnh höôûng cuûa caùc yeáu toá coù tính baát ñònh (VD: MARR, chi phí, thu nhaäp, tuoåi thoï döï aùn,…) ñeán: Ñoä ño hieäu quaû kinh teá cuûa caùc phöông aùn so saùnh, vaø Khaû naêng ñaûo loän keát luaän veà caùc phöông aùn so saùnh, nghóa laø töø ñaùng giaù trôû thaønh khoâng ñaùng giaù vaø ngöôïc laïi. Noùi moät caùch khaùc, phaân tích ñoä nhaïy laø xem xeùt möùc ñoä “nhaïy caûm” cuûa caùc keát quaû khi coù söï thay ñoåi giaù trò cuûa moät hay moät soá tham soá ñaàu vaøo. Neáu bieán naøo thay ñoåi maø khoâng aûnh höôûng ñeán keát quaû thì caùc bieán naøy khoâng ñöôïc duøng trong phaân tích ruûi ro. è Phaân tích ñoä nhaïy giuùp ngöôøi ra quyeát ñònh traû lôøi caâu hoûi “What …If” (Caùi gì seõ xaûy ra neáu nhö) Ví Duï: Aûnh höôûng cuûa suaát chieát khaáu MARR ñeán NPV 0 6 8 11 12 - + NPV MARR (i%) 10 MARR 0 MARR = 10% è NPV = 0 MARR > 10% è NPV < 0 Moâ hình phaân tích ñoä nhaïy thuoäc loaïi moâ hình moâ taû, keát quaû cuûa moâ hình seõ cung caáp theâm thoâng tin coù lieân quan cho ngöôøi ra quyeát ñònh ñeå löïa choïn phöông aùn hoaëc yeâu caàu phaûi toå chöùc theâm veà moät soá tham soá kinh teá naøo ñoù. Trong phaân tích ñoä nhaïy caàn ñaùnh giaù ñöôïc bieán soá quan troïng, laø bieán soá coù aûnh höôûng nhieàu ñeán keát quaû vaø söï thay ñoåi cuûa bieán soá coù nhieàu taùc ñoäng ñeán keát quaû. Nhöôïc ñieåm cuûa phaân tích ñoä nhaïy: Chæ xem xeùt töøng tham soá trong khi keát quaû laïi chòu tac ñoäng cuûa nhieàu tham soá cuøng moät luùc. Khoâng trình baøy ñöôïc xaùc suaát xuaát hieän cuûa caùc tham soá vaø xaùc suaát xaûy ra cuûa caùc keát quaû. Ghi chuù: Coù theå thöïc hieän phaân tích ñoä nhaïy theo moät tham soá treân EXCEL baèng caùch söû duïng baûng phaân tích moät chieàu vôùi caùc leänh DATA à TABLE. 5.2 Phaân tích ñoä nhaïy theo nhieàu tham soá (Scenario Analysis) Coøn ñöôïc goïi laø phaân tích caùc tình huoáng (Scenario Analysis). Ñeå xem xeùt khaû naêng coù söï thay ñoåi töông taùc giöõa söï thay ñoåi cuûa caùc tham soá kinh teá, caàn phaûi phaân tích ñoä nhaïy cuûa nhieàu tham soá. PW = 0 PW (chi) Max Max Min Min Vuøng baùc boû Vuøng chaáp nhaän PW (chi) Phöông phaùp toång quaùt trong tröôøng hôïp naøy taïo thaønh caùc vuøng chaáp nhaän vaø vuøng baùc boû Trong VD veà baùn haøng thì - tröôøng hôïp toát nhaát laø : + giaù baùn cao nhaát + giaù mua thaáp nhaát - tröôøng hôïp xaáu nhaát laø: + giaù baùn thaáp nhaát + giaù mua cao nhaát Neáu trong tröôøng hôïp xaáu nhaát maø TIEÀN LÔØI > 0 thì neân thöïc hieän PA Ghi chuù: Coù theå thöïc hieän phaân tích ñoä nhaïy theo hai tham soá treân EXCEL baèng caùch söû duïng baûng phaân tích hai chieàu vôùi caùc leänh DATA à TABLE 5.3 Phaân tích ruûi ro (Risk Analysis) a. Phaân tích ruûi ro theo phöông phaùp giaûi tích Phaân tích ruûi ro laø phaân tích moâ taû caùc aûnh höôûng ñoái vôùi ñoä ño hieäu quaû kinh teá cuûa caùc phöông aùn ñaàu tö trong ñieàu kieän ruûi ro. Moâ hình toång quaùt cuûa baøi toaùn phaân tích ruûi ro Giaû söû ta coù m phöông aùn Ai (i = 1,m) mang tính loaïi tröø laãn nhau vaø coù n traïng thaùi Sj (j = 1,n). Neáu ta choïn phöông aùn Ai vaø traïng thaùi xaûy ra laø Sj thì ta seõ coù moät keát quaû Rij. Trong phaân tích ruûi ro, chuùng ta bieát ñöôïc xaùc suaát ñeå cho caùc traïng thaùi Sj xaûy ra laø Pj ; coøn trong ñieàu kieän baát ñònh chuùng ta khoâng xaùc ñònh ñöôïc Pj. Moâ hình toång quaùt cuûa baøi toaùn phaân tích ruûi ro Traïng thaùi Sj Phöông aùn Ai S1 S2 … Sj … Sn A1 R11 R12 … R1j … R1n A2 R21 … … … … … … … … … … … … Ai Ri1 … … Rij … Rin … … … … … … … Am Rm1 … … … Rmn Xaùc suaát cuûa caùc traïng thaùi Pj P1 P2 … Pj … Pn b. Phaân tích ruûi ro theo phöông phaùp moâ phoûng MONTE - CARLO Moâ phoûng MONTE – CARLO, coøn goïi laø phöông phaùp thöû nghieäm thoáng keâ (Method of Statistics) laø moät phöông phaùp phaân tích moâ taû caùc hieän töôïng coù chöùa yeáu toá ngaãu nhieân (nhö ruûi ro trong döï aùn) nhaèm tìm ra lôøi giaûi gaàn ñuùng. Moâ phoûng ñöôïc söû duïng trong phaân tích ruûi ro khi vieäc tính toaùn baèng caùch giaûi tích quaù phöùc taïp, thaäm chí khoâng thöïc hieän ñöôïc – chaúng haïn: chuoãi CF laø moät toå hôïp phöùc taïp cuûa nhieàu tham soá coù tính chaát ngaãu nhieân phaûi öôùc tính qua döï baùo nhö: soá löôïng baùn, giaù baùn, tuoåi thoï, chi phí vaän haønh, … Vì vaäy vieäc öôùc löôïng phaân phoái xaùc suaát cuûa chuoãi doøng tieàn teä raát khoù khaên, nhaát laø khi caùc bieán ngaãu nhieân ñoù laïi töông quan vôùi nhau. Trong tröôøng hôïp naøy, söû duïng phöông phaùp moâ phoûng seõ ñôn giaûn hôn nhieàu. Thöïc chaát cuûa moâ phoûng MONTE CARLO laø laáy moät caùch ngaãu nhieân caùc giaù trò coù theå coù cuûa caùc bieán ngaãu nhieân ôû ñaàu vaøo vaø tính ra moät keát quaû thöïc nghieäm cuûa ñaïi löôïng caàn phaân tích. Quaù trình ñoù laëp laïi nhieàu laàn ñeå coù moät taäp hôïp ñuû lôùn caùc keát quaû thöû nghieäm. Tính toaùn thoáng keâ caùc keát quaû ñoù ñeå coù caùc ñaëc tröng thoáng keâ caàn thieát cuûa keát quaû caàn phaân tích (E, Cv).