Project Valuation and Decision Making under Risk and Uncertainty applying Decision Tree Analysis and Monte Carlo Simulation
Niniejsza praca przedstawia zastosowanie metody symulacji Monte Carlo i analizy drzewa decyzyjnego do wyceny ekonomicznej projektów, które są narażone na ryzyko i niepewność. Wartość bieżąca netto projektu jest zwykle wykorzystywana jako parametr decyzji inwestycyjnej.
Korzystanie z modeli deterministycznych do obliczania wartości bieżącej netto projektu pomija ryzykowny i niepewny charakter rzeczywistych projektów, a w konsekwencji prowadzi do bezużytecznych wyników wyceny. Realistyczne modele wyceny muszą wykorzystywać rozkłady gęstości prawdopodobieństwa dla parametrów wejściowych i pewne prawdopodobieństwa wystąpienia określonych zdarzeń w okresie życia projektu w połączeniu z metodą symulacji Monte Carlo i analizą drzewa decyzyjnego. Po krótkim wprowadzeniu przedstawiono krótkie wyjaśnienie tradycyjnych metod wyceny projektów.
Głównym celem niniejszej pracy jest wykorzystanie metody wartości bieżącej netto jako podstawowego narzędzia wyceny w połączeniu z techniką symulacji Monte Carlo i podejściem analizy drzewa decyzyjnego w celu stworzenia kompleksowej metody wyceny projektów w warunkach ryzyka i niepewności. Wprowadzona obszerna metodologia wyceny projektów została zastosowana do dwóch fikcyjnych projektów, jednego z sektora farmaceutycznego i jednego z branży poszukiwań i wydobycia ropy naftowej i gazu.
Obie branże charakteryzują się wysokim ryzykiem, dużą niepewnością i wysokimi kosztami, ale także wysokimi nagrodami. Przykład z branży farmaceutycznej bardzo dobrze ilustruje, jak zastosowanie metody symulacji Monte Carlo i analizy drzewa decyzyjnego skutkuje dobrze zdywersyfikowanym portfelem nowych leków z najwyższą nagrodą przy minimalnym możliwym ryzyku.
Zastosowanie przedstawionego probabilistycznego podejścia do wyceny projektu w projekcie poszukiwania i wydobycia ropy naftowej pokazuje, jak zmniejszyć ryzyko poniesienia dużych strat.