Метод Монте-Карло. Разбор преимуществ и недостатков метода. Рекомендации.
Ключевые слова: метод, недостаток, преимущества, вероятность.
На данный момент метод Монте-Карло можно назвать наиболее подходящим для оценки рисков проектов, особенно если необходимо выбирать между проектами. Но данный метод нельзя назвать панацей и, хотя у него есть свои преимущества у него также есть и свои недостатки. А сейчас более детально разберем достоинства и недостатки данного метода.
Преимущества использования метода имитационного моделирования при оценке риска:
– Простота восприятия результатов анализа;
– Возможность адаптации метода к любому распределению входных данных, включая эмпирические распределения, построенные на основе наблюдений за соответствующими системами;
– Возможность учета любых взаимодействия и взаимосвязей, включая такие тонкие как условные зависимости;
– Возможность применения анализа чувствительности для идентификации сильных и слабых влияний;
– Допустимость применения эффективных моделей исследования многокомпонентных систем, таких как сеть Петри;
– Точность результатов в рамках заданных переменных;
– Доступность программного обеспечения метода.
К недостаткам применения метода имитационного моделирования Монте-Карло можно отнести:
– Сложность сбора статистических данных для моделирования расчетов результирующих показателей;
– Неоднозначность мнения оценщиков в выборе функций распределения переменных, которые используются при расчетах;
– Сложность создания имитационных моделей;
– Проблема корреляции переменных, которая может привести к обманчивым заключениям;
– Точность решения зависит от количества итераций, которые могут быть выполнены (этот недостаток становится менее значимым с увеличением быстродействия компьютера);
– Метод не может адекватно моделировать события с очень высокой или очень низкой вероятностью появления, что ограничивает его применение при анализе риска.
– Проблема взаимодействия с переменными, имеющими строгое количественное изменение с малыми вариациями изменения
– Невозможность создания сложных форм взаимодействия между переменными.
– Отсутствует статистическая ошибка, указывающая на состоятельность конечных показателей.
– Проблемы с использованием сложных переменных базирующихся из другой группы переменных
– Проблемы с учётом факторов, не имеющих количественный вид
Теперь разберем некоторые недостатки более детально.
Таким образом, метод Монте-Карло обеспечивает довольно полезную информацию о риске проекта и его состоятельности в целом, но следует учитывать, что данный метод не может работать с более сложными переменными, имеющими корреляцию между собой. Что в последствии может снизить достоверность и результативность полученных результатов
Теперь рассмотрим более детально некоторые недостатки данного метода и способы как с ними работать.
Необходимость корректировки интерпретации результатов специалистом для более точной оценки результатов Метод не может адекватно моделировать события с очень высокой или очень низкой вероятностью появления [1]. Этот недостаток больше относится к осознанному выбору заинтересованных сторон и их отношению к риску. Безусловно это относится к недостатку метода, потому что такие маловероятные риски могут полностью разрушить бизнес-план проекта. А если проект является долгосрочным, то шанс наступления такого события значительно возрастает. К сожалению, решение этого недостатка не является возможным из-за изначально заложенного алгоритма метода, но его можно уменьшить, воспользовавшись экспертными оценками, корректирующими или объясняющими возможные последствия.
Проблема взаимодействия с переменными, имеющими строгое количественное изменение с малыми вариациями изменения [2]. Данный недостаток имеет схожее значение, как и первый упомянутый, но имеет в себе явное отличие. Так как метод подразумевает за собой случайное изменение фактора, то он не может корректно оценивать строго изменяющиеся показатели. Так при работе с одним из факторов который будет рассмотрен в этой работе было выявлено что использование его в методе Монте-Карло является невозможным из-за того, что данный фактор имеет строгое изменение и дает некорректную оценку при использовании его в методе Монте-Карло. Решение этого недостатка также выполняется экспертной оценкой и разъяснения этого риска непосредственно заинтересованным сторонам проекта.
Невозможность создания сложных форм взаимодействия между переменными [3]. Хоть в методе Монте-Карло и предусмотрены корреляционные связи, но существует проблема с использованием сложных факторов имеющими непостоянное влияние на конечный фактор. Исправлением этого недостатка может быть расширение возможности работы с переменными внутри метода Монте-Карло в сопутствующих программах.
Отсутствует статистическая ошибка, указывающая на состоятельность конечных показателей. Данный недостаток практически невозможно устранить из любого анализа рисков, так как люди не могут учесть всех факторов, которые влияют на конечный результат. А даже если смогут в силу развития технологий, то всегда останется ошибка человеческого фактора. Но отсутствие базового учета влияния всех представленных факторов негативно влияет на метод Монте-Карло. Так если забить факторы, которые совершенно точно не влияют на конечный результат вы все равно получите график распределения, даже не подозревая, что он не несет никакого смысла. Решением данного недостатка может служить использование константы совместно с обратным корреляционным анализом для оценки состоятельности модели.
Проблемы с учётом факторов, не имеющих количественный вид. В основном такие проблемы возникают с работой с переменными, имеющими временной характер, так как метод рассчитывает именно количественные показатели, то при применении их в методе Монте-Карло приведет к некорректным показателям и несостоятельности оценки проекта. Решением этого недостатка является поиск переменных с количественным видом отвечающие за тот же фактор. Либо этот недостаток может быть решен разъяснением заинтересованной стороне данного вида риска и его последствия. Сам по себе этот недостаток может быть решен разбиванием фактора на группу более мелких переменных.
Проблемы с использованием сложных переменных базирующихся из другой группы переменных. Также, как и проблема работы со сложными корреляционными связями при использовании таких факторов результат оценки теряет свою достоверность и начинает давать неточные результаты. Решением этого недостатка будет являться разбивка таких факторов на группу более мелких корреляцию которых можно будет легче прописать.
Переходя к заключению, можно сказать, что метод Монте-Карло позволит более детально по сравнению с другими методами оценить состоятельность проекта и учесть большую часть возможных рисков проекта. При изучении результатов использования метода желательно иметь рядом с собой эксперта, который может откорректировать результаты исследования и объяснить заинтересованным сторонам риски, которые не могут быть учтены данным методом. Помимо прочего данный метод может не подходить для использования его в стратегических целях в масштабах страны, из-за его проблем с работой с малыми и большими вероятностями.
Литература:
- Капустина, Н. В. Новая методика оценки рисков деятельности предприятия / Н. В. Капустина // Менеджмент в России и зарубежом. — 2008. — № 4. — С. 99–101
- Кинев, Ю. Ю. Оценка рисков финансово-хозяйственной деятельности на этапе принятия управленческого решения [Электронный ресурс] / Ю. Ю. Кинев. — Режим доступа: http://www.cfin.ru/press/management/2000–5/06.shtml , свободный
- Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов — М.: Теринвест, 2004
