DOWNLOAD MIỄN PHÍ 30000 TÀI LIỆU https://s.pro.vn/Z3UW Dịch vụ viết thuê luận án tiến sĩ, luận văn thạc sĩ,báo cáo thực tập, khóa luận Sdt/zalo 0967 538 624/0886 091 915 https://lamluanvan.net/dich-vu-2-viet-thue-luan-van-thac-si-kem-bao-gia/ ỨNG DỤNG MÔ HÌNH GIẢ LẬP MONTE CARLO TRONG THẨM ĐỊNH DỰ ÁN ĐẦU TƯ TẠI NHTMCP CÔNG THƯƠNG VIỆT NAM – CHI NHÁNH PHÚC YÊN

1. Viết thuê luận á, luận văn thạc sĩ, chuyên đề ,khóa luận, báo cáo thực tập
Sdt/zalo 0967538 624/ 0886 091 915 lamluanvan.net
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
-------o0o-------
LUẬN VĂN THẠC SĨ
ỨNG DỤNG MÔ HÌNH GIẢ LẬP MONTE CARLO
TRONG THẨM ĐỊNH DỰ ÁN ĐẦU TƯ TẠI NHTMCP
CÔNG THƯƠNG VIỆT NAM – CHI NHÁNH PHÚC YÊN
Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng
ĐOÀN THỊ CHI
Hà Nội – 2017

2. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
-------o0o-------
LUẬN VĂN THẠC SĨ
ỨNG DỤNG MÔ HÌNH GIẢ LẬP MONTE CARLO
TRONG THẨM ĐỊNH DỰ ÁN ĐẦU TƯ TẠI NHTMCP
CÔNG THƯƠNG VIỆT NAM – CHI NHÁNH PHÚC YÊN
Ngành: Tài chính – Ngân hàng – Bảo hiểm
Chuyên ngành: Tài chính - Ngân hàng
Mã số: 60340201
Họ và tên: Đoàn Thị Chi
Người hướng dẫn khoa học: PGS, TS. Nguyễn Việt Dũng
Hà Nội – 2017

3. i
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận văn Thạc sỹ kinh tế “Ứng dụng mô hình giả lập
Monte Carlo trong thẩm định dự án đầu tư tại NHTMCP công thương Việt Nam -
Chi nhánh Phúc Yên” là công trình nghiên cứu khoa học độc lập của tôi dưới sự
hướng dẫn của PGS, TS Nguyễn Việt Dũng. Các thông tin, số liệu và tài liệu mà tôi
sử dụng trong luận văn là trung thực, có nguồn gốc rõ ràng và không vi phạm các
quy định của pháp luật. Các kết quả nghiên cứu trong luận văn là trung thực và chưa
từng được công bố trong bất kỳ các ấn phẩm, công trình nghiên cứu nào khác.
Tôi xin cam đoan những điều trên là đúng sự thật, nếu sai, tôi xin hoàn toàn
chịu trách nhiệm.
Hà Nội, ngày tháng năm 2017
Học viên
Đoàn Thị Chi

4. ii
LỜI CẢM ƠN
Trước tiên, tôi xin được gửi lời cảm ơn đến tất cả quý thầy cô đã giảng dạy
trong chương trình Cao học ngành Tài chính – Ngân hàng tại trường Đại học Ngoại
thương, những người đã truyền đạt cho tôi những kiến thức hữu ích làm cơ sở để tôi
thực hiện tốt luận văn này.
Tôi xin chân thành cảm ơn PGS,TS. Nguyễn Việt Dũng đã tận tình hướng dẫn
tôi trong thời gian thực hiện luận văn. Những gì thầy đã hướng dẫn, chỉ bảo đã cho
tôi rất nhiều kinh nghiệm quý báu trong thời gian thực hiện đề tài.
Tôi xin chân thành cảm ơn các thầy cô trong hội đồng chấm luận văn đã cho
tôi những đóng góp quý báu để hoàn chỉnh luận văn này.
Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Ban lãnh đạo cũng như các
cán bộ nhân viên của Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam- Chi nhánh Phúc
Yên đã tận tình giúp đỡ, hướng dẫn tôi trong quá trình thu thập dữ liệu và thông tin
cho luận văn này.
Sau cùng tôi xin gửi lời biết ơn sâu sắc đến gia đình đã luôn tạo điều
kiện tốt nhất cho tôi trong suốt quá trình học cũng như thực hiện luận văn.
Rất mong nhận được ý kiến góp ý của quý Thầy/Cô để luận văn được hoàn
thiện hơn.
Hà Nội, tháng 04 năm 2017
Học viên
Đoàn Thị Chi

5. iii
MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN.......................................................................................................i
LỜI CẢM ƠN........................................................................................................... ii
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT.........................................................................vi
DANH MỤC BẢNG BIỂU, SƠ ĐỒ...................................................................... vii
TÓM TẮT LUẬN VĂN........................................................................................ viii
LỜI MỞ ĐẦU............................................................................................................1
CHƯƠNG 1: NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ THẨM ĐỊNH DỰ ÁN ĐẦU TƯ
SỬ DỤNG MÔ HÌNH GIẢ LẬP MONTE CARLO TẠI CÁC NGÂN HÀNG
THƯƠNG MẠI. ........................................................................................................6
1.1 Những vấn đề cơ bản về thẩm định dự án đầu tư tại các Ngân hàng thương
mại. ..........................................................................................................................6
1.1.1 Khái niệm thẩm định dự án đầu tư: ........................................................6
1.1.2 Vai trò và mục đích của thẩm định dự án đầu tư tại các Ngân hàng
thương mại: .........................................................................................................7
1.1.3 Quy trình thẩm định tín dụng ..................................................................9
1.2 Những vấn đề cơ bản về phân tích rủi ro trong thẩm định dự án đầu tư sử
dụng mô hình giả lập Monte Carlo tại các ngân hàng thương mại .......................10
1.2.1 Khái niệm rủi ro: ....................................................................................10
1.2.2 Sự cần thiết phải phân tích rủi ro trong thẩm định dự án đầu tư tại các
ngân hàng thương mại......................................................................................12
1.2.3 Qui trình quản lý rủi ro trong thẩm định tín dụng dự án đầu tư .......12
1.2.4 Cơ sở toán học của các phương pháp phân tích rủi ro ........................25
1.2.5 Giới thiệu mô hình phân tích định lượng bằng mô phỏng Monte Carlo...29
CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH GIẢ LẬP MONTE CARLO TRONG
THẨM ĐỊNH DỰ ÁN ĐẦU TƯ TRƯỜNG HỢP NHTMCP CÔNG THƯƠNG
VIỆT NAM – CHI NHÁNH PHÚC YÊN.............................................................37
2.1 Tổng quan về Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam – Chi nhánh Phúc
Yên ........................................................................................................................37
2.1.1 Khái quát tình hình tổ chức, mạng lưới, nhân sự ................................37

6. iv
2.1.2 Một số chỉ tiêu hoạt động chủ yếu .........................................................37
2.2 Thực trạng áp dụng các phương pháp thẩm định dự án đầu tư tại NHTMCP
Công thương Việt Nam - chi nhánh Phúc Yên......................................................40
2.2.1 Phân tích độ nhạy...................................................................................41
2.2.2 Phân tích kịch bản:.................................................................................43
2.3 Áp dụng mô hình giả lập Monte Carlo trong thẩm định dự án đầu tư trường
hợp Ngân hàng TMCP Công thương Phúc Yên....................................................44
2.3.1 Giới thiệu mô hình phân tích rủi ro bằng mô phỏng Monte Carlo
thông qua phần mềm Crystal Ball...................................................................45
2.3.2 Vận dụng mô phỏng Monte Carlo thông qua phần mềm Crystal Ball để
thẩm định rủi ro dự án đầu tư: trường hợp Ngân hàng TMCP Công thương
Việt Nam – Chi nhánh Phúc Yên. ....................................................................48
CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP TĂNG CƯỜNG TÍNH ỨNG DỤNG CỦA VIỆC SỬ
DỤNG MÔ PHỎNG MONTE CARLO ĐỂ THẨM ĐỊNH RỦI RO DỰ ÁN
ĐẦU TƯ TẠI NGÂN HÀNG TMCP CÔNG THƯƠNG VIỆT NAM – CHI
NHÁNH PHÚC YÊN..............................................................................................71
3.1 Định hướng hoạt động thẩm định dự án đầu tư tại Ngân hàng TMCP Công
thương Việt Nam- chi nhánh Phúc Yên trong thời gian tới: .................................71
3.2 Giải pháp nâng cao tính ứng dụng của mô phỏng Monte Carlo trong thẩm
định dư án đầu tư tại NHTMCP Công thương Việt Nam – Chi nhánh Phúc Yên.73
3.2.1 Nâng cao năng lực, trình độ chuyên môn của cán bộ tín dụng tại
NHTM CP Công thương Việt Nam – Chi nhánh Phúc Yên...........................73
3.2.2 Giải pháp về trang thiết bị ngân hàng:..................................................76
3.2.3 Giải pháp về hệ thống thông tin: ...........................................................79
3.2.4 Giải pháp về việc xây dựng qui trình thẩm định dự án đầu tư có đưa
ứng dụng Monte Carlo vào qui trình bắt buộc:...............................................82
3.2.5 Giải pháp về tổ chức điều hành .............................................................83
3.2.6 Quản lý, giám sát và kiểm soát chặt chẽ trước, trong và sau khi cấp tín
dụng để làm cơ sở thông tin chắc chắn cho việc ứng dụng Monte Carlo, .....84

7. v
3.2.7 Chú trọng đến vai trò của các tổ chức trung gian trong việc cung cấp
thông tin đầu vào cho thẩm định dự án đầu tư nói chung và ứng dụng mô
phỏng Monte Carlo nói riêng. ..........................................................................85
KẾT LUẬN..............................................................................................................91
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO...............................................................92

8. vi
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
Từ viết tắt Nội dung
NHTM Ngân hàng thương mại
TCTD Tổ chức tín dụng
NHNN Nhà Ngân hàng Nhà nước
Vietinbank Ngân hàng thương mại cổ phần Công thương
Việt Nam
NHCT Việt Nam Ngân hàng thương mại cổ phần Công thương
Việt Nam
NHCT Phúc Yên Ngân hàng thương mại cổ phần Công thương
Việt Nam – Chi nhánh Phúc Yên
BEPq Điểm hòa vốn sản lượng tiêu thụ
BRP$ Điểm hòa vốn doanh thu
XLRR Xử lý rủi ro
CBTĐ Cán bộ thẩm định

9. vii
DANH MỤC BẢNG BIỂU, SƠ ĐỒ
Hình 1.1: Quy trình thẩm định tín dụng.................................................................9
Hình 1.2. Qui trình quản lý rủi ro áp dụng trong thẩm định tín dụng dự án
đầu tư.......................................................................................................................13
Bảng 1.2. Phân loại khả năng và tác động của rủi ro ..........................................17
Hình 1.3. Nguyên tắc hoạt động của phương pháp Monte Carlo.......................29
Hình 1.4. Qui trình mô phỏng Monte Carlo.........................................................31
Bảng 2.1. Cơ cấu nợ tại NHCT Phúc Yên tại 30/06/2016....................................38
Bảng 2.2. Minh họa phân tích độ nhạy .................................................................41
Bảng 2.3. Tổng mức đầu tư dự án Trung Kính....................................................48
Bảng 2.4. Bảng tiến trình chi phí đầu tư theo từng năm.....................................50
Bảng 2.5. Các nguồn vốn tham gia phương án.....................................................50
Bảng 2.6.Kế hoạch vay và trả nợ...........................................................................51
Bảng 2.6. Bảng tiến độ thu tiền của dự án............................................................51
Bảng 2.7. Bảng thông số đầu vào của dự án ...........................................................1
Bảng 2.8. Bảng lợi nhuận hàng năm......................................................................54
Bảng 2.9. Bảng dòng tiền của dự án......................................................................58
Bảng 2.10. Bảng tổng hợp hiệu quả tài chính dự án Trung Kính. .....................62
Bảng 2.11. Kết quả phân tích độ nhạy theo biến giá bán chung cư (triệu VNĐ)...62
Bảng 2.12. Kết quả phân tích độ nhạy theo biến chi phí xây dựng công trình
(triệu VNĐ) ..............................................................................................................63
Bảng 2.13. Kết quả phân tích độ nhạy 2 chiều (triệu VNĐ) ...............................63
Bảng 2.8. Giá bán và cho thuê chung cư phân khúc căn hộ trung bình trên địa
bàn Hà Nội. ..............................................................................................................66
Bảng 2.9. Bảng tham khảo chi phí xây dựng phổ biến theo báo cáo của công ty
Langdon&Seah........................................................................................................67

10. viii
TÓM TẮT LUẬN VĂN
Đối với các ngân hàng, phân tích và kiểm soát được rủi ro trong thẩm định dự
án đầu tư là vấn đề luôn được quan tâm hàng đầu trong qui trình cho vay. Hầu hết
các nhân viên thẩm định tín dụng đều khẳng định rủi ro của dự án đầu tư có ảnh
hưởng rất lớn đến chất lượng tín dụng. Mặt khác thời gian gần đây có ghi nhận số
lượng tăng lên của nợ xấu mà nguyên nhân chủ yếu xuất phát từ việc không đo
lường được rủi ro. Do đó, phân tích rủi ro sẽ giúp ngân hàng có được sự chủ động
và an toàn trong quá trình cho vay.
Trong phạm vi đề tài này sẽ giới thiệu ứng dụng mô phỏng Monte Carlo để
phân tích rủi ro trong thẩm định dự án đầu tư tại Ngân hàng TMCP Công thương
Việt Nam – Chi nhánh Phúc Yên.
Kết cấu luận văn gồm ba chương với các nội dung chính như sau:
Chương 1: Những lý luận cơ bản về thẩm định dự án đầu tư sử dụng mô hình
giả lập Monte Carlo tại các Ngân hàng thương mại.
Tại chương 1, tác giả trình bày cơ sở lý luận về thẩm định dự án đầu tư và
phân tích rủi ro bằng mô phỏng Monte Carlo trong thẩm định dự án đầu tư tại các
ngân hàng thương mại.
Chương 2: Ứng dụng mô hình giả lập Monte Carlo trong thẩm định dự án đầu
tư – trường hợp NHCT Phúc Yên.
Tại chương 2, tác giả giới thiệu chung về NHCT Phúc Yên – chất lượng nợ,
thực trạng sử dụng các phương pháp thẩm định rủi ro tín dụng và hướng dẫn cách
sử dụng mô phỏng Monte Carlo trong thẩm định dự án đầu tư với một dự án cụ thể.
Chương 3: Các giải pháp nâng cao tính ứng dụng của mô hình giả lập Monte
Carlo trong thẩm định rủi ro dự án đầu tư tại Ngân hàng TMCP Công thương Việt
Nam – Chi nhánh Phúc Yên.
Sau khi nêu ra được sự vượt trội của mô phỏng Monte Carlo trong thẩm định
dự án đầu tư tại các NHTM và hướng dẫn cách sử dụng mô phỏng Monte Carlo

11. ix
thông qua một ví dụ cụ thể tại NHCT Phúc Yên, tại chương 3, tác giả tiếp tục đưa ra
các giải pháp nhằm nâng cao tính ứng dụng của mô hình giả lập Monte Carlo trong
thẩm định rủi ro dự án đầu tư tại Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam – Chi
nhánh Phúc Yên.

12. 1
LỜI MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài:
Cho tới tận những năm 1960, phương pháp thẩm định tài chính dự án phổ biến
là thời gian thu hồi vốn không có chiết khấu (payback period), tỉ lệ lợi nhuận kế
toán (accounting rate of return) và phân tích điểm hòa vốn (breakeven point).
Những phương pháp đánh giá và thẩm định dự án tĩnh này có một điểm yếu cốt lõi
là chúng không tính đến yếu tố thời gian của tiền tệ và do vậy nó chưa phản ánh
đúng rủi ro thực tế của dự án, dẫn đến những sai lầm trong việc ra quyết định có hay
không chấp nhận đầu tư vốn vào dự án bởi những nhà đầu tư (Ross & Westerfield,
2012; Brealey & Myers, 2013).
Đến cuối những năm 1960, nhằm hạn chế nhược điểm trên của các phương
pháp thẩm định trên, các nhà quản trị, các nhà đầu tư cũng như các tổ chức tài chính
đã sử dụng các phương pháp thẩm định tài chính dự án mà có tính đến yếu tố thời
gian của tiền tệ với trọng tâm là chiết khấu dòng tiền tự do. Nổi bật trong số các
phương pháp này là đánh giá dự án dựa trên giá trị hiện tại ròng NPV và tỉ lệ hoàn
vốn nội bộ IRR (Berk & DeMarzo, 2012; Ross & Westerfield, 2012). Tuy nhiên bản
thân các phương pháp này lại nảy sinh một nhược điểm mới: tất cả chúng đều dựa
trên một giả định then chốt rằng dòng tiền của dự án (cũng như các biến đầu vào
khác) là cố định. Đây rõ ràng là một giả định rất yếu vì trong thế giới thực, các biến
đầu vào này là không cố định là phụ thuộc nhiều vào các biến động của nền kinh tế.
Trước đòi hỏi về một phương pháp đánh giá và thẩm định dự án trong những
điều kiện không chắc chắn, kể từ những năm cuối thập niên 80 giới đầu tư, chủ yếu
là các tổ chức tài chính lớn đã sử dụng một phương pháp thẩm định và đánh giá mới
dựa trên mô phỏng Monte Carlo nhằm tính đến yếu tố không chắc chắn và bất định
về các thông tin đầu vào trong quá trình đánh giá. Monte Carlo là một phương pháp
tính toán dựa trên cơ sở xác suất – thống kê được phát minh bởi bộ ba Stanislaw
Ulam, John von Neumann và Nicholas Metropolis nhằm giải quyết những khó khăn
trong việc thiết kế và chế tạo quả bom nguyên tử đầu tiên trên thế giới thuộc dự án
tối mật Mahattan ở thế chiến thứ hai. Mặc dù nền tảng lý thuyết của phương pháp
tính toán này là hoàn thiện và đã khẳng định sức mạnh của nó nhưng trong một thời

13. 2
gian dài, phương pháp này ít phổ biến do khối lượng tính toán là rất lớn. Tuy nhiên,
từ những nhăm 1980 trở đi sức mạnh tính toán của các máy tính ngày càng được cải
thiện nên phương pháp Monte Carlo đã được vận dụng ở hầu hết các vấn đề khác
nhau trong đó có công tác thẩm định tài chính dự án (Brigham & Ehrhardt, 2013).
Tại NHTMCP Công thương Việt Nam – Chi nhánh Phúc Yên, phương pháp
Monter Carlo hiện vẫn chưa được sử dụng phổ biến trong việc thẩm định và đánh
giá dự án mặc dù trên thế giới phương pháp này đã được sử dụng phổ biến trong
gần 30 năm qua. Hơn nữa trong khoảng 10 năm trở lại đây nền kinh tế Việt Nam đã
ngày càng trở nên khó đoán và nhạy cảm hơn trước những những biến động của các
biến số kinh tế vĩ mô cũng như tình hình kinh tế - chính trị không chỉ ở trong nước
mà còn trên thế giới. Điều này ngụ ý rằng việc áp dụng phương pháp Mote Carlo
cho thẩm định dự án tại NHTMCP Công thương Việt Nam – Chi nhánh Phúc Yên
là cần thiết và đáp ứng được những biến đổi liên tục của nền kinh tế để đảm bảo ra
quyết định cho vay đúng đắn. Trước khoảng trống nghiên cứu đó, em quyết định lựa
chọn đề tài nghiên cứu là “Ứng dụng mô hình giả lập Monte Carlo cho thẩm định
dự án đầu tư tại NHTMCP Công thương Việt Nam – Chi nhánh Phúc Yên”.
2. Mục tiêu nghiên cứu:
Đề tài nghiên cứu thực trạng thẩm định dự án đầu tư tại Ngân hàng TMCP
Công thương Việt Nam – Chi nhánh Phúc Yên và cách áp dụng mô hình giả lập mô
hình giả lập Monte Carlo để cho thấy sự vượt trội của mô phỏng Monte Carlo so với
các phương pháp thẩm định khác mà ngân hàng đang sử dụng. Đồng thời, đề tài đề
xuất các phương pháp nâng cao ứng dụng mô hình giả lập Monte Carlo trong thẩm
định rủi ro dự án đầu tư tại Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam – Chi nhánh
Phúc Yên.
3. Tổng quan tình hình nghiên cứu:
Trong những năm vừa qua có một số công trình nghiên cứu khoa học cũng
nghiên cứu về mô phỏng Monte Carlo, điển hình là các công trình sau:
- Đề tài luận văn Thạc sĩ của Trần Viết Nghị về “ Ứng dụng mô phỏng
Monte Carlo thông qua phần mềm Crystal Ball để phân tích rủi ro trong
việc xác định giá thành xây dựng”do PGS, TS Nguyễn Thị Cúc (Đại học
Đà Nẵng) làm chủ nhiệm, năm hoàn thành: 2012. Công trình đã cho

14. 3
chúng ta một cách nhìn khái quát về phần mềm Crystal Ball và ứng dụng
Crystal Ball trong phân tích rủi ro giá thành xây dựng công trình do ảnh
hưởng của chi phí vật tư. Chúng ta có thể sử dụng kết quả của công trình
làm yếu tố dữ liệu đầu vào cho mô phỏng Monte Carlo trong thẩm định
dự án đầu tư tại NHCT Phúc Yên.
- Đề tài luận văn Thạc sĩ của Lương Thị Thanh “Ứng dụng phương pháp
giả lập Monte Carlo vào định giá cổ phiếu của công ty cổ phần Bibica”
do PGS, TS Nguyễn Việt Dũng (Đại học Ngoại thương) hướng dẫn, năm
hoàn thành: 2014. Công trình đã cho chúng ta cái nhìn khái quát về
Monte Carlo và ứng dụng trong định giá cổ phiếu.
- Đề tài luận văn Thạc sĩ của Nguyễn Thị Kim Ngân “Áp dụng giả lập
Monte Carlo trong thẩm định tài chính dự án đầu tư tại Việt Nam” do
PGS, TS Nguyễn Việt Dũng (Đại học Ngoại thương) hướng dẫn, năm
hoàn thành: 2015. Công trình đã cho chúng ta cái nhìn khái quát về
Monte Carlo và ứng dụng trong thẩm định dự án đầu tư nói chung.
- Đề tài luận văn Thạc sĩ của Trần Tiến Dũng “Ứng dụng giả lập Monte
Carlo trong định giá cổ phiếu tại Việt Nam” do PGS, TS Nguyễn Việt
Dũng (Đại học Ngoại thương) hướng dẫn, năm hoàn thành: 2016. Công
trình đã cho chúng ta cái nhìn khái quát về Monte Carlo và ứng dụng
trong định giá cổ phiếu tại Việt Nam.
Tham khảo các nghiên cứu trên và một số nghiên cứu khác, nhận thấy rằng
mô phỏng Monte Carlo có ứng dụng rất lớn trong việc phân tích các lĩnh vực liên
quan đến rủi ro trong đó có thẩm định dự án đầu tư. Tuy nhiên chưa có nghiên cứu
nào về việc ứng dụng mô phỏng Monte Carlo trong ngân hàng thương mại. Do đó
rất cần thiết để nghiên cứu cách ứng dụng mô hình giả lập Monte Carlo trong thẩm
định dự án đầu tư tại NHCT Phúc Yên.
4. Đối tượng nghiên cứu:
Phương pháp sử dụng mô hình giả lập Monte Carlo trong thẩm định rủi ro dự
án đầu tư tại Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam – Chi nhánh Phúc Yên.
5. Nhiệm vụ nghiên cứu:

15. 4
Nghiên cứu cơ sở lý luận về thẩm định dự án đầu tư sử dụng mô hình
giả lập Monte Carlo tại các Ngân hàng thương mại, tại đó nêu bật lên
sự vượt trội của mô hình giả lập Monte Carlo.
Hướng dẫn cách ứng dụng mô hình giả lập Monte Carlo trong thẩm
định dự án đầu tư – trường hợp tại NHCT Phúc Yên thông qua phần
mềm Crystal Ball.
Đề xuất các giải pháp nâng cao tính ứng dụng của mô hình giả lập
Monte Carlo thông qua phần mềm Crystal Ball trong thẩm định rủi ro
dự án đầu tư tại Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam – Chi
nhánh Phúc Yên.
6. Phương pháp nghiên cứu:
Các phương pháp được sử dụng trong quá trình thực hiện luận văn bao gồm:
Phương pháp phân tích và tổng hợp lý thuyết, phương pháp phân loại và hệ thống
hóa lý thuyết, phương pháp quan sát, phương pháp phân tích và so sánh, phương
pháp xác suất thống kê, phương pháp định lượng.
Phạm vi về nội dung nghiên cứu: các giải pháp nâng cao tính ứng
dụng của mô hình giả lập Monte Carlo trong thẩm định rủi ro dự án
đầu tư tại Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam – Chi nhánh
Phúc Yên.
Giới hạn về địa điểm nghiên cứu: Ngân hàng TMCP Công thương
Việt Nam – chi nhánh Phúc Yên
7. Cấu trúc bài luận văn:
Ngoài phần mở đầu, kết luận, mục lục, danh mục chữ viết tắt, danh mục tài
liệu tham khảo thì nội dung chính của luận văn gồm ba chương:
Chương 1: Những lý luận cơ bản về thẩm định dự án đầu tư sử dụng
mô hình giả lập Monte Carlo tại các Ngân hàng thương mại.
Chương 2: Ứng dụng mô hình giả lập Monte Carlo trong thẩm định dự
án đầu tư – trường hợp NHCT Phúc Yên.

16. 5
Chương 3: Các giải pháp nâng cao tính ứng dụng của mô hình giả lập
Monte Carlo trong thẩm định rủi ro dự án đầu tư tại Ngân hàng TMCP
Công thương Việt Nam – Chi nhánh Phúc Yên.

17. 6
CHƯƠNG 1:NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ THẨM ĐỊNH DỰ ÁN ĐẦU
TƯ SỬ DỤNG MÔ HÌNH GIẢ LẬP MONTE CARLO TẠI CÁC NGÂN
HÀNG THƯƠNG MẠI.
1.1 Những vấn đề cơ bản về thẩm định dự án đầu tư tại các Ngân hàng
thương mại.
1.1.1 Khái niệm thẩm định dự án đầu tư:
Thẩm định dự án đầu tư là một quá trình áp dụng kỹ thuật phân tích toàn diện
nội dung dự án đã được thiết lập theo một trình tự hợp lý và theo những tiêu chuẩn
kinh tế kỹ thuật để đi đến kết luận chính xác về hiệu quả tài chính, hiệu quả kinh tế
xã hội môi trường nhằm đáp ứng yêu cầu mục tiêu phát triển của chủ đầu tư và của
quốc gia. (Phước Minh Hiệp, Lê Thị Vân Dân, Thiết lập và thẩm định dự án đầu tư,
NXB Lao động xã hội, tr15)
Như vậy thẩm định dự án đầu tư là một quá trình giải quyết các công việc
sau:
 Rà soát lại toàn bộ nội dung dự án đã được lập có đầy đủ hay không?
Nếu còn thiếu thì yêu cầu chủ đầu tư bổ sung theo đúng qui định.
 Xem xét toàn bộ các quan điểm, các cách xử lý thông tin, việc xác định
mục tiêu, kết quả, các nguồn lực, các kế hoạch…nhằm xem xét, đánh
giá tính hợp lý của các tính toán trong dự án.
 So sánh một cách có hệ thống các chỉ tiêu của dự án với các tiêu chuẩn
mà nhà đầu tư kỳ vọng để đánh giá được tính hiệu quả của dự án.
 Rà soát lại từng nội dung của dự án, xem xét khả năng thực thi của
chúng để đánh giá được tính khả thi của dự án.
 Kết luận dự án có được đầu tư hay không?
Dưới con mắt của Ngân hàng, kết luận dự án đầu tư được hay không thông
qua đánh giá tính khả thi, tính hiệu quả của dự án là vô cùng quan trọng. Chính vì

18. 7
vậy, ngân hàng phải tiến hành hàng loạt các hoạt động mà người ta gọi là thẩm định
nhằm trả lời cho câu hỏi “Có nên cho vay hay không?”
1.1.2 Vai trò và mục đích của thẩm định dự án đầu tư tại các Ngân
hàng thương mại:
Để một lượng vốn lớn bỏ ra ở hiện tại và chỉ có thể thu hồi dần trong tương lai
khá xa, thì trước khi chi vào các công cuộc đầu tư phát triển, các nhà đầu tư đều tiến
hành soạn thảo chương trình, dự án hoặc báo cáo đầu tư …tùy theo tính chất của dự
án. Soạn thảo và việc thực hiện dự án là công việc rất phức tạp, liên quan đến nhiều
ngành, nhiều nghề, nhiều lĩnh vực… nên phải huy động sức lực, trí tuệ của nhiều
người, nhiều tổ chức. Việc tổ chức, phối hợp các hoạt động của các chuyên ngành
khác nhau trong tiến trình đầu tư khó tránh được những bất đồng, mâu thuẫn hay sai
sót vì vậy cần phải được theo dõi, rà soát, điều chỉnh lại thông qua quá trình thẩm
định dự án.
Các ngân hàng muốn tài trợ hay cho vay vốn đối với dự án, để ngăn chặn sự
đổ bể lãng phí vốn đầu tư thì cần kiểm tra lại tính hiệu quả, tính khả thi và tính hiện
thực của dự án thông qua quá trình thẩm định dự án.
Ngân hàng chỉ cho vay khi dự án đem lại hiệu quả để họ có thể thu hồi vốn
đúng hạn. Thông qua quá trình thẩm định dự án giúp cho Ngân hàng:
Làm căn cứ để quyết định có nên cho vay hay không?
Biết được mức độ hấp dẫn về hiệu quả tài chính để có thể an
tâm hoặc lựa chọn cơ hội đầu tư tốt nhất cho đồng vốn mà mình bỏ ra.
Biết được khả năng sinh lời của dự án và khả năng thanh toán
nợ từ đó quyết định các hình thức cho vay và mức độ cho vay đối với nhà
đầu tư.
Biết được tuổi thọ của dự án để áp dụng linh hoạt các về lãi
suất và thời hạn trả nợ vay.
Làm căn cứ tư vấn cho đơn vị vay vốn có phương hướng và
biện pháp xử lý các vấn đề liên quan ðến dự án một cách tốt nhất.

19. 8
Nói tóm lại, thẩm định dự án là cơ sở giúp các Ngân hàng ra quyết định tài
chính nhằm hạn chế ở mức thấp nhất các rủi ro khi tham gia vào dự án.
Mục đích của Thẩm định tín dụng là :
-Xác định mục đích sử dụng vốn vay, số tiền cho vay, thời gian cho vay tối đa,
loại hình cấp tín dụng, phương thức trả nợ, giá trị TSĐB, các chính sách ưu đãi mà
tùy từng khách hàng được hưởng kèm theo đó là các điều kiện giải ngân, điều kiện
áp dụng ưu đãi, điều kiện quản lý TSĐB, phương thức giải ngân và các yêu cầu
quản lý khác theo quy định của từng Ngân hàng. Đánh giá khả năng hoàn trả vốn
vay cho Ngân hàng trên cơ sở tìm hiểu và đánh giá trung thực, khách quan, toàn
diện và chính xác về khách hàng. Từ đó ra quyết định cho vay hoặc không cho vay.
- Hạn chế rủi ro tín dụng, ổn định thị trường tài chính, nâng cao chất lượng và
hiệu quả kinh doanh của các NHTM, hạn chế rủi ro đạo đức trong kinh doanh Ngân
hàng.
Thẩm định tín dụng là khâu không thể thiếu trong quy trình cấp tín dụng của
NHTM. Bên cạnh đó, ý nghĩa của việc thẩm định tín dụng đó là:
- Giúp đánh giá mức độ tin cậy, mức độ rủi ro của phương án sản xuất kinh
doanh hoặc các dự án đầu tư của khách hàng.
- Giúp Ngân hàng đưa ra quyết định cho vay chính xác, hạn chế sai lầm và hạn
chế rủi ro phát sinh trong quá trình cấp tín dụng. Giảm xác suất hai loại sai lầm
quan trọng trong quyết định cho vay: cấp tín dụng cho dự án khoản vay xấu, khoản
vay có nhiều rủi ro và từ chối cấp tín dụng cho dự án, khoản vay tốt.
Yêu cầu thẩm định tín dụng phải được tiến hành trung thực, khách quan trên
cơ sở tuân thủ các quy định của pháp luật; phân công công việc thẩm định tuân thủ
theo quy trình thẩm định và kinh nghiệm của các nhân viên, thiết lập hệ thống kiểm
tra giám sát chặt chẽ. Ngoài ra, Ngân hàng luôn phải xây dựng quy trình thẩm định
một cách khoa học, hợp lý, phù hợp với khẩu vị kinh doanh của mỗi Ngân hàng.

20. 9
1.1.3 Quy trình thẩm định tín dụng
Quy trình thẩm định tín dụng là một khâu trong quy trình cấp tín dụng của các
Ngân hàng. Sơ đồ quy trình thẩm định tín dụng và quy trình cấp tín dụng được khái
quát tại sơ đồ sau:
Hình 1.1: Quy trình thẩm định tín dụng
(Nguồn: TS. Nguyễn Minh Kiều 2011, Tín dụng và thẩm định tín dụng Ngân
hàng, NXB Tài chính)
Các bước thẩm định như sau:
- Bước 1: Xem xét hồ sơ của khách hàng. Tại đây thu thập các thông tin bổ
sung cần thiết đảm bảo hồ sơ đủ về mặt số lượng và đảm bảo tính pháp lý của hồ sơ:
Tên, địa chỉ, giấy phép kinh doanh của doanh nghiệp, giấy phép đầu tư có đầy đủ
theo qui định của pháp luật chưa?...
- Bước 2: Thẩm định phương án sản xuất kinh doanh/ dự án kinh doanh: thẩm
định tính hợp lý, tính khả thi và tính hiệu quả của phương án kinh doanh.
- Bước 3: Kiểm soát và ước lượng rủi ro tín dụng: Ước lượng rủi ro tín dụng
thông qua các phương pháp độ nhạy, phân tích tình huống, phân tích mô phỏng
Xem xét hồ sơ vay của
khách hàng
Thẩm định phương án
sản xuất kinh doanh/ dự
án kinh doanh
Ước lượng và kiểm soát
rủi ro tín dụng
Kết luận về khả năng thu
hồi nợ vay
Thu thập thông tin
bổ sung cần thiết

21. 10
Monte Carlo để xác định mức độ rủi ro của dự án và đưa ra biện pháp kiểm soát
chúng
- Bước 4: Kết luận về khả năng thu hồi nợ vay: Từ việc phân tích đánh giá tính
hiệu quả, khả thi và hợp lý của dự án cùng kết quả đánh giá rủi ro, đưa ra kết luận
về khả năng thu hồi nợ vay.
Như vậy, ước lượng rủi ro tín dụng là một bước quan trọng trong thẩm định dự
án đầu tư tại các ngân hàng thương mại. Nếu ước lượng rủi ro không đúng sẽ dẫn
đến đưa ra kết luận về khả năng thu hồi nợ vay sai, từ đó đưa ra quyết định cho vay
sai làm tổn thất đến vốn của ngân hàng. Chính vì vậy, nghiên cứu và phân tích rủi
ro là công việc hàng đầu trong thẩm định dự án đầu tư.
1.2 Những vấn đề cơ bản về phân tích rủi ro trong thẩm định dự án
đầu tư sử dụng mô hình giả lập Monte Carlo tại các ngân hàng thương mại .
Mọi sự đầu tư đều chứa đựng rủi ro. Do vậy, hiểu rủi ro là gì và quản trị chúng
như thế nào rất là quan trọng.
1.2.1 Khái niệm rủi ro:
Có rất nhiều hướng dẫn và tiêu chuẩn khác nhau dẫn đến nhiều định nghĩa
khác nhau về rủi ro. Một nội dung phổ biến trong tất cả các định nghĩa đó là: rủi ro
là hàm của sự không chắc chắn. Sự không chắc chắn có thể là một thuộc tính vốn có
(có thể xảy ra hoặc không) hoặc mang tính tương lai (có thể xảy ra trong tương lai)
và có thể ảnh hưởng đến dự án bằng nhiều cách khác nhau trong suốt vòng đời của
dự án. Tổ chức quản lý dự án (PMI) định nghĩa “rủi ro là một sự kiện không chắc
chắn, nếu nó xảy ra, sẽ có tác động tích cực hoặc tiêu cực lên một hoặc nhiều mục
tiêu của dự án” (PMI –PMBOK, 5th Edition 2012).
Rủi ro có thể có thể tích cực hoặc tiêu cực. Rủi ro tác động tiêu cực lên các
mục tiêu của dự án được coi là một sự đe dọa (ví dụ sự thay đổi của luật đầu tư có
thể gây tác động không tốt đến mục tiêu của dự án). Mặt khác, rủi ro với tác động
tốt lên các mục tiêu của dự án được coi là cơ hội. Đó cũng là một ranh giới giữa rủi
ro của dự án và các vấn đề của dự án. Rủi ro là các sự kiện không chắc chắn có thể
xảy ra hoặc không xảy ra trong tương lai, các vấn đề của dự án là các sự kiện đã xảy

22. 11
ra và yêu cầu hành động khắc phục hậu quả và lập kế hoạch phản ứng. Cả hai cần
được ghi chép, có kế hoạch phản ứng và kiểm soát.
Rủi ro có thể xảy ra theo ba mức độ. Ở mức độ đầu tiên, đó là rủi ro chiến
lược, đó là mức độ rủi ro cấp độ doanh nghiệp liên quan đến sự tồn tại của tổ chức.
Ở mức độ tiếp theo, đó là rủi ro dự án, rủi ro trong ngắn hạn đến dài hạn đều ảnh
hưởng đến sự thành công của dự án. Mức độ thấp nhất của rủi ro trong một tổ chức
là rủi ro hoạt động liên quan đến hoạt động kinh doanh hàng ngày. Với thẩm định
tín dụng của dự án, chúng ta sẽ tập trung vào rủi ro dự án.
Rủi ro tín dụng là rủi ro vốn có trong hoạt động kinh doanh của các Ngân hàng
Rủi ro tín dụng là khả năng xảy ra tổn thất do khách hàng không thực hiện hoặc
không có khả năng thực hiện nghĩa vụ của mình theo cam kết. Có thể hiểu đối với
NHTM, rủi ro tín dụng phát sinh trong trường hợp Ngân hàng không thu lại được
gốc và lãi của khoản vay hoặc việc thanh toán gốc lãi của khách hàng không đúng
hạn.
Chấp nhận rủi ro là trung tâm của hoạt động Ngân hàng. Các Ngân hàng cần
phải đánh giá các cơ hội kinh doanh dựa trên mối quan hệ rủi ro-lợi ích nhằm tìm ra
những cơ hội đạt được những lợi ích xứng đáng với mức rủi ro chấp nhận. Ngân
hàng sẽ hoạt động tốt nếu mức rủi ro mà Ngân hàng gánh chịu là hợp lý và kiểm
soát được và nằm trong phạm vi khả năng các nguồn lực tài chính và năng lực tín
dụng của Ngân hàng.
Rủi ro tín dụng không chỉ giới hạn ở hoạt động cho vay mà còn bao gồm nhiều
hoạt động mang tính chất tín dụng khác của NHTM như: hoạt động bảo lãnh, tài trợ
ngoại thương, cho thuê tài chính… Ngân hàng đã duy trì một chính sách quản lý rủi
ro tín dụng đảm bảo những nguyên tắc cơ bản sau:
- Thiết lập một môi trường quản lý rủi ro tín dụng phù hợp;
- Hoạt động theo một quy trình cấp tín dụng lành mạnh;
- Duy trì một quy trình quản lý, đo lường và giám sát tín dụng phù hợp;
- Đảm bảo kiểm soát đầy đủ đối với rủi ro tín dụng.

23. 12
Ngân hàng tiến hành xét duyệt qua nhiều cấp để đảm bảo một khoản tín dụng
được xét duyệt một cách độc lập, đồng thời việc phê duyệt các khoản vay được thực
hiện trên cơ sở hạn mức tín dụng được giao cho từng cấp có thẩm quyền.
1.2.2 Sự cần thiết phải phân tích rủi ro trong thẩm định dự án đầu tư
tại các ngân hàng thương mại.
Người ta thường nói: “có một điều chắc chắn là không có gì chắc chắn cả”.
Mặc dù trước khi ra quyết định cho vay, ngân hàng đã tiến hành thẩm định các yếu
tố kỹ càng và khoa học, nhưng khả năng thu hồi vốn của dự án còn phụ thuộc vào
nhiều yếu tố khác nữa và chẳng ai biết chắc được chuyện gì sẽ xảy ra cho đến khi
nó xảy ra. Vì thế quyết định tín dụng dự án đầu tư là một quyết định rủi ro. Chúng
ta không thể loại bỏ được rủi ro nhưng có thể phân tích, đánh giá mức độ rủi ro
nhằm kiểm soát và hạn chế rủi ro.
Quản lý rủi ro tài chính dự án đầu tư bắt đầu từ việc nhận định các yếu tố rủi
ro, phân tích rủi ro cho đến dự báo các yếu tố rủi ro ảnh hưởng đến hiệu quả tài
chính của dự án, trên cơ sở đó đề xuất các giải pháp phù hợp để kiểm soát và hạn
chế rủi ro. Việc phân tích rủi ro tài chính dự án giúp cho công tác thẩm định nhận
biết các dự án xấu, hiệu quả không chắc chắn. Qua phân tích rủi ro sẽ xác minh mức
độ chắc chắn về hoạt động của dự án, tạo cơ sở cho việc quản lý rủi ro bằng cách
phân tán, chia sẻ rủi ro thông qua các yếu tố tính toán của hợp đồng trong quá trình
đầu tư và vận hành dự án.
1.2.3 Qui trình quản lý rủi ro trong thẩm định tín dụng dự án đầu tư .
Các kỹ năng thẩm định dùng để nhận dạng, phân tích và ứng phó với rủi ro
trong thẩm định tín dụng dự án vừa mới được ứng dụng trong vòng 2 thập kỷ gần
đây. Sau khi xem xét các nghiên cứu của các tác giả khác nhau, Wideman đã phát
triển một cách tiếp cận phù hợp với quản lý rủi ro trong các dự án lớn và đề xuất
một lý thuyết về quản lý rủi ro. Al-Bahar và Crandal đã dựa vào sáng kiến của
Wideman chuyển lý thuyết đó thành mô hình định lượng quản lý rủi ro. Mô hình
này được áp dụng trong thẩm định tín dụng dự án đầu tư.

24. 13
Mô hình này đặc biệt chỉ ra cách nhận dạng và quản lý rủi ro trước chứ không
phải là sau khi rủi ro trở thành tổn thất. Mô hình này có tính phương pháp, mục tiêu,
phân tích, đo lường định tính và có tính khép kín của một hệ thống quản lý rủi ro.
Mô hình quản lý rủi ro hay còn gọi là quy trình quản lý rủi ro có thể được mô
tả theo các bước và được phân tích theo nhiều cách khác nhau. Một số mô hình
miêu tả chi tiết hơn các mô hình khác song tất cả đều chỉ ra các điểm tương tự như
mô hình của Flanagan và Norman và mô hình này đã được áp dụng trong thẩm định
tín dụng dự án đầu tư được thể hiện dưới đây (hình 1.1)
Hình 1.2. Qui trình quản lý rủi ro áp dụng trong thẩm định tín dụng dự án đầu tư
1.2.3.1 Nhận diện rủi ro:
Trong bước này, yêu cầu một cái nhìn thông suốt về dự án, tập trung tìm kiếm
nguồn gốc của rủi ro và các tác đông của nó lên dự án. Người ta có thể thực hiện
điều đó bằng các cách mang tính hệ thống và có bố cục thông qua việc phân biệt
giữa rủi ro kiểm soát được với rủi ro không kiểm soát được, rủi ro độc lập với rủi ro
phụ thuộc và phụ thuộc hoàn toàn hay phụ thuộc một phần. Ngoài ra, người ta có
thể làm việc với một đội giàu kinh nghiệm để xem xét một cách rõ ràng ba khu vực
riêng biệt. Đó là: rủi ro nội bộ của dự án, rủi ro bên ngoài của dự án và dự đoán

25. 14
nguồn gốc của các rủi ro. Phương pháp sử dụng trí tuệ tập thể để giải quyết vấn đề
phức tạp chính thức có thể được sử dụng ở giai đoạn này để liệt kê các nguồn nguy
cơ có thể xảy ra. Ngoài ra, việc đánh dấu vào danh sách tương tự các dự án trước
đây có thể xem xét như một hướng dẫn để xác định nguồn gốc của rủi ro trong các
dự án mới.
Có nhiều cách khác nhau để nhận dạng rủi ro. Một cách tiếp cận tốt là bắt đầu
với lịch sử. Các bản ghi chép của các dự án tương tự cũ là nguồn gốc tốt nhất để tìm
kiếm các thông tin lịch sử và có thể hữu dụng cho việc biên soạn một danh sách ban
đầu của các rủi ro tiềm ẩn. Một phương pháp khác rất phổ biến là tổ chức một cuộc
hội thảo rủi ro bao gồm các chuyên gia, người quản lý rủi ro, và các chủ đầu tư của
dự án.
Kết quả của quá trình nhận dạng rủi ro là một bản ghi sơ bộ về rủi ro, trong đó
liệt kê tất cả các rủi ro đã được nhận dạng. Bản sơ bộ rủi ro này phải được duy trì vì
bộ phân quản lý rủi ro sẽ sử dụng chúng suốt thời gian thực hiện dự án, rủi ro mới
sẽ được thêm vào ngay sau khi họ nhận dạng được chúng. Những rủi ro được nhận
ra cũng có thể được chuyển đến bộ phận chuyên biệt để xử lý theo cách riêng. Các
kỹ thuật khác để nhận dạng rủi ro bao gồm:
Xem xét các tài liệu và các giả định.
Bảng liệt kê những mục cần kiểm tra.
Kỹ thuật vẽ sơ đồ.
Phân tích SWOT.
Sự đánh giá của các chuyên gia.
Bài học kinh nghiệm từ các dự án tương tự.
1.2.3.2 Phân loại rủi ro:
Ba cách để phân loại rủi ro đó là xác định loại, các tác động và hậu quả của
rủi ro. Loại của rủi ro có thể được phân loại như sau:
Rủi ro tĩnh và rủi ro động
Rủi ro cơ bản và rủi ro riêng biệt
Rủi ro thuần túy và rủi ro đầu cơ
Chúng ta hãy xem xét chi tiết từng loại hình rủi ro.

26. 15
Rủi ro tĩnh và rủi ro động
Rủi ro động là những rủi ro liên quan đến sự thay đổi trong nền kinh tế. Ví dụ
như, những thay đổi về mức giá cả, thị hiếu khách hàng, công nghệ kỹ thuật mà có
thể dẫn đến sự tổn thất tài chính.
Rủi ro tĩnh bao gồm những rủi ro xảy ra không gắn với những thay đổi trong
nền kinh tế, ví dụ như : hỏa hoạn, tai nạn, hay kinh doanh bất chính.
Rủi ro cơ bản và rủi ro riêng biệt
Rủi ro cơ bản không mang tính cá nhân và thường liên quan đến cộng đồng,
VD như nạn thất nghiệp, chiến tranh hay lạm phát. Những rủi ro này chủ yếu là do
các sự kiện kinh tế, chính trị và xã hội gây nên. Tuy nhiên, thiên nhiên cũng có thể
gây nên những rủi ro cơ bản như động đất , lũ lụt.. .
Khác với rủi ro cơ bản, rủi ro riêng biệt lại mang tính chủ quan, do cá nhân
gây nên và hậu quả của nó cũng được gánh chịu bởi từng cá nhân.
Rủi ro thuần túy và rủi ro đầu cơ
Rủi ro thuần túy liên quan đến những tình huống có hay không có tổn thất.
Nhà của bạn có thể bị hỏa hoạn, xe của bạn có thể bị hư hỏng; Có nghĩa là rủi ro
thuần túy không bao gồm bất cứ lợi ích gì mà chỉ có các tổn thất thôi.
Rủi ro đầu cơ là tình huống mà vừa có khả năng tổn thất, vừa có khả năng có
lợi. Một ví dụ về rủi ro đầu cơ là việc bắt đầu kinh doanh. Trước khi bạn bắt đầu
kinh doanh thì bạn không hề có một chút rủi ro nào cả. Chỉ khi bạn tiến xa hơn
trong kinh doanh thì bạn chỉ có “thành công hoặc thất bại”. Cá cược cũng là một ví
dụ điển hình của rủi ro đầu cơ.
Tác động của rủi ro có thể được xem xét trong một hệ thống phân cấp rủi ro
như sau:
Môi trường.
Ngành.
Doanh nghiệp.

27. 16
Dự án.
Hậu quả của rủi ro cũng có thể được phân loại như sau:
Mất mát tối đa có thể xảy ra.
Chi phí lớn nhất có khả năng mất mát.
Chi phí có khả năng dùng để bù đắp rủi ro nếu bảo hiểm
không chi trả.
Chi phí bảo hiểm cho sự kiện xảy ra.
Độ tin cậy của các dự báo về sự kiện này.
1.2.3.3 Phân tích rủi ro:
Bản chất của phân tích rủi ro là cố gắng đưa ra được tất cả các lựa chọn khả thi
và để phân tích các kết quả khác nhau của bất kỳ quyết định nào. Việc sử dụng phân
tích rủi ro cho chúng ta một cái nhìn sâu sắc vào những gì sẽ xảy ra nếu dự án
không tiến hành theo kế hoạch. Có thể phân tích rủi ro theo các cách sau đây:
Tất cả các lựa chọn khác nhau cần phải được xem xét.
Xem xét thái độ của người ra quyết định.
Xem xét các rủi ro nào được nhận dạng, rủi ro nào có khả
năng kiểm soát và tác động của nó như thế nào.
Đo lường, cả định tính và định lượng.
Giải thích các kết quả phân tích và phát triển một chiến
lược để đối phó với rủi ro.
Quyết định những rủi ro giữ lại và những rủi ro phân bổ
cho các bên khác.
PHÂN TÍCH TÍNH CHẤT CỦA RỦI RO (Định tính)
Quá trình phân tích rủi ro dự án phải đánh giá được hai thuộc tính chính của
rủi ro: khả năng xảy ra và sự tác động. Điều này có thể được thực hiện thông qua
một cuộc hội thảo đơn giản hóa, phương pháp Delphi, phương pháp vận dụng trí tuệ

28. 17
tập thể hoặc xin ý kiến của các chủ thể của rủi ro hoặc các nhà tài trợ. Mục đích của
hành động này là đạt được sự đồng thuận giữa những người tham gia về khả năng
và tác động của rủi ro.
Phân tích các rủi ro có thể được thực hiện trong hai giai đoạn. Định nghĩa về
rủi ro có thể khác nhau tùy thuộc vào mức độ yêu thích rủi ro và các ràng buộc đi
kèm của từng tổ chức. Bối cảnh của dự án là một yếu tố chính quyết định khả năng
cũng như tác động của rủi ro. Trong khi một sự kiện cụ thể có thể được coi là “rủi
ro” đối với cá nhân/ tổ chức này nhưng lại được coi là “bình thường” đối với cá
nhân/ tổ chức khác. Do đó, sự hiểu biết đúng ngưỡng rủi ro đối với một tổ chức là
chìa khóa để đánh giá rủi ro và tác động của rủi ro cần phải được đánh giá từ quan
điểm của các nhà tài trợ.
Bảng dưới đây cho thấy một phân loại điển hình về khả năng và tác động của
rủi ro:
Bảng 1.2. Phân loại khả năng và tác động của rủi ro
Đánh giá Mức độ Định nghĩa
Rất khó có khả
năng xảy ra
1 Chỉ xảy ra trong trường hợp đặc biệt. Không
có khả năng trong ngắn hạn và trung hạn.
Khó có khả năng 2 Khả năng xảy ra không đáng kể trong ngắn
và trung hạn.
Có thể 3 Có căn cứ để xem xét sự kiện có thể xảy ra.
Rất có khả năng 4 Có thể sẽ xảy ra.
Không thể tránh
khỏi
5 Dự kiến sẽ xảy ra ở hầu hết các trường hợp.
Tác động
Không đáng kể 1 Mất mát không đáng kể. Hậu quả dễ dàng xử
lý.
Thấp 2 Tác động đáng chú ý. Thiệt hại tối thiểu.
Trung bình 3 Thiệt hại vừa phải. Thang quản lý mất mát.
Cao 4 Thiệt hại qui mô lớn. Thiệt hại đáng kể.
Vô cùng cao 5 Thiệt hại trên diện rộng. Mục tiêu kinh doanh
tổn hại nghiêm trọng. Mất mát tài chính lớn.

29. 18
Rủi ro sau này được đánh giá bằng cách sử dụng ma trận xác suất và tác động.
Ma trận này biến đổi từ tổ chức này đến tổ chức khác, phản ánh thái độ và sức chịu
đựng rủi ro của họ. Đánh giá rủi ro được tính toán, thường là bằng cách nhân các
đánh giá xác suất với các đánh giá tác động cho mỗi rủi ro để xác định một số điểm
chung. Hình 2 cho ta thấy một ví dụ về ma trận xác suất và tác động. Kết quả của
quá trình này là một bản ghi chép về rủi ro trong đó bao gồm các đánh giá rủi ro cho
mỗi loại rủi ro.
Nhiều công ty còn dựa vào trực giác và kinh nghiệm của các chuyên gia để
giúp trong việc nhận biết xu thế của rủi ro dự án. Các chuyên gia có thể phân loại
rủi ro như cao, vừa hay thấp, dùng những kỹ thuật tinh vi hay tầm thường.
PHÂN TÍCH MỨC ĐỘ RỦI RO (Định lượng):
Trên thực tế, thông qua việc đánh giá rủi ro, lượng hiệu quả của phương pháp
kiểm soát có thể xác định được, và một số các dữ liệu có giá trị được sử dụng cho
việc ra quyết định trong việc giảm các nguy cơ, rủi ro, cải thiện hệ thống kiểm soát
và lập kế hoạch ứng phó. Công tác định lượng rủi ro đòi hỏi tính toán hai yếu tố
nguy cơ: các mức độ nghiêm trọng của các kết quả của sự xuất hiện và xác suất xảy
ra của nó.
Phân tích rủi ro định lượng là quá trình phân tích thông qua các con số cho
thấy tác động của rủi ro lên các mục tiêu chung của dự án. Phân tích rủi ro định
lượng là một quá trình phức tạp và thường chỉ được thực hiện cho những rủi ro đã
được ưu tiên trong quá trình phân tích rủi ro định tính là “cao”. Thông thường theo
sau việc phân tích tính chất của rủi ro nhưng cả hai khâu này có thể thực hiện đồng
thời hoặc tách rời. Những dự án qui mô, phức tạp liên quan tới công nghệ tiên tiến
thường đòi hỏi phân tích mức độ rộng lớn.
Các phương pháp phân tích rủi ro của một dự án đầu tư bao gồm: phân tích độ
nhạy, phân tích điểm hòa vốn và những phương pháp dựa trên phân phối xác suất.
Những công cụ này được sử dụng để giúp ngân hàng phác thảo một bức tranh rõ
ràng về rủi ro mà họ đang xem xét. Một loạt các công cụ được giới thiệu dưới đây
vì không có một công cụ nào được xem là thích hợp trong mọi trường hợp. Phân
tích độ nhạy và phân tích hòa vốn thì đơn giản, dễ sử dụng, dễ giải thích về kết quả

30. 19
nhưng tính đơn giản lại không thể đánh giá việc hiểu rõ các xác suất của những kết
quả rất đa dạng. Việc mô phỏng và sơ đồ cây cung cấp một cái nhìn sâu sắc về bản
chất của các khả năng nhưng nó lại quá khó (mất thời gian và chi phí) để sử dụng.
Một công trình quy mô rộng về việc mô phỏng có thể thích hợp cho việc đánh giá
của đề xuất một chung cư mới nhưng chúng ta có thể chỉ sử dụng phân tích độ nhạy
đơn giản cho việc chọn lựa một tài sản cố định sử dụng cho văn phòng. Vì thế, mỗi
công cụ phân tích rủi ro đều có vị trí thích hợp.
Phân tích độ nhạy:
Phân tích độ nhạy trả lời 2 câu hỏi phổ biến khi phân tích rủi ro đó là “Điều gì
có thể xảy ra?” và “Những biến số then chốt là gì?”. Phân tích độ nhạy là phép tính
hiện giá hoặc thước đo về sinh lợi cho nhiều giá trị của một hoặc nhiều biến số bị
tác động trong quyết định tín dụng.
Phân tích độ nhạy thì đơn giản, dễ làm. Các chương trình Excel và Lotus có
những chức năng có sẵn để thực hiện phân tích độ nhạy của 1 hoặc 2 nhân tố nào đó
với sự kết hợp cùng một lúc. Nếu chúng ta sử dụng những chương trình trên để thực
hiện phân tích độ nhạy thì việc thể hiện kết quả bằng đồ thị có thể thực hiện với vài
cú bấm chuột.
Phân tích độ nhạy cung cấp cho ngân hàng một bức tranh dễ hiểu về các kết
quả có thể xảy ra. Các biến số mà nó được xem là tác động chính yếu đến thành
công hoặc thất bại của dự án được xác định cũng như mức độ cần thiết của các biến
số này trong sự thành công của dự án. Chúng ta có thể nỗ lực để xác định một cách
khách quan những kết quả có thể xảy ra và sử dụng chúng trong việc đánh giá một
cách chủ quan về xác suất xảy ra khả năng đó. Một cách thường xuyên hơn, ngân
hàng thường dựa trên những kết quả này để quyết định rằng rủi ro có thể chấp nhận
hay không, mà không cần sử dụng những xác suất cụ thể. Chúng ta cũng có thể
quyết định thực hiện những hành động giảm thiểu rủi ro.
Phân tích hòa vốn:
Phân tích độ nhạy thì hữu dụng trong việc xác định biến số chính yếu, và
doanh số thì luôn là một trong những biến số chính đó. Phân tích hòa vốn thu nhập

31. 20
hoặc dòng tiền tập trung vào mối quan hệ giữa doanh số và khả năng sinh lợi hoặc
dòng tiền.
Trong dạng phân tích này, mọi chi phí đều được chia thành biến phí hoặc định
phí. Biến phí là chí phí mà tổng chi phí sẽ thay đổi cùng với số lượng sản phẩm
hoặc là mức biến phí trên một sản phẩm không thay đổi khi sản lượng thay đổi. Ví
dụ, một biến phí của hamburger chính là thịt bò. Khi cửa hàng bán thêm 1
hamburger với giá 30.000 đồng thì đồng thời họ sẽ gánh chịu 1 chi phí thịt bò hết
3.000 đồng. Khi số lượng hamburger tiêu thụ tăng lên, chi phí thịt bò cũng tăng lên.
Nhưng chi phí này là một hằng số nếu xét theo khía cạnh chi phí/1 đơn vị sản phẩm.
Như trong ví dụ trên, khi cửa hàng gia tăng số lượng Hamburger tiêu thụ thì cứ
trong 10% giá bán chính là chi phí dành cho thịt bò và nó không đổi. Vì thế, đây
chính là biến phí.
Định phí là những chi phí mà tổng chi phí không đổi khi mức độ doanh số
thay đổi nhưng định phí/đơn vị sản phẩm sẽ giảm dần khi doah số tăng lên trong
một phạm vi nào đó. Lương của nhà quản trị của một doanh nghiệp nào đó là một ví
dụ của định phí. Có thể thấy rằng định phí trên mỗi đơn vị sản phẩm là thấp nhất
khi doanh nghiệp sử dụng tài sản ở mức tối đa năng suất của chúng. Đó chính là
một trong những lý do phân tích hòa vốn là phương pháp tốt đo lường rủi ro của
một dự án. Phụ thuộc vào việc bạn kỳ vọng doanh số ở đâu và sự biến động trong
doanh số phân tích hòa vốn có thể xác định được doanh số cần thiết để chuyển từ
thu nhập âm sang thu nhập dương hay nói cách khác là điểm hòa vốn.
Điểm hòa vốn thu nhập hoặc điểm hòa vốn dòng tiền là mức doanh số cần
thiết để bắt đầu tạo ra lợi nhuận hoặc dòng tiền bắt đầu dương. Điểm hòa vốn trong
số lượng sản phẩm tiêu thụ (BEPq) là: BEPq = Định phí / (Giá bán – Biến phí)
Điểm hòa vốn về doanh số (BEP$) là BEP$ = Định phí /(1- %biến phí/đơn vị sản
phẩm) Công thức tính hòa vốn thu nhập và hòa vốn dòng tiền là như nhau, nhưng
những con số được đưa vào có thể khác nhau. Đặc biệt, định phí kế toán có thể khác
định phí tiền mặt. Khấu hao được tính là một định phí trong phân tích hòa vốn thu
nhập nhưng nó không phải là một khoản tiền chi ra và vì thế không được tính trong
phân tích hòa vốn dòng tiền.

32. 21
Hòa vốn dòng tiền cho chúng ta biết rằng mức doanh thu cần thiết để dòng
tiền bắt đầu từ 0 đơn vị tiền tệ, một con số hữu dụng để tiên đoán khả năng của
chúng ta có đáp ứng những nhu cầu tiền mặt trong tương lai. Ví dụ, nó có thể có lợi
tức nhưng những khế ước nợ sẽ dẫn đến một số tình trạng mất kiểm soát nếu công
ty không kiếm ra tiền mặt. Nhưng nhìn chung, phân tích điểm hòa vốn NPV là điểm
phân tích thường được sử dụng cho mục tiêu hoạch định ngân sách vốn đầu tư. Nó
nói cho chúng ta mức doanh số mà dự án bắt đầu tạo ra giá trị cho doanh nghiệp.
Một giới hạn của phân tích độ nhạy, bao gồm cả phân tích hòa vốn là nó
thường cho thấy mối quan hệ giữa khả năng sinh lợi với 1 hoặc 2 biến số trong khi
các biến số khác là không đổi. Một bảng tính NPV cho mười mức độ khác nhau của
6 nhân tố có thể đòi hỏi 1.000.000 lần nhập liệu và sự thể hiện bằng đồ thị là điều
không thể. Vì thế, phân tích độ nhạy thì có thể hữu dụng trong xác định nhân tố
chính yếu và đo lường sự nhạy cảm đối với các nhân tố đó “một cách tách biệt”
hoặc giới hạn một con số kịch bản nhất định. Những phương pháp dựa trên xác suất
thì thường khó và phức tạp nhưng nó cho phép phát triển một sự thấu hiểu toàn bộ
về rủi ro, đặc biệt khi dự án đối mặt với nhiều nguồn của sự không chắc chắn.
Phương pháp phân tích rủi ro dựa trên xác suất (phân tích mô phỏng):
Sau khi trả lời 2 câu hỏi “Điều gì có thể xảy ra?” và “Những biến số then chốt
là gì?”, các nhà thẩm định tại ngân hàng thường đặt ra câu hỏi “ Xác suất của mỗi
tình huống xảy ra là bao nhiêu?”. Câu hỏi này có thể trả lời bằng cách tính toán
những tham số của phân phối xác suất NPV – như là NPV kỳ vọng, độ lệch chuẩn
…- hoặc nó có thể được trả lời bằng tính xác suất của từng tình huống cụ thể.
Phân tích mô phỏng là việc xây dựng các mô hình tính toán trong đó kết quả
tính toán của mỗi tình huống được xác định trên cơ sở phát số ngẫu nhiên của các
biến được giả định trong mô hình. Trong khuôn khổ các giả định của mô hình, chạy
mô phỏng với số lượng đủ lớn các tình huống (phép thử), sẽ đưa ra một tổ hợp các
giả định và dự báo kết quả có thể được xem như một quy luật/hay một kết luận có
tính quy luật nào đó, làm căn cứ để ra quyết định. Trong thẩm định dự án, mô hình
được xây dựng trên cơ sở những giả định về dạng thức thay đổi của các biến nhạy

33. 22
cảm/dễ thay đổi và quan trọng, biến được dự báo là các chỉ tiêu tài chính dự án
(NPV, IRR, ...), mỗi tình huống/phép thử khi chạy mô phỏng là một kịch bản, kết
quả tính toán là một phân phối xác suất cho biết khả năng để đạt được một kết cục
cụ thể trong phạm vi giả định ban đầu. Như vậy, Phân tích mô phỏng đã khắc phục
tất cả những nhược điểm của hai kỹ thuật phân tích trên, Phân tích mô phỏng đã đưa
ra được các tình huống tính toán các chỉ tiêu tài chính để có thể đánh giá dự án phù
hợp và gần với thực tiễn hơn. Cụ thể như sau:
Số lượng các biến được dùng đồng thời để khảo sát các chỉ tiêu tài
chính dự án trong một kịch bản là không hạn chế. Vì vậy, nó cho phép và có xét đến
sự tương quan (cùng biến thiên) giữa các biến có tương quan với nhau. (điểm này
khắc phục được hai nhược điểm lớn của kỹ thuật phân tích độ nhậy);
Có xét đến các phân phối xác suất khác nhau và các miền giá trị tiềm
năng khác nhau đối với các biến dùng để khảo sát. Sự thay đổi, tính không chắc
chắn và dạng thức thay đổi của các biến được mô hình hoá thông qua mô hình phân
phối xác suất được gán một cách phù hợp nhất cho từng biến trong phạm vi miền
giá trị tiềm năng của biến đó;
Số lượng kịch bản không hạn chế, kết quả phân tích cho biết khả năng
để đạt được một kết cục cụ thể là bao nhiêu % chứ không dừng lại ở những ước
lượng điểm đơn: Cho dù số lượng các biến cùng được dùng để khảo sát trong một
kịch bản là không hạn chế, nhưng Phân tích mô phỏng có thể xây dựng được hàng
trăm ngàn kịch bản khác nhau, mỗi một kịch bản tương ứng với giá trị của các biến
trong miền giá trị tiềm năng được lấy một cách ngẫu nhiên. Vì vậy, kết quả của kỹ
thuật phân tích mô phỏng là một phân phối xác suất thay vì chỉ ước tính được một
giá trị đơn lẻ. Từ kết quả đó có thể cho biết, khả năng/xác suất để các chỉ tiêu tài
chính dự án như: NPV > 0, IRR > WACC, DSCR > 1, ... là bao nhiêu %? Kết quả
tính toán dưới dạng khả năng của các kết cục sẽ tốt hơn so với kết quả dưới dạng
điểm đơn như hai kỹ thuật phân tích trước đây, nó có thể hỗ trợ trong việc đánh giá
dự án đáng giá hay không. Chẳng hạn, nếu kết quả tính toán cho thấy, xác suất để
NPV tài chính của dự án không âm 0 là rất cao, điều này có nghĩa là khả năng thành
công về mặt tài chính của dự án là lớn, khả năng thất bại thấp, và dự án được đánh
giá là đáng giá, nên được thực hiện.

34. 23
Như vậy, Phân tích độ nhậy và phân tích t́nh huống thực chất là những ước
lượng điểm đơn và chỉ cho biết điều gì có thể xảy ra, thì ở Phân tích mô phỏng lại
cho chúng ta biết điều gì có lẽ đúng thông qua việc đưa ra kết quả dưới dạng một
hình ảnh thống kê về phạm vi các khả năng vốn có trong những giả thiết được đưa
ra về các biến số đầu vào. Như vậy, thực chất của kỹ thuật phân tích mô phỏng là
việc: (1) Lựa chọn những biến nhạy cảm và không chắc chắn; (2) Gán cho dạng
thực thay đổi của các biến này với mô hình phân phối xác suất phù hợp; (3) Thực
hiện chạy mô phỏng với số lần chạy đủ lớn (mỗi lần chạy, giá trị của các biến sẽ
được lấy ngẫu nhiên trong miền giá trị tiềm năng và tuân thủ mô hình phân phối xác
suất của biến đó); và (4) Kết quả tính toán được đưa ra dưới dạng một phân phối
xác suất, nó cho biết khả năng/xác suất để đạt được một kết cục cụ thể là bao nhiêu
% chứ không phải những ước lượng điểm đơn.
1.2.3.4 Phản hồi lại rủi ro:
Lập kế hoạch ứng phó với rủi ro bắt đầu với việc phân bổ và chấp nhận
“quyền sở hữu” của các rủi ro và các kế hoạch phản hồi tương ứng. Lập kế hoạch
ứng phó với rủi ro sau đó liên quan đến việc xác định và đánh giá các lựa chọn cho
ứng phó với rủi ro. Những phản ứng này có thể là các kế hoạch hành động riêng biệt
hoặc là một phần trong kế hoạch dự án tổng thể, thông thường chúng được ghi chép
trong bản ghi chép rủi ro, trong đó chỉ rõ trách nhiệm tương ứng cho các thành
viên/các bên có liên quan để thực hiện các phản ứng với rủi ro. Có một số các chiến
lược được dùng để giảm thiểu tác động của các rủi ro và tối đa hóa các cơ hội. Sau
đây là những chiến lược ứng phó với rủi ro điển hình:
Phòng tránh: Loại bỏ hoặc giảm bớt các sự kiện châm ngòi hoặc
những điều không chắc chắn. Khi sự không chắc chắn là nguyên nhân của sự thiếu
hiểu biết, nó có thể được loại bỏ thông qua việc thu thập thông tin, làm rõ ràng và
xác định đúng mục tiêu, nâng cấp thông tin liên lạc, tạo mẫu và nâng cao năng lực
thông qua việc đào tạo hoặc tuyển dụng. Một phương pháp khác có thể ngăn chặn
được nguyên nhân của các rủi ro (nếu biết). Các ví dụ về phương pháp này có thể là
thay đổi phạm vị hoặc các phương pháp tiếp cận dự án, tránh các phương pháp chưa
được kiểm tra, chứng minh.

35. 24
Chuyển giao rủi ro: chuyển giao trách nhiệm, quyền sở hữu và trách
nhiệm pháp lý có liên quan tới rủi ro cho bên thứ ba (ví dụ sử dụng bảo hiểm, hợp
đồng giá cố định, thanh lý và bồi thường thiệt hại hoặc phạt thanh toán ưu đãi và
tìm kiếm đối tác).
Giảm nhẹ rủi ro: Giảm thiểu rủi ro xuống dưới ngưỡng chấp nhận
được bằng cách giải quyết tác động của rủi ro. Tác động của rủi ro có thể được giảm
thiểu bằng một số cách tùy thuộc vào loại rủi ro, ví dụ thêm nhân viên sẵn sàng làm
việc sau khi một hệ thống mới đi vào hoạt động.
Chấp nhận rủi ro với kế hoạch dự phòng: Chấp nhận rủi ro nhưng
làm giảm tác động của rủi ro bằng cách có một hoặc nhiều kế hoạch dự phòng dành
cho nó.
Chấp nhận rủi ro nhưng với một số tiền dự trữ để xử lý tác động
của rủi ro.
Để thành công, các kế hoạch ứng phó với rủi ro đòi hỏi một số điều kiện tiên
quyết sau:
Danh sách các rủi ro đã được nhận dạng và đánh giá ưu tiên bởi mức
độ nghiêm trọng của rủi ro.
Danh sách các câu trả lời tiềm năng để xem xét, củng cố các phương
án của dự án.
Danh sách các bên liên quan để hành động như các chủ sở hữu của
các phản ứng rủi ro.
Các ngưỡng rủi ro đã được đồng ý hoặc mức độ chấp nhận rủi ro như
một mục tiêu.
Thu thập biên bản họp của các bên liên quan về trách nhiệm và cam
kết của họ với kế hoạch phản ứng với rủi ro.
Có rất nhiều ý kiến khác nhau về việc xác định một loạt các thuộc tính cho
một kế hoạch hiệu quả phản ứng với rủi ro, tuy nhiên, phần lớn các ý kiến đều đồng
ý với các thuộc tính sau:

36. 25
Sự phù hợp: Một mức độ chính xác của phản ứng được thiết kế và
hoạch định dựa trên mức độ nghiêm trọng của rủi ro.
Khả năng chi trả: phản ứng với rủi ro phải được chi trả một cách hiệu
quả; số lượng thời gian, công sức và tiền bạc cần phải tương đương với mức độ
nghiêm trọng của rủi ro.
Tính hành động: Các hành động phản ứng cần phải được định sẵn
trong một khoảng thời gian xác định.
Tính khả thi: Các hành động phản ứng phải thực tế và khả thi cả về kỹ
thuật và năng lực.
Sự đồng thuận: sự đồng thuận của các bên liên quan cho mỗi phản
ứng.
Phân bổ và chấp nhận: trách nhiệm cần được phân bổ cho các bên liên
quan một cách rõ ràng để các bên liên quan làm chủ các hành động phản ứng với rủi ro.
1.2.3.5 Ngân hàng ra quyết định
Các phân tích rủi ro và các hành động phản hồi với rủi ro đã nghiên cứu trên
sẽ hỗ trợ ngân hàng ra quyết định có cho vay hay không.
1.2.4 Cơ sở toán học của các phương pháp phân tích rủi ro
Có khá nhiều cách tiếp cận khi phân tích đánh giá rủi ro .Lý thuyết xác suất là
một trong nhưng cách tiếp cận cổ điển, có cơ sở khoa học và sử dụng rộng rãi hàng
thế kỷ nay. Khi phân tích rủi ro, các yếu tố đầu vào đều không phải là các yếu tố
xác định hoàn toàn mà là các biến ngẫu nhiên liên tục hoặc gián đoạn. Rủi ro là các
yếu tố ngẫu nhiên ảnh hưởng tiêu cực đến sự hình thành và thực hiện các dự án.
Đánh giá mức độ tác hại của rủi ro để tìm mọi biện pháp ngăn chặn các tác động
tiêu cực đến kết quả của dự án là những nghiên cứu có tính hệ thống của lý thuyết
quản lý. Đánh giá rủi ro dựa vào lý thuyết xác xuất đầu tiên do Von Bortkiewiczl,
thế kỉ thứ 19 ứng dụng vào phép đo tần xuất tai nạn trong diễn tập của quân đội
Đức. Ông đó nghiên cứu các ghi chép về các binh lính bị ngã ngựa trong Binh Đoàn
số 20 trong vòng 10 năm. Đối với tập hợp 20 các quan sát, ông tính toán tần suất
tương đối với 0,1,2,3 hay 4 người tử vong có thể xảy ra và so sánh kết quả với thực

37. 26
tế. Các tính toán đó phù hợp tốt với thực tế. Đến thế kỉ thứ 18, Gauss đó phát triển
lý thuyết phân phối chuẩn. Lý thuyết này tiên đoán xác suất của một số tai nạn sẽ
xảy ra trong một chu kì thời gian. Từ những nghiên cứu về rủi ro đã hình thành nền
công nghiệp bảo hiểm. Thử nghiệm lớn đầu tiên để phân tích và điều khiển rủi ro là
dự án Manhattan chế tạo bom nguyên tử trong chiến tranh thế giới lần thứ 2. Trước
đây, các công nghệ mới được phát triển với các thực nghiệm mà không có sự xem
xét về an toàn trong việc thiết kế hay các giai đoạn phát triển. Một ví dụ là các vụ
nổ tàu thuỷ chạy hơi nước rất phổ biến trong dòng sông Mississippi vào thế kỉ thứ
19. Tuy nhiên, bắt đầu với dự án Manhattan, công nghiệp hạt nhân đưa ra các báo
cáo phân tích an toàn, các chuẩn mực an toàn... Trong mỗi giai đoạn của dự án được
phân tích đều đặn và hệ thống các mối rủi ro, các cách đo lường điều khiển được
tuân theo trước khi công việc thực sự bắt đầu. Các phân tích an toàn mới chỉ hạn
chế ở xác định các rủi ro và đánh giá các hậu quả xấu nhất (phân tích trường hợp
xấu nhất: worst-case analysis). Các báo cáo an toàn căn bản liên quan tới trường
hợp xấu nhất (tai biến cực đại theo lý thuyết – gọi là cơ sở tai biến thiết kế) đối với
một mức độ hậu quả cho trước. Ví dụ, rủi ro được xem là chấp nhận được nếu các
phóng xạ ra ngoài công trường từ các tai biến cực đại không vượt qua giới hạn cho
trước. Vào năm 1950, Gumbel phát triển một lý thuyết cực hạn mà có thể sử dụng
để tiên đoán tần suất của các sự kiện cực đại. Lý thuyết này lần đầu được áp dụng
vào các sự kiện tự nhiên như là dòng chảy sông cực đại, gió cực đại.... Lý thuyết
này cũng được dùng để xác định thích hợp với các dự án điều khiển đập và lũ lụt,
khả năng chống gió của các kết cấu cao tầng... Cùng với sự phát triển của các tên
lửa vượt đại dương với các đầu đạn hạt nhân, cần thiết có các đánh giá rủi ro cấp
cao. Một cú phóng tên lửa hạt nhân không được hoạch định hoặc do sơ xuất dẫn tới
phá huỷ một thành phố là nằm ngoài các nhận thức hoặc tai hoạ thực tế đó biết
trước đó. Không có một kinh nghiệm nào để áp dụng lý thuyết thống kê. Một sự tìm
kiếm đối với các tai biến có thể xảy ra và các cách đối phó (như được làm đối với
công nghiệp hạt nhân) là cần thiết nhưng chưa thoả đáng. Một phương pháp có hệ
thống để đánh giá xác suất của các sơ suất dẫn tới phóng tên lửa là cần thiết. Và kết
quả là phát triển được lý thuyết cây sai lầm (fault tree). Trong phân tích cây sai lầm,

38. 27
một sự kiện đơn (như là sơ xuất phóng nhầm tên lửa) được đưa thành định đề. Tiếp
theo, các sự kiện khác có thể dẫn tới sơ xuất được tìm kiếm và sắp xếp trong một sơ
đồ giống với h́nh “cây”. Quá tŕnh này được tiếp tục tới khi các thành phần đơn (con
người) gây lỗi hoặc khởi tạo lỗi được tìm thấy. Sự sắp xếp các cây cho phép chuỗi
các sự kiện và sai sót cùng với kết quả được đánh giá. Việc gắn xác suất các sự kiện
khởi đầu trong cây sai lầm cho phép đánh giá xác suất lan truyền tới các sự kiện
trên cùng cây. Thực tế, tất cả các con đường dẫn tới các sự kiện trên cùng được
nhận dạng; các quá trình lan truyền các kết quả lớn phía trên của cây từ nhiều lỗi
thành phần riêng lẻ hoặc các sai sót con người được phân tích bởi lý thuyết xác suất.
Như vậy, giống với sự kiện đỉnh (hoặc sơ xuất 0) có thể được đánh giá. Các đường
dẫn khác nhau của các sự kiện có thể dẫn tới các sự kiện đỉnh được xác định. Sự
điều khiển hệ thống có thể được áp dụng khi cần thiết nhất. Hiện nay, khoa học và
ứng dụng của việc đánh giá và quản lý rủi do phát triển một cách nhanh chóng.
Nhiều công ty đó và đang sử dụng các chức năng quản lý rủi ro. Các công ty bảo
hiểm trở nên quan tâm tới các kĩ thuật đánh giá rủi ro tinh vi hơn.
Tóm lại, phương pháp Monte Carlo được xây dựng dựa trên nền tảng:
 Các số ngẫu nhiên (random numbers): đây là nền tảng quan trọng, góp
phần hình thành nên thương hiệu của phương pháp Monte Carlo. Các số ngẫu nhiên
không chỉ được sử dụng trong việc mô phỏng lại các hiện tượng ngẫu nhiên xảy ra
trong thực tế mà còn được sử dụng để lấy mẫu ngẫu nhiên của một phân bố nào đó,
chẳng hạn như tính toán các tích phân số (numerical intergration).
 Luật số lớn (law of large numbers): Luật này đảm bảo rằng khi ta
chọn ngẫu nhiên các giá trị (Mẫu thử) trong một dãy các giá trị (quần thể) , kích
thước các dãy mẫu thử càng lớn thì các đặc trưng thống kê (trung bình, phương
sai…) của mẫu thử càng gần với các đặc trưng thống kê của quần thể. Luật số lớn
rất quan trọng với phương pháp Monte Carlo vì nó đảm bảo cho sự ổn định của các
giá trị trung bình của các biến ngẫu nhiên khi số phép thử đủ lớn.
 Định lý giới hạn trung tâm (central limit theorem): Dưới một số điều
kiện cụ thể, trung bình số học của một lượng đủ lớn các phép lặp của các biến ngẫu

39. 28
nhiên độc lập sẽ được xấp xỉ theo phân phối chuẩn. Do phương pháp Monte Carlo
là một chuỗi các phép thử được lặp lại nên định lý giới hạn trung tâm sẽ giúp ta dễ
dàng xấp xỉ được trung bình và phương sai của các kết quả thu được từ phương
pháp.
Các thành phần chính của phương pháp mô phỏng Monte Carlo gồm có:
 Hàm mật độ xác suất: Một hệ vật lý hay toán học phải được mô tả
bằng một bộ hàm mật độ xác suất.
 Nguồn phát số ngẫu nhiên: Một nguồn phát số ngẫu nhiên đồng nhất
phân bố trong khoảng đơn vị.
 Quy luật lấy mẫu: mô tả việc lấy mẫu từ một hàm phân bố cụ thể.
 Ghi nhận: Dữ liệu đầu ra phải được tích lũy trong các khoảng giá trị
của đại lượng trung tâm.
 Ước lượng sai số: ước lượng sai số thống kê (phương sai) theo số
phép thử và theo đại lượng trung tâm.
 Các kỹ thuật giảm phương sai: các phương pháp nhằm giảm phương
sai của các đáp số được ước lượng để giảm thời gian tính toán của mô phỏng Monte
Carlo.
 Song song hóa và vector hóa: các thuật toán cho phép phương pháp
Monte Carlo được thực thi một cách hiệu quả trên một cấu trúc máy tính hiệu năng
cao.

40. 29
Hình 1.3. Nguyên tắc hoạt động của phương pháp Monte Carlo
1.2.5 Giới thiệu mô hình phân tích định lượng bằng mô phỏng Monte
Carlo.
Mô phỏng Monte Carlo là kỹ thuật mô phỏng được sử dụng cho phân tích vốn
đầu tư trong bốn thập kỷ gần đây. Kỹ thuật này có tên như vậy vì nó sử dụng những
giá trị được rút ra một cách ngẫu nhiên nhưng với xác suất của việc được rút ra
được kiểm soát để xấp xỉ với xác suất thực sự của việc xảy ra. Sử dụng kỹ thuật mô
phỏng Monte Carlo là một phương pháp xử lý các tác động của tính không chắc
chắn bao gồm các biến dự án chủ yếu lên kết quả của dự án.
Chương trình máy tính phân tích rủi ro chỉ là các công cụ nhằm khắc phục các
hạn chế trong xử lý các quyết định đầu tư được thực hiện chỉ dựa vào các dự đoán
đơn giá trị (hoặc tương đương với tính chắc chắn)……Dựa vào các quan sát chủ
quan, ý kiến của chuyên môn và các phán đoán chủ quan, phân tích rủi ro sử dụng
một khối lượng lớn các thông tin để mô tả định lượng không chắc chắn của các biến
số dự án dưới dạng phân bố xác suất và để tính toán một cách thống nhất tác động
của chúng lên kết quả được dự đoán.
Việc sử dụng phân tích rủi ro trong thẩm định dự án đầu tư thực hiện phân tích
nhạy cảm và chuỗi sự kiện (scenario) đi đến kết luận hợp lý.

41. 30
Những việc này để kiểm tra một cách tĩnh sự tác động của việc thay đổi giá trị
của một hoặc nhiều biến lên kết quả dự án. Mô phỏng Monte Carlo thêm yếu tố
động vào trong việc đánh giá dự án bằng cách xây dựng chuỗi các sự kiện ngẫu
nhiên dựa trên các giả thuyết chủ yếu của người phân tích về rủi ro. Vì vậy, nó cho
phép một dãy các giá trị có thể cho nhiều biến dự án để ghi nhận ảnh hưởng của nó
lên kết quả dự đoán, đến lượt nó không phải là một đơn giá trị là một phân bố xác
suất của mọi kết quả mong đợi. Kết quả là nhà đầu tư tương lai được cung cấp các
dữ kiện về các khả năng ông ấy mong muốn liên quan đến các kết quả khác nhau từ
quyết định đầu tư tiền vào một dự án đầu tư nhất định.
Phân tích rủi ro thông qua mô phỏng Monte Carlo không thể thay thế cho
phương pháp thẩm định đầu tư bình thường mà đúng hơn là một công cụ củng cố
kết quả thẩm định. Một mô hình thẩm định tốt là cơ sở cần thiết cho việc thiết lập
một phân tích mô phỏng có ý nghĩa. Mô phỏng Monte Carlo hỗ trợ quyết định đầu
tư bằng cách cho nhà đầu tư một phép đo variance gắn liền với sự ước tính kết quả
thẩm định dự án.
1.2.5.1 Qui trình lập mô phỏng Monte Carlo
Mô phỏng Monte Carlo là một công cụ để phân tích các hiện tượng chứa yếu
tố rủi ro nhằm tìm lời giải gần đúng theo phương pháp thử nghiệm thống kê. Mô
phỏng Monte Carlo thường được sử dụng khi việc thực hiện các thí nghiệm hoặc
các phương pháp tính toán bằng giải tích gặp nhiều khó khăn hoặc không thể thực
hiện được, nhất là khi sử dụng các máy tính số và không yêu cầu các công cụ toán
học phức tạp. Thực chất của mô phỏng này là lựa chọn một cách ngẫu nhiên của các
biến đầu vào (risk variables) ngẫu nhiên để có một kết quả thực nghiệm của đại
lượng tổng hợp cần phân tích. Quá trình đó được lặp lại nhiều lần để có một tập hợp
đủ lớn các kết quả thực nghiệm. Cuối cùng xử lý thống kê để có các đặc trưng thống
kê của đại lượng tổng hợp đó. Các bước tính toán, thực hiện có thể tóm tắt như sơ
đồ dưới đây:

42. 31
Hình 1.4. Qui trình mô phỏng Monte Carlo
Bước 1: Mô hình toán học
Mô hình này xác định các mối quan hệ đại số giữa các biến số, hằng số. Nó là
tập hợp các công thức cho một vài biến số mà các biến này có ảnh hưởng đến kết
quả.
Biến kết quả = F (biến rủi ro)
Khi các biến rủi ro biến thiên thay đổi theo một hàm phân phối xác suất, dẫn
đến các biến kết quả cũng biến thiên theo, do đó khi thiết lập mô hình mô phỏng ta
phải thiết lập các công thức thể hiện các mối liên hệ này.
Bước 2: Xác định biến rủi ro (risk variables)
Phân tích độ nhạy cảm thường đo lường độ nhạy cảm của kết quả dự án đối
với phần trăm sai lệch xác định giá trị của một biến dự án cho trước.
Phân tích độ nhạy sẽ được sử dụng trước khi áp dụng phân tích rủi ro để xác
định những biến số quan trọng nhất trong mô hình đánh giá dự án và giúp người
phân tích lựa chọn các biến số rủi ro quan trọng (những biến số này giải thích hầu
hết các rủi ro của dự án). Rủi ro dự án là một hàm của tính không chắc chắn cùng

43. 32
với nó một biến được dự đoán cũng như độ nhạy cảm của kết quả dự án đối với sự
thay đổi giá trị của biến. Ví dụ có thể thấy một sự sai lệch nhỏ trong giá mua một
cái máy vào năm 0 rất có ý nghĩa đối với kết quả dự án. Tuy vậy khả năng của một
sự sai lệch mặc dù rất nhỏ như vậy có thể không có ý nghĩa gì bởi vì nhà cung cấp
bị ràng buộc bằng hợp đồng phải cung cấp theo giá thỏa thuận. Rủi ro gắn liền với
biến này vì vậy không đáng kể mặc dù kết quả dự án rất nhạy cảm với nó. Ngược lại
một biến dự án với tính không chắc chắn cao không nên đưa vào phân tích
probalistic trừ khi tác động của nó lên kết quả dự án trong biên độ của tính không
chắc chắn cũng có ý nghĩa.
Có hai lý do của việc chỉ đưa vào các biến cố có tính quyết định nhất trong
việc ứng dụng phân tích rủi ro. Thứ nhất càng có nhiều biến phụ thuộc vào giá trị
trong mô hình thẩm định thì khả năng tạo ra các scenario không thống nhất càng
cao bởi do khó khăn trong việc định ra và kiểm soát các mối quan hệ đối với các
biến phụ thuộc. Thứ hai chi phí tính bằng thời gian và tiền bạc cần thiết cho việc
xác định phân bố xác xuất chính xác và các điều kiện phụ thuộc cho nhiều biến có
thể vượt qua lợi ích của việc đưa chúng vào phân tích. Sẽ thực tế hơn nhiều nếu chỉ
tập trung chú ý tài nguyên sẵn có vào việc chỉ ra và làm sáng tỏ các giả thuyết của
các biến nhạy cảm và không chắc chắn nhất trong một dự án.
Bước 3: Xác định các phân phối của các biến số
Mặc dù tương lai theo định nghĩa là không chắc chắn, chúng ta vẫn còn có thể
tiên đoán được kết quả của một sự kiện tương lai. Ví dụ chúng ta có thể tiên đoán
một cách chính xác vào lúc mấy giờ tại một nơi nào đó trên thế giới vào một ngày
nào đó trong năm sẽ bắt đầu tối. Đó là vì nhìn vào quá khứ (một điều tuyệt đối chắc
chắn) ta có thể tiên đoán chính xác được tương lai.
Nhu cầu sử dụng phân bố xác suất bắt nguồn từ việc người ta cố gắng dự đoán
một sự kiện tương lai, không phải vì ta đang ứng dụng rủi ro. Thẩm định đầu tư
dùng một loại phân bố xác suất riêng biệt cho tất cả các biến dự án có trong mô hình
thẩm định. Nó được gọi là phân bố xác suất xác định và là phân bố gán mọi xác suất
cho một kết quả và giá trị.

44. 33
Khi đánh giá dữ kiện cho sẵn đối với một biến dự án, nhà phân tích bị giới hạn
hoặc chỉ chọn một trong các kết quả có thể hoặc tính tổng quát (ước lượng mode,
trung bình hay chỉ là một ước tính khiêm nhường). Sau đó họ phải giả định rằng giá
trị được chọn chắc chắn xảy ra (họ gán xác suất bằng 1 cho ước tính đơn giá trị tốt
nhất được chọn). Bởi vì phân phối xác suất này chỉ có một kết quả, kết quả của mô
hình thẩm định có thể được xác định chỉ trong một lần tính (hay một lần chạy mô
phỏng). Vì vậy đánh giá dự án theo truyền thống đôi lúc được đề cập như là phân
tích xác định.
Khi lựa chọn dạng phân phối, người ta sử dụng dạng phân phối xác suất đa trị.
Các dạng phân phối xác suất cơ bản như: phân phối đều, phân phối tam giác, phân
phối chuẩn, phân phối dạng bậc thang. Phân phối dạng bậc thang có ích cho những
trường hợp có nhiều ý kiến chuyên gia. Một loại phân phối bậc thang đặc biệt là
phân phối “bậc thang – rời rạc” nó được dùng khi giá trị của một biến số có thể chỉ
giả thiết những con số phân biệt trong một phạm vi nào đó.
Bước 4: Xác định giới hạn phạm vi của hàm phân phối xác suất
Sự tồn tại của biến phụ thuộc trong mô hình thẩm định dự án là một trở ngại
thực sự cho việc ứng dụng phân tích rủi ro nếu không chú ý đến có thể làm biến dạng
kết quả một cách nghiêm trọng. Vì vậy trước giai đoạn mô phỏng cần phải định ra
các điều kiện giới hạn sự chọn lựa ngẫu nhiên các giá trị đối với biến phụ thuộc trong
chiều hướng và sự giới hạn thống nhất với các đặc điểm phụ thuộc của chúng.
Nhu cầu như vậy là vì hai hoặc hơn nữa các biến phụ thuộc có thể được xem
như hoàn toàn độc lập và vì vậy tạo ra các giá trị làm nên các scenarios dự án không
thực. Ví dụ biến giá cả có giá trị cao thì số lượng dùng trong thẩm định là hai biến
phụ thuộc ngược chiều nhau. Có nghĩa là nếu giá cả có giá trị cao thì số lượng phải
có giá tri thấp và ngược lại. Nếu mối quan hệ đặc biệt như vậy không được cung
cấp có mối nguy hiểm là máy tính sẽ xây dựng nên các scenarios dự án trong những
lần chạy mô phỏng theo dò cả hai nhập lượng giá cả và số lượng đều cao hay thấp.
Phụ thuộc vào tầm quan trọng của các biến phụ thuộc đối với dự án này có thể làm
sai lệch một cách nghiêm trọng kết quả được dự đoán.

45. 34
Mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc có thể hoặc thuận chiều hoặc nghịch
chiều. Một mối quan hệ thuận chiều là khi một sự thay đổi trong giá trị của biến độc
lập gây ra một sự thay đổi trong giá trị của biến độc lập gây ra một sự thay đổi cùng
chiều trong giá trị của biến phụ thuộc. Mối quan hệ ngược chiều tồn tại khi sự thay
đổi giá trị của biến độc lập trái chiều với biến phụ thuộc.
Các giới hạn phạm vi được xác định bởi các giá trị nhỏ nhất và lớn nhất. Đó là
các giá trị biến mà các biến số không được vượt qua. Với những phân phối dạng
tam giác hay bậc thang cũng cần xác định cụ thể những phạm vi phụ nằm bên trong
hai giới hạn. Xác định các giới hạn phạm vi cho các biến số dự án là một quá trình
đơn giản bằng cách thu thập và phân tích những dữ liệu có sẵn từ quá khứ của các
biến rủi ro, từ đó chúng ta có thể tìm được dạng phân phối xác suất phù hợp của nó.
Bước 5: Tạo ra các số ngẫu nhiên
Tìm cách phát ra hay lựa chọn một cách ngẫu nhiên với yêu cầu việc lựa chọn
phải đảm bảo cho các kết cục có thể có phân phối xác suất giống như phân phối xác
suất ban đầu của các biến ngẫu nhiên. Trong thực tế, người ta thường sử dụng sẵn
bảng số ngẫu nhiên hay có thể lập các chương trình phát số ngẫu nhiên để tạo ra các
số đó.
Bước 6: Vận hành mô phỏng
Giai đoạn vận hành mô phỏng là công việc khó khăn nhất, mất nhiều thời gian
nhất, vì thế nó được dành cho máy tính. Quá trình trên được lặp đi lặp lại cho đến
khi đủ những kết quả cần thiết, cần phải thực hiện một số khá lớn các phép thử
Monte Carlo, có khi đến hàng trăm lần. Nói chung, số phép thử càng lớn, các kết
cục trung bình càng ổn định. Chọn số lần mô phỏng bao nhiêu là một vấn đề phức
tạp. Tuy nhiên thông thường số lần mô phỏng thường nằm trong khoảng 5.000 –
10.000 lần.
Bước 7: Phân tích các kết quả
Cuối cùng là phân tích và giải thích các kết quả thu được trong giai đoạn vận
hành mô phỏng. Sử dụng các phép tính thống kê để xác định các đặc trưng thống kê
như kỳ vọng (mean), phương sai (varian)… của đại lượng tổng hợp cần phân tích.

46. 35
Từ hàm phân phối xác suất tích lũy của các kết quả, người ta có thể quan sát mức
độ mong đợi của dự án với từng giá trị đã cho bất kỳ. Vì vậy rủi ro của dự án
thường được biểu thị qua hàm phân phối xác suất tích lũy.
1.2.5.2 Phương pháp ước tính xác suất cho mô phỏng Monte Carlo
Các phương pháp phân tích rủi ro đều đơn giản bắt đầu từ thông tin về xác
suất cho những biến số đầu vào và thực hiện nhằm tìm phân phối xác suất của các
kết quả đầu ra. Tìm kiếm thông tin về xác suất của các kết quả đầu vào là một phần
rất quan trong của công việc này.Có 3 giải pháp chính để phát triển những ước tính
xác suất này là dữ liệu lịch sử, thử nghiệm và phán đoán.
Dữ liệu lịch sử
Nếu bạn muốn biết sự biến động của giá chứng khoán, bạn có thể tính phương
sai từ số liệu lịch sử. Nếu bạn muốn ước tính xác suất của tình trạng suy thoái của
một năm bất cứ trong tương lai bạn nên xem xét phần trăm của những năm xảy ra
suy thoái trong quá khứ. Khi bạn thực hiện một phân tích hồi quy về mối quan hệ
quá khứ của những biến số, bạn nhận được thông tin về phân phối xác suất của mỗi
hệ số hồi quy. Phân phối xác suất này được sử dụng trong mô phỏng Monte Carlo.
Để ước tính một phân phối xác suất từ những quan sát lịch sử thì điều cần thiết là
phân phối xác suất phải duy trì tính ổn định cho một số kỳ cần thiết và sẽ giữ sự ổn
định trong tương lai. Những đòi hỏi này thực sự giới hạn hướng tiếp cận theo số liệu
lịch sử. Tuy nhiên, lịch sử vẫn thường xuyên hữu ích trong ước tính xác suất.
Thử nghiệm
Thử nghiệm thị trường và điều kiện sản xuất thí nghiệm là những loại thường
gặp của thử nghiệm và nó dẫn đến thông tin về xác suất. Nếu những thử nghiệm thị
trường của P&G về xà phòng giặt của nó ở 6 thành phố, kết quả của nó có thể được
sử dụng để ước tính phân phối xác suất của doanh thu cho cả thị trường chung.
P&G có thể thay đổi hình thức đóng gói hoặc kênh phân phối để ước tính phân phối
xác suất của các biến này. Công ty không chỉ kết thúc với giá trị kỳ vọng và thông
tin về rủi ro và nó còn kết thúc với thông tin về việc bản chất của các biến tác động
như thế nào đến các doanh thu của cả thị trường .