Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á tại Việt Nam (AITCV) Khởi Đầu Dự Án




PM2.doc G.V. Cao Hào Thi
1

CHƯƠNG 2

KHỞI ĐẦU DỰ ÁN

1. HÌNH THÀNH DỰ ÁN (Project Formulation)

Một dự án được hình thành qua các giai đoạn sau:
- Khái niệm, ý tưởng và định nghĩa dự án (Conception, Idea and Defintion of Project)
 Ra quyết định

- Nghiên cứu tiền khả thi (Pre-Feasibility Study)
 Ra quyết định

- Nghiên cứu khả thi (Feasibility Study)
 Ra quyết định

- Thiết kế chi tiết (Detail Design)
 Ra quyết định

- Thực hiện dự án (Project Implementation)

Vấn đề: Tại sao dự án phải trải qua nhiều giai đoạn?

1.1 Khái niệm và định nghĩa dự án
Trong giai đoạn này cần trả lời các câu hỏi chủ yếu sau:

- Dự án đáp ứng nhu cầu gì?

- Dự án này có phù hợp với chun mơn và chiến lược của Cơng ty hay khơng?

Giai đoạn này còn được gọi là giai đoạn nghiên cứu cơ hội đầu tư. Nếu việc trả lời các câu hỏi này
gặp khó khăn thì việc hình thành dự án sẽ có thể khơng khả thi.


1.2 Nghiên cứu tiền khả thi

- Mục tiêu là nghiên cứu triển vọng chung của dự án
- Duy trì chất lượng thơng tin chung cho mọi biến số
- Sử dụng thơng tin thứ cấp
- Thơng tin thiên lệch (giá trị max, min) thì tốt hơn giá trị trung bình


Trong bước này trả lời các câu hỏi:
- Dự án có khả thi về mặt tài chính, kinh tế, xã hội khơng?
- Các biến hay chỉ tiêu chủ yếu là gì?
- Nguồn rủi ro
Trong bước này cần tiến hành các phân tích sau:
- Phân tích thị trường
- Phân tích kỹ thuật
Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á tại Việt Nam (AITCV) Khởi Đầu Dự Án





PM2.doc G.V. Cao Hào Thi
2

- Phân tích nguồn lực
- Phân tích tài chánh
- Phân tích kinh tế
- Phân tích xã hội
- Phân tích nhu cầu cơ bản

1.3 Nghiên cứu khả thi

- Trọng tâm: cải thiện độ chính xác của các biến số chủ yếu
- Các biện pháp hạn chế rủi ro phải được nghiên cứu chi tiết hơn

Trong bước này trả lời các câu hỏi:
- Có khả thi về mặt tài chính, kinh tế, xã hội khơng?
- Mức độ khơng tin cậy của các biến số chủ yếu?
- Ra quyết định thiết kế chi tiết hay khơng?


2. THẨM ĐỊNH VÀ LỰA CHỌN DỰ ÁN

2.1 Các phương pháp định lượng
Có hai phương pháp:

a. Phương pháp dòng tiền tệ chiết giảm (Discounted Cash Flow Method)
 Phương pháp giá trị tương đương (PW, FW, AW): Đưa tất cả các giá trị của dòng tiền tệ về
một thời điểm nào đó: hiện tại, tương lai, hoặc hàng năm.






Tiêu chuẩn đánh giá “Phương án đáng giá” :
+ Các phương án độc lập: NPV > 0
+ Các phương án loại trừ nhau: NPV  Max (với NPV > 0)



 Phương pháp suất thu lợi (IRR, ERR, ERRR)
- IRR (Internal Rate of Return – Suất thu lợi nội tại)
- ERR (External Rate of Return – Suất thu lợi ngoại lai)
- ERRR (Explicit Reinvestment Rate of Return – Suất thu lợi tái đầu tư tường minh)

Tiêu chuẩn đánh giá “Phương án đáng giá” :
+ Các phương án độc lập: IRR (ERR, ERRR) > MARR
+ Các phương án loại trừ nhau:
IRR (  )  MARR  PA có vốn đầu tư lớn là đáng giá

 Phương pháp tỷ số lợi ích / chi phí (B/C)
Tỷ số B/C thường Tỷ số B/C sửa đổi

A PW
F
AW P
F
A P
FW
B (B – C)

Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á tại Việt Nam (AITCV) Khởi Đầu Dự Án




PM2.doc G.V. Cao Hào Thi
3






Tiêu chuẩn đánh giá “Phương án đáng giá” :
+ Các phương án độc lập: B / C > 1
+ Các phương án loại trừ nhau:
B / C (  ) > 1  PA có vốn đầu tư lớn là đáng giá

Các cơng ty trên thế giới thường sử dụng NPV và IRR. Nhiều khi họ sử dụng cả hai phương pháp
này để đanh giá một dự án. Phương pháp NPV khá phức tạp bởi vì việc xác định MARR rất khó và
phức tạp, trong khi đó phương pháp IRR khơng cần MARR vẫn có thể tính được IRR. Tuy nhiên
khi so sánh các phương án với nhau thì phương pháp IRR dễ gây lầm lẫn hơn (chẳng hạn, IRR (A)
> IRR (B) > 0, khơng có nghĩa là phương án A tốt hơn phương án B). Ngồi ra phương pháp IRR
còn có nhược điểm nữa là một bài tốn có thể cho nhiều nghiệm, do đó khó chọn được nghiệm
đúng.

Đối với các dự án cơng ích thì sử dụng phương pháp tỷ số B/C. Phương án được xem là đáng giá
khi lợi ích của việc đầu tư lớn lớn hơn chi phí đã bỏ ra.

b. Phương pháp cổ điển

 Phương pháp thời gian bù vốn – T
bv
: thời gian cần thiết để lượng tiền thu được bù lại tiền đầu
tư ban đầu.






- Thời gian bù vốn khơng xét đến suất chiết tính


- Thời gian bù vốn có xét đến suất chiết tính


Tiêu chuẩn đánh giá “Phương án đáng giá”:

T
bv
< [T
bv
]

( - )
( + )

T
bv
(có xét đến suất chiết khấu)

T
bv
(khơng xét đến suất chiết khấu)



bv
T
t
t
CFP
1
0





bv
T
t
t
t
t
CF
P
1
0
1 )(
Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á tại Việt Nam (AITCV) Khởi Đầu Dự Án





PM2.doc G.V. Cao Hào Thi
4

Nếu 2 phương án có cùng lợi ích (mục tiêu) thì phương án nào có T
bv
nhỏ hơn thì phương án đó
tốt hơn. Nghĩa là phải lưu ý đến các mục tiêu, giả thiết, ràng buộc khi so sánh các phương án

Ví dụ: Xét 2 dự án với các số liệu sau:

DA (A) DA (B) DA (B-A)
Năm 0 1 Năm 0 1 Năm 0 1
CF -1000 1100 CF -3000 3300 CF -2000 2200

a. Tính IRR (A), IRR (B). Biết MARR = 8%
b. So sánh (A) và (B) theo IRR và NPV
c. Nếu MARR = 12% thì chọn dự án nào?

Giải:
a. DA (A): -1000 + 1100 . 1/(1+i) = 0  IRR (A) = 10%

DA (B): -3000 + 3300 . 1/(1+i) = 0  IRR (B) = 10%

b. Phương pháp IRR:
(B-A): -2000 + 2200 . 1/(1+i) = 0  IRR (B - A) = 10% > 8%
 Dự án B đáng giá

Phương pháp NPV:
NPV (A) = -1000 + 1100 . 1/(1+8%) = 18,5
NPV (B) = -3000 + 3300 . 1/(1+8%) = 55,55  Dự án B đáng giá

c. MARR = 12%  khơng dự án nào đáng giá

 Phương pháp điểm hòa vốn



3. CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐA MỤC TIÊU

3.1 Khái niệm chung
- Việc ra quyết định phụ thuộc vào yếu tố thái độ của người ra quyết định
- Ra quyết định đa mục tiêu (RQĐĐMT, Multi Objective Decision Making – MODM): là q
trình ra quyết định để lựa chọn một trong các phương án sao cho trong cùng một lúc có thể
thỏa mãn nhiều mục tiêu khác nhau với mức độ càng cao càng tốt.
(Nếu ta thỏa mãn nhiều một tiêu cùng một lúc nghĩa là do ta đặt mục tiêu q thấp)
- MCDM : Multi Criteria Decision Making – Ra quyết địng đa tiêu chí
- MADM : Multi Attribute Decision Making – Ra quyết định đa thuộc tính


3.2. Q trình ra quyết định đa mục tiêu

Bước 1: Xác định lời giải tối ưu cho mỗi mục tiêu (Individual Solution)
+ Biến quyết định
+ Hàm mục tiêu Mơ hình tốn Lời giải tối ưu
+ Ràng buộc
Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á tại Việt Nam (AITCV) Khởi Đầu Dự Án





PM2.doc G.V. Cao Hào Thi
5



Bước 2: Phân tích đa mục tiêu: gồm 2 bước căn bản
1) Phát hiện ra các phương án khơng bị trội (Non-dominate Alternatives)
2) Lựa chọn phương án bằng MODM

3.3 Các phương pháp MODM thường dùng:
- Phương pháp liệt kê và cho điểm
- Phương pháp ra quyết định đa yếu tố (MFEP – Multi Factor Evaluation Process)
- Phương pháp lợi ích chung (CU - Collective Utility)
- Phương pháp hiệu quả – chi phí (Cost – Effective)
- Phương pháp quy hoạch thỏa hiệp (Compromise programming)
- Phương pháp lựa chọn (Electre)






4. CÁC PHƯƠNG PHÁP RA QUYẾT ĐỊNH ĐA MỤC TIÊU

4.1. Mơ hình phân cực
 Đây thưòng là mơ hình đầu tiên trong q trình lựa chọn



















Nhận xét: - B là phương án bị trội  có thể loại ngay từ đầu
- A và C có những điểm trội nên chưa thể kết luận chọn phương án nào  sử
dụng những phương pháp khác tiếp theo để lựa chọn phương án tốt nhất
- Phương pháp này sử dụng ít thơng tin ban đầu nên thường sử dụng trong việc
nhận định sơ bộ ban đầu

4.2. Phương pháp liệt kê và cho điểm

A
Rẻ
Nhanh
Nhiều
Tốt

B

C

3

3

3

3

0

Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á tại Việt Nam (AITCV) Khởi Đầu Dự Án




PM2.doc G.V. Cao Hào Thi
6

Chỉ tiêu (Criteria)
MT1: Nhanh MT2: Nhiều MT3: Tốt MT4: Rẻ
Điểm 3 2 1 3 2 1 3 2 1 3 2 1 Tổng
A X X X X 10
B X X X X 6
C X X X X 8

 Chọn phương án A vì A có số điểm cao nhất, tuy nhiên ta cũng nhận thấy khơng phải tất cả mọi

mục tiêu của phương án A đều tốt nhất.




4.3. Phương pháp ra quyết định đa yếu tố (Multi Factor Evaluation Program MFEP)

Phỉng phạp MFEP: mi yu t quan trong nh hỉíng n quyt nh seỵ ỉc gạn mt h s nọi ln tưm quan trong
tỉng i giỉỵa cạc yu t vi nhau. Sau ọ ạnh giạ phỉng ạn theo cạc h s ny.

Cạc bỉc thỉc hin MFEP:

Bỉc 1: Lit k tt c cạc yu t v gạn cho yu t thỉ i mt trong s FWi, 0<FW
i
<1
FWi nọi ln tưm quan trong ca mi yu t mt cạch tỉng i  FW
i
= 1

Bỉc 2: Lỉng giạ theo yu t. Vi mi yu t i ta ạnh giạ phỉng ạn j bịng cạch gạn mt h s FE
ij
goi l lỉng giạ
ca phỉng ạn j i vi yu t i.

Bỉc 3: Tnh tng lỉng trong s ca tỉìng phỉng ạn j

TWE
j
=  FW
i

* FE
ij
vi i: yu t v j: phỉng ạn

Chon phỉng ạn j
0
ỉng vi Max TWE
j



4.4. Phương pháp hiệu quả và chi phí (Effective–Cost)













Nhận xét:
K
0
K
1

K
2
K
3
K
4
K
5
K
6
Chi Phí (Cost)

Hiệu quả
(Effective)

Đường ranh giới hiệu quả
(Efficient Frontier)

A
0
A
1
A
2
A
3
A
4
A
5

A
6
A
7
M
i
ề
n khơng ch
ấ
p nh
ậ
n

(Unacceptable Region)
K
F
Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á tại Việt Nam (AITCV) Khởi Đầu Dự Án




PM2.doc G.V. Cao Hào Thi
7

- Từ các điểm A
0
, A
1
, …, A
7

trên hình vẽ ta nhận thấy các điểm A
2
, A
5
, A
7
đều bị trội (A
2
bị trội
bởi A
3
; A
5
bị trội bởi A
4
; và A
7
bị trội bởi A
6
). Do đó ta có thể loại các phương án này ngay từ
đầu.
- Miền ở dưới các phương án trội là miền khơng chấp nhận (Unacceptable Region)
- Các dự án nằm trên đường nối liền (đường ranh giới hiệu quả) là phương án khơng bị trội
- Nếu ta có số vốn là K thì ta sẽ chọn phương án A
3
vì với chi phí K ta đạt được hiệu quả cao
nhất
- Nếu ta biết F ta sẽ chọn A
3
, A

4
, A
6
vì các phương án này sẽ đem lại hiệu quả cao hơn so với
u cầu
- Nếu ta có số vốn K và biết F ta sẽ chọn phương án A
3
.


4.5. Phương pháp lợi ích chung (Collective Utility – CU)



PA
i

Mục tiêu j
A
1
A
2
A
i
A
m

1
Z
1

Z
11
Z
21
Z
i1
Z
m1


2

Z
2
Z
12
Z
22
Z
i2
Z
m2



j

Z
j
Z

1j
Z
2j
Z
ij
Z
mj



n

Z
n
Z
1n
Z
2n
Z
in
Z
mn

CU

CU
1
CU
2
CU

i
CU
m

Với i = 1,m ; j = 1,n

Nếu mục tiêu là Z
j
với phương án A
i
thì Z
ij
là giá trị về mặt chất lượng hoặc số lượng của phương
án i đối với mục tiêu j.

Mơ hình này có 2 dạng bài tốn: + bài tốn Max
+ bài tốn Min

Các bước thực hiện để giải bài tốn Max:
Bước 1: Đổi Z
ij
thành b
ij
(khơng thứ ngun)


Bước 2: Định nghĩa trọng số 
j
cho mỗi mục tiêu j


Bước 3: Tính CU
i
cho mỗi phương án i

Bước 4: Sắp xếp các phương án theo thứ tự giảm dần của CU
i
.
ii
i
ijij
ijij
ij
ZZ
ZZ
b
minmax
min



Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á tại Việt Nam (AITCV) Khởi Đầu Dự Án




PM2.doc G.V. Cao Hào Thi
8

Phương án tốt nhất là phương án có CU
i

 Max


Đối với bài tốn Min: các bước thực hiện cũng tương tự như bài tốn Max, nhưng ở đây có một
vài sự khác biệt là:
- Z
ij
càng Min càng tốt
- Cách tính b
ij
:
4.6. Phương pháp quy hoạch thỏa hiệp (Compromise Programming)










Giả sử ta có 2 mục tiêu Z
1
và Z
2

Ví Dụ:
Một bà nội trợ đi mua rau muống (Z
1

) và thịt bò (Z
2
)
Mọi nghiệm nằm trên đường đánh đổi là nghiệm khơng bị trội (nghĩa là bà nội trợ dùng hết số tiền
mang theo để mua thịt bò và rau muống).

Miền nằm dưới đường đánh đổi là miền nghiệm tầm thường (nghĩa là bà nội trợ mua thịt bò và rau
muống nhưng chưa dùng hết số tiền mang theo).

Miền nằm trên đường đánh đổi là miền nghiệm khơng khả thi (nghĩa là bà nội trợ mua thịt bò và
rau muống nhưng vượt q số tiền mang theo).

Họ đường cong (1) thể hiện người ra quyết định thích rau muống hơn thịt bò.
Họ đường cong (2) thể hiện người ra quyết định thích thịt bò hơn rau muống.

Đường cong ưa thích tiếp xúc với đường đánh đổi thể hiện quan điểm của người ra quyết định 2
mục tiêu.



n
1j
ijji
bCU
ii
i
ijij
ijij
ij
ZZ

ZZ
b
minmax
max



Z
1
Z
2
Z
2max
Z
1max
Họ đường cong (1)
Họ đường cong (2)
Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á tại Việt Nam (AITCV) Khởi Đầu Dự Án




PM2.doc G.V. Cao Hào Thi
9















Trong đó i là mục tiêu và j là phương án
Ta khơng thể đạt các mục tiêu tối đa cùng một lúc, do vậy ta phải dùng phương pháp thỏa hiệp,
nghĩa là thỏa mãn được các mục tiêu càng nhiều càng tốt. Trên đồ thị đó chính là khoảng cách
ngắn nhất giữa nghiệm lý tưởng và đường đánh đổi.

Các cách đo khoảng cách:
1) Khoảng cách Euclide: phù hợp với các mục tiêu cùng thứ ngun

2) Khoảng cách chuẩn hóa:






3) Khoảng cách chuẩn hóa có xét đến trọng số của mục tiêu

Q (Z
1Q
, Z
2Q
)


Nghiệm lý tưởng (Ideal Solution)

L
j
Z
2max
Z
ij
Z
1max
Z
1j
Z
2j
 
2
1
2
2
1











i
ijiQj
j
ZZLMin
2
1
2
2
1
minmax























i
ii
ijiQ
j
j
ZZ
ZZ
LMin
2
1
2
2
1
minmax























i
ii
iijiQ
j
j
ZZ
ZZ
LMin

Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á tại Việt Nam (AITCV) Khởi Đầu Dự Án




PM2.doc G.V. Cao Hào Thi
10
3) Khoảng cách tổng qt

Khoảng cách trong khơng gian p chiều, i = 1, p

4.7. Phương pháp lựa chọn (Electre)


Phương pháp này giúp ta chọn phương án tốt hơn chứ khơng giúp chọn phương án tốt nhất.

Giả sử có hai phương án A
i
và A
j


- A
i
R A
j
nghĩa là A
i
được ưa thích hơn A
j

R là tốn tử sắp hạng

- Ký hiệu này thể hiện i được ưa thích hơn j

Giả sử có 8 phương án sau:














Tư tưởng của phương pháp này là phương án 2 tốt hơn phương án 1 nhưng khơng thể kết luận giữa
phương án 2 và phương án 5 vì hai phương án này khơng cùng mục tiêu so sánh.

 chọn tập {2,4,5} = Kernel (các tập phương án chủ yếu)


5. PHÂN TÍCH RỦI RO

5.1 Phân tích độ nhạy (Sensitivity Analysis)

Định nghĩa: Phân tích độ nhạy là phân tích những ảnh hưởng của các yếu tố có tính bất định (VD:
MARR, chi phí, thu nhập, tuổi thọ dự án,…) đến:

p
p
p
i
ii
iijiQ
j
j
ZZ
ZZ
LMin

1
1
minmax
























i j
7
4

6
1
2
3
8
5
Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á tại Việt Nam (AITCV) Khởi Đầu Dự Án




PM2.doc G.V. Cao Hào Thi
11
 Độ đo hiệu quả kinh tế của các phương án so sánh, và
 Khả năng đảo lộn kết luận về các phương án so sánh, nghĩa là từ đáng giá trở thành khơng
đáng giá và ngược lại.

Nói một cách khác, phân tích độ nhạy là xem xét mức độ “nhạy cảm” của các kết quả khi có sự
thay đổi giá trị của một hay một số tham số đầu vào. Nếu biến nào thay đổi mà khơng ảnh hưởng
đến kết quả thì các biến này khơng được dùng trong phân tích rủi ro.

 Phân tích độ nhạy giúp người ra quyết định trả lời câu hỏi “What …If” (Cái gì sẽ xảy ra nếu
như)

Ví Dụ: Anh hưởng của suất chiết khấu MARR đến NPV













MARR < 10%  NPV > 0

MARR = 10%  NPV = 0

MARR > 10%  NPV < 0


Mơ hình phân tích độ nhạy thuộc loại mơ hình mơ tả, kết quả của mơ hình sẽ cung cấp thêm thơng
tin có liên quan cho người ra quyết định để lựa chọn phương án hoặc u cầu phải tổ chức thêm về
một số tham số kinh tế nào đó.

Trong phân tích độ nhạy cần đánh giá được biến số quan trọng, là biến số có ảnh hưởng nhiều đến
kết quả và sự thay đổi của biến số có nhiều tác động đến kết quả.

Nhược điểm của phân tích độ nhạy:

 Chỉ xem xét từng tham số trong khi kết quả lại chịu tac động của nhiều tham số cùng một
lúc.

 Khơng trình bày được xác suất xuất hiện của các tham số và xác suất xảy ra của các kết
quả.

Ghi chú: Có thể thực hiện phân tích độ nhạy theo một tham số trên EXCEL bằng cách sử dụng

bảng phân tích một chiều với các lệnh DATA  TABLE.

5.2 Phân tích độ nhạy theo nhiều tham số (Scenario Analysis)

- Còn được gọi là phân tích các tình huống (Scenario Analysis).
- Để xem xét khả năng có sự thay đổi tương tác giữa sự thay đổi của các tham số kinh tế, cần
phải phân tích độ nhạy của nhiều tham số.

Phương pháp tổng qt trong trường hợp này tạo thành các vùng chấp nhận và vùng bác bỏ

10
0
6

8
11
12
- +
NPV

MARR (i%)
PW = 0
PW (chi)
Max
Vùng bác b
ỏ

Vùng chấp nhận
Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á tại Việt Nam (AITCV) Khởi Đầu Dự Án





PM2.doc G.V. Cao Hào Thi
12









Trong VD về bán hàng thì
- trường hợp tốt nhất là : + giá bán cao nhất
+ giá mua thấp nhất

- trường hợp xấu nhất là: + giá bán thấp nhất
+ giá mua cao nhất

Nếu trong trường hợp xấu nhất mà TIỀN LỜI > 0 thì nên thực hiện PA

Ghi chú: Có thể thực hiện phân tích độ nhạy theo hai tham số trên EXCEL bằng cách sử dụng
bảng phân tích hai chiều với các lệnh DATA  TABLE




5.3 Phân tích rủi ro (Risk Analysis)

a. Phân tích rủi ro theo phương pháp giải tích

Phân tích rủi ro là phân tích mơ tả các ảnh hưởng đối với độ đo hiệu quả kinh tế của các phương án
đầu tư trong điều kiện rủi ro.

Mơ hình tổng qt của bài tốn phân tích rủi ro

Giả sử ta có m phương án A
i
(i = 1,m) mang tính loại trừ lẫn nhau và có n trạng thái S
j
(j = 1,n).
Nếu ta chọn phương án A
i
và trạng thái xảy ra là S
j
thì ta sẽ có một kết quả R
ij
.

Trong phân tích rủi ro, chúng ta biết được xác suất để cho các trạng thái S
j
xảy ra là P
j
; còn trong
điều kiện bất định chúng ta khơng xác định được P
j
.

Mơ hình tổng qt của bài tốn phân tích rủi ro


Trạng thái S
j


Phương án A
i
S
1
S
2
… S
j
… S
n

A
1
R
11
R
12
… R
1j
… R
1n

A
2
R

21
… … … … …
… … … … … … …
A
i
R
i1
… … R
ij
… R
in

… … … … … … …
A
m
R
m1
… … … R
mn

Trung Tâm Viện Công Nghệ Châu Á tại Việt Nam (AITCV) Khởi Đầu Dự Án




PM2.doc G.V. Cao Hào Thi
13
Xác suất của các trạng
thái P
j

P
1
P
2
… P
j
… P
n



b. Phân tích rủi ro theo phương pháp mơ phỏng MONTE - CARLO
Mơ phỏng MONTE – CARLO, còn gọi là phương pháp thử nghiệm thống kê (Method of
Statistics) là một phương pháp phân tích mơ tả các hiện tượng có chứa yếu tố ngẫu nhiên (như rủi
ro trong dự án) nhằm tìm ra lời giải gần đúng.
Mơ phỏng được sử dụng trong phân tích rủi ro khi việc tính tốn bằng cách giải tích q phức tạp,
thậm chí khơng thực hiện được – chẳng hạn: chuỗi CF là một tổ hợp phức tạp của nhiều tham số
có tính chất ngẫu nhiên phải ước tính qua dự báo như: số lượng bán, giá bán, tuổi thọ, chi phí vận
hành, … Vì vậy việc ước lượng phân phối xác suất của chuỗi dòng tiền tệ rất khó khăn, nhất là khi
các biến ngẫu nhiên đó lại tương quan với nhau. Trong trường hợp này, sử dụng phương pháp mơ
phỏng sẽ đơn giản hơn nhiều.
Thực chất của mơ phỏng MONTE CARLO là lấy một cách ngẫu nhiên các giá trị có thể có của các
biến ngẫu nhiên ở đầu vào và tính ra một kết quả thực nghiệm của đại lượng cần phân tích.
Q trình đó lặp lại nhiều lần để có một tập hợp đủ lớn các kết quả thử nghiệm. Tính tốn thống kê
các kết quả đó để có các đặc trưng thống kê cần thiết của kết quả cần phân tích (E, C
v
).