Analiza scenariilor evaluează valoarea estimată a unei investiții sau a unei activități de afaceri propuse. Media statistică este cel mai mare eveniment de probabilitate așteptat într-o anumită situație. Prin crearea diferitelor scenarii care pot apărea și combinarea acestora cu probabilitatea ca acestea să apară, un analist poate determina mai bine valoarea unei investiții sau a unei întreprinderi și probabilitatea ca valoarea așteptată calculată să aibă loc efectiv.

Determinarea distribuției probabilității unei investiții este egală cu determinarea riscului inerent acelei investiții. Prin compararea randamentului așteptat cu riscul preconizat și suprapunerea cu o toleranță a investitorului la risc, este posibil să puteți lua decizii mai bune cu privire la investițiile într-o afacere potențială de afaceri. Acest articol va prezenta câteva exemple simple de modalități diferite de a efectua analize de scenarii și de a oferi raționamente pentru utilizarea lor. (Pentru a afla mai multe despre distribuțiile de probabilități, citiți găsiți potrivirea potrivită cu distribuțiile probabilităților .)

Prezentare generală
Datele istorice privind performanța sunt necesare pentru a oferi o perspectivă asupra variabilității performanței unei investiții și pentru a ajuta investitorii înțeleg riscul care a fost suportat de acționari în trecut. Prin examinarea datelor returnate periodic, un investitor poate obține o imagine asupra riscului trecut al unei investiții. De exemplu, deoarece variabilitatea echivalează cu riscul, o investiție care a oferit aceeași rentabilitate în fiecare an este considerată a fi mai puțin riscantă decât o investiție care a oferit venituri anuale care au fluctuat între negativ și pozitiv. Deși ambele investiții pot furniza aceeași rentabilitate globală pentru un orizont de investiție dat, randamentele periodice demonstrează diferențele de risc dintre aceste investiții. (Pentru mai multe informații, citiți măsurați performanța portofoliului dvs. .)

Reglementările stricte privind calcularea și prezentarea randamentelor anterioare asigură comparabilitatea informațiilor privind randamentul valorilor mobiliare, managerilor de investiții și fondurilor. Cu toate acestea, performanța trecută nu oferă nici o garanție privind riscul sau rentabilitatea viitoare a unei investiții. Analiza scenariului încearcă să înțeleagă potențialul de risc / rentabilitate al unei venture. Prin efectuarea unei analize a mai multor estimări pro forma pentru o anumită întreprindere dată și care indică o probabilitate pentru fiecare scenariu, începe să se creeze o distribuție a probabilității (profil de risc) pentru acea întreprindere particulară.
Exemple
Analiza scenariului poate fi aplicată în mai multe moduri. Metoda cea mai tipică este de a efectua analiza multifactorială (modele care conțin mai multe variabile) în următoarele moduri:

- 9 ->

• Crearea unui număr fix de scenarii
  • Determinarea distribuției de înaltă și joasă
  • Crearea scenariilor intermediare
• Analiza factorului de aleatoriu
  • Analiza
  • Mulți analiști vor crea un model multivariat (un model cu mai multe variabile), vor adăuga cele mai bune estimări pentru valoarea fiecărei variabile și vor veni cu o valoare prognozată.Media oricărei distribuții de probabilitate este cea care are cea mai mare probabilitate de apariție. Prin utilizarea unei valori pentru fiecare variabilă care se preconizează a fi cea mai probabilă, analistul calculează, de fapt, valoarea medie a distribuției potențiale a valorilor potențiale. Deși media are o valoare informațională, așa cum sa afirmat anterior, nu arată nici o variație potențială a rezultatelor.

Analiza riscurilor se referă la încercarea de a determina probabilitatea ca un viitor rezultat să fie altceva decât valoarea medie. O modalitate de a arăta variația este de a calcula o estimare a rezultatelor extreme și cele mai puțin probabile pe partea pozitivă și negativă a mediei. Cea mai simplă metodă de a anticipa rezultatele potențiale ale unei investiții sau a unei întreprinderi este de a produce un caz de creștere și de reducere a fiecărui rezultat și apoi de a specula probabilitatea ca aceasta să aibă loc. Figura 1 utilizează o metodă cu trei scenarii care evaluează un caz de bază (B) (valoare medie), caz în sus (U) și un caz descendent (D).

Figura 1

De exemplu, o simplă analiză a doi factori:

Valoarea V = Variabila A + Variabila B, unde fiecare valoare variabilă nu este constrânsă.
Prin atribuirea a două valori extreme în sus și în jos pentru A și B, vom obține cele trei valori ale scenariului nostru. Prin asignarea probabilității apariției, să presupunem că:

50% pentru valoarea (B) = 200
25% pentru valoarea (U) = 300
25% pentru valoarea (D) > Când se atribuie probabilități, suma probabilităților atribuite trebuie să fie egală cu 100%. Prin graficarea acestor valori și a probabilităților acestora putem deduce o distribuție a probabilității de distribuție (distribuția tuturor valorilor calculate și probabilitatea apariției acestor valori). Prin formarea cazurilor în sens ascendent și descendent începem să înțelegem alte posibile rezultate de revenire, dar există multe alte rezultate potențiale în cadrul setului, care sunt limitate de cele mai sus și de dezavantajele extreme deja estimate.
Figura 2 prezintă o metodă pentru determinarea numărului fix de rezultate dintre cele două extreme. Presupunând că fiecare variabilă acționează în mod independent, adică valoarea sa nu depinde de valoarea oricărei alte variabile, putem conduce o situație de sus, de bază și de descendent pentru fiecare variabilă. În modelul simplist cu două factori, acest tip de analiză ar avea ca rezultat un total de nouă rezultate. Un model cu trei factori care utilizează trei rezultate potențiale pentru fiecare variabilă ar avea 27 de rezultate și așa mai departe. Ecuația pentru determinarea numărului total de rezultate utilizând această metodă este egală cu

(
Y X ) ^{, unde Y = numărul scenariilor posibile pentru fiecare factor și X = numărul de factori din model. (Mai mult, vedeți} Simbolul teoriei portofoliilor moderne .) Figura 2 În figura 2, există nouă rezultate, dar nu nouă valori separate. De exemplu, rezultatul pentru BB ar putea fi egal cu rezultatul DU sau UD. Pentru a finaliza acest studiu, analistul ar atribui probabilitățile pentru fiecare rezultat și apoi va adăuga acele probabilități pentru orice valori similare.Ne-am fi așteptat ca valoarea corespunzătoare mediei, în acest caz fiind BB, să apară de cele mai multe ori, deoarece media este valoarea cu cea mai mare probabilitate de apariție. Frecvența apariției unor valori similare crește probabilitatea apariției. Valorile de mai multe ori nu se repetă, mai ales valoarea medie, cu atât este mai mare probabilitatea ca returnările viitoare să fie altceva decât media. Cu cât există mai mulți factori într-un model și cu atât mai multe scenarii de factor includ, cu atât mai multe valori potențiale de scenariu sunt calculate, rezultând o analiză solidă și o înțelegere a riscului unei investiții potențiale.

Dezavantaje ale analizei scenariilor

Principalul dezavantaj al acestor tipuri de analize cu rezultate fixe sunt probabilitățile estimate și seturile de rezultate limitate de valorile evenimentelor extreme pozitive și negative. Deși pot fi evenimente cu probabilitate scăzută, cele mai multe investiții sau portofolii de investiții au potențialul de revenire foarte pozitivă și negativă. Investitorii trebuie să rețină că, deși nu se întâmplă adesea, aceste evenimente cu probabilitate scăzută se întâmplă și analiza riscurilor determină dacă aceste potențiale evenimente se află în toleranța unui risc pentru investitori. (Pentru citirea aferentă, a se vedea

Toleranța de risc de personalizare
și Toleranța riscului spune doar jumătate din poveste .) O metodă de a ocoli problemele inerente exemplelor anterioare numărul de încercări ale unui model multivariat. Analiza factorului de probă este finalizată prin executarea a mii și chiar a sute de mii de studii independente cu un calculator pentru a atribui valorile factorilor într-o manieră aleatorie. Cel mai obișnuit tip de analiză a factorului aleator se numește analiza "Monte Carlo", unde valorile factorilor nu sunt estimate, ci sunt alese aleatoriu dintr-un set delimitat de distribuția proprie a variabilelor proprii. (Pentru a afla mai multe despre această analiză, citiți Introducere în Monte Carlo Simulation

.) Concluzie Standardele stabilite pentru raportarea performanței investițiilor asigură investitorilor profilul de risc (variabilitatea performanței) performanțele anterioare ale investițiilor. Deoarece performanța trecută nu are nicio influență asupra riscului sau rentabilității viitoare, revine investitorului sau proprietarilor de afaceri să determine riscul viitor al investițiilor prin crearea de modele pro-forma. Producția oricărei previziuni va produce numai valoarea așteptată sau medie a inițiativei respective; rezultatul pe care analistul consideră că are cea mai mare probabilitate de apariție. Prin realizarea analizei scenariilor, un investitor poate produce un profil de risc pentru o investiție prognozată și poate crea o bază pentru compararea investițiilor potențiale.