文档介绍：贴现现金流,投资回报和波动率估计
我们将以现金流贴现模型为例来演示说明怎样在金融分析框架上使用仿真
1、在金融ROI分析中运行Monte Carlo仿真
2、在变量之间输入多种相关性(时间序列数据关系和截面数据关系)
3、基于资产现值法(PV)计算未来波动率
模型背景
文件名: 贴现现金流,
这是一个一般的贴现现金流(DCF)模型,包含有净现值(NPV)、内部收益率(IRR)和投资回报率(ROI)的计算。
本模型可适用于任何行业和可以用于说明运用MonteCarlo仿真于实际的投资项目的决策和资本预算中。另外,本例子也计
算了项目的波动率,波动率是风险的一种度量并且也是实物期权分析中的一个关键的输入量。
步骤
简单点击仿真l运行仿真,如果您想创建自己的仿真模型:
1、创建一个新的仿真文档,在价格和数量输入中设定各种输入假设
2、在不同年份的价格和数量中输入相关性(自相关)
3、在价格和数量中输入相关性(交叉相关)
4、在关键输出中增加预测(NPV和中间变量X去获得项目的波动性)
结果解析
如果运行现存的仿真文档,将会获得两个预测图,NPV和中间变量X的预测
A 在NPV预测图中,选择双尾然后在确定性输入框中键入95,然后单击TAB键,结果将显示NPV落在$1744 和$4330之间的置信水平为95%。
如果你点击统计量栏,预期的均值为$2997,相应地,选择左尾和键入在确定性方框中键入5然后单击TAB,结果将显示有5%的最坏可能
性为NPV $1871,显示这是一个很好的项目。你现在可以通过这样来和其他的项目进行比较来决定应该选择哪个项目。最后,因为在同样
的预测分布中左尾和右尾的概率可以作为一种补充,,结果是$4330,这与置信水平是
95%的右尾值相同(95%%的概率)
B 中间的X变量是用于计算项目的波动率,关于计算的细节请参见Dr. Johnathan Mun的"Modeling Risk," (Wiley 2006)。有四种方法
可以计算项目的波动率,要得到波动率的测量,首先适当地修改模型然后点击模型的设置统计量 CF(单元格B46)来产生一个静态现金流。
然后,运行仿真和显示中间变量X的预测图,选择统计量得到标准差然后通过应用每年的期数来转换成以年为单位的量。(在这种情况下,
%,如果使用的是季节数据,需要将标准差乘以4的平方根,如果是以月份为单位,则乘以12的平方根,以此类推。
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