Áp dụng mô phỏng Monte-Carlo để phân tích rủi ro tài chính khi đầu tư chung cư cho người có thu nhập thấp

Người có thu nhập thấp chiếm một phần lớn lực lượng lao động của xã hội. Họ có trình độ chuyên m n và góp phần thúc đẩy sự phát triển bền vững của xã hội. Vì thế bên cạnh giá bán, lợi nhuận mà nhà đầu tư rất quan tâm thì nhu cầu, chất lượng, khả năng thanh toán của người có thu nhập thấp là yếu tố quan trọng kh ng kém, cần được cơ quan Nhà nước và doanh nghiệp quan tâm, nhằm đảm bảo đầu ra của sản phẩm và sản phẩm phải phù hợp.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Áp dụng mô phỏng Monte-Carlo để phân tích rủi ro tài chính khi đầu tư chung cư cho người có thu nhập thấp THÔNG BÁO KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ* SỐ 1-2012 87 ÁP DỤNG MÔ PHỎNG MONTE-CARLO ĐỂ PHÂN TÍCH RỦI RO TÀI CHÍNH KHI ĐẦU TƢ CHUNG CƢ CHO NGƢỜI CÓ THU NHẬP THẤP ThS. Trần Minh Trí Bí th oàn TNCS HCM, tr ng i học X y d ng Miền Trung Tóm tắt: Người có thu nhập thấp chiếm một phần lớn lực lượng lao động của xã hội. Họ có trình độ chuyên m n và góp phần thúc đẩy sự phát triển bền vững của xã hội. Vì thế bên cạnh giá bán, lợi nhuận mà nhà đầu tư rất quan tâm thì nhu cầu, chất lượng, khả năng thanh toán của người có thu nhập thấp là yếu tố quan trọng kh ng kém, cần được cơ quan Nhà nước và doanh nghiệp quan tâm, nhằm đảm bảo đầu ra của sản phẩm và sản phẩm phải phù hợp. Ngoài ra với sự cạnh tranh gay gắt trong kinh doanh bất động sản cùng với sự biến động của kinh tế thế giới, các dự án bất động sản đã trở nên nhiều rủi ro hơn. Do đó, nghiên cứu “Áp dụng m phỏng Monte-Carlo để phân tích rủi ro tài chính khi đầu tư chung cư cho người có thu nhập thấp” là cần thiết giúp nhà đầu tư có những ước lượng lợi nhuận chính xác, cũng như đánh giá tính khả thi của dự án tốt hơn và tạo cơ hội cho người có thu nhập thấp có được nơi ở ổn định và phù hợp trong thời kỳ khủng hoảng kinh tế. 1. Giới thiệu Th c tế ch ơng trình nhà ở cho ng i 2. Mục tiêu nghiên cứu thu nhập thấp đã triển khai từ năm 2003 Bài báo này trình bày kết quả ph n nh ng tiến trình này còn chậm [1]. Mặc dù tích và đánh giá mức độ rủi ro tác động vào chung c cho ng i có thu nhập thấp là ph n hiệu quả tài chính của một d án th c tế: khúc thị tr ng có nhu cầu rất lớn, nhất là t i chung cư cho người thu nhập thấp tại huyện Thành phố Hồ Chí Minh. Song, việc thu hút Nhà Bè của c ng ty cổ phần Xây dựng và đầu t vào lĩnh v c này đang hết sức khó Kinh doanh Địa ốc Hòa Bình. Ph ơng pháp khăn. Hầu hết các doanh nghiệp chỉ chú mô phỏng Monte-Carlo đ ợc l a chọn để trọng vào việc đầu t x y d ng nhà ở th ơng ph n tích và đánh giá rủi ro. Từ đó đ a ra m i để bán, rất ít doanh nghiệp quan t m đầu một số biện pháp để d án mang l i lợi nhuận t x y d ng chung c để bán, bán trả góp cho chủ đầu t và th c s đến đ ợc “tay” hoặc cho thuê, phục vụ đối t ợng trên. ng i có thu nhập thấp với giá cả hợp lý [2]. Nh ng với nhiều cơ chế, chính sách đúng Một số kiến nghị đ ợc đ a ra giúp các nhà đắn hỗ trợ tối đa cho các nhà đầu t và đầu t đề xuất chiến l ợc kinh doanh dài h n ng i có thu nhập thấp từ ảng, Nhà n ớc, của mình một cách thành công . Chính phủ trong năm 2009 đã th c s 3. Đối tƣợng đƣợc mua, thuê, thuê mua khuyến khích các doanh nghiệp, có thể kể nhà ở thu nhập thấp đến nh : Nghị quyết số 18/NQ-CP và các Theo điều 6, Quyết định 67 của Thủ Quyết định số 65,66,67/2009/Q -TTg. T ớng Chính phủ thì các đối t ợng đ ợc ể h ởng ứng các chính sách đúng mua, thuê, thuê mua nhà ở thu nhập đắn trên, bài báo này đ a ra những phần thấp gồm cán bộ, công chức, viên chức, l c nghiên cứu nhỏ, mong làm an t m những l ợng vũ trang h ởng l ơng từ ng n sách ng i đầu t cho lĩnh v c này. nhà n ớc và ng i có thu nhập thấp t i khu THÔNG BÁO KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ* SỐ 1-2012 88 v c đô thị. Và phải đáp ứng đủ các điều kiện Carlo là lấy một cách ngẫu nhiên theo quy sau : luật ph n phối xác suất các giá trị có thể có + Ch a có nhà ở hoặc có nhà ở nh ng của các biến ngẫu nhiên ở đầu vào và tính ra diện tích bình qu n d ới 5 m2/ng i; một kết quả th c nghiệm của đ i l ợng cần + Ch a đ ợc Nhà n ớc hỗ trợ về nhà ở, ph n tích [3]. Quá trình đó lặp l i nhiều lần đất ở d ới mọi hình thức; để có một tập hợp đầy đủ lớn các kết quả + ối với các tr ng hợp mua và thuê th c nghiệm. Tính toán thống kê các kết quả mua nhà ở thu nhập thấp thì phải có hộ khẩu đó để có các đặc tr ng thống kê cần thiết của th ng trú hoặc t m trú dài h n t i tỉnh, thành kết quả cần ph n tích của d án, cụ thể nh phố tr c thuộc Trung ơng nơi có d án; giá trị kỳ vọng của NPV, độ lệch chuẩn của + Có mức thu nhập thấp, không có khả NPV của d án, hoặc xác suất để NPV có năng t cải thiện chỗ ở. giá trị m. Các nghị quyết và các quyết định của Crystal Ball (CB) là một phần mềm Thủ t ớng Chính phủ về một số cơ chế, trợ giúp quá trình thiết lập mô hình mô chính sách nhằm đẩy m nh phát triển nhà ở phỏng cho nhiều lĩnh v c khác nhau, d a cho học sinh, sinh viên các cơ sở đào t o và trên nguyên lý mô phỏng Monte Carlo và nhà ở công nh n lao động t i khu công trên nền phần mềm Excel. Crystal Ball cho nghiệp tập trung, người có thu nhập thấp t i phép những ng i sử dụng định nghĩa các khu v c đô thị. ph n bố xác suất trên một tập các biến số Bộ X y d ng cũng đã ban hành thông ngẫu nhiên của mô hình. Crystal Ball do tập t 36/2009/TT-BXD h ớng dẫn việc bán, đoàn Oracle-một trong 100 công ty lớn nhất cho thuê, cho thuê mua và quản lý sử dụng thế giới do Fortune bầu chọn- x y d ng. nhà ở cho ng i có thu nhập thấp t i khu Crystal Ball có nhiều công cụ khác nhau trợ v c đô thị. Trong đó, nguyên tắc l a chọn giúp cho ng i sử dụng trong việc thiết lập đối t ợng đ ợc mua, thuê, thuê mua nhà ở ...