Objective Assumptions for the Monte Carlo Simulation when Historical Data with a Desired Interval Have Limited Size

Kaczmarzyk, Jan

doi:10.1007/978-3-030-81663-6_6

Cited by 3 publications

(2 citation statements)

References 10 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…Kaczmarzyk [9] The study focuses on three of the numerous methods that can be used to replicate a risk factor's probability distribution over an extended period of time. The conventional geometric Brownian motion using regularly distributed risk factor changes is contrasted with simulationbased methods in which the changes are randomly selected from an empirical probability distribution or a best-fitting distribution.…”

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

Financial Modeling Based on Book Store Management

N.,

Sri,

2023

BIJIEMS

View full text Add to dashboard Cite

The old billing software’s used in supermarkets, will have a lot of manual work and they don’t have the capacity to produce reports needed. The Billing software designed can generate a lot number of reports needed and there is no need of manual work. This billing software is a web application, it can store a lot of records in the database and the bar code scanner are also available. It’s a user-friendly software which can be used for both wholesale and Retail. It has an unlimited storage and application can be used in both online and offline. Reports for billing can be generated by data wise or price wise.

show abstract

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

Financial Modeling Based on Book Store Management

N.,

Sri,

2023

BIJIEMS

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

Untitled

2023

BIJIEMS

View full text Add to dashboard Cite

The old billing software's used in supermarkets, will have a lot of manual work and they don't have the capacity to produce reports needed. The Billing software designed can generate a lot number of reports needed and there is no need of manual work. This billing software is a web application, it can store a lot of records in the database and the bar code scanner are also available. It's a user-friendly software which can be used for both wholesale and Retail. It has an unlimited storage and application can be used in both online and offline. Reports for billing can be generated by data wise or price wise.

show abstract

Wartość dochodowa przedsiębiorstwa w ekspozycji na ryzyko działalności gospodarczej

Kaczmarzyk¹

2023

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Zarządzanie finansami przedsiębiorstwa zorientowane na maksymalizację wartości nie jest koncepcją nową. Zakorzeniła się ona trwale w XX. w. i wciąż jest obecna zarówno w teorii, jak i praktyce finansów przedsiębiorstwa. Koncep- cja maksymalizacji wartości przedsiębiorstwa stanowi, bezsprzecznie, paradyg- mat finansów, który precyzyjnie i syntetycznie ujmuje podstawowy cel finanso- wy przedsiębiorstwa, a jednocześnie jednoznacznie determinuje cały jego proces decyzyjny. Biorąc pod uwagę postępującą zmienność otoczenia i wynikającą z niej ekspozycję działalności gospodarczej przedsiębiorstwa na ryzyko, powsta- je jednak wątpliwość czy paradygmat ten jest wciąż aktualny? Mimo upowszechnienia, maksymalizacja wartości przedsiębiorstwa, przede wszystkim nie jest koncepcją jednoznaczną. Najpoważniejszym i niestety czę- stym uproszczeniem jest utożsamianie czy wręcz zawężanie problemu wartości przedsiębiorstwa do wartości rynkowej ustalanej podczas transakcji na rynku kapitałowym, która niekoniecznie, w danym momencie, musi trafnie odzwier- ciedlać rzeczywistą zdolność przedsiębiorstwa do generowania korzyści dla właścicieli. Takie uproszczenie wyklucza uniwersalność koncepcji o maksyma- lizacji wartości przedsiębiorstwa z punktu widzenia przedsiębiorstw, które nie są notowane na rynku kapitałowym. Nie jest również zasadnym poszukiwanie ewentualnej sprzeczności pomiędzy menedżerską koncepcją maksymalizacji wartości przedsiębiorstwa a behawioralną koncepcją przedsiębiorstwa zoriento- wanego na korzyści wszystkich interesariuszy. Koncepcje te nie wydają się być sprzeczne, raczej pozostając w pewnej hierarchii wynikającej z różnej ekspozy- cji właścicieli i pozostałych interesariuszy przedsiębiorstwa na ryzyko działalno- ści gospodarczej. Dyskusja o aktualności paradygmatu o maksymalizacji warto- ści przedsiębiorstwa wymaga nie tylko konfrontacji z koncepcją behawioralną, ale – przede wszystkim – implikuje konieczność odwołania się do zdolności przedsiębiorstwa do generowania korzyści jako fundamentu koncepcji maksy- malizacji wartości przedsiębiorstwa. Istnieje kilka uznanych, akceptowanych powszechnie modeli finansowych umożliwiających ustalenie wartości przedsiębiorstwa na podstawie projekcji korzyści dla właścicieli, które określa się mianem dochodowych. Wykorzystują one koncepcję rachunku wartości bieżącej, prowadząc do ceny, którą przy wy- maganej stopie zwrotu (koszcie kapitału) należałoby zaakceptować w ewentual- nej transakcji. Korzyści dla właścicieli w koncepcji maksymalizacji wartości przedsiębiorstwa są związane z przyszłymi wielkościami finansowymi. Biorąc pod uwagę, że przyszłe korzyści nie są gwarantowane, a co najwyżej (na dany moment) prognozowane – powstaje problem ekspozycji na ryzyko działalności gospodarczej przedsiębiorstwa. Mimo że wartość dochodowa jest skorygowana o premię za ryzyko uwzględnioną w wymaganej stopie zwrotu, ustaloną najczę- ściej w odniesieniu do pewnych przeciętnych warunków rynkowych, problem zmienności otoczenia, gdy rozważany jest wyłącznie jeden, bazowy scenariusz – wciąż pozostaje nie rozwiązany. Przyjmując, iż istnieje nieskończenie wiele możliwych stanów otoczenia przedsiębiorstwa w przyszłości, należy stwierdzić, że nieuchronne jest istnienie nieskończenie wielu scenariuszy zdolności danego przedsiębiorstwa do generowania korzyści dla właścicieli, a tym samym – nale- ży założyć istnienie nieskończenie wielu scenariuszy samej wartości przedsię- biorstwa na moment wyceny. Wartość przedsiębiorstwa w konsekwencji jest zmienną losową ciągłą, której „syntetycznym obrazem” jest rozkład prawdopo- dobieństwa. Równoległy problem stanowi niezwykle pojemne pojęcie ryzyka działalności gospodarczej przedsiębiorstwa, które wymaga usystematyzowania oraz udzielenia odpowiedzi na pytanie, kiedy tak naprawdę następuje jego pełna akceptacja – czy już wtedy, gdy znana i uwzględniona jest w procesie wyceny, na poziomie rachunku wartości bieżącej, premia za ryzyko, czy też dopiero wte- dy, gdy rezultatem wyceny byłyby wszystkie możliwe scenariusze tej wartości? Intuicja sugeruje, że rozważenie wszystkich scenariuszy musi posiadać ogromną wartość informacyjną. Przyjmując, iż wartość przedsiębiorstwa uwzględniająca korzyści właścicieli ustalana jest przede wszystkim (i słusznie) metodami dochodowymi oraz uwzględniając nieuchronną ekspozycję korzyści właścicieli na ryzyko działalności gospodarczej przedsiębiorstwa, niezbędne jest wskazanie, zdefiniowanie i usystematyzowanie pojęcia wartości dochodowej przedsiębiorstwa skorygowanej o ryzyko w ujęciu stochastycznym. Jest to kate- goria finansowa, która uwzględniałaby wszystkie możliwe scenariusze zdolności przedsiębiorstwa do generowania korzyści dla właścicieli. Oszacowanie wszystkich scenariuszy wartości dochodowej przedsiębior- stwa nie jest możliwe. Oszacowanie „prawie wszystkich” – jak najbardziej. Po- szukiwanie prawie wszystkich scenariuszy wartości przedsiębiorstwa umożliwia symulacja Monte Carlo. Do finansów przedsiębiorstw wprowadził ją David Hertz, publikując w 1964 r. przełomowy artykuł pt. Risk analysis in capital investment w czasopiśmie “Harvard Business Review”. Mimo niekwestionowa- nych zalet tego podejścia, zmierzającego w swej istocie do rozważenia „prawie wszystkich” możliwości, symulacja Monte Carlo nie stała się masowo wykorzy- stywanym narzędziem decyzyjnym. Przez długi czas napotykała na barierę mocy obliczeniowej dostępnych komputerów. Narosły wokół niej również pewne zu- pełnie niepotrzebne mity. Ostatecznie symulacja Monte Carlo stała się ważnym narzędziem decyzyjnym większości przedsiębiorstw finansowych oraz bardzo dużych przedsiębiorstw niefinansowych, pomimo iż z problemem nieskończenie wielu przyszłych stanów otoczenia borykało się i borykać się będzie każde przedsiębiorstwo, niezależnie od rozmiaru prowadzonej przez nie działalności gospodarczej. Wprawdzie symulację Monte Carlo rozważano w literaturze jako narzędzie, które można zastosować także w wycenie, brakuje jednak komplek- sowego opracowania prowadzącego do wskazania i usystematyzowania wartości dochodowej przedsiębiorstwa skorygowanej o ryzyko działalności gospodarczej w ujęciu stochastycznym jako kryterium decyzyjnego przedsiębiorstwa zorien- towanego na kreację wartości. W przeprowadzonym postępowaniu badawczym przyjęto i uzasadniono, iż istnienie nieskończenie wielu scenariuszy wartości dochodowej przedsiębiorstwa ma charakter pierwotny, natomiast wybór metody, która pozwoli je w możliwie jak najlepszy sposób wskazać, ma charakter wtórny. Odwołano się tym samym do istoty symulacji Monte Carlo. Celem głównym monografii jest wskazanie, zdefiniowanie i usystematyzo- wanie kategorii wartości dochodowej przedsiębiorstwa skorygowanej o ryzyko działalności gospodarczej w ujęciu stochastycznym jako wiarygodnego kryte- rium decyzyjnego współczesnego przedsiębiorstwa zorientowanego na kreację wartości w zmiennym otoczeniu. Dodatkowo w monografii przyjęto cele szcze- gółowe obejmujące: ‒ dyskusję nad aktualnością paradygmatu o maksymalizacji wartości przedsię- biorstwa, ‒ usystematyzowanie modeli umożliwiających wyznaczenie wartości docho- dowej przedsiębiorstwa, ‒ uporządkowanie i zaproponowanie klasyfikacji ryzyka działalności gospo- darczej jako ryzyka finansowego, ‒ zdefiniowanie wartości dochodowej skorygowanej o ryzyko działalności gospodarczej postrzeganej w szerszym i węższym ujęciu stochastycznym, ‒ rozróżnienie problemu akceptacji premii za ryzyko z akceptacją ryzyka dzia- łalności gospodarczej przedsiębiorstwa, ‒ wskazanie symulacji Monte Carlo jako elastycznej metody umożliwiającej wyznaczenie wartości dochodowej skorygowanej o ryzyko działalności go- spodarczej w ujęciu stochastycznym, ‒ uporządkowanie problemu przyjmowania założeń w symulacji Monte Carlo, ze szczególnym uwzględnieniem problemu wyceny, ‒ wskazanie i usystematyzowanie potencjału informacyjnego wartości docho- dowej skorygowanej o ryzyko działalności gospodarczej w ujęciu stocha- stycznym,‒ opracowanie autorskiego informatycznego modelu finansowego umożliwia- jącego wyznaczenie wartości dochodowej skorygowanej o ryzyko działalno- ści gospodarczej w ujęciu stochastycznym, dostosowanego do pomiaru z wy- korzystaniem symulacji Monte Carlo. W monografii postawiono tezę główną, przyjmując, iż zarządzanie przedsię- biorstwem zorientowane na kreację wartości w zmiennym otoczeniu powinno polegać na cyklicznej ocenie wartości dochodowej skorygowanej o ryzyko w ujęciu stocha- stycznym. W celu uzasadnienia tezy głównej sformułowano cztery tezy pomocnicze: T1. Paradygmat o maksymalizacji wartości przedsiębiorstwa odzwierciedlającej długoterminową właściwą zdolność do generowania przepływów pienięż- nych, ustalanej metodami dochodowymi, pozostaje aktualny zarówno dla podmiotu notowanego, jak i nienotowanego na rynku kapitałowym. T2. Pełna akceptacja ryzyka, to akceptacja możliwości wystąpienia nieskończe- nie wielu scenariuszy, czyli znajomość rozkładu prawdopodobieństwa, a nie tylko akceptacja premii za ryzyko. T3. Symulacja Monte Carlo (jako zaawansowana analiza scenariuszy) pozwala na określenie rozkładu prawdopodobieństwa wartości dochodowej z uwzględnie- niem realnego zachowania czynników ryzyka, a tym samym na wyznaczenie wartości dochodowej skorygowanej o ryzyko w ujęciu stochastycznym dowol- nego przedsiębiorstwa, również w warunkach ograniczonego dostępu do da- nych historycznych – typowych dla przedsiębiorstw niefinansowych. T4. Wartość dochodowa skorygowana o ryzyko działalności gospodarczej w ujęciu stochastycznym daje przewagę informacyjną, która pozwala na podejmowanie decyzji stanowiących konsekwencję pełnej akceptacji ryzyka w ramach zarządzania finansami przedsiębiorstwa zorientowanego na mak- symalizację wartości. Tezie głównej oraz tezom pomocniczym podporządkowano układ monografii, która składa się ze wstępu, trzech rozdziałów teoretycznych i jednego rozdziału praktycznego, stanowiącego studium przypadku, oraz zakończenia. Przeprowadzone postępowanie badawcze wykorzystuje następujące metody badawcze: ‒ metodę analizy i konstrukcji logicznej – dążąc do wskazania rozwiązania umożliwiającego wycenę przedsiębiorstwa narażonego na ryzyko działalno- ści gospodarczej, ‒ metodę analizy i krytyki piśmiennictwa – ze szczególnym uwzględnieniem dorobku z zakresu finansów przedsiębiorstwa, wyceny przedsiębiorstwa oraz identyfikacji i pomiaru ryzyka, ‒ metodę monograficzną – polegającą na szczegółowym badaniu przypadku przedsiębiorstwa niefinansowego prowadzącego działalność gospodarczą w ekspozycji na ryzyko, ‒ metodę symulacji komputerowej – pozwalającą na badanie rzeczywistego procesu poprzez wykorzystanie modelu finansowego przedsiębiorstwa. W rozdziale 1 poddano dyskusji aktualność paradygmatu o maksymalizacji wartości przedsiębiorstwa. Odwołując się do jego istoty, rozważono adekwat- ność paradygmatu w aspekcie koncepcji behawioralnej przedsiębiorstwa uwzględniającej zarówno korzyści właścicieli, jak i wszystkich pozostałych interesariuszy. Szczególną uwagę zwrócono na problem niejednoznaczności wartości przedsiębiorstwa jako wielkości finansowej, którą należy maksymali- zować, wyraźnie rozdzielając pojęcia wartości rynkowej i szacunkowej przed- siębiorstwa notowanego i nienotowanego na rynku kapitałowym, a także na aspekt modelu finansowego jako subiektywnego źródła wartości szacunkowej przedsiębiorstwa. Krytycznym rozważaniom poddano aktualność metod docho- dowych, które koncentrują się na odzwierciedleniu zdolności do generowania korzyści dla właścicieli, a tym samym umożliwiają weryfikację działań zmierza- jących do maksymalizacji wartości przedsiębiorstwa. W rozdziale usystematy- zowano poszczególne metody dochodowe, ze szczególnym uwzględnieniem ich matematyczno-finansowego rodowodu. Zwrócono uwagę, iż problem wyceny dochodowej w zasadzie, w literaturze zawęża się do rachunku wartości bieżącej, pomijając niezwykle istotne znaczenie rachunku wartości bieżącej netto oraz wewnętrznej stopy zwrotu. Rozdział 2 rozpoczyna dyskusja nad problemem ryzyka działalności go- spodarczej przedsiębiorstwa, które zostało uporządkowane i usystematyzowane jako ryzyko finansowe materializujące się na poziomie jego działalności opera- cyjnej, inwestycyjnej i finansowej. Zaproponowana taksonomia tego ryzyka odwołuje się do istoty dochodowych modeli wyceny, ujmujących przepływy pieniężne z działalności operacyjnej, inwestycyjnej i finansowej. Następnie roz- ważaniom poddano wartość dochodową przedsiębiorstwa jako zmienną losową ciągłą, wskazując na pierwotny fakt istnienia nieskończenie wielu jej scenariu- szy na moment wyceny. Zdefiniowano i usystematyzowano tę wartość jako war- tość skorygowaną o ryzyko w szerszym oraz węższym ujęciu stochastycznym. Dyskusji poddano narzędzia statystyczne umożliwiające węższe ujęcie, odwołu- jąc się do procesu decyzyjnego przedsiębiorstwa. Zaproponowano miary stano- wiące dystrybuantę wartości granicznej, umożliwiające ocenę potencjału docho- dowego przedsiębiorstwa, przewartościowania lub niedowartościowania przedsiębiorstwa notowanego i nienotowanego oraz wypłacalności przedsiębior- stwa. Rozdział kończą rozważania dotyczące istotnej różnicy pomiędzy akcepta- cją samego poziomu premii za ryzyko, a pogłębioną akceptacją ryzyka rozumia- nego jako możliwość wystąpienia nieskończenie wielu scenariuszy. Ustalenie wartości dochodowej skorygowanej o ryzyko w ujęciu stocha- stycznym polega na ustaleniu rozkładu prawdopodobieństwa wartości dochodo- wej. Elastycznym i kompleksowym narzędziem poszukiwania rozkładu zmien- nej losowej jest symulacja Monte Carlo. Rozdział 3 koncentruje rozważania na jej genezie, istocie, możliwościach i ograniczeniach. Dyskusji poddano możli- wości samego arkusza kalkulacyjnego, będącego podstawowym środowiskiem informatycznym używanym do konstruowania modeli finansowych stosowanych przez przedsiębiorstwa. Wskazano jego bazowe możliwości i ograniczenia oraz sposoby ich eliminacji poprzez programowanie obiektowe lub specjalistyczne dodatki. W rozważaniach dotyczących symulacji Monte Carlo szczególną uwagę zwrócono na metody próbkowania scenariuszy czynników ryzyka i problem odzwierciedlania współzależności pomiędzy czynnikami ryzyka. Istotną część rozdziału poświęcono metodyce przyjmowania założeń dla symulacji Monte Carlo, wskazując na problem założeń obiektywnych, quasi-obiektywnych i su- biektywnych. W rozdziale zaproponowano metodykę przyjmowania założeń z uwzględnieniem momentu w projekcji. Dyskusji poddano również potencjał informacyjny wartości dochodowej skorygowanej o ryzyko w ujęciu stocha- stycznym, wskazując istotną wagę graficznej prezentacji wyników i systematy- zując dostępne rozwiązania w tym zakresie. Poruszono konieczność cykliczności ustalania wartości dochodowej skorygowanej o ryzyko w ujęciu stochastycznym oraz wskazano korzyści płynące ze stosowania koncepcji zestawów założeń. W rozdziale 4 zawarto studium przypadku ilustrujące aplikację wartości dochodowej skorygowanej o ryzyko w ujęciu stochastycznym w procesie zarzą- dzania finansami przedsiębiorstwa. W pierwszej kolejności zaproponowano informatyczny model finansowy umożliwiający wyznaczenie wartości docho- dowej przedsiębiorstwa, skorygowanej o ryzyko w ujęciu stochastycznym. Pro- ponowany model dochodowy wykorzystuje autorską koncepcję zastosowania zakresów dynamicznych dostępnych w arkuszu Microsoft Excel do odzwiercie- dlenia kontynuacji przepływów pieniężnych, w tym ich kontynuacji według wybranego modelu trendu. W studium przypadku rozważono teoretyczne przed- siębiorstwo pozostające w ekspozycji na kilka rodzajów ryzyka działalności gospodarczej. Symulacje przeprowadzono dla różnych założeń w zakresie kon- tynuacji przepływów pieniężnych, wskazując potencjał informacyjny wartości dochodowej skorygowanej o ryzyko w szerszym i węższym ujęciu stochastycz- nym. Mając na uwadze, iż przyjęte założenia zawsze stanowią dyskusyjny aspekt symulacji Monte Carlo, w studium przypadku zastosowano koncepcję zestawów założeń, rozważając jej wpływ na zwiększenie potencjału informacyj- nego wyceny przedsiębiorstwa z uwzględnieniem ryzyka. Symulacje Monte Carlo przeprowadzono z wykorzystaniem oprogramowania Palisade @RISK, stanowiącego dodatek do arkusza kalkulacyjnego Microsoft Excel.

show abstract

Objective Assumptions for the Monte Carlo Simulation when Historical Data with a Desired Interval Have Limited Size

Cited by 3 publications

References 10 publications

Financial Modeling Based on Book Store Management

Financial Modeling Based on Book Store Management

Untitled

Wartość dochodowa przedsiębiorstwa w ekspozycji na ryzyko działalności gospodarczej

Contact Info

Product

Resources

About