Моделювання грошових потоків інвестиційних проєктів на основі ймовірнісних розподілів

Abstract

Стаття присвячена моделюванню грошових потоків інвестиційних проєктів з урахуванням ймовірнісних розподілів. Автор розглядає два підходи: моделювання значення грошового потоку в конкретному періоді та моделювання параметрів впливу на елементи грошового потоку. Основна увага приділена побудові моделі з використанням випадкових величин. Випадкові величини моделюються через ймовірнісні розподіли. В статті представлено класифікацію розподілів ймовірностей, таких як дискретні та неперервні розподіли, симетричні та асиметричні, одно- та багатопараметричні моделі, які обираються залежно від характеру змінних. Запропоновано використання методу Монте-Карло для симуляції результатів, що дає змогу створювати множину сценаріїв розвитку проєкту, оцінювати чутливість до змін та ймовірність досягнення фінансових результатів. Використання запропонованого алгоритму сприяє підвищенню обґрунтованості інвестиційних рішень та оптимізації управління проєктними ризиками та ресурсами.

-

Introduction. The article focuses on modeling cash flows in investment projects using probabilistic distributions, which is a key aspect of increasing the accuracy of assessments and making well-informed decisions under uncertainty. The author proposes two approaches to cash flow modeling: the first approach involves modeling the cash flow value in a given period, while the second approach focuses on modeling the parameters that influence the cash flow components. Special attention is given to building models based on random variables that reflect the specific characteristics of the project, taking into account unpredictable changes and risks inherent in the economic environment.

Purpose. An important part of the study is the classification of probability distributions, including discrete and continuous, symmetric and asymmetric, and single and multi-parameter models, which are selected depending on the nature of the variables and specific conditions of project implementation. Such classification allows for a more detailed analysis and understanding of possible project development scenarios under uncertainty. The article emphasizes the importance of accurate estimation of parameters of probability distributions, since the accuracy of modeling results depends on it. Methods such as the method of moments and maximum likelihood are used to determine distribution parameters.

Results. To ensure modeling reliability, it is essential to test the consistency of selected distributions with real data. Visual and statistical tools can be used to assess how well the theoretical distribution matches empirical data, which is a critical step in building a reliable model. The author suggests using the Monte Carlo method as the primary tool for simulating results, allowing the creation of multiple project development scenarios. This method makes it possible to determine the probability of achieving certain financial results and to assess the sensitivity of the project to changes in key parameters.

Conclusions. The proposed cash flow modeling algorithm contributes to improving the substantiation of investment decisions and optimizes the management of project risks and resources.