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 thu nhập thấp đã triển khai từ năm 2003 nh ng tiến trình này còn chậm [1]. Mặc dù chung c cho ng i có thu nhập thấp là ph n khúc thị tr ng có nhu cầu rất lớn, nhất là t i Thành phố Hồ Chí Minh. Song, việc thu hút đầu t vào lĩnh v c này đang hết sức khó khăn. Hầu hết các doanh nghiệp chỉ chú trọng vào việc đầu t x y d ng nhà ở th ơng m i để bán, rất ít doanh nghiệp quan t m đầu t x y d ng chung c để bán, bán trả góp hoặc cho thuê, phục vụ đối t ợng trên. Nh ng với nhiều cơ chế, chính sách đúng đắn hỗ trợ tối đa cho các nhà đầu t và ng i có thu nhập thấp từ ảng, Nhà n ớc, Chính phủ trong năm 2009 đã th c s khuyến khích các doanh nghiệp, có thể kể đến nh : Nghị quyết số 18/NQ-CP và các Quyết định số 65,66,67/2009/Q -TTg. ể h ởng ứng các chính sách đúng đắn trên, bài báo này đ a ra những phần nghiên cứu nhỏ, mong làm an t m những ng i đầu t cho lĩnh v c này. 2. Mục tiêu nghiên cứu Bài báo này trình bày kết quả ph n tích và đánh giá mức độ rủi ro tác động vào hiệu quả tài chính của một d án th c tế: chung cư cho người thu nhập thấp tại huyện Nhà Bè của c ng ty cổ phần Xây dựng và Kinh doanh Địa ốc Hòa Bình. Ph ơng pháp mô phỏng Monte-Carlo đ ợc l a chọn để ph n tích và đánh giá rủi ro. Từ đó đ a ra một số biện pháp để d án mang l i lợi nhuận cho chủ đầu t và th c s đến đ ợc “tay” ng i có thu nhập thấp với giá cả hợp lý [2]. Một số kiến nghị đ ợc đ a ra giúp các nhà đầu t đề xuất chiến l ợc kinh doanh dài h n của mình một cách thành công . 3. Đối tƣợng đƣợc mua, thuê, thuê mua nhà ở thu nhập thấp Theo điều 6, Quyết định 67 của Thủ T ớng Chính phủ thì các đối t ợng đ ợc mua, thuê, thuê mua nhà ở thu nhập thấp gồm cán bộ, công chức, viên chức, l c l ợng vũ trang h ởng l ơng từ ng n sách 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 sau : + Ch a có nhà ở hoặc có nhà ở nh ng diện tích bình qu n d ới 5 m2/ng i; + Ch a đ ợc Nhà n ớc hỗ trợ về nhà ở, đất ở d ới mọi hình thức; + ối với các tr ng hợp mua và thuê mua nhà ở thu nhập thấp thì phải có hộ khẩu th ng trú hoặc t m trú dài h n t i tỉnh, thành phố tr c thuộc Trung ơng nơi có d án; + Có mức thu nhập thấp, không có khả năng t cải thiện chỗ ở. Các nghị quyết và các quyết định của Thủ t ớng Chính phủ về một số cơ chế, chính sách nhằm đẩy m nh phát triển nhà ở cho học sinh, sinh viên các cơ sở đào t o và nhà ở công nh n lao động t i khu công nghiệp tập trung, người có thu nhập thấp t i khu v c đô thị. Bộ X y d ng cũng đã ban hành thông t 36/2009/TT-BXD h ớng dẫn việc bán, cho thuê, cho thuê mua và quản lý sử dụng nhà ở cho ng i có thu nhập thấp t i khu v c đô thị. Trong đó, nguyên tắc l a chọn đối t ợng đ ợc mua, thuê, thuê mua nhà ở thu nhập thấp đ ợc Bộ X y d ng d a theo bảng điểm. Việc l a chọn đối t ợng đ ợc mua, thuê, thuê mua nhà ở thu nhập thấp th c hiện theo ph ơng pháp chấm điểm, ng i có tổng số điểm cao hơn sẽ đ ợc u tiên giải quyết tr ớc (với thang điểm tối đa là 100). 4. Phƣơng pháp nghiên cứu Mô phỏng Monte-Carlo là một ph ơng pháp ph n tích mô tả các hiện t ợng có chứa các biến đầu vào có tính ngẫu nhiên nhằm tìm ra l i giải gần đúng cho kết quả của d án. Th c chất của mô phỏng Monte- Carlo là lấy một cách ngẫu nhiên theo quy luật ph n phối xác suất các giá trị có thể có của các biến ngẫu nhiên ở đầu vào và tính ra một kết quả th c nghiệm của đ i l ợng cần ph n tích [3]. Quá trình đó lặp l i nhiều lần để có một tập hợp đầy đủ lớn các kết quả th c nghiệm. Tính toán thống kê các kết quả đó để có các đặc tr ng thống kê cần thiết của kết quả cần ph n tích của d án, cụ thể nh giá trị kỳ vọng của NPV, độ lệch chuẩn của NPV của d án, hoặc xác suất để NPV có giá trị m. Crystal Ball (CB) là một phần mềm trợ giúp quá trình thiết lập mô hình mô phỏng cho nhiều lĩnh v c khác nhau, d a trên nguyên lý mô phỏng Monte Carlo và trên nền phần mềm Excel. Crystal Ball cho phép những ng i sử dụng định nghĩa các ph n bố xác suất trên một tập các biến số ngẫu nhiên của mô hình. Crystal Ball do tập đoàn Oracle-một trong 100 công ty lớn nhất thế giới do Fortune bầu chọn- x y d ng. Crystal Ball có nhiều công cụ khác nhau trợ giúp cho ng i sử dụng trong việc thiết lập và phân tích các mô hình (Bootstrap, phân tích Tornado, mô phỏng 2D và Batch Fit). Theo quy trình nghiên cứu trong Hình 1, tr ớc hết các biến đầu vào (còn đ ợc gọi là biến rủi ro) đ ợc nhận d ng thông qua xem xét tổng quan các nghiên cứu đã th c hiện. Kế tiếp mô hình tính toán lợi nhuận d án nghiên cứu đ ợc thiết lập trong nền Excel. Sau đó, th c hiện mô phỏng Monte-Carlo với phần mềm Crystal Ball các yếu tố rủi ro chính và ph n tích mức độ rủi ro tác động vào hiệu quả tài chính d án đầu t x y d ng chung c cho ng i thu nhập thấp. ánh giá hiệu quả tài chính d a trên THÔNG BÁO KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ* SỐ 1-2012 89 giá trị NPV, IRR, B/C và khả năng chi trả của ng i có thu nhập thấp để xem xét tính khả thi của d án. Từ đó đ a ra một số kiến nghị giúp các nhà đầu t đ a ra chiến l ợc kinh doanh l u dài của mình một cách hợp lý: nếu rủi ro cao thì có thể không đầu t hoặc điều chỉnh một số thông số của d án để có thể th c hiện d án với mức độ rủi ro chấp nhận đ ợc và kiến nghị để d án trên th c s đến đ ợc “tay” ng i có thu nhập thấp với giá cả hợp lý. Hình 1: Quy trình nghiên cứu D án nghiên cứu là d án t i xã Long Thới, Huyện Nhà Bè, Tp.HCM do Công ty Cổ phần X y d ng và Kinh doanh ịa ốc Hòa Bình đang xin phép đầu t và đã ký cam kết tham gia thí điểm ch ơng trình Nhà phục vụ ng i có thu nhập thấp t i cuộc họp do Sở X y D ng Tp.HCM chủ trì ngày 13/3/2009. 5. Phân tích tài chính của dự án khi không tính đến rủi ro Sáu kịch bản khác nhau đã đ ợc xem xét và kết quả ph n tích hiệu quả tài chính d án đ ợc trình bày trong Bảng 1. Mặc dù đứng trên ph ơng diện chủ đầu t thì ph ơng án thứ 2 mang l i lợi nhu n cao nhất nh ng xét về mặt tổng thể để phù hợp với khả năng thanh toán của ng i mua và mang l i lợi nhuận cao cho chủ đầu t vì giá nhà rẻ sẽ bán đ ợc nhanh thì chọn ph ơng án 4 là thích hợp với giá bán 7,954,000 (đồng/m2) và lợi nhuận là 19,523,000,000 (đồng). Nghĩa là doanh nghiệp phải tìm đ ợc đối tác góp vốn cùng đầu t và Nhà n ớc hỗ trợ doanh nghiệp bằng hỗ trợ về vốn, về đất đai, v.v... để tr c tiếp hay gián tiếp tác động giúp doanh nghiệp giảm chi phí đầu t , từ đó giảm giá bán để ng i d n có thể mua. Bên c nh đó việc công bố thông tin, hỗ trợ thủ tục hành chính 1 cách đầy đủ, rõ ràng đến các doanh nghiệp sẽ giúp doanh nghiệp có các ph ơng án đầu t , kinh doanh phù hợp và giảm rất nhiều chi phí, th i gian của doanh nghiệp cũng nh cơ quan Nhà n ớc. Bảng 1. Kết quả phân tích tài chính của dự án nghiên cứu theo các kịch bản khác nhau STT Các tr ng hợp NPV IRR B/C Giá bán (triệu đồng/m2) Lợi nhuận (triệu đồng) 1 Áp thuế GTGT 10% và thuế TNDN 25% 2,570 22.50% 1.013 8.954 14,986 2 ợc miễn thuế GTGT, miễn thuế TNDN 5,854 31.20% 1.030 8.140 19,981 THÔNG BÁO KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ* SỐ 1-2012 90 3 Không vay ngân hàng 22,463 33.50% 1.140 8.749 14,642 4 Không vay ngân hàng, đ ợc miễn thuế GTGT, miễn thuế TNDN 25,672 36.00% 1.163 7.954 19,523 5 Hỗ trợ bằng hình thức giao đất 9,137 52.70% 1.048 7.969 13,336 6 Miễn thuế TNDN và áp thuế GTGT 5% 13,871 53.60% 1.071 8.548 19,918 6. Phân tích tài chính của dự án khi tính đến rủi ro (phân tích mô phỏng) 6.1. Phân phối xác suất của các biến đầu vào. Xác định ph n phối xác suất của các biến đầu vào là quan trọng trong th c hiện mô phỏng Monte-Carlo [4]. Các ph n phối xác suất của biến đầu vào sẽ đ ợc nghiên cứu d a trên các số liệu thống kê ở quá khứ của biến đầu vào và ý kiến các chuyên gia. Bảng 2 trình bày kết quả xác định ph n phối xác suất của các biến đầu vào bằng cách dùng chức năng Fit trong Crystal Ball. Bảng 2. Phân phối xác suất của các biến đầu vào. STT Biến đầu vào của mô phỏng Ph n phối xác suất Các tham số cơ bản của hàm ph n phối xác suất 1 L m phát Ph n phối beta Min = -1.47%; Max = 23.99%; Alpha=1.365; Beta=2.3533 2 Lãi suất ng n hàng* Ph n phối tam giác Min = 10.26%; Max = 23.48%; Likeliest = 10.50% 3 Suất sinh lợi mong muốn của chủ đầu t Ph n phối tam giác Min = 10%; Max = 20%; Likeliest = 15% 4 Giá thành x y d ng Ph n phối tam giác Min = 3,8 triệu đồng/m2; Max = 4,7 triệu đồng/m2; Likeliest = 4,07 triệu đồng/m2 5 Giá bán căn hộ chung c Ph n phối tam giác Min = 8,0 triệu đồng/m2; Max = 9,1 triệu đồng/m2; Likeliest = 8,265 triệu đồng/m2 6 Th i gian vay ng n hàng Ph n phối tam giác Min = 1 năm; Max = 2,0 năm; Likeliest = 1,5 năm *: Theo dữ liệu của www.vietcombank.com.vn 6.2. Kết quả mô phỏng Monte-Carlo theo quan điểm chủ đầu tƣ Th c hiện với 10,000 lần mô phỏng (10,000 trials) cho 6 biến đầu vào (input variables): l m phát, lãi suất ng n hàng, suất sinh lợi mong muốn của chủ đầu t , giá thành x y d ng, giá bán căn hộ và th i gian vay ng n hàng. Số biến đầu ra (output variables) là 3 biến bao gồm các chỉ tiêu đánh giá d án NPV, IRR, B/C. Các kết quả mô phỏng các biến đầu ra (NPV, IRR, B/C) theo quan điểm chủ đầu t đ ợc THÔNG BÁO KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ* SỐ 1-2012 91 trình bày trong Bảng 3, Bảng 4, Hình 2, Hình 3, Hình 4. Bảng 3. Các tham số chính của kết quả mô phỏng Monte-Carlo Tham số NPV (VNĐ) IRR B/C Giá trị nhỏ nhất (minimum) -17,702,110,000 -24.0% 0.9059 Giá trị lớn nhất (maximum) 27,770,690,000 97.6% 1.1367 Giá trị trung bình (mean) 3,009,130 33.6% 1.0164 ộ lệch chuẩn (Std Deviation) 6,489,150,000 20.1% 0.0356 Ph ơng sai (Variance) 42,109,111.480,000 4.1% 0.0013 Bảng 4. Xác suất để d án đáng giá Tr ng hợp NPV > 0 IRR > 15% B/C > 1 Xác suất 66.97% 81.82% 66.97% Hình 2. Biểu đồ xác suất của NPV và biểu đồ s t ơng quan giữa các nh n tố đầu vào của NPV (Trong biểu đồ những nh n tố nằm bên trái trục 0% là nghịch biến với NPV còn những nh n tố nằm bên phải trục 0% là đồng biến với NPV). Hình 3. Biểu đồ xác suất của IRR và biểu đồ s t ơng quan giữa các nh n tố đầu vào của IRR Hình 4. Biểu đồ xác suất của B/C và biểu đồ s t ơng quan giữa các nh n tố đầu vào của B/C Từ kết quả mô phỏng chúng ta có thể rút ra các nhận xét sau: Giá trị nhỏ nhất của giá trị hiện t i ròng NPV < 0, t ơng t nh vậy các giá trị THÔNG BÁO KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ* SỐ 1-2012 92 nhỏ nhất của suất thu lợi nội t i IRR < 15% (suất thu lợi mong muốn của chủ đầu t ) và tỷ số lợi nhuận/chi phí: B/C < 1, chứng tỏ trong tr ng hợp rủi ro nhất d án có khả năng thua lỗ. Nh ng xác suất để th c hiện d án thành công vẫn lớn hơn xác suất để d án thất b i, ví nh xác suất để d án thành công với NPV > 0 và B/C >1 là 66.97%, xác suất để IRR > 15% là 81.82%. Xác suất để giá trị hiện t i ròng NPV < 0 và B/C < 1 theo mô phỏng Monte-Carlo là 33.03%, còn xác suất để suất thu lợi nội t i IRR < 15% là 18.18%, đ y là những con số khá lớn, d án có tính rủi ro cao. Nguyên nh n tình tr ng trên một phần là do cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu vào năm 2008 đã tác động xấu đến tình hình kinh doanh bất động sản nói chung và căn hộ chung c cho ng i thu nhập thấp nói riêng. Bên c nh đó, với mục đích tăng lợi nhuận nên trong một th i gian dài các doanh nghiệp “đua nhau” x y d ng hàng lo t cao ốc văn phòng với hàng trăm ngàn mét vuông sàn khiến cho nguồn cung quá lớn, trong khi nhu cầu thuê các cao ốc văn phòng giảm do doanh nghiệp tiết kiệm chi các khoản nh thuê mặt bằng để đầu t tăng hiệu quả cho sản xuất và kinh doanh. Vì vậy do trong lúc lập d án đầu t , các chủ đầu t đã không l ng hết đ ợc những rủi ro của tình hình thị tr ng và không d báo đ ợc nhu cầu mới của thị tr ng thì dù cho là doanh nghiệp lớn nh ng tình hình kinh doanh các cao ốc văn phòng không khả quan sẽ g y thiếu vốn trầm trọng và khó để đầu t các ph n khúc khác [5]. Vì khi ph n tích hiệu quả d án có phụ thuộc vào biến đầu vào nên khi giá bán dao động từ 8,0-9.1 triệu đồng/m2 thì kết quả ph n tích mô phỏng cho ta xác suất để d án thành công khá cao. S t ơng quan giữa các nh n tố đầu vào ảnh h ởng lớn đến NPV của d án, ta thấy yếu tố l m phát là yếu tố có tầm ảnh h ởng lớn nhất làm giảm lợi nhuận và tính khả thi của d án. L m phát càng cao thì d án càng bất lợi , d ới ảnh h ởng của cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu khiến cho l m phát cuối năm 2008 lên đến 19.89%, đồng th i lãi suất ng n hàng cũng tăng theo, có lúc lên đến 21%/ năm, điều này giải thích lý do t i sao khi mô phỏng trong những tr ng hợp rủi ro nhất d án có khả năng thua lỗ. 7. Đề xuất một số giải pháp hỗ trợ tài chính để phát triển nhà cho ngƣời thu nhập thấp Căn cứ kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả đề xuất một số giải pháp hỗ trợ về tài chính để phát triển nhà cho ng i có thu nhập thấp t i TP.HCM nh sau: Đề xuất với thành phố: - D án nên đ ợc ng n sách thành phố hỗ trợ toàn bộ lãi vay. - Thành phố sử dụng nguồn ng n sách để hỗ trợ bồi th ng giải phóng mặt bằng và hay cung cấp nguồn đất “s ch” để doanh nghiệp x y d ng. - Các doanh nghiệp đ ợc hỗ trợ vay tối đa 70% giá trị x y lắp và thiết bị t i Quỹ Phát triển Nhà ở theo ph ơng thức hợp vốn với các ng n hàng, với lãi suất đ ợc hỗ trợ 4% nh đã th c hiện trong năm 2008, th i gian vay kéo dài từ 5-10 năm đối với d án đầu t để bán nhà và 10-20 năm đối với d án bán trả góp hoặc cho thuê,thuê mua. Đề xuất với người có thu nhập thấp - Quy mô nơi ở và giá cả luôn có quan hệ mật thiết với nhau, quy mô càng cao đáp ứng đ ợc mong muốn và nhu cầu của ng i d n thì đồng nghĩa giá cả t ơng ứng cũng cao. Vì vậy nhà ở cho ng i thu nhập thấp luôn có quy mô nhỏ hơn, hay vị trí xa trung t m THÔNG BÁO KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ* SỐ 1-2012 93 hơn nhà ở cho nhóm ng i có thu nhập cao, đó là điều mà ng i thu nhập thấp phải chấp nhận đ ợc để có đ ợc nhà phù hợp với khả năng thanh toán của mình mà chất l ợng vẫn đảm bảo. Đề xuất với các doanh nghiệp: - Nên chủ động trong việc tìm kiếm thông tin, cung cấp thông tin đầy đủ với Nhà n ớc và ng i mua, thông tin thông qua các đơn vị truyền thông, báo chí,..(là các đơn vị rất quan trọng trong việc thông tin và giúp đỡ ng i d n) để ng i mua không phải mua giá căn hộ đã bị tăng lên do mua qua trung gian. - Nên khảo sát nhu cầu th c của ng i d n, phải nắm đ ợc t m lý, thị hiếu của họ một cách s u sắc để đảm bảo d án thành công vì th c tế một số d án có tình hình kinh doanh không tốt cũng vì không hiểu rõ khách hàng nào là tiềm năng. Thông qua nghiên cứu, chủ đầu t có thể xác định cơ hội bán hàng cho thuê tiềm năng, nắm rõ hơn khả năng sinh l i của các ph n khúc khách hàng khác nhau từ đó đầu t nguồn l c hiệu quả hơn, t o ra s khác biệt cho căn hộ. Nhà đầu t cần tìm hiểu nhu cầu và khả năng sinh l i từ nhóm khách hàng mục tiêu hơn là chỉ chú trọng đến các đặc điểm và tiện nghi của bất động sản. - Việc m nh d n áp dụng các công nghệ tiên tiến, đa d ng hóa kênh huy động vốn, khai thác những hình thức liên kết đa d ng sẽ mang l i hiệu quả cao cho chính doanh nghiệp cũng nh xã hội. Nh đó doanh nghiệp rút ngắn th i gian hoàn thành d án, giảm chi phí x y d ng công trình nên nhà sẽ đến “tay” ng i d n với giá phù hợp và tình hình kinh doanh của doanh nghiệp cũng phát triển tốt./. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. D ơng Thùy Nga-Viện kinh tế x y d ng ,“Hợp tác xã nhà ở-Mô hình quản lý nhà ở phù hợp với ng i thu nhập thấp” trên T p chí kinh tế x y d ng, số 2/2006. [2] Trần Minh Trí, Trần Minh Thanh. “Một số vấn đề về giá và nhu cầu chung c cho ng i thu nhập thấp”, T p chí Bất động sản số 70 ngày 05.11.2009- Cơ quan của Hiệp hội Bất động sản Nhà đất Việt Nam. 2009. [3]. Quản lý rủi ro, một công cụ tốt cho quản lý d án. Bài giảng của PGS Lê Kiều cho các lớp quản lý d án của Học Viện Cán bộ đô thị và X y d ng - Bộ X y d ng. [4]. Soo-Yong Kim, Luu Truong Van, Han-Ki Ha and Nguyen Quoc Tuan. “Risk Analysis for Industrial Project in Construction Phase: A Monte-Carlo Simulation Approach,” Book of abstract & final program of ICCPM/ICCEM 2007, Singapore, pp. 52. 2007. [5]. PGS.TS.Lê Kiều, TS.L u Tr ng Văn, Trần Minh Trí. “Nhà ở chung c cho ng i thu nhập thấp: Áp dụng mô phỏng Monte-Carlo để ph n tích rủi ro tài chánh”, T p chí X y D ng (Bộ X y D ng), ISSN 0866-8762, số tháng 01-2010, trang 106-111, 2010.