Valutazione dei progetti e processi decisionali in condizioni di rischio e incertezza applicando l'analisi dell'albero decisionale e la simulazione Monte Carlo

Titolo originale:

Project Valuation and Decision Making under Risk and Uncertainty applying Decision Tree Analysis and Monte Carlo Simulation

Contenuto del libro:

Questo lavoro presenta l'applicazione del metodo della simulazione Monte Carlo e dell'approccio dell'analisi dell'albero decisionale per la valutazione economica di progetti soggetti a rischi e incertezze. Il Valore Attuale Netto di un progetto è solitamente utilizzato come parametro decisionale per gli investimenti.

L'uso di modelli deterministici per calcolare il Valore Attuale Netto di un progetto trascura la natura rischiosa e incerta dei progetti reali e di conseguenza porta a risultati di valutazione inutili. I modelli di valutazione realistici devono utilizzare distribuzioni di densità di probabilità per i parametri di input e determinate probabilità per il verificarsi di eventi specifici durante il periodo di vita di un progetto, in combinazione con il metodo della simulazione Monte Carlo e l'approccio della Decision Tree Analysis. Dopo una breve introduzione, viene fornita una breve spiegazione dei metodi tradizionali di valutazione dei progetti.

L'obiettivo principale di questo lavoro è l'utilizzo del metodo del Valore Attuale Netto come strumento di valutazione di base in combinazione con la tecnica della Simulazione Monte Carlo e l'approccio dell'Analisi dell'Albero Decisionale per formare un metodo completo per la valutazione dei progetti in condizioni di rischio e incertezza. L'ampia metodologia di valutazione dei progetti introdotta viene applicata a due progetti fittizi, uno del settore farmaceutico e uno dell'industria di esplorazione e produzione di petrolio e gas.

Entrambi i settori sono caratterizzati da alti rischi, alte incertezze e alti costi, ma anche da alte ricompense. L'esempio dell'industria farmaceutica illustra molto bene come l'applicazione del metodo della simulazione Monte Carlo e dell'analisi dell'albero decisionale consenta di ottenere un portafoglio ben diversificato di nuovi farmaci con la massima ricompensa e il minimo rischio possibile.

L'applicazione dell'approccio probabilistico di valutazione del progetto presentato al progetto di esplorazione e produzione petrolifera mostra come ridurre il rischio di perdite ingenti.