Możliwości opisu ryzyka w metodzie symulacyjnej wykorzystywanej do oceny górniczych projektów inwestycyjnych

Kopacz, M.

Artykuł - szczegóły

Tytuł artykułu

Możliwości opisu ryzyka w metodzie symulacyjnej wykorzystywanej do oceny górniczych projektów inwestycyjnych

Autorzy

Kopacz M.

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma

http://sitg.pl/przeglad-gorniczy/

Identyfikatory

Warianty tytułu

The possibilities of risk description in the simulation method used for the assessment of mining investment projects

Języki publikacji

Abstrakty

W artykule krótko zdefiniowano znaczenie ryzyka w kategoriach metod symulacyjnych oraz dokonano krótkiej charakterystyki istoty metody Monte Carlo. Zaprezentowano możliwości jej wykorzystania oraz zasady prawidłowego modelowania dostosowanego do specyfiki górniczych projektów inwestycyjnych (GPI). Przytoczono również najważniejsze zalety metody oraz trudności w stosowaniu technik symulacyjnych. Omówiono ponadto kwestie właściwego doboru czynnika dyskontowego, konsekwencje dynamicznego próbkowania rozkładów gęstości prawdopodobieństwa zasobów w złożu i zmiennego tempa eksploatacji zasobów złóż. Zwrócono uwagę na problem właściwego modelowania rozkładów statystycznych danych empirycznych w przypadku braku możliwości posługiwania się jednym rozkładem statystycznym. Rozważania kończy zestawienie uwarunkowań stosowania tradycyjnych testów statystycznych dobroci dopasowania do oceny zgodności rozkładów teoretycznych z empirycznymi wyznaczonymi na postawie próby. Autor rekomenduje również wykorzystanie w tym zakresie kryteriów informacyjnych Schwarza (SIC), Akaike'a (AIC) czy Hannan-Quinna (HQIC) równolegle z tradycyjnymi testami A-D (Andersona-Darling), K-G (Kolmogorova-Smirnowa) czy χ (Chi-kwadrat).

In the article briefly the meaning of risk in categories of simulation methods was defined and a short characteristics of essence of the Monte Carlo method has been performed. The possibilities of its application and rules of correct modelling adapted to the specificity of mining investment projects (MIP) were presented. Furthermore, the most important advantages of this method and difficulties in simulation technique application were quoted. Moreover, the questions of suitable selection of the discount factor, consequences of dynamic sampling of probability density distributions of resources in the deposit and changeable pace of deposit resources exploitation were discussed. Attention was drawn to the problem of appropriate modelling of statistical distributions of empirical data in the case of lack of possibility to use one statistical distribution. The considerations ends a specification of conditionings of use of traditional statistical tests of goodness adaptation to the conformity assessment of theoretical distributions with empirical ones determined on the basis of a test. The author recommends also to use within this scope the Schwarz, Akaike or Hannan-Quinn information criteria ( SIC, AIC or HQIC) parallel with A-D (Anderson-Darling), K-G (Kolmogorov-Smirnov) or χ2 (Chi-square) tests.

Słowa kluczowe

analiza ryzyka metody symulacyjne Monte Carlo wycena górnicze projekty inwestycyjne GPI górnictwo

risk analysis simulation methods Monte Carlo valuation mining investment projects MIP mining

Wydawca

Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Górnictwa

Czasopismo

Przegląd Górniczy

Rocznik

2011

Tom

T. 67, nr 6

Strony

16--22

Opis fizyczny

Bibliogr. 37 poz., wykr.

Twórcy

autor

Kopacz M.

IGSMiE PAN, Kraków

Bibliografia

1. Brzychczy E.: Metoda modelowania i optymalizacji robót górniczych w kopalni węgla kamiennego z wykorzysta-niem sieci stochastycznych, [Rozprawa doktorska], AGH, Kraków, luty 2005.
2. Cavender B.: Determination of the Optimum Lifetime of a Mining Project Using Discounted Cash Flow and Option Pricing Techniques Mining Engineering 44: 1262-126, 1992.
3. Cavender B. W.: Determination of the Optimum Lifetime of a Mining Project Using Discounted Cash Flow and Option Pricing Techniques, Society for Mining, Metallurgy, and Exploration, SME Annual Meeting, Phoenix, Arizona, February 1992.
4. Cherubini U., Luciano E., Vecchiato W.: Copula Methods In Finance, Wiley Finance Series, John Wiley&Sons. Atrium, Southern Gate, Chichester, England 2004.
5. Davis G. A.: Discount Rates and Risk Assessment in Mineral Project Evaluations by L.D. Smith – Discussion, Transactions, Mining Industry Section, Institution of Mining and Metallurgy, 1995.
6. Dias M. A. G.: Conference Real Options - Theory Meets Practice, 5th Annual International UCLA – Los Angeles, July 2001.
7. Dowd P. A.: Risk Assessment in Reserve Estimation and Open-Pit Planning – Discussion, Transactions, Mining Industry Section; Institution of Mining and Metallurgy, 1995.
8. Evans E., Hastings N., Peacock B.: Statistical distributions, 2nd ed, John Wiley and Sons, Chichester, UK, 1993.
9. Jonson N. L., Kotz K., Balakrishnan N.: Continuous Univariate Distributions, John Wiley and Sons, Volume 1, New York, 1994.
10. Jonson N. L., Kotz K., Balakrishnan N.: Continuous Univariate Distributions, John Wiley and Sons, Volume 2, New York 1995.
11. Jonson N. L., Kotz K., Kemp A. D.: Univariate Discrete Distributions, John Wiley and Sons, New York, 1993.
12. Journel A. G., Kyriakidis P.: Evaluation of Mineral Reserves; a Simulation Approach, in Applied Geostatistic Series, Oxford University Press, 2004.
13. Jurdziak L., Wiktorowicz J.: Prognozowanie poziomu ryzyka finansowego dla układu kopalni węgla brunatnego i elektrowni:, IGSMiE PAN, Polityka Energetyczna, Tom 12, Zeszyt 2/2, Kraków 2009.
14. Kopacz M.: Metoda wyceny górniczych projektów inwestycyjnych w polskim górnictwie rudnym z wykorzystaniem symulacji stochastycznej, [praca doktorska], AGH, 2007.
15. Le Bel G.: Determination of the Optimum Lifetime of a Mining Project Using Discounted Cash Flow and Op-tion Pricing Techniques by B. Cavender – Discussion, Mining Engineering, November 1993.
16. Luszniewicz A., Słaby T.: Statystyka z pakietem komputerowym Statistica PL: Teoria i zastosowania, C.H.Beck, Warszawa 2003.
17. Magda R.: Koncepcja wykorzystania sieci stochastycznych do projektowania i optymalizacji robót górniczych w kopalniach węgla kamiennego, Materiały Konferencyjne Szkoły Ekonomiki i Zarządzania w Górnictwie, Bukowina Tatrzańska 2003.
18. Malozemoff P.: Determination of the Optimum Lifetime of a MiningProject using Discounted Cash Flow and Option Pricing Techniques by B. Cavender – Discussion, Mining Engineering, March 1993.
19. Metropolis N., Ulam S.: The Monte Carlo Method, Journal of the American Statistical Association, vol.44, No. 247, September 1949.
20. Mun J.: Modeling risk: Applying Monte Carlo Simulation, Real Options Analysis, Forecasting and Optimization Techniques, Wiley, Hoboken 2006.
21. Płaczek W.: Wykład dla III roku Informatyki Stosowanej Wydziału FAIS UJ, Uniwersytet Jagielloński, 2005.
22. Ripley B. D.: Stochastic simulation, Wiley, New York, 1978.
23. Ross S. M.: Simulation, Academic Press, San Diego, California 1997.
24. Saługa P.: Ocena ekonomiczna projektów i analiza ryzyka w górnictwie, Studia, Rozprawy, Monografie, IGSMiE PAN, Kraków 2009
25. Schwartz E. S., Trigeorgis L.: Real Options and Investment under Uncertainty: Classical Readings and Recent Contributions, MIT Press, 2001.
26. Snopkowski R.: Metoda identyfikacji rozkładu prawdopodobieństwa wydobycia uzyskiwanego z przodków ścianowych kopalń węgla kamiennego, Rozprawy, Monografie, Uczelniane Wydawnictwo Naukowo-Dydaktyczne, nr 85, AGH, Kraków 2000.
27. Snopkowski R.: Rozkład prawdopodobieństwa wydobycia – ogólna ocena możliwości wykorzystania w praktyce górniczej, Górnictwo, R. 23, z.1, 1999.
28. Torries T. F.: Competitive cost analysis in the mineral industries: The example of nickel, Resources Policy, September 1988.
29. Trigeorgis L.: Real Options: Managerial Flexibility and Strategy in Resource Allocation, The MIT Press, Cambridge, London 2000.
30. Vose D.: Fitting distribution to data: http://www.vosesoftware.com/whitepapers.php
31. Vose D.: Risk analysis: A quantitative guide, John Wiley and Sons, Chichester, UK, 2000.
32. Wanielista K., Saługa P., Kicki J.: Wycena wartości zasobów złoża: Nowa strategia i metody wyceny, Biblioteka Szkoły Eksploatacji Podziemnej, Seria z Lampką Górniczą nr 12, IGSMiE PAN, Kraków 2002.
33. Wiśniewski T.: Koncepcja wyceny opcji rzeczywistych metodą symulacji Monte Carlo, Materiały Konferencyjne pt. „Zarządzanie Finansami Firm – Teoria i Praktyka”, Karpacz 2005.
34. Wrzosek S.: Ocena efektywności ekonomicznej rzeczowych inwestycji przedsiębiorstw, Sygma, Wrocław 1994.
35. Wydymus S., Kawa P.: Metodyka oceny efektywności inwestycji w krajach projektów inwestycyjnych według standardów Unii Europejskiej. Oficyna Wydawnicza Text, Kraków 1998.
36. Zeliaś A., Pawełek B., Wanat S.: Prognozowanie ekonomiczne: Teoria, przykłady, zadania, PWN, Warszawa 2003.
37. Zieliński R.: Metody Monte Carlo, WNT, Warszawa 1970.

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.baztech-article-AGH8-0014-0052