Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
Stochastics in Evaluating Risky Projects
Course of study:
2019/2020
Code:
ZZIP-1-420-s
Faculty of:
Management
Study level:
First-cycle studies
Specialty:
-
Field of study:
Management and Production Engineering
Semester:
4
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Full-time studies
Course homepage:
 
Responsible teacher:
dr hab. inż. Saługa Piotr (psaluga@zarz.agh.edu.pl)
Module summary

Treścią modułu jest ocena efektywności projektów inwestycyjnych z wykorzystaniem analizy probabilistycznej. Moduł obejmuje neoklasyczną teorię oceny efektywności ekonomicznej inwestycji, problematykę wyrażania ryzyka w ujęciu deterministycznym i stochastycznym oraz zastosowanie symulacji Monte Carlo w procesie oceny.

Description of learning outcomes for module
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Connections with FLO Method of learning outcomes verification (form of completion)
Social competence: is able to
M_K001 potrafi ocenić skalę odpowiedzialności społecznej menadżerów podejmujących decyzje inwestycyjne w warunkach ryzyka. ZIP1A_K01 Participation in a discussion
Skills: he can
M_U001 umie skonstruować arkusz strumieni przepływów pieniężnych w ujęciu FCFF oraz FCFE w wartościach stałych i nominalnych; potrafi obliczyć średni ważony koszt kapitału w wartościach nominalnych i realnych. ZIP1A_U01 Test
M_U002 potrafi obliczyć mierniki efektywności finansowej projektu; umie dobrać/zbudować rozkłady prawdopodobieństwa zmiennych wejściowych, wykonać analizę Monte Carlo i ocenić skalę ryzyka projektu. ZIP1A_U01 Test
M_U003 potrafi przeprowadzić analizę ryzyka z zastosowaniem symulacji stochastycznej w klasycznym modelu oceny inwestycji i zinterpretować rezultaty. ZIP1A_U03, ZIP1A_U01 Test
Knowledge: he knows and understands
M_W001 zna podstawy, zasady stosowania i kryteria podejmowania decyzji klasycznej metody oceny efektywności projektów inwestycyjnych. ZIP1A_W10, ZIP1A_W07 Test
M_W002 zna metody stochastyczne analizy ryzyka w klasycznym modelu oceny inwestycji; zna i rozumie podstawowe modele stochastycznej zmienności parametrów ekonomiczno-finansowych. ZIP1A_W05, ZIP1A_W07 Test
Number of hours for each form of classes:
Sum (hours)
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
30 15 0 0 15 0 0 0 0 0 0 0
FLO matrix in relation to forms of classes
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Form of classes
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Social competence
M_K001 potrafi ocenić skalę odpowiedzialności społecznej menadżerów podejmujących decyzje inwestycyjne w warunkach ryzyka. + - - + - - - - - - -
Skills
M_U001 umie skonstruować arkusz strumieni przepływów pieniężnych w ujęciu FCFF oraz FCFE w wartościach stałych i nominalnych; potrafi obliczyć średni ważony koszt kapitału w wartościach nominalnych i realnych. - - - + - - - - - - -
M_U002 potrafi obliczyć mierniki efektywności finansowej projektu; umie dobrać/zbudować rozkłady prawdopodobieństwa zmiennych wejściowych, wykonać analizę Monte Carlo i ocenić skalę ryzyka projektu. - - - + - - - - - - -
M_U003 potrafi przeprowadzić analizę ryzyka z zastosowaniem symulacji stochastycznej w klasycznym modelu oceny inwestycji i zinterpretować rezultaty. - - - + - - - - - - -
Knowledge
M_W001 zna podstawy, zasady stosowania i kryteria podejmowania decyzji klasycznej metody oceny efektywności projektów inwestycyjnych. + - - - - - - - - - -
M_W002 zna metody stochastyczne analizy ryzyka w klasycznym modelu oceny inwestycji; zna i rozumie podstawowe modele stochastycznej zmienności parametrów ekonomiczno-finansowych. + - - - - - - - - - -
Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 77 h
Module ECTS credits 3 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 30 h
Preparation for classes 20 h
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 10 h
Realization of independently performed tasks 15 h
Examination or Final test 2 h
Module content
Lectures (15h):
Stochastyka w ocenie ryzyka projektów

Klasyczne podejścia i metody wyceny projektów inwestycyjnych. Analiza zdyskontowanych przepływów pieniężnych (założenia i metodyka; mierniki oceny efektywności ekonomicznej; warianty analizy zdyskontowanych przepływów pieniężnych; zagadnienie inflacji). Zastosowanie stochastyki w procesie kalkulacji stopy dyskontowej w modelu CAPM. Ocena ryzyka w analizie zdyskontowanych przepływów pieniężnych z wykorzystaniem symulacji probabilistycznej Monte Carlo. Stochastyka w modelowaniu cen i innych instrumentów finansowych.

Project classes (15h):
Stochastyka w ocenie ryzyka projektów

Pieniądz nominalny vs realny – kapitalizacja i dyskontowanie. Arkusz przepływów pieniężnych. Amortyzacja. Kalkulacja RADR i WACC. Obliczanie mierników wykonalności inwestycji. Interpretacja rezultatów oceny efektywności ekonomicznej projektów. Analiza wrażliwości NPV na zmiany kluczowych parametrów przedsięwzięcia inwestycyjnego. Analiza scenariuszowa. Symulacja Monte Carlo (dobór rozkładów prawdopodobieństwa, określanie korelacji pomiędzy zmiennymi wejściowymi, przeprowadzenie symulacji i analiza rozkładów wynikowych).

Additional information
Teaching methods and techniques:
  • Lectures: Treści prezentowane na wykładzie są przekazywane w formie prezentacji multimedialnej w połączeniu z klasycznym wykładem tablicowym wzbogaconymi o pokazy odnoszące się do prezentowanych zagadnień.
  • Project classes: Podczas zajęć studenci na tablicy rozwiązują zadane wcześniej problemy. Prowadzący na bieżąco dokonuje stosowanych wyjaśnień i moderuje dyskusję z grupą nad danym problemem.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

Warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnych ocen z 2 kolokwiów i zaliczenie projektu.
UWAGA: ocena zal. z danego kolokwium obliczana jest jako średnia z podejść (dla każdego kolokwium 3 szanse); w przypadku uzyskania w którymkolwiek podejściu oceny 4,5 lub 5,0 ocena zal. z kolokwium powiększana jest o bonus: w pierwszym przypadku o 0,2, a w drugim – o 0,3. W sytuacji, gdy średnia z 3 podejść jest mniejsza od 2,75 a student kolokwium zaliczył, uzyskuje on ocenę zal. z kolokwium = 3,0. Niezaliczenie kolokwium lub brak oddania projektu w III terminie oznacza brak zaliczenia.
Za aktywność na wykładach i ćwiczeniach studenci mogą uzyskiwać plusy. Otrzymanie 3 plusów oznacza uzyskanie 5,0.

Participation rules in classes:
  • Lectures:
    – Attendance is mandatory: No
    – Participation rules in classes: Studenci uczestniczą w zajęciach poznając kolejne treści nauczania zgodnie z syllabusem przedmiotu. Studenci winni na bieżąco zadawać pytania i wyjaśniać wątpliwości. Rejestracja audiowizualna wykładu wymaga zgody prowadzącego.
  • Project classes:
    – Attendance is mandatory: Yes
    – Participation rules in classes: Studenci przystępując do ćwiczeń są zobowiązani do przygotowania się w zakresie wskazanym każdorazowo przez prowadzącego (np. w formie zestawów zadań). Ocena pracy studenta może bazować na wypowiedziach ustnych lub pisemnych w formie kolokwium, co zgodnie z regulaminem studiów AGH przekłada się na ocenę końcową z tej formy zajęć.
Method of calculating the final grade:

Ocena końcowa obliczana jest w następujący sposób:
1) W przypadku, gdy student nie ma oceny z aktywności na zajęciach:
jako średnia ważona: 0,35 x ocena zal. z 1. kolokwium + 0,35 x ocena zal. z 2. kolokwium + 0,3 x ocena z projektu;
2) W przypadku, gdy student ma oceny z aktywności na zajęciach:
średnia ważona: 0,35 x ocena zal. z 1. kolokwium + 0,35 x ocena zal. z 2. kolokwium + 0,3 x ocena z projektu, plus 0,1 za każdą ocenę bardzo dobrą z aktywności (lub 0,033 za każdy plus).

Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach:

W przypadku nieobecności na zajęciach decyzja o możliwości i formie uzupełnienia zaległości należy do prowadzącego zajęcia, z zastrzeżeniem zapisów wynikających z Regulaminu Studiów.

Prerequisites and additional requirements:

Prerequisites and additional requirements not specified

Recommended literature and teaching resources:

Borowiecki R. (red.) i in.: „Wycena przedsiębiorstw. Metody, procedury, przykłady”, wyd. AE w Krakowie, Warszawa-Kraków, 1992.
Dziworska K.: „Decyzje inwestycyjne przedsiębiorstw”, wyd. Uniwersytetu Gdańskiego, Gdańsk, 2000,
Jajuga K., Jajuga T.: „Inwestycje”, PWN, Warszawa, 1996.
Łucki Z.: „Ocena inwestycji i podejmowanie decyzji w górnictwie naftowym i gazownictwie”, Polska Fundacja Promocji Kadr, Kraków, 1995.
Marcinek K.: „Ryzyko projektów inwestycyjnych”, wyd. WAE w Katowicach, pp. 219, Katowice, 2001
Mayo H.B.: „Wstęp do inwestowania”, wydawnictwo K.E. Liber, Warszawa, 1997.
Smith L.D.: „Discount Rates and Risk Assessment in Mineral Project Evaluations”, Transactions Institution of Mining & Metallurgy (Sect. A: Mineral Industry), 1994.

Scientific publications of module course instructors related to the topic of the module:

Saługa P., 2006 – „Wycena górniczych projektów inwestycyjnych w aspekcie doboru stopy dyskontowej”. Seria wydawnicza – Od oceny wartości zasobów złoża do likwidacji kopalni, Wydawnictwo IGSMiE PAN, Kraków, pp. 131.
Saługa P., 2009 – „Ocena ekonomiczna projektów i analiza ryzyka w górnictwie”. „Studia, Rozprawy, Monografie”, nr 152, Wyd. IGSMiE PAN, Kraków, pp. 278, ISSN 1895-6823.
Saługa P., 2011 – „Elastyczność decyzyjna w procesach wyceny projektów geologiczno-górniczych”. Studia, Rozprawy, Monografie nr 167, Wydawnictwo IGSMiE PAN w Krakowie, pp. 269
Kapłan R., Grzesiak P., Kwaśniewski K., Kopacz M., 2015: Ekonomiczna ocena technologii zgazowania węgla z wykorzystaniem analizy opcji rzeczowych ­– przegląd stosowanych podejść, Zeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN, Numer 89, Kraków 2015.
Kapłan R., Grzesiak P., Kwaśniewski K., Kopacz M., Łebkowski P., 2015: Modele Data Envelopment Analysis (DEA) wykorzystywane do oceny efektywności energochemicznego przetwórstwa węgla, Polityka Energetyczna, Tom 18, Zeszyt 2, Kraków 2015.
Kapłan R., Grzesiak P., Kwaśniewski K., Kopacz M., 2014: Ekonomiczna ocena technologii zgazowania węgla ze szczególnym uwzględnieniem sekwencji składanej opcji czekania i wzrostu skali, Przegląd Górniczy, t.70, nr 11.

Additional information:

Dopuszczalne są dwie nieobecności (4h) nieusprawiedliwione na ćwiczeniach. Każdy student ma trzy możliwości napisania każdego kolokwium – w sytuacjach nieobecności powinien się więc zaaranżować – w uzgodnieniu z prowadzącym – dogodny dla obu stron kolejny termin.
Terminy zaliczenia (I, II, III) ustalane są przez prowadzącego we współpracy ze starostą grupy. Daty te są jednocześnie terminami oddania projektu. Wcześniej należy mieć zaliczone oba kolokwia.
Na kolokwiach dozwolone jest posiadanie własnoręcznie sporządzonych notatek