Нечеткие множества

Имитационное моделирование рисков инвестиционных проектов. Технология имитационного моделирования в среде , статистический анализ результатов имитации. Ковариация и корреляция, инструменты анализа данных и результаты описательной статистики. Имитационное моделирование воспроизводственных процессов в нефтегазовой промышленности. Метод Монте-Карло как разновидность имитационного моделирования. Применение метода в оценке геологических запасов. Обзор использования метода Монте-Карло, применяемого в имитационном моделировании.

Применение нечеткой логики для анализа рисков инвестиционных проектов

Обширная практика проведения реальных прогнозных расчетов ИП свидетельствует о необходимости всестороннего учета различных видов неопределенности при оценке, планировании и управлении инвестиционными проектами. Действительность такова, что влияние факторов неопределенности на ИП приводит к возникновению непредвиденных ситуаций, приводящих к неожиданным потерям, убыткам, даже в тех проектах, которые первоначально признаны экономически целесообразными для предприятия, поскольку не учтенные в ИП негативные сценарии развития событий, пусть и малоожидаемые, тем не менее, могут произойти и сорвать реализацию инвестиционного проект.

Учет неопределенности информации и его эффективность напрямую зависят от выбора математического аппарата, определяемого математической теорией. Этап обоснования и выбора математического аппарата, обеспечивающего приемлемую формализацию неопределенности и адекватное решение задач, возникающих при управлении реальными инвестициями, является крайне важным. Необоснованный и как, следствие, не правильный выбор математического аппарата, в основном, приводит к неадекватности созданных математических моделей, получению неверных результатов в процессе их применения и, соответственно, возникает недоверие к полученным результатам, и игнорируются выводы на их основе.

Применение нечеткой логики для анализа инвестиционного проекта [] Для проведения данного анализа в работе использовался метод.

Количественные методы в экономических исследованиях: Грачева М. Представлены основные этапы управления риском инвестиционного проекта известные подходы к классификации проектных рисков; качественно охарактеризованы и классифицированы инструменты управления проектными рисками. Изложены основные экономико-математические модели управления риском инвестиционных проектов включая методы анализа чувствительности сценарный подход имитационное моделирование.

Рассмотрены новые подходы в проектном риск-менеджменте аудит инвестиционных проектов реальные опционы методы нечеткой математики модели на основе методов анализа иерархических систем и на основе концепции риска как ресурса. Для студентов и аспирантов обучающихся по экономическим специальностям а также для специалистов-практиков в этой области. Книга входит в коллекции: Грачева Марина Владимировна Риск-менеджмент инвестиционного проекта [Электронный ресурс]: Грачевой, А.

Консультационная группа"Воронов и Максимов" Введение Начнем наше изложение двух базовых определений. инвестиции - временный отказ экономического субъекта от потребления имеющихся в его распоряжении ресурсов капитала и использование этих ресурсов для увеличения в будущем своего благосостояния. Инвестиционный проект - план или программа мероприятий, связанных с осуществлением капитальных вложений с целью их последующего возмещения и получения прибыли.

Методы оценки эффективности инвестиционных проектов, базирующиеся на аппарате теории нечетких множеств Данная группа методов относится к.

оценивается по формуле 17 в постоянных реальных ценах. Ставка дисконтирования планируется такой, что период начислений процентов на привлеченный капитал совпадает с соответствующим периодом инвестиционного процесса. Функция принадлежности треугольного нечеткого числа А Эти числа моделируют высказывание следующего вида: В общем случае под нечетким числом понимается нечеткое подмножество универсального множества действительных чисел, имеющее нормальную и выпуклую функцию принадлежности [6].

Такое описание позволяет разработчику инвестиционного проекта взять в качестве исходной информации интервал параметра [ , ] и наиболее ожидаемое значение , и тогда соответствующее треугольное число построено. Далее будем называть параметры значимыми точками треугольного нечеткого числа. Вообще говоря, выделение трех значимых точек исходных данных весьма распространено в инвестиционном анализе см. Но мы не считаем себя вправе оперировать вероятностями, значений которых не можем ни определить, ни назначить во введении к настоящей работе мы коснулись этого предмета, в частности, говоря о принципе максимума энтропии.

Поэтому в инвестиционном анализе мы замещаем понятие случайности понятиями ожидаемости и возможности. Теперь мы можем задаться следующим набором нечетких чисел для анализа эффективности проекта: В том случае, если какой-либо из параметров известен вполне точно или однозначно задан, то нечеткое число вырождается в действительное число А с выполнением условия. При этом существо метода остается неизменным.

Ваш -адрес н.

В первых столбцах расположены основных факторов параметров , которые, по мнению исследователей, больше всего влияют на эффективность реального инвестиционного проекта проектов предприятия. То есть - это входные параметры, иначе, - факторы различных сред предприятия, влияющих на эффективность проекта. Строки матрицы отражают разнообразные хозяйственные в широком понимании ситуации, что связано с инвестиционным проектом, который исследуется.

и применяются для оценки эффективности инвестиционных проектов: метод корректировки ставки Рисунок 1 Нечеткое множество первого порядка.

Оценка инвестиционных проектов несимметричными функциями принадлежности нечеткой логики . , . Аннотация Рассмотрена задача оценки инвестиционных проектов на основе чистого приведенного дохода методами нечеткой логики, а именно оценки с помощью методики альфа-уровней. Предложено использование несимметричной функции принадлежности, сформированной на основе функции Гаусса с разными значениями среднеквадратичного отклонения. Проведены численные эксперименты оценки инвестиционного проекта на основе треугольных функций принадлежности и предложенных несимметричных гауссоид.

Сделан вывод необходимости тщательного подбора вида функций принадлежности для уменьшения инвестиционного риска.

Оценка проектов в условиях неопределенности

Одним из существенных факторов, сдерживающих привлечение инвестиций в проекты по внедрению ИТ-услуг, является несовершенство методов технико-экономических обоснований инвестиционных решений. Актуальность проблемы оценки эффективности инвестиционных проектов ИП в сфере ИТ-услуг предопределила необходимость создания алгоритмического инструментария, позволяющего управлять и принимать управленческие решения, используя соответствующие методы и модели.

Сложность принятия решения, связанного с выбором метода для проведения оценки эффективности инвестиционного проекта в сфере ИТ-услуг обусловлена необходимостью решения двух задач, а именно — задачи выбора наиболее привлекательного проекта из предложенных; и задачи, связанной с принятием решения о возможности реализации одного проекта.

Для решения первой задачи и систематизации выбора методов оценки инвестиционных проектов в сфере ИТ-услуг предложен следующий алгоритм рис.

Такими возможностями, в частности, обладает нечеткий регрессионный в основе разработанных в главе 6 методов проведения экспресс-анализа КП. показателей эффективности инвестиционных проектов при Глава 7.

Нечеткая модель многокритериального выбора однопродуктовой альтернативы при числовой матрице соответствия 5. Выбор альтернативных продуктовых программ при лингвистических оценках соответствия критериям 5. Альтернативный выбор продуктовых программ в случае допустимости"люфта" в оценках соответствия 5. Выбор альтернативных продуктовых программ на основе правил условного логического вывода 5. Выбор альтернативных продуктов с учетом предпочтений потенциальных потребителей 5.

Построение согласованных оценок при выборе альтернативных продуктов Краткие выводы Глава 6. Методы оценки риска через возможность реализации рисковых ситуаций 6.

Оценка статей инвестиционных проектов при нечетких предпочтениях экспертов

Особенности использования теории нечетких множеств в оценке экономической эффективности инвестиционных проектов Особенности использования теории нечетких множеств в оценке экономической эффективности инвестиционных проектов Действительность такова, что влияние факторов неопределенности на ИП приводит к возникновению непредвиденных ситуаций, приводящих к неожиданным потерям, убыткам, даже в тех проектах, которые первоначально признаны экономически целесообразными для предприятия, поскольку не учтенные в ИП негативные сценарии развития событий, пусть и малоожидаемые, тем не менее могут произойти и сорвать реализацию инвестиционного проекта [1,2].

Учет неопределенности информации и его эффективность напрямую зависят от выбора математического аппарата, определяемого математической теорией.

Сравнительный анализ математических методов и моделей поддержки Оценка статей инвестиционных проектов при нечетких предпочтениях.

Калуге Т. Калуге Аннотация инвестиции в автоматизированные информационные системы АИС составляют значительную часть вложенных средств. Многообразие видов и классов систем, основательно меняющих потребности в подходах к анализу их эффективности, многообразие форм предприятий, сфер и масштабов деятельности требует особых подходов к анализу, а его сложность и многоступенчатость определяет необходимость формирования качественно новых методических подходов.

В данной работе показаны перспективы применения для решения подобных задач систем нечеткой логики, в частности, пакета прикладных программ вычислительной системы . Сделан вывод о том, что направления практической реализации анализа эффективности инвестиций в АИС соответствуют возможностям представленной методики. Ключевые слова: Современная ситуация в России тесно связана с экономическим кризисом, риском и неопределенностью. В этот период необходимо осуществлять поиск новых подходов к увеличению 2 доходности от инвестиций.

Финансовая математика, часть 11. Методы оценки инвестиционных проектов