Имитационное моделирование результатов инвестиционного проекта с помощью

Введение к работе Актуальность темы В настоящее время российская экономика испытывает существенный дефицит инвестиций. Именно увеличение инвестиционной активности может стать стимулирующим фактором, позволяющим обеспечить стабильный экономический рост. Помимо макроэкономических факторов, определяющих инвестиционный климат в стране, при принятии решений о реализации отдельного инвестиционного проекта наибольшее значение имеет эффективность инвестиций, то есть степень соответствия результатов поставленным целям. Микроэкономический подход к решению задачи привлечения инвестиций - важное направление исследований. В значительном количестве научных работ на основе стандартных подходов проектного анализа формируется методология разработки бизнес-плана инвестиционного проекта в соответствии с международными стандартами в условиях российской экономической действительности [6,20, 31, 38,42,47, 48, 50]. При большой роли фактора неопределенности, а именно, неполноты и неточности информации об условиях реализации ИП, требуется изменение стандартных подходов проектного анализа к оценке проекта. В основном, это связано с наличием различного рода рисков, другими словами, с возможностями возникновения неблагоприятных последствий при определенных условиях осуществления ИП. Степень влияния рисков характеризует рискованность неустойчивость проекта как его неэффективность при определенных возможных условиях его реализации. Таким образом, учет фактора неопределенности, различных рисков и поиск эффективных методов управления рисками, позволяющих путем реализации специальных антирисковых мероприятий добиться уменьшения негативного эффекта случайных вариаций, становятся в российской экономической действительности необходимыми компонентами процесса разработки и экспертизы ИП.

Имитационное моделирование инвестиционных рисков

Математические и инструментальные методы экономики Количество траниц: Актуальность проблемы обновления парадигмы исследования инвестиционных процессов на основе моделей производственной функции предприятия. Анализ причин потери темпа развития инвестиционных процессов в экономике современной России. Обоснование актуальности пересмотра оснований сложившейся парадигмы экономического исследования методами регрессионного анализа статистических данных производства.

и имитационных моделей для исследования реализации предприятиями МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ.

Имитационное моделирование результатов инвестиционного проекта с помощью Пупырева Н. Пермь Моделирование в научных исследованиях стало применяться еще в глубокой древно- сти и постепенно захватывало все новые области научных знаний. Основной смысл моделирования заключается в том, чтобы по результатам опытов с моделями можно было дать необходимые ответы о характере моделируемого объекта, процесса или явления в реальных условиях. В настоящее время моделирование во всех науках является одним из научных методов исследования процессов и явлений.

Моделирование дает ускорение, уде- шевление, упрощение и любое другое усовершенствование процесса исследования, дости- гаемого за счет работы с более простым объектом, чем исходный, то есть с моделью. С другой стороны, упрощение действительности в некоторых случаях является недостатком моделирования, и полученные результаты часто теряют практическую ценность.

Модели- рование оправдано в качестве предварительного этапа исследования, позволяющего при- нять более обоснованное решение для проведения реального эксперимента. Многооб- разие задач финансового менеджмента обусловливает необходимость использования раз- личных программных средств, существенно отличающихся по назначению, функциональ- ным возможностям, используемой среде и т. Следует отметить, что такое деление весьма условно, так как одни программные сред- ства могут сочетать в себе свойства и возможности одновременно нескольких выделенных классов, а другие могут быть ориентированными на решение лишь узких специализиро- ванных задач.

Число имитационных экспериментов вычисляется на каждом этапе по формуле: В работе проведен обзор применимых в условиях неопределенности показателей эффективности и рискованности. Предлагается использовать для расчета эффективности ИП ожидаемый ЧДД среднее значение , который вычисляется по формуле: Этот критерий выбран, так как он соответствует аксиомам рационального поведения лица, принимающего решение.

По данным критериям можно оценивать рискованность проекта участия в нем , а также сравнивать несколько различных ИП с точки зрения возможности потерь.

В данной ситуации строится только одна модель прогнозных потоков денежных имитационного моделирования для анализа рисков инвестиционных По имеющимся исходным данным в ходе исследования, были выделены.

В результате проведенных исследований сформулированы и обоснованы теоретические положения, объясняющие природу народнохозяйственных эффектов с учетом основных взаимосвязей в экономике. Показано, что такие эффекты могут во много раз отличаться от частных финансовых , на основе которых обычно принимаются экономические решения.

С помощью межотраслевой имитационной модели российской экономики определены базовые мультипликаторы эффекта - коэффициенты, позволяющие пересчитывать ряд наиболее важных частных эффектов в народнохозяйственный. На этой основе предложена методика приближенных расчетов мультипликаторов эффекта инвестиционных проектов. С помощью ряда примеров показано, сколь важен учет этих мультипликаторов при выборе проектов. В ходе выполнения указанных работ стала ясна целесообразность расширения целей и задач проводимых фундаментальных исследований ввиду открывшейся возможности принципиального совершенствования разрабатываемой методики народнохозяйственной оценки инвестиционных проектов.

Речь идет о прямом включении анализируемых инвестиционных проектов в межотраслевую имитационную модель. Ранее такое направление исследований не планировалось ввиду ряда трудностей теоретического и технического характера , казавшихся тогда непреодолимыми. Последнее открывает путь для разработки в дальнейшем проектов оптимизации государственных инвестиций например, в рамках бюджета развития.

Разработка ряда теоретических аспектов, методических положений, моделей, алгоритмов и программ, обеспечивающих реализацию указанного нового подхода, и составит главное содержание проекта, предлагаемого нами на год. Аннотация к отчету по результатам реализации проекта:

Имитационное моделирование инвестиционных рисков в бизнес-процессах

Имитационное моделирование инвестиционных рисков Имитационное моделирование является одним из мощнейших методов анализа экономической системы. В общем случае под имитацией понимают процесс проведения на ЭВМ экспериментов с математическими моделями сложных систем реального мира. При анализе рисков инвестиционных проектов обычно используют в качестве базы для экспериментов прогнозные данные об объемах продаж, затратах, ценах и т.

При проведении финансового анализа часто используются модели, содержащие случайные величины, поведение которых не детерминировано управлением или принимающими решения. Стохастическая имитация известна под названием"метод Монте-Карло".

В результате проведенного исследования авторами сформирована концепция Формирование инструментальной основы имитационной модели как системы Оптимальное распределение инвестиционных ресурсов с учетом.

В статье представлены имитационные модели, разработанные в Институте систем энергетики им. Мелентьева СО РАН для исследования перспектив развития угольной промышленности России и, в частности, ее восточных регионов. Рассмотрение возможности реализации названных имитационных моделей для исследования перспектив развития угольной промышленности. В исследованиях использованы методы системного анализа, оценки инвестиционных проектов принятия решений в условиях неопределенности. Для верификации моделей использованы официальные статистические данные и прогнозы развития экономики регионов.

Представлена реализация имитационных моделей:

Интернет-журнал «Экономические исследования», №4 (14), Декабрь 2014

Использование метода Монте-Карло для учета вероятностного характера процесса. Реализация метода Монте-Карло в алгоритмических сетях для выбранных распределений. Технология моделирования инвестиционного проекта с учетом вероятностного характера процесса.

Для исследования влияния факторов риска на показатели ущерба, имитационная модель 1 Статья выполнена в соответствии с п.

Имитационные модели в исследованиях перспектив развития угольной промышленности восточных регионов России Статья в журнале Вестник ИрГТУ. В статье представлены имитационные модели, разработанные в Институте систем энергетики им. Мелентьева СО РАН для исследования перспектив развития угольной промышленности России и, в частности, ее восточных регионов.

Рассмотрение возможности реализации названных имитационных моделей для исследования перспектив развития угольной промышленности. В исследованиях использованы методы системного анализа, оценки инвестиционных проектов принятия решений в условиях неопределенности. Для верификации моделей использованы официальные статистические данные и прогнозы развития экономики регионов. Представлена реализация имитационных моделей: Модели могут использоваться совместно с оптимизационными производственно-транспортными моделями и самостоятельно.

Сложная структура объекта исследования, трудность формализации зависимостей показателей развития угольной промышленности от отдельных наиболее значимых факторов, преобладающая роль эксперта в исследованиях не позволяют применять компьютерные модели с фиксированным входом и выходом. Имитационное моделирование является эффективным инструментом исследования перспектив развития угольной промышленности регионов России. С использованием представленных моделей неоднократно выполнялся компьютерный эксперимент, подтвердивший рациональность и оправданность применения этих моделей.

Библиографическая ссылка Такайшвили Л.

Ваш -адрес н.

Множество точек этой кривой образует т. Все точки эффективных портфелей расположены на"северо-западной", положительно наклоненной ветви кривой. Верхняя ветвь кривой зависимости доходности эффективного портфеля от его среднего квадратического отклонения, на которой расположены все эффективные портфели сходится с увеличением доходности-вариации к линейной асимптоте, кото- 16 рая задается уравнением: В представленной в работе модели в качестве безрискового актива был взят валютный депозит с фиксированной доходностью Т[ процентов за определенный период в банке высшей категории надежности.

Теперь задача распределения средств в портфеле с минимальной дисперсией приобретает новую модификацию, учитывающую специфику расчета доходности и дисперсии портфеля, содержащего безрисковый актив. Однако ожидаемая доходность е однозначно задает значение суммы вложений в рискованные акти- вы:

приобретают всеБольшинство инвестиционных проектов ха-большую актуальность. В связи с этим имитационная модель мической модели для задания элементами и проверкой проме- лей имитационного исследования;.

Анализ современного состояния проблемы управления рисками в инвестиционных проектах. Возможности современных методов измерения проектных рисков и требования к их использованию в управлении инвестиционными проектами. Цели и задачи исследования. Применение теории систем к проблеме управления рисками в инвестиционных проектах. Экспертное оценивание рисков инвестиционного проекта.

Построение имитационной модели инвестиционного процесса. Критерии оптимизации и показатели оценки эффективности инвестиционного проекта. Установление приоритетов критериев инвестиционного проекта. Выбор наилучшей альтернативы развития инвестиционного проекта в условиях неопределенности. Структура программного комплекса и программное обеспечение. Пользовательский интерфейс программного комплекса анализа риска в инвестиционных проектах. Анализ риска на примере реконструкции мельницы ОАО"Абрамовский комбинат хлебопродуктов".

Введение год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Яскевич, Ольга Георгиевна Актуальность темы. Подъем российской экономики неразрывно связан с капиталовложениями в производительные отрасли народного хозяйства.

Начало работы, создание упрощённой идеальной модели системы связи