Исследование инвестиционных рисков стартап-проекта методом нечеткого моделирования

В настоящее время существуют различные подходы к оценке рисков. Особый интерес представляет теория нечеткой логики , определяющая современный подход к описанию бизнес-процессов, в которых присутствуют неопределенность и неточность исходной информации. Процесс принятия решений в этом случае имеет многоаспектный и чрезвычайно сложный характер и требует привлечения современного программного обеспечения. В данной работе предлагается двухэтапный метод оценки эффективности инвестиций. На первом этапе характеристики инвестиционного проекта оцениваются с помощью программного обеспечения для разработки бизнес-планов, например, [6]. Затем полученные характеристики рассматриваются как входные данные оценки эффективности на основе нечеткой логики [2]. В качестве алгоритма нечеткой логики выбран алгоритм Мамдани [1].

Ваш -адрес н.

Преимущества метода состоят в том, что не требуется статистической информации, а результаты наиболее интуитивно понятны. В данном случае от экспертов требуется лишь определить общий вид функций принадлежности, что является сильной стороной метода, а точная настройка параметров производится на основе статистических данных. В завершении работы на основе имеющихся в распоряжении денежных потоков - потока поступлений, представленного в нечетком виде, и потока затрат, полученного на основе двух методов как в точной форме, гак и в нечеткой, - вычисляются показатели эффективности проекта согласно разработанным алгоритмам и методам.

Представление значений и в нечеткой форме позволяет аналитику получить большой объем информации о проекте, в том числе, провести анализ рисков, связанных с проектом, который также представлен в параграфе 3.

Примеры применения метода нечеткой логики. Основные методы учета рисков при анализе инвестиционных проектов. Имитационное моделирование.

Говоря о нечеткой логике, чаще всего имеют в виду системы нечеткого вывода, которые лежат в основе различных экспертных и управляющих процессах. Основными этапами нечеткого вывода являются: Формирование базы правил системы нечеткого вывода. Активизация подусловий в нечетких правилах продукций. Данная схема относится к алгоритму нечеткого вывода Мамдани, который один из первых нашел применение в системах нечетких множеств [14].

Причем, каждая из переменных может принимать соответствующие значения, т. В свою очередь для каждого из терм-множеств задается функция принадлежности. Задача нечеткого вывода для данного примера является определение числового значения для выходной переменной С. Наиболее часто база правил имеет вид структурированного текста: Следует отметить, что входные и выходные лингвистические переменные считаются определенными, если для них заданы функции принадлежности. На данном этапе устанавливается соответствие между численным значением входной переменной системы нечеткого вывода и значением функции принадлежности соответствующей ей лингвистической переменной.

Для примера на рис. Далее это приводит к одному нечеткому множеству, которое будет назначено каждой выходной переменной для каждого правила.

Применение нечеткой логики для анализа инвестиционного проекта [2020]

Математические и инструментальные методы экономики Количество траниц: Проведение экспресс-анализа инвестиционных проектов: Специфика и тенденции развития промышленности в России на примере строительной отрасли. Особенности экономического анализа инвестиционного проекта на разных стадиях его реализации. Эволюция количественных методов в экономическом анализе.

Виды неопределенности и риска, связанные с реализацией инвестиционных проектов, и методы их учета.

Комплексный финансовый анализ корпорации на основе нечетких представлений. Нечетко-множественная модель инвестиционного проекта .. Нечеткая логика, как модель человеческих.

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.

Оценка проектов в условиях неопределенности

Однако сложность отбора для внедрения того или иного инновационного решения заключается в многоплановости его воздействия. Это обуславливает необходимость комплексного анализа эффективности вовлечения новшеств, связанных с реализацией инновационных проектов в хозяйственный оборот предприятия, в определении не только экономической результативности научно-технических разработок, но и социальных, экологических и других показателей эффективности проектов.

Таким образом, важной задачей становится формирование методов оценки эффективности инновационных проектов, позволяющих учесть все аспекты, связанные с их реализацией. . , .

Анализ инвестиционного проекта в здравоохранении является многокритериальной обобщенной оценки, иерархический подход и нечеткую логику.

Теоретические аспекты несостоятельности и диагностики вероятности банкротства Достижение основной цели предпринимательской деятельности, а именно стабильное получение прибыли в течение продолжительного периода времени, возможно благодаря активному внедрению инноваций. Инновация представляет собой создаваемые новые или усовершенствованные технологии, виды продукции или услуги, а также решения производственного, административного, финансового, юридического, коммерческого или иного характера, имеющие результатом их внедрения и последующего практического применения положительный эффект для задействовавших их хозяйствующих субъектов [3].

Цель работы — определение роли инвестиций в инновационном развитии и оценка эффективности и уровня риска инновационно-инвестиционного проекта предприятия на основе нечеткой логики. Инновация представляет собой востребованное на рынке внедренное новшество, которое является результатом вложения капитала в разработку нового продукта или услуги, усовершенствованной технологии или процесса. В связи с этим следует отметить, что при всем разнообразии рыночных новшеств важным условием для их практической реализации в бизнесе является привлечение инновационных инвестиций в достаточном объеме [2].

Таким образом, необходимость значительных объёмов финансовых ресурсов для внедрения новшеств порождает тесную связь между инновационной и инвестиционной деятельностью. Размер инвестиций зависит от особенностей как инновационного, так и инвестиционного проекта, таких, как эффективность и уровень риска.

Понятия экономической эффективности инвестиционного и инновационного процесса являются близкими по смыслу категориями. Данный показатель характеризует соотношение результата прибыли или убытка предприятия проекта и затраченных средств на его осуществление за определенный период времени. Инвестиционный риск, как и инновационный, представляет собой вероятность возникновения непредвиденных финансовых потерь, возникающих при вложении предприятием капитала в реализацию проекта.

Для анализа эффективности и степени риска инновационно-инвестиционного проекта был применен метод нечеткой логики. Этот подход позволяет исследовать объекты и процессы в условиях информационной неопределенности.

Анализ инновационно-инвестиционной деятельности предприятия на основе нечеткой логики

Описываются проблемы, связанные с функционированием банков в условиях неопределенности, а также приводятся примеры применения методов нечеткой логики в банковской сфере и программные продукты. В настоящее время экономическая, социальная и технологическая обстановка в банковской сфере менее предсказуема и находится в более нестабильной ситуации, чем в недалеком прошлом. Банки вынуждены работать в условиях неопределенности относительно будущего финансового состояния и экономической среды функционирования.

Формирование модели анализа инвестиционного проекта с учетом зарубежной практики Преимущества применения нечеткой логики в технике.

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. 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.

Организация управлением инвестициями позволит хозяйствующим субъектам занять достойное место в рыночной системе. В современном мире деятельность предприятий осуществляется с использованием информационных технологий, которые все глубже проникают в структуру сегодняшнего бизнеса, все теснее интегрируются с производственными, учетными, аналитическими и управленческими процессами, все активнее используются функциональными подразделениями предприятий в их собственной деятельности, во взаимоотношениях с другими службами и окружающим миром.

Программные продукты и системы

Формула 12 позволяет рассчитать чистый приведенный доход, получаемый от инвестиционного проекта, использующего заемные средства, в случае, когда поступления от инвестиционного проекта и индекс инфляции заданы нечеткими числами -типа. Получена расчетная формула, позволяющая определять чистый приведенный доход в нечетких условиях на основе арифметики нечетких чисел -типа. Для определения чистого приведенного дохода ИП в нечетких условиях можно использовать также комплексный или матричный метод выполнения операций над нечеткими числами -типа, что позволит упростить вычисления при использовании систем компьютерной математики [5].

Результаты исследования могут быть полезны в практике инвестиционного анализа. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта; [под ред.

Применение теории нечетких множеств в оценке экономической Анализ традиционных методов оценки экономической эффективности Для оценки эффективности долгосрочных инвестиционных проектов .. Деревянко П.М. «Элементы нечеткой логики при формировании инвестиционного портфеля .

Часто задаваемые вопросы по теории нечетких множеств, нечеткой логике и мягким вычислениям. Рассмотрено какие параметрические функции принадлежности наиболее распространены и др. Нечеткая логика в системах управления. Преимущества применения нечеткой логики в технике. Основные операции нечеткой логики и их обобщения. Операции Заде и алгебры Клини, операции отрицания, конъюнкции, дизъюнкции. Книги по нейронным сетям, нечеткой логике и генетическим алгоритмам.

В основе каталога - попытка систематизировать информацию про лучшие книги по отдельным темам, имеющим отношение к веб-программированию, электронной коммерции и интеллектуализации информационных технологий. В систематизированном виде изложены критерии и методы оценки эффективности инвестиционных проектов. А также приведены расчетные схемы оценки показателей эффективности инвестиционных проектов, рассмотрен анализ и оценка риска инвестиционных проектов.

В книге подробно рассмотрены особенности становления и развития инвестиционных процессов в коммерческой деятельности и предпринимательстве в современных условиях хозяйствования. Учебное пособие предназначено для студентов экономических вузов всех форм обучения, аспирантов, преподавателей, может быть полезно работникам инвестиционной сферы. Федоров"Оценки эффективности инвестиционных проектов".

ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ НА ОСНОВЕ ФОРМАЛИЗМА НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ

Проведенные расчеты на множестве инвестиционных проектов подтвердили гипотезу о применимости линейной модели чувствительности в широком диапазоне наиболее вероятных отклонений риск-параметров, что свидетельствует о корректности данной методики. Предложенные индексы максимальной и полной чувствительности являются удобными интегральными оценками инвестиционного проекта, позволяющими сравнивать различные проекты по степени рискованности последних.

Количественный анализ одновременного влияния совокупности рисков на инвестиционный проект, представленный в разделе 5, основан на применении теории нечетких множеств в сочетании с функциями чувствительности. Такой симбиоз двух подходов позволяет решить поставленную задачу в условиях, когда классическая статистика не работает. Весовым коэффициентом здесь является значение соответствующей функции чувствительности.

факторов неопределенности на инвестиционный проект приводит к неожиданным потерям, Множество нечетких чисел для анализа эффективности инвестиционного проекта задается в виде на основе нечеткой логики [3, 4].

Среднее Высокое Каждый из входных параметров риска был описан с помощью функции принадлежности. Так, например, графическая иллюстрация выходной переменной риск проекта представлена на рис. Оценка входных переменных и формирование правил. Каждая из входящих переменных, то есть каждый из факторов рисков, входящих в подгруппы факторов риска оцениваются на основе экспертных оценок. Далее, в соответствии с матрицей , формируются логические правила. Применение метода нечеткой логики для оценки риска.

Используя алгоритм нечеткого вывода Мамдани, а также все предположения, закладываемые в течение анализа, была получена оценка риска изменения входных параметров риска на ключевые параметры проекта Рис. Итак, влияние на факторы риска проекта: На изменение сроков — среднее; На изменение в затратах — среднее; На изменение в качестве — низкое; На изменение в безопасности — среднее. На основе полученных данных менеджмент компании может сделать вывод, насколько компания готова идти на данный риск в случае принятия проекта.

Применение метода нечеткой логики позволило включить такие лингвистические факторы риска, как производительность труда, погодные условия, сбои в работе оборудования, наличие разрешительной документации к необходимому моменту времени и пр.

Анализ чувствительности инвестиционных проектов