Применение возможностей в моделировании рисков инвестиционных проектов

Набережные Челны Модели нейронной сети в оценке эффективности инвестиционных проектов Проблема оценки эффективности заключается в решении ряда взаимосвязанных задач, одной из которых является задача прогнозирования значений предполагаемой цены проектной продукции, ставки дисконтирования и периода жизненного цикла оцениваемого инвестиционного проекта, которые становятся ключевыми и от правильности выбора которых зависит эффективность или неэффективность того или иного инвестиционного проекта. Нелинейной концепцией прогнозирования в современных условиях деятельности, нашедшей широкое применение во многих предметных областях науки, но не имеющих никакого отношения к области экономики и управления деятельностью социально-экономических систем, является концепция, основанная на применении теории нейронных сетей или теории нейросетевого моделирования [1, 2]. В данной статье формулируются возможные варианты применения теории нейросетевого моделирования в решении вышеуказанной задачи прогнозирования. В процессе исследования этого вопроса была разработана, обоснована и представлена в работах [3, 4, 5] модель, как полносвязная нейронная сеть с прямой связью и алгоритмом обратного распределения ошибок. На данный момент предлагается на рассмотрении еще три варианта нейронных моделей для заранее определенных данных инвестиционного проектирования. В случае инвестиционного проектирования возможны следующие три ситуации варианта: Отсутствие достоверной фактической информации по показателю образцов держится в секрете, заведомо искажается. Образцы — это реализованные инвестиционные проекты, подаваемые на обучение. При таком стечении обстоятельств отпадает необходимость в прогнозировании показателя срока жизни инвестиционного проекта см. Отсутствует необходимость учета фактора времени процедуры дисконтирования в расчетах это возможно, когда проекты несложные, не капиталоемкие и недлительные.

2. Моделирование инвестиционных проектов

В последнее время в отечественной практике большое внимание уделяется оценкам рейтинга предприятий различных отраслей промышленности. Рейтинг, по которому предприятие позиционируется в ряду аналогичных предприятий, во многом определяет дальнейшую траекторию его развития, причем это относится и к возможностям получения дополнительных инвестиций со стороны потенциальных инвесторов, и к мобилизации его внутренних ресурсов.

Однако существующие методики оценки рейтинга не раскрывают возможности перемещения конкретного предприятия на более высокие позиции; в них не учитывается отраслевая специфика, хотя очевидно, что, например, предприятия добывающих отраслей обладают существенными отличиями от предприятий перерабатывающих отраслей. Другим существенным недостатком известных подходов к расчету рейтинга является высокая степень субъективности методик этого расчета.

Это относится и к выбору составляющих рейтинга, и к форме их свертки в итоговый показатель. Сказанное актуализирует исследования по разработке моделей инвестиционной привлекательности промышленных предприятий конкретных отраслей, позволяющих оценить возможности ее изменения за счет управления определяющими факторами, выполнить соответствующий прогноз.

где – множество выборок признаков описания инвестиционных . При такой структуре моделирования процессов или объектов.

Сельское хозяйство Объем производства продукции сельского хозяйства, млн. Оборот общественного питания, млн. Объем платных услуг населению, млн. Управляющие переменные Курс доллара США, руб. США за баррель Цена на природный газ на мировом рынке, долл. Общая численность безработных, тыс. Социальная сфера Среднедушевые денежные доходы населения, руб. Номинальная среднемесячная заработная плата, руб.

Адаптивный метод линейного программирования в экономических приложениях Балашов Никита Олегович, бакалаврская работа, , науч. Анализ эксплуатационной надежности технических изделий Белоусова Мария Владимировна, магистерская диссертация, , науч. Построение отказоустойчивых систем управления квадрокоптером Баранов Олег Владимирович, выпускная квалификационная работа аспиранта, , науч.

Модификация адаптивного метода оптимального управления для некоторых классов нелинейных систем Попков Александр Сергеевич, магистерская диссертация, , науч. Параметрический анализ модели эндогенного роста Лукаса Лапин Егор Дмитриевич, бакалаврская работа, , науч. Применение идентификаторов состояния в динамических моделях межотраслевого баланса Колесова Александра Александровна, бакалаврская работа, , науч.

Использование нейросетевых технологий. рынок характеризуется высокой динамичностью происходящих процессов, наличием огромного изыскание и разработка новых методов моделирования инвестиционного портфеля.

Предложена модель, описывающая последствия строительства тепловой электрической станции. Предложено использование нечеткого вывода для агрегации оценок факторов в рассматриваемой модели. Представлены результаты моделирования и оценки экологических последствий. . Показаны причины его заинтересованности в публикациях НС. Рассмотрены вопросы мотивации публикационной активности и возможности управления потоками публикаций. С позиций авторов НС проанализированы основные факторы и модели оптимального выбора состава подготавливаемых НС, журналов для их опубликования.

, . , : Май Нгок Тханг, В. Камаев, Тхай Куанг Винь, М. Цель настоящего исследования заключается в минимизации затрат на потребление электроэнергии за счет выбора оптимальной стратегии переключения между источниками энергии. Стратегия покупки электроэнергии определяется набором правил в зависимости от прогнозируемых данных о потреблении, производстве электроэнергии и текущего тарифного плана электроэнергии. Для обоснования предлагаемого подхода выполнены испытания на разработанной модели гибридной энергетической системы.

Нейросетевое распознавание классов в режиме реального времени

Предыдущая Содержание Следующая Использование нейросетевых технологий. Современный финансовый рынок характеризуется высокой динамичностью происходящих процессов, наличием огромного числа объективных и субъективных факторов, взаимо обусловливающих друг друга, относительной скудностью априорной информации о среде. В такой ситуации процесс принятия эффективного решения для большинства экономических агентов крайне затруднен.

Инвестор зачастую вынужден реагировать на субъективные показатели. Сложная рыночная ситуация, подкрепляемая неопределенностью, зачастую рождает панику, что в свою очередь также не способствует повышению эффективности принимаемых решений.

Нейросетевое моделирование факторов, влияющих на волатильность ценных бумаг Моделирование издательских процессов в научной периодике.

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. В заключении сформулированы основные теоретические и практические выводы, сделанные автором в рамках диссертационного исследования: На современном этапе развития экономики России, дня успешного качественного развития компании остро нуждаются в современных методах оценки инвестиционных проектов, учитывающих высокую степень неопределенности и риска и поддерживающих автоматизацию и тиражирование; 2.

Классические методы обоснования инвестиционных решений в условиях неопределенности имеют существенные недостатки применительно к оценке проектов, находящихся на самом раннем этапе их реализации -стадии инициации; 3. Использование аппарата теории нечетких множеств позволяет максимально полно учесть имеющуюся в распоряжении недостаточную и неоднородную информацию о проекте, обработать ее и представить в интуитивно понятной для аналитика форме; 4.

Разработанные методы определения основных параметров инвестиционного проекта - распределенных во времени потоков поступлений и затрат — опираются на элементы теории нечетких множеств и нейронных сетей, благодаря чему позволяют получить всестороннюю и высоко информативную оценку проекта; 5. Разработанные в диссертации методы получения и анализа основных показателей эффективности , , в виде нечетких чисел стандартной и произвольной формы предоставляют инвестору необходимые сведения для принятия решения относительно целесообразности реализации рассматриваемого проекта с точки зрения ожидаемого эффекта и связанного с реализацией риска; 6.

Выбор программных средств Ма11аЬ, 8шиНпк, , Оеёийог для реализации моделей и методов, предложенных в диссертационном исследовании, позволяет на высоком уровне и с требуемой точностью обрабатывать большие объемы данных различной природы и допускает широкие возможности интеграции с другими современными отечественными и зарубежными программными продуктами; 7.

Апробация предложенных методов в рамках построения имитационных моделей, а также посредством их внедрения в практическую деятельность строительной организации, показала их адекватность актуальным потребностям и возможностям российских компаний, способность решать поставленные в исследовании задачи и способствовать оптимизации принимаемых инвестиционных решений, что является неотъемлемым условием долгосрочного устойчивого развития компании.

Публикации по теме диссертации.

Перечень материалов журнала за 2020 год

Осуществление инвестиционных проектов Из книги Рынок ценных бумаг. Шпаргалки автора Кановская Мария Борисовна Осуществление инвестиционных проектов Осуществление инвестиционных проектов с коммерческими банками предполагает мероприятия, направленные на разработку и реализацию стратегий по управлению портфелем инвестиций, достижения оптимального сочетания прямых и

В работе описан новый метод визуализации мыслительного процесса в задач: оценки кредитоспособности заемщика, оценка объектов инвестиций и др. Построенная нейросетевая модель апробирована на одном из.

Динамика и особенности инвестиционной деятельности регионов Российской Федерации. Анализ и характеристика особенностей динамики инвестиций в основной капитал регионов Российской Федерации в интересах обеспечения экономического роста страны, социально-экономического развития территорий и повышения благосостояния населения. Динамика активности регионов Российской Федерации в области инвестиций за — гг.

В основу исследования положены данные Росстата об инвестициях в основной капитал по видам экономической деятельности в регионах страны. Выявлен ряд особенностей динамики инвестиционной деятельности регионов Российской Федерации. По уровню инвестиций в основной капитал регионы распределились на пять групп кластеров. Определено, что за рассматриваемый период во всех кластерах сформировались ядра с постоянным составом. Самыми многочисленными являются ядра кластеров, в которые вошли регионы с показателями инвестиционной активности ниже, чем средние значения по Российской Федерации.

В то же время кластеры с регионами-лидерами оказались самыми малочисленными.

Использование нейронных сетей для моделирования прогноза котировок ценных бумаг

Транскрипт 1 Давтян Д. Они, как и их западные коллеги сталкиваются с многочисленными рисками, связанными с рыночными колебаниями курсов валют, акций, сырьевых товаров и т. С каждым годом работ на данную тему становится все больше и больше. Компании начинают понимать, что управление рисками позволяет не только застраховать себя от потерь, но и привлечь новых партнеров, выйти на новые рынки.

Значимость проектного риск-менеджмента, а именно, количественной оценки рисков, возрастает при инновационности проекта. Именно инновационность развития была названа в числе главных приоритетов экономической программы президента Медведева Д.

Анализируя актуальные вопросы инвестиционного проектирования на 3 образует многоуровневую сетевую модель процесса инвестиционного .. основе методов имитационного моделирования и нейросетевых технологий .

Финансовая академия при Правительстве РФ Алгоритм применения имитационного моделирования в риск-анализе инвестиционных проектов сферы сотовой связи Рынок мобильной связи в настоящее время является одним из крупнейших по величине инвестиционных вложений в России. Дальнейшее развитие отрасли мобильных телекоммуникаций напрямую зависит от объема инвестиционных вложений компаний, оказывающих услуги сотовой связи.

В настоящее время это приобретает особую значимость в связи с переходом современных технологий сферы сотовой связи на новый этап развития — сети третьего поколения 3 сети , что потребует крупных инвестиций для замены технического оснащения и программного обеспечения. Реализация инвестиционных проектов в сфере сотовой связи осуществляется в условиях неопределенности, поэтому часто даже качественно составленный бизнес-план проекта не сможет гарантировать то, что в условиях высокорискованной экономики России реализуемый инвестиционный проект сможет обеспечить заложенные в бизнес-плане эффективность и прибыльность.

В условиях неопределенности у инвестиционного проекта на рынке сотовой связи могут возникать несколько сценариев реализации. Одним из современных и наиболее обоснованных подходов к анализу и оценке эффективности и рисков инвестиционных проектов является имитационное моделирование. Имитационное моделирование позволяет наиболее полно учесть и количественно оценить все риски, возникающие в процессе реализации инвестиционного проекта.

В связи со всем вышеобозначенным становится актуальной разработка комплексного алгоритма применения имитационного моделирования в инвестиционном анализе на рынке сотовой связи.

Том 8, номер 1(24) 2020

Модели экономического роста агрегированные модели производства играют важную роль в экономических исследованиях. С помощью них определяются основные тенденции развития экономики, прогнозируются объемы производства, оценивается эффективность распределения ресурсов, а также учитывается влияние на экономику научно-технологического прогресса НТП , государственного регулирования, демографических изменений и т. Они практически незаменимы при исследовании долгосрочных перспектив развития, когда невозможно с достаточной степенью надежности спрогнозировать параметры детальных математических моделей.

В любой экономике встаёт проблема выбора между обеспечением текущего и будущего спроса, потреблением и капитальными вложениями. Мировой опыт показывает развитие американского и западноевропейских государств и их высокотехнологичных компаний , что объём вложений в основные фонды является важным, но не единственным фактором конкурентоспособности, одним из которых являются вложения в новые технологии — инновации.

Доказано, что обширные возможности нейросетевого моделирования позволяют нейросетевое моделирование, финансово-экономические процессы препятствующих внедрению инновационно-инвестиционных проектов.

Возникает вопрос, нельзя ли обратить функцию , т. Аналитически это сделать не удаётся, но Ф. Такенсом была доказана теорема, которая утверждает, что почти для всех и , где — размерность аттрактора, отображение будет взаимно однозначным и непрерывным. Если же в пространстве -векторов выделить множество, на которое отображаются вектора , то на этом множестве отображение будет обратимым, и можно условно записать. Подставив выражение для в соотношение , мы получим для всех . Найти саму функцию аналитическими методами не удаётся.

Важно, однако, что такая функция в принципе существует, и её свойства можно попытаться определить по измеренному временному ряду. При моделировании ДС на основе нейронной сети временной ряд данной системы рассматривается в качестве исходных данных. Цель обучения нейросети — определить свойства функции и вычислить -ю компоненту временного ряда по -1 предыдущим. Построение предиктора Пусть требуется построить предсказывающую систему предиктор с дальновидностью 1 шаг по исходной выборке, т.

Для решения задачи будем применять трёхслойную нейронную сеть с нейронами на входном слое и нейроном на выходном. В таком случае входные данные представляется в виде мерных -векторов.

Научные публикации: статьи, тезисы, монографии, учебные пособия

Методика оценки и прогнозирования инвестиционной привлекательности отраслевых структур: В настоящей работе представлен механизм моделирования индекса инвестиционной привлекательности отраслевых комплексов, предусматривающий использование нейросетевого алгоритма моделирования социально-экономических процессов, проявляющихся на отраслевом уровне управления.

Ключевые слова: Управление инвестиционным поведением экономических систем базируется на возможности использования в операционной деятельности эффективного инструментария оценки и прогнозирования инвестиционной привлекательности и инвестиционной активности субъектов хозяйствования. Формирование подобного инструментария предусматривает необходимость разработки количественных моделей диагностики качества управленческого решения инвестиционного характера.

эффективности инвестиционных проектов основанная на применении теории нейронных сетей или теории нейросетевого моделирования [1, 2].

О сайте Моделирование инвестиционного процесса Экономисты отмечают, что в новых условиях данная попытка моделирования инвестиционного процесса, безусловно, привлекательна, хотя и не учитывает отдельные факторы, которые могут оказаться решающими, например привлекательность строительства для коммерческих банков.

Рассмотрим результаты моделирования инвестиционного процесса по двум вариантам бизнес-планов инвестиционного проекта. Оба варианта в конечном итоге приводят к получению одного и того же показателя чистого приведенного дохода . Обе серии опытов, естественно, имеют какое-то отклонение от требуемого значения . Различие этих мотивационных механизмов должны учитываться в процессе моделирования инвестиционного поведения предприятия.

Инвестиционный процесс возникает и протекает во внутренней среде предприятия , хотя его связь с некоторыми сторонами деятельности организации не всегда очевидна. Основные элементы типичной модели процесса принятия и осуществления инвестиционных решений показаны на рис. Реальные инвестиции являются главной точкой роста экономики России. Осознание этого факта российскими экономистами и правительством выражается в непрерывном потоке нормативной документации последних лет, регулирующей инвестиционные процессы , а также в громадном количестве переводной и отечественной литературы по вопросам инвестирования.

По сути дела обоснование нормативов рентабельности на основе такого подхода означает централизованное моделирование рыночного процесса регулирования рентабельности. Действительно, предположим, что действующий хозяйственный механизм исключает плановое ценообразование, но предусматривает ничем не ограниченное самофинансирование воспроизводства.

Использование нейросетевых технологий.

В последнее время в отечественной практике большое внимание уделяется оценкам рейтинга предприятий различных отраслей промышленности. Рейтинг, по которому предприятие позиционируется в ряду аналогичных предприятий, во многом определяет дальнейшую траекторию его развития, причем это относится и к возможностям получения дополнительных инвестиций со стороны потенциальных инвесторов, и к мобилизации его внутренних ресурсов.

Однако существующие методики оценки рейтинга не раскрывают возможности перемещения конкретного предприятия на более высокие позиции; в них не учитывается отраслевая специфика, хотя очевидно, что, например, предприятия добывающих отраслей обладают существенными отличиями от предприятий перерабатывающих отраслей. Другим существенным недостатком известных подходов к расчету рейтинга является высокая степень субъективности методик этого расчета.

Модель системы инвестиционных рисков телекоммуникационных компаний ских разложений, так и новые, например нейросетевые методы. Оценка процессов, построении их корректных описаний и моделей. Однако для.

Применение неиросетевых технологий для анализа чувствительности оценок рисков инвестиционных проектов промышленного предприятия Введение к работе Актуальность темы исследования. В современных условиях происходящей в России массовой реструктуризации предприятий не только крупного, но и среднего бизнеса, возрастает роль решения проблем их развития в условиях высокой неопределенности, когда, помимо количественных финансовых и экономических факторов, надо учитывать также факторы, не оцениваемые количественно.

Речь идет, прежде всего, о необходимости оценки многочисленных факторов риска, сопровождающих реализацию инвестиционных проектов. Имеющиеся методики риск-анализа, в основном, носят чисто качественный характер, либо основаны на производственной статистике, которой по вполне понятным причинам в российской экономике пока недостаточно. Сложившаяся ситуация в данной сфере экономических знаний обусловливает необходимость обращения к современным эффективным методам системного анализа, к которым, в частности, относятся методы экспертно-аналитического моделирования и прогнозирования, позволяющие сравнивать инвестиционные проекты по целому ряду количественных и качественных факторов.

Данные методы в настоящее время уже в достаточной мере освоены экономистами-аналитиками, однако до сих пор отсутствуют методические разработки, которые позволили бы внедрить их в практику топ-менеджеров промышленных предприятий.

Суперкомпьютерное моделирование нейронных сетей ..

Узнай, как мусор в голове мешает тебе больше зарабатывать, и что ты можешь сделать, чтобы очиститься от него полностью. Нажми здесь чтобы прочитать!