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. Очевидно, что для обоснования привлекательности проекта и обеспечения его успешной реализации необходимо проведение качественного и количественного анализа рисков проекта, разработка антирисковых мероприятий, оценка связанных с ними затрат и эффекта от их реализации, проведение расчетов, демонстрирующих устойчивость проекта к изменениям экономической ситуации.

4.7.4. Имитационное моделирование Монте-Карло

Подобные особенности накладывают особенно высокие требования на разработку детального бизнес-плана, раскрывающего все важные вопросы реализации проекта. К сожалению, достаточно часто приходится встречаться с непониманием руководителями предприятий важности этого шага — ими разработка бизнес-плана рассматривается как формальность, необходимая исключительно для получения банковского кредита.

На самом же деле, именно сама компания в первую очередь должна быть заинтересована в разработке максимально детального бизнес-плана реализации проекта, так как только с помощью него компания может выяснить, является ли рассматриваемый проект финансово эффективным, насколько он устойчив к рискам, каковы инвестиционные потребности, каков необходимый график привлечения дополнительных финансовых средств и т.

Как было описано в предыдущей статье, финансовый блок разработки инвестиционного проекта должен включать комплекс работ по прогнозированию денежных потоков проекта, расчету показателей финансовой эффективности проекта, всесторонней оценке рисков.

Имитационное моделирование результатов инвестиционного проекта с тогда, когда реальный эксперимент по каким-либо при- чинам невозможен или . для бизнес-планирования и оценки инвестиционных проектов в России.

Анализ безопасности среды жизнедеятельности при реализации концепции устойчивого развития. Методика эколого-экономической оценки инвестиционных проектов. Расчет ущерба, выгод от их реализации и показателей эффективности. Учет воздействия внешней среды. Необходимость применения новых подходов к анализу риска инвестиционных проектов. Характеристика метода нечеткой логики как направления в области управления и принятия решений, его применение.

Разработка и возможности применения модели оптимизации структуры и ассортимента продукции предприятия определенной производительности. Использование дискретного принципа максимума Понтрягина для определения структуры оптимального управления. Разработка моделей по планированию, расчету и сравнительному анализу инвестиционных проектов с помощью . Порядок решения финансовых задач в среде . Технология имитационного моделирования в среде , статистический анализ результатов имитации.

Ковариация и корреляция, инструменты анализа данных и результаты описательной статистики. Экономико-математические методы оценки качества инвестиционного проекта промышленных производств с учетом социально-экономических, технико-экономических, экологических особенностей их размещения. Универсальность в отношении видов проектов и объёмов финансирования.

Во-вторых, имитационное моделирование позволяет анализировать моделируемую систему в режиме реального времени в отличие от аналитических методов. В итоге, заказчик получает готовый аналог реального проекта, продуманный и детализированный до мельчайших деталей. Каждое бизнес-направление, каждый проект имеют свои особенности и требуют индивидуального подхода.

Успешные результаты практической реализации всегда зависят от уровня проработки объектов и организации выполнения процессов. Модели демонстрируют все возможные способы развития событий, самостоятельно выбирая наиболее оптимальный вариант. При этом результаты всех экспериментов формализуются в удобные отчетные формы.

Деревья решений. Имитационное моделирование инвестиционных рисков. 4. Способы снижения риска. 5. Некоторые алгоритмы проведения.

Имитационное моделирование Монте-Карло Метод имитационного моделирования Монте-Карло создает дополнительную возможность при оценке риска за счет того, что делает возможным создание случайных сценариев. Применение анализа риска использует богатство информации, будь она в форме объективных данных или оценок экспертов, для количественного описания неопределенности, существующей в отношении основных переменных проекта и для обоснованных расчетов возможного воздействия неопределенности на эффективность инвестиционного проекта.

Результат анализа риска выражается не каким-либо единственным значением , а в виде вероятностного распределения всех возможных значений этого показателя. Следовательно, потенциальный инвестор, с помощью метода Монте-Карло будет обеспечен полным набором данных, характеризующих риск проекта. На этой основе он сможет принять взвешенное решение о предоставлении средств.

В общем случае имитационное моделирование Монте-Карло — это процедура, с помощью которой математическая модель определения какого-либо финансового показателя в нашем случае подвергается ряду имитационных прогонов с помощью компьютера. В ходе процесса имитации строятся последовательные сценарии с использованием исходных данных, которые по смыслу проекта являются неопределенными, и потому в процессе анализа полагаются случайными величинами.

Процесс имитации осуществляется таким образом, чтобы случайный выбор значений из определенных вероятностных распределений не нарушал существования известных или предполагаемых отношений корреляции среди переменных. Результаты имитации собираются и анализируются статистически, с тем, чтобы оценить меру риска. Процесс анализа риска может быть разбит на следующие стадии.

Управление активами и проектами

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.

Таким образом, вопрос управления рисками при инвестиционном проектировании в . К первым относят все подходы к планированию отвечающих потребностям проекта . Имитационное моделирование ( метод Монте-Карло).

Место имитационного моделирования при принятии решений в условиях риска и неопределенности 10 Схема применения метода Монте-Карло в риск-анализе ИП 22 1. Общие принципы построения моделей вероятностного имитационного моделирования для управления рисками инвестиционных проектов 50 Методы управления рисками инвестиционных проектов 50 Основные требования к исходной информации при моделировании 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.

Инвестиционный проект: Анализ и оценка рисков

Транспортировка раненого в укрытие: Тактика действий в секторе обстрела, когда раненый не подает признаков жизни Перевал Алакель Северный 1А

ДЛЯ ОБОСНОВАНИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОГРАММ методов имитационного моделирования на основе представленных экономико T — число лет в периоде планирования; m — число рассматриваемых инвести ционных При этом оператор алгоритма устанавливает законы группировки для наи.

Процесс анализа риска Первая стадия в процессе анализа риска - это создание прогнозной модели. Такая модель определяет математические отношения между числовыми переменными, которые относятся к прогнозу выбранного финансового показателя. В качестве базовой модели для анализа инвестиционного риска обычно используется модель расчета показателя . Использование этой формулы в анализе риска сопряжено с некоторыми трудностями. Они заключаются в том, что при генерировании случайных чисел, годовой денежный поток выступает как некое случайное число, подчиняющееся определенному закону распределения.

В действительности же это совокупный показатель, включающий множество компонент рассмотренных в предыдущих публикациях. Этот совокупный показатель изменяется не сам по себе, а с учетом изменения объема продаж. То есть ясно, что он коррелирован с объемом. Поэтому необходимо тщательно изучить эту корреляцию для максимального приближения к реальности. Общая прогнозная модель имитируется следующим образом. Генерируется достаточно большой объем случайных сценариев, каждый из которых соответствует определенным значениям денежных потоков.

Сгенерированные сценарии собираются вместе и производится их статистическая обработка для установления доли сценариев, которые соответствуют отрицательному значению . Отношение таких сценариев к общему количеству сценариев дает оценку риска инвестиций.

Ваш -адрес н.

Партнёры Управление активами и проектами При долгосрочном планировании наличие неопределенностей в данных и зависимостях неизбежно. Однако, они часто неочевидны для аналитика. Когда решения принимаются с использованием детерминированных аналитических моделей, необходимо, чтобы в модели были учтены все факторы, оказывающие влияние на ситуацию. На практике какие-то значения всегда неизвестны, следовательно, аналитическая модель строится на основе предположений и допущений.

Более того, иногда ключевые переменные вообще не берутся в расчёт при анализе.

Имитационное моделирование (англ. simulation modeling) — метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной.

Алгоритмическая реализация имитационной модели. Существующие подходы к алгоритмизации 3. Экспериментальная апробация адекватности методики. Практическое применение методики имитационного моделирования в оценке инвестиционных проектов. Имитационная модель экспертизы инвестиционных проектов в перерабатывающее предприятие. Характеристика объекта и информационное обеспечение.

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

Математические и инструментальные методы экономики Количество траниц: Теоретические основы использования имитационного моделирования как инструмента исследования рисков инвестиционных проектов. Риск и неопределенность инвестиционного проекта. Место имитационного моделирования при принятии решений в условиях риска и неопределенности.

В статье рассматривается имитационная модель, поддерживающая решение задачи фективным инструментом финансового планирования являются Важное место при прогнозе денежных потоков занимают уравне- по основной, инвестиционной и финансовой деятельности. Схема.

Разработка моделей и программных средств для оценки рисков промышленных предприятий на основе технологий имитационного моделирования: Управление структурой основных фондов на предприятиях строительного комплекса: Динамическое моделирование ситуационного управления промышленным предприятием: Разработка системы имитационного моделирования для решения задач управления промышленными предприятиями: Имитационное моделирование предприятий оптовой торговли: Метод и средства имитационного моделирования вероятностных производственных систем: Имитационное моделирование в оперативном управлении производством.

Повышение эффективности управления производственными процессами промышленных предприятий с использованием имитационного моделирования: Необходимость повышения эффективности деятельности предприятий как одного из факторов обеспечения экономической безопасности регионов и страны в целом [3] обуславливает поиск возможных путей ее оптимизации. В этой связи актуальными видятся вопросы применения современных Т-технологий в процессах планирования хозяйствующих субъектов.

Имитационное моделирование представляет собой эффективный метод решения задач, получивший распространение на всех уровнях планирования — от стратегического до оперативно-календарного. В планировании под имитационным моделированием понимают создание компьютерной программы, которая позволяет исследовать процесс функционирования реальной производственно-хозяйственной ситуации предприятия путём проведения экспериментов на компьютере в целях обоснования планового решения и, следовательно, может считаться виртуальной версией данного предприятия [2, 5, 10].

Необходимость применения метода имитационного моделирования в решении задач планирования обусловлена тем, что материальные, информационные, финансовые потоки бизнес-процессов имеют характеристики, изменяющиеся во времени по случайным законам, в силу чего ресурсы могут использоваться неравномерно.

Инвестиционное моделирование

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.

имитационном моделировании подходов к количественной оценке . при управлении инновационным риском возникает необходимость в выработке разумного .. планирования T (срока реализации инвестиционного проекта); .

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: При этом портфель, состоящий из рискованных активов, будет сбалансированным, то есть таким, что ничего не вкладывается и не зани- 17 мается под фиксированный процент гг.

Имитационное моделирование и его применение в производстве