3. Имитационное моделирование инвестиционных рисков

3. Имитационное моделирование инвестиционных рисков

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". Имитационное моделирование представляет собой серию численных экспериментов, призванных получить эмпирические оценки степени влияния различных факторов исходных величин на некоторые зависящие от них результаты показатели. В общем случае проведение имитационного эксперимента можно разбить на следующие этапы.

Имитационное моделирование в анализе рисков инвестиционного проекта

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.

Имитационное моделирование формирования портфеля частных инвестиций автореферат диссертации на тему Применение вычислительной.

Будем также исходить из предположения о независимости ключевых переменных , , , а результирующий показатель , исходя из центральной предельной теоремы, аппроксимируем с помощью нормального закона распределения. Как следует из названия, она позволяет получить случайное число из заданного интервала. При этом тип возвращаемого числа вещественное или целое зависит от типа заданных аргументов. Рабочий лист с результатами, проведенного эксперимента представлен на рис.

Величина ожидаемой составляет , долл. Можно сказать, что стандартное отклонение не превышает ожидаемого значения, но достаточно велико, что заставляет задуматься о рискованности проекта. Общее число отрицательных значений в выборке составляет 36 из Несколько больший оптимизм внушают результаты анализа распределения чистых поступлений от проекта . Результаты имитации с помощью встроенной функции СЛУЧМЕЖДУ Сумма всех отрицательных значений в полученной генеральной совокупности ,3 может быть интерпретирована как чистая стоимость неопределенности для инвестора в случае принятия проекта.

Аналогично сумма всех положительных значений может трактоваться как чистая стоимость неопределенности для инвестора в случае отклонения проекта.

К наиболее распространенным из них следует отнести: В данной статье кратко изложены преимущества, недостатки и проблемы их практического применения, предложены усовершенствованные алгоритмы количественного анализа рисков инвестиционных проектов и рассмотрено их практическое применение. Метод корректировки нормы дисконта. Достоинства этого метода — в простоте расчетов, которые могут быть выполнены с использованием даже обыкновенного калькулятора, а также в понятности и доступности.

Вместе с тем метод имеет существенные недостатки. Метод корректировки нормы дисконта осуществляет приведение будущих потоков платежей к настоящему моменту времени то есть обыкновенное дисконтирование по более высокой норме , но не дает никакой информации о степени риска возможных отклонениях результатов.

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РИСКОВ. Курсовая работа. Дисциплина: “Имитационное моделирование экономических.

Моделирование рисков инвестиционных проектов 3. Имитация с инструментом"Генератор случайных чисел" 3. Статистический анализ результатов имитации Имитационное моделирование является одним из мощнейших методов анализа экономических систем. В общем случае, под имитацией понимают процесс проведения на ЭВМ экспериментов с математическими моделями сложных систем реального мира.

Цели проведения подобных экспериментов могут быть самыми различными - от выявления свойств и закономерностей исследуемой системы, до решения конкретных практических задач. С развитием средств вычислительной техники и программного обеспечения, спектр применения имитации в сфере экономики существенно расширился. В настоящее время ее используют как для решения задач внутрифирменного управления, так и для моделирования управления на макроэкономическом уровне.

Рассмотрим основные преимущества применения имитационного моделирования в процессе решения задач финансового анализа. Как следует из определения, имитация - это компьютерный эксперимент.

Имитационное моделирование инвестиционных процессов

Величина ожидаемой меньше ,96 против , Однако величина стандартного отклонения также существенно ниже ,31 против ,62 и не превышает значения . Коэффициент вариации меньше 1, таким образом, риск данного проекта в целом ниже среднего риска инвестиционного портфеля фирмы. Еще больший оптимизм внушают результаты анализа распределения чистых поступлений от проекта . Таким образом, с вероятностью больше 0,9 можно утверждать, что поступления от проекта будут положительными величинами. Сумма всех отрицательных значений может быть интерпретирована как чистая стоимость неопределенности для инвестора в случае принятия проекта.

Метод имитационного моделирования Монте-Карло создает дополнительную неопределенности на эффективность инвестиционного проекта.

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. Показатели являются безразмерными, что важно для сопоставления различных по масштабам ИП. Для повышения надежности рассчитанных числовых характеристик рискованности и эффективности предлагается рассматривать полученные выборочные значения с учетом доверительного интервала их изменения, при необходимости их сопоставления - сравнение осуществлять путем проверки статистических гипотез с применением асимптотически нормальных статистик.

С целью реализации изложенной выше методики применения имитационного моделирования было разработано программное обеспечение, которое позволяет обеспечить взаимодействие между моделью денежных потоков проекта и математической моделью для имитации. Необходимость в разработке программы обусловлена тем, что в настоящее время метод Монте-Карло в российском программном обеспечении по бизнес-планированию либо отсутствует, либо его применение ограничено с точки зрения набора законов распределения риск-переменых, учета вероятностной зависимости, методов статистического анализа результатов.

Принципы вероятностного имитационного моделирования управления рисками инвестиционных проектов Так как в нестабильных экономических условиях необходимость в действенных механизмах управления рисками появляется уже на этапе разработки ИП, то возрастает роль оценки методов управления рисками.

КОМПЬЮТЕРНОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНВЕСТИЦИЙ НА ОСНОВЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

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. Схема применения метода Монте-Карло в риск-анализе ИП.

АНАЛИЗ ФИНАНСОВЫХ ОПЕРАЦИЙ. СОДЕРЖАНИЕ. Моделирование рисков инвестиционных проектов. Технология имитационного.

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.

Имитационное моделирование инвестиционных рисков

Если не можете добиться результата, имитируйте кипучую деятельность Из законов Мэрфи: В общем случае, под имитацией понимают процесс проведения на ЭВМ экспериментов с математическими моделями сложных систем реального мира [18]. Цели проведения подобных экспериментов могут быть самыми различными — от выявления свойств и закономерностей исследуемой системы, до решения конкретных практических задач.

При выборе инвестиционной программы предприятие должно анализе делают метод имитационного моделирования достаточно привлекательным .

Построение математических и имитационных моделей реализации инвестиционного проекта Введение к работе Актуальность темы исследования. Рынок сотовой связи в настоящий момент является одним из крупнейших по величине инвестиционных вложений в России. Общая сумма инвестиций исчисляется миллиардами рублей. 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 наиболее обоснованных современных 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 с этим становится очевидной актуальность темы, посвященной имитационному моделированию инвестиционной деятельности на рынке услуг сотовой связи.

Применение имитационного моделирования для принятия обоснованных инвестиционных решений представляет интерес с позиций развития теории оценки эффективности и анализа рисков инвестиционных проектов сферы услуг сотовой связи в условиях неопределенности. Выбор тематики, основных направлений и содержания диссертационного исследования продиктован объективной необходимостью научного анализа проблем оценки эффективности и рисков инвестиционных проектов сферы сотовой связи с целью формирования комплексного подхода к принятию решения о реализации инвестиционного проекта на рынке услуг сотовой связи на основе применения метода имитационного моделирования.

Имитационное моделирование Монте-Карло

Работы Методические указания по выполнению контрольной В мировой практике финансового менеджмента используются различные методы анализа рисков инвестиционных проектов ИП. Практическое применение данного метода продемонстрировало широкие возможности его использования в инвестиционном проектировании, особенно в условиях неопределённости и риска. Данный метод особенно удобен для практического применения тем, что удачно сочетается с другими экономико-статистическими методами, а также с теорией игр и другими методами исследования операций.

Имитационное МПДЕЛИДПВЗНИЕ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ А. А. Имитационная модель инвестиционного процесса УЧИТЫВЭЯ.

Вместе с тем любая коммерческая организация имеет ограниченную величину свободных финансовых ресурсов, доступных для инвестирования. Поэтому всегда актуальна задача формирования инвестиционного пакета предприятия. При выборе инвестиционной программы предприятие должно руководствоваться следующими основными целями: Также необходимо учитывать возможность минимизации инвестиционного риска отдельных реальных и финансовых инвестиций и инвестиционной деятельности предприятия в целом при предусматриваемом уровне прибыльности.

Но главным критерием при выборе инвестиционной программы считается эффективность инвестиционных проектов - достижение максимально возможной прибыльности отдельных реальных и финансовых инвестиций и инвестиционной деятельности предприятия в целом при допустимом уровне инвестиционного риска. Исследование допустимых технологических, организационных и связанных с качеством управления рисков, а также рисков материального обеспечения рассматривается в качества одного из важных направлений оценки инвестиционных проектов.

В настоящее время одним из наиболее распространенных классов математических моделей, используемых при анализе риска инвестиционных проектов, является класс стохастических моделей. Особое место среди стохастических моделей занимают имитационные модели, основанные на компьютерной имитации сроков и стоимости проекта путем генерации случайных величин по определенному виду распределения, накапливанию статистики в результате прогонов модели.

Коммерческие прикладные программные продукты, основанные на применении имитационной модели управления проектом в условиях неопределенности, как правило, выдают пользователю следующие сведения, касающиеся анализа рисков: Наглядность представления данных о возможности ущерба или задержки реализации проекта при первоначальном его анализе делают метод имитационного моделирования достаточно привлекательным. Основное достоинство имитационных методов - высокоточное определение границ, до которых может упасть результат.

Однако существует ряд недостатков, вызывающих обоснованную критику имитационного метода и прочих вероятностных подходов. Как правило, за точными вычислениями стоят неточные данные. Проблема уточнения математической модели решается ростом стоимости прикладного пакета.

Имитационное моделирование инвестиционных рисков. - презентация

Статья в формате 97 Рассмотрим вопрос применения динамического моделирования мультиагентных процессов преобразования ресурсов для анализа инвестиционных проектов ИП строительства досуговых учреждений ДУ. Каждый подобный проект направлен на эффективное решение поставленной задачи и имеет четкие сроки реализации, определенные источники финансирования и количественные измерения его параметров. Процесс принятия к реализации ИП происходит следующим образом: В качестве примера рассмотрим модель ИП по созданию ДУ.

Предлагается рассматривать данный ИП, как децентрализованную систему взаимодействия активных агентов, каждый из которых представляет собой какую-либо сущность, обладающую активностью, автономным поведением, взаимодействием с окружением и другими агентами, а также возможностью эволюционировать [1].

Имитационное моделирование инвестиционных рисков в бизнес-процессах. Автор: Бабенко Надежда Ивановна. Рубрика: Экономика и управление.

Единственное отличие подобного эксперимента от реального состоит в том, что он проводится с моделью системы, а не с самой системой. Проведение реальных экспериментов с экономическими системами по крайней мере неразумно, требует значительных затрат и вряд ли осуществимо на практике. Таким образом, имитация - единственный способ исследования систем без осуществления реальных экспериментов. В подобных случаях отсутствующие фактические данные заменяются величинами, полученными в процессе имитационного эксперимента то есть сгенерированными компьютером.

Такие модели называют стохастическими. Применение имитации позволяет сделать выводы о возможных результатах, основанные на вероятностных распределениях случайных факторов величин. Стохастическую имитацию часто называют методом Монте-Карло. Моделирование рисков инвестиционных проектов Имитационное моделирование представляет собой серию численных экспериментов, призванных получить эмпирические оценки степени влияния различных факторов исходных величин на некоторые зависящие от них результаты показатели.

Установить взаимосвязи между исходными и выходными показателями в виде математического уравнения или неравенства. Задать законы распределения вероятностей для ключевых параметров модели.

Имитационное моделирование Мультимодальных Терминалов


Comments are closed.

Узнай, как мусор в"мозгах" мешает тебе эффективнее зарабатывать, и что можно сделать, чтобы очистить свой ум от него полностью. Нажми тут чтобы прочитать!