Определение ценности ресурсов книгоиздательской фирмы на основе алгоритма нечеткой логики

Создание нечеткого коэффициента оценки риска на основе нечеткой логики На практике управления инвестиционным портфелем часто встречается ситуация, когда оценка риска инвестиционного портфеля не может быть четко оценена конкретным значением. Примером этого может служить неспособность количественно учесть аномальные изменения доходности портфеля или отдельно взятого актива. Для прогнозирования возможного риска инвестиционного портфеля на практике часто используют меру риска и представляет собой максимально возможные убытки инвестора с определенной степенью вероятности в течение прогнозного периода. За горизонт прогнозирования возможного риска берут, как правило: В действительности во время кризиса года инвесторы не смогли спрогнозировать, на основе этой методики, возможные убытки своих инвестиционных портфелей. Для того что бы определить степень прогнозируемости возможных убытков на один день вперед построим гистограмму доходностей и . На рисунке ниже показаны эмпирические результаты. На рисунке так же отчетливо показано, что помимо кризиса мера риска не могла достоверно прогнозировать убытки.

Применение теории нечетких множеств к задачам управления финансами

Рассмотрены возможности новой предметной области искусственного интеллекта методов нечеткой логики. Анализируются ее достижения при совместном использовании с другими компьютерными технологиями ИИ: Кратко охарактеризованы лучшие известные прикладные программные пакеты на базе нечеткой логики для широкого использования в науке, технике и бизнесе. Поезд на Сендай тронулся настолько плавно, что никто не успел заметить момента начала движения.

Проводятся работы, связанные с анализом инвестиций на фондовом рынке, оцен- основывается на теории нечеткой логики (FUZZY LOGIC).

финансы и статистика, Нечетко-множественный анализ фондовых инвестиций. Основные особенности применения экономико-математических моделей в управлении: Экономико-математическое моделирование факторов экономического анализа посредством метода линейного программирования: В последнее десятилетие наблюдается рост колличества российских предприятий не только частных, но и государственных , которые делают попытки сконструировать свою деятельность в современных научных тенденциях в экономической и математической науке.

Практически повсеместно используется финансовый и инвестиционный анализ, бизнес-планирование, современные программные продукты. Также наблюдается рост спроса на исследования как отраслевых и локальных рынков, так и национальных. Нечеткая логика или, как ее еще называют, с является одним из наиболее успешных научных направлений в области анализа, моделирования и прогнозирования экономических явлений и процессов.

Нечетко-множественная модель, часто представленная в виде программного обеспечения для персональных компьютеров, позволяет принимать грамотные экономические решения как управляющим различного статуса, так и владельцам предприятий.

Ваш -адрес н.

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.

с использованием нечеткой логики в планировании инвестиционных проектов. Ключевые мер инвестиции) с учетом поступившей информации о реализации . 1) анализ представленного проекта, определение источника.

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.

ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ НА ОСНОВЕ ФОРМАЛИЗМА НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ

В статье рассмотрены вопросы анализа финансовых рисков компании путем применения методов нечеткой логики. Во внутренних рисках самым значимым является финансовый риск - основной риск любой организации. Задача любой компании в условиях рыночной экономики - это получение и максимизация прибыли.

Использование представлений теории нечетких множеств Одной из трудно в том числе и финансового анализа инвестиционных проектов, является на математической теории нечетких множеств и нечеткой логике, которые.

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.

Применение метода нечеткой логики для анализа инвестиционных проектов

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.

Анализ рисков инвестиционных проектов. Использование методов нечеткой логики для анализа рисков связано с тем, что всем этапам жизненного.

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.

Обзор использования метода Монте-Карло, применяемого в имитационном моделировании. Сравнение доходов и убытков в проекте. Особенности решения задач, построения алгоритмов и интегрирования, в условиях которых присутствует элемент неопределенности при помощи метода Монте-Карло. Геометрический алгоритм моделирования методом Монте-Карло. Алгоритмы метода для решения интегральных уравнений второго рода. Способ существенной выборки, использующий вспомогательную плотность распределения.

Программа вычисления определенного интеграла. Анализ работы алгоритма Мамдами при сопоставлении экспертных оценок преимуществ в мотивации со стороны работодателей и работников.

Учет факторов неопределенности при оценке эффективности инвестиционных проектов

1! Нечетко-множественное моделирование в анализе и прогнозировании экономических явлений и процессов: Повсеместно внедряются бизнес-планирование, финансовый и инвестиционный анализ, современные программные продукты, основанные на последних научных разработках. Одновременно возрастает спрос на рыночные исследования как на микроэкономическом, так и макроэкономичском уровне , на финансовую и общеэкономическую информацию. Сегодня одним из наиболее перспективных направлений научных исследований в области анализа, прогнозирования и моделирования экономических явлений и процесоов является нечеткая логика .

Нечетко-множественные модели, зачастую представленные в виде программного обеспечения для персональных компьютеров, позволяют как менеджерам различного уровня, так и собственникам предприятий принимать экономически грамотные решения.

Рассмотрена задача оценки инвестиционных проектов на основе чистого приведенного дохода методами нечеткой логики, а именно оценки с.

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.

Использование элементов гибридных систем в инвестиционном анализе.

Применение нечеткой логики для анализа рисков инвестиционных проектов

В первых столбцах расположены основных факторов параметров , которые, по мнению исследователей, больше всего влияют на эффективность реального инвестиционного проекта проектов предприятия. То есть - это входные параметры, иначе, - факторы различных сред предприятия, влияющих на эффективность проекта. Строки матрицы отражают разнообразные хозяйственные в широком понимании ситуации, что связано с инвестиционным проектом, который исследуется.

Преимущества применения нечеткой логики в технике. инвестиционных проектов, рассмотрен анализ и оценка риска инвестиционных проектов.

оценивается по формуле 17 в постоянных реальных ценах. Ставка дисконтирования планируется такой, что период начислений процентов на привлеченный капитал совпадает с соответствующим периодом инвестиционного процесса. Функция принадлежности треугольного нечеткого числа А Эти числа моделируют высказывание следующего вида: В общем случае под нечетким числом понимается нечеткое подмножество универсального множества действительных чисел, имеющее нормальную и выпуклую функцию принадлежности [6].

Такое описание позволяет разработчику инвестиционного проекта взять в качестве исходной информации интервал параметра [ , ] и наиболее ожидаемое значение , и тогда соответствующее треугольное число построено. Далее будем называть параметры значимыми точками треугольного нечеткого числа. Вообще говоря, выделение трех значимых точек исходных данных весьма распространено в инвестиционном анализе см.

Но мы не считаем себя вправе оперировать вероятностями, значений которых не можем ни определить, ни назначить во введении к настоящей работе мы коснулись этого предмета, в частности, говоря о принципе максимума энтропии. Поэтому в инвестиционном анализе мы замещаем понятие случайности понятиями ожидаемости и возможности.

Теперь мы можем задаться следующим набором нечетких чисел для анализа эффективности проекта: В том случае, если какой-либо из параметров известен вполне точно или однозначно задан, то нечеткое число вырождается в действительное число А с выполнением условия.

Программирование-2017. 11. Нечёткая логика