Моделювання системи підтримки прийняття рішень щодо оцінювання ефективності інвестиційних проектів на основі нечіткої логіки
Моделювання системи підтримки прийняття рішень щодо оцінювання множини інвестиційних рішень на основі використання системи переваг інвестора. Розробка моделі оцінювання змішаних вхідних показників на основі апарату нечітких множин та нечіткої логіки.
| Рубрика | Экономика и экономическая теория |
| Вид | статья |
| Язык | украинский |
| Дата добавления | 12.01.2020 |
| Размер файла | 61,1 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Моделювання системи підтримки прийняття рішень щодо оцінювання ефективності інвестиційних проектів на основі нечіткої логіки
А.О. Азарова, Д.М. Бершов
У даній статті проведене моделювання системи підтримки прийняття рішень щодо оцінювання множини інвестиційних рішень на основі використання системи переваг інвестора. Розроблено модель оцінювання змішаних вхідних показників на основі апарату нечітких множин та запропоновано здійснювати оптимізацію побудованої системи на базі генетичних алгоритмів.
А.А. Азарова, Д.Н. Бершов
Моделирование системы поддержки принятия решения для оценки эффективности инвестиционных проектов на базе нечеткой логики
В данной статье выполнено моделирование системы поддержки принятия решения для оценки большого количества инвестиционных проектов на основе использования системы преимуществ инвестора. Разработано модель оценки смешанных входящих показателей на базе аппарата нечетких множеств и предложено выполнить оптимизацию построенной системы на базе генетических алгоритмов.
Постановка проблеми
Високі темпи економічного зростання добробуту України можливі як наслідок інвестиційної активності. Інвестиції в економіку мають перевищувати темпи збільшення ВВП, забезпечуючи належний рівень капіталомісткості. Для цього необхідно створити належний інвестиційний клімат та підготувати науково-практичну базу щодо оцінювання ефективності інвестиційних проектів. Прийняття рішення (ПР) у більшості випадків полягає в генерації можливих варіантів рішень, їх оцінюванні та виборі найкращого. Поняття “кращого варіанта рішення” є досить неоднозначним і може бути об'єктивно оцінене лише з точки зору максимального сприяння досягненню мети функціонування системи. Інвестор повинен обрати із запропонованої множини проектів той, що задовольнить його в розрізі прибутковості та в ступені ризикованості щодо можливих втрат. Але суперечливість вимог, неоднозначність оцінювання ситуації, похибки в обранні пріоритетів суттєво ускладнюють прийняття рішень. Таким чином, проблема оцінювання ефективності інвестиційних проектів є надзвичайно актуальною та потребує детального вивчення. Одним із можливих підходів до вирішення цієї проблеми є розроблення відповідної системи підтримки прийняття рішень (СППР), яка дозволить особі що приймає рішення (ОПР), безпомилково обрати найкращий варіант інвестиційного проекту.
Останні дослідження. Серед вітчизняних дослідників шляхів покращання інвестиційних умов можна виокремити А. Гальчинського, С. Льовочкіна, М. Бутка, О.В. Мороза та ін.
Питаннями ефективного використання апарату нечітких множин та генетичних алгоритмів в економіці займались О.П. Ротштейн, С.В. Юхимчук, Р.Н. Квєтний, С.В. Козловський та ін.
Існуючі моделі оцінювання інвестиційних проектів (ІП), що побудовані в основному на використанні статистичних даних, є занадто трудомісткими і складними, а також враховуючи необхідність оцінювання як якісних, так і кількісних параметрів та відсутність повної множини аналітичних залежностей, що описують зв'язок вхідних змінних із вихідними, можна зробити висновок про непридатність класичних методів оцінювання ІП.
Постановка задачі. Необхідно побудувати СППР щодо оцінювання варіантів інвестиційних рішень на основі використання системи переваг ОПР та обмежень середовища.
Виклад основного матеріалу
Для вирішення поставленої задачі застосовується апарат теорії нечітких множин, який дозволяє формалізувати природні причинно-наслідкові зв'язки та вирішити вищеокреслені проблеми. Першим кроком до побудови математичної моделі економічного процесу є складання структурної моделі процесу інвестування (рис. 1) [1].
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Рисунок 1 - Структурна модель процесу інвестування
Структура дерева логічного висновку для побудови СППР схематично представлена на рисунку 2.
З даного рисунка видно, що параметри Z*1-Z*25 - є вхідними параметрами моделі, що наведені нижче у таблиці 1.
Вхідні параметри підлягають узагальненню шляхом їх зведення та підстановки у відповідні рівняння.
З метою своєчасного виявлення тенденцій формування незадовільної структури балансу у прибутково працюючого суб'єкта підприємницької діяльності і вжиття випереджувальних заходів, спрямованих на запобігання банкрутству, проводиться системний експрес-аналіз фінансового стану підприємства за допомогою коефіцієнтів Бівера, моделі Альтмана, Ліса і Таффлера.
Так, початкові параметри Z*1-Z*4 використовуються для розрахунку показника Z1 - коефіцієнта Бівера.
Початкові показники Z*5-Z*14 використовуються для розрахунку показника Z2,що розраховується за моделлю Альтмана.
Початкові показники Z*6, Z*7, Z*9, Z*10, Z*12, Z*13 використовуються для розрахунку показника Z3, що розраховується за моделлю Ліса.
Початкові показники Z*4, Z*6, Z*11, Z*13, Z*14, Z*15 використовуються для розрахунку показника Z3, що розраховується за моделлю Таффлера.
Для оцінки співвідношення ризик-прибутковості використовуються початкові показники Z*16 - очікувана доходність та Z*17 - коефіцієнт ризику.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Рисунок 2 - Структура дерева логічного висновку для побудови СППР
моделювання інвестиційний нечітка логіка
Таблиця 1 - Вхідні параметри моделі
|
Параметр |
Назва |
|
|
1 |
2 |
|
|
Z*1 |
Чистий прибуток |
|
|
Z*2 |
Амортизація |
|
|
Z*3 |
Довгострокова заборгованість |
|
|
Z*4 |
Поточні зобов'язання |
|
|
Z*5 |
Власний оборотний капітал |
|
|
Z*6 |
Валюта балансу |
|
|
Z*7 |
Нерозподілений прибуток |
|
|
Z*8 |
Фінансові результати від звичайної діяльності до оподаткування |
|
|
Z*9 |
Власний капітал |
|
|
Z*10 |
Залучений капітал |
|
|
Z*11 |
Чистий дохід (виручка) від реалізації |
|
|
Z*12 |
Чистий оборотний капітал |
|
|
Z*13 |
Валовий прибуток |
|
|
Z*14 |
Оборотні активи |
|
|
Z*15 |
Сума зобов'язань |
|
|
Z*16 |
Очікувана доходність |
|
|
Z*17 |
Коефіцієнт ризику |
|
|
Z*18 |
Рівень спеціальних знань і компетентність керівництва |
|
|
Z*19 |
Досвід роботи на ринку |
|
|
Z*20 |
Середньоспискова чисельність персоналу підприємства |
|
|
Z*21 |
Загальна кількість прибулих за звітний період |
|
|
Z*22 |
Загальна кількість вибулих за звітний період |
|
|
Z*23 |
Наявність правопорушень, судимостей керівництва фірми |
|
|
Z*24 |
Точність виконання укладених раніше договорів |
|
|
Z*25 |
Повнота та коректність наданих у банк фінансових звітів |
У таблиці 2 наведемо терми, які використовуються для лінгвістичної оцінки цих змінних, та їх діапазон.
Таблиця 2 - Терми лінгвістичної оцінки змінних та їх діапазон
|
Параметри |
Назва |
Діапазон зміни |
Терм |
|
|
1 |
2 |
3 |
4 |
|
|
Z1 |
Коефіцієнт Бівера |
до 0,2 0,21-0,4 0,41 і більше |
Високий Середній Низький |
|
|
Z2 |
Модель Альтмана |
до 1,8 1,8-2,99 3,0 і більше |
Високий Середній Низький |
|
|
Z3 |
Модель Ліса |
до 0,037 0,038-0,057 0,058 і більше |
Високий Середній Низький |
|
|
Z4 |
Модель Таффлера |
до 0,2 0,21-2,99 3,0 і більше |
Високий Середній Низький |
|
|
Z*16 |
Очікувана доходність |
0,426 і більше 0,126-0,425 до 0,125 |
Високий Середній Низький |
|
|
Z*17 |
Коефіцієнт ризику |
0,61 і більше 0,21-0,6 До 0,2 |
Високий Середній Низький |
Таким чином, для оцінювальних параметрів Z1-Z4 та Z*16 і Z*17 будемо використовувати єдину шкалу лінгвістичних термів: В - високий, С - середній, Н - низький.
Побудуємо графік функцій належності даних змінних (рис. 3).
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Рисунок 3 - Функції належності трьох нечітких термів для кількісних параметрів Z1-Z4 та Z*16, Z*17
Особливість обраних кількісних параметрів полягає в тому, що при зміні цих параметрів в певному проміжку значення функції не змінюється, а за межами цього проміжку існує нелінійна залежність. У цих функціях візьмемо маємо k=1,25, який наближує їх до функціональних залежностей, обраних на базі реальних даних та експертних оцінок.
Визначимо математичні вирази, що описують функції належності параметрів:
Складемо матрицю знань (табл. 3) для комплексних коефіцієнтів Z1-Z4 та початкових показників Z*16 і Z*17 і отримання узагальненого кількісного показника Zкільк.
Таблиця 3 - Матриця знань для кількісних показників Z1,...,Z4 та Z*16, Z*17
|
Z1 |
Z2 |
Z3 |
Z4 |
Z*16 |
Z*17 |
Zкільк |
|
|
Н |
Н |
Н |
Н |
Н |
Н |
Н |
|
|
Н |
С |
Н |
С |
Н |
Н |
||
|
Н |
Н |
С |
Н |
С |
Н |
||
|
Н |
Н |
Н |
С |
Н |
Н |
||
|
Н |
С |
Н |
Н |
С |
Н |
||
|
Н |
С |
Н |
С |
Н |
Н |
||
|
С |
С |
Н |
С |
С |
С |
С |
|
|
С |
В |
С |
В |
С |
С |
||
|
С |
С |
С |
С |
В |
С |
||
|
С |
С |
С |
В |
С |
С |
||
|
С |
В |
С |
С |
В |
С |
||
|
С |
В |
С |
В |
С |
С |
||
|
С |
В |
С |
В |
С |
В |
В |
|
|
С |
С |
В |
В |
В |
С |
||
|
В |
В |
С |
С |
С |
В |
||
|
В |
С |
В |
С |
В |
С |
||
|
В |
С |
В |
В |
С |
В |
||
|
В |
В |
В |
В |
В |
В |
Початкові показники Z*18-Z*22 використовуються для розрахунку показника Z5 - рівень професіоналізму.
Початкові показники Z*23-Z*25 використовуються для розрахунку показника Z6 - порядність об'єкта.
Оскільки показники Z5 та Z6 є якісними, то для їх формалізації використовується апарат нечітких множин і в результаті одержуємо узагальнений якісний показник Zякісн.
Побудуємо графіки функцій належності значень якісних параметрів Z5, Z6 лінгвістичним термам у загальному вигляді (рис. 4).
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Рисунок 4 - Функції належності якісних параметрів
Значення коефіцієнтів меж , запропонованих в статті, автори пропонують взяти такими, як зазначено у таблиці 4.
Таблиця 4 - Значення коефіцієнтів
|
Терм |
Коефіцієнт |
||
|
Низький |
0 |
0,4 |
|
|
Середній |
0,4 |
0,6 |
|
|
Високий |
0,6 |
1,0 |
Визначимо математичні вирази, що описують функції належності якісних параметрів Z5, Z6.
Виходячи з графіків функцій, значення будемо визначати таким чином. Якщо якісний параметр характеризується термом “низький”, то значення функцій належності визначають при x=0,2. При цьому ; ; . Якщо якісний параметр описується термом “середній”, то ; . А для терма “високий” - ; .
Ці точні значення функцій належності отримані, виходячи з аналітичних виразів відповідних функцій при x = 0,2; 0,5; 0,8. Вся сукупність значень функцій належності зведена до таблиці 5.
Таблиця 5 - Значення функцій належностей
|
Терм |
||||
|
Низький |
1 |
0,4 |
0,25 |
|
|
Середній |
0,625 |
1 |
0,625 |
|
|
Високий |
0,25 |
0,4 |
1 |
Складемо матрицю знань якісних характеристик Z5, Z6 і матрицю для вибору інвестиційного рішення.
Таблиця 6 - Матриця знань для якісних показників Z5, Z6
|
Z5 |
Z6 |
Zякісн |
|
|
Н |
Н |
Н |
|
|
С |
Н |
||
|
Н |
C |
||
|
С |
С |
С |
|
|
С |
В |
||
|
В |
С |
В |
|
|
В |
В |
Таблиця 7 - Матриця знань для вибору інвестиційного рішення
|
Yкільк |
Yякісн |
R |
|
|
Н |
Н |
R1 |
|
|
Н |
С |
||
|
С |
Н |
||
|
С |
С |
R2 |
|
|
В |
С |
||
|
С |
В |
||
|
В |
В |
R3 |
Опишемо ці матриці знань логічними рівняннями, що пов'язують функції належності змінних Zкільк, Zякісн, та Rf.
н(Zкільк)= н(Z1)* н(Z2)* н(Z3)* н(Z4)* н(Z*16)* н(Z*17)v
н(Z1)* c(Z2)* н(Z3)* c(Z4)* н(Z*16)* н(Z*17)v
н(Z1)* н(Z2)* c(Z3)* н(Z4)* c(Z*16)* н(Z*17)v
н(Z1)* н(Z2)* н(Z3)* c(Z4)* н(Z*16)* н(Z*17)v
н(Z1)* c(Z2)* н(Z3)* н(Z4)* c(Z*16)* н(Z*17)v
н(Z1)* c(Z2)* н(Z3)* c(Z4)* н(Z*16)* н(Z*17)
c(Zкільк) = c(Z1)* c(Z2)* н(Z3)* c(Z4)* c(Z*16)* c(Z*17)v
c(Z1)* в(Z2)* с(Z3)* в(Z4)* c(Z*16)* c(Z*17) v
c(Z1)* c(Z2)* с(Z3)* c(Z4)* в(Z*16)* c(Z*17) v
c(Z1)* c(Z2)* с(Z3)* в(Z4)* c(Z*16)* c(Z*17) v
c(Z1)* в(Z2)* с(Z3)* c(Z4)* в(Z*16)* c(Z*17) v
c(Z1)* в(Z2)* с(Z3)* в(Z4)* c(Z*16)* c(Z*17)
в(Zкільк)= c(Z1)* в(Z2)* с(Z3)* в(Z4)* c(Z*16)* в(Z*17) v
c(Z1)* с(Z2)* в(Z3)* в(Z4)* в(Z*16)* c(Z*17) v
в(Z1)* в(Z2)* с(Z3)* c(Z4)* с(Z*16)* в(Z*17) v
в(Z1)* c(Z2)* в(Z3)* с(Z4)* в(Z*16)* c(Z*17) v
в(Z1)* с(Z2)* в(Z3)* в(Z4)* с(Z*16)* в(Z*17) v
в(Z1)* в(Z2)* в(Z3)* в(Z4)* в(Z*16)* в(Z*17)
н(Zякісн)= н(Z5)* н(Z6)v с(Z5)* н(Z6)v н(Z5)* с(Z6)
с(Zякісн)= с(Z5)* с(Z6)v с(Z5)* в(Z6)
в(Zякісн)= в(Z5)* с(Z6)v в(Z5)* в(Z6)
R1(Zзаг)= с(Zкільк)* н(Zякісн)v н(Zкільк)* с(Zякісн)vн(Zкільк)* н(Zякісн)
R2(Zзаг)= с(Zкільк)* в(Zякісн)vв(Zкільк)* с(Zякісн)vс(Zкільк)* с(Zякісн)
R3(Zзаг)= в(Zкільк)* в(Zякісн)
Таким чином, останнім етапом є одержання розв'язку у вигляді показника Zзаг та відповідно автори пропонують віднести оцінюваний ІП до певної групи стратегій R:
R1 - ІП належить до портфеля з агресивною інвестиційною політикою (ймовірність одержання прибутку нижче середнього, а рівень очікуваного прибутку вищий за середній рівень, що склався у даній галузі);
R2 - ІП належить до портфеля з помірною інвестиційною політикою (ймовірність одержання прибутку на рівні середнього значення, як і рівень очікуваного прибутку);
R3 - ІП належить до портфеля з консервативною інвестиційною політикою (ймовірність одержання прибутку вища середнього, а рівень очікуваного прибутку нижчий за середній рівень, що склався у даній галузі).
Отже, результуючою інвестиційною політикою для портфеля буде та, при якій функція належності набуває максимального значення.
RES= max {Rf}.
Дана модель була апробована на матеріалах кількох вітчизняних фінансових установ. У результаті такої апробації автори отримали підтвердження ефективності запропонованої моделі. Адекватність було засвідчено шляхом порівняння результатів сортування портфелів за існуючими в банківській практиці методиками та запропонованою СППР на базі нечітких множин. Потужний експериментальний матеріал дозволив виявити відхилення змодельованих показників від реальних, тому автори дійшли висновку необхідності проведення налагодження моделі - оптимізацію функцій належності параметрів моделі.
Для оптимізації параметрів моделі пропонується використовувати генетичні алгоритми як найбільш ефективний метод оптимізації. Генетичні алгоритми - це аналітичні технології, що дозволяють розв'язувати задачі прогнозування, класифікації, пошуку оптимальних варіантів; особливо ефективні в тих випадках, коли розв'язання задачі ґрунтується на інтуїції або досвіді, а не на строгому, у математичному розумінні, описі залежностей.
Висновок
Таким чином, побудована СППР щодо оцінювання ефективності інвестиційних проектів на основі нечіткої логіки дозволяє проводити більш точне оцінювання якості проекту, платоспроможності об'єкта інвестування, а також визначення ризику окремого ІП. Використовуючи розроблену систему, можна отримати оптимальний ІП для бажаного рівня прибутку при мінімальному ризику. Дана СППР побудована на сучасних визнаних науковим світом економічних постулатах, що дозволило отримати максимально адаптовану систему до реального середовища, яка може бути використана фінансовими аналітиками і економістами на сучасному етапі розвитку економіки України.
Література
1 Квєтний Р.Н. Козловський С.В. Математичне моделювання стану валютного ринку на основі нечіткої логіки//Вісник Вінницького політехнічного інституту. - 2001. - № 2. - С. 47-58.
2 Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткие множества, генетические алгоритмы, нейронные сети. - Винница: УНИВЕРСУМ-Винница, 1999. - 320 с.
3 Козловський С.В. Прогнозування валютного курсу в Україні на основі нечіткої логіки//Вісник Вінницького політехнічного інституту. - 2002. - № 3. - С. 47-58.
4 Азарова А.О., Бершов Д.М. Побудова СППР для оцінювання привабливості інвестиційного проекту на базі апарату нечіткої логіки//Вісник Хмельницького національного університету. - 2005. - № 4, Т.1 (Ч.2). - С. 174-178.
5 Азарова А.О., Бершов Д.М. Розробка систем підтримки прийняття рішень щодо оцінки привабливості інвестиційних проектів//Вісник ЖДТУ. Економічні науки. - 2004. - № 4 (30). - С. 300-305.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Розробка концепції проектів, пов'язаних з інвестуванням у будівництво, виробництво, обґрунтування критеріїв їх оцінки. Експертна оцінка варіантів інвестиційних рішень та дослідження інвестиційних можливостей. Розрахунок рейтингу інвестиційних проектів.
курсовая работа [381,6 K], добавлен 16.12.2015Розробка рекомендацій з підвищення ефективності функціонування організації, збільшення її прибутків за допомогою удосконалення системи планування й обліку витрат на основі фінансового аналізу, з метою прийняття обґрунтованих управлінських рішень.
дипломная работа [1,2 M], добавлен 28.07.2011Сутність інноваційного рішення в діяльності сучасного підприємства. Характеристика та аналіз фінансово-економічних показників ПАТ "Житомирський маслозавод". Пропозиції щодо вдосконалення процесу прийняття рішень в інноваційній діяльності підприємства.
дипломная работа [362,1 K], добавлен 16.02.2014Процеси прийняття рішень у різних сферах діяльності. Обчислення індексів узгодженості та пошук векторів локальних пріоритетів. Локальні та глобальні пріоритети. Синтез пріоритетів по всій ієрархії та по окремих гілках. Прийняття рішень в умовах ризику.
курсовая работа [774,0 K], добавлен 04.05.2011Дослідження теоретичних засад управління інвестиційною діяльністю підприємств України. Методичне забезпечення прийняття інвестиційних рішень. Управлінські складові здійснення інвестиційної діяльності на підприємстві. Модель оцінювання вартості капіталу.
автореферат [59,2 K], добавлен 11.04.2009Використання основних показників оцінки ефективності інвестицій у практиці фінансового аналізу інвестиційних проектів в умовах невизначеності. Позитивне інвестиційне рішення про реалізацію проекту на основі показника внутрішньої норми доходності.
курсовая работа [62,6 K], добавлен 30.11.2014Основні методи розробки рішень господарської діяльності на прикладі ТОВ "Актіо". Обґрунтування, прогнозування та аналіз господарських рішень. Організаційно-економічна діяльність. Графічний метод обґрунтування господарського рішення на підприємстві.
курсовая работа [138,0 K], добавлен 13.05.2015Поняття про контролінг інвестиційних проектів, його мета та завдання. Принципи, функції та види досліджуваного котролінгу. Характеристика процесу створення системи контролінгу інвестицій та його етапи. Особливості реалізації інвестиційних проектів.
контрольная работа [1,8 M], добавлен 27.10.2013Загальне поняття інвестиційних проектів. Соціальні аспекти розробки інвестиційних проектів. Аналіз техніко-економічних показників та соціальних аспектів розробки інвестиційного проекту. Оцінка отриманих результатів та характеристика підприємства.
курсовая работа [180,7 K], добавлен 19.03.2011Правила поведінки домогосподарств як суб’єктів економіки з приводу прийняття рішень стосовно поточного споживання. Визначення бюджетного обмеження споживчого вибору. Прийняття рішень споживачами стосовно розподілу фіксованого доходу на заощадження.
контрольная работа [13,4 K], добавлен 04.05.2009Процес одержання висновків про генеральну сукупність на основі вивчення випадкових вибірок. Застосування методів статистичного виводу. Статистики та параметри. Точкове й інтервальне оцінювання параметрів генеральної сукупності. Приклади точкових оцінок.
лекция [273,8 K], добавлен 09.10.2013Ефективність використання фінансових ресурсів, визначення найбільш раціонального функціонування інвестиційних фондів. Аналіз ринку спільного інвестування. Шляхи вдосконалення системи економічних відносин у процесі формування інвестиційних фондів.
контрольная работа [14,1 K], добавлен 09.02.2016Дослідження досвіду окремих країн з удосконалення соціально-трудових відносин на основі залучення працівників до прийняття організаційно-управлінських рішень та участі в розподілі результатів виробництва. Планування персоналу у виробничій демократії.
реферат [19,0 K], добавлен 23.12.2008Оцінка конкурентоспроможності авіаційного транспорту. Розрахунок показників ефективності інвестиційного проекту. Дослідження ефективності інвестиційного проекту при заданих джерелах інвестування та інтенсивності використання виробничого потенціалу.
курсовая работа [415,1 K], добавлен 29.05.2014АВС-калькулювання як інформаційна база для прийняття стратегічних рішень. Знайомство з основними особливостями механізму формування собівартості продукції за АВС-методом. Аналіз способів покращення стратегічних та оперативних рішень на підприємстві.
реферат [118,0 K], добавлен 14.08.2013Процес прийняття рішення на стратегічному й оперативному рівнях. Основи кількісного та якісного аналізу підприємницьких ризиків. Розрахунок коефіцієнта абсолютної економічної ефективності. Вибір методів оцінки відповідних економіко-математичних моделей.
контрольная работа [22,3 K], добавлен 01.03.2016Прийняття проектних рішень ґрунтується на використанні різноманітних формалізованих і неформалізованих підходів. Формальні методи аналізу проектів, можна поділити на 2 групи: а) засновані на дисконтованих оцінках б) засновані на облікових оцінках.
реферат [143,2 K], добавлен 22.12.2008Економічна сутність і матеріально-речовий зміст основного капіталу. Характеристика та методика розрахунку показників використання необоротних активів. Аналіз джерел формування та оцінювання ефективного використання основного капіталу ПАТ "Укртелеком".
курсовая работа [289,4 K], добавлен 15.06.2015Система показників та вимірювання ефективності. Оцінка ефективності прийняття господарських рішень. Шляхи підвищення та чинники зростання прибутковості діяльності підприємства. Визначення величини резервів підвищення ефективності діяльності підприємства.
курсовая работа [152,4 K], добавлен 09.01.2014Аналіз ефективністі інвестиційних проектів на прикладі ВАТ "Стахановський вагонобудівний завод" ВАТ "СВЗ". Використання методу чистої приведеної вартості, а також відносних критеріїв ефективності інвестиційних проектів, вплив їнфляції на їх оцінку.
реферат [57,3 K], добавлен 10.08.2010
