Методология экономико-математического моделирования процесса инвестиционного анализа на основе нечетко-множественного подхода
Алгоритмы решения задач прогнозирования при осуществлении реальных инвестиций в условиях нестатистической неопределенности. Применение нечетко-множественных моделей в статическом и динамическом анализе инвестиционных проектов, в оценке их рисков.
Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
Вид | автореферат |
Язык | русский |
Дата добавления | 14.12.2017 |
Размер файла | 178,6 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.
Из этих оценок можно построить нечеткие множества , интегральные оценки положительного характера, и , интегральные оценки отрицательного характера. В конечном итоге будут получены функции принадлежности и ). Остается сравнить нечеткие множества POS и NEG и принять окончательное решение. В данной задаче можно использовать взвешенные мощности или функцию Если или то решение по проекту положительное, в противном случае - отрицательное. Можно принять решение, задавая дополнительно порог возможности реализации оценок, т. е. рассматривая и , где - порог решения. Предложенная новая методика нечеткого SWOT-анализа позволяет учитывать не только степень выраженности слабых или сильных сторон проекта, а также его возможностей или угроз, но и отношение ЛПР к возможностям их реализации, что может существенно повысить степень обоснованности оценки риска анализируемого инвестиционного проекта.
В диссертационной работе рассматривается методика нечеткой балльной оценки рисков, когда эксперт задает свои оценки либо в виде нечетких чисел по каждому из независимых рисков, либо представляет оценки соответствующих рисков в виде лингвистических утверждений. Предложены процедуры обработки каждого из видов оценок, которые в первом случае основаны на мягких вычислениях, во втором - на операции объединения нечетких множеств. Кроме того, для второго варианта разработаны методы, позволяющие учитывать кратность одинаковых лингвистических оценок. Разработанная методика не требует от экспертов указания точечной оценки в баллах, что с одной стороны, упрощает работу эксперта, а с другой делает расчет риска более обоснованным, поскольку в результат попадает некоторое множество возможных значений. Лингвистические балльные оценки полностью освобождают экспертов от назначения числовых баллов при сохранении качества конечного результата.
Диверсификация инвестиционного портфеля может рассматриваться как один из способов управления инвестиционными рисками. Одним из вариантов решения этой задачи является подход Марковица. Хотя он и получил широкое распространение в практике управления портфелями, тем не менее, использует ряд предположений, плохо согласуемых с реальностями инвестиционных процессов. Предлагается новый вариант решения этой задачи, допускающий, что сведения о проектах, в которые возможны инвестиции, имеют расплывчатый (неопределенный) характер, и на данном этапе их уточнение связано с временными и материальными затратами, причем не может быть гарантировано достижение желаемого (необходимого) уровня определенности.
Предполагается, что имеется несколько проектов, из которых планируется сформировать инвестиционный портфель . Известны оценки возможных доходов при реализации этих проектов , построено некоторое множество возможных комбинаций этих доходностей и определены экспертные оценки вероятностей реализации этих комбинаций , , М- число рассматриваемых комбинаций доходностей компонент портфеля, образующих множество
Впервые рассматривается решение задачи, когда ожидаемые доходности и оценки вероятностей их реализации заданы в лингвистической форме и представлены соответствующими функциями принадлежности для вероятностей, , и доходности С и . Решение задачи для каждой предполагаемой компоненты инвестиционного портфеля заключается в построении нечеткого множества , , и построении вектора приоритетов , где координаты центра тяжести нечетких множеств, , определяющего пропорциональность распределения ресурсов между компонентами портфеля. Обычно при решении этой задачи не принимается во внимание кратность одинаковых оценок. Предложена методика ее учета, состоящая в расчете коэффициента кратности
где kL-кратность одинаковых оценок слева от средней; kR - кратность одинаковых оценок справа от средней, и вычислении модифицированного значения CGj . Очевидно, что если преобладают оценки справа, то значение CGj сдвигается в эту сторону K > 1, для преобладания оценок слева K < 1, что определяет соответствующий сдвиг CGj. Предложенный метод формирования инвестиционного портфеля не только свободен от недостатков известных, но и позволяет в отличие от них учесть кратность одинаковых оценок доходности компонент инвестиционного портфеля. Это позволяет повысить обоснованность распределения ресурсов и уменьшить инвестиционные риски.
Заключение
Теорию нечетких множеств можно рассматривать как гибкую методологию, помогающую в области инвестиционной деятельности в условиях постоянно изменяющегося рыночного окружения. Однако системное применение нечеткой методологии в инвестиционной деятельности требует решения целого ряда задач, которые обусловлены как необходимостью развития самих методов теории нечетких множеств с учетом специфики инвестиционных приложений, так и разработки методологии применения ее аппарата на различных стадиях и этапах принятия инвестиционной решений.
В диссертации предложены новые методы краткосрочного прогнозирования параметров инвестиционных проектов, в которых для оценки их будущих значений используются не только числовые данные, но и качественные оценки экспертов о возможных тенденциях изменений параметров инвестиционных проектов.
Разработана и исследована новая операция над нечеткими множествами - геометрическая проекция нечетких множеств, которая позволила увеличить степень обоснованности принимаемых инвестиционных решений в условиях, когда основным видом информации для принятия инвестиционных решений является слабо структурированные экспертные заключения и выводы.
Предложена новая методология выполнения статического анализа инвестиционных проектов на основе нечетко - множественных моделей, которые дают возможность отказаться от допущений и ограничений, несогласуемых с реальной практикой инвестиционного анализа, отказаться от использования средних в статистическом смысле оценок, которые по сути являются фиктивными, и получить средние в лингвистическом смысле оценки, которые являются более содержательными и достоверными.
Разработанные модели нечеткой чувствительности и оценки барьерных показателей инвестиционных проектов позволяют получить весь спектр возможных вариантов развития с одновременной оценкой возможности их реализации.
Нечетко - множественные модели и методы динамического анализа инвестиционных проектов, разработанные и исследованные в диссертационной работе, позволяют при неточных, предположительных оценках значений денежных потоков, коэффициента дисконтирования, рассчитывать принятые в экономической практике показатели инвестиционных проектов, решать задачи выбора альтернативных проектов как одинаковой, так и различной продолжительности. Одновременно с этим предложенные модели позволяют получить и оценки надежности анализируемых проектов, что позволяет принимать более обоснованные инвестиционные решения в условиях нестатистической неопределенности. Показано, что новая методология инвестиционного анализа на основе оценки реальных опционов может быть успешно реализована на основе нечетко-множественных моделей, предложенных в диссертации.
Многоальтернативность и многокритериальность в принятии инвестиционных решений распространяется не только на сами проекты, но и на решения, которые принимаются внутри уже выбранных проектов. Эта задача относится к выбору внутренних полей бизнеса, выбору продуктовых программ. На основе нечетко- множественных подходов в работе предложен набор различных вариантов решения этой задачи, который может быть в зависимости от конкретной ситуации и предпочтений лица, принимающего решения. Кроме самих нечетко-множественных моделей новизной обладают и методы учета кратности критериальных оценок.
Анализ риска - одна из важнейших задач в оценке и выборе инвестиционных проектов. Риск - это суть экономического бытия. Разнообразие инвестиционных ситуаций требует разнообразных подходов к оценке риска. В условиях нестатистической неопределенности при выполнении инвестиционного анализа аппарат нечетких множеств является наиболее адекватным. Предложенные в диссертации методы оценки инвестиционного риска с одной стороны имеют оригинальный характер, с другой - хорошо согласуются с экономической практикой. Одним из способов управления риском является диверсификация инвестиционного портфеля, которая также может быть решена с использованием аппарата нечетких множеств. Предложенный в работе подход позволяет решать эту задачу в базисе лингвистических оценок доходности по компонентам портфеля, обеспечивая при этом числовые оценки долей отдельных компонент портфеля. Принципиальной особенностью предложенного метода является учет кратностей одноименных оценок, что повышает обоснованность найденных решений.
Таким образом, в работе предложена на системном уровне единая методология экономико-математического моделирования процессов инвестиционного анализа в условиях нестатистической неопределенности на основе нечетко- множественных моделей.
Предложенные в работе нечетко-множественные модели нашли практическое применение в различных областях: экономической - планирование и предсказание региональных бюджетных поступлений, подготовка инвестиционных планов предприятий, оценка качества подготовки инвестиционных предложений, прогнозирование доходности банковских операций и оценка целесообразности кредитования предприятий малого бизнеса, выборе альтернативных проектных решений, а также в медицине для оценки риска внезапной остановки сердца, для оценки последствий от техногенных чрезвычайных ситуаций.
инвестиция прогнозирование неопределенность риск
Основное содержание работы (положения диссертации) опубликованы в 47 работах, в том числе:
монографии:
1. Чернов, В.Г.Модели поддержки принятия решений в инвестиционной деятельности на основе аппарата нечетких множеств. /В.Г. Чернов - М.: Горячая линия - Телеком, 2007. - 313с.-ISBN 5-93517-353-0.
2.Чернов В.Г. Решение бизнес задач средствами нечеткой алгебры. Кн.2 Электронная таблица Fuzi Calc / В.Г. Чернов [и др.]. - М. : Тора-Центр, 1998. - 70 c.;
научные работы в изданиях, рекомендованных ВАК РФ:
1. Чернов В.Г. Нечеткие множества и мягкие вычисления в имитационном моделировании инвестиционных проектов/В.Г. Чернов // Вестник Костромского государственного ун-та.- Кострома, Серия Экономические науки,2006. - т.12. - С. 141-150.
2. Чернов В.Г. Мягкие вычисления в инерционных моделях динамики инвестиционных проектов /В.Г. Чернов // Известия РГПУ им. А.И. Герцена.-Санкт-Петербург, 2007. -вып.8. -С.105-112.
3. Чернов, В.Г. Методика прогнозирования количества открытых вкладов, основанная на экспертно-лингвистических закономерностях/В.Г. Чернов, К.А. Градусов // Финансы и кредит. -2007. -№ 23(263). -С.24-29.
4.Чернов В.Г. Методика оценки кредитоспособности предприятий сферы малого бизнеса, основанная на нечетко- множественной математической модели/ В.Г. Чернов, А.В. Илларионов // Финансы и кредит. -2006. -№ 20(224). -С.72-79.
5. Чернов В.Г. Мультифакторные модели бизнес-портфеля/ В.Г. Чернов //Приборы и системы. Управление, Контроль, Диагностика. - 2004. - №1. - С.61-66.
6. Чернов В.Г. Анализ продуктовых профилей при нечетких оценках соответствия/В.Г. Чернов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. -2001. -№10. -С.72-75.
7. Чернов В.Г. Альтернативный выбор в случае допустимости «люфта» в оценках критериального соответствия./В.Г. Чернов //Приборы и Системы. Управление, контроль, диагностика. - 2005. - №4. - С.57-62.
8. Чернов В.Г., Суворов М.К. Прогнозирование банкротства с использованием рейтинговой методики, основанной на нечетких моделях/ В.Г. Чернов, М.К. Суворов // Приборы и Системы. Управление, контроль, диагностика. -2006. -№4. - С.57-63.
научные работы:
1. Чернов В.Г. Задача альтернативного выбора как нечеткая статистическая игра / В.Г. Чернов // Конверсия, приборостроение, рынок: материалы Всерос. науч.-техн. конф./ Владим. гос. ун-т. - Владимир:Изд-во ВлГУ. -1995. - С. 63 - 65. - ISBN 5-230-04860-34.
2. Чернов В.Г. Применение нечетких множеств для решения инвестиционных задач/ М.В. Володин, А.А. Девицкий, В.Г. Чернов // Молодая наука новому тысячелетию: тез. докл. Междунар. науч.- техн. конф.:В 2ч.Часть II. -Наб. Челны: Изд-во Камского политехн. ин-та. -1996. - С.128-129. - ISBN 5-230-29358-6.
3. Чернов В.Г. Инструментальная среда для принятия решений методами теории нечетких множеств/ О.В. Рудаков, В.Г. Чернов// Молодая наука новому тысячелетию: тез. докл. Междунар. науч.- техн. конф.: В 2ч. Ч II. -Наб. Челны: Изд-во Камского политехн. ин-та. -1996. - С.63-65. - ISBN 5-230-29358-6.
4.Чернов В.Г. Решение задачи оценки целесообразности кредитования методами теории нечетких множеств/В.Г. Чернов// Конверсия, приборостроение, рынок: материалы Межд.науч.- техн .конф.: В 2 ч.Ч.2.- Владимир: Владим.гос.ун-т,1997. -С.63-66. - ISBN 5-230-04860-3.
5.Чернов В.Г. Задача идентификации при нечетких критериях классификации / С.М. Аракелян, Р.А. Вапота, В.Г. Чернов// Актуальные проблемы информатики, VII Междунар. науч.- техн.конф. -Минск, 1998. - С.645-649. - ISBN 985-445- 094-5.
6. Чернов В.Г. Поиск предикатов внезапной смерти методами теории нечеткой логики/ В.В. Чепенко, Д.А. Горохов // II Северо-Западная международная конференция по проблеме внезапной смерти. - СПб.,1998.-С.45-48.
7. Чернов В.Г. Мягкие вычисления для оценки дивидендов и дохода от прироста стоимости активов / В.Г. Чернов // Нейронные, реляторные и непрерывнологические сети и модели : материалы Междунар. науч.-техн. конф. - Ульяновск. - 1998;
8. Чернов В.Г. Ранжирование техногенных источников чрезвычайных ситуаций как задача многоальтернативного выбора с нечеткими критериями и исходной информацией/ Д.Н. Васильев, П.В. Устинов, М.П. Козубай, В.Г. Чернов //Нечеткая логика, интеллектуальные системы и технологии: материалы Междунар. научн.- техн. конф./ под ред. В.Г. Чернова.- Владимир: Владим. гос. ун-т,1998. -С.11-12. - ISBN 5-89368-077-444.
9. Чернов В.Г.Нечеткие алгоритмы и управление в расплывчатых условиях./ В.Г. Чернов// Методы анализа и технические средства испытания электромеханических систем управления. - Владимир. - 1988. - С.114-117.
10. Чернов В.Г. Прогнозирование поступлений в региональный бюджет на основе корреляционно-регрессионной модели / Д.А. Градусов, В.Г. Чернов // Нейрокомпьютеры и их применение: сб. докл. VI Всерос. конф. - М.: Радиотехника, 2000. - С. 366 - 369. - ISBN 5-88070-042-9
11.Чернов В.Г. Применение эволюционного программирования для анализа региональных бюджетных процессов / Д.А. Градусов, // Системный анализ в проектировании и управлении : материалы науч.-техн. конф. - СПб.: Питер, 2000. - С.44-45.
12.Чернов В.Г. Выбор альтернативных продуктовых программ при нечетких критериях соответствия/ В.Г. Чернов // Математические методы в технике и технологиях- ММТТ-13:Сб.тр. Международ. науч .конф.В 7 т.Т.6.Санкт-Петербургский технол. ин-т(техн. ун-т).Санкт-Петербург: Нестор,2000. - С.171-172. - ISBN 5-230-06-9640-3.
13. Чернов В.Г. Использование мягких вычислений в модели экспоненциального сглаживания для прогнозирования налоговых поступлений в региональный бюджет / И.А. Андреев, // Нейрокомпьютеры и их применение: сб. докл. VI Всерос. конф. - М.: Радиотехника, 2000. - С. 360 - 363. - ISBN 5-88070-042-9.
14. Чернов В.Г. Использование мягких вычислений при расчетах ставок налога на вмененный доход/ Г.В. Воронина, В.Г. Чернов, Н.А. Шпагина //X Бенардосовские чтения: тез. докл. Междунар.науч.-техн. конф.: В 2т.Т.1. - Иваново: Ивановский гос. энерг. ун-т , 2001. - С.304. - ISBN 5-89482-166-5.
15.Чернов В.Г. Нечеткая модель краткосрочного прогнозирования на основе свертки гипотез / В.Г. Чернов // Математические методы в технике и технологиях : тр. Междунар. науч.-техн. конф. - ММТТ-14. - Смоленск, 2001. - С. 156 - 158. - ISBN 5-7046-0651-4.
16. Чернов В.Г. Нечеткие модели оценки потребности в специалистах / В.Г. Чернов//Дистанционное обучение и новые технологии в образовании: тр. науч.- техн. конф. - Владимир: Владим гос. ун-т, 2002. - С. 91 - 92. - ISBN 5-89368- 337-4.
17.Чернов В.Г. Мягкие вычисления при оценке ценности капитала / В.Г. Чернов // Математические методы в технике и технологиях ММТТ-15: сб. тр. XV Междунар. науч. конф. Т. 7. - Тамбов: изд-во Тамбовского гос. техн. ун-та, 2002. - С. 151 - 154. - ISBN 5-230- 06-9640-3.
18. Чернов В.Г. Модели выбора образовательных программ при нечетких критериальных оценках / В.Г. Чернов // Разработка и реализация федерально-региональной политики в области науки, новых технологий и образования на инновационных принципах: сб. тр.: В 2т.т.1. - Владимир: Владим гос. ун-т ;М.,2002. - С. 361 - 366. -ISBN 5-89368-346-3.
19.Чернов В.Г. Нечеткие модели оценки рисков инвестиционных проектов // Математические методы, информационные технологии и физический эксперимент в науке и производстве: материалы науч.- техн. конф. факультета информатики и прикладной математики. Владимир: Из-во Владим. гос. ун-та, 2003. - С.98-99.- ISBN 5- 89368-437-0.
20.Чернов В.Г. Многофакторная модель формирования доходных статей регионального бюджета, использующая методы эволюционного программирования и прогнозирования на основе свертки нечетких гипотез / В.Г. Чернов, В.А. Градусов // Бизнес и управление: сб. науч.тр. В 2ч. ч.1.Отв. ред. Ю.Н. Лапыгин. - Владимир: ВИБ, 2003. - С. 46 - 61.
21.Чернов В.Г. Оценка статей инвестиционных проектов при нечетких предпочтениях экспертов / В.Г. Чернов // Математические методы в технике и технологиях ММТТ-17 : сб. тр. XVII Междунар. науч. конф. - Кострома: из-во Костромского гос. технолог. ун-та, 2004. - Т. 7. - С. 59 - 62. - ISBN 5-8285-0172-0;
22.Чернов В.Г. Мягкие вычисления при оценке возможности неблагоприятного результата инвестиций / В.Г. Чернов // Informatics, Mathemmatical Modelling and Design in the Technics Controlling and Education (IMMD'2004): Proceedings of International Scientific Conference. Vladimir: Vladimir State University,2004. - p.106-107. - ISBN 5-86953-134-9.
23.Чернов В.Г. Сравнительная классификации методов оценки кредитных рисков./ В.Г. Чернов, А.В. Илларионов // Materials of international scientifically - practical conference ”The science: theory and practice”(July 20th-August 5th,2005),v.10,Economic sciences -Praha, Publishing House, ”Education and Science”, Prague, Czechia. - Dnepropetrovsk;Ukraine - Belgorod Russia,2005. - С. 55-60. - ISBN 5 -98674-003-3.
24.Чернов, В.Г. Сегментация рынка новых продуктовых программ при нечетких оценках соответствия // Математические методы в технике и технологиях -ММТТ-18: сб трудов XVIII международ. науч. конф. Т.7. Казань: изд-во Казанского гос. технол. ун-та, 2005. - 196с. - ISBN 5-7882- 0253-1.
25.Чернов В.Г. Краткосрочное прогнозирование на основе свертки нечетких гипотез / В.Г. Чернов // Информационно-управляющие системы. - 2005. - № 3 (16). - С. 50 - 57.
26.Чернов В.Г. Мягкие вычисления в инерционных моделях экономической динамики / В.Г. Чернов // Матерiали VIII Мiжнар. наук.-практ. конф. “Наука i освiта 2005”. Том 84. Математичнi методи в економiцi. - Днiпропетровськ : Наука i освiта, 2005. - С.74-77. - ISBN 966-7191-86-9.
27. Чернов В.Г. Анализ профессиональных качеств претендентов на должность на основе лингвистически оценок / М.К. Суворов, В.Г. Чернов //Социально-экономические системы и процессы: методы изучения и проблемы развития: материалы междунар. науч.- практ. конф. - Владимир: Филиал ГОУ ВПО ВЗФИ , 2005.- С.415-418. - ISBN 5-93350-109-3.
28. Чернов В.Г. Проекция нечетких множеств и ее применение для многокритериального альтернативного выбора// Кибернетика и высокие технологии XXI века, C&T 2005: сб. докл. 6-й науч. - техн. конф.- Воронеж: Саквое,2005. - С.154-159. - ISBN 5- 89448-431-6.
29.Чернов В.Г. Методика оценки кредитоспособности заемщика, основанная на нечетко-множественной модели./ В.Г. Чернов, А.В. Илларионов // Materials of international scientifically - practical conference ”The science: theory and practice”( July 20th-August 5th,2005),v.10,Economic sciences -Praha, Publishing House, ”Education and Science”, Prague, Czechia. - Dnepropetrovsk; Ukraine - Belgorod Russia,2005.- c. 60-65. - ISBN 5 -98674-003-3.
30. Чернов В.Г. Обработка нечетких условных высказываний с использованием проекции нечетких множеств// Кибернетика и высокие технологии XXI века, C&T 2006: сб. докл. 7-й науч. - техн. конф.- Воронеж: Саквое,2006. - С.473-477. - ISBN 5-99000659-1-4.
31.Чернов В.Г., Суворов М.К. Нечетко-множественные методы и модели в задачах антикризисного управления.//Научные исследования: информация, анализ, прогноз: монография/ [В.В. Попов, В.В. Шигуров, Б.С. Щеглов и др.]; под ред. проф. О.И. Кирикова.-Книга 10.- Воронеж: ВГПУ,2006.-440с. - ISBN 5-88519-304-5.
32.Чернов В.Г. Построение композиции нечетких отношений на основе операции проекции нечетких множеств / В.Г. Чернов // Математические методы в технике и технологиях-ММТТ-19 : сб тр. XVIX междунар. науч. конф. : в 10 т. Т. 10. - Воронеж: изд-во Воронежской гос. технол. академии, 2006.-с.128-130. - ISBN 5-89448-431-6.
33. Чернов В.Г. Решение задач многокритериального выбора на основе геометрической проекции нечетких множеств/ В. Г. Чернов // Информационно-управляющие системы. - 2007. - № 1 (26). - С. 46 - 51.
34. Чернов В.Г. Формирование инвестиционного портфеля на основе нечетких лингвистических оценок/В.Г. Чернов// Экономический анализ: теория и практика.- 2007. - №14(95). -С.10-14.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Анализ традиционных методов оценки экономической эффективности инвестиционных проектов в условиях риска и неопределенности. Применение теории нечетких множеств в оценке экономической эффективности и риска инвестиционных проектов.
реферат [109,0 K], добавлен 21.10.2006Раскрытие содержания математического моделирования как метода исследования и прогнозирования развития объектов народного хозяйства. Алгоритмы, модели и функции процедуры Эйткена. Оценивание ковариационной матрицы вектора при оценке объектов недвижимости.
статья [56,4 K], добавлен 14.10.2012Применение методов оптимизации для решения конкретных производственных, экономических и управленческих задач с использованием количественного экономико-математического моделирования. Решение математической модели изучаемого объекта средствами Excel.
курсовая работа [3,8 M], добавлен 29.07.2013Основные понятия и типы моделей, их классификация и цели создания. Особенности применяемых экономико-математических методов. Общая характеристика основных этапов экономико-математического моделирования. Применение стохастических моделей в экономике.
реферат [91,1 K], добавлен 16.05.2012Определение этапа разработки экономико-математического моделирования и обоснование способа получения результата моделирования. Теория игр и принятие решений в условиях неопределенности. Анализ коммерческой стратегии при неопределенной конъюнктуре.
контрольная работа [940,6 K], добавлен 09.07.2014Основы составления, решения и анализа экономико-математических задач. Состояние, решение, анализ экономико-математических задач по моделированию структуры посевов кормовых культур при заданных объемах животноводческой продукции. Методические рекомендации.
методичка [55,1 K], добавлен 12.01.2009Применение теории игр для обоснования и принятия решений в условиях неопределенности. Цель изучения систем массового обслуживания, их элементы и виды. Сетевые методы планирования работ и проектов. Задачи динамического и стохастического программирования.
курсовая работа [82,0 K], добавлен 24.03.2012Открытие и историческое развитие методов математического моделирования, их практическое применение в современной экономике. Использование экономико-математического моделирования на всей уровнях управления по мере внедрения информационных технологий.
контрольная работа [22,4 K], добавлен 10.06.2009Построение экономических и математических моделей принятия решений в условиях неопределенности. Общая методология оптимизационных задач, оценка преимуществ выбранного варианта. Двойственность и симплексный метод решения задач линейного программирования.
курс лекций [496,2 K], добавлен 17.11.2011Понятие и сущность производственной функции и изокванты. Классификация товаров на основе прямой и перекрестной эластичности. Характеристика моделей и задач оптимального управления запасами предприятия. Анализ соотношения между доверительными интервалами.
контрольная работа [1,0 M], добавлен 23.11.2010Изучение и отработка навыков математического моделирования стохастических процессов; исследование реальных моделей и систем с помощью двух типов моделей: аналитических и имитационных. Основные методы анализа: дисперсионный, корреляционный, регрессионный.
курсовая работа [701,2 K], добавлен 19.01.2016Анализ внешней торговли товарами, общая картина внешнеэкономической деятельности. Концептуальные основы экономико-математического моделирования внешней торговли, тренд-сезонная модель прогнозирования. Практическая реализация моделей прогнозирования.
реферат [1,4 M], добавлен 18.04.2010Теоретические основы математического прогнозирования продвижения инвестиционных инструментов. Понятие системы имитационного моделирования. Этапы построения моделей экономических процессов. Характеристика ООО "Брянск-Капитал". Оценка адекватности модели.
курсовая работа [2,1 M], добавлен 20.11.2013Экономико-математическое моделирование как метод научного познания, классификация его процессов. Экономико-математическое моделирование транспортировки нефти нефтяными компаниями на примере ОАО "Лукойл". Моделирование личного процесса принятия решений.
курсовая работа [770,1 K], добавлен 06.12.2014Понятие и типы моделей. Этапы построения математической модели. Основы математического моделирования взаимосвязи экономических переменных. Определение параметров линейного однофакторного уравнения регрессии. Оптимизационные методы математики в экономике.
реферат [431,4 K], добавлен 11.02.2011Количественное обоснование управленческих решений по улучшению состояния экономических процессов методом математических моделей. Анализ оптимального решения задачи линейного программирования на чувствительность. Понятие многопараметрической оптимизации.
курсовая работа [4,2 M], добавлен 20.04.2015Классификация экономико-математических моделей. Использование алгоритма последовательных приближений при постановке экономических задач в АПК. Методики моделирования программы развития сельскохозяйственного предприятия. Обоснование программы развития.
курсовая работа [244,3 K], добавлен 05.01.2011Линейная регрессивная модель. Степенная регрессивная модель. Показательная регрессивная модель. Регрессивная модель равносторонней гиперболы. Преимущества математического подхода. Применение экономико-математических методов и моделей.
курсовая работа [31,6 K], добавлен 05.06.2007Метод имитационного моделирования, его виды, основные этапы и особенности: статическое и динамическое представление моделируемой системы. Исследование практики использования методов имитационного моделирования в анализе экономических процессов и задач.
курсовая работа [54,3 K], добавлен 26.10.2014Моделирование. Детерминизм. Задачи детерминированного факторного анализа. Способы измерения влияния факторов в детерминированном анализе. Расчёт детерминированных экономико-математических моделей и методов факторного анализа на примере РУП "ГЗЛиН".
курсовая работа [246,7 K], добавлен 12.05.2008