Вы здесь

Моделирование инвестиционных проектов на основе алгоритмических сетей

Автор: 
Орехова Наталья Юрьевна
Тип работы: 
Дис. канд. экон. наук
Год: 
2003
Артикул:
55799
129 грн
(417 руб)
Добавить в корзину

Содержимое

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
1. Имитационное моделирование при обосновании инвестиционных проектов.
1.1. Постановка задачи моделирования для
обоснования инвестиционных проектов
1.2. Инвестиционные риски
1.2.1. Классификация инвестиционных рисков.
1.2.2. Оценка инвестиционных рисков
1.2.2.1. Качественные оценки рисков инвестиционного проекта
1.2.2.2. Количественные оценки рисков инвестиционного проекта
1.2.2.2.1. Анализ чувствительности
1.2.2.2.2. Анализ сценариев.
1.3. Применение метода статистических испытаний для моделирования стохастических процессов и
рисканализа инвестиционных проектов.
1.3.1. Схема реализации метода МонтеКарло
в инвестиционных расчетах
1.3.2. Построение математической модели.
Определение включаемых в модель
переменных
1.3.3. Моделирование теоретических распределений
1.3.3.1. Экспоненциальное распределение
1.3.3.2. Равномерное распределение.
1.3.3.3. Нормальное распределение
1.3.4. Осуществление имитации
1.3.5. Анализ результатов
1.3.5.1. Графический анализ
1.3.5.2. Анализ количественных показателей.
1.3.5.2.1. Ожидаемое значение
1.3.5.2.2. Ожидаемые потери
1.3.5.2.3. Ожидаемый выигрыш.
1.3.5.2.4. Дисперсия и среднее
квадратичное отклонение.
1.3.5.2.5. Коэффициент вариации
1.3.5.2.6. Коэффициент ожидаемых потерь
1.3.5.2.7. Вероятность реализации неэффективного проекта.
1.4. Алгоритмические сети и инструментальная
система моделирования КОГНИТРОН
1.4.1. Язык алгоритмических сетей.
1.4.2. Трансформация математических моделей
в алгоритмические сети.
1.4.3. Особенности функционирования системы КОГНИТРОН
1.5. Выводы и результаты.
2. Разработка модели инвестиционного проекта и
технология ее использования
2.1. Обзор методов расчета параметров инвестиционного проекта. Обоснование выбранных критериев
оценки.
2.1.1. Метод чистой текущей стоимости
I 2.1.2. Метод внутренней нормы прибыли.
2.1.3. Показатель рентабельности инвестиций
2.1.4. Традиционные методы оценки инвестиций.
2.1.5. Точка безубыточности
I 2.2. Описание модели.
2.2.1. Сценарий процесса.
2.2.2. Математические выражения
2.3. Использование метода МонтеКарло для учета вероятностного характера процесса
2.3.1. Реализация метода МонтеКарло в алгоритмических сетях для выбранных распределений.
2.3.1.1. Сценарий процесса.
2.3.1.2. Математические выражения
2.4. Технология моделирования инвестиционного проекта
с учетом вероятностного характера процесса.
2.5. Выводы и результаты
3. Анализ инвестиционных проектов на основе разработанной
3.1. Описание проекта, для которого производится
. вычислительный эксперимент
3.1.1. Исходные данные .
3.1.2. Результаты машинных экспериментов
3.2. Описание проведенных модельных экспериментов для расчета случайных величин по методу МонтеКарло.
3.2.1. Экспоненциальное распределение.
3.2.2. Нормальное распределение
3.2.3. Равномерное распределение
3.3. Описание проведенных модельных экспериментов для количественного и графического анализа рисков инвестиционного проекта по методу МонтеКарло.
3.4. Выводы и результаты
4. Заключение.
5. Список литературы
6. Приложение
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность