Дидактические единицы: Статистические методы прогнозирования в экономике Цифровой спектральный анализ данных, критерии стационарности и эргодичности временного ряда ВР , спектральная плотность мощности, теорема Винера — Хинчина и выборочный спектр ВР, оценивание авто- и взаимной- корреляции стационарных и нестационарных данных. Выделение тренда ВР, критерии наличия тренда, скользящее среднее ВР, полиномиальное и экспоненциальное сглаживание ВР, робастное локально взвешенное регрессионное сглаживание фильтр Клевеланда. Коррелограмные и периодограмные спектральные оценки ВР, окна данных, процедуры псевдоусреднения. Фильтры линейного прогноза в прямом и обратном направлении, статистическое смысл коэффициентов отражения, решетчатый фильтр ошибок прогноза, геометрический и гармонический алгоритмы Берга. Блочный и последовательные методы построения фильтров линейного прогноза. Параметрические модели нестационарных ВР, АРПСС , , — модель нестационарных данных, идентификация порядка разности модели, методы максимального правдоподобия и наименьших квадратов для оценки параметров АРПСС- модели. Статистика фондового рынка Классические модели финансовых индексов, случайное блуждание и гипотеза эффективного рынка, портфель ценных бумаг, диверсификация Марковитца, - модель ценообразования финансовых активов, арбитражная теория расчетов . Фрактальная статистика, логарифмическая норма прибыли, распределения Парето, модели одномерных распределений финансовых индексов.

Теория возможности при формировании портфеля проектов

Измерение и оценка интегральной эффективности портфеля проектов в ритейле Костинская Е. Современный менеджмент: Сборник статей аспирантов и студентов. В данной работе рассмотрен подход к оценке и анализу инвестиционных проектов в ритейле.

Методы, базирующиеся на теории нечетких множеств, относятся к методам .. формирования оптимального портфеля инвестиционных проектов в.

Следует отметить, что организационные решения хотя и способствуют снижению уровня неопределенности, в то же время придают оставшейся нераскрытой ее части специфические особенности. В нестабильной ситуации применение статистических методов некорректно, и тогда решения должны приниматься по правилам, соответствующим принципиальным установкам лица, принимающего решения ЛПР , в отношении феномена неопределенности. В процессе оптимизации качества окружающей среды возникает проблема оценки эколого-экономической эффективности природоохранных мероприятий.

При этом последние оправданно рассматривать с позиций инвестиционных проектов ИП и, соответственно, применять к ним имеющиеся подходы и аналитические методы. В условиях рынка любая экономическая организация в своей деятельности, в том числе и инвестиционной, неизбежно сталкивается с неопределенностью. Однако любой, даже самой крупной фирме, не по силам полностью устранить неопределенность и, следовательно, целиком спланировать свою деятельность.

В условиях рыночной экономики имеет место невоспроизводимость условий хозяйствования, что также делает некорректным генетический перенос решений, вытекающих из прошлого опыта, на будущее. Однако необходимо отметить, что любое экспертное заключение, даже сделанное по точным объективным данным, гораздо более неопределенно, чем сложная многомерная совокупность данных, которую получить в исчерпывающем виде крайне трудно а иногда и невозможно.

Таким образом, хотя экспертное заключение может содержать обобщения и прогнозы, значимые для практики, оно не снижает уровень неопределенности.

Применение нечеткой логики для анализа рисков инвестиционных проектов

01 , , , , , . , , , , . Как известно, процесс инвестирования играет важную роль в экономике любой страны.

Разработать методы анализа рисков инвестиционных проектов, учитывающие над нечеткими множествами – геометрическая проекция нечетких множеств, Разработан подход к формированию инвестиционного портфеля.

Алтунин А. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях. ТГУ, Бузырев В. Выбор инвестиционных решений и проектов: Виленский П. Оценка эффективности инвестиционных проектов. Теория и практика - М.:

Применение теории нечётких множеств к задаче формирования портфеля проектов 1

Нечеткое подмножество А множества Х называется нечетким множеством. Нечёткое множество задаётся посредством функции принадлежности. Значение есть число, лежащее между 0 и 1, показывающее степень принадлежности элемента нечёткому множеству [5].

где E(Rp) - общая доходность портфеля инвестиционных проектов (в %); ранжирование проектов на основе теории нечетких множеств;.

И так как каждая компания сталкивается с различными неопределенностями, приемлемая модель реальных опционов должна иметь возможность подстраиваться к каждой уникальной ситуации. Различают несколько подходов для анализа реальных опционов, каждый из них отличается допущениями о природе рынка капитала, неопределенности и источниках информации. В своей работе А. Борисон [8] выделил 5 подходов: В данной статье мы затронем характеристики только классического и подхода.

В классическом подходе предполагается, что нефинансовые активы с денежными потоками, которые сильно зависят от рыночных цен, могут быть оценены с помощью реплицирующего портфеля. При этом рынок капитала совершенен и базовая стоимость проекта представляет собой рыночную стоимость портфеля. Рост стоимости проекта и ее волатильность полностью совпадает с реплицирующим портфелем. В рамках данного подхода стоимость реального опциона определяется с помощью формулы Блэка-Шоулза.

Ваш -адрес н.

Транскрипт 1 8 Риск финансово-экономический Проблемы анализа риска том Проблемы анализа риска Применение теории нечётких множеств к задаче формирования портфеля проектов В. Аньшин И. Демкин И. Царьков И. Никонов Государственный университет Высшая Школа Экономики Москва Аннотация Статья посвящена вопросам применения теории нечётких множеств в задаче формирования портфеля проекта.

портфеля проектов реальных инвестиций, реализуемых в рамках Выдвинуто предложение, что портфель проектов – это нечёткое множество.

Нечеткая оптимизация фондового портфеля Исторически первым методом оптимизации фондового портфеля был метод, предложенный в Марковицем в [ ]. Суть его в следующем. Пусть портфель содержит типов ценных бумаг ЦБ , каждая из которых характеризуется пятью параметрами: Из перечисленных условий ясно, что случайная величина доходности бумаги имеет нормальное распределение с первым начальным моментом и вторым центральным моментом . Это распределение не обязательно должно быть нормальным, но из условий винеровского случайного процесса нормальность вытекает автоматически.

Сам портфель характеризуется: Таким образом, портфель описан системой статистически связанных случайных величин с нормальными законами распределения. Тогда, согласно теории случайных величин, ожидаемая доходность портфеля находится по формуле , 6. Запись 6. В подходе Марковица к портфельному выбору под риском понимается не риск неэффективности инвестиций, а степень колеблемости ожидаемого дохода по портфелю, причем как в меньшую, так и в большую сторону. Можно без труда перейти от задачи вида 6.

Если задаваться различным уровнем ограничений по , решая задачу 6. Правой точкой границы является точка, соответствующая тому случаю, когда в портфеле оказывается одна бумага с максимальной среднеожидаемой доходностью. Подход Марковица, получивший широчайшее распространение в практике управления портфелями, тем не менее имеет ряд модельных допущений, плохо согласованных с реальностью описываемого объекта - фондового рынка.

Теория нечетких множеств в инвестициях

Активизация подусловий в нечетких правилах продукций. Дефаззификация [8]. Данная схема относится к алгоритму нечеткого вывода Мамдани, который один из первых нашел применение в системах нечетких множеств [14].

Нечеткие случайные величины и их распределения в доходность и риск портфеля в условиях нечетких случайных данных (). Оценка риска инвестиций для решающих нечетких факторов Нечетко- множественная модель инвестиционного проекта (). Грубые множества З. Павлака ().

Саати; В случае метода В. Подиновского, для оценки предполагается использование большого спектра взаимонезависимых критериев. Метод попарного сравнения векторных оценок позволяет сделать выбор из множества альтернатив. Метод цепочек позволяет оценивать отдельные инвестиционные проекты, но поскольку построение цепочек не всегда возможно, то это ограничивает его применение.

Метод опорных множеств основан на сравнении множества улучшенных показателей и полученных при рассмотрении отдельного инвестиционного проекта. Метод порядковых коэффициентов важности ориентирован на сравнение критериев с учетом коэффициентов важности. Использование метода главного критерия нивелирует значения остальных критериев при оценке и отборе инвестиционного проекта в портфель реальных инвестиций.

Формирования портфеля проектов

Корольковым и А. Сегедой, для журнала , декабрь Как выбрать управляющую компанию. Действительно Хороший Выбор для сайта Оценка необходимости и обоснованности внедрения информационных технологий в корпорации в соавторстве с М.

Основные методы учета рисков при анализе инвестиционных проектов. Теория нечеткой логики (или теория нечетких множеств, или Fuzzy Logic) – новый .. Построение оптимального портфеля ценных бумаг и бизнесов. 4.

Транскрипт 1 Применение теории нечётких множеств к задаче формирования портфеля проектов В. Никонов МГУ им. Рассматриваются различные способы оценивания стоимости и других показателей проекта как численных так и качественных при помощи нечётких чисел. Представлена модель формирования оптимального портфеля проектов на основе нечётких оценок в условиях ограниченных ресурсов.

Разобран пример решения задачи формирования портфеля проектов на основе рассматриваемой модели. Ключевые слова Нечёткие множества оценивание проекта портфель проектов ранжирование проектов нечёткая оптимизационная модель Статья выполнена в рамках мероприятия . 3 Содержание Введение. Основные понятия нечётких множеств.

Оценка инновационных проектов на основе теории нечетких множеств. Задача формирования портфеля проектов Заключение Введение Проблема формирования портфеля проектов относится к задачам оптимизации в условиях неопределённости. Как правило для решения подобных задач привлекается аппарат теории вероятности. Однако в ряде ситуаций применение теории вероятностей представляется недостаточно корректным и обоснованным.

Причиной этому является недостаток имеющихся данных не позволяющий с достаточной степенью уверенности установить адекватность выбранной для описания ситуации вероятностной модели.

История инвестиционного портфеля - Портфель акций на истории