Применение нечеткой логики для анализа рисков инвестиционных проектов
Определение риска и неопределенности. Примеры применения метода нечеткой логики. Основные методы учета рисков при анализе инвестиционных проектов. Имитационное моделирование (метод Монте-Карло). Преимущества и недостатки метода нечетких множеств.
Подобные документы
Реализация метода имитационного моделирования Монте Карло для оценки экономических рисков проектов. Исследование влияния на результаты проекта случайных комбинаций исходных факторов. Изучение функционирования простой системы массового обслуживания.
реферат, добавлен 25.05.2021Имитационное моделирование рисков инвестиционных проектов. Технология имитационного моделирования в среде MS Excel, статистический анализ результатов имитации. Ковариация и корреляция, инструменты анализа данных и результаты описательной статистики.
курсовая работа, добавлен 31.05.2012Определение понятия "имитационное моделирование". Имитационное моделирование воспроизводственных процессов в нефтегазовой промышленности. Метод Монте-Карло как разновидность имитационного моделирования. Применение метода в оценке геологических запасов.
реферат, добавлен 30.08.2009Разработка технологии оценки инвестиционных рисков стартап-проекта на основе теории нечетких множеств. Определение финансовых показателей: приведенная стоимость, внутренняя норма доходности, которые позволят оценить риски инвестиционных стартап-проектов.
статья, добавлен 07.08.2020Имитационное моделирование – методика построения моделей, которые описывают процессы так, как они протекали бы в действительности. Обзор использования метода Монте-Карло, применяемого в имитационном моделировании. Сравнение доходов и убытков в проекте.
статья, добавлен 03.12.2018История рождения метода Монте-Карло. Особенности решения задач, построения алгоритмов и интегрирования, в условиях которых присутствует элемент неопределенности при помощи метода Монте-Карло. Геометрический алгоритм моделирования методом Монте-Карло.
контрольная работа, добавлен 16.02.2016Общая схема метода Монте-Карло, оценка его погрешности. Алгоритмы метода для решения интегральных уравнений второго рода. Способ существенной выборки, использующий вспомогательную плотность распределения. Программа вычисления определенного интеграла.
реферат, добавлен 19.02.2017Сущность метода Монте-Карло и моделирование случайных величин. Некоторые сведения теории вероятностей. Общая схема метода Монте-Карло. Вычисление кратных интегралов. Численный метод решения математических задач при помощи моделирования случайных величин.
курсовая работа, добавлен 26.12.2014Применение формальных методов при анализе мотивации трудовой деятельности. Анализ работы алгоритма Мамдами при сопоставлении экспертных оценок преимуществ в мотивации со стороны работодателей и работников. Выбор средств нечеткой логики для ее оценки.
статья, добавлен 29.09.2016Схема проведения вычислений в статистическом моделировании. Области применения метода Монте-Карло: физика, химия, экономика, математика, оптимизация, теория управления. Использование генератора случайных чисел для построения геометрических объектов.
презентация, добавлен 10.02.2014Рассмотрение всех возможных последствий решений и оценка воздействия риска при помощи моделирования по методу Монте-Карло. Обеспечение высокой эффективности принятия решений в условиях неопределенности. Преимущества моделирования по методу Монте-Карло.
реферат, добавлен 08.01.2015Обзор применения математических методов для описания и анализа сложных экономических, социальных и других систем. Исторические аспекты нечеткой логики, математический аппарат нечеткого множества. Определение форм кривых задания функций принадлежности.
курсовая работа, добавлен 12.05.2012Понятие метода статистического моделирования систем. Предмет и общая схема метода Монте-Карло. Разыгрывание дискретной случайной величины. Моделирование систем массового обслуживания с использованием метода Монте-Карло. Разыгрывание полной группы событий.
контрольная работа, добавлен 17.09.2009Основные методы статистического моделирования случайных элементов. Применение метода Монте-Карло для вычисления интегралов и решения систем линейных алгебраических уравнений. Проблемы создания имитационных моделей на основе языка программирования GPSS.
методичка, добавлен 05.03.2014Разработка методологии принятия оптимальных решений в экономике. Оценка эффективности инвестиций по совокупности критериев. Учёт рисков многокритериальности и неопределенности при финансировании инвестиционных проектов. Принцип доминирования Парето.
статья, добавлен 27.04.2023Анализ численных методов решения математических задач при помощи имитационного моделирования случайных чисел. Описание использования метода Монте-Карло на практике в инвестиционном планировании в условиях неопределенности и высокого экономического риска.
реферат, добавлен 28.10.2019Определение понятия "имитационное моделирование". Аналитические и статистические модели. Имитационное моделирование воспроизводственных процессов в нефтегазовой промышленности. Метод Монте-Карло. Рассмотрение примера - оценка геологических запасов.
реферат, добавлен 07.05.2009Имитационное моделирование как мощнейший метод анализа экономической системы, заключающийся в проведении на ЭВМ экспериментов с математическими моделями сложных систем реального мира. Определение вероятности возникновения потерь инвестиционных проектов.
реферат, добавлен 15.11.2010Рассмотрение прямого адаптивного метода многокритериальной оптимизации на основе аппроксимации функции предпочтения лица. Метод решения критериальных тестовых задач с помощью нейронных сетей, нечеткой логики и нейронечеткого оптимизированного вывода.
статья, добавлен 18.01.2018Основные виды функций принадлежности нечетких множеств, их формирование. Состав и возможности инструментария нечеткой логики Fuzzy Logic Toolbox, входящего в пакете MATLAB. Работа в пакете Fuzzy Logic Toolbox. Описание программ, графики функций множеств.
лабораторная работа, добавлен 19.12.2014Общая схема метода Монте-Карло, который является методом моделирования случайных величин с целью вычисления характеристик их распределений. Пример расчета системы массового обслуживания методом Монте-Карло. Генерация последовательности случайных чисел.
презентация, добавлен 06.04.2018Алгоритмы 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.
автореферат, добавлен 14.12.2017Сущность, особенности и способы применения метода моделирования случайных величин (метод Монте-Карло). Экономико-математическая модель задачи на использование ресурсов при производстве. Расчет оптимального размера и периода поставки, точки заказа.
контрольная работа, добавлен 23.05.2013Расчет риска инвестиционного проекта методом Монте-Карло c использованием среды MS Excel. Причины применения имитационного моделирования. Задачи имитационного эксперимента. Задание законов распределения вероятностей. Результаты корреляционного анализа.
презентация, добавлен 29.11.2013Особенности применения методик анализа инвестиционных проектов для малых и средних производственных предприятий. Разработка и возможности применения модели оптимизации структуры и ассортимента продукции предприятия определенной производительности.
статья, добавлен 10.08.2018