Введение
1. Имитационное моделирование при обосновании инвестиционных проектов 9
1.1. Постановка задачи моделирования для обоснования инвестиционных проектов 9
1.2. Инвестиционные риски 21
1.2.1. Классификация инвестиционных рисков 21
1.2.2. Оценка инвестиционных рисков 24
1.2.2.1. Качественные оценки рисков инвестиционного проекта 24
1.2.2.2. Количественные оценки рисков инвестиционного проекта 26
1.2.2.2.1. Анализ чувствительности 27
1.2.2.2.2. Анализ сценариев 30
1.3. Применение метода статистических испытаний
для моделирования стохастических процессов и
риск-анализа инвестиционных проектов 32
1.3.1. Схема реализации метода Монте-Карло
в инвестиционных расчетах 34
1.3.2. Построение математической модели. Определение включаемых в модель переменных 34
1.3.3. Моделирование теоретических распределений 35
1.3.3.1. Экспоненциальное распределение 35
1.3.3.2. Равномерное распределение 36
1.3.3.3. Нормальное распределение 38
1.3.4. Осуществление имитации 40
1.3.5. Анализ результатов 41
1.3.5.1. Графический анализ 41
1.3.5.2. Анализ количественных показателей 45
1.3.5.2.1. Ожидаемое значение 45
1.3.5.2.2. Ожидаемые потери 45
1.3.5.2.3. Ожидаемый выигрыш 45
1.3.5.2.4. Дисперсия и среднее
квадратичное отклонение 46
1.3.5.2.5. Коэффициент вариации 46
1.3.5.2.6. Коэффициент ожидаемых потерь 46
1.3.5.2.7. Вероятность реализации неэффективного проекта 47
1.4. Алгоритмические сети и инструментальная
система моделирования КОГНИТРОН 48
1.4.1. Язык алгоритмических сетей 48
1.4.2. Трансформация математических моделей
в алгоритмические сети 58
1.4.3. Особенности функционирования системы когнитрон 61
1.5. Выводы и результаты „ 63
2. Разработка модели инвестиционного проекта и технология ее использования 64
2.1. Обзор методов расчета параметров инвестицион ного проекта. Обоснование выбранных критериев оценки 64
2.1.1. Метод чистой текущей стоимости 65
2.1.2. Метод внутренней нормы прибыли 66
2.1.3. Показатель рентабельности инвестиций 67
2.1.4. Традиционные методы оценки инвестиций 68
2.1.5. Точка безубыточности 69
2.2. Описание модели 70
2.2.1. Сценарий процесса 70
2.2.2. Математические выражения 79
2.3. Использование метода Монте-Карло для учета вероятностного характера процесса 92
2.3.1. Реализация метода Монте-Карло в алгоритми ческих сетях для выбранных распределений 94
2.3.1.1. Сценарий процесса 94
2.3.1.2. Математические выражения 98
2.4. Технология моделирования инвестиционного проекта с учетом вероятностного характера процесса 108
2.5. Выводы и результаты 111
3. Анализ инвестиционных проектов на основе разработанной модели 112
3.1. Описание проекта, для которого производится вычислительный эксперимент 112
3.1.1. Исходные данные .112
3.1.2. Результаты машинных экспериментов 115
3.2. Описание проведенных модельных экспериментов для расчета случайных величин по методу Монте-Карло 117
3.2.1. Экспоненциальное распределение 117
3.2.2. Нормальное распределение 117
3.2.3. Равномерное распределение 118
3.3. Описание проведенных модельных экспериментов для количественного и графического анализа рисков инвестиционного проекта по методу Монте-Карло 119
3.4. Выводы и результаты 124
4. Заключение 125
5. Список литературы
