Снижение рисков инвестиционной деятельности на основе вейвлет-анализа и прогнозирования коротких временных рядов

• Автор: Слинькова, Наталья Владимировна
• Шифр специальности: 08.00.13, 08.00.05
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 163 с. : ил.

1. Снижение рисков в управлении инвестиционной деятельностью
1.1 Состояние инвестиционной деятельности в Воронежской области
1.2 Методы управления рисками инвестиционной деятельности 4!
1.3 Методы прогнозирования экономических характеристик
2. Методика снижения рисков с помощью прогнозирования временных рядов на основе вейвлет-преобразования
2.1 Комплексная модель снижения рисков инвестиционной 6 деятельности
2.2 Применение вейвлет анализа к прогнозированию экономических 6'
характеристик
2.3 Математические основы вейвлет-преобразования
2.4 Подготовка исходных временных рядов
2.5 Методика прогноза с использованием вейвлет-разложения
3. Применение методики прогнозирования экономических показателей с помощью вейвлет-преобразования
3.1 Тестирование предложенной методики на реальных данных
3.2 Прогноз основных агрегированных экономических показателей по 1 Воронежской области
3.3 Применение полученных прогнозных данных для управления 1 рисками инвестиционной деятельности
Заключение
Литература
Актуальность темы исследования. Ключевыми факторам экономического роста в национальной экономике стран мира выступай инвестиции. Факт снижения инвестиционной активности ниже пороговь значений в любой стране трактуется как серьезная угроза национально безопасности. В индустриально развитых странах вопросам активизащ инвестиционной деятельности с целью развития реального секто] экономики на государственном уровне уделяется большое вниманк Именно динамично растущие инвестиции с материализованными в ш инновациями, трансформируясь в создание новых конкурентоспособш производств, являются не только движущей силой развития ПрОИЗВОДСТ! но и за счет «наполнения» инновационными разработками способ* обеспечивать высокие темпы и качество экономического роста.
В странах с развитыми рыночными экономическими система* накоплен достаточный опыт в области управления инвестиционно деятельностью. Однако далеко не всегда удается успешно применя западный опыт к российской экономической реальности. Очевидно, ч уровень неопределенности и рисков в российской экономике значитель: выше развитых зарубежных стран. Задача прогнозирования в так условиях значительно усложняется и имеет особенно важное значение.
Наличие хорошо разработанных методов и развитие вычислительш технологий позволяют на практике реализовать современные методи построения инвестиционных программ и повышения эффективное инвестиционной деятельности.
Все вышесказанное определяет актуальность данного исследован* посвященного отдельным аспектам развития методов и способ прогнозирования, позволяющих увеличить эффективность управлен инвестиционной деятельностью за счет снижения рисков.
Диссертационная работа выполнялась в рамках госбюджетной научн исследовательской работы ГОУ ВПО ВГАСУ «Исследование социальн
экономических процессов в отрасли капитального строительства коммунального хозяйства на региональном уровне» г/р №0120.041/087.
Цель и задачи исследования. Целью настоящего диссертационно] исследования является разработка методов и моделей снижения риск« инвестиционной деятельности, повышения эффективности управлені инвестиционной деятельностью на основе совершенствован] математических и инструментальных методов анализа для оценки прогнозирования показателей, обуславливающих рисковую составляют} инвестиций. Достижение поставленной цели потребовало решен следующих задач:
• анализ текущего состояния инвестиционной деятельное Воронежской области, выявление ее характерных особенностей эмпирических закономерностей временных рядов динамики основні экономических показателей;
• анализ существующих методов и способов управления риска* инвестиционной деятельности, выявление их преимуществ недостатков;
• исследование существующих подходов и методик, применяемых д прогнозирования динамики временных рядов, описание их облас применения, преимуществ и недостатков для различных целей анализ«
• исследование временных рядов показателей, характеризуют; инвестиционную деятельность региона с помощью современні методов анализа и оценки;
• разработка математической модели прогнозирования показател инвестиционной деятельности;
• подготовка временных рядов динамики экономических показателе! помощью вейвлет-преобразования и прогнозирование их будущ значений;
• применение разработанной прогнозной модели к исследуемь временным рядам динамики экономических показателей.

Прогнозирование большинства рисков инвестиционных проекте основывается на анализе реальных данных, представленных в вид: временных рядов. Исследование временных рядов, т.< последовательностей значений одного или нескольких параметре протекающего во времени процесса, является одной из важнейших задд прикладной статистики. Организация данных в виде временных ряде характерна для исследований самых различных областей человеческс деятельности. Это могут быть курсы валют и акций в экономике, данные ежедневном количестве отказов оборудования в технике и т.п. Данны составляющие временные ряды, которые были получены П] исследовании различных предметных областей, имеют различну природу, поэтому для их исследования были разработаны и постояш появляются новые методы обработки.
Известные на сегодня методы прогнозирования временных ряд можно разбить на два больших класса: статистические и нестатистическг Статистические методы прогнозирования основаны непосредственно : аппарате математической статистики. Они используются вместе с обид статистическим анализом временных рядов. Например, регрессионш анализ применяется совместно с корреляционным и дисперсионнь анализом.
Класс методов прогнозирования временных рядов, не основанш непосредственно на аппарате математической статистики, возн: сравнительно недавно и является развивающейся областью. Сю, относятся как методы точного прогнозирования: использование теор: нейронных сетей, теории детерминированного хаоса, так и качественно прогнозирования, к которым в первую очередь следует отнести метод графического прогнозирования временных рядов.
Классификация методов временных рядов приведена на рис. 1.7: