Модели и методы экспресс-анализа инвестиционных проектов на основе теории нечетких множеств и искусственных нейронных сетей

Модели и методы экспресс-анализа инвестиционных проектов на основе теории нечетких множеств и искусственных нейронных сетей

Автор: Забоев, Михаил Валерьевич

Год защиты: 2009

Место защиты: Санкт-Петербург

Количество страниц: 181 с. ил.

Артикул: 4337704

Автор: Забоев, Михаил Валерьевич

Шифр специальности: 08.00.13

Научная степень: Кандидатская

Стоимость: 250 руб.

Модели и методы экспресс-анализа инвестиционных проектов на основе теории нечетких множеств и искусственных нейронных сетей  Модели и методы экспресс-анализа инвестиционных проектов на основе теории нечетких множеств и искусственных нейронных сетей 

Введение
Глава 1. Проведение экспрессанализа инвестиционных проектов особенности, важность, методы
1.1. Специфика и тенденции развития промышленности в России па примере строительной отрасли.
1.2. Особенности экономического анализа инвестиционного проекта на разных стадиях его реализации.
1.3. Эволюция количественных методов в экономическом анализе.
1.4. Виды неопределенности и риска, связанные с реализацией инвестиционных проектов, и методы их учета
Глава 2. Использование элементов гибридных систем в инвестиционном анализе.
2.1. Методологические основы теории нечетких множеств, и их использование в построении систем управления и принятия решений
2.2. Методы расчета показателей эффективности инвестиционных проектов
при исходной нечеткой информации.
2.3. Современные вычислительные струкэуры искусственные нейронные сети
2.4. Модификации алгоритма обратного распространения ошибки и другие методы обучения ИПС, учитывающие специфику данных экономической природы
2.5. Использование гибридных систем для проведения экспертного анализа преимущества, адаптированный алгоритм обучения нейронечетких сетей.
2.6. Возможности использования нечетких регрессионных моделей в эконометрическом анализе
Глава 3. Практическое применение и программная реализация методов и моделей экспрессанализа на основе элементов ТНМ и ИНС для оценки инвестиционностроительных проектов.
3.1. Использование нечеткого регрессионного анализа для прогнозировании потока поступлений инвсстишюнностроителыюго проекта
3.2. Снижение дефицита информации при принятии инвестиционных решений
с помощью нейросегсвых моделей обработки данных
3.3. Построение экспертной сист емы анализа себестоимости ИСП на базе систем нечеткого вывода и нечетких нейронных сетей.
3.4. Обоснование эффективности инвестиционного проекта с использованием элементов ТНМ и ИНС на примере оценки ИСП.
Заключение
Список используемой литературы


В рамках проведения исследований в работе использовались следующие научные методы системный анализ, методы инвестиционного анализа, методы математического программирования, методы ТНМ и ИНС, метод экспертных оценок, метод верификации. Инструментальная поддержка разработанных методов заключается в использовании таких программных средств, как интегрированная программная среда МабаЬ и ее приложения, язык программирования МааЬ, программное обеспечение для моделирования и анализа динамических систем тиНпк, пакет статистического анализа ЕЧеуя, аналитическая платформа ПсбисЮг. Информационную базу исследования составили данные по основным показателям развития экономики России, данные, характеризующие состояние рынка недвижимости СанктПетербурга, информация о деятельности строительных компаний. И на стадии из инициации, заключающееся в разработке методов экспрессанализа ИП, позволяющих учесть весь имеющийся объем неоднородной информации о проекте. ИСП в условиях неопределенности на основе ТНМ и ИНС, па базе информационного материала строительного холдинга и данных ранка недвижимости СанктПетербурга. Научная апробация и внедрение результатов исследования. Политехнического Симпозиума Молодые ученые промышленности СевероЗападного региона, СанктПетербург, СПбГПУ, 6 декабря года. ИСП в рамках стратегического планирования развития организации. Отдельные материалы диссертации были использованы при проведении лекционных и семинарских занятий на экономическом факультете СПбГУ в рамках дисциплин Информатика и Информационные технологии в экономике. Публикации. Основные результаты диссертационного исследования опубликованы в трех научных статьях и тезисах материалов конференций общим объемом 1,5 п. Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и 9 приложений. Диссертация изложена на 1 странице, включает таблиц, рисунков, 1 диаграмму. Во введении обосновывается актуальность диссертационного исследования, определяются цель и основные задачи диссертации, аргументируется научная новизна исследования, излагается его теоретическая значимость и прикладное значение результатов. В первой главе диссертации описываются особенности реализации ИП в рамках сложившейся на сегодняшний день в России экономической и социальнополитической конъюнктуры. Далее в контексте этих особенностей рассматривается эффективность и выявляются слабые места традиционных методов обоснования инвестиций в условиях неопределенности и риска. Вторая глава посвящена изложению теоретических основ диссертационного исследования, в ней приводятся и разрабатываются положения, модели и методы, касающиеся проведения инвестиционного анализа, опираясь на такие научные направления, как ТНМ, системы ИНС, гибридные структуры, нечеткий регрессионный анализ. Третья глава содержит практическое применение разработанных диссертантом методов экспрессанализа ИСП на основе элементов мягких вычислений на примере оценки реального строительного проекта. В заключении приводятся основные выводы, которые позволяет сделать проведенное научное исследование, и описываются перспективы дальнейшей научной работы диссертанта. Глава 1. В период реформ х годов на фоне общего резкого падения объемов производства, неустойчивости экономического и политического курса, промышленность переживала глубокий упадок, столкнувшись с целым рядом проблем, как общих для всех предприятий, так и специфичных для различных отраслей. Следствием указанных выше негативных характеристик экономикополитического положения России в переходный период стали неутешительные цифры, отражающие спад производства. Из таблицы 1. ВВП сократился практически в два раза, а объем промышленного производства упал еще значительнее . Таблица 1. Ведущее место в экономике страны занимает строительная отрасль, которая обслуживается более чем другими отраслями экономики, при этом строительной деятельностью в нашей стране по данным за год заняты более 5 млн. В рамках строительства в полной мере реализуются все составляющие инвестиционной и инновационной деятельности. Строительство, в х годах, как и вся страна, переживало кризисные явления, испытав спад даже еще в большей степени см. Таблица 1. Тыс. Диаграмма 1.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.211, запросов: 128