Методология экономико-математического моделирования процесса инвестиционного анализа на основе нечетко-множественного подхода

• Автор: Чернов, Владимир Георгиевич
• Шифр специальности: 08.00.13
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Иваново
• Количество страниц: 475 с. : ил.

Содержание
Введение

Глава 1. Инвестиционный анализ. Задачи, системные условия и факторы.

1.1 Инвестиционный цикл. Методология инвестиционного анализа

1.2 Неопределенность как фактор инвестиционного анализа

1.3 Математические и инструментальные методы инвестиционного

анализа в условиях неопределенности.

Выводы по главе

Глава 2. Методы прогнозирования и анализа динамики инвестиционных процессов на основе нечетких моделей и мягких вычислений
2.1 Адаптивное прогнозирование с использованием
мягких вычислений
2.2 Модели краткосрочного прогнозирования на основе свертки нечетких гипотез
2.3. Мягкие вычисления в инерционных моделях динамики инвестиционных проектов
Выводы по главе
Глава 3. Геометрическая проекция нечетких множеств - новый формализм для построения свертки оценок критериального соответствия в задачах многоальтернативного выбора
3.1 Методы формализации операции пересечения в задачах многокритериального альтернативного выбора
3.2 Геометрическая проекция нечетких множеств. Определение и свойства
3.3 Обработка правил нечеткого условного вывода на основе геометрической проекции нечетких множеств
3.4 Композиция нечетких отношений на основе геометрической проекции нечетких множеств
Выводы по главе
Глава 4. Оценка инвестиционных проектов на основе статических расчетов в условиях неопределенности
4.1 О корректности методов статического анализа инвестиционных проектов
4.2 Статический анализ инвестиционных проектов на основе
нечетких условных свидетельств
4.3 Оценка статей инвестиционных проектов при нечетких предпочтениях экспертов
4.4 Анализ отзывчивости (анализ нечеткой чувствительности)
4.5 Мягкие вычисления при определении барьерных значений экономических показателей
Выводы по главе

Глава 5 Динамические нечеткие модели оценки инвестиционных проектов
5.1 Нечетко - множественный подход к моделированию изменения неопределенности во времени
5.2 Мягкие вычисления при расчете чистого приведенного
эффекта
5.3 Мягкие вычисления в оценке капитализации и рыночной
стоимости компании
5.4 Мягкие вычисления в анализе альтернативных проектов
5.5 Применение нечетко-множественных моделей при оценке инвестиционных проектов на основе реальных опционов
Выводы по главе
Глава 6. Нечеткие модели многокритериального выбора альтернативных продуктовых программ в инвестиционном планировании
6.1 Нечеткая модель многокритериального выбора однопродуктовой альтернативы при числовой матрице соответствия
6.2 Выбор альтернативных продуктовых программ при лингвистических оценках соответствия критериям
6.3 Альтернативный выбор продуктовых программ в случае допустимости «люфта» в оценках критериального соответствия
6.4 Выбор альтернативных продуктовых программ на основе
правил условного логического вывода
6.5 Выбор альтернативных продуктов с учетом предпочтений потенциальных потребителей.
6.6 Построение согласованных оценок при выборе альтернативных продуктов
Выводы по главе
Глава 7 Нечеткие модели в оценке рисков
7.1 Оценка возможности развития рисковых ситуаций
7.2 Оценка риска с использованием нечетких условных
свидетельств
7.3 Нечеткая модель SWOT - анализа
7.4 Нечеткая балльная экспертная оценка риска
7.5 Формирование инвестиционного портфеля на основе нечетких моделей
Выводы по главе
Заключение
Список использованной литературы
Приложения
Введение
Инвестиционная деятельность - важная составляющая развития экономической системы. Именно недостаточные инвестиции - самый больной вопрос развития российской экономики. Достаточно отметить, что в результатах опроса, проводимого Ассоциацией менеджеров России и издательским домом «Коммерсантъ» в рамках проекта « Индекс деловой активности» с целью выявления факторов, мешающих развитию бизнеса, первую позицию с баллом 9.8 (максимальный балл 10) занимает фактор «Недостаток инвестиционных ресурсов». В первоначальных оценках (май 2002 г.) он занимал только седьмое место с баллом 5.1 [1,2]. По мнению независимых экспертов потребность в инвестициях для осуществления проектов в реальном секторе российской экономики составляет 200 млрд. долл. в год. Имеется в виду как техническое перевооружение имеющихся промышленных производств, оснащенных оборудованием, средний возраст которого превышает 16 лет, так и создание новых предприятий. Такой объем годовых инвестиций может в течение 5-7 лет создать необходимую критическую массу высокотехнологичных производств, которые позволят России стать к 2010-2015г.г. страной с высоким уровнем промышленного развития. Однако пока это только планы, т.к. реальная действительность совсем иная. В последние годы темп роста инвестиций в России составляет 10-11%, что явно недостаточно для инновационного развития экономики. В 2005 году объем инвестиций в российскую экономику составил 125 млрд. долл. из них - 50% инвестиции за счет собственных средств предприятий. К изложенному выше можно добавить, что недостаток инвестиций в электроэнергетику может привести к снижению темпов экономического развития страны, а недостаточное инвестирование сельского хозяйства - создать угрозу продовольственной безопасности.
Исключительной важностью инвестиционной деятельности может быть объяснен широкий круг исследователей, которые работают в этой области Колчина Н.В.[4], Балабанов И.Т.[5,6], Шеремет А.Д.[7], Ковалев В.В.[8,9], Грачева М.В. [10,11], Виленский П.Л. [3,12,25], Четыркин Е.М. [13],Смоляк С.А.[14], Гитман Л.Дж. [15], Норкотт Д. [16], Шарп У. [17] и др. [18-23]
Подготовка и анализ проектов инвестирования в реальные активы существенно зависит от того, какие задачи будут решаться с их помощью. С этой точки зрения инвестиционные проекты можно разделить на три основные группы:
- инвестиции в повышение эффективности, целью которых в первую очередь является создание условий для снижения затрат за счет обновления оборудования, обучения персонала, перемещения производственных мощностей в регионы с более выгодными экономическими условиями;

постоянство набора простых событий, из которых образуется более сложное событие, и наконец, здесь нарушается один их главных принципов общей теории систем, согласно которому в силу нетривиальное™ поведения сложных систем ее исследование не может быть выполнено через исследование поведения простых компонент, образующих исходную систему. С точки зрения оценки инвестиционных проектов использование субъективно-аксиологической вероятности создает дополнительные трудности, состоящие в том, что если раньше в ходе исследований было достаточно рассмотрение только финансовой модели инвестиционного проекта, то с введением субъективных вероятностей стало необходимым верифицировать вероятностную модель, предложенную экспертом, т.е. исследовать познавательную Способность самого эксперта. Еще одний слабым местом является то, что вероятности не дают никакой информации о том, каким образом оно получены, если не предваряются дополнительными соображениями о качественной составляющей вероятностной оценки.
В качестве примеров вероятностных подходов, якобы позволяющих привнести качественную составляющую в вероятностную оценку, можно привести принцип правдоподобия Гиббса - Джейнса[59,60] и принцип генерации условных вероятностей Фишберна[61].
В предыдущем разделе отмечалось, что невоспроизводимость экономических условий, противоречивость и неполнота данных приводит к тому, что некоторое утверждение, принятое как верное на определенном шаге, через некоторое время сможет стать ложным и должно быть отвергнуто, т.е.имеет место эффект немонотонности знаний. Импликативные логико-вероятностные схемы вывода, в основе которых лежат субъективные вероятности, оказываются слишком нормативными для указанных ситуаций, а различные варианты минимаксных решений вообще на них не рассчитаны.
Общим недостатком всех рассмотренных методов является то, что на их основе не может быть реализована вся последовательность расчетных процедур инвестиционного анализа, а инструментальные средства не могут быть объединены в цепочки, т.к. несогласованны по предположениям, лежащим в основе их разработки, и по уровню абстракции.
Теория нечетких множеств.
Значительно лучшие позиции в этой ситуации занимает теория нечетких множеств. Прежде всего, эта теория изначально создавалась для того, чтобы нечетким, качественным описаниям и оценкам дать строгое математическое представление без жестких нормативных ограничений на их характер. Строгое в математическом отношении представление в виде функций принадлежностей позволяет выполнять однозначные математические преобразования и находить однозначные решения. В теории нечетких множеств отсутствует условие необходимости статистической однородности переменных исследуемого процесса и однородности используемых для них функций принадлежности, т.е. эксперт в соответствии с общими правилами построения функций принадлежности [65-67] для различных переменных процесса согласно своим субъективным предпочтениям может в общем