Оценка альтернативных вариантов железнодорожных проектов в условиях неопределенности : на примере проекта линии Кызыл-Курагино

• Автор: Романкевич, Сергей Владимирович
• Шифр специальности: 08.00.05
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Новосибирск
• Количество страниц: 162 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. Проблема оценки железнодорожных проектов в условиях

неопределенности и риска

1.1 Существующие подходы к учету фактора неопределенности

1.2 Постановка проблемы применительно к линии Кызыл Курагино

1.3 Критерии оценки эффективности ИП.

Глава 2. Оценка альтернативных стратегий транспортного освоения региона

Республика Тыва.

2.1 Идентификация альтернативных стратегий.

2.2 Инструментарий оценки альтернативных стратегий.

2.3 Оценка альтернативных стратегий
Глава 3. Оценка конкурирующих вариантов в рамках железнодорожной
стратегии.
3.1 Экономикоматематическая модель оценки в условиях
неопределенности
3.2 Формирование альтернатив.
3.3 Оценка наиболее предпочтительной альтернативы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ.
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность


Сэвидж определял природу как объект, с которым связаны интересы лица, а состояние природы как описание природы, которое не оставляет неописанными никаких значимых аспектов. Следует отметить многообразие и сложность состояния природы. Цепь причин и следствий, влияющих на уровни неуправляемых параметров проекта, плохо обозрима, а поэтому результаты этого влияния в общем случае слабо предсказуемы и представляются при оценке ИП неоднозначными. Устранима ли эта неопределенность, можно ли, все изучив, избавиться от нее окончательно Прежде всего, дело в бесконечной сложности мира. Нам никогда не удастся исчерпать все многообразие мира и полностью познать его в особенности это касается поведения людей оно плохо предсказуемо и часто бывает аномальным. Далее неустранимое неопределенности нашего мира гарантируется ограниченной точностью измерений. Известно, что точность предсказания какоголибо события часто зависит от точности измерения его причин. А измерения никогда и нигде не станут абсолютно точными хотя бы с силу атомного строения вещества. Это ограничивает возможности предсказания даже в физике что же касается экономики и социологии, где точность измерений заведомо низка по причине сложности социальной материи см. Микрооснова нашего мира опирается на соотношение неопределенностей принцип неопределенности Гейзенберга. Не вдаваясь в физическую сущность этого явления, отметим следствие данного вывода для экономических прогнозов всякая экстраполяция предсказание будущего в принципе не может быть точной и имеет вероятностный характер. Из сказанного не следует, что степень неопределенности не может быть уменьшена. Она не может быть устранена полностью, но снизить ее уровень за счет накопления знаний о закономерностях развития природы и общества и на этой основе научиться более точно предвидеть, в частности, возможные результаты ИП и траектории развития внешней среды конкретного ИП реальная задача. Выделяют также параметрическую и структурную неопределенность. Параметрическая неопределенность когда имеет место множество исходов ИП, выражаемых в количественных категориях. Структурная неопределенность когда множество исходов И возможно описать преимущественно только в качественных категориях. Данная неопределенность свойственна уникальным проектам, а также в ситуациях, когда степень неопределенности настолько высока, что невозможно оценить степень устойчивости структуры связи параметров ИП. Метод базового сценария проект оценивается при одном, специально не ясно как подбираемом, базовом сценарии. Возможность реализации других сценариев учитывается в процессе неформальной коррекции параметров базового сценария. По существу, здесь ожидаемая эффективность принимается равной обычной эффективности проекта при базовом сценарии. Данный подход достаточно широко распространен и рекомендуется Методикой, но является по своей сути подгоночным. Метод множества сценариев при оценке проекта учитываются все возможные сценарии и эффективность каждого варианта проекта в них. Данный подход требует относительно большего объема работы разработки сценариев, более детальной информации о взаимосвязях основных техникоэкономических характеристик вариантов проекта и сценариев развития внешней среды проекта, и т. Метод МонтеКарло является одним из наиболее сложных методов учета неопределенности и риска при принятии инвестиционного решения. В связи с тем, что в процессе реализации этого метода происходит проигрывание достаточно большого количества сценариев, то его можно отнести к дальнейшему развитию метода сценариев с применением теории вероятностей. Результатом такого комплексного анализа выступает распределение вероятностей возможных исходов проекта. Методы, базирующиеся на теории нечетких множеств, относятся к методам оценки и принятия решений в условиях неопределенности. Их использование предполагает формализацию исходных параметров и целевых показателей эффективности ИП в основном, ЫРУ в виде вектора интервальных значений нечеткого интервала, попадание в каждый интервал которого, характеризуется некоторой степенью неопределенности. Осуществляя арифметические и др.