9.60 Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций (Алексей Недосекин)

Править Недосекиным А. При этом и сама иерархия, и отношения порядка настраиваются в модели риска банкротства корпорации совершенно индивидуально, на усмотрение оценщика. И в этом смысле получается совершенная свобода от ограничений известных методов для оценки риска банкротства предприятия. Комплексный финансовый анализ предприятия проводится на основе качественных уровней отдельных факторов финансового состояния. При этом сами финансовые показатели представляют собой набор неупорядоченных факторов одного уровня иерархии. Предлагается назначить веса показателям или упорядочить их по убыванию значимости для оценки риска банкротства. Тогда итоговый показатель риска банкротства представляет собой двумерную матричную свертку: Недосекин А. Изложим подробно схему такого агрегирования.

Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций

Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций Автор: Алексей Недосекин Хотя начальная стадия развития отечественного фондового рынка уже миновала, большинство инвесторов все еще считают опасным вкладывать в него средства. Главная причина — большое количество рисков, которое побуждает инвестировать в более стабильные западные компании. Алексей Недосекин смотрит на ситуацию оптимистично и готов предложить условия, выполнив которые, можно привлечь инвесторов на наш рынок.

В этой книге он и затрагивает проблемы отечественного фондового рынка. Сначала он дает краткое описание базовых инструментов для инвестирования, разновидности рисков, сопровождающих этот процесс, а также рассказывает о том, как человеческий фактор влияет на принятие инвестиционных решений.

Анализ выявил актуальность следующих индикаторов принятия решения о запуске проекта: . А.О. Нечетко-множественный анализ рисков фондовых инвестиций. – СПб Недосекин А.О. Управление продажами нового товара с.

Показано, что задачей анализа экономической эффективности нефтегазовых инвестиционных проектов является расчет основных экономических показателей оценки вариантов, выбор оптимального, отвечающего критерию достижения максимального чистого дисконтированного дохода от возможно полного извлечения из пластов запасов нефти с определением источников финансирования.

При оценке вариантов в многостадийном проектировании разработки месторождений учитывается величина риска, позволяющего уточнить его влияние на эффективность и надежность технико-экономических решений в условиях особенности работы нефтегазодобывающего производства. Актуальным является то, что рассмотренные подходы были заложены в отраслевую автоматизированную систему, способную проводить многовариантные расчеты технико-экономических показателей в инвестиционных проектах с учетом факторов риска.

Ключевые слова: . - . Пономарева И. А, Богаткина Ю. Комплексная экономическая оценка месторождений углеводородного сырья в инвестиционных проектах. А, Еремин Н. Богаткина Ю. Еремин Н. Моделирование месторождений углеводородов методами нечеткой логики.

Кальченко О. Сегодня механизмом принятия решений служат рекомендованные методики оценки эффективности и результативности инновационных проектов, которые не учитывают в достаточной мере меняющуюся информацию, позволяющую судить о возможности их реализации. В данной научной статье рассмотрены методы оценки эффективности инвестиционных проектов. В ходе проведенного анализа достоинств и недостатков данных методов было выявлено, что, несмотря на общность методологии оценки экономической эффективности инновационных и инвестиционных проектов, инновационные обладают рядом специфических особенностей, которые необходимо учитывать в ходе оценки их эффективности.

Проанализированы особенности инновационных проектов по сравнению с инвестиционными проектами. Предложена комплексная методика оценки инновационных проектов промышленных предприятий на основе реальных опционов и нечетких множеств.

Название: Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций Автор: Недосекин А.О. Формат: PDF Размер: 1,69 МБ Качество: Отличное.

Комплексная оценка финансового состояния предприятия на основе нечетко-множественного подхода Недосекин Алексей Олегович старший консультант компании"Сименс Бизнес Сервисез", к. В основу метода легли многолетние исследования авторов, посвященные применению результатов теории нечетких множеств в финансовом менеджменте [1 — 5]. Наиболее широко распространенным подходом к анализу риска банкротства предприятия является подход Альтмана [6 - 9], который состоит в следующем: Применительно к данной стране и к интервалу времени формируется набор отдельных финансовых показателей предприятия, которые на основании предварительного анализа имеют наибольшую относимость к свойству банкротства.

Пусть таких показателей . В -мерном пространстве, образованном выделенными показателями, проводится гиперплоскость, которая наилучшим образом отделяет успешные предприятия от предприятий-банкротов, на основании данных исследованной статистики. Уравнение этой гиперплоскости имеет вид , 1 где - функции показателей бухгалтерской отчетности, - полученные в результате анализа веса. Осуществляя параллельный перенос плоскости 1 , можно наблюдать, как перераспределяется число успешных и неуспешных предприятий, попадающих в ту или иную подобласть, отсеченную данной плоскостью.

Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций

Недосекин"Нечетко - множественный анализ риска фондовых инвестиций" Монография посвящена применению теории нечетких множеств к задачам управления финансами и, в частности, анализу инвестиций на рынке ценных бумаг. Рассматриваются вопросы оценки риска банкротства эмитента, проектного риска прямых инвестиций, риска вложений в акции, облигации, опционы и их комбинации. Приводится методика оценки инвестиционной привлекательности скоринга акций. Для облегчения понимания проводится систематическое изложение основ теории нечетких множеств.

Недосекин А.О. Нечетко-множественный анализ рисков фондовых инвестиций. СПб.: «Сезам», Недосекин А.О. Применение теории нечетких.

Нечетко-множественный подход к актуарному моделированию Нечетко-множественный подход к актуарному моделированию Недосекин А. Введение В мировой практике накопилось огромное число актуарных моделей для оценки пенсионных систем обзоры этих моделей представлены в [1,2]. Однако есть целый ряд вопросов, где разработанные модели не дают удовлетворительного решения. Речь идет об оценке эффективности накопительных инвестиций на фондовом рынке.

Проблема в том, что фондовый рынок — это объект исследования, обладающий принципиально иным уровнем неопределенности, нежели источники поступлений и реципиенты платежей в пенсионных системах, — различные когорты граждан, с их показателями рождаемости, смертности и платежности. Если для моделирования поступлений и платежей в пенсионной системе применимость вероятностных схем никем не оспаривается, то, напротив, вся история мирового фондового рынка свидетельствует, что классические приемы вероятностного моделирования фондовых индексов неадекватны.

Пасуя перед этой неопределенностью, актуарии обычно переводят свои исследования в плоскость сценарных подходов, либо просто фиксируя ставку процента на инвестиции, либо генерируя сценарии фондового рынка на основе предустановленного вероятностного закона. В этой связи хочу вкратце коснуться собственной модели прогнозирования фондовых индексов [3]. Модель позволяет выявить связь между динамикой макроэкономических факторов, с одной стороны, и динамикой фондовых индексов, с дрругой стороны.

В основе модели лежит концепция рационального инвестиционного выбора, позволяющая идентифицировать зоны рационального уровня различных факторов рынка и их оптимальных взаимных пропорций.

23 - 19 2003 2002

Шапранов Александр Викторович . Москва Проблема инвестирования связана с оценкой влияния различных факторов на доходность капиталовложений, важнейшими из которых являются риски. Под инвестиционным риском будем понимать потенциальные потери, которые может понести юридическое или физическое лицо, осуществляющее определенную финансовую деятельность. Этапом, предшествующим оценке инвестиционных рисков является этап их классификации.

Нечетко-множественное моделирование в анализе и прогнозировании . К. Пирэй `Нечетко-множественный анализ инвестиционной деятельности целью прогноза фондовых индексов и индексов макроэкономической динамики. разработки доктора экономических наук А.О. Недосекина, являющегося.

Абдулаева З. Анализ рисков предприятия на основе методов нечёткой логики Проблемы оценки рисков предприятия являются актуальными, особенно в сложившихся условиях финансово-экономического кризиса. Задачи идентификации и анализа рисков являются трудно формализуемыми и требуют для своего решения использования нечётко-логических моделей. Проблемы управления рисками занимают в настоящее время особое место в информационных технологиях, при этом широко применяются математические методы.

Однако основные трудности возникают, когда входные параметры становятся неопределёнными, но между тем влияют на результаты решения. Одним словом, существующие на сегодняшний день, традиционные методы недостаточно пригодны для анализа рисков предприятий именно потому, что они не в состоянии охватить нечеткость человеческого мышления и поведения. Следует отметить, что обычно экономико-математическое моделирование является более сложной задачей, чем моделирование физических систем, поскольку: Все это приводит к большой разнородности математических моделей.

Из вышеперечисленного явно видно, что нечётко-множественный подход к анализу рисков предприятия - это естественный способ их описательно-математического моделирования. Здесь же хочется отметить, что использование самообучающихся нейронных сетей в данном случае проигрывает традиционным нечетко-логическим подходам, как с точки зрения простоты применяемого инструментария, так и с точки зрения достоверности получаемых результатов.

Оценка проектов в условиях неопределенности

В основном это вызвано наличием большого количества самых разнообразных рисков, которые подстерегают инвестора в процессе его работы, из-за чего многие иностранные инвесторы стараются не работать с отечественным рынком ценных бумаг, а вкладывают свои денежные средства в акции западных компаний. В тоже время Алексей Недосекин считает, что еще не все потеряно, и привлечь на отечественный фондовый рынок инвесторов можно, для этого только необходимо выполнить ряд конкретных условий — достичь экономической и политической стабильности в стране, изменить систему налогообложения, ввести систему государственных гарантий для инвесторов, а также обеспечить высокий уровень информационного сопровождения при принятии инвестиционных решений.

Одной из главных проблем отечественного фондового рынка, по мнению автора книги, является то, что инвестор, желающий приобрести акции какого либо предприятия, не имеет полной, а самое главное доступной информации о данном эмитенте, как это принято на развитых финансовых рынках. На текущий момент лишь незначительная часть компаний, акции которых торгуются на отечественном фондовом рынке, имеют собственные специализированные сайты в сети Интернет, где инвестор имеет возможность посмотреть всю информацию о данном эмитенте, начиная от финансовой отчетности, и заканчивая последними корпоративными новостями.

Недосекин Алексей Олегович - кандидат технических наук, член Гильдии инвестиционных и финансовых аналитиков России. В настоящее время.

Это связано с быстрым развитием высоких технологий и, соответственно, с появлением новых инструментов анализа данных. Однако тот технический анализ, которым привыкли пользоваться большинство участников рынка, не эффективен. Прогнозы на основе экспоненциальных скользящих средних, осцилляторах и прочих индикаторах не дают ощутимый результат, так как экономика часто бывает иррациональна, потому что движима иррациональными мотивациями людей.

В последние годы, у финансовых аналитиков стали вызывать большой интерес так называемые искусственные нейронные сети — это математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма.

Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге при мышлении, и при попытке смоделировать эти процессы. Впоследствии эти модели стали использовать в практических целях, как правило, в задачах прогнозирования. Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами.

В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Способности нейронной сети к прогнозированию напрямую следуют из ее способности к обобщению и выделению скрытых зависимостей между входными и выходными данными. Следует отметить, что прогнозирование возможно только тогда, когда предыдущие изменения действительно в какой-то степени предопределяют будущие.

5.3 Оценка рисков проекта

Categories: Без рубрики

Узнай, как мусор в голове мешает людям больше зарабатывать, и что сделать, чтобы очистить свой ум от него навсегда. Нажми здесь чтобы прочитать!