Заключение

Воздействие мирового кризиса на российские финансовые рынки Глава 1. Институциональные ограничения и факторы частного финансирования инвестиций в переходной экономике 1. Институциональные изменения в переходной экономике России: Реформа отношений собственности 1. Приватизация в переходной экономике 1. Опыт России х гг.

Оценка проектов в условиях неопределенности

Риск-функция инвестиционного проекта Риск-функция инвестиционного проекта Недосекин Алексей Олегович, ст. Предположим также, что, в связи со значительной неопределенностью исходных данных проекта, может быть представлена одним из нижеследующих способов: Для всех четырех случаях задания мы имеем точные и приближенные аналитические методы [ ] оценки риска инвестиций , как возможности того, что по результатам инвестиционного процесса значение окажется ниже предустановленного граничного уровня :

Недосекин А. О. Оценка риска бизнеса на основе нечетких данных: Новаковская Э. Г., Широкобокова И. С. Моделирование уровней риска и.

УДК Развитие технологий сегодня дает возможность воплощать различные идеи. Именно такой экономический феномен как стартап основывается на идеях, и именно в эти идеи инвесторы вкладывают деньги. Стартап — предприятие с высоким риском. В статье рассмотрены риски стартапа с точки зрения инвестора, для чего необходимо оценить экономические показатели. Существует обширная литература по оценке эффективности проекта на основе экономических показателей, в том числе основанных на применении аппарата математического моделирования, которые требуют дальнейшего пристального изучения.

Российский фондовый рынок, несмотря на достаточно долгую история формирования, так и остается в состоянии развивающегося. Объемы операций с ценными бумагами концентрируются в узком кругу предприятий, количество частных инвесторов также невелико. Такая тенденция позволяет выделить некоторые перспективы развития фондовой биржи, в том числе и увеличение частных инвесторов и возможности торговли иностранными ценными бумагами, однако онлайн операции с ценными бумагами сопровождаются достаточно специфическими рисками.

Частные инвесторы нацелены на работу со спекулятивными операциями, долгосрочные вложения непопулярны.

финансами. Недосекин А.О., к.т.н., ведущий эксперт событий на основе перебора полного множества исходных гипотез о . вероятности), а прямыми проектными данными о разбросе параметров, что есть Что же касается оценки риска принятия решения в условиях надежность его бизнеса.

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.

Ваш -адрес н.

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.

регионах РФ на основе методов нечетких множеств Для моделирования оценки кредитного риска банковской . Так как в основе гипотез о принадлежности данных к .. программных продуктов // Бизнес- информатика. Недосекин А.О. Методологические основы моделирования.

Для оценки инновационного потенциала промышленного предприятия необходимо качественно оценить возможности внешней и внутренней среды предприятия, а далее свернуть полученные результаты в единый комплексный показатель, который и будет характеризовать инновационный потенциал данного субъекта экономической деятельности. Суть предлагаемой методики заключается в построении математической модели на основе причинно-следственных связей между входными и выходными параметрами системы в данном случае, предприятия путем описания этих связей с применением трапециевидных нечетких чисел.

Нечеткость при такой трактовке проявляется, прежде всего, в лингвистических оценках лица, принимающего решение ЛПР , или эксперта, применяемых к тем или иным состояниям системы показателям , критериям, параметрам, например: Все перечисленные понятия являются нечеткими, неявными, а следовательно, содержат в себе некоторую степень неопределенности, которая выражается в размытых оценках экспертов. Для того, чтобы эксперты могли дать оценку уровню инновационного потенциала, необходима возможность построения единого комплексного показателя, основанного на качественных и количественных оценках индивидуальных параметров системы.

Нечеткость вытекает из неуверенности эксперта в определении конкретного порога между сопряженными оценками качественного иногда и количественного параметра. Предлагаемая методика позволяет каждому качественному и количественному показателю сопоставить соответствующую меру принадлежности определенной качественной области и сделать вывод о качественном значении итогового показателя, поэтому, на наш взгляд, данная методика является наиболее актуальной для решения такого рода задач.

Из сказанного ранее следует, что при оценке инновационного потенциала предприятия необходимо будет производить свертку в единый показатель качественных характеристик, которые требуют перевода в количественную область. То есть, если стандартные методы оценки инновационного потенциала стремятся к переводу всех показателей, оказывающих влияние на итоговый параметр, в количественную область, то предлагаемая нами методика предполагает оценку принадлежности как качественных, так и количественных параметров конкретному лингвистическому терм-множеству, характеризующему качественный уровень данного параметра.

Предположим, у нас есть некоторый набор показателей, характеризующих все составляющие инновационного потенциала предприятия.

Управление рисками

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.

ет достаточными (полными) данными о своем настоящем и осуществить на основе комплексных решений, ские модели, к планируемым бизнес- процессам . эффективности и оценки рисков реализации ложником теории нечетких множеств Л. А. Заде .. Недосекин, А. О. Нечетко- множественный.

Задать вопрос юристу онлайн Недосекин А. Оценка риска бизнеса на основе нечетких данных. Нечеткие множества уже доказали свою состоятельность, будучи использованными в процессах финансового менеджмента ряда корпораций оценка риска банкротства, оценка риска инвестиционного проекта, управление фондовым портфелем. Нечеткие описания — это математический аппарат, который наилучшим образом отвечает особенностям человеческого мышления, основанного на качественных категориях.

Нечеткие описания — это также и модель свертки отдельных сценариев развития событий с одновременным взвешиванием этих сценариев по уровню возможности. В книге предложен самый общий путь моделирования бизнес-систем — построение семантических сетей на образцах. Сами образцы могут быть организованы произвольно сложно и содержать в своем составе нечетко-множественные описания произвольной природы. Производя вычисления с построенными образцами, можно получать обоснованные оценки риска бизнеса.

Оценка риска бизнеса с использованием нечетко-множественных описаний —перспективное научное направление, и все основные результаты работ в этом направлении еще впереди.

Анализ рисков предприятия на основе методов нечёткой логики

Нетрадиционные методы: После этого оценивается процентное изменение критерия по отношению к базисному случаю и рассчитывается показатель чувствительности, представляющий собой отношение процентного изменения критерия к изменению значения переменной на один процент, так называемая эластичность изменения показателя.

Таким же образом исчисляются показатели чувствительности по каждой из остальных переменных [7, . После расчета результатов осуществляют экспертное ранжирование переменных по степени важности и экспертную оценку прогнозируемости значений переменных например, высокая, средняя, низкая. Анализ сценариев представляет собой метод прогнозирования высококвалифицированными экспертами нескольких возможных вариантов развития ситуации и связанной с этим динамики основных показателей деятельности предприятия.

Недосекин А.О. Нечеткий финансовый менеджмент. Балашов П.А., Кислов Р.И., Безгузиков В.П. Оценка рисков информационной безопасности на основе нечеткой данных как альтернатива методу нечеткой логики при оценке риска Bojadziev G., Bojadziev M. Fuzzy Logic for Business, Finance, and.

Качественная оценка аудиторского риска методом нечетких множеств"Аудиторские ведомости", , 4 В статье приводится методика определения значений таких показателей, как аудиторский риск, неотъемлемый риск, риск средств контроля и риск необнаружения. Методика основана на так называемой теории нечетких множеств и оперирует факторами, указанными в Федеральном правиле стандарте аудиторской деятельности 8.

Федеральное правило стандарт аудиторской деятельности 8"Оценка аудиторских рисков и внутренний контроль, осуществляемый аудируемым лицом" вменяет в обязанность аудитору оценивать в ходе планирования аудиторский риск а и его компоненты - неотъемлемый риск нт , риск средств контроля к , риск необнаружения но. Оценка компонентов аудиторского риска согласно стандарту должна осуществляться на уровне как бухгалтерской отчетности в целом, так и остатков и оборотов по счетам бухгалтерского учета то есть на уровне анализируемых аудитором генеральных совокупностей элементов.

Рассмотрим оценку а и его компонентов на уровне бухгалтерской отчетности. Оценка эта согласно стандарту может быть либо количественной в долях единицы или процентах , либо качественной. Качественная оценка при этом должна исходить, по крайней мере, из трех градаций: Количественная оценка компонентов а в принципе возможна [1], но при этом неизбежно возникает ряд методологических проблем, связанных, например, с: Вследствие указанных причин на практике в большинстве случаев аудиторы применяют качественную оценку рисков, которая, как правило, базируется на анализе определяющих эти риски факторов.

При этом необходимо соотносить полученные качественные оценки факторов с качественной оценкой анализируемого риска. Допустим, что аудитор оценивает нт исходя из трех градаций низкий, средний, высокий. Для этого аудитор проанализировал ряд влияющих на неотъемлемый риск факторов, указанных в стандарте опыт и квалификация главного бухгалтера, его загруженность, масштаб бизнеса, сложность хозяйственных операций, стабильность нормативной базы и пр.

Одни факторы получили низкую оценку, другие - среднюю, третьи - высокую.

Оценка риска банкротства предприятия

Сведем результатывычислений по четырем моделям в таблицу 7. Таблица 7 Результаты оценки риска банкротства по четырем моделям МодельВероятность банкротства1 квартал г. Однако метод оценки риска банкротства на основе нечеткой логики является наиболее точным и информативным, так как дает верную оценку нетолько в момент наступления кризисной ситуации, но и задолго до нее. Таким образом, наиболее предпочтительной для оценки риска банкротства предприятий оказалась нечеткомножественная модель [6].

Недосекин Алексей Олегович, стконсультант SiemensBusinessServicesRussia, к.т.н. Каплан и Нортон [1] положили в основу ССП одну магистральную идею, знаний и стандартовОтображаясь на внутренние бизнес-процессы, эти и прибыль, снижаются риски, стабилизируются денежные потоки.

1! Нечетко-множественное моделирование в анализе и прогнозировании экономических явлений и процессов: Повсеместно внедряются бизнес-планирование, финансовый и инвестиционный анализ, современные программные продукты, основанные на последних научных разработках. Одновременно возрастает спрос на рыночные исследования как на микроэкономическом, так и макроэкономичском уровне , на финансовую и общеэкономическую информацию.

Сегодня одним из наиболее перспективных направлений научных исследований в области анализа, прогнозирования и моделирования экономических явлений и процесоов является нечеткая логика . Нечетко-множественные модели, зачастую представленные в виде программного обеспечения для персональных компьютеров, позволяют как менеджерам различного уровня, так и собственникам предприятий принимать экономически грамотные решения. Хотя впервые упоминание о новом методе математического моделирования появилось около полувека назад, данная область научных исследований до сих пор остается недостаточно изученной в нашей стране.

На сегодняшний день в России потребителями научных разработок, в основу которых заложен нечетко-множественный аппарат, является достаточно узкий круг государственных и чуть более широкий круг коммерческих предприятий, а ученые, создающие и поставляющие на рынок данные продукты, исчисляются одним-двумя десятками человек. Условно период от момента зарождения данной науки до наших дней можно разделить на три этапа: Однако такое деление достаточно условно, так как теоретические изыскания в этой области знаний не прекращаются и до сих пор, с каждым годом расширяя область применения данного математического аппарата.

Годом рождения данного научного направления можно считать г.

Исследование инвестиционных рисков стартап-проекта методом нечеткого моделирования

Консультационная группа"Воронов и Максимов" Введение В практике финансового анализа хорошо известен ряд показателей, характеризующих отдельные стороны текущего финансового положения предприятия. Сюда относятся показатели ликвидности, рентабельности, устойчивости, оборачиваемости капитала, прибыльности и т. По ряду показателей известны некие нормативы, характеризующие их значение положительно или отрицательно.

Тема 4 (9) Методы принятия решений на основе нечетких множеств. Выполнена практическая оценка степени загрязнения территории г. (на основе базы данных нечетких множеств) о состоянии бизнеса на обычном Недосекин А.О., Воронов К.И. Анализ риска инвестиций с применением нечетких.

Нечетко-множественное моделирование экономических Реклама Нечетко-множественное моделирование в анализе и прогнозировании экономических явлений и процессов: Повсеместно внедряется бизнес-планирование, финансовый и инвестиционный анализ, современные программные продукты, основанные на последних научных разработках. Одновременно возрастает спрос на рыночные исследования как на микроэкономическом, так и макроэкономичском уровне , на финансовую и общеэкономическую информацию.

Сегодня одним из наиболее перспективных направлений научных исследований в области анализа, прогнозирования и моделирования экономических явлений и процесоов является нечеткая логика . Нечетко-множественные модели, зачастую представленные в виде программного обеспечения для персональных компьютеров, позволяют как менеджерам различного уровня, так и собственникам предприятий принимать экономически грамотные решения.

Хотя впервые упоминание о новом методе математического моделирования появилось около полувека назад, данная область научных исследований до сих пор остается мало изученной в нашей стране.

Оценка рисков. Как оценить риски. Управление рисками-1

Узнай, как мусор в голове мешает человеку больше зарабатывать, и что сделать, чтобы избавиться от него навсегда. Кликни здесь чтобы прочитать!