Инвестиционный проект: Анализ и оценка рисков

Инвестиционный проект: Анализ и оценка рисков

Подведение итогов полугодия Ни для кого не секрет, что самое сложное на практике — спрогнозировать будущие поступления. Предсказать реакцию рынка на появление нового игрока или новый продукт зачастую практически невозможно. С расходной частью тоже не все просто. Многим знакома ситуация, когда неожиданно для составителей бизнес-плана уже в ходе выполнения проекта вырастают цены на сырье и материалы, энергоресурсы и т. Другими словами, любой инвестиционный проект может развиваться по одному из нескольких десятков сценариев. Чтобы составить себе представление о рисках проекта, оценить наиболее вероятный финансовый результат, можно воспользоваться таким инструментом, как дерево решений. Каждое решение или событие отображаются отдельной ветвью.

Дерево решений: оценка альтернатив в управлении

Пожалуйста, оформите её согласно правилам оформления статей. Дерево решений состоит из трёх типов узлов: Дерево решений не может содержать в себе циклические элементы, то есть каждый новый лист впоследствии может лишь расщепляться, отсутствуют сходящиеся пути. Таким образом, при конструировании дерева вручную, мы можем столкнуться с проблемой его размерности, поэтому, как правило, дерево решения мы можем получить с помощью специализированного программного обеспечения.

Обычно дерево решений представляется в виде символической схемы, благодаря которой его проще воспринимать и анализировать. Деревья решений, используемые в , бывают двух основных типов:

Формирование инвестиционного портфеля на российском рынке акций при помощи непараметрического метода - дерева решений.

Риск-анализ инвестиционного проекта методом сценариев 6. Анализ рисков с построением дерева решений 1. Общие понятия неопределенности и риска Инновационная деятельность обладает высокой степенью неопределенности. Очень трудно предвидеть, какая инновация будет иметь успех на рынке, а какая не будет пользоваться спросом. Поэтому инновационным предприятиям в первую очередь следует тщательно анализировать инновационные проекты для того, чтобы избежать возможных ошибок на самой ранней стадии — стадии отбора проектов.

Под неопределенностью будем понимать состояние неоднозначности развития определенных событий в будущем, состоянии нашего незнания и невозможности точного предсказания основных величин и показателей развития деятельности предприятия и в том числе реализации инвестиционного проекта. Неопределенность - это объективное явление, которое с одной стороны является средой любой предпринимательской деятельности, с другой стороны - это причина постоянной головной боли любого предпринимателя.

Полное исключение неопределенности, т. В то же время, неопределенность нельзя трактовать как исключительно негативное явление. В мутной воде рыночной экономики, особенно в ее еще не вполне состоявшемся положении, неопределенность может сулить дополнительные возможности, которые не были видны в самом начале инвестиционного проекта. В целом же явление неопределенности оценивается со знаком минус в предпринимательской деятельности.

Менеджер, прогнозирующий конкретный показатель проекта, просто перекладывает свою ответственность на плечи лица, принимающего решение в отношении всего проекта в целом. В самом деле, если каждая величина инвестиционного проекта задана однозначно, то принятие решения - это обычно формальное действие:

Анализ дерева решений (дерева вероятностей)

Оценивайте решения визуально, определяйте наилучшие варианты и сообщайте результаты другим. Все вычисления осуществляются в электронной таблице; настройка занимает совсем немного времени. Простая навигация — различные способы для выполнения общих задач. Отображение окупаемости и рисков для разных вариантов.

На Студопедии вы можете прочитать про: Оценка эффективности инвестиционного проекта с помощью построения «дерева решений». Подробнее.

Издательская группа , Сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции 3 марта г. Метод корректировки ставки дисконтирования предусматривает приведение будущих денежных потоков к настоящему моменту времени по более высокой ставке, но не дает никакой информации о степени риска возможных отклонениях конечных экономических результатов.

При этом получаемые результаты существенно зависят только от величины надбавки премии за риск. Также недостатком данного метода являются существенные ограничения возможностей моделирования различных вариантов развития инвестиционного проекта, которые сводятся к анализу зависимости показателей , и других от изменений одного показателя — нормы дисконта. Таким образом, в данном методе различные виды неопределенности и риска формализуются в виде премии за риск, которая включается в ставку дисконтирования.

Области применения деревьев решений

Текст работы размещён без изображений и формул. Полная версия работы доступна во вкладке"Файлы работы" в формате Введение В условиях нарастания неопределенности в мировой экономике в целом и в российской экономике в частности, компании все больше уделяют внимание вопросу экономической эффективности собственных ИТ-проектов. Решающим в выборе информационной системы может стать ответ на вопрос: Однако этот ответ не всегда очевиден.

Реальные опционы и дерево решений. Опцион на осуществление последовательных инвестиций возникает, когда инвестиции в.

Реальный опцион — опцион, базовым активом по которому являются реальные активы: Для реальных опционов безрисковая процентная ставка определяется практически индивидуально для каждого проекта. Это может быть, в том числе, и доходность государственных бумаг для наименее рискованных проектов, но чаще используется средняя доходность финансовых вложений в соответствующую отрасль. В переводе с английского слово означает возможность, опционная теория выделяет две группы дополнительных возможностей, содержащихся в инвестиционном проекте: Первая из них - возможности изменения параметров инвестиционного проекта с течением времени.

Это может быть расширение или сокращение проекта, изменение источников сырья или отказ от реализации проекта после получения дополнительной информации. Вторая группа возможностей характеризует внешнюю сторону проекта, то есть выполнение одного проекта делает возможным другой проект, который был бы невозможен без завершения первого.

Концепция реальных опционов позволяет количественно оценить имеющиеся в проекте возможности и тем самым включить их в расчет стоимости инвестиционного проекта. Количественная оценка играет ключевую роль при принятии инвестиционного решения, в большинстве случаев, когда дополнительные возможности оцениваются лишь качественно, интуитивно, они попросту отбрасываются при сравнении количественных параметров проекта и в лучшем случае служат дополнительным плюсом проекта при прочих равных условиях.

Для количественной оценки концепция реальных опционов использует те же показатели, что и классическая теория.

Математическое ожидание для выбора инвестиций и дерево решения

Пескова Авторы поставили целью выбор оптимальной стратегии ГРР в условиях крайне сложного структурно-тектонического строения и высоких технологических рисков при бурении и освоении скважин Для оценки ценности информации планируемых работ ГРР было построено дерево решений возможных исходов работ. Системный анализ и информационные технологии.

Павлов В данной работе предлагается новый метод определения текстового спама, основанный на анализе разнообразия тематической структуры текстов и применении методов машинного обучения. На основе разработанного метода строится эффективная система обнаружения поискового спама. Качество предложенного решения подтверждается экспериментально На данном этапе используется ранее построенная модель СРД и дерево решений, полученное в предыдущем сценарии.

Но если последующие инвестиционные решения зависят от исхода сегодняшних рассматриваемый проект представлен в виде дерева решений.

Дерево решений имеет вид нагруженного графа, вершины его представляют ключевые состояния, в которых возникает необходимость выбора, а дуги ветви дерева - различные события решения, последствия, операции , которые могут иметь место в ситуации, определяемой вершиной. Каждой дуге ветви дерева могут быть приписаны числовые характеристики нагрузки , например, величина платежа и вероятность его осуществления.

В общем случае использование данного метода предполагает выполнение следующих шагов. Для каждого момента времени определяют проблему и все возможные варианты дальнейших событий. Откладывают на дереве соответствующую проблеме вершину и исходящие из нее дуги. Каждой исходящей дуге приписывают ее денежную и вероятностную оценки. Проводят анализ вероятностных распределений полученных результатов. Метод отличается высокой наглядностью анализа.

Длительный период, а значит и значительное число этапов реализации проекта, существенно усложняет анализ.

3.2. Использование анализа дерева решений для разрешения неопределенности

При реализации этого метода аналитику проекта, осуществляющему построение дерева решений, необходимо иметь достаточно полную информацию, дающую представление о возможных сценариях развития проекта с учетом вероятности и времени наступления конкретных событий рассматриваемых сценариев. При реализации метода предусматривается определенная последовательность формирования необходимых данных для построения дерева решений: На основании полученных сформированных данных строится дерево решений.

инвестиционного внешним факторам проекта к действительности число «Дерево решений» может применяться как в условиях риска, так и в.

Формирование инвестиционного портфеля является одним из ключевых вопросов современной теории финансов. Главной задачей в построении оптимального портфеля является создание модели, способной успешно прогнозировать поведение доходности актива. Однако построить такую модель далеко не просто во множестве эмпирических работ авторы сталкивались с ситуацией, когда модель успешно подходит для объяснения исторических данных, но не способна прогнозировать будущие показатели доходности.

Поэтому, используя классические параметрические методы, авторы и сталкиваются с подобными трудностями. В данной работе был проведен анализ акций, входящих в базу расчета индекса ММВБ, при помощи непараметрического метода ,и на основе получившихся данных построить оптимальный портфель. Использование данного метода позволило анализировать не только детерминанты доходности акций, относящиеся к классу макроэкономических факторов или факторов технического анализа, но и факторы фундаментального анализа, по которым всегда присутствует ограниченное число наблюдений.

При этом, в данной работе используется не вполне стандартное определение оптимального портфеля. Во многих работах под оптимальностью подразумевают превышение доходности построенного портфеля над доходностью рыночного портфеля. В общем случае данное определение некорректно, так как в виду большей диверсификации рыночный портфель обладает меньшим риском, и как следствие, меньшей доходностью. Поэтому в данной работе оптимальным портфелем называется портфель с заданным риском, доходность которого не ниже доходности рыночного портфеля с таким же параметром риска.

Также в рамках данного исследования был проведен сравнительный анализ степени влияния того или иного фактора на доходность акций. Было выявлено, что российский рынок акций имеет признаки спекулятивного рынка, так как основными детерминантами доходности акций российских компаний является , - и цена на нефть.

Оценка эффективности инвестиционного проекта с помощью построения «дерева решений»

Так, в примере математическое ожидание — средняя арифметическая сумма среднего чека — составит: Таким образом, служба маркетинга может определить, основываясь на информации о прошлых посещениях магазина клиентами, что от случайного посетителя можно ожидать совершения покупки в среднем на руб. Среднеквадратическое отклонение — в примере корень квадратный из среднего арифметического квадрата отклонений сумм среднего чека — равно: Таким образом, служба маркетинга может ожидать, что усредненное отклонение средней ожидаемой покупки составит руб.

Коэффициент вариации — в примере отношение среднеквадратического отклонения суммы среднего чека к математическому ожиданию суммы среднего чека — равно:

Дерево принятия решений (также может называться деревом классификации или регрессионным деревом) — средство поддержки принятия решений.

Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях. Выбор инвестиционных решений и проектов: Оценка эффективности инвестиционных проектов. Теория и практика - М.: Издательская группа , Количественные методы в экономических исследованиях [Под ред. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций. Оценка риска инвестиций по произвольно-нечеткой формы. Оценка экономической эффективности инвестиций - СПб.:

Python построение дерева решений


Comments are closed.

Узнай, как мусор в голове мешает людям эффективнее зарабатывать, и что можно сделать, чтобы ликвидировать его полностью. Кликни здесь чтобы прочитать!