Анализ сценариев. Имитационное моделирование.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Проблемы управления финансовыми рисками. Актуальность Риски возникают в деятельности любого предприятия! Не зависят от: вида деятельности предприятия.
Advertisements

Понятие риска применительно к инвестиционным проектам. Задачи анализа рисков инвестиций. Анализ чувствительности.
Направления консалтинговой деятельности Направления консалтинговой поддержки 1. Финансовая диагностика 3. Построение системы бюджетирования 2. Построение.
Тема 7 Управление инвестиционными проектами Критерии реализации инвестиционного проекта: 4Отсутствие более выгодных вариантов вложения капитала 4Высокий.
ОСНОВНЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В ГЕОЛОГИИ Лекция 3 по дисциплине «Математические методы моделирования в геологии» 1Грановская Н.В.
Анализ чувствительности Внутренняя устойчивость проекта - прогнозируемые значения выгод и затрат и соответствующие показатели состояния проекта, при которых.
Домашнее задание 2 Имитационное моделирование. Цель работы Ознакомление с методом имитационного моделирования поведения систем на примере расчета характеристик.
Компьютерное моделирование embedded#! embedded. Компьютерное моделирование имитационное Компьютерное моделирование математическое.
Имитационное моделирование инвестиционных рисков.
Модели теории логистики Модель «точно в срок». Аналитическая модель Профессор А. А. Смехов впервые рассматривает модель доставки грузов «точно в срок»,
Лекция 1 Введение.. Опр. эконометрика это наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов.
Занятие 2. Распределения и доверительные интервалы Теоретическая часть 1. Распределение случайной величины и функция плотности распределения 2. Нормальное.
Этапы моделирования. Определение цели моделирования, выделение существенных для исследования параметров объекта. I. Построение описательной информационной.
Лекция 2 – Идентификация закона распределения вероятностей одномерной случайной величины 2.1. Основные определения 2.2. Этапы обработки данных одномерной.
Выполнила магистрантка Факультета Радиофизики и Компьютерных технологий Ванюшева Наталья Викторовна Научный руководитель: ст. преподаватель кафедры системного.
Статистические методы в параметрическом анализе Процессы в реальной системе Неопределенности параметров модели: внешняя и внутренняя Первый класс задач.
ВОЗМОЖНОСТИ КОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ГРОЗОПОРАЖАЕМОСТИ ВЛ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ ОРИЕНТИРОВКИ ЛИДЕРА МОЛНИИ Авторы: Гайворонский А.С., Голдобин В.Д. Докладчик.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 2 Имитационное моделирование.
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА Предмет и методы Лекция 2.
1 Основы надежности ЛА Модели формирования параметрических отказов изделий АТ.
Транксрипт:

Анализ сценариев. Имитационное моделирование

2 Метод сценариев метод, основанный на построении набора сценариев - возможных непротиворечивых комбинаций изменений множества параметров, определяющих результаты реализации проекта

3 Метод сценариев

4 Имитационное моделирование (метод Монте-Карло, метод статистических испытаний) исследование влияния на результаты реализации проекта случайных комбинаций исходных факторов

5 Этапы имитационного моделирования Этап 1 Математическая модель Этап 2 Осуществление имитации Этап 3 Анализ результатов

6 Этап 1. Математическая модель - базовая модель денежных потоков инвестиционного проекта - переменные математической модели - тип распределения вероятностей переменных математической модели - взаимозависимости

7 Этап 2. Осуществление имитации - генерирование случайных переменных с учетом заданного закона распределения - расчет интегральных показателей эффективности

8 Этап 3. Анализ результатов - исследование свойств гистограммы (по полученному ряду значений показателя эффективности проекта строится вариационный ряд, разбивается на k интервалов для группировки) исследование значений показателей эффективности и рискованности проекта

9 Математическое ожидание NPV (Expected value) где х i - результат при i-ом имитационном эксперименте р i - вероятность получения результата х n - количество имитационных экспериментов

10 Ожидаемые потери (Expected Losses) где NPV i – отрицательные значения NPV р i - вероятность получения результата NPV i

11 Индекс ожидаемых потерь (expected losses ratio - ELR) где EL – ожидаемые потери (Expected Losses) EG – ожидаемые выгоды (Expected Ganes)

12 Вероятность реализации неэффективного проекта где m – число имитационных экспериментов, где NPV

13 Вероятность реализации проекта со значением ниже критериального показателя ниже порогового уровня где m – число имитационных экспериментов со значением критериального показателя (Criter) ниже порогового уровня (Criter*) n – общее количество экспериментов

14 Результаты имитационного моделирования – гистограмма распределения вероятностей

15 Результаты имитационного моделирования – кумулята значений минимального накопленного сальдо

16 Определить уровень риска проекта: Значение NPVЧастотаВероятностьНакопленная вероятность , ,050, ,110, ,160, ,450, ,180, ,021,00