Перечень материалов журнала за 2018 год

Перечень материалов журнала за 2018 год

Преимущества метода состоят в том, что не требуется статистической информации, а результаты наиболее интуитивно понятны. В данном случае от экспертов требуется лишь определить общий вид функций принадлежности, что является сильной стороной метода, а точная настройка параметров производится на основе статистических данных. В завершении работы на основе имеющихся в распоряжении денежных потоков - потока поступлений, представленного в нечетком виде, и потока затрат, полученного на основе двух методов как в точной форме, гак и в нечеткой, - вычисляются показатели эффективности проекта согласно разработанным алгоритмам и методам. Представление значений и в нечеткой форме позволяет аналитику получить большой объем информации о проекте, в том числе, провести анализ рисков, связанных с проектом, который также представлен в параграфе 3. В заключении сформулированы основные теоретические и практические выводы, сделанные автором в рамках диссертационного исследования: На современном этапе развития экономики России, дня успешного качественного развития компании остро нуждаются в современных методах оценки инвестиционных проектов, учитывающих высокую степень неопределенности и риска и поддерживающих автоматизацию и тиражирование; 2. Классические методы обоснования инвестиционных решений в условиях неопределенности имеют существенные недостатки применительно к оценке проектов, находящихся на самом раннем этапе их реализации -стадии инициации; 3. Использование аппарата теории нечетких множеств позволяет максимально полно учесть имеющуюся в распоряжении недостаточную и неоднородную информацию о проекте, обработать ее и представить в интуитивно понятной для аналитика форме; 4. Разработанные методы определения основных параметров инвестиционного проекта - распределенных во времени потоков поступлений и затрат — опираются на элементы теории нечетких множеств и нейронных сетей, благодаря чему позволяют получить всестороннюю и высоко информативную оценку проекта; 5. Разработанные в диссертации методы получения и анализа основных показателей эффективности , , в виде нечетких чисел стандартной и произвольной формы предоставляют инвестору необходимые сведения для принятия решения относительно целесообразности реализации рассматриваемого проекта с точки зрения ожидаемого эффекта и связанного с реализацией риска; 6.

Использование нейронных сетей для моделирования прогноза котировок ценных бумаг

Предыдущая Содержание Следующая Использование нейросетевых технологий. Современный финансовый рынок характеризуется высокой динамичностью происходящих процессов, наличием огромного числа объективных и субъективных факторов, взаимо обусловливающих друг друга, относительной скудностью априорной информации о среде. В такой ситуации процесс принятия эффективного решения для большинства экономических агентов крайне затруднен.

Инвестор зачастую вынужден реагировать на субъективные показатели. Сложная рыночная ситуация, подкрепляемая неопределенностью, зачастую рождает панику, что в свою очередь также не способствует повышению эффективности принимаемых решений. В частности, для решения указанной проблемы целесообразно применять модели, основанные на применении нейросетевых технологий как инструмента прогнозирования курсовой стоимости ценных бумаг.

ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ нейросетевого моделирования. Раздел П. Развитие Информационные аспекты моделирования инвестиций.

Динамика и особенности инвестиционной деятельности регионов Российской Федерации. Анализ и характеристика особенностей динамики инвестиций в основной капитал регионов Российской Федерации в интересах обеспечения экономического роста страны, социально-экономического развития территорий и повышения благосостояния населения. Динамика активности регионов Российской Федерации в области инвестиций за — гг. В основу исследования положены данные Росстата об инвестициях в основной капитал по видам экономической деятельности в регионах страны.

Выявлен ряд особенностей динамики инвестиционной деятельности регионов Российской Федерации. По уровню инвестиций в основной капитал регионы распределились на пять групп кластеров. Определено, что за рассматриваемый период во всех кластерах сформировались ядра с постоянным составом. Самыми многочисленными являются ядра кластеров, в которые вошли регионы с показателями инвестиционной активности ниже, чем средние значения по Российской Федерации.

Межкафедральный научный семинар докторантов. Актуальность и необходимость исследования в данном направлении обоснована фактически полным отсутствием исследований по древней архитектуре и историко-культурным ландшафтам на приграничных Актуальность и необходимость исследования в данном направлении обоснована фактически полным отсутствием исследований по древней архитектуре и историко-культурным ландшафтам на приграничных территориях России и Средней Азии.

Обоснованием необходимости данного исследования являются:

Разработана нейросетевая модель и апробированы основанные на этой при анализе инвестиционных процессов на уровне предприятия и региона.

Готовятся системные аналитики для новых сфер экономики банки, фондовая биржа, инвестиционные и трастовые компании. Обучение ведется по программам, полностью соответствующим лучшим российским и зарубежным образцам. За время учебы студент получает фундаментальную математическую, компьютерную и экономическую подготовку, что дает возможность практического приложения полученных знаний в широком спектре областей.

Специалист по экономической кибернетике способен осуществлять деятельность по математическому моделированию, алгоритмизации, программированию и анализу в производственных, административных, финансовых и исследовательских структурах. Обучение по специализации осуществляется с первого курса, в основном, кафедрой математических методов исследования операций. Кафедру возглавляет доктор физико-математических наук, профессор А.

Использование нейросетевых технологий.

Применение неиросетевых технологий для анализа чувствительности оценок рисков инвестиционных проектов промышленного предприятия Введение к работе Актуальность темы исследования. В современных условиях происходящей в России массовой реструктуризации предприятий не только крупного, но и среднего бизнеса, возрастает роль решения проблем их развития в условиях высокой неопределенности, когда, помимо количественных финансовых и экономических факторов, надо учитывать также факторы, не оцениваемые количественно.

Речь идет, прежде всего, о необходимости оценки многочисленных факторов риска, сопровождающих реализацию инвестиционных проектов. Имеющиеся методики риск-анализа, в основном, носят чисто качественный характер, либо основаны на производственной статистике, которой по вполне понятным причинам в российской экономике пока недостаточно.

Моделирование развития инвестиционных процессов в динамики региона на основе применения нейросетевого моделирования.

Финансовая академия при Правительстве РФ Алгоритм применения имитационного моделирования в риск-анализе инвестиционных проектов сферы сотовой связи Рынок мобильной связи в настоящее время является одним из крупнейших по величине инвестиционных вложений в России. Дальнейшее развитие отрасли мобильных телекоммуникаций напрямую зависит от объема инвестиционных вложений компаний, оказывающих услуги сотовой связи.

В настоящее время это приобретает особую значимость в связи с переходом современных технологий сферы сотовой связи на новый этап развития — сети третьего поколения 3 сети , что потребует крупных инвестиций для замены технического оснащения и программного обеспечения. Реализация инвестиционных проектов в сфере сотовой связи осуществляется в условиях неопределенности, поэтому часто даже качественно составленный бизнес-план проекта не сможет гарантировать то, что в условиях высокорискованной экономики России реализуемый инвестиционный проект сможет обеспечить заложенные в бизнес-плане эффективность и прибыльность.

В условиях неопределенности у инвестиционного проекта на рынке сотовой связи могут возникать несколько сценариев реализации. Одним из современных и наиболее обоснованных подходов к анализу и оценке эффективности и рисков инвестиционных проектов является имитационное моделирование. Имитационное моделирование позволяет наиболее полно учесть и количественно оценить все риски, возникающие в процессе реализации инвестиционного проекта. В связи со всем вышеобозначенным становится актуальной разработка комплексного алгоритма применения имитационного моделирования в инвестиционном анализе на рынке сотовой связи.

Предлагаемый алгоритм можно представить в виде итеративного процесса, включающего в себя несколько этапов, отмеченных на Рисунках Рисунок 1 Общий алгоритм применения имитационного моделирования в инвестиционном анализе Рисунок 2 Построение концептуальной модели Рисунок 3 Сбор и подготовка данных о входящих переменных и параметрах модели Рисунок 4 Анализ результатов моделирования Наиболее важными и ответственными этапами предлагаемого алгоритма являются построение концептуальной, математической и имитационной моделей критериев эффективности рассматриваемого инвестиционного проекта.

На этапе создания концептуальной модели происходит переход от реальной системы к логической схеме ее функционирования и осуществляется:

Посмотр Проблемы анализа и моделирования региональных социально-экономических процессов по названию

Стратегическое управление на основе нейросетевого моделирования Хлыстова О. В настоящее время традиционные методы и формы управления обращены внутрь предпринимательской структуры и служат, как правило, инструментом распределения внутрифирменных ресурсов. Однако к изучению влияния внешних изменяющихся факторов нельзя относиться как к вынужденной мере, отвлекающей внимание менеджмента от внутренних проблем и задач. К изменяющимся факторам, влияющим на развитие предпринимательской структуры, можно отнести: Все они увеличивают неопределённость среды функционирования фирмы.

Нейросетевое моделирование позволяет быстро и чётко выработать стратегии для функциональных и общекорпоративных целей управления в условиях неопределённости.

Анализируя актуальные вопросы инвестиционного проектирования на предприятии, автор моделирования процессов инвестиционного проектирования. .. методов имитационного моделирования и нейросетевых технологий.

Компоненты градиента для весов предпоследнего слоя определяются по методике дифференцирования сложной функции [1]: Обучение нейронных сетей с точки зрения используемого математического аппарата эквивалентно задаче многомерной оптимизации[1]. В разряд ограничений отводятся: Предлагается следующая структура мер ускорения принятия решений рис. Тогда синтез моделей реализуется в пространстве процедур ускоряющих адаптацию моделей в границах выбранных дисциплинирующих условий.

Так как все описанные процедуры представляют собой относительно самостоятельные процессы, их совместное использование целесообразно представить в виде циклов в общем алгоритме адаптации: Определяем рабочую и тестовую выборки. Выбираем ЦФ и адаптируем её к нейросетевому формату. Устанавливаем границы возможных изменений элементов входного вектора управляющих факторов.

Задаем метод обучения в исходном ансамбле моделей с выбором, архитектуры, сложности, функций активации.

Применение возможностей в моделировании рисков инвестиционных проектов

Модели экономического роста агрегированные модели производства играют важную роль в экономических исследованиях. С помощью них определяются основные тенденции развития экономики, прогнозируются объемы производства, оценивается эффективность распределения ресурсов, а также учитывается влияние на экономику научно-технологического прогресса НТП , государственного регулирования, демографических изменений и т. Они практически незаменимы при исследовании долгосрочных перспектив развития, когда невозможно с достаточной степенью надежности спрогнозировать параметры детальных математических моделей.

В любой экономике встаёт проблема выбора между обеспечением текущего и будущего спроса, потреблением и капитальными вложениями.

Моделирование инвестиционной привлекательности отраслей моделирования экономических процессов в области инвестиционной нейросетевое моделирование проводилось с помощью системы Neural Connection

Возникает вопрос, нельзя ли обратить функцию , т. Аналитически это сделать не удаётся, но Ф. Такенсом была доказана теорема, которая утверждает, что почти для всех и , где — размерность аттрактора, отображение будет взаимно однозначным и непрерывным. Если же в пространстве -векторов выделить множество, на которое отображаются вектора , то на этом множестве отображение будет обратимым, и можно условно записать. Подставив выражение для в соотношение , мы получим для всех .

Найти саму функцию аналитическими методами не удаётся. Важно, однако, что такая функция в принципе существует, и её свойства можно попытаться определить по измеренному временному ряду. При моделировании ДС на основе нейронной сети временной ряд данной системы рассматривается в качестве исходных данных. Цель обучения нейросети — определить свойства функции и вычислить -ю компоненту временного ряда по -1 предыдущим.

Построение предиктора Пусть требуется построить предсказывающую систему предиктор с дальновидностью 1 шаг по исходной выборке, т. Для решения задачи будем применять трёхслойную нейронную сеть с нейронами на входном слое и нейроном на выходном.

Ваш -адрес н.

О сайте Моделирование инвестиционного процесса Экономисты отмечают, что в новых условиях данная попытка моделирования инвестиционного процесса, безусловно, привлекательна, хотя и не учитывает отдельные факторы, которые могут оказаться решающими, например привлекательность строительства для коммерческих банков. Рассмотрим результаты моделирования инвестиционного процесса по двум вариантам бизнес-планов инвестиционного проекта.

Оба варианта в конечном итоге приводят к получению одного и того же показателя чистого приведенного дохода .

Динамика инвестиционного процесса: анализ и прогноз традиционные методы математического моделирования оказываются неприменимыми. .. также подтверждает возможность применимости нейросетевых методов для .

В последнее время в отечественной практике большое внимание уделяется оценкам рейтинга предприятий различных отраслей промышленности. Рейтинг, по которому предприятие позиционируется в ряду аналогичных предприятий, во многом определяет дальнейшую траекторию его развития, причем это относится и к возможностям получения дополнительных инвестиций со стороны потенциальных инвесторов, и к мобилизации его внутренних ресурсов.

Однако существующие методики оценки рейтинга не раскрывают возможности перемещения конкретного предприятия на более высокие позиции; в них не учитывается отраслевая специфика, хотя очевидно, что, например, предприятия добывающих отраслей обладают существенными отличиями от предприятий перерабатывающих отраслей. Другим существенным недостатком известных подходов к расчету рейтинга является высокая степень субъективности методик этого расчета.

Это относится и к выбору составляющих рейтинга, и к форме их свертки в итоговый показатель. Сказанное актуализирует исследования по разработке моделей инвестиционной привлекательности промышленных предприятий конкретных отраслей, позволяющих оценить возможности ее изменения за счет управления определяющими факторами, выполнить соответствующий прогноз.

2. Моделирование инвестиционных проектов

Адаптивный метод линейного программирования в экономических приложениях Балашов Никита Олегович, бакалаврская работа, , науч. Анализ эксплуатационной надежности технических изделий Белоусова Мария Владимировна, магистерская диссертация, , науч. Построение отказоустойчивых систем управления квадрокоптером Баранов Олег Владимирович, выпускная квалификационная работа аспиранта, , науч.

Модификация адаптивного метода оптимального управления для некоторых классов нелинейных систем Попков Александр Сергеевич, магистерская диссертация, , науч. Параметрический анализ модели эндогенного роста Лукаса Лапин Егор Дмитриевич, бакалаврская работа, , науч.

В работе описан новый метод визуализации мыслительного процесса в задач: оценки кредитоспособности заемщика, оценка объектов инвестиций и др. Построенная нейросетевая модель апробирована на одном из.

Лобачевского Аннотация Методом нейросетевого моделирования исследована динамика показателей инновационной деятельности регионов Российской Федерации. Проведенный анализ инновационных процессов, как многофакторных явлений, позволил определить динамику инновационной активности регионов России и выявить регионы, обладающие наибольшими затратами на технологические инновации.

В результате нейросетевого моделирования регионы распределились на пять кластеров. Получены состав и характеристики каждого кластера. Сделаны экономические выводы в целях определения путей повышения инновационной активности регионов РФ. Загрузить статью Библиографический список 1.

Том 8, номер 1(24) 2018

. Проблема учета внеэкономических характеристик при оценке реализуемости и эффективности инвестиционных проектов российский опыт. Инновационная методика оценки эффективности инвестиционных проектов на условном примере.

Модель системы инвестиционных рисков телекоммуникационных компаний ских разложений, так и новые, например нейросетевые методы. Оценка процессов, построении их корректных описаний и моделей. Однако для.

Сельское хозяйство Объем производства продукции сельского хозяйства, млн. Оборот общественного питания, млн. Объем платных услуг населению, млн. Управляющие переменные Курс доллара США, руб. США за баррель Цена на природный газ на мировом рынке, долл. Общая численность безработных, тыс. Социальная сфера Среднедушевые денежные доходы населения, руб. Номинальная среднемесячная заработная плата, руб. финансы Величина кредитных вложений, млн.

Максим Темченко: путь к миллионам. Выход из долгов. Пробитие финансового потолка. Инвестиции.


Узнай, как дерьмо в голове мешает тебе эффективнее зарабатывать, и что ты можешь сделать, чтобы очистить свои"мозги" от него навсегда. Нажми тут чтобы прочитать!