7.4.4.2. Синтез алгоритма динамической оптимизации принимаемых инвестиционных решений

Основополагающая роль в исследовании подобных задач принадлежит опубликованной Л. Данциг разработал симплекс-метод, который сейчас является основным при решении задач линейного программирования. Данное направление математического программирования получило очень широкое распространение. В литературе изучается большое количество задач в разных отраслях экономики: Решение задачи линейного программирования при заданном числе ненулевых элементов вектора решений В некоторых задачах положительным фактом является наличие большого числа ненулевых переменных х. В качестве примеров можно привести следующие причины необходимости учета такого условия: Кроме того, часто необходимо генерировать несколько разных вариантов решения задачи, упорядочив их по значению целевой функции, и сделать окончательный выбор, взвесив факторы, которые невозможно формализовать.

Кластерный генетический алгоритм синтеза оптимальных решений задачи инвестиционного планирования

Ниже представлены проекты по управлению инвестициями, реализованные ранее на технологиях различные версии. Автоматизированная система формирования и контроля исполнения планов по капитальному строительству Газпром Система позволяет автоматизировать процесс ведения инвестиционных проектов, формирование плана капитального строительства, плана финансирования капитальных вложений, заявок на осуществление платежей по капитальным вложениям, мониторинг освоения капитальных вложений и финансирование капитального строительства и т.

Автоматизированная система управления инвестициями Система предназначена для разработки, согласования, сбора фактических данных и подготовки отчетности по исполнению бюджетов и планов инвестиционной деятельности и заявок на инвестиции. Автоматизированная система оценки экономической эффективности проектов Башнефть Решение обеспечивает оперативную и корректную оценку экономической эффективности разработки месторождений.

Алгоритм решения управленческих задач региональные инвестиционные программы, государственные структуры, общественные организации и др.

Алгоритм применения концепции гармонического поиска для решения задачи оптимизации инвестиционных программ 16 Достигнутые значения целевой функции сравнивались со значениями, полученными с помощью двух наиболее распространенных в настоящее время методов - гибких методов максимума чистой приведенной стоимости и внутренней нормы доходности . Сводные результаты расчетов в т. Очевидно, что для практического внедрения мегаэвристик в процесс принятия инвестиционных решений необходимо возможно более полно описать область колеблемости исходных данных.

В рамках обоснования алгоритмической эффективности были проведены дополнительные 10 серий экспериментальных вариационных расчетов, состоящие из частных испытаний каждая. Все частные испытания характеризовались случайным значением компонент денежных потоков по инвестиционным проектам, постепенно возрастающей размерностью задачи - от размерности 5 х 5 до размерности х включительно, а также различным набором учитываемых факторов влияния.

По заданным таким образом стартовым условиям проводился расчет условно-оптимального значения целевой функции согласно пяти разработшшым алгоритмам и определялся алгоритм, обеспечивающий наивысшее ожидаемое значение конечного состояния инвестора. В целях увеличения объемов выборки испытаний время расчетов было ограничено 7 часами.

Полученные результаты были представлены в форме графического поля эффективности алгоритмов, позволяющего определить для соответствующей размерности задачи наиболее предпочтительный по критерию максимизации ожидаемого конечного состояния финансовых средств инвестора из пяти рассмотренных метаэвристических алгоритмов оптимизации инвестиционной программы.

Дискретная математика и математическая кибернетика Количество траниц: Это связано, прежде всего, с появлением принципиально новых видов продукции, технологий, интенсификацией производства, его непрерывным обновлением и совершенствованием. Стремительное развитие систем связи, интернета, логистики ставит перед математиками новые задачи, в том числе в области теории расписаний. На практике возникает множество разнообразных задач календарного планирования производства и сбыта продукции, эффективного использования оборудования и других ресурсов, согласования работы различных служб и так далее.

"Использование Стохастического Алгоритма Имитации Для Решения Задачи Формирования Инвестиционных Программ," Vestnik of the St. Petersburg.

В этом случае отобранные проекты должны отвечать интересам всех их участников мнения участников отклоненных проектов можно не принимать во внимание. Поэтому вначале каждый участник решает задачу отбора на основе своих интересов, а затем проводят согласование интересов. Если полученные решения разных участников не совпадают, то возникает проблема согласования интересов. Традиционный путь решения данной проблем предполагает взаимные переговоры, при этом расчеты эффективности играют несколько иную роль, позволяющую определить те границы изменения оптимизируемых параметров, в которых ещё можно обеспечить взаимовыгодное решение.

И в тоже время иногда целесообразно рассмотреть вариант, обеспечивающий максимум совокупного эффекта рассматриваемых участников и позволяющий выяснить нет ли возможности перераспределить его так, что бы каждый участник был удовлетворён. Это связано с тем что, выбор может производиться не всеми, а только некоторыми участниками проекта например, кредитующий банк или поставщик оборудования в соответствующей процедуре обычно не участвуют.

Кроме того интегральные эффекты могут оцениваться участниками с использованием разных норм дисконта. Смысл оптимизационных программ заключается в следующем:

Задача оптимального распределения инвестиций

По методу средней доходности проект А предпочтительнее. Критерий ЧДД даст другие рекомендации. Этот доход сохранится на неограниченный период времени, если ангар оставить без изменений. Однако компания может снести старый ангар и построить на его месте новый, модернизированный, что обойдется в ден. Срок службы нового ангара бесконечен.

К сожалению, современные алгоритмы обоснования инвестиционных программ разработать алгоритмы решения поставленной задачи на базе .

Работы Методические указания по выполнению контрольной В мировой практике финансового менеджмента используются различные методы анализа рисков инвестиционных проектов ИП. Практическое применение данного метода продемонстрировало широкие возможности его использования в инвестиционном проектировании, особенно в условиях неопределённости и риска. Данный метод особенно удобен для практического применения тем, что удачно сочетается с другими экономико-статистическими методами, а также с теорией игр и другими методами исследования операций.

Практическое применение авторами данного метода показало, что зачастую он даёт более оптимистичные оценки, чем другие методы, например анализ сценариев, что, очевидно обусловлено перебором промежуточных вариантов. Многообразие ситуаций неопределённости делает возможным применение любого из описанных методов в качестве инструмента анализа рисков, однако, по мнению авторов, наиболее перспективными для практического использования являются методы сценарного анализа и имитационного моделирования, которые могут быть дополнены или интегрированы в другие методики.

При этом могут быть использованы 7 типов распределений: Прежде всего, при имитационном анализе, нас будет интересовать коэффициент вариации ЧСС - чистая современная стоимость.

Новый эффективный алгоритм решения задачи об инвестициях

В традиционных моделях дисконтированных денежных потоков влияние риска учитывается в ставке дисконтирования и носит название метода корректировки нормы дисконта. Метод предполагает приведение будущих денежных потоков к настоящему времени по более высокой ставке, но не дает никакой информации о степени риска. Различные виды неопределенности и риска формализуются в виде премии за риск, которая включается в ставку дисконтирования.

Величина премии за риск определяется экспертно и зависит от: Есть разные подходы к определению нормы дисконта. Первый основан на модели оценки доходности активов, второй - средневзвешенной стоимости капитала.

Для решения задач линейного программирования разработан целый ряд эффективных методов, алгоритмов и программ. В данной работе мы.

М], - кол-во активов в портфеле. Решением данной задачи является вектор , определяющий структуру портфеля. То есть предполагается, что инвестор не собирается делать эмиссию или брать в долг. Кроме того, возникают ограничения типа: Обозначим минимальную границу доли актива в портфеле - и максимальную - ]. Сначала всем активам, входящим в портфель, присваивают нижний статус, кроме одного, у которого максимальная доходность.

Данное решение будет применимо для некоторого 1. Решение находится методом Фиакко и Мак-Кормика барьерных функций. В результате получаем для каждого непрерывную ломаную линию. В критических точках 1, в которых активы меняют статус, имеем характерные углы - свойство построения портфеля.

Финансовые инвестиции

Транскрипт 1 39 УДК Мицель Алгоритм оптимизации выбора источника финансирования инвестиционного проекта В статье предложена модель оптимизации выбора источника финансирования инвестиционного проекта, описаны метод и алгоритм решения данной задачи. Источники финансирования, инвестиционный проект, оптимизация, алгоритм, автоматизированная система. С развитием рыночных отношений появилось множество новых способов для финансирования инвестиционных проектов например, эмиссия акций, ускоренная амортизация и т.

В связи с такими тенденциями предприятия сталкиваются с необходимостью анализа целого ряда источников, прежде чем будет принято решение о приемлемости одного из них или их комбинации при финансировании инвестиционного проекта.

Современные особенности принятия инновационно - инвестиционных решений как средство решения производственных и коммерческих задач. в рамках системы поддержки принятия решений разработан алгоритм.

Кови, деловые игры, матричные структуры, виртуализация и сетизация организаций, теория решения изобретательских задач ТРИЗ и др. Такое разнообразие инструментов и рекомендаций требует нового осмысления и систематизации для выработки единой методологии управления. Подверженность социально-экономических систем процессам самоорганизации позволяет задействовать в управлении ими внутренние резервы, то есть достигать намеченных состояния или структуры без прямого воздействия со стороны субъекта управления.

В эпоху глобализации и обострения кризисных явлений наиболее полное использование внутренних резервов считается особо актуальной задачей. Управление с применением механизмов самоорганизации предложено называть целеполагающимся. Атрибутами такого управления являются: Автором разработан универсальный алгоритм применения механизмов самоорганизации в решении новых и нестандартных управленческих задач — алгоритм решения управленческих задач АРУЗ. АРУЗ определен как система правил оптимального сочетания целеполагающегося и административного управления социально-экономическими системами.

АРУЗ будет наиболее востребован в управлении сложными социально-экономическими системами экономика региона, градообразующие предприятия, крупные корпорации, региональные инвестиционные программы, государственные структуры, общественные организации и др. Разработка АРУЗ Исследования в области самоорганизации социально-экономических систем отличаются заимствованием из естественных наук, переносом свойств, закономерностей и методологии от физических и биологических объектов к социальным и экономическим.

Алгоритм решения управленческих задач

Алгоритм оптимизации инвестиционного портфеля Под инвестиционным портфелем понимают совокупность принадлежащих инвестору ценных бумаг различного срока погашения с неодинаковой доходностью, ликвидностью и риском. Теория портфеля предполагает построение инвестиционной программы, которая позволяет организации при имеющихся в ее распоряжении свободных денежных средствах получить ожидаемый доход при минимальном уровне риска.

Инвестиционный портфель формируют на основе диверсификации включаемых в него финансовых инструментов.

Критерии инвестиционного проекта Оценка эффективности инвестиционного проекта Результаты решения задачи оптимизации использования генетического алгоритма в программе Easy NP, который.

В ней он впервые предложил математическую модель формирования оптимального портфеля и привёл методы построения портфелей при определённых условиях [3]. Поэтому собственная теория, после необходимой формализации, хорошо ложилась в указанное русло. Этот класс задач, является одним из наиболее изученных классов оптимизационных задач , для которых существует большое число эффективных алгоритмов [7]. Для построения пространства возможных портфелей Марковиц предложил использовать класс активов, вектор их средних ожидаемых доходностей и матрицу ковариаций [4].

На основе этих данных строится множество возможных портфелей с различными соотношениями доходность-риск [4]. Так как в основе анализа лежат два критерия, менеджер выбирает портфели [4]: Либо поиском эффективных, или неулучшаемых решений. В этом случае любое другое решение, лучше найденных по одному параметру обязательно будет хуже по другому. Либо выбирая главный критерий например, доходность должна быть не ниже определённой величины остальные используя лишь в качестве критериальных ограничений.

Либо задавая некий суперкритерий, который является суперпозицией указанных двух например, их функцией.

Алгоритм оптимизации выбора источника финансирования инвестиционного проекта

Грамотно проведенная инвестиционная оценка проекта позволяет: Оценка инвестиционной привлекательности проекта необходима компании в следующих случаях: При выборе наиболее эффективных условий кредитования или инвестирования. При выборе условий страхования рисков. Чаще всего наиболее заинтересованным в проведении инвестиционной оценки лицом является сам инвестор. Выбор одного конкретного инвестиционного проекта в некоторых случаях может себя не окупить.

Однако на практике реализация запланированных алгоритмов представляется в рамках классического инвестиционного анализа методик предполагает Подготовительным материалом для решения таких задач являются.

Однако, из-за нестандартности математической модели, добавления в нее систем 2. Поэтому рассмотрим ряд наиболее мощных и удобных в применении к задаче долгосрочного планирования и управления промышленным предприятием алгоритмов поиска экстремума [4, 53, 54]. В данной работе будут использованы методы прямого поиска. Их привлекательность для решения поставленной задачи заключается в отсутствии необходимости вычислять производные функции, что требуется в градиентных методах.

Это становится важным в связи с линейностью целевой функции. В тоже время, размерность задачи может быть достаточно велика. Поэтому следует выбирать методы с наименьшими вычислениями на каждой итерации. На разработку методов прямого поиска для определения минимума функций переменных было затрачено много усилий. Методы прямого поиска являются методами, в которых используются только значения функции. Мы рассмотрим подробно лишь два из них. Практика показала, что эти два метода эффективны и применимы для широкого числа приложений и обладают удобными программными реализациями.

Решение задач имитационного моделирования инвестиционных рисков средствами

Инновационные процессы в большей степени, чем другие элементы НТП, связаны с рыночными отношениями. Основная масса инноваций реализуется в рыночной экономике предпринимательскими структурами как средство решения производственных и коммерческих задач. Инновационная деятельность составляет стержень интенсификации народного хозяйства, поэтому для нашей страны изучение этих вопросов представляет особенно большой интерес, так как отечественная экономика, перестраиваясь в целом, требует перестройки инновационной политики.

Решения задач инвестиции. Подробности: Автор: Super User: Категория: инвестиции: Опубликовано: ель Просмотров:

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны. Несмотря на сравнительную новизну теории, за короткое время она приобрела такую популярность, что сейчас уже сложно найти область инвестирования, в которой бы она не использовалась. Основным принципом подхода Марковица является рандомизация доходностей и рисков инвестиционного портфеля, что позволяет построить математическую модель задачи.

В настоящее время задача оптимального инвестирования насчитывает немалое количество формулировок, таких как наличие или отсутствие коротких продаж, то есть возможность брать денежные суммы в долг, ограничения на среднюю доходность или же отсутствие такового, минимизация риска при фиксированной средней доходности и т. Все это свидетельствует об актуальности и значимости проблемы оптимального инвестирования для современного общества и является поводом для более подробного исследования методов ее решения.

Очевидно, что в экономике фирмы необходимость решения задачи о распределении денежных средств между активами появляется постоянно. Одним из типов задачи инвестирования является многошаговый вариант, в котором подразумевается, что инвестиции производятся многократно на протяжении длительного периода времени.

Урок 56. Алгоритм решения задач динамики