Применение нечеткой логики для анализа рисков инвестиционных проектов
Определение риска и неопределенности. Примеры применения метода нечеткой логики. Основные методы учета рисков при анализе инвестиционных проектов. Имитационное моделирование (метод Монте-Карло). Преимущества и недостатки метода нечетких множеств.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Предмет | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | реферат |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | incognito |
| Дата добавления | 07.04.2015 |
| Размер файла | 1,0 M |
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.
Подобные документы
Анализ традиционных методов оценки экономической эффективности инвестиционных проектов в условиях риска и неопределенности. Применение теории нечетких множеств в оценке экономической эффективности и риска инвестиционных проектов.
реферат [109,0 K], добавлен 21.10.2006Связь стохастических процессов и дифференциальных уравнений. Алгоритм Бюффона для определения числа Пи. Геометрический алгоритм Монте-Карло интегрирования. Применение метода Монте-Карло в логистике. Алгоритм Метрополиса, квантовый метод Монте-Карло.
курсовая работа [258,0 K], добавлен 26.12.2013Описание основных положений нечеткой логики: функций принадлежности, лингвистические переменные, база правил нечетких высказываний. Деревья решений и типы решаемых задач. Степень принадлежности примеров к атрибутам. Механизмы анализа нечеткой информации.
контрольная работа [1,4 M], добавлен 30.01.2015Понятие и структура интеллектуальной системы. Математическая теория нечетких множеств. Причины распространения системы Fuzzy-управления. Предпосылки для внедрения нечетких систем управления. Принципы построения системы управления на базе нечеткой логики.
реферат [68,3 K], добавлен 31.10.2015Понятие имитационного моделирования, применение его в экономике. Этапы процесса построения математической модели сложной системы, критерии ее адекватности. Дискретно-событийное моделирование. Метод Монте-Карло - разновидность имитационного моделирования.
контрольная работа [26,7 K], добавлен 23.12.2013Изучение особенностей метода статистического моделирования, известного в литературе под названием метода Монте-Карло, который дает возможность конструировать алгоритмы для ряда важных задач. Решение задачи линейного программирования графическим методом.
контрольная работа [1,2 M], добавлен 17.12.2014Случайная выборка из генеральной совокупности. Сущность метода Монте-Карло. Определение адекватности принятой эконометрической модели. Линейная регрессионная модель вида. Система нормальных уравнений в матричной форме. Параметры регрессионной модели.
контрольная работа [323,5 K], добавлен 08.12.2010Характеристика метода Монте-Карло. Его преимущество и недостатки, области применения. Решение задач по оптимизации использования ресурсов, управлению запасами и системе массового обслуживания с помощью средств аналитического и имитационного моделирования.
контрольная работа [1,4 M], добавлен 22.11.2013Программы инвестиционного анализа, моделирующие развитие проекта. Проработка финансовой части бизнес-плана, оценка инвестиционных проектов. Учет дисконтирования, налогов и инфляции. Формирование плана сбыта. Экономическая эффективность проекта.
отчет по практике [924,2 K], добавлен 02.06.2015Автоматизация расчета основных показателей эффективности инвестиционных проектов. Финансовая схема реализации в соответствии с типом потоков инвестиций и доходов. Аналитические зависимости для вычисления показателей, построение соответствующих графиков.
контрольная работа [370,9 K], добавлен 23.03.2011