Дипломная работа на тему: Имитационное моделирование. Моделирование рисков инвестиционных проектов

Введение

Имитационное моделирование (simulation) является одним из мощнейших методов анализа экономических систем.

В общем случае, под имитацией понимают процесс проведения на ЭВМ экспериментов с математическими моделями сложных систем реального мира.

Цели проведения подобных экспериментов могут быть самыми различными - от выявления свойств и закономерностей исследуемой системы, до решения конкретных практических задач. С развитием средств вычислительной техники и программного обеспечения, спектр применения имитации в сфере экономики существенно расширился. В настоящее время ее используют как для решения задач внутрифирменного управления, так и для моделирования управления на макроэкономическом уровне. Рассмотрим основные преимущества применения имитационного моделирования в процессе решения задач финансового анализа.

Как следует из определения, имитация - это компьютерный эксперимент. Единственное отличие подобного эксперимента от реального состоит в том, что он проводится с моделью системы, а не с самой системой. Однако проведение реальных экспериментов с экономическими системами, по крайней мере, неразумно, требует значительных затрат и вряд ли осуществимо на практике. Таким образом, имитация является единственным способом исследования систем без осуществления реальных экспериментов.

Часто практически невыполним или требует значительных затрат сбор необходимой информации для принятия решений. Например, при оценке риска инвестиционных проектов, как правило, используют прогнозные данные об объемах продаж, затратах, ценах и т.д.

Однако чтобы адекватно оценить риск необходимо иметь достаточное количество информации для формулировки правдоподобных гипотез о вероятностных распределениях ключевых параметров проекта. В подобных случаях отсутствующие фактические данные заменяются величинами, полученными в процессе имитационного эксперимента (т.е. сгенерированными компьютером).

При решении многих задач финансового анализа используются модели, содержащие случайные величины, поведение которых не поддается управлению со стороны лиц, принимающих решения. Такие модели называют стохастическими. Применение имитации позволяет сделать выводы о возможных результатах, основанные на вероятностных распределениях случайных факторов (величин). Стохастическую имитацию часто называют методом Монте-Карло. Существуют и другие преимущества имитации.

Мы же рассмотрим технологию применения имитационного моделирования для анализа рисков инвестиционных проектов в среде МS Excel.

Оглавление

- Введение

- Имитационное моделирование

- Моделирование рисков инвестиционных проектов

- Технология имитационного моделирования в среде МS Excel

- Статистический анализ результатов имитации

- Ковариация и корреляция

- Инструмент анализа данных КОРРЕЛЯЦИЯ

- Результаты корреляционного анализа

- Инструмент анализа данных Описательная статистика Заключение

- Библиография

- экономический имитация моделирование корреляция

Заключение

Имитационное моделирование позволяет учесть максимально возможное число факторов внешней среды для поддержки принятия управленческих решений и является наиболее мощным средством анализа инвестиционных рисков. Необходимость его применения в отечественной финансовой практике обусловлена особенностями российского рынка, характеризующегося зависимостью от внеэкономических факторов и высокой степенью неопределенности.

Результаты имитации могут быть дополнены вероятностным и статистическим анализом и в целом обеспечивают менеджера наиболее полной информацией о степени влияния ключевых факторов на ожидаемые результаты и возможных сценариях развития событий.

К недостаткам рассмотренного подхода следует отнести:

трудность понимания и восприятия имитационных моделей, учитывающих большое число внешних и внутренних факторов, вследствие их математической сложности и объемности;

при разработке реальных моделей может возникнуть необходимость привлечения специалистов или научных консультантов со

Список литературы

1. А.А. Емельянов. Структурный анализ и динамические имитационные модели в экономике. - М.: Финансы и статистика, 2005.

2. Н.Б. Кобелев Основы имитационного моделирования сложных экономических задач. - М.: Дело.2006.

. Д. Круглински, С. Уингоу, Дж. Шеферд. Microsoft Excel- справочник пользователя. Спб.: Питер., 2010.

. А.А. Емельянов, Е.А. Власова, Р.В. Дума. Имитационное моделирование экономических процессов. М. Финансы и статистика, 2005

5. Е.В. Бережная, В.И. Бережной. Математические методы моделирования экономических систем. М.: 2006.

6. А.А. Емельянов. Имитационное моделирование экономических процессов. М.: 2005.

Интернет ресурсы