3.6. Имитационное моделирование инвестиционных рисков

Ирина Анатольевна Киселева, доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры математических методов в экономике, Российский экономический университет им. Плеханова, Москва, Российская Федерация, . В данной статье рассматриваются особенности инвестиционных рисков в современной банковской системе. Статья посвящена актуальной теме современности — развитию банковского риск - менеджмента, основная задача которого заключается в управлении рисками, в выборе модели оценки допустимого уровня риска. Инвестиционная деятельность неразрывно связана с риском. Именно поэтому так важно уметь сократить риски или предотвратить их. Подход к оценке эффективности инвестиций должен включать обоснованные, с научной точки зрения, механизмы управления инвестиционным портфелем, с целью обеспечения учета действующих рисков, а также оценивать рациональность инвестиционных проектов. Особенности становления российской экономики, которые сложились на сегодняшний день, подтверждают тот факт, что, несмотря на позитивное развитие инвестиционной деятельности, рост уровня рисков в последнее время значительно затрудняет выбор наиболее целесообразных направлений финансирования. Для оптимизации уровня риска сделки положено балансирование инвестиционной политики как в отношении физических лиц, вкладчиков, так и банков. В статье рассмотрены основные виды инвестиционных рисков, на которые инвестор должен обращать особое внимание.

Методы оценки инвестиционных рисков

Определены методологические подходы к оценке инвестиционных рисков в социально-экономической системе региона. На основании анализа проведенных исследований предложена новая модель оценки инвестиционного риска на региональном уровне в условиях неопределенности и риска, которая позволит оценить вероятность потери средств от вложения финансовых ресурсов.

В рамках данной модели представлена методология разработки и принятия решений в различных условиях в зависимости от детерминированности или стохастичности по критерию наличия информации. В условиях риска авторы предлагают использовать методы непараметрической статистики, которые позволяют сформировать алгоритм эффективного управления системой.

Ключевые слова: инвестиции; риск инвестиционного проекта; эффек- лье; моделирование инвестиционного процесса; закон Гаусса.

Портфель стратегий как инструмент снижения риска Введение к работе Актуальность темы исследования. Решающим фактором экономического роста России является привлечение внутренних и внешних инвестиций. Как показывает мировая практика, внешние инвестиции весьма чувствительны к тому, насколько активно используются страной собственные возможности инвестирования. Значительным инвестиционным резервом могут стать сбережения населения, составляющие по оценке Банка России более 48 миллиардов долларов по состоянию на конец года.

Другим потенциальным источником инвестиционных средств являются свободные финансовые средства успешных компаний реального сектора экономики. Опыт стран с развитой рыночной экономикой говорит о том, что организованный фондовый рынок является эффективным механизмом, осуществляющим процесс трансформации сбережений в инвестиционные ресурсы.

В качестве примера можно привести не только американский, но и европейский и азиатский рынки, где существенная доля инвестиций приходится на мелких и средних инвесторов как физических, так и юридических лиц. Ключевая роль в задаче обеспечения привлекательности фондового рынка для частных и институциональных инвесторов принадлежит профессиональным участникам рынка ценных бумаг. В западных странах существует множество взаимных фондов, финансовых компаний, банков, которые предлагают широчайший спектр инвестиционных продуктов, способных удовлетворить потребности практически любого инвестора.

Использование метода Монте-Карло для учета вероятностного характера процесса. Реализация метода Монте-Карло в алгоритмических сетях для выбранных распределений. Технология моделирования инвестиционного проекта с учетом вероятностного характера процесса. Анализ инвестиционных проектов на основе разработанной модели.

Имитационное моделирование, линеаризуемые тренды, Олимпиада Сочи имитационного моделирования инвестиционных рисков, дадим оценку.

Имитационное моделирование Монте-Карло Метод имитационного моделирования Монте-Карло создает дополнительную возможность при оценке риска за счет того, что делает возможным создание случайных сценариев. Применение анализа риска использует богатство информации, будь она в форме объективных данных или оценок экспертов, для количественного описания неопределенности, существующей в отношении основных переменных проекта и для обоснованных расчетов возможного воздействия неопределенности на эффективность инвестиционного проекта.

Результат анализа риска выражается не каким-либо единственным значением , а в виде вероятностного распределения всех возможных значений этого показателя. Следовательно, потенциальный инвестор, с помощью метода Монте-Карло будет обеспечен полным набором данных, характеризующих риск проекта. На этой основе он сможет принять взвешенное решение о предоставлении средств. В общем случае имитационное моделирование Монте-Карло - это процедура, с помощью которой математическая модель определения какого-либо финансового показателя в нашем случае подвергается ряду имитационных прогонов с помощью компьютера.

В ходе процесса имитации строятся последовательные сценарии с использованием исходных данных, которые по смыслу проекта являются неопределенными, и потому в процессе анализа полагаются случайными величинами. Процесс имитации осуществляется таким образом, чтобы случайный выбор значений из определенных вероятностных распределений не нарушал существования известных или предполагаемых отношений корреляции среди переменных.

Результаты имитации собираются и анализируются статистически, с тем, чтобы оценить меру риска. Первая стадия в процессе анализа риска - это создание прогнозной модели. Такая модель определяет математические отношения между числовыми переменными, которые относятся к прогнозу выбранного финансового показателя.

Имитационное моделирование в анализе рисков инвестиционного проекта

К наиболее распространенным из них следует отнести: В данной статье кратко изложены преимущества, недостатки и проблемы их практического применения, предложены усовершенствованные алгоритмы количественного анализа рисков инвестиционных проектов и рассмотрено их практическое применение. Метод корректировки нормы дисконта. Достоинства этого метода — в простоте расчетов, которые могут быть выполнены с использованием даже обыкновенного калькулятора, а также в понятности и доступности. Вместе с тем метод имеет существенные недостатки.

Метод корректировки нормы дисконта осуществляет приведение будущих потоков платежей к настоящему моменту времени то есть обыкновенное дисконтирование по более высокой норме , но не дает никакой информации о степени риска возможных отклонениях результатов.

Метод имитационного моделирования Монте-Карло создает В качестве базовой модели для анализа инвестиционного риска обычно используется.

Расчет одного прогнозного варианта сценария реализации проекта Расчет большого количества случайных вариантов сценариев реализации проекта Результат Единственное значение интегрального показателя эффективности проекта Распределение вероятностей интегрального показателя эффективности проекта Уже указывалось, что метод Монте-Карло, являясь одним из наиболее сложных методов количественного анализа рисков, преодолевает недостатки анализа чувствительности и анализа сценариев.

Оба этих метода показывают воздействие определенного изменения в величине одной или нескольких переменных на показатель эффективности проекта например, . Основные недостатки этих методов и способы их устранения с помощью метода Монте-Карло указаны в табл. Схема реализации метода Монте-Карло в инвестиционных расчетах В общем случае методом Монте-Карло называют численный метод решения математических задач при помощи моделирования случайных величин. Теоретическое описание метода появилось в г.

Создателями данного метода считают американских математиков Дж. Название метопу дал известный своими казино город Монте-Карло в княжестве Монако, так как именно рулетка является простейшим механическим прибором по реализации процесса получения случайных чисел, используемого в данном математическом методе. Область применения метода Монте-Карло достаточно широка.

6.1. Моделирование рисков инвестиционных проектов

Таким образом, в этом случае решение уравнения 13 не зависит от. Следовательно, спрос на хеджирование в стратегии 14 исчезает. Другими словами, инвестор будет хеджировать только стохастические изменения, влияющие на краткосрочную процентную ставку и на квадрат рыночных цен риска. Подытожим полученные результаты в следующем Утверждении.

Инвесторы, характеризующиеся аддитивной по времени функцией полезности, хеджируют только стохастические изменения краткосрочной процентной ставки и квадрата рыночных цен риска. Этот результат допускает следующую интуитивную интерпретацию.

В мировой практике используются различные методы анализа рисков дерево решений;; метод Монте-Карло (имитационное моделирование);; метод.

Имитационное моделирование инвестиционных рисков Имитационное моделирование является одним из мощнейших методов анализа экономической системы. В общем случае под имитацией понимают процесс проведения на ЭВМ экспериментов с математическими моделями сложных систем реального мира. При анализе рисков инвестиционных проектов обычно используют в качестве базы для экспериментов прогнозные данные об объемах продаж, затратах, ценах и т.

При проведении финансового анализа часто используются модели, содержащие случайные величины, поведение которых не детерминировано управлением или принимающими решения. Стохастическая имитация известна под названием"метод Монте-Карло". Имитационное моделирование представляет собой серию численных экспериментов, призванных получить эмпирические оценки степени влияния различных факторов исходных величин на некоторые зависящие от них результаты показатели.

В общем случае проведение имитационного эксперимента можно разбить на следующие этапы. Установить взаимосвязи между исходными и выходными показателями в виде математического уравнения или неравенства. Задать законы распределения вероятностей для ключевых параметров модели. Провести компьютерную имитацию значений ключевых параметров модели. Рассчитать основные характеристики распределений исходных и выходных показателей. Провести анализ полученных результатов и принять решение.

Результаты имитационного эксперимента могут быть дополнены статистическим анализом, а также использоваться для построения прогнозных моделей сценариев.

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РИСКОВ ТУРИСТИЧЕСКОЙ ФИРМЫ

Введение к работе Актуальность темы. Экономико-математическое моделирование является неотъемлемой частью любого серьезного исследования, особенно в такой важной области экономики как инвестиционное проектирование и анализ проектных рисков. Развитие инвестиционного проекта протекает в условиях постоянно меняющейся внешней среды и подвержено влиянию объективно существующей неопределенности. Поэтому модель инвестиционного проекта должна учитывать вероятностный характер инвестиционного процесса и содержать аппарат для проведения риск-анализа проекта.

Эффективным методом позволяющим моделировать стохастические процессы и учитывать влияние неопределенности на эффективность инвестиционного проекта является имитационное моделирование.

Имитационное моделирование инвестиционных рисков. - презентация. Презентация была опубликована 5 лет назад пользователемВероника.

Моделирование себя как трейдера Из книги Психология трейдинга. Инструменты и методы принятия решений автора Стинбарджер Бретт Моделирование себя как трейдера Вышесказанное объясняет, почему модели идеального трейдера должны возникать на основе собственного торгового опыта, а не фантазий. Изучая свои прошлые результаты торговли, я нашел, что моими самыми успешными сделками были сделки 4. Моделирование процессов в логистической системе Из книги Основы логистики автора Левкин Григорий Григорьевич 4.

Моделирование процессов в логистической системе Моделирование основывается на подобии систем или процессов, которое может быть полным или частичным. Основная цель моделирования — прогноз поведения процесса или системы.

Учет рисков при оценке инвестиционных проектов 2016 04 13+18 50+New+Meeting