Теория систем и системный анализ Вариант №42. Системный подход к оценке инвестиционных проектов. Контрольная работа — копия. Системный подход к оценке инвестиционных проектов
 Скачать 363.56 Kb.
|
ЗаключениеВ результате работы были освещены и проанализированы такие аспекты темы как: сущность инвестирования, определение системного подхода, средства оценки эффективности и привлекательности инвестиций, так же нами были подробно рассмотрены методы оценки. Список литературы1. Антонов, А. В. Системный анализ [Электронный ресурс] : учебник для студентов вузов, обучающихся по направлению 09.03.01 "Информатика и выч. техника" (квалификация (степень) бакалавр) / А. В. Антонов. - 4-е изд., перераб. и доп. - Москва : ИНФРА-М, 2017. - 366 с. http://znanium.com/go.php?id=544591 2. Кориков, А. М. Теория систем и системный анализ [Электронный ресурс] : учебное пособие для студентов вузов, обучающихся по специальности 09.03.03 "Прикладная информатика" (квалификация (степень) "бакалавр") и другим экономическим специальностям / А. М. Кориков, С. Н. Павлов. - Москва : ИНФРА-М, 2017. - 288 с. http://znanium.com/go.php?id=752468 3. Кузнецов, В. А. Системный анализ, оптимизация и принятие решений. [Электронный ресурс] : Учебник. / В. А. Кузнецов, А. А. Черепахин. - Москва : КУРС: ИНФРА-М, 2017. - 256 с. http://znanium.com/go.php?id=636142 4. Корнев, Г. Н. Системный анализ [Электронный ресурс] : учебник для студентов вузов, обучающихся по направлению подготовки "Экономика и упр." / Г. Н. Корнев, В. Б. Яковлев. - Москва : РИОР: ИНФРА-М, 2016. - 308 с. http://znanium.com/go.php?id=538715 5. Вдовин, В. М. Теория систем и системный анализ [Электронный ресурс] : учебник для студентов экономических вузов, обучающихся по направлению подготовки "Прикладная информатика" / В. М. Вдовин, Л. Е. Суркова, В. А. Валентинов. - 3-е изд. - Москва : Дашков и К°, 2013. - 644 с. http://znanium.com/go.php?id=415155 6. Волкова, В. Н. Теория систем и системный анализ [Текст] : учеб. для бакалавров: учеб. для студентов вузов, обучающихся по направлению подгот. 010502 (351400) "Прикладная информатика" / В. Н. Волкова, А. А. Денисов. - 2-е изд., перераб. и доп. - Москва : Юрайт, 2013. - 616 с. 25экз. 7. Качала, В. В. Теория систем и системный анализ [Текст] : учебник для студентов вузов, обучающихся по направлению подготовки "Прикладная информатика" / В. В. Качала. - Москва : Академия, 2013. - 264 с. 30экз. Приложение АЗадание 2. Вариант 17: В зависимости от характера зимы потребление мазута на теплоэлектростанции составляет 6, 8 или 10 топл. ед. Отпускная цена мазута осенью – 5000 ден. ед. за 1 топл. ед. Если заготовленного мазута окажется недостаточно, то придется закупить недостающее количество мазута по цене, превышающей отпускную на 50%. Если запас превысит потребность, то дополнительные затраты на содержание и хранение остатка составят 100 ден. ед. за 1 топл. ед. Представьте ситуацию в виде игры с природой (характер зимы – её стратегии) и постройте матрицу платежей ЛПР (т.к. это расходы, они будут все со знаком «минус»). Найдите оптимальные стратегии ЛПР в соответствии с критериями Вальда, Лапласа, Сэвиджа, Гурвица, Гермейера. Решение: А1, А2, А3 – Покупка 6, 8 или 10 ед. топлива соответственно. В1, В2, В3 – Потребление электростанции 6, 8 или 10 ед. топлива соответственно.
Критерий Вальда: По критерию Вальда за оптимальную принимается чистая стратегия, которая в наихудших условиях гарантирует максимальный выигрыш, т.е. a = max(min aij) Критерий Вальда ориентирует статистику на самые неблагоприятные состояния природы, т.е. этот критерий выражает пессимистическую оценку ситуации.
Выбираем из (-60000; -55000; -51000) максимальный элемент max=-51000 Вывод: выбираем стратегию А=3. Критерий Лапласа: Если вероятности состояний природы правдоподобны, для их оценки используют принцип недостаточного основания Лапласа, согласно которого все состояния природы полагаются равновероятными, т.е.: q1 = q2 = ... = qn = 1/n. qi = 1/3
pj 0.333 0.333 0.333 Выбираем из (-45000; -45066.67; -50400) максимальный элемент max=-45000 Вывод: выбираем стратегию А=1. Критерий Сэвиджа: Критерий минимального риска Севиджа рекомендует выбирать в качестве оптимальной стратегии ту, при которой величина максимального риска минимизируется в наихудших условиях, т.е. обеспечивается: a = min(max rij) Критерий Сэвиджа ориентирует статистику на самые неблагоприятные состояния природы, т.е. этот критерий выражает пессимистическую оценку ситуации. Находим матрицу рисков. Риск – мера несоответствия между разными возможными результатами принятия определенных стратегий. Максимальный выигрыш в j-м столбце bj = max(aij) характеризует благоприятность состояния природы. 1. Рассчитываем 1-й столбец матрицы рисков. r11 = -30000 - (-30000) = 0; r21 = -30000 - (-40200) = 10200; r31 = -30000 - (-51000) = 21000; 2. Рассчитываем 2-й столбец матрицы рисков. r12 = -40000 - (-45000) = 5000; r22 = -40000 - (-40000) = 0; r32 = -40000 - (-50200) = 10200; 3. Рассчитываем 3-й столбец матрицы рисков. r13 = -50000 - (-60000) = 10000; r23 = -50000 - (-55000) = 5000; r33 = -50000 - (-50000) = 0;
Результаты вычислений оформим в виде таблицы.
Выбираем из (10000; 10200; 21000) минимальный элемент min=10000 Вывод: выбираем стратегию A=1. Критерий Гурвица: Данный критерий является некоторым обобщением критериев крайнего пессимизма и крайнего оптимизма и также представляет собой частный случай обобщенного критерия Гурвица относительно выигрышей при следующем допущении: λ1=1-λ, λ2=λ3=…=λn-1=0, λn=λ, где 0 ≤ λ ≤ 1 Тогда показатель эффективности стратегии Ai по Гурвицу есть: Gi=(1-λ)min aij + λmax aij Оптимальной стратегией Ai0 считается стратегия с максимальным значением показателя эффективности. Строим вспомогательную матрицу B, полученную путем упорядочивания показателей доходностей в каждой строке. Подход пессимиста. λ выбирается из условия невозрастания среднего:  G1 = 0.58*(-60000)+(1-0.58)*(-30000) = -47412.587; G2 = 0.58*(-55000)+(1-0.58)*(-40000) = -48706.294; G3 = 0.58*(-51000)+(1-0.58)*(-50000) = -50580.42; Подход оптимиста. λ выбирается из условия неубывания среднего:  G1 = 0.42*(-60000)+(1-0.42)*(-30000) = -42587.413; G2 = 0.42*(-55000)+(1-0.42)*(-40000) = -46293.706; G3 = 0.42*(-51000)+(1-0.42)*(-50000) = -50419.58;
Выбираем из (-47412.6; -48706.3; -50580.4) максимальный элемент max=-47412.6 Вывод: выбираем стратегию А=1. Критерий Гермейера: Преобразуем матрицу в соответствии с методом Гермейера: eij=aij·qj, если aij < 0 eij=aij/qj, если aij > 0 Далее к этой матрице применяется принцип максимина. Таким образом, новую матрицу необходимо дополнить справа еще одним столбцом, в который нужно внести наименьшие значения элементов каждой строки. Затем из элементов добавленного столбца нужно выбрать наибольший. Строка, в которой он стоит и будет оптимальной стратегией.
Выбираем из (-19800; -18150; -16830) максимальный элемент max=-16830 Вывод: выбираем стратегию А=3. Итог:  Таким образом, в результате решения статистической игры по различным критериям чаще других рекомендовалась стратегия A1. |