До питання оцінювання ризиків інвестиційних проектів з використанням нечітких множин
Анотація
Розглянуто методи оцінювання ризику інвестиційного проекту у випадках, коли критерій проекту представлений нечітким числом, функція належності якого має вигляд трапеції, кривої Гауса чи подібна дзвону. В аналітико-числовий спосіб з використанням пакетів «MatLab®», «Statistica®» и «Математика®» (Wolfram) отримано розрахункові формули для оцінювання ризиків інвестиційних проєктів, придатні для використання у практиці фінансового менеджменту та в інтелектуальних системах підтримки прийняття інвестиційних рішень.
Завантаження
Посилання
2. Batyrshin I. Z., Nedosekin A. O., Stetsko A. A., Tarasov V. B., Yazenin A. V., Yarushkina N. G. (2007). Nechetkiye gibridnyye sistemy. Teoriya i praktika [Fuzzy hybrid systems. Theory and practice]. N. G. Yarushkinoy (ed). Moscow: FIZMATLIT [in Russian].
3. Trifonov Ye. S. (2009). Sravnitelnyi analiz teorii nechetkikh mnozhestv i klassi¬cheskogo veroyatnostnogo podkhoda k otsenke vozmozhnosti neblagopriyatnogo iskhoda venchurnykh investitsiy [A comparative analysis of the fuzzy sets and the classical probabilistic approach to the assessment of the probability of unfavorable result of venture investment]. Kreativnaya ekonomika – Creative economy, 3, 139–145 [in Russian].
4. Vakulina G. M. (2012). Nechetko-mnozhestvennyy podkhod v analize riskov investitsionnykh proyektov [The fuzzy-multiple approach in analyses of risks of investment projects]. Ekonomika i menedzhment sistem upravleniya – Economics and management of management systems, 43(6). Retrieved from https://www.usurt.ru/uploads/data/.../8.../188_5_8_11.pdf. (date of access: 13.02.2018) [in Russian].
5. Raskatova M. I. (2013). Otsenka riska investitsionnykh proyektov s primene¬niyem teorii nechetkikh mnozhestv [The risk assessment of investment projects using the fuzzy sets theory]. Problemy ekonomiki i menedzhmenta – Problems of economics and management, 4(20), 63–67 [in Russian].
6. Pegat A. (2015). Nechetkoe modelirovaniye i upravleniye [Fuzzy modeling and control]. Trans. from English. 3rd ed. Moscow: BINOM. Laboratoriya znaniy. Retrieved from http://files.pilotlz.ru/pdf/cC1319-8-ch.pdf (date of access: 13.02.2019) [in Russian].
7. Dubois D., Prad A. (1990). Teoriya vozmozhnostey. Prilozheniye k predstavleniyu zna¬niy v informatike [Theory of Chances. Applications to Knowledge Representation in Informatics]. Trans. from French. Moscow: Radio and communication [in Russian].
8. Vilenskiy P. L., Lifshits V. N., Smolyak S. A. (2002). Otsenka effektivnosti investitsionnykh proyektov. Teoriya i praktika [Performance assessment of investment projects. Theory and practice]. Moscow: Delo [in Russian].
9. Zade L. A. (2011). A note on Z-numbers. Information Sciences, 181, 2923–2932.
10. Zak Yu. A. (2013). Prinyatiye resheniy v usloviyakh nechetkikh i razmytykh dannykh: Fuzzy-tekhnologii [Decision making in the conditions of fuzzy and blurred data: Fuzzy technologies]. Moscow: Book House “LIBROKOM” [in Russian].
11. Poleshchuk O. M. (2018). Ispolzovaniye Z-chisel dlya podderzhki prinyatiya resheniy v usloviyakh vysokoy stepeni neopredelennosti [Applications of Z-numbers to support decision making in the conditions of high degree of uncertainty]. Collection of articles: Ekonomika i upravleniye – Economics and management. (pp. 92–96). Cheboksary: Publishing House “Sreda”. ISBN 978-5-6040294-3-5 [in Russian].
12. Nedosekin A. O. (2002). Nechetko-mnozhestvennyy analiz riska fondovykh investitsiy [The fuzzy-multiple analysis of the risk of equity portfolio]. Saint-Petersburg: Sezam [in Russian].
13. Nedosekin A. O., Abdulaeva Z. I., Reishakhrit Ye. I., Kozlovsky A. N. Primeneniye nechetkikh mnozhestv i myagkikh vy¬chisleniy v ekonomike i finansakh (obzor) [Application of fuzzy sets and soft computing in economics and finances (review)]. Retrieved from http://an.ifel.ru/docs/FE_review.pdf (date of access: 27.03.2018).
14. Kotsiuba O. S. (2015). Kilkisne otsiniuvannia hospodarskoho ryzyku v mezhakh nechitko-mnozhynnoi metodolohii [The quantitative assessment of business risk by the fuzzy-multiple methodology]. Stratehia ekonomichnoho rozvytku Ukrainy – Strategy of economic development of Ukraine, 36, 195–208 [in Ukrainian].
15. Khalov Ye. A. (2009). Sistematicheskiy obzor chetkikh odnomernykh funkt¬siy prinadlezhnosti intellektualnykh system [The regular review of crisp one-dimensional membership functions of intellectual systems]. Informatsionnyye tekhnologii i vy¬chislitelnyye sistemy – Journal of Information technologies and computing systems, 3, 60–74 [in Russian].
16. Nedosekin A. O., Kokosh A. M. Otsenka riska investitsiy dlya proizvolno-razmytykh faktorov investitsionnogo proyekta [The risk assessment of investment for randomly blurred factors of an innovation project]. Internatio¬nal Fuzzy Economics Lab (Russia). Retrieved from http://www.ifel.ru/br3/5.pdf (date of access: 13.02.2018) [in Russian].
17. Kotsiuba O. S. (2015). Otsiniuvannya stupenia ryzyku v razi odnochasnosti nechitkosti kryteriiu i normatyvu pryvablyvosti hospodarskoi diialnosti [Estimation of risk level under fuzziness of criterion and normative level of economic activities performance]. Naukovyi visnyk Mykolaivskoho natsionalnoho universytetu im. V. O. Sukhomlynskoho – Scientific bulletin of Sukhomlynskyi National University of Mykolaiv, 6, 953–958 [in Ukrainian].
Переглядів анотації: 571 Завантажень PDF: 452

TЦя робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
