- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Анализ сценариев. Имитационное моделирование презентация
Содержание
- 1. Анализ сценариев. Имитационное моделирование
- 2. Метод сценариев метод, основанный на построении набора
- 3. Метод сценариев
- 4. Имитационное моделирование (метод Монте-Карло, метод статистических испытаний)
- 5. Этапы имитационного моделирования Этап 1 Математическая
- 6. Этап 1. Математическая модель - базовая модель
- 7. Этап 2. Осуществление имитации - генерирование случайных
- 8. Этап 3. Анализ результатов - исследование свойств
- 9. Математическое ожидание NPV (Expected value) где хi
- 10. Ожидаемые потери (Expected Losses) где NPVi –
- 11. Индекс ожидаемых потерь (expected losses ratio -
- 12. Вероятность реализации неэффективного проекта где m – число имитационных экспериментов, где NPV
- 13. Вероятность реализации проекта со значением ниже критериального
- 14. Результаты имитационного моделирования – гистограмма распределения вероятностей
- 15. Результаты имитационного моделирования – кумулята значений минимального накопленного сальдо
- 16. Определить уровень риска проекта:
Метод сценариев метод, основанный на построении набора сценариев - возможных непротиворечивых комбинаций изменений множества параметров, определяющих результаты реализации проекта
Слайд 2Метод сценариев
метод, основанный на построении набора сценариев - возможных непротиворечивых комбинаций
изменений множества параметров, определяющих результаты реализации проекта
Слайд 4Имитационное моделирование (метод Монте-Карло, метод статистических испытаний)
исследование влияния на результаты
реализации проекта случайных комбинаций исходных факторов
Слайд 5Этапы имитационного моделирования
Этап 1
Математическая модель
Этап 2
Осуществление имитации
Этап 3
Анализ результатов
Слайд 6Этап 1. Математическая модель
- базовая модель денежных потоков инвестиционного проекта
- переменные
математической модели
- тип распределения вероятностей переменных математической модели
- взаимозависимости
- тип распределения вероятностей переменных математической модели
- взаимозависимости
Слайд 7Этап 2. Осуществление имитации
- генерирование случайных переменных с учетом заданного закона
распределения
- расчет интегральных показателей эффективности
- расчет интегральных показателей эффективности
Слайд 8Этап 3. Анализ результатов
- исследование свойств гистограммы (по полученному ряду значений
показателя эффективности проекта строится вариационный ряд, разбивается на k интервалов для группировки)
исследование значений показателей эффективности и рискованности проекта
исследование значений показателей эффективности и рискованности проекта
Слайд 9Математическое ожидание NPV (Expected value)
где хi - результат при i-ом имитационном
эксперименте
рi - вероятность получения результата х
n - количество имитационных экспериментов
рi - вероятность получения результата х
n - количество имитационных экспериментов
Слайд 10Ожидаемые потери (Expected Losses)
где NPVi – отрицательные значения NPV
рi - вероятность получения результата NPVi
Слайд 11Индекс ожидаемых потерь (expected losses ratio - ELR)
где EL –
ожидаемые потери (Expected Losses)
EG – ожидаемые выгоды (Expected Ganes)
EG – ожидаемые выгоды (Expected Ganes)
Слайд 12Вероятность реализации неэффективного проекта
где m – число имитационных экспериментов, где NPV
n – общее количество экспериментов
Слайд 13Вероятность реализации проекта со значением ниже критериального показателя ниже порогового уровня
где
m – число имитационных экспериментов со значением критериального показателя (Criter) ниже порогового уровня (Criter*)
n – общее количество экспериментов
n – общее количество экспериментов
