'

Анализ сценариев. Имитационное моделирование

Понравилась презентация – покажи это...





Слайд 0

Анализ сценариев. Имитационное моделирование


Слайд 1

2 Метод сценариев метод, основанный на построении набора сценариев - возможных непротиворечивых комбинаций изменений множества параметров, определяющих результаты реализации проекта


Слайд 2

3 Метод сценариев


Слайд 3

4 Имитационное моделирование (метод Монте-Карло, метод статистических испытаний) исследование влияния на результаты реализации проекта случайных комбинаций исходных факторов


Слайд 4

5 Этапы имитационного моделирования Этап 1 Математическая модель Этап 2 Осуществление имитации Этап 3 Анализ результатов


Слайд 5

6 Этап 1. Математическая модель - базовая модель денежных потоков инвестиционного проекта - переменные математической модели - тип распределения вероятностей переменных математической модели - взаимозависимости


Слайд 6

7 Этап 2. Осуществление имитации - генерирование случайных переменных с учетом заданного закона распределения - расчет интегральных показателей эффективности


Слайд 7

8 Этап 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


Слайд 8

9 Математическое ожидание NPV (Expected value) где хi - результат при i-ом имитационном эксперименте рi - вероятность получения результата х n - количество имитационных экспериментов


Слайд 9

10 Ожидаемые потери (Expected Losses) где NPVi – отрицательные значения NPV рi - вероятность получения результата NPVi


Слайд 10

11 Индекс ожидаемых потерь (expected losses ratio - ELR) где EL – ожидаемые потери (Expected Losses) EG – ожидаемые выгоды (Expected Ganes)


Слайд 11

12 Вероятность реализации неэффективного проекта где m – число имитационных экспериментов, где NPV<0 n – общее количество экспериментов


Слайд 12

13 Вероятность 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


Слайд 13

14 Результаты имитационного моделирования – гистограмма распределения вероятностей


Слайд 14

15 Результаты имитационного моделирования – кумулята значений минимального накопленного сальдо


Слайд 15

16 Определить уровень риска проекта:


×

HTML:





Ссылка: