Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
a3.doc
Скачиваний:
2
Добавлен:
01.07.2025
Размер:
6 Мб
Скачать
☆

3.1. Методические указания по выполнению практического занятия №2

Этапы выполнения практического занятия «Финансовая бизнес-аналитика на базе интеллектуальных информационных технологий» продемонстрируем на примере анализа показателей инвестиционного проекта, полученного в результате выполнения занятия № 1.

Этап 1. Общая характеристика задачи, решаемой в условиях неопределенности

Применение интеллектуального программного обеспечения, каким является система MATLAB (включающая пакет нечеткой логики Fuzzy Logic Toolbox), позволяет более точно по сравнению с другими методиками определить качество инвестиционного проекта. Для его применения необходимо указать лингвистические переменные, включаемые в математическую модель, и их терм-множества значений.

Входные лингвистические переменные – это название показателей экономической эффективности инвестиционного проекта, которые являются основой для принятия инвестиционного решения. ППП Projet Expert, кроме прочих, выдает следующие показатели, которые будем считать лингвистическими переменными:

  • чистая приведенная стоимость (Net Present Value – NPV), тыс. руб.;

  • внутренняя норма рентабельности (доходности) (Internal Rate of Return- IRR), %;

  • срок окупаемости (Payback Period – PB), месяцы;

  • средняя норма рентабельности (Account Rate of Return – ARR), %;

  • индекс прибыльности инвестиций (Profitability Index – PI).

Все функции принадлежности типовые и поэтому их можно задавать, пользуясь стандартной библиотекой Fuzzy Logic Toolbox. Графическое представление перечисленных лингвистических переменных, отражающих нечеткие знания об оцениваемых показателях, представлены на рис. 18 – 23. Диапазоны значений лингвистических переменных указываются исходя из значений фактических показателей, полученных в процессе выполнения занятия № 1.

Первая лингвистическая переменная «NPV- чистая приведенная стоимость (Net Present Value),» оценивается термами, принимающими значения:

• низкая (от 0 до 500), тыс. руб.;

• средняя (от 400 до 1000), тыс. руб.;

• высокая (от 900 и выше), тыс. руб.

Рис. 18. Чистая приведенная стоимость (NPV)

Вторая лингвистическая переменная «IRR - внутренняя норма рентабельности (доходности) (Internal Rate of Retur)» оценивается термами, принимающими значения:

• низкая (от 0 до 15), %;

• приемлемая (от 14 до 20), %;

• превосходная (от 20 и выше), %.

Рис. 19. Внутренняя норма рентабельности (доходности) (IRR)

Третья лингвистическая переменная «PB- срок окупаемости (Payback Period)» оценивается термами, принимающими следующие значения:

• неприемлемый (от 37 и выше), мес.;

• приемлемый условно (от 36 до 40), мес.;

. приемлемый (менее 36), мес.

Рис. 20. Срок окупаемости (PB)

Четвертая лингвистическая переменная «ARR- средняя (учетная) норма рентабельности (Account Rate of Return» оценивается термами, принимающими следующие значения:

• неприемлемая (от 0 до 15), %;

  • приемлемый (от 14 до 30), %;

• превосходный (от 28 и выше), %.

Рис. 21. Средняя норма рентабельности (ARR)

Пятая лингвистическая переменная «PI- индекс прибыльности инвестиций (Profitability Index» оценивается термами, принимающими значения:

• неприемлемый (от 0 до 1);

• приемлемый (от 1 и выше);

Рис. 22. Индекс прибыльности инвестиций (PI)

Выходная лингвистическая переменная «Качество инвестиционного проекта» – указывает на возможность эффективной реализации проекта, определяется в баллах и может характеризоваться следующими термами:

  • неприемлемое (от 0 до 10);

  • низкое (от 8 до 20);

  • среднее (от 15 до 40);

  • высокое (от 30 до 80);

  • очень высокое (от 75 до 100).

Рис. 23. Качество инвестиционного проекта

Этап 2. Описание входных и выходных переменных с помощью функций принадлежности

Этап 3. Формирование базы правил систем нечеткого вывода

База правил систем нечеткого вывода предназначена для формального представления эмпирических знаний или знаний экспертов в той или иной проблемной области. Для анализа полученного варианта инвестиционного проекта создаются нечеткие правила, в основе которых лежат следующие рекомендации:

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]