Математическое ожидание для выбора инвестиций и дерево решения

Математическое ожидание для выбора инвестиций и дерево решения Математическое ожидание для выбора инвестиций и дерево решения Математическое ожидание может помочь в принятии сложных решений, которые обусловливаются многими обстоятельствами в разные моменты времени. Вы, скорее всего, поинтересуетесь, каковы шансы проекта на успех, и получите весьма неоднозначный ответ. В случае неудачи вам вернут только долларов от вложенного миллиона, поскольку именно такая сумма была зарезервирована для вывода нового средства на рынок тестирование, маркетинг и т. Информация, которой вы располагаете, кажется весьма запутанной. Потенциальный доход выглядит довольно внушительно — в 25 раз больше вложенного капитала, — но и количество возможных ловушек велико. Эту информацию можно представить в виде дерева решений, которое даст вам оценку того, как вам следует поступить. На дереве решений отображается каждый источник неопределенности, а также вероятности, связанные со всеми возможными исходами. Конец дерева указывает все возможные доходы, а также вероятность получения каждого из них. Если каждый такой доход умножить на весовой коэффициент, который равняется вероятности соответствующего дохода, и просуммировать все возможности, то мы получим математическое ожидание данной инвестиционной возможности.

Метод предпочтительного состояния (построение «дерева решений»)

Уточненное дерево решений проекта по производству электрошвабр Уточненное дерево решений показывает нам реальную альтернативу: Одним из вариантов сведения этой многокритериальной задачи к одному критерию может быть расчет средневзвешенной по вероятности чистой приведенной стоимости проекта: При таком подходе к интегральной оценке проекта его следует принять.

Дерево решений используется для анализа риска проектов, имеющих обозримое При этом могут быть использованы следующие типы инвестиций.

В данном разделе исследуется один из наиболее сложных инструментов анализа рисков инвестиционного проекта, базирующийся на использовании вероятностного подхода. Одним из наглядных примеров, основанном на вероятностной оценке конкретного события, является так называемое дерево решений. Метод анализа индивидуального проектного риска с помощью построения дерева решений проекта.

Как правило, производимые во время реализации проекта затраты, требуют осуществления финансовых вложений не единовременно, а в течение определенного, достаточно длительного промежутка времени. Такое положение вещей дает менеджеру возможность проводить переоценку своих вложений и оперативно реагировать на изменение конъюктуры реализации проекта. Риск по проектам, при реализации которых инвестирование средств происходит в течение длительного периода времени, часто оценивается с помощью дерева решений.

Некая компания собирается инвестировать средства в производство роботов для использования в космических исследованиях. инвестиции в данный проект производятся в три этапа. Опытные образцы должны быть предложены к рассмотрению инженерам в центре космических исследований, которые решают вопрос о размещении заказа у данной компании. Если данная стадия будет реализована, то по оценкам менеджеров проект будет генерировать притоки наличности в течение четырех лет.

Величина этих потоков наличности будет зависеть от того, насколько хорошо этот робот будет принят на рынке.

Подведение итогов полугодия Ни для кого не секрет, что самое сложное на практике — спрогнозировать будущие поступления. Предсказать реакцию рынка на появление нового игрока или новый продукт зачастую практически невозможно. С расходной частью тоже не все просто. Многим знакома ситуация, когда неожиданно для составителей бизнес-плана уже в ходе выполнения проекта вырастают цены на сырье и материалы, энергоресурсы и т.

Другими словами, любой инвестиционный проект может развиваться по одному из нескольких десятков сценариев. Чтобы составить себе представление о рисках проекта, оценить наиболее вероятный финансовый результат, можно воспользоваться таким инструментом, как дерево решений.

ПОСТРОЕНИЕ ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ: Метод используется для анализа риска проектов, имеющих небольшое (обозримое) количество вариантов.

Так, в примере математическое ожидание — средняя арифметическая сумма среднего чека — составит: Таким образом, служба маркетинга может определить, основываясь на информации о прошлых посещениях магазина клиентами, что от случайного посетителя можно ожидать совершения покупки в среднем на руб. Среднеквадратическое отклонение — в примере корень квадратный из среднего арифметического квадрата отклонений сумм среднего чека — равно: Таким образом, служба маркетинга может ожидать, что усредненное отклонение средней ожидаемой покупки составит руб.

Коэффициент вариации — в примере отношение среднеквадратического отклонения суммы среднего чека к математическому ожиданию суммы среднего чека — равно: Таким образом, служба маркетинга может сделать вывод, что усредненное отклонение ожидаемой средней суммы покупки близко к этой средней покупке. То есть без применения какого-либо закона распределения вероятностей определяется, что клиент может совершить покупку как на сумму, близкую к нулю, так и на сумму, почти вдвое превышающую средний чек.

Если управленческая задача не требует количественное измерение результата решения, то дерево решений упрощается и включает только узлы с текстовым описанием вариантов и частотами вероятностями.

ВЫБОР РЕШЕНИЙ С ПОМОЩЬЮ ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ

Шаг 2 учитываются вероятности событий. На этом шаге прогнозируемые приобретения фирмы рассчитываются с учётом вероятности событий, предшествующих альтернативам решений. Для этого нужно рассчитать приобретения при вершинах 4 неуспешная информационно-рекламная кампания и 5 успешная информационно-рекламная кампания. Наступление события при вершине 5 строительство ЖК означает максимальную прибыль , которую только можно получить при выборе данного решения. Наступление события при вершине 4 неуспешная информационно-рекламная кампания означает убытки в

альтернативные направления ресурсных потоков, формирующихся при реализации данного инвестиционного направления. Дерево решений — это .

Метод экспертных оценок и дерево решений Метод экспертных оценок рисков предполагает разработку анкеты с вопросами для экспертов, опрос экспертов и обработку полученных материалов. Дерево решений используется для анализа риска проектов, имеющих обозримое количество вариантов развития Метод экспертных оценок При использовании метода экспертных оценок определяют степень риска проекта в виде вероятности для различных типов рисковых инвестиций.

Результаты оценки рисков экспертным методом по отдельным инвестиционным проектам позволяют количественно оценить их уровни. При этом могут быть использованы следующие типы инвестиций: Предельными значениями вероятности риска по оценке экспертов являются: Дерево решений В вариантах реализации проекта отображаются вероятности событий и время их наступления. Для построения дерева решений необходимо определить: Определив эти данные, строят дерево решений, узлы которого представляют ключевые события, а стрелки, соединяющие узлы, — проводимые работы, время их проведения и стоимость.

Приводятся также вероятности принятия того или иного решения. Формула для интегрального приведенного дохода имеет вид .

Метод «дерева решений»

Риск-анализ инвестиционного проекта методом сценариев 6. Анализ рисков с построением дерева решений 1. Общие понятия неопределенности и риска Инновационная деятельность обладает высокой степенью неопределенности. Очень трудно предвидеть, какая инновация будет иметь успех на рынке, а какая не будет пользоваться спросом. Поэтому инновационным предприятиям в первую очередь следует тщательно анализировать инновационные проекты для того, чтобы избежать возможных ошибок на самой ранней стадии — стадии отбора проектов.

Под неопределенностью будем понимать состояние неоднозначности развития определенных событий в будущем, состоянии нашего незнания и невозможности точного предсказания основных величин и показателей развития деятельности предприятия и в том числе реализации инвестиционного проекта.

Предметом курсовой являются: применение дерева решений при оценке эффективности инвестиций в ИТ-проекты. Цель: исследовать варианты.

Оценивайте решения визуально, определяйте наилучшие варианты и сообщайте результаты другим. Все вычисления осуществляются в электронной таблице; настройка занимает совсем немного времени. Простая навигация — различные способы для выполнения общих задач. Отображение окупаемости и рисков для разных вариантов. Определение переменных в решении, оказывающих наибольшее влияние. Отображение оптимальных решений и окупаемости.

Отображение ценности решений в диапазонах 1 или 2 переменных. Программа полностью совместима со всеми программами и может комбинироваться с ними для повышения точности интерпретации и анализа. Применение данной программы в сочетании с позволяет усовершенствовать анализ за счет представления непрерывных диапазонов результатов для случайных событий и платежей.

Лучший анализ по отличной цене — с . Помимо программного обеспечения вы можете заказать книги, а также учебно-консультационные услуги — это обеспечит максимальную отдачу от инвестиций. не пытается переработать во внешний процессор, чтобы повысить скорость работы. Даже одна ошибка в макросе или функции может в корне изменить результат.

Ваш -адрес н.

Пескова Авторы поставили целью выбор оптимальной стратегии ГРР в условиях крайне сложного структурно-тектонического строения и высоких технологических рисков при бурении и освоении скважин Для оценки ценности информации планируемых работ ГРР было построено дерево решений возможных исходов работ. Системный анализ и информационные технологии. Павлов В данной работе предлагается новый метод определения текстового спама, основанный на анализе разнообразия тематической структуры текстов и применении методов машинного обучения.

На основе разработанного метода строится эффективная система обнаружения поискового спама. Качество предложенного решения подтверждается экспериментально На данном этапе используется ранее построенная модель СРД и дерево решений, полученное в предыдущем сценарии. Данный режим работы системы предусматривает постоянную обработку поступающих документов по мере их скачивания роботом поисковой системы.

К таким методам относятся искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы, деревья решений, машины опорных векторов, кластеризация и.

Оценка инвестиционных проектов Страницы: Разрабатывая решения по долгосрочным инвестициям, необходимо предусматривать объем отдачи от них, а также сопоставлять прибыль от инвестиционного проекта в различные области развития деятельности организации. Многие руководители компаний не любят рисковать, а потому могут вложить деньги в надежные государственные ценные бумаги и получать постоянный доход. В ходе реализации инвестиционного проекта могут возникнуть ситуации, приводящие к негативным последствиям для его участников.

При рассмотрении инвестиционных проектов надо решить, насколько будет инвестирование капитала прибыльнее, чем вложение средств в безрисковые ценные бумаги или под проценты на депозит. После чего необходимо выбрать тот вариант инвестиционного проекта, который принесет максимальную прибыль. Проект оценивается для определения потенциальной привлекательности и поиска источников финансирования. Разработка проектов для эффективности инвестирования финансовых средств с использованием методов и моделей инвестиционного анализа и прогнозирования.

Предложенные инвестиционные проекты могут обеспечить оптимизацию решений в управлении инвестициями и возможными инвестиционными рисками. При проведении исследования применены общенаучные методы:

КОМБИНИРОВАННОЕ ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА ДЕРЕВА РЕШЕНИЙ И АССОЦИАТИВНОГО АНАЛИЗА В УПРАВЛЕНИИ

Изучение основных понятий и определений метода"дерева решений", его сущность и необходимость применения. Идеи и концепции разработки и принятия управленческих решений. Правила, которыми необходимо руководствоваться при построении"дерева целей". Основные типы решаемых задач. Последовательность сбора данных для построения"дерева решений", главные преимущества его использования. Основные области применения деревьев решений.

«Дерево решений» в управлении эффективностью инвестиционных проектов. В.А. Бардаков. Харьковская национальная академия городского.

Еще раз напомним, что поток свободных денежных средств от проекта может быть рассчитан по формуле: Дополним пример следующими предположениями: Ежегодная выручка от реализации равна либо тыс. Если в конце первого года проекта место прохождения автомагистрали по-прежнему будет неизвестно, то фабрику можно продать за тыс. Существует 40 процентов вероятности того, что ликвидационная стоимость к концу проекта составит тыс.

Нижеприведенная диаграмма изображает цепочку управленческих решений, с которыми сталкиваются менеджеры в ходе реализации проекта. Если менеджеры принимают решение строить фабрику, это подводит анализ к точке Б.

Области применения деревьев решений

Дерево решений Неопределенность и обилие альтернатив, сопутствующих реализации инвестиционных проектов наводят на мысль о необходимости привлечения инструментов структуризации процесса принятия инвестиционного решения. Одним из таких инструментов служит так называемое дерево решений, представляющее собой графическое изображение возможных решений и их последствий. В системе координат Денежные потоки от реализации проекта — Время дерево вероятностей выглядит следующим образом: Точки, соответствующие моменту времени, когда возникает необходимость принятия управленческого решения носят название узлов выбора и обозначаются квадратиком; ветви, исходящие из узла выбора представляют собой альтернативные решения.

Точки, после которых развитие событий может пойти по нескольким направлениям, называют узлами события и обозначают кружочком.

Напротив, при оценивании долгосрочных инвестиционных проектов с Так как для определенных инвестиционных проектов деревья решений могут.

Текст работы размещён без изображений и формул. Полная версия работы доступна во вкладке"Файлы работы" в формате Введение В условиях нарастания неопределенности в мировой экономике в целом и в российской экономике в частности, компании все больше уделяют внимание вопросу экономической эффективности собственных ИТ-проектов. Решающим в выборе информационной системы может стать ответ на вопрос: Однако этот ответ не всегда очевиден.

Основным этапом в оценке эффективности инвестиционного проекта является расчет показателей эффективности будущих инвестиций. В инвестиционной деятельности экономическую эффективность определяют путем сравнения результатов, полученных в процессе эксплуатации объектов инвестирования, и совокупных затрат на осуществление инвестиций. Традиционно под эффективностью проекта подразумевается соотношение затрат и результатов проекта.

Под затратами понимается совокупные затраты на приобретение, установку, настройку и поддержку программного обеспечения, а также расходы, связанные с приобретением и поддержкой требуемых технических средств, обучением персонала и т. Также в затраты могут включаться расходы, связанные с организационными изменениями, однако точно оценить их бывает проблематично. Под результатами понимается тот эффект, который достигается при внедрении и последующей эксплуатации программного обеспечения.

В некоторых случаях сложно сходу определить прямой эффект от проекта, будь то экономический или какой-либо другой. Для решения этой задачи используются различные методы оценки эффективности инвестиций в ИТ-проекты.

Оценка эффективности инвестиционного проекта с помощью построения «дерева решений»

Дерево решений как способ оптимизации процессов Н. Следовательно управление рисками использования оборотных активов — составная часть общего процесса антикризисного управления на предприятии. Главной задачей аналитика, исследующего риски использования оборотных активов, является не только их оценка, но и анализ. Анализ рисков использования оборотных активов хозяйствующего субъекта представляет собой процесс, направленный на прогнозирование возможных ситуаций и минимизацию потерь, связанных с их возникновением в финансово-хозяйственной деятельности.

Он связан с тем, что неизвестно, какое именно из состояний экономики наступит.

«Дерево решений» может применяться как в условиях риска, так и в выбранного критерия эффективности вдоль каждой «ветви» дерева, а при.

При реализации этого метода аналитику проекта, осуществляющему построение дерева решений, необходимо иметь достаточно полную информацию, дающую представление о возможных сценариях развития проекта с учетом вероятности и времени наступления конкретных событий рассматриваемых сценариев. При реализации метода предусматривается определенная последовательность формирования необходимых данных для построения дерева решений: На основании полученных сформированных данных строится дерево решений.

Его узлы представляют собой ключевые события, а стрелки, соединяющие узлы, — проводимые работы по реализации проекта. Кроме того, при построении дерева решений приводится информация относительно времени, стоимости работ и вероятности принятия того или иного решения. При этом сумма вероятностей всех решений, принимаемых в каждом узле дерева при наступлении ключевого события , всегда должна быть равна единице. Вероятность определяется как произведение вероятностей решений, принимаемых во всех узлах дерева по этому сценарию.

Лекция 3. Классификация, деревья решений. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению