Исследование инвестиционных рисков стартап-проекта методом нечеткого моделирования

В работе исследуются вопросы оценки информационных рисков на основе когнитивного моделирования информационной системы. Описывается программный продукт , автомати- зирующий процесс оценки рисков на основе построения нечеткой когнитивной карты. Ключевые слова: Решение вопросов обеспечения информаци- ские аспекты организации режима ИБ на пред- онной безопасности и управления защитой ин- приятии. При этом основополагающим доку- формации сегодня становится жизненно необ- ментом, определяющим цели, задачи и меха- ходимым для существования и развития любой низмы управления защитой информации на современной организации. Вместе с тем ционных рисков и управления рисками многие вопросы анализа безопасности инфор- [1, 2]. Риски ИБ представляют со- мационных систем и построения эффективной и бой серьезную угрозу для бизнеса, так как при- оптимальной системы защиты информации водят к возникновению потенциальной воз- СЗИ , адекватной сложившимся угрозам, оста- можности финансовых убытков, потери репута- ются недостаточно проработанными. Под управлением информационными вие — активизации промышленного шпионажа, рисками при этом понимается системный про- роста числа хакерских атак и т. Как правило, каждая компания са- мые для бизнеса компании информационные ма разрабатывает собственную методику ана- риски. Кроме того, оценка информационных лиза рисков или заказывает ее специализиро- рисков позволяет оценивать эффективность ванным организациям.

Оценка риска банкротства предприятия

Оценка рисков информационной безопасности на основе нечеткой логики П. Балашов, В. Безгузиков, Р. Одновременно растет информационная инфраструктура организаций, которая по мере приобретения средств вычислительной техники, часто, разрастается"вширь", приобретая неструктурированный гетерогенный характер. Это в свою очередь приводит к неконтролируемому росту количества уязвимостей и увеличению возможностей доступа к информации со стороны внешних и внутренних нарушителей.

Таким образом, информационные системы могут стать потенциально опасными и превратиться в своеобразную"бомбу замедленного действия".

Риск, в той или иной степени, на финансовых рынках присутствует всегда. Недосекин А.О. Оценка риска бизнеса на основе нечетких данных.

. , . безопасность, субъект хозяйствования, управление взаимодействием, заинтересованная сторона, информация, нечеткость, неопределенность, лингвистическая переменная, функция принадлежности, нечеткая логика. Как превратить знания в стоимость: Эрик Лессер, Лоренс Прусак; пер. Гутниковой, Ю. Альпина Бинес Букс, Захарова О. Азаров Н. Саммит-Книга,

Следующая 2. А будущее неизвестно. Мы вынуждены принимать решения в условиях неопределенности. Мы всегда рискуем, поскольку нельзя исключить возможность нежелательных событий. Но можно сократить вероятность их появления и возможный ущерб. Для этого необходимо спрогнозировать дальнейшее развитие событий, в частности, последствия принимаемых решений, выявить риски, оценить их, а затем управлять рисками.

Балдин К.В. Риск-менеджмент: Учебное пособие / К.В. Балдин. Магомедов М.Х. Оценка риска бизнеса на основе нечетких данных.

Григорчук, Л. Розанова, З. Максименко, К. Чендулаева Аннотация В статье рассматривается проблема учета рисков при подготовке и реализации инвестиционных проектов. Одной из основных трудностей при оценке эффективности инвестиционных проектов является учет неточности исходных данных и неопределенности, связанной с отнесением результатов инвестиционной деятельности на относительно долгосрочную перспективу. Приводится классификация задач распределения инвестиций и методов оценки рисков.

Проблема количественной оценки факторов неопределенности является одной, из наиболее сложных в инвестиционном анализе. Для каждого вида неопределенности разрабатываются специфические методы их учета. В статье предлагается стратегия учета риска в условиях неопределенности на основе вероятностной оценки возможных изменений в силу непредвиденных обстоятельств условий реализации проекта. Основными элементами стратегии являются оценка изменений ключевых параметров инвестиционного проекта и численная оценка возможного риска, позволяющего определить дополнительный объем каждого вида ресурса, чтобы обеспечить выполнение проекта с заданной вероятностью.

Эти составляющие стратегии реализуются с использованием имитационного моделирования методом Монте-Карло и решения задачи оптимизации плана производства в терминах стохастического программирования.

Риск-менеджмент в туризме

Править Недосекиным А. При этом и сама иерархия, и отношения порядка настраиваются в модели риска банкротства корпорации совершенно индивидуально, на усмотрение оценщика. И в этом смысле получается совершенная свобода от ограничений известных методов для оценки риска банкротства предприятия. Комплексный финансовый анализ предприятия проводится на основе качественных уровней отдельных факторов финансового состояния.

процесс оценки рисков на основе построения нечеткой когнитивной карты. основных бизнес-процессов и других пасности информационных систем состоит: Данные методики, как правило, относятся к ляющих процедуры.

Пример использования автоматизированной системы оценки риска Введение к работе Актуальность темы диссертационного исследования. Банковская деятельность по своей сути является чрезвычайно рисковой, но грамотное управление рисками помогает банкам получать прибыль. При этом важно понимать, что рискованность банковского бизнеса является объективным фактором, который не может быть полностью устранён в процессе совершенствования банковских технологий. Между тем, сегодня по мере усложнения банковских продуктов, использования систем хранения и обработки данных, а также вовлечения российских банков в международную банковскую систему, происходит постоянное увеличение разновидностей рисков.

Например, в связи с улучшением характеристик компьютерной техники, появились новые разновидности операционного риска. Следовательно, единственно правильное решение для уменьшения уровня банковских рисков до приемлемого значения является постоянное улучшение качества менеджмента и внедрение современных автоматизированных систем оценки рисков. В своей деятельности банки регулярно выявляют значимые риски и постоянно проводят их оценку.

К наиболее значимым рискам относят кредитный, ликвидности, валютный, рыночный, процентный и риск подрыва деловой репутации. Согласно проведённому в конце года Банком России анкетированию крупнейших банков основное место по уровню значимости среди всех банковских рисков занял кредитный риск или риск неплатежа по ссуде в процессе взаимодействия банка и клиента. Этот факт можно объяснить тем, что кредитование является наиболее прибыльной и одновременно наиболее рискованной частью банковских операций.

Непогашение кредитов, особенно крупных, может привести банк к банкротству, а иногда, из-за его положения в банковском секторе и к системному кризису банковской системы, с возможными банкротствами, связанными с ним предприятиями, банками и частными лицами. Таким образом, управление кредитным риском является необходимой частью стратегии и тактики выживания и развития любого банка.

Необходимость идентификации и измерения уровня рисков вызвала в последнее время к жизни множество методик анализа, в большинстве своём основанных на составлении кредитного рейтинга, со всеми присущими этому методу достоинствами и недостатками.

Оценка проектов в условиях неопределенности

Доржсурэн Хишигсурэн Библиографический список: Аршинский Л. Системный анализ.

Методология. Для оценки рисков стартап-проекта используется методика комплексной оценки. Метод построен на основе теории нечетких множеств. строящие свой бизнес на основе новой инновационной идеи с . инноваций дает возможность оперировать входными данными.

Основы моделирования финансовой деятельности финансы хозяйствующего субъекта как кибернетическая система Обзор существующих моделей и методов финансового менеджмента Модели и методы прогнозирования финансового состояния хозяйствующих субъектов и организованных рынков Модели и методы финансового планирования Модели и методы финансового анализа Модели и методы управления финансами Модели и методы фондового менеджмента Обоснование применимости теории нечетких множеств при моделировании финансовой деятельности

Ваш -адрес н.

Леоненков А. БХВ-Петербург, Семененко М.

Однако проблема оценки риска в нефтегазовой отрасли недостаточно изучена. Среди работ, связанных с теорией нечетких множеств, можно назвать из-за отсутствия и неопределенности исходных данных. . бизнес-процессов на основе современных информационных технологий.

. , , . , . Это связано не только с экономическими реалиями — разработка месторождений все более усложняется, так как в общем объеме растет доля запасов трудноизвлекаемой нефти, ввод в разработку которых связан с низкой экономической эффективностью и требует развития и применения новых технологий. Безусловно, главным риском при разработке месторождений остается геологический, так как оценка запасов и проектирование разработки связаны с высокой степенью неопределенности, и в течение всего жизненного цикла представления о геологическом строении месторождения, как и объем запасов углеводородов, неоднократно, иногда кардинально, изменяются.

Часто наблюдаемые на месторождениях Томской области отступление от запланированной стратегии разработки и невыполнение проектных показателей связаны с отсутствием анализа полного комплекса возможных рисков, неучитываемым риском экономических потерь в результате недоизученности геолого-геофизических условий и коллекторских свойств пласта [3] и неподтверждением геологического строения.

Месторождение представляет собой сложную систему, а сам процесс разработки порождает противоречие между целями и интересами компании-недропользователя и государства, как владельца недр. Одна из сторон стремится к достижению максимальной прибыли минимумом затрат, другая — требует рационального использования недр, максимально полного извлечения запасов и осуществляет надзор. Поэтому эффективность разработки зависит от многих факторов и определяется не только экономическими показателями, но и полнотой извлечения запасов.

Учитывая объемы вложений в эксплуатацию месторождений и степень неопределенности при проведении работ планирование рисков представляется важной и неотъемлемой составляющей процесса разработки. Актуальность задачи выполнения комплексной оценки рисков определяется, прежде всего тем, что должное внимание при планировании разработки уделяется только экономическим рискам.

Применение нечеткой логики для анализа рисков инвестиционных проектов

Говоря о нечеткой логике, чаще всего имеют в виду системы нечеткого вывода, которые лежат в основе различных экспертных и управляющих процессах. Основными этапами нечеткого вывода являются: Формирование базы правил системы нечеткого вывода. Фаззификация входных параметров. Активизация подусловий в нечетких правилах продукций.

В состав экспертной системы входят база данных, содержащая информацию о Оценка осуществляется на основе нечеткой логики. важным для нефтяного бизнеса становится правильно оценивать и планировать объемы.

оценивается по формуле 17 в постоянных реальных ценах. Ставка дисконтирования планируется такой, что период начислений процентов на привлеченный капитал совпадает с соответствующим периодом инвестиционного процесса. Функция принадлежности треугольного нечеткого числа А Эти числа моделируют высказывание следующего вида: В общем случае под нечетким числом понимается нечеткое подмножество универсального множества действительных чисел, имеющее нормальную и выпуклую функцию принадлежности [6].

Такое описание позволяет разработчику инвестиционного проекта взять в качестве исходной информации интервал параметра [ , ] и наиболее ожидаемое значение , и тогда соответствующее треугольное число построено. Далее будем называть параметры значимыми точками треугольного нечеткого числа. Вообще говоря, выделение трех значимых точек исходных данных весьма распространено в инвестиционном анализе см.

Но мы не считаем себя вправе оперировать вероятностями, значений которых не можем ни определить, ни назначить во введении к настоящей работе мы коснулись этого предмета, в частности, говоря о принципе максимума энтропии. Поэтому в инвестиционном анализе мы замещаем понятие случайности понятиями ожидаемости и возможности. Теперь мы можем задаться следующим набором нечетких чисел для анализа эффективности проекта: В том случае, если какой-либо из параметров известен вполне точно или однозначно задан, то нечеткое число вырождается в действительное число А с выполнением условия.

При этом существо метода остается неизменным.

Простейший способ оценки риска инвестиций

Задать вопрос юристу онлайн Риск-функция инвестиционного проекта Пусть по результатам инвестиционного анализа проекта нам известен вид некоего результирующего показателя инвестиционного проекта далее, без нарушения общности изложения, будем считать, что показателем эффективности инвестиционного проекта является - чистая современная ценность проекта. Предположим также, что, в связи со значительной неопределенностью исходных данных проекта, может быть представлена одним из нижеследующих способов: Для всех четырех случаев задания мы имеем точные и приближенные аналитические методы оценки риска инвестиций , как возможности того, что по результатам инвестиционного процесса значение окажется ниже предустановленного граничного уровня :

и диверсификация бизнеса. 2. Многообразие видов ций, кибернетики, методов анализа и оценки данных появились возможности оценки на основе теории нечетких множеств и статистики интерваль- ных данных – предмет.

Популярными являются следующие пакеты: 2. Основными потребителями нечеткой логики на рынке СНГ являются банкиры и финансисты, а также специалисты в области политического и экономического анализа. Они используют для создания моделей разных экономических, политических, биржевых ситуаций. Что же касается пакета , то он занял свое место на компьютерах больших банкиров и специалистов по чрезвычайным ситуациям - то есть тех, для кого важна скорость проведения расчетов в условиях неполноты и неточности входной информации.

Однако можно с уверенностью сказать, что эпоха расцвета прикладного использования нечеткой логики на отечественном рынке еще впереди. Сегодня элементы нечеткой логики можно найти в десятках промышленных изделий - от систем управления электропоездами и боевыми вертолетами до пылесосов и стиральных машин. Без применения нечеткой логики немыслимы современные ситуационные центры руководителей западных стран, где принимаются ключевые политические решения и моделируются разные кризисные ситуации.

Одним из впечатляющих примеров масштабного применения нечеткой логики стало комплексное моделирование системы здравоохранения и социального обеспечения Великобритании - , которое впервые позволило точно оценить и оптимизировать затраты на социальные нужды. Не обошли средства нечеткой логики и программные системы, обслуживающих большой бизнес. Первыми, разумеется, были финансисты, задачи которых требуют ежедневного принятия правильных решений в сложных условиях непредвиденного рынка.

Вслед за финансистами, обеспокоенные успехами японцев и потерей стратегической инициативы, когнитивными нечеткими схемами заинтересовались промышленные гиганты США. Имея солидную финансовую"поддержку", фирмы, специализирующиеся на нечеткой логике, получили возможность адаптировать свои разработки для широкого круга применений.

Управление рисками

Оценка рисков информационной безопасности в банковской сфере Оценка рисков информационной безопасности в банковской сфере Оценка рисков информационной безопасности в банковской сфере Игорь Писаренко, к. Активное использование информационных и телекоммуникационных технологий позволяет эффективно справляться с огромными потоками финансовой, аналитической, хозяйственной, технологической информации, поступающей из различных источников. Главная проблема любой подобной системы - обеспечение бесперебойного взаимодействия, согласованности и надежности работы всех ее составляющих.

Именно на этом уровне кроются явные и скрытые причины основных организационно-управленческих проблем и рисков современного бизнеса.

Анализ состояния рынка банковских услуг и основных тенденций его 4 Недосекин, А.О. Оценка риска бизнеса на основе нечетких данных / А.О.

Абдулаева З. Анализ рисков предприятия на основе методов нечёткой логики Проблемы оценки рисков предприятия являются актуальными, особенно в сложившихся условиях финансово-экономического кризиса. Задачи идентификации и анализа рисков являются трудно формализуемыми и требуют для своего решения использования нечётко-логических моделей. Проблемы управления рисками занимают в настоящее время особое место в информационных технологиях, при этом широко применяются математические методы.

Однако основные трудности возникают, когда входные параметры становятся неопределёнными, но между тем влияют на результаты решения. Одним словом, существующие на сегодняшний день, традиционные методы недостаточно пригодны для анализа рисков предприятий именно потому, что они не в состоянии охватить нечеткость человеческого мышления и поведения.

Следует отметить, что обычно экономико-математическое моделирование является более сложной задачей, чем моделирование физических систем, поскольку: Все это приводит к большой разнородности математических моделей. Из вышеперечисленного явно видно, что нечётко-множественный подход к анализу рисков предприятия - это естественный способ их описательно-математического моделирования. Здесь же хочется отметить, что использование самообучающихся нейронных сетей в данном случае проигрывает традиционным нечетко-логическим подходам, как с точки зрения простоты применяемого инструментария, так и с точки зрения достоверности получаемых результатов.

Традиционные системы грубее, но они - прозрачнее и полезнее с конечной точки зрения[1]. Использование нечёткой логики наиболее математически адекватно для решения проблемы оценки рисков предприятия. Используя нечёткую логику для обработки недетерминированных данных, мы можем оперировать лингвистическими переменными, которые наиболее естественно для человеческого понимания описывают элементы экономических систем.

Рассматривая такое понятие как риск, нужно понимать, что это, ни в коей мере не отрицательное явление, а, прежде всего возможность, понимаемая, в том числе как возможность в математическом смысле.

Количественный анализ рисков