Определение риска и неопределенности. Примеры применения метода нечеткой логики. Основные методы учета рисков при анализе инвестиционных проектов. Имитационное моделирование (метод Монте-Карло). Преимущества и недостатки метода нечетких множеств.
Аннотация к работе
ПРИМЕНЕНИЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ ДЛЯ АНАЛИЗА РИСКОВ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВВ данной работе представлены: Определение риска и неопределенности, обоснование необходимости применения новых подходов к анализу риска, краткое описание метода нечеткой логики, примеры применения нечеткой логики Цель методов: присвоить рискам определенную количественную характеристику, показать, как какие численные последствия для проекта повлекут те или иные риски. На рисунке 1 изображена функция принадлежности для переменной «высокая ставка процента», где по оси Х располагаются значения ставки процента, а по оси У - значения функции принадлежности для терм-множества «высокий процент». Поскольку значения от 16% и выше были признаны экспертами как высокая ставка процента, то функция принадлежности принимает значение 1, что соответствует истинности принадлежности процента терм-множеству «высокий процент». Оценка : принимает значения от 0 до 1 каждый инвестор, исходя из своих инвестиционных предпочтений, может классифицировать значения , выделив для себя отрезок неприемлемых значений риска.Анализ риска банкротства предприятия. Построение оптимального портфеля ценных бумаг и бизнесов.Активизация подусловий - этап алгоритма нечеткого вывода Мамдани, при котором нечеткие подмножества, назначенные для каждой выходной переменной, объединяются вместе, чтобы сформировать одно нечеткое подмножество для каждой переменной. Алгоритм нечеткого вывода типа Мамдани - алгоритм нечеткого вывода, основными этапами которого являются 1) Формирование базы правил системы нечеткого вывода, 2) Фаззификация входных параметров, 3) Агрегирование, 4) Активизация подусловий в нечетких правилах продукций, 5) Дефаззификация. Нечеткое множество - это подмножество некоторого множества-носителя, принадлежность к которому устанавливается введенной экспертом или экспертным сообществом функцией принадлежности. Теория нечеткой логики - (или теория нечетких множеств, или Fuzzy Logic) новый подход к описанию бизнес-процессов, в которых присутствует неопределенность, затрудняющая и даже исключающая применение точных количественных методов и подходов. Формирование базы правил системы нечеткого вывода - этап алгоритма нечеткого вывода Мамдани, представляющий собой формальное представление эмпирических знаний эксперта.