Проектирование информационной системы для оптимизации распределения инвестиций на предприятии - Дипломная работа

Развитие реального сектора экономики, как в нашей стране, так и за рубежом свидетельствует о том, что стратегически эффективная деятельность предприятий, обеспечение высоких темпов экономического роста и повышение конкурентоспособности в рыночной экономике в значительной мере определяется их инвестиционной активностью. Современное предприятие с различными направлениями деятельности характеризуется действием множества факторов, влияющих на финансовый результат, и возможностью выбора из ряда допустимых вариантов распределения инвестиций среди нескольких возможных для реализации долгосрочных проектов, в каждом из которых предприятие не может принять участие из-за ограниченности финансовых ресурсов. Оптимальным распределением инвестиций между проектами будет являться такое решение, которое обеспечит как максимальную ожидаемую доходность при фиксированном уровне риска, так и минимальный риск при заданном уровне ожидаемой доходности. В этой связи существенное значение имеют формализованные подходы к управлению инвестиционными программами. Современные исследователи теории и практики анализа реальных инвестиций идут по пути совершенствования формальных моделей и инструментальных средств, разрабатывая все более и более эффективные подходы. Однако, задачи оптимизации инвестиций зачастую либо не разрешимы простыми методами, либо их воплощение требует значительного времени и объема ресурсов. Для решения подобного рода задач существуют особые методы и алгоритмы. Программные средства и компьютерные системы позволяют повысить эффективность принятия инвестиционных решений и значительно улучшить экономическую деятельность предприятия в целом. Однако, большая часть из них основана на моделях и методах, применение которых требует больших временных затрат и компьютерных мощностей. В последние десятилетия получили развитие и продемонстрировали свою универсальность и применимость в сложных практических задачах так называемые генетические алгоритмы, которые представляют собой стохастическую оптимизационную процедуру, основанную на имитации процессов естественной эволюции: отбор из первоначальной популяции новых, более приспособленных поколений и дальнейшего применения скрещивания особей, кроссовера и мутаций. Эти процессы в генетических алгоритмах получили название генетических операторов. Объектом исследования в данной работе является оптимальное распределение инвестиций между проектами на предприятии, а предметом исследования - информационная система для нахождения оптимального инвестиционного решения с помощью генетического алгоритма. Провести анализ методов оценки эффективности инвестиционных проектов. 1.2. Провести анализ существующих решений. 2. Выполнить проектирование базы данных. 2.4. Выполнить разработку пользовательского интерфейса информационной системы. 3.2. Похожее определение дает Макконел К. Р. [14], он рассматривает инвестиции как производственные затраты, накопление средств производства и увеличение материальных запасов предприятия. Как правило, понятие инвестиций используют в более широком смысле, понимая под инвестициями вложение денежных средств в некоторый проект с целью получения прибыли по истечении определенного времени. Так, например, А.Г. Ивасенко, Я.И. Никонова, М.В. Каркавин [7] определяют проект как ограниченное по времени целенаправленное изменение отдельной системы с установленными требованиями и изначально четко определенными целями, достижение которых определяет завершение проекта. Пространственная оптимизация - решение оптимизационной задачи, суть которой заключается в нахождении наиболее эффективной совокупности независимых инвестиционных проектов на один год, общий объем инвестиции которых превышает инвестиционные ресурсы предприятия, с целью получения максимального суммарного прироста капитала. В таком случае решение оптимизационной задачи сводится к распределению инвестиционные проектов по двум или более периодам. В таблице 1.1 представлены основные из них. Бухгалтерская рентабельность инвестиций (ROI) Средняя чистая прибыль за интервал; Первоначальные инвестиции; Остаточная стоимость проекта. Внутренняя норма доходности (IRR) Денежные притоки за период; Денежные оттоки за период; Горизонт планирования. Нет. Индекс рентабельности (PI) Денежные притоки за период; Денежные оттоки за период; Горизонт планирования. Результаты этого исследования представлены на рисунке 1.1. Математические методы, решающие данную задачу, представляют собой разнообразие алгоритмов, реализующих последовательное улучшение значения целевой функции до момента достижения оптимального решения. Также, существует классификация оптимизационных методов на стохастические и детерминированные методы. По результатам исследований И.А. Минакова [15], в котором рассматривались различные методы глобальной оптимизации, можно сформировать таблицу условной результативности применения того или иного метода для решения различных задач (таблица 1.2). Использование их в численной оптимизации предложил Д. Гольдберг в 1995 году [22], он изло