Безручко Д.С.кандидат экономических наук, начальник лаборатории, Высшая инженерно-экономическая школа, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого (СПбПУ), Санкт-Петербург, Российская Федерация dbezru@mail.ru https://orcid.org/0000-0002-6891-5261 SPIN-код: 3432-5808
Предмет. Экономико-математические модели инвестиционных проектов различных отраслей экономики, разрабатываемые при принятии решения об инвестировании. Цели. Разработка методических подходов к построению вероятностных экономико-математических моделей инвестиционных проектов с помощью метода Монте-Карло. Методология. Использованы основные научные методы: анализ, прогнозирование (на основе экстраполяции), синтез и моделирование, метод трех отчетов, метод Монте-Карло. Базой для исследования послужили 16 инвестиционных проектов различных отраслей экономики. Результаты. Решены задачи построения вероятностных моделей: выявлены факторы, влияющие на эффективность инвестиционных проектов; сформулированы требования к базовым экономико-математическим моделям, выбраны ключевые параметры инвестиционных проектов, функции вероятности распределения которых подлежат исследованию, выбрана функция распределения вероятности исходных факторов проекта и алгоритм ее моделирования, разработан алгоритм расчета вероятной экономико-математической модели инвестиционного проекта, создан программный продукт для построения вероятностных моделей инвестиционных проектов, произведена апробация разработанных подходов построения вероятностных моделей. Выводы. Новые подходы к применению метода Монте-Карло для построения вероятностных моделей инвестиционных проектов позволяет реализовать еще один способ количественного анализа рисков, позволяющий сделать выводы о финансовой устойчивости проекта, ранее не доступные. Результаты исследования могут применять финансовые аналитики.
Ключевые слова: экономико-математическое моделирование, вероятностные модели, анализ проектных рисков, метод Монте-Карло
Список литературы:
Шапкин А.С., Шапкин В.А. Теория риска и моделирование рисковых ситуаций. М.: Дашков и Ко, 2009. 880 с.
Винокур И.Р. Методика анализа и управления рисками // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Социально-экономические науки. 2019. № 3. С. 93—108. URL: Link
Metropolis N., Ulam S. The Monte Carlo Method. Journal of the American Statistical Association, 1949, vol. 44, no. 247, pp. 335–341. URL: Link
Fishman G.S. Monte Carlo: Concepts, Algorithms, and Applications. Springer, 1996, 698 p.
Соболь И.М. Метод Монте-Карло. М.: Наука, 1968. 64 с.
Раменская А.В., Пивоварова К.В. Метод Монте-Карло и инструментальные средства его реализации: методические указания. Оренбург: ОГУ, 2018. 58 с.
Дуплякин В.М. Особенности идентификации нормального закона распределения // Вестник Самарского университета. Экономика и управление. 2020. Т. 11. № 3. С. 176—183. URL: Link
Родионов Д.Г., Дмитриев Н.Д., Дубаневич Л.Э. Построение эконометрической модели устойчивого развития промышленного предприятия // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2021. № 7-1. С. 61—71. URL: Link
Рудская И.А., Родионов Д.Г. Методические принципы и этапы формирования финансовой стратегии предприятия // KANT. 2018. № 4. С. 350—355. URL: Link
Sokolitsyna N., Sokolitsyn A. Modeling of Production Processes Parameters of Industrial Enterprises. Sustainable Development and Engineering Economics, 2022, iss. 2, 80 p. URL: Link
Шулешко А.Н. Методология снижения финансовых рисков // Вестник экономической интеграции. 2011. № 11. С. 37—42.
Гусев А.В. Особенности расчета инвестиционной эффективности проектов региона по методу NPV // Маркетинг и логистика. 2018. № 3. С. 34—39. URL: Link
Полянин А.В., Головина Т.А. Концепция управления инновационной деятельностью промышленных систем на основе технологии цифрового двойника // π-Economy. 2021. Т. 14. № 5. С. 7—23. URL: Link
Клейнер Г.Б. Экономико-математическое моделирование и экономическая теория // Экономика и математические методы. 2001. Т. 37. № 3. С. 111—127. URL: Link
