Применение нечеткой логики для анализа рисков инвестиционных проектов

Имя пользователя или адрес электронной почты Нечеткая логика — математические основы Нечеткая логика 16 комментариев Версия для печати Введение Математическая теория нечетких множеств и нечеткая логика являются обобщениями классической теории множеств и классической формальной логики. Данные понятия были впервые предложены американским ученым Лотфи Заде в г. Основной причиной появления новой теории стало наличие нечетких и приближенных рассуждений при описании человеком процессов, систем, объектов. Прежде чем нечеткий подход к моделированию сложных систем получил признание во всем мире, прошло не одно десятилетие с момента зарождения теории нечетких множеств. И на этом пути развития нечетких систем принято выделять три периода. Первый период конец х—начало 70 гг. Во втором периоде 70— е годы появляются первые практические результаты в области нечеткого управления сложными техническими системами парогенератор с нечетким управлением. Одновременно стало уделяться внимание вопросам построения экспертных систем, построенных на нечеткой логике, разработке нечетких контроллеров. Нечеткие экспертные системы для поддержки принятия решений находят широкое применение в медицине и экономике. Наконец, в третьем периоде, который длится с конца х годов и продолжается в настоящее время, появляются пакеты программ для построения нечетких экспертных систем, а области применения нечеткой логики заметно расширяются.

Определение ценности ресурсов книгоиздательской фирмы на основе алгоритма нечеткой логики

В настоящее время существуют различные подходы к оценке рисков. Особый интерес представляет теория нечеткой логики , определяющая современный подход к описанию бизнес-процессов, в которых присутствуют неопределенность и неточность исходной информации. Процесс принятия решений в этом случае имеет многоаспектный и чрезвычайно сложный характер и требует привлечения современного программного обеспечения.

На основе системного анализа устойчивости инвестиционного процесса на базе нечеткой логики получили широкое распространение за последние .

В основу разработки положена недавно опубликованная учеными научная работа, в которой развита теория сравнения разнородных наборов неполных данных и субъективных суждений. Разработка получила высокую оценку венчурных инвесторов, специализирующихся на высокотехнологичных и наукоемких проектах. Вице-мэр Москвы Наталья Сергунина — об иностранных инвестициях, наукоемком бизнесе и выгодном туризме Ориентация экономики на наукоемкие проекты требует объективных инструментов оценки будущей эффективности того или иного стартапа.

Обычно в роли таких инструментов выступают интуиция и личные впечатления инвестора или его представителя. И зачастую венчурные инвесторы и государственные институты развития вкладывают десятки миллионов рублей в молодую команду начинающих предпринимателей, оценивая риски невозврата денег на основе мнений всего одного-двух экспертов. Ими занимается раздел науки, который так и называется:

В настоящее время существуют различные подходы к оценке рисков. В [1] рассмотрено применение формализма нечеткой логики к оценке эффективности инвестиций в информационные системы ИС предприятия. Для описания проекта были выбраны следующие параметры: Каждому параметру соответствовала нечеткая переменная с заданной функцией принадлежности.

Значение выходной переменной определяло вероятность эффективности проекта.

ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ОСОБЫХ Ключевые слова: модель нечеткой логики; пакет моделирования нечетких систем; особые.

Используйте собственные показатели, базирующиеся на исторических данных вашей организации. Классификация новой функциональности При классификации новой функциональности по размерам очень важно, чтобы ваши предположения относительно того, что считать очень малой, малой, средней, большой или очень большой функцией, в оценке соответствовали предположениям, которые использовались при исходном вычислении средних размеров.

Это можно сделать тремя способами: Поручите исходные вычисления тем же людям, которые будут заниматься созданием оценок. Проведите обучение оценщиков, чтобы они правильно классифицировали функции. Документируйте критерии классификации, чтобы оценщики последовательно применяли их в своей работе. Как не следует использовать нечеткую логику У статистики имеется один интересный аспект: Как упоминалось в главе 10, закон больших чисел наделяет сводные оценки точностью, превосходящей точность отдельных оценок.

История о том, как нечеткая логика доказала: искусственный интеллект человеку не страшен

Калуге Аннотация инвестиции в автоматизированные информационные системы АИС составляют значительную часть вложенных средств. Многообразие видов и классов систем, основательно меняющих потребности в подходах к анализу их эффективности, многообразие форм предприятий, сфер и масштабов деятельности требует особых подходов к анализу, а его сложность и многоступенчатость определяет необходимость формирования качественно новых методических подходов.

В данной работе показаны перспективы применения для решения подобных задач систем нечеткой логики, в частности, пакета прикладных программ вычислительной системы . Сделан вывод о том, что направления практической реализации анализа эффективности инвестиций в АИС соответствуют возможностям представленной методики. Современная ситуация в России тесно связана с экономическим кризисом, риском и неопределенностью.

Система управления допуском на основе нечеткой логики в сетях WiMAX нечеткой логики в планировании инвестиционных проектов [Текст] / Г. М.

Имитационное моделирование рисков инвестиционных проектов. Технология имитационного моделирования в среде , статистический анализ результатов имитации. Ковариация и корреляция, инструменты анализа данных и результаты описательной статистики. Имитационное моделирование воспроизводственных процессов в нефтегазовой промышленности. Метод Монте-Карло как разновидность имитационного моделирования. Применение метода в оценке геологических запасов. Обзор использования метода Монте-Карло, применяемого в имитационном моделировании.

Сравнение доходов и убытков в проекте. Особенности решения задач, построения алгоритмов и интегрирования, в условиях которых присутствует элемент неопределенности при помощи метода Монте-Карло. Геометрический алгоритм моделирования методом Монте-Карло. Алгоритмы метода для решения интегральных уравнений второго рода. Способ существенной выборки, использующий вспомогательную плотность распределения.

Применение нечеткой логики для анализа инвестиционного проекта [2020]

О сайте Нечеткая логика В статье дается анализ существующих методов оценки риска банкротства предприятия и описывается подход, основанный на нечеткой логике. Что касается других развитых стран, то, например, в Швеции нечеткие логики впервые были применены в году для управления цементным производством. Оценка данного ресурса имеет качественную основу — доверие, взаимопонимание, гармония и т. Для оценки отношений теория и методы нечеткой логики весьма перспективны.

Применение нечеткой логики (fuzzy logic) в оценке инвестиционных рисков Текст научной статьи по специальности «Экономика и экономические науки .

Предложен алгоритм нечеткой логики для определения ценности ресурсов книгоиздательской фирмы, который позволит в условиях неполной и часто приблизительной отраслевой и конкурентной информации по книжному делу задать параметры, определяющие стратегические последствия от использования того или иного ресурса. Срок публикации - от 1 месяца. Для переменной редкость термы определены как: Набор нечетких правил, задающих значения выходной переменной, представлен на рис.

Однако в краткосрочной тактической перспективе также могут быть важны ресурсы, которые предполагают временное превосходство над конкурентами. Издание научных монографий от 15 т. Издайте свою монографию в хорошем качестве всего за 15 т. . Может ли ресурсная концепция принести пользу исследованиям в области стратегического управления? Ресурсная теория конкурентных преимуществ: Инновационное развитие и конкурентоспособность. Очерки развития российских предприятий [Текст]. Эволюция теории стратегического управления [Текст].

Метод комплексной оценки инвестиционных проектов в строительстве на основе нечеткой логики

Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. В настоящее время существуют различные подходы к оценке рисков. Особый интерес представляет теория нечеткой логики , определяющая современный подход к описанию бизнес-процессов, в которых присутствуют неопределенность и неточность исходной информации. В [3] рассмотрено применение формализма нечеткой логики к оценке эффективности инвестиций в информационные системы предприятия.

Для описания проекта были выбраны следующие параметры:

Первым значительным шагом в развитии нечёткой логики стало создание аппарата нечётких множеств американским профессором Л. Заде в.

Нечеткая логика как метод решения некоторых задач, его несовершенство. Русская логика,нечеткая логика,мягкая логика,теория нечетких множеств,классическая логика,теория множеств. Системный анализ и информационные технологии. Павлов настоящая статься рассматривает модель оценки эффективности деятельности участников образовательного проекта, которая может быть представлена как в виде классических статистических процедур, так и на основе правил нечеткого логического вывода.

Нечеткая логика предоставляет в этом случае инструментарий, позволяющий производить оценку эффективности способами, более адекватными объекту исследования Нечеткая логика предоставляет в этом случае инструментарий, позволяющий производить оценку эффективности способами, более адекватными объекту исследования. С другой стороны, в веке и биологии, и химии без математики не жизнь хочешь — не хочешь, привыкать к ней надо.

Поэтому мы планируем время от времени публиковать короткие статьи, просто объясняющие некоторые математические понятия, потенциально полезные для исследователей природы Простое объяснение не заменит серьезного изучения, но. А жизнь-то еще более нечеткая, чем самая нечеткая логика Бадалян Описана технология автоматизации оценки параметров несплошности, выявленной с применением системы АУЗК с когерентной обработкой.

Для определения параметров выявленных несплошностей используются основные устойчивые признаки, характеризующие несплошность; для определения типа несплошности применяется нечеткая логика.

Fuzzy Logic Toolbox