Федеральное агентство по образованию

ГОУ ВПО «Уральский государственный технический университет – УПИ»

Факультет информационно-математических технологий и экономического моделирования

Кафедра анализа систем и принятия решений

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РИСКОВ

Курсовая работа

дисциплина: «Имитационное моделирование экономических процессов»

Руководитель:                                                                                   Бородачёв С. Н.

Нормоконтролер:                                                                             Медведева М. А.

Студент группы ИМ-37012                                                               Косарев А.И.

Екатеринбург

2009


Содержание

Введение. 3

Раздел 1. Постановка задачи. 4

Раздел 2. Блок-схема имитации. 6

Раздел 3. Программа и описанте параметров. 7

Заключение. 10

Список используемых источников. 11

Введение

         Мой вариант курсовой работы №12. Суть моего задания заключается в том, чтобы рассчитать оценки NPV, математического ожидания, дисперсии, и статистических отклонений при условии случайного  распределения исходных данных. Требуется с использованием программы MathCAD решить данную задачу и сравнить полученные результаты с результатами лекционного примера. Для этого нам нужно определить, что за программу мы должны написать в MathCAD для получения требуемых результатов. Для этого требуется построить блок-схему. По итогу нужно заключить какие параметры изменились, насколько они отличаются от лекционного примера и почему.




Моё задание по курсовой работе (Вариант 12) :

Имитационное моделирование инвестиционных рисков (обобщение: считать Q,P,V дискретными случайными величинами).

Показатели
	Наихудший	Наилучший	Вероятный
Q	150	300	200
P	40	55	50
V	38	25	30

Рассчитать средние и дисперсии показателей и использовать их в нормальной аппроксимации распределения соответствующих величин.

Итак, для выполнения данного задания требуется составить программу в MathCAD.

Для этого нужно составить схему. Далее мы создадим цикл длинной в 50000 ходов и рассчитаем 50000 различных значений NPV учитывая, что исходные данные Q P и V будут распределены случайным образом с распределением как в лекционном примере.

         Чистая приведённая стоимость(NPV) будет подсчитана по формуле, которая дана в лекционном примере.

Далее мы считаем математическое ожидание полученного вектора NPV, его среднее квадратичное и коэффициент вариации. Используя эти данные, мы сможем подсчитать  вероятность, что NPV < 0, двумя способами: по формуле MathCAD и с помощью цикла со счётчиком.
Таблица для заполнения матрицы будет выглядеть следующим образом:

Показатели
	Наихудший	Наилучший	Вероятный
Q	150	300	200
P	40	55	50
V	38	25	30

Таким образом, начальные входные данные будут выглядеть следующим образом:

Дано в тексте лекционного задания:

        









Исходные данные:      



Цикл для создания вектора NPV:



Расчёт оценки математического ожидания и среднего квадратичного отклонения NPV:



Расчёт оценки  коэффициента вариации и риска убытков с помощью функции pnorm:



Риск отрицательного NPV большой, можно посчитать его другим способом, с использованием цикла со счётчиком:



Расчёт ошибки при расчёте мат. ожидания NPV. Ошибка в рублях и в процентах:



Для наглядности и удобства рассуждений выведем на экран гистограмму выборки NPV:





По гистограмме видно, что полученные значения рисков адекватны.

Заключение

Проведя анализ полученного вектора NPV, и сравнив результаты с лекционным примером можно сделать следующие выводы:

- Оценка мат. ожидания почти равны с лекционным примером;

- Коэффициент вариации больше 1,16>1, следовательно, можно говорить, что риск инвестиционного проекта выше среднего. В лекционном примере коэффициент вариации равен 0,784<1;

- Оценка риска убытков двумя способами подтвердила предыдущее умозаключение – вероятность убытков примерно 18%, что является большим значением риска.  В лекционном примере значение риска убытков равно 10%;

- Оценка ошибки в расчётах равна 19, учитывая, что это 1% от математического ожидания, можно сказать, что это приемлемая погрешность и все расчёты можно считать адекватными.

Итак, проект является весьма рискованным, причём он является более рискованным, чем в лекционном примере. Все расчёты вполне адекватны, на что показывают допустимые значения ошибок.

Список используемых источников

1.      Имитационное моделирование в экономике: учебное пособие/ С.М. Бородачев. — Екатеринбург: ГОУ ВПО «УГТУ–УПИ», 2007.— 35 с.