Введение 3
Постановка задачи 4
Обзор литературы 5
Глава 1. Построение модели 6
1.1. Построение и выбор оптимальной функции 6
1.2. Подсчет коэффициентов эластичности 8
Глава 2. Оценка степени риска банкротства 11
2.1. Определение переменных, классификация показателей 11
2.2. Оценка степени риска и уверенности 13
Выводы 15
Заключение 16
Список литературы 17
Приложение 19
Стремительно развивающийся российский рынок ценных бумаг не оставляет безучастными руководителей как крупных, так и мелких компаний, разжигает интерес к фондовым инвестициям. В условиях нестабильной экономической ситуации и жесткой конкуренции появляется необходимость прибегать к нестандартным методам оценки рисков вложений.
К примеру, А.О. Недосекин в своей книге «Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций» применяет теорию нечетких множеств к оценке инвестиций на рынке ценных бумаг путем построений треугольных и трапециевидных функций полезности. М.И. Потравный в своей диссертации «Методы оценки рыночного риска инвестиций в ценные бумаги на российском фондовом рынке» [1] рассматривает методику агрегированной оценки рыночного риска, которая включает риск рыночной ликвидности.
Однако, ни одна из известных методик, рассмотренных российскими или зарубежными учеными, не гарантирует полную уверенность в рекомендуемом решении, что дает широкий кругозор для новых исследований в данной области.
В данной работе будет рассмотрен нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций на основе показателей модели производственной функции, а также применено главное преимущество такого вида оценки - вывод не только решения о необходимости вложений, но и степени уверенности в нем.
Таким образом, в ходе данной работы нами была исследована возможность установления посредством построения производственной функции полезности степени рискованности банкротства организации, вынесено решение о направлении инвестиций по одному из видов продукции, оценена степень уверенности в данном утверждении.
В результате, мы можем заключить о «праве на жизнь» данного метода, который имеет хоть и не 100% - ную, но достаточно хорошую точность.
Стоит отметить, что все существующие на данный момент методики не дают полную уверенность в верности решения, однако в совокупности могут служить хорошим инструментом для оценки рисков фондовых инвестиций.
