Разработка математической модели для прогнозирования инвестиционной привлекательности промышленных предприятий

В работе мы провели анализ литературы, рассмотрели обзор методов, используемых для оценки в том числе инвестиционной привлекательности предприятия. Провели базовую оценку коммерциализации проекта. Определили показатели и предприятия, по которым будет производить оценку. Выбрали методы для анализа инвестиционной привлекательности.
Собрали данные по промышленным горнодобывающим предприятиям. Провели оценку инвестиционной привлекательности методом Красниковой- Кавецкой, собственных состояний и анализу оболочки данных.
В методе Красниковой-Кавецкой в показателях рентабельность собственного капитала и рентабельность продаж результат по формуле должен приводиться к процентам, но так как используется интегральный показатель, включающий показатели с дробной частью, не в процентном; пришлось отбросить умножение на 100% чтобы привести к одному виду.
Также у предприятий пришлось учесть исправления в финансовой отчетности, чтобы данные были актуальными.
Определить наиболее инвестиционно привлекательное предприятие однозначно проблематично, все зависит от метода, каждый из которых определяет свои цели при оценки инвестиционной привлекательности.
Как выяснилось, язык R — язык программирования для статистической обработки данных, применяется там, где нужна работа с данными. Он позволяет проводить математическое моделирование, а также запрограммировать свои методы.
Как можем видеть, метод Красниковой-Кавецкой имеет определенные погрешности при оценки инвестиционной привлекательности. Так как при выборе внешних и внутренних показателей мы оказали влияние на результаты оценки инвестиционной привлекательности. Примечательно еще то, что метод собственных состояний включает расчет интегральный показатель, который влияет на эталонную модель и соответственно на штрафы. Но, анализ оболочки данных учитывает максимизацию выходных (результирующих) показателей при относительно одинаковых входных показателях.
Метод оболочки данных из-за большого количества входов и выходов не позволяет провести адекватный анализ. А в методах Красниковой-Кавецкой и собственных состояний мы учитывали меньшую рискованность. Анализ оболочки данных в данном случае не позволяет это сделать.
Также у эталонной модели по сравнении с фактической в методе собственных состояний уменьшение собственного капитала, предприятия E4, привело к уменьшению коэффициента обеспеченности собственными средствами, которое привело к сильному отклонению инвестиционной привлекательности.
Модель коммерциализации предоставляет несколько способ получении прибыли в случае успешного внедрения проекта. Фиксированная оплата, либо оплата по подпискам. Существующих аналогов не существует, что позволяет монополизировать данную сферу в интернете.
Анализ сфер деятельности (отраслей) требует отдельного исследования для определения наиболее корректной финансовой и технической модели продукта.

Купить