авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 ||

Методология экономико-математического моделирования процесса инвестиционного анализа на основе нечетко- множественного подхода

-- [ Страница 2 ] --

Оценка альтернативных продуктовых программ помимо матриц критериального соответствия может выполняться и с помощью правил условного логического вывода (продукционных правил). Обычно рассматривается ситуация, когда вывод по соответствующему набору условий заранее известен и задача сводится лишь к проверке выполнимости условной части правил вывода. В диссертационной работе рассматривается другой вариант, когда вывод неизвестен и его нужно определить по характеру условной части. Предлагается несколько вариантов решения этой задачи, в том числе и на основе операции геометрической проекции нечетких множеств. Кроме того, впервые предлагаются методы учета кратности одинаковых оценок в условной части правил, неравноценности используемых критериев, а также влияние количества используемых критериев на качество получаемых выводов.

Обоснованность оценки новых продуктовых программ может быть повышена, если будут построены согласованные оценки экспертов компании и потенциальных пользователей. Традиционные исследования в этой области опираются на упрощенные предположения и постулаты, зачастую неадекватные реальным ситуациям, характеризуемым неточной информацией, нечеткими процессами принятия решений. Предложены методы построения интегральных оценок, полученных на основе композиций нечетких отношений, представляющих предпочтения экспертов и потенциальных пользователей, в которых возможные допущения сведены к минимальному набору. В конечном виде эти оценки представляются значениями мощностей множеств потребителей, отдавших предпочтения конкретному виду продукции.

Седьмая глава Нечеткие модели в оценке рисков содержит результаты исследований по использованию нечетко-множественных моделей в оценке рисков инвестиционных проектов. Жизненный цикл инвестиционного проекта от формирования бизнес-идеи до завершения эксплуатационной фазы сопровождается появлением и развитием различных рисков, т.е. вполне правомерно говорить о существовании целостной и весьма сложной пространственно-временной системы рисков, в рамках которой происходит разработка и реализация инвестиционного проекта. В этой системе отдельные риски или их подмножества, объединенные взаимозависимостями, живут по своим внутренним, объективным законам, абсолютное познание которых в принципе невозможно.

В диссертационной работе предложено несколько вариантов оценки риска на основе нечетко-множественных моделей. Методы оценки риска через возможность реализации рисковых ситуаций, хотя и не дают прямых оценок ущерба от развития рисковых ситуаций, но позволяют оценить уровень возможности их реализации. Для решения этой задачи строится свертка на пространстве возможных факторов риска , степень проявления каждого из них представляется нечетким лингвистическим значением, , где – функция принадлежности; z – формальный аргумент, для простоты z [0,1]. Аналогично определяются и возможные уровни риска:  ;, где – лингвистическая оценка уровня риска. Рисковые ситуации могут-85 ; , где – лингвистическая оценка уровня риска. Рисковые ситуации могут-86, где  – лингвистическая оценка уровня риска. Рисковые ситуации могут создаваться-87 – лингвистическая оценка уровня риска. Рисковые ситуации могут создаваться комбинацией факторов, при этом таких, которые по отдельности могут и не быть явно выраженными факторами риска. Анализируемая ситуация S будет характеризоваться некоторым подмножеством действующих факторов риска и их соответствующими лингвистическими значениями .Свертка факторов выполняется как операция пересечения соответствующих нечетких множеств: . Оценка уровня риска определяется мощностью нечеткого множества, полученного-90.

Оценка уровня риска определяется мощностью нечеткого множества, полученного в результате свертки факторов. Следует отметить, что, кроме самой оценки уровня риска, может быть получена и оценка возможности

развития этого риска, которая определяется по значению соответствующей функции принадлежности. Кроме этого существует возможность, задавая различные комбинации и значения факторов, разыгрывать разнообразные сценарии возникновения различных уровней риска.

Предложенная в диссертационной работе методика использования нечетких условных свидетельств для определения рисков инвестиционных проектов позволяет получить две оценки – ожидаемую необходимость, ожидаемую возможность. Ожидаемая необходимость может интерпретироваться как минимальный уровень риска, объективно связанный с конкретной деятельностью. Ожидаемая возможность развития рисковой ситуации – это уровень риска, который может иметь место в конкретной ситуации, при конкретном уровне и сочетании факторов, способных вызвать развитие рисковой ситуации. На рис.3 представлены результаты оценки уровня риска инвестиционного проекта, когда в качестве критериев приняты оценки ожидаемых объемов поступлений и затрат. По проекту были получены следующие результаты: значения WN и WP максимальны для оценки объема поступлений «незначительный», значения WN и WP максимальны для оценки ожидаемого объема затрат «выше среднего», т.е. проект может считаться достаточно рискованным и вряд ли может быть принят. Диаметрально противоположная ситуация представлена на рис.4. Применение метода нечетких условных свидетельств для оценки риска не требует точечных оценок значений факторов риска. Достаточно лишь оценки интервалов значений, где они могут находиться, что значительно расширяет их применимость.

SWOT-анализ (Strength, Weakness, Opportunity, Threath) представляет

одну из простейших практических методик анализа риска. Это

L1 – незначительный; L2 – ближе к среднему; L3 – средний; L4 – выше среднего; 1, 1’ – для размера затрат; 2, 2’ – для объема поступлений.

Рис.3. Оценки ожидаемой необходимости (WN) и ожидаемой возможности (WP) при

высоком уровне риска

 Оценки ожидаемой необходимости (WN) и ожидаемой возможности (WP)-92

Рис.4. Оценки ожидаемой необходимости (WN) и ожидаемой

возможности (WP) при незначительном риске

качественный метод, базирующийся на сравнении, «взвешивании» противоположных качеств проекта.

Традиционная схема SWOT-анализа просто фиксирует наличие слабых или сильных сторон проекта, а также его возможностей или угроз. Практически без внимания остается степень возможности реализации, например, возможностей проекта или угроз либо степень выраженности сильных или слабых сторон, а также отношения ЛПР к возможности их реализации. Анализ этих, очевидно, нечетких показателей позволил бы получить более глубокую оценку даже по такой простой методике, какой является SWOT-анализ. Предлагается новая методика реализации SWOT-анализа, возможности которой существенно увеличиваются за счет учета степени возможной выраженности слабых или сильных сторон проекта, а также его возможностей или угроз с помощью лингвистических оценок и соответствующих нечетких множеств:

, ,

,,

Для каждого множества оценок могут быть построены их свертки, по которым и будет проведена окончательная оценка проектов. Возможны несколько вариантов сверток, выбор которых зависит как от характера задач, так и от позиции лица, принимающего решение (ЛПР). Разработаны различные процедуры построения сверток, выбор которых определяется позицией ЛПР. После выполнения этих процедур будут получены интегральные оценки в виде нечетких множеств

Из этих оценок можно построить нечеткие множества , интегральные оценки положительного характера, и , интегральные оценки отрицательного характера. В конечном итоге будут получены функции принадлежности и ). Остается сравнить нечеткие множества POS и NEG и принять окончательное решение. В данной задаче можно использовать взвешенные мощности или функцию Если или то решение по проекту положительное, в противном случае – отрицательное. Можно принять решение, задавая дополнительно порог возможности реализации оценок, т. е. рассматривая и , где – порог решения. Предложенная новая методика нечеткого SWOT-анализа позволяет учитывать не только степень выраженности слабых или сильных сторон проекта, а также его возможностей или угроз, но и отношение ЛПР к возможностям их реализации, что может существенно повысить степень обоснованности оценки риска анализируемого инвестиционного проекта.

В диссертационной работе рассматривается методика нечеткой балльной оценки рисков, когда эксперт задает свои оценки либо в виде нечетких чисел по каждому из независимых рисков, либо представляет оценки соответствующих рисков в виде лингвистических утверждений. Предложены процедуры обработки каждого из видов оценок, которые в первом случае основаны на мягких вычислениях, во втором - на операции объединения нечетких множеств. Кроме того, для второго варианта разработаны методы, позволяющие учитывать кратность одинаковых лингвистических оценок. Разработанная методика не требует от экспертов указания точечной оценки в баллах, что с одной стороны, упрощает работу эксперта, а с другой делает расчет риска более обоснованным, поскольку в результат попадает некоторое множество возможных значений. Лингвистические балльные оценки полностью освобождают экспертов от назначения числовых баллов при сохранении качества конечного результата.

Диверсификация инвестиционного портфеля может рассматриваться как один из способов управления инвестиционными рисками. Одним из вариантов решения этой задачи является подход Марковица. Хотя он и получил широкое распространение в практике управления портфелями, тем не менее, использует ряд предположений, плохо согласуемых с реальностями инвестиционных процессов. Предлагается новый вариант решения этой задачи, допускающий, что сведения о проектах, в которые возможны инвестиции, имеют расплывчатый (неопределенный) характер, и на данном этапе их уточнение связано с временными и материальными затратами, причем не может быть гарантировано достижение желаемого (необходимого) уровня определенности.

Предполагается, что имеется несколько проектов, из которых планируется сформировать инвестиционный портфель . Известны оценки возможных доходов при реализации этих проектов , построено некоторое множество возможных комбинаций этих доходностей и определены экспертные оценки вероятностей реализации этих комбинаций , , М- число рассматриваемых комбинаций доходностей компонент портфеля, образующих множество

Впервые рассматривается решение задачи, когда ожидаемые доходности и оценки вероятностей их реализации заданы в лингвистической форме и представлены соответствующими функциями принадлежности для вероятностей, , и доходности С и . Решение задачи для каждой предполагаемой компоненты инвестиционного портфеля заключается в построении нечеткого множества , , и построении вектора приоритетов , где координаты центра тяжести нечетких множеств, , определяющего пропорциональность распределения ресурсов между компонентами портфеля. Обычно при решении этой задачи не принимается во внимание кратность одинаковых оценок. Предложена методика ее учета, состоящая в расчете коэффициента кратности где kL–кратность одинаковых оценок слева от средней; kR – кратность одинаковых оценок справа от средней, и вычислении модифицированного значения CGj . Очевидно, что если преобладают оценки справа, то значение CGj сдвигается в эту сторону K > 1, для преобладания оценок слева K < 1, что определяет соответствующий сдвиг CGj. Предложенный метод формирования инвестиционного портфеля не только свободен от недостатков известных, но и позволяет в отличие от них учесть кратность одинаковых оценок доходности компонент инвестиционного портфеля. Это позволяет повысить обоснованность распределения ресурсов и уменьшить инвестиционные риски.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Теорию нечетких множеств можно рассматривать как гибкую методологию, помогающую в области инвестиционной деятельности в условиях постоянно изменяющегося рыночного окружения. Однако системное применение нечеткой методологии в инвестиционной деятельности требует решения целого ряда задач, которые обусловлены как необходимостью развития самих методов теории нечетких множеств с учетом специфики инвестиционных приложений, так и разработки методологии применения ее аппарата на различных стадиях и этапах принятия инвестиционной решений.

В диссертации предложены новые методы краткосрочного прогнозирования параметров инвестиционных проектов, в которых для оценки их будущих значений используются не только числовые данные, но и качественные оценки экспертов о возможных тенденциях изменений параметров инвестиционных проектов.

Разработана и исследована новая операция над нечеткими множествами – геометрическая проекция нечетких множеств, которая позволила увеличить степень обоснованности принимаемых инвестиционных решений в условиях, когда основным видом информации для принятия инвестиционных решений является слабо структурированные экспертные заключения и выводы.

Предложена новая методология выполнения статического анализа инвестиционных проектов на основе нечетко – множественных моделей, которые дают возможность отказаться от допущений и ограничений, несогласуемых с реальной практикой инвестиционного анализа, отказаться от использования средних в статистическом смысле оценок, которые по сути являются фиктивными, и получить средние в лингвистическом смысле оценки, которые являются более содержательными и достоверными.

Разработанные модели нечеткой чувствительности и оценки барьерных показателей инвестиционных проектов позволяют получить весь спектр возможных вариантов развития с одновременной оценкой возможности их реализации.

Нечетко – множественные модели и методы динамического анализа инвестиционных проектов, разработанные и исследованные в диссертационной работе, позволяют при неточных, предположительных оценках значений денежных потоков, коэффициента дисконтирования, рассчитывать принятые в экономической практике показатели инвестиционных проектов, решать задачи выбора альтернативных проектов как одинаковой, так и различной продолжительности. Одновременно с этим предложенные модели позволяют получить и оценки надежности анализируемых проектов, что позволяет принимать более обоснованные инвестиционные решения в условиях нестатистической неопределенности. Показано, что новая методология инвестиционного анализа на основе оценки реальных опционов может быть успешно реализована на основе нечетко-множественных моделей, предложенных в диссертации.

Многоальтернативность и многокритериальность в принятии инвестиционных решений распространяется не только на сами проекты, но и на решения, которые принимаются внутри уже выбранных проектов. Эта задача относится к выбору внутренних полей бизнеса, выбору продуктовых программ. На основе нечетко- множественных подходов в работе предложен набор различных вариантов решения этой задачи, который может быть в зависимости от конкретной ситуации и предпочтений лица, принимающего решения. Кроме самих нечетко-множественных моделей новизной обладают и методы учета кратности критериальных оценок.

Анализ риска - одна из важнейших задач в оценке и выборе инвестиционных проектов. Риск - это суть экономического бытия. Разнообразие инвестиционных ситуаций требует разнообразных подходов к оценке риска. В условиях нестатистической неопределенности при выполнении инвестиционного анализа аппарат нечетких множеств является наиболее адекватным. Предложенные в диссертации методы оценки инвестиционного риска с одной стороны имеют оригинальный характер, с другой – хорошо согласуются с экономической практикой. Одним из способов управления риском является диверсификация инвестиционного портфеля, которая также может быть решена с использованием аппарата нечетких множеств. Предложенный в работе подход позволяет решать эту задачу в базисе лингвистических оценок доходности по компонентам портфеля, обеспечивая при этом числовые оценки долей отдельных компонент портфеля. Принципиальной особенностью предложенного метода является учет кратностей одноименных оценок, что повышает обоснованность найденных решений.

Таким образом, в работе предложена на системном уровне единая методология экономико-математического моделирования процессов инвестиционного анализа в условиях нестатистической неопределенности на основе нечетко- множественных моделей.

Предложенные в работе нечетко-множественные модели нашли практическое применение в различных областях: экономической – планирование и предсказание региональных бюджетных поступлений, подготовка инвестиционных планов предприятий, оценка качества подготовки инвестиционных предложений, прогнозирование доходности банковских операций и оценка целесообразности кредитования предприятий малого бизнеса, выборе альтернативных проектных решений, а также в медицине для оценки риска внезапной остановки сердца, для оценки последствий от техногенных чрезвычайных ситуаций.

Основное содержание работы (положения диссертации) опубликованы в 47 работах, в том числе:

монографии:

1. Чернов, В. Г.Модели поддержки принятия решений в инвестиционной деятельности на основе аппарата нечетких множеств. /В.Г. Чернов -М.: Горячая линия – Телеком, 2007. – 313с.-ISBN 5-93517-353-0.

2.Чернов, В. Г. Решение бизнес задач средствами нечеткой алгебры. Кн.2 Электронная таблица Fuzi Calc / В. Г. Чернов [и др.]. – М. : Тора-Центр, 1998. – 70 c.;

научные работы в изданиях, рекомендованных ВАК РФ:

1. Чернов, В. Г. Нечеткие множества и мягкие вычисления в имитационном моделировании инвестиционных проектов/В.Г. Чернов // Вестник Костромского государственного ун-та.– Кострома, Серия Экономические науки,2006. – т.12. – С. 141-150.

2. Чернов В.Г. Мягкие вычисления в инерционных моделях динамики инвестиционных проектов/В.Г. Чернов//Известия РГПУ им. А.И. Герцена.-Санкт-Петербург, 2007. –вып.8. –С.105-112.

3. Чернов, В.Г. Методика прогнозирования количества открытых вкладов, основанная на экспертно-лингвистических закономерностях/В.Г. Чернов, К.А. Градусов // Финансы и кредит. –2007. –№ 23(263). –С.24-29.

4.Чернов, В. Г. Методика оценки кредитоспособности предприятий сферы малого бизнеса, основанная на нечетко- множественной математической модели/В.Г. Чернов, А.В. Илларионов // Финансы и кредит. –2006. –№ 20(224). –С.72-79.

5. Чернов, В.Г. Мультифакторные модели бизнес-портфеля/В.Г. Чернов //Приборы и системы. Управление, Контроль, Диагностика. – 2004. – №1. – С.61-66.

6. Чернов, В.Г. Анализ продуктовых профилей при нечетких оценках соответствия/В.Г. Чернов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. –2001. –№10. –С.72-75.

7. Чернов, В. Г. Альтернативный выбор в случае допустимости «люфта» в оценках критериального соответствия./В.Г. Чернов //Приборы и Системы. Управление, контроль, диагностика. – 2005. – №4. – С.57-62.

8. Чернов, В.Г., Суворов М.К. Прогнозирование банкротства с использованием рейтинговой методики, основанной на нечетких моделях/ В.Г. Чернов, М.К. Суворов // Приборы и Системы. Управление, контроль, диагностика. –2006. –№4. – С.57-63.

научные работы: 1. Чернов, В. Г. Задача альтернативного выбора как нечеткая статистическая игра / В. Г. Чернов // Конверсия, приборостроение, рынок : материалы Всерос. науч.-техн. конф./ Владим. гос. ун-т. – Владимир:Изд-во ВлГУ. –1995. – С. 63 – 65. – ISBN 5-230-04860-34.

2. Чернов, В.Г. Применение нечетких множеств для решения инвестиционных задач/ М.В. Володин, А.А. Девицкий, В.Г. Чернов // Молодая наука новому тысячелетию: тез. докл. Междунар. науч.- техн. конф.:В 2ч.Часть II. –Наб. Челны: Изд-во Камского политехн. ин-та. –1996. – С.128-129. – ISBN 5-230-29358-6.

3. Чернов, В.Г.Инструментальная среда для принятия решений методами теории нечетких множеств/ О.В. Рудаков, В.Г.Чернов// Молодая наука новому тысячелетию: тез. докл. Междунар. науч.- техн. конф.: В 2ч. Ч II. –Наб. Челны: Изд-во Камского политехн. ин-та. –1996. – С.63-65. – ISBN 5-230-29358-6.

4.Чернов, В.Г. Решение задачи оценки целесообразности кредитования

методами теории нечетких множеств/В.Г. Чернов// Конверсия, приборостроение, рынок: материалы Межд.науч.- техн.конф.: В 2 ч.Ч.2.- Владимир: Владим.гос.ун-т,1997. –С.63-66. – ISBN 5-230-04860-3.

5.Чернов, В.Г. Задача идентификации при нечетких критериях классификации / С.М.Аракелян, Р.А. Вапота, В.Г. Чернов// Актуальные проблемы информатики, VII Междунар. науч.- техн.конф. –Минск, 1998. – С.645-649. – ISBN 985-445- 094-5.

6.Чернов, В.Г. Поиск предикатов внезапной смерти методами теории нечеткой логики/ В.В. Чепенко, Д.А. Горохов // II Северо-Западная международная конференция по проблеме внезапной смерти. – СПб.,1998.-С.45-48.

7.Чернов, В. Г. Мягкие вычисления для оценки дивидендов и дохода от прироста стоимости активов / В. Г. Чернов // Нейронные, реляторные и непрерывнологические сети и модели : материалы Междунар. науч.-техн. конф. – Ульяновск. – 1998;

8. Чернов, В.Г. Ранжирование техногенных источников чрезвычайных

ситуаций как задача многоальтернативного выбора с нечеткими критериями и исходной информацией/ Д.Н.Васильев, П.В.Устинов,

М.П. Козубай, В. Г. Чернов //Нечеткая логика, интеллектуальные системы и технологии: материалы Междунар. научн.- техн. конф./ под ред. В.Г. Чернова.– Владимир: Владим. гос. ун-т,1998. –С.11-12. – ISBN 5-89368-077-444.

9. Чернов, В.Г.Нечеткие алгоритмы и управление в расплывчатых условиях./ В. Г. Чернов// Методы анализа и технические средства испытания электромеханических систем управления. – Владимир. – 1988. – С.114-117.

10.Чернов, В. Г. Прогнозирование поступлений в региональный бюджет на основе корреляционно-регрессионной модели / Д. А. Градусов, В. Г. Чернов // Нейрокомпьютеры и их применение : сб. докл. VI Всерос. конф. – М.:Радиотехника, 2000. – С. 366 – 369. – ISBN 5-88070-042-9

11.Чернов, В.Г. Применение эволюционного программирования для анализа региональных бюджетных процессов / Д. А. Градусов, // Системный анализ в проектировании и управлении : материалы науч.-техн. конф. – СПб. : Питер, 2000. – С.44-45.

12.Чернов, В. Г. Выбор альтернативных продуктовых программ при

нечетких критериях соответствия/ В. Г. Чернов // Математические методы в технике и технологиях– ММТТ–13:Сб.тр. Международ. науч.конф.В 7 т.Т.6.Санкт-Петербургский технол. ин-т(техн. ун-т).Санкт-Петербург: Нестор,2000. – С.171-172. – ISBN 5-230-06-9640-3.

13. Чернов,В.Г. Использование мягких вычислений в модели

экспоненциального сглаживания для прогнозирования налоговых

поступлений в региональный бюджет / И. А. Андреев, // Нейрокомпьютеры и их применение : сб. докл. VI Всерос. конф. – М.: Радиотехника, 2000. – С. 360 – 363. – ISBN 5-88070-042-9.

14. Чернов, В.Г. Использование мягких вычислений при расчетах ставок налога на вмененный доход/ Г.В.Воронина, В. Г. Чернов, Н.А. Шпагина //X Бенардосовские чтения: тез. докл. Междунар.науч.-техн. конф.: В 2т.Т.1. – Иваново: Ивановский гос. энерг. ун-т, 2001. – С.304. – ISBN 5-89482-166-5.

15.Чернов, В. Г. Нечеткая модель краткосрочного прогнозирования на основе свертки гипотез / В. Г. Чернов // Математические методы в технике и технологиях : тр. Междунар. науч.-техн. конф. – ММТТ-14. – Смоленск, 2001. – С. 156 – 158. – ISBN 5-7046-0651-4.

16. Чернов, В.Г. Нечеткие модели оценки потребности в специалистах / В.Г. Чернов//Дистанционное обучение и новые технологии в образовании: тр. науч.- техн. конф. – Владимир: Владим гос. ун-т, 2002. – С. 91 – 92. – ISBN 5-89368- 337-4.

17.Чернов, В. Г. Мягкие вычисления при оценке ценности капитала / В. Г. Чернов // Математические методы в технике и технологиях ММТТ-15: сб. тр. XV Междунар. науч. конф. Т. 7. – Тамбов: изд-во Тамбовского гос. техн. ун-та, 2002. – С. 151 – 154. – ISBN 5-230- 06-9640-3.

18. Чернов, В.Г. Модели выбора образовательных программ при нечетких критериальных оценках / В. Г. Чернов // Разработка и реализация федерально-региональной политики в области науки, новых технологий и образования на инновационных принципах: сб. тр.: В 2т.т.1. – Владимир: Владим гос. ун-т ;М.,2002. – С. 361 – 366. –ISBN 5-89368-346-3.

19.Чернов, В.Г. Нечеткие модели оценки рисков инвестиционных проектов//Математические методы, информационные технологии и физический эксперимент в науке и производстве: материалы науч.- техн. конф. факультета информатики и прикладной математики. Владимир: Из-во Владим. гос. ун-та, 2003. – С.98-99.– ISBN 5- 89368-437-0.

20.Чернов, В. Г. Многофакторная модель формирования доходных статей регионального бюджета, использующая методы эволюционного программирования и прогнозирования на основе свертки нечетких гипотез / В. Г. Чернов, В. А. Градусов // Бизнес и управление: сб. науч.тр. В 2ч. ч.1.Отв. ред. Ю. Н. Лапыгин. – Владимир: ВИБ, 2003. – С. 46 – 61.

21.Чернов, В. Г. Оценка статей инвестиционных проектов

при нечетких предпочтениях экспертов / В. Г. Чернов // Математические методы в технике и технологиях ММТТ-17 : сб. тр. XVII Междунар. науч. конф. – Кострома: из-во Костромского гос. технолог. ун-та, 2004. – Т. 7. – С. 59 – 62. – ISBN 5-8285-0172-0;

22.Чернов, В. Г. Мягкие вычисления при оценке возможности неблагоприятного результата инвестиций / В. Г. Чернов // Informatics, Mathemmatical Modelling and Design in the Technics Controlling and Education (IMMD’2004): Proceedings of International Scientific Conference. Vladimir: Vladimir State University,2004. – p.106-107. – ISBN 5-86953-134-9.

23.Чернов, В.Г. Сравнительная классификации методов оценки кредитных рисков./ В.Г. Чернов, А.В. Илларионов // Materials of international scientifically – practical conference ”The science: theory and practice”(July 20th-August 5th,2005),v.10,Economic sciences -Praha, Publishing House, ”Education and Science”, Prague, Czechia. – Dnepropetrovsk;Ukraine – Belgorod Russia,2005. – С. 55-60. – ISBN 5 -98674-003-3.

24.Чернов, В.Г. Сегментация рынка новых продуктовых программ при

нечетких оценках соответствия//Математические методы в технике и

технологиях-ММТТ-18: сб трудов XVIII международ. науч. конф. Т.7.

Казань: изд-во Казанского гос. технол. ун-та,2005.-196с. – ISBN 5-7882- 0253-1.

25.Чернов, В. Г. Краткосрочное прогнозирование на основе свертки нечетких гипотез / В. Г. Чернов // Информационно-управляющие системы. – 2005. – № 3 (16). – С. 50 – 57.

26.Чернов, В. Г. Мягкие вычисления в инерционных моделях экономической динамики / В. Г. Чернов // Матерiали VIII Мiжнар. наук.-практ. конф. “Наука i освiта 2005”. Том 84. Математичнi методи в економiцi. – Днiпропетровськ : Наука i освiта, 2005. – С.74-77. – ISBN 966-7191-86-9.

27. Чернов, В.Г. Анализ профессиональных качеств претендентов на должность на основе лингвистически оценок / М. К. Суворов, В.Г. Чернов //Социально-экономические системы и процессы: методы изучения и проблемы развития: материалы междунар. науч.- практ. конф. – Владимир: Филиал ГОУ ВПО ВЗФИ, 2005.- С.415-418. – ISBN 5-93350-109-3.

28. Чернов, В. Г. Проекция нечетких множеств и ее применение

для многокритериального альтернативного выбора// Кибернетика

и высокие технологии XXI века, C&T 2005: сб. докл. 6-й науч. – техн. конф.- Воронеж: Саквое,2005. – С.154-159. –

ISBN 5- 89448-431-6.

29.Чернов, В.Г.Методика оценки кредитоспособности заемщика,

основанная на нечетко-множественной модели./ В.Г. Чернов, А.В. Илларионов // Materials of international scientifically –

practical conference ”The science: theory and practice”( July 20th-August

5th,2005),v.10,Economic sciences -Praha, Publishing House, ”Education and

Science”, Prague, Czechia. – Dnepropetrovsk;Ukraine – Belgorod Russia,2005.- c. 60-65. – ISBN 5 -98674-003-3.

30. Чернов, В. Г. Обработка нечетких условных высказываний с

использованием проекции нечетких множеств// Кибернетика и высокие технологии XXI века, C&T 2006: сб. докл. 7-й науч. – техн. конф.- Воронеж: Саквое,2006. – С.473-477. – ISBN 5-99000659-1-4.

31.Чернов В.Г., Суворов М.К. Нечетко-множественные методы и

модели в задачах антикризисного управления.//Научные исследования:

информация, анализ, прогноз: монография/ [В.В. Попов, В.В. Шигуров, Б.С. Щеглов и др.]; под ред. проф.О.И. Кирикова.-Книга 10.- Воронеж: ВГПУ,2006.-440с. – ISBN 5-88519-304-5.

32.Чернов, В. Г. Построение композиции нечетких отношений на основе операции проекции нечетких множеств / В. Г. Чернов // Математические методы в технике и технологиях-ММТТ-19 : сб тр. XVIX междунар. науч. конф. : в 10 т. Т. 10. – Воронеж: изд-во Воронежской гос. технол. академии, 2006.–с.128-130. – ISBN 5-89448-431-6.

33.Чернов, В.Г. Решение задач многокритериального выбора на основе геометрической проекции нечетких множеств/ В. Г. Чернов // Информационно-управляющие системы. – 2007. – № 1 (26). – С. 46 – 51.

34.Чернов В.Г. Формирование инвестиционного портфеля на основе нечетких лингвистических оценок/В.Г. Чернов// Экономический анализ: теория и практика.- 2007. – №14(95). –С.10–14.



Pages:     | 1 ||
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.