Моделирование методом Монте-Карло будущих чистых денежных потоков в условии неопределенности окружающей среды
Ключевые слова:
имитационное моделирование, денежные потоки, чистые денежные потокиПриглашаем к сотрудничеству авторов научных статей
Публикация научных статей по экономике в журналах РИНЦ, ВАК (высокий импакт-фактор). Срок публикации - от 1 месяца.
creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241
Чистые годовые денежные потоки формируются под воздействий множеств случайных факторов, которые могут быть как внутренние факторы для фирм, так же и внешные воздействия фирменной окружающей среды. Случайный характер внутренных и внешних факторов обуславливает и случайного характера чистого денежного потока. Поетому его можно представить случайной величиной, принимающей одну или другую из многих возможных стоимостей, в зависимости от случайных обстоятильств.
Стоимости будущих денежных потоков при реализации разных сценариях проявлений внутренней и внешней окружающей фирменный среды, можно определить методом статистических испытаний /методом Монте-Карло/.
Моделирование чистого денежного потока для каждого года инвистиционного периода сводиться к последовательностью связанных случайных величин, котороя является цепью Маркова.
Случайная величина как переменная, принимающая одно из возможных значений в зависимости от случайных обстоятельств, является одним из основных понятий в имитационном моделировании, в отражении случайных воздействий. Случайная величина задается своим распределением, если указан закон, по которому возможно вычислить вероятность попадения случайной величины в любое из возможных ее значенй. Чаще используется не отдельные случайные величины, а последовательности случайных величин. Случайная последовательность Хк=Х(tk) образует цепь Маркова, если зависимость между членами последовательности распространяется на определенное, постоянное для данной последовательности число елементов.
Случайные величины Хк рассматриваются как состояния некоторой физической системы. В моменты t1 , t2 ,…,tk… система может находиться в одном из состояний Хк и в ети же моменты изменить свое состояние. Цепь Маркова представляет собой марковский процесс, протекающий в дискретном времени с конечным или счетным числом состояний системы, т.е. отождествляется с множеством естественных чисел 0,1,2,3,...
Моделирование случайных событий – величина чистого денежного потока , сводится к моделированию дискретных случайных величин с заданным законом распределения.
Для дискретной случайной величины S с законом распределения P ( S=Xi ) = Pi , значения Xi выбираем по “жребию” в соответствии с вероятностями Pi. Пусть S – дискретная случайная величина с распределением:
Х1 Х2 ... Хк (1)
Р1 Р2 ... Рк ,
где P (S=Xi ) = Pi
Для того чтобы вычислить зночение етой величины, разделим интервал (0 , 1) на интервалы с длиной Pi = ti . Таким образом, необходимое и достаточное условие, чтобы случайная величина имела закон распределения [1] - ето сгенерированные случайные числа R компютером, равномерно распределеные в интервале (0 , 1) , принадлежали соответственно интервалам t1 , t2 , … , tn
Для практической реализации удобно расположить подряд возможные значения чистого годывого денежного потока X1 , X2 , … , Xn и суммы L1 = P1 , L2 = P1+P2 , L3 = P1+P2+P3 … Lr = P1+P2+…+Pr ….… Ln = P1+P2+…+Pn = 1
1. Для вычисления очередного значения S находим в компютерном генераторе очередное случайное число Ri .
2. Сравниваем Ri с L1 , и если Ri < L1 или Ri = L1, то S=X1. Если Ri >L1, переходим к L2.
3. Сравниваем Ri с L2 . Если L1 < Ri < L2 или Ri = L2, то S=X2. Если Ri > L2 , то сравниваем с L3 и так далее , если Lm-1< Ri <Lm или Ri =Lm, то S=Xm .
Таким образом реализация цепь Маркова сводится до логико-математического експеримента через статистических испытаний. Так определяется величина годового чистого денежного потока из многих допустимых стоимости для чистого денежного потока .
Издание научных монографий от 15 т.р.!
Издайте свою монографию в хорошем качестве всего за 15 т.р.!
В базовую стоимость входит корректура текста, ISBN, DOI, УДК, ББК, обязательные экземпляры, загрузка в РИНЦ, 10 авторских экземпляров с доставкой по России.
creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241
2. Інноваційний фактор сталого економічного зростання: Зб. Наук. Пр. / НАН України, Ін-т економіки. Редкол.: Л.К.Безчасний (відп. Ред.) та ін. – К., 2002. – 128 с.
3. Уманський С. Cергій Тарута: Часи „набігової економіки” вже не повернуться. // Дзеркало тижня. – 2003. - № 42.
Modelirovanie metodom Monte-Karlo budushchikh chistyh denezhnyh potokov v uslovii neopredelennosti okruzhayushchey sredy. , 195-196. (in Russian)