Программа дисциплины «Прогнозирование и моделирование рисков проекта» для направления 080200. 68 «Менеджмент»

Скачать 357.79 Kb.

Название	Программа дисциплины «Прогнозирование и моделирование рисков проекта» для направления 080200. 68 «Менеджмент»
страница	4/7
Дата публикации	03.04.2015
Размер	357.79 Kb.
Тип	Программа дисциплины

100-bal.ru > Экономика > Программа дисциплины

1 2 3 4 5 6 7

6Формы контроля знаний студентов

Тип контроля	Форма контроля	2 год				Параметры
Тип контроля	Форма контроля	1	2	3	4
Текущий (неделя)	Контрольная работа	8				письменная работа, 90 минут
	Эссе	4				3-5 стр. (5-10 тыс. знаков)
	Домашнее задание	6	4
Промежуточный	Зачет	*				письменная работа, 180 мин
Итоговый	Экзамен		*			Письменная работа, 180 мин.

6.1Критерии оценки знаний, навыков

Оценки по всем формам текущего контроля выставляются по 10-ти балльной шкале.

Балл	Основание
10	Исчерпывающее изложение учебного материала и собственных мыслей по рассматриваемому вопросу
9	Исчерпывающее изложение учебного материала
8	Почти исчерпывающее изложение учебного материала
7	В изложении материала имеются упущения.
6	Упущения в излагаемом материале очевидны
5	Ответ в целом соответствует вопросу, однако в изложении материала имеются серьезные упущения
4	Без особого напряжения можно понять, что ответ по существу соответствует вопросу.
3	Вызывает сомнение, является ли излагаемый материал ответом на заданный вопрос
2	Нет сомнения, что излагаемый материал не является ответом на вопрос
1	На заданный вопрос нет ответа

7Содержание дисциплины

Раздел 1. Инвестиционно-технологическое прогнозирование
Тема 1. Введение в инвестиционно-технологическое прогнозирование

Содержание и основные понятия теории прогнозирования. Принципы прогнозирования. Виды прогнозов. Прогнозные оценки в управлении инновационными и инвестиционными проектами. Особенности инвестиционно-технологического прогнозирования. Международная практика технологического прогнозирования. Форсайт. Прогнозирование параметров инвестиционных проектов. Обзор методов прогнозирования.
Тема 2. Экспертные методы инвестиционно-технологического прогнозирования

Особенности экспертных методов. Оценка экспертной информации. Метод мозговой атаки. Метод Дельфи. Метод аналогий. Морфологический метод. Метод дерева целей. Метод сценариев.
Тема 3. Прогнозирование временных рядов: методы сглаживания

Наивная модель. Скользящие средние. Экспоненциальное сглаживание. Модели Холта, Брауна. Сезонная модель Винтерса. Выявление и учет тренда и сезонности в моделях сглаживания.
Тема 4. Простая линейная регрессия

Восстановление параметров регрессии по наблюдаемым значениям. Расчет доверительных интервалов простой регрессии. Основы статистического моделирования в экономике.
Тема 5. Множественная регрессия

Вычисление коэффициентов регрессии. Анализ вариаций. Фиктивные переменные и мультиколлинеарность. Применение множественной регрессии в экономике.
Тема 6. Прогнозирование временных рядов: трендовые кривые

Типы роста и виды трендов. Редукция к линейной регрессии. Появление трендов в экономических моделях. Производственные функции как тренд.
Тема 7. ARIMA–модели в прогнозировании

Авторегрессионные модели и модели со скользящим средним. Подбор модели. Моделирование нестационарных и сезонных временных рядов.
Тема 8. Сравнение моделей прогнозирования

Проверка адекватности модели. Среднее квадратичное отклонение. Информационные критерии сравнения моделей. Анализ остатков на независимость.
Тема 9. Ex post прогнозирование

Применение алгоритма ex post для анализа трендовых моделей. Устойчивость как признак адекватности модели прогнозирования временного ряда. Проявление тренда и сезонности в ex post прогнозировании.
Тема 10. Нейронные сети в прогнозировании

Структура нейрона. Топология типичной нейронной сети, применяемой в прогнозировании. Режимы функционирования нейронной сети: обучение и прогнозирование. Методология использования нейронных сетей в прогнозировании.
Тема 11. Инвестиционное прогнозирование

Прогнозирование в оценке инвестиционных проектов. Основные инвестиционные показатели и их прогнозирование. Прогнозирование выручки, расходов, прибыли. Прогнозирование инвестиционных рисков. Модели, используемые для прогнозирования инвестиционных показателей.
Тема 12. Технологическое прогнозирование

Оценка эффективности изобретений и инноваций. Учет технологического фактора в инвестиционных проектах. Жизненный цикл продукта. Распространение нововведений. Инновационные стратегии и их прогнозные показатели.
Тема 13. Прогнозирование цен на долгосрочную перспективу

Роль цен в оценке эффективности инвестиционных проектов. Различные способы задания цен на будущее и их недостатки. Понятие нормальной цены и уровеня цен. Прогностические свойства уровня цен. Сценарии развития экономики как условие построения прогноза. Сравнительный анализ цен по данным Росстата и CityData. Объяснение различий. Анализ различий цен между городами, выявление особенностей цен в Москве и Санкт-Петербурге. Отбор городов для включения в модель. Оценка параметров модели. Особенности рынка, представляющие интерес для прогнозирования и инвестиционного анализа проекта. Прогноз цен на товар по России до 2020 г.

Литература по разделу
Основная:

Ханк Д.Э., Уичерн Д.У., Райтс А.Дж. Бизнес-прогнозирование, 7-е изд./Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2003
Слуцкин Л.Н. Курс MBA по прогнозированию в бизнесе. – М.: Альпина бизнес букс, 2006
Основы инновационного менеджмента. - Учебник под ред. проф. В.В.Коссова. – М.: Магистр, 2009

Дополнительная:

Аньшин В.М. Инвестиционный анализ. – М.: Дело, 2004, с. 153-203
Инновационный менеджмент: Концепции, многоуровневые стратегии и механизмы инновационного развития. Учебное пособие. Под ред. В.М. Аньшина и А.А. Дагаева. – 2-е изд. –М.: Дело, 2006, с.460-540
Коссов В.В. Относительные цены как инструмент среднесрочного прогнозирования оптовых цен ( на примере цен на электроэнергию) // Проблемы прогнозирования. - № 6 – 2005 Режим доступа: / http://www.ecfor.ru/pdf.php?id=2005/6/07
Коссов В.В., Коссова Е.В. Новый подход к оцениванию диспаритета цены // Экономическая наука современной России. № 2 – 2010 - с. 83-88;
Коссов В.В., Е.В. Цена бензина как общественное явление // Экономическая политика. 2010. № 1. С. 149-166;
Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей./пер. с англ. – М.: Финансы и статистика, 1986
Мартино Дж. П. Технологическое прогнозирование. – М.: Прогресс, 1977
Попов Л.А. Анализ временных рядов и прогнозирование.- М.: РЭА им. Г.В. Плеханова, 2004
Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. Изд. 2 – М.: Статистика, 1977
Armstrong J.S. (1985) Long-range forecasting, John Wiley, 2nd ed. http ://mktg-sun.wharton.upenn.edu/forecast/Long-Range%20Forecasting/contents.html
Forecasting Principles’ Home Page. http://mktg-sun.wharton.upenn.edu/forecast/welcome.html
Henry B. (2003) Forecasting Technological Innovation. Kluwer Academic Publishers
Hitchhiker's Guide to Forecasting. http://www.marketingprofs.com/Tutorials/Forecast/
Makridakis S., Wheelwright S.C., Hyndman R.J. (1998) Forecasting: methods and applications. John Wiley
Principles of forecasting: a handbook for researches and practitioners (2003). Ed. by J.S. Armstrong. Springer

Занятия по разделу «Инвестиционно-технологическое прогнозирование» проводятся в форме лекций и семинаров. В рамках семинарских занятий предполагается проведение деловой игры по выбору наиболее подходящих методов прогнозирования для разных временных рядов.
Раздел 2. Моделирование реальных инвестиций и рисков проекта
Тема 1. Моделирование реальных опционов

Понятие опциона и его параметры. Классификация опционов. Реальные опционы – инструменты снижения рисков проекта и повышения его привлекательности. Классификация реальных опционов. Реальные опционы на стороне активов и обязательств. Классификация моделей оценки стоимости реальных опционов. Модель одностадийного мультисценарного анализа. Бинарные деревья сценариев будущего развития денежных потоков, стоимости бизнеса и опционов. Модель оценки стоимости реальных опционов, основанная на методе DTA(decision tree analysis). Особенности моделирования европейских и американских реальных опционов. Учет риска в норме дисконта в проектах с реальными опционами. Проблема оценки вероятностей сценариев будущего развития проекта. Риск-нейтральная бинарная многостадийная модель оценки стоимости реальных опционов. Понятие нейтральности к риску инвесторов и риск-нейтральных вероятностей. Модель оценки стоимости реальных опционов, основанная на репликативном портфеле. Модель Блека-Шоулза оценки стоимости реального опциона. Ограничения модели. Арбитражные соотношения для опционов покупателя и продавца. Определение параметров модели Блека-Шоулза. Методы оценки стандартного отклонения доходности активов, лежащих в основе реальных опционов.
Тема 2. Оценка волатильности доходности инвестиционных проектов

Комбинированная мера волатильности проекта и ее использование в моделях оценки стоимости реальных опционов. Основные подходы к оценке комбинированной меры волатильности. Выявление источников неопределенности и их моделирование на основе метода Монте-Карло. Моделирование взаимной корреляции между различными входными параметрами, такими как цена и объем продаж продукции, а также параметрами временных рядов. Особенности моделирования автокорреляций. Моделирование распределений вероятностей случайных переменных. Моделирование геометрического броуновского движения. Моделирование случайного процесса возвращения цен к среднему (модель Орнстейна-Уленбека). Моделирование увеличивающихся доверительных интервалов. Исторический и субъективный подходы к оценке комбинированной меры волатильности. Имитационное моделирование волатильности доходности проекта. Моделирование доверительных интервалов случайных переменных. Постоянные и возрастающие доверительные интервалы. Оценка адекватности моделей оценки волатильности доходности проектов.
Тема 3. Моделирование инвестиционных программ

Проблематика программного инвестиционного планирования. Виды инвестиционных программ. Классификация моделей принятия программных решений. Модель определения оптимальной инвестиционной программы при известном бюджете и производственной программе (статическая модель линейного программирования). Сведение задачи оптимизации инвестиционной программы к задаче о рюкзаке и ее решение методом ветвей и границ. Модели синхронного инвестиционного и финансового планирования. Кривые спроса и предложения капитала для определения оптимальной программы инвестиций и финансирования. Статическая модель Дина. Одноступенчатая модель Альбаха, учитывающая ограничения по сбыту продукции. Расширение модели Хаксом и Вайнгартнером с учетом инвестирования положительного сальдо денежного потока в форме краткосрочных финансовых инвестиций. Гибкое планирование. Расширение модели Хакса-Вайнгартнера в условиях неопределенности. Основные ограничения использования моделей.
Тема 4. Моделирование инновационных рисков

Понятие инновационного риска. Жизненный цикл инновационной продукции и основные факторы инновационного риска. Основные методики оценки инновационного риска и показателей эффективности проекта в условиях риска: экспертные методы, анализ чувствительности, сетевые методы и модели управления проектом (CPM, PERT, GERT, стохастические сетевые графы с циклами), метод статистических испытаний Монте-Карло, деревья решений, сценарии будущего развития проекта. Имитационное моделирование вероятностей сценариев будущего развития. Моделирование сроков событий и операций в сетевых методах управления проектами. Моделирование совокупных затрат по проекту. Особенности моделирования циклически повторяющихся операций с использованием сетевых моделей управления проектами. Экономическая интерпретация коэффициентов корректировки продолжительности и стоимости операций. Учет в сетевых моделях одновременно выполняемых операций, а также технологической последовательности их выполнения.
Тема 5. Моделирование рыночных рисков

Классификация методов и моделей управления рыночным риском. Модели управления риском финансирования проектов. Приведение в соответствие денежных потоков, методы иммунизации. Иммунизация портфеля долговых обязательств проекта с использованием дюрации.

Концепция стоимостной меры риска (Value at Risk — VaR). Использование VaR в управлении рыночными рисками. Методы расчета VaR (параметрический, историческое моделирование, стохастическое моделирование Монте-Карло). Квантиль распределения вероятностей. Факторы, определяющие временной горизонт и доверительную вероятность. Подходы к оценке ожидаемой доходности и волатильности факторов риска при использовании параметрического метода. Особенности расчета экспоненциально взвешенной волатильности.

Особенности дельта-нормального метода оценки VaR проекта против ущерба от одновременного влияния нескольких рыночных факторов риска. Выделение стандартизованных позиций. Особенности расчета волатильности стандартизованных позиций и коэффициентов корреляции между ними. Алгоритм расчета волатильности прибыльности (чистой текущей стоимости) проекта.

Наблюдаемые и гипотетические значения факторов риска проекта в методе исторического моделирования. Ранжирование ряда гипотетических изменений прибыльности (чистой текущей стоимости) проекта. Нахождение стоимостной меры риска на основе ряда гипотетических изменений. Сущность гибридного метода корректировки весов наблюдаемых значений в методе исторического моделирования.

Особенности имитационного моделирования оценки стоимостной меры риска с использованием случайных процессов. Примеры оценки VaR с использованием моделей геометрического броуновского движения, модели Орнстейна-Уленбека. Имитационное моделирование корреляции между факторами риска на основе составления множителей Холецкого. Ограничения методов и моделей оценки VaR.
Тема 6. Компьютерное моделирование реальных инвестиций

Оценка стоимости реальных опционов на прекращение и развитие проекта на основе модели Блека-Шоулза средствами пакета EXСEL. Оценка стоимости многостадийных реальных опционов методом DTA на основе пакета EXСEL. Оценка волатильности доходности инвестиционного проекта на основе пакета Crystal Ball. Построение и исследование моделей инвестиционного и финансового планирования на основе аппарата линейного программирования средствами пакета EXСEL.
Литература по разделу
Основная:

Блех Ю., Гетце У. Инвестиционные расчеты. Калининград: Янтарный сказ, 1997
Крушвиц Л. Инвестиционные расчеты. - СПб: Питер, 2001