Программа дисциплины Моделирование реальных инвестиций и рисков проекта для направления 080500. 68 «Менеджмент» подготовки магистра

Скачать 261.31 Kb.

Название	Программа дисциплины Моделирование реальных инвестиций и рисков проекта для направления 080500. 68 «Менеджмент» подготовки магистра
страница	3/4
Дата публикации	03.04.2015
Размер	261.31 Kb.
Тип	Программа дисциплины

100-bal.ru > Финансы > Программа дисциплины

1 2 3 4

Условия, определяющие оценку

Балл	Основание
10	Исчерпывающее изложение учебного материала + собственные мысли
9	Исчерпывающее изложение учебного материала
8	Почти исчерпывающее изложение учебного материала
7	В изложении материала просматриваются упущения.
6	Упущения в излагаемом материале очевидны.
5	Ответ в целом соответствует вопросу. Однако в изложении материала просматриваются 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 реакции.

Примерный объем письменных работ

Примерный объем письменного реферата составляет 20-25 машинописных страниц.

Время выполнения аудиторных работ

Время выполнения минитестов на семинарском занятии ограничено десятью минутами.

Примерное время выступления одного учащегося на семинарских занятиях составляет не более 10-12 минут.

4. Содержание программы

Раздел 1.Теоретические основы

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. Особенности составления модели оценки стоимости комплексных опционов американского типа. Особенности моделирования последовательных составных опционов американского типа.

Основные ограничения модели. Проблема учета 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. Эквивалентность моделей для двухзвенных деревьев. Модель Блека-Шоулза оценки стоимости реального опциона покупателя. 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. Проблема переоценки стоимости реальных опционов с использованием риск-нейтральных моделей.

Основная литература.

Copelend T., Antikarov V. (2003), Real Options. A Practioner’s Juide.- NY: Thompson Texere, p. 1-243.
Лимитовский М.А. Инвестиционные проекты и реальные опционы на развивающихся рынках. М.: Дело, 2004. С. 359-455.
Воронцовский А.В. Управление рисками. Санкт-Петербург: ОЦЭиМ, 2004. С.193-227.
Валдайцев С.В. Оценка бизнеса. Управление стоимостью предприятия. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. С. 498-505.

Дополнительная литература.

Демкин И.В. Управление рисками прямого инвестирования с использованием аппарата теории опционов // Технология машиностроения. 2006. № 4 (46). С.73-84.
Демкин И.В. Оценка процентного риска держателей облигаций со встроенным опционом // Управление риском. 2005. № 1. С.49-58.
Энциклопедия финансового риск-менеджмента / Под ред. А. А. Лобанова, А. В. Чугунова. М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. С. 209-239.

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.
Основная литература.

Copelend T., Antikarov V. (2003), Real Options. A Practioner’s Juide.- NY: Thompson Texere, p. 244-269.
Демкин И.В. Управление рисками прямого инвестирования с использованием аппарата теории опционов // Технология машиностроения. 2006. № 4 (46). С.73-84.

Дополнительная литература.

Энциклопедия финансового риск-менеджмента / Под ред. А. А. Лобанова, А. В. Чугунова. М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. С. 209-239.

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.

Основная литература.

Крушвиц Л. Инвестиционные расчеты. Санкт-Петербург: Питер, 2001. C. 152-219.
Блех Ю., Гетце У. Инвестиционные расчеты. Калининград: Янтар. сказ, 1997. С. 230-294.
Виленский П.Л., Лившиц В.Н, Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов. Теория и практика. М.: Дело, 2004. С. 663-676.

Дополнительная литература.

Решецкий В.И. Финансовая математика, анализ и расчет инвестиционных проектов. Калининград: Янтар. сказ,1999. С. 233-262.
Ковалев В.В., Уланов В.А. Курс финансовых вычислений. М. :Финансы и статистика, 2002. С. 215-300.

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 (МКП, 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.

Основная литература.

Грачева М.В. Риск-анализ инвестиционного проекта. М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2001. С. 69-125.
Воронцовский А.В. Управление рисками. Санкт-Петербург: ОЦЭиМ, 2004. С.99-164.
Демкин И.В., Стрельцов А.В., Галетов И.Д. Оценка риска инвестиционных проектов фармацевтического предприятия // Управление риском. 2004. № 4. С.16-27.
Демкин И.В. Управление инновационным риском на основе имитационного моделирования. Часть 1. Основные подходы к оценке инновационного риска // Проблемы анализа риска. 2005.Том 2. № 3. С. 249-273.
Демкин И.В. Управление инновационным риском на основе имитационного моделирования. Часть 2. Основные методы управления инновационным риском // Проблемы анализа риска. 2006.Том 3. № 1. С. 53-67.

Дополнительная литература.

Гунин В.Н., Баранчеев В.П., Устинов В.А. Управление инновациями: 17-модульная программа для менеджеров «Управление развитием организации». Модуль 7. М: Инфра-М, 2000. С.219-248.
Завлин П.Н., Казанцев А.К., Миндели Э.С. Инновационный менеджмент. С.-Пб.: Наука, 1997. Глава 13.
Валдайцев С.В. Риски в экономике и методы их страхования. С.-Пб.: СПбДНТП, 1992. С. 1-30.

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.

Основная литература.

Энциклопедия финансового риск-менеджмента / Под ред. А. А. Лобанова, А. В. Чугунова. М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. С. 241-333.
Бартон Т.Л., Шенкир У.Г., Уокер П.Л. Риск-менеджмент. Практика ведущих компаний.-М, С-П,Киев: Изд. дом «Вильямс», 2008. С. 27-166
Воронцовский А.В. Управление рисками. Санкт-Петербург: ОЦЭиМ, 2004. С.389-423.
Демкин И.В. Оценка процентного риска держателей облигаций со встроенным опционом. // Управление риском. 2005. № 1. С.49-58.
Stein J., Usher S., LaGatutta D., Youngen J. (2001). A comparables approach to measuring Cashflow-at-Risk for non-financial firms, Journal of Applied Corporate Finance, Vol.13, (4), p.100-109.

Дополнительная литература.

Phelan M. (1995), Probability and statistics applied to the practice of financial risk management: The case of J.P. Morgan’s RiskMetrics™. Working paper 95-19. Wharton School. University of Pennsylvania.
Голембиовский Д., Барышников И. Стратегии управления ценовым риском (на примере экспортно-ориентированных предприятий) // Вопросы экономики. 2003. №8. С.240-245.
Холмс Э. Риск-менедмент.-М.:Эксмо, 2007. С. 196-235

Раздел 2 Практические основы
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. Оценка и управление инновационным риском на основе имитационного моделирования на основе пакета Risk Expert.

Основная литература.

Copelend T., Antikarov V. (2003), Real Options. A Practioner’s Juide.- NY: Thompson Texere, p. 244-269.
Крушвиц Л. Инвестиционные расчеты. Санкт-Петербург: Питер, 2001. С. 125-219.
Блех Ю., Гетце У. Инвестиционные расчеты. Калининград: Янтар. сказ, 1997. С. 192-294.
Лимитовский М.А. Инвестиционные проекты и реальные опционы на развивающихся рынках. М.: Дело, 2004. С. 416-438.
Демкин И.В. Оценка процентного риска держателей облигаций со встроенным опционом // Управление риском. 2005. № 1. С.49-58.

Дополнительная литература.

Ковалев В.В., Уланов В.А. Курс финансовых вычислений. М.: Финансы и статистика, 2002. С. 215-300.

Перечень примерных заданий и контрольных вопросов для самостоятельной работы

Тема «Моделирование инвестиционных программ».

В чем состоят основные проблемы программного инвестиционного планирования?
Приведите основные виды инвестиционных программ.
Приведите классификацию моделей принятия программных решений.
Дайте экономическую интерпретацию ограничений и целевой функции модели определения оптимальной инвестиционной программы при известном бюджете и производственной программе.
Каким образом производится учет инвестирования положительного сальдо денежного потока в форме краткосрочных финансовых инвестиций в расширенной модели Хакса и Вайнгартнера?
В чем состоят особенности расширенной динамической модели синхронного инвестиционного и производственного планирования?
Cформулируйте ограничения по ликвидности, мощности и сбыту во времени.
В чем состоят особенности модели Якоба?
В чем состоят основные отличия ограничений по ликвидности многоступенчатой модели Хакса и Вайнгартнера от соответствующих ограничений модели Албаха?
В чем заключаются особенности расширенной модели Хакса и Вайнгартнера в условиях неопределенности?

1 2 3 4

	Программа дисциплины «Прогнозирование и моделирование рисков проекта»... ...		Программа дисциплины Информационные технологии управления знаниями... Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080500. 68 «бизнес-информатика»...
	Программа дисциплины Маркетинг для направления 080500. 62 Менеджмент... Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления «Менеджмент» 080500....		Программа дисциплины «Основы региональной экономики и управления... Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 080500....
	Программа дисциплины для направления/ специальности подготовки бакалавра/ магистра/ специалиста Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки магистра...		Программа дисциплины [Введите название дисциплины] для направления/... Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080500. 62 "Бизнес-информатика"...
	Программа дисциплины «Теория организации» для направления 080500. 62 «Бизнес-информатика» Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 080500....		Программа дисциплины Управление финансами проекта и бюджетирование... Гос впо по специальности 080507. 65 Менеджмент организации, утвержденный Министерством образования РФ «17» марта 2000 г., №234 эк...
	Программа дисциплины Методы и средства совершенствования бизнес-процессов... Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080500. 68 Бизнес-информатика...		Программа дисциплины Феноменология муниципальных образований для... Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки специалистов...
	Программа дисциплины Мобильные приложения Для направления специальности... Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080500. 68 «Бизнес-информатика»...		Программа дисциплины Мобильные приложения Для направления специальности... Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080500. 68 «Бизнес-информатика»...
	Программа дисциплины [Введите название дисциплины] для направления/... Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки/ специальности,...		Программа дисциплины «Поведение потребителей» для направления 080500. 68 «Менеджмент» Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080500. 68 Менеджмент,...
	Программа дисциплины «Поведение потребителей» для направления 080500. 68 «Менеджмент» Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080500. 68 Менеджмент,...		Программа дисциплины «Системы имитационного моделирования» для направления... Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080500. 68 «Бизнес-информатика»...

Программа дисциплины Моделирование реальных инвестиций и рисков проекта для направления 080500. 68 «Менеджмент» подготовки магистра

Условия, определяющие оценку

Похожие: