- •Оглавление
- •Введение
- •Раздел 1 информационная поддержка принятия инвестиционных решений на малом предприятии. Постановка научной задачи
- •1.1. Определение, функции и классификация инвестиций
- •1.2. Управление финансовыми инвестициями
- •1.3. Классификация общих управленческих решений
- •1.4. Классификация инвестиционных управленческих решений
- •1.5. Характеристика технологического процесса принятия управленческих решений на малом предприятии
- •1.6. Требования, предъявляемые к системе поддержки принятия инвестиционных решений
- •1.7. Определение критериев оптимизации функционирования системы поддержки принятия инвестиционных решений. Постановка научной задачи
- •1.8. Общая схема решения задачи
- •Раздел 2 оценка экономической эффективности облигаций и определение их параметров
- •2.1. Общие принципы оценки эффективности финансовых инвестиций
- •2.2. Классификация облигаций
- •2.3. Оценка эффективности облигаций
- •2.4. Определение параметров облигаций
- •Раздел 3
- •3.2. Модели оптимизации распределения финансовых инвестиций
- •3.2.1. Геометрическая интерпретация модели Марковица
- •3.2.2. Постановка задачи определения распределения финансовых ресурсов в оптимальном портфеле Марковица
- •3.2.3. Обобщенный алгоритм реализации модели Марковица
- •3.2.4. Одноиндексная модель Шарпа
- •3.2.5. Нейромодифированная одноиндексная модель Шарпа
- •Раздел 4
- •Разработка автоматизированного рабочего места
- •Поддержки принятия инвестиционных решений
- •Малого предприятия
- •4.1. Состав и структура автоматизированного рабочего места поддержки принятия инвестиционных решений малого предприятия
- •4.2. Характеристика аппаратной платформы, общего программного обеспечения, технологической среды реализации и среды разработки автоматизированного рабочего места
- •4.2.1. Выбор операционной системы
- •4.2.2. Выбор технологической среды реализации
- •4.2.3. Выбор среды разработки программного обеспечения
- •4.3. Выбор системы управления базой данных автоматизированного рабочего места
- •4.4. Алгоритм обмена данными между бд
- •4.5. Эвристическая оптимизация структуры базы данных
- •4.6. Обоснование методов и инструментов архивации данных
- •4.7. Резервное копирование данных
- •4.7.1. Требования, предъявляемые к резервному копированию данных
- •4.7.2. Классификация типов резервного копирования
- •4.7.3. Реализация резервного копирования данных
- •4.8. Типизация искусственных нейронных сетей
- •4.9. Анализ методов и алгоритмов адаптации архитектуры искусственной нейронной сети
- •4.9.1. Предварительный подбор архитектуры сети
- •4.9.2. Подбор оптимальной архитектуры сети
- •4.9.3. Алгоритм каскадной корреляции Фальмана
- •4.9.4. Методы редукции сети с учетом чувствительности
- •4.9.5. Методы редукции сети с использованием штрафной функции
- •4.10. Совершенствование технологии моделирования искусственных нейронных сетей на основе визуального контактора
- •4.11. Модификация алгоритма обратного распространения ошибки
- •4.12. Эвристическая оптимизация функционирования алгоритма обратного распространения ошибки
- •4.13. Порядок функционирования автоматизированного рабочего места
- •Заключение
- •Библиографический список
- •394006 Воронеж, ул. 20-Летия Октября, 84
Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное
учреждение высшего профессионального образования
«Воронежский государственный архитектурно - строительный университет»
С.А. Баркалов, В.П. Морозов,
А.В. Никитенко, А.И. Сырин
СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ
ПРИНЯТИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ
МАЛОГО ПРЕДПРИЯТИЯ
МОНОГРАФИЯ
Воронеж 2014
УДК 338.24.01
ББК 65.05
Б25
Рецензенты:
А.К. Погодаев, д.т.н., проф., ректор Липецкого
государственного технического университета;
Ю.В. Бондаренко, д.т.н., доц., кафедры математических
методов исследования операций Воронежского государственного университета
Б25
|
Баркалов, С.А. СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ МАЛОГО ПРЕДПРИЯТИЯ: монография / С.А. Баркалов, В.П. Морозов, А.В. Никитенко, А.И. Сырин; Воронежский ГАСУ. ‑ Воронеж, 2014. – 162 с.
ISBN 978-5-89040-491-6
|
Рассмотрены вопросы разработки специального математического и программного обеспечения системы поддержки принятия инвестиционных решений малого предприятия. Приведены соотношения и контрольные примеры расчета характеристик облигаций. Изложены теоретические положения моделей формирования облигационных портфелей (модель Марковица, одноиндексная модель Шарпа, нейромодифицированная модель Шарпа) и алгоритмы их практической реализации. Приведено описание особенностей разработки и функционирования прототипа системы поддержки принятия инвестиционных решений.
Монография рассчитана на специалистов, занимающихся вопросами фундаментального финансового анализа на рынке ценных бумаг, а также аспирантов и студентов, специализирующихся в данной предметной области.
Ил. 48. Табл. 15. Библиогр.: 160 назв.
УДК 338.24.01
ББК 65.05
Печатается по решению научно–методического совета
Воронежского ГАСУ
ISBN 978-5-89040-491-6 © Баркалов С.А., Морозов В.П.,
Никитенко А.В., Сырин А.И., 2014
© Воронежский ГАСУ, 2014
Оглавление
ВВЕДЕНИЕ…………………………………………………....……................. |
5 |
РАЗДЕЛ 1. ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ НА МАЛОМ ПРЕДПРИЯТИИ. ПОСТАНОВКА НАУЧНОЙ ЗАДАЧИ …………………………….. |
12 |
|
12 |
1.2. Управление финансовыми инвестициями ..…..….................................. |
15 |
1.3. Классификация общих управленческих решений …………................... |
17 |
1.4. Классификация инвестиционных управленческих решений………… |
20 |
1.5. Характеристика технологического процесса принятия управленческих решений на малом предприятии ……………….......... |
21 |
1.6. Требования, предъявляемые к системе поддержки принятия инвестиционных решений……………………………………………............ |
25 |
1.7. Определение критериев оптимизации функционирования системы поддержки принятия инвестиционных решений. Постановка научной задачи………………………………………………… |
28 |
1.8. Общая схема решения задачи………………………………………………… |
30 |
РАЗДЕЛ 2. ОЦЕНКА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОБЛИГАЦИЙ И ОПРЕДЕЛЕНИЕ ИХ ПАРАМЕТРОВ……………………………………………………..... |
32 |
2.1. Общие принципы оценки эффективности финансовых инвестиций….…………………………………………………... |
32 |
2.2. Классификация облигаций ………………………….………………………... |
36 |
2.3. Оценка эффективности облигаций………………………………………… |
47 |
2.4. Определение параметров облигаций ....................................................... |
47 |
РАЗДЕЛ 3. РАЗРАБОТКА СПЕЦИАЛЬНОГО МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ МАЛОГО ПРЕДПРИЯТИЯ ………………………. |
61 |
3.1. Структура разрабатываемого специального математического обеспечения………………………………………………………………. |
61 |
3.2. Модели оптимизации распределения финансовых инвестиций......... |
62 |
3.2.1. Геометрическая интерпретация модели Марковица………................ |
62 |
3.2.2. Постановка задачи определения распределения финансовых ресурсов в оптимальном портфеле Марковица ……….. |
67 |
3.2.3. Обобщенный алгоритм реализации модели Марковица ……………….. |
69 |
3.2.4. Одноиндексная модель Шарпа………………………………………………. |
71 |
3.2.5. Нейромодифированная одноиндексная модель Шарпа…………………. |
75 |
РАЗДЕЛ 4. РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО РАБОЧЕГО МЕСТА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ МАЛОГО ПРЕДПРИЯТИЯ……………………. |
78 |
4.1. Состав и структура автоматизированного рабочего места поддержки принятия инвестиционных решений малого предприятия …………………………….......................................... |
79 |
4.2. Характеристика аппаратной платформы, общего программного обеспечения, технологической среды реализации и среды разработки автоматизированного рабочего места…………………… |
82 |
4.2.1. Выбор операционной системы………………………………................. |
82 |
4.2.2. Выбор технологической среды реализации……………………………. |
88 |
4.2.3. Выбор среды разработки программного обеспечения………………... |
89 |
4.3. Выбор системы управления базой данных автоматизированного рабочего места ………………………………………………………….. |
90 |
4.4. Алгоритм обмена данными между БД…………….………..................... |
92 |
4.5. Эвристическая оптимизация структуры базы данных ….................. |
94 |
4.6. Обоснование методов и инструментов архивации данных………….. |
98 |
4.7. Резервное копирование данных………………………………....................... |
102 |
4.7.1. Требования, предъявляемые к резервному копированию данных данных……………………………………………………………………………. |
103 |
4.7.2. Классификация типов резервного копирования………………................ |
107 |
4.7.3. Реализация резервного копирования данных……………………………… |
113 |
4.8. Типизация искусственных нейронных сетей……………….................... |
115 |
4.9. Анализ методов и алгоритмов адаптации архитектуры искусственной нейронной сети…………………………………………….. |
120 |
4.9.1. Предварительный подбор архитектуры сети…………………………… |
120 |
4.9.2. Подбор оптимальной архитектуры сети………………………………… |
123 |
4.9.3. Алгоритм каскадной корреляции Фальмана……………………………… |
128 |
4.9.4. Методы редукции сети с учетом чувствительности…………………. |
130 |
4.9.5. Методы редукции сети с использованием штрафной функции……… |
133 |
4.10. Совершенствование технологии моделирования искусственных нейронных сетей на основе визуального контактора………………… |
137 |
4.11. Модификация алгоритма обратного распространения ошибки…. |
139 |
4.12. Эвристическая оптимизация функционирования алгоритма обратного распространения ошибки ……………………………….. |
141 |
4.13. Порядок функционирования автоматизированного рабочего места……………………………………………………………………………………… |
145 |
ЗАКЛЮЧЕНИЕ ……………………………………………………………… |
150 |
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК……………………………………... |
152 |