Имитационный эксперимент – вычислительная процедура, позволяющая представлять и отслеживать сложные последовательности событий, которые могут происходить случайно и асинхронно.

Выгодное отличие имитационной модели от других моделей в том, что не требуется приводить модель к специальной форме.

Соответственно получаемые на модели результаты во многом схожи с наблюдениями и измерениями, которые можно было бы получить в самой системе. Это особенно важно в случаях, когда моделируемая система достаточно сложна и/или прямой эксперимент невозможен.

Выводы и закономерности, полученные в результате анализа данных, полученных в ходе имитационного моделирования, используются в качестве правил и рекомендаций при управлении реальным объектом.

Имитационный эксперимент разделяют на этапы:

1) установление взаимосвязей между исходными и выходными показателями в виде математического уравнения или неравенства; в качестве результирующего показателя обычно выступает один из критериев эффективности (NPV, PI, IRR);

2) задание законов распределения вероятностей для ключевых параметров модели;

3) проведение компьютерной имитации значений ключевых параметров модели (с применением программ типа Excel или специальных программных продуктов, например Risk Master);

4) расчет основных характеристик распределений входящих и исходящих показателей;

5) проведение анализа полученных результатов, принятие решения.

Этот метод наиболее полно учитывает весь круг неопределенностей исходных параметров проекта, позволяет получить интервальные значения показателей проектных рисков, в рамках которых возможна успешная реализация реального инвестиционного проекта.

В целом, важный фактор снижения инвестиционных рисков – это достоверность и полнота информации, на основе которых принимаются инвестиционные решения. Информация классифицируется на полученную из официальных источников, или по закрытым каналам, или на основе обработки и анализа статистических данных.

• < Назад
• Вперёд >