Моделирование / POSOBIE_EMMiM_2010
8.3. Оптимальное планирование портфеля инвестиций
Оптимальное планирование портфеля инвестиций можно выполнить с применением методов линейного программирования. Для этого необходимо сформировать экономико-математическую модель.
Целевая функция: чистая текущая стоимость проектов, включаемых в инвестиционный портфель, должна быть максимальной.
(8.6)
где Xj - целочисленная переменная, принимающая 2 значения: 0, если j проект не включается в план инвестиций; 1, если j проект включается в план инвестиций.
Ограничения на целевую функцию
1. Каждая переменная Xj может принимать только дискретные значения (0 или 1),что предполагает или полное финансирование проекта, или отказ от его включения в план:
Xj = 0, 1. (8.7)
2. Стоимость инвестиционного портфеля не должна превышать величины выделенных средств:
(8.8)
где Ij - величина инвестиций по j проекту;
In - наличие средств на инвестиционные цели.
Сформулированная задача может быть решена с применением методов целочисленного программирования.
Содержание
- Введение
- Понятие об экономико-математических методах и моделях
- 1.1.Определение модели и цели моделирования
- 1.2. Последовательность построения экономико-математической модели
- 1.3. Классификация экономико-математических методов
- 1.4. Классификация экономико-математических моделей
- 1.5. Объекты моделирования
- 1.6. Цель, критерий и ограничения в экономико-математических моделях
- 2. Математические модели рынка
- 2.1. Понятие рыночного равновесия
- 2.2. Паутинообразная модель рынка
- 2.3. Существование и единственность рыночного равновесия
- 2.4. Государственное регулирование рынка. Налоги
- . Дотации
- 2.6. Фиксированные цены
- 2.7. Оценка прибыли и убытков при государственном регулировании рынка
- 2.8. Поддержание стабильных цен и производственные квоты
- 2.9. Принципы ценообразования в рыночной экономике. Диверсификация цен
- 2.9.1. Диверсификация цен в зависимости от дохода покупателя
- 2.9.2. Диверсификация цен в зависимости от объема потребления
- 2.9.3. Диверсификация цен по категориям товаров
- Совокупная прибыль
- 2.9.4. Диверсификация цен по времени
- 3. Производственные функции
- 3.1. Виды производственных функций
- 3.2. Функция Кобба-Дугласа
- 3.3. Модель Солоу
- 3.4. Модель Стоуна
- 3.5. Двойственная задача потребительского выбора
- 3.6. Функция спроса Маршалла
- 3.7. Модель общего равновесия Вальраса
- 3.8. Рыночное равновесие в модели Леонтьева
- 3.9. Пример построения производственной функции
- Значения коэффициентов парной корреляции
- 3.10. Производственные функции и прогнозирование
- 4. Модели оптимального планирования
- 4.1. Оптимизация прибыли предприятия
- Исходные данные для предельного анализа
- 4.2. Оптимизация прибыли методами математического программирования
- Исходные данные для решения задачи оптимизации
- 4.3. Оптимизация прибыли при ограничениях на используемые ресурсы
- Исходные данные по изделиям
- Результаты расчета Таблица 4.8
- 4.4. Планирование оптимальной мощности строительного предприятия
- Для решения задачи на пк коэффициенты целевой функции, матрицы ограничений и правые части ограничений необходимо записать в виде симплекс-матрицы (табл.4.10).
- Оптимальное значение целевой функции – 240,000.
- 4.5. Модели стохастического программирования
- 4.6. Модели оптимального планирования транспортного типа
- 4.7. Решение задач по планированию перевозок
- 4.8. Производственно-транспортные модели
- 4.9. Транспортные модели с промежуточными пунктами
- 4.10. Модели параметрического программирования
- 4.11. Модель распределения инвестиционных ресурсов между строительными организациями, прошедшими конкурсный отбор
- 4.12. Производственно-транспортная задача прикрепления источников теплоснабжения к потребителям продукции
- 5. Матричные игры
- 5.1. Классификация матричных игр
- 5.2. Игры с нулевой суммой
- 5.3. Решение игры в чистых стратегиях
- 5.4. Решение игры в смешанных стратегиях
- Очевидным следствием из теоремы о минимаксе является соотношение
- 5.5. Игры с ненулевой суммой и кооперативные игры
- 5.6. Введение в теорию игр п лиц
- 5.7. Позиционные игры
- 5.8. Выбор оптимальной стратегии в условиях неопределенности (игры с природой)
- 5.8.1. Специфика ситуации полной неопределенности
- 5.8.2. Критерии выбора оптимальной стратегии
- 5.9. Применение теории матричных игр в управлении
- 5.10. Сведение матричной игры к задаче линейного программирования Рассмотрим игру, платежная матрица которой имеет размерность
- 5.11. Решение игры с применением процессора электронных таблиц
- 5.12. Определение победителя подрядных торгов с применением теории игр
- 6. Имитационное моделирование
- 6.1. Метод Монте-Карло
- 7. Моделирование систем массового обслуживания
- 7.1. Одноканальная модель с пуассоновским входным потоком с экспоненциальным распределением длительности обслуживания
- 7.2. Многоканальная модель с пуассоновским входным потоком и экспоненциальным распределением длительности обслуживания
- 8. Модели оценки эффективности инвестиционных проектов
- 8.1. Расчет абсолютных и относительных показателей эффективности проекта
- 8.2. Применение процессоров электронных таблиц для оценки эффективности инвестиций
- 8.3. Оптимальное планирование портфеля инвестиций
- 8.4. Учет факторов риска при оценке инвестиций
- 8.5. Определение уровня недиверсифицируемого риска методом корреляционно-регрессионного анализа
- Исходные данные для расчета
- 9. Модели оценки финансового состояния предприятия
- 9.1. Виды моделей
- 9.2. Статическая и динамическая модели оценки финансового
- Коэффициенты рентабельности
- Оценка деловой активности
- Оценка финансовой устойчивости
- Оценка платежеспособности и ликвидности
- Рекомендуемые значения оцениваемых показателей
- Вопросы и задания
- Заключение
- Библиографический список
- Экономико-математические методы и модели
- 394006 Г.Воронеж, ул. 20-летия Октября, 84