2.2. Задания для самостоятельного выполнения

Внешние исходные данные для выполнения самостоятельной работы (ставки дисконтирования и рефинансирования, коэффициенты инфляции, цены на выпускаемую продукцию, средние объемы выпускаемой продукции, оборудование и т.д.) находятся в информационных ресурсах, опубликованных на официальных сайтах Минэкономразвития, Минфина и ЦБ РФ, отраслевых сайтах и т.д. Наименования официальных документов, а также их web-адреса указываются в отчете.

Задание предусматривает выбор предметной области проекта из предложенного списка и перечень условий и ограничений, накладываемых на проект. После выбора предметной области (сфера деятельности – производство) следует разработать инвестиционный проект и провести анализ эффективности инвестиций. Если эффективность инвестиций низкая, то необходимо изменить параметры проекта и добиться необходимого уровня его эффективности.

Выбор варианта задания для самостоятельного выполнения в компьютерном классе осуществляется в соответствии с третьей буквой фамилии студента (табл. 2).

Выбор варианта задания Таблица 2

Третья буква фамилии студента	Д Ф	В Е	Б Э	Ж М	И Щ	П З	С Ш	Т А	Ю К	Ч О	Р Ц	У Г	Л Х	Н Й	Я
№ варианта	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15

Исходные данные для моделирования инвестиционного проекта по каждому варианту задания представлены в таблицах:

• Список предметных областей (Приложение 2);

• Общие параметры (Приложение 3).

Остальные исходные данные студент отыскивает самостоятельно в Internet и специальной литературе.

3. Прктическое занятие №2. Финансовая бизнес-аналитика на базе интеллектуальных информационных технологий

Обширный опыт отечественных и зарубежных практиков убедительно свидетельствует о том, что менеджеры часто сталкиваются с проблемой отражения и использования нечеткой, то есть неопределенной информацией. Использование таких знаний как “высокий банковский процент”, “добросовестный поставщик”, “надежный партнер” и т.д., потребовали нового взгляда на методы их формализации. Показатели, характеризующие качество инвестиционного проекта, как правило, измеряются в различных шкалах и единицах, и могут быть желательными или нет в некоторых диапазонах. Поэтому детерминированный взгляд на них не может быть признан надежным и адекватным инструментом решения слабоструктурированных задач, к которым принадлежат и задачи управления инвестициями. С позиции современного подхода к описанию экономических понятий, в которых присутствует неопределенность, особый интерес представляет теория нечеткой логики (Fuzzy Logic).

Целью практического занятия № 2 является анализ экономической эффективности инвестиционных проектов на основе нечеткой логики (Fuzzy Logic). Практическая работа выполняется в пакете прикладных программ Fuzzy Logic Toolbox.

Fuzzy Logic Toolbox – пакет расширения программы математического анализа MATLAB¹, содержащий инструменты для проектирования систем нечеткой логики. Пакет позволят создавать экспертные системы на основе нечеткой логики, проводить кластеризацию нечеткими алгоритмами, проектировать нечеткие нейронные сети. Базовым понятием Fuzzy Logic Toolbox является FIS-структура (FIS – Fuzzy Inference System) – система нечеткого вывода. Графический интерфейс пакета предназначен для интерактивного пошагового проектирования нечетких систем, функции командной строки используются для разработки программ.

В пакете Fuzzy Logic Toolbox реализованы две системы нечеткого вывода: Mamdani (типа Мамдани-Заде, задаваемая по умолчанию) и Sugeno (типа Такаги-Сугено-Канга). В практической работе будет использована система нечеткого вывода Mamdani.