МЕТОДИКА ОЦІНКИ ПРОЕКТУ ТЕХНІЧНОГО ПЕРЕОСНАЩЕННЯ НА ОСНОВІ ТЕОРІЇ НЕЧІТКИХ МНОЖИН
Анотація
Роль інвестицій у технічному переоснащенні автотранспортних підприємств на сучасному етапі розвитку економіки України є досить важливою. Реалізація процесу інвестування можлива лише за наявності попередніх даних про діяльність того чи іншого суб’єкта господарювання та можливі ризики, що можуть виникнути у процесі його впровадження. Найбільша точність і достовірність інвестиційного аналізу досягається за використання комбінованих методів оцінки ризику, які враховують максимальну кількість значущих чинників, а також їх вплив на кінцевий результат і взаємозв’язок один з одним. Тому оцінка інвестиційної привабливості потенційного об’єкта інвестування це перший крок при прийнятті інвестиційного рішення.
В статті розглянуто загальні методичні підходи щодо аналізу інвестиційної привабливості та запропоновано модель оцінки проекту з технічного переоснащення підприємств автотранспортної галузі із застосуванням теорії нечітких множин. Запропонований метод в силу його адаптивності та гнучкості дозволяє максимально об’єктивно урахувати всі реалії економіки країни, є простим у застосуванні та ефективним у використанні та дозволяє однозначно інтерпретувати результати математичної та аналітичної обробки визначеної групи цільових показників.
Посилання
Недосекин А. О. Нечетко-множественный подход к актуарному моделированию. Режим доступа : http:pensionreform.ru.
Blavatskyy P. R. Probabilistic Risk Aversion with an Arbitrary Outcome Set. Economics Letters. 2011. №. 1. Р. 34–37.
Brotons J., Terceno A. Return Risk Map in a Fuzzy Environment. Fuzzy Economic Review. 2011. № 2. Р. 33–57.
Fishburn Р. Utility Theory. Management Science. 1968. Vol. 14. No 5. Р. 335–378.
Gulick G., Norde H. W. Fuzzy cores and fuzzy balancedness In: Mathematical Methods of Operations Research. Tilburg University, Netherlands. 2013. № 77, (2). Р. 131–146.
Horgby P. An Introduction to Fuzzy Inference in Economics. Homo Oeconomicus. 1999. № 15. Р. 543–559.
Huang Tao, Ruiqing Zhao, Wansheng Tang. Risk Model with Fuzzy Random Individual Claim Amount. European Journal of Operational Research. 2009. № 3.
Р. 879–890.
Zadeh L. Toward a theory of fuzzy information granulation and its centrality in human reasoning and fuzzy logic. Fuzzy sets and systems. 1997. Vol. 90. No 2.
Р. 111–127.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Стосунки між правовласниками і користувачами регулюються на умовах ліцензії Creative Commons Із Зазначенням Авторства – Некомерційна – Поширення На Тих Самих Умовах 4.0 Міжнародна (CC BY-NC-SA 4.0):https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.uk
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див.The Effect of Open Access).
