МЕТОДИКА ОЦІНКИ ПРОЕКТУ ТЕХНІЧНОГО ПЕРЕОСНАЩЕННЯ НА ОСНОВІ ТЕОРІЇ НЕЧІТКИХ МНОЖИН
Abstract
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.
References
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.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Relationship between right holders and users shall be governed by the terms of the license Creative Commons Attribution – non-commercial – Distribution On Same Conditions 4.0 international (CC BY-NC-SA 4.0):https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.uk
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).