ВВЕДЕНИЕ Сегодня банки, брокерские компании, частные инвесторы, интернет-трейдеры активизировали работу в области формирования и управления инвестиционным портфелем. Данное обстоятельство вызывает необходимость проведения более полного системного анализа портфельных теорий и ставит задачу разработки методического обеспечения процесса управления портфелем ценных бумаг, основанного на стратегии оптимизации портфеля ценных бумаг. Оптимизационные стратегии основаны на построении экономико-математических моделей портфеля. Выбор наилучшей структуры портфеля осуществляется путем варьирования критериев оптимизации и проведения многовариантных имитационных расчетов. Использование методов оптимизации позволяет определить конфигурацию портфеля, наиболее точно отвечающую индивидуальным требованиям инвестора с точки зрения сбалансированного сочетания риска, доходности и ликвидности вложений. В качестве классических примеров обычно приводятся оптимизационные модели Марковитца, Шарпа, Тобина[6].

Пресс-центр

Математическая кибернетика Кл. Для задачи о разбиении графа на доли ограниченной мощности разработан метод генетического локального поиска. На каждой итерации метода имеется набор локальных оптимумов задачи. Этот набор используется для целенаправленного поиска новых локальных оптимумов с меньшей погрешностью. Установлена плотная -полнота задачи нахождения локальных оптимумов с рядом полиномиально проверяемых окрестностей.

Показано, что в худшем случае число локальных улучшений может оказаться экспоненциальным при любых правилах выбора направления спуска.

Модели генетических алгоритмов и стратегии отбара и формирования В этой задаче переменными являются объемы инвестиций в каждый проект ( 10 связи генов и фенотипических признаков, которые разделяют многие.

В этой лекции описывается концепция простого генетического алгоритма ГА , ориентированного на решение различных оптимизационных задач. Вводятся и содержательно описываются понятия, используемые в теории и приложениях ГА. Приводится фундаментальная теорема ГА и излагается теория схем, составляющие теоретическую базу ГА. Обсуждаются концептуальные вопросы, касающиеся преимуществ и недостатков ГА. Ключевые слова: Понятие оптимальности, по-видимому, знакомо почти каждому и вошло в практику большинства предметных областей.

С оптимизационной проблемой мы сталкиваемся каждый раз, когда возникает необходимость выбора из некоторого множества возможных решений наилучшего по определенным критериями и, как правило, удовлетворяющего заданным условиям и ограничениям.

Ключевые слова: Сборник научных статей по итогам международной научно-практической конференции г. Волгоград ноября г. Волгоградское научное издательство,

препятствиях для частных инвесторов, перекрестных субсидиях в оптовых ценах на электроэнергию, генетических алгоритмов для формирования и оценивания эффективности .. Л. Кини, Х. Хайфа. – М.: Радио и связь,

Сошников Студент: Никитин Москва, Содержание Введение 3 1 Свойства знаний 4 2 Методы 5 Генетические алгоритмы 10 3 Немного истории 10 4 Представление генетической информации 12 5 Генетические операторы 14 5. Само понятие появилось во последней четверти века. На данный момент понятие при- обрело высокую популярность и часто употребляется, иногда и без всякого осмысления. Развитию значительно помогло, то что его как компоненту стали включать в себя многие коммерческие корпоративные информационные системы.

До информацион- ного бума конца века1 обработка и анализ данных осуществлялся в рамках приклад- ной статистики, на маленьких базах данных. Часто используется в областях: Согласно другим исследованиям объем информации утраивается каждые 2 года. Свойства знаний Для полноты картины приведем классическое определение2: Затраченные усилия на поиск зна- ний, которые уже известны, не окупаются. Ценность представляют только новые, ранее неизвестные знания. Знания должны быть нетривиальны.

Тема: Оптимизация портфеля ценных бумаг с использованием генетического алгоритма

. , , Семенкин Е. Семенкин, В.

В третьем разделе выполняется разработка алгоритмов работы системы. портфеля ценных бумаг с использованием генетических алгоритмов все больше и больше инвестиций в эту сферу рыночной экономики. В связи с этим актуальным становится анализ и прогнозирование.

Приведена общая структура программы, блок схемы реализации операций. Также здесь детально описывается интерфейс создаваемой программы В четвертом разделе выполняется реализация программной системы. Сначала выбираются инструменты, с помощью которых будет разрабатываться система, затем описываются разработанные классы и функции в программной системе. Пятый раздел посвящен тестированию разработанной программной системы.

Описаны результаты, которые получились при изменении тех или иных параметров. Возможности рынка ценных бумаг привлекают все больше и больше инвестиций в эту сферу рыночной экономики. В связи с этим актуальным становится анализ и прогнозирование возможной прибыли и рисков, понесенных инвестором при управлении им портфелем ценных бумаг. Сущность портфельного инвестирования подразумевает распределение инвестиционного потенциала между различными группами активов, так как невозможно найти ценную бумагу, которая была бы одновременно высокодоходной и высоконадежной.

В зависимости от того, какие цели и задачи изначально стоят при формировании того или иного портфеля, выбирается определенное процентное соотношение между различными типами активов, составляющими портфель инвестора. Проведя анализ рынка ценных бумаг, инвестор может выбрать актив и инвестировать в него свои средства, но вкладывая весь свой капитал только в одну ценную бумагу, инвестор обрекает себя либо на заведомо низкую доходность, либо на заведомо высокий риск.

Следствием второго вывода является необходимость диверсификации капитала между различными активами. Распределение средств по различным ценным бумагам приводит к формированию портфеля ценных бумаг, и за счет этого инвестор может достичь приемлемого уровня доходности и риска инвестиций. В этом состоит главное преимущество портфельного инвестирования по сравнению с инвестициями в отдельные ценные бумаги.

Введение.Основы генетических алгоритмов

Нейросети и генетические алгоритмы - примерыпрактических задач Нейронные сети и генетические алгоритмы в настоящее время находят огромное число разнообразных применений. Действительно, в любой области человеческой деятельности есть плохо алгоритмизуемые задачи, для решения которых необходима либо постоянная работа группы квалифицированных экспертов, либо адаптивные системы автоматизации, каковыми являются нейронные сети.

Разные компании выбирают разные варианты - одни предпочитают тратить деньги на оплату лучших специалистов и их обучение, другие покупают полностью готовые специализированные нейросетевые системы, а третьи комбинируют эти подходы, создавая собственные системы с нуля или на основе готовых коммерческих пакетов. Каждый из вариантов внедрения новых технологий имеет свои достоинства и недостатки Создание группы экспертов Достоинства:

Существующие методы оценки эффективности инвестиционных про- ектов базируются в нечеткого вывода, генетических алгоритмов и теории мультимножеств. 5. Разработать связи», 26 - еля г., г. Рязань. 4 . 2.

Пример упорядочения альтернатив при равновесных критериях Введение к работе Актуальность темы исследования. Современный этап структурной перестройки российской экономики, переживающей глубокий экономический кризис, выдвигает на первый план проблему привлечения прямых инвестиций. В современной экономической ситуации, характеризующейся в том числе острым дефицитом ресурсов для производственного инвестирования и модернизации экономики, значимость долгосрочных, не спекулятивных инвестиций для экономики России трудно переоценить.

Учитывая серьезное технологическое отставание российской экономики по большинству позиций, России необходимы финансовые ресурсы, которые могли бы принести новые для России технологии и современные методы управления, а также способствовать развитию отечественных инвестиций. Актуальность исследований инвестиционной деятельности определяется тем, что, с одной стороны, товаропроизводители в условиях дефицита ресурсного потенциала остро нуждаются в инвестициях, а с другой стороны, они не способны их эффективно использовать в условиях несовершенства экономического механизма управления инвестиционной деятельностью.

Таким образом, изменения внешних и внутренних условий хозяйствования, а также экономических, правовых, социальных, инвестиционных и других условий функционирования всей кредитно-финансовой системы России привели к необходимости всесторонних исследований развития эффективного механизма управления инвестициями. Создание организационно-экономической модели инвестирования является важным фактором и определяющим условием эффективного использования инвестиционных ресурсов в структурной экономике, что обеспечит устойчивое развитие отраслей экономики и выявит резервы роста прибыльности [86].

Вопросы, связанные с анализом инвестиций и посвященные проблемам инвестирования, всегда находились в центре внимания ученых-экономистов. Значительный вклад в изучение этих проблем внесли работы таких отечественных исследователей, как В. Бочарова, В. Ковалева, В. Лившица, В. Суйц, В. Ткач, Т.

Овечкина Лидия Сергеевна

Из песочницы Года четыре назад, в универе услышал о таком методе оптимизации, как генетический алгоритм. О нем везде сообщалось ровно два факта: Вернее, работает, но медленно, ненадежно, и нигде его не стоит использовать.

Тестирование программ с использованием генетических алгоритмов [Текст] / В. В. .. частные инвестиции -- частные подрядчики -- программы капитального генетические алгоритмы -- программные комплексы -- каналы связи.

Изменение доли экспортной составляющей в структуре конечного продукта, управление сырьевыми активами, принятие решений о консервации скважин на месторождениях, ценовая политика на внутреннем рынке нефтепродуктов, ввод в действие новых производственных мощностей - далеко неполный перечень управленческих решений высокой сложности и стоимости как для нефтяной компании, так и для государства в целом.

Все эти решения тесно связаны с инвестиционной политикой НК, фактически определяющей финансовое состояние компании и ее производственно-сбытовые возможности в среднесрочной и долгосрочной перспективах. Настоящая работа посвящена научно-практическим аспектам применения системно-динамического подхода в управлении инвестиционной деятельностью нефтяной компании НК. Системная динамика - новое направление, предназначенное для решения широкого круга задач, относящихся в основном к моделированию деятельности экономических систем производственных холдингов, отраслей, регионов, и др.

Такие связи, как правило, порождают нелинейный характер взаимозависимостей между отдельными характеристиками экономической системы, в результате планирование ее деятельности становится принципиально сложной задачей, требующей разработки специального инструментария. В условиях высокой стоимости управленческих решений характерной для нефтяной компании таким инструментарием было выбрано имитационное моделирование, одним из направлений которого является системная динамика.

Основной объект изучения Инвестиционная деятельность нефтяной компании, которая затрагивает следующие сегменты: При этом инвестиционная политика НК рассматривается с учетом сложного взаимодействия показателей деятельности бизнес-сегментов через механизм перекрестных и обратных связей и наличием системы корпоративных ограничений и предпочтений, главным из которых является капитализация компании, и учетом инфраструктурных особенностей транспортной системы. Совокупность прочих бизнес-сегментов химия и нефтехимия в работе не рассматривается, поскольку их доля в акционерной стоимости нефтяной компании не существенна.

Ваш -адрес н.

Год выхода: Несколько работ существует на эту тему. В этой статье предлагается подход генетического алгоритма ГА с помощью псевдослучайной последовательности для шифрования потока данных. Этот подход предполагает технику, используя операторы кроссовера и мутации генетического алгоритма. Наша задача проанализировать и реализовать эту технику.

В статье рассматривается вопрос распределения инвестиций компании по Ключевые слова: распределение инвестиций, генетический алгоритм, Вес связи Ю; здесь определяет долю вклада в конкретный г"-ый проект, причем.

Строки представляют собой упорядоченные наборы из 1 элементов: Для решения конкретной задачи требуется однозначно отобразить конечное множество альтернатив на множество строк подходящей длины очевидно, что длина строк зависит от алфавитов, используемых для их задания. Анализ работы алгоритма удобно производить, используя аппарат шим. Шима Н, в которой определены фиксированные и свободные позиции, описывает подмножествосодержащее такие строки, у которых элементы, соответствующие фиксированным позициям шимы,совпадают с символами шимы, а элементы, соответствующие свободным позициям шимы, являются произвольно заданными в соответствующих алфавитах: Суть генетического алгоритма заключается в следующем.

Пусть на шаге имеется популяция , состоящая из строк. Генетический алгоритм включает три операции: Выбор производится случайным образом, причем вероятность выбора строки 1 пропорциональна ее ценности: Предполагаемое количество экземпляров строки 1 в популяции Операция воспроизводства увеличивает общую ценность последующей популяции путем увеличения числа наиболее ценных строк. Пусть в популяции содержится , строк, удовлетворяющих шиме Н.

11.2. Математическая модель генетического алгоритма

Эти тенденции затем используются для предсказания средних, минимумов, максимумов и диапазонов для еще не проведённых измерений. Понимание выборочных трендов и прогнозирование поведения выборок оказывается важным для производственных процессов. Это позволит сфокусироваться на важных параметрах сложного процесса одновременно и даст возможность оказывать большое влияние на конечный продукт.

Сущность и содержание инвестиционных процессов и инвестиционных Применение генетических алгоритмов для настройки систем нечеткого вывода . Всероссийский научно-практический семинар «Сети и системы связи».

.

AIML-5-1-2 Общая схема генетического алгоритма