Проектирование информационной системы для оптимизации распределения инвестиций на предприятии

Введение

Развитие реального сектора экономики, как в нашей стране, так и за рубежом свидетельствует о том, что стратегически эффективная деятельность предприятий, обеспечение высоких темпов экономического роста и повышение конкурентоспособности в рыночной экономике в значительной мере определяется их инвестиционной активностью.

Современное предприятие с различными направлениями деятельности характеризуется действием множества факторов, влияющих на финансовый результат, и возможностью выбора из ряда допустимых вариантов распределения инвестиций среди нескольких возможных для реализации долгосрочных проектов, в каждом из которых предприятие не может принять участие из-за ограниченности финансовых ресурсов. Как правило, эффективные инвестиционные решения оказывают влияние на многие показатели работы предприятия на протяжении нескольких лет.

Оптимальным распределением инвестиций между проектами будет являться такое решение, которое обеспечит как максимальную ожидаемую доходность при фиксированном уровне риска, так и минимальный риск при заданном уровне ожидаемой доходности. С точки зрения конечных результатов распределения инвестиционных ресурсов технический анализ должен подтвердить, что активы, которые будут вовлечены в ту или иную проектную деятельность, способны обеспечить такие ее результаты, при которых проект будет признан эффективным.

Обоснованность и последствия того или иного инвестиционного решения трудно оценить, опираясь лишь на личный опыт и интуицию. В этой связи существенное значение имеют формализованные подходы к управлению инвестиционными программами. Современные исследователи теории и практики анализа реальных инвестиций идут по пути совершенствования формальных моделей и инструментальных средств, разрабатывая все более и более эффективные подходы. Однако, задачи оптимизации инвестиций зачастую либо не разрешимы простыми методами, либо их воплощение требует значительного времени и объема ресурсов. Для решения подобного рода задач существуют особые методы и алгоритмы.

Программные средства и компьютерные системы позволяют повысить эффективность принятия инвестиционных решений и значительно улучшить экономическую деятельность предприятия в целом. На данный момент существует широкий спектр специализированных программных средств, позволяющих решить задачу оптимизации инвестиций на предприятии. Однако, большая часть из них основана на моделях и методах, применение которых требует больших временных затрат и компьютерных мощностей. Кроме того, существующие программные решения не включают в себя весь спектр возможностей, необходимый при оптимизации распределения инвестиций.

В последние десятилетия получили развитие и продемонстрировали свою универсальность и применимость в сложных практических задачах так называемые генетические алгоритмы, которые представляют собой стохастическую оптимизационную процедуру, основанную на имитации процессов естественной эволюции: отбор из первоначальной популяции новых, более приспособленных поколений и дальнейшего применения скрещивания особей, кроссовера и мутаций. Эти процессы в генетических алгоритмах получили название генетических операторов. По ходу работы генетический алгоритм генерирует все более и более пригодных индивидов, то есть решения задачи, все более близкие к оптимальным.

Генетические методы не гарантируют обнаружения глобального оптимума за полиномиальное время, ибо только использование метода полного перебора позволяет найти решение глобальной оптимизации. Однако генетический алгоритм позволяет выбрать лучшее решение за меньшее время, чем другие известные детерминированные или эвристические алгоритмы поисковой оптимизации.

Применение генетического алгоритма для решения задачи оптимизации инвестиций позволяет предоставить алгоритмическое и численное ее решение, в отличии от обычных способов, предоставляющих только аналитическое решение и основанных на интуиции или опыте, а не на строгом, в математическом смысле, описании. Таким образом, в условиях, когда невозможно теоретически оценить эффективность инвестиционных решений, проводится их тщательное экспериментальное исследование на представительном наборе тестовых задач, исследуется эффективность алгоритма и выбираются наиболее эффективные установки.

Объектом исследования в данной работе является оптимальное распределение инвестиций между проектами на предприятии, а предметом исследования - информационная система для нахождения оптимального инвестиционного решения с помощью генетического алгоритма.

Целью данной работы является разработка прототипа программного средства, в основе которого лежит генетический алгоритм и которое позволяет найти оптимальное распределение инвестиционных ресурсов на предприятии с учетом ограничений и критериев.

В соответствии с поставленной целью необходимо решить следующие задачи:

1.      Выполнить анализ предметной области.

1.1.   Провести анализ методов оценки эффективности инвестиционных проектов.

1.2.   Определить оценочную функцию, которая будет описывать эффективность вложения инвестиций в каждый проект.

.3.     Провести анализ существующих решений.

2.      Выполнить проектирование информационной системы.

2.1.   Выполнить спецификацию требований к информационной системе.

2.2.   Выполнить проектирование модели генетического алгоритма.

2.3.   Выполнить проектирование базы данных.

2.4.   Выполнить проектирование составляющих информационной системы.

3.      Выполнить разработку информационной системы.

3.1.   Выполнить разработку пользовательского интерфейса информационной системы.

.2.     Выполнить разработку прототипа информационной системы.

Методами исследования являются общенаучные методы, математические методы и объектно-ориентированное проектирование.

Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и трех приложений.

Глава 1.     Анализ предметной области

1.1.   Понятие инвестиций

Необходимым условием эффективного развития предприятия на рынке является ее инвестиционная деятельность. Форма применения и использования инвестиций во многом определяет текущее положение предприятия, его состояние, перспективы развития и конкурентоспособность.

Понятие «инвестиции» имеет множество вариантов определения, отражающих тот или иной подход к его пониманию. В западной литературе рассматриваются как совокупность затрат и ресурсов. Так, по мнению Дж. М. Кейнса [9] инвестиции - это часть дохода за данный период времени, не использованная для потребления.

Согласно мнению Долана Э. Дж. [4] инвестиции - это увеличение объема капитала, используемого в экономической системе, то есть осуществляемое людьми увеличение предложения производительных ресурсов. Похожее определение дает Макконел К. Р. [14], он рассматривает инвестиции как производственные затраты, накопление средств производства и увеличение материальных запасов предприятия.

В соответствии с Федеральным законом Российской Федерации «Об инвестиционной деятельности в Российской Федерации, осуществляемой в форме капитальных вложений» от 25 февраля 1999 г. [5], инвестиции трактуются как все виды денежной, имущественной и интеллектуальной собственности, вкладываемые в объекты предпринимательской и других видов деятельности в целях получения прибыли или достижения другого социального эффекта. Как правило, понятие инвестиций используют в более широком смысле, понимая под инвестициями вложение денежных средств в некоторый проект с целью получения прибыли по истечении определенного времени.

Кроме того, важно отметить, что в рамках данной работы будут рассматриваться только реальные инвестиции, то есть вложения в основной капитал в разнообразных формах: вложения в систему управления предприятием, вложения в повышение квалификации работающих на нем людей, в их образование и воспитание. Это связано с тем, что реальное инвестирование является основой инвестиционной деятельности предприятия, а зачастую является единственным его инвестиционным направлением. Это определяет высокую роль реальных инвестиций в системе инвестиционной деятельности предприятия.

Реальное инвестирование включает в себя несколько групп инвестиций[8]: инвестиции в повышение эффективности деятельности предприятия, главной целью которых является снижение затрат за счет улучшения и совершенствования оборудования, улучшения организации труда, обучения персонала и так далее; обязательные инвестиции, которые необходимы для продолжения деятельности предприятия; инвестиции в расширение производства.

Термин «инвестиционная деятельность» можно трактовать в узком и широком смысле [15]. В соответствии с широким определением инвестиционная деятельность -это деятельность, связанная с вложением инвестиций в объекты инвестирования и осуществлением практических действий с целью получения дохода и (или) достижения иного полезного эффекта. В более узком же определении под инвестиционной деятельностью понимают процесс преобразования инвестиционных ресурсов во вложения.

В реальных экономических ситуациях инвестиции приобретают форму инвестиционных проектов. В основе инвестиционного проекта всегда лежит какой-либо проект, обоснование целесообразности и характеристики которого он содержит. Понятие «проект» также нельзя трактовать однозначно. Так, например, А.Г. Ивасенко, Я.И. Никонова, М.В. Каркавин [7] определяют проект как ограниченное по времени целенаправленное изменение отдельной системы с установленными требованиями и изначально четко определенными целями, достижение которых определяет завершение проекта. Другое понимание этого термина сводится к тому, что проект - это план какого-либо мероприятия, имеющего важное значение для его инициаторов и организаторов. В данной работе будет рассматриваться понятие проекта и дальнейшее понятие инвестиционного проекта, связанное с пониманием его как комплекса действий, направленных на достижение некоторой цели.

Под инвестиционным проектом в Российском законодательстве [5] понимается обоснование экономической целесообразности, объема и сроков осуществления капитальных вложений, в том числе необходимая документация, а также описание практических действий по осуществлению инвестиций.

Таким образом, инвестиционный проект - это программа решения экономической проблемы, вложение средств, в которую приводит к их отдаче (получению дохода, прибыли, социальных эффектов) после прохождения определенного срока с начала осуществления проекта, вложения средств в него. Основной целью инвестиционного проекта для любого инвестора является максимизация прибыли от вложений в инвестируемый объект[16].

генетический данные алгоритм интерфейс

1.2.   Оптимизация инвестиций

На практике инвесторам в процессе инвестиционной деятельности всегда приходится делать выбор среди инвестиционных проектов с различными характеристиками. Это связано с тем, что предприятие не может принять участие во всех имеющихся проектах по причине ограниченности своих ресурсов. В связи с этим пред инвесторами встает задача оптимизации распределения инвестиций по нескольким проектам.

Современная инвестиционная деятельность так или иначе связана с так называемой «портфельной теорией», суть которой заключается в формировании некоторой совокупности инвестиционных проектов (инвестиционного портфеля). Инвестиционным портфелем предприятия называют сформированную в соответствии с инвестиционными целями инвестора совокупность объектов инвестирования или набор активов (проектов), рассматриваемую как единое целое. Основная задача портфельного инвестирования заключается в создании оптимальных условий инвестирования, обеспечивая при этом портфелю инвестиций такие инвестиционные характеристики, достичь которые невозможно при размещении средств в отдельно взятый объект, путем отбора наиболее эффективных инвестиционных проектов [12].

Среди задач оптимизации распределения инвестиций различают пространственную и временную оптимизацию [18].

Пространственная оптимизация - решение оптимизационной задачи, суть которой заключается в нахождении наиболее эффективной совокупности независимых инвестиционных проектов на один год, общий объем инвестиции которых превышает инвестиционные ресурсы предприятия, с целью получения максимального суммарного прироста капитала. При этом имеющиеся инвестиционные проекты могут поддаваться дроблению, то есть их можно реализовывать не только целиком, но и частично, а могут не поддаваться дроблению, то есть инвестиционный проект может быть реализован только в полном объеме. При пространственной оптимизации подразумевается, что не использованные инвестиционные проекты теряются предприятием (то есть в дальнейшем не могут быть реализованы). Однако некоторые инвестиционные проекты могут быть отложены до следующего периода и эту отсрочку необходимо учитывать.

Временная оптимизация предполагает, что предприятие имеет несколько независимых инвестиционных проектов, которые ввиду ограниченности ресурсов на данный период не могут быть реализованы в данный период, однако могут быть реализованы в следующем. В таком случае решение оптимизационной задачи сводится к распределению инвестиционные проектов по двум или более периодам.

Для оценки инвестиций могут быть использованы различные методы [19]. В таблице 1.1 представлены основные из них.

Таблица 1.1 Сравнительная характеристика методов оценки инвестиций

Кроме того, Д. Грэхам в своей работе провел всестороннее исследование современной практики корпоративных финансов среди финансовых директоров крупных компаний на предмет того, какую методику они используют для оценки инвестиций. Исследование основано на ответах 392 финансовых директоров. Результаты этого опроса представляют собой процентное соотношение финансовых директоров, которые утверждали, что они всегда или почти всегда используют ту или иную методику для оптимизации инвестиций на предприятии. Результаты этого исследования представлены на рисунке 1.1.

Таким образом, наиболее популярными считаются методы оценки IRR, NPVи PP. Однако, все методики имеют свои преимущества и недостатки, поэтому нельзя однозначно утверждать какую методику следует использовать. В рамках данной работы, будут использованы несколько наиболее широко распространенных методик, выбор которых будет осуществляться в зависимости от входных данных и предпочтений пользователя.

Рисунок 1.1. Результаты опроса на предмет использования методик оценки

1.3.   Методы оптимизации

Для решения задачи оптимизации встает вопрос в выборе метода для поиска глобального и локального экстремума. Математические методы, решающие данную задачу, представляют собой разнообразие алгоритмов, реализующих последовательное улучшение значения целевой функции до момента достижения оптимального решения.

Существует классификация методов оптимизации [6]:

.        Методы нулевого порядка. Данные методы используют в процессе оптимизации только значения функции в области значений и значения аргумента в области определения. К таким методам относятся методы координатного спуска, метод Розенброка, метод Хука-Дживса, методы «золотого сечения», метод поиска по симплексу и другие. Все эти методы подразумевают, что целевая функция должна удовлетворять определенным условиям. Недостатками этих методов является плохая масштабируемость, а также возможное вырождение алгоритма в бесконечную последовательность исследующих поисков.

.        Методы первого порядка. Такие методы требуют существования первой производной целевой функции. В данную группу входят различные градиентные методы. Данные методы являются наиболее подходящими если целевая функция квадратичная. Кроме того, при некоторых условиях скорость сходимости в данных методах может оказаться недопустимо низкой.

.        Методы второго порядка (ньютоновские). Данные методы требуют существования первой и второй производной целевой функции. Основным методом, входящим в данную группу, является метод Ньютона. Основным недостатком данных методов является необходимость вычислений и обращения матриц вторых производных, что может привести к значительным вычислительным погрешностям.

Если целевая функция не дифференцируема, но является унимодальной, выпуклой и непрерывной, то возможно применение методов нулевого порядка. Методы оптимизации первого и второго порядка очень медленно сходятся вблизи окрестности оптимума. Кроме того, данные методы, как правило, сходятся не к глобальному оптимуму, а к ближайшему локальному, что недопустимо при решении многоэкстремальных задач, так как существует большая вероятность погрешности вычислений. Таким образом, описанные выше методы не подходят для решения задачи оптимизации инвестиций ввиду того, что эта задача является многоэкстремальной.

Также, существует классификация оптимизационных методов на стохастические и детерминированные методы. Стохастические методы являются псевдослучайными, так как используют элементы машинного генератора случайных чисел для поиска глобального оптимума. В детерминированных методах все процедуры поиска оптимума строго определены математическими формулами.

Так как задача оптимизации инвестиций является неформализуемой (то есть невозможен полный перебор) и многопараметрической, а также зачастую может иметь большую размерность и множество локальных экстремумов, то целесообразно применение именно стохастических методов, нежели детерминированных. Такие методы смогут обеспечить высокое быстродействие, надежность, помехоустойчивость и робастность.

К стохастическим методам относятся такие методы, какэволюционные и генетические алгоритмы, метод моделируемого отжига, машина Больцмана, алгоритмы с парной пробой, алгоритмы с возвратом и пересчетом при неудачном шаге, поиск с запретами и другие[5].

Кроме того, важно отметить методы, которые могут составить альтернативу стохастическим методам при решении задач оптимизации. К таким относятся нейронные сети, эволюционное программирование, эволюционные стратегии и другие.

Стоит отметить, что все стохастические алгоритмы в той или иной степени включают в себя элементы эвристики, поэтому имеют недостаток, присущий эвристическим методам: нечетко определен класс задач, для которых алгоритмы наиболее эффективны и отсутствуют четкие рекомендации по выбору параметров того или иного алгоритма.

По результатам исследований И.А. Минакова [15], в котором рассматривались различные методы глобальной оптимизации, можно сформировать таблицу условной результативности применения того или иного метода для решения различных задач (таблица 1.2).

Таблица 1.2 Рейтинг методов глобальной оптимизации