Search

The paper presents a sensitivity analysis of the developed mathematical model of expert evaluation of investment projects. Processes of investment projects implementations are analyzed as decision-making processes under uncertainty. The mathematical model under study evaluates the effectiveness of an investment project using the NPV index. This index is considered a random variable and can be estimated by an investor as a segment [NPV1; NPV2J. The proposed mathematical model utilizes the probability density function of NPV in the form of Pearson curves of the first type. Another peculiar feature of the mathematical model is utilization of the subjective utility function in decision making of whether to invest or not to invest in some project. The subjective utility function considers individual characteristics of investors and their decision making under risks and uncertainty. Perception of additional information by investors changes depending on their attitude toward risk and missed opportunities and thus reduces uncertainty in decision making. The paper studies this step in detail and provides some conclusions proving the correctness of the developed mathematical model., Проводится анализ чувствительности модели экспертизы инвестиционных проектов к изменению входных параметров. При этом рассматриваются процессы реализации инвестиционных проектов в условиях неопределенности. В рассматриваемой математической модели эффективность проекта оценивается показателем NPV, значения которого случайны и известны инвестору в виде отрезка: NPV∈ [NPV1; NPV2J. В предлагаемой модели используется функция плотности вероятности NPV проекта в виде кривых Пирсона первого типа. Еще одной особенностью модели является использование функции субъективной полезности решений о принятии и отклонении инвестиционных проектов, позволяющей учесть индивидуальные особенности инвесторов при принятии решения в условиях рисков и неопределенностей. В зависимости от отношения инвесторов к риску и упущенным возможностям изменяется их восприятие дополнительной информации, сокращающей неопределенность при принятии решений. Этот момент подробно исследован в данной работе, и получены выводы, подтверждающие корректность рассматриваемой математической модели.