Математическое моделирование и разработка программного комплекса для повышения эффективности управления инвестиционным портфелем активов организации в области информационных технологий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Кузнецов, Мирон Сергеевич

• Кузнецов, Мирон Сергеевич
• кандидат технических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат технических наук Кузнецов, Мирон Сергеевич

Введение

Глава 1. Исследование существующих методов формирования оптимальных портфелей инвестиций в области информационных технологий.

1.1 Анализ динамики инвестиций в область Информационных Технологий.

1.2 Проблематика взаимосвязи портфеля вложений в области информационных технологий с ключевыми показателями эффективности системы.

1.3 Современные инструменты имитационного моделирования сложных экономических объектов.

Глава 2. Моделирование задач оптимизации портфеля инвестиционных решений с учетом дополнительных ограничений и иерархической сегментацией.

2.1 Задача оптимизации портфеля инвестиционных решений.

2.1.1 Постановка задачи оптимизации вложений в информационные технологии.

2.1.2 Доходность актива в области информационных технологий.

2.1.3 Сегментация портфеля методами таксономии.

2.2 Математическая модель оптимального портфеля инвестиций в область информационных технологий.

2.2.1 Постановка прямой и двойственной задач квадратичного программирования.

2.2.2 Постановка задачи распределения ресурсов портфеля.

Глава 3. Применение численных методов для решения задач оптимизации портфеля инвестиций.

3.1 Алгоритм решения поставленной задачи.

3.1.1 Использование метода Баранкина-Дорфмана для решения оптимизационной задачи.

3.1.2 Применение метода Гамильтона и метода Монте-Карло для нахождения базисного решения.

3.1.3 Динамическое программирование задачи распределения ресурсов портфеля.

3.2 Численные эксперименты по решению задач формирования оптимального портфеля и принятия инвестиционных решений.

3.3 Сравнительный анализ временных затрат на формирование портфеля различными методами.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математическое моделирование и разработка программного комплекса для повышения эффективности управления инвестиционным портфелем активов организации в области информационных технологий»

Благодаря развитию и внедрению информационных технологий в современной практике любая организация сталкивается с вложениями в информационные технологии. Однако статистика показывает, что только одна треть инвестиций не является убыточной и приносит прибыль [96], [47]. Управленческий аппарат социально-экономической системы сталкивается с проблемой распределения доступного бюджета на информационные технологии [21], [4].

Существующие методы инвестиционного планирования и принятия решений ориентированы в первую очередь на рынок ценных бумаг и не учитывают специфику формирования портфелей активов [100]. Кроме того, формирование портфеля вложений в информационные технологии требует определения структуры самого портфеля. Необходимость использования различных инструментов для задач формирования сегментов инвестирования и построения оптимального портфеля увеличивает временные затраты, снижается результативность принятия решений в сфере информационных технологий [93].

Разработка математической модели и программного комплекса позволит автоматизировать процесс принятия инвестиционных решений и повысить качество инвестиционного планирования в организации. Вычислительная сложность задач формирования сбалансированного портфеля и автоматизация модели предопределяют актуальность настоящей работы.

В настоящий момент проблема формирования сбалансированных портфелей активов в области информационных технологий (ИТ-активов) является одной из ключевых задач инвестиционного планирования из-за расширения инвестиционной активности организаций и развития экономики в целом [47].

Методики портфельного инвестирования и принятия решений в большинстве своем базируются на статистических методах анализа 4 эффективности активов портфеля. Основной задачей при этом является нахождение некоторой комбинации активов в портфеле, которая позволяет максимизировать или минимизировать некоторый ключевой критерий такого портфеля - доходность, риск, оборачиваемость и т.д. [6], [9].

Современные теории инвестиций и портфельного управления берут свое начало в работах Г. Марковича, который впервые в единой модели применил статистические параметры для формализации понятий доходности и риска [102], [103]. В результате была обоснована идея диверсификации портфеля активов для уменьшения финансового риска портфеля. Далее теория управления портфелем развивалась Ф. Блеком, Д. Тобином, У. Шарпом, М. Шоулсом [85], [112], [80], [84], [86]. Вопросам финансового менеджмента, а также управления инвестициями посвятили свои работы многие отечественные ученые, среди которых М.Ю. Алексеев, А.Н. Буренин, В.А. Гальперин, В.В. Домбровский, В.А. Колемаев, Я.М. Миркин, Е.С. Семенкин, A.C. Шведов [3], [10], [66],[38].

Целью исследования является моделирование и модельный анализ задач оптимизации портфеля инвестиционных решений с учетом дополнительных ограничений с иерархической сегментацией структуры инвестиций.

Поставленная цель обусловила необходимость решения следующих задач: построение математической модели с дополнительными ограничениями, позволяющей сформировать сбалансированный портфель активов организации в области информационных технологий; реализация вычислительного алгоритма и формирование тестовой задачи для проведения вычислительного эксперимента; разработка программного комплекса, воплощающего предложенный алгоритм анализа и обработки исходных данных; проведение серии численных экспериментов по решению задач формирования оптимального портфеля и принятия инвестиционных решений; исследование различных методов оптимизации для выбора метода, наиболее адекватного цели исследования.

Методы исследования. Для решения поставленных задач были использованы методы теории вероятностей, статистического анализа, математической теории двойственности. В диссертационном исследовании использовались труды как российских, так и зарубежных ученых в областях бизнес-информатики, инвестиционного управления и экономического анализа.

Научная новизна диссертации: предложена математическая модель инвестиций в информационные технологии; смоделирована и проанализирована задача оптимизации портфеля инвестиционных решений с учетом дополнительных ограничений и иерархической сегментацией; разработан алгоритм программного комплекса одновременного решения прямой и двойственной задачи для автоматизированной обработки информации об активах и формирования оптимального портфеля.

Практическая значимость работы заключается в разработке новых механизмов генерации оптимального портфеля активов в области информационных технологий. Разработанный программный комплекс позволяет имитировать возможные инвестиционные решения на модели, анализировать последствия каждого решения и на основе обоснованных прогнозов выбирать наиболее эффективные альтернативы при управлении инвестиционными ресурсами.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Кузнецов, Мирон Сергеевич

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе диссертационного исследования была достигнута основная цель - моделирование и модельный анализ задач оптимизации портфеля инвестиционных решений с учетом дополнительных ограничений с иерархической сегментацией структуры инвестиций. В ходе диссертационного исследования были получены следующие результаты:

Смоделирована и проанализирована задача оптимизации портфеля инвестиционных решений с учетом следующих ограничений: ограничения на минимальную долю актива в общем портфеле как условие минимальной безрисковой части портфеля; ограничения на максимальную долю актива в общем портфеля как условие соответствия внутренним требованиям организации и бюджетированию; иерархическая сегментация портфеля;

Разработан алгоритм программного комплекса одновременного решения прямой и двойственной задачи для автоматизированной обработки информации об активах и формирования оптимального портфеля;

Предложен математический метод оценки значимости иерархической сегментации портфеля вложений

Разработан программный комплекс, автоматизирующий процесс принятия инвестиционных решений, позволяющий увеличить результативность принятия решения до 20%.

Предложен инструментарий, объединяющий решение задачи установления иерархических сегментов инвестирования и построения оптимального портфеля

Внедрение результатов работы позволило сократить временные затраты на предварительную обработку данных и получение оптимального решения в 5,5-6,0 раз.

Разработанный комплекс компьютерных программ принят в эксплуатацию в организации ООО «Энки Рус» для автоматизации процесса формирования инвестиционных ИТ-портфелей при различных типах ограничений на этапе предварительного анализа.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Кузнецов, Мирон Сергеевич, 2012 год

1. Абрамов JT.M. Капустин В.Ф. Математическое программирование. Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1981. - 328 с.

2. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. -М.: ЮНИТИ, 1998.

3. Алексеев М.Ю. Рынок ценных бумаг. М.: Финансы и статистика, 1992.

4. Ананьин В.А. В поисках эффективности ИТ. Intelligent Enterprise. 2009 г., №7.

5. Базара М., Шетти К. Нелинейное программирование. Теория и алгоритмы. -М.: Мир, 1982. 583 с.

6. Башарин Г.П. Начала финансовой математики. М.: Инфра-М, 1997.

7. Бертсекас Д. Условная оптимизация и методы множителей Лагранжа. -М.: Радио и связь, 1987. 400 с.

8. Бочаров П.П., Печенкин A.B. Теория вероятностей и математическая статистика. -М.: Гардарика, 1998.

9. Бронштейн Е.М. Основы финансовой математики: Учебное пособие. -Уфа.: УГАТУ, 2000. 101 с.

10. Буренин А.Н. Рынок ценных бумаг и производных финансовых инструментов: учеб. пособие. М.: 1 Федеративная Книготорговая Компания, 1998

11. Васильев Ф.П. Лекции по методам решения экстремальных задач. М.: МГУ, 1974.

12. Вирт Н. Алгоритмы и структуры данных. СПб.: Невский Диалект, 2001.-352 с.

13. Габасов Р. Кириллова Ф.М. Методы оптимизации. Минск: БГУ, 1975.

14. Гавурин М.К., Малоземов В.Н. Экстремальные задачи с линейными ограничениями. Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1984. - 176 с.

15. Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация. М.: Мир, 1985.-509 с.

16. Гилл Ф., Мюррэй У. Численные методы условной оптимизации. М.: Мир, 1977.-290 с.

17. Гирсанов И.В. Лекции по математической теории экстремальных задач. М.: МГУ, 1970.

18. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высш. шк., 2001.-479 с.

19. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей. М.: Наука, 1975.

20. Гольштейн Е.Г. Теория двойственности в математическом программировании и ее приложения. -М.: Наука, 1971. 352 с.

21. Григорьев JI. Информационные технологии: проблемы развития отрасли в России. М.: ЮНИТИ, 1999.

22. Даффин Р., Питерсон Э., Зенер К. Геометрическое программирование. -М.: Мир, 1972.-311 с.

23. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. М.: Финансы и статистика, 1998.

24. Евтушенко Ю.Г. Методы решения экстремальных задач и их применение в системах оптимизации. М.: Наука, 1982. - 432 с.

25. Елизаров Е.Я., Савченко B.C. Численные методы нелинейного программирования. Тексты лекций. Донецк: ДонГУ, 1982. - 66 с.

26. Еремин И.И., Астафьев H.H. Введение в теорию линейного и выпуклого программирования. М.: Наука, 1976. - 192 с.

27. Журнал «Финансовый директор» N7, 2003.

28. Зангвилл У. Нелинейное программирование. Единый подход. М.: Сов. радио, 1973.-312 с.

29. Зуховицкий С.И., Авдеева Л.И. Линейное и выпуклое программирование. М.: Наука, 1967. - 460 с.

30. Иванов Б.Н. Дискретная математика. Алгоритмы и программы. М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2001. - 288 с.

31. Интрилигатор М. Математические методы оптимизации иэкономическая теория. -М.: Прогресс, 1975. 606 с.94 '

32. Иоффе А.Д., Тихомиров В.М. Теория экстремальных задач. М.: Наука, 1974.

33. Калинина В.Н., Панкин В.Н. Математическая статистика. М.: Высш. шк., 1998.

34. Карманов В.Г. Математическое программирование. М.: Физматлит, 2000.-264 с.

35. Касимов Ю.Ф. Введение в теорию оптимального портфеля ценных бумаг М.: «Анкил», 2005. - 144 с.

36. Касимова О.Ю. Введение в финансовую математику. Анализ кредитных и инновационных операций. М.: «Анкил», 2001.

37. Ковалев В.В., Уланов В.А. Курс финансовых вычислений. М.: Финансы и статистика, 1994.

38. Колемаев В.А. Эконометрика: Учебник. М.: ИНФРА-М, 2005. - 160 с.

39. Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р. Алгоритмы: построение и анализ. М.: МЦНМО, 2000. 960 с.

40. Кочович Е. Финансовая математика с задачами и решениями. М.: Финансы и статистика, 2004.

41. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. - 543 с.

42. Кузнецов A.B., Сакович В.А., Холод Н.И. Высшая математика: Математическое программирование. -Мн.: Выш. шк., 1994.-286 с.

43. Кузнецов A.B., Холод Н.И. Математическое программирование. Мн.: Выш. шк., 1984.-221 с.

44. Кузнецов Ю.Н., Кузубов В.И., Волощенко А.Б. Математическое программирование. М.: Высш. шк., 1980. - 300 с.

45. Кюнци Г.П., Крелле В. Нелинейное программирование. М.: Сов. радио, 1965.-304 с.

46. Малыхин В.И. Финансовая математика. М.: ЮНИТИ, 1999.

47. Мине Г., Шнайдер Д. Метакапитализм и революция в электронном бизнесе: какими будут компании и рынки в XXI веке/ Пер. с англ. М.: Альпина Паблишер, 2001. -280 с.

48. Миронов А. Информационные технологии. Общая стоимость владения информационными технологиями: www.akdi.ru/atv-upr/infteh/it-tso.htm.

49. Модели оценки потребителем эффективности вложений в информационные технологии: www.ibiz.ru.

50. Моисеев H.H., Иванилов Ю.П., Столярова Е.М. Методы оптимизации. -М.: Наука, 1978.

51. Новиков Ф.А. Дискретная математика для программистов СПб: Питер, 2000.-304 с.

52. Нурминский Е.А. Численные методы выпуклой оптимизации. М.: Наука, 1991.-168 с.

53. Первозванский A.A., Первозванская Т.Н. Финансовый рынок: расчет и риск. -М.: Инфра-М, 1994. 192 с.

54. Письменный Д.Т. Конспект лекций по теории вероятностей и математической статистике. М.: Айрис-пресс, 2005. -256 с.

55. Полак Э. Численные методы оптимизации. М.: Мир, 1974. - 376 с.

56. Поляк Б.Т. Введение в оптимизацию. -М.: Наука, 1983. 384 с.

57. Потребление основных видов ИКТ российскими организациями // http://www.cnews.ru/2004/part2/consumption.shtml

58. Пшеничный Б.Н. Выпуклый анализ и экстремальные задачи. М.: Наука, 1980.-320 с.

59. Пшеничный Б.Н., Данилин Ю.М. Численные методы в экстремальных задачах. -М.: Наука, 1975.

60. Романовский И.В. Алгоритмы решения экстремальных задач. М.: Наука, 1977.

61. Росс С., Вестерфилд Р, Джордан Б. Основы корпоративных финансов: Пер. с англ. М.: Лаборатория базовых знаний, 2000. - 720 с.

62. Руководство к Своду знаний по управлению проектами (Руководство РМВОК®). Третье издание. 2004 г.

63. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: 4-е изд. Минск: Новое знание, 2000.

64. Самаров K.JI. Финансовая математика. М.: Инфра-М, 2006. - 80 с.

65. Cea Ж. Оптимизация. Теория и алгоритмы. М.: Мир, 1973.

66. Семенкин Е.С., Медведев A.B., Ворожейкин А.Ю. Модели и алгоритмы для поддержки принятия решений инвестиционного аналитика // Вестник Томского государственного университета, серия «Информатика. Математика. Кибернетика». 2006, №293. - с. 63-70.

67. Солодовников A.C. Системы линейных неравенств. М.: Наука, 1977. -112 с.

68. Спивак С.И., Саяпова Е.В., Ахтямов Р.Э. Математическая модель оптимального портфеля // Системы управления и информационные технологии. 2007. №2(28) - С.48-52.

69. Третьяков О. Зрелость и информатизация // EnterprisePartner, 2000, N 2.

70. Управление ресурсами в условиях рынка: Кн. 6. Управление финансами. Жуковский, Международный институт менеджмента ЛИНК, 1999.

71. Финансовый менеджмент: теория и практика: Учебник/ Под ред. Стояновой Е.С. М.: Перспектива, 1996.

72. Хедли Д. Нелинейное и динамическое программирование. М.: Мир, 1967.-470 с.

73. Хильдебранд К. Информационные технологии и строка "Итого" в бюджете фирмы // Директору информационной службы, 1998, N 8.

74. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. М.: Мир, 1975.-534 с.

75. Холт Р.Н. Основы финансового менеджмента. М.: Дело ЛТД, 1995.

76. Холт Р.Н., Барнес С.Б. Планирование инвестиций. М.: Дело ЛТД, 1994.

77. Четыркин Е.М. Методы финансовых и коммерческих расчетов. М.: Дело, 1995.

78. Четыркин Е.М., Васильева Н.Е. Финансово-экономические расчеты. -М.: Финансы и статистика, 1990.

79. Четыркин Е.М., Калихман И.Л. Вероятность и статистика. М.: Финансы и статистика, 1982.

80. Шарп У., Гордон Дж. А., Бейли Д. Инвестиции: Пер. с англ. М.: Инфра-М, 1997.

81. Широ Д. Предисловие к книге Грейди Мине, Дэвид Шнайдер. Метакапитализм и революция в электронном бизнесе: какими будут компании и рынки в XXI веке/ Пер. с англ. М.: Альпина Паблишер, 2001. -280 с.

82. Эрроу К. Дж., Гурвиц Л., Удзава X. Исследования по линейному и нелинейному программированию. -М.: ИЛ, 1962.

83. BerinatoS.Do the MATH, СЮ Magazine, October 2001.

84. Black F. and Scholes M. The pricing of options and corporate liabilities //Journal of Political Economy.-1972.

85. Black F. and Scholes M. The valuation of option contracts and a test of market efficiency // Journal of Finance.-1972.

86. Black F., Perold A.F. Theory of Constant Proportion Portfolio Insurance, Division of Research, Harvard Business School, 1989 32 pages.

87. Chandler A. Strategy and Structure: Charpers in the History of the American Industrial Enterprise. Cambrige, Mass.: The MIT Press, 1962

88. Curtis G., Page S. and Kaltenmark K. Thinking bigger. Accenture Information Technology Outlook, 2003, Number 2.

89. Datz T. Portfolio Management. How to Do It Right. CIO. May 1, 2003.

90. Eastern Europe: Country Segmentation //Gartner HARD-WW-DP-0146, 2001.

91. Federal Enterprise Architecture: realigning IT to Efficiently Achieve Agency Goals, 2004.

92. Global IT Economic Outlook, 2Q04. Study #31738 (by Kevin White, Stephen

93. Minton, Elsa Opitz), IDC, August 2004.98

94. GomolskiB., IT Spending and Staffing Survey Results // Gartner Strategic Analysis Report R-21-2290, 2003.

95. IT Spending and Staffing 2009/10 Report // Computer Economics, 2009.

96. IT Spending and Staffing Survey Results //Gartner R-l 8-6281, 2002

97. IT spending, Staffing, and Technology Trends: 08/09 // InfoEdge, 2008.

98. Jeffery M., Leliveld I. Best Practices in IT Portfolio Management. Sloan Management Review. Sloan School of Management, MIT, Spring 2004 r., T. Vol. 45, No. 3.

99. Jeffery M., Leliveldl.Best Practices in IT Portfolio Management, Sloan Management Review, Reprint 45309; Vol. 45, No. 3, Spring 2004.

100. Kersten H.M.P. and EvansJ.IT Due Diligence, Banking Technology Solutions,Vol 9, 2003.

101. KerstenH.M.P., Verhoef C. IT portfolio management. A banker's perspective on IT, 2003.

102. Mark D. and Monnoyer E. Next Generation CIOs. The MvcKinsey Quarterly, Web exclusive, Kuly 2004.

103. Markowitz H., Todd G. P. Mean-Variance Analysis in Portfolio Choice and Capital Markets, John Wiley & Sons, Feb 15, 2000 399 pages.

104. Markowitz H.M. Portfolio Selection // Journal of Finance, 7(1), 1952, p.77-91.

105. Nicholas G. IT Doesn't Matter, Harvard Business Review, May 2003.

106. Nonprofit IT Staffing Survey // NTEN, 2008.

107. Pisello T., Strassmann P. IT Value Chain Management Maximizing the ROI from IT Investments. 6.m. : The Information Economics Press, 2003.

108. Sechrest L.A., CIO Update: Use Creative Cost containment // Gartner IGG-10012003-01.

109. Strassmann P. Information Productivity: Assessing Information Management Costs of U. S. Information Economics Press, 1999. 168 c.

110. Strassmann P. The Squandered Computer Evaluating the Business

111. Alignment of Information Technologies. Information Economics Press, 1996.99

112. The Business of IT Portfolio Management: Balancing Risk, Innovation and ROI, Meta Group, 2002.

113. The Standard for Portfolio Management— Second Edition. PMI, 2006.

114. Tobin J. The Interest-Elasticity of Transactions Demand for Cash // The Review of Economics and Statistics. 1956. Vol. 38. P. 241-247.

115. Verhoef C.Getting on top of IT, Science of Computer Programming, 48(1): 1 -96, November 2002.

116. Verhoef C.Quantitative IT Portfolio Management, Science of Computer Programming, 45(1): 1-96, October 2002.

117. Vertical Markets Gain Momentum in 2004 IT Spending //Gartner Dataquest, 2004.

118. Weill P., Broadbent M. Leveraging the Infrastructure. How Market Leaders Capitilize on Information technologies, Harvard Business School Press, 1998.

119. Weill P., Sinan A. IT Assets, Organizational Capabilities and Firm Performance, MIT, 2007.

120. Weill P., Sinan A. IT Savvy Pays Off. CISR Research Briefing, Sloan School of Management, MIT, Volume 4, Number 3B, 2004.

121. Weill P., Sinan A. IT Savvy: Achieving Industry Leading Returns from Your IT Portfolio. CISR Research Briefing. Sloan School of Management, MIT, 2005 r., T. Volume 5, Number 2A.

122. Weill P., Sinan A. IT Savvy: Achieving Industry Leading Returns from Your IT Portfolio. CISR Research Briefing, Sloan School of Management, MIT, Volume 5, Number 2A, 2005.

123. Weill P., Sinan A. Managing the IT Portfolio: Returns from the Different IT Asset Classes. CISR Research Briefing, Sloan School of Management, MIT, Volume 4, Number 1 A, 2004.

124. Worldwide IT Spending 2007 // IDC, 2007.