Сценарный подход как метод анализа проектных рисков icon

Сценарный подход как метод анализа проектных рисков



НазваниеСценарный подход как метод анализа проектных рисков
Дата конвертации03.08.2012
Размер136,23 Kb.
ТипРеферат
Сценарный подход как метод анализа проектных рисков


Введение Законодательно установлено, что предпринимательская деятельностьявляется рисковой, т.е. действия участников предпринимательства в условияхсложившихся рыночных отношений, конкуренции, функционирования всей системыэкономических законов не могут быть с полной определенностью рассчитаны иосуществлены. Многие решения в предпринимательской деятельности приходитсяпринимать в условиях неопределенности, когда необходимо выбиратьнаправление действий из нескольких возможных вариантов, осуществлениекоторых сложно предсказать (рассчитать, как говорится, на все стопроцентов). Риск присущ любой сфере человеческой деятельности, что связано сомножеством условий и факторов, влияющих на положительный исход принимаемыхлюдьми решений. Исторический опыт показывает, что риск недополучениянамеченных результатов особенно стал проявляться при всеобщности товарно-денежных отношений, конкуренции участников хозяйственного оборота. Опыт развития всех стран показывает, что игнорирование или недооценкахозяйственного риска при разработке тактики и стратегии экономическойполитики, принятии конкретных решений неизбежно сдерживает развитиеобщества, научно-технического прогресса, обрекает экономическую систему назастой. Возникновение интереса к проявлению риска в хозяйственнойдеятельности связано с проведением в России экономической реформы.Хозяйственная среда становится все более рыночной, вносит впредпринимательскую деятельность дополнительные элементы неопределенности,расширяет зоны рисковых ситуаций. В этих условиях возникают неясность инеуверенность в получении ожидаемого конечного результата, а,следовательно, возрастает и степень предпринимательского риска. Экономические преобразования, происходящие в России, характеризуютсяростом числа предпринимательских структур, созданием ряда новых рыночныхинструментов. Большое число предпринимателей открывают свое дело при самыхнеблагоприятных условиях. Нарастающий кризис экономики России являетсяодной из причин усиления предпринимательского риска, что приводит кувеличению числа убыточных предприятий. Значительный рост числа убыточных предприятий позволяет сделать выводо том, что не учитывать фактор риска в предпринимательской деятельностинельзя, без этого сложным является получение адекватных реальным условиямрезультатов деятельности. Создать эффективный механизм функционированияпредприятия на основе концепции безрискового хозяйствования невозможно,однако вполне реально учесть его на различных стадиях реализации проекта. 1. Методы количественного анализа риска инвестиционных проектов В мировой практике финансового менеджмента используются различныеметоды анализа рисков инвестиционных проектов (ИП). К наиболеераспространенным из них следует отнести: -метод корректировки нормы дисконта; -метод достоверных эквивалентов (коэффициентов достоверности); -анализ чувствительности критериев эффективности (чистыйдисконтированный доход (NPV), внутренняя норма доходности (IRR) и др.); -метод сценариев; -анализ вероятностных распределений потоков платежей; -деревья решений;-метод Монте-Карло (имитационное моделирование) и др. В данной главе кратко изложены преимущества, недостатки и проблемы ихпрактического применения[1]. Метод корректировки нормы дисконта. Достоинства этого метода — впростоте расчетов, которые могут быть выполнены с использованием дажеобыкновенного калькулятора, а также в понятности и доступности. Вместе стем метод имеет существенные недостатки. Метод корректировки нормы дисконта осуществляет приведение будущихпотоков платежей к настоящему моменту времени (т.е. обыкновенноедисконтирование по более высокой норме), но не дает никакой информации остепени риска (возможных отклонениях результатов). При этом полученныерезультаты существенно зависят только от величины надбавки за риск. Он также предполагает увеличение риска во времени с постояннымкоэффициентом, что вряд ли может считаться корректным, так как для многихпроектов характерно наличие рисков в начальные периоды с постепеннымснижением их к концу реализации. Таким образом, прибыльные проекты, непредполагающие со временем существенного увеличения риска, могут бытьоценены неверно и отклонены. Данный метод не несет никакой информации о вероятностныхраспределениях будущих потоков платежей и не позволяет получить их оценку. Наконец, обратная сторона простоты метода состоит в существенныхограничениях возможностей моделирования различных вариантов, котороесводится к анализу зависимости критериев NPV(IRR,PI и др.) „от измененийтолько одного показателя — нормы дисконта. Несмотря на отмеченные недостатки, метод корректировки нормы дисконташироко применяется на практике. Метод достоверных эквивалентов. Недостатками этого метода следуетпризнать:- сложность расчета коэффициентов достоверности, адекватных риску накаждом этапе проекта;- невозможность провести анализ вероятностных распределений ключевыхпараметров. Анализ чувствительности. Данный метод является хорошей иллюстрациейвлияния отдельных исходных факторов на конечный результат проекта. Главным недостатком данного метода является предпосылка о том, чтоизменение одного фактора рассматривается изолированно, тогда как напрактике все экономические факторы в той или иной степени коррелированны. По этой причине применение данного метода на практике каксамостоятельного инструмента анализа риска, по мнению автора весьмаограничено, если вообще возможно. Метод сценариев. В целом метод позволяет получать достаточно нагляднуюкартину для различных вариантов реализации проектов, а также предоставляетинформацию о чувствительности и возможных отклонениях, а применениепрограммных средств типа Excel позволяет значительно повысить эффективностьподобного анализа путем практически неограниченного увеличения числасценариев и введения дополнительных переменных. Метод представляет собой развитие методики анализа чувствительностипроекта в том смысле, что одновременному непротиворечивому(реалистическому) изменению подвергается вся группа переменных.Рассчитываются пессимистический вариант (сценарий) возможного измененияпеременных, оптимистический и наиболее вероятный вариант. В соответствии сэтими расчетами определяются новые значения критериев NPV и IRR . Этипоказатели сравниваются с базисными значениями и делаются необходимыерекомендации. В основе рекомендаций лежит определенное “правило”: даже воптимистическом варианте нет возможности оставить проект для дальнейшегорассмотрения, если NPV такого проекта отрицательна, и наоборот:пессимистический сценарий в случае получения положительного значения NPVпозволяет эксперту судить о приемлемости данного проекта несмотря нанаихудшие ожидания. Анализ вероятностных распределений потоков платежей. В целомприменение этого метода анализа рисков позволяет получить полезнуюинформацию об ожидаемых значениях NPV и чистых поступлений, а такжепровести анализ их вероятностных распределений. Вместе с тем использование этого метода предполагает, что вероятностидля всех вариантов денежных поступлений известны либо могут быть точноопределены. В действительности в некоторых случаях распределениевероятностей может быть задано с высокой степенью достоверности на основеанализа прошлого опыта при наличии больших объемов фактических данных.Однако чаще всего такие данные недоступны, поэтому распределения задаютсяисходя из предположений экспертов и несут в себе большую долюсубъективизма. Деревья решений. Ограничением практического использования данногометода является исходная предпосылка о том, что проект должен иметьобозримое или разумное число вариантов развития. Метод особенно полезен вситуациях, когда решения, принимаемые в каждый момент времени, сильнозависят от решений, принятых ранее, и в свою очередь определяют сценариидальнейшего развития событий. Имитационное моделирование. Практическое применение данного методапродемонстрировало широкие возможности его использования инвестиционномпроектировании, особенно в условиях неопределённости и риска. Данный методособенно удобен для практического применения тем, что удачно сочетается сдругими экономико-статистическими методами, а также с теорией игр идругими методами исследования операций. Практическое применение авторомданного метода показало, что зачастую он даёт более оптимистичные оценки,чем другие методы, например анализ сценариев, что, очевидно обусловленоперебором промежуточных вариантов. Многообразие ситуаций неопределённости делает возможным применениелюбого из описанных методов в качестве инструмента анализа рисков, однако,наиболее перспективными для практического использования являются методысценарного анализа и имитационного моделирования, которые могут бытьдополнены или интегрированы в другие методики. 2. Алгоритмы количественной оценки риска инвестиционных проектов Алгоритм имитационного моделирования (инструмент «РИСК-АНАЛИЗ»): 1.Определяются ключевые факторы ИП. Для этого предлагается применятьанализ чувствительности по всем факторам (цена реализации, рекламныйбюджет, объём продаж, себестоимость продукции и т. д.), используяспециализированные пакеты типа Project Expert и Альт-Инвест, что позволитсущественно сократить время расчётов. В качестве ключевых выбираются тефакторы, изменения которых приводят к наибольшим отклонениям чистой текущейстоимости (NPV). Таблица 1. Выбор ключевых факторов ИП на основе анализа чувствительности|Факторы |-20% |-10% |0 |10% |20% |Дисперсия NPV||F1 |npv11 |npv12 |npv13 |npv14 |npv15 |Var (npv1 ) || | | | | | | ||F2 |npv21 |npv22 |npv23 |npv24 |npv25 |Var (npv2 ) ||F3 |npv31 |npv32 |npv33 |npv34 |npv35 |Var (npv3 ) ||F4 |npv41 |npv42 |npv43 |npv44 |npv45 |Var (npv4 ) ||F5 |npv51 |npv52 |npv53 |npv54 |npv55 |Var (npv5 ) ||… | | | | | | ||Fn |npvn1 |npvn2 |npvn3 |npvn4 |npvn5 |Var (npvn ) | 2. Определяются максимальное и минимальное значения ключевых факторов,и задаётся характер распределения вероятностей. В общем случаерекомендуется использовать нормальное распределение. 3. На основе выбранного распределения проводится имитация ключевыхфакторов, с учётом полученных значений рассчитываются значения NPV. 4. На основе полученных в результате имитации данных рассчитываютсякритерии, количественно характеризующие риск ИП (матожидание NPV,дисперсия, среднеквадратическое отклонение и др.). Для проведения сценарного анализа нами разработана методика,позволяющая учитывать все возможные сценарии развития, а не три варианта (оптимистичный, пессимистичный, реалистичный), как это предлагается влитературе. Предлагается следующий алгоритм сценарного анализа: Алгоритм сценарного анализа 1.Используя анализ чувствительности, определяются ключевые факторы ИП(см. выше). 2.Рассматриваются возможные ситуации и сочетания ситуаций,обусловленные колебаниями этих факторов. Для этого рекомендуется строить«дерево сценариев». 3.Методом экспертных оценок определяются вероятности каждогосценария. 4.По каждому сценарию с учетом его вероятности рассчитывается NPVпроекта, в результате чего получается массив значений NPV (табл. 2.) Таблица 2. Массив значений NPV |Сценарий |1 |2 |3 |4 |5 |… |n ||Вероятность |Р1 |Р2 |Р3 |Р4 |Р5 |… |Рn ||NPV |npv1 |Npv2 |npv3 |npv4 |npv5 |… |npvn | 5. На основе данных массива рассчитываются критерии риска ИП 3. Практические примеры расчета Исходная информация: предприятие “Техинэко”, занимающеесястроительством локальных котельных, реализует проект для завода “Старт” (Н.Новгород). Экономический эффект строительства локальной котельной длязавода “Старт” заключается в снижении затрат на отопление, так как в случаереализации проекта приведённые затраты существенно меньше, чем приведённаястоимость платежей по тарифам за централизованное отопление. В результате анализа технико-экономического обоснования проекта былоустановлено, что ключевыми факторами, определяющими риск данного проектаявляется соотношение себестоимости 1Гкал, вырабатываемой локальнойкотельной и тарифа за централизованное отопление. В общем же случае для определения ключевых параметров проекта можноиспользовать анализ чувствительности, в качестве оптимального инструментадля этого рекомендуется применять соответствующий модуль анализапрограммных пакетов «Project Expert» и «Альт-Инвест», которые обеспечиваютвозможность быстрого пересчёта по всем факторам. Хотя в большинстве случаевключевые факторы проекта известны из предыдущего опыта, либо установлены порезультатам маркетингового исследования, а анализ чувствительностинеобходим лишь для количественного определения степени влияния этогофактора. Риск-анализ данного проекта был выполнен двумя способами: -имитационное моделирование методом Монте-Карло; -анализ сценариев. Риск-анализ инвестиционного проекта методом имитационногомоделирования Моделируя значение NPV в зависимости от ключевых факторов былиполучены значения NPV по трём опорным вариантам развития событий(оптимистичный, пессимистичный, реалистичный). Методом экспертных оценокбыли определены также вероятности реализации этих вариантов. Полученныерезультаты использовались как исходные данные для имитационногомоделирования (табл. 3.) Таблица 3 Исходные условия эксперимента| |NPV (тыс. руб.) |Вероятность ||Минимум |9634 |0,05 ||Вероятное |14790 |0,9 ||Максимум |43163 |0,05 | На основе исходных данных проводим имитацию. Для проведения имитациирекомендуется использовать функцию «Генерация случайных чисел» (рис. 1) [pic]Рис. 1. Имитация с использованием генерации случайных чисел. Для осуществления имитации рекомендуется использовать нормальноераспределение, так как практика риск-анализа показала, что именно оновстречается в подавляющем большинстве случаев. Количество имитаций можетбыть сколь угодно большим и определяется требуемой точностью анализа. Вданном случае ограничимся 500 имитациями. Таблица 4 Имитация|№ п. п. |NPV (тыс. руб.) ||1 |15940,14853 ||2 |15951,41663 ||3 |15947,78512 ||4 |15953,94136 ||5 |15951,61013 ||6 |15950,67133 ||7 |15949,48875 ||8 |15955,30642 ||9 |15954,1289 ||10 |15953,20001 ||… |… | И т. д. 500 имитаций На основе полученных в результате имитации данных, используястандартные функции MS Excel проводим экономико-статистический анализ (рис2). [pic]Рис. 2. Экономико-статистический анализ результатов имитации Имитационное моделирование продемонстрировало следующие результаты: 1. Среднее значение NPV составляет 15950,79 тыс. руб. 2. Минимальное значение NPV составляет 15940,15 тыс. руб. 3. Максимальное значение NPV составляет 15962,98 тыс. руб. 4. Коэффициент вариации NPV равен 12% 5. Число случаев NPV < 0 – нет. 6. Вероятность того, что NPV будет меньше нуля равна нулю. 7. Вероятность того, что NPV будет больше максимума также равнанулю. 8. Вероятность того, что NPV будет находится в интервале [M(E) + s;max] равна 16%. 9. Вероятность того, что NPV будет находиться в интервале [M(E) - s;[M(E)] равна 34%. Оценим риск данного инвестиционного проекта. Для расчёта цены риска в данном случае используем показательсреднеквадратического отклонения - s, и матожидания – М (NPV). Всоответствии с правилом «трёх сигм», значение случайной величины, в данномслучае – NPV, с вероятностью близкой 1 находится в интервале [М-3s; М+3s].В экономическом контексте это правило можно истолковать следующим образом: -вероятность получить NPV проекта в интервале [15950,79-3,58 ;15950,79 +3,58] равна 68%; -вероятность получить NPV проекта в интервале [15950,79-7,16 ;15950,79 +7,16] равна 94%; -вероятность получить NPV проекта в интервале [15950,79-10,74 ;15950,79 +10,74] близка к единице, т.е. вероятность того, что значение NPVпроекта будет ниже 15 940,05 тыс. руб. (15950,79-10,74) стремится к нулю. Таким образом, суммарная величина возможных потерь характеризующихданный инвестиционный проект, составляет 10,74 тыс. руб. (что позволяетговорить о высокой степени надёжности проекта). Иначе говоря, цена риска данного ИП составляет 10,74 тыс. рублейусловных потерь, т.е. принятие данного инвестиционного проекта влечёт засобой возможность потерь в размере не более 10,74 тыс. руб. Риск-анализ инвестиционного проекта методом сценариев Для сравнения проведём риск-анализ того же инвестиционного проектаметодом сценариев. Рассмотрим возможные сценарии реализации инвестиционногопроекта. В данном случае их будет только три: Таблица 5 Исходные данные|Сценарии |Наилучший |Вероятный |Наихудший ||Вероятности |0,05 |0,9 |0,05 ||Тариф (руб.) |370 |187,9 |187,9 ||Себестоимость(руб.) |95,40 |53,37 |81.73 ||NPV(руб.) |43163,00 |14790,00 |9634,00 | Построение сценариев и расчёт NPV по вариантам осуществлялся с учетомтого факта, что себестоимость 1Гкал, вырабатываемой локальной котельной итариф за централизованное отопление в значительной степени коррелируют другс другом, поскольку обе эти величины зависят от одних и тех же факторов,как то эксплуатационные расходы и зарплата обслуживающего персонала. Экономико-статистический анализ данных метода сценариев показан нарис.3 [pic] Рис. 3. Экономико-статистический анализ данных метода сценариев. Сценарный анализ продемонстрировал следующие результаты: 1. Среднее значение NPV составляет 15950,85 руб. 2. Коэффициент вариации NPV равен 40 %. 3. Вероятность того, что NPV будет меньше нуля 1 %. 4. Вероятность того, что NPV будет больше максимума равна нулю. 5. Вероятность того, что NPV будет больше среднего на 10 % равна 40%. 6. Вероятность того, что NPV будет больше среднего на 20 % равна 31%. Анализируя полученные результаты, отмечаем, что метод сценариев даётболее пессимистичные оценки относительно риска инвестиционного проекта. Вчастности коэффициент вариации, определённый по результатам этого методазначительно больше, чем в случае с имитационным моделированием. Рекомендуется использовать сценарный анализ только в тех случаях,когда количество сценариев конечно, а значения факторов дискретны. Если жеколичество сценариев очень велико, а значения факторов непрерывны,рекомендуется применять имитационное моделирование. Следует отметить, что, используя сценарный анализ можно рассматриватьне только три варианта, а значительно больше. При этом можно сочетать сценарный анализ с другими методами количественного анализа рисков,например, с методом дерева решений и анализом чувствительности, как этопродемонстрировано в следующем примере. Анализ рисков бизнес-плана ТК «Корона». Установим ключевые факторыпроекта, оказывающие значительное влияние на показатель эффективности –NPV. Для этого проведём анализ чувствительности по всем факторам винтервале от –20% до +20% и выберем те из них, изменения которых приводятк наибольшим изменениям NPV (рис. 4) [pic]Рис. 4. Анализ чувствительности в Project Expert В нашем случае это факторы: ставки налогов; объём сбыта, цена сбыта. Рассмотрим возможные ситуации, обусловленные колебаниями этихфакторов. Для этого построим «дерево сценариев». [pic] Рис. 5. Дерево сценариевСитуация 1: Колебания налоговых ставок Вероятность ситуации = 0,3Ситуация 2: Колебания объёма сбыта Вероятность ситуации = 0,4Ситуация 3: Колебания цены сбыта Вероятность ситуации = 0,3 Рассмотрим также возможные сценарии развития этих ситуаций. Ситуация 1: Колебания налоговых ставок Вероятность ситуации = 0,3 Сценарий 1: Снижение налоговых ставок на 20% Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,1 Общая вероятность сценария =0,1*0,3=0,03 Сценарий 2: Налоговые ставки остаются неизменными Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,5 Общая вероятность сценария =0,5*0,3=0,15 Сценарий 3: Повышение налоговых ставок на 20% Вероятность сценария в рамках данной ситуации = 0,4 Общая вероятность сценария =0,4*0,3=0,12 Ситуация 2: Колебания объёма реализации Вероятность ситуации = 0,4 Сценарий 4: Снижение объёма реализации на 20% Р=0,25*0,4=0,1 Сценарий 5: Объёма реализации не изменяется Р=0, 5*0,4=0,2 Сценарий 6: Увеличение объёма реализации на 20% Р=0,25*0,4=0,1 Ситуация 3: Колебания цены реализации Вероятность ситуации = 0,3 Сценарий 7: Снижение цены реализации на 20% Р=0,2*0,3=0,06 Сценарий 8: Цена реализации не изменяется Р=0, 5*0,3=0,15 Сценарий 9: Увеличение цены реализации на 20% Р=0,3*0,3=0,09 По каждому из описанных сценариев определяем NPV ( эти значения былирассчитаны при анализе чувствительности), подставляем в таблицу и проводиманализ сценариев развития. Таблица 6 Ситуация 1|Ситуация | |1 | ||Сценарии |1 |2 |3 ||Вероятности |0,03 |0,15 |0,12 ||NPV |78 310 414 |68 419 353 |59 397 846 | Таблица 7 Ситуация 2|Ситуация | |2 | ||Сценарии |4 |5 |6 ||Вероятности |0,1 |0,2 |0,1 ||NPV |48 005 666 |68 419 353 |88 833 040 | Таблица 8 Ситуация 3|Ситуация | |3 | ||Сценарии |7 |8 |9 ||Вероятности |0,06 |0,15 |0,09 ||NPV | 47 901 966 | 68 419 353 | 88 936 739 | [pic]Рис. 6. Итоговая таблица сценарного анализа Проведённый риск-анализ проекта позволяет сделать следующие выводы: 1. Наиболее вероятный NPV проекта (68 249 026 тыс. руб.) несколькониже, чем ожидают от его реализации (68 310 124 тыс. руб.) 2.Несмотря на то, что вероятность получения NPV меньше нуля равнанулю, проект имеет достаточно сильный разброс значений показателя NPV, очем говорят коэффициент вариации и величина стандартного отклонения, чтохарактеризует данный проект как весьма рискованный. При этом несомненнымифакторами риска выступают снижение объёма и цены реализации. 3. Цена риска ИП в соответствии с правилом «трёх сигм» составляет 3*25724 942 = 77 174 826 тыс. руб., что превышает наиболее вероятный NPVпроекта (68 249 026 тыс. руб.) Цену риска можно также охарактеризовать через показатель коэффициентвариации (CV). В данном случае CV = 0,38. Это значит, что на рубль среднегодохода (NPV) от ИП приходится 38 копеек возможных потерь с вероятностьюравной 68%. Заключение Эффективность применения разработанных технологий инвестиционногопроектирования обусловлена тем, что они могут быть легко реализованыобычным пользователем ПК в среде MS Excel, а универсальность математическихалгоритмов, используемых в технологиях, позволяет применять их для широкого спектра ситуаций неопределённости, а также модифицировать идополнять другими инструментами. Практика применения предлагаемого инструментария в Нижегородскойобласти продемонстрировала его высокую надежность и перспективность.Экономический эффект от внедрения новых проектных технологий выражается вснижении размера резервных фондов и страховых отчислений, необходимостькоторых обусловлена наличием рисков и неопределённостью условий реализациипроекта. Опыт применения данных алгоритмов может найти широкое применение вовсех регионах России и быть использован как для проектирования ИПпредприятий, независимо от их форм собственности и отраслевойпринадлежности, так и финансовыми учреждениями для анализа эффективностиэтих проектов.-----------------------[1] Кошечкин С.А. Методы количественного анализа риска инвестиционныхпроектов. www.koshechkin.narod.ru




Нажми чтобы узнать.

Похожие:

Сценарный подход как метод анализа проектных рисков icon29. Количественные методы в оценке фин рисков
Основным количествен-м методом анализа рисков явл статистич метод. Он предполагает расчет след показателей
Сценарный подход как метод анализа проектных рисков iconОпределение рисков
Но и это не все — в конце урока мы освоим средства анализа проектных данных в Microsoft Excel и с их помощью проведем исследование...
Сценарный подход как метод анализа проектных рисков iconИспользование оценок независимых рейтинговых агентств для анализа рисков банков
Франции. Базельский комитет по банковскому надзору в документах Базель II и Базель III ориентирует финансовые организации и регулирующие...
Сценарный подход как метод анализа проектных рисков iconДидактические единицы дисциплины «Микроэкономика» Преподаватель: Рыжкова М. В
Уровни изучения экономики: микроэкономика, мезоэкономика, макроэкономика, мегаэкономика. Методы экономической теории: общенаучные,...
Сценарный подход как метод анализа проектных рисков iconОзнакомить слушателей с методами количественной оценки важнейших финансовых рисков (рыночных, кредитных, процентных рисков и рисков ликвидности)
Цель курса: сформировать у слушателей необходимый объем теоретических знаний и некоторые практические навыки принятия эффективных...
Сценарный подход как метод анализа проектных рисков iconВыработать навыки идентификации и качественного анализа рисков инвестиционных проектов и разработки мер по управлению проектными рисками
Цель курса: сформировать у слушателей необходимый объем теоретических знаний и определенные практические навыки качественного и количественного...
Сценарный подход как метод анализа проектных рисков iconМетод анализа ситуаций как метод кейс технологии
Привлекает и такой аспект, как развитие способности прорабатывать различные проблемы и находить их решение, т е работать с информацией....
Сценарный подход как метод анализа проектных рисков iconМакроэкономика как наука. Современные школы макроэкономики
Понятие макроэкономики. Методы макроэкономического анализа. Структура национального хозяйства. Общественное воспроизводство. Национальное...
Сценарный подход как метод анализа проектных рисков iconМетод анализа ситуаций как метод кейс технологии при подготовке к гиа-9 по русскому языку
Привлекает и такой аспект, как развитие способности прорабатывать различные проблемы и находить их решение, т е работать с информацией....
Сценарный подход как метод анализа проектных рисков iconОтчет о лаботарорной работе методы и средства анализа данных по теме: «Система анализа данных weka»
Методы классификации, data mining, метод байеса, 8, id3, 1R, svm, ассоциативные правила, метод априори
Разместите кнопку на своём сайте:
Документы


База данных защищена авторским правом ©rushkolnik.ru 2000-2015
При копировании материала обязательно указание активной ссылки открытой для индексации.
обратиться к администрации
Документы