Описание темы работы, актуальности, целей, задач, новизны, тем, содержащихся внутри работы.

Раздел посвящен определению теоретических основ имитационного моделирования и его роли в управлении рисками. В нем рассматриваются ключевые понятия, такие как вероятность, случайность и закономерности, а также применение этих понятий в контексте инвестиционных проектов. Обоснованно описываются отличия имитационного моделирования от других подходов к анализу рисков.

В этом разделе осуществляется классификация имитационных моделей на основе их структуры и назначения. Раздел включает обсуждение отдельных категорий моделей: детерминированных и стохастических, а также статических и динамических. Указываются ключевые характеристики каждой категории и примеры их применения в реальных инвестиционных проектах.

Раздел описывает процесс разработки имитационных моделей и этапы, необходимые для их успешного создания. Рассматриваются вопросы выбора переменных, сбор данных, построение модели, а также методы проверки и валидации. Основное внимание уделяется логике прохождения каждого из этапов с упором на важность точности исходных данных.

Настоящий раздел посвящен практике использования Microsoft Excel как инструмента для разработки имитационных моделей. В нем подробно описаны функциональные возможности программы для генерации случайных чисел, построения графиков распределений и проведения статистического анализа полученных данных. Примеры расчетов демонстрируют как использовать эти инструменты для достижения эффективных результатов при оценке рисков.

В этом разделе рассмотрены примеры успешного применения методов имитационного моделирования в различных инвестиционных проектах. Каждое из примеров включает описание реализованных моделей, применение инструментов Excel, а также выводы о последствиях включения анализируемых рисков в процесс принятия решений.

Раздел посвящен критическому анализу методов имитационного моделирования с акцентом на их ограничения и проблемы при использовании в разных ситуациях. Выявляются потенциальные ошибки в разработке моделей, включая человеческий фактор, качество исходных данных и сложности в интерпретации результатов применения методик. Данные аспекты подчеркивают важность осознания потребностей при принятии решений.

Раздел фокусируется на будущих тенденциях в области имитационного моделирования с учетом текущих изменений в экономической среде и технологиях анализа данных. Обсуждаются предположения о возможности интеграции машинного обучения с традиционными методами выделения закономерностей рисков, что может улучшить точность предсказаний при принятии решений об инвестициях.

Описание результатов работы, выводов.

Список литературы.