ИНВЕСТИЦИЯЛЫҚ ЖОБАЛАРДЫҢ ТИІМДІЛІГІН МОДЕЛЬДЕУ КЕЗІНДЕГІ СЦЕНАРИЙЛІК ТƏСІЛДІҢ ЕРЕКШЕЛІКТЕРІ

Зерттеу мақсаты – ағымдағы имитациялық эксперименттер негізінде сандық экономика динамикасы жағдайында инвестициялық жобалардың тиімділігін бағалау моделін іске асыруда сценарийлік тəсілінің алгоритмінің процедуралық кезеңдерін зерттеу жəне əзірлеу.
Əдіснамасы. Зерттеу əдістемесі жүйелік жəне кешенді талдау əдістері, ақпаратты өңдеудің экономикалық жəне статистикалық əдістері, корреляциялық жəне регрессиялық талдау мен модельдеу негізінде құралған. Отандық жəне шетелдік зерттеулерді, материалдар мен жарияланымдардың статистикалық деректері бағаланды.
Зерттеудің бірегейлігі / құндылығы. Имитациялық эксперимент жүргізудегі жасалған алгоритм бойынша сандық экономика жағдайында инвестициялық жобаның тиімділігін бағалаудың сценарийлік тəсілі зерттелді. Əр түрлі сценарийлер бойынша инвестициялық жоба тиімділігінің кешенді көрсеткіштерін есептеу жүргізілді.
Зерттеу нəтижелері. Сандық экономика факторларының даму динамикасы аясында инвестициялық жобаларды бағалау əдістерінің тиімділігін модельдеу үшін сценарийлік тəсілдің алгоритмі жасалды жəне имитациялық эксперименттері жүргізілді. Зерттеу негізінде экономиканың салалық секторларын инвестициялық қамтамасыз ету механизмдерін жетілдіру бойынша ұсыныстар əзірленді.

1. Виленский П. Л. Оценка эффективности инвестиционных проектов: теория и практика: учебник / П. Л. Виленский, В. Н. Лившиц, С. А. Смоляк - 5-е издание. – М.: ПолиПринтСервис, 2015. – 1300 с.

2. Вьюненко Л. Ф. Имитационное моделирование. учебник и практикум для академического бакалавриата / Л. Ф. Вьюненко, М. В. Михайлов, Т. Н. Первозванская. – Люберцы: Юрайт, 2016. – 283 c.

3. Акопов А. С. Имитационное моделирование: учебник и практикум для академического бакалавриата / А. С. Акопов. – Люберцы: Юрайт. 2016. – 389 c.

4. Багриновский К. А. Методологические проблемы имитационного моделирования хозяйственного механизма // Экономика и математические методы. – 1980. – Т.16. – Вып. 5. – С. 837–848.

5. Алексанов Д. С., Кошелев В. М. Экономическая оценка инвестиций. – М.: Колос-Пресс, 2002. – 382 с.

6. Ендовицкий Д. А. Инвестиционный анализ в реальном секторе экономики: Учеб. пособие / Л. Т. Гиляровская, Д. А. Ендовицкий. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 352 с.

7. Волков И. М., Грачева М. В. Проектный анализ. – М.: ИНФРА-М, 2009. – 495 с.

8. Ковалев В. В. Методы оценки инвестиционных проектов. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 144 с.

9. Четыркин Е. М. Статистические методы прогнозирования. – М.: Статистика, 1977. – С. 54–59.

10. Hellwing Z. Schematbudowy prognozy staticznej metoda wag harmonicznych // PrzegladStatystyczny. – R. XIV. – No. 2. – 1967. – P. 133–153.

11. Brown R. G. Smoothing, Forecasting and Prediction of Discrete Time Series. – N.Y.: Prentice-Hall, Englewood Cliffs, 1963. – P. 83–85.

12. Zhang J., Xiao Q. Optimal investment of a time-dependent renewal risk model with stochastic return // Journal of Inequalities and Applications. – 2015. – P. 1–12. – DOI: 10.1186/s13660-015-0707-3.

13. Kostadinova R., Klüppelberg C. Integrated insurance risk models with exponential Lévy investment // Insurance. Mathematics and Economics. – 2008. – Vol. 42 (2). – P. 560–577.

14. Статистический ежегодник «Казахстан в 2019 году» / Департамент статистики г. Астана, 2020. – 478 с.

15. Szidarovszky F., Matsumoto A. Nonlinear multiplier-accelerator model with investment and consumption delays // Structural Change and Economic Dynamics. 2015. – Vol. 33. – P. 1–9.

16. Ayres R., Voudouris V. The economic growth enigma: Capital, labour and useful energy? // Energy Policy. – 2014. – Vol. 64. – P. 16−28.

17. Девятков В. В. Имитационное моделирование: Учебное пособие / Н. Б. Кобелев, В. А. Половников, В. В. Девятков. – М.: КУРС, НИЦ ИНФРА-М, 2013. – 368 c.

18. Статистическое моделирование и прогнозирование: Учеб. пособие / Г. М. Гамбаров, Н. М. Журавель, Ю. Г. Королев и др.; Под ред. А. Г. Гранберга. – М.: Финансы и статистика, 1990. – 383 с.

19. Френкель А. А. Прогнозирование производительности труда: методы и модели. – М.: Экономика, 1989. – С. 89–93.

20. Федосеев В. В., Дайитбегов Д. М., Гармаш А. Н. Экономико-математические методы и прикладные модели. – М.: ЮНИТИ, 2000. – 391 c.

21. Черныш Е. А. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учеб. пособие / Е. А. Черныш, А. А. Новикова, Н. П. Молчанова. – М.: ПРИОР, 1999. – С. 73–76.

22. Песаран М., Слейтер Л. Динамическая регрессия: Теория и алгоритмы. – М.: Финансы и статистика, 1984. – С. 98–104.