Пропустить команды ленты
Пропустить до основного контента
SharePoint
Перейти вверх

Моделирование системы риск-менеджмента в компаниях энергетического сектора

Наименование публикации:Моделирование системы риск-менеджмента в компаниях энергетического сектора Авторы:Горемыкина Г. И. 
Мастяева И.Н., Федорчук А.А.
Тематическая область:Математика
Организация и управление
Вид публикации:Статья в журнале
Электронная публикация:НетЯзык издания:РусскийГод издания:2015Страна издания: Россия Наименование журнала или сборника:Национальные интересы: приоритеты и безопасностьНомер журнала (с указанием года): №5(290), 2015Наименование издательства:Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТКод ISSN или ISBN:ISSN 2073-2872Количество страниц:13Количество печатных листов:0,813Тираж, экз:4500Издание:Издание перечня ВАКИндексация:РИНЦБиблиографическая ссылка:1. Бююль А., Цёфель П. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей / пер. с нем. СПб: ДиаСофтЮП, 2005. 608 с. 2. Горемыкина Г.И. Экономико-математическое моделирование систем управления на основе нечеткой технологии: монография / Г.И. Горемыкина, Н.А. Дмитриевская, И.Н. Мастяева. М.: МЭСИ, 2014. 138 с. 3. Дмитриевская Н.А. Межстрановой анализ критериев уязвимости и устойчивости развития / Н.А. Дмитриевская, Е.В. Грибова // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2014. № 1. С. 34–38. 4. Дубров А.М. Многомерные статистические методы / А.М. Дубров, В.С. Мхитарян, Л.И. Трошин. М.: Финансы и статистика, 2011. 352 с. 5. Леоненков А.А. Нечеткое моделирование в среде MatLab и fuzzyTECH. СПб: БХВ-Петербург, 2003. 716 с. 6. Любецкий В.А. Оценки и пучки. О некоторых вопросах нестандартного анализа // Успехи математических наук. 1989. Т. 44. Вып. 4. С. 99–153. 7. Мастяева И.Н. Модель определения «ядра» интегрированной производственной структуры / И.Н. Мастяева, О.Е. Хрусталев // Обозрение промышленной математики. 2007. Т. 14. № 6. С. 1121–1123. 8. Морозов В.П. Гипертексты в экономике / В.П. Морозов, Е.Ю. Хрусталёв, В.П. Тихомиров. М.: Финансы и статистика. 1997. 253 с. 9. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление / пер. с англ. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. 798 с. 10. Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети. Винница: УНИВЕРСУМ – Винница. 1999. 320 с. 11. Хрусталёв Е.Ю. Логико-лингвистические модели наукоемкого производственного комплекса как разновидность интеллектуальных информационных систем // Экономический анализ: теория и практика. 2014. № 11. С. 11–22. 12. Хрусталёв Е.Ю. Методологические и теоретические основы гипертекстовой технологии моделирования экономических систем // Концепции. 2010. № 1–2. С. 40–50. 13. Хрусталёв Е.Ю. Семантическое моделирование как метод производства, систематизации и использования знаний об оборонном потенциале государства // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2012. № 9. С. 2–15. 14. Хрусталёв Е.Ю., Хрусталёв О.Е. Когнитивное моделирование развития наукоемкой промышленности (на примере оборонно-промышленного комплекса) // Экономический анализ: теория и практика. 2013. № 10. С. 2–10. 15. Федорчук А.А. Моделируемые и немоделируемые риски энергетической компании // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2012. № 4. С. 42–47. 16. Федорчук А.А. Методика оценки уровня толерантности и ранжирования рисков компании // Надежность и безопасность энергетики. 2012. № 2. С. 31–35. 17. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MatLab. М.: Горячая линия – Телеком, 2007. 288 с. 18. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. М.: Финансы и статистика, 2004. 320 с. 19. Kosko B. Fuzzy Systems as Universal Approximators // IEEE Trans. on Computers. 1994. Vol. 43. № 11. P. 1329–333. 20. Parmenter D. Key Performance Indicators: Developing, Implementing and Using Winning KPI's. / New Jersey, USA: John Wiley & Sons, inc., 2007. 21. Zadeh L.A. Fuzz, y sets // Inform. Contr. 1965. Vol. 8. P. 338–353. 22. Zadeh L. Outline of a New Approach to the Analysis of Complex Systems and Decision Processes // IEEE Trans. Syst. Man Cybernet. 1973. № 3. P. 28–44. Аннотация (реферат):

​Целевой прогнозный топливно-энергетический баланс России на период до 2035 г. предусматривает опережающее развитие электроэнергетики для реализации масштабной электрификации национального хозяйства с ростом установленной мощности электростанций более чем на 1/3 и увеличением выработки электроэнергии в 1,6 раза. Изменение условий функционирования оказывает непосредственное влияние на состояние каждого объекта электроэнергетики. Поэтому в настоящее время в России происходит реформирование электроэнергетики: либерализация оптового рынка электроэнергии, введение программы энергосбережения и энергоэффективности, изменение тарифного регулирования и создание оптового рынка мощности. Вследствие этого компаниям требуются новые инструменты и технологии для перехода от регулируемого рынка к конкурентному, который характеризуется принятием управленческих решений в условиях неопределенности, возникает потребность прогнозирования возможных потерь, а значит создания системы риск-менеджмента. В статье разработана методология нечеткого моделирования оценки и управления рисками электроэнергетической компании, проведено моделирование оценки рисков электроэнергетической компании для построения оптимальной стратегии ее поведения на рынке.


Перейти к списку публикаций