RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Труды Института математики и механики УрО РАН // Архив

Тр. ИММ УрО РАН, 2019, том 25, номер 4, страницы 265–274 (Mi timm1692)

Эта публикация цитируется в 9 статьях

Математическое моделирование инвестиций на несовершенном рынке капитала

А. А. Шананин

Московский физико-технический институт (государственный университет), г. Долгопрудный, Московская обл.

Аннотация: Рассматривается проблема моделирования инвестиций на несовершенном рынке капитала, на котором процент по кредитам существенно превышает процент по депозитам. Для определения дефлятора денежных потоков предлагается использовать модель Кантора — Липмана, в которой инвестиционная среда описывается пулом стационарных тиражируемых проектов. Пул инвестиционных проектов определяет инвестиционную функцию, которая строится как поточечный максимум преобразований Лапласа денежных потоков инвестиционных проектов. Модель Кантора — Липмана инвестиций на несовершенном рынке капитала позволяет построить функцию Беллмана, которую можно использовать для оценки финансового состояния инвестора. Исследуются свойства оператора Беллмана в задаче об оптимальной стратегии инвестирования. Показано, что в качестве дефлятора денежных потоков следует использовать минимальный положительный корень инвестиционной функции. Исследована управляемая динамическая система, описывающая инвестиционный процесс. Построены режимы сбалансированного роста. Определены неймановский темп роста и неймановские состояния равновесия. Доказана теорема о магистрали в слабой форме.

Ключевые слова: инвестиции, модель Кантора — Липмана, математическое моделирование экономики, NPV, IRR, оператор Беллмана, инвестиционный полином, задача линейного программирования.

УДК: 519.863

MSC: 91B64

Поступила в редакцию: 10.10.2019
Исправленный вариант: 30.10.2019
Принята в печать: 11.11.2019

DOI: 10.21538/0134-4889-2019-25-4-265-274


 Англоязычная версия: Proceedings of the Steklov Institute of Mathematics (Supplementary issues), 2021, 313, suppl. 1, S175–S184

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024