Финансовое моделирование

construction
Расчет эффективности проекта на основе базовых метрик (DFCF, NPV)

Прогнозирование будущих денежных потоков и эффективности деятельности компании или проекта базируется на графоаналитическом подходе: разработке графовой казуальной модели основных экономических параметров и ключевых показателей эффективности и результатов. Результаты могут быть использованы при бизнес-планировании, инвестиционном проектировании, финансовом моделировании.
Модель справедливой стоимости компании (EV)

Расчет модели стоимости компании на основе мультипликаторов и принятых подходов к оценке справедливой стоимости компании (Fair Value). Результаты могут быть использованы при оценке бизнеса, принятии инвестиционных решений, финансовом инжиниринге.
Сценарный анализ и моделирование «что если» (What-if Analysis)

Графовая модель позволяет отследить, как локальный шок (например, сбой у одного поставщика) распространяется через сеть зависимостей, вызывая каскадный эффект на весь проект или портфель. Модель позволяет идентифицировать критические пути риска. Расчет VaR при разных доверительных интервалах.
Стресс тестированиеи и реверсивное стресс тестирование

При появлении новых данных алгоритмы байесовского вывода позволяют узлам, моделирующим последствия, влиять на распределения вероятностей узлов причин, уточняя их, без требования перестройки модели.
Литература
Использование байесовского подхода в эконометрическом анализе, байесовских сетей в разработке экономических моделей, а также подход казуального (причинно-следственного) моделирования описаны в ряде научных трудов [1-4]
  1. Айвазян, С. А. Байесовский подход в эконометрическом анализе / С. А. Айвазян // Прикладная эконометрика. – 2008. – № 1(9). – С. 93-130. – EDN IJEYJZ. https://elibrary.ru/item.asp?id=9925058
  2. Красюк Т.Н. (2026) Управление стоимостью компании на основе графового стохастического моделирования. π-Economy, 19 (2). DOI:10.18721/JE.19209
  3. Слуцкин, Л. Н. Графические статистические методы для исследования причинных зависимостей. Байесовские сети / Л. Н. Слуцкин // Журнал Новой экономической ассоциации. – 2017. – № 4(36). – С. 12-30. – DOI 10.31737/2221-2264-2017-36-4-1. – EDN YKWERD.
  4. Уткин Л.В. Анализ риска и принятие решений при неполной информации. СПб: Наука, 2007. - 404 c.