Школа страхового бизнеса Международный институт исследования риска Риски. Аудит. Страхование
Об издательстве
Система качества издательства "Анкил"
Этические принципы издательства "Анкил"
Редакционные советы журналов
Правила рецензирования научных статей. Правила направления и опубликования научных статей
Журналы
Архив журналов
Авторам
Контакты
Прайс-лист
© Анкил, 2012
Главная » Журналы » Управление Риском



Архив изданий:
2022  1  2  3  4
2021  1  2  3  4
2020  1  2  3  4
2019  1  2  3  4
2018  1  2  3  4
2017  1  2  3  4
2016  1  2  3  4
2015  1  2  3  4
2014  1  2  3  4
2013  1  2  3  4
2012  1  2  3  4
2011  1  2  3  4
2010  1  2  3  4
0000  1  2  3  4
0000  1  2  3  4  2013
0000  1  2  3  4  2013
0000  1  2  3  4

Управление Риском №4 - 2014

Теория и общие вопросы управления риском


Мицель Артур Александрович
доктор технических наук, профессор кафедры АСУ, Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники; профессор кафедры высшей математики и математической физики, Национальный исследовательский Томский политехнический университет

Козловских София Владимировна
дипломированный специалист кафедры высшей математики и математической физики, Национальный исследовательский Томский политехнический университет

Оценка экономической эффективности инвестиционного проекта в нефтегазовой отрасли

На основе статистического метода главных компонент построена маломерная регрессионная модель цены на нефть, как функция двух главных компонент. Построены прогнозные модели двух главных компонент и рассчитаны прогнозные значения цены на нефть на 2015–2024гг. Рассчитаны показатели эффективности инвестиционных проектов для трех вариантов разработки нефтегазовых месторождений. Показано, что для нетипичных финансовых потоков собственная доходность ниже общепринятого показателя «внутренняя норма доходности».

инвестиционный проект собственная доходность внутренняя норма доходности регрессионный анализ метод главных компонент нефтегазовое месторождение прогнозирование

Evaluation of economic efficiency investment project in oil and gas industry

The article describes the application of statistical method of principal component analysis is built low-dimensional regression model oil prices as a function of two main components. Construct predictive models of the two principal components are calculated and predicted values of oil prices in 2015–2024 period. Calculated performance indicators of investment projects for the three options for developing oil and gas fields. It is shown that for non-typical private financial flows yield below accepted measure «internal rate of return».

investment project yield private internal rate of return regression analysis principal component oil and gas field prediction