Данная научная статья представляет собой разработку модели для оптимального распределения финансовых ресурсов в рамках коммерческих проектов Иннохаба Росатом, в основе которой лежит комплексный подход к анализу больших объемов данных и интеграции современных инструментов квантовой оценки и машинного обучения.
Цель модели - определить наилучшее распределение средств между проектами, учитывая такие критерии, как стоимость, приоритет, прибыль, риск и срок окупаемости, подстраиваясь под изменения рыночной ситуации, и способствуя активной адаптации к макроэкономическим трендам. Алгоритм моделирования включает задание критериев каждого проекта, составление целевой функции, формулирование ограничений модели, решение задачи линейного программирования и оценку показателей модели. Подчеркивается важность моделирования при принятии инвестиционных решений и отмечается возможность использования модуля квантования для определения рисков проектов. Разработан индекс, позволяющий оценить степень, в которой проекты соответствуют целям устойчивого развития. Приведен пример применения этой модели для инвестиционных проектов, результаты которого представляют научную новизну в выборе критериев, ограничений и моделирования. Разработанная модель может быть полезна для принятия решений по распределению финансовых ресурсов в коммерческих проектах.
В данной статье были рассмотрены и проанализированы методы на основе ранжирования, такие как метод анализа иерархии процессов, VaR, метод ранговой корреляции Спирмена, метод VIKOR, принцип Парето и на иммунной основе, которые используются для оценки риска операций с токенами. Подчеркивается сложность этой задачи, так как оценка риска зависит от типа токена, целей компании и стратегий развития. Сущность методов и их алгоритм реализации показан на конкретных примерах в различных ситуациях. По результатам анализа сделан вывод, что каждый метод имеет свои преимущества и недостатки, но метод анализа иерархий и VIKOR являются более универсальными и могут быть эффективно применены для оценки риска операций с токенами.