Classification of economic and mathematical models of investment projects
- Authors: Bezruchko D.S1
-
Affiliations:
- Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University
- Issue: No 1 (2025)
- Pages: 308-315
- Section: Articles
- URL: https://ogarev-online.ru/2500-3747/article/view/369059
- DOI: https://doi.org/10.58224/2500-3747-2025-1-308-315
- ID: 369059
Cite item
Full Text
Abstract
the relevance of this study is associated with the need to create a methodology for economic and mathematical modeling of investment projects. The existing methodological approaches and some regulatory documents on building models have not yet been systematized and do not rely on a reliable theoretical foundation. In practical activities to create investment project models, there are already established generally accepted practices, an understanding has been reached that the best quality of the model is achieved when using the three-report method. However, the lack of a unified methodology for modeling leads to distortions in both the calculations themselves and in the interpretation of the results obtained. Also, at present, there is no established understanding of the limits of applicability of certain models. In this study, we are interested in economic and mathematical models of investment projects. Developing a classification of such models will allow us to create a methodology for their construction and application in the future, which will significantly improve the quality of investment decisions. In the study, we selected the following classification features of models: by modeling object, by data structure, by scale of the modeled object, by completeness of accounting of material and cash flows, by availability of the calculation algorithm for editing, by the possibility of reuse. It is concluded that deterministic models of investment projects, executed in the MS Excel spreadsheet processor based on open calculation algorithms using universal programs (templates) are the most common and popular type of economic and mathematical model. The author also draws attention to the fact that probabilistic models based on the Monte Carlo method are a very promising subclass of the model due to their wide possibilities for risk analysis.
About the authors
D. S Bezruchko
Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University
ORCID iD: 0000-0002-6891-5261
References
- Глухов В.В., Левенцов В.А. Экономико-математическая модель реляционной стратегии промышленного предприятия // ?-Economy. 2022. Т. 15. № 2. С. 117 – 129. DOI: https://doi.org/10.18721/JE.15208
- The FAST Standard Practical, structured design rules for financial modelling. Version 02 July 2019. www.fast-standard.org
- Требования к финансовой модели. Утверждены приказом Минэкономразвития России от 30.11.2015 N 894.
- Казаку Е.В., Зверева Е.В. Оценка социально-экономической эффективности инвестиций в транспортное строительство с учетом неопределенности методом Монте-Карло // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. 2019. Т. 12. № 5. С. 218 – 231. doi: 10.18721/JE.12518
- Лосев К.В., Будагов А.С., Корнилова С.В. К вопросу об алгоритме анализа эффективности и отбора значимых инвестиционно-строительных проектов // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. 2019. Т. 12, № 1. С. 183 – 190. doi: 10.18721/JE.12115
- Селиверстов П.В., Безручко Д.С., Васин А.В., Гриневич В.Б., Семенов К.П., Алешко О.В., Шаповалов В.В. Телемедицинский дистанционный многопрофильный анкетный скрининг как инструмент раннего выявления хронических неинфекционных заболеваний // Медицинский совет. 2023. № 17 (6). С. 311 – 321. https://doi.org/10.21518/ms2023-070
- Безручко Д.С. ИНФП-лайт // свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023614981. 2023.
- Безручко Д.С. ИНФП-КПЭ // свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023618947. 2023.
- Пищалкина И.Ю., Терешко Е.К., Сулоева С.Б. Количественная оценка рисков инвестиционных проектов с применением цифровых технологий // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. 2021. Т. 14. № 3. С. 125 – 137. doi: 10.18721/JE.14310
- Metropolis, N., Ulam, S. The Monte Carlo Method // Journal of the American Statistical Association. 1949. № 247. С. 335 – 341.
- Раменская А.В., Пивоварова К.В. Метод Монте-Карло и инструментальные средства его реализации : методические указания / Оренбургский гос. ун-т. Оренбург: ОГУ, 2018. 58 с.
- Безручко Д.С. Построение вероятностной экономико-математической модели инвестиционного проекта с помощью метода Монте-Карло // Финансы и кредит. 2024. Т. 30. № 7. С. 1623 – 1640.
- Леонтьев В. Экономические эссе. Теории, исследования, факты и политика = Essays in Economics (1966, 1977, 1985): пер. с англ. М.: Политиздат, 1990. 415 с.
- Шатилов Н.Ф. Моделирование расширенного воспроизводства. М.: Экономика, 1967. 173 с.
- Глухов В.В., Войтюк В.Н. Модель комплексной оценки рисков проекта по созданию промышленных парков // ?-Economy. 2023. Т. 16. № 1. С. 114 – 127. DOI: https://doi.org/10.18721/JE.16108
Supplementary files

