Journals / Eskişehir Technical University Journal of Science and Technology A - Applied Sciences and Engineering / 2010 / Cilt: 11 - Sayı: 1

A SIMULATION BASED APPROACH FOR AN INVESTMENT PROJECT EVALUATION UNDER UNCERTAIN AND RISKY ENVIRONMENTS

BELİRSİZ VE RİSKLİ ORTAMLARDA YATIRIM PROJELERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİNE YÖNELİK BENZETİM TABANLI BİR YAKLAŞIM

Pages
1–16
Publication Date
2010-09-24
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Also, there is an illustrative examplegiven in this study as an application of the proposed approach.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Under high uncertainty and risky environments, the future estimations related to project proposalscannot be certain and really materialized values.
📊
Key Findings & Data:It is inevitable that there exists a deviation or gap betweenforecasted values and actual values.
💡
Conclusion & Impact:Also, there is an illustrative examplegiven in this study as an application of the proposed approach.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Risk altında karar verme · Yatırım projelerinin değerlendirilmesi · Benzetim

Abstract

Under high uncertainty and risky environments, the future estimations related to project proposalscannot be certain and really materialized values. It is inevitable that there exists a deviation or gap betweenforecasted values and actual values. Thus, project risk level of the proposal should be analyzedin the assessment phase. Simulation based project evaluation approaches enables to make more reliableinvestment decision since they permits including future uncertainty and risk in analyze process. Inaddition, many times, project proposals are evaluated with more than one conflicted criteria. The aimof this paper is to present a new approach that accounts for multiple objectives for evaluating riskyinvestment projects and determining projects risk level. With the proposed simulation based optimizationapproach, necessity values for project parameters are determined to reach the expected profitabilityof the investment with the minimum initial investment cost. Also, there is an illustrative examplegiven in this study as an application of the proposed approach.

Özet

Belirsizlik ve riskin yüksek olduğu ortamlarda, proje önerilerine ilişkin gelecek ile ilgili yapılacak tahminler kesin ve fiilen gerçekleşen değerler olamaz. Gerçekleşeceği tahmin edilen değerler ile fiilen gerçekleşen değerler arasında az ya da çok sapmalar olması kaçınılmazdır. Bundan dolayı, yatırım projeleri değerlendirilirken, proje önerisine ait risk düzeyinin de mutlaka analiz edilmesi gerekir. Benzetimi temel alan proje değerlendirme yaklaşımları, geleceğin belirsizliğini ve riskini analiz sürecine dahil etmeye izin verdiklerinden daha güvenilir yatırım kararlarının alınmasına olanak sağlar. Bununla birlikte, proje önerileri çoğu zaman birbiriyle çelişen birden fazla kriter göz önüne alınarak değerlendirilir. Bu çalışmanın amacı, riskli yatırım projelerinin değerlendirilmesine ve özellikle proje risk düzeyinin belirlenmesine yönelik birden çok proje amacını dikkate alan yeni bir yaklaşım önermektir. Önerilen bu benzetim tabanlı eniyileme yaklaşımıyla, karar vericinin yatırımdan beklediği hedef karlılık değerine en düşük ilk yatırım maliyeti ile ulaşabilmesi için proje parametre değerlerinin ne olması gerektiği belirlenecektir. Çalışmada ayrıca önerilen yaklaşımın nasıl uygulanacağı konusunda bir örnek yer almaktadır.

🔖

Cite This Article

ARMANERİ, Ö., YALÇINKAYA, Ö. (2010). A SIMULATION BASED APPROACH FOR AN INVESTMENT PROJECT EVALUATION UNDER UNCERTAIN AND RISKY ENVIRONMENTS. Eskişehir Technical University Journal of Science and Technology A - Applied Sciences and Engineering, Cilt: 11 - Sayı: 1, 1–16. https://ajindex.com/articles/197022

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (18)

  1. Al-Harbi, K.M.A. (2001). Application of the AHP in project management. International Journal of Project Management 19, 19-27
  2. Ammar, E. ve Khalifa, H.A. (2005). Characterization of optimal solutions of uncertainty investment problem. Applied Mathematics and Computation 160, 111-124.
  3. Aouni, B. ve Kettani, O. (2001). Goal programming model: A glorious history and a promise future. European Journal of Operational Research 133, 225-231.
  4. Armaneri, Ö. ve Yalçınkaya, Ö. (2006). Evaluation of Risky Investment Projects through Simulation and Response Surface Methodology. Lectures on Modeling and Simulation. 7(2), 21-30.
  5. Armaneri, Ö., Yalçınkaya, Ö. ve Eski, H. (2005). Riskli Yatırım Projelerinin Simülasyon Metamodelleme Yöntemi ile Ekonomik Açıdan Değerlendirilmesi. TMMOB Makina Mühendisleri Odası, V.Endüstri-İşletme Mühendisliği Kurultayı Bildiriler Kitabı. s.245-250.
  6. Badiru, A.B. ve Sieger, D.B. (1998). Neural network as a simulation metamodel in economic analysis of risky projects. European Journal of Operational Research 105, 130-142.
  7. Bellman, R. ve Zadeh, L. (1971). Decision making in a fuzzy environment. Management Science 17, 141-164.
  8. Borgonovo, E. ve Peccati, L. (2004). Sensitivity analysis in investment project evaluation. International Journal of Production Economics 90, 17-25.
  9. Borgonovo, E. ve Peccati, L. (2006). Uncertainty and global sensitivity analysis in the evaluation of investment projects. International Journal of Production Economics 104(1), 62-73.
  10. Choobineh, F. ve Behrens, A. (1992). Use of intervals and possibility distributions in economic analysis. Journal of the Operational Research Society 43(9), s.907- 918. Cochrane, J.L. ve Zeleny, M. (1973). Multiple Criteria Decision Making. Univ. South Carolina Press,
  11. Columbia, SC. Derringer, G.C. ve Suich, R. (1980). Simultaneous Optimization of Several Response Variables. Journal of Quality Technology. 12, 214-219.
  12. Dimova, L., Sevastianov, P. ve Sevastianov, D. (2006). MCDM in a fuzzy setting: Investment projects assessment application. International Journal of Production Economics 100(1), 10-29.
  13. Enea, M. ve Piazza T. (2004), Project Selection by Constrained Fuzzy AHP. Fuzzy Optimization and Decision Making 3, 39-62.
  14. Eski, H. ve Armaneri, Ö. (2006).
  15. Mühendislik Ekonomisi. Gazi Kitabevi,
  16. Ankara.
  17. Friedman, L.W. (1996). The Simulation Metamodel. Kluwer Academic Publishers,
  18. Norwell, Massachusetts. Hooke, R. ve Jeeves, T.A. (1961). Direct search' solution of numerical and statistical problems. Journal of