Assessing the profitability of investment projects using ordered fuzzy numbers

• Authors: Pisz Iwona , Chwastyk Anna , Łapuńka Iwona

Title variants

PL

Ocena opłacalności projektów z wykorzystaniem skierowanych liczb rozmytych

• Languages of publication: EN

Abstracts

EN

Background: This article is motivated by the fact that most approaches to capital budgeting are deterministic. In reality, the capital budgeting problem is accompanied by the uncertainty and risk associated with dealing with imprecise data. Taking this uncertainty into account when performing analyses and calculations not only helps to better measure the profitability of investment projects, but also to expand the applicability of capital budgeting methods under real-life or uncertain conditions. The major contribution of this paper is the development of a novel approach to assessing the profitability of an investment project in the presence of uncertainty. Methods: We present a novel approach for incorporating uncertainty into how the profitability of investment projects is assessed, which we term Ordered Fuzzy Net Present Value (OFNPV). The proposed method measures the level of investment project effectiveness using a model based on ordered fuzzy numbers (OFNs). In addition, ordered fuzzy numbers are used to describe changes to the investment parameters in the assumed time horizon. This paper illustrates an implementation of the proposed technique using a numerical example of an investment process in the logistics department of a company. Results: The use of the proposed method based on OFNs allows experts to gauge the real-life accuracy of the considered phenomenon, and to express their assessment of its dynamic changes. This is vital to the problem of profitability assessment in investment projects. Conclusions: Our approach offers a new perspective on the problem of investment in projects and constitutes an effective tool for assessing the profitability of investment projects. This tool could constitute a valuable source of knowledge for investors involved in decision-making processes.

PL

Wstęp: U podstaw rozważań leży stwierdzenie, że większość podejść do budżetowania kapitałowego ma charakter deterministyczny. W rzeczywistości problemowi budżetowania towarzyszy niepewność i ryzyko związane z przetwarzaniem nieprecyzyjnych danych. Uwzględnienie tej niepewności nie tylko pomaga lepiej zmierzyć efektywność projektów inwestycyjnych, ale także rozszerzyć zastosowanie metod budżetowania kapitałowego w warunkach rzeczywistych lub niepewnych. Głównym celem artykułu jest opracowanie nowatorskiego podejścia do oceny opłacalności projektu inwestycyjnego w warunkach niepewności. Metody: Prezentujemy nowatorskie podejście uwzględniające niepewność w ocenie opłacalności projektów inwestycyjnych Ordered Fuzzy Net Present Value (OFNPV). Proponowana metoda umożliwia dokonanie oceny efektywności projektu inwestycyjnego za pomocą modelu opartego na skierowanych liczbach rozmytych (OFN). Ponadto skierowane liczby rozmyte służą do opisu zmian parametrów inwestycyjnych w założonym horyzoncie czasowym. Artykuł ilustruje wdrożenie proponowanego podejścia z wykorzystaniem przykładu procesu inwestycyjnego w przedsiębiorstwie w obszarze logistycznym. Wyniki: Zastosowanie proponowanej metody opartej na OFN pozwala ekspertom ocenić dokładność rozpatrywanego zjawiska, a także wyrazić swoją ocenę na temat dynamiki ich zmian. Ma to kluczowe znaczenie dla problemu oceny opłacalności projektów inwestycyjnych. Wnioski: Proponowane podejście oferuje nowe spojrzenie na problem inwestycyjny i stanowi skuteczne narzędzie do oceny opłacalności projektów inwestycyjnych. Narzędzie to może stanowić cenne źródło wiedzy dla inwestorów zaangażowanych w procesy decyzyjne.

Keywords

EN

project; investment project; capital budgeting; NPV; fuzzy number; ordered fuzzy number

PL

projekt; projekt inwestycyjny; budżetowanie kapitałowe; NPV; liczba rozmyta; skierowana liczba rozmyta

• Publisher: Wyższa Szkoła Logistyki
• Journal: LogForum
• Year: 2019
• Volume: 15
• Issue: 3
• Pages: 377-389

Contributors

author

Pisz Iwona

• Opole University, Opole, Poland

author

Chwastyk Anna

• Opole University of Technology, Opole, Poland

author

Łapuńka Iwona

• Opole University of Technology, Opole, Poland