Подопытный инвестиционный проект-свинка из семейства HYIP

Известно, что статистическое имитационное моделирование использует для своих целей случайные величины с теми или иными функциями распределения вероятностей. Результаты такого моделирования также величины случайные и обладают некоторыми статистическими характеристиками, как, например, функцией распределения вероятностей, величиной математического ожидания или величиной параметра масштаба.

При построении имитационных моделей HYIP по правилам и с использованием псевдослучайных функций генерации величин, что я описал здесь представляется интересным и практически значимым изучить степень влияния среднего количества новых вкладчиков в день (на эту величину влияет параметр nm в описанных ранее функциях) на средний потенциальный срок «жизни» и средний потенциальный срок закрытия (скама) проекта.

Однако нужен объект для исследования. Какой-то конкретный подопытный проект. Чтобы не усложнять себе жизнь, а выводы были бы при этом легче интерпретируемы я предлагаю смоделировать работу проекта по таким правилам: единственный тарифный план с безвозвратным депозитом под 1% в день c размером вклада от 10 до 10000 $. Вывод начисленных процентов осуществляется мгновенно (инстантом). Это и будет наш подопытный инвестиционный проект-свинка из семейства HYIP.

Средний потенциальный срок «жизни» и средний потенциальный срок закрытия проекта будем считать, как среднее арифметическое по результатам работы имитационной модели (на выходе модели – время «жизни» и время «закрытия» проекта), запущенной 250 раз подряд (250 итераций).

 1. Результаты при параметре nm=1 (т.е. каждый день у нас в проект приходит от 0 до 1 вкладчика).

Средний срок скама проекта: 102

Максимальный срок скама проекта: 179

Минимальный срок скама проекта: 34

Срок «жизни» проекта: 199

Максимальный срок «жизни» проекта: 256

Минимальный срок «жизни» проекта: 154

Полигон частот сымитированных сроков скама:

nm=1

График свободных средств за все время «жизни» проекта:

fnm=1

2. Параметры nm=10, 250 итераций

Средний срок скама проекта: 101

Максимальный срок скама проекта: 145

Минимальный срок скама проекта: 57

Срок «жизни» проекта: 200

Максимальный срок «жизни» проекта: 223

Минимальный срок «жизни» проекта: 185

Полигон частот сымитированных сроков скама:

nm=10

График свободных средств за все время «жизни» проекта:

fnm=10

3. Параметры nm=50, 250 итераций

Средний срок скама проекта: 102

Максимальный срок скама проекта: 141

Минимальный срок скама проекта: 67

Срок «жизни» проекта: 200

Максимальный срок «жизни» проекта: 217

Минимальный срок «жизни» проекта: 182

Полигон частот сымитированных сроков скама:

nm=50

График свободных средств за все время «жизни» проекта:

fnm=50

4. Параметры nm=100, 250 итераций

Средний срок скама проекта: 100

Максимальный срок скама проекта: 142

Минимальный срок скама проекта: 55

Срок «жизни» проекта: 200

Максимальный срок «жизни» проекта: 218

Минимальный срок «жизни» проекта: 181

  Полигон частот сымитированных сроков скама:

nm=100

График свободных средств за все время «жизни» проекта:

fnm=100

Выводы:

1) потенциальное количество новых вкладчиков в день статистически не влияет на срок «жизни» проекта с безвозвратными вкладами, а влияет только на величину свободных средств в момент потенциального скама (!). Этот вывод весьма важен. Так как при моделировании работы любого оцениваемого проекта с безвозвратными вкладами количество потенциальных вкладчиков в день можно задавать произвольно и на оценку потенциального скама проекта это не повлияет.

2) потенциальное количество новых вкладчиков в день может повлиять на срок потенциального скама проекта только тогда, когда администрация проекта имеет конкретную финансовую цель (косвенное, а не прямое влияние). Например, если изначально планируется «стянуть» примерно 200 000 $ — то во втором случае это будет возможно спустя 20 дней, в третьем спустя 5 дней и в четвертом уже спустя 3 дня. Но увы, финансовые замыслы администрации проекта смоделировать невозможно. Потому напоминаю о главном допущении – вероятный скам проекта тогда, когда в проекте наблюдается максимум свободных средств.

3) на срок жизни HYIP при имитационном моделировании безвозвратных вкладов прямое влияние оказывает: а) количество тарифов; б) размеры вкладов по каждому из тарифов; в) сроки размещения вкладов по каждому из тарифов; г) возвратные или невозвратные вклады; д) проценты по вкладам (этот фактор влияет очень сильно) е) минимальная сумма на вывод. Все эти параметры известны для любого оцениваемого проекта.

Полученные выводы, прежде всего, свидетельствуют о том, что статистическое иммитационное моделирование вполне допустимо для оценки потенциального срока «жизни» и потенциального срока закрытия (скама) проекта на этапе старта проекта.

В следующий раз я планирую провести исследование степени влияния количества потенциальных вкладчиков на срок «жизни» и время потенциального скама проекта с возвратными вкладами.

Похожие статьи:

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *