Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Логико-лингвистическое моделирование системы поддержки принятия инвестиционного решения

ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Сложившаяся ситуация диктует необходимость внедрения в экономическую практику методов, позволяющих проанализировать и осуществить инвестиционные решения на уровне управляющих компаний. То есть, выработанная и регламентированная инвестиционная стратегия позволяет получать инвестиционные ресурсы, а корпорациям осваивать новые рынки сбыта и производство новых видов продукции, повышая свою… Читать ещё >

Логико-лингвистическое моделирование системы поддержки принятия инвестиционного решения (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. АНАЛИЗ СОВОКУПНОСТИ АКТУАЛЬНЫХ МЕТОДОВ ПРИНЯТИЯ ИНВЕСТИЦИОННОГО РЕШЕНИЯ
    • 1. 1. Составление понятийной и нормативной базы предмета исследования
    • 1. 2. Анализ принятия инвестиционных решений в условиях повышенной неопределенности
    • 1. 3. Анализ использования систем поддержки принятия решений, как альтернативного метода нахождения решения комплексных задач
  • Выводы к разделу
  • 2-ОБОСНОВАНИЕ НЕОБХОДИМОСТИ И ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВОЗМОЖНОСТИ СОЗДАНИЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ИНВЕСТИЦИОННОГО РЕШЕНИЯ
    • 2. 1. Обоснование необходимости создания интеллектуальной информационной системы
      • 2. 1. 1. Адекватность историческому запросу
      • 2. 1. 2. Рассмотрение возможности формулирования нечеткого вывода. 46 2.2,Определение возможности создания интеллектуальной информационной системы
      • 2. 3. 0. собенности логико-лингвистического моделирования индивидуального принятия инвестиционного решения
  • Выводы к разделу
  • З.ФОРМАЛИЗАЦИЯ ПОЛУЧЕННЫХ ДАННЫХ И ЭТАПЫ СОЗДАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ
    • 3. 1. Постановка задачи поиска инвестиционного решения (в рамках реализации этапа идентификации)
    • 3. 2. Создание модели предметной области системы поддержки принятия инвестиционного решения
    • 3. 3. Проведение этапа формализации полученных знаний и описание модели работы системы
    • 3. 4. Построение логико-лингвистической модели системы поддержки принятия инвестиционного решения
      • 3. 4. 1. Структура базы данных фреймовой структуры
      • 3. 4. 2. Структура базы знаний фреймовой структуры
      • 3. 4. 3. Развитие логико-лингвистической модели принятия инвестиционного решения
  • Выводы к разделу

Актуальность темы

исследования.

Стремительное развитие информационных технологий в направлении изучения интеллектуальных информационных систем, с одной стороны, задало достаточно высокую планку для прикладного инструментария вообще и для систем поддержки принятия решений, в частности, а с другой — при появлении специализированных систем определило возможность более оперативно реагировать на изменение внешних экономических условий.

В рамках обоснования актуальности темы исследования необходимо выделить ключевые предпосылки к постоянному совершенствованию инструментария принятия решений.

Во-первых, высокий динамизм изменения факторов внешней среды, а также постоянно изменяющаяся новизна поставленных задач обуславливают высокую вероятность принятия нерациональных стратегических решений. Четкий внутренний регламент принятия решений может вступать в конфликт как с индивидуальными аналитическими способностями ЛПР, так и с многочисленными проявлениями рыночной неопределенности.

Во-вторых, постоянное увеличение объемов информации предопределило необходимость переоценки актуальных технологических возможностей и переосмысления существующего инструментария принятия решений в пользу более гибкого подхода. В этой связи вопрос качественной формализации факторов принятия решений стоит особенно остро.

В-третьих, существование экспертов в рамках выбранного направления исследований обуславливает возможность более активного применения их знаний и навыков в результате неизбежного развития узкоориентированных интеллектуальных информационных систем.

Принятие адекватного инвестиционного решения в условиях повышенной рыночной неопределенности требует взвешенного экспертного подхода при условии учета максимально возможного количества факторов.

Регламент управляющей организации ограничивает число количественных и качественных факторов, что допускает возможность их формализации при условии наличия экспертов в соответствующей предметной области.

В рамках настоящего диссертационного исследования проводился анализ необходимости и обоснование возможности построения логико-лингвистической модели системы поддержки принятия управленческого (инвестиционного) решения с применением нечетко-множественного логического вывода. Выполнен анализ начальных этапов создания интеллектуальной системы, в рамках которой рассматривались ее цели и задачи, описание проблемной области, нюансы интерпретации и методы представления знаний и экспертных решений.

Существенный вклад в развитие систем поддержки принятия решений внесли следующие исследователи: А. П. Ершов, Д. И. Муромцев, Э. В. Попов, Д. А. Поспелов, Ю. Ф. Тельнов, И. Б. Фоминых, Ю. В. Фролов, А. Н. Целых, Р. Бенерджи, Л.3аде, П. Кин, Р. Ньюэл, Д. Пауэр, А. Тьюринг, Дж. Форрестер, Р. Хакаторн, К. Холсэппл и др.

В процессе исследования были изучены работы таких специалистов в области принятия инвестиционных решений, как Т. Б. Бердникова, Ю. В. Богатин, П. Л. Виленский, Ю. В. Жваколюк, В. Н. Лившиц, В. Д. Миловидов, Г. Марковиц, В. Маргрейб, Р. Нортон, У. Шарп и др.

Глубокие исследования в направлении применения методов нечеткой логики в рамках принятия инвестиционных решений представлены в докторских диссертациях и авторских монографиях А. О. Недосекина и В. Г. Чернова.

Цель и задачи исследования

.

Целью настоящего диссертационного исследования служит обоснование необходимости и определение возможности создания интеллектуальной информационной системы принятия инвестиционного решения в рамках корпоративных фондов. В качестве доказательства описаны комплексные аспекты преимущества интеллектуальных информационных систем. В качестве цели выступает также научное обоснование новизны диссертационного исследования относительно детального анализа корпоративных финансовых инвестиционных инструментов посредством совокупности логических алгоритмов и доказательства возможности формализации всех соответствующих факторов.

Для достижения цели в диссертационном исследовании поставлены и решены следующие задачи:

— рассмотреть и проанализировать традиционный подход к принятию инвестиционных решений;

— оценить обоснованность доверия интеллектуальным информационным системам, как инструменту принятия решений, со стороны пользователей;

— обосновать необходимость создания специализированной системы поддержки принятия инвестиционного решения;

— определить возможности формализации неколичественных факторов принятия инвестиционного решения;

— рассмотреть ключевые особенности трех начальных стадий создания интеллектуальной информационной системы поддержки принятии инвестиционного решения;

— выработать принципы накопления знаний в рамках системы поддержки принятия инвестиционного решения, в том числе и по мере ее развития.

Объект и предмет исследования.

Объектом исследования являются инвестиционные фонды, вкладываемые финансовые ресурсы в бизнес-структуры Российской Федерации, предметом — использование интеллектуальных информационных систем, посредством формализованных факторов фундаментального анализа, выполняемого лицами, принимающими инвестиционное решение.

Теоретическая и методологическая основа исследования.

Теоретическую основу диссертационной работы составили фундаментальные исследования отечественных и зарубежных авторов в области искусственного интеллекта, инженерии знаний, а также принятия экономически обоснованных инвестиционных решений. Методологической основой исследования являются теории принятия решений, теории искусственного интеллекта, системный подход к решению задач оценки эффективности инвестиционных процессов, методы экономического анализа.

При проведении диссертационного исследования автором использованы сведения и данные из монографий и статей отечественных и зарубежных исследователей, материалов научно-практических конференций по проблемам искусственного интеллекта и оценки реальных инвестиций, сети Интернет.

Настоящая диссертационная работа является завершенной научно-исследовательской работой, посвященной решению проблемы эффективного использования фондов корпоративных инвестиций посредством создания интеллектуальной информационной системы. Задача рационализации инвестиционных процессов имеет важное значение для экономики и управления активами в частности.

Полученные лично диссертантом научные результаты, обладающие признаками существенной новизны и полезности, могут быть охарактеризованы следующим образом:

1) Разработаны организационно-методические аспекты создания интеллектуальной информационной системы поддержки принятия инвестиционного решения на примере использования корпоративных фондов. Подход предполагает возможность создания системы, способной генерировать единственное качественное решение, сравнимое с решением эксперта.

2) Представлена логико-лингвистическая модель системы поддержки принятия инвестиционного решения на основе применения принципов нечеткой логики, в число которых входит конечное множество как количественных, так и качественных факторов принятия решения.

3) Обоснована целесообразность создания подобной системы с учетом исторических предпосылок, человеческого фактора, а также существующих технических возможностей, позволяющих сформировать качественный инструментарий принятия решений сопоставимых с совокупным экспертным выводом.

4) Предложена концепция логического вывода на основе логико-лингвистической модели в рамках интеллектуальной информационной системы. Логико-лингвистическая модель представлена основными принципами теории нечетких множеств, спроецированными на инвестиционную предметную область. Отличительной особенностью модели является минимальное участие экспертов без ущерба для качества генерируемого системой решения.

5) В рамках развития предложенной логико-лингвистической модели предложены приемы формализации лингвистических переменных информационных сообщений, позволяющие осуществлять учет и дальнейшее использование факторов принятия решения без участия пользователя.

Установленные в ходе исследования процедуры этапов создания интеллектуальной информационной системы — идентификации и концептуализации — определяют возможность ее формализации и выполнения с применением соответствующего инструментария и с привлечением необходимых специалистов по инженерии знаний.

Ключевые моменты, отражающие результаты проведенного диссертационного исследования опубликованы в открытой печати.

Диссертационная работа состоит из введения, трех разделов, заключения и списка используемой литературы.

Выводы к разделу 3:

1) Постановка задачи поиска инвестиционных решений для интеллектуальной информационной системы сопряжена с описанием предметной области, четким распределением ролей в рамках рабочей группы и возможным привлечением сторонних специалистов.

2) В рамках исполнения этапа концептуализации происходит создание модели выбранной предметной области, включающей основные компоненты и отношения.

3) Доказана возможность проведения анализа, формализации и задания с помощью переменных факторов принятия инвестиционного решения.

4) Обоснована возможность наполнения базы интеллектуальной информационной системы в силу наличия экспертов, способных к определению функций принадлежности факторов принятия инвестиционного решения.

5) Предложена фреймовая структура логико-лингвистической модели поддержки принятия инвестиционного решения, позволяющая представить его общем виде.

6) В рамках описания возможности автоматического накопления знаний представлена семантическая сеть, построенная на факте постепенной стандартизации информационных сообщений.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Фондовый рынок является гораздо более сложным объектом научного исследования, нежели отдельная корпорация, потому, как на этом рынке действуют десятки тысяч корпораций и миллионы частных и институциональных инвесторов. Совместная деятельность этих экономических агентов рынка приводит к результатам инвестирования в ценные бумаги, фиксируемым фондовыми индексами. Равно как и в случае моделирования финансовых систем корпораций, экспертные представления и оценки могут быть формализованы и успешно применены в ходе моделирования поведения фондового рынка и отдельных его субъектов. Оценка инвестиционной привлекательности ценных бумаг, если ее применить к большому множеству эмитентов, предоставляет материал для моделирования рынка в целом, и обобщение этих результатов позволяет нам выдвинуть современные теории оптимизации фондового портфеля.

Сложившаяся ситуация диктует необходимость внедрения в экономическую практику методов, позволяющих проанализировать и осуществить инвестиционные решения на уровне управляющих компаний. То есть, выработанная и регламентированная инвестиционная стратегия позволяет получать инвестиционные ресурсы, а корпорациям осваивать новые рынки сбыта и производство новых видов продукции, повышая свою конкурентоспособность на общероссийском уровне. В этой связи, в диссертационном исследовании выполнено следующее:

1) Приведен анализ традиционного подхода к принятию инвестиционных решений.

2) Оценена обоснованность доверия интеллектуальным информационным системам, как инструменту принятия решений, со стороны пользователей.

3) Обоснована необходимость создания специализированной системы поддержки принятия инвестиционного решения.

4) Определены возможности формализации неколичественных факторов принятия инвестиционного решения.

5) Рассмотрены ключевые особенности трех начальных стадий создания интеллектуальной информационной системы поддержки принятии инвестиционного решения.

6) Выработаны принципы накопления знаний в рамках системы поддержки принятия инвестиционного решения, в том числе и по мере ее развития.

По завершении исследования диссертантом были сделаны следующие выводы:

1) Определена и обоснована возможность создания интеллектуальной информационной системы поддержки принятия инвестиционного решения в условиях повышенной неопределенности в рамках корпоративных инвестиционных фондов.

2) Доказана возможность проведения анализа, формализации и задания с помощью переменных факторов принятия инвестиционного решения в рамках отдельно взятого регламентированного шага.

3) Предложены методические основы создания интеллектуальной информационной системы принятия инвестиционного решения в рамках использования корпоративных фондов.

4) Обоснована возможность наполнения базы интеллектуальной информационной системы в силу наличия экспертов, способных к определению функций принадлежности факторов принятия инвестиционного решения.

5) Обоснована роль создания подобной интеллектуальной информационной системы в качестве экономически оправданного шага в рамках отдельно взятой управляющей компании или учреждения, не являющимся системообразующим при формировании рыночного тренда.

Апробация созданной модели интеллектуальной информационной системы планируется после привлечения к созданию системы сторонних экспертов и специалистов по программированию и инженерии знаний. Фактор эффективности данной интеллектуальной информационной системы может быть подвергнут анализу и вычислению по завершении работ по ее созданию. Использование создаваемой информационной системы признано возможным и оправданным, поскольку решение поставленной задачи необходимо для рационализации процесса принятия инвестиционного решения с целью получения значительного экономического эффекта.

Показать весь текст

Список литературы

  1. СИ. Инвестирование. М.: Центр экономики и маркетинга, 2000. — 440 с.
  2. А. Промышленное оборудование в России: надежда сквозь разочарования // Инвестиции в России. 1997. — № 5−6. — С.49−54.
  3. P.A., Абдикеев Н. М., Шахназаров М. М. Производственные системы с искусственным интеллектом. М.: Радио w связь, 1990. — 264 с.
  4. Арсланова 3., Лившиц В. Оценка эффективности инвестиционных проектов в разных системах хозяйствования // Инвестиции в России. -1995. -Ms 1,2, 4,5.
  5. Ю., Сахаров А. Методы оценки рисков при составлении плана финансирования инвестиционного проекта // Инвестиции в России. -1997. -№ 7−8.-С.41−44.
  6. Р. Теория решения задач: подход к созданию искусственного интеллекта / Р. Бенерджи — Пер. с англ. М.: Мир, 1972. — 224 с.
  7. Т.Б. Оценка ценных бумаг. М.:ИНФРА-М, 2006. — 144 с.
  8. И.А. Инвестиционный менеджмент. Киев: МП «Итем ЛТД», 1995. — 448 с.
  9. И.А. Управление использованием капитала. Киев: Эльга, 2000. -656 с.
  10. Ю.В., Швандар В. А. Оценка эффективности бизнеса и инвестиций. М.: ЮНИТИ, 1999. — 254 с.
  11. Ю.В., Швандар В. А. Инвестиционный анализ. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. — 286 с.
  12. В.В. Инвестиционный менеджмент. СПб.: ПИТЕР, 2000. — 160 с.
  13. В.Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов. М., 1997.
  14. Ю., Гапенски Л. Финансовый менеджмент: Полный курс: В 2-х т. СПб.: Экономическая школа, 1997. Т.1.-497 с- т.2. — 669 с.
  15. И.Р. Макроэкономика. Ростов-на-Дону: Феникс, 2000.
  16. В.В., Васильев В. Д., Зубарев A.A. Выбор инвестиционных решений и проектов: оптимизационный подход. СПб.: Изд-во СПбГУ экономики и финансов, 1999. — 224 с.
  17. А.Н. Рынки производных финансовых инструментов. — М.: Инфра-М, 1996. -368 с.
  18. С.Ф. Настольная книга российского инвестора: Учеб.-практ. пособие. СПб.: Издат. дом «Бизнес-Пресса», 2000. — 506 с.
  19. Т. Математика финансового менеджмента. М.: Перспектива, 1996.-82 с.
  20. Ван Хорн Дж. К. Основы управления финансами: Пер с англ. М.: Финансы и статистика, 1996. — 800 с.
  21. Вендров А.М. CASE технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. — М.: Финансы и статистика, 1998.
  22. П.Л., Лившиц В. Н., Орлова Е.Р, Смоляк С. А. Методы оценки эффективности инвестиционных проектов. М.: Дело, 1998.
  23. П.Л., Смоляк С. А. Как рассчитать эффективность инвестиционного проекта. Расчет с комментариями — М.: Институт промышленного развития, 1996.- 148 с.
  24. И.М., Грачева М. В. Проектный анализ. М.: Биржи и банки, ЮНИТИ, 1998.-423 с.
  25. A.B. Инвестиции и финансирование: Методы оценки и обоснования. СПб.: Издательство СПбГУ, 1998. -528 с.
  26. Л. Основы инвестирования. М., 1997.
  27. В.Н. Финансовый анализ и оценка риска реальных инвестиций. М.: Финстатинформ, 1997. — 135 с.
  28. А. Управление финансовыми потоками и реинжиниринг. М.}1997.
  29. М.А. Бизнес-планирование инвестиционных проектов:
  30. Учеб.пособие. СПб.: ИНЖЭКОН, 1999. — 58 с.
  31. A.A., Половников В. А. Финансовая математика. М.: ВЗФЭИ, 1995.'
  32. М.В. Анализ проектных рисков. М.: ФИНСТАТИНФОРМ, 1999. -216 с.
  33. Г., Кохонен Т. Анализ финансовых данных с помощью самоорганизующихся карт/Пер. с англ. М.: «АЛЬПИНА», 2001.
  34. В.А., Сергеенко Г. С. Введение в активные интеллектуальные системы для менеджеров. — Ростов-на-Дону: МИРТ, 2001. — 120 с.
  35. A.A., Шумский С. А. Нейрокомпьютинг и его приложения в экономике и бизнесе. М.: МИФИ, 1998.
  36. А.П., Монахов В. М., Бешенков С. А. и др. Основы информатики и вычислительной .техники: Пробное учебное пособие для средних учебных заведений. В 2-х частях. Часть первая / Под редакцией А. П. Ершова и В. М. Монахова. М.:Просвещение, 1985.
  37. М.А., Иванова Е. А., Шахдинаров Г. М. Методы анализа и оценки инвестиционных проектов развития предприятия. СПб., 1995.
  38. П.Н., Васильев A.B., Кноль А. И. Оценка экономической эффективности инвестиционных проектов: Современные подходы. -СПб.: Наука, 1995.-168 с.
  39. Л. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976.
  40. И.А. Реальные инвестиции: Учеб.пособие. М.: «Тандем», 2000. -271с.
  41. Н.В. Инвестиции: организация управления и финансирование. -М.: ЮНИТИ, 2000, 413с.
  42. Инвестиционная активность предприятий // Экономист. 1996. — № 5. -С.51−62.
  43. Инвестиционная деятельность: теория и практика. М., 1998.
  44. Инвестиционное проектирование: Практическое руководство по экономическому обоснованию инвестиционных проектов / Под.ред. Шумилина СИ. -М.: АО Финстатинформ, 1995. 240 с.44
Заполнить форму текущей работой