Материал: Модели и алгоритмы проектирования и разработки систем поддержки принятия инвестиционных решений. Морозов В.П., Баркалов С.А

Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Воронежский государственный архитектурно - строительный университет»

В.П. Морозов, С.А. Баркалов, А.И. Сырин

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ И РАЗРАБОТКИ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ

МОНОГРАФИЯ

Воронеж 2015

1

УДК 338.24.01 ББК 65.05

М801

Рецензенты:

В.И.Новосельцев,д.т.н.,проф.кафедрыуправления иинформационно-техническогообеспеченияВоронежскогоинститутаФСИНРФ

Ю.В. Бондаренко, д.т.н., доц., кафедрыматематических методов исследования операций Воронежского государственного университета

Морозов, В.П.

МОДЕЛИИ АЛГОРИТМЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ И РАЗРАБОТКИ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫХ

М801 РЕШЕНИЙ: монография / В.П. Морозов, С.А. Баркалов, А.И. Сырин; Воронежский ГАСУ. - Воронеж, 2015. – 232 с.

ISBN 978-5-89040-530-2

Приводится описание моделей и алгоритмов разработки и проектирования системы поддержки принятия инвестиционных решений, которая представляет собой программнотехнический комплекс, использующий оборудование, специальное математическое и программное обеспечение, данные, знания, базу моделей для информационного управления ЛПР с целью выбора оптимального инвестиционного финансового портфеля. Некоторые из предложенных моделей и алгоритмов доведены до программной реализации с предоставлением результатов апробации.

Книга будет полезна специалистам-практикам в области рынка ценных бумаг, а также аспирантам и студентам экономических и информационных специальностей.

Ил. 99. Табл. 18. Библиогр.: 226 назв.

УДК 338.24.01 ББК 65.05

Печатается по решениюучебно-методического совета Воронежского ГАСУ

2

1.2.Принятие решений в области финансовых инвестиций…………….. 11

1.3.Основные модели фундаментального инвестиционного анализа…... 19

1.4.Характеристика системы поддержки принятия инвестиционных

решений…………………………………………………………………………. 23

1.5.Модель снижения неопределенности внешней среды на основе

системы поддержки принятия инвестиционных решений……………….. 27

1.6.Модель стохастического учета влияния неопределенности

внешней среды при разработке и проектировании системы поддержки принятия инвестиционных решений……………………………………….. 36

1.7.Требования, предъявляемые к системе поддержки принятия

инвестиционных решений……………………………………………............. 38

1.8.Критерии оптимизации функционирования и проектирования

систем поддержки принятия инвестиционных решений.

Постановка научной проблемы……………………………………………… 40

1.9. Модели и алгоритмы решения проблемы …………………………………. 42

РАЗДЕЛ2.МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ АНАЛИЗАИНВЕСТИЦИЙ

ИИССЛЕДОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ………………………………. 46

2.1.Модель Марковица ………………………………………………………. 46

2.1.1.Постановка задачи определения долей ценных бумаг в оптимальном

портфеле Марковица ………………………………………………………….. 51

2.1.2.Алгоритм определения долей ценных бумаг в оптимальном

2.3.Нейромодифицированная одноиндексная модель Шарпа ……............ 62

2.4.Характеристика программного комплекса нейросетевого

прогнозирования временных рядов …………………......................................... 64

2.4.1. Специальное математическое и программное обеспечение

подсистемы ввода и хранения данных …………………………………………….. 65

2.4.2. Специальное математическое и программное обеспечение

подсистемы исследования искусственных нейронных сетей ……………….... 98

3

2.4.3. Специальноематематическоеипрограммноеобеспечение

подсистемыуправления ……………………………………………………………….. 138

2.5.Порядок использования и результаты апробации программного

комплекса нейросетевого прогнозирования временных рядов……………... 140

2.6.Модифицированный генетический алгоритм распределения

инвестиций……………………………………………………………………………… 146

2.6.1.Островная модель параллельных вычислений ……………………….. 159

2.6.2.Программная реализация модифицированного генетического алго-

ритма распределения инвестиций…………………………………………………... 162

РАЗДЕЛ 3. МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ТЕРМИНОЛОГИЧЕСКОГО

ПОИСКА……………………………………………………………………………. 167

3.1.Модель формализации текстовойинформации.................................... 167

3.2.Математическая модель весовой распределенной информационной

системы на тезаурусе ……………………………………………………………….. 170

3.3.Математическая модель весовой обработки информации

на терминологическом портрете…………………………………………… 175

3.4.Синтез структуры распределенной информационной системы …... 177

3.5.Алгоритм идентификации текстов…………………………………… 180

3.6.Характеристика иерархического терминопостроителя……………. 184

3.7.Семантическая матрично - лексическая модель анализа текста …. 186

3.8.Модель извлечения новых знаний……………………………………….. 192

3.9.Программная реализация терминологического поиска в системе

поддержки принятия инвестиционных решений …………….………........ 193

РАЗДЕЛ 4. МОДЕЛИИ АЛГОРИТМЫПРОЕКТИРОВАНИЯСИСТЕМ

ПОДДЕРЖКИПРИНЯТИЯИНВЕСТИЦИОННЫХРЕШЕНИЙ………………. 202

4.1.Концепция проектированиясистем поддержки принятия инвестиционных решений……………………………………………………. 202

4.2.Технология проектирования систем поддержки принятия

инвестиционных решений…………………………………………………………... 207

4.3.Механизм формирования целевой иерархии припроектировании

систем поддержки принятия инвестиционных решений………………….. 211

ЗАКЛЮЧЕНИЕ ……………………………………………………………… 216

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК……………………………………... 217

4

Введение

Оценка финансовых инвестиций сложна и многогранна. Многогранность проявляется в необходимости учета множества факторов политической и экономической обстановки и др. Несмотря на сложность, данный вид деятельности привлекает многих игроков – лиц, принимающих решения (ЛПР), и наиболее опытным из них приносит значительные дивиденды.

Современные экономические условия предъявляют повышенные требования к знаниям, навыкам и умениям ЛПР в данной предметной области. Резко возрастают требования к качеству информации, необходимой для принятия управленческих решений и их оперативности. Без современных инструментов информационных технологий, например систем поддержки принятия решений (СППР), подобные трудности не преодолеть.

СППР (англ. Decision Support System, DSS) – это интерактивная автоматизированная система, которая помогает лицу, принимающему решения (ЛПР), использовать данные и модели для идентификации и решения задач и принятия решений.

Анализ состояния рынка СППР применительно к финансовым (портфельным) инвестициям позволил выявить их следующие особенности [154]:

-данные системы представляют коммерческий интерес и поэтомузакрыты;

-существующие системы ориентированы на проведение технического анализа ценных бумаг и не учитывают фундаментальный анализ;

-описание моделей фундаментального анализа содержится в разных источниках. Представляет интерес их объединение и доведение до практической реализации в рамках единой СППР;

-СППР западного производства дороги (в разы превышают стоимость российских систем), обладают чрезмерной функциональной избыточностью и не учитывают специфику отечественной экономики;

-полнофункциональные отечественные СППР, базирующиеся на моделях фундаментального анализа, практически не встречаются.

Актуальность данной темы продиктована необходимостью эффективного управления финансовыми инвестициями на основе повышения точности используемого методического аппарата, знаний ЛПР и оперативности принятия решений, с одной стороны, и отсутствием в настоящее время специального математического и программного обеспечения СППР, ориентированных на фундаментальный анализ ценных бумаг, с другой стороны.

Цель работы - повысить точность и оперативность принимаемых инвестиционных управленческих решений ЛПР путём минимизации ошибки между соответствующими прогнозными и фактическими значениями принятых финансовых решений на основе разработки специального математического и программного обеспечения (СМПО) системы поддержки принятия инвестиционных решений (СППИР).

Достижение поставленной цели предполагает решение нескольких групп

5