Пути совершенствования методологии и прогнозирования фондовых рынков на нечетко-множественных формализмах и теории хаоса

Для преодоления некоторых проблем, с которыми приходится сталкиваться при анализе финансовой ситуации и прогнозировании динамики акций на фондовых рынках, делаются попытки применения таких разделов современной фундаментальной и вычислительной математики, как нейрокомпьютеры (генетические алгоритмы), теория стохастического моделирования (теория хаоса) и теория рисков, теория катастроф, теория фракталов, нечеткие множества и другие. Считается, что эти методы позволят увеличить глубину прогноза на фондовых рынках за счет выявления скрытых закономерностей и взаимосвязей среди плохо формализуемых обычными методами макроэкономических, политических и глобальных финансовых показателей.

Проанализировав состояние методологии прогнозирования, мы находим, что применяемы на практике методы, как перечисленные ранее, так и методы комплексного анализа, оценки эффективности и риска инвестиционных проектов, оптимизации фондового портфеля и другие являются неадекватными характеру поступающей на вход финансовой модели прогнозной информации о состоянии внешнего окружения хозяйствующего субъекта. Помимо этого, существующие методы не учитывают субъективный характер принимаемых решений, не моделируют активность лица, принимающего финансовые решение, его не полную осведомленность и возникающую в связи с этим неуверенность в ходе классификации уровней анализируемых факторов и показателей. В этом и состоит содержание проблемы, которую необходимо решать.

Применяемые для учета неопределенности субъективно-вероятностные схемы являются неудовлетворительными, так как, потеряв связь с классической основой теории вероятности не нашли новой фундаментальной основы для существования. Вероятность, используемая в ходе оценки, не учитывает субъективные предпочтения лица, который выдвигает эту вероятностную оценку. Поэтому существует актуальная научная потребность в выработки новых принципов учета информационной неопределенности, связанной с объектом научного исследования. Поэтому, предлагается в качестве основы для моделирования неопределенности использовать формализмы теории нечетких множеств.

Именно поэтому научные исследования по совершенствованию методов прогнозирования ведутся на основе интеграции нечетких множеств, теории хаоса и, как инструмента реализации прогноза, нейронных сетей.

 

Литература

  1. Тихонов Э.Е. Методы и алгоритмы прогнозирования экономических показателей на базе нейронных сетей и модулярной арифметики. Дисс. …канд. тех. наук. – Ставрополь, 2003. – 139 с.
  2. Недосекин А.О. Фондовый менеджмент в расплывчатых условиях – Санкт-Петербург, 2003. -201 с.

Добавить комментарий

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