Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Методическое пособие 828

.pdf
Скачиваний:
4
Добавлен:
30.04.2022
Размер:
44.99 Mб
Скачать

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

«Воронежский государственный архитектурно - строительный университет»

В.П. Морозов, Л.Е. Мистров

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ

В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ВНЕШНЕЙ СРЕДЫ

МОНОГРАФИЯ

Воронеж 2016

1

УДК 004.9 ББК 32.965 М801

Рецензенты:

Ю.С. Сербулов, д.т.н., проф. кафедры вычислительной техники и информационных систем Воронежской государственной лесотехнической академии;

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

Морозов, В.П.

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ М801 ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ

НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ВНЕШНЕЙ СРЕДЫ: монография

/ В.П. Морозов, Л.Е. Мистров; Воронежский ГАСУ. - Воронеж, 2016. – 245 с.

ISBN 978-5-89040-608-8

Исследуется специальное математическое обеспечение информационной системы поддержки принятия инвестиционных решений, предназначенной для функционирования в условиях неопределенности внешней среды. В данную систему включен комплекс моделей, методов и алгоритмов, реализующий фундаментальный анализ ценных бумаг и терминологический поиск, представляющий собой процесс локализации и отбора в информационных массивах новых знаний (основных и дополнительных), в соответствии с терминами, задаваемыми ЛПР. Ряд моделей и алгоритмов доведены до программной реализации с предоставлением результатов апробации.

Монография может быть полезна специалистам, занимающимся инвестиционной деятельностью на рынке ценных бумаг, а также аспирантам и студентам, обучающимся по экономическим и информационным специальностям для углубленного изучения данной предметной области.

Ил. 104. Табл. 18. Библиогр.: 240 назв.

УДК 004.9 ББК 32.965

Печатается по решению научно–технического совета Воронежского ГАСУ

ISBN 978-5-89040-608-8

© Морозов В.П., Мистров Л.Е., 2016

 

© Воронежский ГАСУ. 2016

 

2

ОГЛАВЛЕНИЕ ВВЕДЕНИЕ…………………………………………………....……................. 5

РАЗДЕЛ 1. ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ И ИНВЕСТИЦИОННЫЕ РЕШЕНИЯ…………………………………………………………………………. 8

1.1.Процессы и функции информационной системы …..……..................... 8

1.2.Классификация информационных систем …………………................. 10

1.3.Общие вопросы принятия инвестиционных решений …..................... 16

1.4.Классификация управленческих решений …………………………….. 18

1.5.Характеристика инвестиционной деятельности ……………………... 21

1.6.Классификация управленческих решений в области финансовых инвестиций …………………………………………………………………….. 25

1.7.Характеристика процесса принятия инвестиционных решений в условиях неопределенности внешней среды ……………………………….. 27

1.8.Модель снижения неопределенности внешней среды на основе системы поддержки принятия инвестиционных решений ……………... 33

1.9.Модель стохастического учета влияния неопределенности внешней среды …………………………………………………………………………. 41

1.10.Требования, предъявляемые к системе поддержки принятия

инвестиционных решений.................................................................................

43

1.11. Критерии оптимизации разработки СППИР. Постановка

 

научной проблемы……………………………………………………………...

47

1.12.Модели и алгоритмы решения проблемы…………………………….. 49

РАЗДЕЛ 2. ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДСИСТЕМА ФУНДАМЕНТАЛЬНОГО АНАЛИЗА ИНВЕСТИЦИЙ…………………………………………………………. 52

2.1.Основные модели фундаментального инвестиционного анализа ….. 52

2.2Модель Марковица ………………………………………………………... 56

2.2.1.Постановка задачи определения долей ценных бумаг в оптимальном

портфеле Марковица............................................................................................

61

2.2.2.Алгоритм определения долей ценных бумаг в оптимальном портфеле Марковица ……………………………………………………………………………….. 63

2.2.3.Программная реализация определения долей ценных бумаг в

оптимальном портфеле Марковица

65

2.3. Одноиндексная модель Шарпа ………......................................................

67

2.3.1. Постановка задачи определения долей ценных бумаг в оптимальном

 

портфеле Шарпа ………………………………………………………………

67

2.3.2. Алгоритм определения долей ценных бумаг в оптимальном

 

портфеле Шарпа.................................................................................................

70

2.3.3. Программная реализация определения долей ценных бумаг в

 

оптимальном портфеле Шарпа ………………………………………………

71

2.4.Нейромодифицированная одноиндексная модель Шарпа ……............ 72

2.5.Модифицированный генетический алгоритм распределения инвестиций …………………................................................................................ 75

3

2.5.1.Островная модель параллельных вычислений ……………………………. 87

2.5.2.Программная реализация модифицированного генетического

алгоритма распределения инвестиций ………………..........................................

91

РАЗДЕЛ 3. ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДСИСТЕМА

 

НЕЙРОСЕТЕВОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

96

3.1. Характеристика программного комплекса нейросетевого

 

прогнозирования временных рядов...................................................................

96

3.2.Формирование ИНС……………………………………………………………… 97

3.3.Обучение ИНС…………………………………………………………………….. 114

3.4.Визуальное моделирование ИНС……………………………………………….. 137

3.5.Применение и результаты апробации ПК НПВР……………………….. 140

РАЗДЕЛ 4. ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДСИСТЕМА ТЕРМИНОЛОГИЧЕСКОГО ПОИСКА………………………………………… 146

4.1.Формализации текстовой информации …………………………………… 146

4.2.Весовая распределенная информационная система на терминологическом портрете ……………………………………………… 149

4.3. Определение структуры распределенной информационной системы

151

4.4. Идентификация текстовой информации ……………………………..

154

4.5. Описание иерархического текстового терминопостроителя………

158

4.6. Текстовый анализ на основе семантической

 

матрично-лексической модели.........................................................................

160

4.7.Извлечение новых знаний ………………………………………………... 165

4.8.Программная реализация терминологического поиска …………….…. 167

РАЗДЕЛ 5. ПОДСИСТЕМА ВВОДА И ХРАНЕНИЯ ДАННЫХ СППИР…... 175

5.1.Информационное обеспечение СППИР………………………………………... 175

5.2.Архивация данных в ПВХД…………………………………………………….. 187

5.3.Резервирование данных в ПВХД………………………………………………. 190

5.4.Ввод данных в ПВХД…………………………………………………………….. 203

РАЗДЕЛ 6. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ……... 207

6.1.Концепция проектирования…………………………………………………… 207

6.2.Технология проектирования…………………………………………………... 212

6.3.Механизм формирования целевой иерархии………………………………. 216

ЗАКЛЮЧЕНИЕ ……………………………………………………………… 221

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК……………………………………... 222

4

Введение

В настоящее время трудно представить себе принятие решений в сфере финансовых инвестиций на рынке ценных бумаг без использования информационных систем. В детерминированных условиях, что бывает крайне редко на рынке ценных бумаг, без них резко снижается оперативность принимаемых решений, а в условиях неопределенности внешней среды добавляется существенное снижение их точности. Традиционно лицом, принимающим решения, используются разновидности информационных системсистемы поддержки принятия решений. Они ориентированы на проведение технического анализа ценных бумаг и обеспечивают относительно оперативное формирование инвестиционных портфелей в условиях стабильного рынка ценных бумаг. В современных условиях, когда очень высок уровень неопределенности внешней среды, обойтись лишь техническим анализом невозможно. Требуется использование закономерностей фундаментального анализа рынка ценных бумаг и пополнение знаний лица, принимающего решения в данной предметной области путем реализации терминологического поиска.

Терминологический поиск представляет собой процесс локализации и отбора в информационных массивах новых знаний (основных и дополнительных) в соответствии с задаваемыми лицом, принимающим решения, терминами выполняемый новым классом систем поддержки принятия решенийсистемами поддержки принятия инвестиционных решений.

Система поддержки принятия инвестиционных решений представляет собой набор программно-технических комплексов, использующих оборудование, базы данных, знаний и моделей фундаментального анализа, а также терминологического поиска для информационного управления и получения новых знаний лицом, принимающим решения с целью выбора оптимального инвестиционного портфеля в условиях неопределенности внешней среды. Под знаниями понимается информация, включающая набор фактов и правил, хранящихся в базах данных и знаний системы поддержки принятия инвестиционных решений, отражающая компетентность лица, принимающего решения в данной предметной области.

Анализ состояния рынка систем поддержки принятия решений в области финансовых инвестиций позволил выявить противоречие между необходимостью в интересах формирования инвестиционного портфеля в условиях неопределенности внешней среды применения систем поддержки принятия решений, базирующихся на проведении фундаментального анализа рынка ценных бумаг, и отсутствие их теоретической проработки и практической реализации.

Цель исследования – разработать систему поддержки принятия решений, базирующуюся на фундаментальном анализе ценных бумаг и терминологическом поиске, в интересах повышения точности и оперативности принимаемых инвестиционных управленческих решений в условиях неопределенности внешней среды.

5

Для достижения общей цели необходимо решение нескольких групп частных задач, в частности: обоснование общесистемных моделей и предъявление требований к системе поддержки принятия решений; разработка подсистемы фундаментального анализа; разработка подсистемы нейросетевого прогнозирования временных рядов; разработка подсистемы терминологического поиска; разработка подсистемы ввода и хранения данных; обоснование принципов и методов проектирования систем данного типа.

Решаемые группы задач определили содержание соответствующих разделов монографии.

Впервом разделе «Информационные системы и инвестиционные решения» описаны общие теоретические вопросы, связанные с функциями, процессами, классификацией информационных систем и инвестиционных управленческих решений. Обоснованы общесистемные модели снижения неопределенности внешней среды на основе системы поддержки принятия решений и стохастического учета влияния неопределенности на принимаемые решения. Предъявлены требования к разрабатываемой системе. Сформулирована постановка научной проблемы и предложены модели и алгоритмы ее решения.

Содержание второго раздела«Информационная подсистема фундаментального анализа инвестиций» составило описание таких моделей, алгоритмов

ипрограммного обеспечения фундаментального анализа, как модель Марковица, одноиндексная модель Шарпа, нейромодифицированная одноиндексная модель Шарпа, модифицированный генетический алгоритм распределения инвестиций.

Третий раздел «Информационная подсистема нейросетевого прогнозирования временных рядов» посвящен описанию системы моделей и алгоритмов формирования, обучения и применения искусственных нейронных сетей в интересах их использования для реализации нейромодифицированной одноиндексной модели Шарпа.

Вчетвертом разделе «Информационная подсистема терминологического поиска» освещено специальное математическое и программное обеспечение, реализующее терминологический поиск. Нашли отражение вопросы формализации текстовой информации, описания весовой распределенной информационной системы на терминологическом портрете, определения структуры распределенной информационной системы, идентификации текстовой информации, описания иерархического текстового терминопостроителя, представления текстового анализа на основе семантической матрично-лексической модели, извлечения новых знаний, апробации терминологического поиска на практике.

Пятый раздел «Подсистема ввода и хранения данных системы поддержки принятия решений» содержит описание информационного обеспечения системы. Рассмотрены: общие и частные вопросы информационного обеспечения; методы архивации данных; процедуры резервирования данных; алгоритм ввода данных.

6

Вшестом разделе «Проектирование информационных систем поддержки принятия инвестиционных решений» представлены концепция и технология проектирования таких систем, а также механизм формирования целевой иерархии.

Взаключении отражены направления дальнейших исследований в данной области, среди которых наиболее перспективным является разработка методологических основ построения систем поддержки принятия решений, на основе общей теории синтеза информационно-обеспечивающих систем.

7

РАЗДЕЛ 1 ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ И ИНВЕСТИЦИОННЫЕ РЕШЕНИЯ

1.1. Процессы и функции информационной системы

Понятие «информационная система» состоит из двух основных терминов: информация и система.

Информация – это сведения, являющиеся объектом хранения, передачи и преобразования. Информация отображает определенные свойства объекта. Форма представления информации – сообщение, материальный носитель – сигнал. Информация перемещается по каналам связи, которые представляют собой совокупность технических средств и среды распространения для передачи дан-

ных [239].

Система – множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, образующих определённую целостность, единство [191].

Термин «информационная система» (ИС) используется в широком и в узком смысле.

Вшироком смысле ИС – это совокупность технического, программного и организационного обеспечения, а также персонала, предназначенная для того, чтобы своевременно обеспечивать персонал надлежащей информацией.

Вузком смысле ИС называют только часть указанных компонентов– базы данных, специализированные программы, предназначенные для организации

иведения баз данных и другие специализированные прикладные программы

[239].

Развернутое определение ИС в своей работе дал М. Р. Когаловский: «Информационной системой называется комплекс, включающий вычислительное и коммуникационное оборудование, программное обеспечение, лингвистические средства и информационные ресурсы, а также системный персонал и обеспечивающий поддержку динамической информационной модели некоторой части реального мира для удовлетворения информационных потребностей пользователей» [49].

Федеральный закон РФ от 27 июля 2006 года № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» определяет ИС как совокупность информационного обеспечения (ИО), информационных технологий (ИТ) и технических средств для обработки информации, а также системного персонала для поддержки динамической информационной модели некоторой предметной области в интересах удовлетворения информационных потребностей пользователей [204].

Стандарт ISO/IEC 2382-1 дает следующее определение: «Информационная система — система обработки информации, работающая совместно с организационными ресурсами, такими как люди, технические средства и финансовые ресурсы, которые обеспечивают и распределяют информацию» [193].

Российский ГОСТ РВ51987 определяет информационную систему как «автоматизированную систему, результатом функционирования которой явля-

8

ется представление выходной информации для последующего использования». На основе вышеизложенных определений будем позиционировать ИС как

вычислительное и коммуникационное оборудование, программное обеспечение, информационные ресурсы, а также системный персонал для удовлетворения потребностей пользователей в информации в конкретной предметной области.

У ИС есть несколько особенностей. Во-первых, они предназначены для сбора, хранения и обработки информации, поэтому в основе любой из них лежит среда хранения и доступа к данным. Во-вторых, они ориентированы на конечного пользователя, не имеющего навыков работы на компьютере, поэтому их интерфейс должен быть удобным, понятным, должен предоставлять пользователю все необходимые для работы функции.

Функции ИС должны обеспечить выполнение поддержки динамической информационной модели предметной области и удовлетворение информационных потребностей пользователей.

К числу основных функций ИС относятся:

-сбор информационных ресурсов;

-выбор необходимой информации и формализация информации(предобработка);

-хранение информации;

-передача информации;

-удаление ненужной и ошибочной информации;

-обработка запросов пользователей [240].

Среди них наиболее объемными функциями являются: сбор, хранение и обработка запросной информации.

Сбор информационных ресурсов обеспечивает получение информации из разных источников. Он может осуществляться полуавтоматически, путем ввода данных из этих источников в ПК с использованием труда пользователя или автоматически с помощью обмена данными с другими автоматизированными системами.

Хранение информации позволяет накапливать, то есть хранить нужные данные в памяти ПК для последующей работы с ними.

Функция обработки запросов позволяет выполнить запрос пользователя и выдать полученные результаты в требуемой форме.

Основные информационные процессы, протекающие в ИС, в схематичном виде представлены на рис. 1.1. Из приведенного рисунка видно, что основными процессами в ИС являются:

-ввод информации из внешних или внутренних источников;

-обработка входной информации и представление ее в удобном виде;

-вывод информации для представления потребителям или передачи в другую систему;

-обратная связь (информация, переработанная ЛПР или другой ИС для корректировки входной информации).

9

 

Программно-аппаратная часть ИС

 

 

 

 

 

 

 

 

Ввод

Обработка

Вывод

ЛПР

информации

 

информации

 

информации

 

 

или

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

другая ИС

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Обратная

 

 

 

 

 

 

связь

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 1.1. Схема основных процессов в ИС

В повседневной действительности встречается большое число различных видов ИС, в результате чего возникает необходимость их классификации.

1.2. Классификация информационных систем

Обобщенная схема классификации ИС представлена на рис. 1.2.

По архитек-

 

Файл-серверные

 

 

 

Клиент - серверные

 

 

туре

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

По числу

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Двухзвенные

 

 

 

 

 

 

Многозвенные

 

 

звеньев

 

 

 

 

 

 

 

 

 

По степени

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Автоматизированные

 

 

 

Автоматические

 

автоматизации

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

По источникам

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Внешние

 

 

 

 

 

 

Внутренние

 

 

информации

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

По масштабу

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Одиночные

 

 

 

 

Групповые

 

 

Корпоративные

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

По типу

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

информации

 

 

 

 

 

 

 

Документальные

 

 

Фактографические

 

Комбинированные

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 1.2. Классификация УР

В качестве классифицирующих признаков ИС на данной схеме представлены: архитектура, число звеньев, степень автоматизации, источник информа-

10