Учебное пособие (Интеллектулльные информационные технологии) (ТГУ). Учебное пособие (Интеллектулльные информационные технологии) (Т. Интеллектуальные информационные технологии
 Скачать 3.62 Mb.
|
– знак, выражающий отношение безразличия или толерантности.Рис.11.1. Модель системы поддержки принятия решенийНаиболее распространенной формой выявления проблем с использованием технико-экономических показателей является сравнение их фактических величин с нормативными и средними значениями. Логический анализ проблем-причин, находящийся на нижних уровнях иерархии, показывает, что во многих случаях они позволяют сформировать варианты решения проблем более высокого уровня. Например, в качестве вариантов решения проблемы снижения объемов производства и сбыта продукции возможны альтернативы:
Когда отсутствуют статистические данные, необходимые для расчета объективной вероятности риска, прибегают к субъективным оценкам, основанным на интуиции и опыте экспертов. Дж. Кейнс ввел понятие субъективной вероятности. В соответствии с принципом безразличия одинаково правдоподобные события или суждения должны иметь одинаковую вероятность, что математически записывается так: А | ||||||||||||||||||||||||||||||||
| Вербальные выражения | Количественная оценка |
| Практически невозможное | Р<0,01 |
| Маловероятное | P<0,05 |
| Более возможное, чем невозможное | P>0,5 |
| Очень вероятное | P>0,8 |
| Практически достоверное | P>0,99 |
При осуществлении сделок на рынке ценных бумаг различают формы рисков:
Систематический риск – риск падения рынка ценных бумаг в целом. Не связан с конкретной ценной бумагой.
Несистематический риск – агрегированное понятие, объединяющее все виды рисков, связанных с конкретной ценной бумагой.
Страновой риск – риск вложения средств в ценные бумаги предприятий, находящихся под юрисдикцией страны с неустойчивым социальным и экономическим положением, с недружественными отношениями к стране, резидентом которой является инвестор. В частности, политический риск.
Риск законодательных изменений – риск потерь от вложений в ценные бумаги в связи с изменением их курсовой стоимости, вызванным появлением новых или изменением существующих законодательных норм.
Инфляционный риск – риск того, что при высокой инфляции доходы, получаемые инвесторами от ценных бумаг, обесцениваются.
Валютный риск – риск, связанный с вложениями в валютные ценные бумаги, обусловленный изменениями курса иностранной валюты.
Отраслевой риск – риск, связанный со спецификой отдельных отраслей.
Региональный риск – риск, свойственный монопродуктовым районам (с/х, военная, тяжелая, легкая отрасли промышленности).
Риск предприятия – риск финансовых потерь от вложения в ценные бумаги конкретного предприятия.
Кредитный риск – риск того, что эмитент, выпустивший ценные бумаги, окажется не в состоянии выплатить процент по ним.
Риск ликвидности – риск, связанный с возможностью потерь при реализации ценной бумаги из-за изменения ее оценки.
Процентный риск – риск потерь, которые могут понести инвесторы в связи с изменением процентных ставок.
Капитальный риск – риск существенного ухудшения качества портфеля ценных бумаг.
Существует несколько популярных подходов к принятию решений относительно выбора портфеля инвестиций и размещения средств. Наиболее простой – конформный – требует, чтобы портфель был сконструирован с целью удовлетворения специфических требований компании, осуществляющей инвестирование. В соответствии с этим подходом инвестор делает вклады фиксированной величины в различные категории ценных бумаг. Оценка качества ценных бумаг фирмы может основываться на размерах капитала компании, показателях ее эффективности и вкладах других организаций.
Стратегии, в которых активы смешиваются в соответствии с фазами национальной и глобальной экономики, называются тактическим размещением активов. Тактическое размещение активов бывает конформным, при этом средства вкладываются в те активы, которые упали в цене. Когда пропорция средств, вкладываемых в различные классы активов, основывается на некоторых прогнозных оценках макроэкономических параметров, такой подход называется размещением в соответствии со сценарием.
Наиболее широко распространенным подходом к выбору портфеля является подход «среднее-дисперсия», предложенный Гарри Марковитцем. Основная идея заключается в том, чтобы рассматривать будущий доход, приносимый финансовым инструментом, как случайную переменную, то есть доходы по отдельным инвестиционным объектам случайно изменяются в некоторых пределах. Тогда, если неким образом определить по каждому инвестиционному объекту вполне определенные вероятности реализации, можно получить распределение вероятностей получения дохода по каждой альтернативе вложения средств. Для упрощения модель Марковитца предполагает, что доходы по альтернативам инвестирования распределены нормально.
По модели Марковитца определяются показатели, характеризующие объем инвестиций и риск, что позволяет сравнивать между собой различные альтернативы вложения капитала с точки зрения поставленных целей и тем самым создавать масштаб для оценки различных комбинаций. В качестве масштаба ожидаемого дохода из ряда возможных доходов на практике используют наиболее вероятное значение, которое в случае нормального распределения совпадает с математическим ожиданием.
В основе модели Марковитца выбор портфеля представляется проблемой оптимизации:
при ограничениях
,
,где n – число доступных ценных бумаг;
часть портфеля, содержащаяся в ценных бумагах вида i; Ri = Е(ri) – ожидаемая величина дохода по бумагамi; Rp= E(rp) – целевой уровень ожидаемого дохода портфеля; σij – ковариация дохода по ценным бумагам iи j; Vp – дисперсия дохода портфеля.Эта задача является задачей квадратичного программирования.
11.2. Реализация ЭС инвестиционного проектирования
Инвестиционное проектирование сводится к решению задач:
определение целей инвестирования капитала;
оценка рынка и выбор типов инвестиций;
проектирование портфеля инвестиций;
мониторинг портфеля инвестиций.
Первая задача – аналитическая, предполагает оценку финансового состояния инвестора: выявление свободных финансовых ресурсов, оценку допустимой степени риска, необходимой степени доходности. Для выполнения всестороннего анализа целей инвестора осуществляются финансовые расчеты, после которых выполняется набор правил, интерпретирующий полученные финансовые показатели. В зависимости от определенного рейтинга инвестора и намерений ему выдаются рекомендации относительно степени риска, доходности и срочности инвестиций.
Во второй задаче исследуется состояние рынка капитала на текущий момент времени, прогнозируется его развитие и возможность участия на нем инвестора. Свободные денежные средства могут быть вложены в различные активы: государственные облигации, депозиты коммерческих банков, акции и облигации коммерческих структур, недвижимость, валюту, драгоценные металлы и др. Каждое инвестиционное средство (финансовый инструмент ФИ) имеет свою тенденцию развития, характеризуется определенными условиями вклада и получения дохода. На этом этапе ставится задача определить набор типов инвестиций, наилучшим образом соответствующих сформированным целям инвестирования и ограничениям инвестора.
Третья задача проектирования портфеля инвестиций подразумевает выбор для каждой из рекомендуемых форм инвестиций конкретных видов и определение их наиболее эффективных сочетаний. ЭС должна иметь доступ к БД коммерческой информации и вычислять совокупный рейтинг предполагаемых инвестиций. Важно так подбирать состав портфеля, чтобы в среднем он удовлетворял определенным требованиям доходности, риска и срочности с учетом налогообложения и инфляционных процессов.
Четвертая задача предполагает динамическое регулирование состава портфеля инвестиций (мониторинг) исходя из потребностей инвестора и изменения текущей ситуации на рынке капиталов. В рамках определенного процентного соотношения безрисковых и рисковых финансовых инструментов портфеля конкретные виды инвестиций динамически изменяются.
Формирование и управление портфелем инвестиций относятся к задачам синтеза решений, зависящих от множества факторов, которые не могут быть заданы заранее каким-либо конечным множеством. Для ЭС проектирования инвестиций характерны следующие особенности:
взаимосвязь процессов решения задач, в которых отдельные этапы итерактивно связаны между собой;
множественность источников знаний, рассматривающих процесс принятия решений с различных точек зрения;
использование интегрированных БД, определяющих массовый характер многовариантных выводов решений;
автоматическая качественная интерпретация количественных данных в БД;
сочетание формализованных и эвристических методов решения задач, когда эвристические методы упрощают перебор вариантов, уточняют полученные решения и восполняют пробелы в памяти.
* ЭС определения целей инвестирования капитала.
Каждый тип инвестиционных средств характеризуется определенным профилем в части доходности риска, срочности, типа дохода. Суть ЭС заключается в объективном выявлении профиля инвестора (на что он может претендовать) и сопоставлении полученного профиля с профилем инвестиционного средства. При полном или частичном совпадении клиенту выдается список подходящих типов инвестиционных средств. ЭС может работать в двух режимах: автономном и ручном. Решение задачи разбивается на этапы:
– определение целей;
– определение возможностей размещения инвестиций;
– выбор типа инвестиций.
Каждый из этапов реализуется в виде самостоятельного набора правил (БЗ). Переход от одного этапа к другому управляется метаправилами, содержащимися в специальном наборе правил.
Суть его заключается в следующем: последовательно проверяется известность значений переменных о требуемых налоговых
льготах, типе рынка, типе получаемого дохода, финансовом основании клиента. В случае неизвестности значений клиенту выдается список возможностей (Putform), из которого он выбирает конкретные варианты (Getform).
Для запуска набора правил, определяющего цели инвестирования, должна быть выполнена проверка следующего метаправила:
IF: KNOWN (“Цели инвестиции определены”) = false
/ *не известны* /
THEN: Consult Purpose of investment
/ * выполнить набор правил “Определение целей инвестиции”* /
Набор правил “Purpose of investment” содержит следующие правила:
IF: KNOWN (“Налоговые льготы”) = true AND
KNOWN (“Тип рынка”) = true AND
KNOWN (“Финансовое основание”) = true AND
KNOWN (“Тип дохода”) = true
THEN: Определение целей инвестиций = true
IF: KNOWN (“Налоговые льготы”) = false
THEN: PUTFORM Налоговые льготы;
GETFORM Налоговые льготы
IF: KNOWN (“Тип рынка”) = false
THEN: PUTFORM Тип рынка;
GETFORM Тип рынка и т.д.
(В нотации ЭС Intelligence Service (Франция))
Для каждого профиля выполняется некоторое подмножество правил. Обобщенное дерево целей определения каждого из профилей инвестиционных средств (потребностей клиента) может быть представлено в виде графа (рис.11.2).
Перечисленные факторы участвуют в правилах в различных комбинациях. Они могут быть скорректированы с учетом таких факторов, как возраст, социальный статус, семейное положение.
* ЭС проектирования портфеля инвестиций
Одной из первых ЭС в области формирования портфеля инвестиций является система Plan-Power, архитектура которой включает три основные подсистемы (рис. 11.3):
диагностика существующей ситуации и целей;
разработка плана инвестиций;
формирование плановой документации.
Рис.11.2.Дерево целей «Оценка профиля клиента»
Рис.11.3.Архитектура ЭС Plan-Power
Исходная информация вводится во фреймы БЗ через экранные формы. В БЗ динамически поддерживается множество фреймов, описывающих инвестиционные средства. Во фреймах БЗ отражается также макроэкономическая ситуация: степень инфляции, налоговые ставки, процентные ставки по кредитам, ГКО и пр. Фреймы организованы в иерархическую систему с наследованием свойств.
Диагностическая подсистема анализирует финансовую ситуацию клиента, прогнозирует ее развитие и формирует список достоинств и недостатков. По этим данным формируются возможные цели инвестирования, которые сопоставляются с введенными пользователями.
Подсистема планирования (планировщик) включает модули размещения активов, страхования, налоговых платежей, продажи активов, которые в процессе планирования координируются между собой.
Подсистема оформления плановой документации включает:
– результаты диагностики клиентской ситуации;
– рекомендации по действиям;
– объяснения рациональности этих действий.
ЭС функционирует как посредством прямого вывода планируемых рекомендаций, так и обратного вывода для проверки конкретных финансовых целей.
* ЭС мониторинга портфеля инвестиций
Для решения задач мониторинга портфеля инвестиций чаще всего используются методы технического анализа и прогнозирования рыночных цен, по которым можно предсказывать изменение доходности и надежности конкретных финансовых инструментов – ценных бумаг, валюты, драгоценных металлов. В техническом анализе рассматриваются тенденции в движении цен, например, предполагается периодическое колебание цен. Технический анализ осуществляется на основе:
– гистограмм цен и оборота ценных бумаг;
– диаграмм скользящих средних;
– графиков моделей движения цен.
В результате анализа различных графиков пользователю выдаются обобщенные рекомендации.
Для более оперативного анализа рынка в течение торгового дня могут использоваться ЭС реального времени, например J2.
В системе FOREX-94 используемые нейронные сети прогнозируют решения о покупке/продаже валюты на основе их обучения по изменениям курсов валют за определенные периоды времени.
Глава 12. Системы, ориентированные
на естественно-языковые запросы. Машинное обучение
12.1. Естественно-языковые интерфейсы
Повышение уровня интеллекта компьютера – процесс бесконечный. В процессе создания антропоморфной (подобной человеку) искусственной интеллектуальной системы разработчики стремятся заложить в нее то, на что способен человек [16]:
способность выделять существенное в накопленных знаниях;
способность извлекать следствия из накопленных знаний, т.е. способность к рассуждению;
способность к оценке знаний и действий;
способность к аргументированному принятию решений, использующему результаты рассуждений;
способность к рационализации идей;
способность к целеполаганию и планированию;
потребность и способность находить объяснения как ответ на вопрос «почему?»;
способность к адаптации в условиях изменения жизненной ситуации;
способность к созданию целостной картины относительно предмета мышления;
способность к обучению.
В настоящее время наиболее интенсивные исследования проводятся в направлениях:
- внешняя интеллектуализация систем совершенствование диалоговых интерфейсов;
- внутренняя интеллектуализация систем создание компиляторов новой архитектуры;
- моделирование отдельных функций творческих процессов (игра в шахматы, доказательство теорем);
- целенаправленное поведение роботов, способных автономно совершать операции по достижению целей.
В рамках первого направления разрабатываются естественно-языковые (ЕЯ) интерфейсы «человек – компьютер», предполагающие применение БЗ.
Эксплицитные (осознанные) знания основываются на вербальных формах репрезентации (представления), а имплицитные (бессознательные) базируются на вербальных и невербальных формах репрезентации (рис.12.1).
Под экспликацией понимается процедура уточнения знания терминов в рамках данной научной теории. Эксплицитные знания всегда
дискретны, вербальны и структурированы. Второй формой эксплицитных вербальных знаний являются ассоциации, которые должны обладать всеми
признаками формальных языков (входной алфавит, правила преобразований и образования выражений, правила
интерпретации). Экспликация содержания ассоциаций предполагает,
как и структурированные вербальные знания, наличие ролевых
эталонных семантических структур, представляющих собой фреймы, в слотах которых находятся маркеры ролей элементов, составляющих сценарий. Подстановка ролей в слоты осуществляется во время
обучения системы.
| Вербальные знания структуриро-ванные | Вербальные ассоциации структуриро-ванные, распознава- емые | Вербальные ассоциации структуриро-ванные, нераспознава- емые | Вербальные ассоциации неструктури-рованные, нераспознава- емые | Невербальные ассоциации, образные | |
| Эксплицитные знания | Имплицитные знания | ||||
| База эксплицитных знаний | База вербальных знаний (активных) | База невербальных имплицитных знаний (пассивных) |
| База ролевых эталонных семантических структур | Невербальная ассоциативная (коннекционистская) сеть | |
| Вербальная семантическая сеть | Вербальная ассоциативная сеть | |