Інформаційна технологія прогнозування ризику в інформаційно-управляючих системах - Автореферат

Це призводить до необхідності розробки методів та моделей прогнозування ризику, що є складовою частиною математичного забезпечення інформаційно-управляючих систем (ІУС). Важливою проблемою в даній області є те, що існуючі методи, моделі та інформаційна технологія прогнозування ризику не дозволяють достатньо ефективно розраховувати величину ризику в складних умовах, як, наприклад, в присутності гетероскедастичності, «важких хвостів» розподілу вхідних даних. Актуальні також є питання розробки методу аналізу та синтезу функціональної моделі прогнозування ризику в ІУС, удосконалення методу оцінки ефективності методів і моделей прогнозування ризику, удосконалення існуючих методів та моделей прогнозування ризику (наприклад, метод Value-at-Risk), які забезпечували б заданий рівень значущості моделі прогнозування ризику та неперевищення заданого користувачем рівня втрат від реалізації ризику. Вперше запропоновано метод аналізу та синтезу функціональної моделі прогнозування ризику в ІУС, який включає етапи: вибору найбільш ефективної моделі прогнозування ризику в залежності від статистичних характеристик вхідних даних; прогнозування значних змін ризику; корегування прогнозу ризику в залежності від помилки прогнозу. Удосконалено метод оцінки ефективності методів і моделей прогнозування ризику в інформаційно-управляючих системах шляхом використання запропонованого критерію відносного рівня втрат, що дозволяє визначити відносний рівень втрат від реалізації ризику та підвищити точність оцінки ефективності методів і моделей прогнозування ризику в ІУС.Так, проведено аналіз методів і моделей прогнозування ризику в ІУС, аналіз досліджень за оцінкою ефективності методів та моделей прогнозування ризику. Найпоширенішими методами та моделями прогнозування ризику в ІУС визначено такі: метод кількісної оцінки ризику Value-at-Risk (в який входять моделі прогнозування стандартного відхилення GARCH, EGARCH, модель Riskmetrics), метод історичного моделювання, метод імітаційного моделювання, експертні методи прогнозування. Недоліками існуючих методів, моделей та інформаційної технології прогнозування ризику в ІУС визначено такі: - відсутність в ІТПР методу аналізу та синтезу функціональної моделі прогнозування ризику, який забезпечував би вибір найбільш ефективної моделі прогнозування ризику в залежності від статистичних характеристик вхідних даних; Запропоновано метод вибору методу або моделі прогнозування ризику в ІУС, який складається з таких етапів: - попередній вибір методу або моделі прогнозування ризику на основі врахування обмежень застосування моделей прогнозування ризику; Прогноз розраховується за моделлю прогнозування ризику VAR (з прогнозом стандартного відхилення) або за методом HS і, у випадку дії фактора ризику - за моделлю: (3) де - значення прогнозу рівня ризику;-значення прогнозу рівня ризику за методом Value-at-Risk; - середнє значення часового ряду різниць порядку d; - б-квантиль нормального розподілу; - прогнозне значення стандартного відхилення ряду різниць; - прогнозне значення ризику, розраховане за моделлю прогнозування значних змін ризику через вплив фактора ризику j; де - фактори ризику; - дата, на яку здійснюється прогноз ризику; - множина, елементами якої є підмножини, що складаються з дат дії фактору ризику.Проаналізувавши результати оцінки ефективності з використанням розробленої ІТПР в ІУС та з використанням існуючої ІТПР, зроблено висновок про те, що при використанні розробленої ІТПР ефективність прогнозування ризику значно підвищується.Досліджено існуючі методи і моделі та інформаційну технологію прогнозування ризику в ІУС. Щодо програмних засобів прогнозу ризику, модуль, що забезпечує вирішення цієї задачі, в усіх досліджених ділингових системах відсутній; набір моделей і методів прогнозування ризику в існуючих системах аналізу ризику не повний (відсутні такі моделі прогнозу ризику, як GARCH, EGARCH). На основі оцінки ефективності методів і моделей прогнозування ризику показано, що існуючі методи та моделі прогнозування ризику не дозволяють прогнозувати ризик із заданим рівнем ефективності. Також показано, що існуючі методи та моделі прогнозування ризику не дозволяють прогнозувати значні зміни рівня ризику. Досліджено існуючі критерії ефективності та запропоновано новий критерій ефективності методів і моделей прогнозування ризику (критерій Real - критерій відносного рівня втрат), що дозволило удосконалити метод VAR для забезпечення неперевищення заданого користувачем рівня втрат від реалізації ризику.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У дисертації наведено вирішення актуальної задачі розробки інформаційної технології прогнозування ризику в інформаційно-управляючих системах.

Під час виконання наукових досліджень отримано такі результати: 1. В результаті аналізу сучасного стану проблеми прогнозування ризику в ІУС зроблено висновок про те, що нині задача отримання ефективного прогнозу ризику при різних статистичних характеристиках вхідних даних в ІУС вирішена в недостатній мірі. Досліджено існуючі методи і моделі та інформаційну технологію прогнозування ризику в ІУС. Дослідження свідчать, що традиційні параметричні моделі, які використовуються для обчислення міри ризику VAR, виявляються непридатними без коректування прогнозу. Відсутній в ІТПР метод вибору найбільш ефективної моделі прогнозування ризику в залежності від статистичних характеристик вхідних даних. Щодо програмних засобів прогнозу ризику, модуль, що забезпечує вирішення цієї задачі, в усіх досліджених ділингових системах відсутній; набір моделей і методів прогнозування ризику в існуючих системах аналізу ризику не повний (відсутні такі моделі прогнозу ризику, як GARCH, EGARCH). У звязку з цим поставлена мета розробки інформаційної технології прогнозування ризику із забезпеченням заданої ефективності прогнозування.

2. Удосконалено метод оцінки ефективності методів і моделей прогнозування ризику. На основі оцінки ефективності методів і моделей прогнозування ризику показано, що існуючі методи та моделі прогнозування ризику не дозволяють прогнозувати ризик із заданим рівнем ефективності. Також показано, що існуючі методи та моделі прогнозування ризику не дозволяють прогнозувати значні зміни рівня ризику. Розроблено метод вибору моделі прогнозування ризику в залежності від статистичних характеристик вхідних даних.

3. Досліджено існуючі критерії ефективності та запропоновано новий критерій ефективності методів і моделей прогнозування ризику (критерій Real - критерій відносного рівня втрат), що дозволило удосконалити метод VAR для забезпечення неперевищення заданого користувачем рівня втрат від реалізації ризику.

4. Дістала подальший розвиток концептуальна модель прогнозування ризику в ІУС шляхом урахуванням динаміки впливу факторів ризику, які призводять до появи значних змін рівня ризику. Це дозволило підвищити точність прогнозування значних змін рівня ризику в ІУС.

5. Удосконалено метод прогнозування ризику Value-at-Risk шляхом корегування множника стандартного відхилення залежно від рівня помилки прогнозу. Це дозволило підвищити точність прогнозування ризику в ІУС.

6. Запропоновано метод аналізу та синтезу функціональної моделі прогнозування ризику в ІУС, який включає етап вибору найбільш ефективної моделі прогнозування ризику в залежності від статистичних характеристик вхідних даних, етап прогнозування значних змін ризику та етап корегування прогнозу ризику в залежності від помилки прогнозу, що дозволяє підвищити точність прогнозування рівня втрат.

7. На основі запропонованих методів і моделей розроблено інформаційну технологію прогнозування ризику в ІУС з корегуванням прогнозу в залежності від помилки прогнозу та з урахуванням факторів, які призводять до значних змін ризику. Інформаційна технологія реалізована у вигляді програмного модуля математичного пакету MATLAB.

8. Наведено практичне застосування результатів дисертаційної роботи на прикладі вирішення задачі прогнозу ризику в ділингових інформаційних системах та в ІУС підприємства. Показано, що при використанні розробленої інформаційної технології точність прогнозування ризику значно підвищується, що підтверджується актами про впровадження.

1. Федоров Е.Г., Шамша Б.В. Оценка эффективности моделей прогноза риска в дилинговых информационных системах // Вісник СНУ ім. В. Даля. - 2007. - № 4 (110). - Ч.2. - С. 201-206.

2. Федоров Е.Г., Шамша Б.В. Прогнозирование валютного риска в дилинговых информационных системах // Нові технології. - 2007. - № 1-2 (15-16). - С. 138-144.

3. Федоров Е.Г. Информационная технология прогнозирования валютного риска в дилинговых информационных системах // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2007. - № 6/2 (30). - С. 48-51.

4. Федоров Е.Г. Прогнозирование валютного риска в дилинговых информационных системах с учетом фундаментальных факторов // Системи обробки інформації: Зб. наук. праць. - Харків, 2007. - Вип. 2 (60). - С. 128-130.

5. Федоров Е.Г., Шамша Б.В., Гуд А.Ю. Прогнозирование рыночных рисков в условиях гетероскедастичности финансовых временных рядов // Вісник Національного технічного університету «ХПІ»: Зб. наук. праць. Тематичний випуск «Системний аналіз, управління та інформаційні технології». - Харків, 2007. - № 6. - С. 134-143.

6. Федоров Е.Г. Обеспечение заданной эффективности прогнозирования валютного риска в дилинговых информационных системах // Зб. наук. праць Харківського університету Повітряних Сил. - Харків, 2007. - Вип. 3 (15). - С. 141-146.

7. Шамша Б.В., Аль-Гули Абед., Федоров Е.Г. Применение нейронных сетей в прогнозировании дилинговых операций // 9-я Международная конференция «Теория и техника передачи, приема и обработки информации». - Харьков - Туапсе. - 2003. - С. 375-376.

8. Shamsha B.V., Fedorov E.G., Abed Saif Ahmed Al-Ghawli The estimation of Forecasting Models Adequacy in Dealing Information Systems // Modern problems of radio engineering, telecommunications and computer science «Proceeding of the International Conference TCSET’2004». - Lviv. - 2004.- P. 368-371.

9. Федоров Е.Г., Христоева Л.А. Исследование фракталов для прогнозирования хаотических рядов // 8-й международный молодежный форум «Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке»: Сб. материалов форума. - Харьков: ХНУРЭ. - 2004. Ч. 2. - С. 26.

10. Федоров Е.Г., Христоева Л.А., Аль-Гули Абед. Анализ и исследование индикаторов принятия решений в дилинговых информационных системах // 8-й международный молодежный форум «Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке»: Сб. материалов форума. - Харьков: ХНУРЭ. - 2004. Ч. 2. - С. 30.

11. Shamsha B.V., Fedorov E.G., Ajvazov V.A. Usage of a conditional heteroscedasticity for increasing stochastic processes forecasting accuracy // The experience of designing and application of CAD Systems in microelectronics «Proceeding of the VIIITH International Conference CADSM 2005». - Lviv-Polyana, 2005. - P. 341-343.

12. Федоров Е.Г., Христоева Л.А. Использование показателя Херста в анализе временных рядов // 9-й международный молодежный форум «Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке»: Сб. материалов форума. - Харьков: ХНУРЭ. - 2005. - С. 242.

13. Федоров Е.Г., Шеина В.В., Воронина О.В. Кластеризация гетероскедастичности временных рядов в дилинговых информационных системах // 9-й международный молодежный форум «Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке»: Сб. материалов форума. - Харьков: ХНУРЭ. - 2005. - С. 255.

14. Федоров Е.Г. Алгоритм проведения анализа финансовых рисков в дилинговых информационных системах // 10-й ювілейний міжнародний молодіжний форум «Радіоелектроніка і молодь в XXI ст.»: Зб. матеріалів форуму. - Харків: ХНУРЕ, 2006. - С. 288.

15. Федоров Е.Г., Колодизев О.Н. Разработка подсистемы управления валютным риском в дилинговой информационной системе коммерческого банка // Бизнес информ. - 2006. - № 9 (327). - С. 26-30.

16. Федоров Е.Г., Здор Е.С. Разработка методики оценки эффективности моделей прогноза риска в дилинговых информационных системах // Сучасні тенденції розвитку інформаційних технологій в науці, освіті та економіці: Матеріали Всеукраїнської науково-практичної конференції. 11-13 грудня 2006 р. - Луганськ: Альма-матер, 2006. - С. 134-135.

17. Федоров Е.Г. Прогнозирование валютного риска в дилинговых информационных системах с учетом фундаментальных факторов // Матеріали третьої наукової конференції Харківського університету Повітряних Сил імені Івана Кожедуба, 28-29 березня 2007 року. Матеріали конференції. - Х.: Харківський університет повітряних сил, 2007. - С. 67.