Засоби фінансового моделювання та підтримки прийняття рішень на фондовому ринку - Автореферат

Головна ціль, яка переслідується при створенні систем підтримки прийняття рішень, - допомогти інвестору зберегти, а не загубити кошти, які владуються в цінні папери. Для допомоги інвесторам в їх вкладеннях необхідно, щоб система працювала як в довгостроковому, так і короткостроковому періоді, тобто робила фундаментальний та технічний аналізи. Проблемам створення подібних інформаційних систем та систем підтримки прийняття рішень інвесторами на фондовому ринку і присвячується дана робота. Створювана система зможе суттєво допомогти фінансовим аналітикам вирішувати свої задачі та приймати рішення щодо інвестування. Дисертаційна робота виконана у відповідності з планом виконання теми науково-дослідних робіт КНЕУ “Дослідження систем і засобів моделювання підтримки інвестиційної діяльності в Україні” 1998-1999рр. (номер державної реєстрації 0196V023342 ), особисто автором проведений аналіз існуючих засобів фінансового моделювання, та запропоновано оригінальну схему системи підтримки прийняття рішень на базі алгоритмів нечіткої логіки та теми “Дослідження інформаційних систем та засобів моделювання реальних інвестицій в економіку України” 1999-2000 рр. (номер державної реєстрації 0199V004326), особисто автором досліджена класифікація існуючих інформаційних систем для проведення реальних інвестицій.В розділі 1 : “Засоби фінансового аналізу на фондовому ринку та проблеми їх створення” наведено аналіз сучасного стану досліджень з питань створення систем підтримки прийняття рішень, які дозволяють ефективно працювати з таким прибутковим інструментом, як цінні папери, на фондовому ринку. В першому розділі дисертаційної роботи систематизовано основні засоби фінансового аналізу на фондовому ринку, виділені найбільш характерні операції, які виконують дані системи, розглянуті основні недоліки існуючих систем підтримки прийняття рішень та запропоновано їх усунення в системі, яка розробляється. Було доведено, що алгоритми нечіткої логіки якнайкраще підходять для створення систем, які будуть допомагати робити фінансовий аналіз в умовах невизначеності ринку та підвищеної ризиковості. Для роботи треба враховувати не тільки конкретно діяльність аналітика, а і узгоджувати результати праці фінансових аналітиків, які користуються системою з керівництвом, бек-офісом, трейдерами та брокерами. В розділі 2 : “Моделювання фінансового аналізу на фондовому ринку” було розглянуто більш детально використання нейромережевих технологій та генетичних алгоритмів в системах підтримки прийняття рішень.У дисертації наведене теоретичне узагальнення і нове вирішення наукової задачі, що виявляється у розробці теоретично обгрунтованої і практично застосовуваної концепції, яка дозволяє на основі нейронних мереж та генетичних алгоритмів створити систему підтримки прийняття рішень фінансового аналізу на фондовому ринку та застосувати її для ефективної роботи на ринку цінних паперів. Розвиток фондового ринку у напрямку організованого та регулярного, на якому постійно відбувається робота з фондовими інструментами, примусив звернути увагу на такі системи, які дозволяють допомогти прийняти ефективне рішення щодо інвестування в ті чи інші цінні папери. В дисертаційній роботі розробляється саме така система, яка допоможе ефективно працювати інвестору на фондовому ринку та отримувати високий рівень прибутку. Рішення комплексу задач за допомогою компютерної техніки зменшує час, необхідний для прийняття рішення, що в свою чергу дає змогу діяти на фондовому ринку більш продуктивно. Розроблена в дисертаційній роботі система підтримки прийняття рішень фінансового аналізу на фондовому ринку досить універсальна і застосовувалась для роботи з цінними паперами у фірмі, яка є ліцензованим торговцем цінними паперами “Трансат-брок”.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У дисертації наведене теоретичне узагальнення і нове вирішення наукової задачі, що виявляється у розробці теоретично обгрунтованої і практично застосовуваної концепції, яка дозволяє на основі нейронних мереж та генетичних алгоритмів створити систему підтримки прийняття рішень фінансового аналізу на фондовому ринку та застосувати її для ефективної роботи на ринку цінних паперів.

Основні наукові і практичні результати, що їх отримано в дисертації зводяться до наступного: 1. Формування цивілізованого фондового ринку на Україні супроводжуються змінами у технології роботи, формі організації праці та змінами в організації інформаційної системи в інвестиційних організаціях. Розвиток фондового ринку у напрямку організованого та регулярного, на якому постійно відбувається робота з фондовими інструментами, примусив звернути увагу на такі системи, які дозволяють допомогти прийняти ефективне рішення щодо інвестування в ті чи інші цінні папери. Але подібних систем на Україні ще досить мало. В дисертаційній роботі розробляється саме така система, яка допоможе ефективно працювати інвестору на фондовому ринку та отримувати високий рівень прибутку.

2. На даному етапі практично всі інвестиційний фірми мають певну кількість автоматизованих робочих місць. Це повязано з великим обсягом документів, який обертається в таких компаніях, а також необхідністю виходу в електронні торгові системи. Тому комплекс задач вирішується на базі автоматизованих робочих місць різних відділів фірми-торгівця цінними паперами. Інформаційна система використовує дані всіх підрозділів компанії.

3. Використання компютерної техніки дає змогу зменшити ризиковість операцій з цінними паперами та зробити роботу всіх відділів більш продуктивною та ефективною. Рішення комплексу задач за допомогою компютерної техніки зменшує час, необхідний для прийняття рішення, що в свою чергу дає змогу діяти на фондовому ринку більш продуктивно. В дисертаційній роботі розглянуті існуючі компютерні системи, виявлені їх переваги та недоліки. Зроблено всебічний аналіз використання даних програмних засобів на фондовому ринку України.

4. При практично повній відсутності подібних систем на українському фондовому ринку створювана система стане дуже необхідною для багатьох посередників, як великих, так і дрібних. Це повязано з відносною простотою системи, складність якої заключається лише в проведенні відповідних математичних розрахунків при побудові показників. Це робить систему досить дешевою як в придбанні, так і в експлуатуванні. Сучасні програмні засоби дозволяють створити таку систему у максимально короткі терміни та з мінімальними витратами.

5. Створений в дисертаційній роботі комплекс задач реалізує повноцінно всі аспекти фінансового аналізу, що в свою чергу дає можливість використовувати систему універсально у всіх аспектах фінансових інвестицій.

6. Фінансові інвестиції використовуються дуже часто для отримання додаткового прибутку для організації. Прийняття рішень щодо ефективності фінансових інвестицій дуже важливе для роботи на ринку цінних паперів, і тому створення системи підтримки прийняття рішень фінансового аналізу є необхідним для учасників вітчизняного фондового ринку.

7. Використання нейронних мереж у всіх галузях людської діяльності, у тому числі в області фінансових додатків, рухається по наростаючій. З впевненістю можна думати, що поява настільки потужного й ефективного інструмента не переверне фінансовий ринок, і не “скасує” традиційні математичні і економетричні методи технічного аналізу, або зробить непотрібну роботу висококласних експертів. У якості нового ефективного засобу для рішення самих різноманітних задач нейроні мережі приходять і використовуються тими людьми, що їх розуміють, і яким вони допомагають вирішувати багато фахових проблем

8. Статична нелінійна система може бути навчена так, щоб виконувати аналіз фондових ринків і прогнозувати курси цінних паперів. У половині з описаних у роботі досвідів були отримані результати, на основі яких розроблені прибуткові стратегії торгівлі. Можна зробити висновок, що робота зі створення власної автоматизованої системи прогнозування має перспективи і може бути продовжена.

Проте, потрібно враховувати той факт, що хоча нейромережі та генетичні алгоритми і є механізмом, спроможним вирішити широкий клас задач, але правила керування цим механізмом поки що знаходяться на рівні догадок і евристичних розумінь. Таким чином, перед тим, як описані в роботі методики можна буде використовувати для торгівлі на реальному ринку, необхідно провести додаткові дослідження.

9. Розроблена в дисертаційній роботі система підтримки прийняття рішень фінансового аналізу на фондовому ринку досить універсальна і застосовувалась для роботи з цінними паперами у фірмі, яка є ліцензованим торговцем цінними паперами “Трансат-брок”. Створена демонстраційна версія системи показала досить непогані результати при роботи з цінними паперами, по яких проводяться регулярні торги. Також результати дисертаційної роботи використовувались на підприємстві ДП “Розрахунково-борговий центр” Благодійного фонду “Професіонал”, яке займається фінансовими операціями на фондовому ринку через уповноважених ліцензованих торговців цінними паперами. За допомогою системи також були отримані непогані результати.

ПУБЛІКАЦІЇ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇЇ В НАУКОВИХ ФАХОВИХ ВИДАННЯХ

1. Курков М.С. Фінансовий аналіз за допомогою інформаційних систем // Економіка та підприємництво: Збірник наукових праць молодих учених та аспірантів. - К.: КНЕУ, 2000. - Вип. 4. - С.268-273.- 0.37 друк. арк.

2. Курков М.С. Використання нейромережевих технологій при створенні підтримки прийняття рішень // Моделювання та інформаційні системи в економіці: Міжвідомчий науковий збірник. - К.: КНЕУ, 2000.- Вип. 64.- С.143-149. - 0.36 друк. арк.

3. Курков М.С. Генетичні алгоритми в системах підтримки прийняття рішень для фінансового аналізу на фондовому ринку // Моделювання та інформаційні системи в економіці: Міжвідомчий науковий збірник. - К.: КНЕУ, 2001.- Вип. 65.- С.177-182. - 0.24 друк. арк.

4. Ситник В.Ф., Курков М.С. Системи підтримки прийняття рішень фінансового аналізу на базі алгоритмів нечіткої логіки та нейромереж // Вчені записки: Науковий збірник. -К.: КНЕУ, 2001.- Вип. 3.- С.319-324 (Особистий внесок здобувача - Розробка схеми СППР.- 0.12 друк. арк. ). - 0.34 друк. арк.

5. Курков М.С. Математичні аспекти створення і навчання нейронної мережі СППР фінансового аналізу // Моделювання та інформаційні системи в економіці: Міжвідомчий науковий збірник. - К.: КНЕУ, 2001.- Вип. 66.- С.73-79. - 0.36 друк. арк.