Моделирование процесса управления портфелем ценных бумаг в условиях неопределенности

• Автор: Френкель, Михаил Борисович
• Шифр специальности: 05.13.10
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Астрахань
• Количество страниц: 165 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение.

1. Проблема управления портфелем ценных бумаг и анализ методов ее решения

1.1 Анализ рынка ценных бумаг

1.2 Обзор методов анализа рынка ценных бумаг.

1.2.1 Технический анализ.

1.2.2 Фундаментальный анализ.

1.3 Обзор различных постановок задачи многокритериального

выбора.

1.4 Обзор моделей формирования портфеля ценных бумаг.

1.5 Онтология предметной области.

1.6 Информационное обеспечение рынка ценных бумаг
1.7 Выводы.
2. Рейтинг ценных бумаг на основе нечеткой модели финансового состояния эмитента ценной бумаги
2.1 Оценочная система
2.2 Нечеткая классификация показателей, используемых в
рейтинге.
2.3 Расчет рейтинговой оценки
1.3.1 Расчет упорядоченного рейтинга.
1.3.2 Расчет классификационного рейтинга.
2.4 Выводы.
3. Методика оценки результатов технического анализа в условиях неуверенности и нечеткости
3.1 Поведенческая модель трейдера
3.2 Онтология задачи как основа для проведения системного
анализа предметной области.
3.2.1 Терминологическая база задачи
3.2.2 Онтология задачи.
3.3 Модель состояния рынка.
3.4 Задача идентификации ситуации на рынке.
3.5 Построение ситуационной модели.
3.5.1 Структура модели.
3.5.2 Построение диаграммы влияния ИТА на ситуацию на рынке
3.5.3 Оценка качества событий на рынке.
3.5.4 Стратегия вывода.
3.6 Представление знаний и правила вывода.
3.7 Алгоритм идентификации состояния рынка
3.8 Выводы
4. Разработка генетического алгоритма для решения задачи оптимизации портфеля ценных бумаг
4.1 Задача оптимизации портфеля ценных бумаг
4.2 Разработка генетического алгоритма для решения
оптимизационной задачи формирования портфеля
4.3 Выводы
5. Проектирование системы поддержки принятия решения при управлении портфелем ценных бумаг
5.1 Функциональная модель СППР при управлении портфелем
ценных бумаг
5.1.1 Подсистема сбора первичной информации.
5.1.2 Обеспечивающая подсистема.
5.1.3 Подсистема Фундаментальный анализ.
5.1.4 Подсистема Технический анализ
5.1.5 Подсистема Формирование портфеля ценных бумаг.
5.2 Модель данных для СППР при управлении портфелем ценных бумаг.
5.2.1 Модель данных для подсистемы Фундаментальный анализ
5.2.2 Модель данных для подсистемы Технический анализ.
5.3 Концептуальная модель СППР при управлении портфелем ценных бумаг
5.4 Физическая модель СППР при управлении портфелем ценных бумаг.
5.5 Проверка адекватности разработанных моделей.
5.6 Выводы
Заключение
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Во второй главе описывается проведение фундаментального анализа с помощью рейтинга ценных бумаг на основе нечеткой модели эмитента ценной бумаги. Рассмотрены существующие подходы к построения рейтинговой оценки - балансовый и экспертный и применяемые методы для построения упорядоченного и классификационного рейтинга. В результате анализа выявлены недостатки обоих подходов к построению рейтинговой оценки, и поставлена задача построения рейтинговой процедуры, учитывающей оба метода. В основу создаваемой рейтинговой процедуры положен «метод расстояний» на основе балансового подхода, а экспертный подход применется на этапе ввода и стандартизации различных показателей. Для объединения в одной оценочной системе количественных и качественных оценок, и для того чтобы производимые расчеты рейтинга были математически корректны, с учетом типов используемых переменных используется математический аппарат нечетких множеств. Свертка всех показателей на определенном уровне иерархии. Упорядочивание альтернатив внутри классов с использованием н-круговой функции выбора. Методика демонстрируется на примере эмитентов отдельного сектора экономики. Третьи глава посвящена созданию методики оценки результатов технического анализа в условиях неуверенности и нечеткости. Проведен анализ интеллектуальной деятельности трейдера, использующего технический анализ для торговли на рынке ценных бумаг, и построена поведенческая модель трейдера. Введено понятие «состояние рынка», связанное с тремя возможными операциями на рынке ценных бумаг - покупка, продажа, оставить все без изменения. Сложность задачи определения состояния рынка состоит в том, что трейдер учитывает и анализирует большое количество разноплановых индикаторов, которые могут иметь 3-4 градации качества для него, в результате чего возможны ситуации, когда решение приходится принимать на основе неотчетливых данных. Рассмотренная задача определения состояния рынка является сложной и трудноформализуемой задачей, поскольку для того, чтобы принять решение о совершении той или иной операции, необходимо знать внутреннее видение различных ситуаций рынка трейдером. Проведен семантический анализ задачи, определена терминологическая база и построена онтология задачи. Введены два понятия, характеризующих тип ситуации, возможных на рынке, - простые и композиционные ситуации. Разработана ситуационно-сценарная модель (ССМ), связывающая состояние рынка для акции с решением трейдера относительно действий на рынке. Рекомендовать трейдеру (ЛПР) действие с акцией. Структура ССМ зависит от торгового метода трейдера, его сложности. Неопределенный торговый сигнал. Поставлена и решена задача оценки качества торгового сигнала для типовой ситуации. Разработана модель базы знаний, и предложена стратегия вывода для идентификации типовых ситуаций на рынке ценных бумаг. Определены правила остановки для сокращения времени на генерацию решения. В четвертой главе рассматривается математическая модель финансового рынка и метод Марковица, применяемый для формирования портфеля ценных бумаг. Рассмотрены возможные постановки задача Марковица, которые являются однокритериальными задачами оптимизации. Предложена альтернативная постановка задачи в многокритериальной форме. Поставлена и решена задача разработки средства программноалгоритмической поддержки для решения задачи Марковица в различных постановках с использованием генетического алгоритма. Рассмотрена классическая схема генетического алгоритма, и предложена альтернативная схема, учитывающая специфику задачи. В пятой главе приводится описание функциональной, инфологнческой, концептуальной, физической модели СППР для управления портфелем ценных бумаг, и проводится проверка адекватности разработанных моделей. При проектировании СППР использовались принципы открытой архитектуры, что позволяет расширять ее функциональность в процессе жизненного цикла дополнительными модулями. Проектирование функциональной модели выполнено в нотациях ШЕРО и ШЕРЗ. Проектирование модели данных выполнено в нотации ЮЕР1Х. МЬ 2. Акты о внедрении результатов научных разработок. В заключении представлены основные результаты работы и выводы.