Математические методы, модели и информационные технологии в экономике - Экономические науки - Сортировка материалов по секциям - Конференции - Академия наук
Приветствую Вас, Гость! Регистрация RSS

Академия наук

Пятница, 09.12.2016
Главная » Статьи » Сортировка материалов по секциям » Экономические науки

Математические методы, модели и информационные технологии в экономике

Особенности применения нечеткого моделирования в экономике

Автор: Хасан Али Аль-Абабнех, кандидат технических наук, аспирант кафедры международной экономики, Национальный авиационный университет

 

В условиях рынка любая экономическая организация в своей деятельности неизбежно сталкивается с неопределенностью. Фирма не в состоянии предугадать все изменения, которые могут произойти во внешней среде. Планирование, как одно из составляющих контроллинга бизнес-процессов, служит способом уменьшения неопределенности и риска. Однако любой, даже самой крупной фирме, не по силам полностью устранить неопределенность и, следовательно, абсолютно учесть влияние всех факторов.

Когда идет речь о работе с точными параметрами и системами, все достаточно просто. Иначе обстоит дело с нечеткими системами. Здесь действует так называемый принцип несовместимости: для получения существенных выводов о поведении сложной системы необходимо привлекать к ее анализу подходы, которые являются приближенными по своей природе.

Ограничения и недостатки применения «классических» формальных методов при решении слабоструктурированных задач являются следствием сформулированного основоположником теории нечетких множеств Л. А. Заде принципа несовместимости: «...чем ближе мы подходим к решению проблем реального мира, тем очевиднее, что при увеличении сложности системы наша способность делать точные и уверенные заключения о ее поведении уменьшаются до определенного порога, за которым точность и уверенность становятся почти взаимоисключающими понятиями» [5, с. 165].

Раскрытие неопределенности в стабильной обстановке может осуществляться классическими вероятностно-статистическими методами, но при этом получаются усредненные оценки, имеющие фиктивный характер. В нестабильной рыночной ситуации применение статистических методов некорректно, и тогда решения должны приниматься по правилам, соответствующим принципиальным установкам лица, принимающего решения в отношении феномена неопределенности.

В подобных ситуациях принятие решений в значительной степени приходится основывать на экспертных оценках. Однако любое экспертное заключение, даже сделанное по точным объективным данным, гораздо более неопределенно, чем сложная многомерная совокупность данных, которую получить в исчерпывающем виде крайне трудно (а иногда и невозможно). Таким образом, хотя экспертное заключение может содержать обобщения и прогнозы, значимые для практики, оно не снижает уровень неопределенности.

Следует отметить, что еще одним источником неопределенности может быть и лицо, принимающее решение. Одна из проблем, связанных с этим — это нечеткость в понятиях, суждениях и предпочтениях, неопределенность временного промежутка, на котором сохраняется монотонность предпочтений и суждений человека [1, с. 312].

Методы, базирующиеся на теории нечетких множеств, относятся к методам оценки и принятия решений в условиях неопределенности. Их использование предполагает формализацию исходных параметров и целевых показателей эффективности процесса в виде вектора интервальных значений (нечеткого интервала), попадание в каждый интервал которого характеризуется некоторой степенью неопределенности.

Осуществляя арифметические и другие операции с такими нечеткими интервалами по правилам нечеткой математики, эксперты получают результирующий нечеткий интервал для целевого показателя. На основе исходной информации, опыта и интуиции эксперты часто могут достаточно уверенно количественно охарактеризовать границы (интервалы) возможных (допустимых) значений параметров и области их наиболее возможных значений.

К основным недостаткам и ограничениям применения существующих экономико-математиче­ских моделей и методов оценки эффективности и риска экономических проектов в условиях неопределенности относятся:

  • недостаточность статистической информации для обоснованного применения вероятностных методов,
  • высокая доля субъективизма при экспертном назначении оценок вероятно­стей,
  • отсутствие полноты системы классификации неопределенности [3, с. 181; 4, с. 274].

Для преодоления вышеперечисленных недостатков и ограничений традиционных методов обосновано применение аппарата теории нечетких множеств для разработки моделей и методов стратегического управления экономической деятельностью.

 

Литература:

1. Чернов, В. Г. Модели поддержки принятия решений в инвестиционной деятельности на основе аппарата нечет- ких множеств / В. Г. Чернов. — М.: Горячая линия — Телеком, 2007. — 312 с.

2. Риск — анализ инвестиционного проекта / Под. ред. М. В. Грачевой. — М.: ЮНИТИ, 2000. — 344 с.

3. Недосекин, А. О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций / А. О. Недосекин. — СПб.: Типография «Сезам», 2002. — 181 с.

4. Рыбак, В. А. Методологические основы принятия решений для управления природоохранной деятельностью: монография / В. А. Рыбак. — Мн.: РИВШ, 2009. — 274 с.

5. Заде, Л. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений: пер. с англ. / Л. А. Заде. — М.: Мир, 1976. — 165 с.

6. Штовба, С. Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB / С. Д. Штовба. — М.: Горячая линия — Телеком, 2007. — 288 с.

 

Категория: Экономические науки | Добавил: Administrator (26.04.2016)
Просмотров: 135 | Рейтинг: 5.0/1
Всего комментариев: 0
Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
[ Регистрация | Вход ]