Мир вокруг нас поразительно сложен. Практически во всех областях деятельности у человека регулярно возникает целое множество задач
и проблем, процесс принятия решений в которых, играет ключевую роль.
Если рассматриваемая задача относится к профессиональной области, как
правило, ее решение возлагается на лицо, принимающее решение (ЛПР).
Некоторые задачи бывают настолько многогранны, что обобщение информации для их решения – превосходят компетенцию отдельного человека,
часто настолько, что принять правильное решение в одиночку становится
вовсе невозможно. В подобных случаях, к решению задачи выбора привлекается целая команда экспертов, возлагающая на себя обязанности экспертной группы.
На лицо, принимающее решение (или экспертную группу), ложится
серьезная ответственность за разумность их выбора, особенно, если речь
идет о проблемах, правильное решение которых может повлиять на благополучие других людей.
Лицо, отвечающее за принятие решения, опираясь на имеющийся
опыт, и относящиеся к исследованию знания, обладает собственными представлениями о достоинствах или недостатках различных вариантов решения. Основываясь на этом, ЛПР заинтересовано в осуществлении выбора
той альтернативы, которая является лучшей по отношению к его системе
предпочтений. Последствия выбора различных альтернативных решений
тоже оцениваются ЛПР и характеризуются определенным уровнем достижения цели данного выбора. В процессе определения подходящего варианта, лицу, отвечающему за принятие решений, нужно не только полагаться
на личный опыт и свою интуицию, но и использовать существующие математические способы принятия решений, позволяющие обоснованно выбрать наиболее подходящие альтернативы.
На основании многочисленных проведенных исследований определено, что без математической поддержки ЛПР, как правило, выбирает довольно примитивные, а иногда вовсе противоречащие правила, определяющие выбор решения. Это связано с регулярно растущим объемом важной
информации и потребностью учитывать при принятии решений часто взаимосвязанные, многообразные и все более многочисленные компоненты.
Изучением задач выбора занимается теория принятия решений. Применение аппарата этой области исследования дает возможность проводить
выбор наилучшего варианта более обоснованно. Использование теории принятия решений способствует исключению заведомо неверных решений и
учитыванию отрицательных итогов необдуманного выбора.
Оценивая что-либо, ЛПР берет за основу критерии, имеющие как числовую, так и качественную форму. Большинство сложных задач, встречающихся на практике, обычно, не ограничиваются одним критерием. При ре-
3шении задач, имеющих сложную структуру, учитываются сразу несколько
факторов. Задачи данного вида носят название многокритериальных. Подобные задачи возникают при математическом описании и моделировании
систем, в случае, если качество или эффективность различных вариантов
реализации невозможно оценить одним показателем. Многокритериальные
задачи выбора занимают центральное место в современной науке принятия решений и составляют крайне важный класс задач для применения на
практике.
Кроме того, при решении задач, имеющих практический характер,
почти всегда невозможно получить абсолютно точные сведения о всех необходимых параметрах для абсолютно верного и корректного выбора решений. В подобной ситуации, появляется необходимость учитывать возникающие неопределенности. Процесс работы систем, имеющих довольно сложную структуру, в основном, осуществляется при условии неопределенностей разного типа – незнания ряда внешних условий, оказывающих влияние
на показатели эффективности; отсутствие полной информации об объекте
и др. Задачи принятия решений в случае неопределенности – общий случай
задач, не учитывающих неопределенность.
Сейчас, ввиду трудностей концептуального и методического характера, не разработано универсального способа решения задач, которые учитывают неопределенность. Вместе с этим, к сегодняшнему дню, разработано значительное количество методов, предназначенных для осуществления
решения задач принятия решений в случае имеющейся неопределенности.
Применяя данные методы, следует учитывать тот факт, что они представляются только рекомендательными, и финальное принятие некоторого решения возлагается на лицо, принимающее данное решение.
С научной точки зрения, проблема принятия решений в условии неопределенности, состоит в существенной невыполнимости устранения неполноты информации, при этом, проявление неполноты включает множество
способов ее выражения. К ним относят: отсутствие полной информации
объективного вида, имеющей вероятностную характеристику; нечеткость,
относящуюся к техническим требованиям; неточности, полученные в результате вычислений и измерений параметров; неполноты, имеющихся данных; субъективное мнение ЛПР.
Вышеизложенные проблемы принятия решений при условиях неопределенности являются актуальными на сегодняшний день, поэтому исследование данных вопросов и поиск методов решения представляют большую
важность для лиц, занимающихся принятием решений.
В ходе работы был произведен анализ рынка инвестиционных бумаг
на примере крупнейших компаний, представляющих нефтегазовую отрасль
России, на основании которого, были получены следующие результаты:
1. Исследованы основные методы принятия решений в случае многокритериальных задач при условии неопределенности. В частности,
подробно рассмотрена задача принятия решений в условиях риска и
приведены возможные подходы к ее решению.
2. Построено множество Парето для рассматриваемых альтернативных
вариантов акций компаний-эмитентов, с целью исключения из рассмотрения заведомо неподходящих альтернатив.
3. На основе анализа инвестиционного рынка, выявлены основные параметры для оценки акций с учетом системы предпочтений ЛПР.
4. Задача нахождения лучшей альтернативы сформулирована и решена
рамках теории нечетких множеств и нечеткой логики. В ходе решения
данной задачи были выполнены следующие подзадачи:
(a) Произведен анализ гистограмм распределения факторов, влияющих на оценку акций компаний-эмитентов.
(b) На основе вида гистограмм и экспертной оценки параметров –
построены соответствующие им функции принадлежности.
(c) На основе выбора ключевых параметров для оценки привлекательности акций, предложен метод построения информационной
базы правил.
5. Исходя из сформированной базы правил, программным путем реализована процедура нечеткого вывода с целью определения выбора
наилучшей альтернативы.
6. Благодаря полученным оценкам альтернатив, были сделаны выводы
относительно инвестиционной привлекательности акций компанийэмитентов, присутствующих на фондовом рынке.
Полученные результаты могут служить основой для дальнейшего исследования инветиционного рынка и других смежных отраслей.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
