Пример применения нечетких множеств

В ходе управления финансами очень часто возникает задача борьбы с неопределенностью, сопровождающей финансовые решения. Неопределенность эта двоякая:

а) текущее состояние финансовой системы не может быть распознано с необходимой точностью;

б) будущие показатели финансовой системы и ее внешнего окружения неизвестны вполне точно.

Нечеткие множества могут выступать как инструмент моделирования неопределенности, который базируется на известной мыслительной способности человека оперировать качественными категории и оформлять свои логические выводы также в качественной форме.

Если качество некоторого объекта может быть выражено некоторой иерархией количественных или качественных признаков, причем известно, как одни факторы доминируют над другими в пределах одного уровня иерархии, то оказывается возможным оценить комплексное качество объекта на основе того же для отдельных свойств иерархии.

Оценка качества — это квалиметрия. Характерные задачи квалиметрии в финансовом менеджменте: оценка риска банкротства предприятия, оценка надежности акций и облигаций, выбор управляющей компании, оценка перспективности приобретения недвижимости, стоимостная оценка банковских залогов и т. д.

Если речь идет об операциях с будущими значениями финансовых факторов, то удобно моделировать эти факторы как нечеткие числа и функции. Тогда можно получить итоговые результаты моделирования в таком же виде — и оценить риск того, что эти финансовые результаты окажутся ниже предустановленных нормативов.

Состав и содержание информационных технологий, используемых на различных уровнях управления.

Информационная технология – это совокупность методов и средств для сбора, передачи, обработки, хранения и выдачи информации потребителям с мощью средств компьютеризации и коммуникаций или без таковых.

Информационную систему предприятия, организации, офиса и т.д. можно рассматривать как технологию первого уровня, которая включает в себя технологии второго уровня. К таковым относят TPS-технологии, MIS-технологии, DSS-технологии, ESS-технологии.

Транзакционные технологии (TPS) предназначены для ежедневной обработки поступающих в виде документов сообщений (счета, акты, накладные и т.д.), что позволяет создавать различные отчеты, сводки, ведомости,

Технологии аналитической обработки данных (DSS) необходимы для подготовки (формирования) управленческих решений. Исходной информацией здесь служат специально накопленные данные за длительный период, позволяющие определять тенденции процессов или событий в различных разрезах.

Технологии, поддерживающие управленческие функции (MIS) предназначены для автоматизации планирования деятельности предприятия (организации), а также для организации контроля над ходом выполнения планов производства и реализации продукции.

Технологии интеллектуальной обработки данных (ESS) используются в том случае, если необходимо решать плохо структурированные задачи, отличающиеся нечеткими характеристиками.

В настоящее время достаточно распространенной технологией, ориентированной на поддержку принятия решений, является OLAP-система. Ряд современных ERP-систем, например, таких как MS Navision, поддерживает аналитическую обработку данных средствами OLAP - технологий. В основу данной технологии положен метод хранения данных в специальной форме, названной хранилищем данных.

В классе ESS-технологий можно выделить два наиболее распространенных подкласса: технологии интеллектуального анализа данных (DM) и системы обработки знаний (СОЗ). Системы обработки знаний, включает экспертные системы, базирующиеся на таких моделях знаний как деревья вывода, деревья целей, семантические сети и т.д. Особое место здесь занимают знания, позволяющие решать обратные задачи.