Разработка подсистемы оценки эффективности инвестиционных проектов в автоматизированной интеллектуальной системе управления предприят

Последние — это те средства, которые партнер может относительно легко мобилизовать для погашения своих долгов. К ним относятся деньги в кассе и ценные бумаги, которые можно продать и обрести выручку на погашение долгов, и дебиторская задолженность, т.е. долги других субъектов рынка перед партнером. Взыскав долги со своих должников, партнер может погасить свои собственные долги.

Все эти средства отражаются во втором разделе актива баланса «Оборотные активы».

В постановлении правительства РФ от 20 мая 1994 г. № 498 «О некоторых мерах по реализации законодательства о несостоятельности предприятий» указывается, что гарантией полной платежеспособности является значение КТЛ=2.

Основным подходом для решения задач первой группы являются методы ситуационного анализа, в основе которых лежит разделение проблем и источников их возникновения на внешние и внутренние. В соответствии с данным подходом предлагается использовать в качестве признаков для таксономии проблем основные направления деятельности (функциональные области) конкретного предприятия, а также основные направления воздействия на него внешней среды.

Две другие задачи, которые приходится решать руководителю при структуризации проблемной ситуации, связаны с идентификацией факторов проблемы и определением существующих между ними взаимосвязей.

В качестве базовых факторов проблемы целесообразно рассматривать причины и следствия их возникновения, а в качестве отношений между ними — причинно-следственные взаимосвязи.

В результате анализа ситуации строятся причинно-следственные диаграммы («дерево причин») и диаграммы зависимостей. Причинно-следственная диаграмма является формальным отображением структуры проблемной ситуации в виде иерархически незамкнутого графа, вершины которого соответствуют элементам проблемы, отражающим причины ее возникновения, а дуги — связям между ними. Связь элементов-подпроблем отображается в виде отношения «причина—следствие».

Все стадии подготовки и реализации решения самым тесным образом связаны с информационными потоками и логико-аналитическими моделями переработки информации и подготовки вариантов решений. Таким образом, задачи управления диктуют структуру и состав данных информационной системы. Основной функцией системы информационной поддержки решений является обеспечение руководства как по его запросу, так и в режиме регулярного информирования.

 

 

Архитектура типичной ИИС.

 

Архитектура типичной ИИС анализа инвестиций показана на рисунке 2. Тремя ключевыми компонентами системы являются: база правил, база данных и процедура вывода. Имеется три базы правил: база правил относительно компаний, база правил относительно отраслей и база правил для атрибутов (экономических показателей деятельности компаний).

Рис. 2 Архитектура ИИС системы анализа инвестиций

ИИС, используя индивидуальные предпочтения инвестора, данные об отдельных компаниях и о группах однородных компаний (отраслях), а также базу знаний, связывающих, в частности, параметры компании и ее рейтинг, помогает инвестору сформировать портфель и оценить при помощи модели квадратичного программирования Марковитца риск или дисперсию всего портфеля для выбора наилучшего варианта. Правила, использующие соответствующий формат, содержат знания системы.

Рис. 3 Пример подсистемы управления знаниями

 

В данной конкретной ИИС существует также три вида реляционных баз данных: база данных о компаниях, база данных об отраслях, рабочая память базы данных. Рабочая память базы запоминает данные (типа списков и предложений, полученных путем вывода). Структура подсистемы управления знаниями приведена на рис. 3.

Процедура вывода начинается путем сравнения каждого правила базы знаний с его собственной релевантной базой данных. В результате чего порождается множество правил для каждой индивидуальной компании и отрасли. Множество правил называется конфликтным множеством, если, различные правила поддерживают разные заключения. Конфликтные множества используются для оценки акций и синтеза объяснений.

База правил строится в соответствии с синтаксисом правил. В правилах используются резервные слова RULE, CREDIBILITY (CR), IF, AND, OR,

GRADE, EXCEPT, THEN, BECAUSE плюс арифметические операторы. CR используется в качестве сокращения слова CREDIBILITY — степень доверия правилу, измеряемая в процентах от 0 до 100. Обобщенный синтаксис правила показан на рис. 4, примеры правил приведены на рис.5.

В записи правил используются следующие обозначения.

За правилом следует имя правила.

CR — заменяет слово CREDIBILITY, надежность правила, которая выражается в процентах.

Условные предложения объединяются операторами AND и OR.

Предложение THEN заканчивается ключевым словом GRADE.

Предложение EXCEPT, такое как в правиле 42, исключает компанию из рассмотрения, даже если компания удовлетворяет определенным условиям.

В правиле 40 поясняется использование предложения BECAUSE, относящегося к названиям отраслей и изделий этих отраслей (атрибутов). В правилах 41 и 43 показан пример использования резервного слова AND.

ПРАВИЛО имя правила

CREDIBILITY проценты

 IF         предложение а

(AND   предложение b)

 (OR      предложение с)

THEN предложение zz

РЕЙТИНГ = рейтинг

(BECAUSE предложение)

(BECAUSE предложение)

 

Комментарий

Прописные буквы: резервные слова

(): Предложения

 

Рис 4. Обобщенный синтаксис правила

ПРАВИЛО      Правило 40

CR       0.7

IF         Наименование компании = ABC

THEN Рейтинг =А

BECAUSE компания ABC разработала новый СD-плеёр.

ПРАВИЛО      Правило 41

CR       0.6

IF         Основной рынок = зарубежный

AND    Ежегодный рост продаж 50%

AND    Отношение прямого и косвенного финансирования 1.2

 THEN тогда ожидается выпуск конвертируемых облигаций rta зарубежном финансовом рынке.

ПРАВИЛО Правило 42

CR       0.6

IF         Отрасль промышленности = электроника

AND    Ожидается выпуск конвертируемых облигации

                        THEN Рейтинг = АА

           EXCEPT Компания КК

ПРАВИЛО Правило 43 CR       0.6

IF         Отношение цен к доходам Р/Е > 10  

               AND     Процент задолженности 200%

               THEN GRADE = С

Рис 5. Примеры правил

 

Рассмотрим пример реляционной базы данных компании. Эта база данных содержит наименование компании, наименование отрасли, основной рынок сбыта продукции, отношение цена/доход, рост ежегодных продаж, объем продаж и объем экспорта и так далее. Реляционная база данных содержит интегральную информацию об отраслях, такую как наличие льготного налогообложения и стадию жизненного цикла.

К данным, хранящимся в базе данных отрасли и компании, могут применяться операторы обработки — вычисления максимума, минимума, среднего, суммирования. Итоговые данные по отрасли в целом могут быть вычислены по данным компаний, которые относятся к этой отрасли.

 

 

 

 

 

 

Фрагмент реляционной базы данных компаний

Наименование	Отрасль	Основной рынок сбыта	Отношение Р/Е	Процент ежегодного процента продаж	Процент задолженности	Фиксированный процент	Объем продаж	Объем экспрота
ABC	Электроника	Зарубежный	15.0	90%	500%	450%	60 млн.	40 млн.
XYZ	Электроника	Зарубежный	8.0	60%	400%	300%	120 млн.	50 млн.

 

Фрагмент реляционной базы данных отрасли

 

Отрасль	Привилегии по налогообложению	Стадия жизненного цикла
Электроника	Имеются	Подъем
Кораблестроение	Отсутствуют	Закат

Как видно из таблицы реляционной базы данных, значения атрибутов отрасли электроника получены агрегированием данных всех компаний отрасли, за исключением тех, которые имеют заранее определенные значения, такие как «данные отсутствуют» в столбце. Привилегии по налогообложению компании ABC.

Некоторые средние величины атрибутов компаний, такие как средний годовой рост продаж, могут быть использованы при подсчете соответствующих показателей для отрасли промышленности. Таким же образом и другие показатели для отрасли можно вычислить.

Рабочая память системы логического вывода может быть встроена непосредственно в рабочую память базы данных, но в большинстве случаев содержание рабочей памяти будет использоваться как промежуточная память в процессе сравнения данных и правил. Предположим, что в базе данных хранятся следующие факты относительно компании ABC:

Отрасль промышленности = электроника

Основной рынок = зарубежный

Процент годового роста продаж = 60%

Отношение объемов прямого и косвенного финансирования = 1.3.

Поскольку текущие известные факты удовлетворяют условию правила Правило 41, заключение согласно этому правилу выводится из имеющихся данных и добавляется к данным о компании ABC. Менеджер вывода регулярно просматривает факты базы данных с точки зрения применимости к ним какого-либо правила вывода. Другие компании, такие как, например, компания DEF будут также содержать данные, полученные посредством логического вывода из имеющихся.

Вывод относительно рейтингов ценных бумаг включает три шага:

1. генерация конфликтных множеств;
2. генерация составных рейтингов;
3. синтез объяснения.

Генерация конфликтных множеств состоит из множества правил типа GRADE, совпавших для компании или отрасли промышленности. Как показано на рис. 6, конфликты или противоречия заключаются в том, что различные правила поддерживают различные рейтинги.

Чтобы разрешить конфликт в конфликтных множествах, необходимо использовать рейтинги и значения коэффициентов надежности CR в правилах при вычислении составных рейтингов. Чтобы дать возможность выполнять формальные операции над рейтингами, они отображаются в числа в интервале от -1 до +1. Это преобразование показано в таблице 1. Правила в конфликтных множествах каталогизуются на две группы, одна составлена из правил, которые поддерживают положительные свидетельства, а другие правила поддерживают негативные свидетельства.

Если свидетельства конфликтуют, положительные и негативные сведения должны быть компенсированы по отношению друг к другу. Чтобы придать этой идее конструктивный характер, можно принять компромиссную схему, в которой уровни надежности используются как взвешивающие факторы для определения составных подрейтингов, которые затем комбинируются с использованием формулы, показанной в таблице 1.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 1

Рейтинги и соответствующие им реальные числа

Рейтинг	Реальное число	Медиана	Описание
ААА АА А ВВВ ВВ В ССС СС С D	0,8<G≤1,0 0,6<G≤0,8 0,4<G≤0,6 0,2<G≤0,4 0,0<G≤0,2 -0,2<G≤0,0 -0,4<G≤-0,2 -0,6<G≤-0,4 -0,8<G≤-0,6 -1,0<G≤-0,8	0,9 0,7 0,5 0,3 0,1 -0,1 -0,3 -0,5 -0,7 -0,9	Рекомендуемые с высокой степенью уверенности         Неопределенные           Не рекомендуемые в высокой степенью уверенности

 

ПРАВИЛО      Правило 40

CR       0.7

IF         Наименование компании = ABC

THEN Рейтинг = А

BECAUSE   Компания   разработала   новый CD-плеер.

ПРАВИЛО Правило 42.

CR       0.6

IF         Отрасль промышленности = электроника

AND    ожидается выпуск конвертируемых бонов на зарубежном финансовом рынке

Тогда Рейтинг = АА.

ПРАВИЛО Правило 43.

CR       0.6

IF         Отношение цен к доходам Р/Е 10

AND    Процент задолженности 200%

THEN Рейтинг = С.

Рис 6. Конфликтные правила для компании ABC

Модель составных рангов имеет следующие обозначения: Gi — составной рейтинг ценной бумаги i, основанный на всех правилах; Gi+ — составной рейтинг ценной бумаги i, основанный на правилах с положительными рангами; Gi- — составной рейтинг ценной бумаги i, основанный на правилах с отрицательными рангами; gr+ — положительный рейтинг ценной бумаги i по правилу г; gr- — отрицательный рейтинг ценной бумаги i по правилу г; Сг — степень доверия правилу г; Р — множество правил с положительным рейтингом для ценной бумаги i; N — множество правил с отрицательным рейтингом для ценной бумаги i; р — число правил в множестве Р; n — число правил в множестве N.