Search

Проблематика. Більшість моделей фінансових та економічних процесів вирізняються значною обчислювальною складністю, а побудова прогнозів прийнятної якості для цих процесів на потрібний часовий горизонт – великою трудомісткістю. Тому розробка і впровадження ефективних інструментів прогнозного моделювання фінансових та економічних процесів є однією з актуальних і практично значимих задач. У роботі розглядається питання моделювання та прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів у макроекономіці та фінансах із використанням методики, в основу якої покладені принципи системного аналізу, такі як ієрархічне моделювання, врахування невизначеностей, оптимізація характеристик за допомогою комплексних критеріїв, а також структурно-параметрична адаптація. Застосування запропонованої методики дає змогу покращити якість прогнозування за рахунок виявлення особливостей досліджуваного процесу й адаптації моделі до нових даних тощо. Мета дослідження. Розроблення методики для прогнозного моделювання нестаціонарних процесів у фінансах і макро-економіці із використанням статистичних даних та її реалізація у відповідній комп’ютерній системі. Методика реалізації. Методика базується на технологіях попередньої обробки статистичних даних, спрямованих на усунення можливих невизначеностей, застосуванні кореляційного аналізу для оцінювання структури моделі та виборі методів оцінювання параметрів моделей, обчисленні оцінок прогнозів і генеруванні альтернативних рішень. Це дає можливість об’єктивно оцінювати результати, одержані на кожному етапі розв’язку задачі моделювання нелінійних нестаціонарних процесів у макро-економіці та фінансах. У дослідженні пропонується оригінальна методика визначення структури моделі з подальшим її впровадженням в інформаційну систему підтримки прийняття рішень. Результати дослідження. Для вибраних фінансових і макроекономічних процесів було побудовано відповідні моделі. Висока якість кінцевого результату аналізу даних і прогнозування досягнута завдяки реалізації оцінювання одержаних результатів із використанням статистичних критеріїв якості на кожному етапі обробки даних, побудови моделей і прогнозування, а також завдяки можливості адаптації моделей до нових даних через повторний аналіз статистичних характеристик досліджуваних процесів і застосування комбінованих критеріїв адекватності моделей та якості оцінок прогнозів і зручному представленню проміжних та кінцевих результатів. Висновки.Запропонована методика використана для прогнозного моделювання окремих макроекономічних та фінансових процесів України. Отримані результати свідчать про те, що її можна успішно використовувати для розв’язання практичних задач побудови моделей і прогнозів нелінійних нестаціонарних процесів в умовах невизначеностей різних типів, які зазвичай доводиться розглядати під час моделювання та прогнозування, використовуючи статистичні дані.

Проблематика. Сучасні фінансові й економічні процеси та ризики, що супроводжують їх розвиток, часто характеризуються складними елементами, містять нестаціонарні та нелінійні компоненти, які потребують створення спеціальних математичних моделей для їх адекватного опису і прогнозування. Для успішного розв’язання таких задач необхідно створювати відповідні системи підтримки прийняття рішень із використанням принципів системного аналізу. Мета дослідження. Розробити архітектуру інформаційних технологій системи підтримки прийняття рішень та її функціональ­ну схему для побудови математичних моделей економічних і фінансових процесів на основі статистичних даних та оцінювання фінансових ризиків. Така система повинна виконувати функції обробки невизначеностей і має бути реалізована на основі сучасних інформаційних технологій. Методика реалізації. Для розв’язання поставленої задачі використані методи математичного моделювання і прогнозування фінансових та економічних процесів; методи оцінювання фінансових ризиків на основі статистичних даних. Для практичної реалізації системи підтримки прийняття рішень використано сучасні інформаційні технології. Результати. Розроблено інформаційну технологію та систему підтримки прийняття рішень як практичний інструмент для моделювання нелінійних нестаціонарних процесів у економіці та фінансах і оцінювання фінансових ризиків. Експериментальні результати обробки статистичних даних підтверджують коректність запропонованих рішень. Висновки. Запропоновано і реалізовано системну методологію для побудови систем підтримки прийняття рішень для математичного моделювання і прогнозування сучасних економічних і фінансових процесів та оцінювання фінансових ризиків, яка базується на таких принципах системного аналізу: ієрархічність системи, ідентифікація та врахування можливих ймовірнісних і статистичних невизначеностей, адаптивність моделей до даних, генерування альтернативних рішень та використання належної критеріальної бази на всіх етапах виконання обчислень.