Прогнозирование в маркетинге и логистике
На сегодняшний день существует большое количество методов прогнозирования, гораздо меньше математических аппаратов, решающих эту задачу. В нашем обзоре речь пойдет о нечетких множествах, нечетких мерах и нечетком интегральном исчислении (FUZZY-технология). Это не математическая статья, поэтому мы остановимся только на понятиях и практике применения. О математике я думаю написать очень короткую статью.
Чем вызвано такое бурное развитие и применение в практику FUZZY-технологии в мире?
Здесь можно перечислить множество причин, некоторые из которых следующие:
> Математическое обеспечение предоставляет возможности по формализации в единой форме разнородной информации (детерминированной, интервальной, статистической, лингвистической), что повышает достоверность и качество получаемых решений;
> Решения, полученные на основе применения аппарата Теории нечетких множеств отлично зарекомендовали себя в многочисленных прикладных областях: от управления техническими системами (процессоры, регуляторы, устройства и т.д.), до управления организационно-экономическими системами (ситуационные центры, системы управления бизнес-процессами, программные продукты оценивания и прогнозирования, управления рисками банков, предприятий, проектов и т.д.);
> Формализмы Теории нечетких множеств предоставляют возможности для максимального учета экспертной информации, которая довольно часто превалирует или оказывается единственно возможной информацией при решении реальных практических задач, в особенности это актуально для задач экономики и финансов.
Применение FUZZY-технологий эффективно даже там, где:
• Имеется только или преимущественно экспертная лингвистическая вербальная информация;
• Присутствует разнородная по составу и источникам информация (качественная и количественная от различных экспертов);
• Недостает или искажена статистическая информация, либо эта информация не вызывает доверия;
• Необходимо учитывать новые существенные факторы, которые могут возникнуть в будущем;
• Трудно получить требующийся объем любой информации.
Еще раз подчеркнем, какая информация используется в FUZZY-технологии:
• Статистические данные;
• Нечеткие числа, которые могут быть заданы в следующих вариантах:
– задание числа типа “меньше, чем ...”;
– задание числа типа “меньше, чем ... до … ”;
– задание числа типа “больше, чем ...”;
– задание числа типа “больше, чем ... до ...”;
– задание числа типа “около ...”;
– задание числа типа “около ... и менее до ...”;
– задание числа типа “около ... и более до ...”;
– задание числа типа “около (... или ...)”;
– задание числа типа “около (от ... до ...)”.
Это далеко не весь перечень вариантов задания нечетких чисел.
• Лингвистические оценки факторов, признаков, событий, которые отражают качественные характеристики анализируемого процесса в FUZZY-технологии.
Основой лингвистической оценки, производимой специалистом, является возможность оценивать влияние события на анализируемый процесс по следующими параметрами:
1. Направление влияния. Событие может увеличивать или уменьшать значения анализируемого процесса
2. Сила влияния. Сила влияния события отражает амплитуду влияния. Например, событие "Снижение базовой учетной ставки на 0.25%" имеет меньшее влияние, чем событие " Снижение базовой учетной ставки на 1%". Сила влияния отвечает на вопрос: как сильно изменится валютный курс после этого события? Сила влияния события может измеряться в дискретной шкале. Например: "небольшая сила", "большая сила", "очень большая сила" и так далее.
3. Время влияния на анализируемый процесс
4. Доверие к информации о событии. Этот параметр отражает информационные свойства события. Информация о событии публикуется в сообщениях СМИ. Каждое сообщение имеет автора и источник информации. Доверие к СМИ, автору и источнику информации характеризует доверие к информации о событии. Доверие формализует уровень уверенности в оценке силы влияния события (точность оценки силы).
5. Важность события. Важность события отражает степень влияния события на анализируемый процесс.
Модель реализованная в программном продукте Fuzzy for Excel новой версии позволяет прогнозировать значения анализируемого процесса с достаточно высокой точностью и глубиной прогноза. Использование модели обеспечивает формирование эффективных инвестиционных решений на среднесрочный период. На сайте Вы сможете ознакомиться с новыми подходами фундаментального анализа, а также с бюллетенем, который показывает результаты работы с компьютерной программой. Хотелось бы услышать мнение по данному подходу. Вот ссылки
http://www.inex-ft.com.ua/ http://www.forecast-ft.com.ua/ http://www.socionet.ru/collection.xml?h=repec:rus:zpwqia Принимая внимание незначительное количество литературы по данной тематике, консалтинговая группа «ИНЭКС» бесплатно распространяет книгу «Прогнозные коммерческие расчеты и анализ рисков на Fuzzy for Excel » и демо версию программы Fuzzy for Excel. Для получения материалов направьте запрос по адресу
[email protected]