«ТЕОРИЯ АКТИВНЫХ СИСТЕМ ТРУДЫ МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ (19-21 ноября 2001 г., Москва, Россия) ТОМ 2 О б щ а я р е д а к ц и я – В.Н. Б у р к о в, Д.А. Н о в и к о в МОСКВА – 2001 УДК 007 ББК 32.81 ...»

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК

ИНСТИТУТ ПРОБЛЕМ УПРАВЛЕНИЯ им. В.А. ТРАПЕЗНИКОВА

ТЕОРИЯ

АКТИВНЫХ

СИСТЕМ

ТРУДЫ МЕЖДУНАРОДНОЙ

НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ

(19-21 ноября 2001 г., Москва, Россия)

ТОМ 2 О б щ а я р е д а к ц и я – В.Н. Б у р к о в, Д.А. Н о в и к о в МОСКВА – 2001 УДК 007 ББК 32.81 Т33 Теория активных систем / Труды международной научно-практической конференции в двух томах. (19-21 ноября Т33 2001 г., Москва, Россия). Общая редакция – В.Н. Бурков, Д.А. Новиков. М.: ИПУ РАН, 2001. Том 2. – 195 с.

В сборнике представлены тезисы докладов международной научнопрактической конференции «ТАС-2001» по следующим направлениям теории и практики управления социально-экономическими системами:

базовые модели и механизмы теории активных систем; принятие решений и экспертные оценки; управление безопасностью; управление проектами;

финансовая инженерия; прикладные задачи теории активных систем;

управление финансами и инвестиционными проектами на предприятии;

проблемы управления в ядерной энергетике.

Утверждено к печати Программным комитетом конференции.

Печатается в виде, предоставленном Программным комитетом конференции.

ISBN5-201-09560-

ПРОГРАММНЫЙ КОМИТЕТ:

Багриновский К.А. (Москва); Баркалов С.А. (Воронеж); Бурков В.Н. – председатель (Москва); Воропаев В.И. (Москва); Горгидзе И.А. (Тбилиси);

Джапаров Б.А. (Алматы); Дорофеюк А.А. (Москва); Ерешко Ф.И. (Москва);

Заруба В.Я. (Харьков); Ириков В.А. (Москва); Киселева Т.В. (Новокузнецк);

Кононенко А.Ф. (Москва); Кулжабаев Н.М. (Алматы); Кульба В.В. (Москва);

Литвак Б.Г. (Москва); Новиков Д.А. (Москва); Палюлис Н.К. (Вильнюс);

Прангишвили И.В. (Москва); Фокин С.Н. (Минск); Цвиркун А.Д. (Москва);

Щепкин А.В. (Москва); Юсупов Б.С. (Ташкент); Bubnitsky Z. (Wroclaw);

James G. (Coventry)

ОРГАНИЗАЦИОННЫЙ КОМИТЕТ:

Бабиков В.М., Динова Н.И., Гуреев А.Б. (зам. председателя), Гуреева И.В., Дзюбко С.И., Комаровская Л.Н., Новиков Д.А. (председатель).

НАПРАВЛЕНИЯ РАБОТЫ КОНФЕРЕНЦИИ

Секция 1. Модели и механизмы теории активных систем Сопредседатели секции – д.ф-м.н., проф. Кононенко А.Ф., д.т.н., проф. Новиков Д.А.

Секция 2. Принятие решений и экспертные оценки Сопредседатели секции – д.т.н., проф. Дорофеюк А.А., д.т.н., проф.

Литвак Б.Г.

Секция 3. Проблемы безопасности сложных систем Председатель секции – д.т.н., проф. Кульба В.В.

Секция 4. Управление проектами Сопредседатели секции – д.т.н., проф. Баркалов С.А., д.т.н., проф.

Воропаев В.И Секция 5. Финансовая инженерия Председатель секции – д.т.н., проф. Ерешко Ф.И.

Секция 6. Прикладные задачи теории активных систем Сопредседатели секции – д.т.н., проф. Ириков В.А., д.т.н., проф.

Щепкин А.В.

Секция 7. Управление финансовыми и инвестиционными проектами на предприятии Председатель секции – д.т.н., проф. Цвиркун А.Д.

Секция 8. Проблемы управления в атомной энергетике Председатель секции – д.ф.н., проф. Чикин Б.Н.

СОДЕРЖАНИЕ

СОДЕРЖАНИЕ

Том СЕКЦИЯ 1.

«Модели и механизмы теории активных систем»

Теория активных систем и задачи организационного управления.

Бурков В.Н., Новиков Д.А

Учет типологии сторон в играх с непротивоположными интересами. Абаев Л.Ч.

Оптимизация материально-технического снабжения единого муниципального предприятия. Айзенцон С.Е., Евдокимов О.Н

Оптимальные механизмы активной экспертизы. Андронникова Н.Г

Минимизация упущенной выгоды в случае n независимых операций.

Баркалов С.А., Портных В.А., Семенов П.И.

Дискретные механизмыстимулирования во внутрифирменном управлении для числа дискрет n > 2. Баркалов С.А., Песковатсков А.Ю., Песковатсков В.Ю., Назаров А.Н.

Модели и механизмы экологического страхования.

Белиловский О., Заложнев А., Чернышев Р

Концепция дедуктивного построения сквозной двухуровневой схемы для многоуровневой активной среды. Богданов Д.А., Котенко А.М., Малинова И.А., Мещерякова О.К.

Оптимизация динамических обменных схем.

Бурков В.Н., Зинченко В.И., Отчерцов А.В.

Математическое моделирование устойчивого развития организационных систем. Воронин А.А., Мишин С.П.

Механизмы управления в вертикально-интегрировнных компаниях.

Гилев С.Н. Павлов М.Л. Уандыков Б.К.

Приоритеты в оперативном управлении. Глухов А.В., Смирнов И.М.................. Адаптивные международные режимы глобализации.

Гришуткин А.Н., Цыганов В.В.

Коалиционные взаимодействия центров в задаче стимулирования с несколькими активными элементами. Губко М.В.

Теория активных систем и научно-технический прогресс. Гуреев А.Б............... Моделирование поведения продавцов на олигополистическом рынке. Заруба В.Я

Модель определения осторожности вкладчиков. Искаков М.Б.

Задача отбора кадров. Караваев А.П.

Противозатратные механизмы в управлении проектами. Кашенков А.Р........... Задача центр – агент как инструмент моделирования процесса принятия решений при неполной информации. Кононенко А.Ф., Халезов А.Д........ Многовариантная активная система «анализ данных».

Кораблина Т.В., Руденкова Е.Г.

Задачи теории активных систем с точки зрения обменных схем. Коргин Н.А.

Перечисление множества допустимых управлений ассортиментом в активных производственных системах на основе функционального подхода. Крепышев П.К., Харитонов В.А.

Структурный синтез активных отраслевых систем.

Крепышев П.К., Харитонов В.А.

Организационные механизмы при распределении водных ресурсов.

Кулжабай Н.М., Кулжабай Д.Н., Муханова Г.С.

Проблемы создания эффективной аналитической службы в маркетинге на предприятии и методы их решения. Ледвинов В.П.

О подходе к построению автоматизированной системы «государственный регистр населения» как активной системы.

Лямин Ю.А., Марин Л.Ф., Смирнов А.Б.

Система менеджмента качества как активная система. Михеев Г.В.

Структура многоуровневой системы в изменяющейся внешней среде. Мишин С.П.

Интеллектуальная система принятия решения на примере системы управления информационными потоками в сложных кибернетических системах. Омельяненко А. В.

Стохастические механизмы государственного управления корпорацией.

Павленко В.П., Цыганов В.В.

Согласованное управление динамической организационной системой. Павлов О.В.

Механизмы планирования в активных системах с нечеткой неопределенностью. Петраков С.Н.

Интеллектуальная система управления техническим состоянием контролируемого объекта. Цыганков Д.В.

Самоорганизующиеся механизмы хозяйственного развития.

Цыганов В.В., Щербина Н.Н.

Прогрессивные адаптивные механизмы программной оценки и ранжирования. Цыганов В.В. Шишкин Г.Б.

Постановка и классификация задач стимулирования в детерминированных динамических активных системах. Шохина Т.Е.

Имитационные игры для анализа механизмов внутрифирменного управления. Щепкин А.В.

Оценка эффекта слабого влияния при игровом моделировании экономических механизмов обеспечения безопасности. Щепкин Д.А.

СЕКЦИЯ 2.

«Принятие решений и экспертные оценки»

Экспертная система для неразрушающего контроля качества строительных материалов и изделий.

Авдеев В.П., Меркулов Д.В., Распопов А.В.

Правила принятия решений в экспертной системе «радиоконтроль».

Авдеев В.П., Меркулов Д.В., Распопов А.В.

Методология целенаправленного выбора.

Анохин А.М., Глотов В.А., Павельев В.В., Черкашин А.М.

Модель экспертизы с двухфакторной целевой функцией эксперта.

Баркалов С.А., Песковатсков А.Ю., Песковатсков В.Ю.

Математическая модель принятия решений в условиях неопределенности. Блюмин С.Л., Шуйкова И.А.

Методы прогнозирования изменения стоимости работ в дорожном хозяйстве. Болталин А.В. Гасилов В.В.

Интеграция гетерогенных баз данных в системах принятия решений.

Бурковский А.В., Дорофеев А.Н., Назаров В.Н.

Моделирование распределенных информационно-управляющих систем на основе аппарата нейронных сетей.

Бурковский В.Л., Смольянин В.В.

Применение расчетно-экспертных систем при проведении конкурсов на страхование инвестиционных рисков.

Гасилов В.В., Замчалова С.С., Преображенский МА.

СОДЕРЖАНИЕ

Проверка возможности экспертов назначать веса критериев в вербальных шкалах. Горский П.В.

Рекурсивные конструкции и их приложения в экспертных оценках. Дзюбко С.И.

Проблемы использования нейросетевых моделей в системах поддержки принятия решений. Комарцова Л.Г.

Система многокритериальной идентификации на основе методов деформируемых конфигураций. Лановец В.В., Рыков А.С.

Экспертные оценки и управленческая деятельность. Литвак Б.Г.

Роль экспертных оценок в планировании интегрированных маркетинговых коммуникаций. Немировский Д.В.

Построение компромиссных зависимостей в системах с несколькими целями. Никульчев Е.В.

Статистика объектов нечисловой природы в теории экспертных оценок. Орлов А.И.

Об одном методе ранжировки групповых решений. Скринская Т.П................ Оценка важности целей. вероятностный подход. Шахнов И.Ф.

СЕКЦИЯ 3.

«Проблемы безопасности сложных систем»

Задачи синтеза многоуровневой системы защиты от компьютерных вирусов. Волков А.Е., Гладков Ю.М., Карсанидзе Т.В.

Особенности организации системы комплексной отработки программного обеспечения долговременных орбитальных станций. Волков А.Е, Микрин Е.А., Пелихов В.П.

Дислокация опорных пунктов сил и средств для ликвидации последствий пожаров, аварий, катастроф и стихийных бедствий на железнодорожном транспорте. Гладков Ю.М., Шелков А.Б., Остах С.В.

Задачи синтеза оптимальных логических структур распределенных баз данных с учетом требований к достоверности данных.

Горгидзе И.И. Джавахадзе Г.С., Карсанидзе Т.В.

Моделирование динамики налогового потенциала предприятий.

Грибова Е.Н., Нижегородцев Р.М.

Разработка структуры информационного обеспечения системы поддержки учета и сделок с имуществом ран. Команич В.В.

Классификация операций в сценарном исчислении. Кононов Д. А................... Мониторинг в системе информационного управления.

Кононов Д.А., Шубин А.Н.

Использование свойств активных элементов в системах управления.

Красицкая Л.М. Мамиконова О.А.

Проблемы развития и обеспечения безопасности распределенных автоматизированных информационных систем. Лебедев В.Н.

Основные подходы и методы проектирования оптимальных систем с открытой архитектурой. Малярский А.Н., Яблонский А.С.

Некоторые задачи медиапланирования в информационном управлении. Пелихов В.П., Шубин А.Н.

Автоматизация управления линией метрополитена как средство повышения безопасности движения. Сидоренко В.Г.

Методы тестирования программного обеспечения на этапе разработки программного кода. Сиротюк О.В.

Обеспечение сохранности патентных баз данных в евразийской патентной информационной системе. Сиротюк В.О., Бителева А.В.

Модели и методы многоцелевой оптимизации гарантированных прогнозов устойчивого развития социально-экономических систем. Слотин Ю.С.

Разработка методики идентификации противоречий и их носителей на примере СРЮ. Янич С.С.

СЕКЦИЯ 4.

«Управление проектами»

Планирование работ проекта с учетом приведенной стоимости.

Авербах Л.И., Воропаев В.И., Гельруд Я.Д.

Отбор проектов целевой программы для первоочередной реализации.

Аверочкин А.К., Видревич С.Б., Луговская В.А.

Концепция метаязыка моделирования бизнес-структур и бизнес-процессов в управлении проектами. Баркалов С.А., Богданов Д.А., Малинова И.А.... Теория нечетких множеств в задачах управления строительными проектами.

Баркалов С.А., Котенко А.М., Остапенко М.Д., Попов С.С.

Взаимодействие руководителей проектов и функциональных руководителей в матричных структурах управления. Васильев Д., Долженко Ю., Карамян А., Константинова Н., Цветков А.

Циклические альтернативные сетевые модели для управления проектами. Воропаев В.И., Гельруд Я.Д.

Системное представление управления проектом.

Воропаев В.И., Любкин С.М., Секлетова Г.И.

Задачи оперативного управления проектами. Глухов А.В., Лепик В.А.............. Сравнительный анализ методов прогнозирования как эффективных инструментов управления. Докучаев В.В.

Механизмы управления проектами на основе показателей освоенного объема. Етерская И., Колосова Е.

Механизмы планирования в управлении проектами. Заложнев А.Ю............... Модели договорных отношений в управлении проектами.

Зеленова А., Лысаков А.

Управление проектами в муниципальном образовании.

Иванов В.В., Коробова А.Н.

Особенности формирования и управления региональными проектами. Козырева М.Л., Павлов С.Г., Цымбал С.В.

Алгоритмы финансирования инвестиционных программ.

Любкин С.М., Резер В.С.

Теоретические подходы к организации эффективной системы контроля исполнения. Сафронова Ю.Г.

Построение активной маркетинговой системы в банке БАМС. Спиваков А. Д.

Модели и механизмы стимулирования в управлении проектами. Цветков А.В.

Том СЕКЦИЯ 5.

«Финансовая инженерия»

Об оптимальном поведении инвестора на рынке опционов. Агасандян Г.А.

Пропорциональные спрэды как инструменты с условно фиксированной доходностью. Амосов С.А.

Место золотых варрантов в банковских финансовых схемах. Бауэр В.П...........

СОДЕРЖАНИЕ

Инжиниринг банковского продукта с гарантированным финансовым результатом. А.В. Бершадский, Л.Н. Столяров

Опыт моделирования схемы организации торговли малыми пакетами акций на фондовом рынке. Гасанов И.И.

Многокритериальная задача хеджирования опционами.

Гасанов И.И., Ерешко Ф.И.

Новая модель поведения рынка. Гвоздик А.А.

Построение адаптивных стратегий трейдинга на основе прогнозирования динамики цен. Гринберг Г.Л., Дорофеев Ю.И., Костюк О.В., Любчик Л.М....... Финансовые инструменты в системе Интернет. Дам Куанг Хонг Хай................ Эффекты нелинейности при формировании портфеля ценных бумаг и декомпозиция финансовых инструментов. Ерешко Арт. Ф.

Рефлексивные игры в арсенале финансовых инженеров. Ерешко Ф.И.............. Финансовая инженерия отношения собственности и экономическая теория. Кочетков А.В.

Становление новой специальности – финансовой инженерии. Меликян О.Г.... О финансовых инструментах в России. Миркин Я.М.

Принятие решений в бизнес-процессе с помощью ситуационного анализа (e-анализа). Столярова Е.М.

Гипотеза информационной эффективности финансовых рынков в свете современных представлений теории самоорганизации. Шадрин А.В....... СЕКЦИЯ 6.

«Прикладные задачи теории активных систем»

Моделирование организационного механизма процесса шихтоподготовки.

Ахметкалиева С.К., Исмаилова Р.Т., Кулжабаев М.Н.

Модель програмы производства при наличии узкого места на сбыт и непрерывном спросе. Бабкин В.Ф., Лихотин Ю.П., Попов С.С................. Модель программы производства при наличии узкого места на сбыт и дискретном спросе. Бабкин В.Ф., Лихотин Ю.П., Серебряков В.И........... Процесс принятия решений в условиях повышенной изменчивости внешней среды. Балашов В.Г.

Элементы метаязыка моделирования документооборота в бизнес-системах с учетом активности. Б огданов Д.А., Остапенко М.Д., Попов С.С., Смирнов И.М.

Метод проектирования поточной организации строительства линейно-протяженных объектов на примере нефтегазового строительства. Богданов А.В. Иванец В.К.

Технология создания эффективных социально – экономических комплексов на основе активного проектирования.

Бурков В.Н., Павлов С.Г. Цымбал С.В.

Программный комплекс моделирования и оптимизации технологических структур производства сыпучих пищевых продуктов. Бурковский В.Л., Елецких С.В., Титов С.В

Графические модели региональных энергосистем.

Бурковский В.Л., Мошкин А.В., Назаров В.Н.

Комплексная имитационная модель маршрутной сети городского пассажирского транспорта. Бурковский В.Л., Пашенцев С.М., Подвальный С.Л.

Имитационное моделирование городских пассажирских перевозок в системе управления муниципальным транспортом.

Бурковский В.Л., Пашенцев С.М., Подвальный С.Л.

Оценка влияния конъюнктуры денежного рынка на принимаемые решения в условиях изменений. Вагапова Д.З., Сорокина М.Г.................. Реализация концепций контроллинга в управлении металлургическим производством с использованием имитационного моделирования.

Власов С.А., Волочек Н.Г., Прохновская О.Н.

Методы оптимального распределения инвестиций на содержание автодорог на конкурсной основе. Гасилов В.В., Палагутин А.Г., Москалев Е.Н........ Эффективность инновационных решений в мостостроении.

Гасилов В.В., Ставцев В.М.

Проблемы формирования высокоорганизованного интернет-пространства наук

и применительно к условиям рыночной среды. Гинсберг К.С., Затуливетер Ю.С.

Автоматизированная система стратегического планирования на малом предприятии. Глизнуцин В.Е., Глизнуцина Е.С., Кузнецов Л.А................... Задача стимулирования в условиях малого предприятия.

Глизнуцин В.Е., Глизнуцина Е.С., Кузнецов Л.А.

Возможности применения теории активных систем для анализа фискальной политики. Грибова Е.Н., Шадрин А.В.

Опыт совершенствования системы мотивации труда работников ОАО «Автоваз» в повышении эффективности и качества.

Гришанов Г.М., Сидоров В.В.

Комплексное оценивание в задачах управления особо охраняемыми природными территориями (ООПТ). Губко Г.В.

Повышение эффективности учебного процесса. Гуреева И.В.

Исследование организационных механизмов автоматизированных систем управления. Емельянова С.В., Иванова Т.В., Киселева Т.В.

О подходе к решению задач технологической подготовки машиностроительного производства. Зимнухова Ж.Е., Немтинова Ю.В.

Структура и механизм функционирования многовариантных активных систем. Киселева Т.В.

Многовариантные активные обучающие системы.

Киселева Т.В., Михайленко Т.Ю.

Реструктуризация задолженности: сценарный подход. Кислицына Ю.Ю.......... Классификация торговых фирм и ассортимента товаров оптового склада методами редукции данных. Кодочигова Н.П., Храбсков А.С.

Алгоритм определения местоположения транспортных объектов.

Кожухов Е.А., Люханов В.М., Яицкая Е.В.

Учет схем реализации продукции в модели функционирования оптового склада. Колпачев В.Н., Храбсков А.С.

Нечеткий подход к синтезу быстродействующих алгоритмов формирования грузового плана судна. Кондратенко Ю.П., Подопригора Д.Н., Сидоренко С.А.

Поиск резонансного эффекта в управлении ситуацией на интервальной когнитивной модели. Корноушенко Е.К., Максимов В.И.

Система прогноза расхода ресурсов на производство проката.

Кузнецов Л. А., Корнеев А. М.

Управление нечеткими ресурсами с активными составляющими.

Кузнецов Л.А., Назаркин О.А.

Применение информационных технологий в управлении качеством продукции. Кузнецов Л.А., Погодаев А.К.

Механизмы устранения ограничений в задачах полиграфического производства. Кулжабай Н.М., Рахымбаева Г.А.

Механизмы смешанного экологического страхования. Кулик О.С................... Проблема устойчивости рынков потребления в современной социально-экономической системе. Лапшин А.А.

Информатизация подсистемы здравоохранения на примере медсанчасти Стойленского ГОК. Лейкин М.А., Солдатов Е.А., Терехов А.С................

СОДЕРЖАНИЕ

Модели и методы целенаправленного формирования условий развития региона. Леонтьев С.В.

Проблемы согласования предпочтений и интересов участников в когнитивных моделях активных систем. Макаренко Д.И., Максимов В.И.

О некоторых аспектах проблемы создания системы управления материалопотоками строящихся объектов. Макаров Е.И.

О решениях дифференциальной игры с простыми движениями. Мамедов М.Б.

Особенности применения механизмов корпоративного управления на промышленных предприятиях России. Масютин С.А.

Моделирование процесса диспетчерского управления распределенным энергетическим объектом. Пашков С.А., Свешников В.В.

Иммунизация портфеля облигаций: технология конструирования.

Попчев И. П., Радева И.А.

Механизм управления структурным реформированием и развитием предприятия. Сазонова Г.А.

Модели и методы проектирования систем экологического мониторинга. Толстых А.В.

Методы объемно-календарного планирования в многообъектных системах.

Тренев В.Н., Филькенштейн Г.М., Щербаков С.В.

СЕКЦИЯ 7.

«Управление финансовыми и инвестиционными проектами на предприятии»

ТЭО-ИНВЕСТ 2000 plus: новые возможности. Акинфиев В.К.

Финансовое управление на предприятиях с использованием программного комплекса ТЭО-ИНВЕСТ.

Акинфиев В.К., Базуткин В.В., Цвиркун А.Д.

Использование программного комплекса ТЭО-ИНВЕСТ для финансового планирования на предприятиях с дискретным характером производства. Акинфиев В. К., Кондраков А. В.

Методы оптимизации развития сбытовой сети нефтяной компании.

Акинфиев В. К., Кондраков А. В.

Использование компьютерного программного пакета «ТЭО-ИНВЕСТ»

для оценки экономической эффективности инвестиционных проектов атомных электростанций. Алякринский А.Н.

Подходы к финансированию инвестиционных проектов с точки зрения монетарной политики. Арефьев М.И.

Критерии эффективности многокритериальной задачи распределения финансовых ресурсов. Бабкина М.Н., Бакунец О.Н., Баркалов С.А......... Сведение сходимости функций планирования инвестиционных вложений к сходимости функций штрафа в d-пространстве. Базуткин В.В............ Способ оценки объема товара спроса на основе логистической модели кривой рыночного спроса. Баркалов С.А., Храбсков А.С.

Внутрифирменное ценообразование в условиях металлургической компании. Берстенев Р.В.

Учет особенностей долгосрочного и краткосрочного кредитования в схеме финансирования инвестиционных проектов. Блачев Р.Н., Гусев В.Б...... Оценка и управление эффективностью организации проектного финансирования. Богаченко П.В.

Организация управления гостиничным предприятием при использовании логистического подхода. Волов А.Б.

Применение имитационных моделей при планировании инвестиций. Габалин А.В.

Моделирование комплекса взаимосвязанных предприятий – как инструмент для реструктуризации всего комплекса в целом. Ганиев С.Р................... Многокритериальный анализ эффективности активной производственной системы. Гераськин М.И.

Механизмы распределения инвестиций при проектном финансировании. Гламаздин Е.С.

Особенности реализации анализа риска и неопределенности в программном комплексе ТЭО-ИНВЕСТ. Гришин О. И.

Бизнес-процес – основа функционального управления.

Гуреева И.В., Портных В.А.

Методология определения экономической эффективности инвестиционных проектов, реализуемых в виде капитальных вложений, при реконструкции техническом перевооружении действующих предприятий. Зурабов Э.Г., Резниченко В.С.

Формирование эффективных схем финансирования инвестиционных проектов развития естественных монополий: комплексный подход. Карибский А.В., Шишорин Ю.Р.

Возможность использования активных систем как одной из моделей бизнеса при реинжиниринге. Клюшин А.Ю., Кузнецов В.Н.

Математическое моделирование задач управления финансовыми потоками. Кузнецов С.В.

К проблеме качества инвестиций. Пивина И.А.

Система механизмов государственного регулирования на рынках недвижимости. Полянский А.И., Соловьев М.М.

Оптимизационный подход к управлению внутрикорпоративными финансовыми потоками. Рыльская Т.В.

Задачи управления финансами бизнес-единиц. Семешко А.В.

СЕКЦИЯ 8.

«Проблемы управления в ядерной энергетике»

Ядерная энергетика: pro и contra (гуманные аспекты). Баталеев В.Я.............. Атомная энергетика и общественное мнение. Горбылев И.М.

Зодчие ХХI века: социальные аспекты ядерной энергетики в век глобализации. Костин А.И.

Ученые-гуманитарии и ядерная энергетика в России (общие гуманитарные аспекты и задачи общественного фонда). Крылов Ю.К.

Мифы и реальность атомной энергетики в России как метаморфоза общественного сознания. Мясников А.А.

Ядерная энергетика и стратегия устойчивого развития человечества. Сепов А.Б.

Н. А. Морозов – пионер развития ядерной энергетики в России. Чикин Б.Н.

Принципы нового философствования как методологическая основа решения проблем ядерной энергетики. Чикин Б.Н.

Ядерная энергетика и будущее России (взгляд философа). Чикин Б.Н............ СЕКЦИЯ 5. Финансовая инженерия Председатель секции – д.т.н., проф. Ерешко Ф.И.

ОБ ОПТИМАЛЬНОМ ПОВЕДЕНИИ

ИНВЕСТОРА НА РЫНКЕ ОПЦИОНОВ

(ВЦ РАН, Москва, тел: 313-44-94, [email protected]) В работе развиваются идеи автора, рассмотренные в [1] и связанные с построением оптимального для инвестора портфеля опционов. Предполагается, что инвестор имеет свой взгляд на вероятностные свойства будущей цены базового для опционов актива. Его интересы ограничиваются рамками однопериодного инвестирования. С этим сроком действия на рынке представлены опционы с большим (теоретически континуальным) разнообразием страйков (цен исполнения). В начале периода заданы цены опционов колл C(E) и пут P(E) для всех вещественных страйков E.

Инвестор характеризуется возрастающей на [0, 1] функцией критических доходов Bcr(). Требуется, чтобы для всех [0, 1] где B – доход инвестора от инвестиции в размере A, а вероятность вычисляется по распределению инвестора для будущей цены базового актива с плотностью ft(x). Если на решение этой задачи расходуется лишь часть инвестиционной суммы, то остаток направляется на максимизацию среднего дохода.

В отличие от традиционного применения критерия допустимых потерь (VaR) [2], когда выполнение неравенства (1) требуется для одного значения, данная постановка значительно лучше отражает интересы инвестора и дает адекватное решение его проблем.

Решение задачи осуществляется методом, основанным на критерии Неймана-Пирсона [3]. Сначала определяется наведенная рынком плотность вероятности будущей цены базового актива f m (x ) = rC(x ), где го относительного дохода. Далее образуется отношение правдоподобия L(x) = fm(x) / ft(x) и для каждого определяется множество X(), облаСборник трудов конференции «ТАС – 2001»

дающее свойствами: Pt{X()} = и X() = {x| L(x)>c} для некоторого Оптимальный портфель инвестора строится из инструментов, платежные функции которых являются индикаторами дополнительных к X() множеств. Такие индикаторы доставляют своим инструментам минимальную рыночную стоимость среди всех индикаторов множеств вероятностной меры инвестора 1 –. Вычисляется возрастающая функция Если A(') = A для некоторого ' [0,1), то задача решается лишь для всех '. Если же A(1) A, задача решается полностью, а остаток A – A(1) инвестируется в «точку», доставляющую минимум L(x), для максимизации среднего дохода. Доход от такой инвестиции вырожден.

Чтобы этого избежать, инвестор может ввести в функцию Bcr() некоторые параметры и подобрать их из условия A = A(1).

На основе развитой методики предлагается также алгоритм построения оптимального портфеля инвестора применительно к реальному рынку с дискретным множеством страйков и с учетом отсутствия на нем выигрышных опционов.

Агасандян Г.А. Финансовая инженерия и критерий допустимых потерь VaR. М.: ВЦ РАН, 2001. – 34 с.

Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Наука, 1975.

Маршалл Дж. Ф., Бансал В. К. Финансовая инженерия. М.: ИНФРАМ, 1998. – 784 с.

ПРОПОРЦИОНАЛЬНЫЕ СПРЭДЫ КАК ИНСТРУМЕНТЫ

С УСЛОВНО ФИКСИРОВАННОЙ ДОХОДНОСТЬЮ

(ВЦ РАН, Москва, тел:946-98-98, [email protected]) В общем случае пропорциональный спрэд (ratio spread) представляет собой совокупность двух встречных позиций: продажу за премию опционов для менее вероятного события и покупку на вырученные в результате этой продажи деньги опционов на событие, вероятность которого нескольСЕКЦИЯ 5. Финансовая инженерия ко выше. Разница между премией, вырученной от продажи, и премией, уплаченной при покупке, называется кредитом (если она положительна) или дебетом (в противном случае) спрэда. Очевидно, что стоимость опциона на более вероятное событие несколько выше, чем для менее вероятного.

Поэтому для того, чтобы открываемый спред имел кредит (был кредитовым), необходимо, чтобы количество проданных контрактов было больше количества купленных. Совокупная позиция характеризуется отношением проданных контрактов к купленным, что и объясняет её название – ratio spread.

Функцией выплат данной позиции называется зависимость вариационной маржи по позиции от цены базового актива. Для приведённого выше примера функция выплат на дату исполнения (экспирации) опциона будет иметь вид кусочно-линейной функции. Следует заметить, что до даты экспирации функция выплат (стоимость позиции) имеет несколько иной вид. Эту функцию можно смоделировать на основе теоретических моделей ценообразования опционов, например, классической модели Блэка – Шоулза [1]. Вообще же подобного рода моделей существует довольно много, и вопрос их выбора для адекватного описания стоимости позиции в зависимости от цены базового актива и срока действия опциона несколько выходит за рамки настоящего обсуждения.

В зависимости от изменений рыночной конъюнктуры инвестор должен корректировать свою позицию вплоть до её полной ликвидации.

Вообще говоря, при очень сильном изменении цены возникает большая вероятность того, что инвестор не сможет обеспечить достаточный уровень залоговых средств для удержания скорректированной позиции. Иными словами, инвестор будет вынужден закрыть позицию с убытком. Дабы избежать этого или, точнее, снизить вероятность возникновения подобной ситуации, следует воспользоваться стандартными методами снижения риска.

Одним из общепринятых методов снижения риска является диверсификация. В случае пропорциональных спрэдов это означает, что позиции открываются и поддерживаются сразу в нескольких типах контрактов. Существенным моментом здесь является следующее: цены на выбранные базовые активы не должны сильно коррелировать друг с другом, поскольку в этом случае диверсификация теряет смысл.

В качестве примера приведём следующий набор базовых активов:

сырая нефть, японская йена, английский фунт, природный газ, фондовый индекс S&P 500, кофе. В этом случае неблагоприятное изменение цены на один из базовых активов не будет существенно повышать риск совокупной позиции. Вероятность того, что резкое изменение ценовой конъюнктуры будет происходить сразу в нескольких типах контрактов, невысока.

1. Black, Fischer and Myron Scholes «The Pricing of Options and Corporate Liabilities», Journal of Political Economy, 81:3, 1973, pp. 637-654.

МЕСТО ЗОЛОТЫХ ВАРРАНТОВ В

БАНКОВСКИХФИНАНСОВЫХ СХЕМАХ

(Управление по развитию рынка драгоценных металлов и драгоценных камней Гохрана России, Москва) В целях расширения спектра операций, проводимых коммерческими банками на российском рынке драгоценных металлов и драгоценных камней, Гохраном России разработана программа выдачи двойных складских свидетельств – ценных бумаг, обеспеченных и номинированных в массе переданными на хранение в Гохран России ценностями (далее – золотые варранты).

К золотым варрантам проявляют интерес в сферах своей компетенции зарубежные и отечественные финансово-инвестиционные и банковские структуры, производители золота, исполнительные и законодательные органы власти.

Золотые варранты, исходя из экономических свойств, целесообразно различать: по характеру операций – на расчетные (спотовые), срочные и кредитные; по форме дохода – на дисконтные и процентные; по номинальному выражению и валюте платежа – на инвалютные и рублевые.

В совокупности указанные свойства при обращении придают золотому варранту свойства кредитного дериватива – производного финансового инструмента, позволяющего регулировать кредитные риски (фьючерсные и опционные контракты хеджируют только рыночные риски). В финансовых схемах кредитные деривативы позволяют отделить кредитный риск от других видов рисков, присущих кредитным отношениям, и перенести такой риск от продавца риска – «приобретателя кредитной защиты» к покупателю риска – «продавцу кредитной защиты».

Кредитные деривативы являются новым классом производных инструментов. Они позволяют «размывать» грань между страховым и банковским бизнесом (кроме золотого варранта к числу кредитных деривативов относится, например, стандартный своп на неисполнение обязательств по займу, своп на совокупный доход (total return swap), корзинный своп на неисполнение обязательств (basket trade), простой и переводной вексель и др.).

СЕКЦИЯ 5. Финансовая инженерия Природа золотого варранта как кредитного дериватива позволяет использовать его коммерческому банку в качестве:

инструмента по сделке РЕПО – кредитный золотой варрант;

залога при банковском кредитовании (перекредитовании) владельца золотого варранта – залоговый золотой варрант;

инструмента финансового обращения для осуществления расчетноплатежных операций посредством передачи золотого варранта, обеспеченного залогом золота и/или выданным кредитом – расчетный золотой варрант;

инструмента срочной сделки – срочный золотой варрант.

В России назрели причины, могущие привести к развитию обращения золотых варрантов. Главная из них – это развитие рыночной экономики. Спрос на них вызван особыми условиями развития экономических отношений в стране, а также:

кризисом официальных финансов, проявляющимся в потенциальной угрозе бюджетного дефицита, использовании необеспеченных денежных суррогатов для его частичного покрытия;

отсутствием денежных средств в реальном секторе экономики и ограничением сфер вложения кредитных ресурсов коммерческими банками.

С данными ценными бумагами коммерческие банки выступают надежными участниками отношений залога, кредита и обращения золотых варрантов. Банки являются одновременно и кредитодателями под залог золотого варранта, и активными операторами их рынка.

За счет операций с золотыми варрантами коммерческие банки могут осуществлять:

привлечение дополнительных денежных средств юридических и физических лиц;

пополнение оборотных средств предприятий, бюджетов субъектов РФ и муниципальных образований;

проведение взаимозачетов между предприятиями;

регулирование открытой валютной позиции коммерческого банка;

регулирование рисками при осуществлении кредитных вложений под обеспечение золотыми варрантами;

диверсификацию деятельности и повышение конкурентоспособности банка.

С помощью золотых варрантов коммерческие банки за счет стабильных источников временно свободного золота смогут привлекать для клиентов дополнительные ресурсы и получать возможность введения в оборот новых ценных бумаг, способствующих увеличению кредитных вложений в их хозяйСборник трудов конференции «ТАС – 2001»

ственный оборот и пополнению денежной массы. Исследованиями установлено, что в зависимости от своих целей банки получают возможность:

дополнительно привлекать временно свободные денежные ресурсы юридических лиц с меньшими затратами;

предоставлять клиентам более дешевые кредиты;

развивать кредитно-денежные инструменты обращения и проведения расчетно-платежных операций;

диверсифицировать операции и совершенствовать управляемостью активно-пассивных операций, привлекать новых клиентов путем предоставления услуг по сделкам РЕПО.

Для максимального привлечения ресурсов под золотой варрант в договорах кредитования и перекредитования или сделок РЕПО коммерческим банкам рекомендуется более гибко использовать золотую и валютную оговорки.

При всей универсальности золотых варрантов у коммерческих банков интерес сформировался, прежде всего, к их залоговой части. Ее ордерный характер, возможность использования для обеспечения банковского и коммерческого кредита, иная специфика ордерной ценной бумаги позволяют рассматривать залоговую часть в качестве заменителя финансового (банковского) векселя, имеющего при этом более универсальный и надежный инвестиционный потенциал.

ИНЖИНИРИНГ БАНКОВСКОГО ПРОДУКТА С

ГАРАНТИРОВАННЫМ ФИНАНСОВЫМ РЕЗУЛЬТАТОМ

Содержанием работы инженера-конструктора является расчет компоновки синтезируемого механизма (устройства), удовлетворяющей наперед заданным техническим характеристикам и составленной из более простых блоков. Финансовый инженер занят тем же самым – созданием структурированных инструментов с заданными свойствами путем комбинирования простейших сделок – как рыночных (например, с ценными бумагами), так и внерыночных (например, с офертами клиентов).

Для расчета экономики банка наиболее «физичным» представляется т.н. «продуктовый» подход. Согласно этому подходу, банк может быть представлен как набор синтетических инструментов (банковских СЕКЦИЯ 5. Финансовая инженерия продуктов), генерирующих прибыли за счет спреда (разницы) между стоимостью вложения (актива) и стоимостью финансирования (пассива) этого вложения.

Условимся называть банковским продуктом отображение его финансирующей («пассивной») части на работающую («активную») часть, каждая из которых представлена своим платежным потоком В общем случае, платежные потоки содержат неопределенности объемов и времен выплат.

Главнейшим целевым свойством банковского продукта является извлекаемый с его помощью финансовый результат (P&L – Profits-andLosses). Понятие P&L вбирает в себя целый спектр дифференциальных, интегральных (потоковых) и вероятностных компонент.

Задача финансового инженера банка – выбрать одну или сразу несколько этих компонент для построения арбитража. Очевидно, что при этом банковский продукт может трактоваться просто как набор арбитражей.

1. Дифференциальный арбитраж – строится на спреде доходности r работающей части банковского продукта и стоимости ее финансирования f.

При полном использовании привлеченного ресурса в работающем активе (коэффициент использования привлеченного ресурса в работающем =1, т.е. при отсутсвии резервирования) финансовый результат пропорционален спреду r-f.

Например, при расчете банковского продукта «овердрафт» выдаваемый клиенту овердрафт может финансироваться как минимум двумя способами – за счет клиентских же остатков стоимостью fcl или за счет привлечения займа на рынке МБК по ставке fмбк. Стоимость клиентских остатков, как правило, ниже ставки МБК, поэтому с точки зрения дифференциального арбитража банковский продукт «клиентские остатки овердрафты» предпочтительнее продукта «займ на МБК овердрафты».

2. Потоковый арбитраж – строится на согласовании временных характеристик (синхронизации) потоков привлекаемых ресурсов и потоков вложений. Здесь задача состоит в увеличении коэффициента использования (своего рода «КПД») привлекаемых ресурсов У российских банков при крайне плохо поставленном управлении активами и пассивами КПД сравним с КПД паровоза. Совсем иная картина характерна для западных банков, где спред r-f минимален из-за жесточайшей конкуренции на рынках и параметр КПД остается едва ли не единственным доступным управлением извлекаемым финансовым результатом. Российские менеджеры по активам и пассивам (иногда эту функцию относят к казначейству банка), проявляя психологию рыночных трейдеров, стремятся к дифференциальному арбитражу r-f «любой ценой» – т.е. в конечном счете ценой эффективности использования уже имеющихся ресурсов.

Между тем, КПД – вполне управляемый параметр.

Пусть мы желаем финансировать выдаваемые клиентам овердрафты их же деньгами (т.е. за счет клиентских остатков на текущих счетах).

Финансовый инженер начинает свою работу с исследования существующей взаимосвязи сценариев платежной активности клиентов (выраженных в характерных движениях остатков и оборотов на текущих счетах) и предъявляемого ими спроса на овердрафты.

Заметим, что сценарии исследования стратегий, рассматриваемые финансовым инженером, естественным образом записываются в форме логических выражений, при этом оценка вероятности сценария вычисляется методами минимакса или по Шаферу. Согласно логике выстраиваемого нами банковского продукта «клиентские остатки овердрафты» все сценарии, отражающие тот факт, что спрос на овердрафты со стороны отдельных клиентов предъявляется на фоне нетто-притока денег в банк, являются «хорошими», т.к. спред r-fcl при финансировании овердрафтов клиентскими деньгами максимален.

В то же время сценарии, демонстрирующие спрос на фоне неттооттока ресурсов из банка вынуждают создавать резерв для бесперебойного кассового обслуживания клиентов, – с одной стороны, и прибегать к заимствованиям на рынке МБК для финансирования выдаваемых овердрафтов, – с другой стороны.

Рассмотренная парадигма синтетических инструментов, несмотря на свою «физичность» и полную логическую прозрачность, тем не менее не является исчерпывающей при инжиниринге банковских продуктов и должна применяться лишь в комплексе с другими подходами.

Причина – в том, что полная стоимость банковского продукта устроена значительно сложнее, чем просто спред между его работающей и финансирующей частями. Помимо условно «рыночных» компонент, напрямую учитывающихся «продуктовой» парадигмой, существуют еще и «наведенные» компоненты стоимости, обусловленные инфраструктурой банка и учитываемые в рамках модели переноса стоимостей от (инфраструктурных) центров затрат.

В результате анализа сконструированного финансовым инженером банковского продукта с точки зрения модели внутренней экономики банка вполне может оказаться, что асимметрия риска и вознаграждения сведена на «нет» инфраструктурными издержками (напр., перевод внутренней бухгалтерии на учет синтетических сделок может оказаться СЕКЦИЯ 5. Финансовая инженерия слишком дорогостоящим). Поэтому полная стоимость и профиль риска синтетического инструмента (и банка как бизнеса в целом) может быть корректно оценена только при комплексном применении логического («продуктового») и экономического («операционно-стоимостного») подходов. При этом наиболее эффективной формой организации финансового инжиниринга в банке мы считаем создание мультипредметных команд разработки банковского продукта, включающих финансового инженера, аналитика рынка и банковского экономиста.

«Продуктовый» подход, рассматривающий банк как набор инструментов-бизнесов, вовсе не является децентрализующей и деструктивной силой для кредитной организации. До сих пор мы рассматривали только бинарные инструменты, состоящие только из одной работающей и одной финансирующей частей. Вместе с тем качественный инжиниринг предполагает учет (синергетических) эффектов третьего и более высоких порядков, возникающих от объединения отдельных продуктов «под крышей» одного банка (т.е. наравне с синтезом самих продуктов неявно синтезируются и их всевозможные комбинации).

Очевидной причиной необходимости такого углубленного анализа является то, что два и более продуктов могут использовать одну и ту же финансирующую часть, и тут же возникнет задача синхронизации использования разделяемого между ними ресурса.

Менее очевидными являются встроенные в продукт опционы – например, когда у продукта есть две альтернативные финансирующие части, применяемые каждая при фиксированных условиях (в нашем примере: в какой-то момент ставки МБК упадут настолько, что риск потерь от использования, вообще говоря, сильно волатильных клиентских остатков окажется выше стоимости финансирования овердрафтов путем заимствования на МБК).

Задачей централизованного органа управления банком (например, Комитета по активам и пассивам) при этом становится регулирование распределения разделяемых продуктами общих ресурсов и управление встроенными опционами (через оценку и последующее исполнение либо неисполнение).

ОПЫТ МОДЕЛИРОВАНИЯ СХЕМЫ

ОРГАНИЗАЦИИ ТОРГОВЛИ МАЛЫМИ

ПАКЕТАМИ АКЦИЙ НА ФОНДОВОМ РЫНКЕ

(ВЦ РАН, Москва, тел: 930-36-03, [email protected]) Одной из проблем современного российского фондового рынка является слабая вовлеченность в него частных инвесторов. Автор принимал участие в разработке финансового проекта, который должен был стимулировать вложение средств населения в акции отечественных предприятий. Суть проекта состоит в создании компании, которая аккумулирует средства мелких инвесторов, получая таким образом возможность выступать их представителем на бирже, торгующей крупными лотами акций.

Автором сделано формальное описание функционирования такой компании и разработаны математические модели, позволяющие прогнозировать доходы и риски компании в зависимости от выбора значений управляющих параметров. В качестве управляющих параметров рассматриваются размеры невязки между объемом лотов, закупленных компанией на бирже, и объемом удовлетворенных клиентских заявок на акции, при достижении которых компания осуществляет очередную биржевую операцию. Также управляющим параметром является величина комиссионных, которые компания взимает с клиентов при торговых операциях.

Работа была представлена в совместном докладе с А.Х. Акопянцем на конференции в Финансовой академии РФ в 2000 г. К сожалению, проект не был реализован. Однако идея получила свое развитие. Близкая схема взаимоотношений между биржей и мелкими вкладчиками была реализована в 2000-м году на ММВБ. В настоящее время операции с частными вкладчиками составляют 70% оборота ММВБ при торговле акциями.

СЕКЦИЯ 5. Финансовая инженерия

МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ЗАДАЧА

ХЕДЖИРОВАНИЯ ОПЦИОНАМИ

(ВЦ РАН, Москва, тел: 930-36-03, [email protected]) В работах [1,2] исследовались близкие по духу задачи хеджирования актива посредством опционов. Если в статье [1] при фиксированных затратах на хеджирование максимизируется уровень будущего дохода, гарантированный с заданной обеспеченностью (вероятностью), то в статье [2], напротив, при заданных уровне дохода и уровне его обеспеченности минимизируются затраты на хеджирование. Все расчеты в обеих статьях используют формулу Блэка-Шоулза для цены опционов.

Однако, полученные в них результаты верны и в более общем случае, когда от функции цены требуется, чтобы выполнялись лишь некоторые достаточно естественные свойства, справедливые также и для функции Блэка-Шоулза.

Рассматривается следующая модель операции хеджирования. В начальный момент времени 0 имеется некоторый актив в количестве W с ценой S0. Цена актива в момент времени T, является случайной величиной с распределением F(ST). Обозначим через X : min{X | F( X ) = 1}.

Мы будем рассматривать как случай, когда величина X конечна, так и случай, когда распределение F(ST) сверху не ограничено.

Владелец актива страхуется от нежелательной конъюнктуры цен на актив в момент T, приобретая в момент 0 опционы на продажу с уровнем исполнения (страйком) X ценой P(X) и временем исполнения T. Если на хеджирование актива потрачена сумма C*W и куплены опционы с уровнем исполнения X, то мера застрахованности актива может быть выражеC вует тому случаю, когда владелец актива избегает спекулятивной биржевой игры и ограничивается исключительно целями хеджирования.

Для удобства все рассуждения проводятся для портфеля, состоящего из единицы базового актива и страхующих эту единицу опционов.

Стоимость такого портфеля в момент времени T будет равна Определим функцию, которая выражает приведенную к моменту времени T сумму связанных с рассматриваемым портфелем финансовых потоков:

Здесь erT – доходность за период T по безрисковым бумагам.

Пусть задан некоторый уровень обеспеченности 1-. Тогда параметры C и X задают уровень V, относительно которого можно утверждать, что Вер {(ST, X, C) V} = Лицо, страхующее актив, заинтересовано в максимизации уровня V, минимизации вероятности и минимизации суммы C.

Настоящая работа объединяет и обобщает результаты статей [1,2].

Исследована взаимная зависимость критериев, определяющих стратегию хеджирования, и построено множество Парето по этим критериям.

Щукин Д.А. Минимизация риска портфеля при хеджировании опционами. Рынок ценных бумаг.№ 17(152),1999,1-4 с.

Мелокумов Е.В., Карпов А.Е. Принятие решений при хеджировании опционами. Валютный спекулянт.№03(17),2001,8-13 с.

Маршалл Дж. Ф., Бансал В. К. Финансовая инженерия. М.: ИНФРАМ, 1998. – 784 с.

НОВАЯ МОДЕЛЬ ПОВЕДЕНИЯ РЫНКА

(ИФК «Бизнес-Инвест-Технология», Москва) Предлагаемый нами доклад посвящен новой модели поведения рынка, апробация которой на российском рынке ценных бумаг дала весьма впечатляющие результаты.

Основная идея этой модели состоит в том, что поведение рынка определяется математическим ожиданием цены основного параметра рынка (например, цены основного продукта на этом рынке). Упрощенно колебания цены этого продукта можно представить как стратегическую игру двух обобщенных лиц: продвинутых игроков и прочих.

СЕКЦИЯ 5. Финансовая инженерия Продвинутыми называются игроки, ранее прочих понимающие, что математическое ожидание цены (далее, матожидание) изменилось.

Предположим например, что в результате появления новой информации продвинутые игроки имеют основания полагать, что матожидание цены увеличилось. Как им обыграть остальных игроков? Ответ очевиден: надо их убедить, что на самом деле это не так, что матожидание цены не только не увеличилось, а даже уменьшилось! Добившись этого продвинутые игроки скупают продукт по ценам ниже старого матожидания цены, а затем устремляют цену вверх, к новому матожиданию. Раздав продукт по ценам выше нового матожидания, продвинутые игроки откупают его под матожиданием, зафиксировав свою победу над прочими игроками.

Выдвинутая нами гипотеза нашла многочисленные подтверждения в процессе повседневной игры на российском рынке ценных бумаг.

Например, 30 марта сего года мы определили, что нижняя оценка матожидания цены акций РАО «Газпром» равна 11 рублей. Т.к. текущая цена акций РАО «Газпром» была 9.5 рублей мы могли сделать вывод, что матожидание выигрыша составляет около 15%. Действительность превзошла самые смелые прогнозы: цена акций РАО «Газпром» доходила до 18 рублей, т.е. терпеливый инвестор смог получить порядка % прибыли за квартал.

Еще один пример. 30 мая мы рассчитали матожидание цены акций РАО ЕЭС, которое в тот момент составило 3.48 р. Уже 4 июля текущая цена акций РАО ЕЭС превзошла матожидание, а затем даже зашкалила вверх на 10%! Прибыль от вложения капитала в акции РАО ЕЭС составила около 30% за месяц. В настоящий момент недельное матожидание цены акций РАО ЕЭС около 4-х рублей. Купив акции РАО ЕЭС по текущим ценам, инвестор получит как минимум 16.6% дохода.

ПОСТРОЕНИЕ АДАПТИВНЫХ СТРАТЕГИЙ ТРЕЙДИНГА

НА ОСНОВЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДИНАМИКИ ЦЕН

Гринберг Г.Л., Дорофеев Ю.И., Костюк О.В., Любчик Л.М.

(Национальный технический университет «Харьковский политехнический институт», Харьков, Украина, тел: 0572 400 056, [email protected]) Создание эффективных методов поддержки принятия решений о покупке и продаже акций возможно на пути построения экспертных систем, объединяющих опыт специалистов по фондовому рынку с формальными методами анализа, среди которых особое место занимают методы прогнозирования цен на акции [1]. При этом даже незначительное повышение точности прогноза может привести к существенному росту накопленной прибыли. Особенности рассматриваемой задачи прогнозирование обусловлены сложной «волновой» структурой временного ряда, содержащего колебательные непериодические компоненты.

В настоящей работе предложены алгоритмы идентификации и прогнозирования рядов динамики цен на основе структурного спектрального анализа [2] и адаптивные решающие правила трейдинга, основанные на обнаружении точек локальных экстремумов прогнозируемых рядов динамики цен.

В работе используется модель волнового временного ряда преобразованная к эквивалентной авторегрессионой модели (2) С использованием квадратичного критерия идентификации получены рекуррентные алгоритмы идентификации модели ряда При этом прогноз временного ряда строится по формуле Разработанные алгоритмы исследовались путем моделирования с использованием реальных рядов динамики цен. Результаты моделирования, примеры которых приведены на рисунках 1 и 2, свидетельствуют об эффективности предложенного подхода к принятию решений о price $ Engineering: A Study in Methodology // IEEE Trans. in Neural Netrelative profit %

ФИНАНСОВЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ В СИСТЕМЕ

ИНТЕРНЕТ

Рассматривается модель функционирования сети Интернет, как многопользовательской сетевой системы (по терминологии[1]), с учетом специфики стихийного (охлократического) её развития. Приводится краткое описание существующей сетевой системы Интернет. ВыделяетСборник трудов конференции «ТАС – 2001»

ся два класса активных элементов: провайдеры и пользователи и описываются их взаимодействия на программно-техническом и финансовом уровнях. В качестве финансовых инструментов рассматриваются контракты различной формы и различного их содержания между активными элементами Системы. В качестве неопределенных факторов рассматривается как поток заявок пользователей, так число пользователей у провайдеров.

В работе развиваются идеи автора, рассмотренные в [2] и связанные с построением различного вида стратегий, принимаемых провайдерами.

Ставится задача о сравнении централизованной организации Интернета, как системы связи, и децентрализованной системы с комплексом конкретных договоров и рынком финансовых инструментов. В качестве критериев рассматривается общее суммарное время ожидания удовлетворения заявки и суммарный денежный поток.

В случае децентрализованного развития исследуется задача о выборе стратегий формирования пакетов сообщений провайдеров с использованием различных финансовых инструментов. Исследуется зависимость маршрутизации информационных потоков в сети Интернет от финансовых инструментов на простейших имитационных моделях.

Рассматриваются различные финансовые стратегии провайдеров по привлечению пользователей.

Малашенко Ю.М., Новикова Н.М. Модели неопределенности в многопользовательских сетях.. М.: Эдиториал УРСС, 1999.

2. Dam Quang Hong Hai. The Choice of the Net Structure and User Strategies in the Internet. M.: Abstracts, The 3rd Moscow International Conference on Operations Research, Moscow, April 4-6, 2001.

СЕКЦИЯ 5. Финансовая инженерия

ЭФФЕКТЫ НЕЛИНЕЙНОСТИ ПРИ ФОРМИРОВАНИИ

ПОРТФЕЛЯ ЦЕННЫХ БУМАГ И ДЕКОМПОЗИЦИЯ

ФИНАНСОВЫХ ИНСТРУМЕНТОВ

(ВЦ РАН, Москва, тел: 125-81-69, [email protected]) В работе [1] рассматривались проблемы рационального формирования портфеля ценных бумаг на примере Государственных Краткосрочных Облигаций, для которых имелась большая статистическая база.

В принципе, основные модельные соотношения в задачах управления портфелем имеют аддитивный характер, что позволяет провести предварительное аналитическое исследование задач стохастического программирования на этапе подготовки практически приемлемой стратегии. Первым фактором нелинейности является мультипликативная зависимость критерия от локальных, пошаговых зависимостей. Однако эти трудности преодолеваются за счет использования схемы динамического программирования и декомпозиции исходной задачи на серию пошаговых задач. Вторым фактором нелинейности в данных задачах выступает комиссия биржи. В настоящей работе анализируется влияние комиссии на характер стратегии инвестора и прежде всего на процесс декомпозиции общей задачи управления портфелем. На серии имитационных экспериментов устанавливается пороговое значение «сильного»

влияния комиссии и возможность приближения исходной задачи.

Описывается класс сложных финансовых инструментов, допускающих процедуру декомпозиции.

Гасанов И.И., Ерешко Арт. Ф. Об одном подходе к управлению портфелем ГКО. М.: ВЦ РАН, 1997. – 33 с.

Маршалл Дж. Ф., Бансал В. К. Финансовая инженерия. М.:

ИНФРА-М, 1998. – 784 с.

РЕФЛЕКСИВНЫЕ ИГРЫ В АРСЕНАЛЕ

ФИНАНСОВЫХ ИНЖЕНЕРОВ

(ВЦ РАН, Москва, тел: 125-81-69, [email protected]) Рассуждения Дж. Сороса [1] относительно поведения рынка ценных бумаг, во-первых, стимулировали автора построить адекватную описанию модель рынка при рефлексивном взаимодействии активных экономических агентов (построены уравнения Сороса) [2], и, во-вторых, вернули автора к прошлым работам по построению теоретико-игровых конструкций при наличии субъективных представлений игроков [3].

В настоящей работе развиваются идеи автора, рассмотренные в [2], и формулируются ряд новых игровых задач. В общем случае при учете рефлексии задача принятия решений описана в [3,4]. Здесь рассматривается случай, когда функции откликов активных элементов y(x) и x(y) единственны.

Приводятся примеры случаев единственности ответов и, опираясь на необходимые условия единственности, устанавливается факт необходимости определенной зависимости функций выигрышей игроков.

Полученные результаты дают основание для введения термина: рефлексивные игры.

Как отмечается в [5], финансовый инженер отличается от финансового аналитика тем, что аналитик исследует явления, а инженер конструирует новые продукты. Естественно, инженер не может обойтись без глубокого предварительного аналитического исследования. Практика финансовых рынков постоянно демонстрирует новые инструменты и процессы, требующие изучения с целью их дальнейшего практического применения.

В работе обсуждаются процедуры использования рефлексивных конструкций в практике финансовых инженеров. В частности, рассматривается схема формирования «смещенного» представления контрагента о способе действий активного элемента в условиях однократного проведения операций.

Сорос Дж. Алхимия финансов. М.: Инфра-М, 1996. – 416 с.

Ерешко Ф.И. Моделирование рефлексивных стратегий в управляемых системах. М.: ВЦ АН СССР, 2001. – 47 с.

СЕКЦИЯ 5. Финансовая инженерия Ерешко Ф.И. Иерархические компромиссы при общих связях и параллельных угрозах. М.: ВЦ АН СССР, 1984. – 18 с.

Ерешко Ф.И., Лохныгина Ю.В. Рефлексивные стратегии в системах управления. // Труды Конференции ИПУ РАН«Теория активных систем». М.:СИНТЕГ, 1999. 211-213 с.

Маршалл Дж. Ф., Бансал В. К. Финансовая инженерия. М.: ИНФРАМ, 1998. – 784 с.

ФИНАНСОВАЯ ИНЖЕНЕРИЯ ОТНОШЕНИЯ

СОБСТВЕННОСТИ И ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ

Применение в финансовой инженерии одного из основополагающих принципов экономической теории – соответствия базисных и надстроечных отношений.

Финансовая инженерия имеет своей задачей конструирование экономической и юридической базы для развития экономических феноменов той или иной степени массовости.

При реализации этой задачи, конструируя принципиально новые инструменты, или применяя опыт иных стран или иных эпох важно учитывать степень соответствия конструируемых отношений базисным для данного общества отношениям собственности.

Попытки механического перенесения опыта иных стран (культур) чреваты возможностью того, что указанная конструкция не будет работать, вступив в конфликт с господствующей системой отношений собственности, устоявшимися традициями делового оборота, культурными особенностями экономических субъектов данного региона.

Под формой (надстроечными отношениями) мы понимаем прежде всего все многообразие экономической действительности, юридическую сторону оформляющую экономические сделки в той или иной области, а также теневые обычаи делового и хозяйственного оборота. Эти явления являются объектом воздействия финансовой инженерии, то есть тем материалом, которая изменяет ( или к которым вынуждена приспосабливаться ) финансовая инженерия (путем создания неких договоров или иных юридических правил игры для некого спектра экономических сделок, некоего общественного мнения). Юридическая форма выражается в существующей практике судопроизводства, системе наказаний, уголовном праве и т.д. К этому же кругу относятся скрытые – официально не установленные, неписаные правила теневой экономики, уголовного мира.

Под содержанием (базисными отношениями) понимаются прежде всего отношения собственности в широком смысле слова. Это нечто объективное и не зависящее от воли и сознания людей в том числе и от воли и сознания финансовых инженеров. Близки к базисным отношениям культурологические особенности определенной общности людей их менталитет, система ценностей, психофизиологические особенности и др.

Развитие базисных отношений зависит прежде всего от уровня развития производительных сил в обществе, человека, как главной производительной силы. Основными чертами сущности носителей этих отношений – индивидуумами и/или субъектами иного уровня общности отношений собственности (домохозяйства, предприятия, регионы и др.) являются особенности системы интересов, ценностей, менталитета, обычаев, традиций, навыков и пр.

Закон соответствия говорит о том, что надстроечные отношения (являясь формой по отношению к базисным – к содержанию) на определенном этапе развития начинают тормозить развитие базисных отношений. Богатство человеческого опыта вырабатывает некие процессы, которые тормозятся существующей законодательной и юридической системой. Назревший конфликт разрешается путем изменения надстроечных отношений. Эти изменения могут происходить в разной степени эволюционности – революционности.

Обратная сторона этого принципа говорит о том, что даже если будут созданы самые современные передовые и совершенные правила игры инструменты и законы, но они не будут соответствовать отношениям собственности, менталитету и культурным особенностям групп людей, то эти законы не будут «работать».

Поэтому, при конструировании законодательных схем, преследующих целью развитие массовых экономических конструкций и явлений, таких, как например движение паевых инвестиционных фондов в нашей стране необходимо учитывать уровень и направление развития отношений собственности, менталитета, психофизиологические особенности субъектов этих отношений, и иные базисные характеристики общества.

Так, например, при попытке дать научный ответ на вопрос о наиболее подходящей для современной Российской действительности форме институтов коллективного инвестирования – ИКИ (наиболее распространенным представителем которого сейчас являются Паевые ИнвестиционСЕКЦИЯ 5. Финансовая инженерия ные Фонды) необходимо прежде всего провести исследование о существующем в мировой практике многообразии форм таких институтов, и ответить при этом на много численные вопросы, например:

На каких этапах развития экономики в различных странах возникала потребность в развитии институтов коллективного инвестирования?

С какими «перекосами»1 шло развитие ИКИ в этих странах?

Какие отношения собственности (в том числе акционерной и государственной) существовали в этой стране?

Какие формы ИКИ не получили развития в этой стране или группе стран и почему?

Какие формы ИКИ исторически развивались в России?

Какие отношения собственности существуют сейчас в России?

К какой группе стран ближе находится Россия по уровню развития и особенностям развития отношений собственности?

И наконец: по аналогии какие формы ИКИ в России должны получить развитие?

Какие формы ИКИ в России не должны развиваться?

С какими перекосами возможно столкнуться в развитии Российских ИКИ?

Только после этого становиться возможным исследование ОСОБЕННОСТЕЙ именно Российского исторического развития и отношений собственности, с целью уточнить, подтвердить или опровергнуть полученный ранее вывод.

Примерно аналогичные подходы должны применяться при всех видах анализа, осуществляемого финансовыми инженерами.

Под перекосами имеются ввиду «недостатки развития», такие например, когда недостаточное государственное регулирование приводило к расцвету мошенничеств, или когда наоборот чрезмерное государственное регулирование сдерживало развитие этих институтов.

СТАНОВЛЕНИЕ НОВОЙ СПЕЦИАЛЬНОСТИ –

ФИНАНСОВОЙ ИНЖЕНЕРИИ

(Институт фондового рынка и управления, Международные финансовые рынки переживают фазу небывалой активности и революционных перемен. В настоящее время можно выделить несколько тенденций в развитии мировой финансовой системы.

1.Процесс диссинтермедиации – устранение посредников при проведении финансовых операций, что порождает развитие новых финансовых инструментов.

2. Внедрение распределенных систем торговли и широкое использование Интернета, в частности, создание вертикально интегрированных рынков через Интернет, что порождает бурное развитие новых электронных (криптографических) финансовых инструментов.

3. Бурный рост новых производных инструментов. Производные инструменты являются наиболее привлекательными инструментами как для спекулянтов (низкая цена производных инструментов, возможность играть на понижение, торговля без реальных поставок и реальных активов), так для арбитражеров (надежность исполнения обязательств, которые берет на себя биржа) и хеджеров (возможность страховать риски). В последнее время стали появляться новые производные инструменты, такие как барьерные опционы, свопционы, вплоть до достаточно экзотических. Наряду с ними в практике широко используются инструменты, представляющие собой довольно сложные комбинации известных производных инструментов.

4. Активное становление новых форм организации бизнеса – плоских корпораций, индустриальных консорциумов, которые нуждаются в особом осмыслении и финансовой переорганизации.

5. Существенное продвижение в области оценки рисков, которое произошло после опубликования в 1994 году компанией «Джи Пи Морган» фундаментального труда «RiskMetrics – Technical Documentation».

Это привело к бурному росту исследований в области риск-менеджмента, возникновению новых критериев в оценке рисков. Наряду с этим появились новые компьютерные программы для оценки рисков.

СЕКЦИЯ 5. Финансовая инженерия 6. Появление и становление новой профессии – финансовой инженерии, которая возникла, с одной стороны, из области конструирования новых финансовых инструментов, с другой – из риск-менеджмента.

Финансовая инженерия использует последние разработки и исследования, к которым не относятся традиционные методы финансового анализа и менеджмента (которые не менялись уже несколько десятков лет).

Все это дает нам основание утверждать, что в России сейчас очень актуальна проблема подготовки специалистов по финансам широкого профиля – финансовых инженеров. В настоящее время нельзя ставить цели, которые явно отстают в своем развитии от мировых финансовых рынков, а следует ставить цели, способствующие интегрированию России в мировой финансовый процесс. Стратегической задачей на сегодня является создание и институционализация новой профессии – финансовой инженерии.

О ФИНАНСОВЫХ ИНСТРУМЕНТАХ В РОССИИ

(Финансовая Академия при Правительстве РФ, В докладе анализируются этапы становления, развития и кризиса рынка ценных бумаг в России.

В 90-е годы в России была создана современная инфраструктура рынка ценных бумаг, которая позволяет перераспределять с его помощью долгосрочные инвестиции на цели модернизации реального сектора. На рынке ценных бумаг получен первый опыт оценки и передачи прав собственности, улаживания конфликтов интересов, привлечения предприятиями денежных ресурсов на цели развития. До осени 1997 г.

рынок ценных бумаг быстро наращивал свою операционную способность. Вследствие кризиса 1998г. рынок физически разрушен.

В докладе подробно рассматриваются характеристики основных финансовых инструментов в России в сравнении с другими странами.

Акции. Одним из итогов развития рынка ценных бумаг в России в 90-е годы является создание торговых систем, более крупных по размеру, чем биржи наиболее «рыночных» стран Центральной и Восточной Европы, на которые ориентируются иностранные инвесторы и которые станут в будущем или уже стали (Австрия) членами Европейского Союза.

С другой стороны, даже имея обороты в 20 – 30 млрд. долларов США, российский рынок акций пока несравним с биржами даже небольших европейских стран, меньше их и имеет значительный потенциал роста объемов.

Внебиржевой оборот акций. По оценкам профессиональных участников рынка, внебиржевой оборот (прямые сделки брокеров – дилеров, минуя торговые площадки) составляет 35-40% российского рынка акций (как биржевого, так и внебиржевого).

Долговые ценные бумаги: внутренний рынок. 90-е годы проявили долговой характер фондового рынка в России. За десять лет было заново, после 60-летнего перерыва, воссоздано всё разнообразие долговых финансовых инструментов, которое присуще современным рынкам ценных бумаг.

Долговые ценные бумаги российских эмитентов: внешний рынок.

90-е годы стали периодом экспансии российских эмитентов на внешний рынок: еврооблигации, выпущенные от имени РФ, субъектов РФ и муниципальных образований, корпоративные еврооблигации, первые выпуски коммерческих бумаг, номинированных в иностранной валюте и предназначенных для нерезидентов, долговые обязательства, сформированные в результате реструктуризации долгов бывшего СССР Лондонскому клубу кредиторов (PRIN’s (Principal Notes) и IAN’s (Interest Accrued Notes), облигации внутреннего валютного займа, которые после кризиса 1998 г.

стали учитываться в составе внешнего долга, и др.

При этом необходимо указать на очень значительные несовпадения статистики внешнего долга, ведущейся Минфином РФ, и Банком международных расчетов.

Практика 90-х г.г. показала, что российский рынок ценных бумаг характеризуется высокими значениями кредитного риска (дефолт августа 1998 г., массовые неплатежи регионов по долговым ценным бумагам в 1998 – 1999 г.г.), процентного риска (резкие изменения рыночного процента в 90-х г.г. вслед за колебаниями доходности ГКО – ОФЗ), валютного риска (шоковые изменения валютного курса рубля к доллару в 1994, 1998 г.г.), риска ликвидности (фактическое прекращение операций на рынке акций в августе 1998 г. – январе 1999 г.), риска контрагента (нарушения в расчетах по ценным бумагам в октябре г., во второй половине 1998 г.), законодательного риска (введение в мае 1998 г. ограничений на участие иностранных инвесторов в акционерном капитале «РАО ЕЭС») и др.

СЕКЦИЯ 5. Финансовая инженерия Дважды (октябрь 1997 г. и май 1998 г.) российский рынок акций служил «спусковым механизмом» для начала кризисов национального масштаба на всех секторах финансового рынка.

Почему так важна истинная картина финансового кризиса 1997 – гг? Что из того, что еще одно финансовое ведомство (ФКЦБ России), а не только Минфин России и Банк России, еще одно профессиональное сообщество (люди, работающие на рынке акций) несут свою долю ответственности за инфляцию, отсутствие инвестиций, снижение жизненного уровня?

Опасность состоит в том, что если государство и профессиональное сообщество, единожды создав рынок акций, худший в мире в г., продолжающий оставаться одним из самых рискованных, волатильных, не будут пытаться понять и признать проблемы, с которыми столкнулся рынок, и ничего не изменят в своей политике, то российский рынок акций не будет восстановлен на новой, более безопасной основе.

Именно так и происходит. По-прежнему в 1999 – 2001 г.г. воссоздается незначительный по объемам, с подавляющим преобладанием спекулятивных инвесторов рынок акций, не дающий возможности привлекать масштабные средства на рынке капиталов для финансирования инвестиций, основанный при этом на манипулировании ценами.

Никто из профессионалов не сомневается, что российский рынок акций – манипулятивный. Мы никогда не узнаем, была ли судорога российского рынка акций, его стремительные взлет и падение в 1996-1998 г.г.

манипулятивным пулом или манипулирование осуществлялось несколькими игроками, а рынок шел за лидерами. Мы никогда не узнаем, было ли это действительно манипулирование. Мы можем только тяжело и трудно подозревать, что если взять две группы инвесторов – иностранных и отечественных (включая офф-шор)- и попытаться понять итоговый счет выигрышей и потерь по результатам 1996-98 г.г., то в конечном выигрыше останется консолидированная группа иностранных инвесторов.

После «русского мыльного пузыря» 90-х г. г. («Russian Bubble») у нас вновь возобладал – прежде всего в среде государственного аппарата – взгляд на ценные бумаги как на «фиктивный капитал», «спекуляцию».

Очень важно, чтобы во времена очередных поворотов в идеологии, «смены вех» в государственной власти фондовый рынок демонстрировал свою способность к проектам, создающим денежные потоки в реальный сектор, в инвестиции.

Именно таким – политически важным – проектом должна стать Концепция или Программа развития российского рынка ценных бумаг – ради инвестиций в реальный сектор, ради поворота денежных средств инвесторов на цели обслуживания экономического роста.

ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В БИЗНЕС-ПРОЦЕССЕ С

ПОМОЩЬЮ СИТУАЦИОННОГО АНАЛИЗА (E-АНАЛИЗА)

Принятие решений в бизнесе напоминает действия командира на поле боя. Существует большое число факторов, которые в основном определяют изменение или устойчивость экономической ситуации, но их влияние невозможно численно измерить или выразить. В этом случае прибегают к экспертным оценкам. Они формулируются правилами вида:

если комбинация факторов будет X, то это может привести к ситуации из класса Y (правило X –> Y). Причем для каждого конкретного участника бизнеса, инвестора или принимающего инвестиции, комбинация факторов X и класс интересных ситуаций могут быть разными.

Возникает проблема обработки мнений большого числа экспертов и выработка правил «X Y» в интересах конкретного инвестора. Инвестор должен получить доказательство в работоспособности таких правил.

Evidence-анализ является разновидностью дискретного факторного анализа, когда факторы имеют существенно контрастную природу:

«увеличение цены – уменьшение цены», «благоприятны – не благоприятны для агрессивной рекламы», «принят – не принят закон» и т.д.

Факторы и их важность для конкретного бизнеса выявляются из средств массовой информации, опросов населения (каждый индивид считается экспертом), аналитических отчетов. Все выявленные факторы обрабатываются специальными средствами в системах бизнес-проверки.

Предлагаемый Е-анализ обладает оригинальной технологией, основанной на специальных средствах визуализации результатов обработки экспертных оценок. На «картинках» выделяются компактные области (пятна), соответствующие ведущим факторам.

Чем мощнее (обширнее) «пятно», тем больше уверенность в том, что именно соответствующая группа факторов будет определять экономическую ситуацию, тем с большей уверенностью (с меньшим риском) можно принять нужное решение.

1. Л.Столяров, Е.Столярова. Ситуационный Evidence-анализ в интересах портфельного инвестора // РЦБ. N 11 (170). 2000. С. 69-72.

СЕКЦИЯ 5. Финансовая инженерия

ГИПОТЕЗА ИНФОРМАЦИОННОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ

ФИНАНСОВЫХ РЫНКОВ В СВЕТЕ СОВРЕМЕННЫХ

ПРЕДСТАВЛЕНИЙ ТЕОРИИ САМООРГАНИЗАЦИИ

1. До середины 1970 гг. в среде ученых и бизнесменов существовало два различных взгляда на финансовые рынки:

Школа «фундаментального» анализа [1]: для всякого актива существует фундаментальная стоимость, она не зависит от рыночных котировок, поэтому существуют переоцененные и недооцененные бумаги; со временем механизм рынка приводит рыночную стоимость в соответствие с фундаментальной; тщательный анализ информации об эмитенте дает возможность определить фундаментальную стоимость его бумаг, в результате, следует покупать недооцененные активы и продавать переоцененные.

Школа «технического» анализа [2]: «Market discounts everything» – механизм рынка мгновенно приводит рыночную стоимость в соответствие с фундаментальной, а следовательно только рыночная стоимость может иметь значение для инвестора; «Prices move in trends»

существуют периоды подъема рынка, на смену которым приходит спад, причем амплитуда и продолжительность подъема определяет параметры будущего спада, таким образом, зная, как вели себя котировки в прошлом, существует возможность предсказать будущее.

2. В 1980-90 гг. был осуществлен ряд эмпирических тестов[1, 3], в ходе которых доход, получаемый с применением различных методов технического анализа сравнивалась с доходом, получаемым от вложений в рыночный индекс или в портфель акций, сформированный случайным подбором. Было установлено, что в долгом периоде методы технического анализа не дают лучших результатов. Более того, две третьих от числа менеджеров, применявших фундаментальный анализ, получили результаты хуже, нежели, те кто инвестировал в индекс.

В результате возникла «Теория случайных блужданий» [1, 3]: рынок не предсказуем, лучшая стратегия – диверсификация инвестиций в расчете на получение средней доходности. Важную роль в ней играет понятие информационной эффективности рынка, которое характеризует скорость распространения новой информация среди инвесторов.

Финансовый рынок можно назвать эффективным, если «информированный» инвестор не может систематически зарабатывать больше, нежели рыночный индекс. В зависимость от того, что понимается под «информацией» выделяют три версий понятия «эффективность»[1]:

а) слабая (weak): «информацией» – временной ряд котировок;

б) умеренная (semi-strong): вся открытая информация об эмитенте;

в) сильная (strong): вся открытая и вся конфиденциальная информация.

Проведенные тесты в целом подтвердили правдоподобность слабой и умеренной гипотез эффективности. Были обнаружены явления, противоречащие тезису о «сильной» эффективности рынков, однако механизмов для извлечения сверхприбыли из обнаруженной неэффективности придумать не удалось. Из 100 инвесторов, с горизонтом в несколько лет, 75 получают прибыль. Из 100 спекулянтов с краткосрочной позицией только 30 остаются с прибылью в долгом периоде, из 100 игроков, спекулирующих без stop-loss, в долгом периоде выживают только пятеро [4].

3. В определенной мере, теория финансовых рынков зашла в тупик:

теория случайных блужданий есть не более, нежели констатация беспомощности современных менеджеров. Однако, в области точных и естественных наук были получены результаты, применение которых для анализа финансовых рынков может оказаться полезным, среди них:

феномен самоорганизации материи, наблюдавшийся в самых различных областях живой, неживой Природы [5];

теория самоорганизованной критичности [5, 6]: чем более сложной становится система, тем более длинные цепочки причинно следственных связей могут иметь в ней место, в результате, происходит лавинообразный рост изменений, причем окончание периода лавинообразных изменений и переход к новому стабильному состоянию может быть неопределенно долгим;

динамический хаос [5, 6]: к началу 1970-х гг., наряду с детерминистскими и вероятностными процессами, началось изучение третьего класса процессов: они описываются как детерминистские процессы, но их поведение может быть предсказано только на небольшой промежуток времени. Это явление получило название «динамического хаоса».

Гипотеза о самоорганизации на финансовых рынках кажется вполне разумной с точки зрения экономической теории : участники финансовых рынков активные элементы, цель которых максимизация прибыли.

Более того, тезис о самоорганизации подкрепляется эмпирическими наблюдениями: возникновение «зон роста», «финансовых пузырей», «трендов» и т.д. Теория самоорганизованной критичности дает ключ к пониманию пределов роста или падения. Модели «динамического хаоса»

могут стать новым инструментом исследования финансовых рынков.

СЕКЦИЯ 5. Финансовая инженерия Какого рода результаты мы можем ожидать. Не стоит надеяться получить стратегии для «беспроигрышных» инвестиций: любой удачный рецепт будет в скором времени известен всем участникам рынка, и потому утратит свою силу. Речь должна идти о исследовании рисков финансовой системы которая периодически переживает шоки, например, мировой кризис финансовых рынков, «в результате теракта 11 сентября»; кризисы 1929,1974,1987,1997 гг. и т.д. В момент такого кризиса не срабатывают обычные механизмы защиты инвестора, которые состоят в диверсификации рисков: в такие периоды абсолютно не важно, вложите ли вы ваши деньги в один актив или в сотни активов, их устойчивость зависит от небольшого числа одних и тех же факторов, достаточно разрушить один из ее элементов, чтобы начался полный хаос. При этом, согласно классической модели рынка «Capital Asset Pricing Model» [1,7], инвестор получает вознаграждение только за риски отличные от системного. Если инвестор и продавец акций находятся внутри одной замкнутой системы, инвестор будет рассматривать риск инвестиций одинаково в каком бы состоянии эта система не находилась. Возросший системный риск не дает реальных доходов сверх уровня рынка, причем уровень рынка определяет стоимость кредитных ресурсов.

Наконец, не вполне ясно, что является наиболее адекватной мерой риска [7]: дисперсия, которую использует большинство исследователей приемлема в качестве такой меры только для симметричных распределений (например гауссового);

1. Burton G. Malkiel «A Random Walk Down Wall Street», 1990 W.W.

Norton and Company, Inc.

2. J.J. Murphy «Technical Analysis of the Futures Markets», NYIF, Englewood Cliffs, NJ 07632, 3. Fama, 1970 «Efficient capital Markets: a Review of Theory and Empirical Work»

4. Кравченко П.П., Стратегия работы на фондовом рынке РФ, Финансовый Менеджмент №2, 2000.

5. С.П. Капица, С. П. Курдюмов, Г.Г. Малинецкий, «Синергетика и прогноз будущего», прочитано на сайте.

6. С. П. Курдюмов, Г.Г. Малинецкий «Нелинейная динамика и проблемы прогноза», Вестник РАН том 71, №3, 2001 стр.210- 7. У.Ф.Шарп, Г.Дж. Александер, Дб.В. Бэйли «Инвестиции», ИнфраМ, 1999 М.

Секция 6. Прикладные задачи теории активных Сопредседатели секции – д.т.н., проф. Ириков В.А., д.т.н., СЕКЦИЯ 6. Прикладные задачи теории активных систем

МОДЕЛИРОВАНИЕ ОРГАНИЗАЦИОННОГО МЕХАНИЗМА

ПРОЦЕССА ШИХТОПОДГОТОВКИ

Ахметкалиева С.К., Исмаилова Р.Т., Кулжабаев М.Н.

Имитационный эксперимент «Шихтоподготовка» предназначен для исследования механизма функционирования дробильно-шихтовочного отделения свинцового-цинкового комбината Для выбора наиболее оптимального механизма управления дробильно-шихтовочного отделения с заданными принципами планирования и системой стимулирования проводится эксперимент. Множество принципов планирования и систем стимулирования образуют блоки планирования и стимулирования.

Блок стимулирования состоит из следующих функций, которые в различных сочетаниях образуют различные целевые функции системы (Центра) и бригад.

Целевые функции системы :

где cj – стоимость загрузки j-го сырья; µ – средняя стоимость одной смены;

B(t) – разность фактического заработка бригады от среднего за предыдущие смены с начала месяца; µ – средний заработок бригады за одну смену.

Целевые функции i –й бригады :

где h i ( y i ( t )) – функция дохода (выигрыша) i-й бригады; i ( x i ( t ), y i ( t )) – функция штрафа i-й бригады.

Функция штрафа соответственно может принимать следующие виды.

где,, – коэффициенты штрафов (поощрений).

Блок планирования состоит из следующих принципов планирования: принцип оптимального планирования; принцип согласованного планирования; принцип оптимального планирования с прогнозом.

Если выбран принцип оптимального планирования и оптимального планирования с прогнозом, то для них соответствует следующая система стимулирования (1), (7) или (2), (10).

Если выбран принцип согласованного планирования, то для него соответствует система стимулирования (2), (3), (8), (9).

Все эти принципы планирования, соответствующими системами стимулирования можно выбирать в зависимости от экономического положения комбината.

СЕКЦИЯ 6. Прикладные задачи теории активных систем

МОДЕЛЬ ПРОГРАММЫ ПРОИЗВОДСТВА ПРИ НАЛИЧИИ

УЗКОГО МЕСТА НА СБЫТ И НЕПРЕРЫВНОМ СПРОСЕ

При разработке программы производства вида продукции (деятельности) на некоторый период планирования иногда сталкиваются с трудностью, связанной с периодичность спроса q (t ), равного T, причём мощность производства остаётся на одном уровне, то есть w = const.

Рассмотрим интервал планирования, равный периоду изменения спроса T от момента, в котором мощность производства вида продукции равна спросу, то есть w = q (t ), и q (t ) – убывает (рис.1).

Рис. 1. Динамика производственной мощности и спроса Обозначим T1 – период времени, в котором мощность выше спроса, то есть w > q (t ), T1 = (0, t 2 ), а T2 – период времени, в котором мощность ниже спроса, то есть w < q (t ), T2 = (t 2, t 4 ). Очевидно, что период Предположим, что в течение интервала планирования не изменяются на единицу продукции переменные затраты и затраты на хранение, предприятие не имеет своего складского помещения, а также цена реализации.

Таким образом, модель маржинальной прибыли при реализации продукции без склада (МП1) будет иметь вид:

где c – цена единицы продукции, svar – переменная часть затрат на производство единицы продукции.

При наличии склада объёмом Dst предприятие может увеличить объём производства продукции за интервал T1 на величину Моменты времени начала объёма производства в размере мощности t1 T1 и окончания реализации в размере спроса t 3 T2. Таким образом, программа производства а модель маржинальной прибыли без учёта затрат на хранение будет иметь вид Таким образом, модель маржинальной прибыли где sst – затраты на хранение единицы продукции в единицу времени, sst – плата за аренду склада в единицу времени.

СЕКЦИЯ 6. Прикладные задачи теории активных систем

МОДЕЛЬ ПРОГРАМЫ ПРОИЗВОДСТВА ПРИ НАЛИЧИИ

УЗКОГО МЕСТА НА СБЫТ И ДИСКРЕТНОМ СПРОСЕ

Зачастую спрос на некоторый вид продукции изменяется периодично в зависимости от каких-либо критериев (сезонно, недельно и т.д.). Причём производственные возможности могут быть для любого момента времени меньше спроса (при этом целесообразно повысить мощность, предварительно оценив эффект) или больше (при этом имеет смысл снизить или диверсифицировать часть оборудования). Также имеет место случай, который мы рассмотрим более подробно, когда в некоторый период мощность выше спроса, а в другой – ниже (рис.1).

Объём производства Рис. 1. Динамика производственной мощности и спроса Выделим интервал планирования равный периоду изменения спроса, причём за начало примем момент времени, при котором спрос и возможности производства равны и спрос снижается. Разобьём на n периодов, причём в периоды 1, m спрос ниже возможностей производства, а в периоды m + 1, n – спрос выше возможностей производства.

Предварительно предположим, что в течение интервала планирования не изменяются: закупочные цены на сырьё и материалы, мощность производства, затраты на хранение продукции и цена.

Таким образом, маржинальная прибыль при реализации продукции без склада (МП1) будет иметь вид:

где c – цена единицы продукции, svar – переменная часть затрат на производство единицы продукции, q i – наибольший объём реализации продукции в i-м периоде, w – наибольший объём производства продукции (мощность w = const ) При наличии склада вместимостью Dst предприятие может увеличить объём производства продукции в периоды 1, m на величину Таким образом, маржинальная прибыль за рассматриваемый интервал будет иметь вид где sst – затраты на хранение единицы продукции за один период, m1, m – периоды с неполным производством и сбытом продукции за аренду склада.

СЕКЦИЯ 6. Прикладные задачи теории активных систем

ПРОЦЕСС ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ

ПОВЫШЕННОЙ ИЗМЕНЧИВОСТИ ВНЕШНЕЙ СРЕДЫ

Одной из главных целей стратегического управления является обеспечение своевременной реакции организационной системы на влияние внешней среды. На основе данных и экспертных оценок показателей производства, динамики потребления ресурсов, движения производственных мощностей производится качественный анализ результатов прогноза. Это включает в себя: сопоставление целевых показателей с ретроспективой, сопоставление спроса (потребностей) и возможностей, экономическую оценку, социально-политическую оценку, общую комплексную оценку связывающую воедино полученные результаты.

Прогноз ресурсных ограничений выполняется прежде всего для трудно управляемых и дефицитных видов ресурсов. Из них, в первую очередь выделяются те, по которым наблюдается изменение тенденций.

В формируемом новом варианте интенсивного развития эффективность использования ограниченных ресурсов должна быть повышена на столько, чтобы не только нейтрализовать негативную тенденцию к снижению роста производства, но и обеспечить в этих условиях быстрый рост вводов и производства.

Необходимо отметить, что резкое повышение эффективности деятельности требует внедрения именно интенсивных вариантов развития, даже если возможности экстенсивного развития не исчерпаны.

Фактически, процесс принятия управленческого решения сводится к трем большим группам: использование возможностей НТП, снижающих расход дефицитных ресурсов, рациональное перераспределение средств за счет снятия их с менее дефицитных и переброски на более дефицитные ограничения. И наконец, при исчерпании этих ресурсов — выделение дополнительных средств минимально необходимых для достижения цели (что также требует решения задачи об их оптимальном распределении).

ЭЛЕМЕНТЫ МЕТАЯЗЫКА МОДЕЛИРОВАНИЯ

ДОКУМЕНТООБОРОТА В БИЗНЕС-СИСТЕМАХ

С УЧЕТОМ АКТИВНОСТИ

Богданов Д.А., Остапенко М.Д., Попов С.С., Смирнов И.М.

(ВГАСУ, Воронеж, [email protected]) Современные технологии автоматизации бизнес-процессов и транзакций базируются на учете структуры, семантики и иерархии документов, рассматриваемых как объекты бизнес-среды. Практическая реализация этого подхода строится на применении семантически ориентированных языков и средств представления, таких как SGML и его более употребимое подмножество XML. В средствах такого типа используются объекты, пригодные для моделирования: сущности и множества их атрибутов, средства контроля действительности документов, различные типы гиперссылок, возможности персонализации, средства необязательного описания грамматики документа и определения типа документа (DTD), позволяющие использовать единый стиль документооборота, динамическую генерацию требуемых документов, скрипт-механизмы поиска информации и ее доставку с использованием технологии каналов (типа CDF).

Вместе с тем подобные средства семантически ориентированы на представление действующей модели документооборота и не позволяют учесть иерархию целей менеджмента бизнес-систем, качественный характер их оценок, предлагают всего лишь базовые инструменты для создания таких элементов. Разумеется корпорации заполняют этот пробел практической реализацией собственных бизнес-моделей, целеориентированных схем, рекомендаций и ограничений по модификации документооборота, которые имеют уникальный характер и относятся к «Know how» корпорации.

Применение методологии активных систем и создание метаязыка моделирования с учетом активности, уменьшает ограничения стандартных средств. Рассмотрим совокупность базовых элементов моделирования структур и документооборота в них с учетом активности участников структуры, проявляющейся в стремлении давать информацию в наиболее удобном для себя объеме и разрезе.