Применение нечеткой логики для анализа рисков инвестиционных проектов



Скачать 392.81 Kb.
страница3/3
Дата09.08.2019
Размер392.81 Kb.
#126938
1   2   3

Приложение

Краткий перечень основных терминов (понятий) метода нечеткой логики




Активизация подусловий

- этап алгоритма нечеткого вывода Мамдани, при котором нечеткие подмножества, назначенные для каждой выходной переменной, объединяются вместе, чтобы сформировать одно нечеткое подмножество для каждой переменной.


Алгоритм нечеткого вывода типа Мамдани

- алгоритм нечеткого вывода, основными этапами которого являются 1) Формирование базы правил системы нечеткого вывода, 2) Фаззификация входных параметров, 3) Агрегирование, 4) Активизация подусловий в нечетких правилах продукций, 5) Дефаззификация.


Агрегирование

- этап алгоритма нечеткого вывода Мамдани, целью которого является определение степени истинности каждого из подзаключений по каждому из правил систем нечеткого вывода..

Дефаззификацией


- (defuzzification) - процедура преобразования нечеткого множества в четкое число.

Лингвистические переменные


– переменная, значениями которой могут быть слова или словосочетания некоторого естественного или искусственного языка.

- переменные, которые нельзя описать с помощью математического языка, т.е. им сложно придать точную (объективную) количественную оценку. Например, понятия «малый» и «средний» (говоря о бизнесе), «высокая» или «низкая» (о процентной ставке) не имеют четкой границы и не могут быть представлены точным математическим описанием.



Нечёткое множество

- это подмножество некоторого множества-носителя, принадлежность к которому устанавливается введенной экспертом или экспертным сообществом функцией принадлежности.

Нечеткий логический вывод


(fuzzy logic inference) - апроксимация зависимости с помощью нечеткой базы знаний и операций над нечеткими множествами.

Нечеткое число

- выпуклое нормальное нечеткое множество с кусочно-непрерывной функцией принадлежности, заданное на множестве действительных чисел.

Нечеткая база знаний

- совокупность нечетких правил "Если - то", определяющих взаимосвязь между входами и выходами исследуемого объекта.

Теория нечеткой логики


- (или теория нечетких множеств, или Fuzzy Logic) новый подход к описанию бизнес-процессов, в которых присутствует неопределенность, затрудняющая и даже исключающая применение точных количественных методов и подходов.

Теория нечетких множеств

См. Теория нечеткой логики


Терм

- (от англ. term – называть) любой элемент терм–множества. В теории нечетких множеств терм формализуется нечетким множеством с помощью функции принадлежности.

Терм-множество


- множество всех возможных значений лингвистической переменной.

Формирование базы правил системы нечеткого вывода


- этап алгоритма нечеткого вывода Мамдани, представляющий собой формальное представление эмпирических знаний эксперта.

Фаззификация

- (fuzzification) - процесс нахождения функции принадлежности нечетких множеств на основе исходных данных.

Функция принадлежности


- инструмент перевода лингвистических переменных на математический язык для дальнейшего применения метода нечетких множеств.

- некая математическая функция, задающая степень или уверенность, с которой элементы некоторого множества принадлежат заданному нечеткому множеству А.



Экспертная система

- набор правил, позволяющих системе работать по заданному «экспертному» алгоритму.

Fuzzy Logic

См. Теория нечеткой логики


Литература


  1. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография. Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2000. 352 с.

  2. Богатин Ю.В. Инвестиционный анализ: Учебное пособие для вузов. / Ю.В. Богатин, В.А. Швандер – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000

  3. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. принятие решений на основе нечетких моделей: примеры использования. Рига: Зинатне. 1990. 184 С.

  4. Волков И.М., Грачева М.В. Проектный анализ, Изд. 2-е, перераб., доп., М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1998, 423 стр. [Электронный ресурс]: http://www.itrealty.ru/analit/book05.html

  5. Дубинин Е. Анализ рисков инвестиционного проекта. Журнал «Финансовый директор», №11,2003. [Электронный ресурс]: http://www.fd.ru/article/5625.html

  6. Кошечкин С.А. Концепция риска инвестиционного проекта [Электронный ресурс]:http://koshechkin.narod.ru/Риск.html, http://www.cfin.ru/finanalysis/quant_Риск.shtml

  7. Круглов В. В., Дли М.И. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода.  -- М.: Издательство Физико-математической литературы, 2002. -- 252 с.

  8. Леоненков А. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTech. – СПб.: БХВ-Петербург, 2003. – 736 с.: ил.

  9. Масалович А. Нечеткие когнитивные схемы – новый инструмент для моделирования экономических, политических, социальных ситуаций. [Электронный ресурс]: http://www.tora-centre.ru/library/fuzzy/kognit.htm

  10. Недосекин А.О. Применение теории нечетких множеств к задачам управления финансами. Журнал «Аудит и финансовый анализ, №2,2000, [Электронный ресурс]: http://www.cfin.ru/press/afa/2000-2/08-2.shtml

  11. Недосекин А.О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций [Электронный ресурс]: http://sedok.narod.ru/sc_group.html

  12. Ротштейн А.П., Штовба С.Д. Нечеткий многокритериальный анализ вариантов с применением парных сравнений // Известия РАН. Теория и системы управления.- 2001.- №3.- С.150-154.

  13. Теплова Т.В. Финансовый менеджмент: управление капиталом и инвестициями: Учебник для вузов. – М.: ГУ ВШЭ, 2000 – 504 с.

  14. Штовба С.Д."Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику" проекта [Электронный ресурс]: http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book1/

  15. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем: Учеб.пособие. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 320 с.: ил.

  16. Buckley, J. The Fuzzy Mathematics of Finance // Fuzzy Sets & Systems, 1987, N 21.

  17. Fuzzy Logic Toolbox. Manual. 1994-2006 The MathWorks, Inc. http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/toolbox/fuzzy/index.html

  18. Mahant, Narendra. “Risk Assessment is Fuzzy Business – Fuzzy Logic Provides the Way to Assess Off-site Risk from Industrial Installations”. Risk 2004. 2004. No. 206.

  19. Ross Stephen A., Westerfield Randolph W., Jaffe Jeffrey, Corporate Finance, 7th Edition, McGraw-Hill, New York, 2005, p.216.

  20. Sanches A.; Pamplona E., Jose A. Capital Budgeting Using Triangular Fuzzy Numbers. V Encuentro Internacional de Finanzas. Santiago, Chile, 2005

  21. Tah, H. M., Carr, V., J. A proposal for construction project risk assessment using fuzzy logic //Construction Management & Economics. – 2000.- Vol. 18, №4, pp. 491-500

  22. Zadeh L., Bellman R. Decision-making in a fuzzy environment. Management Science, vol.17. No. 4, 1970

  23. Zimmerman H.-J. Fuzzy Set Theory and its Applications. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers. 1996. 315p.

Дополнительные Интернет-ресурсы:




  1. www.wikipedia.org

  2. www.glossary.ru

  3. http://www.ecsocman.edu.ru/db/msg/140059/2837.html (Теплова Т.В., Инвестиционный анализ, Дополнительные статьи к курсу)



1 Здесь рассматривается только 2 оценки еды: либо вкусно, либо невкусно, т.е. «третьего не дано».

2 Авторы не представляют расчеты на основе метода нечеткой логики, констатируя лишь определенные моменты.

Каталог: data -> 152
data -> Меню настроек
data -> Меню настроек
data -> Проектирование приложения мобильной печати для ос android
data -> Дипломный проект по предмету "ремонт и техническое обслуживание автомобилей" на тему "
data -> Добровольский о. Б
data -> «Сравнительный анализ условий ведения малого бизнеса в США и Японии»
data -> Консультация для родителей «Адаптация детей в доу»
data -> Для восстановления видеофайла n нужно
152 -> Методическое пособие для обучения (инструктирования) сотрудников учреждений мсэ и других организаций по вопросам обеспечения доступности для инвалидов услуг и объектов, на которых они предоставляются, оказания при этом необходимой помощи

Скачать 392.81 Kb.

Поделитесь с Вашими друзьями:
1   2   3




База данных защищена авторским правом ©vossta.ru 2022
обратиться к администрации

    Главная страница