Заключение

Данная монография посвящена разработке специального математического и программного обеспечения информационной системы поддержки принятия решений в интересах управления портфелем облигаций малого предприятия.

Необходимость создания данной СППИР обусловлена отсутствием подобных систем, ориентированных на фундаментальный анализ ценных бумаг вообще и облигаций в частности.

В рамках ее разработки, были решены некоторые частные задачи и получены следующие основные результаты:

1. Классификации облигаций и инвестиционных управленческих решений, базирующиеся на разрозненных описаниях отдельных разновидностей облигаций и типизации общих управленческих решений, обеспечивающие унификацию структуры базы данных, пользовательского интерфейса и структурно-иерархической организации вычислительных процессов СППИР;

2. Обобщенный набор показателей оценки инвестиционной привлекательности предприятий-эмитентов и проектов, используемый для сравнения инвестиционных портфелей;

3. Блок аналитических процедур расчета цены, доходности и параметров основных видов облигаций, включающих расчетные соотношения и контрольные примеры, позволяющих проверить корректность функционирования СППИР;

4. Обобщенный алгоритм реализации модели Марковица, реализующий определение структуры облигационного портфеля;

5. Одноиндексная модель Шарпа и алгоритм ее реализации, рассчитывающие доходность портфеля облигаций как среднее взвешенное значение показателей доходности ценных бумаг, его составляющих, с учетом - риска, позволяющие решить как прямую (обеспечение максимальной доходности при заданном уровне риска), так и обратную задачи (обеспечение минимального риска для требуемой доходности портфеля);

6. Нейромодифицированная одноиндексная модель Шарпа, восстанавливающая при проведении портфельного анализа свойства оптимальности в упреждающие моменты времени на основе ИНС, используемых в качестве эквивалента экспертных прогнозных оценок;

7. Алгоритм обмена данными между ОБД и ДБД, содержащий механизм ранговой оценки популярности данных, учитывающий при оценке вероятности поступления пользовательских запросов статистику простого пуассоновского потока;

8. Модифицированный алгоритм обратного распространения ошибки, основанный на многоаспектной эмпирической оптимизации (выбор режима обучения; максимизация информативности; выбор функции активации; выбор целевых значений функции активации; выбор начальных значений синаптических весов и пороговых значений сети; реализация обучения по подсказке; управление параметрами скорости обучения нейронов), учитывающий знаки частных производных для подстройки весовых коэффициентов межнейронных связей, обеспечивающий сходимость в 6 раз быстрее, чем стандартный;

9. Выявлено уникальное свойство СУБД MS Access, состоящее в том, что среднее время обработки запросов из выборки всех полей меньше, чем среднее время обработки запросов из выборки одного поля, позволяющее более эффективно реализовать многоаспектный поиск;

10. Элементы специального программного обеспечения, реализующего комплекс моделей и алгоритмов поддержки принятия решений по управлению портфелем ценных бумаг (облигаций), позволяющего повысить оперативность принимаемых решений.

Программные средства зарегистрированы в федеральном государственном автономном научном учреждении "Центр информационных технологий и систем органов исполнительной власти".

Разработанное специальное математическое и программное обеспечение информационной системы поддержки принятия решений в интересах управления портфелем облигаций позволит повысить эффективность управления финансовыми инвестициями малого предприятия на основе повышения точности используемого методического аппарата и оперативности принятия решений.

Разработанный программный продукт (СППИР) является универсальным и будет полезен для использования в качестве инструмента управления портфелем ценных бумаг в арсенале финансового аналитика не только малого предприятия, но и любой другой социально-экономической организации.