Рассматривается применение методов нечеткого моделирования для анализа эффективности инвестиционных инструментов. При выборе финансовой стратегии в ситуации неопределенности такой анализ помогает оценивать и принимать решение. Поскольку параметры финансовой системы в условиях неопределенности бывает невозможно установить точно, то возникают задачи, которые описываются рядом характеристик, имеющих нечеткую природу. В работе была задана система показателей для оценки инвестиционной стратегии. Значимость каждого показателя устанавливается с помощью весовых коэффициентов, для определения которых используется метод парных сравнений и шкала Саати. Для описания финансовых инструментов введены специальные лингвистические переменные, для каждой из которых были заданы терм-множества. Каждый терм представляет собой нечеткое число трапециевидного типа. После фиксации текущих значений, характеризующих финансовую систему, производится процедура фаззификации, то есть введения нечеткости. Затем определенным образом выполняется операция свертки по всем уровням показателей модели с учетом весовых коэффициентов значимости. В результате получаем общую агрегированную характеристику инвестиционного инструмента, по которой возможно сделать вывод относительно уровня его эффективности. На примерах продемонстрировано применение полученных результатов
Представлен анализ различных методов прогнозирования спроса для телекоммуникационной компании «Триколор» с использованием как статистической модели SARIMA, так и современных подходов, включая XGBoost и рекуррентные нейронные сети. Исследование охватывает применение этих методов для оценки будущих изменений спроса на тарифные планы, учитывая сезонные колебания и другие влияющие факторы. Освещены вопросы настройки моделей, выбора параметров, а также вызовы и решения, связанные с каждым из методов, чтобы повысить точность прогнозов. Работа подчеркивает значимость интеграции разнообразных методов прогнозирования в стратегическое планирование и оперативное управление компанией в условиях рыночной конкуренции и изменчивости потребительских предпочтений. Результаты могут быть использованы для формирования гибких стратегий управления спросом и оптимизации предложений компании.
Классические методы решения биматричной игр предполагают выполнение положения об общем знании, согласно которому игра со всеми правилами известна игрокам и каждый из них знает, что все участники осведомлены о том, что известно остальным партнерам по игре, и такое положение сохраняется до конца игры, а результаты принятых игроками решений представляются точечными, числовыми значениями. Существует достаточно много ситуаций, требующих принятия решений, формализуемых как биматричная игра, в которых субъективные представления участников о параметрах игры - значениях элементов платежной матрицы - неизвестны другой стороне. Кроме того, эти значения в силу неполноты имеющейся на момент принятия решения информации имеют приблизительный характер. Таким образом возникают два вида нестатистических неопределенностей: первая - из-за незнания конкретной стратегии другого участника, вторая - из-за неточного определения значений элементов платежных матриц, разрушающего положение об общем знании. Такие ситуации могут быть представлены как нечеткая биматричная игра. В работе показывается, что в такой игре в общем случае игроки не смогут найти равновесные стратегии, а из-за нечеткости значений элементов платежных матриц отсутствуют условия для корректного определения смешанных стратегий. В качестве решения предлагается определить стратегии, обеспечивающие компромиссный результат, наилучшим образом устраивающий обоих участников. Для этого нечеткие результаты возможных стратегий игрока представляются интегральной нечеткой оценкой по всему множеству стратегий другого участника в виде эквивалентного нечеткого множества с треугольной функцией принадлежности, а наилучшее компромиссное решение определяется путем анализа областей пересечения эквивалентных нечетких множеств.