Нейросетевые технологии в экономике и бизнесе

13.3. Система оценки странового риска

Как видно из рассмотренного примера, используемые методы анализа и прогнозирования экономических показателей (в частности, биржевых сделок), таких как котировки и объемы продаж активов на фондовом рынке, выбор наилучшего проекта строительства, определение стратегии международных торговых сделок и т.д., основаны на анализе многофакторных моделей. Разнообразие факторов политического, экономического и социального характера, а также такие конкретные показатели, как уровень инфляции, кредитные ставки банков, уровень безработицы, обменные валютные курсы, изменение объемов производства, денежная эмиссия и эмиссия ценных бумаг и др., представляют значительные трудности при формальном описании задачи, а главное - при определении зависимостей прогнозируемого результирующего показателя (котировка, объем продаж, цена и др.) от совокупности этих факторов. Даже предположение о линейности или мультипликативности не уменьшают неопределенности при аналитическом построении таких зависимостей. Таким образом, задача анализа и прогнозирования экономических показателей относится к классу трудно формализуемых [12].

Для построения адекватной модели требуется представительная статистика по всем факторам–аргументам. Статистические исследования накопленного опыта являются основой построения экспертных систем, являющихся ни чем иным, как системами принятия решений, моделирующими ассоциативное мышление. Это, в свою очередь, определяет целесообразность нейросетевого воплощения.

Исследование различных значений всех используемых факторов при априорном предположении о характере передаточной функции (можно с уверенностью считать, что такие функции, как 3 или 5, адекватны процессу ассоциативного выбора решений в данном применении) приводит к построению совершенной нейросети.

Входной (рецепторный) слой этой сети составляют нейроны, закрепленные за дискретными значениями или диапазонами изменения значения факторов. Нейроны выходного слоя соответствуют принимаемым решениям или оценкам ситуации. При этом возможна корректировка весов связей в соответствии со значимостью, степенью влияния конкретного фактора на принимаемое решение.

Возбуждение рецепторов задается в виде оценки достоверности принадлежности значения фактора данному дискретному значению или данному диапазону. Эта оценка производится на основе индивидуального опыта пользователя и является скорее интуитивной. Ряд факторов может быть оценен на основе официальной или конфиденциальной информации.

Рассмотрим на примере подход к проектированию нейросети, предназначенной для простейшей оценки странового риска.

Риск – относительный размер возможного ущерба или выигрыша, соотнесенный с вероятностью возникновения некоторого события в результате принятия того или иного решения.

Страновый риск возникает в связи с национальными особенностями функционирования государства, с которым предприятие или банк соотносят свою деятельность.

Экономическое воздействие на страновый риск в основном оказывают следующие факторы, на основе которых мы попытаемся спроектировать нейросеть, пронумеровав их:

1. Долговременное уменьшение роста валового национального продукта.
2. Быстрый рост цен на продукцию.
3. Увеличение импорта по сравнению с экспортом (отрицательное внешнеторговое сальдо).
4. Уменьшение доходов от экспорта.
5. Инфляция.
6. Резкое увеличение внешней задолженности.
7. Снижение объема обслуживания внешнего долга.
8. Уменьшение иностранных резервов по сравнению с импортом.
9. Криминогенная ситуация в финансовой сфере.
10. Военные действия или наличие террористических организаций.

Очевидно, сеть должна быть восприимчива к развитию, ибо перечисленные факторы не исчерпывают всех возможных.

На рис. 13.4 создаваемая нейросеть представлена своим отображением на экране монитора компьютера и предполагает работу пользователя с ней.

Не следует рассчитывать на то, что ниже будут представлены хотя бы коэффициенты, с которыми факторы влияют на результат. Еще раз подчеркнем, что выявление зависимостей этого влияния – задача длительного исследования моделируемой системы, процесс проб и ошибок, набор статистики и анализ общественного и исторического опыта, выделение подструктур, для которых известны методы обсчета, - т.е. длительный процесс обучения учителя. Нейросеть "сама" (пока!) не мыслит. Она лишь является инструментом хранения опыта и быстрого извлечения рекомендаций по принципу "на что более всего это похоже". В этом смысле "хорошо" обученная нейросеть, т.е. сформированная на основе достаточно точного учета многих факторов, позволяет пользователю, не столь глубоко сведущему, принимать правильные решения при помощи коллективного опыта коллег и при неточных данных, утверждая, разумеется, тезис о том, что чудес не бывает.

Задача пользователя заключается в оценке достоверности каждого диапазона (или дискретного значения) изменения меры каждого фактора. Эти оценки (на рисунке - кружки) он заносит в "окна" соответствующих нейронов-рецепторов. Запись на основе приблизительности предполагаемых оценок может производиться в несколько окон одного фактора, как показано на рисунке, приводя в возбуждение несколько рецепторов этого фактора.

Значение риска либо текст, объясняющий ситуацию и даже содержащий рекомендации, формируется в соответствующем окне.

Рис. 13.4. Экран системы оценки риска

Одна нейросеть, в основном из-за большого количества факторов ориентированная на одну категорию рисков, может давать менее точные оценки рисков других категорий (не все факторы могут быть учтены). Однако возможна разработка нейросети, ориентированной на все известные категории рисков, требующей энциклопедического, динамически уточняемого в процессе эксплуатации объема знаний для обучения (уточнения структуры связей и их весов).

Напомним, что обучение нейросети, т.е. построение связей между множеством диапазонов (значений) оценки факторов и множеством значений рисков, производится на основе экспертных оценок, а также в результате длительного личного и коллективного опыта. Пользователь может корректировать связи нейросети и веса этих связей в процессе эксплуатации.

***

Рассмотренные в лекции проекты требуют реализации в виде унифицированного стандартного программного приложения, которое, предоставляя широкий сервис пользователю, может быть легко переориентировано для многих применений. Следует подчеркнуть, что рассмотрены совершенные логические нейронные сети, которые, по-видимому, характерны для экономических задач. Это тем более утверждает целесообразность включения аппарата логических нейронных сетей в состав средств CASE-технологии.