Планирование и финансовые решения в рамках плана 16 1 Финансовый анализ и его роль в принятии решений 21 (стр. 1 из 52)

Написанию этой монографии предшествовало пять лет научных исследований [79] по применению теории нечетких множеств в финансовом и инвестиционном анализе. Вероятности как инструмент моделирования финансовых процессов укоренились в экономическом анализе уже сравнительно давно (более полувека назад). Нечеткие же множества – инструмент для экономических исследований довольно непривычный и новый, причем это замечание справедливо не только для России (где рыночная экономика существует всего 20 лет, если не брать в расчет дореволюционную историю), но и для всего остального мира. Следует отметить, что 80-е – 90-е годы прошлого столетия были для экономической науки, и вообще для российской науки, весьма проблемными. Перед учеными встал вопрос об элементарном выживании, и они часто были вынуждены поставить меркантильные соображения по зарабатыванию денег во главу угла, в ущерб научным исследованиям. Многие специалисты эмигрировали. Наука о нечетких множествах не избежала общей участи. После 1985 года исследования в этой области в России пошли на спад и практически прекратились до середины 90-х годов.

За рубежом тем временем развитие не прерывалось. Начиная с конца 80-х годов, нечетко-множественные приложения к экономическим исследованиям начали обособляться от общей теории нечетких множеств, как в свое время обособилось направление интеллектуальных компьютерных систем и систем, основанных на нечетких знаниях. Произошло это потому, что экономика – это не техника, это специфический объект научного исследования, включающий в себя «развивающуюся в рамках общественно-исторической формации на базе сложившихся производительных сил и производственных отношений стратегию и тактику хозяйственной деятельности, что охватывают все звенья товарного производства, распределения, товародвижения и потребления материальных благ» [89]. Поэтому математики, развивающие методическую часть теории, вынуждены были получать дополнительную квалификацию экономистов, чтобы научиться детальным образом понимать процессы, протекающие в экономике и подлежащие научному анализу.

Здесь надо сказать, что нарастающее вовлечение математиков по первому образованию в российскую и мировую экономическую науку – это объективный процесс, свидетельствующий о непрерывном усложнении экономики. Так, один из моих учителей, профессор А.А.Первозванский успешно конвертировал свои навыки математика, специалиста общей теории управления, в навыки финансового аналитика [82]. Особенно тезис об усложнении экономики справедлив для самых динамичных ее секторов – банковского сектора и рынка ценных бумаг, где требуемая квалификация финансового менеджера (в части как экономической, так и общематематической, системной подготовки) является наивысшей.

Поток публикаций по применению нечетких множеств в экономическом и финансовом анализе за рубежом растет лавинообразно. Международная ассоциация International Association for Fuzzy-Set Management & Economy (SIGEF) [149] регулярно апробирует новые результаты в области нечетко-множественных экономических исследований. Исследователями написано несколько сотен монографий. В России этот процесс только набирает обороты. Формируется международная научная школа на бывшем постсоветском пространстве, куда входят исследователи из Белоруссии, Украины, Москвы, Санкт-Петербурга, Тюмени, Казани. В октябре 2002 г. состоялась международная конференция NITE-2002 в г. Минске [41], где целая секция была посвящена нечетко-множественным исследованиям в экономике. На своем персональном сайте в сети Интернет [79] я собираю работы по направлению «Нечеткие множества в экономике и финансах». Статей пока опубликовано немного (несколько десятков, включая мои собственные), но, как говорится, процесс пошел.