Глава 1   Глава 2



Выводы


 

Фондовый рынок, как мы здесь показали, обладает существенным уровнем неопределенности, что влечет неустранимый риск, сопровождающий принятие инвестиционных решений. В ряде частных случаев традиционные методы анализа этого риска оказываются несостоятельными, так как они ориентируются на традиционный тип неопределенности, связанный с поведением однотипных объектов с неизменными свойствами. Связанные с такой банальной неопределенностью риски сравнительно легко оцениваются на базе широко известных методов теории вероятностей. Однако в большинстве случаев фондовый рынок является ненадлежащим объектом для классического статистического исследования, так как объекты  выборки из генеральной совокупности не обладают свойством статистической однородности, а случайные процессы не имеют постоянных параметров, так что никакие статистические гипотезы о виде указанных процессов подтверждены быть не могут.

Таким образом, борьба с неопределенностью на фондовом рынке обнаруживает свою бесперспективность, если такую борьбу вести традиционными способами. Необходимо кардинально менять подход к моделированию имеющейся информационной ситуации. Какую роль в этом могут сыграть нечеткие множества, будет ясно из дальнейшего.

Мы разобрали здесь основные виды фондовых активов, пригодных для инвестиций, и показали, что каждому типу активов отвечает  собственный набор инвестиционных рисков, и соотношение этих рисков колеблется не только от инструмента к инструменту, но и от страны к стране, от отрасли к  отрасли и от эмитента к эмитенту. Всякой бумаге можно сопоставить карту рисков, где, наподобие мелей в фарватере реки, будут нанесены все уязвимые места данной бумаги. Однако создание такой карты требует кропотливого индивидуального анализа.

Мы видим, что информация, содержащаяся в предпочтениях и ожиданиях инвестора, представляет собой очень ценный материал для моделирования. И нечеткость этих оценок, выраженных на естественном языке, может найти свое органичное переложение в формализмы теории нечетких множеств.