Управление инвестиционной деятельностью кредитно-финансовой организации в условиях нестабильного рынка тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат технических наук Беликова, Екатерина Леонтьевна

• Беликова, Екатерина Леонтьевна
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Беликова, Екатерина Леонтьевна

ВВЕДЕНИЕ

1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И НВЕСТИЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КРЕДИТНО-ФИНАНСОВОЙ ОРГАНИЗАЦИИ.

1.1. Основные понятия и этапы развития инвестиционной теории.

1.2. Математическая постановка теории оптимального портфеля.

1.3. Проблемы диверсификации инвестиционного портфеля.

1.4. Оценка эффективности инвестиций, экономического состояния предприятия-эмитента и его финансовой устойчивости.

1.5. Прогнозирование экономических процессов.

Выводы по главе

2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ ПРИНЯТИЯ

ИНВЕСТИЦИОННОГО РЕШЕНИЯ.

2.1. Модель принятия инвестиционного решения.

2.2. Определение эффективности инвестиционной деятельности кредитно-финансовой организации.

2.3. Определение инвестиционной привлекательности эмитента ценной бумаги . со

2.4. Оценка финансовой устойчивости предприятия.

2.5. Формирование списка предприятий-кандидатов на инвестирование.

2.6. Формирование оптимального портфеля инвестиций.

2.6.1. Модернизация постановки задачи формирования оптимального инвестиционного портфеля.

2.6.2. Решение задач оптимального распределения свободных средств инвестора для модели Блека.

2.6.3. Решение задач оптимального распределения свободных средств инвестора для модели Марковича.

2.6.4. Решение задач оптимального распределения свободных средств инвестора для модели Торбина - Шарпа - Лннтнера

Выводы по главе 2.

3. УСОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ.

3.1. Прогнозирование динамических рядов с помощью модифицированного метода экспоненциального сглаживания

3.2. Прогнозирование экономических процессов с использованием нейросетевых регрессионных методов.

3.2.1. Постановки задачи, выбор метода решения.

3.2.2. Выбор аргументов прогноза.:.

3.2.3. Результаты экспериментальных исследований.

3.2.4. Функциональные требования к подсистеме ввода данных . . . .123 Выводы по главе 3.

4. ПРИМЕНЕНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КРЕДИТНО-ФИНАНСОВОЙ ОРГАНИЗАЦИИ

4.1. Анализ результатов инвестиционной деятельности кредитно-финансовой организации.

4.2. Составление инвестиционного портфеля.

Выводы по главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Управление инвестиционной деятельностью кредитно-финансовой организации в условиях нестабильного рынка»

Актуальность темы исследования. Переход к рыночной экономике в России повлек качественные изменения в подходе к инвестиционной деятельности. Основным инвестиционным инструментом стали ценные бумаги, свободно обращающиеся на рынке. В оптимизации инвестиционной деятельности заинтересовано большое количество специализированных кредитно-финансовых организаций (банки, паевые инвестиционные фонды, пенсионные фонды и др.). В данной работе рассматриваются портфельные инвестиции, т.е. приобретение инвестором комплекта ценных бумаг различных предприятий (портфеля) с целью получения от них дохода, как правило, за счет изменения курсовой стоимости.

Основоположником современной теории инвестиций считается Г. Марковиц, который в 1952 г. предложил математическое описание оптимального портфеля и методы его формирования при определенных условиях. Идеи Г. Марковица получили развитие в работах У. Шарпа, Д. Тобина, Д. Линтнера; формированию оптимального портфеля с использованием механизма опционов посвящены работы Ф. Блека, М. Шоуза, Р. Мертона, которые исследовали процессы установившегося рынка. Поэтому их результаты не всегда можно применять для нестабильного российского рынка. Кроме того, формирование портфеля является заключительной стадией принятия инвестиционного решения, которой должен предшествовать ряд не менее важных этапов. Вопросы диверсификации инвестиций подробно исследованы в работах Т. Коггина, Б. Кинга, В. Коэна, Р. Пога. Оценке финансовой безопасности предприятия посвящены работы Э. Альтмана, Р. Тоффлера, Г. Тиссшоу, М. Лисса и др. Эффективность инвестиций в рамках предприятия исследована в работах И .Г. Александрова, Б.Е. Веденеева, Н.П. Федоренко, Д.С. Львова и др. Общепризнанной в международной практике методикой оценки эффективности инвестиций на уровне проекта является методика ЮНИДО, рекомендованная ООН. Эти методы достаточно эффективны, но требуют длительных исследований предприятий с привлечением опытных экспертов поэтому малопригодны в современной динамичной инвестиционной деятельности.

Все инвестиционные решения принимаются в предположении определенного поведения финансового рынка. Поэтому любая инвестиционная деятельность может быть эффективна только при использовании ТОЧНТЛУ И пот^ точных и надежных методов прогноза. Разработке и юложению статистических методов прогноза посвящены работы П. Бикела,

КСа' Г' ДжеН№са' Р- БРаУна и др. Применение методов теории интеллектуальных систем для прогноза исследовано в работах Д. Бестенса,

М. Вуд, Е.З. Демиденко, ГЛ. Яковлевой. Однако, точность этих методов не всегда достаточно высока для использования в инвестиционной деятельности.

Кроме того, отсутствует общепризнанная модель, связывающая все перечисленные этапы принятия инвестиционного решения.

Наличие комплекса указанных проблем в теоретическом и практическом плане определило актуальность темы исследования.

Цель диссертационного исследования - повышение эффективности Управления инвестиционной деятельностью кредитно-финансовой организации на основе разработки методов принятия управленческих решении, учитывающих нестабильность российского финансового рынка.

Достижение поставленной цели потребовало решения следующих задач: провести анализ известных методов принятия инвестиционного решения; построить обобщенную схему принятия управленческих решений при инвестиционной деятельности кредитно-финансовой организации; модернизировать методы принятия управленческих решений на всех этапах инвестиционного процесса; адаптировать классические типы инвестиционного портфеля к Российским условиям;

Усовершенствовать методы прогнозирования финансовых процессов Для обеспечения повышенной точности прогноза и обосновать подход к созданию автоматизированных систем прогнозирования.

Научная новизна диссертационного исследования. При выполнении работы получены следующие новые результаты.

Предложена обобщенная схема управления инвестиционной Деятельностью кредитно-финансовой организации, отличающаяся учетом заимодеиствия всех этапов инвестиционного процесса и использования прогнозирования на каждом из них.

2- Разработана методика анализа эффективности инвестиционной

Деятельности кредитно-финансовой организации, основанная на прогнозировании доходности и риска произведенных инвестиций на следующий период, отличающаяся возможностью оперативного изменения инвестиционной стратегии. отбо 3 М°ДерНИЗИрОВана мет°Дика принятия управленческих решений при от ope предприятий-кандидатов на инвестирование, отличающаяся оптимальным по Ларето составом инвестиционного портфеля. ш ' Предложен квазиоптимальный инвестиционный портфель адаптированный к нестабильному финансовому рынку, отличающиися использованием прогноза цен финансовых инструментов и

ВОЗМОЖНОСТЬЮ vu учета результатов предыдущей инвестиционной

Деятельности, что позволяет повысить доходность портфеля и снизить риск. • Усовершенствован метод прогнозирования тенденций финансовых ков, отличающийся использованием адаптивных нелинейных Регрессионных моделей и информации о внешних факторах, влияющих на прогнозируемый процесс, что позволяет существенно повысить точность оза и использовать разработанную обобщенную схему автоматизированной системы сбора информации.

Объект исследования. Портфельная инвестиционная деятельность кредитно-финансовых организаций.

Предмет исследования. Методы и способы управления портфельной инвестиционной деятельностью кредитно-финансовых организаций.

Методы исследования. В диссертационной работе применялись методы теории управления и системного анализа, теории вероятности, математической статистики, многофакторного анализа, линейного и нелинейного регрессионного анализа, линейного и нелинейного программирования, формализации логических зависимостей, фундаментального анализа.

Достоверность и обоснованность результатов диссертационного исследования определяются корректным применением использованных методов, подтверждаются результатами численных экспериментов и успешным применением разработанных методов в деятельности, кредитно-финансовой организации.

Практическая ценность исследования. Использование разработанных методов, схем и вариантов инвестиционного портфеля широким кругом предприятий, имеющих отношение к инвестиционной деятельности, позволяет упорядочить процесс принятия инвестиционных решений и повысить их эффективность, а, соответственно, доходы предприятий.

Разработанные методики, схемы и варианты инвестиционного портфеля используются в деятельности инвестиционной компании ООО «Финансовый специалист» (г. Саратов).

Апробация результатов работы. Отдельные результаты диссертационного исследования докладывались и обсуждались на: ХУШ Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях», Казань, 2005; Международной научно-практической конференции «Социальные и институциональные факторы экономического развития России», Саратов, 2005; 2-й Международной научной конференции

Аналитическая теория автоматического управления и ее приложения», Саратов, 2005; XIX Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях», Воронеж, 2006; XX Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях», Ярославль, 2007; Международной конференции «Проблемы и перспективы прецизионной механики и управления в машиностроении», Саратов, 2006; Конференции победителей конкурса Международного фонда экономических исследований академика Н.П. Федоренко, Москва, 2006; XXI Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях», Саратов, 2008.

Публикации. Основные положения диссертационной работы опубликованы в 22 научных работах общим объемом 6,8 п.л., в том числе 2 статьи в журналах, включенных в перечень ВАК. Работа «Алгоритм принятия инвестиционного решения» признана победителем конкурса научных работ Международного фонда экономических исследований академика Н.П. Федоренко.

Объем и структура диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы, включающего 175 наименований и приложения. Объем основного текста составляет 152 страницы, 16 таблиц, 39 рисунков, 187 формул.

Заключение диссертации по теме «Управление в социальных и экономических системах», Беликова, Екатерина Леонтьевна

Выводы по главе 4

1. С использованием разработанной методики проведен анализ инвестиционной деятельности кредитно-финансовой организации - паевого инвестиционного фонда «ЛукОЙЛ». Показана работоспособность и эффективность этой методики, определены неэффективно и рискованно вложенные активы, подлежащие ликвидации.

2. С использованием предложенных методов и алгоритмов в период с 01.12.2006 г. по 24.01.2007 г. проводилось опытное формирование инвестиционного портфеля. Эксперименты показали, что использование разработанных методик позволяет существенно снизить риск и повысить эффективность инвестиционной деятельности.

заключение

1. Проведен научный анализ систем планирования и управления инвестициями. Выявлены основные этапы научно правильно организованного инвестиционного процесса.

2. Проведен анализ известных методов прогнозирования, предложен способ их классификации и показано, что ни один из них не соответствует по точности требованиям инвестиционной практики.

3. Предложена модель принятия инвестиционного решения, состоящая из 3-х этапов: анализа эффективности предыдущей инвестиционной деятельности; составления списка предприятий-кандидатов на инвестирование, формирования инвестиционного портфеля.

4. Разработана методика анализа результатов предыдущей инвестиционной деятельности организации-инвестора, в основе которой лежит прогнозирование ее результатов на следующий инвестиционный период.

5. Разработана методика оценки финансовой устойчивости предприятия-кандидата на инвестирование, через определения вероятности дефолта предприятия и лимита банковского кредитования, с использованием модели фирмы Р.Мертона и результатов Блека-Шоулза.

6. Предложена методика составления списка предприятий-кандидатов на инвестирования, базирующаяся на определении рейтинга инвестиционной привлекательности предприятий-эмитентов ценных бумаг по отраслям промышленности.

7. Показано, что в неизменном виде теория оптимального портфеля Марковица не может использоваться в российских условиях, предложен способ ее усовершенствования, заключающийся в использовании прогнозируемых значений доходности и весовых коэффициентов, позволяющих учитывать субъективные предпочтения инвестора, предложены рекомендации по выбору минимальной доходности оптимальных портфелей. Предложен квазиоптимальный вариант портфеля

Марковича, позволяющий использовать в следующем инвестиционном периоде ряд финансовых инструментов из прошлого инвестиционного периода, удовлетворяющих требованиям по доходности и риску.

8. Предложен метод прогнозирования нестационарных финансовых процессов с применением адаптивного модифицированного фильтра Брауна, определены оптимальные параметры фильтра. Это позволило существенно повысить точность прогноза по сравнению с традиционным способом использования этого фильтра.

9. Разработан метод прогнозирования финансовых процессов, базирующийся на использовании нелинейного регрессионного анализа с реализации аппроксимирующей функции искусственной нейронной сетью. Показано, что по сравнению с методами, использующими только ретроспективную информацию о процессах, метод обладает значительно более высокой точностью. Определены оптимальные структура сети и наборы аппроксимирующих функций. Предложена методика отбора внешних финансовых процессов для использования в качестве аргументов прогноза.

10. Результаты опытного применения всех предложенных методов и алгоритмов к деятельности кредитно-финансовой организации показали их работоспособность и эффективность.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Беликова, Екатерина Леонтьевна, 2009 год

1. Аведьян Э.Д. Каскадные нейронные сети / Баркан Г.В., Левин И.К. // Нейрокомпьютеры и их применение: Сб. докл. V Всерос. конф. М.: ИПУ РАН, 1999. С. 358-360.

2. Алексеев М. Ю. Рынок ценных бумаг / М. Ю.Алексеев. М.: Финансы и статистика, 1992.352 с.

3. Алехин Б. И. Рынок ценных бумаг: Введение в фондовые операции / Б. И. Алехин. М.: Финансы и статистика, 1993. 258 с.

4. Альдермейер М. Опционы КОЛЛ и ПУТТ: Экономическое и математическое содержание опционов. Основы теории и практики. Метод, пособ: пер. с нем / М. Альдермейер. М.: Финансы и статистика, 2004.104 с.

5. Андерсен Т. Статистический анализ временных рядов / Т. Андерсен. М.: Мир, 1976. 755 с.

6. Андреев А.Ф. и др. Методические аспекты оценки инвестиционных проектов в нефтяной и газовой промышленности / А.Ф. Андреев. М.: «Полиграф». 1996. 170 с.

7. Андреев Ю.В., Дмитриев A.C. Динамический хаос и нейронные сети в задачах классификации и распознавания / Ю.В.Андреев, A.C. Дмитриев // Нейрокомпьютеры и их применение: Сб. докл.У Всерос. конф,- М.: ИПУ РАН, 1999. С.438-441.

8. Анищенко B.C. Сложные колебания в простых системах / B.C. Анищенко. М.: Наука, 1990. 345 с.

9. Ануфриев И. Е. Самоучитель Matlab 5.3/б.х. / И. Е. Ануфриев. СПб.: «БХВ-Петербург», 2002. 720 с.

10. Арсланова З.Н., Лившиц В. Б., Методы оценки эффективности инвестиционных проектов / З.Н. Арсланова, В.Б. Лившиц // Инвестиции в России. 1995. №№ 1,3,5.

11. Афифи A.A., Эйзен С.П. Статистический анализ: Подход с использованием ЭВМ /

12. A.A. Афифи, С.П. Эйзен. М.: Мир, 1982. 488 с.

13. Баззел Р. Д., Кокс Д.Т., Браун Р.В. Информация и риск в маркетинге / Р. Д. Баззел, Д.Т. Кокс, Р.В. Браун. М.: «Финстатппформ», 1993. 314 с.

14. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях. Вопросы анализа и процедуры принятия решений / Р.Беллман, Л.Заде. М.: Мир, 1976, 259 с.

15. Беренс В., Хавронек П., Руководство по оценке эффективности инвестиций /

16. B. Беренс, П.Хавронек. М.: «ИНФРА-М», 1995, 220 с.

17. Бикел П., Доксам К. Математическая статистика / П. Бикел, К. Доксам. М.: Финансы и статистика. 1983. 278 с.

18. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов, прогноз и управление / Дж. Бокс, Г. Джепкинсм. М.: Мир, вып. 1, 1974. 408 с.

19. Большее Л.Н. Таблицы математической статистики / Л.Н. Болыиев, Н.Б. Смирнов. М.: Наука, 1983. 416 с.

20. Боровков A.A. Математическая статистика / A.A. Боровков. М.: Наука, 1984. 219 с.

21. Браверман Э.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных/Э.М.Браверман, И.Б.Мучник. М.: Наука, 1983. 467 с.

22. Браверманн Э.М. Математические модели планирования и управления в экономических системах / Э.М. Браверманн. М.: Наука, 1976. 368 с.

23. Бромвич М. Анализ экономической эффективности капиталовложений / М. Бромвич. М.: «ИНФРА-М», 1996. 280 с.

24. Булдакова Т.И., Суятинов С.И. Нейрокомпьютерные системы / Т.И. Булдакова,

25. C.И. Суятинов. Саратов: СГТУ , 1999. 96 с.

26. Буренин А.Н. Фьючерсные и опционные рынки / А.Н.Буренин. М.: Тривола, 1995. 159 с.

27. Бэстенс Д.-Э., Ваи Ден Берг В.М., Вуд Д. Нейронные сети и финансовые рынки / Д.-Э. Бэстенс, В.М. Ван Ден Берг, Д. Вуд. М.: Научное издательство, 1997. 236 с.

28. Вентцсль Е.С. Исследование операций / Е.С. Вентцель. М.: Советское радио, 1972. 259 с.

29. Вентцель Е.С. Теория вероятностей / Е.С. Вентцель. М.: 1969. 576 с.

30. Виленский П. С., Смоляк С. Г., Расчет инвестиционного проекта / П. С. Виленский, С. Г., Смоляк. // Инвестиции в России. 1995. №4. С 31-37.

31. Воронов К.Н., Хайт И.П. Коммерческая оценка инвестиционных проектов / К.Н. Воронов, И.П. Хайт. СПб.: ИКФ «Альт», 1993. 256 с.

32. Воронов К.Н., Хайт И.П. Оценка коммерческой состоятельности инвестиционных проектов / К.Н.Воронов, И.П.Хайт. // Финансы. № 11. С 27-35.

33. Вучков И.Н., Бояджиева JI.H., Солаков Е.Б. Прикладной линейный регрессионный анализ / И.Н. Вучков, Л.Н. Бояджиева, Е.Б. Солаков. М.: Финансы и статистика, 1987. 239 с.

34. Галушкин А.И. Нейронные сети и проблема малой выборки / А.И. Галушкин // Нейрокомпьютеры и их применение: Сб. докл. V Всерос. конф.- М.: ИПУ РАН, 1999. -С. 399-401.

35. Галушкин А.И., Фомин Ю.И. Нейронные сети как линейные последовательные машины / А.И.Галушкин, Ю.И., Фомин. М.: МАИ, 1991. 254 с.

36. Гилев С.Е. Сравнение методов обучения нейронных сетей / С.Е. Гилев // Нейроинформатика и ее приложения: Тез. докл. III Всерос. Семинара. Красноярск: КГТУ, 1995.-С. 80-81.

37. Гилев С.Е., Миркес Е.М. Обучение нейронных сетей / С.Е.Гилев, Е.М. Миркес // Эволюционное моделирование и кинетика.- Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1992. -С. 9-23.

38. Гилл Ф., Мюррей У. Райт М. Практическая оптимизация / Ф. Гилл, У. Мюррей, М.Райт. М.: Мир. 1985. 509 с.

39. Глущенко В.В., Глущенко И.И. Разработка управленческого решения. Прогнозирование планирование. Теория проектирования экспериментов / В.В. Глущенко, И.И.Глущенко. Железнодорожный: ТОО НПЦ «Крылья», 1997. 421 с.

40. Гнедепко Б.В. Курс теории вероятностей: учебник / Б.В. Гнеденко. М.: Наука, 1988. 488 с.

41. Горбань А.Н. Алгоритмы и программы быстрого обучения нейронных сетей / А.Н. Горбань // Эволюционное моделирование и кинетика. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1992. - С. 36-39.

42. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей / А.Н. Горбань. М.: СП "ПараГраф", 1990. 261 с.

43. Горбань А.Н., Миркес Е.М. Функциональные компоненты нейрокомпьютера / А.Н. Горбань, Е.М. Миркес. // Нейроинформатика и ее приложения: Материалы III Всерос. Семинара. Красноярск: КГТУ, 1995. Ч. 1 - С. 79-90.

44. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере / А.Н. Горбань, Д.А. Россиев. Новосибирск: Наука. Сиб. изд. фирма РАН, 1996. 276 с.

45. Горбань А.Н., Россиев Д.А., Коченов Д.А. Применение самообучающихся нейросетевых программ / А.Н. Горбань, Д.А. Россиев, Д.А. Коченов. Красноярск: СПИ, 1994. 169 с.

46. Грабовый П.Г., и др. Риски в современном бизнесе / П.Г. Грабовый. М.: Алане, 1994,238 с.

47. Давыдова Г.В., Беликов А.Ю. Методика количественной оценки риска банкротства предприятий / Г.В. Давыдова, А.Ю. Беликов //Управление риском, 1999, № 3.- С. 13-20.

48. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия / Е.З. Демиденко. М.: Финансы и статистика, 1981. 302 с.

49. Денис Дж. Мл., Шнабель Р. Численные методы безусловной оптимизации и решения нелинейных уравнений / Дж. Мл. Денис, Р. Шнабель. М.: Мир, 1988. 440 с.

50. Ежов A.A., Щумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе / A.A. Ежов, С.А. Шумский. М.: МИФИ, 1998. 224 с.

51. Заде JI. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений / Л.Заде. М.: Мир, 1976. 421 с.

52. Ивахнешсо А.Г. Персептроны / А.Г. Ивахненко. Киев: Наукова думка, 1974. 179 с.

53. Иващепко В.А., Васильев АД., Резчиков А.Ф. Методы прогнозирования электрической нагрузки предприятий в условиях АСУ электропотреблением / В.А. Иващенко, А.Д. Васильев, А.Ф. Резчиков // Мехатроника, автоматика и управление, 2006 г. № 7. с. 52-55.

54. Идрисов A.M. Методические рекомендации по планированию и анализу эффективности инвестиций / A.M. Идрисов. М.: ИНТУ «Интекс», 1994. 210 с.

55. Касимов Ю.Ф. Основы теории оптимального портфеля ценных бумаг / Ю.Ф. Касимов. М.: Филинъ, 1998, с. 142.

56. Кенделл М. Временные ряды / М. Кенделл. М.: Финансы и статистика, 1981. 199 с.

57. Кильдишев Г.С. Френкель А. А. Анализ временных рядов и прогнозирование / Г.С. Кильдишев, А.А.Френкель. М.: Статистика, 1973. 272 с.

58. Ковалев В.В. Методы оценки эффективности инвестиции / В.В. Ковалев // Бухгалтерский учет. 1993. №8. С. 42-47.

59. Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности / В.В. Ковалев. М.: Финансы и статистика, 1996. 361 с.

60. Кох Р., Тимотти У. Управление банком : пер с англ. В 5 кн., в 6 ч. / У.Тимотти, Р.Кох. Уфа: Спектр, 1993.164 с.

61. Коченов Д.А., Миркес Е.М. Определение чувствительности неиросети к изменению входных сигналов / Д.А.Коченов, Е.М. Миркес // Нейроинформатика и ее приложения: Тез. докл. III Всерос. Семинара,- Красноярск: КГТУ, 1995. С. 61.

62. Кулаков А.Е. Управление активами и пассивами банка / А.Е. Кулаков. М.: «БДЦ-пресс», 2004, 256 с.

63. Куликовский К.Л., Купер В.Я. Методы и средства измерений: учеб. пособие для вузов /К.Л. Куликовский, В.Я. Купер. М.: Энергоатомиздат, 1986. 448 с.

64. Лапшин A.B., Львов A.A. Применение функций с ограниченным изменением к анализу волновых сигналов и изображений / A.B. Лапшин, A.A. Львов // Доклады Росситекшикадемии естественных наук. Поволжское межрегиональное отделение. 1999,

65. Линник Ю.В. Метод наименьших квадратов и основы теории обработки наблюдении/Ю.В. Линник. М.: ГИФМЛ, 1958. 336 с.

66. Лисицкая Е.Л. Алгоритм принятия инвестиционного решения / Е.Л. Лисицкая // Информационные технологии в науке, производстве и социальной сфере: сб. науч. статей. Саратов: Научная книга, 2006. - С. 157-162.

67. Лисицкая Е.Л. Использование нелинейных регрессионных моделей для прогнозирования тенденций финансовых рынков / Е.Л. Лисицкая. Г.Л. Яковлева // Вестник Саратовского государственного технического университета, 2007. № 1(21).1. Вып. 1. С. 172-177.

68. Лисицкая Е.Л. Моделирование принятия инвестиционного решения / Е.Л. исицкая, Т.А. Скоробогатова // Национальная экономика как социотехническая система:сб. науч. статей,- М.: МАКС Пресс, 2006. С. 242-248.

69. Лисицкая Е.Л. Модель оптимизации инвестиционного портфеля фондовых активовв условиях диверсификации финансовых инструментов / П. Г. Акулова, Е.Л. Лисицкая //

70. Вопросы развития промышленных предприятий: сб. науч. статей. Саратов: СГСЭУ, 2006. - С. 4-13.

71. Лисицкая Е.Л. Определение оптимального потока инвестиций / Е.Л. Лисицкая // Математические методы в технике и технологиях: сб. трудов ХУШ Междунар. конф.: в 10 т. . 7. Математические методы и задачи в экономических и гуманитарных науках.

72. Казань: КГТУ, 2005. С. 18-21.

73. Лисицкая Е.Л. Оптимизация управления инвестиционной деятельностью / Е.Л. исицкая // Проблемы и перспективы прецизионной механики и управления вмашиностроении: материалы Междунар. науч. конф. Саратов: СГТУ, 2006. - С. 156-159.

74. Лисицкая Е.Л. Применение методов теории нечетких множеств к решению задачи инвестирования / Е.Л. Лисицкая // Аналитическая теория автоматического управления и ее приложения: труды 2-й Междунар. науч. конф. Саратов: СГТУ, 2005. - С. 211-214.

75. Лисицкая Е.Л. Решение задачи принятия инвестиционного решения / Е. Л. 1исицкая // Вопросы развития промышленных предприятий: сб. науч. статей. Саратов:1. СГСЭУ,2006.-С. 101-106.

76. Лисицкая ЕЛ Спал 149 тенденций финансовых рынков'/е'л лТГ Н6Гтсе™ методов прогнозированияпромышленных предприятий: сб нау^ Маликов // Вопросы р'азвития

77. Лисицкая Е Л ФопМИп™ статеи,- Саратов: СГСЭУ, 2006. С 46-48 ^Яковлева // М^Л^ицкая, Мювдунар. конф . ,0 не методы в технике и технологиях: сб. трудов ХУШ

78. ЭДанах автоматическоГда^ТГГ!,^^ измерительной информации в Мартынов А п О,™,, Л Львов' СаРатов: СГТУ. 2005.82 с

79. Ф.»а„совьШНововведе„ЩМТ^.ГмарГССвТ ГТ ™ "о

80. М.: Фи„а„сь, и стати™™982 г^Т" и регрессия / Ф. Мостеллер, Дж. Тьюки.

81. НеГек^То ':п~иНеИЯ/Ф' ^ ^ »*>■ ^ с.фина„са™/А.о.Нед„секГ~„ТнТ„сГ™ИХ МН°ЖеСТВ « ™«ия

82. Общая теория статистии, г™" Финансовый анализ, .№2, 2000. Деятельное™ у,е6нш методология в изучении коммерческой543: с. Д Р Д' А А' Сп"Р"т- О.Э. Башиной м.: Финансы и

83. ЙГпЖ^1^^^^ РаС"е1 " РИСК ' А'А' Первозванский,

84. Ш- Позии ад'Щ^^Г™»^ П<— ^ 286 е.

85. С' Г| нейронных структур / И.В. Позин. М, Наука, 1970.1. Пшеничный К гт ттв——»'•"Й^.Й^^^™™- Перцептрон и теория механизмов

86. М0^ДелРоТтд^99Б5Т43сКИЙ M6H™MeHT: ПРеД^тавление финансовых услуг / П.С. Роуз.

87. Л.Н Скуч^шГт aT№h ГТ0ДЫ onPe*e™*, оценки прогнозирования / Г1. икучалина, Т.А. Крутова. М.: ГКС РФ, 1995 561 с

88. Е Н Соколов^ г r' ВаЙТКЯВИЧулС ГГ- Нейроинтеллект: от нейрона к нейрокомпьютеру / j ¡2 Соколов> Г-Г- Ваиткявичус. М.: Наука, 1989. 238 с.

89. Г.М ФихтснтлГи^'^' лJPC„ диФФеРенЦиального и интегрального исчисления: /119 ф « ' УКа' 1966, Т- 1 607 С'; 197°- Т- 2" 800с-' 1970- Т 3. 656 с. 1978. 54бТ П' Те°РИЯ ПОЛезности для принятия решений / П. Фишберн. М.: Наука,

90. АА ФГ^%аВЬе! ,И'П' ИнФ°Рмационные характеристики нейронных сетей /

91. Т ' Муравьев- М" Наука, 1988. 180 с.коле6аний/РГЛСуп^ Пр°^е™ние и Депрессия: теоретический анализ циклических

92. X берлер- М-' НаУка>1960. 391 с.1959. 496 с°еН Э' ЭкОНОМИЧеские ЧИКЛЬ1 и национальный доход / Э. Хансен. Ы. : Мир, Т2С.' Хачатуров°М^ На^а,3^ 9™4 259^Ые ПР°бЛеПМЫ народно-хозяйственного комплекса /

93. MoLeimTnnof'' КубиСчбК А" МеТОДЫ анализа нелинейных динамических

94. Р5 ГпТ' А" КЛИЧ' А- КУбичек. М.: Мир, 1991. 368 с.

95. ПьнанТпвЖВ я iaCTH0CTb В СТаТИСТИКе ' Д*л- ХьюбеР. М, Мир, 1984. 304 с. Систем,1983 344с НеИр0К0МпьютеР и его применение / В.Д. Цыганков. ЪЛ.: Сол

96. BHDTvaiümiP^ Д'И'' 3аЙЦСВ В-Ю- Финансово-экономический блок в системах

97. S^r^rT«7 Д-И'ШаПИР°' ВЮ" Зайцев // Нейрокомпьютеры и их применение. Сб. докл. V Всерос. конф. М.: ИПУ РАН, 1999. - С.294-298

98. Дж." ^Шт^Г^^ ДЖ" Инвестиции / У. Шарп," Г. Алекеандер,зо9: вГ"ие'г-Шустер- м-: Мир'1988-240 савтоматизиппттлг ^исицкии Л.А. Неиросетевой подход к созданиюавтоматизированных систем прогнозирования / ГЛ. Яковлева, Л.А. Лисидкий //

99. Нейрокомпьютеры и их применение: Сб. докл. VIII Всерос. конф.- М.: ИПР РАН, 2002. -С. 119.

100. Яковлева Г.Л., Яковлев В.Л., Лисицкий Л.А. Применение нейросетевых алгоритмов к анализу финансовых рынков/ Г.Л. Яковлева, В.Л. Яковлев, Л.А. Лисицкий // Информационные технологии. 1999. № 8. С. 25-30.

101. Яковлева ГЛ., Яковлев В.Л., Малиевский Д.А. Нейросетевая экспертная система управления портфелем банка / Г.Л. Яковлева, В.Л.Яковлев, Д.А. Малиевский // Нейрокомпьютеры и их применение: Сб. докл. V Всерос. конф. М.: ИПУ РАН, 1999. С. 291-294.

102. Якушев Д.Ж. Нейронные сети для финансовых приложений / Д.Ж. Якушев // Нейрокомпьютеры и их применение: Сб. докл. V Всерос. конф. М.: ИПУ РАН, 1999 -С.288-290.

103. Altman Е. Corporate Financial Distress /Е. AltraanNew York, Wiley, 1983. 412 p.

104. Bazaraa M. S., Sherall H. D., Shetty С. M. Nonlinear Programming (2nd ed.) / M. S.Bazaraa, H. D.Sherall, С. M. Shetty Wiley & Sons, 1994.

105. Black F. and Sholez M. The Pricing of Options and Corporate Liabilities / F.Black, M. Sholez//Journal of Political Economy 81(3) May/June 1973.

106. Black F. Bank Gap Management and Use of Financial Futures Text. / F. Black// Journal of Financial Economics. -1975- №2. P.323-339.

107. Broaddus Alfred Linear programming: A new approach of Bank Portfolio Management Text. / Alfred Broaddus // Monthly Review Federal Reserve Bank of Richmond- 1972. -November. P. 3-11.

108. Chorafas D.N. Chaos Theory in the Financial Markets / D.N.Chorafas. New York: Probus Publishing, 1994. 254 p.

109. Cohen K. J. Linear programming and Optimal Bank Assert Management Decisions Text. / K. J. Cohen, F.S. Hammer // Journal of Finance. -1967- May.- P. 147-168.

110. Cootner R. H. (ed) The Random Character of Stock Market Price, MIT. Press Cambridge, Mass, 1967.

111. Fausett L.V. Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms and Applications. London: Prentice Hall, 1994. 364 p.

112. Fisher I. Theory of Interest, Macmillan, New York, 1930.

113. Fulcher J. Neural networks: promise for the future? // Future Generat. Comput. Syst. 1990-1991. Vol. 6, № 4. p. 351-354.

114. Grossberg S. Nonlinear Neural Networks: Principles, Mechanism and Architectures // Neural Networks. 1988. Vol. 1, № 1. P. 17-62.

115. Handbook of modem finance. Editor D.E.Logue. Warren, Gorham & Lamont: Boston — New York, 1984.

116. HaykinS. Neural Networks. A Comprehensive Foundation. New York: Macmillian College Publishing Company, 1994. 696 p.

117. Kaufman A.F. Gap Management Text./ Journal of Finance. -1984- May.- P. 124-148.

118. Knight F. H. Risk. Uncertain and Profit, Houghton Mifflin, Boston and New York, 1921.

119. Kohonen T. Self-organization and Associative Memory. New York: Springer-Verlag, 1989.266 р.

120. Lintner J. The Valuation of Risk Assets and the Selection of Risky Investments in Stock Portfolios and Capital Budgets. Revew of Economics and Statistics , February, 1965, pp. 13-27.

121. London Stock Exchange Secondary Market Fact Sheet. December 2000. Htttp://www. londonstockexchange.com/market/excel/ Fsto0012.xls

122. Basil, Bk^kteTl 990М' ^ ^^ ^^ ™ Portfolio Choice and CaPitaI Markets>

123. New Уотк^959/2тпН' ^ SeIection: Efficient Diversification of Investment, Wiley,

124. New York, 1959/ Journal of Finance. Marc.- P. 38-48.1952-у 7 5.SP0rtf0li° S6leCti0n TeXt./ RM- Markowitz// Journal of Finance.

125. Pes0ek//ThSernBn^ BafS' S?P,Iy FUnCti°n and the Equilibrium Quality of Money Text./ B.P. Fe ek// The Canadian Journal of Economics, 1979,- August. -P.357-385.

126. William Pool'e ,C^mercial Bank Reserve Management in Stochastic Model Text./

127. William Poole // Journal of Finance. -1968- December, P. 769-791

128. Е-от'Г^ Text./ Richard C. Porter //Yale

129. Risk JournalnfFi Poo , cet РГке: A Th60ry ofMarket Equilibrium under Conditions of yij J°Uhmal °f/lnance 29(3) September, 1964, pp. 425-442.1963. R A Slmplified Model for Portfolio Analysis, Management Science, January,

130. Theory of ы/Лр yheoiyofPortfolio Selection in F.H. Hahn and F.R.P. Brechling (eds), Thetheory of Interest Rate, London, Macmillan, 1965, pp. 3-51.

131. Toevs A Managing Interest Rate risk in Bank and Thrifts Text./

132. P.20 35 V1CW ' Federal Reserve Bank of San Francisco. 1983- No 2 (Spring).

133. ИНФРА-М^С00б|е^415"с. ^ытее офажзвание)3 "" —ности», -М,