Расширение портфеля инструментов для управления финансами предприятия с целью повышения доходности вложений является актуальной задачей. В статье мы обсудили модель системы поддержки принятия торговых решений на финансовых рынках на основе вероятностного анализа и машинного обучения, которая может быть использована для ее решения. Целью работы является разработка и апробация модели системы поддержки принятия решений при совершении торговых операций с биржевыми финансовыми инструментами в рамках процесса управления финансами предприятия. Модель основана на технологиях машинного обучения, обеспечивающих получение больших объемов исходных данных, их первичную обработку, формирование многомерного пространства векторов признаков и его трансформацию. Метод прогнозирования рассмотрен на основе правила Байеса. Полученные байесовские вероятности собраны в гиперкуб, который используется для определения правил принятия торговых решений. Разработанная модель протестирована на исторических данных срочного рынка Московской биржи на примере фьючерса на индекс РТС в качестве основного инструмента для выполнения операций и фьючерса на курс доллара США к рублю в качестве вспомогательного инструмента, используемого для анализа. Для оценки результатов тестирования разработаны количественные метрики, включающие в себя количество и объем прибыльных и убыточных сделок, среднюю/средний прибыль/убыток в расчете на одну сделку. С их помощью проанализирована эффективность и границы применимости разработанной модели. Модель может быть реализована в виде программного HFT-робота, способного обеспечить вероятность получения прибыли, превышающую вероятность потерь. В качестве дальнейших шагов по развитию данной темы могут быть предприняты исследования механизмов формирования векторов признаков с помощью методов интеллектуального анализа данных.
Идентификаторы и классификаторы
Задача срочного размещения временно свободных денежных средств возникает у многих предприятий и организаций в процессе их деятельности. Она может быть решена с помощью банковских депозитов, а также государственных и корпоративных облигаций [1]. Однако такие вложения имеют минимальный риск и низкую доходность. Для увеличения общей доходности часть денежных средств может быть направлена на спекулятивные торговые операции с ценными бумагами и производными финансовыми инструментами, например фьючерсами, опционами [2]. Такие операции имеют более потенциально более высокую доходность, однако сопряжены с повышенными рисками. Для их успешного выполнения представители финансовых служб предприятий, для которых деятельность на финансовых рынках не является основной (они не являются профессиональными трейдерами, совершающими большое количество сделок на регулярной основе), нуждаются в работоспособных системах поддержки принятия решений.
Список литературы
1. Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов / пер. с англ. Н. Барышниковой. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2008. 1008 c.
2. Шимко П.Д. Международный финансовый менеджмент: учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Издательство «Юрайт», 2014. 494 с. EDN: VTUJCN
3. Чеботарев Ю.А. Торговые роботы на российском фондовом рынке. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Смартбук, 2011. 160 с.
4. Yule G. On the method of investigating periodicities in disturbed series // Philosophical Transaction. 1927. Vol. 226A. P. 267-298.
5. Slutsky E. The summation of random causes as the source of cyclical processes // Econometrica. 1925. Vol. 56. P. 105-146.
6. Арженовский С.В., Молчанов И.Н. Статистические методы прогнозирования: учебное пособие. Ростов-н/Д.: Рост. гос. экон. ун-т «РИНХ», 2001. 73 с. EDN: WLTLTR
7. Уотшем Т.Дж., Паррамоу К. Количественные методы в финансах / пер. с англ. под ред. М.Р. Ефимовой. М.: Финансы, ЮНИТИ, 1999. 527 с.
8. Box G., Jenkins G.M., Reinsel G. Time Series Analysis: Forecasting and Control. 3rd edition. New Jersey: Prentice Hall, 1994. 614 р.
9. Murphy J. Technical Analysis of the Financial Markets: A Comprehensive Guide to Trading Methods and Applications. New York: Institute of Finance, 1999. 576 р.
10. Мантенья Р.Н., Стенли Х.Ю. Введение в эконофизику. Корреляции и сложность в финансах / пер. с англ. В.И. Гусева, С.В. Малахова, А.И. Митуса под ред. В.Я. Габескирия. М.: ЛИБРОКОМ, 2009. 187 с.
11. Шустер Г. Детерминированный хаос. Введение / пер. с нем. М.: Мир, 1988. 253 с.
12. Безручко Б.П., Смирнов Д.А. Математическое моделирование и хаотические временные ряды. Саратов: ГосУНЦ «Колледж», 2005. 320 с. EDN: QJQIXH
13. Балонишников А.М., Балонишникова В.А., Копыльцов А.В. Прогнозирование временных рядов методами Фармера-Сидоровича и Бокса-Дженкинса // Известия Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена. 2011. № 141. С. 7-16. EDN: OFUWHL
14. Григорьев В.П., Козловских А.В., Марьясов Д.А. Исследование математической модели фьючерсных рынков // Рынок ценных бумаг. 2005. № 9(288). С. 38-42.
15. Bishop C. Pattern Recognition and Machine Learning. New York: Springer, 2006. 738 p.
16. Leskovets Y., Radjaraman A., Ulman J. Mining of Massive Datasets. Cambridge University Press, 2011. 457 р.
17. Shen S., Jiang H., Zhang T. Stock Market Forecasting Using Machine Learning Algorithms [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://cs229.stanford.edu/ proj2012/ShenJiangZhang-StockMarket ForecastingusingMachineLearningAlgor ithms.pdf.
18. Miller R.S., Shorter G. High Frequency Trading: Overview of Recent Developments. Washington, DC Congressional Research Service, 2016. 19 р.
19. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969. 366 с. EDN: NRYKLC
20. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. Том 1. М.: Мир, 1964. 484 с.
21. Толмачев А.В., Синицын Е.В. Вероятностный анализ в высокочастотном трейдинге // Российские регионы в фокусе перемен: сборник докладов XI Международной конференции. Екатеринбург: Издательство УМЦ УПИ, 2016. Ч. 1. С. 91-97. EDN: ZFMTWV
Выпуск
Другие статьи выпуска
В современных социально-экономических условиях выпускники вузов оказываются дезориентированными на рынке труда. С одной стороны, у выпускников недостаточно знаний о реальных требованиях рынка труда к уровню и качеству подготовки молодых специалистов, а с другой - собственная оценка своих умений, навыков и профессиональных представлений не адекватной. Это обстоятельство обусловлено некоторой обособленностью высшего образования от реальных запросов рынка труда, том числе отсутствием механизмов распределения выпускников вузов по организациям, а также институтов трудоустройства и карьеры молодежи. Таким образом, актуальность исследования обусловлена существованием проблемы адаптации молодежи на рынке труда, требующей совершенствования, и усиливается тем, что она имеет практическую направленность. Материалы работы могут быть использованы в последующих научных исследованиях молодежного сегмента рынка труда, а также при подготовке учебных пособий и чтении учебных курсов в вузах по основам технологий трудоустройства и эффективному поведению молодежи на рынке труда. Актуальность проблемы эффективной занятости молодежи и регулирования молодежного сегмента рынка труда в условиях реформирования экономики определили выбор цели исследования, которая состояла в изучении мнения выпускников относительно собственных перспектив трудоустройства и необходимости оказания им более эффективной помощи со стороны вуза в вопросах повышения адаптационных возможностей и занятости. Анализ эмпирического материала, полученного с помощью метода анкетного опроса в ходе изучения мнения студенческой молодежи в возрасте от 20 до 21 года на базе УрФУ в г. Екатеринбурге, показал: выпускники вуза демонстрируют повышенный уровень тревожности, сталкиваясь с трудностями в период поиска будущего места работы и трудоустройства, не обладая соответствующими навыками поведения на рынке труда и технологиями поиска и трудоустройства; вузу необходимо уделять особое внимание вопросам содействия трудоустройству и адаптации на рынке труда выпускников.
Исследование посвящено эмпирическому анализу влияния человеческого капитала на производительность российских предприятий. Цель исследования состоит в выявлении характера и степени воздействия внешних эффектов от человеческого капитала в регионе на производительность предприятий. На основе базы данных «Руслана» по 76 769 российским фирмам за период с 2006 по 2015 г. оценено влияние внешних эффектов для фирм от развития человеческого капитала в регионе. В качестве основной эмпирической модели была разработана эконометрическая модель анализа панельных данных с фиксированными эффектами. В статье также представлены особенности каналов, посредством которых человеческий капитал влияет на деятельность фирм. Уделяется внимание моделям, посвященным взаимосвязи между человеческим капиталом и инновациями. Рассматривается индекс развития человеческого потенциала, разработанный ООН, а также предлагается его модификация для оценки человеческого капитала в российских регионах. Индекс интерпретируется как с позиции оценки достигнутого в регионах уровня жизни, так и с позиции возможного вклада человеческого капитала в повышение производительности фирм. Оценено место России в мире в контексте данного индекса, а также проанализирована ситуация в регионах России. Полученные в ходе эконометрического моделирования результаты подтверждают, что уровень развития человеческого капитала, наряду с внутренними характеристиками фирм, способствует росту производительности предприятий. Результаты исследования будут полезны для разработки стратегий развития фирм и их успешной реализации. Также результаты могут служить основой для разработки экономической политики, нацеленной на рост производительности и экономическое развитие. Совершенствование систем образования и здравоохранения, а также рост равенства возможностей и доходов, будут способствовать росту производительности российских предприятий.
Статья посвящена рассмотрению концептуальных основ формализованного моделирования показателей дивидендной политики и производных от них показателей рыночной активности (положения на рынке ценных бумаг) компании в условиях нейтрального подхода к осуществлению ее дивидендной политики как инструмента анализа и прогнозирования данных показателей. Методологическую основу исследования составили теория иррелевантности дивидендов, теория существенности дивидендной политики и концепция устойчивого развития компании. Показано, что формализация представления о нейтральном подходе к осуществлению дивидендной политики предполагает построения соответствующих ему моделей таких важнейших показателей, характеризующих дивидендную политику и рыночную активность компании, как коэффициент дивидендного выхода, коэффициент дивидендного покрытия, ожидаемая цена обыкновенной акции, дивидендная доходность обыкновенной акции и коэффициент котируемости обыкновенной акции (соотношение цены и прибыли на обыкновенную акцию). Построенные формализованные модели перечисленных выше показателей могут быть использованы в прогнозно-аналитических оценках значений этих показателей, а также позволяют выявлять причины их отклонения посредством расчета влияния на него содержащихся в этих моделях определяющих факторов, выполняемого соответствующими методами факторного анализа, в условиях нейтрального подхода к осуществлению дивидендной политики компании. Автор приходит к выводу, что разработанные им формализованные модели важнейших показателей дивидендной политики и производных от них показателей рыночной активности компании являются достаточно действенным инструментом их анализа и прогнозирования, обеспечивая принятие эффективных решений по управлению дивидендной политикой компании в условиях нейтрального подхода к ее осуществлению.
Целью данной статьи является решение одной из нетривиальных задач производственной деятельности, возникшее на предприятии лесной направленности. Предприятие ставит целью расширение отдельных пунктов производства с последующим определением: объемов производства и транспортировки с каждой из точек (мест производства, складов и т. д.). Гипотеза заключается в том, что решение такой производственной проблемы лежит в комплексном решении пяти задач линейного программирования: производственная задача (классическая постановка), задача размещения центров, задача максимального потока, задачи минимизации времени, транспортная задача. В работе представлены основные алгоритмы поиска оптимального решения, сформулирована комплексная задача, построена модель и реализован алгоритм поиска оптимального решения. Было показано, что такую задачу возможно сформулировать в рамках комплексной задачи линейного программирования. Тест модели произведен на 38 вершинах с 16 пунктами входа, 3 пунктами выхода. Показано, что такую задачу возможно решать и визуализировать средствами пакета Matlab. Рассмотрены модификации модели и возможные алгоритмы решения в зависимости от объема выборки данных. Разработанная модель может быть применена на предприятии любой производственной направленности, где стоит главной задачей поиск оптимального комбинаторного варианта вектора товаров при условии, во-первых, минимизации производственных издержек и затрат на транспортировку готовой продукции, во-вторых, получения максимальной прибыли, в-третьих, минимальных издержек при открытии новых пунктов производства. Такая задача в точности подходит к экономической ситуации, когда предприятию еще предстоит расшириться (открыть новые пункты производства), и оно осуществляет попытки по определению мест производства из рассматриваемого списка, объема производства из имеющегося в наличии сырья, способа отправки (как можно больше товара). Такая проблема носит характер нетривиально комбинаторный.
Превращение российских городов в самостоятельные центры экономического развития требует от исследователей более пристального изучения способов формирования успешных территориальных образований, аккумулирующих лучший человеческий капитал и инвестиции, а также систематизации применяемых их руководством инструментов управления. В статье содержится обобщение мирового опыта реализации предпринимательского подхода к управлению городом. Теоретическую основу исследования составляет концепция города-предпринимателя, активно разрабатываемая в течение последних десятилетий за рубежом. Авторы видят цель своей работы в том, чтобы, используя кейсы из современной истории городов стран Европы, США и Китая, выявить наиболее успешные инструменты управления, а также определить общие условия их эффективного применения, независимо от страновых особенностей. В статье уточнено понятие «город-предприниматель», в соответствии с ним предложена авторская классификация управленческих инструментов и сложившихся на их основе управленческих практик, сформулированы условия успешной реализации концепции города-предпринимателя. Установлено, что городпредприниматель может «выращиваться» и успешно функционировать при различных правилах игры, независимо от степени защищенности прав собственности, развития гражданского общества, политической культуры. Полученные результаты позволяют утверждать, что предпринимательский подход к управлению городом может стать способом развития российских городов, однако на данный существует ряд институциональных барьеров, препятствующих его успешному применению. В дальнейшем необходимо выработать алгоритм применения концепции города-предпринимателя в российском экономическом пространстве.
Издательство
- Издательство
- УрФУ
- Регион
- Россия, Екатеринбург
- Почтовый адрес
- 620002, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. Мира, д. 19
- Юр. адрес
- 620002, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. Мира, д. 19
- ФИО
- Кокшаров Виктор Анатольевич (Ректор)
- E-mail адрес
- rector@urfu.ru
- Контактный телефон
- +7 (343) 3754507
- Сайт
- https://urfu.ru/ru