Leadership and Management Leadership and Management Лидерство и менеджмент 2410-1664 BIBLIO-GLOBUS Publishing House 117177 10.18334/lim.10.1.117177 LINYJU Articles Статьи Research Article Formalization of expert systems to support investment decision-making in financial markets Формализация экспертных систем поддержки принятия инвестиционных решений на финансовых рынках Voronova Natalya Stepanovna Воронова Наталья Степановна

Проф., д.э.н., проф.

 n.voronova@spbu.ru Yakovleva Elena Anatolevna Яковлева Елена Анатольевна

Проф., д.э.н., доцент

 helen7199@gmail.com Sharich Ermin Emirovich Шарич Эрмин Эмирович

студент

 st062696@student.spbu.ru Yakovleva Darya Dmitrievna Яковлева Дарья Дмитриевна

студент

 st062671@student.spbu.ru St Petersburg State University Санкт-Петербургский государственный университет Saint Petersburg State University of Economics Санкт-Петербургский государственный экономический университет 31 03 2023 10 1 VOL 10, NO1 (2023) ТОМ 10, №1 (2023) 111 126 20 12 2022 Copyright ©; 2023, Voronova N.S., Yakovleva E.A., Sharich E.E., Yakovleva D.D. Copyright ©; 2023, Воронова Н.С., Яковлева Е.А., Шарич Э.Э., Яковлева Д.Д. 2023 Voronova N.S., Yakovleva E.A., Sharich E.E., Yakovleva D.D. Воронова Н.С., Яковлева Е.А., Шарич Э.Э., Яковлева Д.Д. https://1economic.ru/lib/117177

The article develops the basic principles of situational management in the construction of an expert decision support system amidst incompleteness and uncertainty of information about the objects in question, their properties, patterns of behavior, mutual influences and interrelationships. The authors formalized the subject area model for making investment decisions in a hedge fund within the framework of the expert system. From the point of view of the characteristics of determination, recognition and leveling, problematic situations describing the decision-making process within the subject area are systematized. Taking into account the existing risks and threats when using a logical-linguistic model, the stages of decision-making are highlighted. This model characterizes the process of optimizing the search for solutions in the expert decision support system.

В статье развиваются основные положения ситуационного управления при построении системы поддержки принятия решений в условиях неполноты, неопределенности информации об исследуемых объектах, их свойствах, закономерностях поведения, взаимовлияния и взаимосвязи. Авторами была формализована модель предметной области для принятия инвестиционных решений в хедж-фонде в рамках экспертной системы, а также с точки зрения характеристик детерминации, распознавания и нивелирования систематизированы проблемные ситуации, описывающие процесс принятия решений в рамках предметной области с выделением этапов принятия решений с учетом имеющихся рисков и угроз при использовании логико-лингвистической модели, характеризующей процесс оптимизации поиска решений в экспертной системе поддержки принятия решений

 financial markets cognitive modeling logical-linguistic modeling decision support system digital twin финансовые рынки когнитивное моделирование логико-лингвистическое моделирование система поддержки принятия решений цифровой двойник 1. Болотова Л. С., Карасев А.А., Старых В.А. Формализация экспертных знаний для управления инцидентами информационных систем на основе онтологического подхода // Информационные технологии. – 2014. – № 6. – c. 3-10. 2. Болотова Л. С., Губарев В. А., Коваленко С. М., Смирнов С. С. Адаптивное дистанционное обучение принятию решений на основе технологии экспертных систем ситуационного управления // Образовательные технологии и общество. – 2003. – № 3. – c. 121-128. 3. Беглер А.М., Кудрявцев Д.В., Гаврилова Т.А. Применение онтологий для интеграции данных эмпирических исследований // Восемнадцатая Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2020: Труды конференции, Москва, 10–16 октября 2020 года / Под ред. В.В. Борисова, О.П. Кузнецова. – Москва: МФТИ. Москва, 2020. – c. 3-11. 4. Хрусталев О. Е. Семантические методы и модели изучения слабоструктурируемых систем и ситуаций // Финансовая аналитика: проблемы и решения. – 2014. – № 5(191). – c. 20-30. 5. Яковлева Е.А., Гаджиев М.М., Шарич Э.Э., Яковлева Д.Д. Когнитивное усиление системы принятия и поддержки решений // Лидерство и менеджмент. – 2021. – № 1. – c. 127-144. – doi: 10.18334/lim.8.1.111421. 6. Емельянова Ю.Г., Фраленко В.П. Методы когнитивно-графического представления информации для эффективного мониторинга сложных технических систем // Программные системы: теория и приложения. – 2018. – № 4(39). – c. 117-158. 7. Поспелов Д. А. Когнитивная графика - окно в новый мир // Программные продукты и системы. – 1992. – № 2. – c..4-6. 8. Поспелов Д. А. Вопросы кибернетики. Ситуационное управление и семиотическое моделирование. - М.: Финансы и статистика, 1983. – 296 c. 9. Кулинич А. А. Ситуационный, когнитивный и семиотический подходы к принятию решений в организациях // Открытое образование. – 2016. – № 6. – c. 9-17. – doi: 10.21686/1818-4243-2016-6-9-17. 10. Кукор Б.Л., Клименко Г.А. Адаптивное управление промышленным комплексом региона: теория, методология, практика. / под общ. ред. Б.Л. Кукора. - Екатеринбург. - Санкт-Петербург: ФГБУН Институт экономики Уральского отделения РАН, 2017. – 306 c. 11. Авдонин Б.Н., Хрусталёв Е.Ю., Хрусталёв О.Е. Когнитивная методология структуризации знаний для изучения и применения финансово-экономических инноваций // Финансовая аналитика: проблемы и решения. – 2013. – № 35. – c. 2-13. 12. Омельченко А. Н., Хрусталев О.Е. Логико-лингвистический анализ состояния и развития банковской системы России // Финансовая аналитика: проблемы и решения. – 2012. – № 18(108). – c. 19-31. 13. Акимов С.А. Гармоничность и практицизм; хедж- фонды: реалии и перспективы // Российское предпринимательство. – 2011. – № 2. – c. 22-28. 14. Дорохов Е. В. Анализ эволюции и противоречий хедж-фондов, их влияния на фондовые рынки // Экономический анализ: теория и практика. – 2022. – № 5(524). – c. 927-946. – doi: 10.24891/ea.21.5.927. 15. Voronova N. S., Iakovleva D. D., Vinogradov A. N., Sharich E. E. Designing a Decision Support System for Capital Markets // Lecture Notes in Networks and Systems. – 2022. – p. 473-486. – doi: 0.1007/978-3-030-98832-6_42. 16. Клименков Г. В., Кукор Б.Л. Экспертные системы и системы ситуационного управления на базе логико-лингвистических моделей // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. – 2017. – № 1(19). – c. 7-19. 17. Кукор Б.Л., Клименков Г.В., Одинцов С.С., Мелешин К.Ю. Основы теории адаптивного управления промышленным комплексом региона. / под общ. ред. Б.Л. Кукора и Г.В. Клименкова-ООО «Издательство Института экономики УрО РАН». - Пермь, 2013. – 107 c. 18. Пыткин А. Н., Кукор Б. Л., Клименков Г. В. Построение адаптивного управления, логико-лингвистического моделирования (ЛЛМ) на макро-, мезо-, мини- и микроуровнях управления // ВУЗ. XXI век. – 2015. – № 3(49). – c. 103-112. 19. Клименков Г. В. Построение системы адаптивного управления на базе логико-лингвистического моделирования // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика. – 2016. – № 2(16). – c. 66-71. 20. Кукор Б.Л., Куршев Е.П., Виноградов А.Н. Разработка динамического когнитивного сценария функционирования предприятия и производственных комплексов в процессе управления экономикой. Секция 1 // Теоретические проблемы стратегического планирования на микроэкономическом уровне: Сборник докладов участников секционных заседаний XXI Всероссийского симпозиума. Москва, 2020. – c. 98-101. 21. Ладенко И. С., Тульчинский Г. Л., Кутовой Н. Б. Методология семиотического моделирования. - Новосибирск: АН СССР, Сиб. отд–ние, Ин–т истории, филологии и философии, 1987. – 64 c. 22. Горелова Г.В. О когнитивном моделировании сложных систем, инструментарий исследования // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2012. – № 6(131). – c. 236-240. 23. Воронова Н.С., Яковлева Е.А., Шарич Э.Э., Яковлева Д.Д. Когнитивные динамические сценарии в системах поддержки принятия финансовых решений // Экономика, предпринимательство и право. – 2022. – № 1. – c. 211-222. – doi: 10.18334/epp.12.1.114200. 24. Гаврилова Т. А., Гулякина Н.А. Визуальные методы работы со знаниями: попытка обзора // Искусственный интеллект и принятие решений. – 2008. – № 1. – c. 15-21.