Финансовые задачи  и  задачи  управления, решаемые  в  экономической сфере, характеризуются                                    неопределенностью условий, вызванных непредска- зуемостью рынка. Поэтому менеджер фирмы вынужден принимать решения, обеспечивающие получение максимальной прибыли и максимального эффекта с минимальным риском.  Традиционно решения принимаются интуитивно и их качество в основном определяется квалификацией, опытом, даром предвидения и другими деловыми характеристиками менеджера. Однако современные дос- тижения теории управления и информатики дают возможность менеджеру зна- чительно усилить свою неформализованную деятельность по принятию реше- ний путем использования интеллектуальных систем, построенных на базе со- временных математических методов, алгоритмов и приемов и реализованных в виде различных прикладных программных пакетов для компьютеров.

Для принятия решений в условиях неопределенности профессиональные математики и специалисты по теории управления обычно рекомендуют исполь- зовать вероятностно-статистические методы или их различные модификации. Эти методы достаточно сложны, имеются трудности в интерпретации получае- мых решений в адекватных экономических терминах, некоторые из этих  мето- дов чувствительны к отклонениям от постулируемых базовых аксиом и т. д. В самых разных сферах деятельности: управление инвестиционными портфеля- ми, планирование финансовой деятельности предприятия, оптимизация товаро-

оборота, оптимизация финансовых потоков, оптимизация информационных потоков, оценка эффективности рекламной компании, оценка влияния полити- ческих и социальных событий на поведение рынка, а также многих, многих прочих задачах с успехом используется теория фази управления с различными ее модификациями.

Ниже дается перечень наиболее типичных задач в экономической сфере,

решаемых методами фази управления:

- управление финансовыми и информационными потоками;

- оценка инвестиционных проектов и идей по развитию бизнеса, риска различных бизнес планов и их потенциальной прибыльности, эффективности различного рода рекламных компаний, влияния политических и социальных событий на прибыль и поведение рынка;

- технический анализ;

- прогноз поведения цен и оптимальных стратегий купли- продажи раз- личных товаров, ценных бумаг, недвижимости и др. в интерактивном режиме (режим «on-line»);

- моделирование фьючерсных контрактов, доходности различного рода бизнеса.

Характерными чертами всех этих задач является наличие некоторого на- бора утверждений (правил), каждое правило состоит  из совокупностей собы- тий (условий) и результатов (выводов), соединенных логическими «и», а пра- вила из их набора соединены логическими «или».

После постановки задачи в терминах правил, состоящих из условий и вы- водов, производится их обработка по специальным алгоритмам на компьютере. Обработка состоит в p-преобразовании нечетких значений условий и выводов в количественную форму. В новом пространстве производится обработка число- вых значений с использованием принципа «максимина», т.к. условия и выводы правил соединены логическим «и», а все правила соединены логическим «или». Затем полученный числовой результат в новом пространстве преобразуется в

исходное пространство с использованием обратного преобразования p-1, реа-

лизующего метод вычисления центра тяжести некоторой плоской фигуры.

Основными  преимуществами нечеткой логики при решении экономиче-

ских задач и задач управления являются следующие:

- возможность оперировать входными данными, заданными нечетко: на- пример, непрерывно изменяющиеся во времени значения (динамические зада- чи), значения, которые невозможно задать однозначно (результаты статистиче- ских опросов, рекламные компании и т.д.);

- возможность нечеткой формализации критериев оценки и сравнения:

оперирование  критериями  "большинство",  "возможно",  предпочтительно"  и т.д.;

- возможность проведения качественных оценок как входных данных, так и выводимых результатов;

- возможность проведения быстрого моделирования сложных динамиче- ских систем и их сравнительный анализ с заданной степенью точности: опери- руя принципами поведения системы, описанными фази-методами, во-первых, не тратится много времени на выяснение точных значений переменных и со- ставление уравнений, которые их описывают, во-вторых, можно оценить раз- ные варианты выходных значений.

Благодаря этим преимуществам нечеткая логика и программные системы, на ее основе с успехом обслуживают большой бизнес. Первыми, были финан- систы, задачи которых требуют ежедневного принятия правильных решений в сложных условиях непредсказуемого рынка.  Разработка системы на основе не- четкой логики была выполнена в Fuji Bank для  сложной финансовой задачи - игре на рынке ценных бумаг в режиме "on-line". Первый год использования но- вой системы приносил банку в среднем $770000 в месяц. Нечеткая экспертная система, управляющая игрой "электронного трейдера" Fuji Bank, состоит всего из 200 правил (50 из которых взяты непосредственно из классического учебни- ка  Murphy  по  финансовому  анализу). Математический аппарат,  предостав- ляющий такие возможности, детально описан в специальной литературе как

комбинация множественных  и вероятностных приемов. В программных па- кетах и системах этот аппарат реализован в полной мере, но внешне не виден, спрятан "за кадром", что делает процесс освоения этих инструментов более доступным и интуитивно понятным.