Модели и методы принятия инвестиционных решений в условиях нечетких случайных данных

Оглавление
Введение.
1. Развитие математической модели нечеткой случайной величины для решения задач портфельного анализа
1.1. Определение нечеткой случайной величины
1.2. Определение числовых характеристик нечеткой случайной величины.
1.3. Расчет числовых характеристик нечетких случайных величин в классах параметризованных распределений
1.4. Взвешенная сумма нечетких случайных величин
1.5. Выводы по первой главе диссертации.
2. Постановки задач портфельного анализа в условиях нечетких случайных данных и методы их решения
2.1. Доходность портфеля в условиях нечетких случайных данных.
2.2. Модели портфельного анализа в условиях нечетких случайных данных.
2.2.1. Модель максимизации ожидаемого дохода при заданном уровне риска
2.2.2. Модель максимизации возможности необходимости достижения нечеткого уровня ожидаемой доходности при фиксированном уровне риска
2.2.3. Модель максимизации с заданной возможностью необходимостью ожидаемого дохода при фиксированном уровне возможного риска
2.2.4. Модель минимизации возможного риска при заданном уровне возможного дохода.
2.3. Обобщение двумерного портфеля на случай нечетких случайных данных.
2.4. Выводы по второй главе диссертации.
3. Применение разработанных моделей и методов для обоснования инвестиционных решений.
3.1. Технология интеллектуального анализа данных
3.2. Программный комплекс поддержки моделей портфельного анализа.
3.3. Применение методов интеллектуального анализа данных для обработки толерантных временных рядов.
3.4. Модельные расчеты.
3.4.1. Модельные расчеты по модели минимизации возможного риска при заданном уровне возможного дохода.
3.4.2. Модельные расчеты по модели максимизации с заданной возможностью необходимостью ожидаемого дохода при фиксированном уровне возможного риска.
3.5. Выводы по третьей главе диссертации.
Заключение
Литература