Таким образом возникает платформа для интеграции принципиально разнородных знаний в рамках одной количественной финансовой модели;
мы можем вернуть вероятностные описания в свой научный обиход, как вероятностные распределения с нечеткими параметрами. Нечеткость параметров распределения обусловлена тем, что классически понимаемой статистической выборки наблюдений нет, и для анализа мы пользуемся научной категорией квазистатистики. При таком подходе треугольные параметры распределения устанавливаются на основе процедуры установления степени правдоподобия. Таким образом, наметился путь для синтеза вероятностных и нечетко-множественных описаний. Без вероятностных распределений не обойтись там, где речь идет о моделировании случайных процессов (например, в фондовом менеджменте);
мы можем получить принципиально новый класс методов комплексного финансового анализа, основанных на увязывании ряда отдельных финансовых показателей в единый комплексный показатель финансового состояния хозяйствующего субъекта. Мы можем при этом отказаться от идеи Альтмана для оценки риска банкротства (как от специфически-частного метода, который не в состоянии учитывать всю необходимую специфику финансового состояния каждого отдельного хозяйствующего субъекта), равно как и от ряда аналогичных методов (Тоффлера-Тисшоу , Лиса, Чессера, Давыдовой-Беликова и др.), при этом формируя перечень участвующих в оценке отдельных финансовых факторов и их весов самостоятельно, с учетом фактической специфики анализируемого хозяйствующего субъекта;
мы можем отказаться от сценарного моделирования при инвестиционном проектировании, предполагая, что все возможные сценарии развития событий, отражающиеся во входных параметрах финансовой модели (уровень затрат, выручки, фактора дисконтирования и т.д.) учтены в соответствующих треугольно–нечетких оценках, а веса вхождения соответствующего сценария в полную группу характеризуются функцией принадлежности соответствующего треугольного числа;
мы можем воспользоваться матричной схемой для оценки комплексного финансового состояния хозяйствующего субъекта для построения методов оценки качественного уровня ценных бумаг – рейтинга облигаций и скоринга акций;
мы можем вернуться к продуктивной идее Гарри Марковица для оптимизации фондового портфеля по схеме MVA (mean-variance analysis), записав задачу портфельной оптимизации в нечеткой постановке. Результатом решения этой задачи яявляется эффективная граница портфельного множества в форме криволинейной полосы и оптимальный портфель с нечеткими границами, построенный для предельно допустимого уровня риска портфеля;
мы можем отказаться от применения методов ARCH/GARCH для среднесрочного и долгосрочного прогнозирования фондовых идексов (в связи с тем, что при смене макроэкономической парадигмы эти методы перестают быть адекватными), предложив метод прогнозирования фондовых индексов на основе количественного анализа рациональных инвестиционных тенденций, Прогнозы по индексам будут иметь вид треугольных нечетких последовательностей.
Руководствуясь изложенным, я разработал целый ряд методов оценки инвестиционной привлекательности фондовых активов и портфелей на их основе. К ним относятся методы рейтинга облигаций, скоринга акций, метода портфельной оптимизации в нечеткой постановке. Также мной разработаны основы новой теории прогнозирования фондовых индексов, с использованием результатов теории нечетких множеств. Эта теория получила свое практическое подтверждение в прогнозах, сделанных мною за год до второго падения фондового рынка США в 2002 году и оправдавшиеся полностью, не только качественно, но и количественно (я сделал эти прогнозы в за год до событий).
