Написанию этой монографии предшествовало пять лет научных
исследований [79] по применению теории нечетких множеств в финансовом и
инвестиционном анализе. Вероятности как инструмент моделирования финансовых
процессов укоренились в экономическом анализе уже сравнительно давно (более
полувека назад). Нечеткие же множества . инструмент для экономических
исследований довольно непривычный и новый, причем это замечание справедливо
не только для России (где рыночная экономика существует всего 20 лет, если не
брать в расчет дореволюционную историю), но и для всего остального мира.
Следует отметить, что 80-е . 90-е годы прошлого столетия были для
экономической науки, и вообще для российской науки, весьма проблемными.
Перед учеными встал вопрос об элементарном выживании, и они часто были
вынуждены поставить меркантильные соображения по зарабатыванию денег во
главу угла, в ущерб научным исследованиям. Многие специалисты эмигрировали.
Наука о нечетких множествах не избежала общей участи. После 1985 года
исследования в этой области в России пошли на спад и практически прекратились
до середины 90-х годов.
За рубежом тем временем развитие не прерывалось. Начиная с конца 80-х
годов, нечетко-множественные приложения к экономическим исследованиям
начали обособляться от общей теории нечетких множеств, как в свое время
обособилось направление интеллектуальных компьютерных систем и систем,
основанных на нечетких знаниях. Произошло это потому, что экономика . это не
техника, это специфический объект научного исследования, включающий в себя
«развивающуюся в рамках общественно-исторической формации на базе
сложившихся производительных сил и производственных отношений стратегию и
тактику хозяйственной деятельности, что охватывают все звенья товарного
производства, распределения, товародвижения и потребления материальных благ»
[89]. Поэтому математики, развивающие методическую часть теории, вынуждены
были получать дополнительную квалификацию экономистов, чтобы научиться
детальным образом понимать процессы, протекающие в экономике и подлежащие
научному анализу.
Здесь надо сказать, что нарастающее вовлечение математиков по первому
образованию в российскую и мировую экономическую науку . это объективный
процесс, свидетельствующий о непрерывном усложнении экономики. Так, один из
моих учителей, профессор А.А.Первозванский успешно конвертировал свои
навыки математика, специалиста общей теории управления, в навыки финансового
аналитика [82]. Особенно тезис об усложнении экономики справедлив для самых
динамичных ее секторов . банковского сектора и рынка ценных бумаг, где
требуемая квалификация финансового менеджера (в части как экономической, так
и общематематической, системной подготовки) является наивысшей.
