Разработка интеллектуальной модели планирования имитационных экспериментов на фондовом рынке

Abstract

Работа посвящена решению задачи оптимизации ряда бизнес-процессов организаций, занимающихся профессиональной деятельностью на фондовом рынке. В качестве примера для внедрения рассматривается деятельность крупной компании – регистратора владельцев именных ценных бумаг. Основной технологический процесс компании заключается в обеспечении клиентов актуальной информацией из реестра о состоянии лицевых счетов, движении ценных бумаг, своевременной обработке входящих распоряжений зарегистрированных лиц и уполномоченных органов, а также уведомлении соответствующих инстанций о наступлении ряда событий в оговоренных в законодательных и нормативных актах случаях. В рамках исследования предполагается формализация основного технологического процесса компании, использующая актуальную статистику работы с клиентами, данные экспертов (профессиональных участников рынка ценных бумаг и технических специалистов) о наиболее частых причинах ошибок в деятельности компании. Формализованная модель учитывает среднегодовую статистику по количеству и содержанию запросов клиентов: физически обращающихся в одно из подразделений, либо по каналам почты, электронной почты, сети Интернет и другим. Использование имитационного оправдано в связи с необходимостью учета сложно распределенных зависимостей, и наличием высокого числа факторов, усложняющих реализацию аналитических моделей, а точное математическое решение даже упрощенных математических моделей с формализованными целевыми функциями чрезмерно ресурсоёмким и недостижимым в эффективном временном интервале на текущем уровне развития информационных технологий. Однако даже имитационное моделирование при усложнении задач начинает требовать всё более высокого количества вычислительных мощностей, затраты на которые, в случае если они превышают потенциальную выгоду, лишаются смысла. В связи с этим возникает задача планирования экспериментов, позволяющая интегрировать математический аппарат для поиска направления уточнения параметров имитационных экспериментов, и исключить неэффективное использование вычислительных ресурсов на проведение имитационных экспериментов с исходными условиями, несостоятельность которых способен определить оптимизатор (подсистема планирования имитационного эксперимента).

Work focuses on the problem of business process optimization for enterprises, acting on the stock market. Sample data is achieved from a major company - the shareholders register. Main technological process consists of provision of the current account information to the customers, as well as account activity, processing incoming requests from the shareholders and other registered entities together with the authorities, and notification of corresponding agencies of specific events, as directed by the law. Current research focuses on formalization of the main technological process, using actual statistics of interaction with the customers, expert data (including professionals of the stock market and technical specialists) on the most frequent problems in company activity. The formalized model considers average annual statistics on amount and content of customer requests that physically address a specific department, either by mail, email, the Internet or other channels. Use of simulation is adequate and is necessary due to complex dependencies and a large amount of factors that make implementation of analytic models problematic, and precise mathematical decision of much simplified mathematical models with formalized goal functions too resource-demanding and unachievable in effective timespan at current level of information technology. Unfortunately, having to deal with more complex detail, even simulation modeling requires more and more computational resources. Cost of such resources becomes inappropriate when compared to potential benefit. Thus we come to the problem of experiment design that allows integration of mathematical apparatus into simulation in order to run effective search of simulation parameters, and avoid ineffective use of computational resources for running simulation experiments with initial conditions that are found inadequate by the optimizer.