Розроблення інформаційної системи підтримки прийняття рішень для моделювання і прогнозування фінансово-економічних процесів

Для прийняття об’єктивних обґрунтованих рішень у всіх сферах діяльності необхідно створювати інформаційні системи підтримки прийняття рішень на основі статистичних даних і експертних оцінок та з використанням відповідних математичних моделей та методів. Запропоновано процедуру побудови інформаційної системи підтримки прийняття рішень за методологією системного аналізу на основі сучасних методів і моделей прогнозування, яка надає можливість оцінювати та прогнозувати фінансово- економічні та інші процеси в умовах впливу збурень довільних типів та різної природи. Показано можливості врахування статистичних і параметричних невизначеностей завдяки використанню ймовірнісно-статистичних методів обробки даних. На всіх етапах процесу обробки даних використовуються відповідні критерії якості, які забезпечують високу якість даних, моделей і прогнозів. Наведено приклади побудови моделей різних типів для вибраних макроекономічних і демографічних процесів та їх застосування для розв’язання задачі середньо- та короткострокового прогнозування. Виконано порівняль- ний аналіз результатів прогнозування, отриманих різними методами.

To make objective substantiated decisions in all spheres of activities it is necessary to construct information decision support systems on the basis of statistical data and expert estimates with application of appropriate mathematical models and procedures. Using the system analysis methodology, a procedure for constructing information decision support system on the basis of modern models and forecasting techniques is developed, that provides a possibility for estimation and forecasting financial, economic and other types of processes. This can be done in conditions of influence of arbitrary disturbances of various origin. Also an attention is paid to the possibility of taking into consideration of statistical and parametric uncertainties due to application of appropriate probabilistic and statistical data processing techniques. All stages of data processing are controlled with the use of appropriate quality criteria that provide high quality of data, models and forecast estimates. Examples of application of the system constructed are provided touching upon solving the problems of short- and medium-term forecasting for selected macroeconomic and demographic processes. A comparative analysis of forecasting results received with alternative techniques is performed.