ня навченої нейронної мережі для імітації індивідуальних переваг по ризику при управлінні портфелем, а також аналіз та інтерпретація зв'язків і внутрішніх уявлень, що виникають у нейромережі, з виділенням істотних і несуттєвих чинників.
Уподобання колективу (фірм, організації) можуть бути іноді хоча б вербально сформульовані в публічних документах (правилах, статутах, інструкціях і т.п.), проявлятися в поведінці маси і публічних вчинках осіб, які несуть відповідальність за колектив. Ця особливість часто полегшує виявлення і формалізацію уподобань. Природно, можливі ситуації тотожності індивідуальних і колективних переваг (диктатура, свавілля адміністрації, коли фізична особа є одночасно юридичною, і т.п.) слід відзначити і складність проблеми узгодження інтересів, що виникає в колективах, у тому числі ірраціональність переваг коллектива. Маються на увазі закон Кондорсе, що полягає у відсутності транзитивності в процедурі вибору за правилом більшості, і відома теорема Ерроу [4] про неможливість побудови демократичного колективного правила вибору, який не суперечить ряду аксіом-вимог раціональності.
Проблема узгодження переваг по ризику - один із найбільш наболілих питань, що постають при побудові правила колективного прийняття рішень з урахуванням переваг по ризику різних учасників. Сама проблема узгодження інтересів плідно вивчалась теорією ігор і тією частиною економічної науки, яка займається теорією добробуту. Зокрема, теорія ігор запропонувала безліч рішень різних конфліктних завдань. Було запропоновано велику кількість критеріїв ефективності, що грають роль правила колективного вибору: ефективність за Парето, ефективність по Калдором-Хиксу, подвійний критерій Сітовскі та ін Узгодження оцінок і переваг має деякими специфічними особливостями в умовах невизначеності. По-перше, учасники мають різної схильністю до ризику. По-друге, учасники по-різному оцінюють ризик однієї і тієї ж ситуації (різні суб'єктивні ймовірності). По-третє, апостеріорні оцінки прийнятих рішень і конфліктів відрізняються від апріорних оцінок. По-четверте, місце булевої логіки займає нечітка логіка, яка припускає судження з різним ступенем впевненості в їх істинності.
Відштовхуючись від одного з принципів управління ризиком - принципу демократії за ризиком, який проголошує право кожного на ризик, слід спробувати запропонувати вирішення проблеми узгодження оцінок і переваг ризику.
В принципі ігрова модель конфлікту інтересів різних учасників, що допускає змішані (випадкові, суміш різних можливих результатів) стратегії, в чому відповідає даної проблематики. На практиці рівноважні рішення часто знаходяться шляхом передачі ризику від хеджерів спекулянтам в обмін на премію за ризик. Проте часто виникає проблема, коли ризик не передається. Наприклад, при прийнятті управлінських рішень співвласники підприємства спільно несуть ризики, що виникають з невизначеності, погоджуючи якось свої уподобання за ризиком. Більш обережні з них намагаються застрахуватися в поодинці. При цьому змішані стратегії не завжди можливі, доводиться задовольнятися чистими (з єдиним результатом) стратегіями - вживати те чи інше конкретне дію. При великому кількості варіантів дій і переваг розмірність задачі різко зростає. Особливістю завдань управління є їх оперативний характер, накладає обмеження на час вирішення організаційних проблем, до яких відноситься узгодження переваг. Одним з варіантів вирішення цього питання є делегування повноважень з управління. Існують відповідні управлінські теорії (Теорія передачі повноважень, Теорія зацікавлених осіб та ін), в яких відокремлюються інтереси різних груп осіб. Часто ініціатива відступається партнеру, родичу, суспільного інституту (наприклад, арбітражному суду). Практично змішану стратегію можна розглядати як свідому В«передачу повноваженьВ» моделируемому нагоди. Викладені міркування приводять до думки про доцільність розгляду перспектив використання нейронних мереж теорії адаптивного резонансу для узгодження переваг по ризику. Основи теорії адаптивного резонансу були закладені С. Гросбергом в 1976 р. Однією з моделей є ATR I - модель нейромережі, що реалізує принципи теорії адаптивного резонансу. Ця мережа складається з двох шарів нейронів F1 і F2. Вхідна інформація (в бінарному вигляді) надходить у шар F1. Нейрони цього шару збуджуються (перетворять вхід за деякою формулою з постійними параметрами), і залежно від значень збудженого стану порогова функція визначає вихідне значення кожного нейрона, передане по прямих зв'язках на вхід нейронів шару F2. При цьому на вхід кожного нейрона шару F2 надходить зважена вагами зв'язків сума відповідних вихідних значень нейронів шару F1. Після збудження нейронів шару F2 визначається нейрон-В«переможецьВ», що має максимальне значення збудженого стану. Його вихідне значення передається по зворотним зв'язках нейронам шару F1. Зважене вагами зворотних зв'язків воно перетвориться в порушені стану не...
