РОЛЬ НАДЕЖНОСТИ ИНФОРМАЦИИ В ОЦЕНКЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИИ РИСКА ИНВЕСТИЦИОННОГО ПОРТФЕЛЯ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ: РАЗВИТИЕ НЕЧЕТКОГО ПОДХОДА НА БАЗЕ Z-ЧИСЕЛ

Авторы

  • Л.Р. Гасанова Азербайджанский Государственный Университет Нефти и Промышленности

DOI:

https://doi.org/10.25806/uu-6294

Статья поступила в редакцию: 08.04.2026

Статья принята к публикации: 22.05.2026

Статья опубликована: 30.05.2026

Ключевые слова:

прогнозирование риска портфеля, несовершенная информация, нечеткое моделирование, Z-числа, надежность информации, инвестиционные решения.

Аннотация

Принятие инвестиционных решений в значительной степени осуществляется в условиях неопределенности. Прогнозирование и оценка риска инвестиционного портфеля относятся к числу ключевых задач при выборе инвестиционного решения. Несмотря на аналитическую ясность, внутреннюю логику и сравнительную вычислительную простоту, классические подходы к формированию портфеля и прогнозированию его риска существенно зависят от точности параметрических оценок, что ограничивает их адекватность в ситуациях, когда информация является неполной, нестабильной или несовершенной. Методы, основанные на нечеткой логике, расширяют возможности моделирования, позволяя представлять исходные параметры в виде интервалов, лингвистических оценок и нечетко-случайных величин. Вместе с тем во многих традиционных нечетких моделях надежность информации, лежащей в основе оценок, не выделяется как самостоятельная аналитическая компонента, что может рассматриваться как методологическое ограничение. В статье рассматривается указанная проблема и обосновывается необходимость разграничения неопределенности в оценке значения и надежности информации, служащей основанием для этой оценки, при прогнозировании риска в процессе выбора оптимального инвестиционного портфеля. Работа носит теоретико-методический характер и включает сопоставление классических, традиционных нечетких и расширенных нечетких подходов на базе Z-чисел. Проведенный анализ литературы позволяет заключить, что подходы на основе Z-чисел могут рассматриваться как развитие традиционного нечеткого моделирования, поскольку позволяют учитывать степень надежности используемой информации. Такое расширение представляется особенно значимым в задаче выбора оптимального портфеля, где сочетаются рыночные данные, экспертные суждения и стратегические предпочтения. На основании проведенного анализа сделан вывод о том, что подход к оценке и прогнозированию риска, учитывающий надежность информации, обладает теоретической и практической значимостью, поскольку уточняет интерпретацию несовершенной информации в моделях выбора портфеля и способствует принятию более обоснованных инвестиционных решений в условиях неопределенности.

Информация о публикации

Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.

Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.

Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.

Правообладатель: Издательский дом «Академический».

Лицензия: Статья распространяется на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML

Список литературы

Markowitz H. Portfolio selection // The Journal of Finance. 1952. Vol. 7. No 1. P. 77-91.

Hasanova L. Современное состояние сферы прогнозирования риска портфеля предприятия на базе нечеткой модели // Новости Азербайджанской Высшей Технической Школы. 2023. № 31. С. 128-135.

Chung M., Lee Y., Kim J.H., Kim W.C., Fabozzi F.J. The effects of errors in means, variances, and correlations on the mean-variance framework // Quantitative Finance. 2022. Vol. 22. No 10. P. 1893-1903. DOI: 10.1080/14697688.2022.2083009 EDN: DABGZY.

Lassance N., Vanderveken R., Vrins F. Optimal portfolio size under parameter uncertainty // Journal of Financial and Quantitative Analysis. Advance online publication. 2025.

Won J.-H., Kim S.-J. Robust trade-off portfolio selection // Optimization and Engineering. 2020. Vol. 21. P. 867-904. DOI: 10.1007/s11081-020-09485-z EDN: RHBSEG.

Bonacic M., López-Ospina H., Bravo C., Pérez J. A fuzzy entropy approach for portfolio selection // Mathematics. 2024. Vol. 12. No 13. P. 1921. DOI: 10.3390/math12131921 EDN: YJLYAM.

Kar M.B., Kar S., Guo S., Li X., Majumder S. A new bi-objective fuzzy portfolio selection model and its solution through eVolutionary algorithms // Soft Computing. 2019. Vol. 23. P. 4367-4381. DOI: 10.1007/s00500-018-3094-0 EDN: MMMVJO.

Li C., Wu Y., Lu Z., Wang J., Hu Y. A multiperiod multiobjective portfolio selection model with fuzzy random returns for large-scale securities data // IEEE Transactions on Fuzzy Systems. 2021. Vol. 29. No 1. P. 59-73. DOI: 10.1109/tfuzz.2020.2992866 EDN: OISQXP.

Borovička A. Return as a vague element: fuzzy multi-objective portfolio making under sustainable investment strategy // Central European Journal of Operations Research. 2026. Vol. 34. P. 419-446.

Hasanova L. Portfolio selection model using Z-numbers theory. In R. A. Aliev, J. Kacprzyk, W. Pedrycz, M. Jamshidi, M. Babanli, F.M. Sadikoglu (Eds.), Lecture Notes in Networks and Systems. 2022. Vol. 362. P. 308-315. DOI: 10.1007/978-3-030-92127-9_43 EDN: KPUDRQ.

Zadeh L.A. A note on Z-numbers // Information Sciences. 2011. Vol. 181. No 14. P. 2923-2932.

Ghanbari H., Shabani M., Mohammadi E. A fuzzy approach to portfolio optimization in the light of credibility theory and Z-numbers: An empirical study of Tehran Stock Exchange // International Journal of Industrial Engineering & Production Research.2025. Vol. 36. No 3. P. 201-213.

Akron S., Demir E., Díez-Esteban J.M., García-Gómez C.D. How does uncertainty affect corporate investment inefficiency? Evidence from Europe // Research in International Business and Finance. 2022. No 62. P. 101752. DOI: 10.1016/j.ribaf.2022.101752 EDN: QLRYIK.

Kommalapati M. Managerial overconfidence and corporate investment decision-making: Theoretical and empirical studies. doctoral dissertation, Birmingham City University, 2023.

Опубликован

30.05.2026

Выпуск

Раздел

Экономические науки