СОВЕТУЮЩИЕ
ИНФОРМАЦИОННЫЕ
СИСТЕМЫ В ЭКОНОМИКЕ

Москва
ИНФРА-М
2017

УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ

А.Н. РОМАНОВ
Б.Е. ОДИНЦОВ

Рекомендовано Министерством образования
Российской Федерации в качестве учебного пособия
для студентов высших учебных заведений,
обучающихся по экономическим специальностям

УДК  [004.891.2:33](075.8) 
ББК  65с.я73
 
Р69

Романов А.Н.
Советующие информационные системы в экономике : учеб. по-
собие / А.Н. Романов, Б.Е. Одинцов. — М. : ИНФРА-М, 2017. — 485 с. — 
(Высшее образование: Бакалавриат).
ISBN 978-5-16-010857-5 (print)
ISBN 978-5-16-102863-6 (online)

Излагаются организационные, экономические, математические и тех-
нологические основы построения и применения советующих систем эко-
номической ориентации. Описываются этапы, выполнение которых по-
зволит создавать советующие системы шести классов: расчетного, расце-
ночного и диагностического характера, экспертные системы приближенных 
рассуждений, системы нейросетевых вычислений и системы, ориентиро-
ванные на естественно-языковые запросы.
В качестве иллюстративного материала используются популярные за-
дачи из сферы экономики: налоги, банкротство, прибыль, рентабельность, 
маркетинг, инвестиции и т.д.
Для студентов, аспирантов и преподавателей, изучающих методы про-
ектирования экономических информационных систем или систем под-
держки принятия управленческих решений, а также для тех, кто заинтере-
сован в создании собственной системы небольшой мощности.

© Романов А.Н., 
     Одинцов Б.Е., 2000, 2016 
ISBN 978-5-16-010857-5 (print)
ISBN 978-5-16-102863-6 (online)

Р е ц е н з е н т ы:
И.Н. Дрогобыцкий — д-р экон. наук, профессор, зав. кафедрой математического 
моделирования экономических процессов Финансовой академии при 
Правительстве РФ;
В.М. Жеребин — д-р экон. наук, профессор

Подписано в печать 15.12.2016.
Формат 60×90/16. Бумага офсетная.
Печать цифровая.
Усл. печ. л. 30,31. 
ППТ40.

ТК  350400-854392-250316

ООО «Научно-издательский центр ИНФРА-М»
127282, Москва, ул. Полярная, д. 31В, стр.1
Тел.: (495) 280-15-96, 280-33-86. Факс: (495) 280-36-29
 
     E-mail: books@infra-m.ru                 http://www.infra-m.ru

ФЗ 
№ 436-ФЗ
Издание не подлежит маркировке 
в соответствии с п. 1 ч. 4 ст. 11

Р69

УДК [004.891.2:33](075.8) 
ББК 65с.я73

Отпечатано в типографии ООО «Научно-издательский центр ИНФРА-М»
127282, Москва, ул. Полярная, д. 31В, стр. 1
Тел.: (495) 280-15-96, 280-33-86. Факс: (495) 280-36-29

Введение

В книге сделана попытка изложения с единых позиций тех 
взглядов, которых придерживаются авторы и их коллеги в облас­
ти, обычно называемой поддержкой принятия управленческих 
решений в экономической сфере. Использование в качестве на­
звания настоящего учебного пособия «советующие информаци­
онные системы» обусловлено следующей причиной.

За последние годы данная область в результате быстрого раз­
вития теоретических и прикладных аспектов стала приобретать 
новые очертания, причем круг практических сфер внедрения, а 
также набор инструментальных средств значительно расширил­
ся. Сюда стали включать системы, ранее имевшие к проблемам 
принятия решений весьма приблизительное отношение. Это 
прежде всего нейросетевые технологии, мониторинговые систе­
мы и генетические алгоритмы. Отсюда и новое название, объе­
диняющее в себе как традиционные экспертные системы, бази­
рующиеся на «мягких» вычислениях, так и новейшие технологии 
оценочного и диагностического характера.

Современные теории менеджмента и информационных тех­
нологий в бизнесе, концепции знаний, принципы построения 
интеллектуальных систем, а в рамках последних создание экс­
пертных и нейронных систем, методы применения генетических 
алгоритмов в процессе воспроизведения адаптирующихся к ок­
ружающей среде искусственных систем не должны заслонять 
того главного, ради чего все это создается — предназначения той 
или иной информационной системы. Любой род деятельности 
человека осознанно целенаправлен, и этот факт требует того, 
чтобы цель создания системы составляла ее основу.

«Не существует попутного ветра, если неизвестно, куда 
плыть» {Сенека). Поэтому у человека в процессе своей деятель­
ности должна быть сформулирована цель, которая и определяет 
направление разработок.

Достижение осознанных, а затем сформулированных целей 
предполагает наличие инструментальных средств, которые по­

3

зволяют в какой-то мере сократить неизбежно возникающие за­
траты, ограничиваемые ресурсами. Спрос на такого рода средст­
ва породил определенное научное направление, главной заботой 
которого стали распространение и использование знаний спе­
циалистов, обладающих высочайшей квалификацией. Потреб­
ность в такого рода средствах вызвала к жизни в рамках искус­
ственного интеллекта множество информационных технологий, 
призванных помочь в деле управления обществом, производст­
вом, торговлей, кредитной и финансовой сферами. Наиболее 
популярными названиями этих технологий являются: эксперт­
ные системы, советующие системы, интеллектуальные системы, 
системы поддержки принятия решений. Общей чертой перечис­
ленных технологий можно назвать то, что все они в различной 
форме используют знания человека-эксперта. Объединив их под 
общим названием, можно выделить те, что касаются экономиче­
ской сферы: экономические советующие системы (ЭСС).

В рамках учебного пособия под ЭСС будет пониматься лю­
бой программных продукт, отражающий знания специалиста- 
профессионала, его навыки и опыт, используемый в процессе 
выдачи пользователю совета-решения.

Потребность отражения (или воспроизведения) человеческих 
знаний в памяти компьютера породила, а затем и стимулировала 
быстрое развитие нового направления в информатике — инже­
нерии знаний. Предметом этого направления послужило соот­
ношение человеческого знания и его формализованного (ин­
формационного) отображения в ЭВМ. Адекватное отображение 
знаний специалистов является центральной проблемой создания 
интеллектуальных информационных советующих систем вообще 
и экспертных систем в частности. Последние, являясь матери­
альным воплощением теоретических идей интеллектуализации 
информационных технологий, базируются на ряде методов фор­
мализации знаний, речь о которых пойдет в настоящей книге.

Упорство, с которым специалисты пытаются создать сове­
тующие системы, вполне понятно, если учесть, что в результате 
они надеются получить инструмент, который способен объяс­
нить и обосновать свои рекомендации и выводы, приобретать 
новые знания и адаптироваться к новым условиям функциони­
рования, «разумно» нарушать правила принятия решений исходя 
из сложившихся обстоятельств, определять свой уровень компе­
тентности по отношению к поставленной задаче и с «досто­
инством» уметь выходить из игры в случае некорректно постав­
ленной задачи.

4

Поэтому вполне логично в гл. 1 описываются способы целе- 
полагания, классификация существующих целей, методы по­
строения дерева целей, изменение формул для расчета важности 
той или иной цели и технологии применения, целей в процессе 
создания информационных технологий. Подробно излагаются 
функции (фазы) управления, которые постепенно связываются с 
целями управления и способами целеобразования.

Детальное рассмотрение функций управления позволяет ука­
зать блоки советующих систем, которые эта система должна в 
какой-то степени воспроизводить. Организационные аспекты 
функционирования ЭСС демонстрируются с помощью схем и 
рисунков, раскрывающих процесс автоматизации принятия 
управленческого решения.

Все ЭСС условно разделены на два класса:
1. Системы, воспроизводящие осознанные мыслительные 
усилия человека (статические детерминированные или стохасти­
ческие системы).

2. Системы, воспроизводящие неосознанные (подсознатель­
ные) мыслительные действия человека (эволюционные системы 
с нейротехнологиями и генетическими алгоритмами).

Первый класс ЭСС в свою очередь содержит три подкласса:
• расчетно-диагностические системы;
• экспертные системы приближенных рассуждений;
• системы поддержки исполнения решений.
Второй подкласс состоит из:
• систем нейросетевых вычислений;
• систем, ориентированных на естественно-языковые за­
просы.

Расчетно-диагностические системы объединяют в себе сис­
темы:

• расчетного характера;
• оценочного характера;
• диагностического характера.
В основе создания ЭСС расчетного характера лежит ясное 
понимание целей принятия решений. Цель, трансформируемая 
в дерево целей, накладывается на дерево экономических показа­
телей. В результате получают синтезированное дерево «цель- 
показатель», способное обеспечить расчет нужных для достиже­
ния целей ресурсов и резервов. Математический аппарат, ис­
пользуемый в данном случае, напоминает операции решения 
задач обратной интерполяции функции со многими переменны­

5

ми или же задачу обратного факторного анализа. Системы та­
кого класса предназначены для получения ответа на вопросы 
типа: «Что необходимо предпринять для того, чтобы рентабель­
ность повысилась (снизилась себестоимость, повысилась при­
быль) на 5%? Каким образом можно выполнить такие расчеты, 
демонстрируют многочисленные примеры.

Системы оценочного характера приобрели свою актуальность 
в процессе решения аудиторских проблем. С развитием рыноч­
ных отношений и частного предпринимательства остро возникла 
потребность в квалифицированной оценке профессионализма 
руководства предприятия. Прежде всего, такая оценка интересу­
ет акционеров, доверивших управление предприятием менедже­
рам. Системы такого рода в нашей стране относят к разряду но­
вых, потому им отводится особое место в учебном пособии.

Системы диагностического направления предназначены для 
выявления истинного положения дел на предприятии и поиска 
путей улучшения его финансово-хозяйственного состояния. 
Создаются они по аналогии с системами, используемыми в ме­
дицине и технике. В начале отыскивается неисправность, т. е. 
ставится «диагноз», а затем предлагается способ эту неисправ­
ность устранить — выдается рецепт.

В силу своей достаточной сложности диагностические систе­
мы в экономике не имеют широкого распространения. Очевид­
но, что с накоплением опыта формализации знаний профессио- 
налов-специалистов появятся простые и дешевые инструмен­
тальные средства, с помощью которых процесс создания систем 
диагностического характера станет в ряд инженерных, а не 
творческих. Как создать простую диагностическую систему, рас­
сматривается в п. 4.4.

Экспертные системы приближенных рассуждений создаются 
в том случае, если цель принятия решений сформулировать не­
возможно или нецелесообразно, однако ее можно заменить ги­
потезой. Для создания систем данного класса формулируются 
правила вывода вида ЕСЛИ-ТО, которые синтезируются в дере­
во вывода. Результатом использования системы является оценка 
правдивости заданной пользователем гипотезы. Математический 
аппарат, применяемый в данном случае, относится к разделу 
дискретной математики Заде. Способы ее использования иллю­
стрируются многочисленными примерами из сферы экономики.

Цель рассмотрения системы нейросетевых вычислений со­
стоит в ознакомлении читателя с приемами воспроизведения

6

бессознательных умственных действий человека. Подробно с 
примерами излагаются основы нейроматематики, знание кото­
рых необходимо для понимания способов построения нейросе­
тей. Нейросетевые ЭСС рассматриваются с точки зрения эволю­
ционного моделирования, имитирующего естественный процесс 
адаптации системы к новым внешним условиям путем обучения 
на примерах. Обосновывается тезис, содержание которого сле­
дующее: моделировать следует не столько готовый интеллект че­
ловека, сколько процесс развития его интеллекта.

Идеи эволюционного моделирования наиболее полно во­
площаются в ЭСС, применяющих генетические алгоритмы. Ге­
нетические алгоритмы основываются на процедуре селекции, 
которая используется в методах оптимизации, широко приме­
няемой на практике. Оптимизация есть не что иное, как подра­
жание естественному процессу эволюции. Для понимания смыс­
ла генетических алгоритмов приводятся поясняющие схемы. Ге­
нетические алгоритмы позволяют отыскивать глобальный опти­
мум, поэтому они являются важным инструментом для обучения 
нейросетей.

Последний класс ЭСС касается систем, способных воспроиз­
водить такие бессознательные акты, как ассоциативное и интуи­
тивное мышление. Используя результаты фундаментальных ис­
следований в таких областях, как психосемантика, психолингви­
стика, структурная лингвистика, в несколько другом ракурсе 
рассматривается общепринятая форма представления знаний с 
помощью семантической сети. Помимо нее в базе знаний нахо­
дятся база ассоциаций смежности и база ассоциаций сходства. 
Приводятся схема связи механизмов их образования и формаль­
ное представление.

Советующие системы предназначены для помощи в деле 
принятия решений. Возникает проблема поиска альтернатив и 
выбора единственно правильного решения. Известные методи­
ки, как правило, исходят из того, что уже известны варианты 
решений и последствия их принятия, что и фиксируется в мат­
рице решений. Однако, как показывает практика, поиск альтер­
нативных вариантов и создание функций, способных рассчитать 
последствия принятия того или иного варианта, являются делом 
далеко не простым. Именно это есть не что иное, как камень 
преткновения в широком распространении систем советующего 
характера.

7

В книге предложена технология, названная РОЦ-технология 
(ресурс—обучение—цель), с помощью которой существенно 
снижаются сложность процесса поиска альтернатив, а также 
расчет последствий. Приводится критерий, по которому без осо­
бых трудностей выбирается вариант решения.

Особого внимания заслуживают системы поддержки испол­
нения решений. Одно дело принять решение, а другое -  обес­
печить его претворение в жизнь. Здесь, как правило, возникает 
проблема со знаниями, необходимыми для внедрения решения в 
практику. Поэтому в последнее время все большую популяр­
ность приобретают системы, способные быстро предоставить 
помощь в процессе исполнения решения. Такие системы назы­
ваются системами поддержки исполнения решений (СПИР).

Цель СПИР — предоставление помощи в определенном виде 
и обучение пользователя в тот момент, когда ему это нужно. 
Раньше для подобной поддержки требовалось присутствие чело­
века, но сейчас эту роль могут выполнять электронные средства. 
Именно они могут сделать помощь универсальной и полной, 
доступной в любое время и в любом месте. Это может быть реа­
лизовано самыми различными путями, зависящими от потреб­
ностей и способностей пользователя, от используемых техноло­
гий и свободных ресурсов. Такие системы могут быть более или 
менее мощны, но общее свойство, отличающее СПИР от систем 
поддержки других типов — это уровень объединения информа­
ции, средств и методов для пользователя. Подобное объедине­
ние коренным образом отличает СПИР от систем помощи, 
встроенных в программы, или систем, построенных в виде ги­
пертекстовых ссылок. Перечисленные средства поддержки могут 
быть лишь частью СПИР.

Из сказанного может создаться впечатление о том, что 
СПИР — это всего лишь система компьютерной тренировки 
пользователя по принципу «вопрос—ответ», поскольку боль­
шинство ответов на вопросы четко определены и понятны. Но 
это не так. Отличия СПИР от простейшей компьютерной тре­
нировочной системы состоят в организации информации и под­
держке пользователя с учетом его опыта. Системы компьютер­
ной тренировки, конечно, могут принять вид СПИР, но для 
этого они должны стать более подробными, более предметно­
ориентированными и шире использовать гипермедийные струк­
туры.

Особое внимание уделено уже известным методам фактор­
ного анализа. Эти методы до недавнего времени занимали умы

8

лишь узкого круга профессионалов-экономистов. Сейчас же на­
ступил период, когда теория хозяйственного анализа, вооружен­
ная последними достижениями информационных технологий, 
может в полную силу воздействовать на суть принимаемых 
управленческих решений.

В первой главе представлен подробный материал, составляю­
щий математическую основу для создания ЭСС. Авторы пыта­
лись максимально упростить данный раздел, ориентируя мате­
риал исключительно на разработку советующих систем. Особен­
но это касается нейроматематики и генетических алгоритмов. 
Изложение формализмов сопровождается примерами.

Заканчивается первая глава перечнем типичных ошибок, 
возникающих в результате чрезмерной идеализации формаль­
ного представления знаний в памяти компьютера.

Во второй главе излагается технология создания ЭСС в виде 
последовательно выполняемых этапов. Три понятия — предмет­
ная, обеспечивающая и функциональная технологии — позволи­
ли представить РОЦ-технологию проектирования ЭСС расчет­
но-диагностического характера в виде несложного процесса, со­
стоящего из четырех этапов. Все этапы иллюстрируются приме­
рами и соответствующими пояснениями.

Третья глава, названная «Проектирование ЭСС на основе 
программных оболочек», является центральной, так как исполь­
зование оболочек —■ это один из путей быстрого и дешевого 
способа создания информационных систем. Материал излагается 
на основе конкретной программной оболочки, являющейся про­
тотипом известной системы IMP [37]. Рассматриваемая система 
улучшена путем расширения и развития возможностей исполь­
зования правил вида ЕСЛИ-TO и сервисных программ.

В четвертой главе приведены примеры создания и примене­
ния ЭСС расчетно-диагностического характера: расчетные де­
монстрируют процесс поиска путей повышения рентабельности 
и использования основных фондов предприятия, оценочные — 
оценки гибкости стратегии развития и дивидендной политики, а 
диагностические — способность выяснения истинной ситуации 
на 
предприятии 
и 
поиска 
путей 
улучшения 
финансово­
хозяйственного положения. Для всех систем приведены схемы, 
поясняющие процесс их создания.

Пятая глава предназначена для иллюстрации методов созда­
ния экспертных систем приближенных рассуждений. С помо­
щью популярных задач, возникающих в процессе консультиро­

9

вания по инвестициям, кредитованию и маркетингу, рассматри­
ваются этапы создания правил вывода, использования формул 
для расчета коэффициентов надежности этих правил, а также 
исходных данных. В полном объеме демонстрируются все рабо­
ты, необходимые для создания собственной экспертной системы 
небольшой мощности. Работы ориентированы на применение 
программной оболочки.

Шестая глава демонстрирует процесс создания ЭСС эволю­
ционного характера, т. е. систем, способных развиваться со вре­
менем в соответствии с изменяющимися внешними условиями 
их функционирования. С помощью нейросетевых технологий 
анализируется процесс поиска приемлемых решений в области 
экономики. В качестве иллюстративного материала выбраны за­
дачи оценки налоговых поступлений и диагностики банкротств 
промышленных предприятий.

Оценка здесь основывается на сравнении результатов про­
гнозирования, выполненного с помощью классических методов 
(корреляционно-регрессионный анализ и метод нейросетевых 
технологий). Результаты, полученные авторами, свидетельствуют 
в пользу последних.

Последняя, седьмая глава, предназначена для изложения сути 
ЭСС, использующих ассоциативные и интуитивные связи между 
понятиями, известными системе. В начале главы достаточно 
глубоко излагаются основы машинного понимания естественно­
языковых текстов. В качестве иллюстраций выбраны естествен­
но-языковые запросы. Особенность данной главы состоит в том, 
что математический аппарат здесь приводится по ходу изложе­
ния материала. Причина состоит в достаточной новизне мате­
риала, понимание которого предполагает знание отдельных раз­
делов интуиционистской логики, разработанной Клини С. и 
Весли Р. Заканчивается глава процедурами вербализации — од­
ной из сложнейших проблем — и поэтому в учебном пособии 
лишь сделана постановка задачи для ее решения.

Большое внимание в книге уделяется достаточно сложным 
математическим выкладкам, от понимания которых, как кажется 
авторам, зависит понимание всего остального материала. Боль­
шинство приведенных примеров просчитаны с помощью про­
граммных продуктов, что дает основание считать их апробиро­
ванными.

Авторы благодарны проф. В.В. Дику, взявшему на себя труд 
разработать п. 1.1, 1.2, 4.1 и 4.2.

10