Vilniaus universiteto
Kauno humanitarinis fakultetas

Laisvosios rinkos ekonomikos sąlygomis finansų rinkos yra vienas iš esminių veiksnių, lemiančių socialinį bei ekonominį žmonijos gerbūvį. Finansų rinkų analizė aktuali siekiant valdyti investicijas bei riziką, susijusią su dalyvavimu kapitalo rinkose. Padidėjus įmonių bei valstybių nemokumo tikimybei ilgo laikotarpio investicijas keičia trumpo laikotarpio investicijos, o tai savo ruožtu didina išsamesnių tyrimų bei tikslesnių modelių kūrimo poreikį.

Didėjant verslo poreikiui draustis nuo netikėtų rinkų svyravimų vis didesnį populiarumą įgauna finansinės išvestinių vertybinių popierių rinkos, kas tuo pačiu lemia šių rinkų apyvartų, o taip pat ir kainų svyravimų, didėjimą. Paskutinių metų statistika rodo, kad CRB indekso, atspindinčio pasaulinių finansinių prekių rinkų, tokių kaip nafta, dujos, grūdinės kultūros, metalai, mediena, mėsa, medvilnė ir t.t. kainas, atskirų mėnesių pokytis viršijo 20%, o bendra šių rinkų apyvarta kasmet didėja apie 20%. Atsižvelgiant į šias tendencijas didėja poreikis detalesniems finansų ir kredito rinkų dinamikos tyrimams.

Finansų rinkų elgsena įtakojama pokyčių, vykstančių daugelyje sričių, t.y. ekonomikos, finansų, politikos, psichologijos, statistikos, skaitmeninių technologijų, gamtos tyrimų ir t.t. Siekiant sukurti prognozavimo modelius reikia įvertinti ne tik aibę kintamųjų, bet atsižvelgti ir į sistemos dinamiškumą ir nepastovumą. Taigi sprendžiant finansų rinkų prognozavimo uždavinius bei modeliuojant procesus greta koreliacinės, priežastingumo analizės yra būtina intelektinių sistemų integracija, leidžianti ne tik paspartinti besikeičiančių procesų analizę, bet ir atrasti naujų priežastingumo ryšių. Tokių skaitinio intelekto metodų, kaip ekonominė logistinė analizė, dirbtiniai ir autoasociatyviniai neuroniniai tinklai, atraminių vektorių mašinos, agentinės sistemos, evoliuciniai algoritmai, spiečiaus intelektas, neraiškių aibių logika, taikymas yra aktualus ir perspektyvus, nes ne tik leidžia įvertinti ryšius tarp aibės kintamųjų, bet ir pritaikyti tai finansinės rizikos vertinimo bei nemokumo tikimybės prognozavimo procesuose. Naujesni ir sudėtingesni modernūs intelektiniai algoritmai bei jų modifikacijos leidžia tą atlikti su didesniu tikslumu. Detalizuojant ekonominę logistinę analizę svarbu išsamiai tirti nesenai aptiktus didėjančio pelningumo ir kredito spąstų paradoksus, jų sąsajas su rinkos talpa, infliacija, nedarbu ir kitais ekonominiais reiškiniais. Globalizacijos bei atskirų šalių finansinių sistemų veržlūs persipynimo procesai leidžia teigti, kad tyrimai intelektinių sistemų taikyme finansų rinkose yra aktualūs tiek Lietuvos, tiek ir tarptautiniu mastu. Šių problemų tyrimas, pasižymintis globališkumu bei tarpdiscipliniškumu tarp informatikos ir finansų, bei ekonomikos mokslo krypčių, yra ypač tinkamas doktorantūros studijų metu.

Mokslo grupės nariai:

1. prof. dr. (HP) Saulius Gudas;
2. prof. dr. Virgilijus Sakalauskas;
3. prof. dr. (HP) Rimvydas Simutis;
4. prof. dr. Gintautas Garšva;
5. doc. dr. Vytautas Rudžionis;
6. doc. dr. Dalia Krikščiūnienė;
7. dr. Saulius Masteika;
8. dokt. Darius Dilijonas;
9. dokt. Sandra Strigiūnaitė;
10. dokt. Paulius Danėnas;
11. dokt. Raimondas Milašius.