301
чайної недостатності числової інформації, замість якої викорис-
товується лінгвістична (словесна), одержувана від спеціалістів,
експертів, радників. Особливо це стосується вихідних даних, що
наводяться в договорах (комерційній пропозиції) про здійснення
операції, обмежень і норм чинного законодавства, тимчасових,
географічних та інших ринкових умов. Традиційний математич-
ний апарат працює з такою інформацією надто неефективно. У
цьому зв’язку використання відомих методик оцінювання ефек-
тивності таких операцій доволі ускладене.
Застосовуваний нині апарат нечіткої математики (від англ.
fuzzy — “ворс” (властивість тканин), пух) інтенсивно розвиваєть-
ся. Зокрема, він застосовний для багатокритеріальної оцінки в
системах підтримки прийняття інвестиційних рішень на рівні
підприємства, для менеджменту компаній тощо.
Технологія fuzzy — це сукупність теоретичних засад, методів,
алгоритмів, процедур і програмних засобів, що базуються на ви-
користанні нечітких даних, оцінок і знань кваліфікованих спе-
ціалістів при розв’язанні практичних завдань. Практично сфера
застосування fuzzy-технології — від розв’зання економічних за-
вдань на макрорівні до рівня аналізу окремих аспектів комерцій-
них справ. Інструментальна база — потужний комплекс сучас-
них нечітких програмних продуктів. В основу цього комплексу
покладено такі програмні продукти [87, с. 14–15]:
• програма Fuzzy Саlculator (FС) для розрахунків з нечіткими
числовими даними;
• надбудова Fuzzy fог Ехсеl (FЕ) для електронних таблиць МS
Ехсеl;
• універсальна нечітка експертна система ЕхРго;
• програма FЕСМ нечіткого оцінювання критичних повідом-
лень при проведенні валютних торгів.
Крім того, для моделювання і аналізу складних даних, у
тому числі й нечітких, може використовуватись комплексна
система “DataEngine” німецької компанії “МIТ” (Маnаgement
Intelligenter Technologien Gmb).
Наявність такого комплексу програмних продуктів для ро-
боти з нечіткою інформацією надає можливість будь-якій фір-
мі при оцінюванні ефективності зовнішньоекономічних опера-
цій якісно аналізувати різнорідні дані, прогнозувати за значної
нестачі вихідної інформації, моделювати складні бізнес-процеси,