Информационная энтропия финансов и механизмы ее преодоления

Цель. Определить место больших данных в современных финансах, а также провести анализ их роли в экстремальном насыщении финансовой системы.
Задачи. Провести краткий обзор современного состояния и перспектив использования больших данных финансовыми учреждениями; предложить общую характеристику причинноследственных связей информационных потоков и трансформации организационной структуры финансовых учреждений при переходе на работу с большими данными; показать возможности оценки информационного перенасыщения финансовых учреждений посредством использования концепции энтропии, а также условия и перспективы перехода к управлению информационной энтропией.
Методология. Методологической базой исследования служат общенаучные методы исследования (анализ, синтез, индукция, дедукция), в частности анализ работы с данными в финансовых учреждениях, движения информации (сбора, хранения, переработки, использования и повторного использования данных), анализ процессов в информационной сфере, устранения шумовых проблем и учета рисков.
Результаты. Представлены основные стратегии и подходы перехода к работе с большими данными. Определены методы преодоления ряда проблем, сдерживающих эффективное освоение быстрого роста информации в финансовых учреждениях. Предложен набор инструментов и процедур анализа информационных процессов на финансовых рынках, а также механизмов управления перестройкой работы с данными; приведен пример перехода к работе с большими данными. Авторы рекомендуют применять концепцию энтропии, которая позволяет проводить измерение риска, неопределенности и шумовых помех на финансовых рынках и  в  транзакциях, а также оценивать возможности и масштабы использования финансовыми учреждениями больших данных.

1. Zabel S. L. R. A. Fisher and Fiducial Argument // Statistical Science. 1992. Vol. 7. No. 3. P. 369–387. DOI: 10.1214/ss/1177011233

2. Hoang-Nguyen-Thuy N., Krishnamoorthy K. Estimation of the probability content in a specified interval using fiducial approach // Journal of Applied Statistics. 2021. Vol. 48. No. 9. P. 1541–1558. DOI: 10.1080/02664763.2020.1768228

3. The ups and downs of a PHD project: big data finance // BigDataFinance. 2020. 2 January. URL: https://bigdatafinance.eu/the-ups-and-downs-of-a-phd-project-big-data-finance/ (дата обращения: 15.01.2022).

4. Market Research Report // Markets and Markets. 2020. March. URL: https://www.marketsandmarkets.com/ (дата обращения: 15.01.2022).

5. Olbryś J, Ostrowski K. An Entropy-Based Approach to Measurement of Stock Market Depth // Entropy. 2021. Vol. 23. No. 5. P. 568. DOI: 10.3390/e23050568

6. Schwill S. Entropy Analysis of Financial Time Series. A thesis submitted to The University of Manchester for the degree of Doctor in Business Administration. Manchester: Manchester Business School, 2015. URL: https://www.research.manchester.ac.uk/portal/files/84028033/FULL_TEXT.PDF (дата обращения: 15.01.2022).

7. Klioutchnikov I., Sigova M., Beizerov N. Chaos theory in finance // Procedia Computer Science. 2017. Vol. 119. P. 368–375. DOI: 10.1016/j.procs.2017.11.196

8. Pichler A., Schlotter R. Entropy Based Risk Measures // European Journal of Operational Research. 2020. Vol. 285. No. 1. P. 223–236. DOI: 10.1016/j.ejor.2019.01.016

9. Набиуллина: ЦБ перейдет к надзору на основе big data // Прайм. 2015. 17 сент. URL: http://1prime.ru/finance/20150917/819274417-print.html (дата обращения: 15.01.2022).

10. Ключников И. К., Молчанова О. А., Ключников О. И. Вероятность финансовой стабильности и безопасности: концепции и модели // Финансы и Бизнес. 2017. № 1. С. 70–81.

11. Сигова М. В., Ключников И. К. Теория финансовых инноваций. Критический обзор основных подходов // Вестник финансового университета. 2016. Т. 20. № 6. С. 85–95.

12. Ключников И. К., Молчанова О. А. Энтропия электронных денег // Учебные записки Санкт-Петербургского академического университета. 2014. № 4 (48). С. 5–17.

13. Ключников И. К., Молчанова О. А. Финансы. Сценарии развития: учебник. М: Юрайт, 2017. 206 с.

14. Сигова М. В., Круглова И. А., Ключников И. К. Подходы к классификации и оценке перспектив финансовой безопасности // Банковское право. 2016. № 6. С. 29–35.