160
Итак,  что  же  необходимо  знать  и  уметь  специалисту  рейтингового 
агентства в отличие от обычного оценщика? 
Прежде всего, он должен иметь достаточно полную базу данных не 
только о данной фирме (банке, стране), но и обо всех основных ее контр-
агентах,  учитывающих  глубину  и  объем  этих  связей.  Иными  словами, 
множество  этих  данных  должно  представлять  из  себя  оснащенный  связ-
ный граф [5]. 
Во-вторых,  у  рейтингового агентства  должна быть  база знаний, т.е. 
набор  программ  и  алгоритмов,  не  только  учитывающих  специфику  тех 
или  иных  фирм  (банков),  но  и  позволяющих  специалисту  рейтингового 
агентства  дать  обоснованную  рекомендацию,  которую  можно  проверить 
[1, 2]. 
Иными  словами,  специалисты  рейтинговых  агентств  должны  быть 
создателями и пользователями специализированных экспертных систем. 
Отсюда немедленно вытекают требования к их дополнительной (по 
сравнению с обычными оценщиками) подготовке. 
Итак,  если  говорить  о  дополнительных  элементах  их  математико-
информационного образования, то это будут: 
1) изучение многозначных логик и нечетких множеств [1, 4]; 
2) знание элементов теории графов и умение пользоваться вероятност-
но-логическими схемами [4, 5]; 
3) знание и умения в применении систем защиты информации [8]. 
Если  речь  идет  о  дополнительных  элементах  экономического  образова-
ния, то это будут знания по применению различных производных эконо-
мических инструментов  (деривативов) – отказ от них в  обозримом буду-
щем вряд ли возможен – знание точек нарушения действия этих инстру-
ментов  (на  языке  теории  динамических  систем  это  точки  бифуркации  и 
точки резонанса). 
Разумеется, этими мерами не исчерпывается дополнительная подго-
товка специалистов для рейтинговых агентств. Однако эти меры позволят 
при выдаче рейтингов избегать грубых систематических ошибок [3, 7]. 
 
Список использованной литературы 
 
1. Экспертные системы. Принципы работы и примеры / Под ред. Р. Фор-
сайта. – М.: Радио и связь, 1987. – 223 с. 
2. Матвеев М. Г., Свиридов А. С., Алейникова Н. А. Модели и методы ис-
кусственного интеллекта. Применение в экономике. – М.: Финансы и ста-
тистика; Инфра-М, 2008. – 447 с. 
3. Есипов В. Е., Маховикова Г. А., Мирзажанов С. К. Риски в оценке: тео-
рия и методы измерения. – СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2008. – 159 с.