авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 | 3 |
-- [ Страница 1 ] --

Санкт-Петербургский государственный университет

Экономический факультет

БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА,

ЭКОНОМИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА,

УПРАВЛЕНИЕ

РИСКАМИ

И СТРАХОВАНИЕ

Сборник материалов

Международной школы-семинара

29 октября–30 октября 2012 года

Санкт-Петербург

2012

В сборник научных материалов международной школы-семинара

«Бизнес-информатика, экономическая кибернетика, управление рисками и страхование», проводимого Санкт-Петербургским госу дарственным университетом 29-30 октября 2012 года на базе ка федр экономической кибернетики, управления рисками и страхо вания, информационных систем в экономике экономического фа культета СПбГУ, включены работы известных ученых, аспирантов и студентов, работающих в области математических и инструмен тальных методов экономики, управления рисками и страхования, из ряда вузов и организаций Санкт-Петербурга, Москвы, Калинин града, Перми, Тюмени, Уфы и других городов Российской Федера ции, а также из вузов и научных организаций Латвии, Республики Беларусь и Республики Таджикистан.

ПЛЕНАРНЫЕ ДОКЛАДЫ И МАСТЕР-КЛАССЫ Колесов Д.Н.

ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ОБЩЕГО РАВНОВЕСИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОСЛЕДСТВИЙВСТУПЛЕНИЯ РОССИИ В ВТО.

Цель исследования состояла в том, чтобы определить эффект вступления России в ВТО.Есть экспертные оценки последствий поотдельным отраслям, но нужна инте гральная оценка по макроэкономическим показателям.

Так есть ряд отраслей, которые выигрывают, в первую очередь это экспортные от расли. Сырая нефть и вооружение не регулируются ВТО, поэтому объемы продаж нефти и газа не вырастут, но немного откроются для зарубежных инвестиций. Вы игрывают: Металлургия (растет доступ к рынкам).Древесина (снижение пошлины с 25% до 7%). Минеральные удобрения, химическая продукциядр. экспортные отрас ли Есть отрасли, которые проигрывают от вступления в ВТО. Сельское хозяйство (из менение структуры поддержки, даже при высокой степени защиты открытие рын ков для импортной сельхозпродукции в целом ухудшает положение в отрасли ).

Машиностроение (оборудование, сельхозтехника, автопром). Пищевая промыш ленность (рост импорта). Легкая промышленность (рост импорта). Банки и страхо вание остаются закрытыми на длительный переходный период.

Чтобы оценить интегральный эффект надо знать межотраслевые взаимосвязи, оп ределить влияние изменений в одной отрасли на другие отрасли.Нельзя суммиро вать выигрыши и потери по отраслям (ВВП, занятость, цены).Межотраслевой ба ланс Леонтьева «затраты-выпуск» возможен, но имеет существенные недостатки.

1. Линейные зависимости излишне упрощают взаимосвязи и не учитывают и з менение масштаба.

2. Модель ориентирована на плановые инструменты, предполагает равенство предложения и спроса.

3. Не учитывает рыночных механизмов влияния предложения и спроса на ц е ны.

4. Плохо отражает финансовый сектор и финансовые рынки.

Вычислительные модели общего равновесия вальрасовского типа оказываются предпочтительнее поскольку в них используются нелинейные зависимости, чтопоз воляет учитывать кумулятивные эффекты, а также они имитируют рыночные меха низмы предложения и спроса. Они также обладают рядом недостатков, но получи ли более широкое признание и используются как основной инструментмакроэко номической оценки внешнеторговых эффектов (включая научно-исследовательские центры ВТО) В этих моделях экономика представлена как макроэкономическая система рынков (количество отраслей и соответствующее количество рынков определяется степе нью агрегации и имеющейся статистикой).

рынки конечных товаров, потребляемых домашними хозяйствами продук ции (- рынок конечной продукции, производимой j-ой отраслью, j=1…22);

exim - рынки экспортной и импортной продукции (-рынок экспортной про дукции i-ой отрасли и импортной продукции, аналогичной продукции, про изводимой i-ой отраслью,i=1…22);

рынки промежуточной продукции (- рынок промежуточной продукции, про изводимой j-ой отраслью, j=1…22);

рынок инвестиционных товаров;

рынки рабочей силы (- рынок рабочей силы в i-ой отрасли хозяйства);

f – финансовые рынки, включающие в себя рынок акций – f1 ирынок креди тования– f2. Подразумевается, что последний включает в себя и рынок обли гаций, опосредованный банками.

Предложение (т.е. объем производства данной отрасли) моделируется производст венной функцией, зависящей от используемых факторов производства (труд, кап и тал, продукция других отраслей).

Спрос определяется использованием продукции данной отрасли другими отрасля ми и конечным потребителем (домашними хозяйствами).

Часть выпущенного в отрасли продукта используется в производстве какой-то дру гой отрасли, другая часть уходит на инвестиции собственного производства, третья продается домашним хозяйствам как готовая продукция, четвертая продается внешнему мируна экспортном рынке. Агенты–производители торгуют между собой промежуточными и инвестиционными товарами На основании статистики межотраслевых связей строится матрица SAM (SocialAccountingMatrix – матрица социальных расчетов). Ее основу (клетку табли цы) составляет стоимость продукции i-ой отрасли, используемой в производстве j ой отрасли.

Далее проводится калибровка модели. По прошлым статистическим данным нахо дятся коэффициенты Предполагается, что в прошлом на всех рынках суммарное предложение было рав но суммарному спросу и в соответствии с этим равенством сложился уровень цен.

После калибровки осуществляется пересчет по модели новых значений цен и объемов производства. Аналогично «невидимой руке рынка» в модели пошагово пересчитываются цены, соответствующие этим ценам объемы производства в каждой отрасли и потребляемые ресурсы. Пошаговый пересчет должен умень шать дисбаланс предложения и спроса до тех пор, пока он не станет меньше поро говой величины (приближенное равенство предложения и спроса).

При новых (рассчитанных) значениях цен иобъемах производства по отраслям оп ределяются макроэкономические показатели (ВВП, индекс цен, суммарный спрос на труд т.е. занятость, объем экспорта, импорта и др.). Это дает интеграль-ную оценку макроэкономических последствий от введенных шоковых воздействий.

Рассмотрим набор шоковых воздействий - изменения внешнеторговых условий (со гласованные условия вступления России в ВТО):

Сокращение поддержки сельскому хозяйству в 2 раза Сокращение экспортной пошлины на древесину с 25% до 7% от стоимости.

Сокращение импортной пошлины на ввоз автомобилей с 30% до 25% от их стоимости.

Расчеты по рассматриваемой модели позволяют получить следующие выводы.

Изменения номинального ВВП в разных модификациях разнонаправлены, что не дает однозначного вывода о том, снизится ВВП или вырастет в результате вступле ния России в ВТО. Однако наблюдаемые изменения незначительны и находятся в пределах допустимой погрешности, что позволяет сделать вывод о том, что модель не показывает значимого изменения этого макропоказателя.

Ожидается, что в результате либерализации торговли вырастет как импорт, так и экспорт, чистый экспорт сократится.

Ожидается, что в результате принятых мер потребление упадет, а сбережения в ы растут.

При фиксировании импортных цен ожидается падение цен на товары отечест венного производства.

Несмотря на недостатки этой модели (необходима межотраслевая статистика, слишком крупная агрегация по отраслям, плохо отражает природу финансовых рынков, различная интерпретация результатов) в целом видно, что общее воздей ствие на экономику от вступления России в ВТО в ближайшее время ожидается н е значительным. Это согласуется с мнением экспертов о том, что главные преиму щества могут быть получены вследствие институциональных изменений.

Чернова Г.В.

АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ РОССИЙСКОГО СТРАХОВОГО РЫНКА В УСЛОВИЯХ ВСТУПЛЕНИЯ РФ В ВТО 1. Условия присоединения российского страхового рынка к ВТО определяются положениями «Генерального соглашения по торговле услугами» (ГАТС), 1 ко торое определяет основы режима торговли услугами, права и обязательства членов ВТО, в том числе в сфере страхования.

2. Содержание влияния вступления РФ в ВТО на российский страховой рынок определяется его двойной институциональностью: с одной стороны, страхова ние является институтом социальной и финансовой защиты, а, с другой, - важ нейшим инвестиционным институтом.

3. Влияние вступления РФ в ВТО на российское страхование как институт соц и альной и финансовой защиты и через него – на российскую экономику в целом может быть различным.

Положительное влияние фактора – развитие страхового рынка за счет:

Приложение 1В д оклада Рабочей группы по присоединению Российской Федерации к Всемирной торговой организации. WT/ACC/ RUS/70, WT/MIN(11)/ 2. 16 ноября 2011 го да.

расширения перечня страховых услуг, улучшения качества страховых услуг, повышения надежности страховой защиты, повышения конкуренции страховщиков (российских и иностранных).

К числу возможных отрицательных последствий вступления РФ в ВТО для российского страхования как института социальной и финансовой защиты и через него – для всей российской экономики в целом можно отнести:

допуск иностранного капитала к видам страхования, обслуживающим страте гически важные секторы экономики и работающим на них;

ослабление внимания к развитию национальной системы пере-страхования;

изменение правового и экономико-организационного механизма российского страхования с учетом требований ГАТС.

Вступление РФ в ВТО по условиям ГАТС предусматривает изменение эконо 4.

мико-организационного механизма функционирования российского страхова ния как института социальной и финансовой защиты, что связано с:

созданием единого режима для всех страховщиков;

расширением перечня трансграничных страховых услуг;

разрешением коммерческого присутствия в виде отделений (branches).

Влияние вступления РФ в ВТО на российское страхование как инвести 5.

ционный институт и через него – на российскую экономику, также может быть различным.

Содержание требований ВТО к российскому страхованию как к инвести 6.

ционному институту включает:

ослабление ограничений на увеличение иностранного капитала на российском страховом рынке, новое содержание понятия «иностранный капитал», новый порядок расчета доли иностранного участия в российском страховом рынке.

Новой формой коммерческого присутствия иностранного капитала на россий 7.

ском страховом рынке становятся независимые отделения(branches). Возмож ные последствия, обусловленные их деятельностью, определяются предостав лением ими страховых услуг, а также их инвестиционной деятельностью.

Вывод.Для усиления роли российского страхования, имеющего двойную ин 8.

ституциональность, необходима разработка комплекса мер, учитывающих тре бования ВТО, но в то же время обеспечивающих сохранение и развитие рос сийского национального страхового рынка.

Бандевич Л. А.

ПРОБЛЕМЫ,НАПРАВЛЕНИЯ И КРИТЕРИИОЦЕНИВАНИЯ КАЧЕСТВА ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ В ЛАТВИИ: ОБОБЩЕНИЕ ПРАКТИЧЕСКОГО ОПЫТА В реферате обобщен многолетний практический опыт автора в разработке, реали зации и аккредитации бакалаврских и магистерских учебных программ высшего образования в Латвии. В соответствии с действующим законодательством и вне сенными в него изменениями, дополнениями и редакционной корректировкой рас смотрены два этапа в процессе аккредитации: 1) 1995-2010 гг. - аккредитация каж дой учебной программы и 2) начиная с 2011 г. - аккредитация каждого направления учебных программ.

На первом этапе в соответствии с принятым законом 02.11.1995 г.каждая учебная программа высшего образования в каждой высшей школе проходила аккредита цию каждые шесть лет. При успешной оценке экспертов учебная программа аккре дитовывалась на максимальный срок - 6 лет. При наличии существенных недостат ков, которые с точки зрения экспертов возможно со временем устранить, учебная программа аккредитовывалась условно сроком на 2 года. При наличии более серь езных упущений и/или нарушений учебная программа не аккредитовывалась без права восстановления.

На втором этапе в соответствии с внесенными в Закон о высшей школе изменения ми 14.07.2011 г., начиная с 1 августа 2011 года в каждой высшей школе каждые шесть лет должна будет проходить аккредитация каждого направленияучебных программ. В каждой высшей школе в соответствии с ее спецификой уже сложи лись определенные направления учебных программ. В Латвийском университете насчитывается 12 направлений, в которые включены 144 учебных программы. Из них на факультете Экономики и менеджмента направление Экономика включает 12 учебных программ (в том числе: 1 докторская, 2 академические и 3 профессио нальные магистерские, 2 академические и 4 профессиональныебакалаврские про граммы), а направлениеУправление и администрирование– 7 учебных программ (в том числе: 1 докторская, 2 академические и 2 профессиональные магистерские, академическая и 1 профес-сиональнаябакалаврская программа).

Первые бакалаврские, магистерские и докторские учебные программы, разработан ные в первой половине 90-х годов, до принятия изменений в Законе о высшей шко ле 14.07.2011 прошли 3 аккредитационных периода: 1997, 2003 и 2009 гг.

В соответствии с требованиями подготовленный аккредитационный материал включал в себя два раздела, отражающих все основные аспекты содержания и реа лизации учебной программы за предыдущие 6 лет:

1. Самооценка. В этот раздел включались 14 подразделов, в которых необходимо было текстульно сформулировать цель, задачи и планируемые результатыреализа ции учебной программы, дать оценку на перспективу с точки зрения государствен ных интересов Латвии, сравнить учебную программу с родственными учебными программами в других высших школах Латвии и стран ЕС, описать организацию учебной программы, финансовые источники и обеспечение инфраструктуры, усло вия иматрикуляции, практическую реализацию и системуоценивания, объяснить динамику и тенденции в составе студентов и академического персонала, охаракте ризовать занятый вспомогательный персонал и структурные подразделения, оц е нить внешние связи (сотрудничество с работодателями, сотрудничество с родст венными учебными программами в Латвии и за границей), разработать план разви тия на предстоящие 6 лет, осуществить SVID анализ.

2. Приложения. Во второй раздел включались 16 приложений, в которых главным образом содержалась количественная и другая информация об учебной про грамме, существенно дополняющая первый раздел аккредитационного материала.

В приложения необходимо было включить учебный план;

описание каждого учеб ного курса, распечатанного из LUIS;

изменения в количестве и структуре студен тов;

анкеты опроса и статистическое обобщение ответов студентов, выпускников и работодателей;

список академического персонала и их CV;

список финансируемых международных научных проектов, договоров, грантовАкадемии наукЛатвии;

сп и сок публикаций;

расчет затрат на реализацию учебной программы;

методические указания для разработки соответствующей работы – бакалаврской, магистерской или же докторской;

отзывы на учебную программу из других высших школ Латвии и других стран ЕС;

рекламные и информационные материалы об учебной програм ме;

и другие.

Важнейшие проблемы, выявленные в процессе аккредитации каждой учебной про граммы:

дублирование содержания родственных учебных программ в рамках одной высшей школы, дублирование содержания учебных программ одного профиля в разных высших школах, отсутствие согласованности создаваемых новых учебных программ одного профиля с уже существующими учебными программами одного уровня или типа, отсутствие согласованности в создании новых учебных программ одного профиля, но разного уровня и типа, избыточное количество учебных программ одного профиля, недостаточное количество штатных преподавателей, ограниченность ресурсного обеспечения, отсутствие или неполнота базы данных о студентах и академическом персо нале, субъективность оценок экспертов, возможности оплаты работы экспертов, недостаточная эффективность управления реализацией учебных программ, невозможность объективной оценки стратегического значения учебной про граммы для долговременного динамичного развития высшей школы.

Большую часть этих проблем возможно решить с переходом на аккредитацию каж дого направления учебных программ.

В 2011/2012 учебном годув рамках финансируемого Европейским Социальным фондом проекта Оценивание учебных программ высшего образования и предложе ния для повышения их качества Совет по высшему образованию провел эксперти зу учебных программ высшего образования во всех высших школах Латвии. Экс пертизу осуществляли комиссии экспертов с привлечением зарубежных специали стов и работодателей из Латвии. Фактически эта была апробация принятых и змене ний в Закон о высшей школе 14.07.2011.

В соответствии с требованиями подготовленный аккредитационный материал включал в себя один раздел – Самооценка, отражающий все основные аспекты со держания и реализации учебной программы за период после последней ее аккреди тации или за предыдущие 3 года. Основное внимание во всех 14 подразделахудел я лось новейшей информации об учебной программе (ее динамичность), отсутствия в ней дублирования, ее стабильности (долговечности), конкурентоспособности, сотрудничеству, экспортной способности и ресурсам.Желательным был отдель ный подраздел – Обеспечение качества и гарантии. В целом подготовленный ак кредитационный материалдолжен был дать возможность экспертам заполнить ан кету эксперта по 4 группам критериев оцениваниякачества учебной программы:

1 группа оценивания–Качество (19 критериев, объединенных в 6 аспектов оцени вания): цели и задачи, содержание и организация учебного процесса, оценивание учебного процесса и знаний, обеспечение и управление учебного процесса, научно ис-следовательская работа академического персонала и студентов, обеспечение ка чества и гарантии.

2 группа оценивания–Ресурсы (11 критериев), 3 группа оценивания–Стабильность (долговечность) (18 критериев), 4 группа оценивания–Сотрудничество, дублирование (14 критериев).

Каждая группа критериев оценивания учебной программы по представленному в аккредационном материале разделу Самооценка дополнялась требованием созда ния баз данных, содержащих количественные показатели, характеризующие разв и тие учебной программы. Часть баз данных создавалась за последние три учебных года (2008/2009, 2009/2010 и 2010/2011 гг.), а некоторые базы данных включали ко личественные показатели начиная с 2001 года.

Каждая из 4 группкритериев оценивалась отдельно по пятибальной шкале, предва рительно анализируя и обобщая соответствуюшие оценки по каждому критерию внутри группы по четырехбальной шкале:

«5» – по крайней мере 90% критериев в группе оценены на «отлично» (4), не более 10% критериев оценены на «хорошо» (3);

«4» – по крайней мере 70% критериев в группе оценены на «отлично» (4), не более 30% критериев оценены на «хорошо» (3). В том числе допускалось, что оценка по не более 10% критериев была «удовлетворительной» (2);

«3» – по крайней мере 70% критериев в группе оценены на «отлично» (4) или на «хорошо» (3), не более 30% критериев оценены на «удовлетворительно» (2). В том числе допускалось, что оценка по не более 10% критериев была «неудовлетвори тельно» (1);

«2» – по крайней мере 70% критериев в группе оценены на «отлично» (4), «хоро шо» (3) или «удовлетворительно» (2), не более 30% критериев оценены на «неудов летворительно» (1);

«1» – оценки критерие в группе не соответствуют требованиям, что не позволяет их оценить выше.

Обшая оценка по каждой из 4 групп критериев оценивания учебной программы в соответствующем направлении определяла ее включение в одну из трех групп учебных программ:

1 группа – учебные программы, оцененные экспертами как стабильные (долговеч ные), обеспечивающие конкурентную и экспортную способность;

2 группа – учебные программы, для стабильного (долговечного) существования которых необходимы улучшения;

3 группа – учебные программы, не соответствующие требованиям и которые необ ходимо ликвидировать.

В Латвийском университете на факультете Экономики и менеджмента направле ние Экономика и направлениеУправление и администрированиевключают в себя академические и профессиональные учебные программы бакалавра и магистра, а также специализацию (например: управление бизнес-информацией, информацион ные системы управления, среда и управление предпринимательской деятельностью, аналитическая экономика, математическая экономика) и учебные курсы (например:

экономическая информатика, технологии интеллектуального анализа бизнес-дат, информационные системы логистики, информационные системы предприятия, проектирование базы данных, операционные системы, серверы и защита сетей, Э торговля и системы платежей, анимация и мультимедии в интернете, маркетинг в интернете, информационные системы управления, экспертные системы и искусст венный интеллект, системы электронного бизнеса, теория вероятностей и матема тическая статистика, финансовая эконометрия, управление запасами и моделирова ние, эконометрия, теория и методы оптимизации, математическая экономика, оце нивание и прогнозирование экономических ситуаций, теория оптимизации, теория моделирования, методыпрогнозирования, методы оценивания конкурентоспособ ности предпринимательской деятельности, моделирование социальных процессов, маркетинговые исследования, принятие решений и управление рисками, теория страхования, финансы страхования, страхование жизни, бухгалтерский учет и ана лиз деятельности учреждений страхования, страховое право) в них, связанные с ис пользованием бизнес-информатики, методов количественного анализа в экономике и менеджменте, управления рисками и страхованием.

В реферате рассматривается действующая система финансирования высшего обра зования в Латвии в соответствии с принятыми 10 ноября 2009 г. Положениями Ка бинета ми-нистров. В них определен порядокрасчета и присвоения базового финан сирования зарегистрированным в регистре научных институций государственным научным институтам, государственным ВУЗам и их научным институтам. Формула расчета общей суммы базового финансирования:

Binst = (I + P) At,где:

I – финансовые средства для содержания научной институции;

P – финансовые средства для оплаты труда научного персонала (в соответствии с нормативными актами избранных и включенных в базу данных научного персо нала Академии наук Латвии ведущих исследователей, исследователей и научныхассистентов);

At – коэффициент развития научной институции.

Система финансирования высшего образования в Латвии широко и остро дискути руется, критикуется как расчет обшей суммы базового финансирования, так и ее составляющих. В реферате обобшаются и анализируются основные вопросы дис куссии, обсуждаемые предложения и практические рекомендации по созданию н о вой модели финансирования высшего образования в Латвии, нацеленную на обеспечение более высокого его качества.

Емельянов А.А.

РАСШИРЕНИЕ ПАРАДИГМЫИМИТАЦИОННОГОМОДЕЛИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХПРОЦЕССОВ Введение.В настоящее время усилия многих ученых направлены на наращивание возможностей имитационного моделирования [1, 3, 4]. Симуляция динамики в предметных областях претерпевает серьезные изменения в направлении познания неизвестных свойств систем, явлений или сложных процессов, как известными ме тодами, так и заранее неизвестными, запланировано или внезапно появляющимися уже в процессе конкретного познания (англ. intelligency).

Существуют различные системыдля моделирования дискретных и дискретно непрерывных процессов. Независимо от особенностей их реализации и предостав ляемых возможностей в основе управления моделями в виртуальном времени ле жат принципы, использующие транзакты, события и их взаимосвязи2. Соответст венно, эти принципы являются определяющими в используемойобщецелевой пара дигме моделирования. Однако парадигма нуждается в расширении при моделиро вании в двух сферах деятельности, где модели имеют дело с финансовой динами кой:

Эти термины характерны для GPSS. В других системах терминология может отличаться (прим.

авт.).

в управлении развитием комплексных объектов микро- и макроэкономики;

в управлении процессами, связанными с предупреждением ЧС, их предотвра щением, возникновением, развитием и ликвидацией последствий.

Дело в том, что вышеуказанные, очень разные по сути сферы, имеют общиечерты:

наличие инвестиционных процессов. В первом случае инвестиции нужны для эко номического развития, во втором – для инвестирования безопасности. Причм при реализации сложных инвестиционных проектов понятие инвестор не может толко ваться в деловых кругах как вкладчик, а инвестирование – это не только внесение вклада (инвестиционных сумм), но и ряд иных действий инвестора.

Системное обоснование дополнительных требований.Сущность инвестиционно го процесса заключается в том, что инвестор (субъект инвестиций) и объект инве стиций находятся в тесной системной взаимосвязи (рис. 1). Инвестор не просто выдат денежные суммы или спонсирует «наудачу», рискуя ничего не получить.

Дело в том, что инвестор принимает активное уч а стие в этом процессе, в том числе, и в борьбе с рисковыми явлениями, а свойства инвестора под вержены системным изменениям на протяжении этого процесса: они адаптируются к инвестицион ной системной среде. Более подходящими к обсуждаемой тематике являются определения [6]:

Инвестор – субъект, ориентированный на измене ние свойств объекта инвестиций, позволяющее при минимальных вложениях в этот объект вос полнить дефицит необходимых для собственного развития ресурсов и изменить свои свойства в нужном для себя направлении.

Рис. 1. Инвестиционный процесс Инвестиционный процесс – специфичный для оп ределенной инвестиционной среды процесс при общения инвестора к объекту инвестиций, осуществляемый с целью получения управляемого инвестиционного дохода посредством инвестирования.

Инвестиционная системная среда – единичная или множественная сфера деятел ь ности (внешняя среда), преимущественно определяющая специфику и предметное содержание инвестиционного процесса.

Дополнительные требования к парадигме моделирования.Рассмотрим минимум дополнительных возможностей симуляции.

Требование 1. Нужен формальный аппарат симуляции финансово-денежной дина мики. Выполнение денежных проводок нельзя аппроксимировать как непрерывным процессом, который хотелось бы назвать «денежным потоком», так и потоком транзактов, по следующим причинам:

1. Проводка в момент времени t0 представляется дельта-функцией:

,t t0, (t t0 ) 0, t t0.

Первообразная дельта- функции является функция Хевисайда – т.е. «ступенькой»:

0, t t0, (t ) (t t0 ) dt 1/ 2, t t0, 1, t t0.

А это свойство приводит к тому, что нельзя найти непрерывный аналог (например, типа функции, описывающей поток воды), с помощью которого можно было бы симулировать «денежный поток», который, на самом деле, потоком и не является.

2. Допустим, инвестор имеет средства для использования в инвестиционном проек те, которые с течением времени (например, по дням) описываются гипотетической функциейA(t). Если, к примеру, он решил вложить деньги в моментt 0, то на счт объекта инвестиций будет перечислена сумма (t t0 ) A(t ) dt A(t0 ).

Но, если инвестор перечисляет деньги несколькими траншами, например, в моменты времениt0, t1, …, tn,и, если у него для этого достаточно средств, а источники траншей независимы A0 (t), A2 (t), …, An (t), то в течение реализации ин вестиционного проекта на счт объекта инвестиций будет перечислена сумма n Ai (ti ).

i Перечисление средств со счта на счт (проводка) – это сложный дискретный про цесс, логика которого не вписывается в общецелевую парадигму. Фактически, про водка – это ещ один динамический объект, сущность и логика которого сильно от личают его от транзакта. Моделирование перечисления денежной суммы или ка кой-то стоимости с одного счета на другой требует конкретногодействия в модели:

ввода транзакта в какой-то блок или выполнения конкретного события в момент виртуального времени. Однако это действие необязательно вызовет проводку этой суммы хотя бы по одной из двух причин:

потому, что остаток средств на счете меньше требуемой суммы (в данном слу чае теоретически существует возможность придумать довольно сложный аппа рат синхронизации);

или, что ещ хуже, отрицательное сальдо существенно больше положительного (а в этом случае ситуация становится неразрешимой). Реально проводка может быть выполнена в момент 2 1. Причм в случае неравенства аппарат управ ления текущими, будущими и отложенными событиями не поможет опреде лить 2.

В результате реализации требования 1 становятся возможными блок-схемы, где два типа дуг (рис. 2): для перехода транзактовили акторов – сплошная, а для проводок – штрихпунктирная. Условия прохождения транзактов определяются известным событий-ным аппаратом, а условия выполнения проводок – формальным аппаратом симуляции бухучтав моделирующей системе [7], причм модельер может не обла дать специальными знаниями в этой области.

Рис. 2. Схема модели с двумя типами дуг Требование 2. Необходима воз-можность трансформации состава и структуры мо дели. Экономи-ческие процессыв динамике не только меняют свои параметры, но и структуру, вплоть до изменения организационной структуры (разделение, объеди нение, создание холдинга и др.), потоков управления и механизмов привлечения и распределения ресурсов. Это явление называется реинжинирингом. Соответствен но, модель должна иметь возможность в процессе моделирования изменять свою структуру, функции и количество блоков. В таких случаях структурный анализ мо дели должен существенным образом отличаться от классических графов с неи з менной структурой, например, от блок-схемы GPSS-модели. Состав и структуру модели можно изменять, если в качестве главной динамической единицы будет вы ступать актор [8]. Для многих пользователей отличие актора от транзакта заключа ется только в названии. Однако внутренняя сущность у них различная:

транзакт является структурой данных, переключаемой адресами-указате лями от одного блока модели к другому;

актор является агентной программой, «путешествующей» по блок-схеме мо дели, которая имеет возможность трансформировать как структуру модели, так и само себя.Разработка моделей-трансформеров связана с определенными сложностями.

Существует несколько актуальных направлений применения таких моделей в экономике.

1. Главное направление: реинжиниринг, который может проводиться по разным причинам, в том числе в связи с необходимостью:

повышения конкурентоспособности и выполнения конкурентных действий;

управление рисками – планирование действий для предотвращения нежела тельных (или опасных) событий и снижения вероятного ущерба.

Эффект таких мероприятий и действий оценивается с помощью моделей.

2. В деятельности сложных экономических структур возможно возникновение ситуаций, приводящих к нарушениям корректного функционирования этих струк тур (в том числе, к правонарушениям). Их проявление может быть настолько скрытным, что нарушение может обнаружиться через несколько лет или остаться незамеченным. Модели-трансформеры могут «проиграть» возможные ситуации, выявить те из них, в результате которых возникают нарушения, выполнить анализ эффективности защиты и возможных последствий.

3. Технически осуществимо создание моделей процессов трансформации тер риториально-государственных образований с целью обоснования целесообразности принятия политических решений или проведения межгосударственных меропри я тий.

Требование 3. Модели должны предугадывать риски 3. Риск, в соответствии с мате матической интерпретацией общего определения, – это нежелательное событие, имеющее два взаимно независимых параметра:

вероятность его появления на заданном интервале времени;

Классическое определение категории риска: « Возможность по терь в расчете на счастливый случай»

[9].

наносимый ущерб (вслучае свершения этого события).

В настоящее время в экономике в рамках классической теории рисков [9] создаются методы управления рисками (как вероятностью, так и ущербом)[4, 5], эф фективность которых проверяется на имитационных моделях. Развивается неоклас сическая математическая теория рисков [2].

Требование 4. Необходим аппарат пространственной динамики. Задачи макроэко номики, некоторые микроэкономические, а также демографические и региональные задачи решаются с учетом взаимного географического расположения моделируе мых процессов – с привязкой к географическим координатам (и картам), а иногда и с учетом того, чтоЗемля круглая. Причм у модельера должны быть две возможно сти:

генерация векторных карт в полуавтоматическом режиме с применением обще доступных средств GoogleMaps;

выбор карты–основы, с которой желают работать пользователи (например, ад министрация региона), и на е базе формирование векторной карты-основы.

На рис. 3 показан очень небольшой фрагмент оцифрованной растровой карты мас штаба 1:400 000 с координатной сеткой. Фрагмент соответствующей сгенерирован ной векторной карты, полностью привязанной к растровой, показан на рис. 4. Сле дует заметить, что точность привязки объектов по координатам не хуже 12 метров на реальной поверхности. Видно, что основная погрешность содержится в карте основе, изготовленной на предприятиях агентства по геодезии и картографии. Соб ственная внутренняя погрешность манипулирования с координатами и измерения расстояний в имитационных моделях не превышает 1 метр. В качестве основной географической проекции выбрана коническая развртка поверхности Земли. В расчтных программах модели автоматически используется сферическая геометрия Красовского. Учиты-вается, что Земля – это не шар, а геоид, а также то, что у Земли два 2 радиуса, известные с точностью до 1 миллиметра.

Рис. 4. Фрагмент векторной карты Рис. 3. Фрагмент растровой карты Некоторые результаты.

Предложенные выше 4 новые требования полностью реализованы в системе ими тационного моделирования ActorPilgrim 2012. Дело в том, что идеология системы Pilgrim практически полностью соответствует общецелевой парадигме GPSS. Это было главным условием при создании системы, поскольку накопленный за 50 лет научно-методический «багаж» по разработке GPSS-моделей в прямом смысле бес ценен. Поэтому в интересах дела была обеспечена связь между системами по пере воду GPSS-моделей в Pilgrim-модели. Ниже следует перечень практических разра боток,выполненных с использованием акторногоимитационного моделирования.

1. Модель управления клиринговыми процессами в кредитных организациях.

Модель управления портфелями ипотечных кредитов в условиях внезапных 2.

изменений кредитной политики.

3. Управление размещением предприятий сферы услуг на основе моделирования региональных факторов.

4. Модель управление процессами рефинансирования нефтянойподотрасли.

5. Модель оперативного управления временными экономическимиобразованиями (на примере временных образований, создаваемых при возникновении ЧС).

6. Моделирование процессов наступательных конкурентных действий.

В действительности, за последние десять лет таких разработок выполнено значи тельно больше.

Выводы.

1. Развитие методологии имитационного в направлении intelligencyсоздает допол нительные области применения методов имитационного моделирования в со циально-экономических и гуманитарных областях, где часто бывает трудно формализовать логику протекающих процессов или возникающих явлений.

2. Общецелевая парадигма имитационного моделирования получает дополни тельные особенностив связи с появлением новых задач.

3. В настоящее время «Имитационное моделирование экономических процессов»

является дисциплинойнекоторых магистерских профессиональных образова тельных программ направлений «Прикладная информатика» и «Бизнес информатика».

Литература.

1. Национальное общество имитационного моделирования : беседа с президентом Р.М.Юсуповым // Прикладная информатика, 2011, № 4 (34), с. 4-9.

2. Галиц Л. Финансовая инженерия: инструменты и способы управления финансовым риском. – М.: ТВП, 1998. – 576 с.

3. Девятков В.В. Мир имитационного моделирования: взгляд из России // Прикладная информатика, 2011, № 4 (34), с. 9-29.

4. Емельянов А.А. Имитационное моделирование в управлении рисками. – СПб.: Инжэ кон, 2000. – 376 с.

5. Емельянов А.А. Лаг-генераторы для моделирования рисковых ситуаций в системе ActorPilgrim // Прикладная информатика, 2011, № 5 (35), с. 98-117.

6. Емельянов А.А., Власова Е.А., Емельянова Н.З., Прокимнов Н.Н. Имитационное моде лирование инвестиционных процессов // Прикладная информатика, 2012, № 2 (38), с.

5-11.

7. Емельянов А.А., Власова Е.А., Дума Р.В. Имитационное моделирование экономиче ских процессов / Второе издание, под ред. А.А. Емельянова:. – М.: Финансы и стати стика, 2009. – 416 с.

8. Емельянов А.А., Власова Е.А., Дума Р.В., Емельянова Н.З. Компьютерная имитация экономических процессов / Под ред. А.А. Емельянова. – М.: Маркет ДС, 2010. – 464 с.

9. EncyclopaediaBritannica. – UK: London, 1974, 15 issue, 30 volumes (Британская энцик лопедия, 15-е издание в 30 томах).

Кузнецова Н.П., Писаренко Ж.В.

СИСТЕМЫ РЕГУЛИРОВАНИЯ СТРАХОВЫХ РЫНКОВ В МИРОВОЙ ЭКОНОМИКЕ Система регулирования отраслевых рынков внациональных и мировой экономике описывается схемой, охватывающей совокупность институтов государственного(и межгосударственного) регулирования и саморегулирования (рис.1). Страховой ры нок как любой отраслевой рынок выступает основным институтом саморегулиро вания и установления соотношения между спросом и предложением страховых ус луг. Институционально-организационной частью системы саморегулирования яв ляются союзы страховщиков (проводящие в жизнь согласованную, прежде всего, тарифную политику) и потребителей страховых услуг, руководствующихся зако ном о защите прав потребителей. В свою очередь, союзы предоставляют информа цию о поведении страховых компаний в орган по надзору за страховой деятельн о стью как государственный институт, следящий за соблюдением закона и приме няющий всю совокупность инструментов регулирования. Таким образом, образует ся система регулирования отрасли, поддерживающая баланс между рынком и его структурой и государством, и соблюдающая равновесие между провалами рынка и провалами государства.

Система государственного регулированиястрахового рынка определяет его струк туру в разных странах и регионах мирового хозяйства: монополистическую, олиго полистическую и конкурентную. В соответствии со структурой страховых рынков находятся и три основных типа государственного регулирования страховой дея тельности: либеральная, ограничивающая рыночные механизмы, централи зованнаягосударственная.

Первый тип – либеральные системы регулирования – стремятся к созданию конку рентного рынка и минимальному вмешательству в его функционирование. Такая модель регулирования ограничивается контролем платежеспособности страховых компаний. Ее можно также охарактеризовать как ex-post регулирование: государст венное вмешательство в функционирование рынка осуществляется только после того, как выявляется отклонение от желаемого результата. Такие системы регули рования страховой деятельности существуют в ряде европейских стран (Велико британии, Ирландии, Нидерландах), в большинстве штатов США и Чили. Цель ли беральной модели: создание конкурентного рынка и минимальное вмешательство в его функционирование.

Системы государственного регулирования страховой деятельности второго типа предусматривают значительное ограничение рыночных механизмов и частичную или полную защиту частных страховых компаний от конкуренции. Регулирование этого типа гораздо чаще прибегает к использованию инструментов ex-ante, то есть предотвращению возможных проблем путем заблаговременного установления пра вил поведения на рынке. Такие системы регулирования сложились в Японии, Юж ной Корее, некоторых европейских (Германия, Швеция, Швейцария) и развиваю щихся странах. Цель смешанной модели: значительное ограничение рыночных ме ханизмов,частичная или полная защита частных страховых компаний от конку ренции К третьему типу относятся рынки, в основе которых лежит государственное обес печение страхования и регулирование в экономических и общественных целях, практически не оставляющее возможности использования рыночных механизмов.

К настоящему времени системы регулирования третьего типа еще сохраняются, на пример, в Китае и Индии. Цель модели централизованного регулирования: государ ственное обеспечение страхования и централизованная модель регулирования.

Рис.1. Система регулирования страховой отрасли Регулирование страховой деятельности оказывает непосредственное влияние на формирование структуры национального страхового рынка. Результатом использо вания первого типа регулирования обычно является создание рынка с конкурен т ной структурой;

в случае соответствия системы регулирования второму типу скла дывается рынок со структурой, близкой к олигополистической;

третий тип, как правило, формирует государственную монополию на страхование.

Болдырева Н.Б.

АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ПАЕВОГО ИНВЕСТИЦИОННОГО ФОНДА В развитых странах институты коллективного инвестирования выступают одним из эффективных механизмов перераспределения ресурсов финансового рынка и пре вращения накоплений и сбережений в инвестиции. В целом в развитых странах на долю активов инвестиционных фондов приходится от 40% до 60% ВВП.

Уровень развития российских коллективных инвесторов, представленных паевыми инвестиционными фондами (далее, ПИФ), свидетельствует о низком участии сбе режений населения страны в инвестициях. Основные индикаторы рынка паевых инвестиционных фондов представлены в таблице 1.

В целом, статистика свидетельствует о том, что паевые инвестиционные фонды как отрасль коллективных инвестиций не демонстрируют способности к развитию.

Одним из условий успешного развития паевых инвестиционных фондов, является их надежность и способность разместить сбережения населения эффективно – с пользой как для национальной экономики, так и для самого инвестора.

Неустойчивость является имманентным свойством коллективного инвестора в силу его системных свойств и особой подверженности рискам. Это позволяет говорить о том, что концепция регулирования деятельности инвестиционных фондов может реализовываться только в контексте управления рисками коллективного инвестора.

Таблица Основные индикаторы рынка паевых инвестиционных фондов Показатель Период Значение Доля стоимости чистых ак- Конец 2011 г. 0,19 % тивов открытых и интер вальных ПИФ в ВВП Количество работающих Середина 2012 г. 1346 фондов ПИФ в том числе открытые ПИФ 435 (32%) закрытые ПИФ 847 (63%) Нетто-приток средств в от- С октября 2011 г. по октябрь - 5,34 млрд. руб.

крытые ПИФ 2012 г.

Доходность открытых ПИФ С октября 2011 г. по октябрь - 2,08% акций 2012 г.

Доходность открытых ПИФ С октября 2011 г. по октябрь + 8,77 % облигаций 2012 г.

Индекс ММВБ С октября 2011 г. по октябрь - 4,38 % 2012 г.

Источник: составлено по данным СРО «Национальная лига управляющих»: www.nlu.ru Новая парадигма стратегического управления рисками в финансовом бизнесе, воз никшая в западноевропейских странах в середине 1990-х годов, связана с интегри рованным риск-менеджментом.

В докладе раскрывается методология интегрированного управления рисками паево го инвестиционного фонда.

Согласно концепции интегрированного управления рисками существует тесная взаимосвязь между природой организации, особенностями ее функционирования и рисками организации, а также системой управления ими. Поэтому отправной точ кой исследования явился анализ институциональных особенностей паевого инве стиционного фонда.

Коллективный инвестиционный фонд как разновидность инвестиционного фонда имеет ряд отличительных особенностей: ориентирован на объединение имущества массы мелких розничных инвесторов;

инвестирование указанных средств на усло виях диверсификации вложений;

строгое регулирование операционной и налоговой деятельности коллективного инвестора.

Анализ внутреннего механизма функционирования ПИФ с системных позиций по зволил выявить обеспечивающих субъектов (представлены на рис. 1) и раскрыть системные свойства коллективного инвестора, в частности наличие системообра зующей цели.

Владельцы Саморегулируемая Агенты организация управ паев ляющих компаний Оценщик Регулирующий орган (ФСФР) Управляющая ком пания Аудитор Специализированный депозитарий Рис. 1. Общая схема обеспечения функционирования паевого инвестиционного фонда Системообразующая цель, обеспечивая целостность коллективного инвестора как системы, выступает одновременно стратегической целью управления коллектив ным инвестором, а также целью и критерием эффективности управления всеми рисками функционирования организации в совокупности.

В исследовании под риском организации понимается возможность наступления н е благоприятного события при реализации решения по достижению стратегической цели функционирования организации.

Применение к паевому инвестиционному фонду методологии ценностно ориентированного менеджмента позволило обосновать в качестве стратегической системообразующей цели ПИФ рост его стоимости-ценности для собственников.

Ценность коллективного инвестора определяется его предназначением. ПИФ явля ется инвестиционным товаром, вложения в который осуществляются с целью пол у чения экономических выгод в будущем.

Основу современной методологической базы международной оценочной практики составляют две концепции стоимости - концепция рыночной стоимости и концеп ция стоимости в использовании.

С точки зрения оценки стоимости коллективного инвестора принципиальное значе ние имеет положение о том, что инвестиционный фонд - это имущественный ком плекс. Имущественный комплекс может представлять собой, с одной стороны, н а бор различных видов имущества, а с другой - совокупность взаимосвязанных меж ду собой различных видов имущества, т.е. систему.

Анализ нормативных правовых актов, регулирующих состав и структуру активов паевого инвестиционного фонда, позволяет сделать вывод о том, что инвестицион ный фонд как имущественный комплекс может иметь разное содержание (наполн е ние), существенное с точки зрения оценки его стоимости: в зависимости от катего рии ПИФ представляет собой либо набор активов, либо систему активов.

Общий вывод состоит в том, что для оценки ПИФ разных категорий, с одной сто роны, должны использоваться различные концепции стоимости, а с другой - одна и та же категория ПИФ может оцениваться на основе обеих концепций стоимости (табл. 2).

Таблица Распределение КИФ в рамках двух концепций стоимости Категория КИФ Концепция ФФ Ф Ф Ф Ин Ф Ф Р Ф И К Ф Х Ф стоимости ДО А С Ф Ф П В Ф Н Ф Ф ТР Ф Х Р И И И Ц Концепция + + + + + + + + + + + + + + + рыночной стоимости Концепия - - - - - - + + + + - - - стоимости в исполь зовании Используемые обозначения: ФДР – фонд денежного рынка;

ФО – фонд облигаций;

ФА – фонд акций;

ФСИ – фонд смешанных инвестиций;

ФФ – фонд фондов;

ИнФ – индексный фонд;

ФПИ – фонд прямых инвестиций;

ФВИ – фонд особо рисковых (венчурных) инве стиций;

РФ – рентный фонд;

ФН – фонд недвижимости;

ИФ – ипотечный фонд;

КФ – кре дитный фонд;

ФТР – фонд товарного рынка;

ХФ – хедж-фонд;

ФХЦ – фонд художествен ных ценностей.

Одним из главных является вопрос введения в практику оценки коллективного и н вестора различных баз оценки в рамках обеих концепций стоимости, что предпола гает квалификацию базы оценки. Для квалификации базы оценки коллективного инвестиционного фонда в первую очередь необходимо квалифицировать сделку. По отношению к ПИФ квалификация сделки означает идентификацию наиболее вероятного инвестора, который, как ожидается, проявит интерес к соответствующему типу и категории ПИФ в конкретное время в условиях заданной системы государственного регулирования.

Идентификация типичного инвестора ПИФ должна быть дополнена квалификацией рынка.

Именно идентификация типичного инвестора и квалификация рынка должны со ставлять содержание инвестиционной декларации коллективного инвестиционного фонда.

Проблема определения стратегической цели ПИФ предполагает также необходи мость выбора меры стоимости института коллективного инвестирования.

При выборе модели оценки стоимости ПИФ необходимо учитывать условия ее э ф фективного применения и специальные принципы оценки, обусловленные спец и фикой объекта оценки.

Методологический инструментарий оценки коллективного инвестора представлен на рис. 2.

По нашему мнению, к числу специальных принципов оценки стоимости паевого инвестиционного фонда могут быть отнесены:

1. достоверность модели оценки стоимости ПИФ;

2. применимость модели оценки стоимости инвестиционного фонда;

3. наличие объективной информационной базы для проведения оценки стоимости ПИФ;

оптимизация затрат на оценку стоимости коллективного инвестора;

4.

стимулирование деятельности обеспечивающих субъектов ПИФ.

5.

С точки зрения соответствия специальным принципам оценки затратный подход имеет больше преимуществ по сравнению с другими подходами и методами оцен ки. В то же время только модель экономической добавленной стоимости всецело отвечает принципу стимулирования деятельности обеспечивающих субъектов ПИФ. По этой причине считаем целесообразным применение комбинированного подхода к оценке организации для цели вознаграждения управляющей компании в зависимости от вида деятельности: за администри-рование инвестиционного фонда – вознаграждение на основе стоимости чистых активов, за инвестиционную дея тельность – вознаграждение на основе модели экономической добавленной стоимо сти.


Концепция тоимости Концепция рыночной стоимо- Концепция стоимости в ис сти пользовании Квалификация базы оценки стоимости Идентификация типичного ин- Квалификация вестора рынка Условия эффективного приме- Соответствие моделей оценки специальным принципам нения моделей оценки оценки Выбор модели оценки Рис. 2. Методологический инструментарий оценки КИФ Выбор модели оценки стоимости ПИФ позволяет измерить интегральный (сово купный) риск коллективного инвестора, количественно оценивать влияние отдель ных частных рисков на интегральный риск института коллективного инвестиров а ния и проранжировать риски по степени их воздействия на стоимость коллективно го инвестора.

Краеугольным камнем интегрированного риск-менеджмента является декомпози ция совокупного риска организации по отдельным видам риска и направлениям деятельности.

В целях выявления рисков ПИФ и построения их иерархии предложен методологи ческий подход, основанный на принципе от общего к частному через установление причинно-следственных связей между рисками, оказывающими непосредственное влияние на стратегическую цель института коллективного инвестировани я – мак симизацию его стоимости, и, обусловленными, прежде всего, моделью оценки стоимости коллективного инвестора. Укрупненная структура портфеля рисков ПИФ, выделенных на основе стоимостного подхода, представлена в таблице 3.

Таблица Укрупненная структура портфеля рисков традиционного портфельного паевого ин вестиционного фонда Риски снижения СЧА паевого инвестиционного фонда Риски первого уровня Риски неформирования ПИФ Риски пре- Риски снижения СЧА в процессе функцио кра щения нирования ПИФ ПИФ в стандартном режиме Риски второго уровня Риски низкой рыночной стоимости Истек срок действия договора доверительного управления закры Риск того, что ФСФР не зарегистрирует правила доверитель Риск того, что по окончания срока формирования ПИФ стои стоимости имущества, определенной правилами доверительно Подана заявка (заявки) на погашение всех инвестиционных па го управления ПИФ, по достижении которой ПИФ является мость имущества, составляющего ПИФ, оказалась меньше активов ПИФ Риски третьего уровня Инвестици Риски отсутствия (недостаточного) притока инве Риски, обусловленные деятельностью обеспечи Риски неадекватного оценивания рыночной стоимо онные риски Риски чет вертого уровня ев (для открытых и интервальных ПИФ) инвестиционных Риски высокой величины обязательств тым паевым инвестиционным фондом Риски финансового рынка вающих субъектов ПИФ ного управления ПИФ реализации сформированным сти активов Др. риски стиций Риски услуг Реализация предложенного подхода позволяет сделать вывод о том, что подавляю щая часть рисков функционирования коллективного инвестора является чистыми рисками. Источником данных рисков выступает деятельность обеспечивающих субъектов института коллективного инвестирования. Только часть рисков ПИФ, представленная рисками финансового рынка, имеет двойственную природу. По этому задачей органов государственного регулирования является определение гра ниц приемлемого инвестиционного риска для ПИФ.

Для определения уровня приемлемого инвестиционного риска ФСФР РФ исполь зует косвенное регулирование, в основе которого лежит концепция финансового менеджмента об операционном и финансовом рисках, свойственных любой дея тельности.

Финансовая составляющая инвестиционного риска ПИФ для неквалифицирован ных инвесторов сведена к минимуму через запрет на использование заемного капи тала в качестве источника финансирования инвестиций.

В процессе синтеза рисков коллективного инвестиционного фонда выделены две классификации рисков коллективного инвестора, существенные с точки зрения управления рисками.

Первая - по критерию причина (природа) риска. Данная классификация рисков по зволила распределить управление рисками функционирования коллективного инв е стиционного фонда по уровням управления (государственный и организации) и сформулировать задачи управления рисками на разных уровнях.

Вторая классификация – по критерию зависимости от источника возникновения риска. Данная классификация рисков позволила выделить уровни ответственн о сти за управление рисками и определить ключевых субъектов, ответственных за управление различными видами рисков институтов коллективного инвестирования.

Среди субъектов управления рисками можно выделить:

системные, представленные органами регулирования и надзора и саморегули руемыми организациями;

институциональные, к которым относятся обеспечивающие субъекты отноше ний коллективного инвестирования в лице управляющей компании, специали зированного депозитария, специализированного регистратора, лица, осуществ ляющего ведение реестра владельцев инвестиционных паев ПИФ, оценщика, внешнего аудитора;

общественность/потребители услуги коллективного доверительного управле ния в лице потенциальных инвесторов, владельцев инвестиционных паев ПИФ, рейтинговых агентств и средств массовой информации, аналитиков.

Специфика управления рисками, обусловленная особенностями объекта, целей и методов управления, находит отражение в основных принципах, на которых бази руется управление рисками. К общим принципам интегрированного управления рисками коллективного инвестиционного фонда следует отнести:

направление коллективных инвестиций в национальную экономику;

иерархическая многоуровневая система управления рисками;

оптимизация количества звеньев в схемах обеспечения функционирования кол лективного инвестора;

надежность, сохранность, прибыльность инвестиций и ликвидность;

превентивный характер управления рисками;

эффективное управление рисками.

Анализ нормативных правовых актов, регулирующих функционирование ПИФ, на соответствие общим принципам управления рисками коллективного инвестора по зволил выявить и другие проблемы управления рисками и обосновать пути их ре шения, в частности:

1) распространение механизма страхования вкладов физических лиц на имущество ПИФ, размещенное во вкладах в коммерческих банках;

2) открытие счетов ПИФ в надежных банках и контроль этого процесса;

3) налогообложение доходов владельцев инвестиционных паев ПИФ по аналогии с налогообложением доходов по договору банковского вклада;

4) повышение ответственности управляющих компаний за обеспечение профессио нального управления имуществом ПИФ, разработка механизма стимулирования профессионализма управляющего;

5) страхование ответственности управляющего имуществом ПИФ как ключевого участника ПИФ;

6) повышение эффективности взаимодействия между различными министерствами и ведомствами, причастными к регулированию институтов коллективного инвести рования;

7) создание системы подготовки и повышения квалификации специалистов финан сового рынка и др.

В целом, повышение эффективности функционирования ПИФ в значительной сте пени зависит от состояния российского фондового рынка и намерений власти в от ношении данного финансового института.

Ильин И.В., Левина А.И.

ВОПРОСЫ И ПОДГОТОВКА ВНЕДРЕНИЯ ПРОЕКТНОГО УПРАВЛЕНИЯ В ИНЖИНИРИНГОВОЙ КОМПАНИИ НА ОСНОВЕ МЕТОДА PRINCE Инжиниринговые компании РФ в настоящее время переживают интенсивное разви тие, обеусловленное увеличением спроса на инижиниринговые услуги. Многие из инжиниринговых компаний были созданы небольшими группами специалистов крупных проетных институтов, созданных во времена СССР. Онистали выполнять работы по небольшому количеству проектов, гибко реагируя на требования рынка.

Интенсивное развитие строительного бизнеса расширило рынок. Компании стали укрупняться. Это потребовало уделять серьезное внимание развитию организа ционной структуры компаний, что повлекло за собой пересмотр всей архитектуры предприятия в целом:

Миссия и стратегия предприятия, стратегические цели и задачи;

Бизнес-архитектура в «как есть» (asis) и «как должно быть» (tobe) состоянии Организационная структура o Функциональная структура o Система бизнес процессов o Системная архитектура в «как есть» (asis) и «как должно быть» (tobe) состо я нии;

Информационная система o Базы данных o Технические средства и решения o Разработанные проекты по переходу из текущего состояния в планируемое.

Проекты по реинжинирингу бизнес процессов, по формированию ор o ганизационной структуры Проекты по внедрению стандартов ISO 9000 и ISO o Анализ деятельности инжиниринговых компаний показал, что впервую очередь не обходимо обратить пристальное внимание на реинжиниринг бизнес процессов, формированиюновой организационной структуры предприятия с целями:

Обеспеченияростапотребностейбизнесакомпании Внедрениюкопоративногометодауправленияпроектамидля эффектиного управления инжиниринговыми проектами При этом формирование новой организационной структуры компании должно со ответствовать основным принципам, аспектам и процессам управления проектами [1].Это даст возможность эффективного формирования команд реализации инжи ниринговых проектов и существенно упростит управление портфелем проектов компании [1] Roland Gareis, Happy Projects. 2005 MANZ’scheVerlags- und Universitatsbuchhandlung GmbH, Vienna Халин В.Г.

МОДЕЛЬ НОРМАТИВНО-ПОДУШЕВОГО ФИНАНСИРОВАНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ РОССИЙСКОЙ ВЫСШЕЙ ШКОЛЫ НА СОВРЕМЕННОМЭТАПЕ ЕЕ РЕФОРМИРОВАНИЯ В условиях перехода высшей школы России на нормативно-подушевое финансиро вание и с учетом последних изменений в образовательном законодательстве (Феде ральный закон от 8 мая 2010 г. № 83-ФЗ и Указа Прези-дента России от 7 мая года №599) особую актуальность для каждого вуза и всей высшей школы в целом приобретает вопрос о порядке определения достаточного и справедливого финан сирования, которое государство предполагает выделять в виде субсидий на реали зацию образовательных программ высшего и послевузовского профессионального образования.


Модель расчета норматива подушевого финансирования образовательных про грамм основан на учете следующих факторов, существенно влияющих на величину затрат по их реализации: образовательный ценз программы (начальное, среднее, высшее или послевузовское профессиональное образование);

вид программы (ос новная или дополнительная);

уровень (ступень) программы (бакалавриат, специ а литет, магистратура, аспирантура);

профессиональная направленность программы (выделение групп образовательных программ внутри каждого уровня, отличаю щихся между собой стоимостью их реализации);

форма обучения (очная, очно заочная, заочная, экстернат);

основа обучения (госбюджетная или платная);

статус вуза (ведущий, Федеральный, Национальный исследовательский университет, сис темообразующий вуз и другие вузы);

контингент обучающихся;

нормативное соот ношение между численностью преподавателей и численностью обучающихся ст у дентов и аспирантов;

уровень среднемесячной заработной платы ППС;

доля расхо дов на заработную плату всех категорий работников вуза с начислениями в общих затратах на реализацию образовательных программ (норматив 210 статьи).

С учетом влияния каждого из названных выше факторов, в данном докладе предла гается конкретный алгоритм, позволяющий определить объем финансовых затрат на обучение отдельного студента по данной программе. Вначале анализируется специфика самой образовательной программы: определяется образовательный ценз, вид, уровень (ступень), форма и основа обучения для данной образовательной программы, ее принадлежность к определенной группе профессиональной направ ленности. Далее, проводится анализ условий реализации этой образовательной про граммы: уточняются статус вуза;

контингент обучающихся;

расчетная численность ППС;

уровень среднемесячной заработной платы ППС;

расчет общего фонда опла ты труда всех категорий работников вуза;

затраты на обучение по 210 статье;

доля затрат 210 статьи в общей смете расходов на обучение. В результате применения указанного выше алгоритма определяется общий объем затрат на реализацию дан ной образовательной программы и рас-считывается соответствующий норматив подушевого финансирования.

Так, например, использование данного подхода показывает, что если Санкт-Петер бургский государственный университет будет получать на одного студента (бака лавра, специалиста, магистра) очной формы госбюджетную субсидию в размере 632 тыс. рублей в год, то в этом случае средняя заработная плата ППС университе та будет составлять около 50 тыс. рублей в месяц, а если размер субсидии составит 100 тыс. рублей в год на одного студента обычного вуза, как это предлагается в мо дели НПФ ГУ-ВШЭ, то уровень средней заработной платы ППС в этом случае бу дет равен около 14,5 тыс. рублей в месяц.

Приказом Минобрнауки России от 27.06.2011 г. № 2070 базовый норматив затрат на единицу образовательной услуги высшего профессионального образования для курса на 2012/2013 учебный год (размер государственной субсидии) предусмотрен в размере 60,2 тыс. рублей на одного студента в год, что существенно ниже, чем в приведенных выше расчетах.

В силу вышеизложенного можно сделать вывод, что размеры госбюджетных суб сидий на одного студента в год, которые в настоящее время принимаются на уров не Минобрнауки России нельзя считать справедливыми и являются явно недоста точными для эффективного функционирования российской высшей школы на со временном этапе ее реформирования.

Михайлов М. В.

ОЦЕНИВАНИЕ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА НА АКТИВНЫХ СТАДИЯХ ЕГО ФОРМИРОВАНИЯ В настоящее время человек становится основным элементом национального богат ства, движущей силой экономического роста. Потребность высококвалифициро ванных кадров ставит новые задачи в области образования, повышения его качест ва. Вопросы измерения человеческого капитала, человеческих знаний приобретают первостепенное значение, как в процессе обучения, таки в процессе их использов а ния во всех областях деятельности человека.

Понятие человеческого капитала представляет собой сложный объект, методологи ческие основы которого разработаны в недостаточной степени, чтобы иметь четкий формальный инструмент для его измерения.

В развитие теории человеческого капитала внесли вклад многие известные экон о мисты как зарубежные, так и отечественные. В настоящее время нет общепринято го определения понятия человеческого капитала. Основным камнем преткновения является вопрос, рассматривать ли самого человека как элемент человеческого ка питала или важны лишь профессиональные навыкии приобретенные знания. Нужно ли учитывать только те вложения в человека, которые усиливают способности че ловека, или все вложения, которые формируют человека не только как професси о нала, но и как личность.

В любом случае именно вложения в человека определяют его человеческий кап и тал, его размер. Среди особенностей этого воздействия нужно отметить следующее.

Дополнительные вложения могут определять дополнительный прирост в размере человеческого капитала. Одинаковые вложения в разных людей не обязательно да ют одинаковый рост человеческого капитала.

В процессе активного формирования человеческого капитала, например, в системе высшего профессионального образования, используются различные системы оц е нивания знаний, позволяющие получить информацию о различиях в приросте чело веческогокапитала в условиях примерно одинаковых вложений в разных людей.

Суть этих систем оценивания заключается в получении некоторого интегрирован ного, как правило, числового значения, призванного оценить полученные студен том знания.

Как правило, эти системы оценивания не учитывают, что исходная информацияпо отдельным элементам обучения и информация о значимости этих элементов обуче ния в общей оценкеявляются по своей природе неточной, что может существенно повлиять на итоги оценивания.

Мы предлагаем инструмент, который позволяет учитывать такого рода неопреде ленность в исходной информации, использовать дополнительную информацию о природе оцениваемого человеческого капитала в формах, необязательно число вых.Предлагаемая модель и методология применения опробованы на реальных примерах процесса подготовки.

Вьюненко Л.Ф.

АЛГОРИТМ ОЦЕНКИ НЕОБХОДИМОГОЧИСЛА ИМИТАЦИЙ Имитационное моделирование экономических систем и процессов связано с реше нием вычислительных задачдвух типов:

1. оценке подлежит «коридор», в который попадает с заданной вероятностью зна чение изучаемой случайной величины или искусственного случайного процесса, имитирующего изучаемый реальный процесс;

2. по известным оценкам выходных переменных требуется указать диапазон воз можных значений одного или нескольких параметров модели.

Точность решения указанных зависит, в первую очередь, от числа имитаций. Для обработки результата имитационного эксперимента, интерпретируемогообычно как конечная последовательность независимых одинаково распределенных случайных величин или векторов, используются методы классической математической стати стики. Необходимое число имитаций определяют при этом на основе центральной предельной теоремы, теоремы Бернулли и других классических результатов. Одна ко в практических задачах нереалистичность классических предпосылок, как пра вило,очевидна.

В работе обсуждается алгоритм эмпирической оценкинеобходимого числа имита ций, который продемонстрирован на примере задачи об оценке эффективности и н вестиционного проекта по критерию NPV. Алгоритм реализован средствами систе мы MATLAB.

Литература 1. С. М. Ермаков. Метод Монте-Карло в вычислительной математике: Вводный курс. – СПб: Невский Диалект;

М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009.

2. Левин А.Ю., Майоров В.В., Мячин М.Л. О логике математической статистики: Текст лекций по курсу «Дополнительные главы математической статистики». / Яросл. гос.

ун-т. 2-е изд. – Ярославль, 2003.

Калайда С.А.

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СТРАХОВОЙ КОМПАНИИ НА ОСНОВЕ УПРАВЛЕНИЯ ДОГОВОРОМ СТРАХОВАНИЯ Конкуренция на страховом рынке, сохраняющиеся интересы собственников в получении прибыли, а также повышающиеся требования регулятора к страховщикам, свидетельствуют о том, что страховые компании должны быть п о стоянно ориентированы на эффективное ведение своей деятельности, обеспечи вающее выполнение страховых обязательств и получение прибыли.

Наряду с широко используемыми методами, способствующими эффективному функционированию страховой компании, — метод построения сбалансированного страхового портфеля, метод перераспределения риска и пр., предлагается подход, в основе которого — управление отдельным договором страхования. Реализация подхода предусматривает с учетом наиболее значимых частных бизнес-процессов страховщика построение эталонных траекторий финансовых потоков по отдельн о му договору страхования. Такие траектории обеспечатвыполнение страховых обя зательств и получение максимально возможной прибыли по нему, что будет сп о собствовать повышению эффективности всей деятельности страховщика.

Основными параметрами, определяющими траекторию финансового потока по до говору страхования, являютсявариант оплаты страховой премии (единовременно или в рассрочку) и порядок протекания договора страхования во времени (наступ ление в период действия договора страхования отчетных дат и страховых случаев, требующих пересчета страховых резервов). Среди всех возможных траекторий фи нансового потока интерес представляют только те, которые обеспечат максималь ный положительный эффект от исполнения договора страхования. С этой целью вводится понятие эталонной траектории, предполагающей такое движение финан сового потока, которое обеспечит выполнение страховых обязательстви получение максимально возможной прибыли по договору.

Разработка критериев эталонных траекторий исходит из целей страховщика в отношении договора страхования. Она необходима для установления конкретных количественных соотношений, обеспечивающих эффективное исполнение договора страхования.

Для определения условий эталонной траектории финансового потока по договору страхования сформулированы и определены:

частные вербальные критерии:

o достаточность собственных средств;

o достаточность страховых резервов;

o получение прибыли по страховым операциям и от инвестирования страхового резерва по договору частные количественные критерии:

количественное соотношение между фактической и нормативной маржой o платежеспособности страховой организации;

формирование страхового резерва в размере базовой премии, рассчитан o ной от всей страховой премии;

количественное выражение прибыли от страховых операций и от инв е o стирования страховых резервов для разных вариантов протекания догово ра страхования во времени.

Проведенный анализ показал, что при единовременной оплате страховой премии эталонная траектория движения денежных средств по отдельному договору страхо вания будет обеспечена однозначно.

Построение эталонной траектории финансового потока при рассрочке страховой премии будет обеспечено за счет реализации управленческих решений, основанных на соблюдении количественных критериев о достаточности собственных средств;

об уровне запасов достаточности собственных средств и страховых резервов;

о размере первого и второго страховых взносов, когда вся страховая премия уплачи вается в два платежа.

На основе построенных управленческих решений, обеспечивающихэталонные тра ектории, разработан алгоритм заключения договора страхования,результатом кото рого может быть: отказ страховщика от заключения договора страхования;

заклю чение договора страхования при условии единовременной оплаты страховой пре мии;

заключение договора страхования при условии оплаты страховой премии в рассрочку.

Емельянов А.А.

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕПРОСТРАНСТВЕННО-РАСПРЕДЕЛЁННЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ(МАСТЕР-КЛАСС) Введение. Имитационное моделирование традиционно относят к математическому моделированию. Однако это не совсем правильно. Методология имитационного моделирования исторически возникла как разновидность классического аналогово го моделирования. При имитационном моделировании имитируется поведение сис темы на основе вычислительных процессов-аналогов, причем имитируются элемен тарные явления, составляющие реальный процесс, что позво-ляет по исходным данным получить сведения о состояниях процесса в определен-ные моменты вре мени, дающие возможность оценить характеристики системы.

Имитационные модели позволяют достаточно просто учитывать такие факторы, как наличие дискретных и непрерывных элементов, нелинейные характеристики эле ментов системы, многочисленные случайные воздействия и другие. Основным пре имуществом имитационного моделирования по сравнению саналитическим являет ся возможность решения более сложных задач. Это наиболее эффективный метод системного анализа, а часто и единственный практически доступный способ полу чения информации об исследуемом процессе.

В состав задач системного анализа входят задачи декомпозиции, анализа и синтеза.

1. Задача декомпозиции означает представление системы в виде подсистем, со стоящих из более мелких элементов.

2. Задача анализа состоит в нахожденииразличногорода свойств системы или сре ды, окружающей систему. Целью анализа может быть определение закона преобра зования информации, задающего поведение системы. В последнем случае речь идет и об агрегации (композиции) системы в один единственный элемент.

3. Задача синтеза системы противоположна задаче анализа. Необходимо по описа нию закона преобразования построить систему, фактически выполняющую это преобразование по определенному алгоритму. При этом должен быть предвари тельно определен класс элементов, из которых строится искомая система, реали зующая алгоритм функционирования.

Впервые длярешение задач системного анализа имитационное моделирование в ка честве мощного автоматизированного компьютерного инструмента в 1960 году применил Джеффри Гордон – создатель первого моделирующего пакета GPSS: «В разработке GPSS были неосознанные по пытки использовать опыт аналогового мо де-лирования, приобретенный мною при изучении управляемых ракет в исследова тельской лаборатории компании GeneralElectric в Англии. Более того, я уве рен, что под влиянием предшествую-щего Рис. 1. Дж. Гордон разрабатывает блок опыта моделирования на аналоговых вы схему имитационной модели (1962 год) числителях появилось представление диа грамм моделей в виде блок-схем, сформировалась выразительность языка модели рования и создан программно реализованный алгоритм симуляции для цифровой вычислительной машины, что сделало GPSS доступным в большей степени для системных аналитиков, чем для программистов» [1].

В настоящее время усилия многих уче ных направлены на наращивание воз можностей имитационного модели рования. Симуляция динамики в пред метных областях претерпевает серь езные изменения в направлении позна ния неизвестных свойств систем, явле ний или сложных процессов, как из вестными методами, так и заранее не известными, запланировано или вне запно появляющимися уже в процессе конкретного познания (англ. intelligen Рис. 2. Система ActorPilgrim cy).

В докладе слушателям демонстрируют ся реальные процессы структурно функционального анализа, разработки и выполнения двух компьютерных моделей, в которых симулируются:

финансовая динамика процессов;

пространственная динамика.

Используется технология и программный комплекс ActorPilgrim[2], показанный на рис. 2.

Длительность проведения мастер-класса два академических часа (1 пара).

Литература 1. G. Gordon. A general purpose systems simulator. – IBM Systems Journal, Volume 1, Issue 1, September 1962, pp. 18-32, IBM Corp. Riverton, NJ, USA 2. Емельянов А.А., Власова Е.А., Дума Р.В., Емельянова Н.З. Компьютерная имитация экономических процессов / Под ред. А.А. Емельянова. – М.: Маркет ДС, 2009. – 464 с.

СЕКЦИОННЫЕ ЗАСЕДАНИЯ И КРУГЛЫЕ СТОЛЫ Agnese Lgotne Unive rsity of Latvia, Riga QUALITATIVE AND QUANTITATIVE METHODS FOR HIGHER EDUCATION STUDY PROGRAMME QUALITY ASSESSMENT Higher education study programme quality (SP) assessment comes more and more impor tant and significant not only for higher education institutions but also for all society. Eve ryone wants to be sure that higher education is qualitative and governments resources are spend reasonable. There is persuasion, that higher education institutions should demo n strate their quality. To do this they use different qualitative and quantitative assessment methods and approaches.

The first part of this report looks at the theoretical perceptions for quality of higher educa tion. The second part shows interaction of qualitative and quantitative methods in quality assessment. The third part deals with case study about development of inner SP quality assessment system by Analytic hierarchy process (AHP). And the last parts demonstrate how quantitative results of AHP interact with qualitative application options.

Nowadays the society has a lot of discussion about what is higher education quality and how to assess it. There are two main problems which complicate the definition of „higher education quality notion. First, quality notion in higher education is a more specific and complicated than in other fields, because higher education aims are different, and also its members cannot be unequivocally compared to business or state sector fields. And sec ond, the differences of understanding the notion of „higher education quality appear de pending on which perspective of higher education interested side to look at it. It is pro moted by different needs of interested sides and non- uniformity of higher education.

To assess higher education study programme are used different qualitative and quantita tive methods, it depends on data, which are used in assessment. Usually there is interac tion between these methods to prepare various reports as results of quality assessment. To demonstrate this interaction author use case study about development of inner SP quality assessment system by AHP. This is quantitative method which is a systematic procedure to arrange elements of any problem in hierarchy. In the research, experts compare the SP quality aspects and assessment approaches in pairs. Doing the calculations intended in AHP and summarising the acquired results, it allows to make a unite system of SP quality assessment. This method also visible proves how qualitative experts‘ survey evaluations can transform in quantitative results.

The object of this research is different alternative assessment approaches for study pro gramme quality. These are experts‘ assessment, quantitative indicators and students‘ as sessment. These approaches represent qualitative and quantitative methods. The aim of this research is to find appropriate assessment approach for varied SP qualitative aspects.

Traditionally, when evaluating the quality of study programme, there are distinguished three assessment aspects: contribution, to provide study process, study environment and process organisation and third, graduates‘ achieved results. However, to assess the quality for study programme it is important to



Pages:   || 2 | 3 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.