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:     | 1 || 3 |

«Санкт-Петербургский государственный университет Экономический факультет БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА, ЭКОНОМИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА, УПРАВЛЕНИЕ ...»

-- [ Страница 2 ] --

Abstract

from the assessments, which are not d i rectly referred to its quality. The quality of study results is not only the responsibility of higher education institution;

it is also co-responsibility of students. Because author in cludes two aspects of SP quality: offer and implementation.

To sum up main results of AHP author concludes, that as the most important both experts have evaluated students’ assessment. This way of assessment was assigned the relative importance coefficient 0.38 out of 1. As the next most important study programme quality assessment alternative is evaluated experts’ assessment with relative importance coeffi cient 0.32, but quantitative indicators have been assessed with relative importance coeffi cient 0.3. However, in study programme offer quality assessment as the most important the experts have admitted experts’ assessments and quantitative indicators, the relative importance coefficients being accordingly 0.37 and 0.36. But for study programme im plementation quality the experts have admitted students’ assessment as the most suitable alternative, assigning it with relative importance coefficient 0.49 out of 1.

The last part of the report shows opportunities to choose different alternative ways to make system for SP assessment. Main choices are two aspects of SP quality and three a s sessment approaches. This is qualitative decision for quantitative results.

The main conclusion is that higher education SP quality assessment is necessity for both qualitative and quantitative methods. It could be ground by specific and notion of quality in higher education. It is impossible to assess quality of SP without qualitative experts‘ decisions and comparative quantitative indicators.

REFERENCES:

1. Baartman L.K.J., Bastiaens T.J., Kirschner P.A., &Van der Vleuten C.P.M. (Maarstricht University, Netherlands) The wheel of competency assessment: Presenting quality criteria for Competency Assessment programms, Studies in Education Evaluation, Nr 32, 153- p., 2. Bernhard A. (2012), Quality Assurance in a International Higher Education Area, A Case Study Approach and Comparative Analysis, Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH V.Kiss D.Royce Sadler (Griffith University, Australia) Interpretations of criteria – based assess 3.

ment and grading in higher education, Assessment & Evaluation in Higher Education Vol.30, No. 2, April 2005, 175-194 p.

4. Focus on Higher Education in Europe 2010: The Impact of the Bologna Process;

Educa tion, Audiovisual and Culture Executive Agency, Harvey L., Green D., Defining quality‘, Assessment and Evaluation in Higher Education. 5.

London 1993.- 176 p.

6. Kiss V. 2005, Quality Assurance in Tertiary Education: Current Practices in OECD Coun tries and a Literature Review on Potential Effects 7. Quality Assurance at Lund University: Guidelines for the period 2006-2008, Office of Evaluation Lund University (Sweden), Report nr.2007: 8. Saaty T.L. Fundamentals of Decision Making and Priority Theory w ith the Analytic Hie rarchy Process Vol VI of the AHP series, USA 2006, 478 p.

Никитина Н.Ш., Щеглов П.Е. Качество высшего образования. Риски при подготовке 9.

специалистов. Журнал "Университетское управление: практика и анализ" 2003.gads, Nr. Аплеев Д. Б.

АНАЛИЗ СТРУКТУРЫ ЛИМИТНОЙ КНИГИ ОРДЕРОВ НА ПРИМЕРЕ ФЬЮЧЕРСА НА ИНДЕКС РТС Традиционно методы количественного исследования финансовых рынков основ ы вались на данных о ценах и объемах совершенных сделок. С относительно недавн е го времени развитие биржевых информационных систем обработки данных сделало доступными для анализа не только цены сделок, но и характеристики потока заявок на продажу и покупку, которые определяют состояние рынка в каждый момент времени. Формальная структура данных, отражающая потоки заявок, представляет собой динамически меняющуюся книгу лимитных заявок.

Для моделирования потока выставления и отмены заявок мы используем суммы независимых случайных величин, каждая из которых имеет распределение Пуассо на с параметром интенсивности 0, отражающим рыночную активность уча стника торгов. Большинство исследований, посвященных анализу структуры книги лимитных заявок (например, [1], [2]), нацелены на проверку гипотезы о том, пре доставляет ли информация, содержащаяся в структуре книги заявок, смоделиро ванной сходным образом, возможность для краткосрочного прогнозирования дин а мики цены актива.

Мы используем потиковые срезы книги лимитных заявок фьючерса на индекс РТС для вычисления ключевых показателей, характеризующих ее структуру, а именно «глубину» спроса и предложения, распределение цены и объема внутри книги, п е рекрестную корреляцию между заявками на покупку и на продажу с другими кон трактами, а также оцениваем устойчивость этих показателей во времени.

[1] Hautsch N., Huang R. The market impact of a limit order // Journal of Economic Dynamics and Control. 2012. Выпуск 36. № 4. С. 501-522.

[2] Large J. Measuring the resiliency of an electronic limit order book // Journal of Financial Markets. 2007. Выпуск 10. № 1. С. 1-25.0, Банников Н.И.,Даллакян А.А.

ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА ABC-XYZ АНАЛИЗА ДЕБИТОРСКОЙЗАДОЛЖЕННОСТИ В СРЕДЕ MSEXCEL Дебиторская задолженность является ключевым активом любого предприятия.

Контроль дебиторской задолженности и своевременное реагирование на отклоне ния есть предпосылка стабильного состояния фирмы. Фирме важно работать с теми клиентами, которые соблюдают дисциплину погашения дебиторской задолженн о сти. Для ранжирования клиентов с точки зрения дебиторской задолженности ус пешно используется ABC-XYZ анализ.

ABC-XYZ анализ позволяет ранжировать клиентов с точки зрения своевременности и стабильности погашения задолженности.Объектом ABC-XYZ-анализа является клиент, критерием – сроки погашения дебиторской задолженности.

ABC-XYZ анализ поддерживается многими информационными системами пред приятий, но здесь возникают следующие проблемы:

в ряд типовых конфигураций включается ABC-XYZ анализ товарных запа сов, а не дебиторской задолженности. Расширение возможности модуля тре бует дополнительных затрат;

даже небольшие изменения в критериях анализа требуют дополнительного времени работы специалистов, техподдержки, что также связано с денеж ными и временными затратами;

в небольших организациях информационные системы зачастую не включа ют поддержку ABC-XYZ анализа.

Таким образом, возникает необходимость в формировании модуля поддержки в доступной, привычной для пользователя-экономиста среде.

Цель нашей работы — продемонстрировать возможности информационной под держки ABC-XYZ анализа в MicrosoftExcel.

Основные задачи: предложить информационную поддержку ABC-XYZ анализа клиентов по показателю «Сроки погашения задолженности» в среде MSExcel;

оце нить затраты на разработку и поддержку модуля, сравнить с затратами на анало гичные операции в других информационных средах, показать алгоритмы реализа ции в MicrosoftExcel некоторых других процессов, которые требуются экономисту в повседневной деятельности.

Береза И.В., Гуринович Э.В.

ВЛИЯНИЕ ФРАНШИЗЫ НА ФИНАНСОВЫЕ ПОТОКИ СТРАХОВОЙ ОРГАНИЗАЦИИ Франшиза - один из основных инструментов «скрытой» тарифной политики стра ховщиков. Его использование существенно влияет на финансовую устойчивость, адекватность резервов, платежеспособность, и во многом определяет финансовые потоки.

Введение франшизы влечет за собой снижение гарантированного денежного пото ка, что в свою очередь снижает ресурсную базу для инвестирования. Таким обра зом,ее введение приводит к уменьшению инвестиционного дохода и недополуче нию прибыли. Следовательно, снижение исходящего потока урегулирования убыт ков должно превосходить снижение входящего потока, чтобы его скомпенсировать.

Все это должно привести к максимизации разницы входящего и исходящего де нежного потока - максимизации чистого финансового потока, т е прибыли.

Введение франшизы увеличивает норму прибыльности страхового продукта и снижает коэффициент убыточности при постоянной величине прибыли. При н е изменном коэффициенте убыточности - снизится прибыль и возрастет рента бельность. А если он возрос, то произойдет их снижение. Неадекватный расчет франшизы действительно может снизить норму рентабельности и прибыли. Введе ние взвешенной франшизы и вызывает позитивный интерес акционеров и инвесто ров. При большей нормы доходности в компании сохранятся средства в обороте, они не будут изъяты.

Вопрос установления оптимальной франшизы - сложная, многофакторная задача.

Франшиза влияет не только на тариф (входящий поток), но и на ожидаемый поток выплат, на расходы по урегулированию убытков, а также на такие сложные для анализа элементы как оппортунистическое поведение страхователей.

Бойко Н.Г.

ФОРМИРОВАНИЕ КОМПЕТЕНЦИЙ, ВОСТРЕБОВАННЫХ РЫНКОМ ТРУДА, НА ОСНОВЕ РЕГУЛЯРНОГО ОТСЛЕЖИВАНИЯ КАРЬЕРНОГО РОСТА ВЫПУСКНИКОВ (НА ПРИМЕРЕ ПРОЕКТА ИССЛЕДОВАНИЯ TRACKIT) Все большее число вузов и национальных министерств образования признают не обходимость изучения процесса обучения студентов и возможности их трудоуст ройства. Такое изучение необходимо для улучшения учебного процесса, его содер жания, увеличения университетских научных исследований. Кроме того, установ ление обратной связи с выпускниками, анализ их опыта позволяют избрать такую университетскую стратегию, внести изменения в учебные планы, которые позв о ляют значительно усилить позицию будущих выпускников на рынке труда.

Именно в этом контексте в 2010 Ассоциация европейских университетов начала реализацию проекта исследования TRACKIT, который поддержан Программой Ев ропейского союза LifeLong Learning Programme (Обучение в течение всей жизни).

Цель проекта TRACKIT - изучение существующих практик отслеживания обучения студентов и выпускников в 31 европейской стране, анализ различных методов, применяемых учреждениями высшего образования, с учетом национальных осо бенностей.

Необходимость отслеживания карьерного роста обусловлена следующими факто рами:

1. Происходящими в последние годы изменениями в высшем образовании и обучении: рост массовости высшего образования и числа студентов.

2. С ростом числа лиц, имеющих высшее образование, возможность трудо устройства и выход на рынок труда становятся важнейшим критерием оценки вуза.

3. Общие направления развития общественной политики, управления и менед жмента, рост международной конкуренции и позиционирование высшего обра зования и системы высшего образования (включая международные критерии оценки конкурентоспособности).

4. Улучшение технических способов для сбора информации и появление новых управленческих возможностей.

Цели проведения отслеживания и способы сбора информации:

Цели отслеживания Аудитория Способ сбора информа ции Формирование компетенций и абитуриенты и студенты анкетирование студентов анализ их усвоения младших курсов и преподавателей Изменение учебных планов и со- Студенты старших кур- Интервьюирование вершенствование процесса обуче- сов, Опросы ния выпускники Фокус-группы Подготовка студентов к прохож- Студенты Индивидуальная и груп дению интервью работодателя и повая работа написания резюме Установление релевантности Работодатели и выпуск- Интервьюирование учебных планов требованиям ники рынка труда Повышение конкурентоспособно- Широкая общественность Мониторинг СМИ сти вуза Рост привлекательности работы в Студенты университете Выпускники В качестве безотлагательных мер для формирования компетенций будущих вып у скников с точки зрения потребности рынка труда предлагается рассматривать сле дующие предложения:

1. При направлении студентов на практику формулировать задание в терминах проверки обладания данным студентом соответствующих его учебному плану компетенций.

2. Сделать обязательной форму отчета о прохождении практики студентами, в ко торой бы организация, принимающая студентов на практику, отражала недос тающие компетенции, которыми должен обладать студент. Полученные таким образом данные должны анализироваться учебно-методическими комиссиями факультетов и руководителями образовательных программ с целью внесения соответствующих изменений в учебные планы и рабочие программы.

3. Внести в должностные обязанности сотрудников отделов по организации прак тик и трудоустройства обязанности отслеживания карьерного роста выпускн и ков и проведение опросов с целью изучения потребностей рынка труда в компе тенциях будущих выпускников.

Источник: http://www.eua.be/trackit (дата обращения 10.10.2012) Джаксумбаева О.И.

МОДЕЛИРОВАНИЕ СМЕРТНОСТИ В СИСТЕМАХ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ПЛАНИРОВАНИИ БЮДЖЕТА СОЦИАЛЬНЫХ ВЫПЛАТ РЕГИОНА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ После принятия в 2004 году закона о монетизации льгот 122-ФЗ обязательства по осуществлению социальных выплат населению перешли в ведение регионов Рос сийской федерации, и стала актуальной задача планирования бюджета социальных выплат на уровне регионов.

Социальные выплаты осуществляются, как правило, ежемесячно. Выбытие льгото держателей в течение календарного года во многом определяет поток бюджетных выплат.

Рассмотрены существенные модельные характеристики процесса смертности насе ления региона Российской Федерации, произведен анализ, моделирование и про гнозирование значения показателя интенсивности смертности на год вперед. Пред ложена схема имитационного моделирования накопленной интенсивности смерт ности в течение прогнозного года по месяцам на основе неоднородного процесса Пуассона. Представлен пример расчета. Также предложен метод калибровки вход ных данных с целью лучшего соответствия распределению Пуассона.

Показано, что использование неоднородного пуассоновского процесса для модели рования смертности по месяцам позволяет дополнить точечный прогноз смертн о сти (на год) вариантами реализации внутри горизонта прогноза (по месяцам), на основании которых можно осуществлять оперативное планирование бюджета со циальных выплат.

Литература 1. Королев В. Ю., Бенинг В. Е., Шоргин С. Я. Математические основы теории риска. – М:

ФИЗМАТЛИТ, 2007. – 544 с.

2. Кудрявцев А. А. Демографические основы страхования жизни. СПб: Институт страхо вания, 1996. – 237 с.

3. Демографический ежегодник России. 2010: Стат. сб./ Росстат. – M., 2010. – 525 c.

Жук С.Н.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СТАБИЛЬНОЙ АГРЕГИРОВАННОЙ ВАЛЮТЫ ДЛЯ АНАЛИЗА ДИНАМИКИ ЦЕН ТОВАРОВ В последнее время при анализе временных рядов значений финансово экономических показателей (товарных цен, валютных курсов, макроэкономических индексов и т.д.) в качестве единиц измерения этих показателей стали использовать ся так называемые стабильные агрегированные единицы (Stable Aggregate Unit – SAU), определяемые соответствующими «корзинами», в которые входят различные экономические блага (товары, услуги, драгоценные металлы, валюты, ценные бу маги и т.д.). При этом состав корзины выбирается так, чтобы минимизировать из менчивость меновой ценности соответствующего агрегированного блага на выби раемом исследователем промежутке времени. Изменчивость, измеряемая, напри мер, стандартным отклонением ряда значений меновой ценности построенного ста бильного агрегированного блага (Stable Aggregate Good –SAG), зачастую во много десятков раз меньше изменчивости ценности отдельных благ, входящих в корзину SAG, что и позволяет использовать SAG в качестве практически неизменной еди ницы измерения финансово-экономических показателей.

Описываемый в работе метод создания стабильного агрегированного блага, осн о ванный на расширенной модели простого обмена (Extended Simple Exchange Model – EXSEM), используется для построения по ежедневным статистическим данным (за период с t0 01.01.2007 г. по T 31.12.2010г. ) двух корзин – «валютной» (SAC – Stable Aggregate Currency), состоящей из четырех валют (EUR, GBP, JPY, USD), и «товарной», включающей в себя четыре драгоценных металла ( XAG – серебро, XAU – золото, XPD – палладий, XPT– платина).

Исследуется динамика ценности указанного стабильного агрегата SAG драгоцен ных металлов, измеряемая в единицах ценности стабильного агрегата SAC четырех «твердых» мировых валют. Для этого сравниваются временные ряды значений нормированных индексов N ( SAG, XYZ ;

t ) c( SAG, XYZ ;

t ) c( SAG, XYZ ;

t0 ), XYZ=EUR,GBP,JPY,USD,SAC, t t 0,..., T, представляющих собой отношения коэффициентов обмена агрегата дра гоценных металловSAG на отдельные валюты (EUR, GBP, JPY, USD)и на агрегиро ванную валюту (SAC). Обсуждаются возможные экономические интерпретации особенностей динамики индекса N (SAG, XYZ ;

t ) на исследуемом промежутке вре мени.

Зотова О.Ф., Агадуллина А.И.

ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ РИСК-АНАЛИЗА В ЗАДАЧЕ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО АУДИТА Для повышения эффективности экологического аудита (ЭА) предлагается постро ить методику проведения ЭА как инструмента оценки экологических рисков, осн о ванную на методах анализа и управления экологическими рисками.

Предлагаемая методика включает в себя следующие этапы и методы.

Подготовительный этап ЭА связан с определением целей проведения аудита, объ ектов и субъектов, методов проведения.

Этап планирования ЭА связан с идентификацией рисков:

с предварительным сбором информации, выделением бизнес процессов, связанных с воздействием на окружающей среду, ранжированием экологических аспектов, выделением наиболее значимых, разработкой критериев экологического аудита.

На данном этапе могут быть использованы логико-вероятностный метод, методы анкетирования, построения сценариев, дерева отказов.

Этап проведения ЭА - с оценкой риска.

Для каждого значимого экологического аспекта оценивается вероятность возникновения неблагоприятного события с помощью метода дерева собы тий или логико-вероятностного метода и иерархической модели Байеса, оп ределяется структура возможного ущерба с помощью метода "вершина сверх порога".

По всем значимым экологическим аспектам вычисляется суммарный риск интегральная оценка риска.

Этап аудиторского отчета и заключения связан с выводами об определении уровня безопасности предприятия, предоставлении рекомендаций и аудиторского заключения.

Этап внедрения результатов ЭА связан с управлением риском:

с разработкой моделей страхования, с решением задачи о формировании оптимального набора контрмер, управления риском как инвестиционным портфелем.

Комаров И.И.

ИСТОЧНИКИ КИБЕР-РИСКОВ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ Современное понимание вопроса обеспечения комплексной информационной безо пасности экономической деятельности предполагает методологическое разделение вопросов безопасности информации, понимаемой как обеспечение целостности, конфиденциальности и доступности информационного ресурса, и информационной безопасности в широком смысле, понимаемой как состояние информационной об становки, способствующей (или не препятствующей) достижению основных задач экономической деятельности.

Условия обеспечения указанных видов безопасности в России совершенно различ ные. Первая группа задач решается в рамках комплексного подхода, включающего правовое, организационное, программно-техническое и другие виды обеспечения, причем на законодательном уровне определены уполномоченные органы, ответст венные за реализацию государственной политики в этой области.

Вторая группа вопросов находиться на стадии осознания и концептуального проек тирования системы реагирования на современные и перспективные риски, которые связаны с деятельностью в киберпространстве, находящейся на трудно идентифи цируемой границе правового поля и морально–этических норм, причем механизмы реализации рисков этого типа, как правило, не нарушают ограничений перовой группы, и, соответственно, не попадают в сферу эффективной деятельности регу лирующих органов.

Основным направлением таких информационных акций является модификация це леполагания и последующая инициация активности, не выгодной для объекта воз действия, социальной группы или государства в целом.

Механизмы е осуществления предполагают использование информационно технических ресурсов киберпространства для реализации классических методов информационного воздействия, систематизированных в контексте обсуждаемых задач профессором Е.А. Дербиным: внушение, убеждении, инсценирование, фор мирование стереотипов, отвлечение внимания, устрашение, дискредитация (ком прометация), провоцирование, интерпретация.

Практическим результатом реализации информационных воздействий может стать вытеснение с рынка производителя или его товара (услуги), дестабилизация поли тической обстановки, создание социальной напряженности в заданном регионе или социальной группе.

Комплексное разрешение обсуждаемой проблемы находиться за границами исклю чительно экономической деятельности и должно включать целый спектр взаимо связанных вопросов, выходящих на уровень межгосударственных отношений. К ним, прежде всего, следует отнести:

концептуальные вопросы обеспечения баланса интересов личности, бизнес компаний (социальных групп), государств и межгосударственных отно шений;

морально-этические аспекты взаимодействия с киберпространством, которые в настоящий момент характеризуются иллюзией анонимности, провоцирующей вседозволенность – с одной стороны, и технической возможностью персонали зации пользователей сети – с другой, а также национально-культурной обу словленностью интерпретации одних и тех же информационных элементов;

правовых пробелов и противоречий, определяемых, как несоответствием гра ниц и юрисдикций в киберпространстве и реальной жизни, так и отсутствием единого понимания даже на уровне понятийного аппарата (терминологии) в области IT;

рядом технологических проблем, в числе которых следует упомянуть импорт ную зависимость РФ в области производства и эксплуатации, в том числе кри тически важных, компонентов ИТКС, вызванную объективным отставанием в области элементной базы и комплектующих высокотехноло-гичных средств и в области производства общего и системного программного обеспечения компь ютерных систем [2];

недостаточный уровень научно-методического обеспечения, в том числе в во просах, касающихся обеспечения безопасности в киберпространстве[3].

Управление рисками информационной безопасности экономической деятельности, прежде всего, зависит от масштаба бизнеса и соответствующих бизнес-целей. Не смотря на отсутствие комплексного решения проблемы, существует достаточно широкий спектр специализированных продуктов и услуг в области мониторинга и формирования информационного окружения [4]. Разработка конкретной системы управления рисками информационной безопасности может строиться по классиче ским моделям, однако она должна иметь возможность динамического развития для адекватного противодействия технологическим механизмам реализации рисков.

Успешная реализация комплексной системы управления информационной безопас ности бизнеса в киберпространстве, кроме решения основной задач – управления соответствующими рисками – будет иметь ряд дополнительных эффектов, связан ных с обеспечением законности использования и повышением общей культуры се тевого взаимодействия на всех уровнях. В том числе: создание положительного имиджа фирмы, товара, услуги;

повышение доступности легитимного контента, обеспечение его аутентичности;

снижение уровня информационного шума;

умен ь шение вероятности информационных инцидентов в киберпространстве, связанных с информацией находящейся на границе морально-этических и/или правовых норм;

выявление источников информационных взбросов и борьба с астротерфингом.

Литература:

1) Перечень исследовательских проектов РСМД открытый доступ, дата обращения 09.10.12, URL http://russiancouncil.ru/projects/research/ 2) Малюк А. Скрытые угрозы зарубежного программного обеспечения открытый доступ, дата обращения 09.10.12, URL http://russiancouncil.ru/inner/?id_4=886&active_id_11=54#top 3)Лебедев И.С., Зикратов И.А. Мониторинг информационных угроз в сети Интернет Гамбург, LAMBERT Academic Publishing, 2011, - 219 с, 4) Российские системы мониторинга социальных сетей. Открытый доступ, дата обращения 09.1012,URL http://cossa.ru/articles/149/17590/ Кривцов А.Н.

РИСК-МЕНЕДЖМЕНТ МОДЕЛИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И СИСТЕМ При рассмотрении задач проектирования информационных систем, построения п о казателей эффективности их деятельности, моделировании бизнес-процессов и дру гих экономических задачах, так или иначе, применяются математические модели.

Для одних задач они хорошо известны, обоснованы и применимы, для других – требуют дополнительных уточнений или вообще разработки новых методов и ме тодик применения математического аппарата. Иначе говоря, математическое моде лирование лежит в основе построения экономической модели. И от того, насколько адекватна эта модель зависит и получение конечного экономического эффекта. Из сказанного вытекает, что существует вероятность возникновения, так называемого модельного риска или риска неадекватности модели. По существу модельный риск относится к операционным рискам, направленным на минимизацию затрат.

В общем случае, любая модель является не чем иным, как предсказанием будущего на основе существующего или полученного желаемого в ходе многочисленных экспериментов. То есть «модельный риск» означает возможность возникновения потерь в результате использования неадекватности математических моделей для прогнозирования различных бизнес процессов.

Неадекватность модели – относительное понятие во времени и пространстве. Она может быть вызвана как объективными, так и субъективными факторами. Напри мер, в основе применяемых алгоритмов лежат неправильные исходные предпосыл ки. Или с течением времени произошли качественные изменения состояния моде лирования объекта исследования, еще не отраженные в модели. Субъективным фактором может послужить применение модели, разработанной для конкретного инструмента или процесса В докладе кратко приводится:

возможная классификация причин неадекватности моделей, в первую очередь неадекватности моделей VaR (Value ay Risk) [5];

уязвимые места, с точки зрения возникновения риска, при принятии управ ленческих решений в экономических системах [2];

адекватность математических моделей имитационного моделирования экон о мических процессов [3];

адекватность статистических методов бизнес-анализа при проектировании ин формационных систем (состоятельность статистических гипотез) [1];

модельный риск при оценке эффективности создания и функционирования си с тем защиты информации [4];

уязвимость математических моделей сводных (интегральных) показателей эф фективности деятельности сложных производственных систем [6].

Литература 1. Аббакумов В.Л., Т.А. Лзина. Бизнес-анализ информации. Статистические методы:

Учебник.– М.М ЗАО «Издательство «Экономика», 2009.

2. Афоничкин А.И., Михаленко Д.Г. Управленческие решения в экономических сист е мах: Учебник для вузов. – Спб.: Питер, 2009.

3. Емельянов А.А., Власова ЕюА., Дума Р.В. Имитационное моделирование экономич е ских процессов: Учебное пособие. – М.: Финансы и статистика, 2006.

4. Ларина И.Е. Экономика защиты информации: Учебное пособие. – М.: МГИУ, 2007.

5. Лобанов А.А. Интегрированный риск-менеджмент на уровне предприятия: Энцикло педия финансового риск-менеджмента/под ред. А.А. Лобанова и А.В. Чугунова. – М.:

Альпина Паблишер, 2003.

6. Хованов Н.В., Федотов Ю.В. Модели учета неопределенности при построении свод ных показателей эффективности деятельности сложных производственных систем // Научные доклады НИИ менеджмента СПбГУ. 2006. № 28. С. 1-37.

Кудрявцева М.Е.

МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЕКТАМИ И ОЦЕНКИ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ ЗДАНИЙ НА НАЧАЛЬНЫХ СТАДИЯХ РАЗРАБОТКИ Автоматизированная система управления зданиями (АСУЗ англ.

BuildingManagementSystem) – это человеко-машинная система управления, обеспе чивающая автоматиз-ированный сбор и обработку информации, необходимой для оптимизации управления объектом в соответствии с принятым критерием.

Функцией АСУЗ является автоматизация процессов и операций, которые реализу ются в современных зданиях с целью повышения безопасности, улучшения ком форта и обеспечения эффективности ресурсопотребления.

Сейчас на рынке представлено большое количество компаний, которые занимаются проектами автоматизации зданий различных размеров. В деятельности таких ком паний, как правило, основные акценты посвящаются собственно проектированию технической структуры, не обращая должного внимания научному обоснованию проекта, разработке математических моделей функционирования систем и их оцен ке. Цель данного доклада представить основные результаты исследования в облас ти автоматизации зданий, методику управления проектом по разработке АСУЗ и оценки системы на ранних стадиях проектирования.

Методика управления проектом разработки АСУЗ ориентирована на специфику объекта. Основными стадиями создания АСУЗ являются:

Предпроектная стадия 1. Технорабочий проект 5.

Инициация и планирование проекта 2. Ввод в действие 6.

Разработка концепции АСУЗ 3. Закрытие проекта 7.

Техническое задание 4. Сопровождение АСУЗ 8.

Большинство систем управления можно описать дифференциальными уравнени я ми, которые устанавливают связь между входными и выходным параметрами сис темы. Оценка АСУЗ основана на построении математической модели, позволяю щей оценить качество, устойчивость и надежность системы. В основе лежит при менение системного подхода, благодаря чему такой способ является достаточно эффективным.

Лукина Л.В.

СЕТЕВАЯ ЭКОНОМИКА: ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСЫ СВОИМИ РУКАМИ Создание интернет-ресурсов в настоящее время стало общедоступным. Они созда ются и с помощью онлайн-дневников сетевых сервисов Blog.ru и LiveInternet.ru, и инструментальными средствами Jimdo или Jumla, и незатейливыми возможностями социальных сетей, в которых и без специальных знаний каждый зарегистрирован ный пользователь может создать простую страничку или более солидный ресурс той или иной тематики. Подчеркнем - именно пользователь, поскольку перечислен ные ресурсы не требуют ни особых технических знаний, ни специальных навыков программирования. И это - знаковая характеристика развития информационных технологий Интернета. Более того, доступные обычному пользователю технологии позволяют авторам интернет-ресурсов при небольшом навыке монетизировать свой ресурс. Для этого совсем не надо становиться владельцами интернет-магазинов.

Достаточно освоить ряд не сложных методов по обмену ссылками, стать участн и ками партнерских программ, размещать ссылки на сайты, которые заинтересованы в привлечении посетителей. Полезно попробовать применить контекстную рекламу и разместить объявления на бесплатных досках, тем самым привлекая внимание к своему сайту, и т.д.

Одной из популярных платформ для создания интернет ресурсов является WordPress. Авторы всех платформ заинтересованы в популярности своего про граммного обеспечения, а потому оно, как правило,предоставляется бесплатно. Не исключение и названный ресурс. Пользоваться таким инструментарием не сложно даже начинающему блоггеру: интуитивно понятный интерфейс, сервисы, не тре бующие знания программирования, визуальный редактор – все это поставлено на службу рядовых пользователей.

Вместе с тем, создателю интернет-сайта необходимо отдавать себе отчет, что ни одна самая развитая, самая дружелюбная платформа не определит цель, задачи и соответствующие им структуру и содержание сайта. Может быть предложена тема, каталог, фотоальбом, и прочее. Но только сам автор может и должен собрать, упо рядочить, опубликовать и поддерживать в актуальном состоянии информацию.

Cайт, содержание которого не заинтересует и не привлечет пользователей, не принесет выгоды.

Для начала можно использовать шаблоны, предлагаемые по умолчанию. Однако, когда пользователь добивается первого результата, он приступает к поиску более интересного дизайна, начинает понимать, как и когда следует применить виджеты, графические элементы и другие элементы дизайна и пользовательского интерфейса сайта.

Несомненно, самостоятельно созданный сайт, даже если он использует стандарт ные шаблоны, – существенный шаг вперед по сравнению с использованием воз можностей социальных сетей. Однако, категорично отвергать один инструмент в пользу другого не целесообразно. Каждый ресурс занимает свою нишу, и выбор инструмента определяетсяцелями и задачами, стоящими перед создателем собст венной интернет-площадки.

В докладе рассмотрен пример построения автором интернет-площадки для решения задач сетевой экономики.

Мазоль О.И.

ОСОБЕННОСТИ РАСЧЕТА ОПЦИОНА ВРЕМЕНИ ИНВЕСТИРОВАНИЯ ИТ-ПРОЕКТА Опцион времени – это опцион, предоставляющий право его владельцу осущест вить ИТ-проект в определенный период времени по максимально возможной стои мости, когда действие факторов рыночной среды на реализацию ИТ-проекта явля ется оптимальным.

Для расчета опциона времени предположим:

1. Опцион времени предоставляет право его владельцу отложить принятие инв е стиционного решения, т.е. до тех пор, пока стоимость ИТ-проекта при реализации опциона времени выше, чем стоимостьИТ-проекта при немедленном инвестирова нии, оптимальным решением является решение отложить ИТ-проект.

2. Поток денежных средствx=(x t), формируемых ИТ-инвестициями, описывается геометрическим броуновским движением:

dxt axt dt xt dwt, (1) где a– тенденция, определяет темп роста потока денежных средств, формируемых ИТ-инвестициями, в долях;

– волатильность, определяет среднеквадратичное отклонение потока денежных средств формируемых ИТ-инвестициями, в долях;

dt – приращение времени;

dwt– приращение винеровского случайного процесса.

3. Неопределенность потока денежных средств от ИТ-инвестиций оказывает незна чительное влияние на значение опциона времени ИТ-проекта, поскольку факторы деловой среды являются экзогенными факторами дляИТ-проекта, т.е. смещение во времени исполнения проекта зависит только от двух факторов: темпа роста потока денежных средств от ИТ-инвестиций с учетом факторов рыночной среды и темпа снижения стоимости денег во времени.

4. Стоимость колл-опциона, (x), определяется по формуле:

T ( x) max [ xT I ]e,0], (2) где I– стоимость первоначальных инвестиций, ден. ед.;

x T – стоимость базового актива на момент времени исполнения опциона, ден. ед.;

– ставка дисконтирования, в долях.

Оптимальной инвестиционной стратегией является максимизация стоимости оп циона в зависимости от периода времени T:

* T ( x) max max [ xT I ]e,0]. (3) T Мелешкин М.И.

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РАЗВИТИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО КАПИТАЛА ПРОФЕССОРСКО-ПРЕПОДАВАТЕЛЬСКОГО СОСТАВА МГУ ИМ. М.В.ЛОМОНОСОВА И СПБГУ В РАМКАХА ПРОГРАММ РАЗВИТИЯ.

Не так давно, двумя ведущими вузами страны МГУ им. М.В. Ломоносова и СПбГУбыла сформирована и утверждена правительством программа развития.

Объективно судить о ходе реализации этих программ можно по ряду факторов, од ним из которых является положение вузов в международных рейтингах.

Так в рейтинге ScimagoInstitutionsRanking 2011, в котором научные организации ранжированы по библиометрическим показателям, МГУ им. М.В. Ломоносова и СПбГУ занимают соответственно 88 и 540 место (78 и 488 место в 2010 году).

В AcademicRankingofWorldUniversities МГУ им. М.В. Ломоносова занимает в году 80 место, а СПбГУ 401-500 место. По моему мнению, с таким показателям не возможно стать мировыми лидерами в образования.

Не так давно был опубликован первый отчет о ходе реализации программы в СПбГУ, так исходя из отчета, доля научно-педагогических работников публикую щий статьи взлетела с 14% до 30%, что на 20% больше чем даже запланированных показателей 2020 года.

Количестчвонаучных публикации превышает запланированные в 2020 год на 12%, а на иностранном языке издается уже на данный момент около половины публика ции.

Как пишется в пояснение к отчету, показатели по доли кандидатов наук, ниже по сравнению с плановыми значениями за счет увеличения количества ППС без степе ни в возрасте до 30 лет, т.е. фактически происходит омоложение кадрового состава научно-педагогического состава работников, картина представляется в целом очень хорошая.

С другой стороны если сравнить с численными показатели, то возникает множество вопросов, так например количество статьейиндексируемой иностранными и российскими организациями практически не изменилось(3865 в 2010 и 3876 в 2011). Общее количество научно-педагогических работников имеющих степень не много даже снизился, при это произошел рост количество сотрудников примерно на 150 человек, при это средний возраст увеличился, что не согласуется с омоложе нием кадрового состава.

Николаева М.А., Шолохова Н.В.

УПРАВЛЕНИЕ ДЕПОЗИТНЫМ ПОРТФЕЛЕМ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА КАК ЗАДАЧА РИСК-МЕНЕДЖМЕНТА Объектом управления является депозитный портфель коммерческого банка. В со ставе депозитного портфеля рассматриваются только депозиты физических лиц.

Банки, решая задачу управления ДП, сталкиваются с рядом неопределнностей, в связи со случайным характером процесса привлечения средств во вклады.

Основными этапами управленияявляются:

1. Принятиерешения о пересмотре депозитного портфеля;

2. Формирование структуры депозитного портфеля;

3. Размещение депозитных средств в активы.

Характеристикой эффективности управления ДП является интегральный риск управления, представляющий собой функцию от частных рисков, связанных с оп ределенными этапами управления привлекаемыми средствами:

риск несвоевременного пересмотра депозитного портфеля - характеризует пра вильность и своевременность принятых менеджментом банка решений о внесении изменений в структуру депозитного портфеля.

рискдефицита депозитных средств в составе пассивов - определяет оптимальный уровень депозитных средствв структуре ресурсов коммерческого банка.

риск неэффективного размещения депозитных средств- учитывает отклонение процентного дохода, получаемого при решении задачи размещения.

Для оценки и снижения выделенных рисков авторами предлагаются:

математические модели и алгоритмы формирования совокупности сигналов к изменению структуры ДП на основе частотной логики и логистической регрес сии;

модель жизненного цикла, использующую аппарат стохастических ветвящихся процессов Гальтона-Ватсона;

модель формирования оптимальной структуры ДП на основе дискретных Мар ковских процессов с доходностями;

модель эффективного размещения депозитных средств в активы.

Парфенов А.А.

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ИНТЕГРАЛЬНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ИЗМЕРЕНИЯ КРИЗИСНЫХ ЯВЛЕНИЙ В УСЛОВИЯХ РОССИЙСКОГО ФИНАНСОВОГО РЫНКА Частота наступления финансово-экономических кризисов в условиях возросшей роли финансового сектора экономики, выполняющего функцию своего рода пере носчика, усилителя и «модулятора» ряда шоков, актуализирует проблему изучения природы кризисов, их измерения и прогнозирования в целях смягчения последст вий кризисных явлений при разработке эффективной антикризисной политики.

Исследование посвящено созданию системы интегральных показателей измерения кризисных явлений в условиях российского финансового рынка. К показателям предъявляется ряд требований, а именно: 1) должны увязывать реальный и финансовый сектора экономики;

2) представлять макроуровень;

3) иметь высо кую релевантность в условиях российской экономики и др.

В ходе работы изучена кривая бескупонной доходности (КБД) по российским госу дарственным облигациям на предмет ее деформаций (сдвиг, поворот, изгиб) и формы (восходящая, нисходящая, нейтральная и изогнутая) в период с января 2003 г. по 18 июля 2012 г. На основе кривой сформирована система индикаторов кризисных явлений с установлением индикативных уровней. Система включает пять показателей: 1) стандартное отклонение доходности безрисковых ставок (в кризисный период фиксируется наибольшее стандартное отклонение);

2) сдвиг КБД (наблюдается смещение КБД вверх относительно оси абсцисс);

3) изгиб КБД (принимает высокое положительное значение);

4) поворот КБД (уходит в отрицательную плоскость);

5) форма КБД (формируется нисходящая кривая). О т мечены опережающие сигналы со стороны первых трех индикаторов.

В ходе работы проанализирован также показатель P/E в условиях российского рын ка в период с мая 1998 г. по сентябрь 2012 г. На основе анализа P/Eсформирована система индикаторов риска реализации кризисных явлений и «перегрева» рынка, основанных на историческом среднеарифметическом значении P/Eи анализе его значений по перцентилям.

В условиях российского финансового рынка, характеризующимся слишком корот ким временным интервалом для анализа кризисных явлений, полученные индика торы, которые могутприменяться наряду с другими макроэкономическими показа телями, нуждаются в дальнейшем тестировании.

Поляков И.Н.

КОНЦЕПЦИЯ ОЦЕНКИ СОВОКУПНОГО РИСКА КРЕДИТНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ В своей деятельности коммерческая кредитная организация неизбежно подвергает ся воздействию различных факторов риска. Как правило, банк идентифицирует и оценивает кредитный, рыночный (фондовый, валютный, процентный) риски, риск ликвидности, операционный риск,правовой риск и риск потери деловой репутации, а также стратегический риск С точки зрения управления рисками и принятия решений все бизнес-задачи, по ставленныеперед кредитной организацией, можно разделить на текущие (операти в ные) и стратегические. Решение отдельной текущей задачи носит, как правило, дискретный характер и сопряжено с определением и экспертной оценкой конкрет ного риска. В то же время стратегическое планирование и оценка целевых ориенти ров, таких как уровень прибыли и достаточности капитала, а также определение точки безубыточности предполагает необходимость построения прогнозной модели стоимостной оценки уровня совокупного риска 4. Данный показатель будет коррек тировать капитал, давать представление о соотношении «риск-доходность», а также при определенных допущениях может использоваться при дистанционном анализе деятельности других кредитных организаций. С точки зрения стратегического пла нирования целью системы управления риском является поддержание принимаемого на себя банком совокупного риска на уровне, определенном банком в соответствии с собственными стратегическими задачами.Комплексная оценка совокупного риска сопряжена с рядом проблем:

необходимостью оценки всех факторов риска в сопоставимых единицах;

отсутствием детальной статистики изменений факторов риска;

интерпретацией результата.

Совокупный риск Банка (капитал по д риском) представляет собой выраженную в базовой валюте максимальную величину потерь с заданной вероятностью (доверительной вероятностью) в течение фиксированного периода времени (временного горизонта) при условии сохранения текущих тенде н ций макро- и микроэкономической рыночной конъюнктуры. Данная комплексная оценка до лжна включать в себя основные риски, которые принимает на себя банк.

Порошин А.Н.

СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ ПО ЭКОНОМИЧЕСКИМ СПЕЦИАЛЬНОСТЯМ И ПОДГОТОВКИ МЕНЕДЖЕРОВ В СФЕРЕ УПРАВЛЕНИЯГОСУДАРСТВЕННЫМ ЗАКАЗОМ Увеличения объемов государственных закупоквызывает оструюпотребность в квалифицированных управленческих кадрах, обладающих необходимыми навы ками. Для целей обучения по программам подготовкикадров в сфере управления государственными имуниципальными закупками, а также учитывая необходимость последующего использования специалистами в практической деятельности (прежде всего, со стороны заказчика), автором разработан ряд предметно-ориентированных систем поддержки принятия решений (СППР).

К основным решаемым задачам относятся: расчет и оценка сроков размещения го сударственного заказа с учетом нормативов и ограничений закона 94-ФЗ;

представ ление, хранение и логическая обработка данных;

поддержка моделирования на ос нове сценарного подхода «Что-Если» для обеспечения многовариантных расчетов;

поддержка режима расчета «по умолчанию», обеспечивающего минимальные сроки планирования;

поддержка пользователя невысокой квалификации,в т. ч. предостав ление предметно-ориентированной помощи и справки по работе с системой.

СППР разработаны с учетом их использования как в режиме самостоятельного обучения, так и с применением различных форм классного обучения: лекционных и практических занятий, а также новых активных методов обучения (деловые игры, тренинги и др.).Их апробация показала эффективность обучения и заинте ресованность учащихся, которые на основе заложенных моделей могут решать практические задачи планированияразмещения государственных заказов.

Рузиев А.Т.

ОСНОВНЫЕ ПРОБЛЕМЫ СТРАХОВОГО РЫНКА РЕСПУБЛИКИ ТАДЖИКИСТАН Страховой рынок в Республике Таджикистан характеризуется рядом проблем, от разрешения которых зависит не только его стабильность сегодня, но и существов а ние завтра. Самая большая, на наш взгляд, проблема страхового рынка в том, что государство в лице его властных органов до настоящего момента не желает вос принимать страхование как стратегический аспект развития экономики государст ва. Это в свою очередь порождает определенные негативные для развития страхо вого рынка обстоятельства, например в виде налогового прессинга, в результате которого страховые услуги не только теряют свою привлекательность, но и стан о вятся невыгодными. Общее состояние налогообложения в страховой сфере харак теризуется отсутствием системы, единой методологической базы, доминированием ведомственного подхода к установлению налогов, отсутствием стимулов к разв и тию страхового рынка. На протяжении определенного времени по действовавшему законодательству страховая выплата по случаю смерти, как бы кощунственно это не звучало, рассматривалась как доход и облагалась подоходным налогом.Не се к рет, что в большинстве развитых странсредства, направляемые на страхование, ис ключаются из налогооблагаемой базы, а получаемые страховые суммы не облага ются налогом. Естественно, что при таком подходе возможен прогресс на рынке страховых услуг. Грамотная политика государства в данной области воспитывает у граждан потребность в страховании, а государство снимает с себя обязательства по возмещению своим гражданам всевозможных ущербов и убытков, экономя в ко нечном итоге значительные средства. Кроме того, поощряя страхование, государст во с помощью страховых компаний получает огромные инвестиционные средства для собственной экономики. Непродуманная политика в области страхования в Республике Таджикистан наоборот влечет за собой процветание иждивенчества со стороны большей части населения, привыкшего возмещать все за счет государства.

Стихийные бедствия, межнациональные конфликты и т.п. неизбежно приводят к потере имущества, получению увечья, гибели. В странах с развитой страховой культурой причиненный ущерб, естественно, в подобных случаях возмещается страховыми компаниями, что имеет свои преимущества – во-первых, выплаты со размерны причиненному ущербу, во- вторых, государство может оказать дополни тельную помощь.

Салтан А.А.

МОДЕЛИРОВАНИЕ РЫНКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРИ НАЛИЧИИ ВНЕШНЕГО СЕТЕВОГО ЭФФЕКТА И КОМПЬЮТЕРНОГО ПИРАТСТВА Проблематика выбора и построения стратегии продвижения на рынке программных продуктов является предметом пристального изучения исследователей по экономи ке информационных технологий и имеет огромное практическое значение. Каждая компания разрабатывает свою собственную стратегию вывода программного про дукта на рынок и последующего его сопровождения, учитывающую поведение пользователя. Однако развитие компании происходит в условиях неопределенности и зачастую непрогнозируемой внешней и внутренней среды. Во многом неопреде ленность рыночного спроса для компаний-производителей программного обеспе чения связана с наличием сетевых экстерналий, которые приводят к тому, что каж дый пользователь программы оказывает влияние на ценность этой программы для других пользователей. Ценность использования некоторых категорий товаров и услуг зависит от общего числа пользователей этими товарами или услугами. Более того, многие товары ориентированы на то, что ими одновременно будут пользоваться другие пользователи. Такие товары имеют практически нулевую ценность, если они используются в одиночку. Кроме того, целый ряд товаров ориентирован на совместное использование с другими товарами, когда как их одиночное использование может не создавать ценность для пользователя вообще.

Потребители, пользуясь описанными выше категориями товаров или услуг, создают собой сети, в которых ценность использования этих товаров или услуг увеличивается, по мере того, как другие потребители начинают использовать те же товары и услуги. Одним из примером товаров, создающих при использовании сетевые экстерналии является программное обеспечение.

Тесно связано с понятием сетевыхэкстерналий явление компьютерного пиратства.

Повсеместное развитие информационных технологий привело к тому, что уже сейчас рынок программных продуктов вышел на одно из первых мест по приоритетности развития, прибыльности и скорости роста. Вместе с растущей информационализаций общества, компьютерных систем и развитием интернета не перестает увеличиваться количество случаев использования программного обеспечения без согласования с законным правообладателем. Усилия по сдерживанию уровня пиратства силами одной компании-производителя ограничены в своей эффективности. В этой ситуации пиратство правильнее рас сматривать как характеристику внешней среды и учитывать при формировании стратегии, которая, возможно, позволит использовать пиратство на благо самой компании в виде увеличения прибыли и спроса на программный продукт.


Целью работы, представленное на круглом столе школы-семинара является моделирование поведения пользователей на рынке программного обеспечения для анализа возможных продуктовых стратегий компаний-производителей программного обеспечения и анализа их эффективности.

Солопенко Е.В.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КЕЙС-МЕТОДА В ОБУЧЕНИИ БАКАЛАВРОВ Ключевым понятием, выражающим сущность современных экономических отн о шений, является понятие конкуренции. Это в полной мере относится к системе высшего образования, в частности к области экономического профиля. Концепция современных образовательных программ по различным экономическим специаль ностям основана в общем виде на совокупности следующих логически взаимосвя занных блоков (модулей):

Анализ результативности работы педагогического коллектива по обучению, развитию и воспитанию студентов;

анализ рынков потребителей образова тельных услуг и рынка труда.

Приоритетные направления развития, цели и задачи.

Набор учебных предметов и областей знаний, соответствующих федерал ь ным и региональным стандартам.

Оказание дополнительных образовательных услуг.

Описание особенностей организации учебно-воспитательного процесса, формы обучения студентов и новых педагогических технологий.

Система промежуточной и итоговой аттестации студентов.

Реализация образовательных программ, направленных на существенное повышение качества и эффективности обучения, требует внедрения в учебно-воспитательный процесс особых технологий, основанных на использовании особых методов.

Важным преимуществом активного обучения является то, что оно позволяет наряду с получением профессиональных знаний в области экономики, финансов, страхо вания, управления, маркетинга развивать необходимые профессиональные способ ности и качества: инициативу, самостоятельность, готовность к действию, ответст венность, решительность, умение осуществлять намеченные цели.

Кроме того, значительная часть активных методов обучения предполагает работу в группе, что позволяет развивать способности к коммуникации, преодолевать нере шительность, развивать творческие способности и умение выслушивать оппонен тов, отстаивать и обосновывать свои решения и т.д. Работа в группе дает также эф фект взаимодействия, основанный на обмене знаниями и опытом, кооперации уча стников, совместной выработке управленческих решений.

Все перечисленные преимущества относятся к так называемомуситуационному ме тоду обучения, известному как кейс-метод (case-studies).

Процесс обучения на основе кейс-метода построен таким образом, что накопление и освоение знаний происходит при переходе от одной ступени к другой: от пасси в ных знаний к активным, от простых ситуаций к сложным, от индивидуального опыта и знаний к интегрированному.

Система обучения на основе кейс-метода является достаточно гибкой и не исклю чает возможности использования других различных форм активизации учебного процесса, которые могут дополнить изучение и разбор ситуации. Интерпретацией кейс – метода, на наш взгляд, является новая организационная форма проведения занятий в виде игрового кейса – аукциона по курсу «Страхование и управление рисками». Использование игрового кейса – аукциона значительно активизирует ус воение студентами учебного материала, знакомит их с процедурой проведения аук ционных торгов, использование кредита под определенный процент и ведение ли цевого счета. Так же весьма успешно используется метод проигрывания ролей, ко торый в сочетании с конкретной ситуацией еще более усиливает эффект приближе ния к реальной действительности.

Структура и содержание любого кейса включает: формулировку проблем, тем, за даний, подробное описание практических ситуаций, сопутствующие факты, факто ры, положения;

учебно-методическое обеспечение для работы с ситуациями, режим работы (разрабатывается преподавателем и зависит от объема ситуаций, их слож ности, расписания);

критерии оценки и другие материалы (в зависимости от пред мета).

Организация образовательного процесса, основанного на действенном использов а нии инновационных педагогических технологий позволит добиться следующих ре зультатов:

овладение студентами профессиональными видами деятельности;

создание готовых команд-групп;

навыки продуктивно трудиться как автономно, так и в коллективе.

Смирнов Р. О.

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ВЫБОРА ШКАЛЫ ПОДОХОДНОГО НАЛОГА В докладе исследуются вопросы практического использования модели построения шкалысредних ставок подоходного налога. Определены ограничения на выбор входных параметровмодели. Особое внимание уделено возможному способу выбо ра параметров эластичности модельной налоговой шкалы.

Полученные результаты позволяют свести проблему выбора предельных ставок п о доходного налога и разрядов налоговой шкалы к вопросу выбора пяти входных п а раметров рассматриваемой модели. При этом число указанных параметров меньше, чем в случае непосредственного выбора шкалы предельных ставок налога.

Прогрессивная шкала средних (эффективных) ставок подоходного налога модели руется в виде абсолютно непрерывной функции y y(x) (0,1), x (0, ), кото рая почтивсюду на заданном отрезке [ x, x ] удовлетворяет дифференциальным не равенствам (1) dy 1 y dx x и является постоянной на каждом из промежутков (0, x ] и [x, ), т.е.

(2) yx 0, x (0, x ], (3) yx y, x [x, ).

где x – суммарный доход физического лица, x – необлагаемый налогом минимум дохода, а x – пороговый уровень дохода, начиная с которого налог взимается по максимальной средней ставке y.

Левое из неравенств (1), как известно, является достаточным условием возрастания функции y y(x) на отрезке [ x, x ], т.е. означает, что шкала является прогрес сивной. В свою очередь, правое из этих неравенств гарантирует, что на том же промежутке возрастает и функция D( x) [1 y( x)]x, т.е. с ростом дохода x воз растает и часть дохода, остающаяся после уплаты налога, несмотря на рост средней ставки налога.

Поскольку одной из важнейших функций налогов является фискальная функция, то в качестве критерия оптимальности при выборе шкалы подоходного налога рас сматривается задача на максимум функционала, описывающего суммарный объем налоговых поступлений в государственный бюджет. Как показано, указанный функционал имеет вид T y, f y x df x, y Y, F,(4) f где функция f : 0, – это так называемая функция распределения дохо 0, дов, значение которой f x в точке x 0, ) представляет собой суммарный до ход всех тех налогоплательщиков, чей личный доход не превышает x ;

F – множе ство допустимых функций распределения доходов граждан f f x ;

Y – множе ство всех абсолютно непрерывных функций y y(x), удовлетворяющих условиям (1) – (3).

Основным результатом анализа рассматриваемой теоретико-игровой модели явля ется то, что в этой игре у 1-го игрока существует доминирующая стратегия, т.е. оп тимальная шкала средних ставок налога.

Для использования на практике описанной выше модели должны быть определены условия допустимого выбора входных параметров модели. Описание указанных ограничений и составляет основноесодержание доклада.

Станкевич А. М.

ОСОБЕННОСТИ АНАЛИЗА РИСКОВ ПРОЕКТОВ МОРСКОЙ ГЕОЛОГОРАЗВЕДКИ Россия, обладая обширной минерально-сырьевой базой, является одним из круп нейших поставщиков углеводородных ресурсов в зарубежные страны. В последние годы ресурсная база страны увеличивается за счет исследований в морской зоне.

Вместе с тем, ряд таких проблем как низкая производственная эффективность ра бот, дефицит инвестиционных ресурсов делают возможную добычу недостаточно рентабельной.

В связи со спецификой отрасли (региональными особенностями условий проведе ния геологоразведочных работ, сезонностью, климатическими условиями и други ми факторами) проведение геологоразведочных работ имеет ряд ограничений и связано с высоким уровнем неопределенности. В частности, начиная проект, мы предполагаем результат, но не можем его гарантировать. Вероятность достижения ожидаемого результата зависит от уровня изученности района работ и возрастает от стадии поисковых работ к стадии эксплуатационной разведки. Для геологоразв е дочных предприятий определение факторов риска и их минимизация является при оритетной задачей.

В литературе 5,6 отмечают следующие проектные риски в сфере геологоразведки:

Тышковская Ю.В. "Классификация и анализ рисков в деятельности предприятия гео логоразведки применительно к задачам обеспечения комплексной безопасности" Вестник Сам. Гос. Тех. Ун., Са мара, 2009, стр. 117- технико-технологические, отраслевые, маркетинговые, финансовые, юридическо правовые, управленческо-организационные, региональные, научно исследовательские, природно-климатические, экологические, риски обстоятельств непреодолимой силы – форс-мажор.

Однако, в связи с уникальностью объектов геологоразведки факторы риска для ра з личных проектов могут существенно отличаться, поэтому необходимо, для каждого проекта, проводить анализ возможных рисков.

В качестве примера рассмотрим "проект по предоставлению услуг по проведению морских сейсморазведочных работ МОВ ОГТ, экспресс обработки и интерпретации полученных материалов в пределах договорной территории блока 21 Туркменского сектора Каспийского моря", выполненный в 2011-2012 гг. компанией ОАО "Сев моргео". Среди особенностей проекта следует отметить район работ, стадию геоло горазведочных работ, на которой выполняются работы, тип работ, международную специфику проекта. Исходя из вышеперечисленного, можно выявить следующие возможные факторы рисков при реализации проекта:


Технико-технологические риски при реализации данного проекта связаны с типом и местом работ (транзитная зона характеризуется высокой степенью риска) и за ключаются в отказе технического оборудования при выполнении работ, выборе не подходящей технологии проведения работ.

Финансовые риски, как и юридическо-правовые связаны с тем, что проект реализу ется для иностранного партнера. Сумма контракта указывается в иностранной в а люте, следовательно возникают риски, связанные с колебанием курса. При реали зации проекта необходимо руководствоваться законодательством той страны, в ко торой проводятся работы. Также система налогообложения Туркменистана отлична от российской системы.

Управленческо-организационные риски заключаются в просчетах в процессе управления, поддержки и контроля проекта и возникают в случае некомпетентн о сти персонала непосредственно задействованных в реализации проекта.

Природно-климатические риски при реализации данного проекта достаточно низки в связи с географическим местоположением объекта работ. Полевой сезон значи тельно дольше, чем для арктического шельфа.

Экологические риски связаны с нарушениями в сфере природопользования и охра ны окружающей среды и зависят от стадии геологоразведочных работ и методов проведения геологических изысканий. Для данного проекта они достаточно низки, так как используемый метод – сейсмика МОВ ОГТ – низкочастотная глубинная сейсмика, оказывает меньший экологический ущерб, чем высокочастотная и разв е дочное бурение. Оценивается на стадии составления проектно-сметной документа ции специализированными институтами.

Также следует учитывать человеческий фактор в виду международного состава п о левой партии проекта – влияние психофизических характеристик персонала на процессы реализации проекта и совместную деятельность.

Определить ключевые факторы риска при реализации данного проекта можно уже на стадии принятия решения об участии в проекте. Их оценка поможет принять р у ководству правильное решение: следует ли участвовать в данном проекте или нет.

Лисов В.И. и др. "Управление, организация и планирование геоло горазведочных работ: учебное пособие", Волгоград, "ИН-ФОЛИО", 2011, стр. Федосеева О.Е.

МОДЕЛИРОВАНИЕ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ ДЛЯ МАЛОГО БИЗНЕСА В ОБЛАСТИ СПОРТИВНОГО ДОСУГА Область спортивного досуга вызывает интерес со стороны потенциальных бизнес менов и имеет спрос со стороны клиента. Особая сфера – организация бизнеса, свя занного с коннымспортом. Данная деятельность, возможно, не очень рентабельна, но достаточно устойчива на рынке. Предприниматели в этой области, особенно на стадии начального развития,заинтересованы в предложении некоторых формализо ванных подходов к организации и управлению бизнес-процессами, а также в про граммно-информационной поддержке своей деятельности.

В исследовании была реализована основная задача: предложен комплекс моделей бизнес-процессов для организаций малого бизнеса в области конно-спортивного досуга. В модели верхнего уровня особое внимание уделено декомпозиции бизнес процесса «оказание услуг». Декомпозиция была проведена до уровня потока работ.

При формировании моделей учитывался личный опыт, опыт организации конного бизнеса как в нашей стране, так и за рубежом. Были проанализированы внутренние и внешние информационные потоки, возможные роли и функции. При декомпози ции бизнес-процессов автор руководствовался принципом некоторой избыточно сти, чтобы охватить полный спектр подпроцессов, существующих в области конно спортивного досуга. Моделирование было проведено в программной среде BusinessStudio, нотации IDEF0, eEPC. При определении границ бизнес-процессов был использован подход «границы по цепочке создания ценности для клиента».

Предложенные модели являются основанием для разработки регламентов деятел ь ности.

Но для конкретных компаний возникает следующая проблема: как управлять би з нес-процессами, какие подходы возможны для улучшения бизнес-процессов? Для поддержки решения данной задачи была разработан комплекс показателей бизнес процессов для процесса верхнего уровня «Оказание услуг». На основании предло женных показателей руководитель может оперативно отслеживать «прохождение»

процессов и оперативно регулировать на отклонения. Предложенная система пока зателей является скорее «каркасной», состав показателей будет изменяться для конкретной организации. Дальнейшее развитие системы показателей бизнес процессов возможно в направлении изучения их зависимостей и влияния друг на друга, предложение на основании результатов изучения подходов к оптимизации процессов.

Комплекс моделей бизнес-процессов явился основой требований к функционалу информационной системы организаций спортивного досуга. При постановке задачи акцент делался не только на учетные функции, а, в первую очередь, на задачи пла нирования.

Полученные модели, сформированные на их основе регламенты, а также систему «каркасных» показателей можно определить как типовые для сферы конно спортивного досуга и рекомендовать как начинающим предпринимателям, так и уже действующим. Модели бизнес-процессов достаточно гибкие, адаптируемые под специфику конкретной фирмы.

Фаизова А.А.

МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕЗЕРВА ПО СТРАХОВАНИЮ ЖИЗНИПРИ УСЛОВИИ ЗАВИСИМОСТИ ПРОЦЕНТНОЙ СТАВКИОТ ЕГО РАЗМЕРА При формированиирезервов по страхованию жизни необходим учет возможного инвестиционного дохода. Как правило, он осуществляется путем введения в модели резервов процентных ставок. На практике они зависят от большого количества п а раметров, таких как время, срок инвестирования, уровень инфляции и других. При этом анализ всего спектра факторов, влияющих на изменение процентных ставок, позволит более точно прогнозировать размер необходимых резервов. В том числе возникает необходимость рассмотрения зависимости процентной ставки от размера инвестируемого капитала.

Изменение во времени застрахованного риска и связанные с ним денежные потоки описываются с помощью модели с двумя состояниями и единственным возможным переходом. При этом размер резерва, формирование которого необходимо для каж дого конкретного договора страхования, является решением дифференциального уравнения Тиле. Однако после введения в модель предположений о наличии зав и симости процентных ставок от размера резерва, уравнение Тиле значительно ус ложняется. Рассмотрены два типа зависимости интенсивности начисления процен та: линейная и кусочно-постоянная. В обоих случаях построены формулы, позво ляющие вычислить размер резерва в любой момент времени. Проведено сравнение построенных моделей с традиционной, учитывающей зависимость интенсивности начисления процента только от времени.

Полученные результаты позволяют проанализировать резерв для всего портфеля однотипных договоров как единого целого. В этом случае в модель вводится пред положения о зависимости интенсивности начисления процента не от размера резер ва по каждому договору, а от совокупного резерва по всему портфелю. Рассмотрена кусочно-постоянная зависимость такого типа. Построена формула для расчета ве личины резерва (как совокупного, так и по каждому отдельному договору).

Фомин И.А.

ПЕНСИОННАЯ РЕФОРМА В РОССИИ: ПЕНСИИ ИЛИ ПОСОБИЯ В России назревает очередная реформа пенсионной системы страны. Подавляющее большинство специалистов в области пенсионного страхования признают крах п о следней реформы 2001-2002 года. Несмотря на весьма значительное повышение размера пенсий, произошедшее в последние два года, динамика финансового со стояния Пенсионного Фонда вызывает серьезные опасения.Если ничего не менять в принципах организации выплаты пенсий в РФ, то в ближайшие 2-3 года пенсион ное страхование превратится в пенсионное обеспечение, при котором источником выплаты пенсий являются не соответствующие страховые резервы или права, а средства государственного бюджета. При этом смысл пенсионного страхования в существующей пенсионной системеполностью теряется, государство переходит к пенсионному обеспечению. Необходимо принять политическое решение о путях дальнейшего развития системы – вперед в рыночную экономику или назад в СССР.

В выступлении рассматриваются возможные пути решения проблемы организа циипенсионной системы России.

ХовановН.В., Колесов Д.Н., Сутырин С.Ф., Смирнова Д.В.

«МЯГКИЙ» ВАРИАНТ ОБЩЕЙ ВАЛЮТЫ ДЛЯ РЕГИОНАЛЬНЫХ ОБЪЕДИНЕНИЙ СТРАН Экономическая теория предлагает для стран, входящих в определенную региональ ную группу, широкий спектр возможных форм общей валюты: от «жесткого» вари анта единственногозаконного платежного средства (legal tender) до«мягкого» ва рианта использования в качестве валюты международных контрактовобщей счет ной денежной единицы(monetary unit of account).

Для реализации такой «мягкой» общей валютыпредлагается использовать стабиль ную агрегированную денежную счетную единицу[1], определяемую «корзиной» на циональных валют, состав которой обеспечивает минимизацию вариации е мено вой ценности. Применение такой стабильной агрегированной валюты (stable aggregate currencу) дает возможность существенного снижения ценовых и валют ных рисков [2].

В докладе представлен математический метод формирования стабильных агрегиро ванных валют и приведен пример построения «мягкой» общей валюты для стра нЕврАзЭС[3].

Литература.

[1]Дмитриев А.Л., Сергеева О.Г., Хованов Н.В. Агрегированные счетные единицы и их применение // Финансы и бизнес. 2011. №4.

[2]Hovanov N., Kolari J., Sokolov M. Computing currency invariant indices with an application to minimum variance currency // The Journal of Economic Dynamics and Control. 2004. V.28.

[3]Колесников Г.И., Сутырин С.Ф., Хованов Н.В.К созданию коллективной валюты стран ЕврАзЭС // Евразийская интеграция. 2007. №2.

Ходаковский Д.А.

ОБ ОДНОЙ МОДИФИКАЦИИ МЕТОДОЛОГИИ SIXSIGMA ДЛЯ РАЗРАБОТКИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ Доклад посвящн вопросам использования и адаптации методологии SixSigma для управления разработкой программного обеспечения.

Методология SixSigma (русское название «шесть сигма»), предложенная корпора цией Motorolaв 80-е годы, направлена на улучшение качества результатов каждого из этапов процесса разработки программного обеспечения, минимизации возмож ных дефектов отдельных модулей и максимальное следование плану разработки.

Выбор данной методологии обусловлен е гибкостью и удобством для различных моделей жизненного цикла программного продукта, а также возможностью исполь зования совместно с другими методологиями оценки качества разработки про граммного обеспечения.

Автором предложены некоторые рекомендации по внедрению названной методоло гии в производственный процесс софтверной компании и оценке результатов е применения. Суть предложений состоит в управлении разработкой, при котором минимизируются дефекты промежуточных этапов, влияющие на конечный резул ь тат.

Список литературы:

1. B.Carreira, B.Trudell. Lean Six Sigma that works: a powerful action plan for dramatically improving quality, increasing speed, and reducing waste. AMACOM, 2006.

2. Adams, Cary W.;

Gupta, Praveen;

Charles E. Wilson (2003). Six Sigma Deployment. Bur lington, MA: Butterworth-Heinemann.

Чернышев Н.Д.

ЭМПИРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВЗАИМОСВЯЗИ ФАКТОРОВ РЕСУРСОЗАВИСИМОСТИ (НА ПРИМЕРЕ ЗАВИСИМОСТИ ОТ ОБЪЕМА ЭКСПОРТА ПРИРОДНЫХ РЕСУРСОВ) И НЕРАВЕНСТВА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ДОХОДОВ И ИХ ВЛИЯНИЯ НА ЭКОНОМИЧЕСКИЙ РОСТ.

Вопрос о детерминантах экономического роста является одним из основных в экономической науке: его важность индуцировала многочисленные исследования в данной области и породила значительное количество гипотез о возможных фа к торах роста. По некоторым подсчетам, в разное время было в общей сложности вы двинуто 147 различных теорий в попытках отследить переменные, оказывающие влияние на динамику экономического роста.

Среди всего набора гипотез о возможных факторах роста достаточно важную роль играют две концепции, первая из которых делает упор на взаимосвязи экономиче ского роста страны с имеющимися у нее природными ресурсами (при мером отра жения данной концепции является известная гипотеза «ресурсного проклятия»), вторая же – с нера-венством распределения доходов в обществе.

В данной работе изучается вопрос определения эмпирической взаимосвязи между описанными концепциями, причем в качестве примера первой из них использова лась идея зависимости темпов экономического роста от доли экспорта полезных ископаемых в величине ВВП страны. В случае же второй концепции в качестве и з мерителя неравенства распределения доходов был выбран индекс Джини. Для обеспечения сопоставимости данных использовались сведения об индексах Джини располагаемого дохода домохозяйств.

В качестве рабочей гипотезы в данной работе использовалась идея о том, что зав и симость темпов экономического роста от доли экспорта полезных ископаемых в ВВП (которая далее будет обозначаться как ресурсозависимость) оказывает вли я ние на темпы роста не непосредственно, а через изменение степени неравенства распределения доходов в обществе, которое уже, в свою очередь, влияет на экон о мический рост.

Для проверок гипотез в данной работе использовался аппарат работы с панельными данными с фиксированным эффектом. При объединении наблюдений в панели дан ные группировались по два и усреднялись, обеспечивая 16 наблюдений по каждому показателю для каждой страны в выборке (всего 96 стран). Оценки рассматривае мых ниже моделей были проведены с использованием пакета EViews 6.0.

В первую очередь, воздействие данных факторов было рассмотрено по отдельн о сти: для фактора ресурсозависимости была построена модель следующего вида, где (1) gyt yt fr Yt R - натуральный логарифм реального ВВП на душу населения, yt ln Lt yt y - усредненное изменение логарифма реального ВВП на душу за пери gyt t од t, REtN - показатель ресурсозависимости, отношение объемов экспорта ресурсов rt Yt N к величине номинального ВВП, f r - функция от значений показателя ресурсозависимости, их экспонент, лагов и экспонент лагов. Данный выбор функциональных зависимостей обусловлен же ланием проверить наличие U-образного характера зависимости темпов экономиче ского роста от факторов ресурсозависимости.

Результаты оценивания модели приведены в Табл. 1.

Табл. 1. Влияние фактора ресурсозависимости на экономический рост DependentVariable: gy Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

rt-2 -0.2012 0.0867 -2.3192 0. Exp(rt-2 ) 0.1801 0.0746 2.4163 0. rt-3 0.2536 0.1231 2.0606 0. Exp(rt-3 ) -0.2307 0.1122 -2.0569 0. y -0.0065 0.0009 -6.9732 C 0.1063 0.0786 1.3522 0. R2 0. Остановим внимание на характере выявленной зависимости, который характериз у ется двумя долгосрочными эффектами: воздействие второго лага описывается U * образной кривой, минимум которой определяется значением r 0.1631: меньшее значение показателя ресурсозависимости оказывает подавляющее воздействие на экономический рост, большее – стимулирующее. Обратная ситуация наблюдается * при рассмотрении характера воздействия третьего лага: при r 0.0946 лаг уров ня ресурсозависимости является катализатором экономического роста, при боль ших значениях – ингибитором.

В случае исследования влияния индекса Джини на рост производилось оценивание следующей модели, где (2) gyt yt h Gini Ginit - значение индекса Джини располагаемого дохода h Gini - функция от значений индекса Джини, их экспонент, лагов и экспонент ла гов.

Табл. 2. Влияние неравенства распределения доходов на экономический рост DependentVariable: gy Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

Ginit-4 0.187 0.0412 4.5333 Exp(Ginit-4 ) -0.1177 0.0278 -4.2292 y -0.0062 0.001 -6.3127 C 0.156 0.0263 5.9425 R2 0. Полученные результаты демонстрируют наличие эффекта, описываемого, своего рода, проактивной кривой Кузнеца, имеющей вид перевернутой U-образной кри вой, отражающей стимулирующее воздействие на темпы экономического роста при Gini 0.463 и угнетающее – при больших значениях.

Наконец, оценим влияние фактора ресурсозависимости на остатки оцененной мо дели (2), где rest c f r y h Gini - остатки регрессии из модели (2) rest gyit t Переход к остаткам регрессии позволяет устранить влияние как предыдущих зна чений ВВП на душу населения, так и значений индекса Джини. Результаты оценки модели приведены в Табл. 3.

Табл. 3. Влияние ресурсозависимости на рост при устранении влияния неравенства доходов и предшествующей динамики DependentVariable: res Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

rt-2 0.0046 0.0135 0.3427 0. r t-2 -0.0062 0.0436 -0.1420 0. rt-3 0.0106 0.0147 0.7199 0. r t-3 -0.0178 0.0533 -0.3348 0. C -0.0002 0.0002 -1.1043 0. R2 0. Анализируя полученные результаты, отметим, что в данном случае ни одна из форм ресурсозависимости, являвшаяся значимой в модели (1), не оказывает какого бы то ни было воздействия на экономический рост при устранении влияния преды дущих значений ВВП на душу населения и неравенства распределения доходов.

Таким образом, проведенное исследование показало, что эффект ресурсозависимо сти, описанный с помощью отношения экспорта полезных ископаемых, опосредо ван воздействием неравенства доходов и предыдущей динамики экономической системы, а не оказывает обособленное влияние на темпы экономического роста.

Чепурина М.А.

АНАЛИЗ И УПРАВЛЕНИЕ НАЛОГОВЫМИ РИСКАМИ Краткое вступление.Данная тема актуальна для предприятий любого размера, ро да деятельности и формы собственности. В основе нормального функционирования и стабильного развития предприятия лежит его безопасность и финансовая устой чивость, которая в значительной степени зависит от налоговых рисков.

Цель работы.Сформировать комплексную модель управления налоговыми риска ми Исследование.

1. Проанализировано понятие налоговых рисков, составлено общее представле ние о разновидностях и причинах возникновения налоговых рисков, а так же рас смотрены сложившиеся в настоящее время основные методики управления налого выми рисками 2. Предложена комплексная модель выявления, анализа, управления и контроля за налоговыми рисками на предприятии состоящая из:

1) самостоятельной оценки рисков проведения выездной налоговой проверки 2) аудит бухгалтерской и налоговой отчетности на предмет налоговых рисков 3) карты анализа «вероятность/ущерб» по существующим налоговым рискам 4) расчета соотношение «доходность/риск» при выборе метода оптимизации налогообложения 5) модели формирования финансового результата в организации с ориентаци ей на налоговые риски. При этом был выявлен положительный эффект налого вого риска.

6) стратегии планирования будущих сделок с позиции предупреждения нало говых рисков 7) методики анализа контрагентов на предмет налоговых рисков 8) вариантов управления существующими налоговыми рисками Вывод. Каждое предприятие нуждается в комплексном мониторинге налоговых рисков. Только всесторонний подход к их анализу позволит принимать стратегиче ски правильные решения, которые бы не подорвали финансовую устойчивость и не нанесли угрозу репутации компании. Предложенная модель управления налогов ы ми рисками позволит предприятию всецело контролировать риски налогообложе ния на всех этапах своей деятельности.

Шипицына С.Е.

МОДЕЛЬ РЕГИОНАЛЬНОГО РЫНКА СТРАХОВАНИЯ ЖИЗНИ НА ПРИМЕРЕ ПЕРМСКОГО КРАЯ Для оценкиперспективы развития регионального рынка страхования жизни, в каче стве типа модели выбрана линейная регрессия.Объем рынка страхования жизни за висит от ряда факторов, среди них выделим пять основных, это:

1. Денежные доходы в расчете на душу населения. Размер доходов населения опре деляет склонность к сбережениям и инвестициям. Чем больше доходы, тем больше у населения желание делать какие-либо накопления, в том числе заключать догово ры страхования жизни. В этой связи было сделано предположение о положитель ной зависимости между факторами.



Pages:     | 1 || 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.