Обоснование теоретических положений формирования системы страхования и оценки рисков инвестиционной деятельности экономических систем

Анализ чувствительности как способ анализа инвестиций в условиях риска призван дать оценку того, насколько изменятся в условиях риска показатели эффективности проекта (NPV, PI, IRR) при определенном изменении одного из его исходных параметров. Чем теснее эта связь (зависимость), тем больше риск при реализации данного проекта.

Анализ чувствительности рекомендуется проводить для определения факторов, в наибольшей степени оказывающих влияние на результаты инвестиционных проектов, и для их сравнительного анализа. При решении задач, связанных с определением этих факторов, соблюдается такая последовательность. Вначале определяются наиболее значимые факторы и их вероятные (базовые) значения, при которых рассчитывается текущая стоимость. затем в определенных пределах изменяется один из факторов, при каждом его новом значении рассчитывается текущая стоимость проекта и предыдущий шаг повторяется для каждого фактора. далее все расчеты сводятся в таблицу, сравниваются по степени чувствительности проекта к изменению каждого фактора и определяются те из них, которые сильнее всего влияют на успех проекта.

Обычно в качестве основных варьируемых параметров принимают следующие:

* физический объем продаж продукции;

* цена реализуемой продукции;

* величина прямых производственных издержек;

* величина постоянных производственных издержек;

* сумма инвестиционных затрат;

* стоимость привлекаемого капитала.

Основная цель анализа чувствительности состоит в предоставлении лицу, принимающему решению, не точечных показателей эффективности, а их интервалов, соответствующих некоторым предположениям о возможной динамике ключевых факторов производственной системы.

Можно выделить следующие этапы при осуществлении анализа чувствительности:

Выбор показателя эффективности, относительно которого проверяется чувствительность системы на изменения того или иного параметра базового варианта условий.

Отбор ключевых переменных модели, т.е. данных, отклонения значений которых от базовых заметно отразятся на величине показателя эффективности. Показатель эффективности определяют как функцию только ограниченного числа ключевых переменных модели. Остальные переменные рассматриваются как константы.

Определение вероятных или ожидаемых диапазонов значений ключевых переменных.

Расчет значения показателя эффективности для принятых диапазонов ключевых переменных и представление результатов расчетов в табличной форме и в виде графиков.

Если изменение значение переменной не оказывает существенного влияния на результирующие показатели, то правильность инвестиционного решения вряд ли будет зависеть от точности и аккуратности определения значений этой переменной.

Результаты анализа чувствительности проекта оформляются в виде графиков зависимости результирующих показателей (NPV, PI, IRR) от изменения различных переменных и пояснений к этим графикам.

Таким образом, этот метод имеет особое значение для оценки инвестиционных проектов:

позволяет выделить те переменные, которые имеют наибольшее влияние на результат инвестиционного проекта и значения которых должны быть определены с максимальной аккуратностью и точностью;

помогает выделить проекты с высокой степенью риска, обусловленной большой изменчивостью (или полной неопреленностью) одной или нескольких ключевых переменных.

Метод анализа чувствительности имеет и недостатки, наиболее существенные из которых следующие:

предполагает изменение одного исходного показателя, в то время как остальные считаются постоянными величинами. Однако на практике между показателями существуют взаимосвязи и изменение одного из них часто приводит к изменениям остальных;

не позволяет получить вероятностные оценки возможных отклонений исходных и результативного показателей. в этом отношении более предпочтителен метод сценариев.

Проверка устойчивости как метод анализа риска предусматривает разработку так называемых сценариев (ситуаций) развития инвестиционного проекта в базовых и наиболее опасных рискованных вариантах для его участников. По каждой ситуации исследуется, как будет действовать в соответствующих условиях механизм реализации проекта, какими будут при этом величины доходов и потерь, показатели эффективности для всех участников.

Проект считается устойчивым и эффективным, если во всех анализируемых ситуациях интересы его участников удовлетворяются, а возможные неблагоприятные последствия устраняются, например, за счет создания запасов и резервов, или возмещаются страховыми выплатами.

1.4.2.2.3 «Дерево решений»

Метод «дерева решений» позволяет комплексно учесть риски реального инвестиционного проекта по отдельным последовательным этапам его осуществления. он применяется тогда, когда имею место два или более последовательных множества решений, причем последующие решения основываются на результатах предыдущих, и/или два или более множества состояний среды (т.е. появляется целая цепочка решений, вытекающих одно из другого, которые соответствуют событиям, происходящим с некоторой вероятностью).

«Дерево решений» - это графическое изображение последовательности решений и состояний окружающей среды с указанием соответствующих вероятностей выигрышей для любых комбинаций вариантов и состояний. для облегчения понимания этого метода продемонстрируем на примере.

Пример.

Инновационный проект компании завершился разработкой нового программного продукта. Администрации компании рассматривает несколько сценариев поведения на рынке: осуществлять или нет предварительные исследования рынка (конкурентного окружения, тенденций развития отрасли и пр.); немедленно продать свою разработку конкурирующей фирме с более разветвленной дилерской сетью или самостоятельно начать ее реализацию на рынке. Специалисты маркетинговых и финансово-экономических служб компании оценили субъективные вероятности получения чистого денежного потока для каждой возможной ситуации. В качестве обобщающего (целевого) показателя была выбрана чистая текущая стоимость (NPV). Вся необходимая информация для анализа сведена в таблице.

Таблица 1.2 Показатели NPV инновационного проекта и их вероятности в каждой экономической ситуации

Прогнозируемый уровень спроса	Решения принимаются без проведения маркетинговых исследований	Решения принимаются с учетом результатов маркетинговых исследований
		Благоприятная ситуация на рынке (0,55)	Неблагоприятная ситуация на рынке (0,45)
Альтернативные решения
	Продать другой фирме	Самостоятельно реализовать	Продать другой фирме	Самостоятельно реализовать	Продать другой фирме	Самостоятельно реализовать
Высокий	+6120	+20400 (0,5)	+7625	+17000 (0,75)	+1725	+17000 (0,2)
Средний	+6120	+9600 (0,2)	+7625	+3475 (0,2)	+1725	+3475 (0,75)
Низкий	+6120	-8500 (0,3)	+7625	-10400 (0,05)	+1725	-10400 (0,050)

Как видно из таблицы, иллюстрирующей процесс принятия решений по проекту, и анализа его рисков с помощью сетевого графика, эти два варианта (реализовать продукт самим или продать права на реализацию) принесут разные доходы в зависимости от действий, принятого на первом шаге (проводить или не проводить маркетинговые исследования), и в зависимости от состояния среды (благоприятная или неблагоприятная ситуация на рынке).

Для построения «дерева решений» можно предложить такую последовательность шагов:

1. Определить состав и продолжительность фаз жизненного цикла проекта.

2. Определить ключевые события, которые могут повлиять на дальнейшее развитие проекта.

3. Определить время наступления ключевых событий.

4. Сформулировать все возможные решения, которые могут быть приняты в результате наступления каждого ключевого события.

5. Определить вероятность принятия каждого решения.

6. Определить стоимость каждого этапа осуществления проекта (стоимость работ между ключевыми событиями).

На основании полученных данных строится «дерево решений», структура которого содержит узлы, представляющие собой ключевые события (точки принятия решений), и ветви, соединяющие узлы, - работы по реализации проекта. В результате построения «дерева решений» рассчитываются вероятность каждого сценария развития проекта, NPV по каждому сценарию, а также ряд других принципиально важных как для анализа рисков проекта, так для принятия управленческих решений показателей.

С использование данных таблицы возможные экономические ситуации, их вероятности и обобщающие показатели представлены схематически на рисунке 1.

По результатам анализа «дерева решений» можно сделать следующие выводы:

1. Если компания решает продать свою инновационную разработку другой фирме, то:

* без предварительных исследований NPV проекта составляет +6120 ден.ед.;

* с предварительными исследованиями NPV проекта составляет +4970 ден.ед. (7625*0,55 + 1725*0,45);

2. Если администрация компании примет решение самим реализовать на рынке программный продукт, то:

* без предварительных исследований NPV проекта составляет +9570 ден.ед. (20400*0,5 + 9600*0,2 - 8500*0,3);

* с предварительными исследованиями NPV проекта составляет +9578 ден.ед. (12925*0,55 + 5486*0,45);

3. В сложившейся экономической ситуации с четом вероятных событий в будущем наиболее целесообразно самим продвигать на рынке разработанный компанией продукт. В этой ситуации проведение более масштабных исследований рынка не играет существенной роли: экономический эффект в обоих случаях будет примерно одинаковым.

Таким образом, метод, базирующийся на использовании «дерева решений», позволяет переноситься в пределах «концептуального времени» к окончанию построения «дерева», где ожидаемые величины вычислены в терминах альтернативных исходов и вероятностей их наступления.

При этом экспертные оценки возможных сценариев вариации исходных параметров проекта при использовании этого метода являются более обоснованными, так как в этом случае они определяются не по проекту в целом, а в разрезе отдельных этапов его реализации и с учетом периода времени каждого из этапов.

Необходимо подчеркнуть возможность использования «дерева решений» не только в ходе принятия инвестиционных решений, но и в процессе реализации проекта. Изменение обстоятельств внешней среды проекта могут потребовать перехода на другую ветвь принятия решений. Наличие построенной пошаговой схемы в виде «дерева решений» позволит менеджеру рассчитать риск такого развития событий и минимизировать убытки компании (вплоть до анализа влияния возможности прекращения проекта на его NPV).

Применение этого метода обычно используется для анализа рисков тех проектов, которые имеют обозримое количество вариантов развития. В противном случае «дерево решений» принимает очень большой объем, так что затрудняется не только вычисление оптимального решения, но и определение данных. Метод полезен в тех случаях, когда более поздние решения сильно зависят от решений, принятых ранее, но в свою очередь определяют дальнейшее развитие событий.

1.4.2.2.4 Метод Монте-Карло (имитационное моделирование)

Метод Монте-Карло. Преодолеть многие недостатки, присущие рассмотренным методам анализа эффективности проектов в условиях риска, позволяет имитационное моделирование - одно из наиболее мощных средств анализа экономических систем. Основу имитационного моделирования и его частный случай составляет метод Монте-Карло, который является синтезом и развитием методов анализа чувствительности и анализа сценариев.

Имитационное моделирование рисков инвестиционных проектов представляет собой серию численных экспериментов, призванных получать эмпирические оценки степени влияния различных факторов (объем выпуска, цены, переменных расходов и др.) на зависящие от них результаты.

Проведение имитационного эксперимента разбивают на следующие этапы.

1. Устанавливаются взаимосвязи между исходными и выходными показателями в виде математического уравнения или неравенства. В качестве результирующего показателя обычно выступает одним из критериев эффективности (NPV, PI, IRR).

2. Задаются законы распределения вероятностей для ключевых параметров модели.

3. Проводится компьютерная имитация значений ключевых параметров модели (с применением программ типа Excel или специальных программных продуктов, например Risk Master).

4. Рассчитываются основные характеристики распределений входящих и исходящих показателей.

5. Проводится анализ полученных результатов и принимается решение.

Этот метод позволяет наиболее полно учесть весь диапазон неопределенностей исходных параметров проекта, с которыми может столкнуться его предстоящее осуществление. Кроме того, путем изначально задаваемых ограничений требуемых показателей эффективности проекта можно широко использовать информационную базу проведения анализа проектных рисков. Таким образом, метод Монте-Карло позволяет получить интервальные значения показателей проектных рисков, в рамках которых возможна успешная реализация реального инвестиционного проекта.

Выбор конкретных методов оценки рисков реального инвестирования определяется рядом факторов:

видом инвестиционного риска;

полнотой и достоверностью информационной базы, сформированной для оценки уровня вероятности различных инвестиционных рисков;

уровнем квалификации инвестиционных менеджеров, осуществляющих оценку;

технической и программной оснащенностью инвестиционных менеджеров, возможностью использования современных компьютерных технологий проведения такой оценки;

возможностью привлечения к оценке сложных инвестиционных рисков квалифицированных экспертов и др.

1.5 Анализ существующих разработок

Факт активизации страховых компаний по внедрению АИС подтверждает целый ряд проектов. Группа компаний TopS B1 совместно с эстонской компанией AS Akriform создала совместное предприятие «TonS Финансовые Системы», которое специализируется на разработке и внедрении систем автоматизации страховых компаний. Среди проектов предприятия имеется ИС для страховой компании «Москва», где AS Akriform внедряет собственную систему комплексной автоматизации процессов страхования UN1CUS. Совместное предприятие выступает в роли бизнес-консультанта данного проекта и обеспечивает разработку бизнес-процессов для внедряемых страховых продуктов, а также постановку задач разработчикам ПО. Объявлено, что на предприятии завершили тестирование ПО подсистемы продажи и учета полисов страхования авиапассажиров, что позволит начать использование этого модуля системы в режиме промышленной эксплуатации. Начаты работы по созданию ИТ-инфраструктуры, которая обеспечит масштабируемость ИС компании «Москва». На основе UNICUS компания реализует также автоматизированную систему продажи полисов обязательного страхования автогражданской ответственности для филиальной сети страховой группы «Спасские ворота».

Компания КРОК стала победителем конкурса на право разработки и внедрения АИС Российского союза автостраховщиков, создание которой связано с принятием закона «Об обязательном страховании автогражданской ответственности». В задачи системы входит формирование единой информационной базы Союза и обеспечение взаимодействия более 60 входящих в него столичных и региональных компаний. С помощью ИС будет производиться сбор статистических данных о водителях, машинах и дорожно-транспортных происшествиях, анализ и расчет экономически обоснованных страховых тарифов и ведение страховой истории автовладельцев. Система позволит обрабатывать данные по 100 млн договоров страхования и 100 млн. объектов учета.

Страховая компания «Прогресс-Гарант» приступила к созданию корпоративной ИС. В качестве основы для автоматизации управления финансами компании были выбраны компоненты mySAP Business Suite и пакета решений для страхового бизнеса SAP for Insurance. Внедрение модулей SAP для автоматизации финансов и контроллинга позволит автоматизировать процессы ведения бухгалтерского учета и отчетности по российским и международным стандартам, налогового учета, обрабатывать входящие и исходящие платежи и т.д. Предполагается реализовать функциональность модуля «Сборы и выплаты» пакета «SAP for Insurance», с помощью которого осуществляется выставление счетов клиентам страховой компании, сбор платежей и разнесение входящих платежей по начисленным страховым премиям, анализ задолженностей и выставление клиентам напоминаний об оплате, взаиморасчеты с агентами и брокерами, обработка исходящих платежей по страховой деятельности. Генеральный подрядчик проекта -- компания «Сибинтек». Проектная команда будет выполнять субподрядные работы с привлечением западных специалистов, имеющих опыт внедрения решений SAP в области страхового бизнеса. Планируется, что в дальнейшем система будет внедрена и в региональных подразделениях.

Информационные технологии изменяли и будут изменять характер деятельности страховых корпораций. Очевидные изменения коснутся формирования автоматизированной информационной среды страхования. Поступление информации станет процессом, управляемым самим пользователем, благодаря возможности выбора необходимого интерактивного канала. Развитие средств коммуникации обеспечивает возможность общения с любым абонентом страхового процесса в любой точке земного шара. Применение цифровых средств передачи данных и видеоизображений может способствовать внедрению электронного страхования.

В условиях электронного страхования изменятся структура и условия страхования. Страховые компании, специализирующиеся на определенном виде страхования, смогут работать не менее успешно, чем универсальные страховые корпорации. Эффективность страхового бизнеса будет основана на сети мощных и развитых АИС. Значительный фактор в решении этой задачи -- создание, эксплуатация и развитие информационных супермагистралей. Для успешного формирования единого информационного пространства страховой деятельности необходима совместимость различных супермагистралей. Один из возможных подходов к этому -- стандартизация электронного взаимодействия, в основе которой, как, впрочем, и других категорий компьютерной технологии, лежит методология АИС.

1.6 Обоснование проектных решений по видам обеспечения

1.6.1 По техническому обеспечению

В состав автоматизированной информационной системы может быть включен следующий комплекс технических устройств и оборудования: стандартный комплект ЭВМ; дополнительные периферийные устройства ЭВМ; средства передачи данных и связи; средства копирования, тиражирования и хранения информации, и др.;

В стандартный комплект входят собственно ЭВМ и минимальный набор средств ввода-вывода данных, обеспечивающий решение задач пользователя в их ограниченном объеме. Основная единица комплекса технических средств АИС -- ЭВМ. Они различаются по назначению и быстродействию. Обычно применяются оценки обобщенной производительности ЭВМ в определенном классе задач и технологий на основании испытаний по согласованным методикам и тестам.[49]

Однако в области создания АИС технические характеристики ЭВМ, как правило, не основной критерий их приобретения и применения. Наиболее приемлема в этой сфере универсальная классификация ЭВМ по их совокупной стоимости (табл.1.3.)

Таблица 1.3 Характеристика ЭВМ по стоимости

Класс	Наименование класса	Стоимость, тыс. евро
0-1	Микрокомпьютеры	До 15
2-3	Малые системы	15-50
4-5	Средние системы	50-250
6-7	Большие системы	250-1000
8-9	Сверхбольшие системы	1000-4000
10	СуперЭВМ	Свыше 4000

.

Разумеется, вышеприведенные классификации ЭВМ достаточно условны, так как условны границы между классами, особенно с учетом быстроразвивающейся науки технологии производства ЭВМ.

ЭВМ уровня «супер» -- высшее достижение технического прогресса, применяются в особо сложных и масштабных АИС. Крут заказчиков таких АИС очень узок, во всем мире насчитывается около 500 таких комплексов. Производство подобного класса ЭВМ осуществляется немногими фирмами: International Business Machines (IBM), Unisys, Control Data Corporation (CDC) и Cray Research (фирмы США), Siemens (Германия), а также японскими фирмами. Производительность этих ЭВМ давно перешагнула за миллиард операций в секунду (так называемые гигафлопные компьютеры). Разрабатываются и создаются машины, выполняющие триллионы операций в секунду -- терафлопные ЭВМ. В 2000 г. фирма IBM построила компьютер ASCI White производительностью 12,3 трлн оп/сек.

Мощные ЭВМ составляют класс так называемых мэйнфреймов. В 1990-е гг. лидерство в этом классе захватила IBM с архитектурой ESA/390 (Enterprise System Architecture/390). Эта архитектура в лице семейства машин IBM ES/9000 ориентирована на масштабные предприятия. Она способна обеспечить построение единой Программно-аппаратной среды для интеграции неоднородных вычислительных средств в рамках единого комплекса. На рынке мэйнфреймов с IBM соперничает другая фирма -- Amdahl. Ее машины совместимы с IBM, но иногда они более мощные и менее дорогие. В сфере производства мэйнфреймов действуют также Hitachi (Япония), Comparex Information System, входящая в группу BASF, и Siemens-Nixdorf Informations-systeme (Германия). Моральное старение мэйнфреймов происходит сравнительно медленно, поэтому фирмы предлагают одновременно несколько поколений ЭВМ. В России эксплуатируются несколько моделей мэйнфреймов, например в РАО «Газпром» работает мэйнфрейм Comparex.

К ЭВМ средних классов относится семейство машин IBM Application System/400 (AS/400). В настоящее время это самый популярный в мире бизнес-компьютер -- около 700 тыс. комплексов. В России на этих машинах строятся АИС в банках, госструктурах и на некоторых предприятиях, хотя их распространение не столь широко. Средние машины выпускают также фирмы: SUN, DEC, MIPS, HP, Silicon Graphics и др. На базе ЭВМ среднего класса строятся серверные технологии предприятий, а также графические рабочие станции.

Основной потребитель персональных ЭВМ сфера малого бизнеса, поэтому спрос на них постоянно высокий. По рейтингу 2000 г. первое место по производству персональных ЭВМ удерживала фирма Compag -- 12,5 % доли мирового рынка. Далее идут такие фирмы, как Dell, HP, IBM,NEC и Gatewey.

К минимально необходимому составу ввода-вывода данных обычно относят монитор (дисплей), клавиатуру, манипулятор типа «мышь» и принтер -- печатающее устройство.

Дисплей -- это устройство отображения информации по выполняемым операциям в ходе решения задач на ЭВМ. Дисплеи подразделяются на символьные (алфавитно-цифровые) и графические (монохромные и цветные). Клавиатура -- это устройство по вводу символьной информации в ЭВМ и команд по управлению решением задач ЭВМ. Мышь -- манипулятор, представляющий собой коробочку с двумя или тремя кнопками, легко умещающуюся в ладони. Служит для выполнения операций по взаимодействию пользователя с ЭВМ.

Принтеры служат для вывода информации (текст, графики, рисунки) как результата решения задач пользователя и обслуживания ЭАИС. Поскольку для функционирования ЭАИС данный вид устройства имеет принципиальное значение, то рассмотрим его более подробно. Принтеры в зависимости от принципа действия разделяются на матричные, струйные и лазерные:

* матричные принтеры обеспечивают не самое лучшее качество печати, но цена отпечатанной ими страницы минимальна. Принцип печати матричных принтеров такова: печатающая головка принтера содержит вертикальный ряд иголок -- сердечников электромагнитов. Когда на обмотку того или иного магнита поступает импульс тока, иголка ударяет по бумаге через красящую ленту. Эти точки и формируют изображение. В печатающей головке может быть от 9 до 48 иголок. Наилучшее качество печати имеют те принтеры, у которых иголок больше. Помимо количества иголок в печатающем узле, матричные принтеры отличаются также следующими характеристиками: шириной вывода, максимальным разрешением, скоростью печати, количеством встроенных шрифтов и т.д. Ширина вывода определяется шириной каретки, и у самых дешевых матричных принтеров она обычно не превышает 210 мм. Иными словами, эти принтеры могут печатать на листах или бумажной ленте формата А4 (210Н297 мм). Принтеры с широкой кареткой печатают на листах или ленте формата A3 (420Н97 мм), причем возможна печать и на меньших листах, листах нестандартных или побочных форматов. Существуют принтеры и с большими каретками;

* в струйных принтерах изображение формируется микрокаплями специальных чернил, которые выбрасываются на бумагу через сопла в печатающей головке. Устройство сопел основано на пьезо-эффекте, т.е. на свойстве кварцевой пластинки изгибаться при подведении к ней электрического тока. Кварцевые пластинки в печатающей головке соединены с микродозаторами, которые подают на них небольшую порцию чернил. При подаче на пластинку импульса постоянного тока она изгибается и «выстреливает» на бумагу эту каплю. Всего сопел в печатающей головке может быть от 50 до 200. Как и в матричных принтерах, печатающая головка струйного принтера движется по горизонтали, а по окончании каждой полосы бумага протягивается по вертикали. Стоимость страницы, отпечатанной на струйном принтере выше, чем на матричном. Важнейшая особенность струйной печати -- возможность создания высококачественного цветного изображения. Скорость печати струйных принтеров достаточно высока, даже самый дешевый принтер печатает в черновом режиме со скоростью четыре--пять страниц в минуту;

* лазерные принтеры обладают наивысшим качеством печати, близким к типографскому. В этих принтерах используется принцип ксерографии, т.е. изображение переносится с селенированного барабана, к которому электрически притягиваются частицы краски (тонера), но, в отличие от ксерокса, печатающий барабан электризуется с помощью лазера по командам, поступающим из ЭВМ. В зависимости от производительности и разрешающей способности лазерные принтеры можно условно разделить на несколько групп. Принтеры низшей ценовой категории обладают производительностью четыре--шесть страниц в минуту и с максимально достижимым разрешением 300 точек на дюйм. Принтеры среднего класса, которые идеально подходят для небольших и средних организаций, имеют скорость печати до 8--12 страниц в минуту и могут иметь разрешение вплоть до 600 точек на дюйм. Этого вполне достаточно для печати документов с практически типографским качеством (разрешение ризографа -- 600 dpi). Месячный объем печати не должен превышать 20--30 тыс. страниц. Высокопроизводительные принтеры предназначены для работы в локальных сетях (например, один такой принтер может обслуживать два--три отдела крупного банка). Их производительность составляет 16--40 и более страниц в минуту при типографском качестве (вплоть до 1200 dpi). В месяц такие аппараты могут отпечатывать до 50 тыс. страниц и выше, они обладают дополнительными сервисными возможностями (сортировка, автоматическая двусторонняя печать и др.).

страхование оценка риск инвестиционная деятельность

1.6.2 По информационному обеспечению

Информационное обеспечение -- это совокупность баз данных, файлов, документов и лингвистических средств, обеспечивающая реализацию информационной составляющей АИС. Структура подсистемы состоит из следующих основных блоков базы данных (БД); базы знаний (БЗ); лингвистические средства.

База данных -- это совокупность файлов, документов, показателей, данных, упорядоченных по определенным признакам, имеющим общие принципы описания, хранения и манипулирования данными, а также обеспечивающих их независимость от прикладных программ. В БД АИС может быть представлена не только экономическая, но и правовая, научная, техническая и другая информация.

В основе классификации БД могут быть положены различные основания деления, некоторые из них приведены ниже. В большинстве случаев выбор оснований систематизации БД определяется конкретными условиями работы предприятия и характером функциональных и информационных задач.

По форме представления данных различаются одноконтурные и многоконтурные БД. Основная форма представления БД двухконтурная. Первый контур хранится на внешнем накопителе ЭВМ (жесткий магнитный диск, магнитная лента, магнитный барабан и др.), а второй контур как страховой может быть представлен на флоппи и (или) CD и других носителях. Могут быть и трехконтурные БД, когда третий контур представлен и сохраняется на традиционных бумажных документах. БД АИС четвертого контура может быть представлена в форме микрофильмированной ленты и (или) ее отдельных отрезков.

По характеру содержащейся информации различают фактографические, документальные и смешанные БД. Фактографическая БД отображает конкретные сведения, необходимые пользователю -- факты, показатели, свойства продукции, формулы расчета какой-либо величины, отрывок (фрагмент) текста документа, документ полностью и др. Документальная БД содержит только сведения о документах -- библиографическое описание документа, аннотацию, реферат, идентификатор документа, адрес его хранения в БД и т.д. Сам документ хранится, как правило, во внешнем контуре БД -- шкафу, хранилище, библиотеке-депозитарии и др. В документальных БД по массиву первого контура проводится поиск адреса хранения полного текста документа, а затем по адресу осуществляется доступ и к самому документу. Подобное размещение документальных БД продиктовано желанием сократить физический объем информации и обеспечить тем самым быстроту доступа к необходимой информации. При условии высокой производительности ЭВМ, отсутствия дефицита внешней памяти документальные БД объединяют во внешней памяти ЭВМ первый и второй контуры.

В смешанных БД представлены как фактографические, так и документальные массивы информации.

В структуре подсистемы «Информационное обеспечение» определенное место занимает понятие единицы информации и ее свойства.

Единицы информации в АИС могут быть как физическими (синтаксическими), так и семантическими категориями. К ряду физических единиц можно отнести: бит, байт, символ. К семантическому уровню единиц информации АИС относятся категории, которые обозначают в основном логическую иерархию смысловых единиц информации -атрибут, реквизит-признак, параметр, показатель, запись, документ по унифицированной или произвольной форме, файл, БД по определенной предметной области и др. Наиболее распространенная единица информации об управляемом экономическом объекте -- документ. Экономический документ -- это материальный носитель с закрепленной на нем экономической информацией, имеющей юридическую силу.[49]

Семантическая структурная единица документа -- показатель. Экономический показатель -- величина (критерий, уровень, индекс, измеритель), отображающая состояние экономического объекта по его отдельной составляющей. В зависимости от характера содержания отображаемой информации показатели можно разделить на качественные и количественные. По уровню агрегирования показатели разделяются на элементарные, групповые, интегральные, комплексные, обобщенные и др. В зависимости от области применения экономические показатели делятся на аналитические, прогнозные, плановые, расчетные, статистические и др. Показатель состоит из двух основных единиц -- реквизита-признака и реквизита-основания. Реквизит-признак -- это часть показателя, отображающая качественную сторону состояния объекта, а реквизит-основание -- это часть показателя, отображающая количественную сторону состояния объекта. Например, в показателе «Увеличение производства холодильников завода «Айсберг» в 2003 г. по сравнению с 2002 г. составило 10 %» реквизит-основание -- 10 %, а вся остальная часть записи -- это реквизит-признак.

В структуру БД АИС входят различные компоненты -- агрегаты, массивы, файлы и др. Агрегат -- структурированная совокупность информационных объектов, определяемая как единый тип данных. Агрегаты в основном представляются файлами текстового вида. Вместе с тем могут быть агрегаты мультимедийного характера, например для решения задач презентации фирмы, ее продукции и др. Довольно значительный ряд агрегатов может быть отображен в форме диаграмм, гистограмм, графиков, как в черно-белом, так и в цветном виде. Массив информации -- это поименованная совокупность однотипных (логически однородных) элементов, упорядоченных по индексам, которые определяют положение элементов в массиве. Элементами массива могут быть документы, файлы, записи и др. Один из весомых параметров массива -- его измерение, которое можно обозначить как градацию размерности массива. Такими градациями могут быть одномерные массивы, имеющие одно измерение, например запись файла, двухмерные массивы, например строки и столбцы таблицы, и др. Индексы играют важную роль в организации данных. Они позиционируют элементы и указывают его адрес в массиве. Так, например, индекс может выступать в роли адресной константы, используемой для модификации адреса путем суммирования ее значения с вычисленным в программе адресом.

Файл -- опорный структурный элемент БД. Файл может содержать различную информацию: текстовый документ, рисунок, музыкальное произведение, программу ЭВМ и др. Каждый файл записывается и хранится во внешней памяти ЭВМ и имеет собственное имя, идентифицирующее его в комплексе файлов, находящихся в БД. Структура имени файла состоит из левой и правой частей, разделяемых точкой. Левая часть, как правило, означает содержание файла и имеет различный формат в зависимости от применяемой в АИС операционной системы. Например, в дисковой операционной системе формат левой части имени файла составляет не более восьми символов, в операционной системе Windows формат этой части составляет не более 256 символов. Правая часть -- расширение имени файла -- состоит из трех символов и обозначает класс файла. Так, например, файлы, подготовленные в текстовом редакторе Word, имеют расширение doc, файлы, подготовленные в графическом редакторе Paint Brush, имеют расширение bmp, файлы, содержащие программы, -- exe, com.

Файлы составляют основную часть БД АИС. В них может быть представлена информация о состоянии экономической системы в различных разрезах:

* по классам экономических объектов;

* по номенклатуре продукции;

* по этапам сборки изделий;

* по реализации товарной продукции;

* по значениям групп показателей качества выпускаемой продукции и др.

С целью рационального решения задач обработки данных проводится соответствующее размещение файлов в БД. Классифицировать размещение файлов в БД можно по нескольким основаниям деления. Например, по функциональным подсистемам (информация по планированию производства, по учету и отчетности, по материально-техническому снабжению), по видам документов (организационно-распорядительные, плановые, фактические и т.д.). Каждый из указанных классификационных признаков, в свою очередь, может быть разделен на формы информации, содержащие более конкретные сведения о качестве элементов управляемого объекта.

Очень часто файлы в БД представлены в табличной форме. Таблица -- способ формализованного представления данных в виде двухмерного массива. Таблица состоит из строк и столбцов. Строки таблицы обозначаются записями. Запись -- это единица обмена данными между программой и внешней памятью ЭВМ. Тип записи определяет вид файла данных. Это могут быть файлы, имеющие:

* записи фиксированной длины;

* записи переменной или неопределенной длины;

* байтовый или битовый поток данных.

Запись может содержать данные о различных объектах -- отдельном человеке, устройстве, процессе и др. Записи состоят из полей, содержащих отдельные данные об объекте. Поле записи -- часть записи файла, имеющая функционально самостоятельное значение и обрабатываемая в программе как отдельный элемент данных. Столбцы таблицы определяют свойства, характеристики, признаки, атрибуты объектов, например год рождения человека, его пол, профессию и др. Каждый столбец относится к определенному полю записи.

Необходимые пользователю данные могут находиться в нескольких записях, размещаться в нескольких таблицах. Для обеспечения связывания записей таблиц, доступа к записям и поиска нужной информации в БД применяются так называемые ключи. Ключ -- это совокупность знаков, используемая для идентификации записи в файле и быстрого доступа к ней. Ключ представляет уникальный номер записи в БД, ее фрагмента, файла и присваивается каждой записи при ее загрузке в БД. По характеру выполняемых функций в реляционных БД различают основной (первичный) и исходный (внешний или вторичный) ключи. Основной ключ -- это ключ, который однозначно идентифицирует запись в таблице. Ключи присваиваются записям так, чтобы в таблице не было двух строк с одинаковым значением ключа. Следующий этап связывания таблиц -- определение внешнего ключа. Исходный, или внешний, ключ отображает значение ключевого поля записи, уникально идентифицирующее ее в массиве. Этот ключ создается в таблице, поля которой имеют ссылки на «главную» или «родительскую» таблицу массива. Таким образом, в каждой строке «подчиненной» или «дочерней» таблице значение внешнего ключа соответствует значению первичного ключа. Поле ключа и его значение определяет лицо, создающее массив или файл. Значения ключей расположены в специально предназначенных для этого полях записи.

После связывания первичных и внешних ключей в подчиненной таблице должны быть определены ограничения на значения полей, отображающих внешние ключи. В управлении данными всегда необходимо согласовывать изменения ключевых полей главной таблицы со значениями в подчиненной таблице, иначе может быть нарушена целостность данных. Целостность данных -- это система условий и правил, обеспечивающая защиту данных от нежелательных изменений и удалений. Например, если в роли первичного ключа выбран табельный номер работника и с ним установлена связь внешних ключей различных таблиц, то при корректировке табельного номера в главной таблице связь будет нарушена. Записи в подчиненной таблице будут потеряны, так как с ними не будет сопоставлена ни одна строка главной таблицы. Для связывания записей главной и подчиненной таблиц существует несколько типов связей:

* «один-к-одному» -- каждой строке главной таблицы соответствует единственная строка (или ни одной) подчиненной таблицы, и каждая строка зависимой таблицы должна быть связана с одной строкой главной таблицы. Например, каждый человек имеет единственного отца и единственную мать;

* «один-ко-многим» -- каждой строке главной таблице соответствует одна, одна или более строк подчиненной таблицы. Вместе с тем, каждая строка зависимой таблицы должна иметь связь с единственной строкой главной таблицы. Примером такого типа связи может служить связь руководителя с подчиненными;

* «многие-ко-многим» -- каждой строке главной таблицы соответствует ни одна, одна или совокупность строк подчиненной таблицы. При этом каждая строка подчиненной таблицы может быть связана с одной и более строкой главной таблицы. Пример такой связи -- взаимодействие сотрудников в трудовом процессе. Каждое производственное задание может выполняться несколькими сотрудниками, каждый сотрудник может выполнять несколько производственных поручений.

В решении экономических задач особую важность имеют базы знаний. База знаний -- это совокупность знаний, организованная по принципам порождения знаний, явно не присутствующих в исходных данных. Обычно к знаниям относят результаты познания действительности, проверенные практикой. Знания -- это приобретенные человечеством в процессе познания факты, истины, принципы, методы и пр. В отличие от обычной БД в БЗ размещаются знания, получаемые на основе данных, содержащихся в обычных документах, книгах, статьях, отчетах и др. Организация знаний в БЗ происходит в соответствии с методологией классификации объектов познания. Каждый объект представляется совокупностью элементов знаний. В соответствии с концептуальными связями элементы объединяются и образуют БЗ. Концептуальные связи БЗ имеют следующие разновидности: общность, партитивность, противопоставление и функциональная взаимозависимость. Общность -- это связь элементов знаний по содержанию их характеристик. Партитивность -- это соотношение целого и его частей относительно элемента знания. Противопоставление -- это отображение связей между элементами, которые имеют противоположные характеристики. Функциональная взаимозависимость -- это отображение связей между элементами, имеющими процедурную связь.

БЗ широко используются не только для извлечения знаний пользователями, но и для решения задач искусственного интеллекта. В составе экспертных систем применяются статические и динамические БЗ. Статическая БЗ содержит сведения, отображающие особенности конкретной предметной области и остающиеся неизменными в ходе решения задачи. Динамическая БЗ применяется для организации сведений, важных для решения конкретной задачи и изменяющихся в процессе ее решения. Генерация БЗ выполняется на основе механизма АИИС с помощью набора сведений, правил, аппарата логического вывода и др.

По программному обеспечению

Совокупность математических моделей, универсальных и специальных программ ЭВМ, реализующих решение задач АИС представляет собой программное обеспечение.

Математические модели имеют большое значение. Они составляют принципиальную основу алгоритмизации экономических задач, разработки на их основе программного обеспечения и функционирования АИС. Математическая модель АИС -- это отображение существенных характеристик экономической задачи, решаемой в рамках АИС программными средствами.

Обычно в составе подсистемы имеется комплекс моделей. Комплекс математических моделей включает, как правило, обобщенную модель АИС, а также частные (маргинальные) модели определения и уточнения комплекса задач АИС. В состав программного обеспечения АИС входят следующие основные виды программ - операционные системы, прикладные программы и системы программирования.

Операционная система -- это программный комплекс, обеспечивающий управление выполнением программ задач пользователя, вводом-выводом и обменом данных, распределением ресурсов ЭВМ и т.п. В зависимости от класса и назначения АИС используются самые разнообразные операционные системы.

ОС имеет блочную структуру. В нее входят:

* монитор, который управляет выполнением задач;

* загрузчик, предоставляющий прикладному процессу необходимые программы;

* супервизор, управляющий процессом, памятью и работой оборудования системы;

* планировщик, осуществляющий планирование порядка выполнения задач и распределения ресурсов;

* утилита, выполняющая сервисные операции, например пересылку данных из одного внешнего устройства в другое.

ОС обеспечивает выполнение следующих технологических функций:

* вводит данные с внешних устройств;

* запускает, выполняет и завершает выполнение программ;

* записывает и читает файлы;

* выводит информацию на периферийные устройства (экран, принтер и др.);

* ликвидирует возникающие сбои;

* ведет отсчет времени.

ОС сложна и занимает большой объем памяти. Поэтому используются два подхода. Первый заключается в том, что в оперативной памяти находятся только те части операционной системы, с которыми в данный момент работают процессоры. Программы и их части, находящиеся в оперативной памяти, называются резидентными программами. Остальные программы располагаются во внешней памяти.

Прикладные программы можно разделить на две большие группы:

* программы массового использования, именуемые также приложениями, -- разрабатываются в расчете на их широкое применение. Получив эту программу, пользователь должен настроить ее на параметры своего предприятия;

* программы индивидуального применения -- разрабатываются программистами, работающими совместно с соответствующими специалистами для решения специфических задач.

Представим себе типовую ситуацию выбора ПО для автоматизации конкретной организации. Можно выделить четыре основных варианта, которые может принять специалист, отвечающий за автоматизацию на предприятии:

1) покупка и внедрение полностью готового прикладного решения;

2) покупка готового прикладного решения с возможностью адаптации его под особенности конкретной организации;

3) создание оригинального прикладного решения на основе специализированного средства разработки программного обеспечения;

4) создание оригинального прикладного решения с помощью универсальных средств разработки программного обеспечения.

Наиболее распространенная практика в настоящее время -- создание АИС по первому и второму вариантам. Это свидетельствует прежде всего о том, что при данных вариантах заказчик получает проверенный программный продукт серийного характера и сравнительно невысокой стоимости. Чаще всего сюда попадают прикладные программы, обладающие аналитическими свойствами), так как основа рационального решения в задачах управления экономическим объектом -- это прежде всего хорошо выполненный анализ хозяйственного и финансового состояния предприятия.

Первый, второй и третий варианты выбора прикладных программ могут опираться на применение развитых программных комплексов, например системы «1С:Предприятие». Так сложилось, что на российском рынке основные объемы продаж экономических программ по первым трем вариантам относятся к продуктам фирмы «1С». На базе программных продуктов этой фирмы можно создавать АИС как по отдельным функциональным подсистемам, так и всего предприятия (см. разд. 6.2).

При использовании третьего варианта на выбор обычно влияют три фактора:

* гибкость (свобода в создании прикладного решения);

* скорость, простота и удобство создания и модификации решения;

* качество и технологичность получаемого решения. Разработчики и потребители прикладных программ и комплектных

приложений не всегда свободны в своих решениях. По каждому классу программных средств всегда существуют те или иные ограничения. Они обусловлены сложившейся ситуацией и, не в последнюю очередь, предложениями аппаратных и программных средств на рынке. Такая ситуация уже в течение нескольких лет складывается, например, при создании программных средств с учетом свойств новых процессоров. ППП различного назначения стали самостоятельным сегментом рынка ИС и информационных технологий в направлении обеспечения корпоративных ИС.

При выборе четвертого варианта обычно используют такие пакеты, как Delphi, MS Visual Basic, MS FoxPro, Power Builder и т.д.

Значительную долю в классе прикладных программ занимают СУБД. В связи с увеличением масштабов хранения и обработки данных СУБД становятся в ряд центральных ресурсов ИС. Формирование структур данных уже давно осуществляется в среде той или иной СУБД. В развитых и масштабных АИС выбор СУБД -- задача примерно той же значимости, что и выбор ОС, а переход системы на другую СУБД может быть столь же трудным. Идеальных СУБД нет и быть не может: все они имеют как сильные, так и слабые стороны. Крупная БД создается не на один год, поэтому выбор СУБД серьезными заказчиками осуществляется, как правило, в результате тестирования различных вариантов с учетом характера задач формирования структур и обработки данных, требований защищенности и т.п.

Существует уже достаточно широкий набор объектно-ориентированных систем. Одна из основных -- мощная СУБД Огас1е8 компании Oracle. Компания Informix утверждает, что по функциональным возможностям ее Dynamic Server ненамного отличается от Oracle. Sybase реализует объектно-ориентированные возможности в своей схеме баз данных, хотя ее Adaptive Server Enterprise предлагает лишь некоторые из функций, имеющихся в Огас1е8. Компания IBM обеспечивает те же функциональные возможности в версии своей DB2, она перенесла эту новую версию СУБД и на самый массовый бизнес-компьютер AS/400. Microsoft SQL Server по уровню объектно-реляционной поддержки явно отстает от других ведущих реляционных БД. Computer Associates предлагает Jasmine -- объектно-ориентированную СУБД, призванную свести на нет противоречия между реляционными данными и объектно-ориентированными приложениями.

Непрерывно совершенствуясь, системы хранения данных становятся все более емкими, дешевыми и надежными. Клиенты становятся все более требовательными в отношении как самих данных, так и технологий работы с ними. Им нужны средства для доступа к большим объемам данных, а также возможность быстрого поиска в сверхбольших объемах данных, содержащих, например, все сведения о деятельности компании за добрый десяток лет. Как следствие, возникла технология хранилищ информации (Data Warehouse), которая представляет собой самостоятельную область АИТ. В ее основе лежит идея создания централизованной и всеобъемлющей корпоративной БД, главное предназначение которой -- информационное обеспечение систем поддержки принятия решений руководителями предприятий.[49]

Такая БД должна отвечать следующим требованиям. Во-первых, она должна ориентироваться на ПрО, а не на приложения, которые будут работать с данными. Во-вторых, хранилище должно содержать интегрированную информацию, полученную на основе данных из множества источников; необходимо проводить проверки на непротиворечивость, целостность и т.д. В-третьих, БД хранилища должна быть оптимизирована прежде всего для операций поиска и чтения: данные, пройдя обработку и попав однажды в хранилище, остаются на долгие годы, причем изменения в данных не предполагаются. В-четвертых, оборудование, предназначенное для хранения данных, должно иметь высокую надежность.

II. Проектная часть

2.1 Информационное обеспечение задачи страхования и оценки риска инновационной деятельности

2.1.1 Информационно-логическая модель инвестиционного проекта развития ООО «Каспий-ГСЭМ»

Инфологическая модель - это описание предметной области, выполненное с использованием специальных языковых средств, не зависящих от используемых в дальнейшем программных средств (это по существу блок-схема алгоритма создания базы данных).

Требованиями к инфологической модели являются:

адекватное отображение предметной области;

непротиворечивость;

должна отражать взгляды и потребности всех пользователей системы;

однозначная трактовка моделей;

модель должна быть конечной;

модель должна быть легко расширяемой, то есть иметь возможность ввода (удаления) новых данных без изменения ранее определенных;

должна обладать свойствами композиции и декомпозиции (укреплять базу данных или расщеплять);

должна быть легко реализуемой на ЭВМ;

должна быть независимой от оборудования и языков организации базы данных на ЭВМ.

2.1.2 Характеристика нормативно-справочной и входной

Инвестиционный проект ООО "Каспий -ГСЭМ" предполагает освоение новых видов продукции, т.е. предполагаются предметные инновации. Срок проекта 3 года.

Важнейшим фактором, определяющим содержание проекта, является перечень продуктов или услуг, которые будут представлены на рынок компанией, реализующей проект.

В нашем инновационном проекте таблица продуктов будет выглядеть следующим образом:

Наименование продукта	Ед. изм.	Начало продаж
Крепежное реле	шт.	01.01.2009
Фильтры для электродвигателей	шт.	01.01.2009
Сварочный агрегат модифицированный	шт.	01.10.2008

Ставка дисконтирования является параметром модели, который позволяет корректировать суммы денежных выплат с учетом различной стоимости денег в разные моменты времени. В проекте ставка дисконтирования предусматривается на уровне 10%. В качестве основной валюты проекта выбирается национальная валюта страны, в которой реализуется проект, а именно рубли. Выбор второй валюты определяется характером экспортно-импортных операций, предусмотренных проектом. Мы в качестве второй валюты определяем доллар США по курсу 23 руб. за 1 доллар. При выполнении расчетов программой Project Expert 7 имеют приоритет такие налоговые платежи как НДС (18%), налог на прибыль (24%), налог на имущество (2%) и ЕСН (26%).

...