Кныш В.П.

научный руководитель Силенко В.Е.

Донецкий национальный университет экономики и торговли им. Михаила Туган-Барановского

Приоритетные направления экономического моделирования в банковской сфере

Современные тенденции в сфере имитационного моделирования связаны с развитием проблемно-ориентационных систем, созданием встроенных средств для интеграции моделей в единый модельный комплекс.

Целью данного исследования является рассмотрение проблемы моделирования экономических систем с развитыми динамическими и информационными связями. Проведение анализа рынка современных информационных технологий и выделение основных характеристик современных систем моделирования в банковской сфере.

Метод компьютерного моделирования обеспечивает интерактивный процесс разработки модели, которая характеризуется постепенной концентрацией информации о системе при участии экспертов.

С помощью имитационного моделирования эффективно решаются сложные задачи в сфере стратегического планирования, бизнес-моделирования, моделирования финансовых проектов, реинжиниринга, инвестиционно-технологического поектирования.

Анализ рынка информационных технологий позволяет выявить следующие основные тенденции в развитии современных систем моделирования:

- для дискретного моделирования используются системы, основанные на описании процессов (process description) или на сетевых концептах (network paradigms) : Extend, Arena, ProModel, Witness, Taylor и так далее;

-для систем, ориентированных на беспрерывное моделирование, используются модели и методы системной динамики: Powersim, Vensim, Dynamo, Stella, Ithink и т.д.;

В мощных системах с целью расширения их функциональности применяются альтернативные концепции формализации. Так, например, в системе Powersim, Ithink встроен аппарат дискретного моделирования.

Разработка бизнес-модели организации, построение новых или реинжиниринг существующих бизнес-процессов, а так же определение на их основе требований к информационной системе предвещает на начальном этапе решение еще одного, не менее сложного задания- моделирования предметной сферы, которая является фундаментом для построения экономико-управленческой информационной системы.

Для решения этих заданий могут быть применены методы объектно-ориентированного анализа, моделирования и проектирования с помощью IDEF, ARIS, UML. Рассмотрим основные инструменты финансового проектирования.

IDEF- методологии семейства ICAM для решения задач моделирования сложных систем. Позволяет отображать и анализировать модели деятельности широкого спектра сложных систем в разных аспектах.

IDEF0-Function Modeling- методология функционального моделирования;

IDEF1- Information Modeling- методология моделирования информационных потоков внутри системы;

IDEF (IDEF Extended)»- Data Modeling- методология создания реляционных баз данных, которые относятся к типу «сущность-взаимосвязь»;

IDEF2- Simulation Model Design- методология динамического моделирования развития систем;

IDEF3- Process Description Capture- документирование технологических процессов;

IDEF4- Object-Oriented Design- методология проектирования объектно-ориентированных систем;

IDEF5- Ontology Description Capture-стандарт онтологических исследований сложных систем;

IDEF6- Design Rationale Capture- архитектура стратегического планирования ;

IDEF8- User Interface Modeling –этот стандарт позволяет разрабатывать модели графического интерфейса пользователя;

IDEF-9-Scenario-Driven IS Design-разработка сценариев инициативы;

IDEF-10- Implementation Artifact –моделирование архитектуры;

IDEF-11-Information Artifact Modeling- моделирование информационных искусственных ситуаций, структур или объектов;

На основании проведенного анализа можно сделать выводы о том, что при использовании методов системной динамики сложный процесс управления можно свести к переменным нескольких уровней и способности этих уровней регулировать темпами. Управление темпами или потоками происходит с помощью вычисления текущих алгебраических выражений с использованием набора встроенных функций. Такое структурное управление бизнес-ситуациями дает возможность моделировать поведение любой сложной системы с регулированием позитивных и негативных обратных связей, позволяет решить аналитические проблемы многопланового развития и универсального способа оценки уровня неопределенности, что является одним из необходимых условий моделирования финансовой стратегии банка.

Литература:

1. Ойхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса: Реинжиниринг организаций и информационные технологии.- М.: Финансы и статистика,2002. -317 с.

2. Чередниченко А.С. Управление операционными рисками в ARIS// www/auis-portal.ru.