Математическое моделирование трудноформализуемых объектов: на примере коммерческих банков тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат физико-математических наук Халкечев, Руслан Кемалович

• Халкечев, Руслан Кемалович
• кандидат физико-математических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат физико-математических наук Халкечев, Руслан Кемалович

ВВЕДЕНИЕ.

1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ИССЛЕДОВАНИЙ В ОБЛАСТИ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

ТРУДНОФО РМАЛ ИЗУЕМЫХ ОБЪЕКТОВ В ВИДЕ КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ.

1.1. Трудноформализуемые объекты.

1.2. Устойчивость коммерческих банков.

1.3. Факторы, влияющие на устойчивость коммерческих банков.

1.3.1. Внешние факторы устойчивости коммерческих банков.

1.3.2. Внутренние факторы устойчивости коммерческих банков.

1.4. Финансовая устойчивость.

1.5. Методы определения финансовой устойчивости.

1.5.1. Рейтинговые системы определения финансовой устойчивости коммерческих банков.

1.6. Анализ существующих подходов к построению математических моделей поведения трудноформализуемого объекта в виде коммерческого банка.

1.7. Формулирование задач исследований.

2. ЛИНЕЙНЫЕ И НЕЛИНЕЙНЫЕ МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ТРУДНОФОРМАЛИЗУЕМОГО ОБЪЕКТА.

2.1. Методология математического моделирования трудноформализуемого объекта на примере коммерческого банка.

2.2. Три этапа математического моделирования

2.3. Линейная математическая модель движения денежной массы коммерческого банка как трудноформализуемого объекта.

2.3.1. Модель.

2.3.2. Алгоритм.

2.3.3. Программа

2.4. Нелинейная математическая модель движения денежной массы коммерческого банка как трудноформализуемого объекта с учетом убыли.

2.4.1. Модель.

2.4.2. Алгоритм.

2.4.3. Программа.

2.5. Метод синхронизации.

2.6. Линейная математическая модель движения денежных масс коммерческих банков как трудноформализуемых объектов с учетом конкуренции.

2.6.1. Модель.

2.6.2. Алгоритм.

2.6.3. Программа.

3. КОМПЛЕКС ПРОГРАММ ОПРЕДЕЛЕНИЯ И ПОДДЕРЖАНИЯ

ФИНАНСОВОЙ УСТОЙЧИВОСТИ КОММЕРЧЕСКИХ

БАНКОВ.

3.1. Определение процесса разработки программного обеспечения.

3.1.1. Водопадная модель жизненного цикла программного обеспечения.

3.1.2. Спиральная модель жизненного цикла программного обеспечения

3.2. Анализ требований к программному обеспечению.

3.2.1. Идентификация заказчика.

3.2.2. Выявление и написание требований.

3.2.3. Проверка на соответствие SRS требованиям заказчика.

3.2.4. Написание требований разработчика.

3.2.5. Спецификация требований к программному обеспечению (SRS — Software Requirements Specification).

3.3. Проектирование программного обеспечения.

3.3.1. Архитектура программного обеспечения.

3.3.2. Детальное проектирование.

3.3.3. Проектная документация к программному обеспечению (SDD — Software Design Document).

3.4. Реализация программного обеспечения.

3.5. Тестирование.

3.5.1. Модульное тестирование.

3.5.2. Типы тестов.

3.6. Интеграция и системное тестирование.

3.6.1. Интегральное тестирование.

3.6.2. Системное тестирование.

3.7. Авторские права на комплекс программ определения и поддержания финансовой устойчивости коммерческого банка.

3.8. Сопровождение.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математическое моделирование трудноформализуемых объектов: на примере коммерческих банков»

Актуальность работы

Среди существующих теоретических и практических проблем естествознания особое место занимает математическое моделирование трудноформализуемых объектов, для которых фундаментальные законы, вариационные принципы и иные общие и математически строгие утверждения либо неизвестны, либо вообще не существуют. К таким объектам в первую очередь относятся системы с заметным вмешательством людей, в частности экономические системы, такие, как коммерческие банки. Для таких трудноформализуемых объектов, как коммерческие банки, эффективность их деятельности определяется финансовой устойчивостью. По этой причине в банковском деле проблема определения финансовой устойчивости коммерческих банков занимает особое место.

Финансовая неустойчивость приводит к неплатежеспособности, нехватке денежных средств для финансирования текущей и инвестиционной деятельности банка и, как следствие — к банкротству. В то же время избыточная финансовая устойчивость будет препятствовать развитию, приводить к появлению излишних запасов и резервов, сокращая прибыль. Таким образом, определение условий финансовой устойчивости банков относится к числу наиболее важных проблем в банковском деле.

Но при этом в современной отечественной и зарубежной экономической литературе существует большое число определений понятия «финансовая устойчивость». Это означает, что общепринятого определения данного понятия нет. Более того, нет даже четкого понимания сути этого явления, хотя потребность в нем уже назрела.

Существующие определения понятия «финансовая устойчивость» указывают в большей степени на признаки данного явления, т.е. на его способности по выполнению на заданном уровне своих функций и обязательств.

На данный момент существует большое число разнообразных математических моделей и методов, на основе которых определяется финансовая устойчивость.

Большинство из них по использованию математического аппарата, являются оптимизационными, построенными на основе методов математического программирования (линейного, нелинейного и др.). Среди работ, выполненных в данном направлении, принципиальное значение имеют труды: Фетисова Г.Г., Кромонова А.П., Тена В.В., Герасимова Б.И., Докукина А. В., Цисаря И.Ф., Чистова В.П., Лукьянова А.И., Романюка Д.В., Беазера У., Коэна К., Хаммера Ф., Сандерленда Н. и др. [96, 40, 88, 52, 30, 99, 83, 66].

Однако система, в которой каждый элемент оптимизирует свою целевую функцию, не может быть устойчивой [4]. По этой причине построить устойчивую банковскую систему на основе использования оптимизационных моделей не представляется возможным.

Требуют особого внимания модели, построенные на основе аппарата математической статистики. В них коммерческий банк рассматривается как элемент статистической выборки, в которую входит множество однотипных коммерческих банков, подверженных регулированию со стороны Центрального банка страны. Для описания поведения коммерческих банков строится макроэкономическая модель на основе методов математической статистики (корреляционно-регрессионный анализ и др.). Данный подход нашел отражение в работах Буздалина А.В., Винакора А., Смита Р., Альтмана Э. и др. [17, 18, 11,52, 97].

Недостатком данного подхода является то, что в теоретико-вероятностной схеме прогнозируется не поведение системы, а частота того или иного ее поведения, связанная с вероятностью, причем предполагается, что частота не изменяется при заданных условиях. Но при определении финансовой устойчивости сами условия меняются достаточно быстро и не подлежат оценке, поэтому не имеет смысла говорить о частотах событий. В таких ситуациях можно говорить лишь об определенных тенденциях — например, утверждая, что «если тенденция изменений в условиях сохранится, то вероятность событий увеличится». Значение вероятностей в такой ситуации бессмысленно для прогнозирования состояния системы.

Общим недостатком всех перечисленных математических моделей, на основе которых определяется финансовая устойчивость, является то, что коммерческий банк рассматривается как статическая структура. Каким же образом коммерческий банк сумеет адаптироваться в изменяющихся условиях рыночной среды? Сегодня все чаще на первый план выступает динамический подход в экономике. Так, любые операции, проводимые коммерческим банком, сводятся к изменению величины денежной массы, под которой понимается совокупность денежных средств, участвующих в функционировании банка. В дальнейшем всякое изменение величины денежной массы будем называть движением. Традиционно под движением понимается его простейшая форма, а именно перемещение тела относительно других тел. В нашем случае мы имеем движение в широком смысле слова, а именно всякое изменение материи. Следовательно, определение условий финансовой устойчивости коммерческого банка должно основываться на исследовании движения денежной массы. Таким образом, параметром порядка любого банка является денежная масса.

В сложившейся ситуации приобретает актуальность математическое моделирование поведения трудноформализуемого объекта (коммерческого банка) с использованием теории' динамических систем, позволяющее наиболее полно и точно определить его финансовую устойчивость не только в настоящем, но и в прогнозируемом будущем. Главной трудностью на пути применения данного аппарата является то, что относительно параметра порядка, представленного в виде ограниченной последовательности результатов измерений, неизвестен класс функций, к которому он принадлежит. Для применения аппарата теории динамических систем необходимо, чтобы последовательность измерений параметра порядка могла быть описана с помощью гладкой детерминированной модели.

Таким образом, методика математического моделирования трудноформализуемого объекта заключается в определении его параметра порядка и задании оператора, определяющего эволюцию данного параметра во времени.

Для разработки математических моделей деятельности коммерческого банка как трудноформализуемого объекта необходим выбор определения понятия «финансовая устойчивость», в рамках выбранного математического аппарата.

В связи с этим понятие «финансовая устойчивость» необходимо определить в рамках теории динамических систем. Финансовая устойчивость коммерческого банка как динамической системы будет определяться условиями существования хотя бы одного устойчивого движения денежной массы по Ляпунову. Движение денежной массы устойчиво по Ляпунову, если для любой заданной области s допустимых отклонений от этого движения можно указать область S(s) £ £ такую, что ни одно движение, начинающееся внутри 5, никогда не достигнет границы области s; или в случае описания качественного поведения динамической системы — наличием хотя бы одного аттрактора на фазовом портрете.

Эффективность деятельности коммерческих банков во многом зависит от оперативного определения их финансово устойчивого или финансово неустойчивого состояния. В этой связи большое значение приобретает оперативное использование математических моделей, на основе которых определяется финансовая устойчивость. Использование данных моделей позволит принять меры для поддержания коммерческого банка в финансово устойчивом состоянии, своевременно выявить его финансовую неустойчивость и тем самым избежать банкротства.

В то же время использование математических моделей на практике в коммерческом банке весьма ограничено. Можно выделить две основные проблемы, из-за которых банки не используют математические модели [67]:

1) руководители могут не вполне понимать получаемые с помощью модели результаты; 2) сложность их применения. Первую проблему можно решить, увеличив время ознакомления руководителей с возможностями и порядком использования моделей. Вторая проблема связана с тем, что внешняя среда изменчива и жизненно важные для банка события могут происходить с большой скоростью. И если модель не оперативна, то она будет выдавать устаревшую информацию, тем самым снижая всю выгоду от ее использования. Данную проблему можно решить разработкой комплексов программ, интегрированных в автоматизированные системы управления коммерческих банков, а создание обучающих программ по использованию данных комплексов решит и первую проблему.

В связи с изложенным разработка математических моделей трудноформализуемых объектов (на примере коммерческих банков) на основе теории динамических систем и комплекса программ для определения и поддержания финансовой устойчивости является актуальной научной проблемой.

Цель исследования - разработать математические методы и средства для исследования трудноформализуемых объектов на примере коммерческих банков.

Основная идея работы состоит в представлении трудноформализуемых объектов (коммерческих банков) в виде динамических систем.

Основные научные положения, выносимые на защиту: линейная математическая модель деятельности коммерческого банка как трудноформализуемого объекта, математические свойства которой позволяют определить финансовую устойчивость по требованию к движению денежной массы; нелинейная математическая модель деятельности коммерческого банка как трудноформализуемого объекта, математические свойства которой позволяют определить финансовую устойчивость по требованию к движению денежной массы с учетом убыли; метод синхронизации моделей как проверка адекватности математических моделей трудноформализуемых объектов; линейная математическая модель деятельности коммерческих банков как трудноформализуемых объектов, математические свойства которой позволяют определить финансовую устойчивость по требованию к движению денежной массы с учетом конкуренции; комплекс программ определения и поддержания финансовой устойчивости коммерческого банка, позволяющий оперативно снизить риски возникновения финансовой неустойчивости.

Научная новизна работы состоит: в разработке линейной математической модели движения денежной массы коммерческого банка как трудноформализуемого объекта; разработке нелинейной математической модели движения денежной массы коммерческого банка как трудноформализуемого объекта с учетом убыли; разработке метода синхронизации, позволяющего сделать вывод об адекватности разработанных математических моделей трудноформализуемых объектов; разработке линейной математической модели движения денежных масс коммерческих банков как трудноформализуемых объектов с учетом конкуренции; разработке комплекса программ определения и поддержания финансовой устойчивости коммерческого банка, позволяющего оперативно снизить риски возникновения финансовой неустойчивости.

Достоверность и обоснованность научных положений и результатов исследований подтверждаются следующим: корректностью применения апробированного математического аппарата (дифференциальных уравнений, теории динамических систем, теории устойчивости, теории катастроф); согласованием результатов, вытекающих из предложенных математических моделей деятельности коммерческого банка как трудноформализуемого объекта, с реальными результатами наблюдения. Практическая ценность результатов работы заключается: в разработке нового математического метода моделирования трудноформализуемых объектов; разработке нового математического метода проверки адекватности математических моделей трудноформализуемых объектов; разработке комплекса программ, позволяющего повысить надежность работы коммерческих банков.

Апробация работы. Основные результаты работы по мере их получения докладывались: на шестом, седьмом и восьмом Всероссийских симпозиумах по прикладной и промышленной математике (2005 — 2007гг.); на семинарах кафедры «Высшая математика» Московского государственного горного университета (Москва, 2006 — 2008гг.). Реализация работы. Результаты исследования используются в практической деятельности международного банка «Сенатор».

Публикации. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 10 научных статьях, из которых 2 статьи опубликованы в изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки России.

Структура диссертации. Работа состоит из введения, 3 глав, заключения, списка литературы из 131 наименования и приложений, включает 7 таблиц, содержит 59 рисунков.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Халкечев, Руслан Кемалович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе в результате выполненных исследований на основе использования разработанных математических моделей решена задача математического моделирования трудноформализуемых объектов (на примере коммерческих банков), имеющая существенное значение для управления, вычислительной техники и информатики. Основные результаты, полученные лично автором:

1. Разработана линейная математическая модель движения денежной массы коммерческого банка как трудноформализуемого объекта. На ее основе определены управляющие параметры, однозначно характеризующие финансовую устойчивость коммерческого банка по требованию к движению денежной массы.

2. Разработана нелинейная математическая модель движения денежной массы коммерческого банка как трудноформализуемого объекта с учетом убыли. На основе данной модели определен управляющий параметр, однозначно характеризующий финансовую устойчивость коммерческого банка по требованию к движению денежной массы с учетом убыли.

3. Разработан метод синхронизации моделей. Данный метод позволяет подтвердить адекватность математических моделей трудноформализуемых объектов.

4. Разработана линейная математическая модель движения денежных масс коммерческих банков как трудноформализуемых объектов с учетом конкуренции. На ее основе определены управляющие параметры, однозначно характеризующие финансовую устойчивость коммерческого банка по требованию к движению денежной массы с учетом конкуренции.

5. Разработан комплекс программ определения и поддержания финансовой устойчивости коммерческого банка. Данный комплекс оперативно решает следующие задачи: определяет финансовую устойчивость коммерческого банка; в случае финансовой неустойчивости предлагает мероприятия по приведению коммерческого банка в финансово-устойчивое состояние; в условиях сохранения банком финансовой устойчивости предлагает и осуществляет мероприятия по достижению максимальной прибыли.

Список литературы диссертационного исследования кандидат физико-математических наук Халкечев, Руслан Кемалович, 2008 год

1. Андронов А.А., Витт А.А., Хайкин С.Э. Теория колебаний. М.: Наука, 1981.-568с.

2. Андронов А.А, Леонтович Е.А., Гордон И.И., Майер А.Г. Качественная теория динамических систем второго порядка. — М.: Наука, 1966. — 568с.

3. Арнольд В.И. Обыкновенные дифференциальные уравнения. М.: Наука, 1984.-272с.

4. Арнольд В.И. Теория катастроф. М.: Наука, 1990. - 128с.

5. Архангельский А.Я. Программирование в Delphi 7. М.: Бином-Пресс, 2003.- 1152с.

6. Аушев М. Б. Проблема устойчивости коммерческих банков в конкурентной среде. М.: РАГС, 1997. - 115с.

7. Ахромеева Т.С., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г., Самарский А.А. Нестационарные структуры и диффузионный хаос. —М.: Наука, 1992. — 544с.

8. Банковский портфель 1/ Под ред. Коробова Ю.И., Рубина Ю.Б., Солдаткина В.И. - М.: СОМИНТЭК, 1994. - 752с.

9. Банковский портфель 2/ Под ред. Коробова Ю.И., Рубина Ю.Б., Солдаткина В.И. - М.: СОМИНТЭК, 1994. - 752с.

10. Банковский портфель 3/ Под ред. Коробова Ю.И., Рубина Ю.Б., Солдаткина В.И. - М.: СОМИНТЭК, 1995. - 752с.

11. Батракова Л.Г. Экономический анализ деятельности коммерческого банка. М.: Логос, 1998. - 344с.

12. Белых Л.П. Устойчивость коммерческих банков. Как банкам избежать банкротства. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1996. - 192с.

13. Боггс У., Боггс М. UML и Rational Rose. М.: ЛОРИ, 2000. - 224с.

14. Богданова О.М. Коммерческие банки России: формирование условий устойчивого развития. -М.: Финстатинформ, 1998. 198с.

15. Брауде Э. Технология разработки программного обеспечения. СПб.: Питер, 2004. - 655с.

16. Брукс Ф. Мифический человеко-месяц, или как создаются программные системы. СПб: Символ-Плюс, 1999,-210с.

17. Буздалин А. В. Математические методы оценки надежности коммерческого банка: Дис. канд. экон. наук : 08.00.13. 1999. — 241с.

18. Буздалин А.В. Эмпирический подход к созданию нормативной базы // Банковское дело. 1999. — № 4. С. 2-8.

19. Буренин А.Н. Контракты с опционами на акции. — М.: Руссико, 1992. — 55с.

20. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++. М.: Бином. — СПб.: Невский диалект, 1999. - 208с.

21. Бюллетень ИЦ «Рейтинг». 1995. -№10.

22. Вендров A.M. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем. — М.: Финансы и статистика, 2005. 544с.

23. Вигерс К. Разработка требований к программному обеспечению. М.: Русская редакция, 2004. - 110с.

24. Временная инструкция ЦБ РФ по составлению общей финансовой отчетности коммерческими банками (с последующими изменениями)// ЦБ РФ. 1993. №17.

25. Гамма Э., Хелм Р., Джонсон Р., Влиссидес Дж. Приемы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования. — СПб.: Питер, 2001.-289с.

26. Глисин Ф.Ф., Китрар JI.A. Деловая активность коммерческих банков России в 1 квартале 2000 г.// Банковское дело, 2000, №7, — С. 44-48.

27. Гома X. UML. Проектирование систем реального времени, распределенных и параллельных приложений: М.: ДМК, 2002. — 269с.

28. Дейт К.Дж. Введение в системы баз данных. М.: Вильяме, 2002. — 1072с.

29. Денежное обращение и банки / Под ред. Г.Н. Белоглазовой, Г.В. Толоконцевой М.: Финансы и статистика, 2000. - 335с.

30. Докунин А.В. Оптимизация активов коммерческого банка: Дис. канд.экон. наук: 08.00.13., Тамбов, 2003. 201с.

31. Дьяконов В.П. MATLAB 6.5 SP1/7 + Simulink 5/6. Основы применения. -М.: СОЛОН-Пресс, 2005. 800с.

32. Живалов В.Н. Банковская система Российской Федерации и ее регулирование. В науч. сб.: Экономика: проблема государственного регулирования. М.: РАГС, 1996. - 98с.

33. Живалов В.Н. Повышение устойчивости функционирования коммерческих банков. М.: РАГС, 1997. - 97с.

34. Живалов В.Н. Правовое обеспечение устойчивости коммерческих банков. В кн.: Осуществление политической и правовой реформы в Российской Федерации. Вып. 5. М.: РАГС, 1997. - С. 40-70.

35. Живалов В.Н. Проблема устойчивости функционирования финансовых структур. В науч. сб.: Экономическая устойчивость и инвестиционная активность хозяйственных систем. М.: РАГС, 1996. - 64с.

36. Иванов В.В. Анализ надежности банка. М.: Русская деловая литература, 1996. — 138с.

37. Иванов В.В. Финансовый анализ банковской деятельности: оценка финансового состояния банков, методика расчетов лимитов межбанковского кредитования и методика расчета собственных средств (капитала) НТЦ АРБ, 2001.-181с.

38. Как составляется рейтинг надежности журнала «Профиль»// Профиль. -1999.-№9.-С. 23-45.

39. Калашян А.Н., Калянов Г.Н. Структурные модели бизнеса: DFD-технологии. -М.: Финансы и статистика, 2003. 148с.

40. Каримов Р.В. Денежно-кредитная политика и банковский надзор. — Ижевск: Издательство Института экономики и управления УдГУ, 1999. — 310с.

41. Каримов Р.В. Реорганизация региональных банков в форме слияния и присоединения как направление реструктуризации банковской системы Российской Федерации: Научное издание. Ижевск: Издательство Института экономики и упр. УдГУ, 1999. - 137с.

42. Карташев А.П., Рождественский Б.Л. Обыкновенные дифференциальные уравнения и основы вариационного исчисления. — М: Наука, 1986. 272с.

43. Касимов Ю.Ф. Основы теории оптимального портфеля ценных бумаг. — М.: Филинъ, 1998. 144с.

44. Кириченко Н. Банковский рейтинг стал предметом спора // Коммерсант-daily. 1993. -№27. - С. 7-18.

45. Климонтович Ю.Л. Введение в физику открытых систем. М.: «Янус-К», 2002. -284с.

46. Кнут Д. Искусство программирования, том 1. Основные алгоритмы. М.: Вильяме, 2002. - 720с.

47. Кнут Д. Искусство программирования, том 2. Получисленные алгоритмы. М.: Вильяме, 2003. - 832с.

48. Кнут Д. Искусство программирования, том 3. Сортировка и поиск М.: Вильяме, 2003. - 832с.

49. Коберн А. Современные методы описания функциональных требований к системам. М.: ЛОРИ, 2002. - 169с.

50. Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. М.: Финансовый и статистика, 1999. — 512с.

51. Козлов Ю.М., Юсупов P.M. Беспоисковые самонастраивающиеся системы. М., Наука. 1969. 264с.

52. Кокотович П.В., Рутман Р.С. Чувствительность систем автоматического управления. //Автоматика и телемеханика. Т. XXVI. № 4. 1965. 278с.

53. Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Моделирование систем. Динамические и гибридные системы. СПб.: БХВ-Петербург, 2006. - 224с.

54. Конноли Т., Бегг К. Базы данных: проектирование, реализация и сопровождение. -М.: Вильяме, 2003. — 194с.

55. Концептуальные основы развития банковской системы России // Вестник АРБ, 2000, №16.

56. Культин Н. Б. Основы программирования в Delphi 7. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 608 с.

57. Ланкастер К. Математическая экономика. — М.: Советское радио, 1972. — 464с.

58. Ларман К. Применение UML и шаблонов проектирования. М.: Вильяме, 2002. - 206с.

59. Леффингуэлл Д., Уидриг Д. Принципы работы с требованиями к программному обеспечению. Унифицированный подход. — М.: Вильяме, 2002. 265с.

60. Масленченков Ю.С. Финансовый менеджмент в коммерческом банке: Фундаментальный анализ. М.: Перспектива, 1996. - 151с.

61. Мацяшек Л. Анализ требований и проектирование систем. Разработка информационных систем с использованием UML. — М.: Вильяме, 2002. -189с.

62. Машунин Ю.К. Методы и модели векторной оптимизации. М.: Наука, 1986.- 140с.

63. Меркурьев И. Л. Моделирование финансово-экономической деятельности коммерческого банка: Дис. канд. экон. наук: 08.00.13. Москва, 1995. -249с.

64. Меркурьев И.Л., Виноградов Г.В., Алешина И.Ф., Сидоров М.А. Моделирование финансово-экономической деятельности коммерческогобанка. — М.: Изд-во Российской экономической академии, 2000. — 160с.

65. Мескон М. X., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. — М.: Дело, 1992.-702с.

66. Новикова В.В. Методологические основы формирования рейтинга надежности коммерческих банков // Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук. М., 1996. — 20с.

67. О методике определения собственных средств (капитала) кредитных организаций: Положение Банка России от 10 февраля 2003 года № 215-П // Вестник Банка России. 2003. — № 15. 50с.

68. О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери: Положение Банка России от 9 июля 2003 года № 232-П // Вестник Банка России. 2003. № 45. — 64с.

69. Об обязательных нормативах банков: Инструкция Банка России № 110-И от 16.01.2004 // Вестник Банка России. 2004. № 11. 45с.

70. Об оценке финансовой устойчивости банка в целях признания ее достаточной для участия в системе страхования вкладов: Указание Банка России № 1379-У от 16.01.2004 // Вестник Банка России. 2004. № 5. 52с.

71. Орлов С.А. Технологии разработки программного обеспечения. — СПб.: Питер, 2002.-261с.

72. Очан В.В. Математический анализ. М: Высшая школа, 1968. - 720с.

73. Павлова Г.С. Анализ финансового состояния коммерческого банка. — М.: Финансы и кредит, 1996. 272с.

74. Патентный закон Российской Федерации. — М: Ось-89, 2003. — 48с.

75. Пашковский B.C. Роль аудита в укреплении устойчивости коммерческих банков//Банковские услуги, 1998,-№6.-С. 15-21.

76. Подиновский В.В., Ногин В. Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука, 1982. - 256с.

77. Райзберг Б .А. Курс экономики. М.: ИНФРА-М, 2006. - 672с.

78. Родионова В.М., Федотова М.А. Финансовая устойчивость предприятия в условиях инфляции. М.: Перспектива, 1995. - 235с.

79. Розенберг Д., Скотт К. Применение объектно-ориентированного моделирования с использованием UML и анализ прецедентов. — М.: ДМК, 2002.-219с.

80. Ройс У. Управление проектами по созданию программного обеспечения. -М.: ЛОРИ, 2002.-176с.

81. Романюк Д.В. Методы управления активно- пассивными операциями в банке // Денежный рынок 1997. -№ 12. С. 13-18.

82. Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование, М.: Наука, Физматлит, 1997. - 320с.

83. Синки Дж. Управление финансами в коммерческих банках. М.: Cattalaxy, 1994.-820с.

84. Соммервилл И. Инженерия программного обеспечения. М.: Вильяме, 2002.-413с.

85. Стребков И.М. Надежность и устойчивость коммерческого банка в конкурентной среде: Дис. канд. экон. наук.: 08.00.10 -М., 1999. 176с.

86. Тарханова Е.А. Устойчивость коммерческих банков. — Тюмень: Вектор Бук, 2003.- 191с.

87. Тен А.В., Герасимов Б.И., Тен В.В. Оптимизация активов банка в системе страхования вкладов. Тамбов: Изд-во Тамбовского государственного технического университета, 2005. — 88с.

88. Тен В.В., Герасимов Б.И. Экономические основы стабильности банковской системы России. — Тамбов: Издательство Тамбовского государственного технического университета, 2004. — 308с.

89. Тиханин В.Б. Мониторинг финансовой устойчивости коммерческого банка // Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук. — Казань, 2002. 19с.

90. Томаева З.Т. Анализ финансовой устойчивости коммерческого банка //Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук. М.,1997. - 20с.

91. Фаттрелл Р., Шафер Д., Шафер JI. Управление программными проектами: достижение оптимального качества при минимуме затрат. — М.: Вильяме, 2002.- 178с.

92. Фаулер М., Скотт К. UML в кратком изложении. Применение стандартного языка объектного моделирования. — М.: Мир, 1999. 147с.

93. Федеральный закон от 25 февраля 1999г. №40 — ФЗ «О несостоятельности (банкротстве) кредитных организаций». // Вед. ФСРФ — 1999. — №8. — 508с.

94. Фетисов Г.Г. Устойчивость коммерческого банка и рейтинговые системы ее оценки. М.: Финансы и статистика, 1999. - 171с.

95. Финансовый менеджмент: теория и практика/ Под ред. Е.С. Стояновой — М.: Перспектива, 1999. 656с.

96. Фоломьев А.Н. Устойчивость предприятий в рыночном хозяйстве. В кн.: Экономика и организация рыночного хозяйства. М.: Прогресс, 1995. — С. 119-174.

97. Цисарь И.Ф., Чистов В.П., Лукьянов А.И. Оптимизация финансовых портфелей банков, страховых компаний, пенсионных фондов. М.: Дело, 1998.- 128с.

98. Чуличков А.И. Математические модели нелинейной динамики. —М.: ФИЗМАТЛИТ, 2000. 296с.

99. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация: теория, вычисления и приложения. М.: Радио и связь, 1992. - 504с.

100. Экономический анализ деятельности банка. М.: ИНФРА-М, 1996. -144с.

101. Эллиенс А. Принципы объектно-ориентированной разработки программ. М.: Вильяме, 2002. - 224с.

102. Юданов А. Секреты финансовой устойчивости международных монополий. М.: Финансы и статистика, 1991. - 168с.

103. Якобсон А., Буч Г., Рамбо Дж. Унифицированный процесс разработки программного обеспечения. СПб.: Питер, 2003. — 356с.

104. Berry, Daniel M., Lawrence В., «Requirements Engineering», IEEE Software, vol. 15, no. 2, March/April 1998. P. 26-41.

105. Booch G., Jacobson I., Raumbaugh J. The Unified Modeling Language User Guide. MA: Addison-Wesley, 1999. - 500p.

106. Booch G., Jacobson I., Raumbaugh J. The Unified Software Development Process. MA: Addison-Wesley, 1999. - 342p.

107. Booch G., Object Solutions: Managing the Object-Oriented Project. New York: Addison-Wesley, 1995. - 214p.

108. Booch G.: Object-Oriented Analysis and Design with Applications. MA: Addison-Wesley, 1998.-221p.

109. Edgeworth F.Y. The mathematical theory of banking // J. of the Royal Statistical Society. Ser. A, Pt. I. 1888. Vol. 51. March. P. 113-127.

110. Foster, J. Cost Factors in Software Maintenance, Ph. D. Thesis, University of Durham, NC, Computer Science Department, 1994. P. 78-95.

111. Galitz W. The Essential Guide to User Interface Design: An Introduction to GUI Principles and Techniques. New York: John Wiley & Sons, 1996. - 243 p.

112. Garlan D., Shaw M. Software Architecture: Perspectives on an Emerging Discipline. New York: Prentice Hall, 1996. - 196 p.

113. IEEE Software Engineering Standards Collection, 1997 Edition. New York: IEEE, 1997.-783 p.

114. IEEE Standard Glossary of Software Engineering Terminology, IEEE 610.12-1990.-341 p.

115. Jacobson I. Object-Oriented Software Engineering: A Use Case Driven Approach. MA: Addison-Wesley, 1994. - 179 p.

116. Jacobson I., Griss M., Jonson P. Software Reuse: Architecture Process and Organizations for Business Success. MA: Addison-Wesley, 1997. - 158 p.

117. Jones C. Software Development: A Rigorous Approach. — New York: Prentice Hall, 1980.- 148 p.

118. Kit E., Software Testing in the Real World: Improving Process, MA: Addison-Wesley, 1998. 214 p.

119. Lehman M. Program Evolution Information Processing Management. Proc. IEEE, vol. 20, 1984, p. 19-36.

120. Lehman M. Programs, Life Cycles, and the Laws of Software Evolution. Proc. IEEE, vol. 19, 1980, p. 1060-1076.

121. Mayers G. J., The art of Software Testing. — New York: John Wiley & Sons, 1979,-79 p.

122. Pigoski T.M. Practical Software Maintenance: Best Practices for Managing Your Software Invstment. — New York: John Wiley & Sons, 1996. 184 p.

123. Rumbaugh J., Blaha M., Premerlani W., Eddy F. Object-Oriented Modeling and Design. New York: Prentice Hall, 1990. - 231 p.

124. Shlaer S., Mellor S. J. Object Lifecycles: Modeling the World in States. -New York: Yourdon, 1991. 178 p.

125. Szyperski C. Component Software: Beyond Object-Oriented Programming. — MA: Addison-Wesley, 1998. 207 p.

126. Takens F. Distinguishing deterministic and random systems // Nonlinear dynamics and turbulence. Boston: Pitman, 1983. — p.314-333.

127. Thayer R.H. Software Engineering Project Management. New York: IEEE, 1997.-193 p.

128. Thomas M. Practical Software Maintenance: Best Practices for managing Your Software Investment, New York: John Wiley & Sons, 1996. 162 p.

129. Zobel J. Writing for Computer Science: The Art of Effective Communication. -New York: Springer-Verlag, 1997. 129 p.