Моделирование деятельности клиентского подразделения коммерческого банка в системе принятия управленческих решений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Смирнов, Борис Николаевич

• Смирнов, Борис Николаевич
• кандидат экономических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Смирнов, Борис Николаевич

ВВЕДЕНИЕ.

1 ГЛАВА. СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К МОДЕЛИРОВАНИЮ МИКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ. ТЕКУЩИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ОСНОВНЫЕ ПРОБЛЕМЫ-.

1.1. Отражение проблемы нерационального поведения экономических субъектов в экономической теории и в практике экономико-математического моделирования.

1.2. Обзор современных подходов к моделированию микроэкономических систем, учитывающих нерациональность в поведении экономических субъектов.

1.2.1. Классические модели микроэкономических систем.

1.2.2. Модели теории контрактов.

1.2.3. Модели теории активных систем.

1.2.4. Агенто-ориентированные экономико-математические модели.

1.3. Перспективные подходы к моделированию микроэкономических систем.

1.3.1. Применение методологий производственных функций.

1.3.2. Применение методологий реальных опционов.

1.4. Системный подход к моделированию и управлению микроэкономическими системами.

1.4.1. Система как междисциплинарная категория. Особенности применения системного анализа в моделировании микроэкономических систем.

1.4.2. Основные характеристики систем поддержки принятия управленческих решений (СППУР).

1.5. Специфика определения критерия эффективности в экономико-математических моделях микроэкономических систем.

2 ГЛАВА. МОДЕЛЬ ОПТИМИЗАЦИИ ЗАТРАТ НА ОБРАБОТКУ КЛИЕНТСКИХ ЗАЯВОК СОТРУДНИКАМИ ПОДРАЗДЕЛЕНИЯ КРЕДИТНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ С ПРИМЕНЕНИЕМ ЭЛЕМЕНТОВ ТЕОРИИ НЕЧЁТКИХ МНОЖЕСТВ.

2.1. Информационная модель ошибок в деятельности подразделения кредитной организации.

2.2. Применение концепций лингвистических переменных и нечётких множеств (Л. Заде) для спецификации модели ошибок.

2.3. Спецификация вероятностей ошибок ЛПР на обработку заявки в синтезируемой модели.

2.4. Спецификация затрат ЛПР на обработку заявки в синтезируемой модели. Общий вид дескриптивной модели затрат.

2.5. Описание стратегий ЛПР и модель оптимизации затрат на обработку заявки клиента

2.6. Анализ численных решений задачи оптимизации синтезированной модели. Практические выводы.

2.7. Настройка параметров синтезированной модели. Особенности получения информации из реальной системы.

2.8. Проверка адекватности полученной модели. Нерешённые проблемы.

3 ГЛАВА. ПРИМЕНЕНИЕ РАЗРАБОТАННОЙ ТЕОРИИ И ДАЛЬНЕЙШИЕ ПУТИ РАЗВИТИЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПОДРАЗДЕЛЕНИЯ КРЕДИТНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ.

3.1. Возможные пути дальнейшего расширения синтезированной модели.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Моделирование деятельности клиентского подразделения коммерческого банка в системе принятия управленческих решений»

Данная диссертационная работа посвящена вопросам моделирования деятельности подразделения кредитной организации, рассматриваемой в качестве микроэкономической системы, с ориентацией получаемой модели на интеграцию с системой принятия управленческих решений (также часто называемой в отечественной литературе как система поддержки принятия решений - СППР, - или как система поддержки принятия управленческих решений, далее — СППУР).

Актуальность проводимого исследования. Задачи принятия управленческих решений в современных организациях характеризуются многофакторностью условий и нелинейной связью принимаемых решений с получаемыми результатами. Кроме того, их успешное решение требует наличия высокой квалификации и большого опыта у лица, принимающего решение. В этой связи исследования, направленные на повышение качества принятия подобных решений за счёт более эффективного применения СППУР в процессе их выработки, весьма актуальны.

Особенно востребованы данные исследования для поддержки принятия управленческих решений в кредитной, финансово-банковской сфере, где к многофакторности и нелинейности решаемых задач добавляется слабая степень структурированности исходной информации, и сильное влияние «человеческого фактора» (как минимум, на такие ключевые решения, как решения по поводу кредитного риска, принимаемого на заёмщиков банка), что влечёт необходимость учёта возможных отклонений в поведении экономических субъектов от рационального и затрудняет применение существующих СППУР, приспособленных больше к решению хорошо структурированных экономических задач без явного учёта влияния нерационального поведения микроэкономических субъектов.

Кроме того, в настоящий момент в отечественной банковской практике не существует внедрённых и зарекомендовавших себя моделей деятельности таких микроэкономических систем, как подразделение кредитной организации. Поэтому тема данного диссертационного исследования, связанная с созданием подобной модели для подразделения кредитной организации и повышения за счёт этого эффективности применения СППУР в масштабах такого подразделения, является актуальной.

Цель диссертационного исследования. Основная цель проводимого исследования — построение модели процесса обработки поступающих клиентских заявок сотрудниками подразделения. Данная модель позволяет повысить эффективность применения СППУР уровня подразделения в решении слабоструктурированных задач руководителем такого подразделения.

Практическая реализация данной цели состоит в создании описания блока моделирования в СППУР уровня подразделения кредитной организации, содержащего выстраиваемую модель, который позволит повысить результативность принятия руководителем подразделения управленческих решений по поводу процесса обработки поступающих клиентских заявок сотрудниками подразделения.

Теоретическая значимость поставленной цели заключается в разработке нового, единого подхода к решению проблемы применения СППУР для поддержки принятия решений по слабоструктурированным задачам в микроэкономических масштабах подразделения кредитной организации (в частности, за счёт применения усовершенствованного математического аппарата теории нечётких множеств и учёта психофизиологических факторов в выстраиваемой модели деятельности такого подразделения, интегрированной со СППУР).

Для решения поставленной цели были выделены следующие задачи:

1. Проанализировать существующий математический инструментарий в построении микроэкономических моделей организаций (в том числе кредитных организаций), включая выбор • «аппарата моделирования», адекватного поставленной цели исследования.

2. Выявить требования, предъявляемые концепцией системного подхода и концепцией СППУР к микроэкономическим моделям слабоструктурированных задач.

3. Определить критерий эффективности («целевой функции») для моделирования деятельности клиентского подразделения кредитной организации.

4. Построить по выбранному критерию эффективности информационную, дескриптивную и оптимизационную модели обработки поступающих клиентских заявок сотрудниками подразделения кредитной организации.

5. Настроить полученную оптимизационную модель по данным из реальной системы и проверить её адекватность. Проанализировать чувствительность полученной модели на основе серии имитаций с различными комбинациями «входных» параметров и стратегий поведения моделируемых агентов.

6. Проанализировать перспективы внедрения построенной оптимизационной модели в СППУР уровня подразделения кредитной организации, а также получаемые в результате такого внедрения выгоды для заинтересованных лиц (сотрудников, руководителя подразделения, всей организации и т.д.).

Структура диссертационной работы. В соответствии с поставленными задачами и логикой проводимого исследования была выбрана следующая структура диссертационной работы: диссертация состоит из 3 глав, в первой главе анализируется существующий методологический опыт и имеющиеся научные подходы к моделированию микроэкономических систем, а также выделяются те элементы СППУР, которые могут быть улучшены за счёт построения соответствующей микроэкономической модели уровня подразделения организации. Во второй главе осуществляется поэтапное построение (определение критерия эффективности, спецификация) и анализ (включая анализ чувствительности, настройку и проверку адекватности) модели обработки поступающих клиентских заявок сотрудниками подразделения кредитной организации, в том числе с использованием понятий теории нечётких множеств и понятий из экспериментальной психологии, ранее не применявшихся для решения подобных задач в научной практике. В третьей главе делаются практические выводы и следствия по результатам проведённого синтеза модели, даётся оценка перспектив и выгод от её внедрения на практике в СППУР уровня подразделения кредитной организации.

Объектом диссертационного исследования является микроэкономическая система — клиентское подразделение кредитной организации.

Предметом диссертационного исследования — процесс обработки клиентской заявки сотрудником клиентского подразделения кредитной организации (включая этапы формирования затрат сотрудником в процессе обработки заявки клиента, а также параметры, влияющие на данный процесс, включая психофизиологические характеристики сотрудника в процессе обработки клиентской заявки).

Методологическая и теоретическая основа исследования состоит из ряда л методологических разработок и теоретических положений, изложенных в трудах отечественных и зарубежных авторов в следующих областях науки и научных направлениях: неоинституциональная теория фирмы, теория нечётких множеств, теория и методы принятия решений, социальная психология, теория регламентации и управления бизнес-процессами в организации, агенто-ориентированное экономико-математическое моделирование, системный анализ, теория вероятностей и математическая статистика, комбинаторика. Программно-технический комплекс для проведения имитаций по построенной оптимизационной модели реализован с использованием табличного процессора MS Excel и объектно-ориентированного языка программирования VBA.

В процессе проводимого диссертационного исследования, применялись: методология системного анализа, социально-психологический метод включённого наблюдения, методы математического моделирования (поэтапной спецификации/ математической модели), имитационное моделирование (численный эксперимент).

Информационная база исследования представляет из себя

1. Научные источники в виде данных и сведений из книг, монографий, журнальных статей, научных докладов и материалов научных конференций и семинаров в областях теории нечётких множеств, теории и методологии СППУР, теории и методов принятия решений и социальной психологии.

2. Результаты собственных экспертных оценок автора (в ходе включённого наблюдения за деятельностью отдела одного из трёх крупнейших отечественных коммерческих банков), а также проведённых численных экспериментов на базе полученной оптимизационной модели.

Научная новизна исследования заключается в уточнении теоретических положений и совершенствовании методологической базы моделирования слабоструктурированных задач, возникающих в деятельности экономических субъектов уровня подразделения организации.

Указанная новизна обусловлена малой степенью разработанности проблем моделирования слабоструктурированных задач в деятельности микроэкономических систем. Данные проблемы являются прямым следствием более широкой научной проблемы несовершенства экономической информации в микроэкономических системах, которая также слабо разработана в современных научных исследованиях в сфере экономики и смежных дисциплин: для поиска путей решения данной проблемы моделируется либо деятельность кредитной организации в целом, как отдельной микроэкономической единицы, либо строится образ контрагентов банка (например, заёмщиков), в рамках которого он сам уже выступает в роли «чёрного ящика», в то время как моделей, объясняющих ситуацию внутри кредитной организации, на «микроэкономическом уровне», не избегая сложностей, возникающих при моделировании слабоструктурированных задач, связанных с циркуляцией «несовершенной» экономической информации в микроэкономических системах, относительно мало, причём, как отечественных, так и зарубежных.

Принимая во внимание изложенное, в ходе разработки указанных проблем в* диссертационной работе были достигнуты следующие новые научные результаты (являющиеся базисными положениями, выносимыми на защиту):

1. Разработана информационная модель обработки клиентских заявок сотрудником? клиентского подразделения * кредитной организации в результате проведения включённого наблюдения за деятельностью такого подразделения.

2. Введена классификация (на основе характера допускаемых сотрудниками ошибок) множества возможных ошибок, допускаемых в процессе деятельности сотрудников клиентского подразделения банка.

3. Разработаны дескриптивная и оптимизационная модели затрат на обработку заявки клиента сотрудником клиентского подразделения банка.

4. В сфере моделирования деятельности микроэкономических субъектов с применением нечёткой логики введены новые научные категории, а именно: «мощность нечёткого множества» и «нечёткое сочетание элементов значений лингвистической переменной». Эти категории развивают существующие представления в области применения математического аппарата нечёткой логики в экономико-математических моделях (математический инструментарий нечёткой логики и комбинаторики ранее практически не использовался совместно при моделировании деятельности микроэкономических субъектов).

5. Предложена математическая формализация возможных стратегий поведения лица, принимающего решения (далее - ЛПР) - сотрудника клиентского подразделения банка - в ходе обработки клиентской заявки.

6. Проведён анализ чувствительности средних суммарных затрат ЛПР на обработку клиентской заявки к различным стратегиям поведения ЛПР и различным комбинациям параметров и начальных значений переменных модели. В результате была выявлена наиболее эффективная с точки зрения минимизации операционных затрат стратегия, а также сделан вывод о том, что модель адекватна априорно сделанным предположениям о соответствующем поведении реальной системы; следовательно, её можно считать успешно верифицированной.

7. В ходе анализа чувствительности построенной- оптимизационно!! модели обнаружены и объяснены новые нелинейные закономерности между производительностью труда сотрудников подразделения кредитной организации (включая оценку количества допускаемых ими при работе ошибок) и уровнем их загруженности клиентскими заявками.

Теоретическая и* практическая значимость исследования. Теоретическая значимость полученных научных результатов (отражённых в основных выводах и положениях диссертационной работы) заключается в том, что они являются* теоретической и методологической базой для дальнейших исследований в области моделирования деятельности подразделений кредитной организации, а также для исследования моделирования слабоструктурированных задач в других (помимо сферы кредитных организаций) микроэкономических системах (теоретической базой - за счёт выявленных закономерностей между производительностью труда сотрудников и их загруженностью, а также между производительностью труда и рядом других параметров процесса обработки клиентских заявок, методологической базой - за счёт усовершенствованного математического аппарата теории нечётких множеств для моделирования слабоструктурированных задач в деятельности микроэкономических систем), и - более широко - полученные научные результаты служат теоретической и методологической базой для дальнейшего исследования взаимосвязи эконометрики и экономико-математического моделирования с психологией, для дальнейшего развития такого раздела экономической науки, как теория фирмы.

Разработанные дескриптивная и оптимизационная микроэкономические математические модели могут быть использованы в качестве основы для построения «модельного блока» СППУР уровня клиентского подразделения в практике работы кредитных организаций, что приведёт к качественному и интегральному повышению эффективности принимаемых руководителями клиентских подразделений коммерческих банков управленческих решений в области минимизации операционного риска в деятельности сотрудников, а следовательно, закономерно отразится на улучшении количественных показателей эффективности деятельности таких подразделений, в частности на значимом снижении затрат сотрудников подразделения на обработку клиентских заявок за счёт минимизации допускаемых сотрудниками ошибок, а также на повышении производительности труда сотрудников за счёт их более рациональной загрузки с учётом ряда объективных психофизиологических параметров.

Разработки диссертационного исследования могут быть использованы при обучении и повышении квалификации специалистов в области экономико-математического моделирования и теории и методов принятия управленческих решений. Результаты проведённого исследования также могут быть внедрены в процесс преподавания таких дисциплин, как «экономико-математическое моделирование», «имитационное моделирование», «современная неоинституциональная теория фирмы», «теория и методы принятия управленческих решений» студентам экономических специальностей.

Практическая значимость полученных научных результатов, в случае их внедрения в практику работы кредитных организаций, связана с качественным и интегральным повышением эффективности принимаемых руководителями клиентских подразделений коммерческих банков управленческих решений в области минимизации операционного риска в деятельности сотрудников, что закономерно отразится на улучшении количественных показателей эффективности деятельности таких подразделений, в частности на значимом снижении затрат сотрудников подразделения на обработку клиентских заявок за счёт минимизации допускаемых сотрудниками ошибок, а также на повышении производительности труда сотрудников за счёт их более рациональной загрузки с учётом ряда объективных психофизиологических параметров.

Апробация результатов исследования. Основные результаты диссертационного исследования были апробированы в рамках следующих мероприятий: «круглый стол» для аспирантов по теме «Финансовые аспекты инновационного развития экономики России», проведенный под научным руководством д.э.н., проф. Л.Н. Красавиной (Финакадемия, 2009 г.); Шестнадцатая международная конференция «Математика. Компьютер. Образование» (РАН, г. Пущино, 2009 г.); международный семинар «Международная школа молодых исследователей. Летняя академия - 2009» по теме «Мировой финансовый кризис и его влияние на развитие финансовых систем» (Финакадемия, 2009 г.); Третья международная ежегодная конференция «Современные подходы к исследованию и моделированию в экономике, финансах и бизнесе» (Санкт-Петербургский экономико-математический институт РАН, факультет экономики Европейского университета в Санкт-Петербурге, 2009 г.).

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Смирнов, Борис Николаевич

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В заключении данной работы приведём основные выводы выполненного диссертационного исследования, а также вытекающие из них рекомендации ^положения] вьшосимыеназащиту.

В первой главе работы были рассмотрены современные подходы к моделированию микроэкономических систем, сформулирована основная научная проблема такого моделирования, раскрыто значение категорий система, системного подхода, концепции СППУР в исследовании существующих феноменов, проблем и задач в данной области, проанализированы достигнутые результаты, предложены пути разрешения противоречия между теорией и практикой, разработанные во второй и третьей главе.

Прежде всего, на основе предварительного анализа предметной области выделена научная проблема несовершенства экономической информации, проявляющаяся, прежде всего, в нерациональном поведении микроэкономических субъектов, которая в рамках современной экономической теории решается, в основном, за счёт расширения концепции «человека рационального» неоклассической экономической теории путём встраивания в неё особенностей поведения «человека нерационального в условиях несовершенной информации» неоинституционального и прочих ответвлений от экономической теории мейнстрима.

На пути решения данной научной проблемы, связанной с решением целого ряда слабоструктурированных и неструктурированных задач, экономическая практика идёт по пути создания всё более совершенных СППУР и применения системного подхода в исследовании микроэкономических систем.

Вместе с тем, проанализированные в первой главе основные из существующих на сегодня теоретических подходов к моделированию микроэкономических систем, учитывающих нерациональность в поведении микроэкономических субъектов (модели теории контрактов, модели теории активных систем, агенто-ориентированные микроэкономические модели, подход эконофизики, метод реальных опционов, и расширение методологии производственных функций), не используют системный подход и концепцию СППУР для объяснения феноменов поведения «нерациональных» субъектов, а являются либо новой интерпретацией существующих элементов классических моделей, либо моделями, объясняющими известные феномены за счёт применения нового математического инструментария, без создания единой методологической основы и подходов к объяснению с их помощью вновь обнаруживаемых экономической практикой феноменов нерационального поведения.

Кроме того, наблюдаемые попытки экстраполяции существующих экономико-математических методов макроэкономики и финансовых рынков на микроэкономические-системы, пытающиеся создать такую единую основу,'терпят крах из-за. отсутствия-сопоставимой по объёмам и качеству с макроэкономическими системами показателей и статистикой финансовых рынков статистики по микроэкономическим объектам реальности, т.е. задачи микроэкономического моделирования слабо структуризованны по своей природе и не могут быть решены методами, предназначенными для хорошо структуризованных задач, а также требуют введения специфических критериев эффективности их решения.

Для ликвидации указанного разрыва между запросами экономической практики и возможностями экономической теории в вопросе выбора соответствующего критерия эффективности синтезируемых моделей микроэкономических систем предлагается применять широко известный в таком разделе философии, как философия науки принцип фальсифицируемости К. Поппера, заключающийся в том, что усилия по моделированию микроэкономических систем следует направить не на построение моделей, определяющих, какой из режимов функционирования системы оптимален по тому или иному критерию оптимальности (потому что, любой неучтенный нюанс может, ввиду сложности и нелинейности моделируемой системы, перевести любое найденное модельное решение в разряд «плохих»), а на построение моделей, описывающих «ошибочные», «плохие» режимы функционирования системы (потому что, по таким режимам, как правило, легко собрать объективную информацию - для этого достаточно лишь одного наблюдения на практике «ошибки»).

Предложенный путь решения указанной проблемы приводит к необходимости учёта психофизиологических факторов в поведении микроэкономических субъектов, а значит -к применению относительно нового для микроэкономической теории математического аппарата. Учитывая масштабность проблемы, её решение в рамках диссертационной работы было ограничено исследованием деятельности подразделения кредитной организации. Поэтому, вторая глава работы была посвящена поэтапной спецификации соответствующих моделей: вначале была построена информационная модель ошибок в деятельности подразделения кредитной организации, затем с помощью математического аппарата лингвистических переменных и нечётких множеств Л. Заде были специфицированы вероятности ошибок и затраты ЛПР на обработку заявки в синтезируемой модели, в итоге была построена дескриптивная модель затрат сотрудника подразделения кредитной организации на обработку клиентской заявки, которая была расширена за счёт применения концепции «стратегии поведения ЛПР» до оптимизационной модели, с её последующим подробным анализом.

В результате спецификации информационной модели деятельности подразделения кредитной организации было выявлено, что по видам циркулирующей в ней информации эта деятельность может подразделяться на явную, нечёткую и неявную информацию, обрабатываемую ЛПР; аналогично можно классифицировать всё множество ошибок, допускаемых ЛПР в своей работе. Для перевода полученной модели на математический язык и учёта психофизиологических факторов поведения ЛПР был успешно применён инструментарий теории нечётких множеств Л. Заде. Он использовался для моделирования генерирования ЛПР затрат в ходе обработки клиентской заявки, а также при определении вероятностей совершения ошибок ЛПР в процессе обработки клиентских заявок.

Учитывая отсутствие прецедентов использования этого инструментария для подсчёта числа комбинаторных сочетании элементов нечёткого множества ЛП, возникающих в модели, он был расширен за счёт определения понятия мощности нечёткого множества и предложенного определения для понятия «нечёткое сочетание элементов», что является новой областью применения данного математического аппарата и, таким образом, может считаться новым научным результатом.

Принимая во внимание перспективные запросы экономической практики, связанные с ориентированностью синтезируемой модели на её интеграцию в СППУР уровня подразделения кредитной организации были специфицированы вначале дескриптивная, а затем оптимизационная модели затрат ЛПР на обработку заявки клиента подразделения кредитной организации, которые позволяют повысить качество и эффективность принимаемых руководителем подразделения решений по распределению нагрузки среди сотрудников.

Поэтому данные модели допускают формализацию в их рамках стратегий поведения ЛПР для определения оптимальной из их допустимого множества, подробный анализ которых проведён во второй главе работы, где были рассмотрены перспективы практического применения разработанных в диссертации теоретических подходов и указаны дальнейшие пути развития синтезированной модели оптимизации затрат.

Для этого, прежде всего, был проведён анализ чувствительности «выхода» модели — средних суммарных затрат ЛПР на обработку клиентской заявки к различным стратегиям поведения ЛПР и различным комбинациям параметров и начальных значений переменных

118 модели. Был сделан вывод, что модель, в целом (с оговорками относительно особенностей подсчёта нечётких комбинаторных сочетаний ЛП), ведёт себя адекватно априорно сделанным предположениям о соответствующем поведении реальной системы, ' следовательно, можно считать её успешно верифицированной по результатам проведённых имитаций. Тем не менее, констатирована необходимость дальнейшего совершенствования используемого математического аппарата и углублённой проверки адекватности модели (в части её валидации) в ходе процесса её практического внедрения (на основе данных, собираемых СППУР по конкретной реальной системе).

Также на основе численных экспериментов были выделены наиболее эффективные стратегии поведения ЛПР и указаны практические следствия из проведённых имитаций. Они заключаются в том, что ЛПР не эффективно самостоятельно ранжировать «обратные связи» по важности с точки зрения последствий допущения им ошибок в ходе обработки заявки той или иной «обратной связью», а целесообразно ориентироваться на подсказки, которые может предложить СППУР с интегрированной в неё построенной моделью. Были сделаны выводы о нелинейном характере зависимости производительности труда сотрудника подразделения от изменений ряда параметров модели, которые руководитель подразделения может использовать на практике для повышения эффективности работы подразделения.

Относительно возможностей настройки параметров модели по информации из реальной системы был сделан вывод о том, что такая настройка в «микроэкономической» системе - подразделении кредитной организации, - учитывающая искажающие воздействия психофизиологических факторов, осуществима на базе информации, получаемой из серии «фокусированных» интервью с последующим сплошным анкетированием сотрудников подразделения.

Пути дальнейшего расширения синтезированной модели связаны с развитием методов работы с интервальными и порядковыми нечёткими значениями, переносом синтезированной модели на более совершенную техническую платформу, более глубоким учётом в модели индивидуальных психофизиологических особенностей каждого ЛПР. Достижения успеха на данных направления потребует усиленного взаимодействия группы специалистов, а также создания на этапе внедрения модели в практику работы подразделения кредитной организации и её интеграции со СППУР специальной системы учёта допускаемых ЛПР ошибок при обработке клиентских заявок.

Основные практические рекомендации, которые могут быть сделаны по результатам проведённого диссертационного исследования (в дополнение к отражённым в выводах по

главам работы) заключаются в том, что эффективность деятельности подразделения кредитной организации может быть существенно повышена, если в её рамках будет создана СППУР для руководителя, с интегрированной в неё построенной в данной работе моделью (на базе табличного процессора MS Excel), а также будет выстроена специальная система учёта допускаемых сотрудниками подразделения ошибок при обработке клиентских заявок, произведён опрос среди сотрудников на основе изложенных во второй главе работы принципов «фокусированного» интервью, по результатам опроса сделана соответствующая настройка модели и организована специальная междисциплинарная группа по поддержке и развитию данной модели в указанных в третьей главе направлениях.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Смирнов, Борис Николаевич, 2010 год

1. Словари, энциклопедические издания.

2. Большая Советская Энциклопедия (электронное издание) М.: Гласнет, 2003 г.,

3. Лопатчиков Л.И. Экономико-математический словарь: Словарь современной экономической науки. М.: Дело, 2003 г., URL: http://slovari.yandex.ru/dict/lopatnikov/article/lop/lop-0142.htm

4. Словарь современной экономической теории Макмиллана / Ред.: Д.У. Пирс, Пер. с англ.: А.Г. Пивоваров. М.: ИНФРА-М, 1997 г.

5. Научные и методические издания.

6. Босс В. Лекции по математике Том 4. Вероятность, информация, статистика. М.: КомКнига (УРСС), 2005 г.

7. Босс В. Лекции по математике. Том 7. Оптимизация. М.: КомКнига (УРСС), 2007 г.

8. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Теория активных систем: состояние и перспективы. М.: Синтег, 1999 г., URL: http://www.mtas.ru/uploads/file 30.pdf

9. Бывшев В.А. Эконометрика, М.: Финансы и статистика, 2008 г.

10. Грязнова А.Г., Юданов А.Ю. и др. Микроэкономика: практический подход (Managerial Economics). M.: КноРус, 2008 г.

11. Дорохина Е.Ю., Халиков М.А. Моделирование микроэкономики. М.: Издательство «ЭКЗАМЕН», 2002 г.

12. Елиферов ВТ., Репин В.В. Бизнес-процессы: Регламентация и управление. М.: ИНФРА-М, 2004 г.

13. Лабскер Л.Г., Бабешко Л. О. Игровые методы в управлении экономикой и бизнесом. М.: ДЕЛО, 2001.

14. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. М.: Логос, Университетская книга. 2006 г.

15. МурДж., Уэдерфорд Л. Экономическое моделирование в Microsoft Excel, б-е изд., пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2004.

16. Потер К.Р. Логика и рост научного знания М.: Прогрес, 1983.

17. Птускин А.С. Нечёткие модели и методы в менеджменте М,: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2008.

18. Рубинштейн С.Л. Принципы и пути развития психологии. М.: Изд-во АН СССР, 1959 г.

19. Сараев А.Д., Щербина О.А. Системный анализ и современные информационные технологии. Труды Крымской Академии наук. Симферополь: СОНАТ, 2006 г.

20. Свенцицкий A.JI. Социальная психология. М.: Проспект, 2009.

21. Стёпин B.C. Философия науки. Общие проблемы М.: Градарики, 2008.

22. Экономико-математическое моделирование. Под общ. ред. Дрогобыцкого КН. М.: Издательство «Экзамен», 2004.21 .Дрогобыцкий КН. Системный анализ в экономике. М.: Финансы и статистика, 2007 г.1. Статьи, монографии.

23. Aumann R. j. War and Peace, Stockholm: The Nobel Foundation, 08.12.2005, URL: http://nobelprize.org/nobel prizes/economics/laureates/2005/aumann-lecture.pdf

24. BlaugM. Ugly Currents in Modern Economics // Options Politiques, 1997.

25. Chakrabovti A., Muni Токе I., Patriarca M., Abergel F. Econophysics: Empirical facts and agent-based models Holland: Elsevier, 2009, URL: http://fiquant.mas.ecp.fr/index files/econophysics empirical facts.pdf

26. Coase R.H. The nature of the firm // Economica, New Series, 1937, Vol. 4, No. 16., URL: http://www.sonoma.edu/users/e/evler/426/coasel.pdf

27. Copeland Т., Antikarov V. Real Options: A Practitioner's Guide. New York: Texere, 2001 (цит. no URL: http://en.wikipedia.org/wiki/Real option).

28. Fagiolo G. An Introduction to the Statistical Analysis of Agent-Based Models, Strasbourg: ETIC, 2005, URL: http://www.lem.sssup.it/fagiolo/files/etic20051ecture.pdf

29. Foroohar R., Sheridan В., Theil S. May the Best Theory Win; How economists are competing to make sense of our failed financial system //Newsweek, U.S. Edition, 2010, February 1,2010, URL: http://www.newsweek.com/id/232111/page/l

30. Nelson R.R., Winter S.G. An Evolutionary Theory of Economic Change Cambridge: Harvard University Press, 1982.

31. Stiglitz J. Information and the change in the paradigm in economics, Stockholm: The Nobel Foundation, 08:12.2001, URL:http://nobelprize.org/nobel prizes/economics/laureates/2001/stiglitz-lecture.pdf

32. Windrnm P., Fagiolo G., MonetaA. Empirical Validation of Agent-Based Models: Alternatives and Prospects // Journal of Artificial Societies and Social-Simulation, 31.03.2007,2007, vol. 10, no. 2, 8, URL: http://iasss.soc.surrev.ac.Uk/10/2/8.html

33. Winter S.G. Toward a Neo-Schumpeterian Theory of the Firm, Pisa: LEM Working Paper Series, 2004, November.

34. Zadeh L.A. Fuzzy sets // Information and Control, Vol. 8, 1965.

35. Zadeh L.A. The Concept of a Linguistic Variable and its Application to Approximate Reasoning // Information Sciences, Vol. 8,1975.

36. Аполлонов А. Использование методов оценки реальных опционов в малом бизнесе // Международное сообщество менеджеров E-xecutive, 2008 г., 25.01.2008 г., URL: http://www.e-xecutive.ru/knowledge/announcement/550748/ •

37. Голубков Е.П. Системный анализа как методологическая основа принятия решений // Менеджмент в России и за рубежом, №3, 2003 г.

38. Гуриев С.М. Теория контрактов. М.: Российская экономическая школа, 2002 г., URL: http://www.ecsocman.edu.ru/db/msg/l 10307

39. Данил ов-Даттьян В.И. Бегство к рынку: 10 лет спустя. М.: Библиотека электронных листков, книг и архивов, 2003 г., URL: http://www.netda.ru/belka/economy/danilovd/dd 12bkr.htm

40. Ерин Ю. Экономическая наука нуждается в новых подходах // Элементы, 6.11.2008 г., URL: http://elementy.ru/news7newsidM30903

41. Современное состояние и перспективы развития. // Итоги науки и техники. М.: ВИНИТИ, 1987 г., т. 21.

42. Стикс Г. Наука о пузырях и крахах // В мире науки. 2009 г., № 10, Октябрь 2009 г., URL: http://sciam.ru/article/5498/

43. Фресс П., Пиаже Ж. Оптимум мотивации // Экспериментальная психология,' Вып.1 5, 1975, URL: http://flogiston.ru/librarv/piazhel

44. Черняк В.И. Дискретная математика, курс лекций. Лекция 11. Математика бедности и богатства (экономическое неравенство). М.: МГУ, 2005 г., URL: http://crow.academy.ru/dm/lectures /lect 11 /lecture 11 .files/lrame.htm

45. Собственные публикации автора.

46. Смирнов Б.Н. Аппарат нечётких множеств и кредитный процесс подразделения банка / Смирнов Б.Н. // Экономический анализ: теория и практика. 2010 г., № 10 (175)-2010, с. 52-55-0,5 п.л.