Оптимизация автоматизированных информационных ресурсов банков тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Бурым, Андрей Владимирович

• Бурым, Андрей Владимирович
• кандидат экономических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Бурым, Андрей Владимирович

Введение.

ГЛАВА 1. Методы и модели оценки автоматизированных информационных ресурсов банков

1.1 Сущность автоматизированных информационных ресурсов

1.2 Классификация автоматизированных информационных ресурсов банков

1.3 Рейтинговые модели оценки автоматизированных информационных ресурсов банков

1.4 Методы оценки влияния автоматизированных информационных ресурсов на банковскую деятельность

ГЛАВА 2 Состояние и тенденции развития автоматизированных информационных ресурсов банков

2.1 Рейтинговые показатели современных автоматизированных информационных ресурсов банков

2.2 Оценка сформированных автоматизированных информационных ресурсов банков

2.3 Исследование спроса на автоматизированные информационные ресурсы банковской системы

ГЛАВА 3 Оптимизация формирования и развития автоматизированных информационных ресурсов банков

3.1 Постановка экономической проблемы и ее качественный анализ

3.2 Формализация задачи формирования оптимальных информационных ресурсов банков математической моделью.

3.3 Математический анализ модели оптимизации информационных ресурсов банков.

3.4 Подготовка исходной информации

3.5 Численное решение задачи оптимизации.

3.6 Анализ численных результатов поиска оптимальных информационных ресурсов банков и их применение.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оптимизация автоматизированных информационных ресурсов банков»

На современном этапе развития банковской системы без применения современных технологий не представляется возможным стабильное существование и динамичное развитие банков любого уровня. Банковская сфера во всем мире является наиболее требовательной к применению новых технологий. Так, например, в США банковская индустрия занимает второе (после телекоммуникационной отрасли) место по объему вложений в информационные технологии.

В последнее время в российском банковском секторе происходит изменение структуры активно-пассивных операций. Доля вкладов населения растет высокими темпами. Для банков это выгодный источник кредитных ресурсов. Перед ними стоит задача переманить на свою сторону частных вкладчиков. Эта задача будет решена наилучшим образом теми банками, которые смогут предложить клиентам наиболее широкий ассортимент банковских продуктов и услуг. Сегодня, не процентные ставки по вкладам, а именно уровень банковского сервиса, будет играть решающую роль при выборе банка.

Для повышения качества, предоставляемых услуг, банк обращается к информационным технологиям. Современные технологии позволяют совершать банковские операции дистанционно, то есть без непосредственного присутствия в отделении банка. Кроме того, появились технологии, при помощи которых можно управлять банковским счетом из любой точки планеты, через всемирную сеть Интернет. К таким технологиям относятся Интернет-банкинг и мобильный банкинг.

Однако, информатизация банков до сих пор ориентирована на повышение эффективности собственной деятельности, что привело к созданию значительного числа автоматизированных (локальных и территориальных) информационных систем, предназначенных, как правило, для удовлетворения информационных потребностей ограниченного круга пользователей. В результате внедрение новых информационных технологий не давало ожидаемого эффекта.

Актуальность темы диссертации обусловлена необходимостью теоретических разработок проблем оптимального формирования и развития автоматизированных информационных ресурсов банковской системы в условиях экономических реформ и быстрого развития общества.

Важность данной проблемы, недостаточная изученность отдельных теоретических и прикладных аспектов применительно к современным условиям определили выбор темы диссертационной работы и рассматриваемый в ней круг вопросов.

Состояние изученности проблемы. Вопросы формирования и развития информационных ресурсов отраслей экономики, и в частности, банковского дела, исследовались большим кругом специалистов. Среди отечественных ученых, работавших над этой проблемой, можно выделить С.А. Лебедева, В.М. Глушкова, А.П. Ершова, Е.А. Петрова, Г.А. Титоренко, О.В. Иншакова, М.Ф. Мизинцеву, О.С. Рудакову, B.C. Демина, Ю.В. Гайкович, И.К. Аглицкого, А.В. Абрамова, Э.Ф. Яковицкого и других.

В зарубежной литературе проблема формирования и развития информационных ресурсов представлена гораздо шире; среди ведущих специалистов: Н. Винер, К. Шеннон, П. Нортон, Б. Гейтс, Д.Белл, Дж. Харрингтон и многие другие.

Среди современных ученых, занимающихся различными теоретическими и методическими проблемами информационных ресурсов, следует отметить

B.П. Тихомирова, Г.А. Титоренко, В.В. Дика, О.В. Иншакова, М.Ф. Мизинцеву,

C.В. Ваниянц, Н.И. Гендина. Определенную значимость в развитие многоаспектной проблемы формирования и использования информационных ресурсов с учетом современной специфики внесли работы: П.В. Акинина, О.В. Иншакова и других авторов.

Однако, несмотря на достаточно глубокую разработанность многих теоретико-методологических аспектов данной проблемы, в большинстве исследований мало внимания уделяется вопросам оптимизации создаваемых информационных ресурсов. Переход от планово-административной системы к рынку сопровождался сокращением государственного вмешательства в экономику, и как результат - стихийным формированием и использованием ресурсов, включая информационные.

Оценивая сущность и содержание информационных ресурсов, необходимо признать, что это - один из немногих инструментов перехода от экстенсивного развития экономики к интенсивному, существенно более производительному, основанному на знаниях, на автоматизации управления и функционирования отраслей экономики, среди которых банковская система наиболее естественным образом воспринимает автоматизированные информационные технологии. Именно поэтому в изменившихся экономических условиях требуется дальнейшее совершенствование методических и практических подходов к формированию информационных ресурсов банков на основе оптимизации их объемов.

Все вышеизложенное послужило основанием для выбора направления исследования, определения целей и задач диссертационной работы. Тема диссертации соответствует пунктам 1.1 и 1.6 Паспорта специальности 08.00.13 (экономические науки) - «Разработка и развитие математического аппарата анализа экономических систем: математической экономики, эконометрики, прикладной статистики, теории игр, оптимизации, теории принятия решений, дискретной математики и др. методов, используемых в экономико-математическом моделировании», «Математический анализ и моделирование процессов в финансовом секторе экономики, развитие метода финансовой математики и актуарных расчетов».

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка критерия и оптимизация формирования и развития информационных ресурсов банков, построение математических моделей спроса и предложения информационных ресурсов банков. В соответствии с целью были поставлены следующие основные задачи: раскрыть теоретические и методические основы информационных ресурсов с позиций системного подхода и показать объективную необходимость и эффективность их использования в отраслях экономики;

- исследовать особенности формирования и развития информационных ресурсов в условиях трансформирующейся экономики;

- изучить современное состояние информационных ресурсов банков и на основе полученных результатов выявить потенциал и оценить эффективность их использования;

- разработать подход к оптимизации информационных ресурсов банков путем выбора функции цели оптимизации, метода и инструмента оптимизации, определения показателей оптимальной области;

- разработать методику определения спроса на автоматизированные операции банковских услуг и их сформировавшегося предложения;

- апробировать основные методические положения диссертационного исследования оценкой оптимальности информационных ресурсов банков Ставропольского края.

Предметом исследования являются процессы формирования и развития информационных ресурсов банков, обеспечивающие функционирование финансового сектора экономики в условиях трансформации экономики.

Объектом исследования выступают информационные ресурсы банков различных форм собственности и спектра оказываемых услуг.

Теоретической и методологической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых-информатиков и экономистов, а также практиков в области информационных ресурсов. В качестве исходных источников эмпирической информации использовались материалы государственных статистических органов, банков Ставропольского края, их годовые отчеты, материалы личных обследований, анкетирования и наблюдений автора, опубликованные монографии, статьи, авторефераты.

Для достижения поставленных в диссертационной работе цели и задач применялись апробированные отечественным и мировым опытом экономических исследований принципы, методологические подходы, связанные с использованием системного анализа и частных методов математических и экономических наук: абстрактно-логического, аналитического, монографического, расчетно-конструктивного, экономико-статистического, аналитического и численных методов на основе использования программных средств и информационных технологий.

Научная новизна исследования заключается в разработке и реализации методических положений по оптимальному формированию и развитию информационных ресурсов банковской системы. В диссертационной работе получены следующие теоретические и практические результаты, определяющие научную новизну и являющиеся предметом защиты:

- раскрыты теоретические и методические основы информационных ресурсов с позиций системного подхода и показана объективная необходимость их использования в отраслях экономики, и особенно - в финансовом секторе;

- исследованы особенности формирования и развития информационных ресурсов в условиях трансформации экономики: неоднородность распределения (от крайней неразвитости до избыточности), неоптимальность, стихийность формирования и развития;

- изучено современное состояние информационных ресурсов банков и на основе полученных результатов выявлена недостаточная эффективность их использования;

- разработан подход к оптимизации информационных ресурсов банков путем выбора функции цели оптимизации, базирующейся на равенстве спроса и предложения, метода и инструмента оптимизации, определения показателей оптимальной области;

- разработана методика определения спроса на автоматизированные операции банковских услуг и их сформировавшегося предложения;

- основные методические положения диссертационного исследования апробированы путем оценки оптимальности информационных ресурсов банков Ставропольского края;

- разработаны предложения по оптимизации автоматизированных информационных ресурсов банков.

Практическая значимость диссертации состоит в том, что разработанные в ней положения создают теоретическую, методическую и практическую основу для построения эффективно функционирующих информационных ресурсов банков. Непосредственное практическое значение имеют следующие разработки, представленные в диссертации: математические модели спроса и предложения на банковские услуги, рекомендации и инструментальные средства по определению оптимальных информационных ресурсов банков. Перечисленные разработки внедрены в учебный процесс на экономическом факультете Ставропольского государственного университета при обучении студентов специальности «Прикладная информатика в экономике».

Отдельные положения, выводы и рекомендации, полученные в процессе исследования, носят универсальный характер и могут быть распространены в другие регионы Российской Федерации.

Апробация проведенных исследований. Теоретические результаты исследований и основанные на них практические рекомендации докладывались и получили одобрение на региональной научно-практической конференции "Проблемы развития региональной финансовой системы" (2003 г., Ставрополь), международной научной конференции "Новая экономика: сущность, проблемы, достижения. Информационные ресурсы", (2002 г., Санкт-Петербург - Хельсинки-Ставрополь), международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов - 2004» (12-15 апреля 2004 г., г. Москва), международной научно-практической конференции «Татищевские чтения: актуальные проблемы науки и практики» (21-24 апреля 2004 г., г. Тольятти), Всероссийской научно-практической конференции «Экономическое прогнозирование: модели и методы», (2004 г. г. Воронеж), 4-й международной конференции «Новые технологии в управлении, бизнесе и праве» (21-23 мая 2004 г., г. Невинно-мысск), 2-й Международной научно-практической конференции «Экономические проблемы производственных систем и бизнес-процессов», (20 февраля 2004 г, г. Новочеркасск), 49 научно-методической конференции преподавателей и студентов Ставропольского государственного университета «Университетская наука - региону» (21 апреля 2004 г., г. Ставрополь), а также на научно-методических семинарах экономического факультета Ставропольского государственного университета.

Диссертационная работа выполнена в соответствии с планом научно-исследовательской работы Ставропольского государственного университета по направлению «Экономика и управление Ставропольским краем (регионом)».

Публикации. По теме диссертации опубликовано 14 печатных работ общим объемом 3,87 п.л.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, выводов и предложений, списка использованной литературы из 202 наименований и приложений. Работа изложена на 149 страницах машинописного текста, содержит 8 приложений.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Бурым, Андрей Владимирович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. На современном этапе развития банковской системы без применения современных технологий не представляется возможным стабильное существование и динамичное развитие банков любого уровня. Банковская сфера является наиболее требовательной к применению новых технологий, и особенно - инфокоммуникационных. Современное состояние автоматизированных информационных ресурсов банков определяется потребностями обслуживания внутреннего документооборота, с одной стороны, и клиентов банков, с другой стороны.

2. Разработанные к настоящему времени методики оценки эффективности автоматизированных информационных ресурсов банков базируются, во-первых, на рейтинговом подходе, во-вторых, на определении степени снижения трудоемкости банковского обслуживания. Такие подходы характеризуются ориентировааностью, главным образом, на интересах банков и их информационных подразделений. В результате формирование и развитие автоматизированных информационных ресурсов банков проходило стихийно под влиянием большого числа случайных мнений и факторов.

3. Стихийность создания автоматизированных банковских систем подтверждена, также результатами классификации и анализом функционирующих в настоящее время АБС, их системных платформ, аппаратного и информационного обеспечения: установлено большое разнообразие систем, а соответственно - степени их соответствия потребностям банков от недостаточности до необоснованной избыточности.

4. Используемые в настоящее время методы и практические подходы к формированию автоматизированных информационных ресурсов банков не обеспечивают их оптимального формирования и развития.

5. Полученные распределения спроса на банковские услуги, а также их предложения, имеют существенно различный характер, а соответственно -аналитический вид. Первое из них - распределение Эрланга, второе - Гаусса.

6. Распределение Эрланга выгодно отличает спрос на банковские услуги от многих других услуг, имеющих в основе своего формирования стихийные процессы, определенной ориентированностью, а соответственно -смещенностью зоны экстремума спроса.

7. Нормальное распределение предлагаемых банками автоматизированных информационных ресурсов, а соответственно услуг, наоборот, показывает, что они сформированы под влиянием большого числа стихийных факторов.

8. Из установленного несовпадения распределений спроса и предложения на услуги, следует, что чрезмерные затраты на формирование автоматизированных информационных ресурсов имеют необоснованный характер. Учитывая их высокую стоимость, можно сделать вывод о необоснованном повышении себестоимости предоставляемых банками услуг.

9. Полученный результат, во-первых, дает возможность на практике, а также при проектировании и математическом моделировании использовать модель спроса на банковские услуги, во-вторых, показывает, что система банковского обслуживания уже по спросу на ее услуги является классической системой массового обслуживания.

10. Полученные математические модели распределения спроса и предложения позволяют определить оптимальные информационные ресурсы, при которых спрос и предложение банковских услуг совпадают.

11. Оптимизацию формирования и развития автоматизированных банковских информационных ресурсов предлагается производить на основе минимизации функции цели - квадратичной форма разницы между спросом и предложением на банковские услуги, использующие автоматизированные информационные технологии. Такой подход позволяет обеспечить, вопервых, максимальную экономическую эффективность от автоматизации деятельности банку, во-вторых, минимизировать стоимость банковских услуг, предлагаемых клиентам.

12. Получена зона оптимальности требуемых для наиболее эффективной банковской деятельности автоматизированных информационных ресурсов - она не превышает 45 % их максимального объема, сформированного к настоящему времени.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Бурым, Андрей Владимирович, 2004 год

1. Автоматизированные информационные технологии в банковской деятельности / Под ред. Г.А. Титоренко. М.: Финстатинформ, 1997.

2. Автоматизированные информационные технологии в экономике: Учебник / Под ред. Г.А. Титоренко. М.: ЮНИТИ, 2001. - 399 с.

3. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Практикум по прикладной статистике и эконометрике: Учебн. пособие. М.: МГУ Экономики и Информатики. 1998.-159с.

4. Аркин В. И, Евстигнеев И.В. Вероятностные модели управления экономической динамики. М.: Наука, 1979. - 176с.

5. Ашманов С.А. Математические модели и методы в экономике. М.: Изд. МГУ, 1981.-158 с.

6. Батищев Д.И. Генетические алгоритмы решения экстремальных задач. -Воронеж: ВГУ, 1994. 135 с.

7. Безналичные деньги миф или реальность? // Электронный журнал SIBINFOSHOP, 1998.-№3. -http://www.sdi.nsk.su/ sibinfoshop/3/nocash.htm

8. Билл Вильяме Торговый Хаос М.: ИК Аналитика, 2000. - 328 с. / Ин-тepнeт-пyбликaция.-http://yamdex.narod.ru/WiПiams/Tradxaos/CcbmKH.htm.

9. Болн Б., Хуань К. Дж. Многомерные статистические методы для экономики. М.: Наука, 1979. 348 с.

10. Боэм Б., Браун Дж., Каспар X. и др. Характеристика качества программного обеспечения. М.: Мир, 1981. 208 с.

11. Боярский А.Я., и др. Математическая статистика для экономистов. -М.: Статистика, 1979. -253 с.

12. Браччи Дж. Новые формы занятости и информационные технологии, Вопросы экономики, 1998, №2.

13. Бурым А.В. Формирование оптимальных информационных ресурсов банков // Новые технологии в управлении, бизнесе и праве. Труды 4-й международной конференции. Невинномысск: Изд-во Института управления бизнеса и права, 2004,.с. 21-23.

14. Бурым А.В. Формирование оптимальных информационных ресурсов банков //Устойчивое развитие региона в условиях экономической интеграции России в мировое хозяйство. Материалы 49-й научно-методической конференции СГУ. Ставрополь: Изд-во СГУ, 2004, с.41-43.

15. Бурым А.В., Дегтярев А.С. Современное состояние и тенденции развития Интернет-банкинга в Ставропольском крае // Сборник тезисов международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов 2004». - М.: Изд-во МГУ, 2004, с. 297-298.

16. Винер Н. Введение в кибернетику. М.: Радио, 1966. - 334 с.

17. Володина В.Н. Банковские услуги в Интернет // Банковские услуги, 2001, №3, с 23-24.

18. Воронин П.Ю., Минаков В.Ф., Бурым А.В. Диалектика Интернета и бизнеса // Новые технологии в управлении, бизнесе и праве. Труды 4-й международной конференции. Невинномысск: Изд-во Института управления бизнеса и права, 2004, с.34-37.

19. Всемирная торговая организация. / Интернет-публикация. -http://www.wto.org/.

20. Высокопроизводительные сети. Энциклопедия пользователя. // Марк А. Спартак и др.; перев. с англ. Киев, Диа-Софт, 2002.

21. Гладыщевский А.И. Методы и модели отраслевого экономического прогнозирования. -М.: «Экономика», 1997. 143 с.

22. Гласе Л., Мэки М. От часов к хаосу: ритмы жизни. М.: Мир, 1991. - 153с.

23. Глушков В.М. Основы безбумажной технологии. М.: Наука, 1982.

24. Гнеденко Б.В., Коваленко И.Н. Введение в теорию массового обслуживания. М., 1987.

25. ГОСТ 34.003-90. Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Термины и определения.

26. ГОСТ 34.201-89. Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Виды, комплектность и обозначение документов при создании автоматизированных систем.

27. ГОСТ 34.201-89. Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Виды, комплектность и обозначение документов при создании автоматизированных систем.

28. ГОСТ 34.601-90. Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Стадии создания.

29. ГОСТ 34.602-89. Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Техническое задание на создание автоматизированной системы.

30. Давидович Б.Я. и др. Методы прогнозирования спроса. М., 1972. -193с.

31. Демидов A. Digital money электронные деньги // Деньги, 1997. - №3.

32. Достов В. Общее описание функционирования системы PayCash /Интернет-публикация http://demo.paycash.ru/paycash/Site/General.htm.

33. Ефимов Е.Н. Анализ и оптимизация параметров распределенных информационных систем (методические рекомендации).- Ростов-на-Дону: РГЭУ "РИНХ", 2001.

34. Ефимов Е.Н. Предварительный выбор состава информационной базы данных. Сб. Информационные системы, экономика, управление трудом и производством: Ученые записки. Выпуск 6/Рост. гос. экон. ун-т. Ростов-на-Дону, 2001.- 124 с.

35. Ефимов Е.Н. Экспериментальные методы оценки потребительского качества распределенных информационных систем. Ростов-на-Дону: РГЭУ, 2001.

36. Ефимов Е.Н. Эффективность применения информационных технологий (методическая разработка).- Ростов-на-Дону: РГЭА, 2000.

37. Зайкин B.C. Применение простых цепей Маркова для прогнозирования расходов населения/ Проблемы моделирования народного хозяйства, 4IV. Новосибирск, 1973. С. 45 -41.

38. Закон РФ №110-ФЗ от 09.07.93 г. Об авторском праве и смежных правах. -М.: 1993. 12 с.

39. Закон РФ №24-ФЗ от 20.02.95 г. Об информации, информатизации и защите информации. М.: 1995. - 16 с.

40. Закон РФ №3523-1 от 23.09.92 г. О правовой охране программ для электронных вычислительных машин и баз данных. М.: 1992. - 6 с.

41. Занг В.Б. Синергитическая экономика. Время и перемены в нелинейной экономической теории. М.: Мир, 1999. - 216с.

42. Ивченко Г.И, В.А.Каштанов, И.Н.Коваленко. Теория массового обслуживания. М., 1982.

43. Иконников A. CyberPlat первая в России система расчетов в Internet / Интернет-публикация- http:// www.citforum.ru/ marketing/ec98/ec9803.shtml

44. Ильченко А.Н. «Новая экономика» на рубеже столетий: мировой кризис высоких технологий или высшая ступень развития цивилизации // Успехи современного естествознания, 2002, №1.

45. Ильченко А.Н., Низкошапкая Ю.С. Инновационные маркетинговые технологии в системе взаимоотношений с клиентом // Труды НАЭКОР. М.: МСХА, 2002.

46. Информационное общество. Информационные ресурсы и технологии. Телекоммуникации: Материалы конф. М., 2000. - 414 с.

47. Информация о Сбербанке России http://www.sbrf.ru/ruswin/today/ today.htm.

48. Иншаков О.В., Воронин А.А., Шаркевич И.В. Виртуальная саморазвивающаяся региональная информационно-познавательная среда. Волгоград: Изд-во ВолГУ, 2001. - 28 с.

49. Канторович Л.В., Горстко А.Б. Математическое оптимальное программирование в экономике. М., «Знание», 1968.

50. Карта Mondex системы Mondex International / Интернет-публикация, 1997. http://www.emoney.ru/esystem/mondex.htm

51. Кейн Э. Экономическая статистика и эконометрия. М.: Наука, 1977, Вып. 1,2.

52. Кемени Дж., Снелл Дж. Конечные цепи Маркова. М.: Наука, 1970. -136 с.

53. Кендэл М. Временные ряды. Пер. с англ. Ю.П. Лукашина. М.: «Финансы и статистика», 1979. - 198 с.

54. Кениг Д., Штойян Д. Методы теории массового обслуживания: Пер. с нем. /Под. ред. Г.П.Климова. М., 1981.

55. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы. / В.Г. Олифер, Н.А. Олифер СПб.: Питер, 2001.

56. Компьютерные сети. Учебный курс, 2-е изд., Microsoft Press, / Русская редакция- 1998.

57. Кондратьев Н.Д. Основные проблемы экономической статики и динамики: Предварительный эскиз. М.: Наука, 1991.-570 с.

58. Кузнецова И.М. Локальные платежные системы первая ступень в мир электронных денег / Интернет-публикация. - http://www.citfomm.iTi/ abtec/sl/4.shtml.

59. Кузьминов Я. И др. Россия: формирование институтов «новой экономики» М.: ГУ-ВШЭ, 2003. - 48 с.

60. Кульбак С. Теория информации и статистика. М.:, Наука, 1967. -408с.

61. Кучин Б.Л., Якушева Е.В. Управление развитием экономических систем: технический прогресс, устойчивость. — М.: Экономика, 1990. -156с.

62. Лебедев А. Электронные деньги: миф или реальность / Интернет-публикация. http://www.emoney.ru/publish/s05.htm

63. Легостаева И.Л., Ширяев А.Н. Минимальные веса в задаче выделения тренда случайного процесса. Сб. «Теория вероятностей и ее применение», 1971, -Т. XVI,-№2.

64. Лизер С. Эконометрические методы и задачи. М.: Статистика, 1971. -141с.

65. Лопатников Л.И. Экономико-математический словарь /АНССР. ЦЭМИ, -М.: Наука, 1987.-506с.

66. Львов Д.С. Проблемы долгосрочного социально-экономического развития России (научный доклад на Президиуме РАН). М.: РАН, 2002. - 45 с.

67. Ляпунов A.M. Собр. соч. Т. 1,2. -М.: Изд-во АН СССР, 1954-1956.

68. Максимов В.А. Прогнозирование доходности инвестиций на фондовом рынке. Экономика и математические методы, 2001. Т. 37—№1. С. 37 - 46.

69. Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Современные проблемы нелинейной динамики М.: Эдиториал УРСС, 2000.- 336с.

70. Маркова О.М. Коммерческие банки и их операции, учебное пособие. М.: ЮНИТИ, 1995.

71. Математическая энциклопедия: Гл.ред. И.М. Виноградов, т.З Коо-Од -М.: Советская энциклопедия, 1982. 1184 с.

72. Международные банковские стандарты. Под. ред. С. И. Кумок. -М.: Московское финансовое объединение, 1995.

73. Мизинцева М.Ф. Информационные мехагитзмы развития региональных хозяйственных систем. -Волгоград: Изд-во Волгоградского государственного университета, 2001. 332 с.

74. Минина Т.Н. Электронные банковские услуги. // Банковские услуги, 2002, №7, с. 13 18.

75. Молчанов А.В. Коммерческие банки в современной России, теория и практика. М.: Финансы и статистика, 1996.

76. Морозова Т.Г., Пикулькин А.В., Тихонов В.Ф., и др. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. Учеб. Пособие для вузов. Под ред. Т.Г. Морозовой, А.В. Пикулькина. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999. - 318 с.

77. Нидденер А. Анализ эффективности валюто-обменных операций банка,

78. М.: Финансы и статистика, 1997.

79. Никайдо X. Выпуклые структуры и математическая экономика. М.: Мир. 1972. - 127с.

80. Ноув А., Какой должна быть экономическая теория переходного периода, Вопросы экономики, 1993, 3.

81. НТИ-2000. Информационное общество. Информационные ресурсы и технологии. Телекоммуникации: Материалы конф. М., 2000. - 414 е.:

82. Осипов Д.В., Вешняков В.А. Интернет-банкинг: новый видбанковского сервиса. // Банковские услуги, 2002, №7, с. 19-21.

83. Основы построения сетей. Учебное пособие для специалистов MCSE. Дж. Челлис, Ч. Перкинс, М. Стриб; перев. с англ. Лори, 1997.

84. Основы сетевых технологий; Авторы: Н. Олифер, В. Олифер. / Интернет-публикация. http://www.citforum.ru/nets/protocols2/index.shtml.

85. Оценка перспектив электронной коммерции (в мире), РОЦИТ, 1998. / Интернет-публикация. http://win.www.rocit.ru/rocit/nualtdll.htm

86. Панова Г.С. Анализ финансового состояния коммерческого банка', М.: Финансы и статистика, 1996.

87. Паринов С.И., Компьютерные эксперименты на базе подхода "Agent-Based Simulation", 1998. / Интернет-публикация, -http://rvles.ieie.nsc.ru/parinov/ agbased.htm

88. Паринов С.И., Масштабы и размеры экономики в Интернет, 1997. / Интернет-публикация. http://rvles.ieie.nsc.ru/parinov/in-scal.htm)

89. Паринов С.И., Обзор социально-экономических приложений Интернет-технологий, 1997. / Интернет-публикация, -http://rvles.ieie.nsc.ru/parinov/in-pril.htm

90. Паринов С.И., Основные Интернет-технологии, 1997. / Интернет-публикация. http://rvles.ieie.nsc.ru/parinov/in-tech.htm

91. Персональные компьютеры в сетях TCP/IP. Крейг Хант перев. с англ. -BHV Киев, 1997.

92. Петере Э. Хаос и порядок на рынке капитала. М.: Мир, 2000. - 333с.

93. Пластиковые карты BashCard / Интернет-публикация. http:// www.bashcreditbank.com/BASHCARJD.

94. Платежные системы Internet. / Интернет-публикация.- http:// www.emoney.ru/

95. Половников В.А., и др. Оценивание точности и адекватности моделей экономического прогнозирования // Математическое моделирование экономических процессов: Сб. науч. тр./МЭСИ М., 1986. - С. 377.

96. Практическая передача данных: модемы, сети и протоколы. Ф. Джен-нингс; перев. с англ. М.: Мир, 1999.

97. Преображенский К.В. Платежные системы Интернет в России первые ласточки / Интернет-публикация. - http://www.emoney.ru/publish/s36.htm

98. Пятибратов А.П., Кириченко А.А., Гудыно Л.П. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации. Учебник под ред. А.П. Пятибратова. М.: Финансы и статистика, 1998.

99. РД 50-34.1 19.90. Методические указания. Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Архитектура локальных вычислительных сетей в системах промышленной автоматизации.

100. РД 50-34.698.90. Методические указания. Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Требования к содержанию документов.

101. Регламент доступа подразделений территориального банка Сбербанка России к информационным ресурсам сети INTERNET № 486-2р от 17.04.2001.

102. Рейтинги 100 крупных банков России. / Интернет-публикация. -http://www.exsperts.ru.

103. Рожков Л.П., Френкель А.А. Выбор оптимального параметра сглаживания в методе экспоненциального сглаживания. Основные проблемы и задачи научного прогнозирования. - М.: Наука, 1972.

104. Розин Б.Б. Распознавание образов в экономических исследованиях. М.: Статистика, 1973.

105. Романов А.Н., Одинцов Б.Е. Советующие системы в экономике: Учебное пособие для вузов,- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. 487 с.

106. Российская виртуальная лаборатория для экономистов и социологов, 1997. / Интернет-публикация. http://rvles.ieie.nsc.ru/

107. Руководство оператора «Автоматизированная информационная система «Депозитарий 3.0». М.: Изд-во Сбербанка РФ, 2002.

108. Руководство оператора «Автоматизированная система филиала: функциональная подсистема «Валютные операции». М.: Изд-во Сбербанка РФ, 2000.

109. Руководство оператора «Автоматизированная система филиала: функциональная подсистема «Кредитование». М.: Изд-во Сбербанка РФ, 2000.

110. Саати Т.Д. Элементы теории массового обслуживания и ее приложения: Пер. с англ. / Под. ред. И.Н. Коваленко, изд-е 2. М., 1971.

111. Сбербанк России 160 лет. История, современность, перспектива. Под ред. А.И. Казьмина, М.: «ЛК пресс» 2001.

112. Сетевые средства Microsoft Windows NT Server 4.0; перев. с англ. СПб.: -BHV Санкт-Петербург, 1997.

113. Сети предприятий на основе Windows NT для профессионалов. Стерн, Монти; перев. с англ. СПб.: Питер, 1999.

114. Сети ЭВМ: протоколы, стандарты, интерфейсы. Ю. Блэк; перев. с англ. -1990.

115. Стратонович Р.Л. Теория информации. -М.: Сов. Радио. 1975. - 424с.

116. Телеторговля, ЕТО. 1997г./ Интернет-публикация. http:// ieie.nsc.ru/~eto/ ttradе/ index.htm

117. Теория прогнозирования и принятия решений. Учеб. пособие. Под. ред. С.А. Саркисяна-М.: Высш. Школа, 1977. -351 с.

118. Томпсон Дж.М.Т. Неустойчивости и катастрофы в науке и технике: Пер. с англ. М.: Мир, 1985. - 254с.

119. Трисеев Ю.П. Долгосрочное прогнозирование экономических процессов (системные методы). Киев: Наукова Думка, 1987. - 132с.

120. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. М.: Наука, 1978.

121. Тютюник А.В., Шевелев А.С. Информационные технологии в банке. -М.: БДЦ-пресс, 2003.

122. Федеральная целевая программа «Электронная Россия». М.: Постановление Правительства РФ. 2001.

123. Федер Е. Фракталы. М.: Мир, 1991. - 143с. Френкель А.А. Математические методы анализа динамики и прогнозирования производительности труда. - М.: Наука, 1972.

124. Харрингтон Дж, Эсселинг К.С., Нимвеген Харм Ван. Оптимизация бизнес-процессов. Документирование, анализ, управление, оптимизация. 2002. -320 с.

125. Хенан Э. Анализ временных рядов. М.: Статистика, 1964. - 215с.

126. Хенан Э.Дж. Многомерные временные ряды. М.: Мир, 1986. - 346с.

127. Ховард Р.А. Динамическое прогнозирование и марковские процессы. -М.: Сов. радио, 1964. 365с.

128. Хубаев Г.Н. Обратная связь в системе управления обществом: исходные посылки при выборе варианта построения. Сб. Системные проблемы экономических технологий.- Ростов-на-Дону: РГУПС, 2000.

129. Цвылев Р.И., Постиндустриальное развития. Уроки для России., М.: Наука, 1996, 206 с.

130. Чувахин Н. Новости с переднего края. / Интернет-публикация. http:// www.ipclub.ru/press/ internet-news/

131. Чувиков С.В. Статистические характеристики информационных потоков на предприятиях хлебопродуктов. Сб. Информационные системы, экономика, управление трудом и производством: Ученые записки. Выпуск 6/Рост. гос. экон. ун-т. Ростов-на-Дону, 2001.- 124 с.

132. Чуев Ю.В., Михайлов Ю.Б., Кузьмин В.И. Прогнозирование количественных характеристик процессов. М., «Сов. радио», 1975. 400 с.

133. Шеннон К. Работа по теории информации и кибернетике. М.: Иностранная литература, 1963. - 53 с.

134. Эйснер Д. Использование пластиковых карточек "Золотая Корона" в современных условиях / Интернет-публикация. http://citforum.ru/abtec/ abtec96/189. shtml.

135. Экономика в новом информационном пространстве, РВЛЭС, 1997, / Интернет-публикация. http://rvles.ieie.nsc.ru/parinov/

136. Электронная коммерция набирает обороты, РОЦИТ, 1998, / Интернет-публикация. http://win.www.rocit.ru/rocit/infoworld.htm

137. Яковлев В.Л., Яковлева Г.Л., Лисицкий Л.А. Применение нейросетевых алгоритмов к анализу финансовых рынков. / Интернет-публикация. — http://neurnews.iu4.bmstu.ru/neurrews.html. 29.08.2002.

138. Яковлев В.Л., Яковлева Г.Л., Лисицкий Л.А. Создание математических моделей прогнозирования тенденций финансовых рынков, реализуемых при помощи нейросетевых алгоритмов. / Интернет-публикация. http:// neurnews.iu4.bmstu.ru/ neurnews.html. 29.08.2002.

139. Adelson R.M. The dynamic behavior of linear forecasting and scheduling rules. «Operational Research Quarterly», 1966, vol. 17, N 4.

140. Anguita D., Ridella S., Rovetta S. Limiting the effects of weight errors in feed forward networks using interval arithmetic/TProceedings of International Conference on Neural Networks (ICNN'96). USA, Washington, June 3-6, 1996. - Vol.1. -P. 414-417.

141. Autonomous Agents. / Интернет-публикация. http://www.isi.edu/isd/ АА97/ related-sites.html

142. Billings S.A. Hong X. Dual orthogonal radial function networks for nonlinear time series prediction // Neural Networks, 1998. 11. P. 479 - 493.

143. Bollerslev, Tim (1986) "Generalized Autoregressive Conditional Heteroske-das-ticity," Journal of Econometrics, 31, 307-327.

144. Bradford De Long J., Michael Froomkin A. The Next Economy. April 1997./ Интернет-публикация. http://www.law.miami.edu/~froomkin/articles/ newe-con.htm

145. Brown R. G. Smoothing forecasting and prediction of discrete times series. N. Y. Prentice Hall, 1963.

146. Brown R. G., Meyer R.F. The fundamental theorem of exponential smoothing. Operational Research, 1961, vol. 9, N 5.

147. Brown R., Rulkov N.F., Tracy E.R. Modeling and synchronizing chaotic sys tems from time-series data. Phys. Rev. E 49, 3784, 1994.

148. Brynjolfsson Erik, Yang Shinkyu. Information Technology and Productivity: A Review of the Literature, February 1996, MIT Sloan School of Management, Cambridge, Massachusetts. / Интернет-публикация. http://ccs.mit.edu/ CCSWP202/ index.html

149. Chan K.H, J.C.Hayya, J.K.Ord (1977) "A Note on Trend Removal Methods: The Case of polynomial versus vatiate differencing", Econometrica, 45, 737744.

150. Computer-Supported Cooperative Work. / Интернет-публикация. http:// www.usabilityfirst.com/cscw.html.

151. Cootner P., and ed. The random character of stock market prices. Cambridge: MIT Press, 1964b.

152. Dickey D.A. (1976) "Estimation and Hypothesis Testing for Nonstationary Time Series", Ph.D. dissertation, Iowa State University.

153. Dickey D.A., W.A. Fuller (1979) "Distribution of the Estimators for Autore-gres-sive Time Series with a Unit Root", Journal of the American Statistical Association, 74, 427-431.

154. Dickey, D.A., W.A. Fuller (1981) "Likelihood Ratio Statistics for Autore-gres-sive Time Series With a Unit Root", Econometrica, 49, 1057-1072.

155. Discussions, European Telework Online. / Интернет-публикация. -http://www.eto.org.uk/discuss/discuss.htm

156. Dolado H., T. Jenkinson, S. Sosvilla-Rivero (1990) "Cointegration and Unit Roots", Journal of Economic Surveys, 4, 243-273.

157. Douglass C. North, Economic Performance Through Time, The American Economic Review, June 1994, No. 3, 10 p.

158. Edwards P., Murray A. Modelling weight- and input-noise in MLP learning //Proceedings Of International Conference on Neural Networks (ICNN'96). USA, Washington, June 3-6, 1996. Vol.1. - P. 78-83.

159. Elbert Т., Ray W.J., Kowalik Z.J., Skinner J.E., Graf K.E., Birbaumer N. Chaos and physiology: Deterministic chaos in excitable cell assemblies. Phys. Rev. 74, (1994).

160. Elliott G., T.J. Rothenberg, J.H. Stock. Efficient Tests for an Autoregres-sive Unit Root, Econometrica, 64, 1996, 813-836.

161. Encyclopedia of the New Economy, WIRED May, 1998. / Интернет-публикация. http://www.hotwired.com/special/ene/

162. European Information Technology Observatory. / Интернет-публикация. -http://www.eto.org.uk/etd/media/releases/pr024.htm .

163. European Telework Online. / Интернет-публикация.-http.V/www.eto.org.uk/

164. Fifth Framework Programme, European Commission, 1998. / Интернет-публикация. http://www.eto.org.uk/fp5/

165. Forrester Report: Business Trade & Technology Strategies, July 1997; Forrester Report, People & Technology Strategies, October 1997. / Интернет-публикация. http://www.forrester.com/.

166. Fuller W.A. Introduction to Statistical Time Series, 2nd Ed, Wiley, New York, 1996.

167. G7 Conference: A Global Marketplace for Small and Medium-Sized Enterprises Bonn, Germany, 7th-9th April 1997. / Интернет-публикация.http://www.eto.org.uk/ttrade/g7-bonn/index.htm

168. Gragg J. More Efficient Estimation in the Presence of Heteroscedastic-ity of Unknown Form", Econometrica, 51, 1983, 751-763.

169. Grassberger P., Procaccia I. Estimation of the Kolmogorov entropy from a chaotic signal. Phys. Rev. A 28, 1983, 2591-2593.

170. Grassberger P., Procaccia I. Measuring the strangeness of strange attrac-tors. PhysicaD 9, 1983, 189-208.

171. Hamilton, James D. Time Series Analysis, Princeton University Press, Princeton. 1994.

172. Hatanaka M. Time Series-Based Econometrics: Unit Roots and Cointegra-tion, Oxford University Press. 1996.

173. Holland J. The dynamics of searches directed by Genetic Algorithms.In: Lee Y.S. (ed.) Evolution, Learning and Cognition. Word Scientific, Singapore, 1988.

174. International Trade Secretariat FIET,1996. / Интернет-публикация. -http://www.eclipse.co.uk/pens/bibby/textpt4.html

175. J.P. Schoffer. Los Alamatic (Ca) et al.: lEEEcomputer. soc. press, 1992. -VIII, 262p.

176. Jack M. Nilles, California Telecommuting Pilot Project, 1990. / Интернет-публикация. http://www.dpa.ca.gov/jobsnpay/telework/summary/flnexsu3.htm

177. Joel M. Podolny, Karen L. Page, Network Forms of Organization, Annual Review of Sociology, 1998, forthcoming

178. Kevin Kelly, New Rules for the New Economy, WIRED September, 1997. / Интернет-публикация. http://www.wired.eom/wired/5.09/newrules.html

179. Leybourne S.J. Testing for Unit Roots Using Forward and Reverse Dickey-Fuller Regressions, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 1995, 559-571.

180. Maddala G.S., In-Moo Kim. Unit Roots, Cointegration, and Structural Change. Cambridge University Press, Cambridge. 1998.

181. Massachusetts Telecommuting Initiative. / Интернет-публикация. http://www.magnet. state, ma.us/doer/programs/trans/telecomm.htm

182. Network Wizards Internet Domain Survey. / Интернет-публикация. -http ://nw. com/zone/WWW/top .html

183. Nicolas Negroponte, Being Digital, Hodder and Stoughton, London and Alfred Knopf, New York, 1995. / Интернет-публикация. http://www.lamp.ac.uk/ ~ewan/ reviews/negroponte.html

184. NUA публикует годовые оценки количества пользователей Интернет, апрель 1998./ Иятернет-публикация.-http.V/win. www.rocit.ra/rocit/ growing.htm

185. Second International Harvard Conference on Internet & Society, May, 1998. / Интернет-публикация. http://www.events.broadcast.com/edu/harvard/ conference/

186. Tatsuo Tanaka, Possible Economic Consequences of Digital Cash, First Monday Electronic Magazine. / Интернет-публикация, http://www.firstmonday.dk/ issues/ issue2/digitalcash/ .

187. Telecommute America. / Интернет-публикация. http://www.att.com/press/ 0797/970702.bsa.html.

188. The Emerging Digital Economy. / Интернет-публикация. -http://www.ecommerce.gov/emerging.htm.1. УТВЕРЖДАЮ»

189. Акт о внедрении Результатов диссертационной работы

190. Бурым Андрея Владимировича «Оптимизация автоматизированных информационных ресурсов банков» в учебный процесс

191. Наименование разработки: методика определения статистических характеристик распределения автоматизированных информационных ресурсов.

192. О внедрении результатов диссертационного исследования Бурыма А.В. на тему «Оптимизация автоматизированных информационных ресурсов банков»

193. Рекомендации автора по оптимальному формированию и развитию средств информатизации банков могут быть использованы финансовыми организациями финансового рынка региона.

194. Заместитель управляющего Ставролол ьским филиал ом Банка «Возрождение» (ОАО) -- ' * " V ™ И. С. Та пси ев1. Ь \

195. Ответьте, пожалуйста, на приведенные вопросы о состоянии и проблемах информатизации банковской деятельности.

196. Насколько перечисленные факторы обеспечивают успех банка на рынке?

197. Информационные технологии сервисного обслуживания Рейтинговое положение Государственное участие (более 50% акций) Другие факторы

198. Какова, по Вашему мнению, роль банков в современной экономике?

199. Пользовались ли Вы автоматизированными банковскими технологиями?1. Если «да», то как часто?до 1 раза в месяц;чаще;реже.

200. Хотели бы Вы больше использовать автоматизированные банковские технологии? Насколько банки в настоящее время предоставляют автоматизированные услуги?

201. Достаточно Недостаточно Излишне

202. Назовите банки, которые используют в своей работе все необходимые клиенту технологии:

203. Нуждается ли Сбербанк России в автоматизации своей деятельности?1. Да Нет В перспективе

204. Каким образом Вы получаете информацию об автоматизированных услугах банков?из газет, журналов, телевидения;от коллег;от специалистов;из собственного опыта;

205. Приведите причины неустойчивости банков России:

206. Как Вы распределяете (или распределили бы) банковские вклады по доходности и долгосрочности вложений при сумме средств:

207. Характер Вашей деятельности:

208. Отрасль экономики (народного хозяйства):

209. Ваш возрастВаше образование: начальное среднее высшее