Система принятия управленческих решений при кредитовании металлургических предприятий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Маркарян, Анна Оганесовна

• Маркарян, Анна Оганесовна
• кандидат технических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат технических наук Маркарян, Анна Оганесовна

ВВЕДЕНИЕ.

АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КРЕДИТОВАНИЕМ ' МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИХ ПРЕДПРИЯТИЙ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ У' ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1 Анализ особенностей явлений и процессов кредитной деятельности банка как объекта исследования.

1.2 Сравнительное исследование подходов к моделированию кредитного процесса.

1.3 Анализ принципов разработок систем управления кредитованием.

I 1.4 Постановка задач управления кредитованием металлургических предприятий.

Выводы по главе 1.

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ХАРАКТЕРИСТИК ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ КРЕДИТОВАНИЕМ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИХ ПРЕДПРИЯТИЙ

2.1 Анализ организационной структуры банка в задаче управления кредитованием.

2.2 Анализ показателей кредитной деятельности банка.

2.3 Анализ кредитных вложений в металлургическую промышленность.

2.4 Формализация системы кредитных характеристик.

2.5 Классификация переменных системы управления кредитованием.

Выводы по главе 2.

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОПИСАНИЯ КРЕДИТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК.

3.1 Разработка математической модели описания динамики кредитных характеристик.

3.2 Параметрическая идентификация модели.

3.3 Проверка адекватности математической модели кредитного процесса

3.4 Формализация задач принятия решений при кредитовании металлургических предприятий.

Выводы по главе 3.

РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ СИСТЕМЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ КРЕДИТОВАНИИ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИХ ПРЕДПРИЯТИЙ.

4.1 Формирование структуры системы принятия решений при кредитовании металлургических предприятий.

4.2 Разработка специального программного обеспечения системы.

4.3 Оценка эффективности решений системы при кредитовании предприятий металлургической отрасли.

Выводы по главе 4.

ВЫВОДЫ.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Система принятия управленческих решений при кредитовании металлургических предприятий»

Актуальность темы. В современных условиях экономической деятельности металлургические предприятия испытывают острый дефицит собственных оборотных средств. С другой стороны, отсутствие централизованного финансирования ограничивает возможности модернизации и реконструкции производства. Дефицит оборотных средств определяет актуальность задачи краткосрочного кредитования, а цели и задачи развития металлургической отрасли - долгосрочного кредитования.

Правильная организация процесса кредитования, разработка эффективной и гибкой системы управления кредитными операциями являются основой финансовой стабильности металлургических предприятий.

В процессе проведения кредитных операций металлургические предпри- . ятия неадекватно оценивают свои возможности по погашению кредитов, вследствие чего возрастают долговые обязательства предприятий, а банки сталкиваются с кредитным риском неуплаты заемщиком основного долга и процентов, причитающихся кредитору. Субъективный фактор при выдаче кредитов приводит к увеличению кредитного риска. В связи с этим возникает необходимость объективной оценки кредитоспособности металлургических предприятий и определения условий кредитных договоров.

Аккумулируя денежные средства, привлекаемые с расчетных счетов металлургических предприятий, банки превращают их в источник финансового обеспечения хозяйственной деятельности на условиях возвратности, срочности и платности в виде процентов. Чрезмерное привлечение средств повышает потенциальную угрозу неплатежеспособности коммерческого банка. В связи с этим возникает задача прогноза поступлений банковских средств и формирования кредитных ресурсов.

В таких условиях является актуальной разработка инструментария диалогового принятия решений экономическими службами металлургических предприятий и банков относительно объемов, сроков и процентных ставок кредитов, динамического прогноза кредитных характеристик, планирования и оперативного управления кредитованием.

Целью диссертационного исследования является создание системы диалогового принятия решений при планировании и оперативном управлении процессом кредитования металлургических предприятий, позволяющей формировать кредитные ресурсы банков и определять объемы, сроки и процентные ставки по кредитам таким образом, чтобы удовлетворять потребности металлургических предприятий.

Задачи исследования. Достижению поставленной цели подчинено решение следующих задач:

- системный анализ особенностей процессов кредитования металлургических предприятий, функционирования существующей структуры управления кредитованием с целью выявления характеристик, взаимосвязей, причинно-следственных закономерностей и факторов, влияющих на принятие решений при выдаче кредитов предприятиям металлургической отрасли;

- создание структуры системы диалогового принятия решений при кредитовании металлургических предприятий;

- разработка аналитических моделей описания динамики кредитных характеристик;

- экономическая постановка задач управления кредитным процессом, формализация целевых функций планирования и оперативного управления кредитованием;

- оценка эффективности решений задач управления кредитованием металлургических предприятий;

- разработка специального программного обеспечения системы принятия решений при кредитовании металлургических предприятий.

Методы исследования: теория множеств при формализации характеристик задач кредитования; теория дифференциальных уравнений при разработке математических моделей описания кредитных характеристик; численные методы, используемые в алгоритмах решения уравнений; методы оптимизации в задаче поиска экстремумов функционалов цели; теория вероятностей и математическая статистика в задаче оценки эффективности решения задач управления кредитованием и сопоставления результатов внедрения программного комплекса.

Объект исследования - система принятия решений при кредитовании.

Предмет исследования - специальное математическое и программное обеспечение системы принятия решений при кредитовании.

Автор выносит на защиту:

- постановку и формализацию задач принятия решений при кредитовании металлургических предприятий;

- математические модели описания динамики кредитных показателей;

- алгоритмы системы принятия диалоговых решений при управлении кредитованием металлургических предприятий.

Научная новизна полученных результатов:

- разработаны критерии определения объемов, сроков и процентных ставок кредитования металлургических предприятий, что позволяет реализовать пополнение оборотных средств в оперативном режиме управления кредитованием, а средства для модернизации и реконструкции - в режиме планирования;

- создана эффективная структура и определен состав диалоговой системы принятия решений с идентификатором в контуре управления, инвариантной относительно особенностей предприятий и банков, участвующих в процессе кредитования;

- разработана математическая модель описания движения средств, формирования кредитных ресурсов и удовлетворения кредитных заявок, позволяющая согласовывать интересы кредитующихся металлургических предприятий и банка;

- формализованы условия кредитных договоров и логические правила их оценивания, что дает возможность на основании априорной информации о кредитной предыстории металлургического предприятия вырабатывать и принимать эффективные решения по кредитованию, как со стороны предприятия, так и со стороны банка.

Практическая значимость полученных результатов состоит в следующем:

- предложенные в работе алгоритмы и математические модели позволяют осуществлять прогноз динамики кредитных показателей на любой заданный период, что дает возможность уменьшать долговую нагрузку металлургических предприятий при использовании кредитов в пополнении оборотных средств и уменьшать степень риска невозврата средств, используемых при долгосрочном кредитовании в задачах развития металлургической отрасли;

- система принятия решений при кредитовании представлена как параметрическая структура с идентификатором в контуре управления, которая может быть адаптирована в любом отделении банка и использована при кредитовании как металлургических предприятий, так и предприятий других отраслей. Эта система может быть использована экономическими службами металлургических предприятий для анализа кредитоспособности и формирования заявок на кредит;

- созданное информационное и программное обеспечение позволяет экономическим службам металлургических предприятий и банков оценивать долговые обязательства по кредитам и экономическую эффективность кредитования и принимать решения относительно условий кредитных договоров. Кроме того, оно дает возможность формировать плановый кредитный портфель и оперативно принимать решения при возникновении непредвиденных ситуаций, что способствует рациональному регулированию денежных потоков банка и эффективному использованию средств кредитуемыми предприятиями.

Внедрение результатов. Разработанное специальное математическое и программное обеспечение системы планирования и оперативного управления кредитованием внедрено в Донецком отделении АКИБ «Укрсиббанк», что подтверждено соответствующим актом.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах:

- Международная молодежная научная конференция «XXYIII Гагаринские чтения» (Москва, 2002);

- III Всеукраинская конференция молодых ученых «Информационные технологии в науке, образовании и технике» (Черкассы, 2002);

- IV Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Системный анализ и информационные технологии» (Киев, 2002);

- IX Международная научно-практическая конференции «Автоматика -2002» (Донецк, 2002);

- IX Всеукраинская научная конференция «Современные проблемы прикладной математики и информатики» (Львов, 2002);

- научные семинары «Моделирование, идентификация и синтез систем управления» (Донецк, 2001-2004).

Связь работы с научными программами и темами. Диссертационная работа выполнялась в Донецком государственном институте искусственного интеллекта как составная часть научно-исследовательской работы Министерства образования и науки Украины «Создание и применение систем искусственного интеллекта хозяйственного значения», шифр ICK-2004, регистрационный номер 0104U000120, в которой автор участвовал в качестве исполнителя подраздела темы.

Личный вклад соискателя. Все результаты диссертации получены автором самостоятельно и заключаются в следующем: в работах [101, 102] на основании поставленной задачи проведена формализация и структуризация системы кредитования банка, работы [90, 92] посвящены исследованию особенностей алгоритма автоматизированной системы управления кредитованием, в работах [91, 93, 94] разработаны аналитические модели прогноза кредитных показателей, в [75] осуществлена экономическая и формальная постановка задачи оптимального управления кредитованием. В совместных работах диссертанту принадлежат: [75] - формальная постановка задачи управления кредитованием, [101], [102] - основы структуризации системных характеристик банковского кредитования. В работах [90] - [95] соавторов нет.

Соответствие содержания диссертации паспорту специальности. Работа соответствует следующим положениям паспорта ВАК по специальности 05.13.01 - «Системный анализ, управление и обработка информации (металлургия)»:

- п. 2 - формализация и постановка задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации;

- п. 3 — разработка критериев и моделей описания и оценки эффективности решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации;

- п. 5 - разработка специального математического и программного обеспечения систем анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации.

Публикации. По результатам диссертации опубликовано 9 научных работ, из них 4 статьи в специализированных профессиональных журналах и 5 публикаций в сборниках научных конференций и форумов. •

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех разделов основного содержания, выводов и приложения. Общий объем работы - 181 страница. Диссертация содержит 36 рисунков, 28 таблиц, список использованных литературных источников из 152 наименований на 12 страницах и приложения на 20 страницах.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Маркарян, Анна Оганесовна

выводы

В диссертационной работе предложено, апробировано и внедрено специальное математическое и программное обеспечение системы принятия решений при кредитовании, позволяющее принимать эффективные решения относительно условий кредитования в режиме планирования и оперативного управления. Получены следующие научные и практические результаты:

1. Проведен системный анализ особенностей процессов кредитования металлургических предприятий, функционирования существующей структуры управления кредитованием с целью выявления характеристик, взаимосвязей, причинно-следственных закономерностей и факторов, влияющих на принятие решений при выдаче кредитов предприятиям металлургической отрасли, на основании которого определена актуальность диссертационного исследования.

2. Представлена структура системы принятия решений, состоящая из подсистем: формирования кредитных ресурсов, анализа кредитоспособности металлургических предприятий, планирования и оперативного управления, которая, в отличие от существующих правил оценки экономической ситуации, позволяет принимать объективные решения относительно условий кредитования и эффективно распределять кредитные ресурсы в зависимости от их объемов и кредитных заявок как при планировании кредитного портфеля, так и в режиме оперативного управления кредитованием. Это позволяет удовлетворять заявки металлургических предприятий на пополнение оборотных средств и финансировать долгосрочные программы развития металлургической отрасли.

3. Осуществлена разработка математической модели описания движения кредитных ресурсов, заявок на кредит, ссудной и процентной задолженности и условий кредитных договоров. Прогнозирование по предложенной модели, в отличие от существующих, происходит на трех уровнях, что позволяет рационально формировать и инвестировать свободные ресурсы в кредитные операции согласно объему заявок и целевому использованию кредитных средств металлургическими предприятиями при нестационарности кредитного процесса. Математическая модель представлена в виде системы связных обыкновенных нелинейных дифференциальных уравнений и является моделью-структурой, которая может быть использована при управлении кредитованием совокупности различных предприятий любого банка.

4. Разработаны критерии принятия решений по кредитованию, которые учитывают экономические потребности металлургических предприятий в кредитах, их долговые обязательства, заявляемые условия кредитования в эквивалентном соотношении с предложениями банков относительно объемов, временного регламента и процентных ставок заявляемых кредитов. Это позволяет осуществлять двустороннее оценивание условий кредитных договоров в краткосрочном и долгосрочном кредитовании.

5. Разработаны функциональные схемы подсистем, входящих в систему принятия решений кредитованием с учетом логико-формальных взаимосвязей, позволяющих на основании априорной информации о кредитной предыстории предприятия вырабатывать и принимать эффективные решения относительно условий кредитования. Система представлена в виде параметрической структуры с идентификатором в контуре управления и предусматривает функционирование в двух режимах: адаптации и управления, может быть внедрена в любую банковскую структуру и использована при кредитовании предприятий любой отрасли. Возможно использование системы экономическими службами металлургических предприятий при оценке целесообразности кредитования.

6. Создано специальное математическое и программное обеспечение диалоговой системы принятия решений, инвариантное относительно структуры кредитуемых предприятий, банка и многообразия систем кредитования. Проведено численное исследование функционирования этого обеспечения по объемам и целям кредитования металлургических предприятий, которое подтвердило возможность осуществлять кредитную политику удовлетворения экономических потребностей предприятий металлургического комплекса.

7. Проведена оценка эффективности принимаемых решений при кредитовании металлургических предприятий, которая показала, что внедрение системы позволило уменьшить долговую нагрузку металлургических предприятий на 8,4% и увеличить доход банка на 15%, что подтверждено актом внедрения.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Маркарян, Анна Оганесовна, 2005 год

1. Абовский Н.П. Творчество: системный поход, законы развития принятия решений. М.: СИНТЕГ, 1998. 296 с.

2. Авраменко В. П. Управление производством в условиях неопределенности. Киев: УМК ВО, 1992. - 48 с.

3. Автоматизированные системы управления предприятиями // Под ред. В.Н. Четверякова. М.: Высшая школа, 1979. - 424 с.

4. Алгоритмы динамического синтеза нелинейных автоматических систем. /А.А. Воронов, И.А. Орурук, Л.А. Осипов и др.; Под ред. А. А. Воронова -СПб.: Энергоатомиздат. Санкт-Петербургское издание, 1992. - 334 с.

5. Альгин А.П. Грани экономического риска. М.: Знание, 1991 - 138 с.

6. Андерсен Б. Бизнес-процессы. Инструменты совершенствования. М.: Стандарты и качество, 2004.- 272 с.

7. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М.: Финансы и статистика, 2001. - 366 с.

8. Ансофф И. Стратегическое управление. М.: Экономика, 1989 - 388 с.

9. Арджаганян С.И., Аушев В.Ф. Банки данных в автоматизированных системах. М.: ЦНИИТЭИ приборостроения, 1975. - 32 с.

10. Ю.Архангельский А .Я. Программирование в Delphi 7. М.: Изд-во Бином-Пресс, 2003.- 1152 с.

11. П.Асанов А.А., Борисенко П.В., Ларичев О.И., Нарыжный Е.В., Ройензон Г.В. Метод многокритериальной классификации ЦИКЛ и его применение для анализа кредитного риска. // Экономика и математические методы. 2001. - Т. 37, № 2-С.14-21

12. Бакаев А. А., Костина Н. И., Яровицкий Н. В. Имитационные модели в экономике. Киев: Наук, думка, 1978. - 302с.

13. Баканов М. И., Шеремет А. Д. Теория экономического анализа. М.: Финансы и статистика, 1993. - 228 с.

14. Балабанов И.Т. Риск — менеджмент. М.: Финансы и статистика, 1996. -188 с.

15. Беллман Р. Динамическое программирование и современная теория управления. М.: Наука. 1969 - 120 с.

16. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных: Пер.с англ. М.: Мир, 1989. - 540 с.

17. Блауберг И.В., Юдин Э.Г. Становление и сущность системного подхода. -М.: Наука, 1973.- 112с.

18. Бобровников И.Д., Сорокина А.А. Конгресс IFIP-1974. Системы управления базами данных и информационные системы. //Зарубежная радиоэлектроника. 1975. - №4. - С.99-119.

19. Бодянский Е. В. Адаптивные системы управления с прогнозирующими моделями // Специальные методы идентификации, проектирования и живучесть систем управления. К.: Вища школа, 1990. - С. 169 - 226.

20. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. М.: Мир, 1974, вып. 1, 406 с.

21. Бондаренко М.Ф., Моторин М.Ф., Соловьева Е.А. Моделирование и проектирование бизнес-систем: методы, стандарты, технологии. Харьков: Компания СМИТ, 2004. - 272 с.

22. Бородин А. В. Математические модели управления кредитным портфелем коммерческого банка. Йошкар-Ола, 1998. - 166 с.

23. Бритченко И. Г. Банковский маркетинг: организация процессов инвестирования / НАН Украины, институт экономико-правовых исследований. Донецк: Лебедь, 1997. - 199 с.

24. Булавский В.А. Управление динамикой экономической системы через внешнее потребление. Экономика и математические методы. - 1995. - Т. 31, вып. 2.-С. 106-114.

25. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Как управлять проектами. М.: СИНТЕГ, 1997.- 188 с.

26. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978. -399с.

27. Бухвалов А. В. Финансовые вычисления для профессионалов: настольная книга финансиста и менеджера / Александр Бухвалов, Вера Бухвалова, Александр Идельсон. БХВ. Петербург, 2001. - 316 с.

28. Бэстенс В., Вуд Д. Нейронные сети и финансовые рынки: принятие решений в торговых операциях: Пер. с англ. М.: ТВП, 1997. - 240 с.

29. Ван Хорн Дж. К. Основы управления финансами. М.: Финансы и статистика, 1997. - 799 с.

30. Ванюрихин Г.И. Проблемы управления экономическими процессами и возможности их решения на основе самоорганизации по А.А. Красовскому // Автоматика и телемеханика. М.: Наука. - 2001. - №7. - С.72-81.

31. Васильев Ф. П. Численные методы решения экстремальных задач. — М.: Наука, 1988.-552 с.

32. Васильченко Н.Г. Современная система управления предприятием. М.: Интел-Синтез, 2003. - 320 с.

33. Васюренко О. В. Банковские операции. К.: Знание, 2000. - 348 с.

34. Ватник П.А. Статистические методы оперативного управления производством. М.: Статистика, 1978. - 240 с.

35. Волошинов В.В., Левитин Е.С. Экстремальные ограничения в моделях инвестиционных программ с финансовым механизмом обеспечения предстоящих выплат // Экономика и математические методы. 1996. — Т. 32, вып. 2. - С. 117-127.

36. Галиц Л. Финансовая инженерия: инструменты и способы управления финансовым риском: Пер. с англ. М.: ТВП, 1998. - 600 с.

37. Горбунов А.Р. Управление финансовыми потоками: схемы финансовых операций. Бюджетирование и контроль. Финансовая автоматизация. М.: Глобус, 2004. - 222 с.

38. Грачева М.В. Банковская система в развитых странах: Некоторые проблемы цифровых технологий. М.: Ось-89, 2003. - 95 с.

39. Гриценко В.И., Паньшин Б.Н. Информационная технология: вопросы развития и применения. К.: Наук, думка, 1988. - 500 с.

40. Грошово-кредитна пол^ика в УкраТш / Стельмах B.C., Сшфанов А. О., Гребеник H.I. та ш., ред. Мщенко B.I. К.: Знания, 2000. - 304 с.

41. Грюнинг X. Ван, Брайович Братанович С. Анализ банковских рисков. Система оценки корпоративного управления и управления финансовым риском: Пер. с англ. М.: Изд-во Весь мир, 2003. - 304 с.

42. Гуриев С.М., Поспелов И.Г. Модель деятельности банка при отсутствии инфляции и экономического роста. // Экономика и математические методы. -1997. Т. 33, Вып. 3-С. 141-146

43. Денежно-кредитные системы и конституционный процесс (игровой интенсив; социально-экономико-историческое моделирование) / НАН Украины; Под ред. Васильева А.В. Мариуполь: Б.И., 1998. - 73 с.

44. Диксон Дж. Проектирование систем: изобретательство, анализ и принятие решений. М.: Мир, 1969. - 440с.

45. Долан, Эдвин Дж., Кэмпбэлл К., Кэмпбэлл Р. Деньги, банковское дело и денежно-кредитная политика. М.: АНК; ТУРАН; ТКИССО, 1996. - 448 с.

46. Дружинин Г. В. Надежность автоматизированных систем. М.: Энергия, 1977.-536 с.

47. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования. М.: ЮНИТИ, 2003.-206 с.

48. Дунин-Барковский И.В., Смирнов Н.В. Теория вероятностей в технике. - М.: Гостехиздат, 1955. - 596 с.

49. Екушов А.И. Модели учета и анализа в коммерческом банке. М.: Бизнес и компьютер, 1997,- 203 с.

50. Екушов А.И. Модель пассивной эволюции в задачах анализа и управления // Банковские технологии. 1995. - №8. - С. 28-33.

51. Ермаков С. J1. Работа коммерческого банка по кредитованию заемщиков: Методические рекомендации. М.: АМС, 1995. - 184 с.

52. GpiHa A.M. Статистичне моделювання та прогнозування. К.: КНЕУ, 2001.- 170 с.

53. Завельский М.Г. Оптимальное планирование на предприятии. -М.:«Наука», 1970, 369 с.54.3аде JI.A. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // Математика сегодня. М.: Знание, 1974, С. 5-49.

54. Зубов В.И. Лекции по теории управления. М.: Наука, 1975. - 496 с.

55. Иванов В.В. Анализ временных рядов и прогнозирование экономических показателей. — Харьков: Изд-во ХНУ, 1999. 230 с.

56. Иванов В.В. Анализ надежности банка. М.: Русская деловая литература, 1996.-320 с.

57. Ивахненко А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. К.: Техшка, 1975. - 312 с.

58. Игнатеьева А.В., Максимцов М.М. Исследование систем управления. -М.: ЮНИТИ, 2000. 157 с.

59. Идрисов А.Б., Картышев С.В., Постников А.В. Стратегическое планирование и анализ эффективности инвестиций. М.: ФИЛИНТ, 1997. - 270 с.

60. Имитационное моделирование в оперативном управлении производством // Н.А. Соломатин и др. М.: Машиностроение, 1984. - 208 с.

61. Кади Дж. Количественные методы в экономике. М.: Мир, 1977. - 247 с.

62. Казаринов М. Ю. Детерминизм в сложных системах управления и самоорганизации. Л.: Изд-во Ленинградского университета, 1990. 168 с.

63. Касимова О. Ю. Введение в финансовую математику (анализ кредитных и инвестиционных операций). М.: Анкил, 2001. - 139с.

64. Кильдяшев Г.С., Френкель А.А. Анализ временных рядов и прогнозирование. -М.: Статистика, 1973. 104 с.

65. Киселева А.И. Коммерческие банки: модели и информационные технологии в процедурах принятия решений. М.: УРСС, 2002. - 398 с.

66. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. М.: Радио и Связь, 1990. - 540с.

67. Ковалев А.И., Привалов В.П. Анализ финансового состояния предприятия. М.: Центр экономики и маркетинга, 1995. - 192 с.

68. Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. М.: Финансы и статистика, 1996. - 432 с.

69. Ковязин А.Н., Востриков С.М. Архитектура, администрирование и разработка приложений баз данных в InterBase/Firebird/Yaffil. М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2002.-496 с.

70. Кокарева JI.B., Перевозчикова A.JL, Ющенко E.JI. Диалоговые системы и представление знаний. К.: Наукова думка, 1992. - 445 с.

71. Колинько Н.А., Цирлин A.M. Оптимальное управление в задачах о предельных возможностях необратимых термодинамических и экономических систем // Изв. АН. Теория и системы управления. 2003. - №1. — С. 61-77.

72. Количественные методы финансового анализа/ Под ред. С. Дж. Брауна: Пер. с англ.- М.: ИНФРА, 1996. 336 с.

73. Конюховский П.В. Микроэкономическое моделирование банковской деятельности. СПб: Питер, 2001. - 224 с.

74. Криводубский О.А., Маркарян А. О. Задача оптимального управления кредитованием. // Вестник НТУ «ХПИ». 2004. - № 36. - С. 18-22.

75. Краснощекое П. С, Петров А. А. Принципы построения моделей. М.: МГУ, 1983.-264 с.

76. Купчинский В.А., Улинич А.С. Система управления ресурсами банка. -М.: Экзамен, 2000. 224 с.

77. Курочкин С.В. Определение непрерывной ставки кредита по временному ряду срочных ставок. // Экономика и математические методы. 1997. — Т. 33, Вып. 3-С. 159-164.

78. Ладенко И. С. Имитационные системы. Новосибирск, 1981. - 300 с.

79. Лапишко М.Л. Основи фшансово-статистичного анал!зу економ!чних процеав. Льв'т: Св1т, 1995. - 327с.

80. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. М.: Логос, 2002. -392 с.

81. Левыкин В.М. Концепция создания распределенных информационных управляющих систем. // Автоматизированные системы управления и приборы автоматики. Выпуск 108.- Харьков: ХТУРЭ. - 1998. - С. 32-41.

82. Лимитовский М.А. Основы оценки инвестиционных и финансовых решений. М.: ТОО ДЕКА, 1997. - 184 с.

83. Литвак Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений. М.: Патен, 1996 -271 с.

84. Лук'яненко I., Городшченко Ю. Сучасш економетричш методи у фшан-сах. К.: Лггера, 2002. - 352 с.

85. Лукасевич И.Я. Анализ финансовых операций. Методы, модели, техника вычислений. М.: Финансы. ЮНИТИ, 1998. - 400 с.

86. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. М.: Финансы и статистика, 2003. - 416 с.

87. Льюис К. Д. Методы прогнозирования экономических показателей: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1986. - 133 с.

88. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя. М.: Наука, 1991.-432 с.

89. Маркарян А. О. Анализ особенностей интеллектуальной системы управления кредитованием. // Искусственный интеллект. 2002. - №1. - С. 46-51.

90. Маркарян А. О. Динамическая модель прогноза выдачи кредитов. // Искусственный интеллект. 2003. - №3. - С. 368-373.

91. Маркарян А.О. Нечеткое прогнозирование ликвидности политики кредитования // Тезисы докладов Международной молодежной научной конференции «XXYIII Гагаринские чтения». Том 8. - М.: МАТИ. - 2002. - С. 43-44.

92. Медницкий В.Г. Анализ экономической эффективности с помощью оптимизационных моделей // Экономика и математические методы. 1996. - Т. 32, вып. 2-С. 104-116.

93. Мелкумов Я. С. Экономическая оценка эффективности инвестиций. М.: ИКЦ «ДИС», 1997. 160 с.

94. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир, 1973. - 344 с.

95. Миркин Я. М. Банковские операции. Часть 3. Инвестиционные операции банков. М.: ИНФРА-М, 1996. - 140 с.

96. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.-488с.

97. Новаковская Э. Г., Маркарян А. О. Задача оценивания политики кредитования // HayKOBi пращ Донецького нацюнального техшчного ушверситету. -Випуск 47. Донецьк: ДонНТУ. - 2002. - С. 199-206.

98. Новаковская Э. Г., Маркарян А. О. Задача оценивания политики кредитования // Матер i ал и м1жнародноУ конференцн з управлшня. «Автоматика -2002». Том 2. - Донецьк: ДонНТУ. - 2002. - С. 67-68.

99. Основы построения АСУ // Под ред. В.И. Костюка. М.: Высшая школа, 1977. - 400 с.Пушкарь А.И. Модели управления развитием производственно-экономических систем. - Харьков: ХГЭУ, 1997. - 278 с.

100. Панков А.Р., Платонов Е.Н. Гарантирующие решения задачи квадратичного программирования с неточно заданными параметрами и их приложения в инвестировании // Изв. АН. Теория и системы управления. 2003. - №1. — С. 161-171.

101. Первозванский А.А. Математические модели в управлении производством. М.:«Наука», 1975. - 615 с.

102. Полак Э. Численные методы оптимизации: Единый подход. М., 1974. -376 с.

103. Поморина М. А. Планирование как основа управления деятельностью банка. М.: Финансы и статистика, 2002. - 382 с.

104. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления.- М.: Энергоиздат, 1981.

105. Постановление Правления НБУ «Положение НБУ о кредитовании» №246 от 28.09.1995 г.

106. Постановление Правления Проминвестбанка «Положение о порядке кредитования в филиалах Проминвестбанка» № 25 от 24.01.2000 г.

107. Пшеничный Б.Н., Данилин Ю.Ч. Численные методы в экстремальных задачах. М.: Наука, 1975. - 320 с.

108. Родионов И.И. Информационное обеспечение инвестиционно-кредитного цикла в банке. М.: МЦНОТИ, 1995. - 160 с.

109. Рожков И.М. Экономика предприятия с расширенным использованием финансовых моделей. М.: МИСиС, 2003. - 192 с.

110. Рыков А.С. Методы системного анализа: многокритериальная и нечеткая оптимизация, моделирование и экспертные оценки. М.: Экономика, 1999.- 192 с.

111. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Принятие решений. Организация систем. М.: Радио и связь, 1991. - 223 с.

112. Савчук В.П., Прилипко С.И., Величко Е.Г. Анализ и разработка инвестиционных проектов. К.: Абсолют-В, Эльга, 1999. - 304 с.

113. Свиридов В.В., Левыкин В.М., Шамша Б.В. Адаптивные интегрированные системы управления предприятием. Харьков: ХПИ, 1984. - 103 с.

114. Смирнова Г.Н., Сорокин А.А., Тельнов Ю.Ф. Проектирование экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика, 2001.-512 с.

115. Советов Б. Я. Основы построения АСУ. Л.: Высшая школа, 1975. -428 с.

116. Солженцев Е.Д., Карасев В.В. Логико-вероятностные модели риска в бизнесе с группами несовместных событий. // Экономика и математические методы. 2003. - Т. 39, №1 - С. 90-105.

117. Солянкин А.А. Компьютеризация финансового анализа и прогнозирования в банке. М.: Финстатинформ, 1998. - 96 с.

118. Статистическое моделирование и прогнозирование // Под ред. А.Г. Гранберга. М.: Финансы м статистика, 1984. - 240 с.

119. Субетто А.И. Становление и развитие сертификации "систем качества", систем управления качеством (на примере оборонного сектора) // Управленческое консультирование. 1999. - № 1. - С. 17-30.

120. Сухова Л. Ф. Практикум по анализу финансового состояния и оценке кредитоспособности банка-заемщика. М.: Финансы и статистика. 2003. — 152с.

121. Тихомиров Н.П., Дорохина Е.Ю. Эконометрика. М.: Экзамен, 2003. -512 с.

122. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере. М.: ИН-ФРА-М, 2003.-544 с.

123. Тятюшкин А.И. Многометодная технология для расчета оптимального управления // Изв. АН. Теория и системы управления. 2003. - №3. - С. 59-67.

124. Уотерман Д. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ. М.: Мир, 1989.-388 с.

125. Уотшем Т.Дж., Паррамоу К. Количественные методы в финансах: Пер. с англ. М.: ЮНИТИ, 1999. - 527 с.

126. Фомин Я.А., Тарловский Г.Р. Статистическая теория распознавания образов. М.: Радио и связь, 1986. - 264 с.

127. Ханк Дж.Э., Уичерн Д.У., Райте А.Дж. Бизнес-прогнозирование. М.: Вильяме, 2003. - 656 с.

128. Харрингтон Дж., Эсселинг К.С., Нимвеген Х.В. Оптимизация бизнес-процессов. Документирование, анализ, управление, оптимизация. СПб.: Азбука, БМикро, 2002. - 328 с.

129. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. М.: Мир, 1975. - 534 с.

130. Холден К., Томпсон Дж. Экономическое прогнозирование: Вступление: Пер. с англ. К.: Информтехника. - 1996. - 216 с.

131. Цвиркун А.Д. Основы синтеза структуры сложных систем. М.: Наука, 1982.-200 с.

132. Черкасов В. Е. Финансовый анализ в коммерческом банке. М.: ИН-ФРА-М, 1995.-272 с.

133. Чернецкий В.И., Дидук Г.А., Потапенко А.А. Математические методы и алгоритмы исследования автоматических систем / Под ред. В.И.Чернецкого -Л.: Энергия, 1970.-374 с.

134. Четыркин Е. М. Методы финансовых и коммерческих расчетов. М.: Дело Лтд, 1995.-320 с.

135. Четыркин Е., Васильева Н. Финансово-экономические расчеты. М.: Финансы и статистика, 1990. - 302 с.

136. Чураков Е.П. Математические методы обработки экспериментальных данных в экономике. М.: Финансы и статистика, 2004. — 240 с.

137. Шарп У. Ф., Александер Г. Дж., Бэйли Дж. В. Инвестиции: Пер. с англ. М.: Инфра-М, 2001. - 1028 с.

138. Шелобаев С.М. Математические методы и модели в экономике, финансах и бизнесе. М.: ЮНИТИ, 2000. - 367 с.

139. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. -М.: Мир, 1978.-418 с.

140. Шураков В.В. и др. Автоматизированное рабочее место для статистической обработки данных. М.: Финансы и статистика, 1990. - 287 с.

141. Эдварде Б. Руководство по кредитному менеджменту: Пер. с англ. М.: Инфра-М, 1996.-763 с.

142. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. Оценивание параметров и состояний: Пер. с англ. М.: Мир, 1975. - 688 с.

143. Экономико-математическое моделирование // Под ред. И.Н. Дрогобыц-кого. М.: Экзамен, 2004. - 800 с.

144. Юзбашев М.М., Манелля А.И. Статистический анализ тенденций развития. М.: Финансы и статистика, 1983. 207 с.

145. Brown R.G. Smoothing, forecasting and prediction of discrete time series. -NY: Prentice-Hall, 1963.-468 p.

146. Econometric models and economic forecasts // Robert S. Pendyck, Daniel L. Rubinfeld. NJ: McGraw-Hill, Inc., 1999. - 512 p.

147. Донецкого филиала АКИБ «Укрсиббанк» f^^^L ^ М-ЮГЖуравлев1. Аспирантка ДонГИИ1. Маркарян А.О.