WWW.KNIGA.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Книги, пособия, учебники, издания, публикации

 


Pages:   || 2 |

«БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА, ЭКОНОМИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА, УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ И СТРАХОВАНИЕ Сборник материалов Международной школы-семинара 29 октября–30 октября 2012 года ...»

-- [ Страница 1 ] --

Санкт-Петербургский государственный университет

Экономический факультет

БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА,

ЭКОНОМИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА,

УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ

И СТРАХОВАНИЕ

Сборник материалов

Международной школы-семинара

29 октября–30 октября 2012 года

Санкт-Петербург 2012 В сборник научных материалов международной школы-семинара «Бизнес-информатика, экономическая кибернетика, управление рисками и страхование», проводимого Санкт-Петербургским государственным университетом 29-30 октября 2012 года на базе кафедр экономической кибернетики, управления рисками и страхования, информационных систем в экономике экономического факультета СПбГУ, включены работы известных ученых, аспирантов и студентов, работающих в области математических и инструментальных методов экономики, управления рисками и страхования, из ряда вузов и организаций Санкт-Петербурга, Москвы, Калининграда, Перми, Тюмени, Уфы и других городов Российской Федерации, а также из вузов и научных организаций Латвии, Республики Беларусь и Республики Таджикистан.

ПЛЕНАРНЫЕ ДОКЛАДЫ И МАСТЕР-КЛАССЫ

Колесов Д.Н.

ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ОБЩЕГО РАВНОВЕСИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА

МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОСЛЕДСТВИЙВСТУПЛЕНИЯ РОССИИ

В ВТО.

Цель исследования состояла в том, чтобы определить эффект вступления России в ВТО.Есть экспертные оценки последствий поотдельным отраслям, но нужна интегральная оценка по макроэкономическим показателям.

Так есть ряд отраслей, которые выигрывают, в первую очередь это экспортные отрасли. Сырая нефть и вооружение не регулируются ВТО, поэтому объемы продаж нефти и газа не вырастут, но немного откроются для зарубежных инвестиций. Выигрывают: Металлургия (растет доступ к рынкам).Древесина (снижение пошлины с 25% до 7%). Минеральные удобрения, химическая продукциядр. экспортные отрасли Есть отрасли, которые проигрывают от вступления в ВТО. Сельское хозяйство (изменение структуры поддержки, даже при высокой степени защиты открытие рынков для импортной сельхозпродукции в целом ухудшает положение в отрасли ).



Машиностроение (оборудование, сельхозтехника, автопром). Пищевая промышленность (рост импорта). Легкая промышленность (рост импорта). Банки и страхование остаются закрытыми на длительный переходный период.

Чтобы оценить интегральный эффект надо знать межотраслевые взаимосвязи, определить влияние изменений в одной отрасли на другие отрасли.Нельзя суммировать выигрыши и потери по отраслям (ВВП, занятость, цены).Межотраслевой баланс Леонтьева «затраты-выпуск» возможен, но имеет существенные недостатки.

1. Линейные зависимости излишне упрощают взаимосвязи и не учитывают и зменение масштаба.

2. Модель ориентирована на плановые инструменты, предполагает равенство предложения и спроса.

3. Не учитывает рыночных механизмов влияния предложения и спроса на ц ены.

4. Плохо отражает финансовый сектор и финансовые рынки.

Вычислительные модели общего равновесия вальрасовского типа оказываются предпочтительнее поскольку в них используются нелинейные зависимости, чтопозволяет учитывать кумулятивные эффекты, а также они имитируют рыночные механизмы предложения и спроса. Они также обладают рядом недостатков, но получили более широкое признание и используются как основной инструментмакроэкономической оценки внешнеторговых эффектов (включая научно-исследовательские центры ВТО) В этих моделях экономика представлена как макроэкономическая система рынков (количество отраслей и соответствующее количество рынков определяется степенью агрегации и имеющейся статистикой).

рынки конечных товаров, потребляемых домашними хозяйствами продукции (- рынок конечной продукции, производимой j-ой отраслью, j=1…22);

exim - рынки экспортной и импортной продукции (-рынок экспортной продукции i-ой отрасли и импортной продукции, аналогичной продукции, производимой i-ой отраслью,i=1…22);

рынки промежуточной продукции (- рынок промежуточной продукции, производимой j-ой отраслью, j=1…22);

рынок инвестиционных товаров;

рынки рабочей силы (- рынок рабочей силы в i-ой отрасли хозяйства);

f – финансовые рынки, включающие в себя рынок акций – f1 ирынок кредитования– f2. Подразумевается, что последний включает в себя и рынок облигаций, опосредованный банками.

Предложение (т.е. объем производства данной отрасли) моделируется производственной функцией, зависящей от используемых факторов производства (труд, кап итал, продукция других отраслей).

Спрос определяется использованием продукции данной отрасли другими отраслями и конечным потребителем (домашними хозяйствами).

Часть выпущенного в отрасли продукта используется в производстве какой-то другой отрасли, другая часть уходит на инвестиции собственного производства, третья продается домашним хозяйствам как готовая продукция, четвертая продается внешнему мируна экспортном рынке. Агенты–производители торгуют между собой промежуточными и инвестиционными товарами На основании статистики межотраслевых связей строится матрица SAM (SocialAccountingMatrix – матрица социальных расчетов). Ее основу (клетку таблицы) составляет стоимость продукции i-ой отрасли, используемой в производстве jой отрасли.





Далее проводится калибровка модели. По прошлым статистическим данным находятся коэффициенты Предполагается, что в прошлом на всех рынках суммарное предложение было равно суммарному спросу и в соответствии с этим равенством сложился уровень цен.

После калибровки осуществляется пересчет по модели новых значений цен и объемов производства. Аналогично «невидимой руке рынка» в модели пошагово пересчитываются цены, соответствующие этим ценам объемы производства в каждой отрасли и потребляемые ресурсы. Пошаговый пересчет должен уменьшать дисбаланс предложения и спроса до тех пор, пока он не станет меньше пороговой величины (приближенное равенство предложения и спроса).

При новых (рассчитанных) значениях цен иобъемах производства по отраслям определяются макроэкономические показатели (ВВП, индекс цен, суммарный спрос на труд т.е. занятость, объем экспорта, импорта и др.). Это дает интеграль-ную оценку макроэкономических последствий от введенных шоковых воздействий.

Рассмотрим набор шоковых воздействий - изменения внешнеторговых условий (согласованные условия вступления России в ВТО):

Сокращение поддержки сельскому хозяйству в 2 раза Сокращение экспортной пошлины на древесину с 25% до 7% от стоимости.

Сокращение импортной пошлины на ввоз автомобилей с 30% до 25% от их стоимости.

Расчеты по рассматриваемой модели позволяют получить следующие выводы.

Изменения номинального ВВП в разных модификациях разнонаправлены, что не дает однозначного вывода о том, снизится ВВП или вырастет в результате вступления России в ВТО. Однако наблюдаемые изменения незначительны и находятся в пределах допустимой погрешности, что позволяет сделать вывод о том, что модель не показывает значимого изменения этого макропоказателя.

Ожидается, что в результате либерализации торговли вырастет как импорт, так и экспорт, чистый экспорт сократится.

Ожидается, что в результате принятых мер потребление упадет, а сбережения в ырастут.

При фиксировании импортных цен ожидается падение цен на товары отечественного производства.

Несмотря на недостатки этой модели (необходима межотраслевая статистика, слишком крупная агрегация по отраслям, плохо отражает природу финансовых рынков, различная интерпретация результатов) в целом видно, что общее воздействие на экономику от вступления России в ВТО в ближайшее время ожидается н езначительным. Это согласуется с мнением экспертов о том, что главные преимущества могут быть получены вследствие институциональных изменений.

Чернова Г.В.

АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ РОССИЙСКОГО СТРАХОВОГО РЫНКА

В УСЛОВИЯХ ВСТУПЛЕНИЯ РФ В ВТО

1. Условия присоединения российского страхового рынка к ВТО определяются положениями «Генерального соглашения по торговле услугами» (ГАТС), 1 которое определяет основы режима торговли услугами, права и обязательства членов ВТО, в том числе в сфере страхования.

2. Содержание влияния вступления РФ в ВТО на российский страховой рынок определяется его двойной институциональностью: с одной стороны, страхование является институтом социальной и финансовой защиты, а, с другой, - важнейшим инвестиционным институтом.

3. Влияние вступления РФ в ВТО на российское страхование как институт соц иальной и финансовой защиты и через него – на российскую экономику в целом может быть различным.

Положительное влияние фактора – развитие страхового рынка за счет:

Приложение 1В д оклада Рабочей группы по присоединению Российской Федерации к Всемирной торговой организации. WT/ACC/ RUS/70, WT/MIN(11)/ 2. 16 ноября 2011 го да.

расширения перечня страховых услуг, улучшения качества страховых услуг, повышения надежности страховой защиты, повышения конкуренции страховщиков (российских и иностранных).

К числу возможных отрицательных последствий вступления РФ в ВТО для российского страхования как института социальной и финансовой защиты и через него – для всей российской экономики в целом можно отнести:

допуск иностранного капитала к видам страхования, обслуживающим стратегически важные секторы экономики и работающим на них;

ослабление внимания к развитию национальной системы пере-страхования;

изменение правового и экономико-организационного механизма российского страхования с учетом требований ГАТС.

Вступление РФ в ВТО по условиям ГАТС предусматривает изменение экономико-организационного механизма функционирования российского страхования как института социальной и финансовой защиты, что связано с:

созданием единого режима для всех страховщиков;

расширением перечня трансграничных страховых услуг;

разрешением коммерческого присутствия в виде отделений (branches).

Влияние вступления РФ в ВТО на российское страхование как инвести ционный институт и через него – на российскую экономику, также может быть различным.

Содержание требований ВТО к российскому страхованию как к инвести ционному институту включает:

ослабление ограничений на увеличение иностранного капитала на российском страховом рынке, новое содержание понятия «иностранный капитал», новый порядок расчета доли иностранного участия в российском страховом Новой формой коммерческого присутствия иностранного капитала на российском страховом рынке становятся независимые отделения(branches). Возможные последствия, обусловленные их деятельностью, определяются предоставлением ими страховых услуг, а также их инвестиционной деятельностью.

Вывод.Для усиления роли российского страхования, имеющего двойную институциональность, необходима разработка комплекса мер, учитывающих требования ВТО, но в то же время обеспечивающих сохранение и развитие российского национального страхового рынка.

ПРОБЛЕМЫ,НАПРАВЛЕНИЯ И КРИТЕРИИОЦЕНИВАНИЯ КАЧЕСТВА

ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ В ЛАТВИИ: ОБОБЩЕНИЕ ПРАКТИЧЕСКОГО

В реферате обобщен многолетний практический опыт автора в разработке, реализации и аккредитации бакалаврских и магистерских учебных программ высшего образования в Латвии. В соответствии с действующим законодательством и внесенными в него изменениями, дополнениями и редакционной корректировкой рассмотрены два этапа в процессе аккредитации: 1) 1995-2010 гг. - аккредитация каждой учебной программы и 2) начиная с 2011 г. - аккредитация каждого направления учебных программ.

На первом этапе в соответствии с принятым законом 02.11.1995 г.каждая учебная программа высшего образования в каждой высшей школе проходила аккредитацию каждые шесть лет. При успешной оценке экспертов учебная программа аккредитовывалась на максимальный срок - 6 лет. При наличии существенных недостатков, которые с точки зрения экспертов возможно со временем устранить, учебная программа аккредитовывалась условно сроком на 2 года. При наличии более серьезных упущений и/или нарушений учебная программа не аккредитовывалась без права восстановления.

На втором этапе в соответствии с внесенными в Закон о высшей школе изменениями 14.07.2011 г., начиная с 1 августа 2011 года в каждой высшей школе каждые шесть лет должна будет проходить аккредитация каждого направленияучебных программ. В каждой высшей школе в соответствии с ее спецификой уже сложились определенные направления учебных программ. В Латвийском университете насчитывается 12 направлений, в которые включены 144 учебных программы. Из них на факультете Экономики и менеджмента направление Экономика включает 12 учебных программ (в том числе: 1 докторская, 2 академические и 3 профессиональные магистерские, 2 академические и 4 профессиональныебакалаврские программы), а направлениеУправление и администрирование– 7 учебных программ (в том числе: 1 докторская, 2 академические и 2 профессиональные магистерские, академическая и 1 профес-сиональнаябакалаврская программа).

Первые бакалаврские, магистерские и докторские учебные программы, разработанные в первой половине 90-х годов, до принятия изменений в Законе о высшей школе 14.07.2011 прошли 3 аккредитационных периода: 1997, 2003 и 2009 гг.

В соответствии с требованиями подготовленный аккредитационный материал включал в себя два раздела, отражающих все основные аспекты содержания и реализации учебной программы за предыдущие 6 лет:

1.

Самооценка. В этот раздел включались 14 подразделов, в которых необходимо было текстульно сформулировать цель, задачи и планируемые результатыреализации учебной программы, дать оценку на перспективу с точки зрения государственных интересов Латвии, сравнить учебную программу с родственными учебными программами в других высших школах Латвии и стран ЕС, описать организацию учебной программы, финансовые источники и обеспечение инфраструктуры, условия иматрикуляции, практическую реализацию и системуоценивания, объяснить динамику и тенденции в составе студентов и академического персонала, охарактеризовать занятый вспомогательный персонал и структурные подразделения, оц енить внешние связи (сотрудничество с работодателями, сотрудничество с родственными учебными программами в Латвии и за границей), разработать план развития на предстоящие 6 лет, осуществить SVID анализ.

2. Приложения. Во второй раздел включались 16 приложений, в которых главным образом содержалась количественная и другая информация об учебной программе, существенно дополняющая первый раздел аккредитационного материала.

В приложения необходимо было включить учебный план; описание каждого учебного курса, распечатанного из LUIS; изменения в количестве и структуре студентов; анкеты опроса и статистическое обобщение ответов студентов, выпускников и работодателей; список академического персонала и их CV; список финансируемых международных научных проектов, договоров, грантовАкадемии наукЛатвии; сп исок публикаций; расчет затрат на реализацию учебной программы; методические указания для разработки соответствующей работы – бакалаврской, магистерской или же докторской; отзывы на учебную программу из других высших школ Латвии и других стран ЕС; рекламные и информационные материалы об учебной программе; и другие.

Важнейшие проблемы, выявленные в процессе аккредитации каждой учебной программы:

дублирование содержания родственных учебных программ в рамках одной дублирование содержания учебных программ одного профиля в разных отсутствие согласованности создаваемых новых учебных программ одного профиля с уже существующими учебными программами одного уровня или отсутствие согласованности в создании новых учебных программ одного профиля, но разного уровня и типа, избыточное количество учебных программ одного профиля, недостаточное количество штатных преподавателей, ограниченность ресурсного обеспечения, отсутствие или неполнота базы данных о студентах и академическом персонале, субъективность оценок экспертов, возможности оплаты работы экспертов, недостаточная эффективность управления реализацией учебных программ, невозможность объективной оценки стратегического значения учебной программы для долговременного динамичного развития высшей школы.

Большую часть этих проблем возможно решить с переходом на аккредитацию каждого направления учебных программ.

В 2011/2012 учебном годув рамках финансируемого Европейским Социальным фондом проекта Оценивание учебных программ высшего образования и предложения для повышения их качества Совет по высшему образованию провел экспертизу учебных программ высшего образования во всех высших школах Латвии. Экспертизу осуществляли комиссии экспертов с привлечением зарубежных специалистов и работодателей из Латвии. Фактически эта была апробация принятых и зменений в Закон о высшей школе 14.07.2011.

В соответствии с требованиями подготовленный аккредитационный материал включал в себя один раздел – Самооценка, отражающий все основные аспекты содержания и реализации учебной программы за период после последней ее аккредитации или за предыдущие 3 года. Основное внимание во всех 14 подразделахудел ялось новейшей информации об учебной программе (ее динамичность), отсутствия в ней дублирования, ее стабильности (долговечности), конкурентоспособности, сотрудничеству, экспортной способности и ресурсам.Желательным был отдельный подраздел – Обеспечение качества и гарантии. В целом подготовленный аккредитационный материалдолжен был дать возможность экспертам заполнить анкету эксперта по 4 группам критериев оцениваниякачества учебной программы:

1 группа оценивания–Качество (19 критериев, объединенных в 6 аспектов оценивания): цели и задачи, содержание и организация учебного процесса, оценивание учебного процесса и знаний, обеспечение и управление учебного процесса, научноис-следовательская работа академического персонала и студентов, обеспечение качества и гарантии.

2 группа оценивания–Ресурсы (11 критериев), 3 группа оценивания–Стабильность (долговечность) (18 критериев), 4 группа оценивания–Сотрудничество, дублирование (14 критериев).

Каждая группа критериев оценивания учебной программы по представленному в аккредационном материале разделу Самооценка дополнялась требованием создания баз данных, содержащих количественные показатели, характеризующие разв итие учебной программы. Часть баз данных создавалась за последние три учебных года (2008/2009, 2009/2010 и 2010/2011 гг.), а некоторые базы данных включали количественные показатели начиная с 2001 года.

Каждая из 4 группкритериев оценивалась отдельно по пятибальной шкале, предварительно анализируя и обобщая соответствуюшие оценки по каждому критерию внутри группы по четырехбальной шкале:

«5» – по крайней мере 90% критериев в группе оценены на «отлично» (4), не более 10% критериев оценены на «хорошо» (3);

«4» – по крайней мере 70% критериев в группе оценены на «отлично» (4), не более 30% критериев оценены на «хорошо» (3). В том числе допускалось, что оценка по не более 10% критериев была «удовлетворительной» (2);

«3» – по крайней мере 70% критериев в группе оценены на «отлично» (4) или на «хорошо» (3), не более 30% критериев оценены на «удовлетворительно» (2). В том числе допускалось, что оценка по не более 10% критериев была «неудовлетворительно» (1);

«2» – по крайней мере 70% критериев в группе оценены на «отлично» (4), «хорошо» (3) или «удовлетворительно» (2), не более 30% критериев оценены на «неудовлетворительно» (1);

«1» – оценки критерие в группе не соответствуют требованиям, что не позволяет их оценить выше.

Обшая оценка по каждой из 4 групп критериев оценивания учебной программы в соответствующем направлении определяла ее включение в одну из трех групп учебных программ:

1 группа – учебные программы, оцененные экспертами как стабильные (долговечные), обеспечивающие конкурентную и экспортную способность;

2 группа – учебные программы, для стабильного (долговечного) существования которых необходимы улучшения;

3 группа – учебные программы, не соответствующие требованиям и которые необходимо ликвидировать.

В Латвийском университете на факультете Экономики и менеджмента направление Экономика и направлениеУправление и администрированиевключают в себя академические и профессиональные учебные программы бакалавра и магистра, а также специализацию (например: управление бизнес-информацией, информационные системы управления, среда и управление предпринимательской деятельностью, аналитическая экономика, математическая экономика) и учебные курсы (например:

экономическая информатика, технологии интеллектуального анализа бизнес-дат, информационные системы логистики, информационные системы предприятия, проектирование базы данных, операционные системы, серверы и защита сетей, Эторговля и системы платежей, анимация и мультимедии в интернете, маркетинг в интернете, информационные системы управления, экспертные системы и искусственный интеллект, системы электронного бизнеса, теория вероятностей и математическая статистика, финансовая эконометрия, управление запасами и моделирование, эконометрия, теория и методы оптимизации, математическая экономика, оценивание и прогнозирование экономических ситуаций, теория оптимизации, теория моделирования, методыпрогнозирования, методы оценивания конкурентоспособности предпринимательской деятельности, моделирование социальных процессов, маркетинговые исследования, принятие решений и управление рисками, теория страхования, финансы страхования, страхование жизни, бухгалтерский учет и анализ деятельности учреждений страхования, страховое право) в них, связанные с использованием бизнес-информатики, методов количественного анализа в экономике и менеджменте, управления рисками и страхованием.

В реферате рассматривается действующая система финансирования высшего образования в Латвии в соответствии с принятыми 10 ноября 2009 г. Положениями Кабинета ми-нистров. В них определен порядокрасчета и присвоения базового финансирования зарегистрированным в регистре научных институций государственным научным институтам, государственным ВУЗам и их научным институтам. Формула расчета общей суммы базового финансирования:

I – финансовые средства для содержания научной институции;

P – финансовые средства для оплаты труда научного персонала (в соответствии с нормативными актами избранных и включенных в базу данных научного персонала Академии наук Латвии ведущих исследователей, исследователей и научныхассистентов);

At – коэффициент развития научной институции.

Система финансирования высшего образования в Латвии широко и остро дискутируется, критикуется как расчет обшей суммы базового финансирования, так и ее составляющих. В реферате обобшаются и анализируются основные вопросы дискуссии, обсуждаемые предложения и практические рекомендации по созданию н овой модели финансирования высшего образования в Латвии, нацеленную на обеспечение более высокого его качества.

РАСШИРЕНИЕ ПАРАДИГМЫИМИТАЦИОННОГОМОДЕЛИРОВАНИЯ

ЭКОНОМИЧЕСКИХПРОЦЕССОВ

Введение.В настоящее время усилия многих ученых направлены на наращивание возможностей имитационного моделирования [1, 3, 4]. Симуляция динамики в предметных областях претерпевает серьезные изменения в направлении познания неизвестных свойств систем, явлений или сложных процессов, как известными методами, так и заранее неизвестными, запланировано или внезапно появляющимися уже в процессе конкретного познания (англ. intelligency).

Существуют различные системыдля моделирования дискретных и дискретнонепрерывных процессов. Независимо от особенностей их реализации и предоставляемых возможностей в основе управления моделями в виртуальном времени лежат принципы, использующие транзакты, события и их взаимосвязи2. Соответственно, эти принципы являются определяющими в используемойобщецелевой парадигме моделирования. Однако парадигма нуждается в расширении при моделировании в двух сферах деятельности, где модели имеют дело с финансовой динамикой:

Эти термины характерны для GPSS. В других системах терминология может отличаться (прим.

авт.).

в управлении развитием комплексных объектов микро- и макроэкономики;

в управлении процессами, связанными с предупреждением ЧС, их предотвращением, возникновением, развитием и ликвидацией последствий.

Дело в том, что вышеуказанные, очень разные по сути сферы, имеют общиечерты:

наличие инвестиционных процессов. В первом случае инвестиции нужны для экономического развития, во втором – для инвестирования безопасности. Причм при реализации сложных инвестиционных проектов понятие инвестор не может толковаться в деловых кругах как вкладчик, а инвестирование – это не только внесение вклада (инвестиционных сумм), но и ряд иных действий инвестора.

Системное обоснование дополнительных требований.Сущность инвестиционного процесса заключается в том, что инвестор (субъект инвестиций) и объект инвестиций находятся в тесной системной взаимосвязи (рис. 1). Инвестор не просто выдат денежные суммы или спонсирует «наудачу», рискуя ничего не получить.

рисковыми явлениями, а свойства инвестора подвержены системным изменениям на протяжении этого процесса: они адаптируются к инвестиционной системной среде. Более подходящими Инвестор – субъект, ориентированный на изменение свойств объекта инвестиций, позволяющее при минимальных вложениях в этот объект восполнить дефицит необходимых для собственного Рис. 1. Инвестиционный процесс Инвестиционный процесс – специфичный для определенной инвестиционной среды процесс приобщения инвестора к объекту инвестиций, осуществляемый с целью получения управляемого инвестиционного дохода посредством инвестирования.

Инвестиционная системная среда – единичная или множественная сфера деятел ьности (внешняя среда), преимущественно определяющая специфику и предметное содержание инвестиционного процесса.

Дополнительные требования к парадигме моделирования.Рассмотрим минимум дополнительных возможностей симуляции.

Требование 1. Нужен формальный аппарат симуляции финансово-денежной динамики. Выполнение денежных проводок нельзя аппроксимировать как непрерывным процессом, который хотелось бы назвать «денежным потоком», так и потоком транзактов, по следующим причинам:

1. Проводка в момент времени t0 представляется дельта-функцией:

(t t0 ) Первообразная дельта- функции является функция Хевисайда – т.е. «ступенькой»:

А это свойство приводит к тому, что нельзя найти непрерывный аналог (например, типа функции, описывающей поток воды), с помощью которого можно было бы симулировать «денежный поток», который, на самом деле, потоком и не является.

2. Допустим, инвестор имеет средства для использования в инвестиционном проекте, которые с течением времени (например, по дням) описываются гипотетической функциейA(t). Если, к примеру, он решил вложить деньги в моментt 0, то на счт объекта инвестиций будет перечислена сумма Но, если инвестор перечисляет деньги несколькими траншами, например, в моменты времениt0, t1, …, tn,и, если у него для этого достаточно средств, а источники траншей независимы A0 (t), A2 (t), …, An (t), то в течение реализации инвестиционного проекта на счт объекта инвестиций будет перечислена сумма Перечисление средств со счта на счт (проводка) – это сложный дискретный процесс, логика которого не вписывается в общецелевую парадигму. Фактически, проводка – это ещ один динамический объект, сущность и логика которого сильно отличают его от транзакта. Моделирование перечисления денежной суммы или какой-то стоимости с одного счета на другой требует конкретногодействия в модели:

ввода транзакта в какой-то блок или выполнения конкретного события в момент виртуального времени. Однако это действие необязательно вызовет проводку этой суммы хотя бы по одной из двух причин:

потому, что остаток средств на счете меньше требуемой суммы (в данном случае теоретически существует возможность придумать довольно сложный аппарат синхронизации);

или, что ещ хуже, отрицательное сальдо существенно больше положительного (а в этом случае ситуация становится неразрешимой). Реально проводка может быть выполнена в момент 2 1. Причм в случае неравенства аппарат управления текущими, будущими и отложенными событиями не поможет определить 2.

В результате реализации требования 1 становятся возможными блок-схемы, где два типа дуг (рис. 2): для перехода транзактовили акторов – сплошная, а для проводок – штрихпунктирная. Условия прохождения транзактов определяются известным событий-ным аппаратом, а условия выполнения проводок – формальным аппаратом симуляции бухучтав моделирующей системе [7], причм модельер может не обладать специальными знаниями в этой области.

Требование 2. Необходима воз-можность трансформации состава и структуры модели. Экономи-ческие процессыв динамике не только меняют свои параметры, но и структуру, вплоть до изменения организационной структуры (разделение, объединение, создание холдинга и др.), потоков управления и механизмов привлечения и распределения ресурсов. Это явление называется реинжинирингом. Соответственно, модель должна иметь возможность в процессе моделирования изменять свою структуру, функции и количество блоков. В таких случаях структурный анализ модели должен существенным образом отличаться от классических графов с неи зменной структурой, например, от блок-схемы GPSS-модели. Состав и структуру модели можно изменять, если в качестве главной динамической единицы будет выступать актор [8]. Для многих пользователей отличие актора от транзакта заключается только в названии. Однако внутренняя сущность у них различная:

транзакт является структурой данных, переключаемой адресами-указателями от одного блока модели к другому;

актор является агентной программой, «путешествующей» по блок-схеме модели, которая имеет возможность трансформировать как структуру модели, с определенными сложностями.

Существует несколько актуальных направлений применения таких моделей в экономике.

1. Главное направление: реинжиниринг, который может проводиться по разным причинам, в том числе в связи с необходимостью:

повышения конкурентоспособности и выполнения конкурентных действий;

управление рисками – планирование действий для предотвращения нежелательных (или опасных) событий и снижения вероятного ущерба.

Эффект таких мероприятий и действий оценивается с помощью моделей.

2. В деятельности сложных экономических структур возможно возникновение ситуаций, приводящих к нарушениям корректного функционирования этих структур (в том числе, к правонарушениям). Их проявление может быть настолько скрытным, что нарушение может обнаружиться через несколько лет или остаться незамеченным. Модели-трансформеры могут «проиграть» возможные ситуации, выявить те из них, в результате которых возникают нарушения, выполнить анализ эффективности защиты и возможных последствий.

3. Технически осуществимо создание моделей процессов трансформации территориально-государственных образований с целью обоснования целесообразности принятия политических решений или проведения межгосударственных меропри ятий.

Требование 3. Модели должны предугадывать риски 3. Риск, в соответствии с математической интерпретацией общего определения, – это нежелательное событие, имеющее два взаимно независимых параметра:

вероятность его появления на заданном интервале времени;

Классическое определение категории риска: « Возможность по терь в расчете на счастливый случай»

[9].

наносимый ущерб (вслучае свершения этого события).

В настоящее время в экономике в рамках классической теории рисков [9] создаются методы управления рисками (как вероятностью, так и ущербом)[4, 5], эффективность которых проверяется на имитационных моделях. Развивается неоклассическая математическая теория рисков [2].

Требование 4. Необходим аппарат пространственной динамики. Задачи макроэкономики, некоторые микроэкономические, а также демографические и региональные задачи решаются с учетом взаимного географического расположения моделируемых процессов – с привязкой к географическим координатам (и картам), а иногда и с учетом того, чтоЗемля круглая. Причм у модельера должны быть две возможности:

генерация векторных карт в полуавтоматическом режиме с применением общедоступных средств GoogleMaps;

выбор карты–основы, с которой желают работать пользователи (например, администрация региона), и на е базе формирование векторной карты-основы.

На рис. 3 показан очень небольшой фрагмент оцифрованной растровой карты масштаба 1:400 000 с координатной сеткой. Фрагмент соответствующей сгенерированной векторной карты, полностью привязанной к растровой, показан на рис. 4. Следует заметить, что точность привязки объектов по координатам не хуже 12 метров на реальной поверхности. Видно, что основная погрешность содержится в картеоснове, изготовленной на предприятиях агентства по геодезии и картографии. Собственная внутренняя погрешность манипулирования с координатами и измерения расстояний в имитационных моделях не превышает 1 метр. В качестве основной географической проекции выбрана коническая развртка поверхности Земли. В расчтных программах модели автоматически используется сферическая геометрия Красовского. Учиты-вается, что Земля – это не шар, а геоид, а также то, что у Земли два 2 радиуса, известные с точностью до 1 миллиметра.

Рис. 3. Фрагмент растровой карты Некоторые результаты.

Предложенные выше 4 новые требования полностью реализованы в системе имитационного моделирования ActorPilgrim 2012. Дело в том, что идеология системы Pilgrim практически полностью соответствует общецелевой парадигме GPSS. Это было главным условием при создании системы, поскольку накопленный за 50 лет научно-методический «багаж» по разработке GPSS-моделей в прямом смысле бесценен. Поэтому в интересах дела была обеспечена связь между системами по переводу GPSS-моделей в Pilgrim-модели. Ниже следует перечень практических разработок,выполненных с использованием акторногоимитационного моделирования.

1. Модель управления клиринговыми процессами в кредитных организациях.

Модель управления портфелями ипотечных кредитов в условиях внезапных изменений кредитной политики.

3. Управление размещением предприятий сферы услуг на основе моделирования региональных факторов.

4. Модель управление процессами рефинансирования нефтянойподотрасли.

5. Модель оперативного управления временными экономическимиобразованиями (на примере временных образований, создаваемых при возникновении ЧС).

6. Моделирование процессов наступательных конкурентных действий.

В действительности, за последние десять лет таких разработок выполнено значительно больше.

Выводы.

1. Развитие методологии имитационного в направлении intelligencyсоздает дополнительные области применения методов имитационного моделирования в социально-экономических и гуманитарных областях, где часто бывает трудно формализовать логику протекающих процессов или возникающих явлений.

2. Общецелевая парадигма имитационного моделирования получает дополнительные особенностив связи с появлением новых задач.

3. В настоящее время «Имитационное моделирование экономических процессов»

является дисциплинойнекоторых магистерских профессиональных образовательных программ направлений «Прикладная информатика» и «Бизнесинформатика».

Литература.

1. Национальное общество имитационного моделирования : беседа с президентом Р.М.Юсуповым // Прикладная информатика, 2011, № 4 (34), с. 4-9.

2. Галиц Л. Финансовая инженерия: инструменты и способы управления финансовым риском. – М.: ТВП, 1998. – 576 с.

3. Девятков В.В. Мир имитационного моделирования: взгляд из России // Прикладная информатика, 2011, № 4 (34), с. 9-29.

4. Емельянов А.А. Имитационное моделирование в управлении рисками. – СПб.: Инжэкон, 2000. – 376 с.

5. Емельянов А.А. Лаг-генераторы для моделирования рисковых ситуаций в системе ActorPilgrim // Прикладная информатика, 2011, № 5 (35), с. 98-117.

6. Емельянов А.А., Власова Е.А., Емельянова Н.З., Прокимнов Н.Н. Имитационное моделирование инвестиционных процессов // Прикладная информатика, 2012, № 2 (38), с.

5-11.

7. Емельянов А.А., Власова Е.А., Дума Р.В. Имитационное моделирование экономических процессов / Второе издание, под ред. А.А. Емельянова:. – М.: Финансы и статистика, 2009. – 416 с.

8. Емельянов А.А., Власова Е.А., Дума Р.В., Емельянова Н.З. Компьютерная имитация экономических процессов / Под ред. А.А. Емельянова. – М.: Маркет ДС, 2010. – 464 с.

9. EncyclopaediaBritannica. – UK: London, 1974, 15 issue, 30 volumes (Британская энциклопедия, 15-е издание в 30 томах).

СИСТЕМЫ РЕГУЛИРОВАНИЯ СТРАХОВЫХ РЫНКОВ В МИРОВОЙ

ЭКОНОМИКЕ

Система регулирования отраслевых рынков внациональных и мировой экономике описывается схемой, охватывающей совокупность институтов государственного(и межгосударственного) регулирования и саморегулирования (рис.1). Страховой рынок как любой отраслевой рынок выступает основным институтом саморегулирования и установления соотношения между спросом и предложением страховых услуг. Институционально-организационной частью системы саморегулирования являются союзы страховщиков (проводящие в жизнь согласованную, прежде всего, тарифную политику) и потребителей страховых услуг, руководствующихся законом о защите прав потребителей. В свою очередь, союзы предоставляют информацию о поведении страховых компаний в орган по надзору за страховой деятельн остью как государственный институт, следящий за соблюдением закона и применяющий всю совокупность инструментов регулирования. Таким образом, образуется система регулирования отрасли, поддерживающая баланс между рынком и его структурой и государством, и соблюдающая равновесие между провалами рынка и провалами государства.

Система государственного регулированиястрахового рынка определяет его структуру в разных странах и регионах мирового хозяйства: монополистическую, олигополистическую и конкурентную. В соответствии со структурой страховых рынков находятся и три основных типа государственного регулирования страховой деятельности: либеральная, ограничивающая рыночные механизмы, централизованнаягосударственная.

Первый тип – либеральные системы регулирования – стремятся к созданию конкурентного рынка и минимальному вмешательству в его функционирование. Такая модель регулирования ограничивается контролем платежеспособности страховых компаний. Ее можно также охарактеризовать как ex-post регулирование: государственное вмешательство в функционирование рынка осуществляется только после того, как выявляется отклонение от желаемого результата. Такие системы регулирования страховой деятельности существуют в ряде европейских стран (Великобритании, Ирландии, Нидерландах), в большинстве штатов США и Чили. Цель либеральной модели: создание конкурентного рынка и минимальное вмешательство в его функционирование.

Системы государственного регулирования страховой деятельности второго типа предусматривают значительное ограничение рыночных механизмов и частичную или полную защиту частных страховых компаний от конкуренции. Регулирование этого типа гораздо чаще прибегает к использованию инструментов ex-ante, то есть предотвращению возможных проблем путем заблаговременного установления правил поведения на рынке. Такие системы регулирования сложились в Японии, Южной Корее, некоторых европейских (Германия, Швеция, Швейцария) и развивающихся странах. Цель смешанной модели: значительное ограничение рыночных механизмов,частичная или полная защита частных страховых компаний от конкуренции К третьему типу относятся рынки, в основе которых лежит государственное обеспечение страхования и регулирование в экономических и общественных целях, практически не оставляющее возможности использования рыночных механизмов.

К настоящему времени системы регулирования третьего типа еще сохраняются, например, в Китае и Индии. Цель модели централизованного регулирования: государственное обеспечение страхования и централизованная модель регулирования.

Регулирование страховой деятельности оказывает непосредственное влияние на формирование структуры национального страхового рынка. Результатом использования первого типа регулирования обычно является создание рынка с конкурен тной структурой; в случае соответствия системы регулирования второму типу складывается рынок со структурой, близкой к олигополистической; третий тип, как правило, формирует государственную монополию на страхование.

АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ПАЕВОГО

ИНВЕСТИЦИОННОГО ФОНДА

В развитых странах институты коллективного инвестирования выступают одним из эффективных механизмов перераспределения ресурсов финансового рынка и превращения накоплений и сбережений в инвестиции. В целом в развитых странах на долю активов инвестиционных фондов приходится от 40% до 60% ВВП.

Уровень развития российских коллективных инвесторов, представленных паевыми инвестиционными фондами (далее, ПИФ), свидетельствует о низком участии сбережений населения страны в инвестициях. Основные индикаторы рынка паевых инвестиционных фондов представлены в таблице 1.

В целом, статистика свидетельствует о том, что паевые инвестиционные фонды как отрасль коллективных инвестиций не демонстрируют способности к развитию.

Одним из условий успешного развития паевых инвестиционных фондов, является их надежность и способность разместить сбережения населения эффективно – с пользой как для национальной экономики, так и для самого инвестора.

Неустойчивость является имманентным свойством коллективного инвестора в силу его системных свойств и особой подверженности рискам. Это позволяет говорить о том, что концепция регулирования деятельности инвестиционных фондов может реализовываться только в контексте управления рисками коллективного инвестора.

Основные индикаторы рынка паевых инвестиционных фондов тивов открытых и интервальных ПИФ в ВВП в том числе Нетто-приток средств в от- С октября 2011 г. по октябрь - 5,34 млрд. руб.

Доходность открытых ПИФ С октября 2011 г. по октябрь - 2,08% Доходность открытых ПИФ С октября 2011 г. по октябрь + 8,77 % Источник: составлено по данным СРО «Национальная лига управляющих»: www.nlu.ru Новая парадигма стратегического управления рисками в финансовом бизнесе, возникшая в западноевропейских странах в середине 1990-х годов, связана с интегрированным риск-менеджментом.

В докладе раскрывается методология интегрированного управления рисками паевого инвестиционного фонда.

Согласно концепции интегрированного управления рисками существует тесная взаимосвязь между природой организации, особенностями ее функционирования и рисками организации, а также системой управления ими. Поэтому отправной точкой исследования явился анализ институциональных особенностей паевого инвестиционного фонда.

Коллективный инвестиционный фонд как разновидность инвестиционного фонда имеет ряд отличительных особенностей: ориентирован на объединение имущества массы мелких розничных инвесторов; инвестирование указанных средств на условиях диверсификации вложений; строгое регулирование операционной и налоговой деятельности коллективного инвестора.

Анализ внутреннего механизма функционирования ПИФ с системных позиций позволил выявить обеспечивающих субъектов (представлены на рис. 1) и раскрыть системные свойства коллективного инвестора, в частности наличие системообразующей цели.

Рис. 1. Общая схема обеспечения функционирования паевого инвестиционного фонда Системообразующая цель, обеспечивая целостность коллективного инвестора как системы, выступает одновременно стратегической целью управления коллективным инвестором, а также целью и критерием эффективности управления всеми рисками функционирования организации в совокупности.

В исследовании под риском организации понимается возможность наступления н еблагоприятного события при реализации решения по достижению стратегической цели функционирования организации.

Применение к паевому инвестиционному фонду методологии ценностноориентированного менеджмента позволило обосновать в качестве стратегической системообразующей цели ПИФ рост его стоимости-ценности для собственников.

Ценность коллективного инвестора определяется его предназначением. ПИФ является инвестиционным товаром, вложения в который осуществляются с целью пол учения экономических выгод в будущем.

Основу современной методологической базы международной оценочной практики составляют две концепции стоимости - концепция рыночной стоимости и концепция стоимости в использовании.

С точки зрения оценки стоимости коллективного инвестора принципиальное значение имеет положение о том, что инвестиционный фонд - это имущественный комплекс. Имущественный комплекс может представлять собой, с одной стороны, н абор различных видов имущества, а с другой - совокупность взаимосвязанных между собой различных видов имущества, т.е. систему.

Анализ нормативных правовых актов, регулирующих состав и структуру активов паевого инвестиционного фонда, позволяет сделать вывод о том, что инвестиционный фонд как имущественный комплекс может иметь разное содержание (наполн ение), существенное с точки зрения оценки его стоимости: в зависимости от категории ПИФ представляет собой либо набор активов, либо систему активов.

Общий вывод состоит в том, что для оценки ПИФ разных категорий, с одной стороны, должны использоваться различные концепции стоимости, а с другой - одна и та же категория ПИФ может оцениваться на основе обеих концепций стоимости (табл. 2).

Распределение КИФ в рамках двух концепций стоимости рыночной стоимости в использовании Используемые обозначения: ФДР – фонд денежного рынка; ФО – фонд облигаций; ФА – фонд акций; ФСИ – фонд смешанных инвестиций; ФФ – фонд фондов; ИнФ – индексный фонд; ФПИ – фонд прямых инвестиций; ФВИ – фонд особо рисковых (венчурных) инвестиций; РФ – рентный фонд; ФН – фонд недвижимости; ИФ – ипотечный фонд; КФ – кредитный фонд; ФТР – фонд товарного рынка; ХФ – хедж-фонд; ФХЦ – фонд художественных ценностей.

Одним из главных является вопрос введения в практику оценки коллективного и нвестора различных баз оценки в рамках обеих концепций стоимости, что предполагает квалификацию базы оценки. Для квалификации базы оценки коллективного инвестиционного фонда в первую очередь необходимо квалифицировать сделку. По отношению к ПИФ квалификация сделки означает идентификацию наиболее вероятного инвестора, который, как ожидается, проявит интерес к соответствующему типу и категории ПИФ в конкретное время в условиях заданной системы государственного регулирования.

Идентификация типичного инвестора ПИФ должна быть дополнена квалификацией рынка.

Именно идентификация типичного инвестора и квалификация рынка должны составлять содержание инвестиционной декларации коллективного инвестиционного фонда.

Проблема определения стратегической цели ПИФ предполагает также необходимость выбора меры стоимости института коллективного инвестирования.

При выборе модели оценки стоимости ПИФ необходимо учитывать условия ее э ффективного применения и специальные принципы оценки, обусловленные спец ификой объекта оценки.

Методологический инструментарий оценки коллективного инвестора представлен на рис. 2.

По нашему мнению, к числу специальных принципов оценки стоимости паевого инвестиционного фонда могут быть отнесены:

1. достоверность модели оценки стоимости ПИФ;

2. применимость модели оценки стоимости инвестиционного фонда;

3. наличие объективной информационной базы для проведения оценки стоимости оптимизация затрат на оценку стоимости коллективного инвестора;

стимулирование деятельности обеспечивающих субъектов ПИФ.

С точки зрения соответствия специальным принципам оценки затратный подход имеет больше преимуществ по сравнению с другими подходами и методами оценки. В то же время только модель экономической добавленной стоимости всецело отвечает принципу стимулирования деятельности обеспечивающих субъектов ПИФ. По этой причине считаем целесообразным применение комбинированного подхода к оценке организации для цели вознаграждения управляющей компании в зависимости от вида деятельности: за администри-рование инвестиционного фонда – вознаграждение на основе стоимости чистых активов, за инвестиционную деятельность – вознаграждение на основе модели экономической добавленной стоимости.

Условия эффективного приме- Соответствие моделей оценки Рис. 2. Методологический инструментарий оценки КИФ Выбор модели оценки стоимости ПИФ позволяет измерить интегральный (совокупный) риск коллективного инвестора, количественно оценивать влияние отдельных частных рисков на интегральный риск института коллективного инвестиров ания и проранжировать риски по степени их воздействия на стоимость коллективного инвестора.

Краеугольным камнем интегрированного риск-менеджмента является декомпозиция совокупного риска организации по отдельным видам риска и направлениям деятельности.

В целях выявления рисков ПИФ и построения их иерархии предложен методологический подход, основанный на принципе от общего к частному через установление причинно-следственных связей между рисками, оказывающими непосредственное влияние на стратегическую цель института коллективного инвестировани я – максимизацию его стоимости, и, обусловленными, прежде всего, моделью оценки стоимости коллективного инвестора. Укрупненная структура портфеля рисков ПИФ, выделенных на основе стоимостного подхода, представлена в таблице 3.

Укрупненная структура портфеля рисков традиционного портфельного паевого инвестиционного фонда ного управления ПИФ Реализация предложенного подхода позволяет сделать вывод о том, что подавляющая часть рисков функционирования коллективного инвестора является чистыми рисками. Источником данных рисков выступает деятельность обеспечивающих субъектов института коллективного инвестирования. Только часть рисков ПИФ, представленная рисками финансового рынка, имеет двойственную природу. Поэтому задачей органов государственного регулирования является определение границ приемлемого инвестиционного риска для ПИФ.

Для определения уровня приемлемого инвестиционного риска ФСФР РФ использует косвенное регулирование, в основе которого лежит концепция финансового менеджмента об операционном и финансовом рисках, свойственных любой деятельности.

Финансовая составляющая инвестиционного риска ПИФ для неквалифицированных инвесторов сведена к минимуму через запрет на использование заемного капитала в качестве источника финансирования инвестиций.

В процессе синтеза рисков коллективного инвестиционного фонда выделены две классификации рисков коллективного инвестора, существенные с точки зрения управления рисками.

Первая - по критерию причина (природа) риска. Данная классификация рисков позволила распределить управление рисками функционирования коллективного инв естиционного фонда по уровням управления (государственный и организации) и сформулировать задачи управления рисками на разных уровнях.

Вторая классификация – по критерию зависимости от источника возникновения риска. Данная классификация рисков позволила выделить уровни ответственн ости за управление рисками и определить ключевых субъектов, ответственных за управление различными видами рисков институтов коллективного инвестирования.

Среди субъектов управления рисками можно выделить:

системные, представленные органами регулирования и надзора и саморегули руемыми организациями;

институциональные, к которым относятся обеспечивающие субъекты отношений коллективного инвестирования в лице управляющей компании, специализированного депозитария, специализированного регистратора, лица, осуществляющего ведение реестра владельцев инвестиционных паев ПИФ, оценщика, внешнего аудитора;

общественность/потребители услуги коллективного доверительного управления в лице потенциальных инвесторов, владельцев инвестиционных паев ПИФ, рейтинговых агентств и средств массовой информации, аналитиков.

Специфика управления рисками, обусловленная особенностями объекта, целей и методов управления, находит отражение в основных принципах, на которых базируется управление рисками. К общим принципам интегрированного управления рисками коллективного инвестиционного фонда следует отнести:

направление коллективных инвестиций в национальную экономику;

иерархическая многоуровневая система управления рисками;

оптимизация количества звеньев в схемах обеспечения функционирования коллективного инвестора;

надежность, сохранность, прибыльность инвестиций и ликвидность;

превентивный характер управления рисками;

эффективное управление рисками.

Анализ нормативных правовых актов, регулирующих функционирование ПИФ, на соответствие общим принципам управления рисками коллективного инвестора позволил выявить и другие проблемы управления рисками и обосновать пути их решения, в частности:

1) распространение механизма страхования вкладов физических лиц на имущество ПИФ, размещенное во вкладах в коммерческих банках;

2) открытие счетов ПИФ в надежных банках и контроль этого процесса;

3) налогообложение доходов владельцев инвестиционных паев ПИФ по аналогии с налогообложением доходов по договору банковского вклада;

4) повышение ответственности управляющих компаний за обеспечение профессионального управления имуществом ПИФ, разработка механизма стимулирования профессионализма управляющего;

5) страхование ответственности управляющего имуществом ПИФ как ключевого участника ПИФ;

6) повышение эффективности взаимодействия между различными министерствами и ведомствами, причастными к регулированию институтов коллективного инвестирования;

7) создание системы подготовки и повышения квалификации специалистов финансового рынка и др.

В целом, повышение эффективности функционирования ПИФ в значительной степени зависит от состояния российского фондового рынка и намерений власти в отношении данного финансового института.

ВОПРОСЫ И ПОДГОТОВКА ВНЕДРЕНИЯ ПРОЕКТНОГО УПРАВЛЕНИЯ В

ИНЖИНИРИНГОВОЙ КОМПАНИИ НА ОСНОВЕ МЕТОДА PRINCE

Инжиниринговые компании РФ в настоящее время переживают интенсивное развитие, обеусловленное увеличением спроса на инижиниринговые услуги. Многие из инжиниринговых компаний были созданы небольшими группами специалистов крупных проетных институтов, созданных во времена СССР. Онистали выполнять работы по небольшому количеству проектов, гибко реагируя на требования рынка.

Интенсивное развитие строительного бизнеса расширило рынок. Компании стали укрупняться. Это потребовало уделять серьезное внимание развитию организационной структуры компаний, что повлекло за собой пересмотр всей архитектуры предприятия в целом:

Миссия и стратегия предприятия, стратегические цели и задачи;

Бизнес-архитектура в «как есть» (asis) и «как должно быть» (tobe) состоянии Системная архитектура в «как есть» (asis) и «как должно быть» (tobe) состо янии;

Разработанные проекты по переходу из текущего состояния в планируемое.

Проекты по реинжинирингу бизнес процессов, по формированию орo Проекты по внедрению стандартов ISO 9000 и ISO Анализ деятельности инжиниринговых компаний показал, что впервую очередь необходимо обратить пристальное внимание на реинжиниринг бизнес процессов, формированиюновой организационной структуры предприятия с целями:

Обеспеченияростапотребностейбизнесакомпании Внедрениюкопоративногометодауправленияпроектамидля эффектиного управления инжиниринговыми проектами При этом формирование новой организационной структуры компании должно соответствовать основным принципам, аспектам и процессам управления проектами [1].Это даст возможность эффективного формирования команд реализации инжиниринговых проектов и существенно упростит управление портфелем проектов компании [1] Roland Gareis, Happy Projects. 2005 MANZ’scheVerlags- und Universitatsbuchhandlung GmbH, Vienna

МОДЕЛЬ НОРМАТИВНО-ПОДУШЕВОГО ФИНАНСИРОВАНИЯ

ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ РОССИЙСКОЙ ВЫСШЕЙ ШКОЛЫ НА

СОВРЕМЕННОМЭТАПЕ ЕЕ РЕФОРМИРОВАНИЯ

В условиях перехода высшей школы России на нормативно-подушевое финансирование и с учетом последних изменений в образовательном законодательстве (Федеральный закон от 8 мая 2010 г. № 83-ФЗ и Указа Прези-дента России от 7 мая года №599) особую актуальность для каждого вуза и всей высшей школы в целом приобретает вопрос о порядке определения достаточного и справедливого финансирования, которое государство предполагает выделять в виде субсидий на реализацию образовательных программ высшего и послевузовского профессионального образования.

Модель расчета норматива подушевого финансирования образовательных программ основан на учете следующих факторов, существенно влияющих на величину затрат по их реализации: образовательный ценз программы (начальное, среднее, высшее или послевузовское профессиональное образование); вид программы (основная или дополнительная); уровень (ступень) программы (бакалавриат, специ алитет, магистратура, аспирантура); профессиональная направленность программы (выделение групп образовательных программ внутри каждого уровня, отличающихся между собой стоимостью их реализации);форма обучения (очная, очнозаочная, заочная, экстернат); основа обучения (госбюджетная или платная); статус вуза (ведущий, Федеральный, Национальный исследовательский университет, системообразующий вуз и другие вузы); контингент обучающихся; нормативное соотношение между численностью преподавателей и численностью обучающихся ст удентов и аспирантов; уровень среднемесячной заработной платы ППС; доля расходов на заработную плату всех категорий работников вуза с начислениями в общих затратах на реализацию образовательных программ (норматив 210 статьи).

С учетом влияния каждого из названных выше факторов, в данном докладе предлагается конкретный алгоритм, позволяющий определить объем финансовых затрат на обучение отдельного студента по данной программе. Вначале анализируется специфика самой образовательной программы: определяется образовательный ценз, вид, уровень (ступень), форма и основа обучения для данной образовательной программы, ее принадлежность к определенной группе профессиональной направленности. Далее, проводится анализ условий реализации этой образовательной программы: уточняются статус вуза; контингент обучающихся; расчетная численность ППС; уровень среднемесячной заработной платы ППС; расчет общего фонда оплаты труда всех категорий работников вуза; затраты на обучение по 210 статье; доля затрат 210 статьи в общей смете расходов на обучение. В результате применения указанного выше алгоритма определяется общий объем затрат на реализацию данной образовательной программы и рас-считывается соответствующий норматив подушевого финансирования.

Так, например, использование данного подхода показывает, что если Санкт-Петербургский государственный университет будет получать на одного студента (бакалавра, специалиста, магистра) очной формы госбюджетную субсидию в размере 632 тыс. рублей в год, то в этом случае средняя заработная плата ППС университета будет составлять около 50 тыс. рублей в месяц, а если размер субсидии составит 100 тыс. рублей в год на одного студента обычного вуза, как это предлагается в модели НПФ ГУ-ВШЭ, то уровень средней заработной платы ППС в этом случае будет равен около 14,5 тыс. рублей в месяц.

Приказом Минобрнауки России от 27.06.2011 г. № 2070 базовый норматив затрат на единицу образовательной услуги высшего профессионального образования для курса на 2012/2013 учебный год (размер государственной субсидии) предусмотрен в размере 60,2 тыс. рублей на одного студента в год, что существенно ниже, чем в приведенных выше расчетах.

В силу вышеизложенного можно сделать вывод, что размеры госбюджетных субсидий на одного студента в год, которые в настоящее время принимаются на уровне Минобрнауки России нельзя считать справедливыми и являются явно недостаточными для эффективного функционирования российской высшей школы на современном этапе ее реформирования.

ОЦЕНИВАНИЕ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА НА АКТИВНЫХ СТАДИЯХ

ЕГО ФОРМИРОВАНИЯ

В настоящее время человек становится основным элементом национального богатства, движущей силой экономического роста. Потребность высококвалифицированных кадров ставит новые задачи в области образования, повышения его качества. Вопросы измерения человеческого капитала, человеческих знаний приобретают первостепенное значение, как в процессе обучения, таки в процессе их использов ания во всех областях деятельности человека.

Понятие человеческого капитала представляет собой сложный объект, методологические основы которого разработаны в недостаточной степени, чтобы иметь четкий формальный инструмент для его измерения.

В развитие теории человеческого капитала внесли вклад многие известные экон омисты как зарубежные, так и отечественные. В настоящее время нет общепринятого определения понятия человеческого капитала. Основным камнем преткновения является вопрос, рассматривать ли самого человека как элемент человеческого капитала или важны лишь профессиональные навыкии приобретенные знания. Нужно ли учитывать только те вложения в человека, которые усиливают способности человека, или все вложения, которые формируют человека не только как професси онала, но и как личность.

В любом случае именно вложения в человека определяют его человеческий кап итал, его размер. Среди особенностей этого воздействия нужно отметить следующее.

Дополнительные вложения могут определять дополнительный прирост в размере человеческого капитала. Одинаковые вложения в разных людей не обязательно дают одинаковый рост человеческого капитала.

В процессе активного формирования человеческого капитала, например, в системе высшего профессионального образования, используются различные системы оц енивания знаний, позволяющие получить информацию о различиях в приросте человеческогокапитала в условиях примерно одинаковых вложений в разных людей.

Суть этих систем оценивания заключается в получении некоторого интегрированного, как правило, числового значения, призванного оценить полученные студентом знания.

Как правило, эти системы оценивания не учитывают, что исходная информацияпо отдельным элементам обучения и информация о значимости этих элементов обучения в общей оценкеявляются по своей природе неточной, что может существенно повлиять на итоги оценивания.

Мы предлагаем инструмент, который позволяет учитывать такого рода неопределенность в исходной информации, использовать дополнительную информацию о природе оцениваемого человеческого капитала в формах, необязательно числовых.Предлагаемая модель и методология применения опробованы на реальных примерах процесса подготовки.

АЛГОРИТМ ОЦЕНКИ НЕОБХОДИМОГОЧИСЛА ИМИТАЦИЙ

Имитационное моделирование экономических систем и процессов связано с решением вычислительных задачдвух типов:

1. оценке подлежит «коридор», в который попадает с заданной вероятностью значение изучаемой случайной величины или искусственного случайного процесса, имитирующего изучаемый реальный процесс;

2. по известным оценкам выходных переменных требуется указать диапазон возможных значений одного или нескольких параметров модели.

Точность решения указанных зависит, в первую очередь, от числа имитаций. Для обработки результата имитационного эксперимента, интерпретируемогообычно как конечная последовательность независимых одинаково распределенных случайных величин или векторов, используются методы классической математической статистики. Необходимое число имитаций определяют при этом на основе центральной предельной теоремы, теоремы Бернулли и других классических результатов. Однако в практических задачах нереалистичность классических предпосылок, как правило,очевидна.

В работе обсуждается алгоритм эмпирической оценкинеобходимого числа имитаций, который продемонстрирован на примере задачи об оценке эффективности и нвестиционного проекта по критерию NPV. Алгоритм реализован средствами системы MATLAB.

Литература 1. С. М. Ермаков. Метод Монте-Карло в вычислительной математике: Вводный курс. – СПб: Невский Диалект; М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009.

2. Левин А.Ю., Майоров В.В., Мячин М.Л. О логике математической статистики: Текст лекций по курсу «Дополнительные главы математической статистики». / Яросл. гос.

ун-т. 2-е изд. – Ярославль, 2003.

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СТРАХОВОЙ

КОМПАНИИ НА ОСНОВЕ УПРАВЛЕНИЯ ДОГОВОРОМ СТРАХОВАНИЯ

Конкуренция на страховом рынке, сохраняющиеся интересы собственников в получении прибыли, а также повышающиеся требования регулятора к страховщикам, свидетельствуют о том, что страховые компании должны быть п остоянно ориентированы на эффективное ведение своей деятельности, обеспечивающее выполнение страховых обязательств и получение прибыли.

Наряду с широко используемыми методами, способствующими эффективному функционированию страховой компании, — метод построения сбалансированного страхового портфеля, метод перераспределения риска и пр., предлагается подход, в основе которого — управление отдельным договором страхования. Реализация подхода предусматривает с учетом наиболее значимых частных бизнес-процессов страховщика построение эталонных траекторий финансовых потоков по отдельн ому договору страхования. Такие траектории обеспечатвыполнение страховых обязательств и получение максимально возможной прибыли по нему, что будет сп особствовать повышению эффективности всей деятельности страховщика.

Основными параметрами, определяющими траекторию финансового потока по договору страхования, являютсявариант оплаты страховой премии (единовременно или в рассрочку) и порядок протекания договора страхования во времени (наступление в период действия договора страхования отчетных дат и страховых случаев, требующих пересчета страховых резервов). Среди всех возможных траекторий финансового потока интерес представляют только те, которые обеспечат максимальный положительный эффект от исполнения договора страхования. С этой целью вводится понятие эталонной траектории, предполагающей такое движение финансового потока, которое обеспечит выполнение страховых обязательстви получение максимально возможной прибыли по договору.

Разработка критериев эталонных траекторий исходит из целей страховщика в отношении договора страхования. Она необходима для установления конкретных количественных соотношений, обеспечивающих эффективное исполнение договора страхования.

Для определения условий эталонной траектории финансового потока по договору страхования сформулированы и определены:

частные вербальные критерии:

o достаточность собственных средств;

o достаточность страховых резервов;

o получение прибыли по страховым операциям и от инвестирования частные количественные критерии:

количественное соотношение между фактической и нормативной маржой платежеспособности страховой организации;

формирование страхового резерва в размере базовой премии, рассчитанo ной от всей страховой премии;

количественное выражение прибыли от страховых операций и от инв еo стирования страховых резервов для разных вариантов протекания договора страхования во времени.

Проведенный анализ показал, что при единовременной оплате страховой премии эталонная траектория движения денежных средств по отдельному договору страхования будет обеспечена однозначно.

Построение эталонной траектории финансового потока при рассрочке страховой премии будет обеспечено за счет реализации управленческих решений, основанных на соблюдении количественных критериев о достаточности собственных средств;

об уровне запасов достаточности собственных средств и страховых резервов; о размере первого и второго страховых взносов, когда вся страховая премия уплачивается в два платежа.

На основе построенных управленческих решений, обеспечивающихэталонные траектории, разработан алгоритм заключения договора страхования,результатом которого может быть: отказ страховщика от заключения договора страхования; заключение договора страхования при условии единовременной оплаты страховой премии; заключение договора страхования при условии оплаты страховой премии в рассрочку.

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И КОМПЬЮТЕРНОЕ

МОДЕЛИРОВАНИЕПРОСТРАНСТВЕННО-РАСПРЕДЕЛЁННЫХ

ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ(МАСТЕР-КЛАСС)

Введение. Имитационное моделирование традиционно относят к математическому моделированию. Однако это не совсем правильно. Методология имитационного моделирования исторически возникла как разновидность классического аналогового моделирования. При имитационном моделировании имитируется поведение системы на основе вычислительных процессов-аналогов, причем имитируются элементарные явления, составляющие реальный процесс, что позво-ляет по исходным данным получить сведения о состояниях процесса в определен-ные моменты времени, дающие возможность оценить характеристики системы.

Имитационные модели позволяют достаточно просто учитывать такие факторы, как наличие дискретных и непрерывных элементов, нелинейные характеристики элементов системы, многочисленные случайные воздействия и другие. Основным преимуществом имитационного моделирования по сравнению саналитическим является возможность решения более сложных задач. Это наиболее эффективный метод системного анализа, а часто и единственный практически доступный способ получения информации об исследуемом процессе.

В состав задач системного анализа входят задачи декомпозиции, анализа и синтеза.

1. Задача декомпозиции означает представление системы в виде подсистем, состоящих из более мелких элементов.

2. Задача анализа состоит в нахожденииразличногорода свойств системы или среды, окружающей систему. Целью анализа может быть определение закона преобразования информации, задающего поведение системы. В последнем случае речь идет и об агрегации (композиции) системы в один единственный элемент.

3. Задача синтеза системы противоположна задаче анализа. Необходимо по описанию закона преобразования построить систему, фактически выполняющую это преобразование по определенному алгоритму. При этом должен быть предварительно определен класс элементов, из которых строится искомая система, реализующая алгоритм функционирования.

Впервые длярешение задач системного анализа имитационное моделирование в качестве мощного автоматизированного разработке GPSS были неосознанные попытки использовать опыт аналогового моде-лирования, приобретенный мною при Рис. 1. Дж. Гордон разрабатывает блокопыта моделирования на аналоговых высхему имитационной модели (1962 год) числителях появилось представление диаграмм моделей в виде блок-схем, сформировалась выразительность языка моделирования и создан программно реализованный алгоритм симуляции для цифровой вычислительной машины, что сделало GPSS доступным в большей степени для системных аналитиков, чем для программистов» [1].

В настоящее время усилия многих ученых направлены на наращивание возможностей имитационного моделирования. Симуляция динамики в предметных областях претерпевает серьезные изменения в направлении познания неизвестных свойств систем, явлений или сложных процессов, как известными методами, так и заранее неизвестными, запланировано или внезапно появляющимися уже в процессе В докладе слушателям демонстрируются реальные процессы структурнофункционального анализа, разработки и выполнения двух компьютерных моделей, в которых симулируются:

финансовая динамика процессов;

пространственная динамика.

Используется технология и программный комплекс ActorPilgrim[2], показанный на рис. 2.

Длительность проведения мастер-класса два академических часа (1 пара).

Литература 1. G. Gordon. A general purpose systems simulator. – IBM Systems Journal, Volume 1, Issue 1, September 1962, pp. 18-32, IBM Corp. Riverton, NJ, USA 2. Емельянов А.А., Власова Е.А., Дума Р.В., Емельянова Н.З. Компьютерная имитация экономических процессов / Под ред. А.А. Емельянова. – М.: Маркет ДС, 2009. – 464 с.

СЕКЦИОННЫЕ ЗАСЕДАНИЯ И КРУГЛЫЕ СТОЛЫ

QUALITATIVE AND QUANTITATIVE METHODS FOR HIGHER EDUCATION

STUDY PROGRAMME QUALITY ASSESSMENT

Higher education study programme quality (SP) assessment comes more and more important and significant not only for higher education institutions but also for all society. Everyone wants to be sure that higher education is qualitative and governments resources are spend reasonable. There is persuasion, that higher education institutions should demo nstrate their quality. To do this they use different qualitative and quantitative assessment methods and approaches.

The first part of this report looks at the theoretical perceptions for quality of higher education. The second part shows interaction of qualitative and quantitative methods in quality assessment. The third part deals with case study about development of inner SP quality assessment system by Analytic hierarchy process (AHP). And the last parts demonstrate how quantitative results of AHP interact with qualitative application options.

Nowadays the society has a lot of discussion about what is higher education quality and how to assess it. There are two main problems which complicate the definition of „higher education quality notion. First, quality notion in higher education is a more specific and complicated than in other fields, because higher education aims are different, and also its members cannot be unequivocally compared to business or state sector fields. And second, the differences of understanding the notion of „higher education quality appear depending on which perspective of higher education interested side to look at it. It is promoted by different needs of interested sides and non- uniformity of higher education.

To assess higher education study programme are used different qualitative and quantitative methods, it depends on data, which are used in assessment. Usually there is interaction between these methods to prepare various reports as results of quality assessment. To demonstrate this interaction author use case study about development of inner SP quality assessment system by AHP. This is quantitative method which is a systematic procedure to arrange elements of any problem in hierarchy. In the research, experts compare the SP quality aspects and assessment approaches in pairs. Doing the calculations intended in AHP and summarising the acquired results, it allows to make a unite system of SP quality assessment. This method also visible proves how qualitative experts‘ survey evaluations can transform in quantitative results.

The object of this research is different alternative assessment approaches for study programme quality. These are experts‘ assessment, quantitative indicators and students‘ assessment. These approaches represent qualitative and quantitative methods. The aim of this research is to find appropriate assessment approach for varied SP qualitative aspects.

Traditionally, when evaluating the quality of study programme, there are distinguished three assessment aspects: contribution, to provide study process, study environment and process organisation and third, graduates‘ achieved results. However, to assess the quality for study programme it is important to

Abstract

from the assessments, which are not d irectly referred to its quality. The quality of study results is not only the responsibility of higher education institution; it is also co-responsibility of students. Because author includes two aspects of SP quality: offer and implementation.

To sum up main results of AHP author concludes, that as the most important both experts have evaluated students’ assessment. This way of assessment was assigned the relative importance coefficient 0.38 out of 1. As the next most important study programme quality assessment alternative is evaluated experts’ assessment with relative importance coefficient 0.32, but quantitative indicators have been assessed with relative importance coefficient 0.3. However, in study programme offer quality assessment as the most important the experts have admitted experts’ assessments and quantitative indicators, the relative importance coefficients being accordingly 0.37 and 0.36. But for study programme implementation quality the experts have admitted students’ assessment as the most suitable alternative, assigning it with relative importance coefficient 0.49 out of 1.

The last part of the report shows opportunities to choose different alternative ways to make system for SP assessment. Main choices are two aspects of SP quality and three a ssessment approaches. This is qualitative decision for quantitative results.

The main conclusion is that higher education SP quality assessment is necessity for both qualitative and quantitative methods. It could be ground by specific and notion of quality in higher education. It is impossible to assess quality of SP without qualitative experts‘ decisions and comparative quantitative indicators.

REFERENCES:

1. Baartman L.K.J., Bastiaens T.J., Kirschner P.A., &Van der Vleuten C.P.M. (Maarstricht University, Netherlands) The wheel of competency assessment: Presenting quality criteria for Competency Assessment programms, Studies in Education Evaluation, Nr 32, 153- 2. Bernhard A. (2012), Quality Assurance in a International Higher Education Area, A Case Study Approach and Comparative Analysis, Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH D.Royce Sadler (Griffith University, Australia) Interpretations of criteria – based assessment and grading in higher education, Assessment & Evaluation in Higher Education Vol.30, No. 2, April 2005, 175-194 p.

4. Focus on Higher Education in Europe 2010: The Impact of the Bologna Process; Education, Audiovisual and Culture Executive Agency, Harvey L., Green D., Defining quality‘, Assessment and Evaluation in Higher Education.London 1993.- 176 p.

6. Kiss V. 2005, Quality Assurance in Tertiary Education: Current Practices in OECD Countries and a Literature Review on Potential Effects 7. Quality Assurance at Lund University: Guidelines for the period 2006-2008, Office of Evaluation Lund University (Sweden), Report nr.2007: 8. Saaty T.L. Fundamentals of Decision Making and Priority Theory w ith the Analytic Hierarchy Process Vol VI of the AHP series, USA 2006, 478 p.

Никитина Н.Ш., Щеглов П.Е. Качество высшего образования. Риски при подготовке специалистов. Журнал "Университетское управление: практика и анализ" 2003.gads,

АНАЛИЗ СТРУКТУРЫ ЛИМИТНОЙ КНИГИ ОРДЕРОВ НА ПРИМЕРЕ

ФЬЮЧЕРСА НА ИНДЕКС РТС

Традиционно методы количественного исследования финансовых рынков основ ывались на данных о ценах и объемах совершенных сделок. С относительно недавн его времени развитие биржевых информационных систем обработки данных сделало доступными для анализа не только цены сделок, но и характеристики потока заявок на продажу и покупку, которые определяют состояние рынка в каждый момент времени. Формальная структура данных, отражающая потоки заявок, представляет собой динамически меняющуюся книгу лимитных заявок.

Для моделирования потока выставления и отмены заявок мы используем суммы независимых случайных величин, каждая из которых имеет распределение Пуассона с параметром интенсивности 0, отражающим рыночную активность участника торгов. Большинство исследований, посвященных анализу структуры книги лимитных заявок (например, [1], [2]), нацелены на проверку гипотезы о том, предоставляет ли информация, содержащаяся в структуре книги заявок, смоделированной сходным образом, возможность для краткосрочного прогнозирования дин амики цены актива.

Мы используем потиковые срезы книги лимитных заявок фьючерса на индекс РТС для вычисления ключевых показателей, характеризующих ее структуру, а именно «глубину» спроса и предложения, распределение цены и объема внутри книги, п ерекрестную корреляцию между заявками на покупку и на продажу с другими контрактами, а также оцениваем устойчивость этих показателей во времени.

[1] Hautsch N., Huang R. The market impact of a limit order // Journal of Economic Dynamics and Control. 2012. Выпуск 36. № 4. С. 501-522.

[2] Large J. Measuring the resiliency of an electronic limit order book // Journal of Financial Markets. 2007. Выпуск 10. № 1. С. 1-25.0,

ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА ABC-XYZ АНАЛИЗА

ДЕБИТОРСКОЙЗАДОЛЖЕННОСТИ В СРЕДЕ MSEXCEL

Дебиторская задолженность является ключевым активом любого предприятия.

Контроль дебиторской задолженности и своевременное реагирование на отклонения есть предпосылка стабильного состояния фирмы. Фирме важно работать с теми клиентами, которые соблюдают дисциплину погашения дебиторской задолженн ости. Для ранжирования клиентов с точки зрения дебиторской задолженности успешно используется ABC-XYZ анализ.

ABC-XYZ анализ позволяет ранжировать клиентов с точки зрения своевременности и стабильности погашения задолженности.Объектом ABC-XYZ-анализа является клиент, критерием – сроки погашения дебиторской задолженности.

ABC-XYZ анализ поддерживается многими информационными системами предприятий, но здесь возникают следующие проблемы:

в ряд типовых конфигураций включается ABC-XYZ анализ товарных запасов, а не дебиторской задолженности. Расширение возможности модуля требует дополнительных затрат;

даже небольшие изменения в критериях анализа требуют дополнительного времени работы специалистов, техподдержки, что также связано с денежными и временными затратами;

в небольших организациях информационные системы зачастую не включают поддержку ABC-XYZ анализа.

Таким образом, возникает необходимость в формировании модуля поддержки в доступной, привычной для пользователя-экономиста среде.

Цель нашей работы — продемонстрировать возможности информационной поддержки ABC-XYZ анализа в MicrosoftExcel.

Основные задачи: предложить информационную поддержку ABC-XYZ анализа клиентов по показателю «Сроки погашения задолженности» в среде MSExcel; оценить затраты на разработку и поддержку модуля, сравнить с затратами на аналогичные операции в других информационных средах, показать алгоритмы реализации в MicrosoftExcel некоторых других процессов, которые требуются экономисту в повседневной деятельности.

ВЛИЯНИЕ ФРАНШИЗЫ НА ФИНАНСОВЫЕ ПОТОКИ СТРАХОВОЙ

ОРГАНИЗАЦИИ

Франшиза - один из основных инструментов «скрытой» тарифной политики страховщиков. Его использование существенно влияет на финансовую устойчивость, адекватность резервов, платежеспособность, и во многом определяет финансовые потоки.

Введение франшизы влечет за собой снижение гарантированного денежного потока, что в свою очередь снижает ресурсную базу для инвестирования. Таким образом,ее введение приводит к уменьшению инвестиционного дохода и недополучению прибыли. Следовательно, снижение исходящего потока урегулирования убытков должно превосходить снижение входящего потока, чтобы его скомпенсировать.

Все это должно привести к максимизации разницы входящего и исходящего денежного потока - максимизации чистого финансового потока, т е прибыли.

Введение франшизы увеличивает норму прибыльности страхового продукта и снижает коэффициент убыточности при постоянной величине прибыли. При н еизменном коэффициенте убыточности - снизится прибыль и возрастет рентабельность. А если он возрос, то произойдет их снижение. Неадекватный расчет франшизы действительно может снизить норму рентабельности и прибыли. Введение взвешенной франшизы и вызывает позитивный интерес акционеров и инвесторов. При большей нормы доходности в компании сохранятся средства в обороте, они не будут изъяты.

Вопрос установления оптимальной франшизы - сложная, многофакторная задача.

Франшиза влияет не только на тариф (входящий поток), но и на ожидаемый поток выплат, на расходы по урегулированию убытков, а также на такие сложные для анализа элементы как оппортунистическое поведение страхователей.

ФОРМИРОВАНИЕ КОМПЕТЕНЦИЙ, ВОСТРЕБОВАННЫХ РЫНКОМ

ТРУДА, НА ОСНОВЕ РЕГУЛЯРНОГО ОТСЛЕЖИВАНИЯ КАРЬЕРНОГО

РОСТА ВЫПУСКНИКОВ (НА ПРИМЕРЕ ПРОЕКТА ИССЛЕДОВАНИЯ

Все большее число вузов и национальных министерств образования признают необходимость изучения процесса обучения студентов и возможности их трудоустройства. Такое изучение необходимо для улучшения учебного процесса, его содержания, увеличения университетских научных исследований. Кроме того, установление обратной связи с выпускниками, анализ их опыта позволяют избрать такую университетскую стратегию, внести изменения в учебные планы, которые позв оляют значительно усилить позицию будущих выпускников на рынке труда.

Именно в этом контексте в 2010 Ассоциация европейских университетов начала реализацию проекта исследования TRACKIT, который поддержан Программой Европейского союза LifeLong Learning Programme (Обучение в течение всей жизни).

Цель проекта TRACKIT - изучение существующих практик отслеживания обучения студентов и выпускников в 31 европейской стране, анализ различных методов, применяемых учреждениями высшего образования, с учетом национальных особенностей.

Необходимость отслеживания карьерного роста обусловлена следующими факторами:

1. Происходящими в последние годы изменениями в высшем образовании и обучении: рост массовости высшего образования и числа студентов.

2. С ростом числа лиц, имеющих высшее образование, возможность трудоустройства и выход на рынок труда становятся важнейшим критерием оценки вуза.

3. Общие направления развития общественной политики, управления и менеджмента, рост международной конкуренции и позиционирование высшего образования и системы высшего образования (включая международные критерии оценки конкурентоспособности).

4. Улучшение технических способов для сбора информации и появление новых управленческих возможностей.

Цели проведения отслеживания и способы сбора информации:

Формирование компетенций и абитуриенты и студенты анкетирование студентов Изменение учебных планов и со- Студенты старших кур- Интервьюирование написания резюме Установление релевантности Работодатели и выпуск- Интервьюирование учебных планов требованиям ники рынка труда Повышение конкурентоспособно- Широкая общественность Мониторинг СМИ сти вуза Рост привлекательности работы в Студенты В качестве безотлагательных мер для формирования компетенций будущих вып ускников с точки зрения потребности рынка труда предлагается рассматривать следующие предложения:

1. При направлении студентов на практику формулировать задание в терминах проверки обладания данным студентом соответствующих его учебному плану компетенций.

2. Сделать обязательной форму отчета о прохождении практики студентами, в которой бы организация, принимающая студентов на практику, отражала недостающие компетенции, которыми должен обладать студент. Полученные таким образом данные должны анализироваться учебно-методическими комиссиями факультетов и руководителями образовательных программ с целью внесения соответствующих изменений в учебные планы и рабочие программы.



Pages:   || 2 |
 


Похожие работы:

«Тема 1. Наука и научное мировоззрение. (2 часа лекций, 4 часа практических занятий) План 1 Философия естественных, гуманитарных и технических наук как учебная дисциплина. 1.1 Цель и задачи, структура и методы, 1.2 Значение курса Философия естественных, гуманитарных и технических наук для качества подготовки магистранта 2 Понятие науки и научного мировоззрения. 2.1 Критерии научности. 2.2 Научная картина мира. 3 Основания и критерии классификации современных наук. 3.1 История классификаций наук...»

«Пленарные доклады Бурганов Н.А. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ burganov@midural.ru Правительство Свердловской области, Уральский технический институт телекоммуникаций и информатики г. Екатеринбург Использование возможностей дистанционного обучения, позволяющих подключить к учебному процессу ведущих специалистов и ученых, профессорско-преподавательский состав вузов, специалистов-практиков без выезда на место проведения обучения существенно повышает качество обучения, ведет к...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования Кемеровский государственный университет в г. Анжеро-Судженске 1 марта 2013 г. РАБОЧАЯ ПРОГРАММА по дисциплине Отечественная история (ГСЭ.Ф.3) для специальности 080116.65 Математические методы в экономике факультет информатики, экономики и математики курс: 1 экзамен: 1 семестр семестр: 1 лекции: 36 часов практические занятия: 18...»

«Министерство образования и науки РФ Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Тобольский государственный педагогический институт им. Д. И. Менделеева Кафедра зоологии, экологии и природопользования Утверждена на заседании кафедры протокол № 1 от 30.09 2008 года УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ПО ДИСЦИПЛИНЕ БИОЛОГИЯ С ОСНОВАМИ ЭКОЛОГИИ Специальность 050201.65- Математика Профиль Алгебра и геометрия Программу составила: к....»

«Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Амурский государственный университет Кафедра общей математики и информатики УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДИСЦИПЛИНЫ МАТЕМАТИКА Основной образовательной программы по направлению подготовки 050400.62 – Психолого-педагогическое образование Благовещенск 2012 г. УМКД разработан старшим преподавателем кафедры ОМиИ Гришкиной Татьяной Евгеньевной;...»

«Хорошко Максим Болеславович РАЗРАБОТКА И МОДИФИКАЦИЯ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ПОИСКА ДАННЫХ В INTERNET/INTRANET СРЕДЕ ДЛЯ УЛУЧШЕНИЯ КАЧЕСТВА ПОИСКА Специальность 05.13. 17 – Теоретические основы информатики АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Новочеркасск – 2014 2 Работа выполнена на кафедре Информационные и измерительные системы и технологии ФГБОУ ВПО ЮРГПУ(НПИ) им М.И. Платова. Научный руководитель Воробьев Сергей Петрович кандидат...»

«Государственный комитет по науке и технологиям Республики Беларусь ГУ Белорусский институт системного анализа и информационного обеспечения научно-технической сферы Молодежный инновационный форум ИНТРИ – 2010. Материалы секционных заседаний 29–30 ноября 2010 г. Минск 2010 УДК 001 (063)(042.3) ББК 72.4 М 34 Под общей редакцией д-ра техн. наук И. В. Войтова М 34 Материалы секционных заседаний. Молодежный инновационный форум ИНТРИ – 2010. — Минск: ГУ БелИСА, 2010. — с. ил., табл. с.: ISBN...»

«взаимодействующие поеледрвателш процессы Prentice-Hall InfernaHoB^il Series in Compuler Science Coitimtihicating Sequential Processes C. A. R. Hoare Professor of Computation Oxford University Prentice-Hall Englewood Cliffs, New Jersey London Mexico New Delhi Rio de Janeiro Singapore Sydney Tokyo Toronto Wellington Ч-Хоар Взаимодействующие последовательные процессы Перевод с английского А. А. Бульонковой под редакцией А. П. Ершова Москва Мир 1989 Б Б К 22.18 Х68 УДК 681.3 Хоар Ч. 'Х68...»

«УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ПО ДИСЦИПЛИНЕ ПРАВОВАЯ ИНФОРМАТИКА ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЙ РАЗДЕЛ Требования к обязательному минимуму содержания и уровню подготовки по дисциплине Сегодня мы стоим на пороге создания качественно нового общества информационного. Жизнь и практическая деятельность в нем неразрывно связаны с грамотной организацией информационных процессов и освоением и использованием современных информационных технологий. Курс Правовая информатика имеет целью формирование и развитие...»

«СБОРНИК РАБОЧИХ ПРОГРАММ Профиль бакалавриата : Математическое и программное обеспечение вычислительных машин и компьютерных сетей Содержание Страница Б.1.1 Иностранный язык 2 Б.1.2 История 18 Б.1.3 Философия 36 Б.1.4 Экономика 47 Б.1.5 Социология 57 Б.1.6 Культурология 71 Б.1.7 Правоведение 83 Б.1.8.1 Политология 89 Б.1.8.2 Мировые цивилизации, философии и культуры Б.2.1 Алгебра и геометрия Б.2.2 Математический анализ Б.2.3 Комплексный анализ Б.2.4 Функциональный анализ Б.2.5, Б.2.12 Физика...»

«Информационные технологии в образовании Ежеквартальный бюллетень №3 (7) Июль 2005 Координационного совета НГТУ по информатизации образования В этом выпуске: Телематика’2005 (О. В. Казанская). с. 2 Развитие научно-образовательной сети в Сибирском федеральном округе (Евг. Б. Гаврилов). с. 6 Оснащенность компьютерами рабочих мест преподавателей НГТУ: результаты исследования (Н. С. Фоменко).. с. 8 Научная электронная библиотека E-LIBRARY.RU (Т. В. Баздырева). с. 10 Новые издания ИДО НГТУ. с....»

«В учебнике рассмотрены основные категории аппаратных и программных средств вычислитель­ ной техники. Указаны базовые принципы построения архитектур вычислительных систем. Обес­ печено методическое обоснование процессов взаимодействия информации, данных и методов. Приведены эффективные приемы работы с распространенными программными продуктами. Рас­ смотрены основные средства, приемы и методы программирования. Книга предназначена для студентов технических вузов, изучающих информационные техноло­...»

«Книга Секреты исцеляющих программ Практическое руководство по аудиотрансу, самогипнозу, гипнотерапии Издание второе, переработанное и дополненное Эдуард Михайлович Каструбин СЕКРЕТЫ ИСЦЕЛЯЮЩИХ ПРОГРАММ Практическое руководство по аудиотрансу, самогипнозу, гипнотерапии. Издание второе, переработанное и дополненное. - М.: Деловой мир 2000, 2004. - 352с. ISBN 5-93681-006-2 Секреты исцеляющих программ сочетают в себе достижения современной гипнотерапии с уникальными знаниями древних цивилизаций...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования Кемеровский государственный университет в г. Анжеро-Судженске 1 марта 2013 г. РАБОЧАЯ ПРОГРАММА по дисциплине Психология и педагогика (ГСЭ.Р.3) для специальности 080801.65 Прикладная информатика в экономике факультет информатики, экономики и математики курс: 2 семестр: 4 зачет: 4 семестр лекции: 18 часов практические занятия: 18...»

«SINCE 1989 (к XXV-летию ЗАО АНАЛИТИКА) Петров Сергей Павлович, к.т.н., ведущий эксперт ЗАО АНАЛИТИКА А началось с того, что исполком Бабушкинского районного совета народных депутатов города Москвы 20 февраля 1989 года зарегистрировал устав научно-производственного кооператива (НПК) Аналитика, созданного группой молодых учёных с целью внедрения в отечественную лабораторную медицину передовых аналитических технологий. Сотрудничество с ГКБ №40 г. Москвы позволило Аналитике поместиться на 9...»

«Серия ЕстЕствЕнныЕ науки № 2 (8) Издается с 2008 года Выходит 2 раза в год Москва 2011 Scientific Journal natural ScienceS № 2 (8) Published since 2008 Appears Twice a Year Moscow 2011 редакционный совет: Рябов В.В. ректор ГОУ ВПО МГПУ, доктор исторических наук, председатель профессор, член-корреспондент РАО Геворкян Е.Н. проректор по научной работе ГОУ ВПО МГПУ, заместитель председателя доктор экономических наук, профессор, член-корреспондент РАО Атанасян С.Л. проректор по учебной работе ГОУ...»

«РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК СИБИРСКОЕ ОТДЕЛЕНИЕ ИНСТИТУТ СИСТЕМ ИНФОРМАТИКИ ИМ. А.П. ЕРШОВА НАУЧНЫЙ СОВЕТ ПО МУЗЕЯМ И.А. Крайнева, Н.А. Черемных Путь программиста Ответственный редактор доктор физико-математических наук, профессор А. Г. Марчук Новосибирск 2011 УДК 007(092) ББК 32.81 Е 80 Путь программиста / И.А Крайнева., Н.А. Черемных. Новосибирск: Нонпарель, 2011. 222 с. ISBN 978-5-93089-033-4 Биография выдающегося ученого, математика, программиста, создателя Сибирской школы программирования...»

«Министерство образования и науки Республики Казахстан Институт математики Институт проблем информатики и управления И.Т. ПАК ИЗ ИСТОРИИ РАЗВИТИЯ ИНФОРМАТИКИ В КАЗАХСТАНЕ Алматы 2012 УДК 004:510 ББК 32.973:22.1 П 13 Рекомендована к печати решением ученых советов Института математики Института проблем информатики и управления МОН РК Рецензенты доктор физико-математических наук М.Н. Калимолдаев доктор технических наук Р.Г. Бияшев Редактор В.В. Литвиненко Пак И.Т. П 13 Из истории развития...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Амурский государственный университет Кафедра математического анализа и моделирования УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДИСЦИПЛИНЫ Основы информатики и архитектура компьютеров Основной образовательной программы направления 010400.62 прикладная математика и информатика Благовещенск 2012 г. УМКД разработан доцентом Труфановым Виктором...»

«2 Программа разработана на основе ФГОС высшего образования по программе бакалавриата 01.03.02 Прикладная математика и информатика. Объектами профессиональной деятельности магистра прикладной математики и информатики являются научно - исследовательские центры, государственные органы управления, образовательные учреждения и организации различных форм собственности, использующие методы прикладной математики и компьютерные технологии в своей работе. Магистр прикладной математики и информатики...»






 
© 2014 www.kniga.seluk.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Книги, пособия, учебники, издания, публикации»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.