WEB-ресурс научно-практических конференций

К.т.н. Тубольцев М.Ф., д.т.н. Маторин С.И., Тубольцева О.М.

Белгородский государственный университет «НИУ БелГУ », Российская Федерация

РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ИНСТРУМЕНТОВ ФИНАНСОВОГО АНАЛИЗА

Современные задачи анализа социально-экономических систем потребовали расширения методов традиционного системного анализа [1]. Известное средство структурного анализа BPWin [2], реализующее методику IDEF 0, ориентировано не на бизнес-процессы и инкапсуляцию знаний о них, а на производственные процессы в технических отраслях, на что указывает семантика связей. Поэтому BPWin и другие подобные ему инструменты не могут служить базовой платформой для разработки более интеллектуальных, ориентированных на знание, инструментов системного анализа.

Наиболее существенными недостатками традиционных инструментов структурного анализа являются:

· нерасширяемая семантика связей;

· отсутствие механизмов хранения и использования как декларативных, так и процедурных знаний;

· невозможность финансового анализа, учитывающего временную стоимость денег.

Преодоление указанных (и некоторых других) недостатков возможно на пути применения новых подходов к построению моделей социально-экономических систем. Развиваемый на основе системно-объектного подхода « Узел-Функция-Объект » [3] CASE -инструментарий « UFO-tookit » реализует новый подход к системе как к сущности, имеющей три уровня представления. Case -инструментарий « UFO-tookit » позволяет отразить все многообразие связей реальных социально-экономических систем; строить не только организационно-информационные, но и функциональные модели систем; проводить реструктуризацию систем с целью их оптимизации.

Иерархическое представление системы в виде триединой конструкции «Узел-Функция-Объект» дает возможность использовать в одной модели как процессный , так и объектно-ориентированные подходы. Помимо этого, Case -инструментарий « UFO-tookit » имеет потенциал для дальнейшего расширения, например, в сторону возможности построения финансовых моделей бизнес-процессов.

Следует отметить, что скромные возможности компьютерного инструментария, создаваемого на основе традиционного системного подхода, в плане создания моделей социально-экономических систем, значительно затрудняют его применение, поскольку результат бизнес-процесса – это, прежде всего, финансовый результат.

Рассчитать доходность бизнес-процесса (а это то, ради чего строится финансовая модель) непосредственно можно только в случае, когда бизнес-процесс состоит только из одной бизнес операции. В этом случае доходность можно определить, используя понятие эффективного процента или уровня внутренней доходности. В реальности бизнес-процесс представляет собой систему из нескольких бизнес-операций. Поэтому интеллектуальный инструментарий нового поколения должен обеспечивать возможность агрегирования доходностей на более высокий уровень иерархии.

Осуществление финансовых операций не требует большого перемещения материальных потоков, а с помощью компьютерных банковских систем большинство платежей происходит в безналичной форме. Т.е. финансовые потоки являются, по сути, информационными потоками, а финансовые модели бизнес-процессов – частным случаем информационных моделей. Таким образом, разработка финансовых моделей может осуществляться с помощью CASE -инструментария « UFO - toolkit », если его дополнить средствами анализа и синтеза финансовых потоков.

На современном этапе возможны три подхода к разработке финансовых моделей бизнес-процессов. Во-первых, это совместное использование инструментов информационного моделирования и анализа/синтеза финансовых потоков. С помощью инструмента информационного моделирования (« UFO-tookit », например) осуществляется декомпозиция финансовой модели бизнес-процесса, а с помощью инструмента анализа/синтеза финансовых потоков – агрегирование показателя доходности. Достоинство такого подхода – очевидная простота реализации, а недостаток – возможные ошибки при переносе данных вручную.

Во-вторых, это расширение функциональности существующего средства информационного моделирования путем добавления модуля для поддержки агрегирования показателей доходности. Достоинство такого подхода – относительная простота реализации, а недостаток – возможные конфликты со старым программным кодом. И, в-третьих, разработка специального инструмента финансового моделирования бизнес-процессов. Достоинство такого подхода – возможность получения качественно нового инструмента финансового моделирования, ориентированного на использование декларативных и процедурных знаний, недостаток – сложность разработки.

Реализация любого из перечисленных подходов невозможна без системной методики агрегирования показателей доходности, разработанной недавно [4]. Статистические подходы, связанные с линейным взвешиванием, для целей агрегирования совершенно не подходят ввиду не адекватности [5]. Системная методика агрегирования показателей доходности логически соответствует системно-объектному подходу, дополняя возможностью построения финансовых моделей бизнес-процессов. Построив средствами УФО-анализа информационную модель бизнес-процесса, и включив в нее данные о перемещении финансовых средств, можно сначала найти доходность каждой из бизнес-операций, а затем агрегировать доходности. Каждая бизнес-операция, рассматриваемая только с точки зрения финансового результата, превращается в финансовую операцию.

В финансово-экономической литературе финансовую операцию отождествляют с ее финансовым потоком [6,с.19], который задается множеством упорядоченных пар {< t _i ,C _i >}, где C _i – выплата/поступление средств в момент времени t _i , а i =1, …, N . Функция потока F(V) – это чистое приведенное значение финансовой операции на момент появления первого элемента в зависимости от значения множителя дисконтирования:

(1)

где N – число элементов потока и t ₁ <t ₂ <…< t _N ;

V – множитель дисконтирования.

Для того, чтобы определить доходность финансовой операции, которая соответствует некоторой бизнес-операции, необходимо, во-первых, найти корень уравнения F ( V )=0, принадлежащий отрезку [0,1], во-вторых, определить доходность финансовый операции ( а следовательно и соответствующей ей бизнес-операции) по формуле r =1/ V – 1.

Пусть при декомпозиции бизнес-процесса на нижнем уровне финансовой модели определены n бизнес-операций. Пронумеровав их произвольным образом, и обозначив через F _i (V) – функции финансовых потоков отдельных операций i ? {1, 2, …, n }, для вычисления агрегированного показателя доходности используем уравнение [4]:

(2)

где t _i – начало потока с номером i , а t _m = min { t _i }.

После вычисления корня V * принадлежащего отрезку [0,1], агрегированный показатель доходности находим по формуле: r *=1/ V * – 1. Таким образом, для построения в рамках системно-объектного анализа финансовой модели бизнес-процесса необходимо: осуществить декомпозицию бизнес-процесса на бизнес-операции (осуществляется с помощью CASE -инструментария « UFO - toolkit »); определить для каждой бизнес-операции ассоциированный с нею финансовый поток и функцию потока; решить уравнение 1 на отрезке [0,1], а затем вычислить агрегированный показатель доходности всего бизнес-процесса. Следует заметить, что при построении финансовой модели бизнес-процесса используются не все возможности системно-объектного анализа, но принципиально важно то, что именно УФО-анализ делает процесс построения финансовой модели наиболее прозрачным и адекватным реальности.

В настоящее время системная методика агрегирования реализована только в одном инструменте финансового анализа, это программа анализа финансовых потоков « FinStream », разработанная авторами. Программа « FinStream » позволяет не только произвести расчеты параметров финансового потока, но и осуществляет автоматическую генерацию финансовых потоков стандартных финансовых операций, а также визуализацию данных. Таким образом, сочетание инструмента системно-объектного анализа « UFO - toolkit » и программы анализа финансовых потоков « FinStream » позволяет осуществлять построение финансовых моделей бизнес-процессов.

Существенно то, что программы « UFO - toolkit » и « FinStream » являются ориентированными на знания. Инструмент « UFO - toolkit » позволяет своими средствами эмулировать существующие на данный момент модели представления знаний, включая возможность их хранения и распространения, а « FinStream » инкапсулирует в себе процедурные знания о финансовых потоках и способах их анализа.

Список использованных источников:

1. Маторин С.И. Анализ и моделирование бизнес-систем : системологическая объектно-ориентированная технология / С.И. Маторин . – Х.: ХНУРЭ, 2002. – 322 с.

2. Калянов Г.Н. Моделирование, анализ, реорганизация и автоматизация бизнес-процессов / Г.Н. Калянов . – М.: Финансы и статистика, 2006. – 240с.

3. Маторин С.И. Моделирование организационных систем в свете нового подхода «Узел-Функция-Объект» / С.И. Маторин , А.С. Попов, В.С. Маторин // НТИ. Сер. 2. – 2005. – №1.

4. Тубольцев М.Ф. Математические методы в системном анализе финансовых операций / М.Ф. Тубольцев //Вестник ВГУ, Серия: Системный анализ и информационные технологии. – 2008. – №1. – С.124–133.

5. Тубольцев М.Ф.Регулярная методика агрегирования показателей доходности краткосрочных кредитных операций / М.Ф. Тубольцев , Р.И. Зубова // Вопросы статистики. – 2000. – №11.

6. Малыхин В.И. Финансовая математика: учеб . п особ . для вузов / В.И. Малыхин. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999. – 247 с.