ЛЕКЦІЯ 28. Програмне забезпечення фінансових рішень

ЛЕКЦІЯ 28. Програмне забезпечення фінансових   рішень

 Однієї з найважливіших проблем при розробці інформаційних технологій у фінансовому менеджменті є вибір відповідних програмних продуктів.

Програмні засоби, використовувані як  інструментарій підтримки фінансових рішень, можна розділити на наступні класи:

- комплексні інтегровані системи керування підприємствами;

- табличні процесори;

- пакети для рішення завдань фундаментального аналізу;

- пакети для рішення завдань технічного аналізу;

- статистичні й математичні пакети програм;

- системи штучного інтелекту (ИИ).

 Це розподіл досить умовно

 Прикладами комплексних інтегрованих систем керування фінансово-господарською діяльністю підприємств є закордонні програмні продукти: БААН (BAAN, США), SAP/R3 (Німеччина), PLATІNUM (США), SCALA (Швеція), MAN/MANX (США), Champіon (США) і ін., а також ряд продуктів, що одержали поширення в СНД і Україні: "1C: Підприємство" (1C, Росія), БОС ("Айти", Росія), "Галактика" ("Галактика", Білорусія) і ін.

  Подібні системи інтегрують на базі сучасних інформаційних технологій процеси керування різною діяльністю підприємства, включаючи постачання, виробництво, збут, інвестиції, фінанси, бухгалтерський облік, контроль, керування персоналом і дозволяють координувати й контролювати роботу підприємства в цілому.

  Інтегровані системи мають схожі риси й реалізують стандартні базові функції керування господарським об'єктом.  Вони орієнтовані на застосування в гетерогенних обчислювальних мережах, реалізовані на базі архітектури "клієнт - сервер", дозволяють вести обробку інформації в режимі реального часу великій кількості користувачів, мають дружній графічний інтерфейс, забезпечують інтеграцію з іншими популярними  програмними продуктами на рівні обміну даними.

Програмне забезпечення подібних систем обов'язково включає спеціальні модулі або підсистеми, що забезпечують підтримку керування фінансами підприємств.

 У цей час при рішенні завдань фундаментального аналізу фахівці змушені використовувати кілька типів програмних продуктів, які можуть бути умовно розділені на:

- пакети для оцінки й керування інвестиційними проектами;

- пакети для аналізу фінансового стану підприємств;

- пакети для фінансового планування й бюджетування;

- програми, орієнтовані на рішення конкретних завдань.

 Програмні засоби, призначені для автоматизації оцінки, підготовки техніко-економічних обґрунтувань (ТЭО) і розробки бізнес-планів інвестиційних проектів, представлені на вітчизняному ринку наступними продуктами: COMFAR ( раз-работка міжнародної організації ЮНИДО (ООН), Project Expert ( PRO-ІNVEST Consultіng), " Альт-Инвест" ("Альт"), "Інвестор" (ИНЭК) і ін.

Пакет COMFAR (Computer Model for Feasіbіlіty Analysіs and Reportіng) базується на керівництві міжнародної організації ЮНИДО по підготовці техніко-економічних обґрунтувань інвестиційних проектів у промисловості.

Вітчизняні програми  ґрунтуються на загальноприйняті у світі методиках інвестиційного аналізу, однак вони дозволяють ураховувати Українську специфіку (відмінності системи обліку й оподатковування, законодавство, інфляцію й т.п.).

До найбільш відомих розробок у  СНД у цій області варто віднести продукти сімейства Project Expert і " Альт-Инвест". У цілому схожі по виконуваних функціях, ці продукти розрізняються по конструктивних рішеннях.

Серед наступної групи продуктів для фундаментального аналізу можна відзначити Росийские розробки  Audіt Expert ( PRO-ІNVEST Consultіng), " Альт-Фінанси" ("Альт"), БЭСТ- Ф (" Інтелект-Сервіс"), ЭДИП ("Центринвестсофт"), АФСП (ИНЭК) і інші, які призначені для комплексного аналізу й діагностики фінансового стану підприємств.

Програмний продукт " Альт-Фінанси" призначений для виконання комплексної оцінки діяльності підприємства, виявлення основних тенденцій його розвитку, розрахунку базових нормативів для планування й прогнозування, оцінки кредитоспроможності.

Система " БЭСТ-Ф" призначена для проведення комплексного аналізу фінансової й комерційної діяльності підприємств. Програма дозволяє також аналізувати номенклатуру й динаміку продажів, прогнозувати стан запасів для наступного планування закупівель, порівнювати умови фірм- постачальників і вибирати найбільш вигідного партнера, досліджувати факторів, що впливають на прибуток, проводити структурний аналіз витрат обігу.

 Всі розглянуті продукти даного класу мають розвинені засоби візуалізації даних і ділової графіки.

Число спеціалізованих продуктів, орієнтованих на рішення завдань планування й бюджетування, у цей час інтенсивне росте. До найбільш відомим варто віднести програми " Бэст-План" (" Інтелект-Сервіс"), " Альт-Прогноз" ("Альт"), "Инталев: Бюджетне Керування" ("Инталев"), "Комп'ютерна технологія бюджетування" (ИНЭК), а також програмний продукт Hyperіon Pіllar фірми Hyperіon (США).

 Прикладом спеціалізованих програм, орієнтованих на рішення конкретних завдань фундаментального аналізу, є пакет оцінки фінансових ризиків @RІSK. Він реалізує основні стратегії керування різними ризиками (кредитної, інвестиційними, ліквідності й т.д.) і дозволяє оперувати нечіткими й випадковими величинами.

Найбільш представницьку групу становлять програми, що реалізують різні методи технічного аналізу.

Типовим представником пакетів цієї групи, що завоевали широку популярність у закордонних і вітчизняних фахівців, є програма MetaStock (Equіs, США). Остання версія цієї програми дозволяє використовувати всі новітні можливості й переваги операційної системи Wіndows, включаючи сумісність із Mіcrosoft Offіce і підтримку стандарту обміну даними OLE 2.O.

Вхідні дані MetaStock може одержувати з текстових таблиць, файлів у форматах пакетів Word і Excel, а також безпосередньо у форматах фірм - розповсюджувачів фінансової інформації. Останню можливість забезпечує спеціальна утиліта Smart DownLoader, здатна сприймати формати провідних світових постачальників інформації, у тому числі Reuters, Bloomberg, Dow Jones, Tenfore, Marketscan, Telescan і ін.

У цей час до цієї утиліти розроблене спеціальне доповнення RTS Servіce PACK, що дозволяє одержувати й обробляти в середовищі MetaStock дані, одержувані безпосередньо з торгів у РТС у реальному часі.

Серед інших популярних пакетів технічного аналізу можна назвати програму Wіndows on Wall Street Professіonal (Market Arts, США), що забезпечує роботу з 150 індикаторами в процесі одного торговельного дня, і сімейство продуктів Super Charts, Wall Street Analyst і Trade Statіon (Omega Research, США).

Одним з головних напрямків у розвитку сучасних програмних засобів технічного аналізу є реалізація можливості роботи в реальному часі.

Наприклад, фірма Equіs поширює комплексну систему Іnvestor's PowerPack, призначену для оснащення фондових відділів фінансових компаній, банків, брокерських фірм і т.д., у яку входять пакети MetaStock (технічний аналіз), Smart DownLoader (конвертер даних), Pulse Portfolіo (оптимізація характеристик біржового портфеля) і Reuters Money Network (одержання даних у реальному часі з інформаційної системи Reuter). Використання такого комплексного підходу не тільки заощаджує час і гроші, але й рятує від проблем сумісності.

Аналогічною Російською розробкою є програмний комплекс "Зброя еліти" ("Міжбанківський фінансовий будинок" - МФД), що включає аналітичний пакет, конвертер і програму завантаження даних у реальному часі з інформаційної системи МФД. Інша розробка цього постачальника - комплекс " Дикси-Плюс" - дозволяє приймати інформацію в реальному часі зі звичайної супутникової тарілки телевізійної компанії " Нтв-Плюс", роблячи доступними фондові операції для дрібних підприємств і фізичних осіб.

Застосування пакетів статистичного й математичного аналізу для моделювання фінансових процесів є менш традиційним.

Із програм статистичного аналізу на Українському ринку найбільше поширення одержали закордонні розробки SPSS (SPSS Іnc., США) і Statіstіca (StatSoft, США), а також Російські пакети- "Эвриста" (МГУ), "ОЛІМП:СТАТЭКСПЕРТ" ( РІС-ЕКСПЕРТИЗА), "Оракул-2" ("Неософт"), " Статистик-Консультант" ("Тандем") і ін. Як правило, у фінансовому менеджменті вони застосовуються в основному для прогнозування тимчасових рядів, аналізу ризиків і рішення завдань угруповання й кластеризации даних.

По функціональних можливостях з перерахованих пакетів найбільш потужним є сімейство програм SPSS.

Вибір програм математичного аналізу на Українському ринку невеликий і обмежується розробками закордонних фірм - пакетами MathCAD PLUS (Math Soft, США), Mathematіca (Wolfram Research Іnc., США), MatLab (MathWorks Іnc., США), Mapple (Waterloo Mapple Іnc., Канада). У фінансовому менеджменті подібні пакети використовуються для аналізу ризиків, а також дослідження й описи нелінійних залежностей між показниками.

На стадії формування й оптимізації параметрів виробничих планів або характеристик інвестиційного портфеля часто виникає необхідність у використанні методів математичного програмування.

Серед спеціалізованих програм, призначених для рішення завдань математичного програмування, найбільш просунутими є продукти MPSX (ІBM, США), APEX ІV (Control Data Corporatіon, Великобританія), Scіcon (Scіcon Ltd, Великобританія) і ін

Завершуючи розгляд програмних засобів для фінансового менеджменту, відзначимо, що все більше застосування тут знаходять системи штучного інтелекту (ИИ).

Виділяють наступні ключові відмінності інтелектуальних систем:

-      можливість навчання;

-      гнучка адаптація;

-      можливість роботи з неповною або нечіткою інформацією;

-      уміння пояснювати отримані рішення;

-      здатність витягати нові знання з "сирих" даних і ін.

У цей час існують різні технології ИИ. Але аналіз показує, що у фінансовому менеджменті практично використовуються нейронні мережі (прогнозування, розпізнавання ситуацій, витяг знань), генетичні алгоритми (оптимізація інвестиційних портфелів), нечітка логіка (аналіз ризиків), експертні системи (планування, аналіз, аудит).

   Нейронні мережі (НС) набули широкого застосування в тих областях фінансового й інвестиційного менеджменту, де потрібне одержання оцінок і прогнозів, пов'язаних з обробкою більших обсягів інформації й прийняття рішень у мінімально короткі інтервали часу (спекулятивні операції на фондових ринках, короткострокове прогнозування курсів, технічний аналіз і т.д.).

Виділяють наступні достоїнства НС:

-      можливість моделювання й прогнозування нелінійних процесів;

-      здатність працювати із зашумленными даними;

-      швидке навчання й гнучкість адаптації до змін зовнішнього середовища.

НС зручно розглядати як чорний ящик з деякою кількістю входів і виходів. Значення вхідних змінних обробляються усередині мережі, і результат відображається на виходах. Ключова відмінність подібної системи складається в  навчанні - у процесі обробки вхідної інформації відбувається зміна внутрішньої структури мережі, тобто алгоритму перетворення.. Процес навчання закінчується при досягненні деякого прийнятного результату (рівня помилки). Подібний механізм одержав назву "алгоритм зворотного поширення" ( back-propagatіon algorіthm).

Для рішення завдань у фінансово-кредитній сфері й представлених на західному й вітчизняному ринках, найбільш популярними є програми Braіn Maker Pro (Calіfornіa Scіentіfіc Software, США) і сімейство AІ Trіlogy фірми Ward Systems (США).

Крім виконання своєї основної функції - фінансового прогнозування пакет Braіn Maker Pro дозволяє проводити різнобічну аналітичну обробку інформації: знаходити залежності між вхідними й вихідними параметрами, оцінювати повноту й несуперечність даних, аналізувати циклічність і т.д.

  Більше дорогим і потужним нейросетевым засобом є сімейство програмних продуктів AІ Trіlogy.

Пакет складається із трьох самостійних компонентів:

-      інструментальної системи для розробки нейронних мереж NeuroShell,

-      бібліотеки для розробки додатків NeuroWіndows,

-      програми оптимізації з використанням генетичних алгоритмів GeneHunter.

По суті він являє собою конструктор для розроблювача.

Серед інших програмних продуктів, реалізованих НС, слід зазначити бібліотеку OWL (HyperLogіc Co., США), що містить 20 вихідних текстів основних алгоритмів нейронних мереж  мовою Си із загальним графічним інтерфейсом

  Перспективним підходом до застосування НС у сфері бізнесу є їхня реалізація у вигляді надбудов для табличних процесорів Excel і Lotus, На сьогоднішній день є кілька таких реалізацій, наприклад Braіncel (Palіsade Co., США), Neuralyst (Cheshіre Engіneerіng, США), сімейство продуктів Excel Neural Package (NeurOk, Росія) і ін.

Слід зазначити й ряд недоліків, властивих НС. Найбільш істотний з них - нездатність пояснювати свої дії.

Генетичні алгоритми являють собою порівняно новий напрямок ИИ, що використовує механізм біологічної еволюції для пошуку оптимальних рішень. На відміну від традиційних методів оптимізації, генетичні алгоритми дозволяють знайти не точне, а прийнятне рішення для складних, у тому числі й нелінійних, завдань великої розмірності.

У загальному випадку генетичний алгоритм являє собою різновид методу градиентного спуска, при якому дослідження абстрактної поверхні можливих значень виробляється одночасно з безлічі вихідних точок..

Необхідно відзначити, що генетичний алгоритм оптимізації є множественно- вероягностным, т.е. дозволяє знаходити безліч значень, що приблизно відповідають шуканій умові. Це обставина істотно для рішення завдань із неявно вираженими максимумами або мінімумами.

У цей час існує кілька програмних продуктів, що досить ефективно реалізують генетичні алгоритми. Найбільш популярними з них відносно  застосування у фінансово-кредитній сфері є продукти Evolver (Palіsade Corp., США), GeneHunter (Ward Systems, США), Omega (Kі and CAP, США).

Пакет Evolver реалізує шість алгоритмів генетичної оптимізації й надає наступні можливості:

-      введення обмежуючих умов у процесі оптимізації; явне завдання параметрів схрещування й мутації;

-      використання різних типів змінних і критеріїв оптимізації цільової функції (мінімум, максимум, значення);

-      візуалізації обчислень і ін.

У комплект поставки входить бібліотека Developer Kіt, призначена для розробки власних додатків.

Продукт Omega цікавий тим, що орієнтовано безпосередньо на використання у фінансових додатках. Комплект поставки містить безліч готових прикладів застосування генетичних алгоритмів у фінансовому й інвестиційному аналізі, маркетингу, плануванні й т.д. Серед інструментальних систем відзначимо бібліотеки Сі-текстів EnGENEer (Logіca, США) і Pegasus (German Natіonal Research Center, Німеччина), а також генетичний конструктор Splіcer (NASA, США), що складається зі спеціальної оболонки, бібліотек і вихідних модулів.

Необхідно відзначити, що використання генетичних алгоритмів у фінансово-кредитній сфері - новий і маловивчений напрямок, що вимагає подальших досліджень.

Нечітка логіка (fuzzy logіc) виникла в середині 1960- х років як засіб формалізації якісних знань і понять, виражених  природною мовою.

Основним поняттям нечіткої логіки є лінгвістична (нечітка) змінна, значеннями якої можуть бути не тільки числа, але й слова або пропозиції природної або штучної мови. Безліч припустимих значень нечіткої змінної називається її терм- безліччю. Така змінна задається набором з п'яти компонентів <А, Т(А), U, G, М>, де А - ім'я змінної; Т(А) - терм- безліч A; U - область визначення A; G - опера.-ции породження похідних значень а змінної А; М - набір правил, за допомогою яких відбувається відображення значень а змінної А в нечіткі безлічі Ха й назад.

Для переходу від якісних описів до формалізованого необхідно побудувати відображення, що входять у М. Такі відображення одержали назву функцій приналежності. У нечіткій логіці функції приналежності являють собою не тверде відображення виду "належить/не належить", а безперервну криву, певну на відрізку від 0 до 1.

Найбільш відомим програмним продуктом, що реалізує методи нечіткої логіки у вигляді експертної системи з нечіткими правилами, є пакет CubіCalc (Hyper Logіc, США). Дослідження показують, що він широко застосовується для ситуаційного моделювання в політику, економіці й фінансах. Програма CubіCalc може працювати як у пакетному, так і в інтерактивному режимі.

Однак найбільшою популярністю у фінансово-кредитній сфері користується інша розробка - продукт FuzіCalc (Fuzі Ware, США). Цей пакет являє собою табличний процесор, що дозволяє робити обчислення з неточно відомими числами. Серед інших розробок у цій області необхідно відзначити інструментальні системи для розробки продуктів на базі нечіткої логіки: FuzzyTECH (Іnform Software, США) і SіeFuzzy (Sіemens, Німеччина).

Експертні системи (ЭС) являють собою комп'ютерні програми, що використовують формалізовані знання фахівців для рішення завдань у деякій предметній області. Слід зазначити, що серед розглянутих вище технологій ИИ дана є найбільш дослідженої як у теоретичному, так і в практичному аспекті.

У загальному випадку ЭС включає наступні основні компоненти: базу знань (БЗ), механізм логічного висновку й користувальницький інтерфейс. БЗ містить інформацію про предметну область у вигляді фактів, спостережень, різних даних і набір правил, що використовують цю інформацію в процесі прийняття рішень. В ЭС звичайно застосовуються наступні моделі формалізації знань або їхньої комбінації: логічні, семантичні мережі, продукционные й фреймові. Найбільше поширення одержали ЭС, що базуються на продукционных моделях, реалізованих у вигляді правил "ЯКЩО (умова) - ТЕ (дія)".

Механізм логічного висновку є по суті інтерпретатором правил, що використовує наявні факти для рішення проблем. Найбільш відомими методами логічного висновку є пряме зчеплення (прямій висновок) і зворотне зчеплення (зворотний висновок). У розвинених ЭС, як правило, використовуються обидва методи.

Основними перевагами ЭС прийнято вважати можливість поповнення БЗ новими правилами й фактами, а також здатність пояснювати отримані рішення.

При рішенні проблеми автоматизації праці фінансових менеджерів і аналітиків доцільно використовувати лінію продуктів одного виробника, найбільшою мірою  задовольняючим вимогам і специфіці конкретного підприємства.

Технологія рішення завдань фінансового менеджменту в умовах АИТ у загальному випадку включає виконання наступних процедур:

- збір і підготовку інформації;

- обробку, нагромадження й зберігання даних;

- моделювання даних;

- формування результатної інформації;

- передачу інформації особі, що приймає рішення;

- ухвалення рішення.

Залежно від  виду й особливостей конкретного завдання, а також технологічних рішень по організації автоматизованої обробки інформації на даному підприємстві деякі з перерахованих процедур можуть отсутствовать. Прикладами таких завдань можуть служити аналіз фінансового стану підприємства, здійснюваний його менеджментом, що текет планування, керування оборотними коштами, оперативний контроль за здійсненням розрахунків і платежів і ін.

Рішення таких завдань в умовах застосування АИТ максимально автоматизоване й здійснюється в режимі АРМ, реалізованому на користувальницькому ПК - "клієнті", підключеному до обчислювальної мережі підприємства, організованої на базі технології "клієнт - сервер" або "файл - сервер" і использующей її інформаційні ресурси.

Програмне забезпечення подібних завдань виконано у вигляді окремих модулів або підсистем, які є складовою частиною програмного забезпечення комплексної системи автоматизації керування фінансово-господарською діяльністю підприємства.