Geum.ru
Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Экономико-математические модели для оценки качества информационного обеспечения деятельности инвестиционной компании тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Пятина, Елена Евгеньевна
Место защиты Новочеркасск
Год 2000
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Пятина, Елена Евгеньевна

Введение

1 Содержательный анализ проблем качества информационных и программных систем

1.1 Характеристики качества программного обеспечения

1.2 Свойства аспектов программирования и их оценка

1.3 Соотнесение потребительских и технических характеристик методом QFD

1.4 Международные стандарты, обеспечивающие качество программного обеспечения

1.4.1 Стандарты серии ISO 9001, 9000

1.4.2 Модели качества Capability Maturity Model (СММ) и ISO/IEC 15504 (SPICE)

1.5 Количественная оценка качества программного обеспечения

1.6 Экономические аспекты качества информационных систем

2 Математические модели для анализа и прогнозирования динамики объемных характеристик информационных потоков в инвестиционной компании

2.1 Оценка статистических характеристик и законов распределения числа выпонений основных операций в депозитарии и бэк-офисе инвестиционной компании

2.2 Математические модели для прогнозирования динамики объемных характеристик информационных потоков в инвестиционной компании

2.3 Анализ характеристик тренда и частотных характеристик информационных потоков

3 Формализованный анализ функциональной поноты информационных систем для автоматизации деятельности инвестиционной компании

3.1 Информационные системы, обеспечивающие внутренний учет операций с ценными бумагами

3.2 Выделение ядра функций, информационного обеспечения деятельности инвестиционной компании

3.3 Сравнение систем учета операций с ценными бумагами и денежными средствами финансовых компаний по критерию функциональной поноты

3.4 Описание разработанной информационной системы по учету ценных бумаг и денежных средств

4 Планирование и реализация экстремальных экспериментов и имитационное моделирование для оценки временных параметров информационных систем

4.1 Экстремальные эксперименты для оценки временных характеристик систем учета операций с ценными бумагами и денежными средствами

4.2 Имитационное моделирование для оценки затрат живого и овеществленного труда на выпонение основных операций в депозитарии и бэк-офисе инвестиционной компании

Диссертация: введение по экономике, на тему "Экономико-математические модели для оценки качества информационного обеспечения деятельности инвестиционной компании"

За последние годы прошло несколько этапов становления и развития рынка ценных бумаг. За этот период данный экономический институт потерпел множество изменений: были подъемы, спады, а в последнее время и тяжелейший кризис. Но, тем не менее, рынок рос, развивася. В недалеком прошлом такие понятия, как ценная бумаг, акция, рынок ценных бумаг, были для большинства россиян новыми словами. Сегодня они прочно вошли в нашу жизнь, а доходы от ценных бумаг стали играть заметную роль в экономике предприятий [3,4,5,9,29,34,40,47,53,55]. С развитием фондового рынка появилось море финансовой информации - от сухих цифр с различных торговых площадок до новостей, способных повлиять на дальнейшее развитие событий в том или ином секторе рынка и в стране в целом. В этой связи у инвесторов всех типов возникает потребность в оперативной и поной информации для принятия правильных инвестиционных решений. Поэтому, наряду с развитием непосредственно самого фондового рынка, активно развивася и рынок информационных технологий. Большой поток информации, поступающий из различных источников, нуждается в оперативной обработке, в правильном анализе информации с целью ее использования при решении тех или иных задач.

Таким образом, остро встает вопрос об автоматизации деятельности инвестиционных компаний (ИК), о повышении качества информационного обеспечения лица, принимающего решение (ПР) в ИК. Это объясняется, во-первых, тем, что рассматриваемая предметная область предъявляет повышенные требования к оперативности обработки и выдачи информации по запросам управляющей подсистемы, и, во-вторых, решение многих задач, связанных с информационным обеспечением деятельности РЖ, вручную невозможно из-за исключительно высоких трудозатрат. Следовательно, автоматизация процессов функционирования ИК позволяет не только снизить себестоимость выпоняемых работ за счет экономии затрат э/сивого труда, но и, главное, повысить качество принимаемых решений за счет ускорения процессов поиска, обработки и выдачи нужной пользователю информации, то есть за счет повышения качества информационного обеспечения деятельности объекта управления - ИК.

Обратим внимание на то, что, говоря о качестве информационного обеспечения, мы подразумеваем такую совокупность свойств, которая обусловливает его пригодность удовлетворять потребности пользователя, то есть, мы говорим о качестве в общепринятом, нормативном понимании этого термина. Так, согласно1 качество продукции - социально-экономическая категория, характеризующая степень удовлетворения конкретной потребности единицей данной потребительной стоимости, а потребительское качество -совокупность свойств продукции, проявляющихся в процессе ее потребления. Выбор свойств, составляющих содержание понятия потребительское качество, достаточно широк и разнообразен и зависит от вида продукции]

Применительно к исследуемому объекту важнейшими характеристиками потребительского качества являются:

- степень, понота удовлетворения запросов пользователям

- время выпонения различных подмножеств информационно-значимых функциональных операций.

В настоящее время инвестиционными организациями используются различные информационные системы (ИС), под которыми обычно понимают "системы, предназначенные для хранения, поиска, обработки и выдачи информации по запросам пользователя"[32]. Используемые в инвестиционных компаниях ИС различаются:

- по составу выпоняемых функций;

- по степени, поноте удовлетворения запросов предметной области;

- по требованиям к комплексу технических средств;

1 Социально-экономическая статистика: Словарь. - М.: Финансы и статистика, с.444, 449, 452. по времени выпонения отдельных операций и, как, следствие, по затратам на эксплуатацию; и, наконец, по рыночной стоимости.

Кроме того, оказалось, что вообще мало изучены информационные потребности самого объекта автоматизации - ИК. Так, нет сведений об объемных и частотных характеристиках информационных потоков в депозитарии и бэк-офисе ИК и о возможностях их прогнозирования, о динамике объемов выпоняемых работ, наличии тренда, сезонности, о статистических характеристиках и др.

Но ведь не зная запросов предметной области, нельзя оценить резервы снижения себестоимости выпоняемых ИК работ и степень загрузки персонала, нельзя сформировать информационное обеспечение деятельности ИК, невозможно осуществить ни разработку качественной информационной системы, ни обоснованный выбор ИС из нескольких сопоставимых.

Управление качеством информационных систем базируется на общепринятых функциях управления - планировании, организации, регулировании, контроле, стимулировании, принятии решений. Оно обеспечивается следующими функциями: прогнозирование потребностей технического уровня и требований качества ИС; планирование повышения качества; нормирование требований к качеству; организация разработки и поставки новых ИС; организация и регулирование процедур обеспечения требований качества на всех стадиях жизненного цикла программы; организация материально-технического обеспечения; стимулирование повышения качества; подбор, расстановка и обучение кадров; правовое обеспечение качества продукции; информационное обеспечение управления качеством;

Реализация заданных значений показателей качества ИС достигается за счет: использования современных технологий разработки, изготовления и сопровождения ИС; создания условий, стимулирующих создание ИС требуемого уровня качества; регламентации ответственности разработчика и поставщика за несоблюдение требований к качеству ИС; создания условий для повышения квалификации разработчиков и пользователей ИС;

В современном мире разработка информационного и программного обеспечения (ПО) превратилась в одну из самых дорогостоящих индустрий и любые узкие места в технологическом процессе его создания, могут привести к нежелательным результатам [15,17,37]. Удлинение сроков разработки ПО чревато удорожанием конечного продукта, а не выявленные в ходе тестирования ошибки приводят как минимум к снижению его производительности [41,67,71]. Примитивные ошибки, невнятные сообщения и неряшливый интерфейс раздражают пользователей, которые в итоге выбирают более качественный продукт конкурента, а фирма рискует потерять не только клиентов, но ,и свою долю рынка.

Итак, качество информационного обеспечения, приобретает первостепенное значение. Но как оценить это самое качество и в чем его измерить? Ведь несмотря на то, что качество информационного обеспечения оказывает прямое, непосредственное влияние на все экономические показатели, характеризующие деятельность ИК - на себестоимость услуг, на производительность труда, на величину доходов и др. - сегодня отсутствуют возможности для корректной количественной оценки таких важнейших его свойств, составляющих содержание понятия потребительское качество ИС, как понота и своевременность удовлетворения запросов пользователя, информационных потребностей объекта управления. Ответить на поставленные вопросы, а также описать инструментарий, позволяющий оценивать качество ПО, мы попытаемся ниже.

Объектом исследования являются информационные процессы в депозитарии и бэк-офисе инвестиционной компании.

Предметом исследования является качество информационного обеспечения деятельности инвестиционной компании.

Цель диссертационного исследования - анализ, разработка и совершенствование качества информационного обеспечения деятельности инвестиционной компании.

Для реализации цели потребовалось решить следующие задачи:

- выделить основные операции, характеризующие деятельность депозитария и бэк-офиса инвестиционной компании и оценить их статистические характеристики; 1

- выдвинуть и проверить гипотезы; о законах распределения числа выпонений основных операций в депозитарии и бэк-офисе;

- исследовать динамику объемных характеристик информационных потоков и получить количественные данные для оценки степени стационарности анализируемых информационных процессов;

- изучить возможности использования методов спектрального анализа, экспоненциального сглаживания, моделей авторегресии для анализа и прогнозирования динамики объемов выпоняемых работ, получить численные оценки точности прогноза;

- провести качественный анализ наиболее известных информационных систем, применяемых в различных инвестиционных компаниях для обеспечения учета операций с ценными бумагами и денежными средствами и составить перечень функций, реализуемых этими системами;

- разработать программное обеспечение для учета операций с ценными бумагами и денежными средствами;

- выделить ядро обязательных и вспомогательных функций для анализируемого вида систем;

- провести сравнительную количественную оценку рассматриваемых систем по критерию функциональной поноты;

- оценить влияние на временные параметры функционирования информационных систем ИК таких факторов, как частота процессора, объем оперативной памяти, размеры баз данных;

- на основе данных о времени и частоте выпонения основных операций, реализуемых в депозитарии и бэк-офисе, провести имитационное моделирование для нахождения статистических характеристик и законов распределения трудозатрат на выпонение различных подмножеств операций в отделах инвестиционной компании.

Инструментарий исследования составили методы математической статистики, имитационного моделирования, агоритм сравнения программных систем по критерию функциональной поноты, метод групповых экспертных оценок (ГЭО), методы планирования экстремальных экспериментов, программное обеспечение общего и специального назначения.

Эмпирическую базу исследования составили данные о процессах производства и управления в фондовом доме "Сельмашинвест", а также открытые данные о значениях экономических показателей, характеризующих деятельность инвестиционных компаний Ростовской области.

Научная новизна результатов исследования. Новыми являются:

- сформированный перечень основных операций, обеспечивающих деятельность бэк-офиса инвестиционной компании, оценки их статистических характеристик;

- статистически значимые уравнения связи между показателями, характеризующими интенсивность выпонения работ в депозитарии и бэк-офисе инвестиционной компании, и позволяющие прогнозировать их;

- вывод о стационарности информационных процессов отражающих динамику объемов выпоняемых в ИК работ, полученный в результате обработай достоверного фактического материала с использованием методов спектрального (Фурье) анализа, экспоненциального сглаживания и моделей авторегрессии; модели для прогнозирования динамики объемных характеристик информационных потоков в инвестиционной компании, рассчитанные параметры моделей для основных функциональных операций; полученный наиболее полный перечень функций, реализуемых широко известными, сертифицированными ИС для автоматизации деятельности инвестиционной компании; созданная база данных, позволяющая проводить количественную оценку степени соответствия той или иной ИС требованиям пользователя к функциональной поноте и упорядочивание ИС по критерию функциональной поноты; сформированный на основании анализа нормативной документации и использования метода групповых экспертных оценок список обязательных и вспомогательных функций; , построенные с использованием математических методов планирования экстремальных экспериментов статистически значимые регрессионные модели для прогнозирования средних затрат времени на выпонение основных операций в депозитарии и бэк-офисе в зависимости от характеристик технических средств и объемов БД; имитационные модели, позволяющие получить оценки статистических характеристик и законы распределения времени выпонения различных подмножеств и всего комплекса основных операций в депозитарии и бэк-офисе инвестиционной компании.

Практическая ценность результатов исследования: данные о структуре и интенсивности информационных потоков могут быть использованы для совершенствования процессов функционирования депозитария и бэк-офиса инвестиционных компаний, в том числе для планирования работы по загрузке персонала, оценки необходимого количества и состава технических средств, анализа резервов снижения себестоимости выпоняемых в ИК работ;

- построенные математические модели позволяют осуществить прогнозирование интенсивности информационных потоков, что дает возможность повысить качество учетной и управленческой деятельности инвестиционной компании;

- полученный перечень функций и оценки анализируемых систем по критерию функциональной поноты могут использоваться субъектами фондового рынка при рациональном выборе программного средства из нескольких сопоставимых применительно к конкретной предметной области;

- имитационные модели, позволяющие получить оценки статистических характеристик и законов распределения времени выпонения различных подмножеств и всего комплекса основных функциональных операций, могут быть использованы в практической деятельности субъектами фондового рынка для повышения оперативности удовлетворения запросов пользователей и оценки себестоимости выпонения работ, при выборе информационного обеспечения и комплекса технических средств;

- разработанная система учета операций с ценными бумагами и денежными средствами позволяет повысить качество принимаемых решений за счет ускорения процессов поиска, обработки и выдачи нужной пользователю информации, а также снизить себестоимость выпоняемых работ за счет экономии затрат живого труда.

В диссертации представлены документы, подтверждающие факт внедрения и прикладную полезность результатов исследования.

Положения, результаты, выводы, выносимые на защиту:

1. Статистически значимые регрессионные модели, описывающие взаимосвязи между показателями, характеризующими интенсивность деятельности депозитария и бэк-офиса инвестиционной компании. Построенные модели оригинальны по структуре и составу факторов и обладают хорошими прогнозными свойствами (К2>0,9).

2. Выводы о стационарности информационных процессов в ИК, полученные в результате использования разнообразного математико-статистического инструментария: методов скользящих средних, спектрального (Фурье) анализа, экспоненциального сглаживания, анализа корреляционных функций, авторегрессии и скользящего среднего.

3. Созданное информационное обеспечение (база данных) для количественной оценки функциональной поноты наиболее известных, сертифицированных информационных систем, автоматизирующих деятельность инвестиционных компаний. Использование сформированной БД позволяет осуществлять оптимальный выбор информационной системы применительно к условиям конкретного объекта, в том числе с учетом финансовых возможностей пользователя.

4. Сформированный на основании анализа нормативной документации и использования метода групповых экспертных оценок список обязательных и вспомогательных функций, позволяющий:

- разработчикам информационного обеспечения деятельности ИК увидеть реальные потребности объекта управления;

- потенциальным пользователям оценить степень соответствия предлагаемых рынком ИС запросам предметной области.

5. Инструментарий, включающий всю совокупность разработанных математических и имитационных моделей и позволяющий:

- оценивать вероятность Рк выпонения различных подмножеств функциональных операций за заданное время;

- определять время, за которое с вероятностью Рц будет выпонена та или иная группа функциональных операций;

- получать оценки статистических характеристик и законы распределения времени выпонения различных подмножеств и всего комплекса основных операций в депозитарии и бэк-офисе инвестиционной компании;

- рассчитывать эксплутационные затраты на выпонение различных подмножеств и всего набора функциональных операций с использованием конкретных программных и технических средств, себестоимость выпоняемых работ.

- определять необходимые капитальные вложения в информационное обеспечение, удовлетворяющее требованиям пользователя к оперативности и стоимости информационного обслуживания.

6. Разработанная "Информационная система учета и поддержки принятия решений операций с ценными бумагами" (свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №990667), имеющая ряд преимуществ перед известными ИС, таких как: оптимальный состав выпоняемых функций, низкие затраты труда на внедрение и сопровождение, меньшая по сравнению с рыночными ИС стоимость.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Пятина, Елена Евгеньевна

Основные выводы и практические результаты заключаются в следующем:

1. Впервые получен перечень основных операций, выпоняемых в и бэк-офисе инвестиционной компании, и оценки их статистических характеристик.

2. Выдвинуты и проверены гипотезы о законах распределения числа выпонений основных операций, характеризующих деятельность инвестиционной компании.

3. С использованием методов спектрального анализа и известных статистических приемов (оценка корреляционных функций, анализ с использованием методов скользящих средних и т.д.) установлена стационарность информационных процессов в инвестиционной компании в течение достаточно продожительного времени - сплошная выборка, 120 наблюдений.

4. На основе анализа и результатов обработки достоверного фактического материала доказана целесообразность использования методов экспоненциального сглаживания и моделей авторегрессии для исследования и прогнозирования динамики объемных характеристик информационных потоков в инвестиционной компании, выпонены расчеты параметров моделей для основных функциональных операций, получена оценка качества прогноза.

5. Впервые проведен корректный анализ функциональной поноты наиболее известных, сертифицированных информационных систем для автоматизации операций с ценными бумагами и денежными средствами, базирующийся на результатах оценки информационных потребностей - системы управления инвестиционной компании.

6. Выпонена количественная оценка функциональной поноты наиболее известных информационных систем для автоматизации деятельности инвестиционной компании, на основании которой можно осуществить оптимальный выбор информационной системы применительно к условиям конкретного объекта, в том числе с учетом финансовых возможностей пользователя.

7. Получены следующие новые для исследуемого объекта - инвестиционной компании - результаты:

- составлен наиболее полный перечень функций, реализуемых широко известными ИС, автоматизирующих деятельность инвестиционной компании;

- систематизированы сведения о составе и функциональной поноте рассматриваемых ИС;

- количественно оценена степень соответствия той или иной ИС требованиям пользователя к функциональной поноте;

- проранжированы ИС по критерию функциональной поноты.

Перечисленные новые результаты исследований обеспечили возможность: а) на стадии предварительного анализа исключать из дальнейшего рассмотрения ИС, в которых не реализуются нужные пользователю функции; б) сформировать группу ИС, имеющих одинаковую функциональную поноту, сопоставить их цены и другие характеристики; в) расширить для потребителя-пользователя возможности оптимального выбора на рынке ИС, предоставив перечень выпоняемых каждой ИС функций, а разработчику ИС показать место его продукта среди существующих систем и одновременно дать первоначальную оценку конкурентным рыночным позициям фирм-разработчиков ИС.

8. На основе анализа нормативной документации было сформировано ядро функциональных операций, выпонение которых дожно быть обязательным в ИС для автоматизации деятельности ИК.

9. В результате применения метода групповых экспертных оценок были выделены вспомогательные операции, выпонение которых целесообразно в компьютерных системах, автоматизирующих деятельность депозитария и бэк-офиса.

Ю.На базе проведенных исследований разработана Информационная система учета и поддержки принятия решений операций с ценными бумагами, реализующая весь набор функциональных операций, включенных в ядро. Получено свидетельство об официальной регистрации разработанной ИС (свидетельство №990667).

11.Впервые было осуществлено планирование экстремальных экспериментов для оценки временных параметров функционирования информационных систем ИК в зависимости от таких факторов как частота процессора, объем оперативной памяти, размеры баз данных.

12.В результате проведения активных экспериментов с ИС были получены временные характеристики таких операций как: покупка, продажа ценных бумаг, открытие лицевого денежного счета, зачисление, списание ценных бумаг, открытие счета депо. Получены статистически значимые регрессионные модели для прогнозирования средних затрат времени на выпонение указанных операций в зависимости от характеристик технических средств и объемов БД.

13.Результаты, полученные в процессе планирования экспериментов, позволяют осуществить оптимальный с экономической точки зрения выбор компьютерных технических средств применительно к конкретной ИС.

14.На основе данных о времени и частоте основных операций, реализуемых в депозитарии и бэк-офисе, было проведено имитационное моделирование, позволившее найти статистические характеристики и законы распределения трудозатрат на выпонение различных подмножеств операций в отделах фондового дома.

Таким образом, выпоненные исследования впервые дали возможность не только корректно оценивать такие важнейшие показатели качества информационного обеспечения деятельности ИК, как функциональная понота и своевременность удовлетворения запросов пользователей, но и возможность корректно рассчитывать эксплуатационные и капитальные затраты на организацию производственной деятельности ИК, себестоимость выпоняемых ИК работ, уровень загрузки персонала, выявлять резервы повышения эффективности функционирования ИК.

Заключение

В диссертационной работе проведен подробный анализ способов и методов оценки информационных систем. Рассмотрены основные показатели качества, используемые при оценке ИС, большое внимание уделено анализу международных стандартов, применяемых во всем мире для оценки качества программных продуктов.

Были получены статистически значимые уравнения связи между показателями, характеризующими интенсивность выпонения работ в депозитарии и бэк-офисе инвестиционной компании и позволяющие прогнозировать их.

Экономическая значимость построенных моделей заключается в том, что впервые: а) показано, что прогнозировать число выпонений операций Уа и Уь можно по значениям всего лишь двух (Уь) и трех (У<0 некоррелированных между собой переменных - уравнения объясняют более 90% вариации функции отклика; б) выявлено, какие именно независимые переменные-факторы оказывают основное, определяющее влияние на Уа и Уь.

Кроме того, для практики полезной будет возможность, во-первых, снизить трудоемкость оценки значений Уа и Уь; во-вторых, упростить имитационные модели за счет исключения несущественных составляющих; в-третъих, повысить точность и корректность имитационных экспериментов, поскольку, например, из зависимости следует, что значения Уа нужно определять расчетным путем, исходя из конкретных значений X*, а не получать в результате моделирования закона распределения Уа.

Поскольку построенные уравнения регрессии предполагается использовать для целей прогноза значений У в точках, близких к значениям объясняющих переменных X; (1бР), то даже "независимо от степени связи между предсказывающими переменными качество уравнения регрессии определяется значением коэффициента множественной корреляции Яу х между переменной У и переменными X;" [8] , а в данном случае эти коэффициенты соответственно равны 0,92 и 0,94.

Достаточное внимание уделено проведению обзора, представленных на рынке информационных систем, осуществляющих учет операций с ценными бумагами и денежными средствами, а также сравнению наиболее известных из них по критерию функциональной поноты. Реализация данного сравнения, давшего количественную оценку, в какой степени одна информационная систем превосходит другую, позволит организациям, работающим на рынке ценных бумаг выбрать ИС, удовлетворяющую всем их требованиям или наиболее близкую к ним.

Выпонение различных операций в различных ИС может занимать различное количество времени, которое в свою очередь может зависеть от таких факторов как частота процессора, объем оперативной памяти компьютера, размер базы данных. Для получения информации о поведении ИС в конкретной предметной области при различных видах рабочей нагрузки, а также при влиянии на трудоемкость различных факторов была изучена трудоемкость выпонения основных операций в депозитарии и бэк -офисе и получены статистически значимые прогнозные модели. Для оценки трудозатрат на ежедневное выпонение основных операций проведено имитационное моделирование.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Пятина, Елена Евгеньевна, Новочеркасск

1. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М.: "НАУКА", 1976.

2. Алексеев М.Ю. Депозитарная деятельность. Рынок ценных бумаг, № -22 -24-97,№ 1 -22- 1998.

3. Алексеев М.Ю. Рынок ценных бумаг. Финансы и статистика, 1992,- 352 с.

4. Алехин Б.И. Рынок ценных бумаг. Введение в фондовые операции. М.: Финансы и статистика, 1991.

5. Анесянц С.А. Основы функционирования рынка ценных бумаг. Учебное пособие. М.: Контур, 1998.

6. Аншина М. "Страсти по качеству ПО", Открытые системы, №6,1998.

7. Артеменко H.A. Новое в учете операций с ценными бумагами. -Бухгатерский учет, № 6 1998.

8. Айвазян С.А. и др. Прикладная статистика: Исследование зависимостей: Справ. Изд. М.: Финансы и статистка, 1985, с.254

9. Берзон H.H., Буянова Е.А., Кожевников М.А., Чаленко A.B. Фондовый рынок: Учебное пособие для высших учебных заведений экономического профиля. 2-е изд. - М.: Вита-Прес, 1999.

10. Ю.Богатин Ю.В. Качество продукции: экономические вопросы управления. -М.: Изд-во стандартов, 1986.

11. П.Боровиков В.П. Популярное введение в программу Statistica. М.: Пресс, 1998.

12. Боровиков В.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе Statistica в среде Windows. М.: "Финансы и статистика", 1999.

13. Боэм Б. и др. Характеристики качества программного обеспечения. М.: Мир, 1981.

14. Брук Б.Н., Бурков В.Н. Методы экспертных оценок в задачах упорядочивания объектов/Известия АН СССР. Техническая кибернетика. -1972 т.

15. Брукс Ф. Как проектируются и создаются программные комплексы. М.: Наука, 1979.

16. Вознесенский В.А. Статистические методы планирования экспериментов в технико-экономических исследованиях/2-е изд. Перераб. И доп.-М., 1983.

17. Голосов О.В., Бедрина Г.П. Вычислительные системы для обработки учетной информации: (на примере зарубежного опыта). М.: Финансы и статистика, 1977.

18. Голосов О.В., Экономическое стимулирование системной обработки информации. М.: Финансы и статистика, 1982.

19. Гончаренко Л.И. Ценные бумаги: учет и налогообложение. М.: ДИС, 1994.

20. ГСЮТ Р 28195-89. Оценка качества программных средств. Общие положения.

21. Григорьев Д., Кузнецов М. Может ли российская инвестиционная компания использовать западное программное обеспечение? Рынок ценных бумаг, № 11-1998.

22. Гультяев А.К. МАТЛАБ 5.2. Имитационное моделирование в среде Windows: Практическое пособие. СПб.: КОРОНА, 1999.

23. Долятовский В.А. Кибернетика и управление в экономике. Ростов-на-Дону, 1968.

24. Ефимов М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник. -М.: "ИНФРА", 1998.

25. Ефремов И.А. И.А. Государственные ценные бумаги и обязательства: обращение, операции, учет, налогообложение. М.: ИСТ -СЕРВИС, 1995.

26. Жуков С. Внутренний учет операций с ценными бумагами. Рынок ценных бумаг, № 8- 1998.27.3едгинидзе И.Г. Планирование эксперимента для исследования многокомпонентных систем. М.: "НАУКА", 1976.

27. Знак качества программному продукту. Открытые системы №6, 1998.

28. Игнатушенко В.Н., Шитов A.M. Государственные облигации: как вкладывать деньги и получать доход. М.: "ИНФРА-М", 1996. - 1996с

29. Имитационное моделирование производственных систем/Под общ.ред. чл,-кор. АН СССР А.А.Вавилова.- М.: Машиностроение; Берлин, техника, 1983.

30. Инструкция №44 Правила ведения счета депозитарных операций кредитных организаций в Российской федерации, 1996г.

31. Информационные системы в экономике. Учебник/Под ред. Проф. В.В.Дика.-М.:Финансы и статистика, 1996.

32. Князевский B.C., Житников И.В. Анализ временных рядов и прогнозирование: Учеб.пособие / Рос.гос.экон.акад. Ростов-н/Д., 1998.

33. Колесников В.И. Ценные бумаги. М.: Финансы и статистика, 1997.

34. Комогоров А.Н. Теория вероятностей/ Математика, ее содержание, методы и значение, том2. М.: Изд. АН СССР, 1956.

35. Компьютерные экономико-математические модели. М.: 1997.

36. Косарев В.П. и др. Компьютерные системы и сети. М.: Финансы и статистика, 1999.

37. КоуД, Горэм Т., МакДональд М., Спарджеон Р. Принципы тестирования ПО. //Открытые системы, №2, 1998 с. 60-63.

38. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Мир, 1975.

39. Кузнецов М., Овчинников А. Показатели объема как индикаторы рынка. -Рынок ценных бумаг, № 6 -1996.

40. Куртис В. "Программисты и профессиональные спортсмены", Открытые системы, №1,1998

41. Леонтьева Ж.Г. Химиляйне Д.Я. Учет операций с векселями. -Бухгатерский учет и аудит, № 4 1997.

42. Липаев В.В. Качество программного обеспечения. М. Финансы и статистика, 1983.

43. Липаев В.В. Программно-технологическая безопасность информационных систем. Бюлетень лJet Info №6/7(37/38), 1997.

44. Липаев В.В., Филинов, E.H. Формирование и применение профилей открытых информационных систем. Открытые системы, 1997, №5.

45. Литвяк Б.Г. Экспертная информация. Методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982.

46. Лялик В.А. Ценные бумаги и фондовая биржа. 1998.

47. Майерс Г. Надежность программного обеспечения. М.: Мир, 1980.

48. Мартынова О.И. Депозитарный учет операций с ценными бумагами. Рынок ценных бумаг, № 5 1998.

49. Маслова Н.П. Статистическая теория: предмет, содержание, структура и перспектива: Монография. Ростов-на-Дону: РГЭА, 1995.

50. Маслова Н.П. и др. Социально-экономическая статистика. Учебное пособие. Ростов-на-Дону: РГУ, 1990.

51. Мойсюк Б.Н. Элементы теории оптимального эксперимента, Ч. 1 Учебн. Пособие. Изд-во МЭИ, 1976.

52. Наливайский В.Ю. и др. Рынок ценных бумаг. Учебное пособие. Ростов-на-Дону.: Феникс, 2000.

53. Налимов В.В., Чернова H.A. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов. М.: "Наука", 1965.

54. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему: Пер. с англ. М.: Энергоатомиздат, 1991.

55. Нейлор Т. и др. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. М.: Мир, 1975.

56. Ниворожкина Л.И. Математическая статистика с элементами теории вероятности. Ростов-на-Дону: РГЭА, 1999.

57. Общее руководство качеством и стандарты по обеспечению качества (ISO 9000-1). Руководящие указания по применению стандарта ISO 9001, приразработке, поставке и обслуживании программного обеспечения ((ISO 9000-3).

58. Островская О.Л. Информационное обеспечение рынка ценных бумаг -Бухгатерский учет, № 3 1997.

59. Островская O.JI. Учет операций, связанных с доверительным управлением ценными бумагами. Бухгатерский учет, № 5 - 1997.

60. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ/Учеб.пособие для вузов.- М.: Высш. шк., 1989.

61. Перминов С.Б. Имитационное моделирование процессов управления в экономике. М.: Наука, 1981.

62. Положение о депозитарной деятельности в Российской Федерации. Постановление федеральной комиссии по рынку ценных бумаг от 16 октября 1997 г. № 36.

63. Положение о сертификации программного обеспечения по бэк-офис.

64. Поттосин И. Хорошая программа попытка точного определения понятия. -Программйрование.-1997. -№2. с. 3-17.

65. Правила ведения учета депозитарных операций кредитных организаций в Российской Федерации от 25.07.96 №02-259.

66. Приказ ЦБ РФ от 04.06.96 № 02 196а л О внесении изменений в положение об обслуживании и обращении выпусков государственных краткосрочных бескупонных облигаций в Положение о порядке депозитарного учета на организованном рынке ценных бумаг.

67. Пристальный взгляд на качество программ. Открытые системы №7-8,1999.

68. Промышленная разработка программного обеспечения. Журнал лRead те №9 1997

69. Пятина Е.Е. Проблемы автоматизации учета ценных бумаг.// Научно-техническое творчество молодых возрождению университета:\Тез. докл. науч.-техн. конф. студентов и аспирантов ЮРГТУ: Юж. Рос. техн. ун-т. -Новочеркасск, ЮРГТУ. 1999.

70. Самофалов В.И. Системный анализ в экономике и организации управления: Учебник для студентов ВУЗов, Л.: Политехника, 1991.

71. Современные модели качества. BYTE. Россия, №12,1999,

72. Социально-экономическая статистика: Словарь. М.: Финансы и статистика.

73. Справочник по математике. Для научных работников и инженеров. М.: Наука, 1968.

74. Стандарты внутреннего учета операций с ценными бумагами для брокеров и дилеров членов НАУФОР от 25.10.96.

75. Терехов А. Н. "Программирование плюс . что?", Read Me, №7-8, 1995.

76. Тестирование ПО как один из элементов системы качества. Открытые системы №6,1998.

77. Технологии оценки качества программных продуктов. Рынок программных средств. N2596 с.27-32,42

78. Титоренко Г.А., Петров Е.А. Автоматизация проектирования машинной обработки данных: Учебное пособие. М.: Статистика, 1979.

79. Томило H.H. Учет операций с ценными бумагами. Бухгатерский учет, № 10 - 1998.

80. Тюрин Ю.Н., Макаров A.A. Статистический анализ данных на компьютере / Под ред. Фигурнова В.Э. М.: ИНФРА - М, 1998.

81. Тяглов С.Г. Механизм финансово-экономического оздоровления промышленного производства в регионе. //Сборник "Проблемы федеральной и региональной экономики". Ученые записки. Выпуск 4.- Ростов-на-Дону: РГЭА, 2000.

82. Урманцев Ю.А. Общая теория систем: состояние, приложения и перспективы развития. Система, симметрия, гармония, М.: Мысль, 1988.

83. Учебное пособие для руководителей и контролеров организаций, осуществляющих брокерскую, дилерскую деятельность и доверительное управление ценными бумагами. М.: Финансы, 1993.

84. Федеральный закон "О рынке ценных бумаг" от 22 апреля 1996 года №39-ФЗ

85. Фельдман А. Николаева С. Учет ценных бумаг, приобретаемых за счет заемных средств. Рынок ценных бумаг, № 11 - 1996.

86. Финин Д. Введение в теорию планирования экспериментов. М., 1970.

87. Френкель A.A. Математические методы анализа динамики и прогнозирования производительности труда. М.: Экономика, 1972.

88. Френкель A.A. Прогнозирование производительности труда: методы и модели. М.: Экономика, 1989.

89. Хубаев Г.Н. Анализ информационных потребностей пользователей при создании АРМ//Автоматизированные рабочие места в системе управления предприятием. Д.: ЛИЭИ, 1989.

90. Хубаев Г.Н. Математические модели и вычислительная техника в задачах упорядочивания объектов и при отборе значимых факторов. Ростов-на-Дону, 1975.

91. Хубаев Г.Н. Методика сравнительной экспертной оценки качества сложных программных средств//Анализ и проектирование систем управления производством: Межвуз.сб. H Новгород: Изд-во H Новгор. ун-та, 1992.

92. Хубаев Г.Н. Методика Экономической оценки потребительского качества программных средств// Программные продукты и системы (SOFTWARE and SYSTEMS)-1995-№1.

93. Хубаев Г.Н. Об одном методе получения и формализации априорной информации при отборе значимых факторов /Доклады итоговой научной конференции Ростовского ин-та народного хозяйства. Ростов-на-Дону.: РИНХ, 1973.

94. Хубаев Г.Н. Сложные системы: экспертные методы сравнения.//Известия вузов. Северо кавказский регион. Общественные науки №3, 1999.

95. Хубаев Г.Н. Сравнение сложных программных систем по критерию функциональной поноты //Программные продукты и системы (SOFTWARE and SYSTEMS). 1998. - №2.

96. Хубаев Г.Н. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов с информационными системами // Вопросы статистики. -1999.-№6.

97. Хубаев Г.Н. Экономическая оценка потребительского качества программных средств: Текст лекций/РГЭА. -Ростов н/Д., 1997.-104с.

98. Шниман В. Отказоустойчивые компьютеры компании Stratus. //Открытые системы, №1,1998, с. 13-22.

99. A.Davis. "Fifteen Principles of Software Engineering" //IEEE Software, Vol. 11, №6, 1994, pp.94-101.

100. A.K. Nigam. Bloc Designs for Mixture Experiments/- Ann.Math.Statist., 1970.

101. Andres, P. Ferrer, P. A. Gutierrez, G. Satriani "ISO 9000 Sertification as a Business Driver: The SPICE Road", Second International Conference on ISO 9000 and TQM, April 1997.

102. ISO/IEC 9126:1991, Information Technology Software Product Quality Characteristics.

103. J.S.Murty. Problems of construction and Analysis of Desgns of Experiments, Ph. D, Dissert. Delhi Univ., 1966.

104. K.Rubin. Developing object-oriented software/IBM Object-Oriented Technology Center, Prentis Hall Inc, 1997.

105. M. C. Paulk "How ISO 9001 Compares With CMM", IEEE Software, January 1995, pp. 74-83

106. M. C. Paulk, B. Curtis, M. B. Chrissis, C. V. Weber "Capability Maturity Model, Version 1.1", IEEE Software, July 1993, pp. 18-27

107. Pillai K., Nair S. A Model for Software Development Effort and Cost Estimation. IEEE TSE, Vol. 23, No. 8, August 1997.

Похожие диссертации