Підвищення ефективності діяльності ПриватБанку на основі теорії синергетики

Вирахуваний коефіцієнт множинної кореляції показує, що між двома факторними та результативною ознаками існує достатньо тісний зв'язок. Сукупний коефіцієнт множинної детермінації свідчить про те, що варіація активів банку на 94% обумовлюється двома факторами, введеними в кореляційну модель. Це означає, що обрані фактори (обсяг промислової продукції та середньомісячна номінальна заробітна плата населення) суттєво впливають на досліджуваний показник (кредити фізичних осіб в банку).

3.2 Розробка математичних моделей динаміки зміни коефіцієнтів фінансової стійкості банка

3.2.1 Розробка математичної моделі динаміки зміни коефіцієнта надійності

Розглянемо запропоновану методику у розділі 2.2 на прикладі одного з показників фінансової стійкості, а саме коефіцієнта надійності.

1) Формуємо масив вихідних даних (табл. 3.7) на основі даних, розрахованих у розділі 2.1 ( додаток А).

де t_i- часовий інтервал (з 01.01.01 до 01.12.04р.);

Х_i -відповідний показник коефіцієнта надійності.

Таблиця 3.7 - Вихідні данні

№ п/п	ti	Xi	№ п/п	ti	Xi	№ п/п	ti	Xi
1	1	8,41	17	17	7,91	33	33	6,91
2	2	4,62	18	18	7,62	34	34	6,05
3	3	4,50	19	19	7,86	35	35	6,31
4	4	4,52	20	20	8,09	36	36	6,16
5	5	4,94	21	21	8,10	37	37	11,53
6	6	4,53	22	22	7,14	38	38	11,73
7	7	4,25	23	23	7,43	39	39	10,53
8	8	4,57	24	24	7,64	40	40	10,16
9	9	3,90	25	25	9,52	41	41	9,40
10	10	3,56	26	26	9,42	42	42	8,38
11	11	6,93	27	27	8,98	43	43	8,13
12	12	7,91	28	28	8,28	44	44	8,10
13	13	8,17	29	29	8,35	45	45	7,98
14	14	8,63	30	30	8,26	46	46	7,72
15	15	8,63	31	31	7,50	47	47	8,16
16	16	7,63	32	32	7,21	48	48	9,42

2) Вибір апроксимуючого полінома і його параметрів для коефіцієнта надійності

а) Визначення параметрів та побудова лінійної моделі

Таблиця 3.8 - Процедура розрахунку показників моделі при лінійній апроксимації

№ п/п	ti	Xi	ti2	Xi * ti	Xi*	(Xi - Xi*)2
1	1	8,41	1	8,41	7,45	0,92
2	2	4,62	4	9,24	7,48	8,16
3	3	4,50	9	13,49	7,50	9,02
4	4	4,52	16	18,08	7,52	9,02
5	5	4,94	25	24,71	7,55	6,78
6	6	4,53	36	27,20	7,57	9,22
7	7	4,25	49	29,75	7,59	11,17
8	8	4,57	64	36,54	7,62	9,29
9	9	3,90	81	35,06	7,64	14,02
10	10	3,56	100	35,64	7,66	16,80
11	11	6,93	121	76,19	7,69	0,58
12	12	7,91	144	94,89	7,71	0,04
13	13	8,17	169	106,22	7,73	0,19
14	14	8,63	196	120,81	7,76	0,76
15	15	8,63	225	129,44	7,78	0,72
16	16	7,63	256	122,03	7,80	0,03
17	17	7,91	289	134,55	7,83	0,01
18	18	7,62	324	137,08	7,85	0,05
19	19	7,86	361	149,40	7,87	0,00
20	20	8,09	400	161,86	7,89	0,04
21	21	8,10	441	170,05	7,92	0,03
22	22	7,14	484	157,06	7,94	0,64
23	23	7,43	529	170,97	7,96	0,28
24	24	7,64	576	183,38	7,99	0,12
25	25	9,52	625	237,97	8,01	2,27
26	26	9,42	676	245,00	8,03	1,93
27	27	8,98	729	242,34	8,06	0,84
28	28	8,28	784	231,80	8,08	0,04
29	29	8,35	841	242,19	8,10	0,06
30	30	8,26	900	247,67	8,13	0,02
31	31	7,50	961	232,52	8,15	0,42
32	32	7,21	1024	230,65	8,17	0,93
33	33	6,91	1089	228,19	8,20	1,64
34	34	6,05	1156	205,75	8,22	4,70
35	35	6,31	1225	220,89	8,24	3,73
36	36	6,16	1296	221,67	8,27	4,44
37	37	11,53	1369	426,53	8,29	10,49
38	38	11,73	1444	445,66	8,31	11,67
39	39	10,53	1521	410,80	8,34	4,83
40	40	10,16	1600	406,43	8,36	3,25
41	41	9,40	1681	385,55	8,38	1,04
42	42	8,38	1764	351,86	8,40	0,00
43	43	8,13	1849	349,43	8,43	0,09
44	44	8,10	1936	356,29	8,45	0,13
45	45	7,98	2025	358,88	8,47	0,25
46	46	7,72	2116	354,94	8,50	0,61
47	47	8,16	2209	383,40	8,52	0,13
48	48	9,42	2304	452,01	8,54	0,76
Сумма	1176,00	361,66	38024,00	9620,48	383,95	152,19

В результаті рішення системи рівнянь (2.8) обчислюємо значення параметрів a і b і одержуємо поліном при лінійній апроксимації Х^*=0,02*t+7,43. Представляємо графічне зображення отриманого рішення на рисунку 3.1.

Рисунок 3.1 - Лінійна апроксимація динаміки зміни коефіцієнта надійності - Х^*=0,02*t+7,43

На графіку 1 відповідає січень 2005 року, 2 - лютий 2005 року і т.д. до 48 - грудень 2008 року.

б) Визначення параметрів та побудова параболічної моделі

Таблиця 3.9 - Процедура розрахунку показників моделі при параболічній апроксимації

№ п/п	ti	Xi	ti2	ti3	ti4	Xi * ti	Xi * ti2	Xi*	(Xi - Xi*)2
1	1	8,41	1	1	1	8,41	8,41	10,97	6,55
2	2	4,62	4	8	16	9,24	18,48	10,64	36,22
3	3	4,50	9	27	81	13,49	40,47	10,32	33,91
4	4	4,52	16	64	256	18,08	72,32	10,02	30,20
5	5	4,94	25	125	625	24,71	123,56	9,73	22,88
6	6	4,53	36	216	1296	27,20	163,21	9,45	24,16
7	7	4,25	49	343	2401	29,75	208,27	9,19	24,37
8	8	4,57	64	512	4096	36,54	292,36	8,94	19,10
9	9	3,90	81	729	6561	35,06	315,50	8,70	23,13
10	10	3,56	100	1000	10000	35,64	356,43	8,49	24,21
11	11	6,93	121	1331	14641	76,19	838,06	8,28	1,83
12	12	7,91	144	1728	20736	94,89	1138,63	8,09	0,03
13	13	8,17	169	2197	28561	106,22	1380,87	7,91	0,07
14	14	8,63	196	2744	38416	120,81	1691,31	7,75	0,78
15	15	8,63	225	3375	50625	129,44	1941,55	7,60	1,06
16	16	7,63	256	4096	65536	122,03	1952,52	7,46	0,03
17	17	7,91	289	4913	83521	134,55	2287,42	7,34	0,33
18	18	7,62	324	5832	104976	137,08	2467,41	7,24	0,14
19	19	7,86	361	6859	130321	149,40	2838,64	7,14	0,52
20	20	8,09	400	8000	160000	161,86	3237,12	7,06	1,06
21	21	8,10	441	9261	194481	170,05	3571,10	7,00	1,21
22	22	7,14	484	10648	234256	157,06	3455,39	6,95	0,04
23	23	7,43	529	12167	279841	170,97	3932,30	6,91	0,27
24	24	7,64	576	13824	331776	183,38	4401,04	6,89	0,56
25	25	9,52	625	15625	390625	237,97	5949,29	6,88	6,94
26	26	9,42	676	17576	456976	245,00	6369,95	6,89	6,42
27	27	8,98	729	19683	531441	242,34	6543,13	6,91	4,26
28	28	8,28	784	21952	614656	231,80	6490,36	6,95	1,78
29	29	8,35	841	24389	707281	242,19	7023,51	6,99	1,84
30	30	8,26	900	27000	810000	247,67	7430,17	7,06	1,44
31	31	7,50	961	29791	923521	232,52	7208,24	7,13	0,13
32	32	7,21	1024	32768	1048576	230,65	7380,88	7,22	0,00
33	33	6,91	1089	35937	1185921	228,19	7530,20	7,33	0,17
34	34	6,05	1156	39304	1336336	205,75	6995,45	7,45	1,95
35	35	6,31	1225	42875	1500625	220,89	7731,22	7,58	1,62
36	36	6,16	1296	46656	1679616	221,67	7980,02	7,73	2,47
37	37	11,53	1369	50653	1874161	426,53	15781,76	7,89	13,22
38	38	11,73	1444	54872	2085136	445,66	16934,98	8,07	13,39
39	39	10,53	1521	59319	2313441	410,80	16021,20	8,26	5,18
40	40	10,16	1600	64000	2560000	406,43	16257,11	8,46	2,88
41	41	9,40	1681	68921	2825761	385,55	15807,41	8,68	0,52
42	42	8,38	1764	74088	3111696	351,86	14778,00	8,91	0,29
43	43	8,13	1849	79507	3418801	349,43	15025,55	9,16	1,07
44	44	8,10	1936	85184	3748096	356,29	15676,82	9,42	1,75
45	45	7,98	2025	91125	4100625	358,88	16149,70	9,69	2,96
46	46	7,72	2116	97336	4477456	354,94	16327,39	9,98	5,14
47	47	8,16	2209	103823	4879681	383,40	18019,67	10,29	4,53
48	48	9,42	2304	110592	5308416	452,01	21696,43	10,60	1,41
Сума	1176	362	38024	1382976	53651864	9620,48	319840,83	395,62	334,04

В результаті рішення системи рівнянь (2.9) обчислюємо значення параметрів a₀, a₁ і a₂ і одержуємо поліном при параболічній апроксимації Х^*= 11,32-0,35*t-0,01*t². Представляємо графічне зображення отриманого рішення на рисунку3.2.

Рисунок 3.2 - Параболічна апроксимація динаміки зміни коефіцієнта надійності - Х^*= 11,32-0,35*t-0,01*t²

в) Визначення параметрів та побудова гіперболічної моделі

Таблиця 3.10 - Процедура розрахунку показників моделі при гіперболічній апроксимації

№ п/п	ti	Xi	1/ti	1/ti2	Xi/ti	Xi*	(Xi - Xi*)2
1	1	8,41	1,00	1,00	8,41	3,22	26,99
2	2	4,62	0,50	0,25	2,31	5,89	1,62
3	3	4,50	0,33	0,11	1,50	6,78	5,23
4	4	4,52	0,25	0,06	1,13	7,23	7,34
5	5	4,94	0,20	0,04	0,99	7,50	6,53
6	6	4,53	0,17	0,03	0,76	7,68	9,87
7	7	4,25	0,14	0,02	0,61	7,80	12,62
8	8	4,57	0,13	0,02	0,57	7,90	11,09
9	9	3,90	0,11	0,01	0,43	7,97	16,63
10	10	3,56	0,10	0,01	0,36	8,03	19,96
11	11	6,93	0,09	0,01	0,63	8,08	1,33
12	12	7,91	0,08	0,01	0,66	8,12	0,05
13	13	8,17	0,08	0,01	0,63	8,16	0,00
14	14	8,63	0,07	0,01	0,62	8,18	0,20
15	15	8,63	0,07	0,00	0,58	8,21	0,18
16	16	7,63	0,06	0,00	0,48	8,23	0,37
17	17	7,91	0,06	0,00	0,47	8,25	0,11
18	18	7,62	0,06	0,00	0,42	8,27	0,43
19	19	7,86	0,05	0,00	0,41	8,29	0,18
20	20	8,09	0,05	0,00	0,40	8,30	0,04
21	21	8,10	0,05	0,00	0,39	8,31	0,05
22	22	7,14	0,05	0,00	0,32	8,32	1,40
23	23	7,43	0,04	0,00	0,32	8,33	0,81
24	24	7,64	0,04	0,00	0,32	8,34	0,49
25	25	9,52	0,04	0,00	0,38	8,35	1,36
26	26	9,42	0,04	0,00	0,36	8,36	1,13
27	27	8,98	0,04	0,00	0,33	8,37	0,37
28	28	8,28	0,04	0,00	0,30	8,38	0,01
29	29	8,35	0,03	0,00	0,29	8,38	0,00
30	30	8,26	0,03	0,00	0,28	8,39	0,02
31	31	7,50	0,03	0,00	0,24	8,39	0,80
32	32	7,21	0,03	0,00	0,23	8,40	1,42
33	33	6,91	0,03	0,00	0,21	8,40	2,22
34	34	6,05	0,03	0,00	0,18	8,41	5,56
35	35	6,31	0,03	0,00	0,18	8,41	4,42
36	36	6,16	0,03	0,00	0,17	8,42	5,11
37	37	11,53	0,03	0,00	0,31	8,42	9,65
38	38	11,73	0,03	0,00	0,31	8,43	10,90
39	39	10,53	0,03	0,00	0,27	8,43	4,43
40	40	10,16	0,03	0,00	0,25	8,43	2,98
41	41	9,40	0,02	0,00	0,23	8,44	0,94
42	42	8,38	0,02	0,00	0,20	8,44	0,00
43	43	8,13	0,02	0,00	0,19	8,44	0,10
44	44	8,10	0,02	0,00	0,18	8,45	0,12
45	45	7,98	0,02	0,00	0,18	8,45	0,22
46	46	7,72	0,02	0,00	0,17	8,45	0,54
47	47	8,16	0,02	0,00	0,17	8,45	0,09
48	48	9,42	0,02	0,00	0,20	8,46	0,92
Сума	1176	361,66	4,46	1,62	29,51	387,36	176,81

У результаті рішення системи рівнянь обчислюємо значення параметрів a₀ і a₁ і одержуємо поліном при гіперболічній апроксимації: X^*=8,57-5,35*1/t. Представляємо графічне зображення отриманого рішення на рисунку 3.3

Рисунок 3.3 - Гіперболічна апроксимація динаміки зміни коефіцієнта надійності - X^*=8,57-5,35*1/t

г) Визначення параметрів та побудова напівлогарифмічної моделі

Таблиця 3.11 - Процедура розрахунку показників моделі при напівлогарифмічній апроксимації

№ п/п	ti	Xi	Log ti	(log ti)^2	Xi log ti	Xi*	(Xi - Xi*)2
1	1	8,41	0,00	0,00	0,00	15,94	56,67
2	2	4,62	0,30	0,09	1,39	14,19	91,55
3	3	4,50	0,48	0,23	2,15	13,16	75,10
4	4	4,52	0,60	0,36	2,72	12,44	62,66
5	5	4,94	0,70	0,49	3,45	11,87	48,01
6	6	4,53	0,78	0,61	3,53	11,41	47,29
7	7	4,25	0,85	0,71	3,59	11,02	45,84
8	8	4,57	0,90	0,82	4,13	10,68	37,40
9	9	3,90	0,95	0,91	3,72	10,39	42,13
10	10	3,56	1,00	1,00	3,56	10,12	42,96
11	11	6,93	1,04	1,08	7,21	9,88	8,71
12	12	7,91	1,08	1,16	8,53	9,66	3,07
13	13	8,17	1,11	1,24	9,10	9,46	1,65
14	14	8,63	1,15	1,31	9,89	9,27	0,41
15	15	8,63	1,18	1,38	10,15	9,09	0,22
16	16	7,63	1,20	1,45	9,18	8,93	1,70
17	17	7,91	1,23	1,51	9,74	8,78	0,74
18	18	7,62	1,26	1,58	9,56	8,63	1,04
19	19	7,86	1,28	1,64	10,06	8,50	0,40
20	20	8,09	1,30	1,69	10,53	8,37	0,07
21	21	8,10	1,32	1,75	10,71	8,24	0,02
22	22	7,14	1,34	1,80	9,58	8,13	0,97
23	23	7,43	1,36	1,85	10,12	8,01	0,34
24	24	7,64	1,38	1,90	10,55	7,91	0,07
25	25	9,52	1,40	1,95	13,31	7,80	2,95
26	26	9,42	1,41	2,00	13,33	7,70	2,96
27	27	8,98	1,43	2,05	12,85	7,61	1,87
28	28	8,28	1,45	2,09	11,98	7,52	0,58
29	29	8,35	1,46	2,14	12,21	7,43	0,85
30	30	8,26	1,48	2,18	12,19	7,34	0,84
31	31	7,50	1,49	2,22	11,19	7,26	0,06
32	32	7,21	1,51	2,27	10,85	7,18	0,00
33	33	6,91	1,52	2,31	10,50	7,10	0,03
34	34	6,05	1,53	2,35	9,27	7,02	0,95
35	35	6,31	1,54	2,38	9,74	6,95	0,41
36	36	6,16	1,56	2,42	9,58	6,88	0,52
37	37	11,53	1,57	2,46	18,08	6,81	22,25
38	38	11,73	1,58	2,50	18,53	6,74	24,84
39	39	10,53	1,59	2,53	16,76	6,68	14,86
40	40	10,16	1,60	2,57	16,28	6,61	12,58
41	41	9,40	1,61	2,60	15,17	6,55	8,13
42	42	8,38	1,62	2,63	13,60	6,49	3,56
43	43	8,13	1,63	2,67	13,27	6,43	2,87
44	44	8,10	1,64	2,70	13,31	6,37	2,97
45	45	7,98	1,65	2,73	13,18	6,32	2,75
46	46	7,72	1,66	2,76	12,83	6,26	2,12
47	47	8,16	1,67	2,80	13,64	6,21	3,81
48	48	9,42	1,68	2,83	15,83	6,15	10,65
Сума	1176	362	61	85	481	409	692

В результаті рішення системи рівнянь обчислюємо значення параметрів a₀ і a₁ і одержуємо поліном при напівлогарифмічній апроксимації: X^*=15,94-5,82*logt. Представляємо графічне зображення отриманого рішення на рисунку 3.4.

Рисунок 3.4 - Напівлогарифмічна апроксимація динаміки зміни коефіцієнта надійності - X^*=15,94-5,82*logt

3) Порівняння значень X_i^*, отриманих шляхом застосування кожного з поліномів.

Таблиця 3.12 - Порівняльна оцінка моделей динаміки зміни коефіцієнта надійності

Найбільш точним поліномом являється лінійна модель, яка відповідає емпіричним (заданим) значенням X_i та дає найменше значення цієї суми (152,19).

4) Розрахунок показників точності і адекватності між досліджуваними ознаками

Таблиця 3.13 - Показники точності і адекватності

5) Висновки відносно отриманих результатів та визначення оптимальної моделі.

Отримані результати, які наведені в таблиці 3.8, говорять про те, що сума квадратів відхилень, отриманого значення X_i^* (апроксимуючого значення) від заданого значення X_i, мінімальна у випадку побудови лінійного поліному. Таким чином, найбільш точним поліномом є лінійна модель, яка має наступну математичну модель: X^*=0,02*t+7,43.

Розрахунок коефіцієнта кореляції говорить о наявності прямого зв'язку між досліджуваними ознаками з середньою щільністю коефіцієнта надійності від часу (0,6).

Отже, в обстеженій сукупності показників коефіцієнта надійності 36% варіації рівень залежності банку від залучених коштів пояснюється різним часовим періодом. Істотність зв'язку коефіцієнта детермінації R² перевірили за допомогою таблиці критерію F для 5%-ного рівня значущості. Критичне значення F_т(0,95)=5,32 значно менше від фактичного 5,32<26,34, що підтверджує істотність кореляційного зв'язку між досліджуваними ознаками.

При достатньо великому числі спостережень коефіцієнт кореляції можна вважати достовірним, тому що він перевищує свою помилку в більше ніж 3 рази, а отже зв'язок між коефіцієнтом надійності (рівнем залежності банку від залучених коштів) та часом доведений.

Двірничий інтервал: 0,41<r(0,60)<0,80.

Усе це дає підставу вважати, що обчислений лінійний коефіцієнт кореляції достатньо точно характеризує щільність зв'язку між досліджуваними ознаками.

Аналогічно робимо розрахунки для інших коефіцієнтів фінансової стійкості.

3.2.2 Розробка математичної моделі динаміки зміни коефіцієнта фінансового важеля

В якості вихідних даних обраний такий показник фінансової стійкості, як коефіцієнт фінансового важеля, який розкриває здатність банку залучати кошти на фінансовому ринку. Розрахунок цього показника представлен у додатку А.

На основі представленої методики у розділі 2.2 розробляються математичні моделі різних типів. Представимо таблицю 3.14 з порівняльною оцінкою отриманих моделей та оптимальною моделлю.

Таблиця 3.14 - Порівняльна оцінка моделей динаміки зміни коефіцієнта фінансового важеля

Тип залежності	(Xi - Xi*)2	Математична модель
Лінійна	1150,79	Х*=-0,41*t+26,03
Параболічна	6803,96	X*=58,45-3,55*t+0,06t2
Гіперболічна	972,07	X*=14,83+5,02*(1/t)
Напівлогарифмічна	22872,60	X*=98,75-61,45*logt
Мінімальна	972,07	X*=14,83+5,02*(1/t)

Результати розрахунків показників точності і адекватності між досліджуваними ознаками представлені в таблиці 3.15

Таблиця 3.15 - Розрахунок показників точності і адекватності

Отримані результати свідчать про те, що сума квадратів відхилень, отриманого значення X_i^* (апроксимуючого значення) від заданого значення X_i, мінімальна у випадку побудови гіперболічного поліному. Таким чином, найбільш точним поліномом є гіпербола, яка має таку математичну модель: X^*=14,83+5,02*(1/t).

Розрахунок коефіцієнта кореляції говорить о наявності оберненого зв'язку між досліджуваними ознаками з середньою щільністю коефіцієнта фінансового важеля від часу (-0,61).

Отже, в обстеженій сукупності показників коефіцієнта фінансового важеля у 38% варіації здатність банку залучати кошти на фінансовому ринку пояснюється різним часовим періодом. Істотність зв'язку коефіцієнта детермінації R² перевірили за допомогою таблиці критерію F для 5%-ного рівня значущості. Критичне значення F_т(0,95)=5,32 значно менше від фактичного 5,32<27,66, що підтверджує істотність кореляційного зв'язку між досліджуваними ознаками.

При достатньо великому числі спостережень коефіцієнт кореляції можна вважати достовірним, тому що він перевищує свою помилку в більше ніж 3 рази, а отже зв'язок між коефіцієнтом фінансового важеля (здатність банку залучати кошти на фінансовому ринку) та часом доведений.

Двірничий інтервал: -0,80<r(-0,61)<-0,42.

Усе це дає підставу вважати, що обчислений лінійний коефіцієнт кореляції достатньо точно характеризує щільність зв'язку між досліджуваними ознаками.

3.2.3 Розробка математичної моделі динаміки зміни коефіцієнта участі власного капіталу у формуванні активів

В якості вихідних даних обраний такий показник фінансової стійкості, як коефіцієнт участі власного капіталу у формуванні активів, який розкриває достатність сформованого власного капіталу в активізації та покритті різних ризиків. Розрахунок цього показника представлен у додатку А.

На основі представленої методики у розділі 2.2 розробляються математичні моделі різних типів. Представимо таблицю 3.16 з порівняльною оцінкою отриманих моделей та оптимальною моделлю.

Таблиця 3.16 - Порівняльна оцінка моделей динаміки зміни коефіцієнта участі власного капіталу у формуванні активів

Результати розрахунків показників точності і адекватності між досліджуваними ознаками представлені в таблиці 3.17

Таблиця 3.17 - Розрахунок показників точності і адекватності

Отримані результати свідчать про те, що сума квадратів відхилень, отриманого значення X_i^* (апроксимуючого значення) від заданого значення X_i, мінімальна у випадку побудови лінійного поліному. Таким чином, найбільш точним поліномом є лінія, яка має таку математичну модель: X^* = 0,02*t+7,02.

Розрахунок коефіцієнта кореляції говорить о наявності прямого зв'язку між досліджуваними ознаками з середньою щільністю коефіцієнта участі власного капіталу у формуванні активів від часу (0,61).

Отже, в обстеженій сукупності показників коефіцієнта фінансового важеля у 37% варіації достатність сформованого власного капіталу в активізації та покритті різних ризиків пояснюється різним часовим періодом. Істотність зв'язку коефіцієнта детермінації R² перевірили за допомогою таблиці критерію F для 5%-ного рівня значущості. Критичне значення F_т(0,95)=5,32 значно менше від фактичного 5,32<26,71, що підтверджує істотність кореляційного зв'язку між досліджуваними ознаками.

При достатньо великому числі спостережень коефіцієнт кореляції можна вважати достовірним, тому що він перевищує свою помилку в більше ніж 3 рази, а отже зв'язок між коефіцієнтом достатності капіталу та часом доведений.

Двірничий інтервал: 0,42<r(0,61)<0,80.

Усе це дає підставу вважати, що обчислений лінійний коефіцієнт кореляції достатньо точно характеризує щільність зв'язку між досліджуваними ознаками.

3.2.4 Розробка математичної моделі динаміки зміни коефіцієнта захищеності власного капіталу

В якості вихідних даних обраний такий показник фінансової стійкості, як коефіцієнт захищеності власного капіталу, який показує яку частину капіталу розміщено в нерухомість (майно). Розрахунок цього показника представлен у додатку А.

На основі представленої методики у розділі 2.2 розробляються математичні моделі різних типів. Представимо таблицю 3.18 з порівняльною оцінкою отриманих моделей та оптимальною моделлю.

Таблиця 3.18 - Порівняльна оцінка моделей динаміки зміни коефіцієнта захищеності власного капіталу

Результати розрахунків показників точності і адекватності між досліджуваними ознаками представлені в таблиці 3.19

Таблиця 3.19 - Розрахунок показників точності і адекватності

Отримані результати свідчать про те, що сума квадратів відхилень, отриманого значення X_i^* (апроксимуючого значення) від заданого значення X_i, мінімальна у випадку побудови гіперболічного поліному. Таким чином, найбільш точним поліномом є гіпербола, яка має таку математичну модель: X^* = 0,61-0,32*(1/t).

Розрахунок коефіцієнта кореляції говорить о том, що між досліджуваними ознаками зовсім немає зв'язку.

3.2.5 Розробка математичної моделі динаміки зміни коефіцієнта захищеності дохідних активів власним капіталом

В якості вихідних даних обраний такий показник фінансової стійкості, як коефіцієнт захищеності дохідних активів власним капіталом, який сигналізує про захист дохідних активів (що чутливі до зміни процентних ставок) мобільним власним капіталом. Розрахунок цього показника представлен у додатку А.

На основі представленої методики у розділі 2.2 розробляються математичні моделі різних типів. Представимо таблицю 3.20 з порівняльною оцінкою отриманих моделей та оптимальною моделлю.

Результати розрахунків показників точності і адекватності між досліджуваними ознаками представлені в таблиці 3.21

Таблиця 3.20 - Порівняльна оцінка моделей динаміки зміни коефіцієнта захищеності дохідних активів власним капіталом

Таблиця 3.21 - Розрахунок показників точності і адекватності

Отримані результати свідчать про те, що сума квадратів відхилень, отриманого значення X_i^* (апроксимуючого значення) від заданого значення X_i, мінімальна у випадку побудови лінійного поліному. Таким чином, найбільш точним поліномом є лінія, яка має таку математичну модель: X^* =0,03*t-1,34.

Розрахунок коефіцієнта кореляції говорить о наявності прямого зв'язку між досліджуваними ознаками з середньою щільністю коефіцієнта захищеності дохідних активів власним капіталом від часу (0,67).

Отже, в обстеженій сукупності показників досліджуваного коефіцієнта у 44% варіації сигнал про захист дохідних активів мобільним власним капіталом пояснюється різним часовим періодом. Істотність зв'язку коефіцієнта детермінації R² перевірили за допомогою таблиці критерію F для 5%-ного рівня значущості. Критичне значення F_т(0,95)=5,32 значно менше від фактичного 5,32<36,69, що підтверджує істотність кореляційного зв'язку між досліджуваними ознаками.

При достатньо великому числі спостережень коефіцієнт кореляції можна вважати достовірним, тому що він перевищує свою помилку в більше ніж 3 рази, а отже зв'язок між коефіцієнтом достатності капіталу та часом доведений.

Двірничий інтервал: 0,50<r(0,67)<0,83.

Усе це дає підставу вважати, що обчислений лінійний коефіцієнт кореляції достатньо точно характеризує щільність зв'язку між досліджуваними ознаками.

3.2.6 Розробка математичної моделі динаміки зміни коефіцієнта мультиплікатора капіталу

В якості вихідних даних обраний такий показник фінансової стійкості, як коефіцієнт мультиплікатора капіталу, який характеризує ступінь покриття активів (акціонерним) капіталом. Розрахунок цього показника представлен у додатку А.

На основі представленої методики у розділі 2.2 розробляються математичні моделі різних типів. Представимо таблицю 3.22 з порівняльною оцінкою отриманих моделей та оптимальною моделлю.

Результати розрахунків показників точності і адекватності між досліджуваними ознаками представлені в таблиці 3.23

Таблиця 3.22 - Порівняльна оцінка моделей динаміки зміни коефіцієнта мультиплікатору капіталу

Таблиця 3.23 - Розрахунок показників точності і адекватності

Отримані результати свідчать про те, що сума квадратів відхилень, отриманого значення X_i^* (апроксимуючого значення) від заданого значення X_i, мінімальна у випадку побудови гіперболічного поліному. Таким чином, найбільш точним поліномом є гіпербола, яка має таку математичну модель: X^* = 29,37+14,30*(1/t).

Розрахунок коефіцієнта кореляції говорить о наявності оберненого зв'язку між досліджуваними ознаками з тісною щільністю коефіцієнта мультиплікатора капіталу від часу (-0,74).

Отже, в обстеженій сукупності показників досліджуваного коефіцієнта у 55% варіації ступінь покриття активів (акціонерним) капіталом пояснюється різним часовим періодом. Істотність зв'язку коефіцієнта детермінації R² перевірили за допомогою таблиці критерію F для 5%-ного рівня значущості. Критичне значення F_т(0,95)=5,32 значно менше від фактичного 5,32<55,33, що підтверджує істотність кореляційного зв'язку між досліджуваними ознаками.

При достатньо великому числі спостережень коефіцієнт кореляції можна вважати достовірним, тому що він перевищує свою помилку в більше ніж 3 рази, а отже зв'язок між коефіцієнтом достатності капіталу та часом доведений.

Двірничий інтервал: -0,60<r(-0,74)<-0,88.

Усе це дає підставу вважати, що обчислений лінійний коефіцієнт кореляції достатньо точно характеризує щільність зв'язку між досліджуваними ознаками.

3.3 Комп'ютерне моделювання фінансової стійкості

1) Досліджувані показники фінансової стійкості ПриватБанку розраховані за формулами 2.1 -2.6, наведеними у розділі 2.1, та представлені у додатку А.

2) Установа має нормальну стійкість фінансового стану, яка гарантує його платоспроможність, але є можливість промоделювати деякі показники, щоб вона набула абсолютної стійкості.

3) Коефіцієнт надійності - співвідношення власного капіталу до залучених коштів. Мінімально допустиме його значення складає не менше 5%. Даний показник за досліджуваний період 2005 -2008 роки лише з лютого по жовтень 2005 року був нижче оптимального значення, тобто банк мав високий рівень залежності від залучених коштів, але на протязі всього подальшого часу знаходився в нормі. Тому проводити комп'ютерне моделювання цього показника немає потреби.

4) Показник фінансового важеля - співвідношення зобов'язань банку і капіталу. Він має максимально допустиме співвідношення 1:20. Показник знаходиться нижче указаного співвідношення, а це свідчить про те, що банк не проявляє активності у залученні вільних коштів на фінансовому ринку, тому що має високе забезпечення власними. Виходячи з цього, проводити комп'ютерне моделювання показника фінансового важеля також немає потреби.

5) Коефіцієнт участі власного капіталу у формуванні активів або достатність капіталу - співвідношення капіталу і загальних активів. Оптимальне значення цього показника має бути не менше 10%. Розраховане значення не досягає цього обмеження, тобто банк не має достатнього сформованого власного капіталу в активізації та покритті різних ризиків, але воно має поступовий ріст, що вже говорить про наявність позитивної тенденції. Для досягнення абсолютної стійкості банка за цим показником необхідно провести моделювання.

а) дослідження зміни коефіцієнта достатності капіталу від зміни капіталу

В даному випадку розглянемо поведінку коефіцієнта участі власного капіталу у формуванні активів при незмінному значенні загальних активів та варіації капіталу. За досліджуваний період часу (2005-2008 роки) капітал банку змінювався від 280 193 221,29 і до 1 365 510 804,78 гривень. Побудуємо графік (рис. 3.5), на якому зобразимо досліджуваний коефіцієнт в динаміці в залежності від росту капіталу, а також червону лінію показника (оптимальне значення).

З рисунка можна зробити висновок про те, що коефіцієнт знаходиться в нормі при числовому значенні капіталу від 979 400 104,95 і до 1 021 688 770,43 грн. Таким чином, указаний грошовий інтервал являється критичним значенням капіталу, тому що більші числові значення призводять до росту коефіцієнта достатності капіталу, а менші - к його падінню. Значить, для досягнення абсолютної стійкості банка за цим показником необхідне зростання капіталу.

Рисунок 3.5 - Залежність коефіцієнта достатності капіталу від росту капіталу

б) дослідження зміни коефіцієнта достатності капіталу від зміни загальних активів

Розглянемо поведінку коефіцієнта участі власного капіталу у формуванні активів при незмінному значенні капіталу та варіації загальних активів. За досліджуваний період часу (2005-2008 роки) загальні активи банку змінювалися від 3 610 522 710,02 і до 16 692 673 778,10 гривень. Побудуємо графік (рис. 3.6), на якому зобразимо досліджуваний коефіцієнт в динаміці в залежності від росту загальних активів, а також червону лінію показника (оптимальне значення).

З рисунка можна зробити висновок про те, що коефіцієнт знаходиться в нормі при числовому значенні загальних активів від 10 323 838 576,79 і до 10 938 880 583,31 грн. Таким чином, указаний грошовий інтервал являється критичним значенням загальних активів, тому що менші числові значення призводять до росту коефіцієнта достатності капіталу, а більші - к його падінню. Значить, для досягнення абсолютної стійкості банка за цим показником необхідне зменшення загальних активів.

Рисунок 3.6 - Залежність коефіцієнта достатності капіталу від росту загальних активів

в) дослідження зміни коефіцієнта достатності капіталу від одночасної зміни власного капіталу та загальних активів.

Розглянемо поведінку коефіцієнта участі власного капіталу у формуванні активів при варіюванні значень капіталу та загальних активів. Як вже встановлено для росту коефіцієнта необхідне зростання капіталу та зменшення загальних активів. Таким чином, побудуємо графік (рис. 3.7), на якому зобразимо поведінку коефіцієнта при збільшенні капіталу та зменшенні загальних активів від знайденого критичного діапазону значень та припустимо невизначений часовий інтервал.

З отриманих результатів робимо висновок про те, що за досліджуваним коефіцієнтом банк буде мати абсолютну стійкість у випадку зростання капіталу та зниження загальних активів на основі зросту коефіцієнта участі власного капіталу у формування активів.

Рисунок 3.7 - Моделювання коефіцієнта участі власного капіталу у формуванні активів від зміни капіталу та загальних активів

6) Коефіцієнт захищеності власного капіталу - співвідношення капіталізованих активів (основні засоби та нематеріальні активи) і капіталу. При розрахунку показника за досліджуваний період виявлено його перемінне зростання, що свідчить про зростання захищеності власного капіталу зростаючим вкладенням його також у свої власні капіталізовані активи. Це свідчить про добру тенденцію, але взагалі показник коефіцієнта остався на одному рівні, тому для абсолютної стійкості банку за цим показником проведемо моделювання.

а) дослідження зміни коефіцієнта захищеності власного капіталу від зміни капіталу

В даному випадку розглянемо поведінку коефіцієнта захищеності власного капіталу при незмінному значенні капіталізованих активів та варіації капіталу. За досліджуваний період часу (2005-2008 роки) капітал банку змінювався від 280 193 221,29 і до 1 365 510 804,78 гривень. Побудуємо графік (рис. 3.8), на якому зобразимо досліджуваний коефіцієнт в динаміці в залежності від росту капіталу.

Рисунок 3.8 - Залежність коефіцієнта захищеності капіталу від росту капіталу

З рисунка можна зробити висновок про те, що коефіцієнт має ріст при грошовому значенні капіталу від 414 342 469,97 і до 425 876 358,63 грн. Таким чином, указаний грошовий інтервал являється критичним значенням капіталу, тому що менші числові значення призводять до росту коефіцієнта захищеності капіталу, а більші - к його падінню. Значить, для досягнення абсолютної стійкості банка за цим показником необхідне зменшення капіталу.

б) дослідження зміни коефіцієнта захищеності власного капіталу від зміни капіталізованих активів

Розглянемо поведінку коефіцієнта захищеності власного капіталу при незмінному значенні капіталу та варіації капіталізованих активів. За досліджуваний період часу (2005-2008 роки) капіталізовані активи банку змінювалися від 123 395 197,36 і до 676 969 060,10 гривень. Побудуємо графік (рис. 3.9), на якому зобразимо досліджуваний коефіцієнт в динаміці в залежності від росту капіталізованих активів.

Рисунок 3.9 - Залежність коефіцієнта захищеності власного капіталу від росту капіталізованих активів

З рисунка можна зробити висновок про те, що коефіцієнт має ріст в грошовому значенні капіталізованих активів від 271 360 668,61 і до 290 651 807,34 грн. Таким чином, указаний грошовий інтервал являється критичним значенням капіталізованих активів, тому що більші числові значення призводять до росту коефіцієнта захищеності власного капіталу, а менші - к його падінню. Значить, для досягнення абсолютної стійкості банка за цим показником необхідне збільшення капіталізованих активів.

в) дослідження зміни коефіцієнта захищеності власного капіталу від одночасної зміни власного капіталу та капіталізованих активів

Розглянемо поведінку досліджуваного коефіцієнта при варіюванні значень капіталу та капіталізованих активів. Як вже встановлено для росту коефіцієнта необхідне зростання капіталізованих активів та зменшення капіталу іншими словами темп росту капіталізованих активів повинен перевищувати темп росту капіталу. Таким чином, побудуємо графік (рис. 3.10), на якому зобразимо поведінку коефіцієнта при збільшенні капіталізованих активів та зменшенні капіталу від знайденого критичного діапазону значень та припустимо невизначений часовий інтервал.

Рисунок 3.10 - Моделювання коефіцієнта захищеності власного капіталу від зміни капіталу та капіталізованих активів

З отриманих результатів робимо висновок про те, що за досліджуваним коефіцієнтом банк буде мати абсолютну стійкість у випадку зростання капіталізованих активів та зниження капіталу на основі зросту коефіцієнта захищеності власного капіталу.

7) Коефіцієнт захищеності дохідних активів власним капіталом - співвідношення капіталу за мінусом недохідних активів та збитків і дохідних активів. Для того, щоб банк посилював захист дохідних активів мобільним власним капіталом, необхідне зростання показника.

а) дослідження зміни коефіцієнта захищеності дохідних активів власним капіталом від зміни капіталу;

В даному випадку розглянемо поведінку досліджуваного коефіцієнта при незмінному значенні недохідних та дохідних активів та варіації капіталу. За досліджуваний період часу (2005-2008 роки) капітал банку змінювався від 280 193 221,29 і до 1 365 510 804,78 гривень. Побудуємо графік (рис. 3.11), на якому зобразимо досліджуваний коефіцієнт в динаміці в залежності від росту капіталу.

Рисунок 3.11 - Залежність коефіцієнта захищеності дохідних активів власним капіталом від росту капіталу

З рисунка можна зробити висновок про те, що коефіцієнт знаходиться в нормі при числовому значенні капіталу від 979 400 104,95 і до 1 021 688 770,43 грн. Таким чином, указаний грошовий інтервал являється критичним значенням капіталу, тому що більші числові значення призводять до росту коефіцієнта захищеності дохідних активів власним капіталом, а менші - к його падінню. Значить, для досягнення абсолютної стійкості банка за цим показником необхідне зростання капіталу.

б) дослідження зміни коефіцієнта захищеності дохідних активів власним капіталом від зміни недохідних активів

Розглянемо поведінку досліджуваного коефіцієнта при незмінному значенні капіталу і дохідних активів та варіації недохідних активів. За досліджуваний період часу (2005-2008 роки) недохідні активи банку змінювалися від 914 466 693,71 і до 5 742 884 541,20 гривень. Побудуємо графік (рис. 3.12), на якому зобразимо коефіцієнт захищеності дохідних активів власним капіталом в динаміці в залежності від росту недохідних активів.

Рисунок 3.12 - Залежність коефіцієнта захищеності дохідних активів власним капіталом від росту недохідних активів

З рисунка можна зробити висновок про те, що коефіцієнт має ріст в грошовому значенні недохідних активів від 3 627 297 962,24 і до 3 990 436 964,64 грн. Таким чином, указаний грошовий інтервал являється критичним значенням недохідних активів, тому що менші числові значення призводять до росту коефіцієнта захищеності дохідних активів власним капіталом, а більші - к його падінню. Значить, для досягнення абсолютної стійкості банка за цим показником необхідне зменшення недохідних активів.

в) дослідження зміни коефіцієнта захищеності дохідних активів власним капіталом від зміни дохідних активів

Розглянемо поведінку досліджуваного коефіцієнта при незмінному значенні капіталу і недохідних активів та варіації дохідних активів. За досліджуваний період часу (2005-2008 роки) дохідні активи банку змінювалися від 2 497 658 105,71 і до 12 396 187 165,61 гривень. Побудуємо графік (рис. 3.13), на якому зобразимо коефіцієнт захищеності дохідних активів власним капіталом в динаміці в залежності від росту дохідних активів.

Рисунок 3.13 - Залежність коефіцієнта захищеності дохідних активів власним капіталом від росту дохідних активів

З рисунка можна зробити висновок про те, що коефіцієнт має ріст в грошовому значенні дохідних активів від 8 469 582 021,83 і до 9 609 239 557,89 грн. Таким чином, указаний грошовий інтервал являється критичним значенням дохідних активів, тому що менші числові значення призводять до росту коефіцієнта захищеності дохідних активів власним капіталом, а більші - к його падінню. Значить, для досягнення абсолютної стійкості банка за цим показником необхідне зменшення дохідних активів.

г) дослідження зміни коефіцієнта захищеності дохідних активів власним капіталом від зміни капіталу, дохідних та недохідних активів

Розглянемо поведінку досліджуваного коефіцієнта при варіюванні значень капіталу дохідних та недохідних активів. Як вже встановлено для росту коефіцієнта необхідне зростання капіталу та зменшення недохідних і дохідних активів. Таким чином, побудуємо графік (рис. 3.14), на якому зобразимо поведінку коефіцієнта при збільшенні капіталу та зменшенні недохідних і дохідних активів від знайденого критичного діапазону значень та припустимо невизначений часовий інтервал.

Рисунок 3.14 - Моделювання коефіцієнта захищеності дохідних активів власним капіталом від зміни капіталу, недохідних та дохідних активів

З отриманих результатів робимо висновок про те, що за досліджуваним коефіцієнтом банк буде мати абсолютну стійкість у випадку зростання капіталу та зниження дохідних і недохідних активів на основі зросту коефіцієнта захищеності дохідних активів власним капіталом.

8) Коефіцієнт мультиплікатора капіталу - співвідношення загальних активів і засновницького (акціонерного) капіталу. Оптимальне співвідношення цього показника 12,0 - 15,0 разів. Якщо розраховане значення менше норми, то ступінь покриття активів акціонерним капіталом замала та необхідно, щоб темп зростання акціонерного капіталу перевищував темп зростання активів, а якщо більше - навпаки.

а) дослідження зміни коефіцієнта мультиплікатора капіталу від зміни загальних активів

Розглянемо поведінку досліджуваного коефіцієнта при незмінному значенні засновницького (акціонерного) капіталу та варіації загальних активів. За досліджуваний період часу (2005-2008 роки) загальні активи банку змінювалися від 3 610 522 710,02 і до 16 692 673 778,10 гривень. Побудуємо графік (рис. 3.15), на якому зобразимо коефіцієнт мультиплікатора капіталу в динаміці в залежності від росту загальних активів і червоний (оптимальний) коридор.

Рисунок 3.15 - Залежність коефіцієнта мультиплікатора капіталу від росту загальних активів

З рисунка можна зробити висновок про те, що коефіцієнт знаходиться в нормі при числовому значенні загальних активів від 10 323 838 576,79 і до 10 938 880 583,31 грн. Таким чином, указаний грошовий інтервал являється критичним значенням загальних активів, тому що менші числові значення призводять до зниження коефіцієнта мультиплікатора капіталу, а більші - к його росту. Значить, для досягнення абсолютної стійкості банка за цим показником необхідне зменшення загальних активів.

б) дослідження зміни коефіцієнта мультиплікатора капіталу від зміни засновницького капіталу

В даному випадку розглянемо поведінку досліджуваного коефіцієнта при незмінному значенні загальних активів та варіації засновницького капіталу. За досліджуваний період часу (2005-2008 роки) акціонерний капітал банку змінювався від 140 000 000,00 до 700 000 000,00 гривень. Побудуємо графік (рис. 3.16), на якому зобразимо коефіцієнт мультиплікатора капіталу в динаміці в залежності від росту засновницького капіталу, а також червоний (оптимальний) коридор.

Рисунок 3.16 - Залежність коефіцієнта мультиплікатора капіталу від росту засновницького капіталу

З рисунка можна зробити висновок про те, що коефіцієнт знаходиться в нормі при числовому значенні засновницького капіталу 700 000 000,00 грн. Таким чином, не має можливості указати грошовий інтервал, тому що критичним значенням являється максимальне число акціонерного капіталу, але більші числові значення призводять до росту коефіцієнта мультиплікатора капіталу, а менші - к його падінню. Значить, для досягнення абсолютної стійкості банка за цим показником необхідне зростання засновницького капіталу.

в) дослідження зміни коефіцієнта мультиплікатора капіталу і від одночасної зміни засновницького капіталу та загальних активів

Розглянемо поведінку досліджуваного коефіцієнта при варіюванні значень акціонерного капіталу та загальних активів. Як вже встановлено для оптимального значення коефіцієнта необхідне зростання засновницького капіталу та зменшення загальних активів. Але для того щоб розрахований показник не просто зменшився, а попав в указаний червоний коридор необхідно зафіксувати зменшенні значення загальних активів. Таким чином, побудуємо графік (рис. 3.17), на якому зобразимо поведінку коефіцієнта при збільшенні капіталу та зменшенні загальних активів від знайденого критичного діапазону значень, припустимо невизначений часовий інтервал.

Рисунок 3.17 - Моделювання коефіцієнта мультиплікатора капіталу від зміни засновницького капіталу та загальних активів

З отриманих результатів робимо висновок про те, що за досліджуваним коефіцієнтом банк буде мати абсолютну стійкість у випадку фіксованого значення капіталу 700 000 000,00 грн. та зміни загальних активів від 8 61 482 141,49 до 10 323 838 576,79, тому що коефіцієнт мультиплікатора капіталу буде знаходитись в указаному червоному (оптимальному) коридорі.

4 РОЗРОБКА ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ

4.1 Інформаційне забезпечення

4.1.1 Загальна характеристика інформаційного забезпечення

Інформаційне забезпечення являє собою сукупність проектних рішень по обсягах, розміщенню, формах організації інформації, що циркулює в автоматизованих інформаційних технологіях. Воно містить у собі сукупність показників, довідкових даних, класифікаторів і кодифікаторів інформації, уніфіковані системи документації, спеціально організовані для автоматичного обслуговування, масиви інформації на відповідних носіях, а також персонал, що забезпечує надійність збереження, своєчасність і якість технології обробки інформації [9].

Загальну структуру інформаційного забезпечення ілюструє рисунок 4.1. Важливою складовою інформаційного забезпечення є інформаційна база, що складається з внутрімашинної і внемашинной інформаційної бази.

Машинна інформаційна база - частина інформаційної бази інформаційної системи, що являє собою сукупність інформаційних файлів, що зберігаються в пам'яті ЕОМ і на магнітних носіях.

Машинна інформаційна база складається з інформаційних файлів, що можуть бути організовані у виді окремих незалежних між собою, локальних інформаційних файлів або у виді бази даних, тобто інтегрованої сукупності зв'язаних між собою файлів, якими керує система керування базами даних (СУБД).

Файл - це ідентифікована сукупність логічно зв'язаних між собою даних, що розташовані поза програмою в зовнішній пам'яті і доступні програмі за допомогою спеціальних операцій.

База даних (БД) - це пойменована, структурована сукупність взаємозалежних даних, що характеризують окрему предметну область і знаходяться під керуванням СУБД [5].

Основне функціональне призначення інформаційне забезпечення системи - нагромадження всієї доступної інформації, що передує і супроводжує біржовому процесові, а також генеруємої їм, і видача біржової інформації або результатів аналізу біржового процесу зовнішнім приймачам інформації фондового ринку.

Рисунок 4.1 - Структура інформаційного забезпечення

На вибір СУБД найбільший вплив робить узгодження ряду параметрів середовища реалізації і СУБД [9].

Фактори, що впливають на вибір СУБД:

§ трудомісткість реалізації додатків;

§ вартість експлуатації інформаційної системи;

§ можливість з'єднання розробки БД із раніше виконаними програмними реалізаціями;

§ прогнозовані терміни реалізації інформаційної системи;

§ витрати на навчання персоналу.

Для контролю інформації необхідно вирішити наступні задачі:

· створити "динамічну" модель предметної області системи (у якій відповідність БД поточному станові предметної області забезпечується не періодично, а в режимі реального часу);

· забезпечити ефективність функціонування, тобто забезпечити вимоги своєчасної реакції системи на запити і відновлення БД;

· забезпечити централізоване збереження даних у пам'яті ЕОМ;

· забезпечити вибірку з інформаційних масивів даних відповідно заданим критеріям;

· забезпечити захист даних від некоректних відновлень, від руйнувань при збоях устаткування і від несанкціонованого доступу.

Ці задачі можна здійснити за допомогою створення єдиного сховища - бази даних і використання засобів СУБД [22].

4.1.2 Організація збору і передачі первинної інформації

Збір інформації - це підрахунок, зважування, вимір або інші варіанти визначення обсягів тієї або іншої господарської операції. Реєстрація - це занесення зібраних зведень на носій інформації.

Збір інформації може виконуватися вручну, автоматизоване або автоматично. Реєстрація інформації теж виконується в трьох варіантах: автоматичному, автоматизовано і вручну.

Ручна реєстрація - це виписування первинних паперових документів, а автоматизована (машинно-ручна) - це виписування первинного документа за допомогою технічного пристосування, що дуже часто доповнюється рівнобіжним формуванням машинного носія. У випадку автоматичного збору інформації вона найчастіше автоматично реєструється [9].

Якщо операція збирається і реєструється не в місці її обробки, то виникає потреба в її передачі. Порядок передачі інформації на обробку залежить від типу носія інформації і наявності технічних пристосувань, а також якості носіїв інформації.

Перелік джерел і носіїв інформації:

1.Баланс банку;

2. Масив основних показників соціального та економічного стану України;

6. Масив основних показників банку.

Первинна інформація заноситься в автоматизовану інформаційну систему.

4.2 Організаційне забезпечення

Організаційне забезпечення являє собою комплекс документів, що регламентують діяльність персоналу АИТ в умовах функціонування АИС. У процесі рішення задач керування даний вид забезпечення визначає взаємодія працівників управлінських служб і персоналу АИТ з технічними засобами і між собою [22].

Документація по розробленій інформаційній системі вміщає в собі інструкцію для користувача, а також, а також інструкцію для адміністратора.

Довідник користувача у виді інструкції має такі розділи:

1 Вступ.

2 Призначення й умови використання.

3 Підготовка до роботи.

4 Опис операцій.

5 Аварійні ситуації.

Інструкція для користувача

1. Дана система надає можливість розрахувати показники фінансової стійкості та з допомогою моделювання зовнішнього середовища (основних показників економічного та соціального стану України), показників фінансової стійкості та фінансової стійкості розробити моделі, з використанням яких значити шляхи підвищення ефективності фінансової діяльності ПриватБанку.

Система функціонує на окремому комп'ютері чи локальній обчислювальній мережі. Мережа поєднує комп'ютери, установлені на робочих місцях працівників структурних підрозділів, що беруть участь у технологічних процесах діловиробничої діяльності.

Уважно прочитайте дану інструкцію перед тим, як приступати до роботи із системою. Тільки в цьому випадку у Вас не виникне ніяких ускладненням з її використанням.

2. Інформаційна система призначена для дослідження таких складних систем, як банківська на основі синергетичного підходу. Використання такого виду підходу дозволяє провести дослідження базових математичних моделей, які основані на припущеннях о властивостях окремих елементів, які складають складну систему банка, та взаємодій між ними.

Задача вирішується на автоматизованому робочому місці бухгалтера і/чи економіста.

3. Попереднім етапом підготовки до роботи в системі можна вважати установку даної системи на АРМ бухгалтера і/чи економіста і її настроювання. Цю роботу повинні виконати співробітники, що відповідають за експлуатацію електронно-обчислювальної техніки. На робочому столі повинний бути створений ярлик з посиланням на інформаційну систему.

4. Для того щоб запустити ІС відкрийте ярлик «...» на робочому столі.

Щоб почати роботу натисніть кнопку <Вхід> на заставці.

Після цього Вам буде запропонований вибір виконати:

§ доповнити вихідні дані (макроекономічні показники, баланс банку, показники банку);

§ розрахунок фінансової стійкості;

§ провести моделювання:

o зовнішнього середовища;

o показників фінансової стійкості;

o фінансової стійкості.

Ви натискаєте відповідну кнопку в залежності від того, що Вам потрібно виконати.

Далі у Вас маються наступні можливості:

· На підставі балансів банку та показників банку відповідно зробити потрібні Вам розрахунки фінансової стійкості. Особливість використання полягає в тому, що змінюючи дані балансу та показників банку Ви автоматично одержуєте різні фінансові розрахунки. Таким чином, дана інформаційна система дозволяє заощадити час і зусилля.

· На листах «Моделювання зовнішнього середовища»:

Особливість використання полягає в тому, що Ви можете розробляти двофакторні моделі впливу зовнішнього середовища (обраних показників) на показники банку (активи, кошти юридичних осіб, кошти фізичних осіб, кредити юридичних осіб та кредити фізичних осіб відповідно на різних листах) та автоматично отримувати розрахунки показників точності та адекватності отриманих моделей.

· На листах «Моделювання показників фінансової стійкості». Ця частина моделювання дозволяє виконати дослідження показників фінансової стійкості на основі побудови для обраного коефіцієнта лінійної, параболічної, гіперболічної та напівлогарифмічної моделі.

· На листах «Моделювання фінансової стійкості». Цей етап моделювання дозволяє визначити шляхи підвищення фінансової стійкості банку.

І так далі, при цьому в будь-який момент Ви можете повернутися в головне меню - натисканням кнопки <Головне меню >.

Після того як Ви закінчили роботу в системі і хочете вийти з неї, необхідно натиснути кнопку <Заставка>, на даному листі вибрати <Вихід> і відповісти на запитання «Зберегти зміни?». Якщо Ви упевнені в тому, що усе зробили правильно, і Вам потрібно зберегти дану інформацію і розрахунки - потрібно натиснути «ТАК». В іншому випадку - натиснути «Ні».

5. У випадку виникнення яких-небудь неполадок у роботі із системою, варто звернутися до людини, яка відповідає за експлуатацію електронно-обчислювальної техніки. Для того щоб ефективно працювати в системі, необхідно ознайомитися з інструкцією по користування системою.

4.3 Технічне забезпечення

Технічне забезпечення являє собою комплекс технічних засобів (технічні засоби збору, реєстрації, передачі, обробки, відображення, розмноження інформації, оргтехніка й ін.), що забезпечують роботу АИТ. Центральне місце серед усіх технічних засобів займає ПЭВМ. Структурними елементами технічного забезпечення поряд з технічними засобами є також методичні і керівні матеріали, технічна документація й обслуговуючий цей технічний засоби персонал [5].

Для створення автоматизованої інформаційної системи розрахунку фінансової стійкості банку, а після і для моделювання впливу зовнішнього середовища, показників фінансової стійкості та фінансової стійкості, установлена на АРМ комп'ютерна техніка повинна відповідати таким мінімальним вимогам:

процесор AMD Durоn XP;

системна плата;

оперативна пам'ять не менш 32 Мбайт;

твердий диск (обсяг не менш 6 Гбайт);

CD-ROM;

клавіатура;

маніпулятор “миша”;

монітор;

принтер;

модем.

4.4 Програмне забезпечення

Програмне забезпечення включає сукупність програм, що реалізують функцій і задачі АИТ і комплексів, що забезпечують усталену роботу, технічних засобів. До складу програмного забезпечення входять загальносистемні і спеціальні програми, а також інструктивно - методичні матеріали по застосуванню засобів програмного забезпечення і персонал, що займається його розробкою і супроводом на весь період життєвого циклу АИТ [9].

Створення комп'ютерних інформаційних систем, що допомагають обличчям, які приймають рішення, є важливою й актуальною задачею. Такі системи повинні бути гнучкими, уміти швидко пристосовуватися до умов, що змінюються, і надавати найбільш оперативну і важливу інформацію. Здатність швидко обробляти вихідні дані й одержувати корисну для бізнесу інформацію дає можливість прийняти краще рішення, і це приводить, у кінцевому рахунку, до збільшення доходів. В банках мається, як правило, безліч вихідних даних, але цінність цієї інформації полягає не в її кількості, а в можливості вибирати з неї найбільш важливу, і вчасно подавати цю інформацію обличчям, що приймають рішення. Слід зазначити, що розробити досить універсальні додатки для цих цілей просто неможливо, тому що потреби людей, що приймають рішення, постійно змінюються. Стає очевидним, що використання таких могутніх засобів програмування як, наприклад С++ чи Delphi не дає очікуваного ефекту через складність алгоритмів і великих термінів розробки проектів, а ідеальний засіб інформаційних систем на базі ПК повинен поєднати обчислювальні можливості електронних таблиць і сучасних візуальних засобів розробки програм.