Содержание к диссертации
Введение
1 Количественный анализ резервов повышения качества и эффективности работы налоговых органов 11
1.1 Исследование организационных структур налоговых органов... 11
1.2 Анализ и минимизация трудозатрат на выполнение функциональных операций, выполняемых в течение года налоговыми органами 23
1.3 Анализ резервов снижения затрат на документооборот в налоговых органах 27
1.3.1 Формализованный анализ документооборота налогового органа 27
1.3.2 Исследование информационной значимости документов налогового органа 32
1.4 Анализ эффективности автоматизации основных функций налоговых органов 37
2 Сравнительная оценка качества работы налоговых органов: методическое и алгоритмическое обеспечение 56
2.1 Анализ существующих методик и показателей, используемых для оценки качества работы налоговых органов 56
2.2 Априорный анализ факторов, влияющих на качество работы налоговых органов 64
2.3 Математическая обработка результатов экспертных опросов 69
2.4методика сравнительной оценки качества работы налоговых органов 74
3 Информационное обеспечение системы оценки качества работы налоговых органов 84
3.1 Разработка информационной системы для оценки качества работы налоговых органов 84
3.2 Анализ эксплуатационных характеристик информационной системы оценки качества работы налоговых органов 98
3.3 Направления совершенствования информационной системы оценки качества работы налоговых органов 109
1 Заключение 120
Список использованных источников
- Анализ и минимизация трудозатрат на выполнение функциональных операций, выполняемых в течение года налоговыми органами
- Формализованный анализ документооборота налогового органа
- Априорный анализ факторов, влияющих на качество работы налоговых органов
- Анализ эксплуатационных характеристик информационной системы оценки качества работы налоговых органов
Введение к работе
Актуальность темы диссертации. На пути к рыночной экономике налоги становятся наиболее действенным инструментом регулирования новых экономических отношений. Очевидно, что необходимы меры государственного регулирования, учитывающие особенности и условия действия рыночного механизма в разных секторах экономики и обеспечивающие достижение основных целей общества на современном этапе. Главная роль в обеспечении работы российского налогового механизма отводится налоговым органам (НО) [114]. Налоговыми органами выполняется значительный объем работ в соответствии с законами и нормативными актами Российской Федерации. Первичным звеном Министерства Российской Федерации по налогам и сборам (МНС РФ), имеющим прямые контакты с налогоплательщиками, являются НО районного уровня [114]. Основная цель НО - максимально полное взимание налоговых платежей в условиях действующего законодательства. Успешное решение данной проблемы неразрывно связано с совершенствованием деятельности НО - основного звена налоговой системы.
Степень изученности исследуемой проблемы. Известно, что в работе российской налоговой системы имеется множество недостатков, главными из которых являются неполный сбор налогов и, соответственно, значительные суммы задолженности перед бюджетом по налоговым платежам, по налоговым санкциям и пеням, недоимки по основным видам налогов, и исключительно низкий процент списания денежных средств в федеральный бюджет по выставленным инкассовым поручениям налоговых органов - в среднем менее 5 %, а по валютным счетам - менее одного процента. И, как следствие, это отрицательно сказывается на формировании доходов в бюджеты всех уровней, что не позволяет в полном объеме выделять бюджетные средства для проведения запланированных мероприятий.
И хотя неудовлетворительное состояние дел в налоговой сфере обусловлено в основном внешними обстоятельствами: несовершенством правового обеспечения деятельности участников налоговых отношений, сложностью, внутренней противоречивостью действующих методик исчисления налогов и тем, что вся законодательная база налоговой системы находится в перманентном изменении, - многое, однако, зависит и от эффективности работы самих налоговых органов, от того, насколько правильно выбран состав показателей, которыми оценивается их деятельность, от того, как контролируется и стимулируется эффективная работа налоговой службы. В то же время используемые в настоящее время методики оценки качества работы подразделений налоговой службы и оценочные показатели имеют существенные недостатки.
В последние годы появился ряд работ ученых и специалистов-практиков - С.Н. Алехина, Е.В. Бушмина, В.В. Глухова, Ю.Д. Джамурзаева, А.В. Захарова, Ю.С. Зерщикова, Г.Н. Карташовой, В.П. Морозова, В.Г. Панскова, А.П. Починка, В.К. Реша, Д.Г. Черника, С.Д. Шаталова, А.Т Щербинина, С.С. Штарева и др., в которых исследуются проблемы практической деятельности налоговых органов, и, тем не менее, многие проблемы оценки деятельности НО изучены недостаточно и в современных условиях также требуют дальнейшего исследования.
Объектом исследования выступает единая система налоговых органов Министерства Российской Федерации по налогам и сборам и его подразделения в РФ, в том числе районные налоговые инспекции.
Предметом исследования являются процессы управления качеством работы налоговых органов.
Цель и задачи диссертационного исследования - формирование информационного и методического обеспечения системы оценки качества работы НО.
Для реализации этой цели потребовалось решить следующие задачи:
- проанализировать сложившуюся структуру управления НО района, выявить ее достоинства и недостатки;
- систематизировать перечень функциональных операций, реализуемых районными НО, с целью уменьшения трудозатрат на их выполнение;
- провести формализованный анализ документооборота в НО района для оптимизации количества циркулирующих в системе документов;
- оценить влияние на временные характеристики функционирования информационной системы «Налог» таких факторов, как размеры баз данных и справочников, с целью анализа эффективности автоматизации основных функций, выполняемых НО а автоматическом режиме;
- провести анализ существующих методик и показателей, используемых для оценки качества работы НО. Выявить их достоинства и недостатки;
- разработать информационные модели системы управления качеством работы НО в терминах унифицированного языка моделирования UML, которые, адекватно отражая структуру и функции ИС, позволяют снизить затраты на создание ИС, её модернизацию, корректировку и адаптацию к среде;
- разработать с использованием современных информационных технологий систему поддержки принятия решений при управлении качеством работы налоговых органов.
Инструментарий исследования составили методы научного познания - наблюдения, сравнения, системного анализа, математической статистики, групповых экспертных оценок (ГЭО), методы планирования экстремальных экспериментов, унифицированный язык моделирования UML, современное программное обеспечение общего и специального назначения: Microsoft Excel, Visual Basic, Java, СУБД ORACLE и др.
Теоретической базой исследования послужили труды ведущих отечественных и зарубежных ученых по рассматриваемой проблеме, законодательные и нормативные акты, инструктивные материалы, а также материалы научных конференций и публикации в периодической печати.
Информационно-статистической (эмпирической) базой исследования и обоснования основных положений диссертационной работы явились данные, собранные в ходе активных и пассивных экспериментов, материалы полученные в Ростовском областном комитете государственной статистики, отчетно-аналитические материалы НО районов.
Работа выполнена в рамках паспорта специальности 08.00.13 -«Математические и инструментальные методы экономики»: п.2.3 «Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях» и п.2.6 «Развитие теоретических основ, методологии и инструментария проектирования, разработки и сопровождения информационных систем субъектов экономической деятельности: методы формализованного представления предметной области, программные средства, базы данных, корпоративные хранилища данных, базы знаний, коммуникационные технологии».
Научная новизна результатов исследования. Новыми являются:
- предложения по рациональному перераспределению выполняемых функциональных операций между структурными подразделениями налогового органа района, реализация которых позволит снизить затраты на организацию работы налоговой службы;
- результаты формализованного анализа документооборота в районном НО, позволяющие оптимизировать количество циркулирующих в системе управления документов и состав реквизитов в них, в том числе: выявить внутренние логические связи между данными, проанализировать применяемость реквизитов в документах и составить полный словарь реквизитов, установить наличие информационной связи между документами и количественно оценить степень тесноты этой связи, выделить сильно (слабо) связанные группы реквизитов;
- статистически значимые регрессионные модели для прогнозирования средних затрат времени на выполнение основных операций в районных НО в зависимости от объемов справочников и массивов для ИС «Налог», построенные с использованием методов планирования экстремальных экспериментов;
- перечень оценочных показателей для характеристики качества работы районных налоговых органов, сформированный на основании использования метода групповых экспертных оценок. Построенная система оценочных показателей позволяет провести анализ эффективности работы районных НО, дает достаточно полное представление о работе районных НО;
- система поддержки принятия решений при управлении качеством работы налоговых органов, позволяющая выявить узкие места в работе районных НО, провести сравнительный анализ качества работы районных НО, повысить оперативность принятия решений при управлении качеством работы налоговых органов района. В отличие от ныне действующих методик, предлагаемый подход базируется на использовании в качестве исходной информации первичных (неагрегированных) данных, причем только таких, которые допускают перекрестную проверку, возможность контроля достоверности;
- информационные модели системы оценки качества работы НО, построенные с помощью унифицированного языка моделирования UML: диаграмма прецедентов для описания функционального назначения системы, диаграмма классов для моделирования статического вида системы; диаграммы кооперации, последовательности и деятельности для моделирования динамики системы; диаграммы компонентов и развертывания для моделирования компонентов объектно-ориентированной системы.
Положения и результаты выносимые на защиту:
- результаты содержательного и формализованного анализа документооборота НО, позволяющие за счет исключения дублирующих документов и реквизитов оптимизировать количество циркулирующих в системе управления документов и состав реквизитов в них и, соответственно снизить затраты на документооборот;
- сформированный перечень оценочных показателей для характеристики качества работы районных налоговых органов, позволяющий повысить
объективность сравнительной оценки качества и эффективности работы районных НО;
- результаты активных экспериментов, позволившие построить уравнения регрессии для прогнозирования временных параметров функционирования информационных систем оценки качества работы налоговых органов в среде Visual Basic 6.0, СУБД ORACLE и Java. Проведенные эксперименты показали существенно лучшие эксплуатационные характеристики у ИС, построенные с использованием технологии ORACLE (более чем на порядок снижаются затраты времени на выполнение запросов);
- модели системы управления качеством работы НО, разработанные с помощью унифицированного языка моделирования UML: диаграмма прецедентов, диаграмма классов; диаграммы компонентов и развертывания (для моделирования компонентов объектно-ориентированной системы); диаграммы коопераций, последовательности и деятельности (для моделирования динамики системы).
- система поддержки принятия решений при управлении качеством работы налоговых органов (ИС оценки качества работы налоговых органов), позволяющая выявить узкие места в работе НО района, принять меры по устранению недостатков и повысить эффективность работы районных НО в целом.
Практическая ценность результатов исследования
- результаты анализа внутренних резервов повышения качества работы позволят уменьшить затраты на функционирование и управление НО;
- применение системы поддержки принятия решений при управлении качеством работы НО позволяют выявить узкие места в работе районных НО, проводить сравнительный анализ качества их работы, повысить оперативность принятия решений при управлении работой НО. При использовании разработанного методического и информационного обеспечения у НО появляется возможность более рационально распределять имеющиеся ресурсы
и более достоверно оценивать эффективность реализации отдельных альтернатив, добиваясь повышения своего рейтинга.
В диссертации представлены документы, подтверждающие факт внедрения и прикладную полезность результатов исследования.
По результатам диссертационного исследования опубликовано 9 печатных работ общим объемом 1,35 печатных листа.
Структура диссертационного исследования определена целью и задачами данной работы и состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы, 7 приложений, 30 таблиц, 13 рисунков.
Анализ и минимизация трудозатрат на выполнение функциональных операций, выполняемых в течение года налоговыми органами
Результаты проведенного исследования позволили сформировать перечень функциональных операций, выполняемых НО в течение года.
Нами был проведен анализ трудозатрат на выполнение ФО сотрудниками НО в течение года.
Основным источником информации стали наблюдения, проведенные в НО района. Исходные данные получены экспериментально с помощью хронометража рабочего времени. По отдельным наиболее трудоемким операциям информация была получена на основе ретроспективного анализа объемов обрабатываемых данных и обоснованного мнения экспертов-экономистов со стажем работы в НО свыше трех лет. Введем обозначения: m - число секторов НО, п - общее число ФО, выполняемых сотрудниками НО в течение года.
Оценка затрат времени на выполнение всех необходимых работ в течение года в НО включала ряд последовательных этапов:
1 Определялся полный перечень секторов аппарата управления (см. п. 1.1).
2 Формировался список функциональных операций, реализуемых в процессе выполнения работ в течение года (приложение Б). Полный список ФО распределялся на несколько списков. Списки формировались для каждого сектора по отделам (каждому сектору ставилась в соответствие группа выполняемых операций).
3 Проводились хронометражные наблюдения выполнения каждой ФО каждым сотрудником по секторам в минутах/часах с целью определения по каждому сектору трудоемкости выполнения ФО - tj, і = 1,л. На основании хронометражных наблюдений определялось среднее время выполнения каждой ФО - М ( ).
4 Определялись годовые затраты времени на выполнение группы ФО j-ro сектора: М = N Ц (t) Pj, (1) где Pj - допустимые годовые трудозатраты j-ro сектора; N - число выполненных ФО за год . Определялось для j-ro сектора потребное количество работающих (Кк. к= 1, р , где р - необходимое количество сотрудников). Учитывая, что рабочих дней в году 252, а количество дней отпуска 24 получилось равным 228 дням:
Кк = Мгоа) /228. (2)
На основании этой оценки определялась степень загруженности сотрудников аппарата управления. Если потребное количество работающих будет значительно отличаться от фактического в сторону уменьшения, то весь обьем работ не возможно в течение года выполнить. Следовательно, необходимо перераспределить должностные обязанности работников, что и позволит оптимизировать деятельность аппарата управления.
Продолжительность выполнения ФО зависит от стажа работы инспектора, от степени автоматизации рабочих процедур, от количества налогоплательщиков, от правильности распределения рабочих процедур между секторами и отделами и от многого другого.
Рассмотрим частный случай на примере налоговой инспекции Первомайского района г. Ростова-на-Дону. В ней нами изучался процесс выполняемых ФО с применением методики определения затрат на их выполнение.
При обследовании НО был сформирован перечень выполняемых в течение года ФО. Всего инспекторами выполнялось 114 ФО. По каждой из них были проведены 114 хронометражных наблюдений по их выполнению.
На основании этих данных, зная трудоемкость выполнения одной ФО и количество ФО, выполненных в 1999 году, можно было определить математическое ожидание среднегодовых затрат времени на выполнение всех операций: M(T) = N-M(t), где М(Т) - 30324 рабочих дня на 104 сотрудника инспекции (объем работ требует около 133 работников). В связи с этим выполнить весь обьем работ в течение года не представлялось возможным. Загрузка по времени на сотрудников была достаточно велика, и работа откладывалась на последующие дни (рабочих дней в 1999 году-252, количество дней отпуска - 24, остается 220 чистых рабочих дней). В таблице 2 указаны сведения нормативной и фактической численности персонала для реализации всех обязанностей, возложенных на налоговые органы.
Формализованный анализ документооборота налогового органа
Для того чтобы исключить количество циркулирующих в системе управления дублирующих документов и определить состав реквизитов в них с целью уменьшения затрат на документооборот, необходимо было прежде всего изучить документы; выявить информационные связи между документами, исследовать информационный вес документов, исследовать применяемость реквизитов данных и степень их взаимосвязи и т.п.
Анализ результатов обследования НО показал, что в системе управления достаточно большой объем первичной документации (более форм документов) и, соответственно, весьма значительны затраты на организацию документооборота. Поэтому проблема оптимизации движения информационных потоков в системе управления является актуальной.
Формализованный анализ (изучение документов, циркулирующих в налоговой системе, выявление информационных связей между документами, исследование меры информационной значимости, информационного веса документов, исследование применяемости реквизитов в документах и степени их взаимосвязи и т.п.) информационных потоков позволил установить информационные взаимосвязи между документами, выявить недостатки существующего документооборота.
В результате анализа документооборота в НО района был определен перечень входных и выходных документов.
Предлагаемый подход к анализу информационных характеристик документооборота базировался на методике, изложенной в [108,109].
Пусть Z = {Zj} (і = 1, 2,...,n) - множество документов НО, R = (rj} 0 = 2,...,т) - множество, составляющее словарь реквизитов этих документов.
Материалы обследования предметной области были представлены в виде таблицы {Ху}. При этом Ху =1, если j-й реквизит входит в документ Zj, и если не ВХОДИТ Ху = 0. Выделим документы Ъ\ и Zk (і, k = 1, 2, ... ,п) и введем следующие обозначения: P(1,)ik - I Zj n Zk- мощность пересечения множеств Zj = {Ху} и Zk = {ху}, или это число реквизитов, принадлежащих одновременно Ъх и Zk; P(10)ik {Zj / Zk } - мощность разности множеств Z, = {ху} и Zk = {Xkj}, или это число реквизитов, входящих в Zj, но отсутствующих в Zk ; P(01)ik= {Zk/ Zj }- мощность разности множеств Zk = {Xkj} и Ъ\ = {Ху}, или это число реквизитов, входящих в Zk, но отсутствующих В Zj .
В качестве меры рассогласования между строками Ъх и Zk взята величина: S;k=P,0V(P(ll,lk+Pl \) (3)
Для оценки степени поглощения документом Zk документа Z, (степени включения документа Ъх в документ Zk) выбрана величина hik=P(1,)ik/(P(1,)ik-bP(,0)ik) (4) Далее построили матрицы Р = {p(01)ik }, S = {sik }, G = {gik }, Н = {hik }, где gik = P(,1)ik / (P(,,)ik+ P(10)ik + P(01)ik) - мера подобия Жаккарда. Матрицы Р, S, G можно преобразовать в логические матрицы отношения ПОГЛОЩеНИЯ (вКЛЮЧеНИЯ) Р0 = {pik}, S0 = {Sik}, G = {gik}, (і, k є 1, n ), элементы которых определя следующим образом:
Данное исследование было проведено для районных НО. Фрагмент результата обследования информационных характеристик предметной области для районной инспекции представлен в таблице 3. Построенная исходная таблица {х }, представленная в приложении В, содержит 302 реквизита и 82 документа. На основе данной таблицы были построены матрицы Р01, Р10, Р11, S, G, Н, которые преобразовывались в логические матрицы отношения включения Р, S0, Н, G0. Матрицы G0, Н и результирующая матрица (Р + (Р0)2), служащая для оценки информационного веса документов, представлены в приложении Г.
Анализ матрицы G показал, что наибольший информационный вес (ранг) имеет документ 18. Далее (по степени информационного веса) идут документы 38, 40 и 41. Данные документы содержат информацию, которая используется при составлении других документов.
Графическое представление взаимосвязей между документами (граф G0), говорит о целесообразности при создании информационной системы (далее ИС) организации в первую очередь предусмотреть возможность автоматизации составления документов 18, 38, 40, 41, так как они обладают высокой степенью информационной связи с другими документами.
Граф Н показал, что степень поглощения документами 57, 52, 56, 51 документа 50, документом 66 документа 68, документами 13, 12 документа 11, документом 22 документа 21 составляет 100 %. Как видно из рисунка 4, возможно исключение из документооборота нескольких документов. На основании формализованного и содержательного анализа сделан вывод о возможности исключения из документооборота четырех документов: 50, 68, 11, 21, что позволит сэкономить время на организацию документооборота, оптимизировать работу инспектора, поручив ему выполнение дополнительных заданий, а также сэкономить ресурсы аппаратных средств (машинную память, время обработки информации).
Входную информацию, необходимую для составления документов 54, 55; 51, 56; 52, 57; 33, 32; 22, 21, следует выделить в отдельный сегмент, так как эти документы информационно не связаны с другими и в то же время имеют тесную связь между собой (это позволяет оптимизировать состав реквизитов в них и сократить число форм документов).
Таким образом, в результате формализованного анализа предложено исключить из документооборота четыре вида документов, что позволит сэкономить время на организацию документооборота, оптимизировать работу инспектора, поручив ему выполнение дополнительных заданий, а также сэкономить ресурсы аппаратных средств (машинную память, время обработки информации).
Представление модели предметной области в виде набора матриц рассмотренного вида позволило: выявить внутренние логические связи между данными, проанализировать применяемость реквизитов в документах и составить полный словарь реквизитов, установить наличие информационной связи между документами и количественно оценить степень этой связи, выделить сильно (слабо) связанные группы реквизитов, оптимизировать количество циркулирующих в системе управления документов и состав реквизитов в них.
Априорный анализ факторов, влияющих на качество работы налоговых органов
Формируя совокупность показателей-критериев, мы ориентировались, во-первых, на то, что процесс анализа любой системы должен начинаться с выявления и четкого формулирования конечной цели - цели функционирования исследуемой системы, - и, во-вторых, цели отдельных подсистем не должны вступать в противоречие с целями вышестоящей системы, которые должны быть определены так, чтобы каждая из подсистем, стремясь к достижению собственных целей, одновременно способствовала продвижению к цели системы верхнего уровня. Таким образом, наша задача на данном этапе состоит, во-первых, в правильной формулировке цели функционирования налоговой службы, во-вторых в выборе такой совокупности показателей для характеристики качества работы районных налоговых инспекций, максимизация (оптимизация) значений которых обеспечит повышение эффективности функционирования налоговой системы в целом.
Цель функционирования налоговой системы мы сформулировали как максимизацию прибыли государства при условии соблюдения налогового законодательства (см. гл.1.)
Формирование исходной информации и выбор оценочных показателей имеет ряд особенностей.
Предлагаемый подход базируется на использовании в качестве исходной информации первичных (неагрегированных) данных, причем только таких, которые допускают перекрестную проверку, возможность контроля достоверности.
В состав исходной информации мы включили следующую совокупность показателей: - численность населения в зоне обслуживания; - площадь обслуживаемой территории; - общее число предприятий-налогоплательщиков (юридических лиц); -число зарегистрированных малых предприятий; - число зарегистрированных индивидуальных предпринимателей; - общая сумма налоговых поступлений за год по всем налогоплательщикам района; - общая сумма налоговых поступлений за год от малых предприятий; - общая сумма налоговых поступлений за год от индивидуальных предпринимателей; - общая сумма налоговых поступлений за год от физических лиц; - общая валовая выручка предприятий района; - общая валовая выручка малых предприятий района; - общая валовая выручка индивидуальных предпринимателей района; - валовая выручка предприятий района по отраслям; - доля каждой отрасли в общей валовой выручке предприятий района; - доля каждой отрасли в общей сумме налоговых поступлений за год; - число штатных сотрудников налоговой инспекции; - объем бюджетного финансирования налоговой инспекции; - доля сотрудников, имеющих базовое высшее экономическое образование; - среднегодовая вычислительная мощность установленных компьютеров; - остаточная стоимость средств вычислительной техники, средств оргтехники (принтеры, ксероксы и др.); - число внешних контрольных проверок качества работы налогового органа; - число нарушений налогового законодательства, выявленных в ходе внешних проверок; - общая сумма недоплат в бюджет, выявленная в результате внешних проверок данной налоговой инспекции.
Обязательным является использование ясной, простой, одинаковой для всех системы наказаний (штрафов) за включение в БД недостоверной, некачественной информации. Например, при обнаружении ошибки в первичных данных, ошибки, действие которой направлено на повышение рейтинга конкретного налогового учреждения, виновник наказывается нулевым значением оценочного показателя за соответствующий год. Первичные документы, на основе которых формируется содержимое общей БД, включают реквизиты, позволяющие получить все необходимые отчетные (выходные) данные.
Анализ эксплуатационных характеристик информационной системы оценки качества работы налоговых органов
В результате содержательного анализа ИС «Рейтинг» мы составили перечень запросов при определении рейтинга налоговых органов:
1 Запрос по расчету рейтинга для всех инспекций за определенный период. Select a.nlgid,nlgfullname,sum(rez ves) as reyt from dnlgl a, (select a.nlgid, c.facid, a.facval/b.facval as rez from facvall a, facvall b, dfacl с where a.nlgid=b.nlgid and a.yearnum=b.yearnum and a.monthnum=b.monthnum and c.chisl=a.pocid and c.znam=b.pocid and a.yearnum-Г and b.monthnum-Г) b, (select c.facid, avg(b.facval/a.facval) as ves from facvall a, facvall b, dfacl с where a.nlgid=b.nlgid and a.yearnum=b.yearnum and a.monthnum=b.monthnum and c.chisl=a.pocid and c.znam=b.pocid group by c.facid) с where a.nlgid=b.nlgid and b.facid=c.facid group by a.nlgid,nlgfullname;
2 Запрос no расчету рейтинга для одной инспекции по периодам. Select a.nlgid,nlgfullname, b.yearnum,b.monthnum, sum(rez ves) as reyt from dnlgl a, (select a.nlgid, a.yearnum,a.monthnum, c.facid, a.facval/b.facval as rez from facvall a, facvall b, dfacl с where a.nlgid=b.nlgid and a.yearnum=b.yearnum and a.monthnum=b.monthnum and c.chisl=a.pocid and c.znam=b.pocid) b, (select c.facid, avg(b.facval/a.facval) as ves from facvall a, facvall b, dfacl с where a.nlgid=b.nlgid and a.yearnum=b.yearnum and a.monthnum=b.monthnum and c.chisl=a.pocid and c.znam=b.pocid group by c.facid) с where a.nlgid=b.nlgid and b.facid=c.facid and a.nlgid-Г group by a.nlgid,nlgfullname, b.yearnum,b.monthnum;
3 Запрос no расчету рейтинга с готовыми весами. Select a.nlgid,nlgfullname,sum(rez ves) as reyt from dnlgl a, (select a.nlgid, c.facid, a.facval/b.facval as rez from facvall a, facvall b, dfacl с where a.nlgid=b.nlgid and a.yearnum=b.yearnum and a.monthnum=b.monthnum and c.chisl=a.pocid and c.znam=b.pocid and a.yearnum-Г and b.monthnum-Г) b, vesal с where a.nlgid=b.nlgid and b.facid=c.facid group by a.nlgid,nlgfullname.
По каждому запросу был определен перечень используемых при их выполнении справочников и массивов для оценки времени, затрачиваемого системой на их выполнение, включая время на ввод информации и запись ее в базу данных.
Применительно к решаемой нами задаче активные эксперименты были спланированы так, чтобы можно было оценить временные параметры функционирования информационной системы в зависимости от размеров БД.
В качестве выходного параметра Y принять время выполнения запросов. За варьируемые параметры принят: х, - размер базы данных. Ниже приводится исследование по оценке времени формирования запросов для ИС «Рейтинг».
Выбор основного уровня факторов, матрица планирования по первому запросу приведены в таблицах 19, 20. Экспериментальное значение критерия Кохрена равно 0,56250. Табличное - 0,6798. Дисперсия воспроизводимости s = 0,00039. Незначимыми оказались коэффициенты при xl, хЗ, xl х2, xl хЗ, х2 хЗ, xl х2 хЗ. Окончательно уравнение регрессии (30) имеет вид: Y = 212,5 +35-х2. (31) Проверку адекватности линейной модели выполним с использованием критерия Фишера: F - —f- Fma6jl . Для полученного уравнения расчетный F s{y) критерий равен 1.65. Табличное значение критерия на уровне значимости 0, равно 7.7. Следовательно гипотеза об адекватности линейной модели может быть принята. Выбор основного уровня факторов, матрица планирования по второму запросу приведены в таблицах 21, 22.
Значение критерия Кохрена равно 0,49. Табличное значение - 0,67. Экспериментальное значение критерия не превышает табличного, т.е. гипотеза об однородности дисперсий подтверждается.
Критическое значение коэффициента равно 34,887. Расчетные значения t-критерия для коэффициентов регрессии равны 527,6, 748,75, 611,375, 368,375, 1,72, 366,875, 37,25, соответственно. Следовательно, все коэффициенты значимы.
Для проверки адекватности данной модели нет степеней свободы, т.к. число опытов совпадает с числом коэффициентов регрессии. В этом случае план эксперимента является насыщенным.
Выбор основного уровня факторов, интервал варьирования, матрица планирования по третьему запросу приведены в таблицах 23, 24 .
Значение критерия Кохрена равно 0,5963. Табличное значение критерия Кохрена- 0,6798.
Критическое значение коэффициента равно 312,145. Расчетные значения t-критерия для коэффициентов регрессии равны 267,625, 330,875, 313,125, 292,5, 226,5, 280, 251,375, соответственно. Следовательно, коэффициенты при xl, xl-x2, xl-хЗ, х2-хЗ, xl-x2-x3 незначимы. Уравнение регрессии (33) принимает следующий вид: Y = 394 + 330,875 х2 + 313,125 хЗ (34)
Для полученного уравнения F - критерий равен 3,83440. Табличное значение критерия Фишера равно 7,7086. Гипотеза об адекватности линейной модели может быть принята. Тот же перечень запросов и справочников, для оценки времени, затрачиваемого системой на их выполнение, был реализован на сервере приложений Oracle8i, Ниже приводится исследование по оценке времени формирования запросов к БД, реализованной на сервере приложений Oracle8i. Выбор основного уровня факторов, матрица планирования по первому запросу приведены в таблицах 25, 26.
