Содержание к диссертации
Введение
1 Содержательный анализ проблем качества информационных и программных систем 14
1.1 Характеристики качества программного обеспечения 14
1.2 Свойства аспектов программирования и их оценка 19
1.3 Соотнесение потребительских и технических характеристик методом QFD 21
1.4 Международные стандарты, обеспечивающие качество программного обеспечения 24
1.4.1 Стандарты серии ISO 9001, 9000-3 25
1.4.2 Модели качества Capability Maturity Model (СММ) и ISO/IEC 15504 (SPICE) 32
1.5 Количественная оценка качества программного обеспечения 44
1.6 Экономические аспекты качества информационных систем 47
2 Математические модели для анализа и прогнозирования динамики объемных характеристик информационных потоков в инвестиционной компании 51
2.1 Оценка статистических характеристик и законов распределения числа выполнений основных операций в депозитарии и бэк-офисе инвестиционной компании 52
2.2 Математические модели для прогнозирования динамики объемных характеристик информационных потоков в инвестиционной компании 57
2.3 Анализ характеристик тренда и частотных характеристик информационных потоков 61
3 Формализованный анализ функциональной полноты информационных систем для автоматизации деятельности инвестиционной компании 76
3.1 Информационные системы, обеспечивающие внутренний учет операций с ценными бумагами 76
3.2 Выделение ядра функций, информационного обеспечения деятельности инвестиционной компании 93
3.3 Сравнение систем учета операций с ценными бумагами и денежными средствами финансовых компаний по критерию функциональной полноты 108
3.4 Описание разработанной информационной системы по учету ценных бумаг и денежных средств 121
4 Планирование и реализация экстремальных экспериментов и имитационное моделирование для оценки временных параметров информационных систем 126
4.1 Экстремальные эксперименты для оценки временных характеристик систем учета операций с ценными бумагами и денежными средствами 127
4.2 Имитационное моделирование для оценки затрат живого и овеществленного труда на выполнение основных операций в депозитарии и бэк-офисе инвестиционной компании 145
Заключение 152
Библиографический список использованной литературы 157
Приложения
Приложение
- Международные стандарты, обеспечивающие качество программного обеспечения
- Математические модели для прогнозирования динамики объемных характеристик информационных потоков в инвестиционной компании
- Выделение ядра функций, информационного обеспечения деятельности инвестиционной компании
- Имитационное моделирование для оценки затрат живого и овеществленного труда на выполнение основных операций в депозитарии и бэк-офисе инвестиционной компании
Введение к работе
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, развивался. 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 тэедприятий [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 полной информации для принятия правильных инвестиционных решений. Поэтому, наряду с развитием непосредственно самого фондового рынка, активно развивался 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 (ЛИР) 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 ИК, вручную невозможно из-за исключительно высоких трудозатрат. Следовательно, автоматизация процессов функционирования ИК позволяет не только снизить себестоимость выполняемых работ за счет экономии затрат жл/вого 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, согласно' «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, полнота удовлетворения запросов пользователя^
~ время выполнения 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 выполняемых функций;
по степени, полноте 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 выполнения 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 выполняемых работ, наличии тренда, сезонности, о статистических характеристиках и др.
Но ведь не зная запросов предметной области, нельзя оценить резервы снижения себестоимости выполняемых 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 индустрии и любые узкие места в технологическом процессе его создания, могут привести к нежелательным результатам [15,17,3 7]. Удлинение сроков разработки ПО чревато удорожанием ; конечного продукта, а не выявленные в ходе тестирования ошибки приводят как минимум к снижению его тэоизводительности [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 полнота и своевременность удовлетворения запросов пользователя, информационных потребностей объекта управления. Ответить на поставленные
s 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;
выдвинуть и проверить гипотезы: о законах распределения числа выполнений 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 выполняемых 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 полноты;
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 выполнения основных операций, реализуемых в депозитарии и бэк-офисе, провести имитационное моделирование для нахождения статистических характеристик и законов распределения трудозатрат на выполнение различных подмножеств операций в отделах инвестиционной компании.
Инструментарий исследования составили методы математической статистики, имитационного моделирования, алгоритм сравнения программных систем по критерию функциональной полноты, 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 выполнения работ в депозитарии и бэк-офисе инвестиционной компании, и позволяющие прогнозировать их;
вывод о стационарности информационных процессов отражающих динамику объемов выполняемых в ИК работ, полученный в результате
обработки 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 полноте и упорядочивание ИС по критерию функциональной полноты;
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 выполнение 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 выполнения 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
; п
количества и состава технических средств, анализа резервов снижения себестоимости выполняемых 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 полноты 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 выполнения 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 выполнения 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 выполняемых работ за счет экономии затрат живого труда.
В диссертации представлены документы, подтверждающие факт внедрения и прикладную полезность результатов исследования.
Положение, 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
і 12
оригинальны по структуре и составу факторов и обладают хорошими прогнозными свойствами (R2X),9).
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.
Созданное информационное обеспечение (база данных) для количественной оценки функциональной полноты 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.
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 выполнения различных подмножеств функциональных операций за заданное время;
определять время, за которое с вероятностью Pq будет выполнена та или
иная группа функциональных операций;
- получать оценки статистических характеристик и законы распределения
времени выполнения различных подмножеств и всего комплекса
із основных операций в депозитарии и бэк-офисе инвестиционной компании;
рассчитывать эксплутационные затраты на выполнение различных подмножеств и всего набора функциональных операций с использованием конкретных программных и технических средств, себестоимость выполняемых работ.
определять необходимые капитальные вложения в информационное обеспечение, удовлетворяющее требованиям пользователя к оперативности и стоимости информационного обслуживания.
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 выполняемых функций, низкие затраты труда на внедрение и сопровождение, меньшая по сравнению с рыночными ИС стоимость.
Международные стандарты, обеспечивающие качество программного обеспечения
Нужен ли коммерческому продукту некий отличительный знак, подтверждающий его качество? Казалось бы, рыночная экономика дает отрицательный ответ на этот вопрос - высокий спрос подтвердит качество товара. Своеобразным знаком качества часто служит громкое имя поставщика, всем известная марка. Но надо отметить, что если компания разрабатывает простые в использовании и стабильно работающие программные продукты, поставляет набор документации й осуществляет поддержку пользователя - это еще не является гарантией качества. Только заказчики, а также внешние эксперты могут определить, насколько качественен разработанный продукт. Как правило, оценивается не только готовый продукт, но и технология разработки и схемы процессов контроля качества на всем протяжении жизненного цикла программного продукта. Такую схему управления и контроля качеством называют моделью качества, и именно она является предметом проведения независимой экспертизы [77]. За последние пять лет такие системы стали популярны в компаниях, занимающихся разработкой программного обеспечения.
Сегодня в мире существуют 3 основные системы управления и контроля качеством ИС [52,110,114]: ISO 9001,9000-3; Capability Maturity Model (CMM); ISO/ffiC 15504 (SPICE).
Многие серьезные компании стремятся не только обеспечить качество ИС, но и подтвердить его официально, получив сертификат, демонстрирующий, что все внутренние процессы компании направлены на создание качественного продукта. Иначе говоря, работает система управления и обеспечения качеством. Наличие такого сертификата — гарантия доверия его обладателю со стороны клиентов и партнеров.
Работать в этом направлении начали в свое время несколько автомобильных гигантов в Северной Америке, установившие жесткий контроль за качеством производства у себя и затем потребовавшие аналогичных гарантий качества от своих поставщиков. Те, в свою очередь, не могли не озаботиться состоянием системы качества у своих субподрядчиков и т.д. В конце концов требования к обеспечению качества на разных этапах производственного процесса были сформулированы в нескольких стандартах, одобренных в 80-х гг. ISO. Стандарт ISO 9000 известен во всем мире и более Чем в 100 странах одобрен, как национальный стандарт. ISO 9001 входит в группу стандартов качества ISO 9000 и разработан международной организацией по стандартам.
Согласно формулировке ISO 8402, под качеством понимается совокупность характеристик программного продукта, относящихся к его способности удовлетворить установленные и предполагаемые потребности клиентов. Основными параметрами качества считаются: функциональная полнота, соответствие требованиям законодательства стран, безопасность информации, простота эксплуатации, не требующая специальных знаний в области информационных технологий, эргономичность пользовательского интерфейса, минимизация затрат на эксплуатацию, развитие и модернизацию. ISO 9001 - это модель или схема организации процессов таким образом, чтобы обеспечить наивысшее качество работы компании. Надо подчеркнуть, что ISO не является стандартом качества собственно продукта. Стандарт описывает требования к бизнес - процессам компании и охватывает все этапы создания продукта или услуги от подписания контракта до внедрения и поддержки. Стандарт является универсальным, и применим к любым сферам деятельности.
ISO 9000-3 - это дополненный стандарт ISO 9001 специально для сферы деятельности по разработке программного обеспечения. Он описывает базовый набор мероприятий по контролю качества, содержит 20 пунктов, изложенных всего на нескольких страницах. Если вы думаете, что, изучив стандарт, можно получить точную формулу, какой должна быть технология разработки и как организовать процесс для достижения успеха, то вы сильно заблуждаетесь. Как и любой другой стандарт, он содержит только перечень требований и не более того. Но требования, предъявляемые стандартом довольно объемны.
Стандарты обеспечения качества не ставят целью навязать некую единообразную систему качества. Все их формулировки никак не связаны с конкретной отраслью промышленности или экономическим сектором. На разработку и внедрение системы качества оказывает влияние специфика задач и потребностей организации, поставляемая продукция и услуги, реализованные в организации процессы и накопленный опыт.
Общие формулировки по руководству качеством и стандарты их обеспечения даны в спецификации ISO 9000, состоящей из трех частей: — ISO 9000-1: Руководящие указания по выбору и применению; — ISO 9000-2: Общие руководящие указания по применению стандартов ISO 9001,9002,9003; — ISO 9000-3: Руководящие указания по применению ISO 9001 при разработке, поставке и обслуживании программного обеспечения [106].
Математические модели для прогнозирования динамики объемных характеристик информационных потоков в инвестиционной компании
Таким образом, оказалось, что эмпирические законы распределения числа выполнений основных информационно значимых операций в ИС, с достаточной для практики точностью, могут быть аппроксимированы ограниченным подмножеством теоретических распределений. Одновременно мы получили возможность оценить информационные потребности системы управления ИК как в целом, так и по отдельным операциям.
Однако, чтобы осуществить оптимальный выбор ИС, «ютветствующий и текущим и будущим потребностям системы управления объектом, необходимо знать насколько инвариантны, устойчивы во времени полученные оценки, какова динамика объемных характеристик информационных потоков в ИК, то есть необходимо определить: а) степень стационарности информационных процессов (объемов выполняемых работ) в инвестиционной компании; б) наличие и характеристики тренда, сезонности, циклической составляющей; в) возможность прогнозирования объемных характеристик информационных потоков.
Как следует из анализа матрицы корреляции (см. таблицу 5), между числом выполнений отдельных функциональных операций ФОІ И ФО, (i,j є «), отсутствует статистически значимая корреляционная связь. Мы попытались построить регрессионные модели для прогнозирования числа выполнений наиболее важных, информационно значимых операций, т.е. получить зависимость вида: Y=f( &Or), где г eg; gun.
В состав таких функций Y мы включили: "Число проводок в депозитарии в течение рабочего дня" (Yd), "Число проводок в бэк-офисе в течение рабочего дяя"(Уъ) Найдем сначала зависимость Ya=i(Xj), где переменные X, представляют собой число выполнений ФОІ ( є g; g п). После многочисленных расчетных экспериментов мы получили статистически значимую регрессионную модель, в которую вошли такие факторы как XI - число операций по приему на хранение, Х2 - число операций по снятию с хранения, ХЗ - число операций по открытию пассивного счета депо. Включение этих факторов в уравнение Yd можно обосновать и содержательно: оно обусловлено, по-видимому, тем, что эти операции наиболее часто совершаются в депозитарии фондового дома, и, следовательно, должны оказывать наибольшее влияние на общее число проводок. Обратим внимание на то, что выделенные факторы - переменные не коррелируют между собой.
Уравнение регрессии имеет следующую структуру: у=1,04+1,13 х,+0Д2 х22+0,33 х32 Коэффициент множественной корреляции R=0,96; скорректированный коэффициент детерминации R2=0,92. Значение F-критерия 152,12. Табличное значение критерия Фишера равно 2,96. Расчетное значение F-критерия существенно превышает табличное, что свидетельствует о статистической значимости и хороших прогнозных свойствах построенной регрессионной модели. Стандартные ошибки полученных коэффициентов регрессии равны АО Дб ; 0 2=0,0 (Т62=0,01; с =0,04 соответственно. Отношения значений коэффициентов к их стандартным ошибкам соответственно равны . 60/сгА0==6,55; Ы/ тА1 =28,09; 2/ гй2=20,5б; ЬЪ!(7Ь =1,91. При сравнении полученных значений с табличным значением t критерия, равным 2,58 (при уровне значимости 0,01), видно, что расчетное значение t-критерия многократно превышает табличное, что говорит о значимости полученных коэффициентов. Построенная модель обладает исключительно хорошими прогнозными свойствами. Анализ адекватности модели основывается на анализе остатков. Для их исследования были получены графики, представленные на рис. 10 и 11.
Выделение ядра функций, информационного обеспечения деятельности инвестиционной компании
Функции информационного обеспечения систем учета операций с ценными бумагами и денежными средствами неравноценны. Для определения ценности функции необходимо воспользоваться нормативными требованиями ФКЦБ и НАУФОР к организации работы депозитария и бэк-офиса компаний, занимающихся учетом операций с ценными бумагами [31,65,66,68,69,80,90].
В данном параграфе было осуществлено выделение функциональных операций, необходимых для работы депозитария и бэк-офиса финансовых организаций.
Перед выделением функциональных операций, необходимо отметить, что под операцией, в данном случае, понимается выполнение вычислительной машиной какого-либо действия над исходными данными по одной из команд программы, также под операцией понимается законченное действие или ряд связанных между собой действий, направленных на решение определенной задачи.
Отметим, что депозитарная деятельность это оказание услуг по хранению сертификатов ценных бумаг и/или учету и переходу прав на ценные бумаги. Депозитарный учет (учет депозитарных операций) это учет ценных бумаг с целью получения полной и достоверной информации о ценных бумагах, в разрезе их владельцев, мест хранения и применяемых к ним депозитарных операций.
Все депозитарные операции, проводимые кредитной организацией с эмиссионными ценными бумагами (в том числе с ценными бумагами, эмитированными самой кредитной организацией), должны быть отражены в ее депозитарном учете. Для автоматизации депозитарного учета используется система учета движения ценных бумаг. Целью введения системы является формирование полной и достоверной информации о результатах операций с ценными бумагами в количественном выражении, определение активов компании в ценных бумагах, количества ценных бумаг клиентов в номинальном держании компании, задолженности по поставке бумаг компании в отношении клиентов и контрагентов, задолженности по поставке бумаг клиентов и контрагентов в отношении компании и фактического местонахождения ценных бумаг на каждый момент времени.
Основанием для исполнения депозитарной операции является поручение (документ, содержащий инструкции депозитарию и служащий основанием для выполнения депозитарной операции или группы связанных депозитарных операций.) переданное в депозитарий и подписанное инициатором операции. Таким образом, заполнение поручений в системе, автоматизирующей деятельность депозитария должно быть обязательным.
Инициатором депозитарной операции (лицом, подписавшим поручение на исполнение депозитарной операции или предъявившим требование на исполнение депозитарной операции иным предусмотренным регламентом депозитария способом) может быть депонент, оператор счета депо, лицо, уполномоченное депонентом, администрация депозитария, распорядитель счета, а также иные лица, указанные в регламенте депозитария и действующие в рамках своих полномочий. Поэтому ИС должна содержать необходимую информацию о лицах, могущих быть инициаторами депозитарных операций.
Началом выполнения депозитарной операции является прием поручения. Завершением депозитарной операции является передача отчета о выполнении операции всем лицам, указанным в регламенте исполнения данной операции.
Информация обо всех исполненных и исполняемых депозитарием операциях должна содержаться в операционном журнале депозитария. В соответствии с регламентом депозитария операционный журнал депозитария может быть единым или состоять из отдельных операционных журналов счетов депо и лицевых счетов депо. Операционный журнал депозитария -хронологический перечень всех выполненных и выполняемых депозитарием операций. Журнал состоит из записей, описывающих действия депозитария по исполнению депозитарных операций. Следовательно, рассматриваемые ИС должны формировать операционный журнал и отчеты о совершаемых депозитарных операциях.
При открытии пассивного счета депо между депозитарием и депонентом должен быть заключен депозитарный договор (договор счета депо), содержащий в соответствии с действующими нормативными актами основные права и обязанности сторон. Заполнение договоров также должно быть реализовано в ИС.
Все открываемые счета депо регистрируются в журнале регистрации счетов депо. Для организации учета ценных бумаг в рамках счета депо открываются лицевые счета. Лицевой счет депо является минимальной неделимой структурной единицей депозитарного учета. На нем учитываются ценные бумаги одного выпуска с одинаковым набором допустимых депозитарных операций.
Для сохранения сведений об операциях, совершенных с лицевым счетом, и о его состоянии в прошлом при лицевом счете ведутся два журнала: операционный журнал лицевого счета и журнал оборотов, возможность просмотра которых в обязательном порядке должна быть реализована в автоматизированной системе.
Разделом счета депо называется учетный регистр, образуемый совокупностью лицевых счетов счета депо, депозитарные операции с которыми, регламентированы одним документом. Открытие раздела счета депо происходит в рамках счета депо. Это означает, что пользователь должен иметь возможность учета ценных бумаг на лицевых счетах, разделах счета и счетах депо системы (ИС).
Имитационное моделирование для оценки затрат живого и овеществленного труда на выполнение основных операций в депозитарии и бэк-офисе инвестиционной компании
Воспользовавшись построенными в 4.1 статистически значимыми регрессионными моделями и оценив значение независимых переменных Xt в конкретных условиях эксплуатации информационной системы, можно определить среднее время выполнения той или иной функциональной операции или однократного выполнения заданного подмножества операций. Однако, чтобы найти вероятность Рк выполнения какого-либо подмножества функциональных операций за заданное время, или, наоборот, оценить время, за которое с вероятностью Pg будет выполнена нужная группа операций, необходимо знать не только законы распределения времени и числа л, выполнений отдельных функциональных операций, но и законы распределения времени щ -кратного выполнения каждой і функциональной операции и их различных подмножеств. Получить эти законы распределения и оценить их характеристики можно только путем имитационного моделирования процессов выполнения функциональных операций. Построенные нами имитационные модели описывают логику функционирования исследуемого объекта - инвестиционной компании и взаимодействие отдельных его элементов во времени, учитывает наиболее существенные причинно-следственные связи, присущие системе управления ИК, и обеспечивает проведение статистических экспериментов. При разработке имитационной модели мы учитывали следующие основные принципы моделирования [22,30]: 1. Взаимосвязь между отдельными элементами системы, описанными в модели, а также между некоторыми величинами (параметрами) может быть представлена в виде аналитических зависимостей; 2.
Модель можно считать реализуемой и имеющей практическую ценность только в том случае, если в ней отражены лишь те свойства реальной системы, которые влияют на значение выбранного показателя эффективности. Поскольку для имитационного моделирования практически отсутствуют ограничения на область его применения, нет оснований для сомнений в возможности его использования в данной предметной области, тем более, что нет другого пути решения поставленной задачи.
Исходные данные для построения имитационной модели представлены ниже. В приведенной выше таблице tx - время на выполнение одной операции х; qx - количество этой операции, выполняемой ежедневно; ТТх - время, затрачиваемое на выполнение одной операции ежедневно; Т - время выполнения всех операций ежедневно. В результате имитационного моделирования были получены оценки времени выполнения основных операций в депозитарии. Оказалось, что среднее время равно 7,48 мин; среднеквадратическое отклонение - 5,3; коэффициент вариации - 0,7. Закон распределения суммарного времени выполнения трех основных операций в депозитарии имеет вид. Закон распределения суммарного времени выполнения основных операций в депозитарии В результате выполнения итераций были получены оценки времени основных операций в бэк-офисе. Оказалось, что среднее время равно 67,9 мин; среднеквадратическое отклонение равно 29,78; коэффициент вариации - 0,44. Закон распределения суммарного времени выполнения пяти основных операций в бэк-офисе представлен на гистограмме ниже. Закон распределения суммарного времени выполнения основных операций в бэк-офисе
Проверим результаты имитационного моделирования путем сравнения значений статистических характеристик полученных в результате имитационного моделирования и рассчитанных аналитически. Для этого воспользуемся следующими формулами: где Мтп - среднее время выполнения основных операций в депозитарии или в бэк-офисе в течение рабочего дня; МТоп - среднее время выполнения одной операции; Мп - среднее число операций в день в бэк-офисе или депозитарии; где DT n - дисперсия среднего времени выполнения основных операций в дат депозитарии или в бэк-офисе в течение рабочего дня; Df - дисперсия среднего времени выполнения одной операции; дисперсия среднего числа операций в день в бэк-офисе или депозитарии. Анализ полученных результатов, показывает, что статистические характеристики времени выполнения функциональных операций, рассчитанные аналитически и с помощью имитационного моделирования, для депозитария и бэк-офиса различаются на 1% и 3% соответственно.
