автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизация формирования банковской отчетности предприятий и кластеризация основных производственных показателей

На правах рукописи

48&иои'

СОЛДАТОВ НИКИТА ВЛАДИМИРОВИЧ

АВТОМАТИЗАЦИЯ ФОРМИРОВАНИЯ БАНКОВСКОЙ ОТЧЕТНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ И КЛАСТЕРИЗАЦИЯ ОСНОВНЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ

Специальность 05.13.06- Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 6 июн 2011

Москва - 2011

4850607

Работа выполнена на кафедре «Автоматизированные системы управления» в ГОУ ВПО Московском автомобильно-дорожном государственном техническом университете (МАДИ)

Научный руководитель Заслуженный деятель науки РФ,

лауреат премии Правительства РФ, доктор технических наук, профессор Николаев Андрей Борисович

Официальные оппоненты Лауреат премии Правительства РФ,

доктор технических наук, профессор Строганов Виктор Юрьевич

Кандидат технических наук, доцент Павлов Дмитрий Алексеевич

Ведущая организация: Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Московский авиационный институт (государственный технический университет), г.Москва.

Защита состоится 1 июля 2011 г. в Ю00 на заседании диссертационного совета Д.212.126.05 при Московском автомобильно-дорожном государственном техническом университете (МАДИ) по адресу:

125319 ГСП А-47, Москва, Ленинградский пр., д.64.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ).

Текст автореферата размещен на сайте Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ): www.madi.ru

Автореферат разослан 30 мая 2011 г.

Отзыв на автореферат в одном экземпляре, заверенный печатью, просим направлять в адрес совета института.

Ученый секретарь А

диссертационного совета, //у /г

кандидат технических наук, доцент Михайлова Н.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы

Подготовка отчетных банковских документов является частью системы документооборота предприятия, к которой предъявляются повышенные требования по достоверности и качеству данных. Информационные потоки при формировании отчетных документов, процессы, реализующие подготовку и обработку данных, по большей части не формализованы. Отчетные документы строятся на основе блоков данных, только часть из которых может быть сформирована автоматически. Чаще всего итоговая обработка собранных данных производится вручную с помощью редакторов таблиц. Таким образом, процесс подготовки отчетных документов чаще всего является полуручным, что приводит к недостаточной оперативности и завышенной трудоемкости. При использовании такого подхода к подготовке отчетности определяющим становится «человеческий фактор», что негативно сказывается на качестве и достоверности информации.

В связи с этим становится крайне важным решение задач по повышению эффективности системы документооборота и качества подготовки банковской отчетности предприятий, что и определяет актуальность работы.

Цель и основные задачи исследования

Целью работы является повышение эффективности работы предприятий за счет автоматизации процессов подготовки отчетных банковских документов с использованием формализованных моделей взаимодействия пользователей и методов аналитической обработки и кластеризации показателей финансовой устойчивости.

Для достижения данной цели в работе решены следующие задачи:

1. Системный анализ методов и моделей подготовки банковской отчетности.

2. Анализ средств информационной поддержки системы электронного документооборота.

3. Теоретико-множественное описание информационных потоков при формировании банковских документов с учетом распределения и синхронизации заданий.

4. Разработка вложенных описаний технологических процессов подготовки банковской отчетности.

5. Разработка системы поддержки принятия решений по анализу финансовой устойчивости и кластеризации промышленных предприятий по основным производственным показателям.

6. Формирование требований и методических рекомендаций к программной инструментальной среде подготовки банковской отчетности.

Методы исследования

При разработке формальных моделей компонентов в диссертации использовались методы общей теории систем и классический теоретико-множественный аппарат. При разработке моделей документооборота использовалась теория графов, теория массового обслуживания методы математического программирования, имитационное моделирование и др.

Научная новизна

Научную новизну работы составляют методы и модели технологических процессов подготовки документов банковской отчетности в системе электронного документооборота предприятия.

На защиту выносятся следующие основные научные результаты:

• формальные механизмы синхронизации пользователей в системе подготовки банковской отчетности предприятия;

• схема вложенных описаний технологических процессов подготовки банковской отчетности;

• методика анализа финансовой устойчивости и кластеризации предприятий по производственным показателям;

• программно-моделирующий комплекс системы мониторинга оценки финансовой устойчивости.

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов, изложенных в работе, определена проверкой согласования результатов аналитических моделей с эквивалентными по формализации компонентами имитационной модели. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения в ряде предприятий.

Практическая ценность и реализация результатов работы

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Они представляют непосредственный интерес в области автоматизации системы документооборота. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде предприятий, а также используются в учебном процессе в МДДИ.

Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:

• на Российских, межрегиональных и международных научно-технических конференциях и семинарах (2006-2010 гг.);

• на заседании кафедры «Автоматизированные системы управления» МАДИ.

Совокупность научных положений и практических результатов исследований в области автоматизации банковской отчетности представляет актуальное направление в области теоретических и практических методов принятия решений и выбора стратегий управления промышленными предприятиями.

Структура работы соответствует списку перечисленных задач, содержит описание разработанных методов, моделей и методик.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении показана актуальность решаемой проблемы, сформулирована цель и задачи исследования, приводится краткое описание содержания глав диссертации.

В первой главе диссертации проводится анализ методов и моделей автоматизации формирования банковской отчетности.

Отчетность предприятия представляет собой комплексную систему данных о финансовом и имущественном положении организации и результатах его хозяйственной деятельности на протяжении отчетного периода.

Отчетность предоставляется в следующие инстанции:

• учредителям, участникам организации или собственникам ее имущества в соответствии с учредительными документами;

• территориальным органам государственной статистики по месту ее регистрации;

• государственным либо коммерческим банкам, субъектам исполнительной власти, финансовым органам налоговой инспекции и другим пользователям, заинтересованным в информации о предприятии, которые, руководствуясь действующим законодательством Российской Федерации, могут проводить проверку определенных сторон деятельности предприятия и анализировать соответствующую документацию.

Обязательная отчётность предприятия формируется на основе бухгалтерского учета в соответствии с установленными нормами и стандартами. Образцы типовых форм годовой и квартальной бухгалтерской отчетности утверждаются Министерством финансов Российской Федерации в соответствии с требованиями Положения о бухгалтерском учете и отчетности в Российской Федерации и ПБУ 4/99. Рекомендации по объему форм бухгалтерской отчетности и порядку их составления и представления утверждены приказом Минфина Российской Федерации от 22 июля 2003 г. № 67н «О формах бухгалтерской отчетности организаций». Эти рекомендации служат, прежде всего, для выработки общих подходов к формированию отчетности, не ограничивая при . этом самостоятельности предприятия при решении вопроса о составе и форме представления показателей с учетом особенностей их деятельности в отчетном периоде.

Для применяемых в настоящее время методов подготовки отчетных документов характерны: высокая трудоемкость, низкая формализация, недостаточная оперативность и недостоверность предоставляемой отчетной информации.

Анализ существующих методов подготовки отчетных документов показывает, что большинство из них предполагают использование

большого количества ручных операций. Это связано с тем, что для составления большинства отчетных документов необходимо получить данные из нескольких источников, только часть из которых предоставляют информацию автоматически. Большая часть сбора данных представляет собой запросы информации у других подразделений и последующая их обработка с целью формирования документа. Сам алгоритм подобного сбора информации чаще всего не формализован, а основным средством обмена данными является файлы электронных таблиц. Данные обычно заносятся в таблицы и переносятся между ними посредством ручного ввода. Очевидно, что при использовании подобного способа обработки данных велика вероятность появления некорректных данных.

То обстоятельство, что потоки данных, источники их получения и алгоритмы обработки являются не формализованными, делает процесс подготовки отчетных документов не прозрачным. В этом случае проверить достоверность полученной информации крайне сложно.

В подготовке отчетности задействовано несколько исполнителей или даже подразделений. Часть данных в отчетных документах может пересекаться. В этом случае необходимым становится применений механизмов контроля и синхронизации информации и действий исполнителей. В существующих методах подготовки документов чаще всего такой контроль выполняется вручную.

Низкая формализация в результате приводит к хаотичности процессов формирования отчетности и как следствие искажению соответствующей информации. Повышение трудоемкости при ограниченном штате сотрудников и сохранении старых методов формирования отчетности приводит к снижению оперативности. Процесс доставки информации конечному пользователю отчета может состоять из множества этапов, каждый из которых характеризуется задержками и искажением информации, не поддающимися прогнозированию.

Полагается, что документ — логическая единица, которая с технологической точки зрения может быть определена как элемент электронного документооборота. На уровне бизнес-логики обнаруживаются существенные различия между разными системами электронного документооборота (СЭД). Их компоненты, хотя и могут быть устроены по-разному, отличаются степенью сложности, но при этом функционально аналогичны. Можно выделить ряд фундаментальных компонентов, из которых, как из кубиков, складывается функциональность любой СЭД.

Управление документами в хранилище. Включает процедуры добавления и изъятия документов, сохранения версий, передачи на хранение в архив, поддержания архива и т.д.

Поиск документов. Состоит из поиска по атрибутам, визуального поиска по различным деревьям, в которые уложены документы, поиска по полному тексту, смыслового поиска и т.д.

Маршрутизация и контроль исполнения. Маршруты документов могут быть гибкими и жесткими. В случае гибкой маршрутизации следующий получатель документа определяется сотрудником, в ведении которого документ находится в данный момент. В случае жесткой маршрутизации путь прохождения документов определяется заранее на основе некоторой логики. В реальной жизни применяется «смесь» из этих двух подходов: для одних документов и структур в организации уместнее жесткая маршрутизация, для других гибкая. Функция маршрутизации присутствует не во всех СЭД.

Отчеты. Служат аналогом конторских журналов учета документов. Используя различные отчеты, можно посмотреть, например, общее время, потраченное сотрудниками на работу над конкретным документом, скорость прохождения документов по подразделениям и т.д.

Администрирование. Поддержка работы самой системы, настройки ее параметров и т. д.

В работе проведен анализ системы управления workflow, которая координируют действия, ресурсы и данные в соответствии с формальным представлением логики процесса, что позволяет достичь потенциальной эффективности посредством ликвидации задержек переходов и ожиданий между действиями в процессе, и предоставляют детальный контроль за распределением задач между участниками процесса подготовки документов.

Ожидающее задание помещается в общий список работ в качестве общедоступного задания. Все компетентные ресурсы имеют доступ к общему списку работ. Как только кандидат выбирает задачу на выполнение, сервис введения убирает задание из общего списка и помещает в частный список заданий данного исполнителя. Как только задание будет размещено в общем листе заданий, политики синхронизации определяют, каким образом к нему будут получать доступ отдельные участники процесса (рис.1.).

В иерархическом сценарии либо сервис введения присваивает задание конкретным исполнителям, или на промежуточном шаге менеджер получает все ожидающие задания и вручную назначает задания участникам процесса подготовки документов. В то время как первая стратегия полезна, если система управления способна выполнять оптимизацию расписания, вторая стратегия снижает механистическое присвоение заданий технической системой, что может повысить одобрение (принятие) пользователем.

Имитационное моделирование среди методов системного анализа процессов документооборота является одним из самых мощных средств, позволяющих смоделировать как производственную деятельность, так и деятельность по формированию банковской

отчетности, что связано с принятием решений в условиях неопределенности.

Свойство

Координация

Механизм размещения

Выбор участника

Спецификация распределения

Назначение задания

Независимость участников

Возможные значения

Система XМенеджер] Система XМенеджерX РШ> I Иное

Полностью автоматический Частично автоматизированный Ручной

Прямой Т Косвеный '

С замещениемХБез замещения][Роль1 Должность XПодразделениеХИное,

Статическое Динамическое

Push Pull Комбиноровзнная

Отмена назначения возможно

Назначение окончательно

Рис.1. Механизм синхронизации

Для оценки характеристик и параметризации моделей документооборота в диссертации предлагается использовать весь спектр статистических методов, включая корреляционный, регрессионный, кластерный, дискриминантный и другие виды анализа.

Особый интерес представляет многоуровневая декомпозиция, опирающаяся на идею вложенных моделей. Здесь предусматривается замена части сети внутри блокированного контура одной СМО с временем обслуживания, равным времени пребывания заявки в блокированной части сети, как "вложенной" в данную СМО.

Элементом декомпозиции являются уровни описания процессов обслуживания - уровни вложенности, представляющие собой совокупность описаний процессов обслуживания заявок, поступающих из узлов предшествующего верхнего уровня/

Все это делает актуальной задачу разработки соответствующего информационного и программного обеспечения с ориентацией на синхронные и асинхронные распределенные механизмы сбора-передачи и аналитической обработки документов.

Требования, которые типовой пользователь может предъявить к типовой системе электронного документооборота, можно описать следующим образом.

Система электронного документооборота применительно к банковской отчетности должна:

• обеспечивать надежное хранение документов и их описаний;

• обеспечивать жизненный цикл документа (его. создание, хранение версий, публикация, блокировка доступа к изъятому документу, передача документа для хранения в архиве).

В случае использования внешней базы данных для хранения атрибутов документов необходимо наличие подробного описания структуры данных и средств работы с разными СУБД.

Во второй главе разработаны формализованные модели процессов подготовки документов банковской отчетности, включающие:

• бухгалтерский баланс (форма ф-1);

• отчет о прибылях и убытках (форма ф-2);

• отчет об изменениях капитала (форма ф-3);

• отчет о движении денежных средств (форма ф-4);

• приложения к бухгалтерскому балансу (форма ф-5);

• отчет о целевом использовании средств (форма ф-6);

• аудиторское заключение, подтверждающее достоверность бухгалтерской отчетности организации, если она в соответствии с федеральными законами подлежит обязательному аудиту;

• пояснительную записку, в которой предприятие объявляет изменения в своей учетной политике на следующий отчетный год.

При разработке предприятием самостоятельно форм бухгалтерской отчетности на основе образцов форм, приведенных в приложениях к приказу Минфина Российской Федерации от 22 июля 2003 г. № 67н должны соблюдаться общие требования к отчетности (полнота, существенность, нейтральность, сравнимость, сопоставимость и пр.).

В работе полагается, что каждый документ есть множество лексических единиц - слов, дескрипторов (односложных или составных), терминов индексирования и т.д. Используется понятие универсального словаря Д подмножествами которого являются любые документы. Таким образом: / с£> для всех к, где 1к какое-либо

сообщение. Далее, 1к является элементом некоторого потока I = {/,,...,/,,...,/„}. Подобно универсальному словарю, содержащему все термины, (прототипом которого может являться тезаурус ИС или другая структура), вводится универсальный массив (поток) Ц, содержащий все сообщения: £ = |/,...,/ ,...,/ }, / е£ , для всех к.

0*1 к п * А 0

Прообразом и могут являться: поисковый массив ИПС, отраслевой справочно-информационный фонд, массив документов финансовой отчётности и т.д.

Перечисленные структуры образуют теоретико-множественное описание информационных потоков, связанных с подготовкой документов банковской отчетности.

В предложенной системе моделирования технологический процесс подготовки документов представляется множеством параметров

<2 = ^^. Каждый параметр д принимает множество значений, обозначаемое в дальнейшем как а(с?0. Состояние процесса представляется вектором эЬ^/,^,...^/,...,^ >, где q}eo(q{). В этом случае пространство состояний системы 5=11^). Таким образом,

пространство состояний системы относится к координатному типу, поскольку натянуто на систему координат 0. Процесс Т есть четверка 1=<5, Т, Р, а>, где Э - пространство состояний; Т - множество времен изменения состояний; Р - фазовая характеристика (график), определяемая как Г.Т-^Я причем это отображение должно быть функционально; а- отношение линейного порядка на Т.

При имитационном моделировании и в процессе формирования документов возникаю блокировки, которые связаны с захватом ресурсов системы. Сцепленность операторов процесса (объекты или приложения сцеплены Ог~>От если имеется пересечения в пространстве состояний) переносится на сцепленность параллельных пользовательских приложений, связанных с редактированием документов.

Начальное состояние

"т - "-и

¡Е, :<Ь„^ Л,,'-^-

К'-*--

«Vе. |1„г "> --

<н,,ч л.,"»

-о--

—о——

•УА У-*

«У'-

-О-

•У', -•-—

-ф-►

Т, Т, Т, Т4 Т5 Т6 т, Т. Т„

Рис. 2. Пример реализации процессов через события

Аналогично сцеплению объектов, определяется и сцепленность элементарных операторов имитационного процесса и /7^ ( На

рис.2, приведен пример для случая 9 параллельных процессов, где логические условия и определяют взаимосвязь пользователей в процессе подготовки документов и для каждого процесса 3 указан текущий

элементарный оператор в следующих обозначениях ^И^,к'п,угде /' -

номер процесса; п -порядковый номер элементарного оператора в своем треке; с -символ "состояние"; у - символ логического либо временного условия продвижения инициатора.

При имитации наиболее общий способ управления процессами при захвате ресурсов (что определяет блокировку) состоит в создании соответствующих К-блоков, который представляет агрегат, выполняющий операции над внешними инициаторами в соответствии с собственным алгоритмом. Агрегат (А-блок) - блок, в котором развивается один единственный процесс Процессор (П-блок) предназначен для генерации подобных процессов, инициаторы которых являются внешними по отношению к блоку. _

п

0 (¿)

: ,П

I,

т\

Рис. 3. Применение К-блоков при разрешении конфликтов

На рис.3, приведен пример блочной схемы двух процессов. Здесь первые П-блоки реализуют процессы и в пространстве затем производится пассивизация инициаторов ¡л и /2, они переводятся в параметры а и Ь соответственно, /{'-блок рассматривает ситуацию с входными параметрами в соответствие с собственным алгоритмом. Приняв решение о захвате ресурса каким-либо процессом, К-блок передает а или Ь в параметр е и активизирует его, отсылая в /7-блок ресурса Я. После завершения процесса в Я выдается сигнал в параметре I в ответ на который К-блок передает параметр - инициатор в с либо с! и активизирует его, отсылая на продолжение процесса ¿Г либо в соответствующие /7-блоки.

Приведенная схема управления имитационным процессом полностью переносится на управление пользовательскими сценариями для системы документооборота.

Для оценки временных характеристик процесса подготовки документов банковской отчетности в работе предложена двухуровневая вложенная модель в виде композиции замкнутых и разомкнутых СеМО (М1 и М2 для моделей различных уровней).

Модель М1 можно представить кортежем:

М1 =<0ьЦ,Р1,01{$),ВьЕ1> (1)

Модели М1 и М2 связаны интерфейсной переменной х, численно равной обратной величине интенсивности поступления документов.

01 - число узлов М1,

1.1 - число типов заявок (классов) М1,

/ = 1,1, - множество стохастических матриц

вероятностей перехода заявок класса / из узла /' в узел у. множество составных узлов Ш, Е1 - емкость источников вложенного процесса, В1 - функция распределения вероятностей обслуживания в узлах СеМО.

Вложенная модель М2, состоящая из совокупности вложенных сетей, порожденных составными ресурсами модели М1, описывается аналогично М1, за исключением множества фиктивных узлов Г2:

М2 = < Ог, 1-2, Рг, В2, Ег, Р2, 02<$> > (2)

Все источники примем единичными. Приоритеты учитываются в классе заявок. Класс заявки М2 определяется как функция /3=/3(7Д где /' - номер узла в М1, через который заявка попадает в М2 и номера класса /.

Ввиду того, что каждый составной ресурс порождает свой вложенный процесс с фиктивным источником, примем:

ЮЛЧМ (3)

Для каждого составного ресурса модели М1:

у=хе-Ъе. (4)

где векторы уе,х, иЬе время простоя, время цикла, время пребывания в узле У заявки 1-го типа.

На основании чего можно представить:

где Ь,е(2> - среднее время пребывания в ¡-ом фиктивном узле источнике модели М2, индекс (¡) - номер уровня. Согласно этому:

где а(£} - среднее время пребывания во вложенном процессе или

время отсутствия в фиктивном источнике / заявки 1-го типа в модели М2. Тогда уравнение баланса можно представить в следующем виде:

¿(2,=я;|-а(2) (7)

е " е

Ь(,2) - вектор средних времен пребывания в фиктивных узлах модели

е

М2, I;1 - вектор интенсивностей поступления в составной ¡-й узел

модели М1, а а'2) - вектор средних времен отсутствия в фиктивных

узлах модели М2:

На основе предложенного подхода к описанию вложенных процессов подготовки документов разработана параметрически

управляемая имитационная модель, в которой предусмотрена вариация следующих параметров:

• количество узлов на верхнем уровне;

• вид сети верхнего уровня (замкнутая, разомкнутая);

• количество заявок в модели;

• приоритеты заявок;

• матрицы переходных вероятностей;

• функции распределения входных потоков;

Верхний уровень описывает многофазную обработку, нижний -обрабатывающий комплекс. Для целей дальнейшего исследования в качестве варьируемых выделены следующие факторы:

• Х1 - интервал поступления в сеть верхнего уровня заявок первого типа;

• Х2 - коэффициент вариации интервалов между заявками во входном потоке верхнего уровня;

• Х3 - среднее время обслуживания основной фазы (0) на вложенном уровне для всех типов заявок;

• Х4 - коэффициент вариации времени обслуживания в фазе (0) для всех типов заявок;

• Х5 - среднее время обслуживания на первой фазе;

• Хд - коэффициент вариации обслуживания на первой фазе;

• Х7 - среднее время обслуживания на всех фазах кроме первой;

• Хз - коэффициент вариации времени обслуживания на всех фазах кроме первой;

• Х9 - вероятность перехода в первую фазу;

• Х10 - число составных узлов верхнего уровня;

• Хц - число узлов нижнего уровня;

• Х12 - вероятности перехода заявок.

С целью анализа значимости перечисленных выше факторов на основе плана Плакетта-Бермана введены фиктивные факторы X«, Хм, Х15.

Таблица 1.

Коэффициент вариации для 2-х вложенных узлов_

Загрузка узлов вложенного Коэффициент вариации времени пребывания во вложенных процессах МОДЕЛЬ

уровня

0,63 0,635 1,05 1,06 1,20 1,31 1,21 1,01 - - Я|6!2|Р|Р,

0,42 0,937 1,40 1,36 1,43 1,33 1,27 1,36 1,22 1,21 2Ю|8|2||Р1

0,35 0,816 1,42 1,32 2,20 1,49 1,97 1,81 1,23 1,55 И|8|2|К|Р0

0,37 0,854 1,55 1,33 1,38 1,37 1,36 1,50 1,53 1,45 Н|8|2||Р,

Выполнен анализ функции распределения времени пребывания в блокированном контуре для модели центрального обслуживания при

вероятностном распределении маршрутов обслуживания. Результирующей характеристикой являлся коэффициент вариации времени пребывания во вложенном уровне. В табл.1, и табл.2, представлены результаты экспериментов. Было проведено исследование более 50 моделей с различными исходными данными по обслуживанию, топологии и т.д. На рис.4, приведена гистограмма значений коэффициентов вариации, полученная на основании обработки результатов всех экспериментов.

Таблица 2.

Коэффициент вариации для 4-х вложенных узлов__

Загрузка узлов Коэффициент вариации времени МОДЕЛЬ

вложенного уровня пребывания во вложенных

процессах

0,201 0,48 0,30 0,11 1,45 1,41 1,49 1,44 - - К|4|4||01

0,045 0,37 0,63 0,13 1,44 1,26 1,42 1,37 - - 1Ч|4|4|К|Оо

0,056 0,44 0,72 0,13 0,81 0,75 0,91 0,88 - - г6|4|4|!Р1

0,063 0,46 0,78 0,14 0,66 0,58 0,71 0,69 0,72 0,67 1*|6|4||01

0,059 0,64 0,80 0,67 1,61 1,27 1,53 1,52 1,33 1,28 Р?|6]4|К|Р1

0,630 0,71 0,08 0,18 1,20 1,15 1,23 1,28 1,26 1,24 гю|б|4||Ро

Рис. 4. Гистограмма коэффициента вариации

Анализ результатов экспериментов показал значительный разброс коэффициента вариации времен пребывания в моделях вложенного уровня, что указывает на необходимость оценки влияния вариативности времени пребывания в модели нижнего уровня на оценку времени пребывания в системе в целом.

В третьей главе диссертации реализованы методы и модели кластеризации предприятия по основным производственным и финансовым показателям, которые являются производными банковской отчетности и могут использоваться банками для мониторинга состояния.

Так, бухгалтерская отчетность предприятия содержит сравнительные данные минимум за два года: отчетный и предыдущий. В случае несопоставимости данных, возникшей по какой-либо объективной причине, предшествующие показатели подвергаются вынужденной корректировке, которая производится строго в соответствии с правилами и действующими нормативными актами. Отчетность может быть скорректирована в случае обнаружения неточностей даже после утверждения.

С целью реалистичного отражения финансового состояния предприятия по итогам осуществляемой хозяйственной и финансовой деятельности формируют промежуточные (месячные или квартальные) и обязательные годовые финансовые отчетности. Годовая отчетность предприятия составляется на период с 1 января по 31 декабря календарного года включительно.

В международной практике применяют два вида бухгалтерской отчетности: статическую и динамическую.

Под статической отчетностью понимают бухгалтерский баланс (отчетом о финансовом положении предприятия). Он характеризует имущественное и финансово-экономическое состояние предприятия на определенный момент времени. Под динамической отчетностью понимают отчет о прибылях и убытках. Он отражает результат проведения совокупности хозяйственных операций за определенный период времени. В российской учетной политике преимущество отдается статической отчетности. В бухгалтерском балансе отражается имущество предприятия, его капитал и обязательства в денежном выражении на определенною дату. Он состоит из двух частей: актива и пассива. В активе отражается имущество предприятия (хозяйственные средства), а в пассиве — капитал и обязательства (источники формирования хозяйственных средств).

В области финансового анализа существует множество аналитических пакетов (например Л/НаБ^зсс и др.), однако они носят сугубо специализированный характер и для реализации методик необходим значительный объем программирования. Часто при расчете интегральных показателей методика расчета представляется в виде (Рис.5.), когда расчетную схему понять очень сложно, а иногда может сформироваться неоднозначное решение по последовательности действий и определению индекса балансовых форм.

стр.250 + стр.260 раздела II баланса

Кабс.ликв.= -

стр.610 +стр.620 +стр.630+ стр.650 +стр.660 раздела V

или:

итог раздела III баланса - итог раздела I баланса (стр.490) (стр.190)

Кобесп. = --

_итог раздела II баланса (стр.290) + стр.465 + стр.475

Рис. 5. Представление методики расчета показателей

В этой области ведутся работы по унификации представления методик. Однако, пока практически не используются формальные методы кластерного анализа для решения вопросов идентификации состояния предприятий. Стандартные пакеты имеют процедуры прогнозирования динамических рядов, однако нет механизмов создания методик прогнозирования с учетом взаимозависимости большой совокупности показателей. Множество методик приводится к последовательности примитивных приложений, которые основаны на использовании стандартных статистических процедур. Кроме того, если будет создан язык представления методик, то у экономистов появится среда построения собственных быстрых расчетных методов финансовой устойчивости.

В диссертации проведен анализ принципов создания СППР. Показано, что автоматизация процесса поддержки принятия решения, требует использования базы параметризуемых моделей (рис.6.), правил вывода и т.п.

методика К01 =(Р1с290-Г 1 сбЭОУ

Р1с300; —г;--;-

К02=Р1с430/Р1с700; МеТ0Д <напР'

К03=Р2с029/ рюзоо; кластеризация

К04=р1с4Ю/ Р1с700: г(а ИзИса)

К05=6,51*К01+3.26*К02 1----^-

♦6,76"КОЗ+1,05"К04; г

Модель^"_____"/ ПриложениеВторичная БД ■

________/ \____у результатов

Первичная БД экспериментов

Рис. 6. Элементарное приложение оценки финансового состояния

Для решения задач финансового анализа на основе предложенных средств реализована программная методика, включающая:

• приложение моделирования временных рядов;

• Асйуе-Х компонента интерфейса с пакетом

• макрос для кластерного анализа;

• макрос для экспоненциального сглаживания;

• макрос для факторного анализа;

• обратное преобразование;

• и другие.

Приложения, объединенные в среде анализа финансовой устойчивости и представляющие вершины графа, собраны в единый управляемый сценарий (рис.7.)

Разработанная компонента компилятора формального языка включает операторы: присвоения «:=», условия «ЕСЛИ ... ТО ...», цикла «ДЛЯ ... ОТ ... ДО ... ВЫЧИСЛИТЬ», а также все арифметические и логические операторы, необходимые для расчета интегральных

показателей. Для интегральных показателей приняты идентификаторы где I - номер показателя, для строк баланса Рф, где I - форма баланса, ] - строка выбранной формы. Пример конструкции языка, используемой в методике оценки финансовой устойчивости, приведен на рис.8. Такой синтаксис вполне доступен экономистам, не имеющим опыта программирования.

Кластеризация

К™1

БД

результатов

Рис. 7. Сценария расчета финансовой устойчивости

К01=(Е1с290-Е1с690) тсЗОО; К02=К1с430/Пс700;

К05=6, 51*К01+3,26*К02+б,7б*К03+1, 05*К04; {расстановка баллов 1. - Кабс. Ликв, 2. - ...} ЕСЛИ К01>0.5 ТО К11:=20; ЕСЛИ К01>0. 4 И К0К0.5 ТО К11:=16;

ЕСЛИ К0К0.2 ТО К11:=4;

Рис. 8. Пример языковой конструкции

Приложение моделирования временных рядов основано на использовании Асйуе-Х компонента интерфейса с пакетом Ма^аЬ и т-файла, которое позволяет варьировать характером процесса с учетом сезонности и инерционности.

Модель факторного анализа реализована на основе использования Ас^е-Х компоненты интерфейса с пакетом Ейс^гса и макроса вычисления временных рядов факторов Я,, Рг, ... , для исходного временного ряда, по схеме:

т т

ъ= £ + £1 = + £Р ■ (8)

м м

где Ц- факторные нагрузки у=1..т, т<р; г]г..,ер - специфические

факторы, причем ОГр 1, со\^Рь и \/щ соЦе,-, е])=0.

Приложение кластерного анализа также реализовано на основе

использования Асйуе-Х компоненты интерфейса с пакетом 51айвйса и

соответствующего макроса. При этом используется процедура

кластеризации методом к-средних. В силу разнородности факторов в качестве метрики предлагается использовать не Евклидову, а

1 & Пу

равномерную с!(Х,У) =--X XI х/I-

пхпу /и ;=1

Кроме выше приведенных, разработаны все необходимые элементарные приложения для решения задач прогнозирования и кластеризации финансовой устойчивости предприятий.

Суть методики заключается в выделении на первом этапе для каждого предприятия по факторной модели совокупности общих факторов, а на втором реализации процедуры кластеризации по методу к-средних абстрактной системы показателей.

Факторный анализ на реальных статистических данных, полученных при оценке финансового положения более 1000 предприятий, показал (были использованы балансовые формы 1-4), что 95% информации дают всего 7 абстрактных факторов, представляющих линейные комбинации исходной системы показателей балансовых форм. Это согласуется с известными методиками анализа финансовой устойчивости, где используются примерно такое же количество интегральных показателей.

Так на рис.9.а приведен пример разбиения предприятий по кластерам. Апробация процедуры выполнялась на основании аудита одного предприятия для каждого кластера, наиболее близкого к центру. Классические методы обычно используют пять групп. После процедуры разбиения на пять кластеров показано, что все представители действительно имеют различное финансовое положение.

Р1СПСГ--' ПС260 "С45С1

5«иеп:1зг <20 V» Кг_А11 Си«л-Г)е (.{;

<г». ..г««. .взгм • кгс

СсеШсгг г» ,2с ¡11

а) Средние значения показателей б) Корреляция рейтинговых оценок

Рис. 9.

Также, проведен сравнительный анализ методик по рейтинговым оценкам, корреляционное поле которого приведено на рис. 9.6 Корреляционный анализ показал, что зарубежные методики не коррелируют с российскими методиками расчета финансовой устойчивости.

В четвертой главе диссертации рассматриваются вопросы программной реализации системы мониторинга и экспертного оценивания (ЭО) финансовой устойчивости основных производственных показателей промышленного предприятия по документам банковской отчетности (рис.10.).

1.1. создание файла БД общих результатов и сохранение даты и времени начала сеанса ЭО в разделяемой переменной (ШСтпЯез.ехГ)

error

ok

папку -( CopyToTmp.exf)

error

ok

2. проверка критерия останова ЭО и выбор очередного вопроса анкеты (ЭйейТТ.ехГ)

завершить

продолжить

_

""ЗТТ "подстановка файлавыоранного вопроса анкеты ЭО на место файла фиктивного фрагмента

_(ЗиЬзГПТНе.ехО_

¿.ок

error

3.2. фиктивный фрагмент (подставляемый вопрос анкеты ЭО)

„ок

4.1. локальное сохранение результата ответа на последний предъявленный вопрос анкеты ЭО во внутреннюю таблицу ЭО (Ро81Р?е8.ехГ)

4.2. сохранение результата ответа на последней предъявленный вопрос анкеты ЭО в общую БД результатов

(для мониторинга) _( РобШев^Стп.бхГ)___

ok error -.....-

^ "е- у

5.1. удаление временных файлов {Ое1РготТтр^)

_I_¥

5.2. удаление разделяемых переменных (ОеМагеЭ^)

6. сообщение о завершении ЭО (Message.swf)

Рис. 10. Методика сбора данных в системе мониторинга

При реализации инструментальной среды сформирована открытая система включения произвольных методов аналитической обработки. Функции подсистемы реализуются в структурном элементе, представляющем собой множество документов, т.к. именно такой способ расширения функционала оболочки предусмотрен в интегрированной среде «COTA».

«Прозрачная» интеграция механизмов моделирования документооборота в оболочку «COTA» достигается за счет реализации исполняемых фрагментов, составляющих сценарий экспертизы, с использованием прикладного программного интерфейса.

Экземпляр сценария формируется в Конструкторе также на основе параметризации одного из имеющихся шаблонов (рис.11.), выбранного при его создании из библиотеки.

Шаблоны могут различаться наличием или отсутствием следующих возможностей:

• локальное отображение текущего выявленного уровня компетентности;

• локальное отображение по окончании экспертизы детальной информации о выполнении кавдого шага;

• сохранение результата выполнения каждого этапа экспертизы в общей БД результатов системы мониторинга финансовой устойчивости.

В качестве механизмов сетевого обмена для системы мониторинга выбраны три основных:

1. Сетевой обмен данными посредством Windows Sockets (TCP/IP);

2. Сетевой обмен данными средствами электронной почты (MAPI);

3. Сетевой обмен данными посредством протокола передачи файлов (FTP).

Второй и третий механизмы отчасти построены на первом. Иначе говоря, если реализовывать сетевой обмен данными с помощью Windows Sockets, то в результате получится аналог механизма обмена данными посредством протокола FTP. Использование Windows Sockets является более гибким инструментом сетевого обмена, но его использование для задачи мониторинга является более трудоемким.

В заключении представлены основные результаты работы.

В приложении приводятся акты внедрения результатов диссертационной работы.

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 9 печатных работ.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Проведен системный анализ методов и моделей подготовки банковской отчетности и анализ средств информационной поддержки системы электронного документооборота.

2. Выполнено теоретико-множественное описание информационных потоков подготовки банковской отчетности, позволяющее реализовать механизмы распределения и синхронизации заданий.

3. Разработана схема вложенных описаний технологических процессов подготовки банковской отчетности, позволяющая учитывать вероятностные неопределенности по времени подготовки документов в общем цикле формирования банковской отчетности.

4. Разработан сценарий системы поддержки принятия решений по анализу финансовой устойчивости, позволяющий реализовать кластеризацию промышленных предприятий по основным производственным показателям.

5. Сформированы требования и методические рекомендации к программно-инструментальной среде подготовки банковской отчетности.

6. Разработанные методики, методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде предприятий, а также используются в учебном процессе МАДИ.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ РАБОТЫ

ИЗ ПЕРЕЧНЯ ВАК

1. СолдатовН.В. Исследование начального периода моделирования на точность сред неинтегральной оценки имитационных моделей / Остроух A.B., Солнцев A.A., Солдатов Н.В., Новицкий К.А., Якунин П.С. II Вестник МАДИ, вып. 2 (21) . Ротапринт МАДИ.-М., 2010.-С. 61-65

В ДРУГИХ ИЗДАТЕЛЬСТВАХ

2. Солдатов Н.В. Транзакционное моделирование на системном уровне проектирования СБИС СнК / Солдатов Н.В.// Теоретические вопросы вычислительной техники и математического обеспечения. Межвузовский сборник научных трудов. - М., 2006. - С.49-56.

3. Солдатов Н. В. Имитационное моделирование на системном уровне проектирования СБИС / Солдатов H.Q.II Теоретические вопросы вычислительной техники и математического обеспечения. Межвузовский сборник научных трудов. - М., 2007. - С.97-104.

4. Примеры использования нечетких множеств в системе планирования продаж / Тимофеев П.А., Якунин П.С., Красникова H.A., Солдатов Н.В. // Методы управления потоками в транспортных системах: сб. науч. тр. МАДИ. Ротапринт МАДИ .- М., 2009 .- С. 53 -57

5. Методы анализа интегральных показателей экономической эффективности реализации долгосрочных проектов / Нестеренко В.И., Тимофеев П.А., Красникова H.A., Солдатов H.B. II Методы управления потоками в транспортных системах: сб. науч. тр. МАДИ. Ротапринт МАДИ,- М., 2009 . - С. 64 - 69

6. Интерактивная имитационная модель оперативного планирования производственных процессов / Бурдачева H.A., Солдатов Н.В., Новицкий К.А., Травкин А.М. // Интерактивные технологии моделирования и управления: сб. науч. тр. МАДИ № 2/46 . Ротапринт МАДИ.- М., 2010 . - С. 9 -15

7. Анализ имитационной модели планирования производственных процессов на предприятии I Новицкий К.А., Солдатов Н.В., Травкин A.M. // Интерактивные технологии моделирования и управления: сб. науч. тр. МАДИ № 2/46 . Ротапринт МАДИ,- М..2010.-С. 16-24

8. Надежность системы мониторинга технико-экономических показателей предприятия / Новицкий К.А., Солдатов Н.В., Травкин A.M. II Интерактивные технологии моделирования и управления: сб. науч. тр. МАДИ № 2/46 . Ротапринт МАДИ .- М., 2010 . - С. 60 - 68

9. Методы и модели описания деловых процессов / Белянский Д.В., Солнцев A.A., Солдатов Н.В., Новицкий К.А., Травкин A.M. // Интерактивные технологии моделирования и управления: сб. науч. тр. МАДИ № 2/46 . Ротапринт МАДИ,- М., 2010 . - С. 172 -179

Подписано в печать 27 мая 2011г Формат 60x84x16 Усл.печ.л. 1,0 Тираж 100 экз. Заказ № 23

ТЕХПОЛИГРАФЦЕНТР Россия, 125319 , г. Москва, ул. Усиевича, д. 8 а. Тел.: 8-916-191-08-51 Тел./факс (499) 152-17-71

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ, МЕТОДОВ Й МОДЕЛЕЙ ФОРМИРОВАНИЯ БАНКОВСКОЙ ОТЧЕТНОСТИ.

1.1. Проблемы формирования отчетных банковских документов.

1.2. Общие принципы создания систем электронного документооборота.

1.2.1. Жизненный цикл документа.

1.2.2. Поддержка жизненного цикла документа.

1.2.3. Компоненты системы электронного документооборота.

1.2.4. Место СЭД в информационной системе предприятия.

1.3. Системы управления взаимодействующими процессами.

1.3.1. Управление ресурсами в жизненном цикле Workflow.

1.3.2. Организационная мета модель.

1.3.3. Определение политик распределения заданий и синхронизации.

Политики синхронизации.

1.3.4. Интеграция ресурсов.

Внутренние интеграционные требования.:.

Внешние требования интеграции.

1.4. Имитационные и гибридные модели.

1.4.1. Типовые требования к СЭД.

Выводы по главе 1.

2. РАЗРАБОТКА ФОРМАЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ ОПИСАНИЯ ПРОЦЕССОВ ПОДГОТОВКИ ОТЧЕТНОЙ БАНКОВСКОЙ ДОКУМЕНТАЦИИ.

2.1. Процессная концепция взаимодействия пользователей системы документооборота.

2.1.1. Способы устранения конфликтов на ресурсах.

2.1.2. Схемы описаний функционирования системы документооборота.

2.2. Модели описания сцепленных процессов взаимодействия пользователей.

2.3. Алгоритм метода фиктивных источников расчета вложенной сети массового обслуживания.

2.4. Имитационная модель вложенных процессов системы документооборота.

2.4.1. Анализ характеристик прямого и обратного интерфейса.:.

2.4.2. Анализ влияния второго момента ФРВ входного потока.

2.4.3. Выявление значимых факторов.

2.4.4. Влияние загрузки на погрешность вложенной модели.

2.4.5. Влияние вида ФРВ времени пребывания во вложенной модели.

2.5. Представление вложенного уровня замкнутыми СМО.

2.5.1. Выявление значимых факторов.

2.5.2. Влияние вида ФРВ времени пребывания в источнике.

Выводы по главе 2.

3. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ПРЕДПРИЯТИЙ ПО ОСНОВНЫМ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМ ПОКАЗАТЕЛЯМ.

3.1. Методики анализа финансовой устойчивости и кластеризации предприятий промышленности и транспортного комплекса.

3.2. Факторная модель построения взаимосвязанной системы показателей

3.3. Разработка формализованного представления описания методик финансовой устойчивости.

3.4. Формальная модель кластеризации предприятий по методикам финансовой устойчивости.

3.5. Результаты кластеризации предприятий по главным компонентам.

Выводы по главе 3.

4. ИНСТРУМЕНТАЛЬНАЯ ИНСТРУМЕНТАЛЬНАЯ СРЕДА ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА И КЛАСТЕРИЗАЦИИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ.

4.1. Структура и инструментальные средства системы мониторинга и кластеризации.

4.1.1. Шаблон сценария экспертного оценивания.

4.1.2. Особенности организации хранения данных.

4.1.3. Исполняемые фрагменты шаблона ЭО.

4.2. Методика формирования экспертизы по оценке финансовой устойчивости.

4.2.1 .Формирование методик экспертного оценивания с открытой библиотекой алгоритмов.

4.2.2. Формат файла настроек алгоритмов.

4.3. Система мониторинга результатов экспертного оценивания.

Выводы по главе 4.

Подготовка отчетных банковских документов является частью системы документооборота предприятия, к которой предъявляются повышенные требования по достоверности и качеству данных. Информационные потоки при формировании отчетных документов, процессы, реализующие подготовку и обработку данных, по большей части не формализованы. Отчетные документы строятся на основе блоков данных, только часть из которых может быть сформирована автоматически. Чаще всего итоговая обработка собранных данных производится вручную с помощью редакторов таблиц. Таким образом, процесс подготовки отчетных документов чаще всего является полуручным, что приводит к недостаточной оперативности и завышенной трудоемкости. При использовании такого подхода к подготовке отчетности определяющим становится «человеческий фактор», что негативно сказывается на качестве и достоверности информации.

В связи с этим становится крайне важным решение задач по повышению эффективности системы документооборота и качества подготовки банковской отчетности предприятий, что и определяет актуальность работы.

Целью работы является повышение эффективности работы предприятий за счет автоматизации процессов подготовки отчетных банковских документов с использованием формализованных моделей взаимодействия пользователей и методов аналитической обработки и кластеризации показателей финансовой устойчивости.

Для достижения данной цели в работе решены следующие задачи:

1. Системный анализ методов и моделей подготовки банковской отчетности.

2. Анализ средств информационной поддержки системы электронного документооборота.

3. Теоретико-множественное описание информационных потоков при формировании банковских документов с учетом распределения и синхронизации заданий.

4. Разработка вложенных описаний технологических процессов подготовки банковской отчетности.

5. Разработка системы поддержки принятия решений по анализу финансовой устойчивости и кластеризации промышленных предприятий по основным производственным показателям.

6. Формирование требований и методических рекомендаций к программной инструментальной среде подготовки банковской отчетности.

При разработке формальных моделей компонентов в диссертации использовались методы общей теории систем, классический теоретико-множественный аппарат и теория нечетких множеств. При разработке моделей документооборота использовалась теория графов, теория массового обслуживания методы математического программирования, имитационное моделирование, теория систем структурированных переходов и др.

Структура работы соответствует списку перечисленных задач, содержит описание разработанных методов, методик и алгоритмов.

В первой главе диссертации проводится анализ методов и моделей автоматизации формирования банковской отчетности.

Отчетность предприятия представляет собой комплексную систему данных о финансовом и имущественном положении организации и результатах его хозяйственной деятельности на протяжении отчетного периода.

Отчетность предоставляется в следующие инстанции:

• учредителям, участникам организации или собственникам ее имущества в соответствии с учредительными документами; территориальным органам государственной статистики по месту ее регистрации;

• государственным либо коммерческим банкам, субъектам исполнительной власти, финансовым органам налоговой инспекции и другим пользователям, заинтересованным в информации о предприятии, которые, руководствуясь действующим законодательством Российской Федерации, могут проводить проверку определенных сторон деятельности предприятия и анализировать соответствующую документацию.

Полагается, что документ — логическая единица, которая с технологической точки зрения может быть определена как элемент электронного документооборота. На уровне бизнес-логики обнаруживаются существенные различия между разными СЭД. Их компоненты, хотя и могут быть устроены по-разному, отличаются степенью сложности, но при этом функционально аналогичны. Можно выделить ряд фундаментальных компонентов, из которых, как из кубиков, складывается функциональность любой СЭД.

Показано, что имитационное моделирование среди методов системного анализа процессов документооборота является одним из самых мощных средств, позволяющих смоделировать как производственную деятельность, так и деятельность по формированию банковской отчетности, что связано с принятием решений в условиях неопределенности.

Для оценки характеристик и параметризации моделей документооборота в диссертации предлагается использовать весь спектр статистических методов, включая корреляционный, регрессионный, кластерный, дискриминантный и другие виды анализа.

Особый интерес представляет многоуровневая декомпозиция, опирающаяся на идею вложенных моделей. Здесь предусматривается замена части сети внутри блокированного контура одной СМО с временем обслуживания, равным времени пребывания заявки в блокированной части сети, как "вложенной" в данную СМО.

Во второй главе разработаны формализованные модели процессов подготовки документов банковской отчетности, включающие: в бухгалтерский баланс (форма ф-1); отчет о прибылях и убытках (форма ф-2);

• отчет об изменениях капитала (форма ф-3); отчет о движении денежных средств (форма ф-4); приложения к бухгалтерскому балансу (форма ф-5);

• отчет о целевом использовании средств (форма ф-6);

• аудиторское заключение, подтверждающее достоверность бухгалтерской отчетности организации, если она в соответствии с федеральными законами подлежит обязательному аудиту; пояснительную записку, в которой предприятие объявляет изменения в своей учетной политике на следующий отчетный год.

При разработке предприятием самостоятельно форм бухгалтерской отчетности на основе образцов форм, приведенных в приложениях к приказу Минфина Российской Федерации от 22 июля 2003 г. № 67н должны соблюдаться общие требования к отчетности (полнота, существенность, нейтральность, сравнимость, сопоставимость и пр.).

В работе полагается, что каждый документ есть множество лексических единиц - слов, дескрипторов (односложных или составных), терминов индексирования и т.д. Используется понятие универсального словаря Д подмножествами которого являются любые документы.

При имитационном моделировании и в процессе формирования документов возникаю блокировки, которые связаны с захватом ресурсов системы. Сцепленностъ операторов процесса (объекты или приложения сцеплены ()\->От> если имеется пересечения в пространстве состояний) переносится на сцепленностъ параллельных пользовательских приложений, связанных с редактированием документов.

Для оценки временных характеристик процесса подготовки документов банковской отчетности в работе предложена двухуровневая вложенная модель в виде композиции замкнутых и разомкнутых СеМО (М1 и М2 для моделей различных уровней).

На основе предложенного подхода к описанию вложенных процессов подготовки документов построена параметрически управляемая имитационная модель, в которой предусмотрена вариация следующих параметров:

• количество узлов на верхнем уровне;

• вид сети верхнего уровня (замкнутая, разомкнутая);

• количество заявок в модели;

• приоритеты заявок;

• матрицы переходных вероятностей;

• функции распределения входных потоков и др.

В третьей главе диссертации реализованы методы и модели кластеризации предприятия по основным производственным и финансовым показателям, которые являются производными банковской отчетности и могут использоваться банками для мониторинга состояния.

Так, бухгалтерская отчетность предприятия содержит сравнительные данные минимум за два года: отчетный и предыдущий. В случае несопоставимости данных, возникшей по какой-либо объективной причине, предшествующие показатели подвергаются вынужденной корректировке, которая производится строго в соответствии с правилами и действующими нормативными актами. Отчетность может быть скорректирована в случае обнаружения неточностей даже после утверждения.

С целью реалистичного отражения финансового состояния предприятия по итогам осуществляемой хозяйственной и финансовой деятельности формируют промежуточные (месячные или квартальные) и обязательные годовые финансовые отчетности. Годовая отчетность предприятия составляется на период с 1 января по 31 декабря календарного года включительно.

В международной практике применяют два вида бухгалтерской отчетности: статическую и динамическую.

Под статической отчетностью понимают бухгалтерский баланс (отчетом о финансовом положении предприятия). Он характеризует имущественное и финансово-экономическое состояние предприятия на определенный момент времени. Под динамической отчетностью понимают отчет о прибылях и убытках. Он отражает результат проведения совокупности хозяйственных операций за определенный период времени. В российской учетной политике преимущество отдается статической отчетности. В бухгалтерском балансе отражается имущество предприятия, его капитал и обязательства в денежном выражении на определенною дату. Он состоит из двух частей: актива и пассива. В активе отражается имущество предприятия (хозяйственные средства), а в пассиве — капитал и обязательства (источники формирования хозяйственных средств).

В четвертой главе диссертации рассматриваются вопросы программной реализации системы мониторинга и экспертного оценивания (ЭО) финансовой устойчивости основных производственных показателей промышленного предприятия по документам банковской отчетности.

При реализации инструментальной среды сформирована открытая система включения произвольных методов аналитической обработки. Функции подсистемы реализуются в структурном элементе, представляющем собой множество документов, т.к. именно такой способ расширения функционала оболочки предусмотрен в интегрированной среде «СОТА».

Набор функций, заложенных в систему, зависит от того, какой шаблон был выбран из библиотеки при создании конкретного экземпляра в Конструкторе. «Прозрачная» интеграция механизмов моделирования документооборота в оболочку «СОТА» достигается за счет реализации исполняемых фрагментов, составляющих сценарий экспертизы, с использованием прикладного программного интерфейса.

В заключении представлены основные результаты работы.

В приложении приводятся акты внедрения результатов диссертационной работы.

Научную новизну работы составляют методы и модели технологических процессов подготовки документов банковской отчетности в системе электронного документооборота предприятия.

На защиту выносятся следующие основные научные результаты:

• формальные механизмы синхронизации пользователей в системе подготовки банковской отчетности предприятия;

• схема вложенных описаний технологических процессов подготовки банковской отчетности;

• методика анализа финансовой устойчивости и кластеризации предприятий по производственным показателям;

• программно-моделирующий комплекс системы мониторинга оценки финансовой устойчивости.

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов, изложенных в работе, определена проверкой согласования результатов аналитических моделей с эквивалентными по формализации компонентами имитационной модели. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения в ряде предприятий.

По результатам выполненных исследований опубликовано 9 печатных работ.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, опубликованных на 149 страницах машинописного текста, содержит 27 рисунков, 18 таблиц, список литературы из 125 наименований и приложения.

Выводы по главе 4

1. Разработана программная среда формирования сценариев экспертного опроса по оценке финансовой устойчивости.

2. Разработана программная оболочка мониторинга результатов экспертного опроса.

3. Разработаны методы и алгоритмы формирования открытой структуры для включения новых методов обработки результатов прогнозирования и кластеризации предприятий и производственных показателей.

Заключение

1. Проведен системный анализ методов и моделей подготовки банковской отчетности и анализ средств информационной поддержки системы электронного документооборота.

2. Выполнено теоретико-множественное описание информационных потоков подготовки банковской отчетности, позволяющее реализовать механизмы распределения и синхронизации заданий.

3. Разработана схема вложенных описаний технологических процессов подготовки банковской отчетности, позволяющая учитывать вероятностные неопределенности по времени подготовки документов в общем цикле формирования банковской отчетности.

4. Разработан сценарий системы поддержки принятия решений по анализу финансовой устойчивости, позволяющий реализовать кластеризацию промышленных предприятий по основным производственным показателям.

5. Сформированы требования и методические рекомендации к программно-инструментальной среде подготовки банковской отчетности.

6. Разработанные методики, методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ряде предприятий, а также используются в учебном процессе МАДИ.

1. Анисимов В .Г., Анисимов Б.Г. Алгоритмы оптимального распределения дискретных неоднородных ресурсов на сети. Ж. вычисл. мат. и упр. - 1997. - 37, №1. - С.54-60.

2. Аршанов М.З. Многокритериальность и согласованность в активных системах. Автом. и телемех. - 1997. - №2. - С.162-168.

3. Бенедикт С. Принятие решений при ненадежной информации. -Автом. и телемех. 1996. - №9. - С.151-152.

4. Богуславская Е.В. Точное решение одной задачи оптимального управления инвестициями в диффузионной модели. — Усехи мат. наук. -1997. 52, №2. - С.187-188.

5. Боровков К.А. Распространение хаоса в сетях обслуживания. Теория вероятностей и ее применения. - 1997. - 42, №3. - С.449-460.

6. Бурков В.Н., Кондратьев В.В. Двухуровневые активные системы // Автоматика и телемеханика.- 1977 №6.- С. 64-72; №7.- С. 62-70; №9.- С. 8391.

7. Васильев В.А. Об идентификации динамических систем авторегрессионного типа. - Автомат, и телемех. - 1997. - №12. - С.107-119.

8. Векслер A.A., Конев В.В. О среднем числе наблюдений при грантированном оценивании параметров авторегрессии. ~ Автомат, и телемех. 1995. - №6. - С.97-104.

9. Векслер A.B. Риск-эффективное оценивание параметров процесса авторегрессии. -Пробл. перед, инф. 1997. - 33, №2. С.37-53.

10. Ю.Вентцель Е.С. Исследование операций. М.: Наука, 1968 .-325с.

11. П.Вермишев Ю.Х. Методы автоматического поиска решений при проектировании сложных технических систем.- М.: Радио и связь, 1982,- 152 с.

12. Вильсон А.Дж. Энтропийные методы моделирования сложных систем,- М.: Наука, 1978.- С. 83-91.

13. Высоцкий А.Л., Высоцкий Д.Л. Оценка параметров регрессий в случае функций, сводящихся к линейным по параметрам. Мат. моделир. в экон.: Новосиб. гос. акад. экон и упр. - Новосибирск, 1996. - С.32-41.

14. Гереймер Ю.В. Введение в теорию исследования операций М.: Наука, 1971.- 383 с.

15. Гереймер Ю.В. Игры с непротивоположными интересами М.: Наука, 1976.- 327 с.

16. Гиг Дж. Ван Прикладная общая теория систем М.: Мир, 1981.- Т. 1,- 336 с.

17. Грешилов A.A., Стакун В.А., Стакун Л.А. Математические методы построения прогнозов. М., Радио и связь, 1997. - 112с.

18. Гридина Е.Г. Прогнозирование стационарных процессов с помощью оптимальных линейных систем. С.-Петерб. гос. электротех. ун-т. - СПб, 1995.-37с.

19. Дикарев Б.А., Родзинский А.Л. Фокусировка марковских процессов с конечным числом состояний. Харьк. гос. техн. ун-т радиоэлектр. - Харьков, 1997.-7с.

20. Дли М.И. Об одном алгоритме моделирования нестационарных стохастических объектов. Смол. фил. Моск. энерг. ин-та. - Смоленск, 1997. -6с.

21. Дрожжин B.C. Авторегрессионные модели нерегулярных временных рядов, образующихся при измерениях в случайные моменты времени. -Кемер. гос. ун-т. Кемерово, 1997. - 22с.

22. Думов Л.С. О моделировании роста выпуклых древовидных конфигураций в древовидных структурах. Дискрет, мат., 1995. - 7 №2. -С.61-78.

23. Емельянов В.В. Метод построения математических моделей сложных дискретных систем и процессов. Вестник МГТУ. Сер. Машиностроение. -1993. - №1. - С.14-19.

24. Ириков В.А., Ларин В.Я., Самущенко Л.М. Алгоритмы и программы решения прикладных многокритериальных задач. Изв. АН СССР, Техническая кибернетика, 1986,- №1.- С.5-16.

25. Карлин С. Математические методы в теории игр, программировании и экономике.- М.: Мир, 1964.- 838 с.

26. Кац И.Я., Тимофеева Г.А. Бикритериальная задача стохастической оптимизации. Автом. и телемех. - 1997. - №3. - С.116-123.

27. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях предпочтения и замещения.- М.: Радио и связь, 1981.- 560с.

28. Клейнрок Л. Вычислительные сети с очередями. М.: Мир,1979.-600с.

29. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания. М.: Машиностроение, 1979. - 432 с.

30. Ковапенко Н.С., Мешельский В.М. Режимы взаимодействия неоднородных распределенных конкурирующих процессов. Кибернетика и сист. анал. - 1997. - №3. - С.31-43.

31. Козин И.В. Условия единственности байесовской решающей процедуры. С.-Петербург, гос. акад. аэрокосм, приборост. - С.-Петербург, 1995.-8с.

32. Корбут A.A., Финкельштейн Ю.Ю. Дискретное программирование. -М.: Наука, 1969.- 368 с.

33. Коржинский В.В. О выборе первичного датчика случайных чисел для задач имитационного моделирования. — Упр. гос. акад. связи. Одесса, 1955. -16с.

34. Краснощекое П.С., Морозов В.В., Федоров В.В. Внутреннее проектирование технических систем в условиях неопределенности // Изв. АНН СССР. Техническая кибернетика 1982.- №2,- С. 5-12.

35. Критенко М.И., Таранцев A.JI., Щебарев Ю.Г. Оценка значимости факторов при их комплексном воздействии на систему. Автомат, и телемех. -1995.-№6.-С.165-171.

36. Крохов С.И., Лапко A.B., Ченцов C.B. Непараметрические модели принятия решений в условиях малых выборок. — Акт. проб. совр. мат.Т.2. -Новосибирск, 1996. С.81-86.

37. Крутова И.Л. Формирование алгоритма управления итерационным процессом настройки параметров в системе с упрощенной эталонной моделью. Автомат, и телемех. - 1998. - №2. - С.72-84.

38. Кручинин И.А, Экономическое обоснование автоматизированных систем управления промышленным производством. Пермь: Пермский Госуниверситет, 1974.

39. Кручинин И. А., Перерва О. Л. Экономическая эффективность компьютерных производственных систем. Методология и методика расчетов.- Калуга: Знание/КФ МГТУ, 1998. 104 с.

40. Кудрицкий В.Д., Атаманюк И.П., Иващенко E.H. Оптимальная линейная экстраполяция реализации случайного процесса с фильтрацией погрешностей коррелированных измерений. Кибернетика и систем.анал. -1995.-№1.-С.99-107,191.

41. Лапко A.B., Ченцов C.B. Непараметрические модели принятия решений в условиях больших выборок. Акту ал. пробл. совр. мат. - 1995 - 1.- С.95-103.

42. Лебедев В.М., Добровольский С.М. Вероятностные модели и статистические методы анализа и обработки информационных потоков. -Фунд. пробл. мат. и мех. Мат.Ч.1 .:МГУ. М., 1994. - С.152-153.

43. Лебедев Л.В. Асимптотика максимумов числа заявок и объема работы в некоторых бесконечнолинейных системах. МГУ. — М., 1997. - 12с.

44. Лемешко Б.Ю. Асимптотически оптимальное группирование наблюдений — это обеспечение максимальной мощности приоритетов согласия. Надежность и контроль качества. - 1997. - №8. - С.3-14,62,63.

45. Ленский В.Е. Концепция субъектно-ориентированной компьютеризации управленческой деятельности. М., 1998. - 201 с.

46. Лившиц В.Н. Оптимизация при перспективном планировании и проектировании. М.: Экономика, 1984. - 223 с.

47. Лотоцкий Е.А. Робастные алгоритмы типа стохастическиой аппроксимации (непрерывное время). Теория вероятностей и ее применения. - 1995. - 40, №2. - С 324-341.

48. Лэсдон Л.С. Оптимизация больших систем. М.: Наука, 1975,- 431 с.

49. Ляско В.И. Основы прогнозирования и стратегического планирования. -М.: МГАДИ (ТУ), 1998. 209 с.

50. Ляхов А.И. Асимптотический анализ замкнутых систем очередей, включающий устройства с переменной интенсивностью обслуживания. -Автом. и телемех. 1997. - №3. - С.131-143.

51. Мальцев А.П., Романцев В.В., Ченцов А.Г. К вопросу оптимальной маршрутизации сигнала в условиях неаддитивной функции затрат. -Маршрутно-распределительные задачи. :Урал. гос. техн. ун-т. -Екатеринбург, 1995. С.54-63.

52. Малютов М.Б., Цитович И.И. Последовательный поиск существенных переменных неизвестной функции. Пробл. перед, инф. -1997. - 33 №4. - С.88-107.

53. Маркелова Е.Ю. Некоторые алгоритмы последовательной оптимизации в маршрутно-распределительных задачах. Маршрутнораспределительные задачи. :Урал. гос. техн. ун-т. — Екатеринбург, 1995. -С.63-82.

54. Меркурьев В.В., Молдавский М.А. Семейство сверток векторного критерия для нахождения точек множества Парето // Автоматика и телемеханика 1979.- №1.- С. 110-121.

55. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем.- М.: Мир, 1973.- 342 с.

56. Моисеев H.H., Иванилов Ю.П., Столярова E.H. Методы оптимизации. -М.: Наука, 1978.-351с.

57. Мошков М.Ю. Локальный и глобальный подходы к сравнительному анализу сложности детерминированных и недетерминированных деревьев решений. Акт. пробл. совр. мат.:Новосиб. гос. ун-т. - 1896. - С.110-118.

58. Негаев В.В., Шаблин И.И. Математическое моделирование разложения и агрегирования случайных функций модифицированным методом канонических разложений. — Анал. и опт. киберн. сист. РАН Гос. ин-т физ.-техн. пробл. -М.,1996. С.17-28.

59. Новгородцева Т.Ю. Чебышева Б.П. Анализ степени неоднородности изделий методами классификации. Иркутск, гос. экон. акад. - Иркутск, 1997. - 19с.

60. Павлов A.B. Диффузионные аппроксимации и измерение условий эргодичности при идентичном обслуживании. Успехи мат. наук. - -1997. -52, №3. - С.171-172.

61. Парамонов Ф.И. Рационализация аппарата управления предприятиями. -М.: Экономика, 1989. -238 с.

62. Пачурова В.И., Чижикова И.Л. Критерии обнаружения выбросов, использующие робастные оценки мешающих параметров. Теория вероятностей и ее применения. -1995. -40. №2. - С.445-456.

63. Первозванский A.A., Гайцгори В.Г. Декомпозиция, агрегирование и приближенная оптимизация. М.: Наука, 1979.- 342с.

64. Петренко А.К., Семенков О.И. Основы построения автоматизированного проектирования. Киев: Высшая школа, 1984.-340с.

65. Петров A.B. Использование аналитико-статистического метода для исследования сложных вычислительных систем // Вычислительные системы. -1975. -Вып.1.-С.6-17.

66. Пиуновский А.Б. Оптимальное управление случайными последовательностями в задачах с ограничениями. — М., РФФИ, 1996. 304с.

67. Плотникова М.Ю. Решение нелинейных уравнений и вычисление параметрических производных методом Монте-Карло. Фунд. пробл. мат. и мех. Мат.Ч.1.:МГУ. - М., 1994. - С.106-187.

68. Полищук Л.И. Метод обобщенного градиента в диалоговых процедурах векторной оптимизации // Автоматика и телемеханика. 1981.-№5.- С.109-118.

69. Полковникова Е.В., Полковников Л.В. Планирование и управление проектом с использованием Time Line. M.: Диалог—МИФИ, 1994. - 249 с.

70. Поспелов Д.А. Ситуационное управление, теория и практика. М.: Наука, 1986.- 288 с.

71. Прошин И.А., Прошин Д.И., Прошин А.И. Методика выбора математической модели при обработке экспериментальной статистической информации. Пенза: ПГТУ, 1997. — 20с.

72. Пярните Ю.Э., Савенкова Т.И. Стратегия и тактика гибкого управления. — М.: Финансы и статистика, 1991. — 191 с.

73. Растригин Л.А. Современные принципы управления сложными объектами.- М.: Сов. радио, 1980.- 232 с.

74. Рыков В.В. Два подхода к декомпозиции сложных иерархических статистических систем. Непрерывно взаимодействующие подсистемы. -Автомат, и телемех. 1997. - №10. - С.91-104.

75. Сабинин О.Н. Планирование и организация ускоренного статистического моделирования сложных производственно-экономических комплексов. Изв. РАН Теор. и сист. упр. - 1997. - №2. - С. 117-123.

76. Селянина Е.И. Планирование на предприятии в условиях рыночной экономики. М.: Экономика, 1993. 156 с.

77. Сидоренко Ю.А. Система функциональных расчетов в АСУП. Н.Новгород, 1995. -106 с.

78. Силантьева H.A. Экономические проблемы автоматизации процессов управления производством. -М.: Наука, 1972.

79. Смирнов O.JI. Проблемы разработки перспективных систем автоматизированного проектирования // Проблемы теории и практики автоматизации проектирования М., 1985.- С. 3-12.

80. Соколов В.М. Основы проектирования образовательных стандартов (методология, теория, практический опыт). М.: Исследовательский центр, 1996. - 86с.

81. Солдатов Н.В. Транзакционное моделирование на системном уровне проектирования СБИС СнК / Солдатов Н.В.// Теоретические вопросы вычислительной техники и математического обеспечения. Межвузовский сборник научных трудов. М., 2006. - С.49-56.

82. Солдатов Н. В. Имитационное моделирование на системном уровне проектирования СБИС / Солдатов Н.В.// Теоретические вопросы вычислительной техники и математического обеспечения. Межвузовский сборник научных трудов. М., 2007. - С.97-104.

83. Примеры использования нечетких множеств в системе планирования продаж / Тимофеев П.А., Якунин П.С., Красникова H.A., Солдатов Н.В. // Методы управления потоками в транспортных системах: сб. науч. тр. МАДИ . Ротапринт МАДИ М., 2009 . С. 53 - 57

84. Методы анализа интегральных показателей экономической эффективности реализации долгосрочных проектов / Нестеренко В.И.,

85. Тимофеев П.А., Красникова H.A., Солдатов Н.В. // Методы управления потоками в транспортных системах: сб. науч. тр. МАДИ . Ротапринт МАДИ .-М., 2009.-С. 64-69

86. Анализ имитационной модели планирования производственных процессов на предприятии / Новицкий К.А., Солдатов Н.В., Травкин A.M. // Интерактивные технологии моделирования и управления: сб. науч. тр. МАДИ № 2/46 . Ротапринт МАДИ М., 2010 . С. 16 - 24

87. Надежность системы мониторинга технико-экономических показателей предприятия / Новицкий К.А., Солдатов Н.В., Травкин A.M. // Интерактивные технологии моделирования и управления: сб. науч. тр. МАДИ № 2/46 . Ротапринт МАДИ .- М., 2010 . С. 60 - 68

88. Методы и модели описания деловых процессов / Белянский Д.В., Солнцев A.A., Солдатов Н.В., Новицкий К.А., Травкин А.М. // Интерактивные технологии моделирования и управления: сб. науч. тр. МАДИ№ 2/46 . Ротапринт МАДИ .- М., 2010 . С. 172 - 179

89. Сооль И.М., Статников Р.Б. Выбор оптимальных параметров в задаче со многими критериями,- М.: Наука, 1981,- 110 с.

90. Срагович В.Г. Адаптивное управление. М.: Наука, 1981. - 384с.

91. Стабин И.П., Моисеева B.C. Автоматизированный системный анализ.- М.: Машиностроение, 1984.- 312с.

92. Строительное производство. В 3 т. Т.1. Общая часть. В П ч. Ч.П//Г.К. Башков, В.Б. Белевич, Г.В. Выжигин и др.; Под. ред. И.А. Онуфриева. -М.: Стройиздат, 1988. -621с. (Справочник строителя).

93. Стронгин Р.Г. Численные методы в многоэкстремальных задачах (информационно-статические алгоритмы).- М.: Наука, 1978,- 312 с.

94. Таджиев Ч.М. Оперативная проверка адекватности математической модели многомерной динамической системы. Автомат, и телемех. - 1995. -№7. — С.51-58.

95. Теория выбора и принятия решений / М.М.Макаров, Т.Н.Виноградская, С.В.Федоров и др.- М.: Наука, 1982,- 327 с.

96. Титенко И.М. Интерполяционный байесовский метод оценивания надежности. - Автомат, и телемех. — 1995. - №7. — С. 180-189.

97. Трахтенгерц Э.А. Генерация, оценка и выбор сценария в системах поддержки принятия решений. — Автом. и телемех. -1997. №3. -С.167-178.

98. Федоткин М.А. Разработка вероятностно-статистических методов построения, анализа и синтеза моделей конфликтных управляющих систем обслуживания // Фундаментальные проблемы математики и механики. -М.:МГУ, 1994. -Ч.1.- С.149-151.

99. Хоар Ч. Взаимодействующие последовательные процессы. М.: Мир, 1989. - 264с.

100. Цвиркун А.Д. Основы синтеза структур сложных систем. М.: Наука, 1982. - 200с.

101. Цициашвилли Г.Ш. Простейшая вероятностная модель оценки обобщенного показателя // Современные проблемы управления. М.: РАН. ДВО. ИПМ., 1995. - №1. - С.1-4.

102. Цуриков В.И. Декомпозиция в задачах большой размерности. -М.: Наука, 1984.-352 с.

103. Цыпкин Я.З. Основы информационной теории идентификации. -М.: Наука, 1984.- 320 с.

104. Abadi М., Cardelli L. A theory of primitive objects: Untyped and first-order systems.- Informationand Computation. 1996. - v. 125, №2. - P.78-102.

105. Adeli H. Expert System for Structural Design.- London: Chapman & Hall, 1988,- 330 p.

106. B. D. Joshi, R. Unal, N. H. White and W. D. Morris, A Framework for the Optimization of Discrete-Event Simulation Models. 17th American Society for Engineering Management National Conference, Dallas, Texas, October 10-12, 1996.-6p.

107. Blackshire J. Digital PIV (DPIV) Software Analysis System. -NASA/CR-97-206285, December 1997. P. 27.

108. Haekhe C., Natter M., Som T., Otrula H. Adaptive methods macroeconomic forecasting. Int.J.Intell.Syst. - 1997. - 8, №1. - P. 1-10.

109. Hansen G.A., Tools for Business process Reengineering / IEEE Software. 1994

110. Hill David R.C., Object-Oriented Analysis and Simulation. Addison-Wesley Publishing Company. 1996

111. Hughes J. Database Technology.- N.Y.: Prentice Hall, 1988.-273p.

112. Implementation of a Computer for a Semantic Data model: Experienses with TAXIS/ Ed. Nixon B., Chang L., Borgida A// SIGMOD Record.-1987.-v. 6,1 3.-P. 118-131.

113. Kersberg L. Expert Database systems.- Moulo Park (Ca.): The Benjaming/Cummings Publ., 1986.- 701 p.

114. Knowledge representation and organization in Machine Learning/ Ed. Morik K.- Berlin: Springer, 1989.- 319 p.

115. Law A.M., Kelton D.W., Simulation modeling and analysis. McGrew-Hill, New York. 1991

116. Manohar D. Deshpande, Analysis of Waveguide Junction Discontinuities Using Finite Element Method , NASA CR-201710, July 1997, pp. 39.

117. Price W. Data network simulation: experiments at the National physical laboratory 1968-1976 // Comp. networks.-1977.1l.-P.171-199.

118. Rudin H., Muller H. Dinamic routing and flow control. IEEE Trans, on commun.-1980.-V28, №7,- P.1030-1039.

119. Zhou M.C. and DiCesare F., Petry Net Synthesis for Discrete Event Control of Manufacturing Systems. Kluver Academic Publishers, 1993

120. Zvi G. Oded M. All pairs shortest distances for graphs with small integer length edges. Infonnationand Computation. - 1997. - v.134, №2. - P.103-139.