ВИКОРИСТАННЯ СПЕЦІАЛІЗОВАНОГО ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДЛЯ АНАЛІЗУ ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ

  • H. Chaban
Ключові слова: системний підхід; ефективність; програмне забезпечення; фінансовий ризик; система управління; уникнення ризику

Анотація

В статті досліджуються використання спеціалізованого програмного забезпечення при економіко-математичному моделюванні систем управління фінансовими ризиками.Якісна програма із широкими можливостями для точних розрахунків – це запорука чистоти наукового дослідження і надійності отриманих даних. Обробка великих масивів статистичної інформації, необхідної для наукового дослідження, аналізу діяльності підприємства, оцінки ризиків, планування виробництва підприємства, підвищення прибутковості галузі господарства, держави може бути виконана лише з використанням сучасних засобів інформаційних технологій.Для практичної реалізації аналізу системи управління фінансовими ризиками необхідно використовувати адекватну інформаційну комп’ютерну систему через велику складність задач, що вирішує система управління фінансовими ризиками. Ринок програмного забезпечення досить великий і на даний час дуже швидко розвивається в залежності від потреб користувачів. По функціональності програмні пакети охоплюють всі верстви потреб: універсальні (наприклад, Minitab, MatLab, STADIA, STATGRAPHICS, SPSS, STATISTICA S-PLUS,), загального призначення, професійні (SAS, BMDP), спеціалізовані пакети (BIOSTAT, MESOSAUR, DATASCOPE) [1]. У розрізі перспективних досліджень вибір оптимального програмного забезпечення залежить від особливостей і параметрів конкретного наукового дослідження.Якщо потрібний потужний, загальновизнаний пакет з простим і зрозумілим навіть для початківців інтерфейсом, то краще скористатися SPSS. Для невибагливих користувачів, які обмежуються у своїх дослідженнях стандартними статистичними методами можна використовувати Excel.На даний час на ринку програмного забезпечення запропоновано багато програм для моделювання ризиків, а саме: @Risk 4.5 for Excel, @RiskAccelerator, DecisionTools Suite, CARDmap Software, Horison, OpVar, CrystalBall, Watchdog та інші [2, c.77].Економіко-математичне моделювання системи управління фінансовими ризиками представлено як циклічний процес і досліджено за допомогою математичного інструментарію дисперсійного та кластерного аналізу. Застосовано програмне забезпечення Statistica для перевірки гіпотез, побудови графів і підтвердження розрахунків ймовірностей ризиків, а також підтвердження адекватності моделі. Перевага економіко-математичного моделювання системи – це обчислювальні імітаційні експерименти із системою управління і аналіз наслідків внаслідок неправомірних дій без завдання шкоди діючій системі.Для дослідження економіко-математичного моделювання фінансових ризиків у розрізі господарської діяльності часто застосовують факторний аналіз, як метод комплексного та системного аналізу господарської діяльності, пошуку і класифікації факторів, що впливають на економічні явища і процеси, з виявленням причинно-наслідкових зв’язків, що впливають на зміну конкретних показників господарської діяльності. При дослідженні економічних процесів використовують такі методи факторного аналізу як метод головних компонент, кореляційний аналіз, метод максимальної правдоподібності та інші.Якщо факторний аналіз є багатомірним аналізом залежностей між зміною факторів, то кластерний аналіз є одним із методів багатомірного аналізу, що використовується для групування (кластеризації) сукупності, елементи якої характеризуються багатьма ознаками. Процес кластеризації є трудомістким, тому доречно його здійснювати на комп’ютері з використанням відповідного програмного забезпечення, а саме програного пакету STATISTICA.Для початківців і професіоналів, яким потрібне потужне і інтуїтивно зрозуміле програмне забезпечення з професійними можливостями, підійде STATISTICA. Це є допустимим твердженням, оскільки у програмному пакеті STATISTICA краще представлені 3D графіки та ілюстрації, є сертифікованим та надійним засобом обробки статистичних даних, а також дозволяє використовувати сучасні та надійні методи математичного інструментарію. Крім того, даний програмний комплекс, призначений для проведення статистичного аналізу, володіє широким набором функцій, таких як: тисячі типів графіків, розвідувальний аналіз даних, кореляційний аналіз, імовірнісний калькулятор, швидка основна і блокова статистика, використання Т-критеріїв, непараметричної статистики, коваріаційного і дисперсійного аналізів, застосування множинної регресії, таблиць частот, заголовків, спряженості, багатовимірних відгуків, нейронні мережі, лінійні і нелінійні моделі, аналіз процесів і багато іншого.

Посилання

Роїк М.В., Присяжнюк О.І., Денисюк В.О. Огляд програмних засобів статистичного аналізу даних. Ефективна економіка. 2017. № 7. – URL: http:// http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=5676 (дата звернення: 07.09.2020).

Старостіна А.О., Кравченко В.А. Ризик-менеджмент: теорія і практика: Навч.посіб. – К.: ІВЦ «Видавництво «Політехніка», 2013. – 200 с.

Савчук В.П. Практическая энциклопедия финансового менеджера. К.: Баланс Бизнес Букс, 2017. -976 с.

Олійник О.В. Застосування сучасних комп’ютерних технологій для аналітичної роботи в системі управління діяльністю суб’єкта господарювання / О.В. Олійник, В.В. Євдокимов // Формування ринкової економіки. – 2010. – № 24. – С. 518-527.

Математичне моделювання для економістів: бакалавр – магістр – доктор філософії (PhD). Навч. посіб. / За редакцією Ю.Г. Козак, В.М. Мацкул. – К.: Центр учбової літератури, 2019. – 252 с.

Roik, M.V. Prysiazhniuk, O.I. and Denysiuk V.O. (2017), "Review of software for statistical data analysis", Efektyvna ekonomika, vol. 7, [Online], available at: http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=5676 (Accessed 04 Sept 2020).

Starostina, A.O. and Kravchenko, V.A. (2013), Ryzyk-menedzhment: teoriia i praktyka: Navch.posib [Risk management: theory and practice], IVTs «Vydavnytstvo «Politekhnika», Kyiv, Ukraine, P. 200.

Savchuk, V.P. (2017), Prakticheskaja jenciklopedija finansovogo menedzhera [Practical encyclopedia of the financial manager], Balans Biznes Buks, Kyiv, Ukraine, P 976.

Oliinyk, O.V. and Yevdokymov, V.V. (2010), "Application of modern computer technologies for analytical work in the management system of the business entity", Formuvannia rynkovoi ekonomiky, vol. 24, pp. 518-527.

Kozak, Yu.H. and Matskul, V.M. (2019), Matematychne modeliuvannia dlia ekonomistiv: bakalavr – mahistr – doktor filosofii (PhD). Navch. posib [Mathematical modeling for economists: bachelor - master - doctor of philosophy (PhD)],: Tsentr uchbovoi literatury, Kyiv, Ukraine, P. 252.

Опубліковано
2020-10-04
Номер
Розділ
Статьи