DOI: 10.32702/2307-2105-2020.9.151
УДК: 330.4
Г. М. Чабан
ВИКОРИСТАННЯ СПЕЦІАЛІЗОВАНОГО ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДЛЯ АНАЛІЗУ ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ
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.
Ключові слова: системний підхід; ефективність; програмне забезпечення; фінансовий ризик; система управління; уникнення ризику.
Література
1. 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).
2. Старостіна А.О., Кравченко В.А. Ризик-менеджмент: теорія і практика: Навч.посіб. – К.: ІВЦ «Видавництво «Політехніка», 2013. – 200 с.
3. Савчук В.П. Практическая энциклопедия финансового менеджера. К.: Баланс Бизнес Букс, 2017. -976 с.
4. 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.
5. 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.
H. Chaban
USE OF SPECIALIZED SOFTWARE FOR ANANLYSIS OF ECONOMIC AND MATHEMATICAL MODELING
Summary
The article investigates the use of specialized software in economic and mathematical modeling of financial risk management systems.
A high-quality program with ample opportunities for accurate calculations is a guarantee of purity of scientific research and reliability of the obtained data. Processing of large arrays of statistical information necessary for research, analysis of enterprise activities, risk assessment, production planning, increasing the profitability of the economy, the state can be performed only with the use of modern information technology.
For the practical implementation of the analysis of the financial risk management system, it is necessary to use an adequate computer information system due to the great complexity of the tasks solved by the financial risk management system. The software market is quite large and is currently evolving very rapidly depending on the needs of users. In terms of functionality, software packages cover all layers of needs: universal (for example, Minitab, MatLab, STADIA, STATGRAPHICS, SPSS, STATISTICA S-PLUS,), general-purpose, professional (SAS, BMDP), specialized packages (BIOSTAT, MESOSAUR, DATASCOPE) [1]. In terms of promising research, the choice of optimal software depends on the characteristics and parameters of a particular research.
If you need a powerful, well-known package with a simple and clear even for beginners interface, it is better to use SPSS. For unpretentious users who are limited in their research to standard statistical methods, you can use Excel.
For the practical implementation of the analysis of the financial risk management system, it is necessary to use an adequate computer information system due to the great complexity of the tasks solved by the financial risk management system. Currently, the software market offers many programs for risk modeling, namely: @Risk 4.5 for Excel, @RiskAccelerator, DecisionTools Suite, CARDmap Software, Horison, OpVar, CrystalBall, Watchdog and others [2, p.77].
Economic and mathematical modeling of the financial risk management system is presented as a cyclical process and studied using mathematical tools for analysis of variance and cluster analysis. Statistica software was used to test hypotheses, plot graphs and confirm calculations of risk probabilities, as well as confirm the adequacy of the model. The advantage of economic-mathematical modeling of the system is computational simulation experiments with the control system and analysis of the consequences due to illegal actions without harming the existing system.
To study the economic and mathematical modeling of financial risks in terms of economic activity often use factor analysis as a method of comprehensive and systematic analysis of economic activity, search and classification of factors influencing economic phenomena and processes, identifying causal relationships that affect to change specific indicators of economic activity. In the study of economic processes using such methods of factor analysis as the method of principal components, correlation analysis, the method of maximum likelihood.
If factor analysis is a multidimensional analysis of the relationships between changes in factors, then cluster analysis is one of the methods of multidimensional analysis used to group (cluster) the population, the elements of which are characterized by many features. The clustering process is time consuming, so it is appropriate to perform it on a computer using the appropriate software, namely the lost STATISTICA package.
STATISTICA is suitable for beginners and professionals who need powerful and intuitive software with professional capabilities. This is a valid statement, because the STATISTICA software package better represents 3D graphics and illustrations, is a certified and reliable means of statistical data processing, and also allows to use modern and reliable methods of mathematical tools. In addition, this software, designed for statistical analysis, has a wide range of functions, such as: thousands of chart types, intelligence data analysis, correlation analysis, probability calculator, fast basic and block statistics, the use of T-criteria, non-parametric statistics, covariance and analysis of variance, the application of multiple regression, frequency tables, headers, conjugacy, multidimensional responses, neural networks, linear and nonlinear models, process analysis and more.
Keywords: the system approach; efficiency; software; financial risk; management system; avoids the risk.
References
1. 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).
2. 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.
3. Savchuk, V.P. (2017), Prakticheskaja jenciklopedija finansovogo menedzhera [Practical encyclopedia of the financial manager], Balans Biznes Buks, Kyiv, Ukraine, P 976.
4. 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.
5. 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.
№ 9 2020
Дата публікації: 2020-09-28
Кількість переглядів: 9509
