Системы поддержки принятия решений в финансово-кредитной сфере
Реферат, 23 Октября 2015, автор: пользователь скрыл имя
Описание работы
Человеко-машинная процедура принятия решений с помощью СППР представляет собой циклический процесс взаимодействия человека и компьютера. Цикл состоит из фазы анализа и постановки задачи для компьютера, выполняемой (ЛПР), и фазы оптимизации (поиска решения и выполнения его характеристик), реализуемой компьютером.
Таким образом, можно отметить, что СППР обеспечивают следующее:
1. помогают произвести оценку обстановки (ситуаций), осуществить выбор критериев и оценить их относительную важность;
Файлы: 1 файл
информатика.docx
— 484.19 Кб (Скачать файл)Модели сложных экономических объектов с большим трудом поддаются аналитическому исследованию. В тех случаях, когда аналитическими методами не удается выяснить общих свойств модели, а упрощения модели приводят к недопустимым результатам, переходят к численным методам исследования.
4 этап. Подготовка
исходной информации. Моделирование
предъявляет жесткие требования
к системе информации. В то
же время реальные возможности
получения информации ограничивают
выбор моделей, предназначаемых
для практического использования.
При этом принимается во внимание
не только принципиальная возможность
подготовки информации (за определенные
сроки), но и затраты на подготовку
соответствующих информационных
массивов. Эти затраты не должны
превышать эффект от использования
дополнительной информации.
В процессе подготовки информации широко используются методы теории вероятностей, теоретической и математической статистики. При системном экономико-математическом моделировании исходная информация, используемая в одних моделях, является результатом функционирования других моделей.
5 этап. Численное
решение. Этот этап включает разработку
алгоритмов для численного решения
задачи, составления компьютерных
программ и непосредственное
проведение расчетов. Трудности
этого этапа обусловлены прежде
всего большой размерностью экономических
задач, необходимостью обработки значительных
массивов информации. Обычно расчеты по
экономико-математической модели носят
многовариантный характер. Благодаря
высокому быстродействию современных
ЭВМ удается проводить многочисленные
"модельные" эксперименты, изучая
"поведение" модели при различных
изменениях некоторых условий. Исследование,
проводимое численными методами, может
существенно дополнить результаты аналитического
исследования, а для многих моделей оно
является единственно осуществимым. Класс
экономических задач, которые можно решать
численными методами, значительно шире,
чем класс задач, доступных аналитическому
исследованию.
6 этап. Анализ численных
результатов и их применение.
На этом заключительном этапе
цикла встает вопрос о правильности
и полноте результатов моделирования,
о степени практической применимости
последних.
Математические методы проверки могут выявлять некорректные построения модели и тем самым сужать класс потенциально правильных моделей. Неформальный анализ теоретических выводов и численных результатов, получаемых посредством модели, сопоставление их с имеющимися знаниями и фактами действительности также позволяют обнаруживать недостатки постановки экономической задачи, сконструированной математической модели, ее информационного и математического обеспечения.
Следует также отметить, что в процессе исследования обнаруживаются недостатки предшествующих этапов моделирования в связи с чем возникают взаимосвязи между этапами одного цикла экономико-математического моделирования, появляются возвратные связи этапов.
Уже на этапе построения модели может выясниться, что постановка задачи противоречива или приводит к слишком сложной математической модели. В соответствии с этим исходная постановка задачи корректируется. Далее математический анализ модели (этап 3) может показать, что небольшая модификация постановки задачи или ее формализации дает интересный аналитический результат.
Наиболее часто необходимость возврата к предшествующим этапам моделирования возникает при подготовке исходной информации (этап 4). Может обнаружиться, что необходимая информация отсутствует или же затраты на ее подготовку слишком велики. Тогда приходится возвращаться к постановке задачи и ее формализации, изменяя их так, чтобы использовать имеющуюся информацию.
Поскольку экономико-математические задачи могут быть сложны по своей структуре, иметь большую размерность, то часто случается, что известные алгоритмы и программы для ЭВМ не позволяют решить задачу в первоначальном виде. Если невозможно в короткий срок разработать новые алгоритмы и программы, исходную постановку задачи и модель упрощают: снимают и объединяют условия, уменьшают число факторов, нелинейные соотношения заменяют линейными, усиливают детерминизм модели и т.д.
Недостатки, которые не удается исправить на промежуточных этапах моделирования, устраняются в последующих циклах. Но результаты каждого цикла имеют и вполне самостоятельное значение. Начав исследование с построения простой модели, можно быстро получить полезные результаты, а затем перейти к созданию более совершенной модели, дополняемой новыми условиями, включающей уточненные математические зависимости.
Не следует забывать, что сфера практического применения метода моделирования ограничивается возможностями и эффективностью формализации экономических проблем и ситуаций, а также состоянием информационного, математического, технического обеспечения используемых моделей. Стремление во что бы то ни стало применить математическую модель может не дать хороших результатов из-за отсутствия хотя бы некоторых необходимых условий. Академик В.С. Немчинов писал, что математические модели не могут воспроизвести реальную действительность в точности и во всем ее многообразии. Отображая объективную действительность, модель ее упрощает, отбрасывая все второстепенное и побочное. Однако это упрощение не может быть произвольным и грубым. Адекватность реальной действительности - главное требование, предъявляемое к модели. Условия сходства и различия между моделью и реальной действительностью должны быть ясно сформулированы и точно определены.
В таблице 1 приведен обзор моделей, указаны их возможности и разновидности решений для которых описываемые модели предназначены.
Обзор экономико-математических методов
Таблица 1
Продолжение
CППР "Эксперт"
Система поддержки принятия решений "Эксперт" - это инструмент для формализации и решения слабоструктурированных и неструктурированных задач планирования, прогнозирования и управления.
Особенности системы:
1. Система базируется на современных методах поддержки принятия решений, применявшихся в США, Мексике, Канаде и других странах для решения задач аналитического планирования.
2. Поддержка как числовых значений, так и субъективных вербальных предпочтений пользователя.
3. Возможность анализа данных на предмет согласованности и достоверности, исправление несогласованности.
4. Удобный графический интерфейс, инструменты для формализации проблемы, анализа результатов.
5. Возможность обработки любых внешних данных.
6. Обработка совместных суждений, достижение консенсуса
7. Подробные печатные отчеты.
8. Наличие библиотеки решений типовых задач в области финансов, экономики, управлении персоналом, предприятием и т.п.
9. Низкие системные требования.
Наличие библиотеки типовых иерархий и заданных парных сравнений для решения задач управления, прогнозирования и управления из различных сфер деятельности.
Рисунок 4 Экранная форма программы
Рисунок 5 Экранная форма программы
Crystal Info ( Seagate Info ) 7.5
Crystal Info 7.5 - система поддержки принятия решений, основанная на гибкой технологии доступа к данным и их обработки. Crystal Info (ранее: Seagate Info ) обеспечивает стандартизацию документооборота и отчетности в масштабе предприятия. Поддерживается технология OLAP , что позволяет получать ответы на важные для бизнеса вопросы "на лету".
В Crystal Info имеются средства для просмотра отчетов и данных, представленных в виде многомерных массивов, через Web -браузеры. Это делает Crystal Info практически независимой от используемых серверных платформ. Для представления результатов анализа используются средства, заимствованные из Crystal Reports , что дает возможность получать легкие для восприятия и просто красивые отчеты, которые могут содержать диаграммы и графики, подотчеты и т. п. Кроме того, Crystal Info имеет обширный арсенал средств дл я автоматизированного распространения отчетов, в том числе и по Internet . Отчеты могут выводиться на Web -сервер или рассылаться по электронной почте тем, для кого они предназначены. Составление и рассылка отчетов может производиться по заранее составленному расписанию или инициироваться теми или иными внешними событиями. Это позволяет отказаться от "бюрократических" методов работы, когда одним из звеньев в цепи передачи важной для принятия решений информации соответствующим должностным лицам является человек. Crystal Info поддерживает все основные источники данных PC и SQL -серверов; ODBC -совместимые; многомерные данные ( OLAP ); может работать со специфичными для программных продуктов Microsoft данными, такими, как Exchange или Outlook .