3.Техническое и технологическое обеспечение аис

3.1 Техническое обеспечение (ТО) и его состав

Под техническим обеспечением (ТО) понимают состав, формы и способы эксплуатации различных технических устройств, необходимых для выполнения информационных процедур: сбора, регистрации, передачи, хранения, обработки и использования информации.

Элементы ТО:

1. Комплекс технических средств;

2. Организационные формы использования технических средств;

3. Персонал, который работает на технических средствах;

4. Инструктивные материалы по использованию техники.

1) Комплекс технических средств (КТС)– это совокупность взаимосвязанных технических средств, предназначенных для автоматизированной обработке данных.

Требования к КТС: высокая производительность; надежность; защита от несанкционированных доступов; эффективность функционирования при допустимых стоимостных характеристиках; минимизация затрат на приобретение и эксплуатацию; защита от несанкционированных доступов; рациональное распределение по уровням обработки.

В комплексе технических средств выделяются:

Рекомендуемые материалы

А. Средства сбора и регистрации информации:

¾ автоматические датчики и счетчики для фиксации наступления каких-либо событий, для подсчета значений отдельных показателей;

¾ весы, часы и другие измерительные устройства;

¾ персональные компьютеры для ввода информации документов и записи ее на машинные носители;

¾ сканеры для автоматического считывания данных с документов и их преобразования в графическое, цифровое и текстовое представление.

Б. Комплекс средств передачи информации: компьютерные сети (локальные, региональные, глобальные); средства телеграфной связи; радиосвязь; курьерская связь и др.

В. Средства хранения данных: магнитные диски (съемные, стационарные); лазерные диски; магнитооптические диски; диски DVD (цифровые видеодиски).

Г. Средства обработки данных или компьютеры, которые делятся на классы: микро-ЭВМ; малые ЭВМ; большие ЭВМ; супер-ЭВМ. Они отличаются технико-эксплутационными параметрами (объемы памяти, быстродействие и пр.).

Д. Средства вывода информации: видеомониторы; принтеры; графопостроители.

Е. Средства организационной техники: изготовления, копирования, обработки и уничтожения документов; специальные средства (банкоматы), детекторы подсчета денежных купюр и проверки их подлинности и пр.).

В настоящее время на информационном рынке предлагается множество компьютеров, начиная с карманных ПЭВМ и заканчивая суперкомпьютерами.

Карманные персональные компьютеры (КПК) в комплекте с сотовым телефоном, факс-модемом и мобильным принтером представляют для корпоративных пользователей полноценный мобильный электронный офис, позволяющий реализовать удаленный доступ к локальной сети объекта

Блокнотные ПК (портативные компьютеры, ноутбуки), впервые появившись на рынке в 1981 г., быстро прогрессировали: их вес сократился с 11 кг до 2 кг при резком увеличении функциональных, графических, сервисных и технических возможностей.

Появившиеся с 1998 г. ПК в сфере автоматизации домашнего хозяйства (Home PC) охватили широкий круг направлений – от оснащения системой сигнализации, электроникой и энергоресурсами в доме до полива домашних цветов, реализации заказов в магазинах, ведения электронной почты, домашней бухгалтерии и пр. Рядом фирм выдвинуты стратегии развития этого класса ПК, направленные на облегчение передачи цифровых мультимедийных  данных, доступа на аудиосистемы, телевизоры и другую электронику (холодильник, стиральные и иные машины, кондиционер) в любых точках жилого дома.

Базовые настольные ПК со стоимостью до 2 тыс. долл. с 1995 г. стали самым широким классом ПК для пользователей из разных сфер деятельности. Эти ПК создаются на базе мощных версий двухядерных микропроцессоров – Intel и AMD.

Основные факторы, влияющие на выбор настольных ПК для решения экономических задач:

­ Установление целей применения компьютера.

­ Принадлежность приобретаемого компьютера к семейству IВМ РС.

­ Технико-эксплуатационные характеристики (быстродействие, объемы памяти).

­ Цена в зависимости от сборки ("красной", "желтой", "белой").

­ Гарантия не менее 3 лет.

­ Подготовленность  персонала к использованию техники.

­ Возможность технического сопровождения компьютера – "горячая линия".

­ Безопасность при работе с ПЭВМ.

Сетевые компьютеры являются развитием базового настольного ПК с сокращенными расходами на поддержку сети, интеграцией дистанционного управления на базе разнообразного оборудования и комплекса программного обеспечения.

Сервер начального уровня может поддерживать небольшую (до 40 пользователей) локальную сеть.

Многопроцессорные рабочие станции и серверы высокого уровня отличают 2-8 наиболее производительных процессоров. Они ориентированы в основном на удовлетворение потребностей электронного бизнеса: обеспечение безопасности передачи данных через Интернет, круглосуточное обслуживание заказов клиентов, упрощение доступа в Интернет, сокращение расходов на интернет-коммуникации и др.

Однако ряд задач, связанных с метеорологией, военным делом, атомной сферой и др. решаются только с помощью суперкомпьютеров и кластерных систем.

Объединение машин, выступающее единым целым для операционной системы, системного программного обеспечения, прикладных программ и пользователей, называется кластерной системой.

2). Организационные формы использования компьютеров. Способы использования компьютера принято называть организационными формами использования машин. На практике их применяется 2 вида:

 Вычислительные центры (ВЦ).

 Локальные АРМы и вычислительные сети.

ВЦ применяются на крупных предприятиях, банках, государственных органах. Это специфические предприятия по обработке информации. Они оснащаются большими и сверхбольшими ЭВМ, а в качестве вспомогательных используются мини-ЭВМ, микро-ЭВМ. На ВЦ есть система управления (руководства), отделы постановки задач, программирования, обслуживания машин, а также производственные подразделения: группы приемки документов, переноса информации на носители, администрация банков данных, выпуска информации, размножения материалов и т.д.

Для АРМов специалистов характерно размещение компьютеров на рабочих местах, по отдельным участкам работ.

3.2 Понятие и виды информационных технологий в экономике

Становление цивилизованных рыночных отношений в нашей стране невозможно без широко использования новых информационных технологий во всех социально значимых видах человеческой деятельности.

Понятие "технология" в переводе с греческого означает искусство, мастерство, умение.

Технология, как процесс, означает последовательность ряда действий с целью переработки чего-либо. Технологический процесс реализуется различными средствами и методами. Процесс материального производства предполагает обработку ресурсов с целью получения материальных продуктов (товаров). Если речь идет об информационных технологиях, то роль ресурсов играют информационные ресурсы (§ 1.1).

Информационная технология – процесс, использующий совокупность средств и методов сбора, обработки и передачи первичной информации для получения информации нового качества о состоянии объекта, т.е. информационного продукта.

Информационный продукт используется, в частности, для принятия решений.

Существует разница между понятиями "информационная система" и "информационная технология".

Информационная технология (ИТ) является процессом, состоящим из четко регламентированных операций по преобразованию информации (сбор данных, их регистрация, передача, хранение, обработка, использование).

Компьютерная информационная система является человеко-машинной системой обработки информации с целью организации, хранения и передачи информации. Например, технология, работающая с текстовым редактором, не является информационной системой.

ИТ можно рассматривать также как совокупность методов, способов, приемов и средств, реализующих информационный процесс в соответствии с заданными требованиями.

Структура ИТ включает в себя следующие взаимосвязанные компоненты:

· технологические процессы;

· информационные процедуры;

· технологические операции и переходы.

Технологический процесс – часть процесса производства информационной продукции, содержащая действия по изменению состояния предмета производства (например, преобразования «данные Þ информация Þ знания» табличной формы представления информации в графическую, отображение теста по гипертекстовой ссылке и др.).

Информационные процедуры – законченная часть технологического процесса, выполняемая на одном рабочем месте и характеризующаяся неизменностью объекта производства и используемых средств реализации ИТ и средств контроля (рис.).

Технологические операции – законченная заключительная часть технологической операции, обеспечивающая условия для начала следующей технологической операции.

Бурное развитие ИТ во всех социально значимых областях жизни человечества в конце XX в. потребовали упорядочения и классификации этой предметной области.

По обслуживаемым предметным областям АИТ подразделяются на технологии:

· бухгалтерского учета;

· банковской деятельности;

· налоговой деятельности;

· страховой деятельности и т.д.

По типу пользовательского интерфейса АИТ делятся на:

· пакетные ИТ (централизованной распределенной обработки);

· диалоговые ИТ;

· сетевые (многопользовательские) ИТ.

По способу построения сети ИТ можно разделить на:

· локальные;

· многоуровневые;

· распределенные.

В зависимости от роли человека в процессе управления различают два вида ИТ: 1) информационно-справочные (пассивные), поставляющие информацию оператору после его запроса системы; 2) информационно – советующие (активные), которые выдают абоненту предназначенную для него информацию по ситуации или периодически через определенные промежутки времени.

По степени охвата задач управления различают следующие АИТ:

· электронная обработка экономических данных;

· автоматизация функций управления;

· поддержка принятия решений;

· электронный офис;

· экспертная поддержка и пр.

По классу реализуемых технологических операций выделяют такие АИТ:

· работа с текстовым редактором;

· операции с табличным процессором;

· работа с СУБД.

· работа с графическими объектами;

· мультимедийные системы;

· гипертекстовые системы.

По степени централизации технологического процесса ИТ в системах управления делят на централизованные, децентрализованные и комбинированные технологии.

С точки зрения вида обрабатываемой информации можно выделить ИТ:

1. Технология формирования документов включает процессы создания и преобразования документов.

2. Технология обработки изображений строится на анализе преобразований и трактовке изображений.

3. Обработка текстов включает ввод текста, его подготовку, оформление и вывод.

4. Обработка таблиц осуществляется комплексом прикладных программ, осуществляющих ввод и обновление данных в таблицы, выполнение расчетов по формулам и пр.

5. Технология обработки речи, включая ее распознавание и синтез.

6. Технология обработки преобразования сигналов.

7. Технология электронной подписи.

8. Электронный офис, базирующийся на обработке данных, таблиц, текстов, изображений, графиков.

9. Электронная почта и пр.

Информационные технологии, как и сами компьютеры, прошли несколько этапов. Каждый этап определяется техникой, программными продуктами, которые используются, т.е. уровнем научно-технического прогресса в этой области.

3.3 Нейросетевые технологии в финансово-экономической деятельности

В настоящее время имеет место широкое появление на отечественном рынке компьютеров и программного обеспечения нейропакетов и нейрокомпьютеров, предназначенных для решения финансовых задач. Те банки и крупные финансовые организации, которые уже используют нейронные сети для решения своих задач, понимают, насколько эффективным средством могут быть нейронные сети для задач с хорошей статистической базой, например при наличии достаточно длинных временных рядов, в том числе и многомерных.

Нейросетевые технологии оперируют биологическими терминами, а методы обработки данных получили название генетических алгоритмов, реализованных в ряде версий нейропакетов, известных в России. Это профессиональные нейропакеты Brain Maker Professional v.3.11 и Neuroforester v.5.1, в которых генетический алгоритм управляет процессом общения на некотором множестве примеров, а также стабильно распознает и прогнозирует новые ситуации с высокой степенью точности даже при появлении противоречивых или неполных знаний. Причем обучение сводится к работе алгоритма подбора весовых коэффициентов, который реализуется автоматически без участия пользователя-аналитика. Все результаты обработки представляются в графическом виде, удобном для анализа и принятия решений.

Использование нейросетевых технологий как инструментальных средств перспективно в решении множества плохо формализуемых задач, в частности при анализе финансовой и банковской деятельности, биржевых, фондовых и валютных рынков, связанных с высокими рисками моделей поведения клиентов, и др. Точность прогноза, устойчиво достигаемая нейросетевыми технологиями при решении реальных задач, уже превысила 95%. На мировом рынке нейросетевые технологии представлены широко – от дорогих систем на суперкомпьютерах до ПК, делая их доступными для приложений практически любого уровня.

К основным преимуществам нейронных сетей можно отнести:

­ способность обучаться на множестве примеров в тех случаях, когда неизвестны закономерности развития ситуации и функции зависимости между входными и выходными данными. В таких случаях (к ним можно отнести до 80% задач финансового анализа) пасуют традиционные математические методы;

­ способность успешно решать задачи, опираясь на неполную, искаженную и внутренне противоречивую входную информацию;

­ эксплуатация обученной нейронной сети по силам любым пользователям;

­ нейросетевые пакеты позволяют исключительно легко подключаться к базам данных, электронной почте и автоматизировать процесс ввода и первичной обработки данных;

­ внутренний параллелизм, присущий нейронным сетям, позволяет практически безгранично наращивать мощность  нейросистемы, т.е. сверхвысокое быстродействие за счет использования массового параллелизма обработки информации;

­ толерантность к ошибкам: работоспособность сохраняется при повреждении значительного числа нейронов;

­ способность к обучению: программирование вычислительной системы заменяется обучением;

­ способность к распознаванию образов в условиях сильных помех и искажений.

Появление столь мощных и эффективных средств не отменит традиционные математические и эконометрические методы технического анализа, или сделает ненужной работу высококлассных экспертов. В качестве нового эффективного средства для решения самых различных задач нейронные сети просто приходят – и используются теми людьми, которые их понимают, которые в них нуждаются и которым они помогают решать многие профессиональные проблемы. Не обязательно насаждать нейронные сети или пытаться доказать их неэффективность путем выделения присущих им особенностей и недостатков - нужно просто относиться к ним, как к неизбежному следствию развития вычислительной математики, информационных технологий и современной элементной базы.

Под нейрокомпьютером здесь понимается любое вычислительное устройство, реализующее работу нейронных сетей, будь то специальный нейровычислитель или эмулятор нейронных сетей на персональном компьютере.

Нейронная сетью (НС) – вид вычислительной структуры, основанной  на использовании нейроматематики - нового направления математики, находящегося на стыке теории управления, численных методов и задач классификации, распознавания образов. Для решения конкретных задач используются пакеты прикладных программ-эмуляторов работы нейронных сетей – нейропакеты, нейросетевые и гибридные экспертные системы, специализированные параллельные вычислители на базе нейрочипов.

Модели НС могут быть программного и аппаратного исполнения.

Несмотря на существенные различия, отдельные типы НС обладают несколькими общими чертами.

Во-первых, основу каждой НС составляют относительно простые, в большинстве случаев – однотипные, элементы (ячейки), имитирующие работу нейронов мозга. Далее под нейроном будет подразумеваться искусственный нейрон, то есть ячейка НС. Каждый нейрон характеризуется своим текущим состоянием по аналогии с нервными клетками головного мозга, которые могут быть возбуждены или заторможены. Он обладает группой синапсов – однонаправленных входных связей, соединенных с выходами других нейронов, а также имеет аксон – выходную связь данного нейрона, с которой сигнал (возбуждения или торможения) поступает на синапсы следующих нейронов. Общий вид нейрона приведен на рисунке.

Каждый синапс характеризуется величиной синаптическои связи или ее весом w_i, который по физическому смыслу эквивалентен электрической проводимости.

Текущее состояние нейрона определяется, как взвешенная сумма его входов.

В зависимости от функций, выполняемых нейронами в сети, можно выделить 3 типа:

· входные нейроны, на которые подается вектор, кодирующий входное воздействие или образ внешней среды; в них обычно не осуществляется вычислительных процедур, а информация передается с входа на выход путем изменения их активации;

· выходные нейроны, выходные значения которых представляют выходы нейросети;

· промежуточные нейроны, составляющие основу нейронных сетей.

В большинстве  нейронных моделей тип нейрона связан с его расположением в сети. Если нейрон имеет только выходные связи, то это входной нейрон, если наоборот – выходной нейрон. В процессе функционирования сети осуществляется преобразование входного вектора в выходной, переработка информации.

Каждый нейрон распознаёт и посылает сигнал об одном простом событии, он не посылает много сигналов и не распознаёт много событий. Синапс позволяет единственному сигналу иметь различные воздействия на связанные с ним нейроны. Распознавание более сложных событий есть работа группы взаимосвязанных нейронов (НС) и несколько биологических нейронных сетей функционируют взаимосвязанно для обработки всё более сложной информации.

Нейронная сеть состоит из слоев нейронов, которые соединены друг с другом. Детали того, как нейроны соединены между собой, заставляют задуматься над вопросом проектирования НС. Некоторые нейроны будут использоваться для связи с внешним миром, другие нейроны - только с нейронами. Они называются скрытыми нейронами.

Перечислим основные классы задач, возникающих в финансовой области, которые эффективно решаются с помощью нейронных сетей:

· прогнозирование временных рядов на основе нейросетевых методов обработки (прогнозирование кросс-курса валют, прогнозирование котировок и спроса акций, прогнозирование остатков средств на корреспондентских счетах банка);

· страховая деятельность банков;

· прогнозирование банкротств на основе нейросетевой системы распознавания;

· определение курсов облигаций и акций предприятий с целью инвестирования;

· применение нейронных сетей к задачам биржевой деятельности;

· прогнозирование экономической эффективности финансирования инновационных проектов;

· предсказание результатов займов;

· оценка платежеспособности клиентов;

· оценка недвижимости;

· рейтингование;

· общие приложения нейронных сетей и пр.

3.4 Информационная технология экспертных систем

Экспертные системы дают возможность получать менеджеру необходимую информацию для принятия решений по любым проблемам при наличии соответствующей базы знаний. Они имеют непосредственное отношение к области «искусственного интеллекта». Но сюда относится также и создание роботов, систем, моделирующих интеллектуальные способности человека.

Экспертные системы (ЭС) возникли как теоретический и практический результат в применении и развитии методов искусственного интеллекта с использованием ЭВМ.

ЭС – это набор программ, выполняющий функции эксперта при решении задач из некоторой предметной области. ЭС выдают советы, проводят анализ, дают консультации, ставят диагноз. Практическое применение ЭС на предприятиях способствует эффективности работы и повышению квалификации специалистов.

Главным достоинством экспертных систем является возможность накопления знаний и сохранение их длительное время. В отличие от человека к любой информации экспертные системы подходят объективно, что улучшает качество проводимой экспертизы. при решении задач, требующих обработки большого объема знаний, возможность возникновения ошибки при переборе очень мала.

Основными отличиями ЭС от других программных продуктов являются использование не только данных, но и знаний, а также специального механизма вывода решений и новых знаний на основе имеющихся. Знания в ЭС представляются в такой форме, которая может быть легко обработана на ЭВМ. В ЭС известен алгоритм обработки знаний, а не алгоритм решения задачи. Поэтому применение алгоритма обработки знаний может привести к получению такого результата при решении конкретной задачи, который не был предусмотрен. Более того, алгоритм обработки знаний заранее неизвестен и строится по ходу решения задачи на основании эвристических правил. Решение задачи в ЭС сопровождается понятными пользователю объяснениями, качество получаемых решений обычно не хуже, а иногда и лучше достигаемого специалистами. В системах, основанных на знаниях, правила, по которым решаются проблемы в конкретной предметной области, хранятся в базе знаний. Проблемы ставятся перед системой в виде совокупности фактов.

Качество ЭС определяется размером и качеством базы знаний (правил или эвристик). Система функционирует в следующем циклическом режиме: выбор (запрос) данных или результатов анализов, наблюдения, интерпретация результатов, усвоения новой информации, выдвижении с помощью правил временных гипотез и затем выбор следующей порции данных или результатов анализов. Такой процесс продолжается до тех пор, пока не поступит информация, достаточная для окончательного заключения.

В любой момент времени в системе существуют три типа знаний:

1) Структурированные знания – статистические знания о предметной области. После того как эти знания выявлены, они уже не изменяются.

2) Структурированные динамические знания – изменяемые знания о предметной области. Они обновляются по мере выявления новой информации.

3) рабочие знания – знания, применяемые для решения конкретной задачи или проведения консультации.

Все перечисленные выше знания хранятся в базе знаний. Для ее построения требуется провести опрос специалистов, являющихся экспертами в конкретной предметной области, а затем систематизировать, организовать и снабдить эти знания указателями, чтобы впоследствии их можно было легко извлечь из базы знаний.

Системы, основанные на знаниях, строятся по модульному принципу, что позволяет постепенно наращивать их базы знаний.

Компьютерные системы, которые могут лишь повторить логический вывод эксперта, принято относить к ЭС первого поколения. Однако специалисту, решающему интеллектуально сложную задачу, явно недостаточно возможностей системы, которая лишь имитирует деятельность человека. Ему нужно, чтобы ЭС выступала в роли полноценного помощника и советчика, способного проводить анализ нечисловых данных, выдвигать и отбрасывать гипотезы, оценивать достоверность фактов, самостоятельно пополнять свои знания, контролировать их непротиворечивость, делать заключения на основе прецедентов и, может быть, даже порождать решение новых, ранее не рассматриваемых задач. Наличие таких возможностей является характерным для ЭС второго поколения, концепция которых начала разрабатываться 9-10 лет назад. Экспертные системы, относящиеся ко второму поколению, называют партнерскими, или усилителями интеллектуальных способностей человека. Их общими отличительными чертами является умение обучаться и развиваться, т.е. эволюционировать.

Области применения систем, основанных на знаниях, могут быть сгруппированы в несколько основных классов: прогнозирование, планирование, контроль и управление, обучение, диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах, медицинская диагностика.

Большинство ЭС включают знания, по содержанию которых их можно отнести одновременно к нескольким типам. Например, обучающая система может также обладать знаниями, позволяющими выполнять диагностику и планирование. Она определяет способности обучаемого по основным направлениям курса, а затем с учетом полученных данных составляет учебный план. Управляющая система может применяться для целей контроля, диагностики, прогнозирования и планирования.

Существует ряд прикладных задач, которые решаются с помощью систем, основанных на знаниях, более успешно, чем любыми другими средствами. При определении целесообразности применения таких систем нужно руководствоваться следующими критериями.

1. Данные и знания надежны и не меняются со временем.

2. Пространство возможных решений относительно невелико.

3. В процессе решения задачи должны использоваться формальные рассуждения. Существуют системы, основанные на знаниях, пока еще не пригодные для решения задач методами проведения аналогий или абстрагирования (человеческий мозг справляется с этим лучше). В свою очередь традиционные компьютерные программы оказываются эффективнее систем, основанных на знаниях, в тех случаях, когда решение задачи связано с применением процедурного анализа. Системы, основанные на знаниях, более подходят для решения задач, где требуются формальные рассуждения.

4. Должен быть по крайней мере один эксперт, который способен явно сформулировать свои знания и объяснить методы применения этих знаний для решения задач.

Системы, основанные на знаниях, имеют определенные преимущества перед человеком-экспертом:

1. У них нет предубеждений.

2. Они не делают поспешных выводов.

3. Эти системы работают систематизированно, рассматривая все детали, часто выбирая наилучшую альтернативу из всех возможных.

4. База знаний может быть очень и очень большой. Будучи введены в машину один раз, знания сохраняются навсегда. Человек же имеет ограниченную базу знаний, и если данные долгое время не используются, то они забываются и навсегда теряются.

5. Системы, основанные на знаниях, устойчивы к «помехам». Эксперт пользуется побочными знаниями и легко поддается влиянию внешних факторов, которые непосредственно не связаны с решаемой задачей. ЭС, не обремененные знаниями из других областей, по своей природе менее подвержены «шумам».

6. Эти системы не заменяют специалиста, а являются инструментом в его руках.

3.5 Автоматизированные информационные технологии в биржевом деле

Применение электронных технологий является одной из характерных особенностей развития современного российского фондового рынка. Они обеспечивают высокую динамику операций, существенно ускоряют расчеты, расширяют круг участников и уменьшают риски.

Под влиянием новых информационных технологий на современном этапе существенные изменения происходят и в управлении фондовыми биржами. В их деятельности все более важную роль, наряду с известными видами ресурсов - трудовыми и финансовыми, - играет информационный ресурс.

 Фондовая биржа представляет собой традиционно и постоянно действующий рынок ценных бумаг с определенным местом и временем продажи и покупки ранее выпущенных ценных бумаг.

 Усилению роли биржи в торговле ценными бумагами способствуют тенденции концентрации и централизации капитала на самой бирже, возрастание компьютеризации ее операций, а также форм и методов сбора, доставки и обработки информации, прямое государственное регулирование операций биржи, усиление тенденций интернационализации биржевых сделок.

Основными центрами биржевой торговли в мире в настоящее время являются Нью-Йорк, Лондон, Франкфурт-на-Майне, Цюрих, Токио.

Существование биржевой торговли ценными бумагами требует увеличения числа ее участников. Каждый из них должен обеспечиваться оперативной и достоверной информацией, проводить квалифицированный анализ ситуации на рынке в целом и рынке отдельных ценных бумаг. События на фондовом рынке являются барометром состояния национальной экономики, поэтому должны обсуждаться в средствах массовой информации, как это принято во всем мире. Биржевая информация должна быть адресована не только профессиональным участникам рынка, но прежде всего широким слоям потенциальных инвесторов. Эффективность современного рынка ценных бумаг (РЦБ) во многом зависит от степени его компьютеризации. В настоящее время интенсивность процесса компьютеризации на РЦБ определяется следующими факторами:

1) предметом и продуктом труда на фондовой бирже служат не какие-то вещественные материальные ценности, а информация, хорошо поддающаяся преобразованию на “машинный язык”;

2) участник биржевых операций, обладающий необходимой и своевременной информацией, получает возможность больше заработать и по этой причине стремится вкладывать средства в новые информационные технологии на бирже;

3) для привлечения широкого круга клиентов как одного из условий современной конкуренции в биржевом деле необходим соответствующий уровень информационного сервиса каждого из них;

4) эффективно работать на мировом фондовом рынке можно только обладая адекватным другим участникам рынка уровнем компьютеризации и возможностями выхода на соответствующие телекоммуникации;

5) получение своевременной, достоверной и полной информации о биржевых операциях становится необходимым условием принятия правильных решений, а также их выполнения.

Именно применение современных компьютеров и средств связи приводит к коренной перестройке информационных технологий в биржевом деле, дает возможность повысить информативность всех участников торговли ценными бумагами, ускорить проводимые расчеты и улучшить условия труда людей.

Создаваемые компьютерные системы биржевых операций должны удовлетворять следующим требованиям:

• надежность работы и оперативное восстановление работы при сбоях без потери обрабатываемой информации;

• защищенность от несанкционированного доступа, разрушений и искажений;

• комплексность, то есть системная интеграция технического, программного, информационного обеспечения;

• интеграция функций торговой системы и электронного депозитария с обслуживанием всего жизненного цикла ценных бумаг;

• гибкость, то есть возможность настройки на обслуживание различных типов финансовых инструментов без проведения крупномасштабных доработок;

• новизна или возможность решения новых информационных задач по биржевым операциям;

• оперативность реакции на запросы как локальных, так и удаленных пользователей;

• возможность участия в торгах физических и юридических лиц в режиме реального времени (on-line) и в режиме отложенной обработки информации торгов (off-line);

• обеспечение всего потока транзакций с учетом пиковых нагрузок на рынке;

• соответствие имеющимся международным стандартам.

Становление и развитие Российского биржевого дела происходит в условиях формирования смешанной экономики, ее нестабильности, сопровождается инфляцией, неразвитостью правовой базы и т.д. Все это накладывает свой отпечаток на развитие информационных технологий в биржевом деле.

На деятельности биржи все заметнее сказывается влияние компьютеризации, существенно снижающей издержки и повышающей производительность сделок. В то же время, в мире накоплен огромный опыт применения нейротехнологии и нейропакетов, ориентированных на решение задач финансового анализа и планирования, причем здесь большая роль принадлежит консультативным фирмам, которые специализируются на операциях фондовой биржи.

Интуиция финансиста достаточно успешно подменяется прогнозами компьютера.

В состав пользователей информационных технологий фондового рынка входят государственные и частные организации, выпускающие в обращение ценные бумаги; инвестиционные фонды; брокерские и многие другие.

В мировой практике организации фондовых рынков существует институт маркет-мейкеров (дословно “делатель рынка”), обеспечивающий устойчивость функционирования торговли для ее организаторов, участников и эмитентов. К стандартным видам работ и услуг маркет-мейкера можно отнести:

1. Поддержание двусторонних котировок в пределах нормативно заданного спрэда (разницы между максимальной ценой продажи и минимальной ценой покупки).

2. Возможность подачи заявок не только за свой счет, но и за счет своих клиентов.

3. Поддержание ликвидности акций.

Если Вам понравилась эта лекция, то понравится и эта - 12 Химико-термическая обработка.

4. Финансовое консультирование.

5. Проведение презентаций.

6. Регулирование “выбросов” акций на рынок и эмиссий.

7. Создание искусственного дефицита акций путем их целенаправленной скупки.

8. Монополизацию скупки акций у персонала эмитента.

9. Поиск серьезных инвесторов, готовых вкладывать средства в акции эмитента.