Информационные технологии в финансовом менеджменте.

Эффективное решение задач финансового менеджмента требует использования адекватных информационных ресурсов, которые по источникам формирования и отношению к управляемому объекту могут быть разделены на внутренние и внешние.

К внутренней относится информация, которая генерируется в процессе функционирования предприятия и формируется специалистами его различных подразделений — бухгалтерии, маркетинга, материально-технического снабжения, сбыта, финансового отдела и т.д.

Особую роль при этом играет финансовая отчетность предприятия, характеризующая результаты его хозяйственной деятельности за определенный период времени.

В соответствии с законодательством РФ все отечественные предприятия и организации обязаны предоставлять установленные формы отчетности, в состав которых включаются[1]:

бухгалтерский баланс (форма № 1);

отчет о финансовых результатах (форма № 2);

пояснения к балансу и отчету о финансовых результатах;

отчет о движении капитала (форма № 3);

отчет о движении денежных средств (форма № 4);

приложения к бухгалтерскому балансу (форма № 5).

К внешней относится информации о: других производителях, возможных потребителях продукции, поставщиках сырья и комплектующих, современных технологиях и т. д. Подобная информация формируется и может быть получена на информационном рынке.

Выделяют следующие основные сектора мирового рынка информации, которые характерны также и для России.

1. Сектор деловой информации, обслуживающий сферу бизнеса.

2. Сектор научной и профессиональной информации в различных сферах человеческой деятельности.

3. Сектор социально-политической и правовой информации,

обслуживающий органы государственного управления, социальную сферу и общественные организации.

4. Сектор массовой и потребительской информации (новости

литература, развлечения, справочники), ориентированной на использование населением в быту.

Поскольку для целей финансового управления основной интерес представляет первый из выделенных секторов, в дальнейшем, говорит о внешней информации, используется понятие деловая информация.

В ее составе выделяется:

· Макроэкономическая информация, характеризующая общее состояние

экономики страны в виде различных индикаторов, оценок, прогнозов и предоставляемая специальными государственными или независимыми институтами.

· Финансовая информация, характеризующая текущее и перспективное

положение фирм, сложившуюся конъюнктуру на рынке капиталов, инвестиции, эмиссии ценных бумаг.

· Биржевая информация о котировках ценных бумаг, валютных курсах,

· Коммерческая информация, включающая сведения о предприятиях

(банках, фирмах, корпорациях), их производственных связях, выпускаемой продукции, сделках, ценах, технологиях, руководителях, акционерах и т.д.

· Статистическая информация — экономические, финансовые, биржевые,

социальные, демографические и другие данные, представленные в виде динамических рядов.

· Деловые новости — текущая информация из различных сфер бизнеса,

периодически (ежедневно, еженедельно, ежемесячно и т.д.) предоставляемая информационными агентствами и в публичной печати.

Формирование рынка деловой информации в России началось в середине 1990-х годов. Основными поставщиками информационных продуктов и услуг здесь являются:

· службы обмена информацией между финансовыми институтами;

· специализированные агентства и службы, ориентированные на профессиональных инвесторов;

· агентства и службы, ориентированные на потребительский рынок.

Предоставляемые ими информационные продукты и услуги доступны в следующих формах:

· в реальном масштабе времени;

· в виде баз данных на магнитных носителях или с доступом on-line;

· как специализированные обзоры в электронном или печатном виде;

· материалов периодических деловых изданий.

4. Программное обеспечение финансовых решений.

Одной из важнейших проблем при разработке информационных технологий в финансовом менеджменте является выбор соответствующих программных продуктов. Многообразие задач финансового менеджмента обусловливает необходимость использования различных программных средств, существенно отличающихся по назначению, функциональным возможностям, используемой среде и т.п.

Программные средства, используемые в качестве инструментария поддержки финансовых решений, можно разделить на следующие классы:

· комплексные системы управления предприятиями;

· табличные процессоры;

· пакеты для решения задач фундаментального анализа;

· пакеты для решения задач технического анализа;

· статистические и математические пакеты программ;

· системы искусственного интеллекта (ИИ).

Примерами комплексных автоматизированных систем управления финансово-хозяйственной деятельностью предприятий являются такие известные в мире программные продукты, как БААН (ВААN, США), R3 фирмы SАР (Германия), РLATINUM (США), SCALA (Швеция), MAN/MANX (США), Сhampion (США) и другие, а также ряд отечественных продуктов: «ОЛИМП» (Росэкспертиза, Россия), БОСС (АйТи, Россия), «ГАЛАКТИКА» (Галактика, Белоруссия) и др.

Как правило, такие системы обладают схожими чертами и реализуют стандартные базовые функции управления хозяйственным объектом. Все они ориентированы на применение в гетерогенных вычислительных сетях, реализованы на базе архитектуры «клиент сервер», позволяют вести обработку информации в режиме реального времени большому количеству пользователей, обладают дружественным графическим интерфейсом, обеспечивают интеграцию с другими популярными программными продуктами на уровне обмена данными и т.д.

Программное обеспечение подобных систем обязательно включает специальные модули или подсистемы, обеспечивающие поддержку управления финансами предприятий.

Табличные процессоры, или электронные таблицы (ЭТ), имеют давнюю историю применения в сфере бизнеса. Разработки нового поколения, такие, как Ехсеl, Quattro Рго, Lotus, отличаются качественно новыми возможностями и уровнем функциональности, позволяющими рассматривать их как мощные системы поддержки принятия решений.

Несмотря на то, что спектр программных продуктов для решения задач фундаментального анализа достаточно широк, какого-либо универсального средства, способного удовлетворить хотя бы усредненные запросы специалистов, на сегодняшний день не существует. Такое положение обусловлено прежде всего исключительным разнообразием и сложностью возникающих задач.

Поэтому в настоящее время при решении задач фундаментального анализа специалисты вынуждены использовать несколько типов программных продуктов, которые могут быть условно разделены на:

• пакеты для оценки и управления инвестиционными проектами;

• пакеты для анализа финансового состояния предприятий;

• программы, ориентированные на решение конкретных задач.

Наиболее представительную группу составляют программы, реализующие различные методы технического анализа. Основными пользователями подобных программных средств являются фондовые отделы банков, крупных финансовых, инвестиционных и страховых компаний, а также независимые брокеры.

В силу особой специфики российского фондового рынка до недавнего времени большинство отечественных продуктов для технического анализа были ориентированы в основном на рынок ГКО и ОФЗ. Это — «Прогноз вторичного рынка ГКО», «Аукцион ГКО» (НИЦ «Информатика»), «Инвестор ГКО» (СУПР), «Рынок ГКО» (ИНЭК), «Оптимум» («ЦентрИнвестСофт»), «Сфера-ГКО» («ЛоРент») и др.

Применение пакетов статистического и математического анализа для моделирования финансовых процессов является, пожалуй, наиболее консервативным подходом. Однако имеется ряд задач, для решения которых использование подобных пакетов наиболее эффективно.

Выбор программ математического анализа на российском рынке не велик и ограничивается разработками зарубежных фирм — пакетами MathCAD PLUS (США), Mathematica (США), MathLab (США). В финансовом менеджменте подобные пакеты используются для анализа рисков, задач оптимизации, а также исследования и описания нелинейных зависимостей между показателями, например, при определении точки безубыточности производства того или иного продукта.

Завершая рассмотрение программных средств для финансового менеджмента, отметим, что все большее применение здесь находят системы искусственного интеллекта (ИИ).

Выделяют следующие ключевые отличия интеллектуальных систем: возможность обучения, гибкая адаптация, возможность работы с неполной или нечеткой информацией, умение объяснять полученные решения, способность извлекать новые знания из первичных данных и др.

В настоящее время существуют различные технологии ИИ. Анализ показывает, что в финансовом менеджменте используются нейронные сети (прогнозирование, распознавание ситуаций, извлечение знаний), генетические алгоритмы (оптимизация инвестиционных портфелей), нечеткая логика (анализ рисков), экспертные системы (планирование, анализ, аудит).

Нейронные сети (НС) получили широкое применение в тех областях финансового и инвестиционного менеджмента, где требуется получение оценок и прогнозов, связанных с обработкой больших объемов информации, и принятие решений в минимально короткие интервалы времени (спекулятивные операции на фондовых рынках, краткосрочное прогнозирование курсов, технический анализ и т.д.). К достоинствам НС относятся: возможность моделирования и прогнозирования нелинейных процессов, способность работать с зашумленными данными, быстрое обучение и гибкость адаптации к изменениям внешней среды.

Генетические алгоритмы представляют собой сравнительно новое направление ИИ, использующее механизм биологической эволюции для поиска оптимальных решений. В отличие от традиционных методов оптимизации, генетические алгоритмы позволяют найти не точное, а приемлемое решение для сложных, в том числе и нелинейных задач большой размерности.

Генетический алгоритм оптимизации является множественно-вероятностным, т.е. позволяет находить множество значений, приблизительно соответствующих искомому условию. Это обстоятельство существенно для решения задач с неявно выраженными максимумами или минимумами.

В настоящее время существует несколько программных продуктов, достаточно эффективно реализующих генетические алгоритмы. Наиболее популярными из них в отношении применения в финансово-кредитной сфере являются продукты Evolver (Palisade Corp, США), GeneHunter (Ward Systems, США), Omega (KiQ and CAP, США). Интересным является тот факт, что первые два реализованы в виде надстроек к MS Excel и написаны на языке Visual Basic for applications (VBA). Оба продукта в целом схожи по своим функцио­нальным возможностям.

Нечеткая логика (fuzzy logis) возникла в середине 1960-х годов как средство формализации качественных знаний и понятий, выраженных на естественном языке.

Основным понятием нечеткой логики является лингвистическая (нечеткая) переменная, значениями которой могут быть не только числа, но и слова или предложения естественного либо искусственного языка.

Системы ИИ, базирующиеся на нечеткой логике, обладают лучшей адаптируемостью к условиям реального мира и более доступны специалистам, которые при решении задач оперируют качественными понятиями. Другое достоинство подобных систем — возможность работы с нечеткими критериями и неполными данными, часто встречающимися при решении задач в финансовой сфере. Нечеткая логика применяется при оценке рисков, прогнозировании рынков на краткосрочном интервале, в биржевых спекуляциях и т.д.

Экспертные системы (ЭС) представляют собой компьютерные программы, использующие формализованные знания специалистов для решения задач в некоторой предметной области. Среди рассмотренных технологий ИИ данная является наиболее исследованной как в теоретическом, так и практическом аспекте.

Основными преимуществами ЭС принято считать возможность пополнения БЗ новыми правилами и фактами, а также способность объяснять полученные решения. Первые успехи применения ЭС (в геологии, медицине, технической диагностике) вызвали значительный интерес к ним как к системам поддержки принятия решений в сфере бизнеса. Исследования показывают, что в настоящее время ЭС широко применяются при решении задач в финансово-кредитной сфере: планировании, анализе рисков, страховании, консультировании и т.д.

Некоторые примеры ЭС, используемых при решении различных задач финансового менеджмента, представлены в табл. 2.

Таблица 2

ЭС в финансово-кредитной сфере

Одним из путей преодоления недостатков, присущих каждой из рассмотренных технологий, является создание гибридных систем. Разработки в этой области ведутся, и уже есть примеры практического использования систем такого рода. Однако серьезной проблемой при их разработке является отсутствие соответствующих инструментальных программных средств.

Основной тенденцией развития программных средств для поддержки финансовых решений, как в России, так и за рубежом является стремление ведущих разработчиков предоставить потребителю комплекс совместимых и взаимодействующих между собой продуктов различных классов для наиболее полного удовлетворения его запросов.

Информационная технология решения задач финансового менеджмента.

Технология решения задач финансового менеджмента в условиях автоматизации ИТ в общем случае включает выполнение следующих процедур: сбор и подготовку информации; обработку, накопление и хранение данных; моделирование данных; формирование результатной информации; передачу информации лицу, принимающему решения; принятие решения.

В зависимости от вида и особенностей конкретной задачи, а также технологических решений по организации автоматизированной обработки информации на данном предприятии некоторые из перечисленных процедур могут отсутствовать. Как правило, это характерно для задач, решение которых требует использования внутренней информации об объекте, в условиях применения комплексных систем автоматизации управления финансово-хозяйственной деятельностью предприятий, предполагающих использование единой информационной базы. Примерами таких задач могут служить: анализ финансового состояния предприятия, осуществляемый его менеджментом; текущее планирование; управление оборотными средствами; оперативный контроль за осуществлением расчетов и платежей и др.

Решение таких задач в условиях применения ИТ максимально автоматизировано и осуществляется в режиме АРМ, реализованного на пользовательском компьютере — клиенте, который подключен к вычислительной сети организации, функционирует на базе технологии «клиент-сервер» или «файл-сервер» и использует ее информационные ресурсы.

Существует целый ряд задач финансового менеджмента, требующих использования как внутренней, так и внешней информации, Вне зависимости от применяемых на предприятии информационных технологий решение таких задач, как правило, осуществляется в автономном режиме, предполагает использование соответствующих пакетов прикладных программ и включает все указанные процедуры обработки информации.

Типичным представителем этого класса является задача анализа и подготовки технико-экономического обоснования (ТЭО) инвестиционных проектов (ИП). Наиболее популярными программами, используемыми для ее решения, в настоящее время являются отечественные продукты Project Expert (PRO INVEST Consulting) и «Альт-Инвест» («Альт»).

Несмотря на конструктивные различия ППП Project Expert и «Альт-Инвест» решение рассматриваемой задачи на ПК с их применением может быть представлено в виде следующих этапов:

1) информационное описание проекта.

2) определение потребности в финансировании и выбор его стратегии.

3) формирование и печать отчётов.

4) оценка эффективности проекта для его участников.

5) анализ и моделирование показателей эффективности с учётом рисков и неопределённости.

Информационное описание проекта — наиболее трудоемкий этап, требующий тщательной подготовительной работы по сбору и обработке исходных данных. По различным оценкам, на долю этого этапа приходится от 50 до 90% всех трудозатрат при решении задач оценки ИП.

Информацию, используемую в процессе оценки ИП, можно условно разделить на внешнюю, общую и внутреннюю.

Внешняя информация должна отражать основные сведения об экономическом окружении проекта: прогнозные оценки инфляции, валютных курсов, особенности системы налогообложения и т.п.

Общая информация о проекте, как правило, включает: дату начала и длительность проекта; перечень продуктов и (или) услуг; валюты, используемые для расчетов и платежных операций на внутреннем и внешнем рынках; применяемые единицы измерения и др.

Внутренняя информация о проекте включает: объемы и реализа­ции производства продукции и услуг с разбивкой по периодам; цены на производимую продукцию; данные о производственных затратах и накладных расходах; данные об используемых активах и ресурсах; сведения о персонале и заработной плате и т.п.

Следующим шагом решения рассматриваемой задачи является определение потребности в финансировании и разработка его стратегии. Для определения потребности в финансировании следует произвести предварительный расчет проекта, выполняемый программами автоматически. В результате предварительного расчета определяется объем денежных средств, необходимый и достаточный для покрытия дефицита капитала в каждый расчетный период времени.

После определения потребности в финансировании можно приступать к разработке его стратегии. В обеих программах пользователь имеет возможность выбрать и смоделировать следующие стратегии финансирования:

· выпуск акционерного капитала;

· привлечение заемного капитала (например, банковских кредитов);

· заключение лизинговых сделок.

В процессе разработки стратегии финансирования проекта пользователь имеет возможность моделировать объемы и периодичность выплачиваемых процентов или дивидендов, а также планы реинвестирования свободных денежных средств, например: помещение на депозит в коммерческом банке, приобретение ценных бумаг и др. Обе программы предоставляют развитые средства для моделирования соответствующих расчетов, оптимизации стоимости заемных средств, разработки различных схем выплат, автоматического определения всех необходимых параметров сделок по привлечению капитала.

Сущность этапа формирование и печать отчетов по проекту заключается в обеспечении пользователя всей информацией о проекте в виде, удобном для принятия решений. В теории и практике оценки ИП для предприятий реального сектора принятие решений обычно базируется на критериях финансовой и экономической эффективности. Обе группы критериев взаимодополняют друг друга.

Критерии первой группы характеризуют финансовую состоятельность проекта — его ликвидность, платежеспособность, рентабельность и т.д.

Вторая группа критериев отражает потенциальную способность проекта сохранить стоимость вложенных средств и обеспечить необходимый или требуемый уровень их прироста.

В условиях применения АИТ расчеты критериев оценки финансовой и экономической эффективности ИП полностью автоматизированы.

Оценка финансовой состоятельности проекта базируется на формах прогнозной финансовой отчетности, основными элементами которой, как правило, являются:

• отчет о прибылях и убытках;

• бухгалтерский баланс; .

• отчет о движении денежных средств;

• отчет о распределении прибыли.

По данным прогнозной отчетности рассчитываются различные показатели финансовой состоятельности проекта для каждого периода его жизненного цикла.

Обе рассматриваемые программы позволяют автоматически получить все необходимые формы прогнозной отчетности.

Оценка экономической эффективности проекта заключается в определении его реальной нормы доходности для различных участников: предприятий, инвесторов, кредиторов, органов государственного и муниципального управления и т.д. При этом используются две группы критериев: статические (простая норма прибыли, средняя норма при­были, срок окупаемости) и дисконтные, позволяющие учитывать вре­менную стоимость денежных средств (чистая приведенная стоимость — NPV, внутренняя норма рентабельности — IRR, модифицированная внутренняя норма рентабельности — MIRR, дисконтированный срок окупаемости — РВ и др.).

Важнейшим этапом оценки инвестиционного проекта являются анализ и моделирование полученных результатов с учетом рисков и неопределенности внешней среды.

Реализация инвестиционных проектов влечет за собой возникновение трех видов риска.

1. Собственный риск проекта — риск того, что реальные поступления денежных средств (а следовательно, и ожидаемая доходность) в ходе его реализации будут сильно отличаться от запланированных..

2. Корпоративный, или внутрифирменный, риск, обусловленный влиянием, которое может оказать ход реализации проекта на финансовое состояние данной хозяйственной единицы.

3. Рыночный риск, характеризующий влияние, которое может оказать реализация проекта на изменение рыночной стоимости фирмы.

Существующие в настоящее время программы для оценки ИП позволяют анализировать в основном только собственные риски[2].

Результаты реализации проекта в условиях рынка во многом зависят от влияния различных факторов, значения которых трудно, порой невозможно предсказать на стадии планирования. Выбранный сценарий развития проекта строится на определенных и часто субъективных предположениях, поэтому ни один даже тщательно проработанный проект не может быть реализован в точном соответствии ранее намеченным планом. Поэтому в ходе реализации проекта возникает необходимость в решении еще одной важной задачи — контроле за его исполнением.

Для эффективного управления процессом реализации процессом необходимо обеспечить «обратную связь». Менеджер должен иметь возможность регулярно и своевременно получать и обрабатывать актуальную информацию о состоянии проекта, оперативно вносить необходимые коррективы по ходу его исполнения.

В программе Project Expert предусмотрены специальные среде для осуществления контроля и мониторинга за ходом выполнения проекта. Оперативные данные могут вводиться по мере поступления или периодически. На основе сравнения текущих и проектных данных формируется отчет о рассогласованиях плановой и фактической информации, который может быть использован при контроле за ходом выполнения проекта.

· В программе «Альт-Инвест» функция контроля за ходом выполнения проекта может быть реализована путем непосредственной замены в соответствующих таблицах проектных данных фактическими по мере поступления последних и автоматическом пересчете ключевых параметров.

• ⇐ Назад
• 1
• 234
• 5
• 6
• 7
• Далее ⇒