МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИИ Федеральное государственное образовательное автономное учреждение высшего профессионального образования Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»
Институт информационных технологий и автоматизированных систем управления
Отчёт по летней практике
Выполнил: студент 3 курса группы МИ-11-1 Цаплин Кирилл Принял: Кривоножко Владимир Егорович.
Москва 2014 г.
Подготовка.
В самом начале перед основной работой мне нужно было получить начальные знания по изучаемой предметной области. Во-первых, мною было прослушана лекция о введение в анализ деятельности социально экономических систем. Именно эта лекция и стала причиной по которой я решил продолжать свою работу именно в данной сфере деятельности. Эта лекция дала мне начальную информацию, показала, как именно можно производить оценку эффективности предприятий, оценить эффективность одного предприятия относительно другого. Также я узнал, что все расчёты эффективности проводятся с помощью специальной программы, разработанной на нашей кафедре, также увидел, как именно нужно работать с этой программой, как с помощью этой программы можно проводить расчёты. Далее я прочитал книгу «Анализ деятельности социально-экономических систем» эта книга содержала много информации по изучаемой мною теме и ответила на возникшие у меня вопросы.
Выбор темы.
После подготовки я должен был выбрать тему по которой буду проводить исследования. Со своим научным руководителем я обсудил темы которые я могу выбрать и продолжать. И в итоге меня действительно заинтересовала тема финансов. Окончательно я выбрал тему расчёт анализа эффективности среди банков представленных в Москве и Московской области.
3. Сбор информации.
Мною была произведена работа по поиску данных которые легли в основу моего будущего исследования. Было найдено достаточное количество показателей характеризующих деятельность банков. Эти полученные данные представляли из себя показатели деятельности банка - достаточность капитала, ликвидность и прибыльность банка, выражаемые в относительных единицах к активам банкам и т.д.
4.Модель которую мы используем.
Для определения эффективности могут использоваться разные модели подсчёта эффективности. Я решил изучить модель оценки DEA.Самым же главным достоинством этой модели является то что не нужно абстрактно задавать вес определённым параметрам. Во многих других моделях вес (значимость параметра) задаётся самим исследователем. Таким образом, ключевым недостатком таких моделей является субъективность. Действительно, объяснить, почему мы предпочитаем тот или иной критерий другому, сложно. Метод Data Envelopment Analysis (DEA) помогает преодолеть указанные ограничения. Изначально он предназначался для оценки результативности некоммерческих организаций, не ставящих своей задачей получение прибыли. Впервые метод был использован в США для анализа деятельности учреждений образования, здравоохранения и военной службы. Его основополагающие принципы были описаны в статье "Measuring the Efficiency of Decision Making Units", совместно подготовленной А. Чарнзом (A. Charnes), В. Купером (W. W. Cooper) и Э. Роудсом (E. Rhodes) в 1978 году.
Основная идея модели DEA заключается в том, что эффективность любой организации можно представить в виде отношения всех результатов ко всем затраченным ресурсам. Как и при построении рейтингов, предполагается, что каждый критерий имеет свой «вес», при этом специально назначать его не требуется — эти «веса» определяются внутри модели путем решения оптимизационной задачи.
На основе решения этой задачи дробно-линейного программирования балл эффективности каждой организации рассчитывается относительно других в выборке, которые определяют границу эффективности, при этом эта граница эффективности не одинакова для применительно к общеобразовательным учреждениям в качестве ресурсов могут выступать расходы на научную деятельность, фонд оплаты труда или совокупные издержки. В качестве результатов — численность выпускников, обладателей ученых степеней, защитившихся в данном университете, число публикаций и патентов. Как и при построении рейтингов, предполагается, что каждый критерий имеет свой «вес», при этом специально назначать его не требуется — эти «веса» определяются внутри модели путем решения оптимизационной задачи.