Научный журнал

Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований

ISSN 1996-3955

ИФ РИНЦ = 0,593

• Авторы
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова
• Литература

Медведев А.В. 1 Трусов А.Н. 1

---

1 Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова

В условиях высокой доступности статистической и аналитической информации экономической статистики регионов, актуальной остается разработка систем поддержки принятия решений (СППР) в сферах инвестиционного, производственного и финансового планирования деятельности экономических структур мезоуровня (регионов, отраслей, направлений экономической деятельности, корпораций и пр.), ориентированных на конечного пользователя – экономиста-аналитика, предпринимателя, бизнесмена. В работе обоснована актуальность и рассмотрен процесс автоматизации внесения цифровой информации из табличного редактора MSExcel в XML-файл оптимизационной финансово-аналитической системы при помощи Excel-надстроек. Акцентируется внимание на приложениях указанной задачи в ситуационных центрах экспертной поддержки принятия управленческих решений и других информационных системах. Представлена часть алгоритма автоматизированного занесения информации в программный продукт инвестиционного анализа. Описан процесс внесения информации в XML-файл с помощью Excel-надстроек, а также представлена структура таблицы входной информации.

Статья в формате PDF

2089 KB

автоматизация

автоматизированная информационная система

экономическое планирование

оптимизационный анализ

алгоритмизация

1. Горбунов М.А. Оптимизационный пакет прикладных программ «Карма» и его применение в задачах бизнес-планирования / М.А. Горбунов, А.В. Медведев, П.Н. Победаш, А.В. Смольянинов // Фундаментальные исследования. – 2015. – № 4. – С. 42–47.

2. Иванченко П.Ю. Математическое моделирование информационной и экономической безопасности на предприятиях малого и среднего бизнеса / П.Ю. Иванченко, Д.А. Кацуро, А.В. Медведев, А.Н. Трусов // Фундаментальные исследования. – 2013. – № 10(13). – С. 2860–2863.

3. Конструктор и решатель дискретных задач оптимального управления («Карма») / Программа для ЭВМ. Свидетельство о регистрации в Роспатенте №2 008614387 от 11.09.2008. Правообладатели: А.В. Медведев, П.Н. Победаш, А.В. Смольянинов, М.А. Горбунов.

4. Медведев А.В. Концепция оптимизационно-имитационного моделирования регионального социально-экономического развития / А.В. Медведев // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2013. – № 7. – С. 21–25.

5. Медведев А.В. Поддержка принятия решений при управлении экономикой региона. Монография. – Кемерово, КемГУ, 2011. – 106 c.

6. Медведев А.В. Математическая модель оценки инвестиционной привлекательности региона // Современные наукоемкие технологии. – 2013. – № 8–2. – С. 357–361.

7. Медведев А.В. Поддержка принятия решений при управлении экономикой региона. Монография / А.В. Медведев. – Кемеровский государственный университет. – Кемерово. – 2011. – 106 c.

8. Медведев А.В. Применение z-преобразования к исследованию многокритериальных линейных моделей регионального экономического развития. Монография. – Красноярск: Изд-во СибГАУ имени академика М.Ф. Решетнева. – 2008. – 228 с.

9. Трусов А.Н. Извлечение и обработка информации с сайтов экономической статистики / А.Н. Трусов, Д.А. Кацуро, П.Ю. Иванченко // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2013. – № 12. – С. 120–122.

10. Трусов А.Н. Разработка автоматизированной информационной системы для оптимизационного анализа экономических процессов / А.Н. Трусов, П.Ю. Иванченко, Д.А. Кацуро // Современные наукоемкие технологии. – 2014. – № 11. – С. 38–40.

В настоящее время уровень развития информационных технологий в сфере социально-экономического анализа позволяет осуществлять автоматизированную обработку информации в режиме реального времени. Решение соответствующего комплекса задач особенно востребовано при функционировании ситуационных центров экспертной поддержки принятия управленческих решений, используемых при анализе состояния, динамики развития территорий различного масштаба (стран, регионов, муниципальных образований и т.п.), производственных комплексов (предприятий, отраслей, направлений экономической деятельности и т.п.). Учитывая широкий круг встающих перед ситуационными центрами задач, программное обеспечение ситуационных центров должно быть сбалансировано по характеристикам адекватности используемых для описания социально-экономических процессов математических моделей и объемов входной информации, а также скорости обработки извлекаемой из моделей информации. В частности, ряд информационных процессов (занесение, обработка, анализ, визуализация и т.п.) должны осуществляться в реальном режиме времени. Последнее условие требует наличия математических моделей социально-экономических систем, имеющих ограниченный объем входной информации, эффективные алгоритмы ее обработки, а также удобный инструментарий визуализации входного контроля и результатов обработки и анализа информации. В условиях высокой доступности статистической и аналитической информации экономической статистики регионов, актуальной остается разработка систем поддержки принятия решений (СППР) в сферах инвестиционного, производственного и финансового планирования деятельности экономических структур мезоуровня (регионов, отраслей, направлений экономической деятельности, корпораций и пр.), ориентированных на конечного пользователя – экономиста-аналитика, предпринимателя, бизнесмена.

Для решения описанных задач ситуационных центров рассмотрим автоматизированную информационную систему [3], удовлетворяющую, на наш взгляд, описанным выше требованиям к программному обеспечению ситуационных центров. Указанный пакет, в частности, позволяет находить оптимальные распределения объемов производства, инвестиций, других финансовых ресурсов при анализе проектов регионального социально-экономического развития. За счет реализации в пакете решения стандартной математической задачи (многокритериальной задачи линейного программирования, МЗЛП) и наличия хорошо разработанного математического и численного инструментария (симплекс-метод, свертка критериев), указанный пакет является удачным IT-решением (многопараметрическим и многокритериальным), который в режиме реального времени позволяет проводить анализ любого проекта, представленного в форме задачи линейного программирования (оптимального управления), представляя собой, по сути, экспертную систему поддержки принятия решений (СППР), принципы работы и результаты применения которой в региональном аспекте освещены, в частности, в работах [1, 4-8]. Актуальным направлением совершенствования пакета является автоматизация занесения в него социально-экономической информации, что позволит конечному пользователю сократить временные затраты, ускорить и упростить анализ эффективности различных направлений экономической деятельности региона.

Общий алгоритм работы комплекса автоматизации представлен в работе [10], где проведен анализ всего процесса, включая как online-, так offline-решения. В данной работе рассматривается один из offline-алгоритмов автоматизированного заполнения XML-файла программной системы [3] из базы данных (таблицы) MS Excel (рис. 1).

Рис. 1. Схема переноса информации из Excel в XML-файл ППП [3]

В результате анализа возможных методов автоматизированного занесения информации в XML-файл и формирования готовых документов, с целью использования их в программном продукте [3], был выявлен следующий способ автоматизированного занесения информации на основе использования надстроек MS Excel. Надстройки – это встроенные программы, добавляющие в MS Excel дополнительные команды и возможности. В частности, надстройка «Пакет анализа» предоставляет в распоряжение пользователя набор инструментов анализа данных для проведения в пакете MS Excel сложного статистического или инженерного анализа. Для решения поставленных задач нами, в режиме «Надстройки», добавляется соответствующий пункт меню, а также автоматически создаются две папки – «Шаблоны» и «Документы». В папке «Шаблоны» предполагается хранение незаполненных XML-файлов математических моделей, необходимых для использования в программе [3]. В папке «Документы» аккумулируются файлы с уже заполненной необходимой информацией.

Изначально под каждую математическую модель подготавливаются шаблоны (рис. 2 и 3).

</authors></info><input_params><categories><category expert_mode_only="0"

grouptitle="Налоги" groupname="Налоги">

type="1">{___}</<parameters><parameter param_title="НДС" param_name="alf1"

type="1">{___}</parameter><parameter param_title="НИ" param_name="alf2"

type="1">{___}</parameter><parameter param_title="НП" param_name="alf3"

type="1">{___}</parameter><parameter param_title="СВ" param_name="alf4"

</parameter></parameters></category><category expert_mode_only="0" grouptitle="ФОТи

другие затраты" groupname="ФОТи другие затраты">

type="1">{___}</<parameters><parameter param_title="доля ФОТ от выручки"

param_name="bet"

type="1">{___}</parameter><parameter param_title="доля оборотов в общих затратах"

param_name="p"

Рис. 2. Фрагмент кода XML-файла ППП [3]

Рис. 3. Таблица с данными для ППП [3]

На рис. 2 представлен фрагмент кода математической модели, который используется в пакете [3] для расчетов. При этом заполненными являются не все поля данных. Предполагается, что информация для указанных полей будет автоматически извлекаться из базы данных в форме заранее подготовленного файла (рис. 3) MS Excel, с использованием инструмента Excel-надстроек, тем самым формируя необходимый для работы [2] XML-документ. Пример строки кода для изъятия информации из ячейки MS Excel может иметь вид: <parametertype= "0" param_name= "N" param_title= "Кол-во ОПФ 1-го вида"> {=D5} </parameter>.

На рис. 3 приведена таблица в редакторе Excel для занесения в нее информации с сайтов государственной статистики или других статистических и экспертных источников. Указанная таблица заполняется предварительно заказчиком – бизнесменом, аналитиком или органом государственного управления. Кроме того, таблица на рис. 3 может быть заполнена посредством процедуры синтаксического анализа сайтов, описание которой имеется в статье [9].

Таким образом, осуществляется возможность автоматического занесения информации в пакет [3], что позволяет подвергать региональный проект оптимизационному анализу как в online-, так и в offline-режимах. Это позволяет осуществлять сортировку региональных бизнес-проектов по их экономическому потенциалу, выявлять эффективные направления экономической деятельности региона с учетом условий и задач устойчивого развития, экономической безопасности [2], инвестиционной привлекательности [6] и т.п. Все это отличает построенную на основе пакета [3] СППР от большинства имеющихся на рынке аналитических систем инвестиционного анализа либо не являющихся оптимизационными, либо требующих внесения большого объема информации, либо излишне громоздких в использовании.

Библиографическая ссылка