Экспертная система — компьютерная система, использующая знания одного или нескольких экспертов, представленные в некотором формальном виде, а также логику принятия решения человеком-экспертом в трудно- или неформализуемых задачах. Экспертные системы способны в сложной ситуации (при недостатке времени, информации или опыта) дать квалифицированную консультацию (совет, подсказку), помогающую специалисту или менеджеру принять обоснованное решение.
Введение
1. Сущность экспертных систем и их преимущества
2. Применение экспертных систем
3. Сферы применения экспертных систем
4. Возможности использования компьютерных информационных систем
5. Экспертные системы в области оперативного и управленческого контроля
Заключение
Список литературы
Работа состоит из 1 файл
По дисциплине: «Информационные технологии управления»
Тема: «Использование экспертных систем в управлениии »
Преподаватель: Перова М.В.
- Возможности использования компьютерных информационных систем
- Экспертные системы в области оперативного и управленческого контроля
Экспертная система — компьютерная система, использующая знания одного или нескольких экспертов, представленные в некотором формальном виде, а также логику принятия решения человеком-экспертом в трудно- или неформализуемых задачах. Экспертные системы способны в сложной ситуации (при недостатке времени, информации или опыта) дать квалифицированную консультацию (совет, подсказку), помогающую специалисту или менеджеру принять обоснованное решение.
Самый нужный набор программ. Ищем, ставим, настраиваем с нуля.
Основная идея этих систем состоит в использовании знаний и опыта специалистов высокой квалификации в данной предметной области специалистами менее высокой квалификации в той же предметной области при решении возникающих перед ними проблем.
Преимущества экспертных систем перед человеком-экспертом:
— у них нет предубеждений и они устойчивы к различным помехам;
— они не делают поспешных выводов;
— эти системы выдают не первое нашедшееся, а оптимальное (по определенным критериям) решение;
— база знаний может быть очень и очень большой. Введенные 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.
- Сущность экспертных систем и их преимущества
Экспертные системы (ЭС) возникли как значительный практический результат в применении и развитии методов искусственного интеллекта (ИИ)- совокупности научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ.
Область ИИ имеет более чем сорокалетнюю историю развития. С самого начала в ней рассматривался ряд весьма сложных задач, которые, наряду с другими, и до сих пор являются предметом исследований: автоматические доказательства теорем, машинный перевод (автоматический перевод с одного естественного языка на другой), распознавание изображений и анализ сцен, планирование действий роботов, алгоритмы и стратегии игр.
8 инструментов в Excel, которыми каждый должен уметь пользоваться
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 отличии 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.
При создании ЭС возникает ряд затруднений. Это прежде всего связано с тем, что заказчик не всегда может точно сформулировать свои требования к разрабатываемой системе. Также возможно возникновение трудностей чисто психологического порядка: при создании базы знаний системы эксперт может препятствовать передаче своих знаний, опасаясь, что впоследствии его заменят “машиной”.
Но эти страхи не обоснованы, т. к. ЭС не способны обучаться, они не обладают здравым смыслом, интуицией. Но в настоящее время ведутся разработки экспертных систем, реализующих идею самообучения. Также ЭС неприменимы в больших предметных областях и в тех областях, где отсутствуют эксперты.
Экспертная система состоит из базы знаний (части системы, в которой содержатся факты), подсистемы вывода (множества правил, по которым осуществляется решение задачи), подсистемы объяснения, подсистемы приобретения знаний и диалогового процессора.
При построении подсистем вывода используют методы решения задач искусственного интеллекта.
Преимущества экспертных систем перед человеком-экспертом:
— у них нет предубеждений и они устойчивы к различным помехам;
— они не делают поспешных выводов;
— эти системы выдают не первое нашедшееся, а оптимальное (по определенным критериям) решение;
— база знаний может быть очень и очень большой. Введенные 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.
«. первые работы, посвященные экспертным оценкам, появились в бывшем СССР в конце 60-х гг. Одним из первых, осознавших перспективность и значимость технологий экспертного оценивания, был В.М. Глушков — известный ученый в области кибернетики.
После того как были разработаны первые технологии экспертного оценивания и получены с их помощью первые серьезные результаты, возможности их практического использования преувеличивались. И по сей день заблуждения такого рода среди специалистов не редкость.
По инициативе высшего руководства страны в начале 70-х была проведена серия экспериментов для проверки реальных возможностей практического использования методов экспертного оценивания. В качестве объектов для экспертиз были предложены перспективы развития ситуации на Ближнем Востоке область химических разработок и др. Результаты оказались не удовлетворительными, что впоследствии отрицательно сказалось на развитии методов экспертного оценивания в стране.
Необходимо правильно понимать реальные возможности их использования. Безусловно, далеко не все существующие проблемы могут быть решены с помощью экспертных оценок. Хотя корректное использование экспертных технологий во многих случаях остается единственным реальным способом подготовки и принятия обоснованных управленческих решений».
2. Применение экспертных систем
Экспертные системы (ЭС) — это яркое и быстро прогрессирующее направление в области искусственного интеллекта (ИИ). Причиной повышенного интереса, который ЭС вызывают к себе на протяжении всего своего существования является возможность их применения к решению задач из самых различных областей человеческой деятельности. Пожалуй, не найдется такой проблемной области, в которой не было бы создано ни одной ЭС или по крайней мере, такие попытки не предпринимались бы.
ЭС — это набор программ или программное обеспечение, которое выполняет функции эксперта при решении какой-либо задачи в области его компетенции.
ЭС, как и эксперт-человек, в процессе своей работы оперирует со знаниями.
Знания о предметной области, необходимые для работы ЭС, определенным образом формализованы и представлены в памяти ЭВМ в виде базы знаний, которая может изменяться и дополняться в процессе развития системы.
ЭС выдают советы, проводят анализ, выполняют классификацию, дают консультации и ставят диагноз. Они ориентированы на решение задач, обычно требующих проведения экспертизы человеком-специалистом. В отличие от машинных программ, использующий процедурный анализ, ЭС решают задачи в узкой предметной области (конкретной области экспертизы)на основе дедуктивных рассуждений. Такие системы часто оказываются способными найти решение задач, которые неструктурированны и плохо определены. Они справляются с отсутствием структурированности путем привлечения эвристик, т. е. правил, взятых “с потолка”, что может быть полезным в тех системах, когда недостаток необходимых знаний или времени исключает возможность проведения полного анализа.
Главное достоинство ЭС — возможность накапливать знания, сохранять их длительное время, обновлять и тем самым обеспечивать относительную независимость конкретной организации от наличия в ней квалифицированных специалистов. Накопление знаний позволяет повышать квалификацию специалистов, работающих на предприятии, используя наилучшие, проверенные решения.
Практическое применение искусственного интеллекта на машиностроительных предприятиях и в экономике основано на ЭС, позволяющих повысить качество и сохранить время принятия решений, а также способствующих росту эффективности работы и повышению квалификации специалистов.
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 (или эвристики), по которым решаются проблемы в конкретной предметной области, хранятся в базе знаний. Проблемы ставятся перед системой в виде совокупности фактов, описывающих некоторую ситуацию, и система с помощью базы знаний пытается вывести заключение из этих 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, усвоение 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:
— Структурированные знания — статические знания о предметной области. После того как эти знания выявлены, они уже не изменяются.
— Структурированные динамические знания- изменяемые знания о предметной области. Они обновляются по мере выявления новой информации.
— 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.
3. Сферы применения экспертных систем
Области применения систем, основанных на знаниях, могут быть сгруппированы в несколько основных классов: медицинская диагностика, контроль и управление, диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах, обучение.
а) Медицинская диагностика.
Диагностические системы используются для установления связи между нарушениями деятельности организма и их возможными причинами. Наиболее известна диагностическая система MYCIN, которая предназначена для диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите и бактериальных инфекциях. Ее первая версия была разработана в Стенфордском университете в середине 70-х годов. В настоящее время эта система ставит диагноз на уровне врача-специалиста. Она имеет расширенную базу знаний, благодаря чему может применяться и в других областях медицины.
Прогнозирующие системы предсказывают возможные результаты или события на основе данных о текущем состоянии объекта. Программная система
“Завоевание Уолл-стрита” может проанализировать конъюнктуру рынка и с помощью статистических методов алгоритмов разработать для вас план капиталовложений на перспективу. Она не относится к числу систем, основанных на знаниях, поскольку использует процедуры и алгоритмы традиционного программирования. Хотя пока еще отсутствуют ЭС, которые способны за счет своей информации о конъюнктуре рынка помочь вам увеличить капитал, прогнозирующие системы уже сегодня могут предсказывать погоду, урожайность и поток пассажиров. Даже на персональном компьютере, установив простую систему, основанную на знаниях, вы можете получить местный прогноз погоды.
Источник: www.freepapers.ru
Экспертные системы и системы поддержки принятия решений, моделирования и прогнозирования в коммерческой деятельности
Экспертные системы (ЭС) возникли как значительный практический результат в применении и развитии методов искусственного интеллекта – совокупности научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального характера с использованием ЭВМ.
Область искусственного интеллекта имеет более чем сорокалетнюю историю развития. С самого начала в ней рассматривался ряд весьма сложных задач, которые, наряду с другими, и до сих пор являются предметом исследований: автоматические доказательства теорем, машинный перевод, распознавание изображений и анализ сцен, планирование действий роботов, алгоритмы и стратегии игр.
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.
При создании ЭС возникает ряд затруднений. Это, прежде всего, связано с тем, что заказчик не всегда может точно сформулировать свои требования к разрабатываемой системе.
Также возможно возникновение трудностей чисто психологического порядка: при создании базы знаний системы эксперт может препятствовать передаче своих знаний, опасаясь, что впоследствии его заменят «машиной «. Но эти страхи не обоснованы, т.к. ЭС не способны обучаться, они не обладают здравым смыслом, интуицией. Но в настоящее время ведутся разработки ЭС, реализующих идею самообучения. Также ЭС неприменимы в больших предметных областях и в тех областях, где отсутствуют эксперты.
Экспертная система состоит из базы знаний (части системы, в которой содержатся факты), подсистемы вывода (множества правил, по которым осуществляется решение задачи), подсистемы объяснения, подсистемы приобретения знаний и диалогового процессора.
Экспертные системы – это яркое и быстро прогрессирующее направление в области искусственного интеллекта (ИИ). Причиной повышенного интереса, который ЭС вызывают к себе на протяжении всего своего существования является возможность их применения к решению задач из самых различных областей человеческой деятельности.
ЭС- это набор программ или программное обеспечение, которое выполняет функции эксперта при решении какой-либо задачи в области его компетенции. ЭС, как и эксперт-человек, в процессе своей работы оперирует со знаниями.
ЭС выдают советы, проводят анализ, выполняют классификацию, дают консультации и ставят диагноз. ЭС решают задачи в узкой конкретной области на основе дедуктивных рассуждений.
Главное достоинство ЭС – возможность накапливать знания, сохранять их длительное время, обновлять и тем самым обеспечивать относительную независимость конкретной организации от наличия квалифицированных специалистов.
Источник: comptech55.ru
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.
3.6 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.
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.
Для успешной работы Российского маркет-мейкера необходимо решение ряда проблем. Во-первых, недостаток информации остается одним из главных препятствий для нормального развития фондового рынка, поэтому необходимы информационная прозрачность компании и создание стимулов для раскрытия информации о себе. Во-вторых, слабость инфраструктуры рынка и законодательной базы существенно повышает риск работы маркет-мейкера на рынке акций. В-третьих, в отличие от западного фондового рынка, где большая часть сделок заключается в автоматическом режиме, у нас отсутствует хорошая техническая база. В-четвертых участились случаи мошенничества на рынке, что также связано со слабым решением технических вопросов.
Наиболее активно развитие РЦБ началось с 1993 года, с расширением видов ценных бумаг, ростом их объемов, появлением новых учреждений на РЦБ.
Первоначально участники торгов (банки, инвестиционные, брокерские и финансовые компании) в ходе торговой сессии могли находиться только за терминалами локальной сети на вычислительном центре ММВБ. В результате развития рынка и расширения географии торгов была создана широкомасштабная в рамках страны финансовая сеть ММВБ, позволяющая проводить торговые операции не только в Москве, но и на удаленных торговых площадках в режиме реального времени. При этом была обеспечена минимизация задержки при удаленном подключении к торгово-депозитарной системе ММВБ, обеспечивающая равные возможности участников торгов.
Расчетную систему срочного рынка ММВБ составляют:
• Расчетный банк, функции которого выполняет Центральный банк РФ;
• Система электронных расчетов (СЭР);
СЭР построена по принципу звезды с центральным вычислительным центром на ММВБ и рабочими местами, установленными в офисах участников расчетов. Рабочие места позволяют формировать платежные поручения в электронной форме, передавать их в вычислительный центр и получать из него выписки по счетам.
На ММВБ разработано автоматизированное рабочее место (АРМ) риск-менеджера, позволяющее наблюдать за ходом торгов и позициями участников в реальном режиме времени. В частности, АРМ позволяет проверять позиции участников на соответствие лимитам.
Разработано программное обеспечение для мониторинга глобального риска ММВБ, для чего имеются специальные процедуры, позволяющие оценить качество депозитарного маржирования и риск ММВБ в целом.
Участник торгов (трейдер) имеет возможность:
• получать постоянно обновляемую биржевую информацию;
• оперативно выставлять (снимать) заявки в торговую систему с рабочего терминала инвестора в режиме реального времени, а для инвестиционной компании — вести торги от имени нескольких инвесторов с одного терминала;
• формировать и печатать отчетные документы в любой момент текущей торговой сессии и за любой архивный день;
• вести автоматический расчет доходности последней сделки, доходности покупки/продажи по наилучшей цене в текущий момент времени, доходности по максимальной/минимальной ценам сделки и заявки с начала торговой сессии.;
• с определенной периодичностью выставлять заявку в систему ММВБ до совершения сделки или отмены ее инвестором;
• вести справочники ценных бумаг и клиентов;
• выставлять заявки из заранее подготовленного справочника заявок и многое другое.
Уже в настоящее время участникам Российского фондового рынка доступны услуги многих компьютерных глобальных сетей, таких, как Relcom, Internet, Bitnet, SprintNet. Используя возможности телеконференций, Российские организации могут направлять объявления об эмиссии и предложения купли-продажи различных ценных бумаг. Абоненты системы включают три группы пользователей:
• сотрудники ММВБ, управляющие ходом торгов;
• трейдеры (маркет-мейкеры), принимающие участие в торгах;
• другие специалисты, получающие биржевую информацию.
Защита от несанкционированного доступа в систему обеспечивается за счет использования процедур идентификации пользователя при входе в нее, разграничения полномочий абонентов, программно-реализованного шифрования данных при вводе, передаче и получении электронной подписи.
Расчеты между участниками ММВБ осуществляются путем передачи и приема электронных документов. Они представляют собой совокупность данных в машинной форме, которые создаются, обрабатываются и хранятся в памяти ЭВМ и передаются по телефонным каналам связи.
Электронные документы на перевод денежных средств, акций и облигаций, генерируемые системой торгов на ММВБ, считаются аутентичными бухгалтерским документом, используемым в соответствии с нормативными актами Банка России и являются основанием для осуществления бухгалтерских записей. Для целей бухгалтерского учета могут создаваться бумажные копии электронных документов.
Электронные документы заверяются электронной подписью, которая обеспечивает идентификацию отправителей документов и защиту от несанкционированного создания и модификации документов. Первичным электронным документом, на основании которого осуществляется списание и зачисление средств на счета участников, является электронное платежное поручение. При осуществлении расчетов участникам представляются следующие вторичные электронные документы: выписка по счету участника после каждой операции по его корреспондентскому счету; сводная выписка по счету участника на конец каждого рабочего дня, уведомление о невозможности использования заказанной операции с указанием причины.
Источник: infopedia.su