Контроль переноса данных на перфокарты или перфоленту может осуществляться двумя способами методом верификации и счетным методом.
Перспективным методом подготовки данных на магнитных носителях является использование терминальных средств (монитор с клавиатурой) для ввода информации в ЭВМ по каналам связи. В этом случае применяется контроль методом верификации и методы программно-логического контроля.
Метод верификации с применением контрольников основан на повторении работы, выполненной оператором. При наличии ошибки в перфокарте контрольник подает сигнал и тормозит продвижение перфокарты с ошибкой. Получив сигнал, оператор сверяет цифру, написанную в первичном документе, с цифрой, пробитой оператором в данной колонке, после чего делается исправление в карте.
Наличие второго требования исключает возможность применения метода верификации, который обеспечивает только контроль подготовки промежуточного носителя и никоим образом не контролирует правильность ввода информации с промежуточного носителя в память ЭВМ.
Примечание. В таблице приведены зоны адекватности VoR-моделей, применяемые в методе верификации путем тестирования по историческим данным, а также надбавки к минимальному множителю для расчета размера капитала, соответствующие количеству случаев превышения. Границы зон определены на основе значений накопленной вероятности k или менее случаев превышений из 250 независимых наблюдений для адекватной модели с доверительным интервалом 99% (р = 1%).
С технической точки зрения подход Базельского комитета на основе внутренних моделей уже во время его разработки встретил ряд серьезных замечаний со стороны банковского сообщества. В частности, критики указывали на то, что минимальное значение коэффициента для расчета размера собственного капитала, равное 3, не имеет строгого научного обоснования и для многих банков является неоправданно завышенным. Метод верификации VoR-моделей по историческим данным отличается простотой и достаточно высокой эффективностью, однако он тоже не является безупречным. Так, экстремальный характер 99-й процентили делает оценку ее значения менее надежной по сравнению с процентами меньших порядков, что может влиять на достоверность выводов об адекватности модели. Кроме того, трудности возникают при сравнении прогнозных оценок VaR, рассчитанных для неизменной структуры портфеля на начало периода, и реальных прибылей и убытков, являющихся также и результатом изменений состава и структуры портфеля на протяжении горизонта прогнозирования.
В процессе разработки экономических прогнозов практика выступает как критерий истины на всех стадиях прогнозирования при выборе адекватных исследуемому объекту методов прогнозирования при отборе исходной информации, характеризующей прогнозируемый объект при производстве прогноза и его последующей верификации и т.д.
С одной стороны, долгое время утверждалось, что бухгалтерский учет, будучи ориентированным на практику, формируется под давлением практических обстоятельств. Такая зависимость, однако, привела к появлению множества несогласованных и взаимно противоречивых правил. С другой стороны, нельзя упрекнуть принятые правила в отсутствии теоретической основы, так как каждый из широчайшего спектра альтернативных методов учета, применяемых на практике, имеет под собой особую теорию или взгляд на вещи, стимулировавшие его разработку. Фактическое положение бухгалтерского учета характеризуется, таким образом, не нехваткой теорий, а наличием огромного количества неявно выраженных или неполных теорий. В действительности бухгалтерскому учету недостает последовательной теории, с помощью которой можно было бы оценивать уже установившиеся, недавно возникшие и пока только предлагаемые методы бухгалтерского учета. Между теорией и практикой бухгалтерского учета определенно существует взаимосвязь. Теории учета возникают в связи с необходимостью дать разумное объяснение тому, что делают или собираются делать бухгалтеры.
Специфика процесса прогнозирования состоит в том, что о его достоверности можно говорить объективно только после осуществления прогноза. Отсюда вытекает необходимость повышения достоверности прогнозов в процессе верификации, позволяющей использовать различные способы (математические методы) и источники информации при прогнозировании, а также путем осуществления других мероприятий, обеспечивающих большую точность и надежность результатов. Исходя из этого предлагается использовать следующую методику прогнозирования потребности в массовых светлых нефтепродуктах.
Для повышения надежности прогноза потребности в нефтепродуктах по управлению в целом и определения границ его достоверности на всех этапах прогнозирования предусматривается проведение верификации.
Задавайте вопросы нашему консультанту, он ждет вас внизу экрана и всегда онлайн специально для Вас. Не стесняемся, мы работаем совершенно бесплатно!!!
Также оказываем консультации по телефону: 8 (800) 600-76-83, звонок по России бесплатный!
При верификации принимаются в расчет не все частные прогнозы, а только те из них, которые удовлетворяют требованиям статистической надежности, дают наименьшую ошибку аппроксимации, подтверждаются проверкой ретроспективным методом и дают результаты, близкие к фактическим значениям за последний год ретроспективного периода. Для облегчения проведения расчетов по алгоритму на каждом этапе прогнозирования (кратко-, средне- и долгосрочный прогнозы) составляются подсобные таблицы по форме 010107.
Выявление приоритетных направлений производится методом экспертных оценок. Верификация прогноза также осуществляется методом экспертных оценок. В перспективе предполагается верификацию производить каким-либо методом из группы формально-логических, в частности путем анализа рефератов отчетов о выполненных фундаментальных НИР. Суть его заключается в качественном и количественном анализе рефератов фундаментальных НИР в прогнозируемой области науки. Количественный анализ позволяет составить представление о задействованном научном потенциале.
Общий недостаток методов исключения тенденции заключается в том, что эти методы предполагают некоторую модификацию модели вследствие либо замены переменных, либо добавления в эту модель фактора времени. Однако большая часть соотношений, постулируемых экономической теорией, верификацией которых занимается эконометрика, сформулирована в терминах уровней временных рядов, а не их последовательных разностей или отклонений от трендов и предполагает измерение взаимосвязи переменных без включения в модель каких-либо дополнительных факторов (например, переменной времени).
В последние годы эконометрические методы, разработанные для построения и анализа моделей авторегрессии и моделей с распределенным лагом, широко используются для эмпирической верификации макроэкономических моделей, в которых учитываются ожидания экономических агентов относительно значений экономических показателей, включенных в модель, в момент времени.
Подбор функций (моделей тренда), их использование и верификация результатов осуществляются известными методами математической статистики. Наиболее широкое применение при прогнозировании электропотребления нашли линейная, экспоненциальная и логистическая модели трендов, т.е. функции электропотребления от параметра времени. Для линейной зависимости характерны снижающиеся темпы роста электропотребления, для экспоненциальной - постоянные, а для логистической - переменные. Метод экстраполяции применяется главным образом для краткосрочного прогнозирования.
Внедрение и верификация процесса или метода
Построение дерева целей осуществляется, как правило, с использованием метода экспертных оценок. Экспертные оценки — это заключение специалистов по какому-либо вопросу или объекту. Объективный характер эти оценки приобретают благодаря соответствующей процедуре отбора экспертов, получения экспертной информации, обработки ее и верификации (т. е. оценки достоверности) результатов экспертизы.
Предпочтительным является метод двойного ввода верификации и его всегда следует применять, если позволяет быстродействие ЭВМ, которое рекомендуется выбирать с учетом возможности применения данного метода. Для любой автоматизируемой задачи МО наряду с уровнем автоматизации и ее эффективностью следует обосновывать по данным, приведенным на с. 70 и 79, достоверность контроля, без чего преимущества автоматизации нельзя считать реализованными.
1) частный случай верификации типового представления объекта исследования экспертом — специалистом в областях бухгалтерского учета и экономического анализа;
2) совокупность специальных методов экономического исследования системы управления юридическим лицом;
3) относительно (внешний или внутренний аудит) независимое исследование финансовых отчетов или относящейся к ним финансовой информации об объекте для подтверждения их достоверности;
4) метод инверсной (на основе, ретроспективного анализа данных бухгалтерского учета) верификации текущей деятельности предприятия с целью получения заключения о правильности модели и системы бухгалтерского учета, достоверности используемой информации;
5) метод разработки решений по улучшению деятельности предприятия, повышению эффективности бухгалтерского учета на предприятии (В.В. Глущенко, И.И. Глущенко).
Другой, более точный, но и более дорогостоящий метод определения функций и задач в области управления персоналом — фиксация их перечня и затрачиваемого времени посредством наблюдения за работой менеджеров. Этот метод предполагает наличие специально подготовленных профессионалов-наблюдателей и изучение деятельности многих менеджеров он требует больших финансовых и временных затрат. Поэтому данный метод используется достаточно редко и обычно в целях верификации и уточнения отдельных функций.
Верификация может быть определена как установление приемлемости или истинности теории. Разумеется, все теории должны обладать свойством логической непротиворечивости. Способ проверки зависит от сути теории, которая проверяется. Нормативные теории проверяются одним методом, позитивные — другим.
Аудитор должен оформить в ходе работы документ о проверяемом экономическом субъекте:
1) обеспечение КОД техническими средствами;
2) программное обеспечение. КОД (составляется краткая характеристика, в частности кем разработано, когда внедрено программное обеспечение КОД, частота и метод обновления);
3) технологическое обеспечение (ввод данных, их верификация и т. д.) и др.
Использование метода верификации (дублирования) предполагает повторное выполнение работы теми же методами и средствами с последующим сравнением результатов. Сущность счетного метода контроля заключается в том, что предварительно на клавишных вычислительных машинах подсчитываются по документо строке или столбцу контрольные суммы в первичном документе и проставляются в нем. Контрольные суммы переносятся на перфокарты или перфоленту вместе с остальной информацией. Сравнение известной контрольной суммы и числа, которое будет получено по данным, занесенным на перфокарты или перфоленту, позволит определить достоверность операции подготовки данных.
Контроль числовой информации. Для контроля числовой информации иногда рекомендуется метод верификации. Суть его в двукратном наборе на клавиатуре одних и тех же данных. Первый набор производится на клавиатуре перфоратора, при этом готовится перфоноситель (производится перфорация). Затем перфоноситель переносится на контрольные (его иногда называют верификатором) и на его клавиатуре производят повторный набор той же информации. Если обнаружена ошибка (несовпадение отперфорированной и повторно на-28.
Верификация модели расчета VaR может проводиться по различным статистическим критериям, в том числе таким, как частота превышений убытками величин VaR, независимость превышений, независимость приращений (прибылей/убытков равномерность распределения квантилей, общая адекватность модели.
Регулярная оценка адекватности модели путем тестирования по историческим данным (ba fetesting) представляет собой наиболее известный способ вер фиксации VaR-моделей, получивший официальный статус с принятием стран ми Группы 10 подхода на основе внутренних моделей. Стандартная метода Базельского комитета предусматривает, что банки, использующие VaR-моде для расчета размера резервируемого капитала, обязаны ежеквартально проводить тестирование моделей по историческим данным для оценки ее адекватности, основанное на сравнении дневной прогнозной величины VaR с фактическими изменениями стоимости портфеля для каждого дня за последние 2i дней торгов. В зависимости от количества превышений убытками величины VaR орган надзора может увеличивать требования к достаточности капитала, что фактически является формой калибровки моделей, занижающих риск существуют и более сложные методы верификации, такие как критерии согласия А-квадрат и Колмогорова-Смирнова (проверка реального распределения доходностей на соответствие нормальному закону), критерий Купера, проверка на независимость случаев превышения убытками величины VaR и др.
Степень объективности учета по методу СРР практически такая же, как по методу НСА, если не брать во внимание выбор индекса. Возможность верификации также аналогична. В результате применения этого метода поддерживается покупательная способность капитала, а не финансовый, или номинальный, капитал. Показатель прибыли несколько лучше отражает экономическую эффективность деятельности предприятия, чем в модели учета по себестоимости, так как в рамках СРР предпринимается попытка измерять прибыль таким образом, чтобы она представляла собой максимальную сумму средств, которую можно было бы использовать (распределить), не уменьшив покупательную способность фирмы к концу периода по сравнению с началом. Однако для конкретных видов активов скорректированная оценка может точно не отражать их текущей стоимости.
С одной стороны, да — именно практика, как известно, и служит мерилом теории. Только те теоретические постулаты являются справедливыми, которые выдерживают проверку на соответствие действительности — как сказали бы философы — на соответствие принципу верификации (установление достоверности опытным путем французское verifi ation — от латинских verus — истинный и fa ere — делать). С этой точки зрения, двойная запись, как завоевавшая всемирное распространение, не имеет конкурентов эмпирическая проверка в отделах бухгалтерского учета подавляющего большинства предприятий мгновенно выявит ведение учета именно по двойной системе, что, казалось бы, и должно свидетельствовать об объективной исторической победе данной методы.
В общем виде процесс прогнозирования потребности народного хозяйства в автобензине и дизельном топливе на уровне территориального управления, начиная с постановки задачи и кончая выдачей прогноза и его допусков, может быть представлен блок-схемой, состоящей из 26 отдельных блоков, каждый из которых обозначает либо этап в процессе производства прогноза, либо характер используемых средств. Блоки 1—6 характеризуют предпрогнозный этап блоки 7—11 — информационную базу, на которой основывается весь процесс производства прогноза. Блок 12 соответствует формированию информационных массивов на основании данных первых 11 блоков. Блоки 13—15 отражают основные характеристики объектов прогноза. Предварительный анализ завершается операциями блока 16, на основании которого производится выбор методов прогнозирования. Результатом применения методов прогнозирования к объекту прогноза с использованием ЭВМ являются отдельные прогнозы и синтез прогнозных моделей. Оценка достоверности прогнозных моделей осуществляется путем их верификации. Заканчивается прогнозирование составлением доклада и рекомендациями для прогнозирования потребности на следующем этапе.
Обогащение методологии формализованными методами позволяет на деле реализовать принцип верифицируемости.
Чтобы оценить проблему, создаваемую мыслящими участниками, необходимо более внимательно рассмотреть, как функционирует научный метод. С этой целью я обращаюсь к схематическому описанию научного метода, предложенному Карлом Поппером и описываемому в научной терминологии как "дедуктивно-нормологическая" модель, или модель "D-N". Как и всякая модель, она является упрощенной и идеализированной версией более сложной реальности, но именно в силу того, что она проста и элегантна, она прекрасно соответствует моим целям. Модель построена на утверждениях трех типов конкретные исходные условия, конкретные конечные условия и универсально верные обобщения. Комбинируя некоторый набор обобщений с известными исходными условиями, мы получаем прогнозы комбинируя этот набор с известными конечными условиями, мы получаем объяснения сопоставление известных исходных условий с известными конечными условиями дает возможность подвергнуть тестированию соответствующие обобщения. Как можно заметить, существует симметрия между прогнозами и объяснениями их можно логически поменять местами. С тестированием иначе, поскольку никакой объем тестирования не может доказать, что обобщение универсально истинно. Возможна лишь фальсификация научных теорий, верификация же — невозможна. Асимметрия между фальсификацией и верификацией наряду с симметрией между прогнозом и объяснением — таковы две основные характеристики схемы Поппера.
Имитационные (численные) методы решения моделей [numeri al simulation methods] — последовательное преобразование предварительно подготовленных численных значений исследуемых величин до получения искомого значения и его верификации. В частности, к ним относятся численные методы оптимизации. Ср. Аналитические методы решения моделей.
Таким образом, М.и. экономических процессов — это, по существу, эксперимент, но не в реальных, а в искусственных условиях. Разрабатываются методы планирования эксперимента, проверки имитационной модели, анализа функции отклика и т.д.
При таблично-автоматизированной форме учета применяются различные методы исправления ошибок дополнительных записей, корректирующих кодов, сопоставления, верификации, контрольных сумм, повтора, балансовый и др. О методе дополнительных записей говорилось ранее. Метод корректирующих кодов применяется при регистрации, перфорации и при вводе с перфоносителя. Суть его в том, что для признанных реквизитов подсчитывается по определенному алгоритму контрольный разряд и сравнивается с таким же разрядом, зарегистрированным на носителе.
Экономико-математические модели, приложение метода математического моделирования к описанию экономия, процессов и явлений. Под моделированием понимается создание некоторого образа исследуемого или испытуемого объекта. Большое распространение в технике получили физические модели объектов, которые отличаются меньшими размерами, но сохраняют интересующие исследователя свойства испытуемого объекта. Физическая теория подобия указывает правила построения таких моделей. Свод правил делает возможным верифицировать модель, т. е. дать представление об её соответствии исследуемому объекту. Математические модель исследуемого явления или процесса — описание объекта с помощью набора символов и операций, принятых в математике. Основным критерием верификации математические модели служит экспериментальное сравнение результатов расчётов с данными наблюдении. Сравнение выполняется методами количеств, н качеств, анализа. История возникновения и развития различных типов Э.-м. м. тесно связана с развитием экономических идей и представлений.
Выбор аналитической формы диктуется прежде всего теоретическими соображениями, которые должны явно (или даже неявно) учитывать особенности взаимосвязей между конкретными ресурсами (в случае микроэкономического уровня) или экономических закономерностей (в случае макроэкономического уровня), особенности реальных или экспертных данных, преобразуемых в параметры ПФ (т.е. особенности параметризации). На спецификацию и параметризацию в процессе совершенствования ПФ оказывают влияние результаты верификации ПФ. Отметим здесь, что оценка параметров ПФ обычно проводится с помощью метода наименьших квадратов.
Для этого могут быть использованы проверки трех видов. При проверке первого вида следует проверить не будет ли модель давать просто абсурдные ответы. Второй метод оценки адекватности модели называется верификацией. Верификация имитационной модели - проверка соответствия ее поведения предположениям экспериментатора. Это первый этап действительной подготовки к имитационному эксперименту. Подбираются некоторые исходные данные, для которых могут быть представлены результаты просчета. Если окажется, что ЭВМ выдает данные, противоречащие тем, которые ожидались при формировании модели, значит, модель неверна. В обратном случае переходят к следующему этапу проверки работоспособности модели - ее валидации.
Наконец, при оценке операционного риска в масштабе всего банка необходимо принимать во внимание особенности внешней среды и наличие системы внутреннего контроля, которые могут оказать влияние на подверженное банка операционному риску. Такие факторы могут учитываться в качестве m правок при определении требований к капиталу, если банк обоснует методы их выбора, относительного ранжирования и оценки их влияния на показатель риска. Желательно (хотя и не всегда возможно), чтобы эти факторы были количественно измеримыми, что позволило бы проводить их верификацию.
Статью подготовила доцент кафедры социально-гуманитарных дисциплин Волгушева Алла Александровна. 
