CC BY
59
Актуальные проблемы авиации и космонавтики - 2014. Информационные технологии
свои минусы и от них никуда не деться. Первым, пожалуй, достаточно убедительным минусом будет являться то, что многие руководители получают электронно-цифровую подпись на свое имя, но, как правило, сами не работают на электронных площадках, вследствие чего копируют ее своим сотрудникам. Соответственно, документы подписанные подписью руководителя обладает полной юридической силой, то есть именно руководитель несет полную ответственность за документ и действия, которые совершаются с помощью этой подписи [2].
Вторым, и наиболее важным минусом является правовая проблема использования электронно-цифровой подписи. К недостаткам закона относят не соответствие основным принципам, реализуемым в иностранном законодательстве и международном праве при осуществлении правового регулирования электронных подписей, таким как «технологическая нейтральность» законодательства, правовое признание различных видов электронной подписи, недостаточна сфера регулирования закона, из нее исключены отношения, не являющиеся гражданско-правовыми сделками, не допускается ЭЦП юридических лиц. Приходится делать вывод, что законодательная и юридическая стороны лишь на пути к становлению.
Также еще одним весомым по нашему мнению недостатком является дороговизна электронно-цифровой подписи. Как уже было оговорено выше, в торгах могут принимать участие юридические лица, ИП, негосударственные юридические лица, ИП, а также физические лица, при этом обязательным условием является владение подписью. Но не каждый может позволить себе подпись. Обычно цена на ЭЦП варьирует от 2-10 тысяч рублей. Это достаточно большой минус.
Указанные выше недостатки, при всем преимуществе электронно-цифровых подписей, бесспорно, тормозят процесс широкого внедрения и использования их в условиях бурного экономического развития, в частности в электронных торгах.
Впрочем, как мне кажется, мы находимся на пороге того, когда электронная цифровая подпись полностью заменит нам обычную ручную подпись. Многие специалисты сходятся к мнению, что у ЭЦП есть большие перспективы в будущем. А технологии электронного аукциона будут использоваться во всех областях, где продавец и покупатель взаимодействуют под контролем государства. Дальнейшее развитие электронной коммерции делает актуальным изучение системы электронных торгов, являющихся распространенным способом заключения договоров в сети Интернет, определения тенденций ее развития и основных направлений модернизации. Соответственно, особое значение приобретает технологических и законодательных основ использования электронной подписи, наличие которой необходимо для участия в электронных торгах, а также перспектив ее практического применения.
Библиографические ссылки
1. Ассоциация электронных торговых площадок [Электронный ресурс]. URL: http://aetp.ru/ (дата обращения: 20.03.2014).
2. Единый портал ЭЦП в РФ [Электронный ресурс]. URL: http://www.iecp.ru/ (дата обращения: 20.03.2014).
© Худкина Е. А., 2014
УДК 519.866
М. Г. Шиверская Научный руководитель - И. Л. Савостьянова Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЗАКЛЮЧЕННЫХ ДОГОВОРОВ БЮДЖЕТНЫМ УЧРЕЖДЕНИЕМ
Рассматриваются интеллектуальные методы анализа заключенных договоров бюджетным учреждением в период с 12.01.2012 по 01.10.2013 г. Построены уравнения на основе регрессионного, авторегрессионного анализа.
Прогнозирование заключенных государственных контрактов является действенным инструментом экономической и финансовой деятельности государства. Прогноз можно осуществить при помощи реестра заключенных государственных контактов размещенных на сайте http://zakupki.gov.ru. Федеральный орган исполнительной власти осуществляет ведение реестра государственных контрактов, заключенных от имени Российской Федерации, а также гражданско-правовых договоров федеральных бюджетных учреждений [1], а заказчик (бюджетное учреждение) в течение 3 рабочих дней со дня заключения контракта (его изменения) направляет через официальный сайт сведения о контракте для включения их в реестр контрактов.
Объектом анализа являются показатели цены контрактов заключенных бюджетным учреждением за период с 12.01.2012 по 01.10.2013 г. Временной ряд состоит из 154 значений. Данные представлены помесячно и охватывают указанный период. Всего за период было заключено 356 государственных контрактов. При анализе данных можно выявить следующие тенденции: в начале года и в конце наблюдается повышение общих сумм заключенных договоров. Пик заключенных договоров приходится на январь-февраль, минимальное количество прибывших в основном приходится на май. Это указывает на то, что активность совпадает с началом и окончанием финансового года.
Секция «Информационно-экономические системы»
Стационарным процессом в узком смысле называется такой случайный процесс, вероятностные свойства которого с течением времени не изменяются. Он протекает в приблизительно однородных условиях и имеет вид непрерывных случайных колебаний вокруг некоторого среднего значения. При проведении /-тест и /-тест, получили равные значения средней и дисперсии, это означает, что данные стационарные [2].
Однородность данных означает отсутствие сильных изломов тенденций, а также аномальных, нетипичных для данного ряда, наблюдений. В рассматриваемой ситуации, наблюдаются аномальные скачки, которые необходимо исключить из временного ряда. Однородность данных равна 3,403 762, соответственно делается вывод, о том, что данные однородные [2]. Устойчивость характеризуется преобладанием закономерности над случайностью в изменении уровней ряда. При проверке данных на корреляцию нами установлено, что процесс устойчивый [5].
Использование описательных статистик дает нам возможность оценить характер распределения данных в изучаемой выборке.
Асимметричность (равная 7,1) характеризует смещение вправо. Мода - не определена, т. е. наиболее часто встречающееся значение переменной не найдено. Наименьшее и наибольшее значение изучаемой переменной определяется в следующих пределах: минимум выборки равен 5 100, максимум - 64 522 404,72. Центр выборки находится в 364 994,96. Коэффициент эксцесса (равный 61,7) показывает, что основная масса данных группируется около центра [3].
По методу наименьших квадратов построим уравнение регрессии для данных по сумме заключенных договоров: У1 = 0,28 У1-6 у, где / - номер месяца от 1 до 154. Коэффициенты уравнения регрессии статистически не значимы, следовательно, данный ряд не имеет тренда.
При проведении регрессионной статистике было выявлено, следующее:
1. Коэффициент корреляции (множественный Я) выявляет линейную зависимость между двумя переменными. Множественный Я = 0,295, соответственно вероятность предсказаний равна 0,295 %.
2. Коэффициент детерминации (Я-квадрат) показывает, в скольких случаях изменчивость 7(/) можно объяснить с помощью прогнозного значения Г(/-1). Достоверность уравнения равна 0,087 [3].
3. Нормированный Я-квадрат (скорректированный коэффициент детерминации) показывает влияние
корректировка ^-квадрата на величину коэффициента детерминации. В рассматриваемой модели нормированный нормированный ^-квадрат = 0,080 848, а ^-квадрат = 0,087 101, следовательно, можно сделать вывод о хорошем качестве модели.
4. Как видно из показателя стандартной ошибки (64145333), оценка является не достоверной, так как стандартное отклонение оценок, которые получены при многократной случайной выборке данного размера из одной и той же совокупности достаточно большое.
5. F и значимость F проверяют, соответствует ли построенное уравнение регрессии экспериментальным данным. В данном случае F = 13,929 99, значимость F = 0,000 271, следовательно, результат высоко значим.
6. С помощью /-статистики проверяется статистическая значимость параметров уравнения регрессии. В данном случае /»-значение для независимой переменной = 0,82, следовательно, результат значимым не является [6].
Результаты исследования интеллектуальных методов анализа данных показали их эффективность при прогнозировании. Кроме того, их реализация в виде программного продукта позволяет получать итоговый прогноз за несколько минут. В то же время статистические модели позволяют получить дополнительную информацию о данных, выявить скрытые закономерности в них, повысить качество анализа.
Библиографические ссылки
1. О размещении заказов на поставки товаров, выполнение работ, оказание услуг для государственных и муниципальных нужд : федер. закон от 21.07.2005 № 94-ФЗ.
2. Гомонова О. В., Сенашов С. И. и др. Эконометрика : учеб. пособие ; Сиб. гос. аэрокосмич. ун-т. Красноярск, 2011. 106 с.
3. Эконометрика : учебник. 2-е изд. / под ред. И. И. Елисеевой. М. : Финансы и статистика, 2007. 576 с.
4. Ефимова М. Р., Петрова Е. В., Румянцев В. Н. Общая теория статистики : учебник. М. : Инфра-М, 1998. 416 с.
5. Магнус Я. Р., Катышев П. К., Пересецкий А. А. Эконометрика. Начальный курс. М. : Дело, 1997. 248 с.
6. Бабенко Т. И., Барабаш С. Б. Методы принятия управленческих решений (в среде Excel) : учебник. Новосибирск : Изд-во СО РАН, 2006.
© Шиверская М. Г., 2014
