85581

Разработка методики оценки эффективности интернет-технологий в работе субъектов финансового рынка

Дипломная

Информатика, кибернетика и программирование

В результате исследования рекламно-информирующих банковских webстраниц было выяснено что основным требованием предъявляемым к качественному сайту является полное удобное и качественное изложение на нем банковской информации.

Русский

2015-03-28

882 KB

0 чел.

104


Начальная

страница

братная

связь

Вакансии

Филиалы

Партнеры

Контактная

информация

Услуги

О банке

Операции

с ценными бумагами

Операции

с валютой

Кредитование

Денежные переводы

Платежные карты

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ

ВОСТОЧНОУКРАИНСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ имени ВЛАДИМИРА ДАЛЯ

Кафедра ЭКОНОМИЧЕСКОЙ КИБЕРНЕТИКИ

МАГИСТЕРСКАЯ РАБОТА

на тему: 

«Разработка методики оценки эффективности интернет-технологий в работе субъектов финансового рынка»

специальность   «Экономическая кибернетика»

Студент группы УП-781                                                      Каплун А.А.

Руководитель работы                                                          Данич В.Н.              

                                                                              

Заведующий кафедрой                           проф., д.т.н. Рамазанов С.К.

Луганск 2003

ВОСТОЧНОУКРАИНСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ имени ВЛАДИМИРА ДАЛЯ

Факультет  Управления

Кафедра  Экономической кибернетики

Специальность  Экономическая кибернетика

«Утверждаю»

                                           Зав. кафедрой_________________

 ____________________________

«____» ___________       200 г.

Задание на магистерскую работу

  1.  Студент               Каплун Анастасия Александровна
  2.  Группа                УП – 781

3. Тема работы    Разработка методики оценки эффективности  интернет-технологий  в работе субъектов финансового рынка

Утверждено приказом по университету «___»_______  2003г.

                   №________________

4.Срок сдачи студентом завершенной работы 09.06.03

5.Начальные данные к работе: информация, размещенная на сайтах украинских банков, общая характеристика «Укркоммунбанка», информация о предоставляемых им услугах, годовой отчет банка.

6.Содержание расчетно-пояснительной записки

   1. Интернет-технологии в банковско-финансовой сфере как  объект сравнительного анализа

   2. Постановка задачи

3.Метод решения поставленной задачи

    7. Календарный план выполнения работы

  №

Название этапа

Срок выполнения

Примечание

1

Обзор литературы

23.02.03

2

Сбор первичных данных

02.04.03

3

Анализ собранных данных

05.04.03

4

Выявление существующих проблем

14.04.03

5

Написание расчетно-пояснительной записки

06.05.03

        

Студент-выпускник  Каплун Анастасия Александровна

Руководитель работ  Данич Виталий Николаевич

         Дата выдачи задания   01.10.2002 г.


АННОТАЦИЯ

Магистерская работа содержит материал по описанию и исследованию используемых в банковско-финансовой сфере интернет-технологий. В результате исследования рекламно-информирующих банковских web-страниц было выяснено, что основным требованием, предъявляемым к качественному сайту является полное, удобное и качественное изложение на нем банковской информации.

В работе определена методика оценки web-страниц, осуществлено экспертное оценивание банковских сайтов и составлен их рейтинг, установлен закон распределения экспертных оценок, являющихся независимыми непрерывными случайными величинами, выработаны рекомендации по разработке и модификации web-сайтов, описано конструирование макета качественного банковского сайта на примере сайта «Укркоммунбанка».    


РЕФЕРАТ

Страниц 98, таблиц 23, рисунков 18.

Интернет, интернет-технология, web-сайт, экспертное оценивание, метод парных сравнений,  шкала Саати, дизайн, навигация, полнота информации, скорость загрузки, интрактивность, частота обновления, случайная величина, закон распределения случайной величины, рейтинг, база данных, HTML-код.

В магистерской работе исследованы рекламно-информирующие web-страницы банков Украины с целью определения их функциональных, дизайнерских характеристик и иных параметров.

Выработана методика оценки сайтов, проведено экспертное оценивание, предложены рекомендации по разработке и модификации  банковских web-сайтов, на основе этого сконструирован макет качественного сайта. Разработанный сайт повышает качество представления банковской информации в Интернете, что значительно улучшает  его возможности как инструмента маркетинга, и в качестве такового он может быть использован любыми кредитными учреждениями.

 
СОДЕРЖАНИЕ

[1] на тему:

[2] «Разработка методики оценки эффективности интернет-технологий в работе субъектов финансового рынка»

[2.1] Кафедра  Экономической кибернетики

[2.1.1] Задание на магистерскую работу

[2.2] Руководитель работ  Данич Виталий Николаевич

[3]
РАЗДЕЛ 1. ИНТЕРНЕТ-ТЕХНОЛОГИИ В БАНКОВСКОЙ СФЕРЕ И ПРОБЛЕМА ОЦЕНКИ ИХ ЭФФЕКТИВНОСТИ

[3.1] 1.1. Характеристика интернет-технологий

[3.1.1] 1.1.1. Электронная почта

[3.1.2] 1.1.2. Финансовые серверы

[3.1.3] 1.1.3. Интернет-банкинг

[3.1.4] 1.1.4. Web-сайты

[3.2] 1.2. Характеристика методов оценивания

[3.2.1] 1.2.1. Экспертные оценки

[3.2.2] 1.2.2. Методы обработки информации, получаемой от экспертов

[3.3] Ранжирование и оценка

[3.3.1] Метод последовательных сравнений

[3.3.2] Метод парных сравнений

[3.4] 1.3. Постановка задач исследования

[4] РАЗДЕЛ 2. ИССЛЕДОВАНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК БАНКОВСКИХ САЙТОВ

[4.1] 2.1. Анализ сайтов банков Украины

[4.1.0.1] Были исследованы более 20 банков на предмет наличия на их сайтах той или иной банковской информации.

[4.1.1] Банки

[4.1.2] Информация

[4.2] 2.2. Методика получения экспертных оценок

[4.2.1] Признак

[4.2.2] Погрешность

[4.3] 2.3. Экспертное оценивание web-сайтов банков Украины

[5] К = 4 (интерактивность)

[5.1] Матрица парных сравнений экспертом № 1 признаков, характеризующих банковские сайты

[5.2] р1

[5.3] р2

[5.4] р3

[5.5] р4

[5.6] р5

[5.7] р6

[5.8] К

[5.9] р1

[5.10] 1

[5.11] 1/5

[5.12] 1/5

[5.13] 1/4

[5.14] 1/9

[5.15] 1/7

[5.16] 0,024

[5.17] р2

[5.18] 5

[5.19] 1

[5.20] 1/4

[5.21] 2

[5.22] 1/6

[5.23] 1/3

[5.24] 0,112

[5.25] р3

[5.26] 5

[5.27] 4

[5.28] 1

[5.29] 4

[5.30] 1/3

[5.31] 3

[5.32] 0,223

[5.33] р4

[5.34] 4

[5.35] 1/2

[5.36] 1/4

[5.37] 1

[5.38] 1/5

[5.39] 1/5

[5.40] 0,079

[5.41] р5

[5.42] 9

[5.43] 6

[5.44] 3

[5.45] 5

[5.46] 1

[5.47] 3

[5.48] 0,347

[5.49] р6

[5.50] 7

[5.51] 3

[5.52] 1/3

[5.53] 5

[5.54] 1/3

[5.55] 1

[5.56] 0,214

[5.57]  

[5.58] 2.4. Математико-статистический анализ экспертных оценок

[5.58.1] Числовые характеристики случайной величины

[5.59] 2.5. Рекомендации по разработке и модификации банковских сайтов

[6] РАЗДЕЛ 3. ПРИМЕНЕНИЕ РАЗРАБОТАННОЙ МЕТОДИКИ В ЗАДАЧЕ СОЗДАНИЯ САЙТА

[6.1] 3.1. Обоснование выбора комплекса программно-технических средств

[6.2] 3.2. Описание проектируемого программного продукта

[7] ЗАКЛЮЧЕНИЕ

[8] ЛИТЕРАТУРА

ВВЕДЕНИЕ

Влияние Интернета на современный мир не имеет исторических аналогов. Изобретение телеграфа, телефона, радио и компьютера привело к беспрецедентной интеграции всех этих средств в глобальную информационную гипермедийную систему, получившую название Интернет, которая одновременно является средой для сотрудничества, и общения людей, средством общемирового вещания и распространения информации, а также мощным инструментом для ведения бизнеса, лишенного каких-либо временных или пространственныхограничений.

Влияние Интернета коснулось как внешних отношений между компаниями и их партнерами или клиентами, так и внутренней структуры самих компаний. Появились не только новые направления ведения бизнеса, но и принципиально изменились уже существующие.   

В последние годы роль Интернета становится все более заметной. Согласно исследованию специалистов компании Intel, к 2004 году числопользователейИнтернетапревыситполтора миллиарда. [1]

Подобные исследования красноречиво свидетельствуют о том, что компании, недоучитывающие потенциал электронного бизнеса и электронной коммерции, могут утратить свои коммерческие позиции под натиском более способных к адаптации в условиях новых реалий рынка конкурентов.

Одним из основных свойств среды Интернета является ее гипермедийная природа, характеризующаяся высокой эффективностью в представлении и усвоении информации. Кроме того, функции, выполняемые Интернетом, не ограничиваются только функциями коммуникации, а включают в себя также возможность заключения сделок, совершения покупок и проведения платежей. Все это позволяет рассматривать Интернет как неотъемлемый инструмент ведения бизнеса.

Сейчас во всем мире хорошо развиты и пользуются большим спросом системы, дающие возможность виртуального общения с финансовыми организациями, в частности, банками. Конкурентная борьба за клиентов, стремление снизить затраты на предоставление стандартных услуг, соответствующая нормативная поддержка приводят к развитию интернет-технологий и в украинском банковском секторе.

Одной из важнейших интернет-технологий, применяемых в работе банка, является web-сайт, используемый для маркетинговой деятельности. От качества корпоративных банковских сайтов во многом зависит результативность банковской рекламы.

Далеко не все банковские сайты успешно выполняют свое предназначение, и интернет-реклама не всегда приносит ожидаемую отдачу. Нередко сайты просто не приспособлены для рекламы. Либо в них при создании не были заложены соответствующие возможности, либо их работа не поддерживается должным образом. В связи с этим очень важным является вопрос о том, что представляет собой хороший банковский сайт и каким требованиям он должен удовлетворять. Чтобы ответить на него, необходимо было провести экспертизу банковских web-сайтов и сформировать портрет «идеального» сайта.

В данной работе проводится исследование web-сайтов банков Украины, описывается методика их экспертного оценивания с использованием метода парных сравнений и количественной оценкой предпочтения, а также, на основе осуществляемого комплексного анализа интернет-страниц, формулируются рекомендации по их разработке и модификации.

 


РАЗДЕЛ 1. ИНТЕРНЕТ-ТЕХНОЛОГИИ В БАНКОВСКОЙ СФЕРЕ И ПРОБЛЕМА ОЦЕНКИ ИХ ЭФФЕКТИВНОСТИ

1.1. Характеристика интернет-технологий

Одним из главных субъектов финансового рынка выступает банк – особый экономический институт, аккумулирующий денежные средства, предоставляющий кредиты, осуществляющий денежные расчеты и выполняющий широкий спектр других операций. В своей деятельности банки используют новейшие информационные технологии и на этой основе расширяют сферу банковских услуг, а также повышают их качество. 

Во всем мире хорошо развиты и пользуются большим спросом системы, дающие возможность виртуального общения с финансовыми организациями. [1] Конкурентная борьба за клиентов, стремление снизить затраты на предоставление стандартных услуг и совершенствование нормативной базы приводят к развитию интернет-технологий и в украинском банковском секторе.

1.1.1. Электронная почта

Электронная почта (e-mail) является самой первой и самой распространенной службой Интернета. Эта служба предоставляет услуги отложенного чтения. Пользователь посылает сообщение, и адресат получает его на свой компьютер через некоторый промежуток времени.

В своей деятельности банки используют электронную почту в качестве инструмента маркетинга, применяя:

  1.  Рассылку индивидуальных писем.

Рассылка является одним из очень эффективных, но вместе с тем и трудоемких методов. Одной из главных проблем метода является работа по сбору адресов пользователей, которым предложение банка может быть действительно интересно. С другой стороны, в результате проведенной работы письмо попадает именно тем людям, в чьем внимании банк заинтересован в наибольшей степени.

  1.   Списки рассылки.

В Интернете существует множество списков рассылки, которые посвящены самым различным тематикам. Ведут их, как правило, люди, хорошо осведомленные в данном вопросе, регулярно рассылая по электронной почте очередные выпуски рассылки. Существуют открытые рассылки (для всех желающих), закрытые (для людей определенного круга), бесплатные (существующие за счет энтузиазма создателей, спонсорской поддержки) и платные.      Высокая эффективность списков рассылки как инструмента маркетинга обусловлена тем, что они обычно представляют собой средство коммуникации, предназначенное для определенной целевой группы, и часто имеют тысячи подписчиков.

3. Дискуссионные листы.

Дискуссионные листы создаются для обмена информацией или обсуждения вопросов по определенной тематике. В отличие от списков рассылки, участвовать в дискуссионном листе могут все желающие. Как правило, перед тем как сообщение рассылается всем участникам листа, оно проходит верификацию модератором. Модератор листа – лицо, ответственное за соответствие помещаемых сообщений тематике листа и за уровень представления материала. При использовании дискуссионных листов в качестве инструмента маркетинга банку необходимо отслеживать все дискуссионные листы, которые прямым или косвенным образом касаются области ведения бизнеса. Среди их участников банк наверняка найдет потенциальных партнеров и клиентов.                                                                                                                                                        

1.1.2. Финансовые серверы

Интернет является богатейшим источником разнообразной финансовой информации, которая необходима банкам в работе. Финансовые ресурсы Интернет можно разделить на следующие группы:

  1.  Информация о различных компаниях.

Ряд украинских финансовых организаций имеют собственные серверы, на которых размещается информация, представляющая интерес для клиентов и партнеров.

  1.  Новости.

Практически все крупнейшие компании, работающие в индустрии мировых новостей, имеют информационные серверы в сети Интернет. Последние новости, влияющие на поведение рынков, представляют большой интерес для финансовых институтов. Вообще говоря, своевременное получение важных новостей является для банка настолько важным, что часто для этих целей используются специализированные системы. Распространенными на рынке системами такого типа являются  системы Reuters, Dow Jones Telerate, Tenfore.

  1.  Информационные архивы.

Архивы финансовой, юридической и другой информации могут быть использованы банками для финансового анализа (котировки, курсы валют, информация о деятельности компаний, законодательство и т.д.). Значительный объем информации, объединяющий аналитические обзоры, статьи и справочные базы данных, скапливается на серверах различных организаций.

  1.  Оперативная финансовая информация.

Оперативная финансовая информация для просмотра в режиме реального времени представляет собой данные с мировых бирж и рынков, котировки национальных валют, ставки банковских процентов и  результаты обработки первичной информации профессиональными экспертами. Примерами компаний, предоставляющих специализированные финансовые информационные услуги, служат InterQuote, QuoteCom, PC Quote и др. Примером финансового сервера, предоставляющего доступ к информации в реальном времени в Украине, является УФС (Украинский финансовый сервер). [2]

В большинстве своем, бесплатная информация непригодна для коммерческого использования, тем более в финансовой сфере, так как предоставляется на непостоянной основе и без каких-либо гарантий достоверности и точности. Наиболее распространенным в мире платным способом предоставления доступа к информационным ресурсам является подписка. Пользователь платит абонентскую плату и получает доступ к определенным информационным ресурсам на фиксированный срок. Иногда более эффективным является фиксирование действий пользователя с последующей их оплатой.

1.1.3. Интернет-банкинг

Интернет-банкинг подразумевает под собой взаимодействие банка и клиента через Интернет без установки дополнительного программного обеспечения на компьютер клиента и без использования бумажных документов (клиенту нет необходимости ставить подпись на бумажном носителе). [32]

Предоставление банковских услуг через Интернет является наиболее динамичным направлением финансовых решений в Сети. Этому способствует широкий спектр банковских услуг, представленных в подобных системах. Интернет-банкинг предоставляет возможность совершать все стандартные операции, которые могут быть осуществлены клиентом в офисе банка, за исключением операций с наличными:

  1.  осуществлять все коммунальные платежи (электроэнергия, газ, телефон, квартплата, теплоснабжение);
  2.  оплачивать счета за связь (IP-телефония, сотовая и пейджинговая связь, Интернет) и другие услуги (спутниковое телевидение, обучение и пр.);
  3.  производить денежные переводы, в том числе в иностранной валюте, на любой счет в любом банке;
  4.  переводить средства в оплату счетов за товары, в том числе купленные через интернет-магазины;
  5.  покупать и продавать иностранную валюту;
  6.  пополнять/снимать денежные средства со счета пластиковой карты;
  7.  открывать различные виды счетов (срочный, сберегательный, пенсионный) и переводить на них денежные средства;
  8.  получать выписки о состоянии счета за определенный период в различных форматах;
  9.  получать информацию о поступивших платежах в режиме реального времени;
  10.  получать информацию об осуществленных платежах и при необходимости отказываться от неоплаченного платежа;
  11.  получать другие услуги (покупка/продажа ценных бумаг, создание инвестиционного портфеля, возможность участия в паевых фондах банка, участие в торгах и т.д.).

Использование систем интернет-банкинга дает ряд преимуществ.            Во-первых, существенно экономится время за счет исключения необходимости посещения банка. Во-вторых, клиент имеет возможность 24 часа в сутки контролировать собственные счета и в соответствии с изменяющейся ситуацией на валютных рынках мгновенно реагировать на эти изменения, например, купив или продав валюту. Кроме того, системы интернет-банкинга незаменимы для отслеживания операций с пластиковыми картами – любое списание средств с карточного счета оперативно отражается в выписках по счетам, подготавливаемых системами, что также способствует повышению контроля со стороны клиента за своими операциями.

Можно выделить три наиболее важные характеристики, описывающие современные системы интернет-банкинга:

  1.  функциональные возможности (доступные клиентам операции);
  2.  удобство пользования системой (пользовательский интерфейс);
  3.  применяющиеся методы обеспечения безопасности хранения и      передачи финансовой информации.

Чем шире функциональные возможности системы интернет-банкинга, то есть чем больше услуг доступны клиентам банка через Интернет, тем более полноценной и востребованной является такая система. На самом деле, сознательное или вынужденное ограничение функциональных возможностей банковских услуг в Интернете очень сильно уменьшает привлекательность таких систем, потому что за некоторыми из банковских услуг клиенту все-таки придется идти в банк. Поэтому, стремясь сделать системы интернет-банкинга конкурентоспособными, банки стараются наделить их практически всем спектром услуг, которые доступны клиентам в офисе банка: операции со средствами на собственных счетах (выписки, переводы по своим счетам, работа с пластиковыми картами), инвестирование средств (депозиты, ценные бумаги), расчеты с контрагентами (разовые и периодические платежи) и т. д.

Удобство той или иной системы интернет-банкинга, как правило, выражается в том, насколько дружественный пользовательский интерфейс имеет клиентская часть системы, насколько понятна и проста установка и настройка программного обеспечения, насколько удобны и просты обычные приемы выполнения операций в системе для получения различных банковских услуг, особенно для пользователей-новичков.

Вопросы организации безопасности при создании и эксплуатации систем интернет-банкинга традиционно имеют важнейшее значение и привлекают большое внимание широких аудиторий. Защита системы интернет-банкинга как минимум должна обеспечивать однозначную идентификацию взаимодействующих субъектов (клиента и банка), шифрование передаваемой финансовой информации, защиту носителей информации. Сегодня эти вопросы решаются большинством профессиональных средств защиты, которые используются как в западных, так и в отечественных системах интернет-банкинга.   

К украинским банкам, которые более или менее активно продвигаются по пути освоения интернет-банкинга, можно отнести «Аваль», «Приватбанк», «ВАБанк», «Райффайзенбанк-Украина», «Киевский международный банк», «Международный коммерческий банк», «Трансбанк», «Мегабанк», «Экспресс-банк», «Икар-банк» и «Мрія». По результатам исследований, проведенным «Украинским финансовым порталом», [3] процентное разделение банков, использующих интернет-ресурсы, выглядит так:     

  38% банков имеют информационный интернет-ресурс,

3% банков предоставляют частичные интернет-услуги,

59% банков не имеют ресурсы в Интернете.

1.1.4. Web-сайты

Одной из важнейших интернет-технологий, применяемых в работе банка, является web-сайт, используемый для маркетинговой деятельности. Именно от качества корпоративных банковских сайтов во многом  зависит, насколько эффективно банк сможет решать свои задачи с использованием современных технологий.

Какие задачи стоят перед банковским web-сайтом? Прежде всего: информирование потенциальных и реальных клиентов о банке, его финансовом положении, предоставляемых услугах, текущей деятельности, привлечение новых клиентов, продажа банковских продуктов (услуг), удержание имеющихся клиентов, текущая работа с клиентами, создание и поддержание имиджа современного кредитного учреждения и т.д.
       Почему же далеко не все банковские сайты справляются со своими задачами? Чаще всего они просто не приспособлены для этого. Как правило, либо в них при создании не были заложены соответствующие возможности, либо их работа не поддерживается должным образом. Что делать в этой ситуации? Безусловно, для начала надо разобраться: почему web-сайт банка не работает должным образом по привлечению и обслуживанию клиентов, почему интернет-реклама не приносит ожидаемую отдачу и т.д. Чтобы узнать ответы на эти и другие важные вопросы, необходимо провести полноценную экспертизу web-сайта. Таким образом, на первый план выходит анализ банковских web-сайтов, и
именно этой проблеме уделяется основное внимание в данной(работе.

 

Различные исследования web-сайтов уже проводились и они отражены  в следующих работах.

1. Проблема важности функциональности сайта была исследована компанией  Jupiter Media Metrix. [2] Выяснилось, что 40% пользователей согласны возвращаться к информационному контенту сайта лишь при условии более быстрой загрузки его страниц и только 20% считают наличие на сайте медийных возможностей достаточным основанием для его повторного посещения.. Еще одна деталь, выяснившаяся в ходе исследования - это пристрастие пользователей к персонализации сайта. 36% из 2 194 опрошенных пользователей заявило, что они возвращались бы к информационному контенту того или иного сайта чаще, если бы у них была возможность персонализировать его вид согласно своим предпочтениям. Аналитик Jupiter Media Metrix Кормак Фостер полагает, что те сайты, которые позволяют пользователю персонализировать цветовое оформление и навигацию, находятся по отношению к другим в заведомо выигрышном положении. Другой значимый показатель - наличие на сайте интерактивных возможностей: 31% опрошенных заявило о своем согласии на повторное посещение сайта, имеющего чат или возможность голосования. 

        2. Исследование web-сайтов Пермского Интернета проводилось от имени Первого Пермского Интернет Центра сотрудниками студии Мангуст Мультимедиа с 19 сентября по 2 октября 2000 года. [3] Целью исследования была попытка оценить степень развития, качество и функциональность сайтов коммерческой направленности пермских предприятий и организаций, а так же оценить степень готовности пермских фирм к внедрению технологий электронного бизнеса. Суть исследования сводилась к получению ответов на вопросы специально составленной анкеты, рассылавшейся однократно по электронной почте участникам исследования. Анкета содержала вопросы о времени создания, «полезности» и функциях сайтов, о способах их развития, о заинтересованности организаций в использовании технологий электронной коммерции и бизнеса в ближайшем будущем. В ходе исследования выяснилось, что общее количество сайтов Перми крайне не велико, по сравнению с другими развитыми регионами России, подавляющее число сайтов не использует полностью потенциал даже традиционных web-технологий, также сайты весьма пассивны в отношении внедрения смелых современных решений для перевода хотя бы части своих бизнес-процессов в Интернет.

3. Специалисты компании "Интернет Маркетинг" провели в июле-августе 2001 года анализ web-сайтов крупнейших российских банков, используя модифицированную методику построения рейтинга web-сайтов, консультантом по созданию которой выступал известный специалист по рейтингам Павел Горский [4]. Всего в методике используется более 50 критериев, объединенных в две обобщенные категории: "Содержание" - информационное и сервисное наполнение web-сайта и "Форма" - форма представления информации на web-сайте, дизайн, оформление.
Для каждого критерия была разработана шкала балльных оценок. Каждый банковский web-сайт оценивается несколькими экспертами независимо друг от друга по каждому критерию. Затем оценки экспертов усредняются, и вычисляется рейтинг как взвешенная сумма усредненных оценок по каждой из категорий ("Содержание" и "Форма"), на основании которых строятся соответствующие рейтинги.

4. Компания "Интернет-Маркетинг"  провела исследование активности страховых компаний на предмет использования ими возможностей и технологий сети Интернет. [4] Экспертный анализ деятельности страховых компаний в Сети проводился в апреле-мае 2000 года. По его результатам был составлен "Рейтинг web-сайтов страховых компаний". Рейтинг построен на основе всестороннего анализа web-сайтов по трем обобщенным показателям (категориям), которые интегрально характеризуют сайт по содержанию, сервису и форме. В каждой категории экспертами были отобраны и "взвешены" (оценены с точки зрения относительной приоритетности) более простые оценочные показатели (критерии), характеризующие основные аспекты представления информации и возможностей web-сайта.

Для составления данного рейтинга были проанализированы сайты 100 крупнейших российских страховых компаний (по состоянию на 01.01.00). В ходе анализа выяснилось, что около 40 из них проявляют какую-либо активность в сети Интернет. И только четверть из 100 крупнейших страховых компаний имеет самостоятельное представительство в Интернет.      

5. Анализ банковских сайтов Урала провела студентка УГТУ – УПИ Ляпустина Надежда [5]. В результате анализа выяснилось, что общую информацию о банке и предоставляемых услугах содержат 100% сайтов, новости банка – 60%, баланс и годовой отчет о прибылях и убытках – 47%,   адреса филиалов и представительств – 33%, список банков-корреспондентов – 33%,  курсы валют, котировки ценных бумаг – 33%.

        6. По результатам исследования, проведенного компанией "GartnerGroup, Inc." уровень on-line сервиса в абсолютно всех электронных магазинах, включая даже самые популярные из них, оставляет желать лучшего [7]. По данным отчета компании из 50 попавших в поле зрения исследователей потребительских сайтов розничной торговли ни один нельзя оценить по интересующему критерию на уровне "хорошо" или "отлично". Согласно опубликованным данным 23% предприятий в лучшем случае претендуют на оценку "средне". Большинство - 73% - получили "удовлетворительно" и 4% - "неудовлетворительно". 

7. Профессорами Бурлачуком Л.Ф. и Королёвым Д.К. было выполнено исследование, посвященное психологическому анализу сайта Звуки.Ру [8]. Цель работы  являлось определение влияния оформления (в том числе цветового) сайта на эмоциональную сферу пользователей.

Объектом оценивания был логотип и сочетание светло-зеленного и темно-зеленого цветов, характерное для оформления сайта. Результаты независимого психологического анализа, указывают на приемлемость с точки зрения психогигиены оформления сайта.

 

1.2. Характеристика методов оценивания 

1.2.1. Экспертные оценки

Использование информации, полученной от специалистов, особенно плодотворно, если для ее сбора, обобщения и анализа применяются специальные процедуры, логические приемы и математические методы, получившие название методов экспертных оценок.

Экспертные оценки не являются открытием нашего времени. Практика использования специалистов в качестве экспертов восходит своими истоками к глубокой древности. Слово “эксперт” латинского происхождения и означает “опытный”, “сведущий”. Однако, несмотря на древность профессии эксперта, научные методы анализа суждений специалистов получили свое развитие лишь во второй половине XX в. [11]

Факторы, на которых основана способность индивидуальной личности давать полезную информацию, можно разделить на внутренние (индивидуальные) и внешние (социальные).

Индивидуальные качества экспертов зависят от его знаний, опыта, интеллекта и ряда других факторов, измерение которых сложно или вообще невозможно.

Внутренние факторы могут привести к смещениям информации как к ненамеренным, т.е. связанным с излишне оптимистическим или пессимистическим отношением к проблеме, так и к намеренным, обусловленным индивидуальной установкой специалиста.

В свою очередь внешние факторы включают те влияния на информацию, полученную от эксперта, которые в определенной степени зависят не от личности специалиста, а прежде всего от ее взаимодействия с окружающей средой, т.е. с коллективом, обществом.

Эти влияния могут быть вызваны, например, целями организации, в которой работает специалист, его положение в структуре этой организации, степенью ответственности за результаты экспертизы.

Задача экспертного оценивания - это задача определения значений качественного признака у объектов. Если задано некоторое число однородных объектов, характеризуемых общим качественным признаком, то на основе сравнения объектов между собой по этому признаку, эксперт может выбрать наиболее предпочтительный из них, либо упорядочить все объекты по степени проявления признака, либо, наконец, приписать каждому объекту количественную оценку, выражающую интенсивность проявления рассматриваемого качественного признака у этого объекта.

Эксперт может удовлетворительно решить перечисленные выше задачи, опираясь только на свой опыт и интуицию, если число рассматриваемых объектов не больше 10. При большем числе объектов интуитивные оценки экспертов становятся ненадежными, и приходиться прибегать к формализованным процедурам экспертного оценивания. В этом случае эксперт должен представить для дальнейшей обработки результаты проведенных им попарных сравнений объектов. В зависимости от типа решаемой задачи эксперт должен либо определить более предпочтительный объект каждой рассматриваемой пары (или признать объекты пары равноценными по рассматриваемому признаку), либо указать во сколько раз один из объектов предпочтительнее другого. Результаты такого субъективного оценивания выражаются числами. Полученная исходная информация обрабатывается в дальнейшем формальными, т.е. логически обоснованными методами. К подготовке ответственных решений привлекаются группы экспертов, что должно обеспечить большую достоверность используемой экспертной информации. Для получения группового решения необходимо применение специальных методов, позволяющих найти такое решение, наилучшим образом представляющее суждения всех экспертов группы.

Рассмотрим конечное множество однородных объектов А = (a1, а2,...,an), обладающих общим признаком (свойством, характеристикой). Признак называется количественным, если, сравнивая два объекта, можно определить, на сколько или во сколько этот признак у одного объекта выражен сильнее, чем у другого. Примерами количественных признаков являются длина или вес предметов, определение значений которых с требуемой точностью возможно при наличии необходимых измерительных приборов. Признак называется качественным, если интенсивность его проявления у объекта измерить таким способом невозможно. для создания измерительного инструмента необходимо наличие эталона. Эталоны для измерения количественных признаков существуют, эталонов для измерения качественных признаков нет. Качественными признаками являются привлекательность, полезность, важность и т.п. Общепринятых единиц измерения этих признаков и эталонов не существует. Вследствие этого, сравнивая по качественному признаку два объекта, нельзя установить непосредственно, на сколько или во сколько раз этот признак проявляется сильнее у одного объекта, чем у другого. Выбор более “сильного” по данному качественному признаку объекта может быть основан только на объективном суждении специалиста, эксперта или группы экспертов.

Суждения эксперта опираются чаще всего на интуицию, а не на логический анализ. Вместе с тем, эксперт до принятия решения о том, какой из объектов является более предпочтительным, внимательно ознакомится со всеми количественными данными, характеризующими ситуацию выбора.

Элементы множества А можно рассматривать по отдельности, по парам, по тройкам и т.д. Описание свойств объектов удобно вести в терминах отношений. Если рассматриваются отдельные объекты, то их описание есть указание значения рассматриваемого признака на каждом объекте. В этом случае говорят об унарных отношениях. При рассмотрении упорядоченных пар объектов множества А имеют дело с бинарными отношениями. Пара называется упорядоченной, если указано, какой объект рассматривается первым, какой - вторым. Применительно к тройкам упорядоченных объектов говорят о тернарных отношениях и т.д., до n-арных отношений. Иногда используется другая терминология: одноместные, двухместные и n-местные отношения. Большинство процедур экспертного оценивания опирается на попарные сравнения объектов (бинарные отношения). Если задан качественный признак, то в результате сравнения двух объектов эксперт установит, у какого из объектов этот признак выражен сильнее, либо отметит эквивалентность этих объектов, либо, наконец, сочтет объекты несравнимыми по заданному признаку.

Обозначим бинарное отношение через  R; если объекты ai и aj находятся в отношении R, тот это обозначается  aiRaj , либо  (ai, aj) R. Пусть R - отношение предпочтения, тогда aiRaj означает , что объект ai предпочтительнее объекта aj по рассматриваемому признаку.

Отрицание (дополнение) отношения R обозначается ; если объекты аi и aj  не находятся в отношении R, то это обозначается аiaj , либо (аi , aj ) R.

Обратное отношение обозначается через R-1, выражения аi R-1aj  и ajRаi  равносильны.

Используются также обозначения: «» - знак строгого предпочтения; «» знак нестрогого предпочтения (аi не менее предпочтительно, чем aj – иначе говоря, аiaj есть либо аiaj, либо аiaj, где «» - знак эквивалентности, равноценности объектов по рассматриваемому признаку).

Формализация информации

Рациональное использование информации, получаемой от экспертов, возможно при условии преобразования ее в форму, удобную для дальнейшего анализа, направленного на подготовку и принятие решений. В связи с этим, прежде чем перейти к описанию математико-статистическим методов, используемых для обработки этой информации, необходимо рассмотреть основные возможности и ограничения ее формализации.

Возможности формализации информации зависят от специфических особенностей исследуемого объекта, надежности и полноты имеющихся данных. Форма представления экспертных данных зависит и от принятого признака, на выбор которого в свою очередь существенное влияние оказывает специфика исследуемой проблемы.

Если эксперт в состоянии сравнить и оценить объекты, приписав каждому из них определенное число, будем считать, что он обладает определенной системой предпочтений.

В зависимости от того, по какой шкале могут быть заданы эти предпочтения, экспертные оценки содержат больший или меньший объем информации и обладают различной способностью к математической формализации.

Рассмотрим основные логические аксиомы, используемые в экспертных методах при формализации информации с помощью различных шкал.

При использовании номинальных шкал исследуемые объекты можно опознавать на основе трех аксиом идентификации:

  1.  i либо есть j, либо есть не j;
  2.  если i есть j, то j есть i;
  3.  если i есть j и j есть k, то i есть k.

Признаки в данном случае выступают как ассоциативные показатели, обладающие информацией, которая может быть формализована в виде бинарных оценок двух уровней: 1 (идентичен) и 0 (различен).

В случае, когда исследуемые объекты можно в результате сравнения расположить в определенной последовательности с учетом какого-либо существенного признака (признаков), используются порядковые шкалы, позволяющие устанавливать равноценность или доминирование.

Предположим, что необходимо расположить в определенной последовательности n объектов по какому-либо признаку (критерию). Представим это упорядочение в виде матрицы A (aij) i, j = 1,2,…,n.

Величины aij устанавливают соотношения между объектами и могут быть определены, например, следующим образом:

aij  

1.2.2. Методы обработки информации, получаемой от экспертов

Ранжирование и оценка

При решении многих практических задач часто оказывается, что признаки, характеризующие объекты, не поддаются непосредственному измерению. Расположение этих факторов в порядке возрастания (или убывания) какого-либо присущего им свойства называется ранжированием. Ранжирование позволяет выбрать из исследуемой совокупности факторов наиболее существенный.

Бывает, что явления имеют различную природу и вследствие этого несоизмеримы, т.е. у них нет общего эталоны сравнения. И в этих случаях установление относительной значимости с помощью экспертов облегчает выбор наиболее предпочтительного.

Ранжирование может применяться в следующих ситуациях:

  1.  Когда необходимо упорядочить какие-либо явления (объекты) во времени или пространстве. Это ситуация, когда интересуются не сравнением выраженности какого-либо их качества, а лишь взаимным пространственным или временным расположением этих явлений (объектов).
  2.  Когда нужно упорядочить объекты в соответствии с каким-либо качеством, но при этом не требуется производить его  точное измерение.
  3.  Когда какое-либо качество в принципе измеримо, однако в настоящий момент не может быть измерено по причинам практического или теоретического характера.

Рассмотрим существо процедуры ранжирования подробнее. При ранжировании эксперт должен расположить объекты в порядке, который представляется ему наиболее рациональным, и приписать каждому из них числа натурального ряда - ранги. При этом ранг 1 получает наиболее предпочтительный объект, а ранг N - наименее предпочтительный.

Следовательно, порядковая шкала, получаемая в результате ранжирования, должна удовлетворять условию равенства числа рангов N числу ранжируемых объектов n.

Бывает так, что эксперт не в состоянии указать порядок следования для двух или нескольких объектов либо он присваивает разным объектам один и тот же ранг, и в результате число рангов N оказывается не равным числу ранжируемых объектов n. В таких случаях объектам приписывают так называемые стандартизованные ранги. С этой целью общее число стандартизованных рангов полагают равным n, а объектам, имеющим одинаковые ранги, присваивают стандартизованный ранг, значение которого представляет среднее суммы мест, поделенных между собой объектами с одинаковыми рангами.

Таким образом, сумма рангов SN, полученная в результате ранжирования n объектов, будет равна сумме чисел натурального ряда, т.е.

Когда ранжирование производится несколькими (m) экспертами, обычно сначала для каждого объекта подсчитывают сумму рангов , полученную от всех экспертов, а затем, исходя из этой величины, устанавливают результирующий ранг для каждого объекта. Наивысший (первый) ранг присваивают объекту, получившему наименьшую сумму рангов, и, наоборот, объекту, получившему наибольшую сумму рангов, присваивают самый низкий ранг N. Остальные объекты упорядочивают в соответствии со значением суммы рангов относительно объекта, которому присваивается первый ранг.

Точность и надежность процедуры ранжирования в значительной степени зависят от количества объектов. В принципе, чем таких объектов меньше, тем выше их “различимость” с точки зрения эксперта, а следовательно, тем более надежно можно установит ранг объекта. Во всяком случае количество ранжируемых объектов n не должно быть больше 20, а наиболее надежна эта процедура при малом числе объектов.

Что следует понимать под малым числом объектов? Оказывается, эксперт может испытывать заметные трудности в выборе наилучшего объекта, если общее число объектов больше 72. Психологи установили, что человек имеет как долговременную, так и кратковременную память. [16] Непосредственно доступна человеку только кратковременная память, именно в ней происходит переработка поступившей информации. В долговременную память информация поступает только через кратковременную память. Если долговременная память характеризуется практически неограниченной емкостью, то кратковременная память имеет емкость весьма малую, определяемую количеством структурных единиц информации (порций), которые могут одновременно в ней находиться. Экспериментально установлено, что число таких структурных единиц информации в кратковременной памяти не превышает 9. (Говорят о “магическом” числе 7: емкость кратковременной памяти у разных людей определяется величиной 72). Некоторые исследователи считают емкость кратковременной памяти еще меньшей. Человек в состоянии выбрать наилучший объект, не прибегая к попарным сравнениям, если число объектов не превышает емкости его кратковременной памяти. При большем числе объектов результат непосредственного ранжирования становится ненадежным. В этом случае приходится прибегать к формализованным процедурам попарного сравнения объектов друг с другом. Применительно к задачам упорядочивания объектов будем называть такие процедуры алгоритмами экспертного ранжирования.

Метод ранжирования редко используется “в чистом виде”. Чаще всего он сочетается с другими методами, обеспечивающими более четкое различие между объектами. Одним из них является метод непосредственной оценки и некоторые его модификации.

Метод непосредственной оценки состоит в том, что диапазон изменения какой-либо качественной переменной разбивается на несколько интервалов, каждому  из которых присваивается определенная оценка (балл), например от 0 до 10. Шкала оценок может быть не только положительной, а, например, включать в себя диапазон с интервалом оценок от -3 до +3. Задача эксперта заключается в помещении каждого из рассматриваемых объектов (признаков) в определенный оценочный интервал, либо в соответствии со степенью обладания тем или иным свойством либо в соответствии с предположениями эксперта об их значимости. Необходимо заметить, что число интервалов, на которые разбивается весь диапазон изменения качества, не обязательно должно быть одинаково для каждого эксперта. Кроме того, каждому эксперту разрешается давать одну и ту же оценку двум (или нескольким) качественно различным признакам.

В некоторых случаях оказывается удобнее для выбора наиболее предпочтительного объекта сначала произвести оценку, а затем ранжирование.

В ряде случаев суммарные оценки нормируются. Нормирование любой меры означает, что представляющее ее число для всего множества в целом принимается равным единице. Нормирование позволяет установить более тесную связь между оценками, приписанными экспертами отдельным объектам. С этой целью оценки по всем объектам суммируются, а затем каждая из них делится на полученную сумму. Рассчитанные таким образом нормированные оценки могут быть вновь проранжированы.

Другой способ установления зависимости между оценками объектов (признаков, характеристик) состоит в том, что важнейшему (с точки зрения экспертов) объекту назначается оценка (вес), равная заранее заданному числу (обычно 1 или 10), а оценка следующих друг за другом по важности объектов определяется последовательно как доля самого важного. Полученные таким образом значения нормируются. Основное достоинства такого способа заключается в том, что он облегчает процесс выбора оценок, поскольку эксперту не нужно каждый раз сопоставлять весь ряд, а лишь учитывать значение первой и предыдущей по важности оценок. Оценки, полученные от группы экспертов, могут быть усреднены для каждого фактора путем расчета средней арифметической.

Метод последовательных сравнений

Суммирование рангов и оценок (баллов) различных объектов и факторов представляется естественным, поскольку этот принцип часто используется при решении практических задач и значительно упрощает выбор наиболее предпочтительного объекта. Эти методы имеют ряд преимуществ, основное из которых заключается в возможности сопоставления и “соизмерения” качественно различных факторов. Но предположения о такой возможности часто оказываются не подкрепленными содержательным анализом.

Общим дефектом показателей, получаемых на основе суммирования оценок, является то, что недостаток качества по одному из факторов можно компенсировать за счет другого, получая один и тот же результат при различной значимости факторов. Поэтому для повышения надежности подобных оценок весьма большое значение имеет выявление связей и установление зависимостей (по возможности количественных) между всеми значимыми факторами. [15]

Суммирование баллов, расчет результирующих рангов и оценок должны быть основаны не только на их упорядочении, но и еще на некоторых логических допущениях о зависимостях, используя которые можно обоснованно приписывать качественно различным факторам веса в одинаковых единицах по общей шкале измерения.

Как отмечалось ранее, обоснованная процедура приписания экспертных оценок требует, чтобы  существовала какая-либо мера, позволяющая хотя бы субъективно сравнивать эти оценки.

Метод последовательных сравнений, разработанный У. Черчменом и Р. Акофом, обеспечивает проведение такого сравнения с учетом сделанных выше допущений.

Процедура последовательных сравнений состоит в следующем. Эксперту предоставляется перечень объектов, которые необходимо оценить по их относительной предпочтительности и ранжировать. Наиболее предпочтительному объекту придается оценка v1 = 1, а остальным объектам - оценки vi между 0 и 1 в порядке их относительной предпочтительности.

Затем эксперт устанавливает, является ли объект с оценкой 1 более предпочтительным, чем комбинация остальных объектов. Если это так, то он увеличивает оценку v1, чтобы она была больше, чем сумма всех остальных, т.е.

Если нет, то он корректирует оценку v1 (если необходимо) так, чтобы она была меньше суммы всех остальных, т.е.

Далее определяется, является ли второй наиболее предпочтительный объект с оценкой v2 более предпочтительным, чем все остальные объекты, получившие более низкие оценки; повторяется та же процедура, что и для v1. Процедура последовательных сравнений продолжается вплоть до (n - 1)-го объекта.

Таким образом, используемая здесь процедура состоит в систематической проверке оценок на базе их последовательного сравнения.

Описанный метод становится громоздким при большом числе сравниваемых объектов.

Метод парных сравнений

Трудности использования ранжирования, непосредственной оценки и метода последовательных сравнений при выявлении предпочтений для большого числа объектов можно в определенной степени уменьшить, если предложить экспертам произвести сравнение этих объектов попарно, с тем, чтобы установить в каждой паре наиболее предпочтительный.

В методе парных сравнений объекты сопоставляются попарно экспертом (экспертами), а затем выбирается один из них. Будем говорить, что в этом случае эксперт предпочитает данный объект, хотя выбор не обязательно будет выражать его предпочтение. В общем случае эксперт может установить равенство объектов или зафиксировать свои предпочтения на некоторой шкале.

Основной элементарный акт - сравнение двух объектов А и В одним экспертом - можно распространить на случай, когда несколько экспертов рассматривают более чем два объекта. Производить парное сравнение удобно не только тогда, когда число объектов велико, но и в тех случаях, когда различия между объектами настолько малы, что непосредственное ранжирование или оценка не обеспечивают их разумного упорядочения. Таким образом, метод парных сравнений имеет некоторое преимущество перед другими методами упорядочения в случаях, когда объектов много и (или) они трудно различимы.

Чаще всего при парном сравнении двух объектов ограничиваются простой констатацией того, что один из них предпочтительнее другого. В отдельных случаях, когда степень предпочтения можно выявить, используются специальные шкалы, где каждой степени предпочтения присваивается определенная оценка. Однако простейшая форма парных сравнений, когда устанавливается, что объект А “лучше” в некотором отношении объекта В, наиболее удобна, поскольку она уменьшает область возможной несогласованности между экспертами до минимума. Практика показывает, что даже допущение о возможности равенства объектов создает трудности при сборе и обработке информации, полученной от экспертов. Установлено, например, что одни эксперты объявляют объекты равными более охотно, чем другие.

Рассмотрим случай, когда сравниваются попарно три объекта А, В и С. Пусть суждение каждого эксперта состоит из простого предпочтения того или иного объекта, причем “ничьи” не допускаются. Тогда для каждого из трех сравнений (А с В), (А с С), (В с С) возможны два исхода. Общее число исходов - 8, причем 6 из них типа: АВ, АС, ВС (стрелка означает “предпочтительнее, чем”). Результаты сравнения в таком случае удобно представить в виде тройки чисел [2, 1, 0], которые указывают, что один объект (не обязательно А) “выигрывает” два раза, другой - один раз, а третий - ни разу. Два оставшихся результата

АВ, ВС, СА,

АВ, ВС, СА

могут быть представлены как [1, 1, 1] или же как [13]

и названы циклическими триадами. Ясно, что циклическая триада означает непоследовательность в суждении части экспертов, причем вероятность возникновения циклической триады равна 1/4, когда объекты идентичны.

Причины возникновения циклических триад могут состоять в недостаточной компетентности эксперта или же в том, что объекты нельзя сравнивать по одной линейной шкале, поскольку имеется несколько признаков, по которым они различаются. Важным свойством парных сравнений является возможность выявления таких противоречий.

Рассмотрим процедуру парных сравнений и покажем на числовом примере один из возможных вариантов ее применения.

Если сравнение объектов аi и aj производят m экспертов, результаты этой процедуры можно представить в виде матрицы А предпочтений с элементами xij , равными числу случаев, когда аi  предпочтительнее, чем aj.

Для облегчения этой процедуры составляют матрицы парных сравнений, в которых все объекты (1, 2, ...,n) записываются в одном и том же порядке дважды: в верхней строке и в крайнем левом столбце.

Форма первой матрицы А парных сравнений показана в табл. 1.1.

Таблица  1.1

Матрица А: парных сравнений

1

2

...

j

...

n

1

_

x12

x1j

x1n

2

x21

_

x2j

x2n

:

I

xi1

xi2

xij

xin

:

n

xn1

xn2

xnj

_

    Каждый эксперт, заполняющий такую матрицу, должен проставить на пересечении строки и столбца для двух сравниваемых факторов оценку xij. В зависимости от того, является ли объект i более предпочтительным, чем объект j, эта оценка равна 1 или 0 соответственно. В главной диагонали такой матрицы проставляются прочерки или нули. Каждая пара объектов может сравниваться единожды или дважды (например, сначала x12 , а затем x21 в матрице табл. 2). В случае, когда объекты сравниваются попарно дважды (полное парное сравнение), общее число сравнений I = n (n - 1); при однократном парном сравнении

где n - общее число факторов.

Существуют различные варианты частичного парного сравнения. Так, например, эксперту могут предложить сравнить заранее сгруппированные пары объектов, где он должен лишь указать наиболее предпочтительный; в этом случае каждый фактор сопоставляется только с каким-либо другим.

Может быть заранее подготовлена матрица частичного парного сравнения, в которой одна группа объектов сопоставляется со всеми другими, тогда как остальные объекты сопоставляются лишь с некоторыми другими.

Метод парных сравнений может быть использован и для установления суммарных рангов объектов. С этой целью объекты, которые должны быть проранжированы, записываются в обычном порядке в левом столбце и в верхней строке матрицы, а затем производится их парное сравнение. Матрица просматривается слева направо. Когда обнаруживается, что объект, находящийся в левом столбце матрицы, предпочтительнее, чем объект, помещенный в верхней строке, то в верхнюю часть клетки, образованной пересечением строки и столбца, ставится 1, а в нижнюю - 0. Если объект, находящийся в верхней строке матрицы, предпочтительнее, чем объект в левом столбце, то 0 ставится в верхнюю половину клетки, а 1 - в нижнюю. Затем, в зависимости от числа предпочтений, каждому фактору присваивается определенный ранг. Так, в приведенной в качестве примера матрицы (табл. 1.2) объект С получает наивысший ранг - 3, объект D - ранг 2, объект А - 1 и объект В - 0.

Таблица 1.2

Матрица предпочтений для ранжирования

с помощью парного сравнения

Объект

A

B

C

D

Ранг

A

_

    1                  0

0                  1

0                  1

1

B

0                  1

_

0                  1

0                  1

0

C

1                  0

1                  0

_

1                  0

3

D

1                  0

1                  0

0                  1

_

2

В некоторых случаях сначала производится предварительное ранжирование объектов, а затем с помощью метода парных сравнений - уточнение их предпочтительности. Поскольку обычно в процедуре парного сравнения участвуют несколько экспертов, то сначала каждый из них заполняет матрицу А, а затем полученные индивидуальные предпочтения усредняются с учетом мнений всех экспертов.

На основе этого строится вторая матрица (Р), показывающая процентное отношение случаев, когда объект i оказывался более значимым, нежели объект j, в общем числе полученных оценок (табл. 1.3).

Таблица 1.3

Матрица Р: доля случаев,

когда объект i предпочтительнее объекта j

Объект

Объект j

Сумма

I

1

2

...

j

...

n

ряда

1

_

p12

p1j

p1n

p1

2

p21

_

p2j

p2n

p2

:

I

pi1

pi2

pij

pin

pi

:

N

pn1

pn2

pnj

_

pn

 Элементы матрицы Р обладают тем свойством, что pij = xij / m, где m- число экспертов; кроме того pij + pji = 1.

Оценка согласованности экспертных ранжирований

 Групповое ранжирование объектов, полученное на основе близких индивидуальных ранжирований, вызывает обычно большее доверие, чем такое же ранжирование, опирающееся на заметно различающиеся индивидуальные ранжирования. Количественная оценка согласованности экспертных ранжирований и выяснение причин имеющихся расхождений очень важны для анализа результатов экспертизы. Такой анализ иногда способствует обнаружению ошибок расчета, а в ряде случаев устанавливает существенно различные подходы экспертов к оценке некоторых объектов. Экспертные оценки нельзя считать случайными величинами, если экспертами являются компетентные специалисты.

Согласованность суждений естественно считать максимальной, если все представленные индивидуальные ранжирования совпадают, и, наоборот, такую согласованность следует считать минимальной, если индивидуальные ранжирования максимально различаются. Не уточняя пока, что следует понимать под максимальным несовпадением экспертных ранжирований при числе экспертов n  3, согласимся с необходимостью введения специального показателя степени согласованности суждений членов экспертной группы. Удобно считать максимальное значение такого показателя равным единицы, минимальное значение этого показателя следует принять равным нулю.

В качестве показателя согласованности группового ранжирования М. Кендалл предложил принять коэффициент конкордации W (английское слово concord означает согласие), оценивающий относительную сумму квадратов разностей рангов. Рассматривается разность между суммой рангов i, приписываемых всеми экспертами i-му объекту, и средним значением такой суммы ср. При n объектах и m экспертах имеем:

сумма всех рангов n объектов, установленных всеми экспертами группы, равна m*n*(n +1)/2;

среднее значение суммы рангов, приписанных одному объекту, будет равно m*(n +1)/2.

Обозначим через  i  разность i - ср. Коэффициент конкордации определяется отношением

.

Заметим, что величина будет строго больше нуля только в случае строгих ранжирований, когда m – нечетно, а n – четно.

Найдем выражение для . Если суммы рангов составляют последовательность m, 2m, 3m, …, nm, то соответствующие значения i будут равны , , ,…,  или , , …, , . Возводя эти величины в квадрат, получим , ,…, , . Запишем .

Установлено, что , поэтому

.

Величину принято обозначать буквой S, тогда

.

Эта формула справедлива для строгих ранжирований. При наличии связанных рангов в эту формулу нужно ввести поправку. Имеем в этом случае:                                  ,

где .

Как следует оценивать результат групповой экспертизы, если величина показателя согласованности экспертных ранжирований окажется близкой к одному из крайних значений? При решении практических задач такие значения показателя согласованности считаются нежелательными. Если величина показателя согласованности близка к нулю, то это обычно свидетельствует либо о недостаточной компетентности по крайней мере части экспертов, либо о нечеткой формулировке организаторами экспертизы того качественного признака, по которому объекты сравниваются между собой. Сложный качественный признак может пониматься экспертами по-разному, в этом случае они могут оценивать объекты на основе несовпадающих частных признаков. Величина показателя согласованности оказывается близкой к единице чаще всего в тех случаях, когда задача ранжирования объектов не является сложной и в действительности нет необходимости в создании экспертной группы для решения этой задачи.

1.3. Постановка задач исследования

Исходя из анализа предметной области, а также теоретических и практических трудов, посвященных проблеме использования интернет-технологий субъектами финансового рынка, можно сформулировать основные задачи настоящей работы:

  1.  Исследование сайтов банков Украины с целью определения их функциональных, дизайнерских характеристик и иных параметров.
  2.  Определение оценочных показателей (критериев), характеризующих основные аспекты представления информации и функциональных возможностей web-сайта.
  3.  Разработка методики получения экспертных оценок.
  4.  Осуществление экспертного оценивания банковских web-сайтов.
  5.  Выработка рекомендаций по созданию и модификации банковских сайтов.
  6.  Конструирование макета сайта для  Акционерного Банка «Укркоммунбанка».

 

РАЗДЕЛ 2. ИССЛЕДОВАНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК БАНКОВСКИХ САЙТОВ

2.1. Анализ сайтов банков Украины

Одной из основных задач данной работы является исследование сайтов украинских банков с целью определения их информационных характеристик.  

Были исследованы более 20 банков на предмет наличия на их сайтах той или иной банковской информации.

Например, в табл.2.1 отражено исследование сайтов банков «Аваль», «Ажио», «Аркада», «ВАБанк», «Донбиржбанк» и «Донгорбанк».

Таблица 2.1

Банки

Информация

«Аваль»

«Ажио»

«Аркада»

«ВА-Банк»

«Донбирж-банк»

«Донгор-банк»

Интернет-банкинг

-

-

-

+

-

-

Телебанкинг

+

-

-

+

-

-

«Клиент-банк»

+

+

-

+

+

-

Вечерняя касса

-

+

-

-

-

-

Банковские металлы

+

-

-

+

-

-

Индивидуальные банковские сейфы

-

+

-

-

+

-

Консалтинг

-

-

-

+

+

+

Инкассационные услуги

+

+

-

-

+

-

Операции с ценными бумагами

+

+

-

+

+

-

Дорожные чеки

+

+

-

+

+

-

Денежные переводы

+

+

-

+

+

+

Платежные карты

+

+

-

+

-

-

Операции с валютой

+

+

-

-

+

+

Услуги депозитария

+

+

+

+

+

+

Расчетно-кассовое обслуживание

+

+

+

+

+

+

Кредитование

+

+

+

+

+

+

Операции по вкладам

+

+

+

+

+

+

История банка

+

+

-

+

+

-

Информация о клиентах

-

-

-

-

-

+

Информация о филиалах

-

+

-

+

-

+

Контактная информация

+

-

+

+

+

+

Тарифы на услуги

-

-

-

-

+

-

Курсы валют

+

+

+

+

+

-

Новости

+

+

+

+

-

+

Балансовый отчет

-

+

+

+

+

+

Знак «+» означает наличие данной информации на сайте, знак «-» - отсутствие информации.

По итогам проведенного исследования была создана диаграмма, отражающая, какое количество банков выставило на свои сайты ту или иную банковскую информацию (рис.2.1).

Более 50% банков отразили на сайтах информацию о банке, филиалах и партнерах, контактную информацию, годовой отчет, тарифы на предоставляемые услуги, новости банка, курсы валют, информацию об операциях по вкладам, с ценными бумагами и валютой, о кредитовании, услугах депозитария, денежных переводах и платежных картах.

Рис. 2.1

Помимо этого, была создана диаграмма, показывающая, сколько процентов необходимой информации отражено на сайтах различных банков (рис.2.2). Наиболее информативными являются сайты «Реал Банка» и «Приватбанка».

Рис.2.2

Таблица 2.2

Информация

Банки

Название

Название

1

интернет-банкинг

1

«Аваль»

2

Телебанкинг

2

«Ажио»

3

система «клиент-банк»

3

«Аркада»

4

вечерняя касса

4

«ВАБанк»

5

банковские металлы

5

«Донбиржбанк»

6

индивид. банковские сейфы

6

«Донгорбанк»

7

Консалтинг

7

«ЗахiдIнкомбанк»

8

инкассационные услуги

8

«Кредит Банк»

9

операции с векселями

9

«Укркоммунбанк»

10

дорожные чеки

10

«Мрiя-банк»

11

денежные переводы

11

«Ощадбанк»

12

платежные карты

12

«Правэксбанк»

13

операции с валютой

13

«Премьербанк»

14

услуги депозитария

14

«Приватбанк»

15

расчетно-кассовое обслуживание

15

«Реал Банк»

16

кредитование

16

«Тас-Комерцбанк»

17

операции по вкладам

17

УБТС

18

история банка

18

«Укринбанк»

19

информация о клиентах

19

«Укрэксимбанк»

20

информация о филиалах

20

«Финансы и кредит»

21

контактная информация

22

тарифы на услуги

23

курсы валют

24

новости

25

балансовый отчет

2.2. Методика получения экспертных оценок

На подготовительном этапе разработки методики оценки сайтов предполагалось сделать акцент на анализе функциональных возможностей web-сайтов, на том, как реализованы инструменты обслуживания клиентов, на доступных клиентам сервисных возможностях сайтов. Однако в ходе исследования стало очевидным, что количество банков, практикующих интернет-сервис, ничтожно мало, а те услуги, которые кредитные учреждения пытаются предлагать, используя технологии Сети, за редким исключением, вряд ли можно отнести к полноценному электронному сервису.

Именно поэтому оценка в основном отражает, насколько полно, удобно и качественно изложена информация на том или ином web-сайте с точки зрения реального или потенциального клиента.

После изучения трудов, посвященных проблеме оценки сайтов, были сформулированы следующие критерии оценки банковских сайтов:

1. дизайн;

2. навигация;

3. полнота информации;

4. скорость загрузки;

5. интерактивность;

6. частота обновления.

Web-критика, как и разработка сайтов, не являются точной наукой. Интернет развивается слишком быстро: ежечасно появляются новые мощные идеи и приложения, преобразующие старые представления или опровергающие их. Перечисленные выше критерии сначала были сформулированы в мировом Интернете как правила создания хороших новых сайтов, а теперь они выступают в качестве лучших из имеющихся инструментов оценки.

Дизайн

Дизайн определяет вид оформления сайта и предназначен для повышения эстетической ценности его содержимого. Дизайн – это первое, что бросается в глаза посетителю сайта и, конечно, он должен быть уместен и производить определенное впечатление. Любое оформление является способом лучше подать идею и информацию, размещенную на веб-странице.

Навигация

Навигация характеризует удобство перемещения между разделами сайта, возможность быстро переходить на нужную страницу. Главное требование, предъявляемое к системе навигации, состоит в том, чтобы она была интуитивно понятной для пользователей с любым уровнем подготовки. Она не только должна позволять пользователю быстро найти именно то, что ему необходимо, но и сразу давать представление о составе сайта и том полезном, что на нем можно найти.

Скорость загрузки

Очень важный критерий. Большинство посетителей сайта в первую очередь отмечают быстроту загрузки страниц, и если главная страница сайта загружается больше 20 секунд – пользователь просто закрывает ее.

Интерактивность

Интерактивность характеризует степень взаимодействия с пользователем. Обычно под интерактивностью понимают набор средств, которые зависят от действий посетителя, такие как гостевые книги, опросы, форумы. Благодаря интерактивным элементам пользователь должен постоянно ощущать отличие Сети от журнала или телевизора.

Частота обновления информации

Сайт редко представляет ценность для посетителей, если информация на нем не меняется. На сайте должны регулярно публиковаться новости, а старая информация должна поддерживаться актуальной и своевременно корректироваться.

Полнота информации

Очень важный критерий, поскольку адекватное информационное наполнение сайта является необходимым фундаментом для привлечения и удержания на нем посетителей.

Для определения количественных оценок (относительных весов) сайтов, характеризуемых несколькими признаками, использован метод парных сравнений. [15]

Пусть а1,…,аn  -  объекты, которые необходимо сравнить (сайты), а р1,…,рК - признаки, характеризующие объекты (дизайн, навигация, полнота информации, скорость загрузки, интерактивность и частота обновления),

где  К – количество признаков,

       n – количество объектов.

Необходимо составить К матриц парных сравнений объектов, т.е. провести парные сравнения по каждому признаку отдельно, и одну матрицу парных сравнений признаков. На основе этих матриц вычисляются относительные веса объектов по каждому признаку и относительные веса самих признаков.

Эксперту поочередно предъявляются все пары объектов, и он должен  каждый раз установить, какой из предъявляемых ему объектов предпочтительнее другого по рассматриваемому признаку и во сколько раз.

Обозначим через Wik относительный вес i-го объекта по k-му признаку. Эксперт составляет квадратную матрицу R = ||rij||, где rij есть оценка экспертом отношения Wik / Wjk.

Если объект ai предпочтительнее объекта aj  (Wik > Wjk), то эксперт принимает rij  = , где - степень превосходства ai  над ai.

Имеют место следующие соотношения:

1   < ,

= 1 при Wik  = Wjk, т.е. при ai   ai ,

если Wik / Wjk = , то Wjk / Wik = 1/.

 

Для измерения используется шкала Саати (табл.2.3).

Таблица 2.3

Значение

Определение

Пояснение

1

Объекты равноценны

Объекты эквивалентны по рассматриваемому признаку

3

Слабое превосходство

Эксперт отдает некоторое предпочтение первому объекту пары

5

Сильное превосходство

Эксперт отдаленно считает первый объект более предпочтительным, чем второй

7

Явное превосходство

Первый объект явно предпочтительнее второго

9

Абсолютное превосходство

Превосходство первого объекта не вызывает никаких сомнений

2,4,6,8

Значения, соответствующие промежуточным суждениям

Для случаев, когда выбор между соседними значениями основной шкалы затруднен

После составления матрицы вычисляются относительные веса объектов по k-му признаку, разделив суммы элементов строк на сумму элементов всей матрицы:

  .

Таким образом вычисляются количественные оценки объектов по каждому признаку и  s – относительные веса признаков.

Относительные веса объектов по совокупности их признаков вычисляются по формуле:

       .

 Сначала каждый эксперт индивидуально устанавливает эти оценки, а затем используется процедура усреднения для получения групповых оценок.

В экспертную группу помимо специалистов в области банковского дела,  web-дизайна и работы с информацией входили эксперты,  являющиеся потенциальными или реальными посетителями банковских web-сайтов. Они не были специалистами в названных областях знаний, поэтому для облегчения установления предпочтительности одного сайта другому по определенному признаку, им был предложен список погрешностей, допускаемых разработчиками при создании web-сайтов (табл.2.4.).

Таблица 2.4

Признак

Погрешность

Неудачное визуальное решение

Трудность восприятия информации

Цветовая палитра, утомляющая глаз

Слишком большое количество цветов

Дизайн

Обилие декоративных элементов, не несущих функциональной нагрузки

Отсутствие выравнивания

Отсутствие единого стиля оформления страниц

Движущиеся и мерцающие надписи

Отсутствие навигационных элементов (меню, карты сайта, гиперссылок)

Неудобная навигация

Навигация

Интуитивно непонятная навигация

Неработающая ссылка

Неправильная ссылка

Слишком длинные ссылки

Отсутствие общей информации о банке (полное наименование, год основания)

Полнота информации

Отсутствие контактной информации

Отсутствие списка предоставляемых банком услуг

Неполная информация о предоставляемых услугах

Скорость загрузки

Больше 20 секунд

Отсутствие гостевой книги

Отсутствие опроса

Интерактивность

Отсутствие форума

Отсутствие всех средств обратной связи

Частота обновления

Реже, чем раз в день

2.3. Экспертное оценивание web-сайтов банков Украины

Группой экспертов из тридцати человек, в число которых входили специалисты в области банковского дела,  web-дизайна и работы с информацией, а также посетители банковских web-сайтов: потенциальные и реальные клиенты, партнеры банка, представители других контактных аудиторий, были оценены интернет-страницы пятнадцати банков Украины. 

Введем следующие обозначения:

а1web-сайт банка «Аваль»;  

а2 - web-сайт банка «Ажио»;

а3 - web-сайт банка «Аркада»;

а4 - web-сайт банка «ВАБанк»;

а5 - web-сайт банка «Донбиржбанк»;

а6 - web-сайт банка «Донгорбанк»;

а7 - web-сайт банка «ЗахiдIнкомбанк»;

а8 - web-сайт банка «Икар-банк»;

а9 - web-сайт банка «Укркоммунанк»;

а10 - web-сайт банка «Правэкс-банк»;

а11 - web-сайт банка «Премьербанк»;

а12 - web-сайт банка «Приватбанк»;

а13 - web-сайт банка «УБТС»;

а14 - web-сайт банка «Укринбанк»;

а15 - web-сайт банка «Финансы и кредит»;

е1,…,е15 – эксперты.

 

В таблицах 2.5, 2.6, 2.7, 2.8, 2.9 и 2.10 приведены матрицы парных сравнений банковских сайтов экспертом № 1 (е1).

В таблице 2.11 – матрица парных сравнений экспертом № 1 признаков, характеризующих банковские сайты.

Матрицы парных сравнений экспертом № 1 банковских сайтов

Таблица 2.5

К = 1 (дизайн)

а1

а2

А3

а4

а5

а6

а7

а8

а9

а10

а11

а12

а13

а14

а15

Wi1

а1

1

7

3

3

1

3

7

7

1

7

7

7

1

7

1

0,128

а2

1/7

1

1/5

1/5

1/7

1/5

1

1

1/7

1

1

1

1/7

1

1/7

0,017

а3

1/3

5

1

1

1/3

1

5

5

1/3

5

5

5

1/3

5

1/3

0,081

а4

1/3

5

1

1

1/3

1

5

5

1/3

5

5

5

1/3

5

1/3

0,081

а5

1

7

3

3

1

3

7

7

1

7

7

7

1

7

1

0,128

а6

1/3

5

1

1

1/3

1

5

5

1/3

5

5

5

1/3

5

1/3

0,081

а7

1/7

1

1/5

1/5

1/7

1/5

1

1

1/7

1

1

1

1/7

1

1/7

0,017

а8

1/7

1

1/5

1/5

1/7

1/5

1

1

1/7

1

1

1

1/7

1

1/7

0,017

а9

1

7

3

3

1

3

7

7

1

7

7

7

1

7

1

0,128

а10

1/7

1

1/5

1/5

1/7

1/5

1

1

1/7

1

1

1

1/7

1

1/7

0,017

а11

1/7

1

1/5

1/5

1/7

1/5

1

1

1/7

1

1

1

1/7

1

1/7

0,017

а12

1/7

1

1/5

1/5

1/7

1/5

1

1

1/7

1

1

1

1/7

1

1/7

0,017

а13

1

7

3

3

1

3

7

7

1

7

7

7

1

7

1

0,128

а14

1/7

1

1/5

1/5

1/7

1/5

1

1

1/7

1

1

1

1/7

1

1/7

0,017

а15

1

7

3

3

1

3

7

7

1

7

7

7

1

7

1

0,128

Таблица 2.6

К = 2 (навигация)

а1

а2

а3

а4

а5

а6

а7

а8

а9

а10

а11

а12

а13

а14

а15

Wi2

а1

1

1/5

1/5

1/5

1/5

1/4

1/5

ј

1/5

1/5

1/5

1/5

1/5

1/5

1/5

0,013

а2

5

1

1

1

1

3

1

3

1

1

1

1

1

1

1

0,077

а3

5

1

1

1

1

3

1

3

1

1

1

1

1

1

1

0,077

а4

5

1

1

1

1

3

1

3

1

1

1

1

1

1

1

0,077

а5

5

1

1

1

1

3

1

3

1

1

1

1

1

1

1

0,077

а6

4

1/3

1/3

1/3

1/3

1

1/3

1

1/3

1/3

1/3

1/3

1/3

1/3

1/3

0,033

а7

5

1

1

1

1

3

1

3

1

1

1

1

1

1

1

0,077

а8

4

1/3

1/3

1/3

1/3

1

1/3

1

1/3

1/3

1/3

1/3

1/3

1/3

1/3

0,033

а9

5

1

1

1

1

3

1

3

1

1

1

1

1

1

1

0,077

а10

5

1

1

1

1

3

1

3

1

1

1

1

1

1

1

0,077

а11

5

1

1

1

1

3

1

3

1

1

1

1

1

1

1

0,077

а12

5

1

1

1

1

3

1

3

1

1

1

1

1

1

1

0,077

а13

5

1

1

1

1

3

1

3

1

1

1

1

1

1

1

0,077

а14

5

1

1

1

1

3

1

3

1

1

1

1

1

1

1

0,077

а15

5

1

1

1

1

3

1

3

1

1

1

1

1

1

1

0,077

Таблица 2.7

К = 3 (полнота информации)

а1

а2

а3

а4

а5

А6

a7

а8

а9

а10

а11

а12

а13

а14

а15

Wi3

а1

1

1

5

1

1

7

7

1

7

1

1

1

7

5

1

0,098

а2

1

1

5

1

1

7

7

1

7

1

1

1

7

5

1

0,098

а3

1/5

1/5

1

1/5

1/5

3

3

1/5

3

1/5

1/5

1/5

3

1

1/5

0,033

а4

1

1

5

1

1

7

7

1

7

1

1

1

7

5

1

0,098

а5

1

1

5

1

1

7

7

1

7

1

1

1

7

5

1

0,098

а6

1/7

1/7

1/3

1/7

1/7

1

1

1/7

1

1/7

1/7

1/7

1

1/3

1/7

0,012

а7

1/7

1/7

1/3

1/7

1/7

1

1

1/7

1

1/7

1/7

1/7

1

1/3

1/7

0,012

а8

1

1

5

1

1

7

7

1

7

1

1

1

7

5

1

0,098

а9

1/7

1/7

1/3

1/7

1/7

1

1

1/7

1

1/7

1/7

1/7

1

1/3

1/7

0,012

а10

1

1

5

1

1

7

7

1

7

1

1

1

7

5

1

0,098

а11

1

1

5

1

1

7

7

1

7

1

1

1

7

5

1

0,098

а12

1

1

5

1

1

7

7

1

7

1

1

1

7

5

1

0,098

а13

1/7

1/7

1/3

1/7

1/7

1

1

1/7

1

1/7

1/7

1/7

1

1/3

1/7

0,012

а14

1/5

1/5

1

1/5

1/5

3

3

1/5

3

1/5

1/5

1/5

3

1

1/5

0,033

а15

1

1

5

1

1

7

7

1

7

1

1

1

7

5

1

0,098

Таблица 2.8

К = 4 (интерактивность)

а1

а2

а3

а4

а5

а6

а7

а8

а9

а10

а11

а12

а13

а14

а15

Wi4

а1

1

1

1

1/8

1/9

1/5

1

1

1

1

1/7

1/9

1/7

1/8

1

0,015

а2

1

1

1

1/8

1/9

1/5

1

1

1

1

1/7

1/9

1/7

1/8

1

0,015

а3

1

1

1

1/8

1/9

1/5

1

1

1

1

1/7

1/9

1/7

1/8

1

0,015

а4

8

8

8

1

1/5

5

8

8

8

8

4

1/5

3

1

8

0,129

а5

9

9

9

5

1

8

9

9

9

9

7

1

7

5

9

0,174

а6

5

5

5

1/5

1/8

1

5

5

5

5

1/3

1/8

1/4

1/5

5

0,069

а7

1

1

1

1/8

1/9

1/5

1

1

1

1

1/7

1/9

1/7

1/8

1

0,015

а8

1

1

1

1/8

1/9

1/5

1

1

1

1

1/7

1/9

1/7

1/8

1

0,015

а9

1

1

1

1/8

1/9

1/5

1

1

1

1

1/7

1/9

1/7

1/8

1

0,015

а10

1

1

1

1/8

1/9

1/5

1

1

1

1

1/7

1/9

1/7

1/8

1

0,015

а11

7

7

7

1/4

1/7

3

7

7

7

7

1

1/7

1/3

1/4

7

0,100

а12

9

9

9

5

1

8

9

9

9

9

7

1

7

5

9

0,174

а13

7

7

7

1/3

1/7

4

7

7

7

7

3

1/7

1

1/3

7

0,107

а14

8

8

8

1

1/5

5

8

8

8

8

4

1/5

3

1

8

0,129

а15

1

1

1

1/8

1/9

1/5

1

1

1

1

1/7

1/9

1/7

1/8

1

0,015

Таблица 2.9

К = 5 (скорость загрузки)

а1

а2

а3

а4

а5

а6

а7

а8

а9

а10

а11

а12

а13

а14

а15

Wi1

а1

1

1/8

1/7

1/7

1/8

1/7

1/7

1

1/9

1/8

1/8

1/7

1/9

1

1/9

0,008

а2

8

1

4

3

1

3

3

8

1/4

1

1

4

1/5

8

1/4

0,079

а3

7

1/4

1

1/3

1/4

1/3

1/3

7

1/6

1/4

1/4

1

1/7

7

1/6

0,044

а4

7

1/3

3

1

1/3

1

1

7

1/5

1/3

1/3

3

1/7

7

1/5

0,055

а5

8

1

4

3

1

3

3

8

1/4

1

1

4

1/5

8

1/4

0,079

а6

7

1/3

3

1

1/3

1

1

7

1/5

1/3

1/3

3

1/7

7

1/5

0,055

а7

7

1/3

3

1

1/3

1

1

7

1/5

1/3

1/3

3

1/7

7

1/5

0,055

а8

1

1/8

1/7

1/7

1/8

1/7

1/7

1

1/9

1/8

1/8

1/7

1/9

1

1/9

0,008

а9

9

4

6

5

4

5

5

9

1

4

4

6

1/2

9

1

0,126

а10

8

1

4

3

1

3

3

8

1/4

1

1

4

1/5

8

1/4

0,079

а11

8

1

4

3

1

3

3

8

1/4

1

1

4

1/5

8

1/4

0,079

а12

7

1/4

1

1/3

1/4

1/3

1/3

7

1/6

1/4

1/4

1

1/7

7

1/6

0,044

а13

9

5

7

7

5

7

7

9

2

5

5

7

1

9

2

0,151

а14

1

1/8

1/7

1/7

1/8

1/7

1/7

1

1/9

1/8

1/8

1/7

1/9

1

1/9

0,008

а15

9

4

6

5

4

5

5

9

1

4

4

6

1/2

9

1

0,126

Таблица 2.10

К = 6 (частота обновления)

а1

а2

а3

а4

а5

а6

а7

а8

а9

а10

а11

а12

а13

а14

а15

Wi1

а1

1

1

1/3

1/2

1/3

9

9

4

6

4

1

1

1/3

9

1

0,078

а2

1

1

1/3

1/2

1/3

9

9

4

6

4

1

1

1/3

9

1

0,078

а3

3

3

1

3

1

9

9

7

8

7

3

3

1

9

3

0,115

а4

2

2

1/3

1

1/3

9

9

5

7

5

2

2

3

9

2

0,097

а5

3

3

1

3

1

9

9

7

8

7

3

3

1

9

3

0,115

а6

1/9

1/9

1/9

1/9

1/9

1

1

1/8

1/7

1/8

1/9

1/9

1/9

1

1/9

0,007

а7

1/9

1/9

1/9

1/9

1/9

1

1

1/8

1/7

1/8

1/9

1/9

1/9

1

1/9

0,007

а8

1/4

1/4

1/7

1/5

1/7

8

8

1

4

1

1/4

1/4

1/7

8

1/4

0,053

а9

1/6

1/6

1/8

1/7

1/8

7

7

1/4

1

1/4

1/6

1/6

1/8

7

1/6

0,039

а10

1/4

1/4

1/7

1/5

1/7

8

8

1

4

1

1/4

1/4

1/7

8

1/4

0,053

а11

1

1

1/3

1/2

1/3

9

9

4

6

4

1

1

1/3

9

1

0,078

а12

1

1

1/3

1/2

1/3

9

9

4

6

4

1

1

1/3

9

1

0,078

а13

3

3

1

3

1

9

9

7

8

7

3

3

1

9

3

0,115

а14

1/9

1/9

1/9

1/9

1/9

1

1

1/8

1/7

1/8

1/9

1/9

1/9

1

1/9

0,007

а15

1

1

1/3

1/2

1/3

9

9

4

6

4

1

1

1/3

9

1

0,078

Таблица 2.11

Матрица парных сравнений экспертом № 1 признаков, характеризующих банковские сайты

р1

р2

р3

р4

р5

р6

К

р1

1

1/5

1/5

1/4

1/9

1/7

0,024

р2

5

1

1/4

2

1/6

1/3

0,112

р3

5

4

1

4

1/3

3

0,223

р4

4

1/2

1/4

1

1/5

1/5

0,079

р5

9

6

3

5

1

3

0,347

р6

7

3

1/3

5

1/3

1

0,214

 

В результате применения формул, приведенных в п.2.2.1, были получены экспертные оценки, которые отражены в таблице 2.12.




Проверка согласованности экспертных ранжирований

Количественная оценка согласованности экспертных ранжирований и выяснение причин имеющихся расхождений очень важны для анализа результатов экспертизы. Такой анализ иногда способствует обнаружению ошибок расчета, а в ряде случаев устанавливает существенно различные подходы экспертов к оценке некоторых объектов.

Оценим согласованность мнений экспертов с помощью коэффициента конкордации W.

В табл.2.13 представлены результаты ранжирования полученных количественных оценок экспертов.

Для расчета значения коэффициента конкордации сначала находим сумму рангов по каждому сайту, а затем разность между этой суммой и средней суммой рангов по формуле:

где (n – количество сайтов)

Коэффициент конкордации рассчитывается по формуле:

= 0,92 ,

где S – сумма квадратов отклонений () .

Коэффициент конкордации оказался близок к единице, значит, индивидуальные экспертные ранжирования согласованы, а групповому ранжированию, полученному на их основе можно доверять.

По итогам проведенного экспертного оценивания был составлен общий рейтинг банковских сайтов, изображенный на рис.2.3.

Рейтинг показывает насколько полно, удобно и качественно представлена информация на каждом банковском сайте, и насколько эффективно банковский ресурс использует интерактивные возможности Интернет.

 Рис. 2.3

Наиболее интересен не общий рейтинг, а анализ оценок по критериям, в силу того, что он дает представление о сильных и слабых сторонах тех или иных сайтов и определяет направления их совершенствования.
         На рис.
2.4 представлен рейтинг банков по критерию «Дизайн».

Рис. 2.4

За редким исключением банки несколько односторонне и без должного внимания подходят к созданию собственных Интернет-ресурсов. Это приводит к появлению web-сайтов с хорошим дизайном (высокий рейтинг по критерию «Дизайн») и недостаточным информационным наполнением (низкий рейтинг по критерию «Полнота информации»). На многих сайтах отсутствует информация об услугах и финансовом положении банка, информация по котировкам банка и другая  обязательная банковская информация.

Рейтинг по критерию «Полнота информации» изображен на рис.2.5.

Рис.2.5

Есть примеры web-сайтов, предлагающих качественный сервис, включая услуги Интернет-банкинга, но при этом имеющие невыразительный дизайн (низкий рейтинг по критерию «Дизайн») и недостатки в информационном наполнении («Полнота информации»).
На рис.2
.6 приведен рейтинг сайтов банков по критерию «Навигация». Оказалось, что есть сайты, навигация по которым неудобна или интуитивно непонятна; на некоторых сайтах обнаружено наличие тупиковых страниц.

Рис.2.6

Рейтинг банковских интернет-страниц по критерию «Скорость загрузки» изображен на рис.2.7. Выяснилось, что скорость загрузки большинства web-сайтов превышает 20 секунд, что является недопустимым для качественного банковского сайта: более 40% пользователей согласны возвращаться к информационному наполнению сайта лишь при условии более быстрой загрузки его страниц.  и только 20% считают наличие на сайте мультимедийных возможностей достаточным основанием для его повторного посещения.

Рис.2.7.

На рис.2.8 приведен рейтинг интернет-страниц банков по критерию «Интерактивность». Было установлено, что количество сайтов, предоставляющих пользователю возможность двустороннего обмена информацией, ничтожно мало.

Рис.2.8

Выяснилось, что большинство банковских сайтов предоставляют посетителям  возможность отслеживать в режиме реального времени курсы обмена валют, на них регулярно обновляются новости банка. Но есть и такие сайты, которые не представляют ценности для посетителей - старая информация на них не поддерживается актуальной и своевременно не корректируется.

Рейтинг сайтов по критерию «Частота обновления» приведен на рис.2.9

Рис.2.9

2.4. Математико-статистический анализ экспертных оценок

Анализируя экспертные оценки банковских web-сайтов, процесс получения которых описан в п.3.2.2, можно сделать предположение, о том, что указанные оценки являются случайными величинами.

Случайной называют величину, которая принимает в результате испытания то или иное (но при этом только одно) возможное значение, заранее неизвестное, меняющееся от испытания к испытанию и зависящее от случайных обстоятельств. Случайные величины могут быть дискретными и непрерывными.

Дискретной называют такую случайную величину, которая принимает конечное или бесконечное счетное множество значений. Это, например, число дефектных изделий в партии; число вызовов, поступающих на телефонную станцию в течение суток и т. д.

Непрерывной называют такую случайную величину, которая может принимать любые значения из некоторого конечного или   бесконечного   интервала.   Очевидно, число возможных значений непрерывной случайной величины бесконечно. Время безотказной работы как отдельных элементов системы, так и всей системы в целом, погрешность  измерения   физических   величин,    — примеры непрерывных случайных величин. [22]

Случайные величины обычно обозначают заглавными буквами конца латинского алфавита — X, Y, Z,…, а их возможные значения — соответствующими малыми буквами —  x, у, z,…

Для задания случайной величины недостаточно перечислить все ее возможные значения. Необходимо также знать, как часто могут появиться те или иные значения в результате испытаний при одних и тех же условиях, т. е. Нужно задать вероятности их появления.

Пусть Х — дискретная случайная величина, принимающая в результате испытания следующие возможные значения:

Х = хl; X = x2 ; …; Х = хN .

Перечисленные значения случайной величины можно рассматривать как события, появляющиеся при испытаниях. Обозначим вероятности этих событий через р с соответствующими индексами: P (X1) = p1; P (X2) = р2;…; P (X=xn)=pn. События образуют полную группу п несовместных событий, следовательно, сумма вероятностей всех возможных значений случайной величины X равна единице:

Распределением (законом) случайной величины называется всякое соотношение между возможными значениями случайной величины и соответствующимиимвероятностями. [14] Про случайную величину говорят, что она подчиняется данному закону распределения. Две случайные величины называют независимыми, если распределение вероятностей одной из них не зависит oт того, какие возможные значения приняла другая величина.. В противном случае случайные величины называют зависимыми. 

Несколько случайных величин называют взаимно независимыми, если законы распределения любого числа из них не зависят от того, какие возможные значения приняли остальные величины. Распределение случайной величины может быть задано в виде таблицы, в виде функции распределения и в виде плотности распределения. Таблица, содержащая возможные значения случайной величины и соответствующие вероятности, является простейшей формой задания распределения случайной величины  (табл.2.14).

Таблица 2.14

X

x1

x2

x3

xn-1

xn

P

p1

p2

p3

pn-1

pn

Функция распределения является наиболее общей формой задания закона случайной величины. Она используется для задания как дискретных, так и непрерывных случайных величин. Обычно ее обозначают F(x). Функция распределения определяет вероятность того, что случайная величина Х примет значение меньшее фиксированного действительного числа х, т.е.

Вероятность того, что Х < х, зависти от х, следовательно F(x) является функцией от х. Поэтому F(x) и называется функцией распределения.

Для дискретной случайной величины X, которая может принимать значения х1, х2,…, хn, функция распределения имеет вид

где неравенство xi<x под знаком суммы означает, что суммирование распространяется на все те значения xi, которые по своей величине меньше х.

Кратко свойство функции распределения можно сформулировать так: функция распределения является неотрицательной неубывающей функцией, удовлетворяющей условиям F(-) = 0 и F(+) = 1. Возможно и обратное утверждение: функция, удовлетворяющая перечисленным условиям, может рассматриваться как функция распределения некоторой случайной величины.

Числовые характеристики случайной величины

Распределение вероятностей полностью характеризует случайную величину. Но при решении ряда практических задач нет необходимости знать все возможные значения случайной величины и соответствующие им вероятности, а удобнее пользоваться некоторыми, количественными показателями, которые давали бы в сжатой форме достаточную информацию о случайной величине. [25] Такие показатели называют числовыми характеристиками случайной величины. Основными из них являются математическое ожидание, среднее квадратическое отклонение и дисперсия.

1. Математическое ожидание характеризует положение случайной величины на числовой оси, определяя собой центр распределения (некоторое среднее значение, около которого сосредоточены все возможные значения случайной величины). Поэтому математическое ожидание иногда называют просто средним значением случайной величины.

Если дискретная случайная величина Х принимает бесконечное счетное множество значений, то ее математическое ожидание

Итак, математическим ожиданием дискретной случайной величины называют сумму произведений всех ее возможных значений на их вероятности. При этом должно удовлетворяться требование абсолютной сходимости ряда:
Для непрерывной случайной величины, возможные значения которой располагаются по всей оси Ох, математическое ожидание имеет вид

Математическое ожидание непрерывной случайной величины X, возможные значения которой принадлежат интервалу [a, b],

2. Дисперсия и среднее квадратическое отклонение.

С помощью этих характеристик можно судить о рассеянии случайной величины относительно математического ожидания. Выбор в качестве меры рассеяния математического ожидания отклонения случайной величины от ее математического ожидания не дает никакого результата. Поэтому в качестве меры рассеяния случайной величины берут математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от ее математического ожидания, которое называют дисперсией случайной величины X и обозначают 2[Х], а также x2 или D[Х]:

2 = M[X — М (х)]2.

Для дискретной случайной величины дисперсия равна сумме произведений квадратов отклонений значений случайной величины от ее математического ожидания на соответствующие вероятности:

 Для непрерывной случайной величины, распределение которой задано в виде плотности вероятности f (x), дисперсия

Недостатком дисперсии является то, что она имеет размерность квадрата случайной величины и ее неудобно использовать для характеристики разброса.

Этих недостатков лишено среднее квадратическое отклонение случайной величины, которое представляет собой положительный корень из дисперсии:

Распределение случайных величин

Равномерное распределение

Непрерывная случайная величина X имеет равномерное распределение на интервале [а, b], если на этом интервале плотность распределения случайной величины постоянна, а вне его равна нулю, т. е. Если                                      

где c=const. Равномерное распределение иногда называется законом равномерной плотности. [23]                                                  

Закон равномерного распределения аналитически можно записать в виде

Нормальное распределение

Нормальное распределение — наиболее часто встречающийся вид распределения.

Главная особенность нормального распределения состоит в том, что оно является предельным, к которому приближаются другие распределения. Нормальное распределение впервые открыто Муавром в 1733 г. Нормальное распределение часто называют законом Гаусса — Лапласа по имени математиков, открывших этот закон независимо от работ Муавра. [29]

Нормальному закону распределения подчиняются только непрерывные случайные величины.

Распределение нормальной совокупности   может   быть   задано в виде плотности распределения:

или в виде функции распределения:

График плотности нормального распределения называют нормальной кривой. Она представляет собой колоколообразную фигуру, симметричную относительно прямой, проходящей через точку х = а, и асимптотически приближающуюся к оси абсцисс при х ±. Как следует из аналитического выражения плотности, нормальное распределение определяется параметрами а и .

Биномиальное распределение

Биномиальным является распределение вероятностей появления m числа событий в n независимых испытаниях, в каждом из которых вероятность появления события постоянна и равна р. Вероятность возможного числа появления события вычисляется по формуле Бернулли

где q=1-р. Постоянные n и р, входящие в это выражение, - параметры биномиального закона.

Биномиальным распределением описывается распределение вероятностей только дискретной случайной величины. Возможными значениями случайной величины Х являются m = 0,1,...,n.

Биномиальное распределение может быть задано в виде ряда (табл.2.15).

Таблица 2.15

X = m

0

1

2

i

N

Pm,n

C0np0q0

C1np1qn-1

C2np2qn-2

Cinpiqn-i

Cnnpnq0

 и в виде функции распределения

При большом числе испытаний n биномиальное распределение весьма близко к нормальному.

Распределение Пуассона

Биномиальное распределение приближается к нормальному тем лучше, чем больше n и чем меньше р или q. Однако это не имеет место, если наряду с увеличением n одна из величин, р или q, стремится к нулю. В этом случае биномиальное распределение в пределе дает распределение Пуассона.

Таким образом, при n   и p или q   получаем

 Это и есть формула распределения Пуассона. [28] Распределение Пуассона описывает число событий m происходящих за одинаковые промежутки времени при условии, что события происходят независимо друг от друга с постоянной средней интенсивностью. При этом число испытаний n велико, а вероятность появления события в каждом испытании p мала. Поэтому распределение Пуассона называется еще законом распределения редких явлений. Параметром распределения Пуассона является величина а, характеризующая интенсивность появления событий в n испытаниях.

Распределение Пуассона может быть задано в виде ряда распределения (табл. 2.16).

Таблица 2.16

X = m

0

1

2

m

Pm

e-a

e-a

e-a

e-a

Показательное распределение

Непрерывную случайную величину, плотность вероятности которой определяется выражением

называют случайной величиной,  имеющей показательное, или экспоненциальное, распределение.

Это распределение часто наблюдается при рассмотрении случайных промежутков времени между появлениями двух последовательных редких событий. Плотность показательного распределения определяется параметром , который называют интенсивностью отказов. Под интенсивностью отказов в теории надежности понимают вероятность отказа невосстанавливаемого элемента в единицу времени после данного момента времени при условии, что до этого момента, отказа не было. Обратной величиной интенсивности отказов является наработка на отказ 1/.

Выражение интегральной функции показательного распределения можно найти, используя свойство дифференциальной функции:

Итак, предположим, что полученные экспертные оценки являются независимыми непрерывными случайными величинами.

Обозначим эти случайные величины, каждая из которых принимает по 30 значений, через А1, А2,…,А15.

Представляется интересным по известному вариационному ряду определить закон распределения вероятностей этих случайных величин, т.е. соотношение между возможными значениями случайной величины и соответствующимиимвероятностями. Нужно установить вид функции плотности вероятности. Априори эта функция неизвестна и можно лишь предположительно судить о ее виде. Обработка результатов экспериментальных наблюдений проводится в следующей последовательности:

  1.  по опытным данным строится эмпирическая кривая;
  2.  определяются параметры эмпирического распределения;
  3.  выдвигается одна или несколько гипотез о функции плотности исследуемой случайной величины, исходя из внешнего вида экспериментальной кривой, из значений ее параметров и технологических факторов, влияющих на ее вид;
  4.  эмпирическая кривая выравнивается по одной или последовательно по нескольким принятым теоретическим кривым;
  5.  проводится сравнение по одному из критериев согласия эмпирической и теоретической (выровненной эмпирической) кривых;
  6.  выбирается функция, дающая наилучшее согласование.[27]

Рассмотрим технологию определения вида закона распределения вероятностей на примере случайной величины А8 (оценка сайта АБ «Донбиржбанк»)

В данном случае, вследствие того, что объем выборки N > 30, для определения параметров эмпирического распределения все значения случайной величины необходимо разбить на интервалы и произвести подсчет частот.

Для этого с помощью Microsoft Excel составляем табл.2.17 и проводим некоторые вспомогательные вычисления, указанные в колонках 4, 5, 6 данной таблицы.

Таблица 2.17

Номер интервала

Середина интервала

xi

Частоты

mi

х2i

mixi

mix2i

1

2

3

4

5

6

1

0,019

1

0,000361

0,019

0,000361

2

0,023

3

0,000529

0,069

0,001587

3

0,027

3

0,000729

0,081

0,002187

4

0,031

6

0,000961

0,186

0,005766

5

0,035

8

0,001225

0,28

0,009800

6

0,039

5

0,001521

0,195

0,007605

7

0,043

2

0,001849

0,086

0,003698

8

0,047

1

0,002209

0,047

0,002209

9

0,051

1

0,002601

0,051

0,002601

Сумма

30

1,014

0,035814

В конце колонок 3, 5, 6 проставлены суммы чисел соответствующих колонок.

N = mi = 30;      mixi  =  1,014;      mix2i = 0,035814.

Вычисляем среднее значение

Вычисляем величину

Вычисляем дисперсию

Вычисляем среднее квадратическое отклонение

Общее правило выравнивания эмпирического распределения по гипотетическим теоретическим состоит в следующем.

В каждое теоретическое распределение (в его дифференциальную или интегральную функции) входит несколько величин, называемых параметрами (математическое ожидание, дисперсия и др.). Так как эти величины априори неизвестны, то их необходимо определить по эмпирическому распределению, подставить в функцию плотности вместо теоретических значений этих величин, а затем рассчитать вероятность середин всех интервалов. Умножая эти вероятности на число опытов (N), получим теоретические значения частот случайной величины, которые дают выровненную кривую.

Попробуем выровнять эмпирическое распределение случайной величины А5 по нормальному закону (Гаусса).  

Данный закон двухпараметрический. Поэтому необходимо использовать два параметра эмпирического распределения – среднее значение () и среднее квадратическое отклонение (S), значения которых были определены выше.

Подставляем эти значения в функцию плотности вероятности кривой нормального распределения, заменяя М(х) на  и на S:

.

Результаты выравнивания, произведенного с помощью Microsoft Excel, приведены в табл. 2.18.

В колонке 5 определяется     

где  - середина –го интервала;

  - среднее значение;

    S – среднее квадратическое отклонение.

По вычисленным значениям t находим значения (t), которые проставляются в колонке 6.

Вероятность каждого интервала (при расчетах полагаем, что все значения интервала сосредоточены в его середине) равна , где h=0,004 – ширина интервала.

Значения P(xi) приведены в колонке 7.

Умножая P(xi) на N = mi = 30, получаем значения частот кривой, выровненной по закону Гаусса (колонка 8).

Графики эмпирической и выровненной кривых приведены на рис.2.10, где ряд1 – эмпирическая кривая, ряд2 – выровненная кривая.

Таблица 2.18

Номер интервала (№)

Сере-дина интер-вала xi

Эмпи-ричес-кие часто-ты mi

xi -

t = (xi -)/S  

(t)

Вероят-ность интер-валов

(h/S)* *(t)

Теоре-тичес-кие часто-ты mi

1

2

3

4

5

6

7

8

1

0,019

1

-0,0148

-2,0651

0,04730

0,02640

0,79193

2

0,023

3

-0,0108

-1,5070

0,12816

0,07153

2,14601

3

0,027

3

-0,0068

-0,9488

0,25434

0,14196

4,25872

4

0,031

6

-0,0028

-0,3907

0,36963

0,20631

6,18916

5

0,035

8

0,0012

0,1674

0,39339

0,21957

6,58704

6

0,039

5

0,0052

0,7256

0,30661

0,17113

5,13399

7

0,043

2

0,0092

1,2837

0,17501

0,09768

2,93039

8

0,047

1

0,0132

1,8419

0,07315

0,04083

1,22490

9

0,051

1

0,172

2,4000

0,02239

0,01250

0,37496

Сумма

30

30

 

Рис. 2.10

После того, как эмпирическая кривая выровнена по теоретической, необходимо найти вероятность того, что исследуемая эмпирическая кривая соответствует выбранному теоретическому закону. Обычно считают, что эмпирическая кривая согласуется с теоретической, если вероятность согласия более 0,05. Иногда за уровень значимости принимают 0,01 или 0,001. Если вероятность согласия больше принятого уровня (0,05; 0,01 или 0,001), то считают, что эмпирическое распределение согласуется с теоретическим. Если же вероятность оказывается меньше 0,05 (или 0,01 и 0,001), то расхождение считается существенным и необходимо подобрать другую теоретическую кривую. В тех же случаях, когда несколько теоретических кривых не дают существенного расхождения с эмпирической, принимается та кривая, которая дает наибольшую вероятность согласия.

Проведем сравнение эмпирического и теоретического распределения по критерию согласия Пирсона 2 . [23]

Критерий 2 является наиболее состоятельным при большом числе наблюдений. Его состоятельность состоит в том, что он почти всегда опровергает неверную гипотезу. Он обеспечивает минимальную ошибку в принятии неверной гипотезы по сравнению с другими критериями. Этот критерий следует применять в тех случаях, когда теоретические значения параметров функции распределения неизвестны.

Последовательность вычислений приведена в табл. 2.19.

Таблица 2.19

Номер интервала (№)

mi

mi

| mi  -  mi’|

| mi  -  mi’|2

(|mi - mi’|2) / mi

1

2

3

4

5

6

1

1

0,791935

2

3

7

2,146008

7,196659

0,196659

0,038674762

0,005373988

3

3

4,258716

4

6

6,189160

0,189160

0,035781506

0,005781319

5

8

6,587044

1,412956

1,996444658

0,303086583

6

5

5,133992

0,133992

0,017953856

0,003497056

7

2

2,930391

8

1

4

1,224903

4,530253

0,530253

0,281168244

0,062064579

9

1

0,374959

Сумма

30

0,37980352

В колонках 2 и 3 табл.2.19 даны соответственно эмпирические и теоретические частоты. Прежде чем делать дальнейшие вычисления, необходимо объединить частоты, встречаемость которых менее 5.

Значение

 После нахождения величины 2 следует определить число степеней свободы k = nr – 1,

где k – число степеней свободы;

 n – число сравниваемых частот (объединенные частоты на концах принимаются за одну частоту);

 r – число параметров теоретической функции распределения.

В данном случае n = 5, r = 2, так как нормальный закон распределения двухпараметрический. Поэтому k = 5 – 2 – 1 = 2.

Выбрав уровень значимости критерия = 0,05, по таблице 2-распределения определяем 2k, . [23]

Имеем 2  > 2k,  (6,0 > 0,379), следовательно, эмпирическая и теоретическая кривые согласуются хорошо. Значит, А5 подчиняется нормальному закону распределения.

Аналогичным способом было установлено, что остальные 14 случайных величин также подчиняются закону распределения Гаусса.

2.5. Рекомендации по разработке и модификации банковских сайтов

Статистический анализ экспертных оценок, а также анализ результатов рейтинга позволяют сделать определенные выводы.

Идеальный банковский сайт должен максимально полно использовать возможности Интернета. Так, одно из важнейших преимуществ интернет-технологий заключается в том, что они позволяют сочетать на web-сайте лучшие стороны персонального общения и массовых коммуникаций.

Необходимо, чтобы банковский web-сайт "умел" эффективно использовать эти возможности и другие особенности Интернета; он должен быть сделан таким образом, чтобы клиенту удавалось быстро найти необходимую информацию и рационально ею воспользоваться.

Навигация на сайте должна быть удобной и интуитивно понятной, недопустимыми являются неправильные, неработающие и слишком длинные ссылки.

Информационная составляющая банковского сайта должна содержать информацию о банке, филиалах и партнерах, контактную информацию, годовой отчет, тарифы на предоставляемые услуги, новости банка, курсы валют, информацию об операциях по вкладам, с ценными бумагами и валютой, о кредитовании, услугах депозитария, денежных переводах и платежных картах.

На сайте должны быть инструменты, позволяющие налаживать интерактивный диалог с клиентом, чтобы он смог оставить собственную информацию, задать вопросы и т.д.

Должен использоваться единый стиль оформления сайта, цветовая палитра, не утомляющая глаз. Считается желательным придать компьютерному образу черты земной привычности, узнаваемости, комфортности. Такими чертами являются отклонения от геометрической точности, некоторое огрубление, соответствие между цветовым и звуковым рядом и т. д. Например, если слышен звук, хорошо было бы видеть его источник. Отсутствие этих признаков провоцирует упреки в не эмоциональности, холодности, стерильности образа, как результат - в эмоциональном дискомфорте. Таким образом, пользователь чувствует себя психологически комфортнее, если образ на экране схож с тем, что человек обычно видит в повседневной жизни.

Все это в комплексе и формирует образ идеального банковского сайта, который способен активно привлекать и обслуживать широкий круг клиентов.

РАЗДЕЛ 3. ПРИМЕНЕНИЕ РАЗРАБОТАННОЙ МЕТОДИКИ В ЗАДАЧЕ СОЗДАНИЯ САЙТА

3.1. Обоснование выбора комплекса программно-технических средств

С учетом рекомендаций по разработке качественных банковских сайтов, изложенных в п.2.4. настоящей работы, был создан макет рекламно-информирующего сайта, являющегося альтернативной версией web-страницы Акционерного банка «Укркоммунбанк».

Инструментом для написания web-сайта послужил язык разметки гипертекста - HTML (Hyper Text Markup Language).

Язык HTML вырос из гораздо более сложного языка SGML. Иногда SGML также используется для создания web-страниц, хотя не все броузеры могут работать с web-страницами, написанными на SGML. [13]

С помощью дескрипторов HTML можно форматировать текст, графику, интерактивные кнопки, формы и другие объекты экрана.

При использовании HTML для создания графического интерфейса пользователя разработчик получает много преимуществ:

  1.  скорость разработки графического интерфейса значительно повышается. В отличие от использования языка высокого уровня, такого как С или С++, графический интерфейс можно быстро создать с помощью HTML;
  2.  графический интерфейс пользователя можно легко отладить и изменить;
  3.  разработка графического интерфейса не привязана к разработке приложений. Приложения могут быть любого типа - от элементов управления ActiveX до аплетов Java, приложений JavaScript или VBScript;
  4.  легко разработать приложения, которые могут получать локальный доступ к данным через intranet или Internet, без внесения изменений в код;
  5.  интерфейс пользователя понятен и прост в изучении, поскольку в нем используются известные всем элементы web.

Для разработки базы данных, на основе которой создан сайт, был использован программный продукт Microsoft Access 2000, который является настольной СУБД реляционного типа, имеющей все необходимые средства для выполнения для работы с данными, управления и контроля за ними. Достоинством Microsoft Access является то, что она имеет очень простой графический интерфейс, который позволяет не только создавать базу данных, но и разрабатывать простые и сложные приложения.

В отличие от других настольных СУБД, Microsoft Access хранит всю информацию в одном файле, хотя и распределяется по разным таблицам. Самым важным правилом, которое нужно соблюдать, является то, что в базе данных нужно хранить только необходимую информацию, и при этом все данные должны храниться только один раз.  

Microsoft Access дает возможность просматривать, изменять и удалять данные прямо в таблицах.

Для выполнения всех перечисленных операций Microsoft Access предлагает большое количество Мастеров и Построителей, которые помогут быстро научиться работать с данными и добиваться желаемых результатов, а также избежать рутинных действий, которые присутствуют всегда, даже в такой творческой работе, как разработка приложения в Access.

Для того чтобы можно было анализировать хранящуюся в базе данных Access информацию, следует создавать разные отчеты, которые позволяют извлекать нужные данные, группировать и сортировать их в нужном виде, вычислять итоговые значения по группам и в целом по всем отобранным записям. Отчеты могут быть дополнены рисунками, диаграммами, содержательными комментариями, могут быть выведены на печать, преобразованы в документ Word или опубликованы на Web. [35]

Другим удобным средством, которым можно пользоваться, чтобы публиковать данные в сети intranet или Internet, являются страницы доступа к данным. Страницы доступа к данным могут содержать не только статическую информацию для просмотра отчетов, но это могут быть и динамические страницы, которые позволяют пользователю создавать запросы к базе данных, извлекающие или изменяющие нужные данные.

В Microsoft Access 2000 объединены две мощные информационные технологии, определяющие новую модель работы с компьютером. Первая основана на том, что информация может быть размещена где угодно – на локальном жестком диске, в локальной или корпоративной сети или глобальной сети Internet. Другая – на том, что пользователи реально работают не с приложениями, а непосредственно с документами и содержащейся в них информацией. В результате можно выбрать один из двух возможных подходов к работе:

  1.  работа преимущественно с приложениями Office с эпизодическим обращениями в intranet или Internet за необходимой Web-страницей, документом, надстройкой для приложения или дополнительной информацией о программе.
  2.  Работа преимущественно в Internet Explorer, использование его в качестве единой среды, в которой можно просматривать и редактировать любой документ, расположенный на жестком диске или в Internet.

Корпорация Microsoft включила в Access 2000 средства публикации объектов базы данных в виде статических или динамических Web-страниц (документов в формате HTML). Во многих объектах базы данных (например, таблицах, формах, кнопках на формах и т.п.) можно использовать гиперссылки для перехода к другим документам. Однако это еще не все. В Access 2000 есть возможность создания интерактивных Web-страниц для просмотра, ввода и анализа данных.

В сочетании с удобными средствами публикации Web-страниц и набором элементов управления Office Web Components Access 2000 становится мощным инструментом для создания информационных систем, способных предоставить удобный доступ к информации практически из любой точки земного шара.

3.2. Описание проектируемого программного продукта

Проектируемый программный продукт содержит базу данных, состоящую из двух таблиц: «Отчет» и «Справочник».

Ниже перечислены имена полей названных таблиц с указанием их типов (табл.3.1).

Таблица 3.1

Имя поля

Тип данных

Таблица «Справочник»

Код

Текстовый

Статьи доходов и расходов

Текстовый

Таблица «Отчет»

Год

Текстовый

Код

Текстовый

Всего

Денежный

Нац. Валюта

Денежный

Ин. Валюта

Денежный

На рис. 3.1. приведена инфологическая модель базы данных на языке «Таблицы-связи». В ней названия таблиц размещены над прямоугольниками, внутри которых приведены имена полей. Стрелками показываются связи между первичными  и внешними ключами. Первичные ключи напечатаны жирным шрифтом с подчеркиванием, а внешние ключи напечатаны курсивом.

Рис.3.1

 На рис. 3.2. изображена структура сайта, созданного на основе описанной базы данных.

Рисунок 3.2.

Информационная составляющая разработанного сайта «Укркоммунбанка» отвечает требованиям, предъявляемым к качественному банковскому сайту. Сайт содержит всю необходимую банковскую информацию, включая общую информацию о банке, его финансовом положении, предоставляемых им услугах, а также информацию о филиалах и партнерах банка.  На рис.3.3 изображена начальная страница сайта.

Рис.3.3