Система аналитической поддержки деятельности компании добровольного медицинского страхования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат технических наук Зотова, Ольга Федоровна

• Зотова, Ольга Федоровна
• кандидат технических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат технических наук Зотова, Ольга Федоровна

Введение.

Глава 1. Обзор математического обеспечения и информационных систем для компаний ДМС.

1.1 Подходы к формированию тарифов.

1.2 Современные подходы к решению задачи андеррайтинга в ДМС.

1.3 Современные подходы к автоматизации СК ДМС.

Выводы по первой главе.

Глава 2. Математические подходы к решению задач ДМС.

2.1 Методы решения задачи андеррайтинга первого типа в ДМС.

2.2 Модель определения величины нагрузки при разработке страхового тарифа.

2.3 Построение рейтинга J ill У в условиях ДМС.

Выводы по второй главе.

Глава 3. Анализ результатов применения моделей количественной оценки рисков и методики построения рейтинга ЛПУ в условиях ДМС.

3.1 Основные этапы разработки анкеты по программе амбулаторнополиклинического обслуживания.

3.2 Результаты применения моделей андеррайтинга.

3.3 Применение методики построения рейтинга ЛПУ.

Выводы по третьей главе.

Глава 4. Описание системы аналитической поддержки деятельности компании ДМС.,.

4.1 Концепция построения системы аналитической поддержки деятельности компании ДМС.

4.2 Функциональная модель и структура системы.

4.3 Описание функциональных подсистем.

4.4 Использование концепции многомерных данных и OLAP- технологии при разработке системы и программного обеспечения для нее.

4.5 Уровни доступа и пользователи системы.

4.6 Архитектура системы, средства проектирования и разработки программного обеспечения.

4.7 Оценка временной эффективности использования системы.

Выводы по четвертой главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Система аналитической поддержки деятельности компании добровольного медицинского страхования»

Актуальность темы исследования. Добровольное медицинское страхование (ДМС) играет важную роль в обеспечении населения качественной медицинской помощью во всем мире, что связано в первую очередь с высокой стоимостью этого вида услуг. В России история ДМС насчитывает всего порядка 14 лет с момента принятия в 1991 году закона «О медицинском страховании граждан в Российской Федерации». В настоящий момент в нашей стране происходит становление данного вида страхования в его классическом виде - в виде рискового страхования. До недавнего времени основными формами страховых продуктов являлись монополисы и возвратные договоры.

Целью деятельности страховой компании (СК) как коммерческой организации является получение прибыли и выполнение страховых обязательств. Поэтому в условиях рискового страхования перед компаниями, работающими в области ДМС, на первый план выходят вопросы, связанные с актуарными расчетами {актуарные расчеты представляют собой процесс, в ходе которого определяются расходы, необходимые на страхование данного объекта), выбором поставщиков медицинских услуг, планированием деятельности. Обоснованный подход к решению этих задач позволит снизить технические риски страховщика (рис.1).

Рис. 1. Риски страховщика и способы их снижения

Для их успешного решения необходимо соответствующее математическое и программное обеспечение.

Если говорить о задаче расчета нетто-премии (нетто-премия - та часть страхового взноса, которая идет на покрытие страховых обязательств), то подходы к ее решению можно считать устоявшимися. В литературе представлен достаточно широкий спектр моделей, которые применимы в ДМС и хорошо зарекомендовали себя на практике.

Что касается задачи андеррайтинга {под андеррайтингом понимается индивидуальная оценка риска при принятии на страхование или переоценка уже принятого на страхование риска), то ее можно назвать новой именно для российских актуариев. Для ее решения общепринятым в мировой практике является стохастический подход, в основе которого лежит идея сравнения вероятностей наступления страховых случаев в группе с нормальным и повышенным уровнем риска. Для решения задачи андеррайтинга наряду со стохастическим подходом предлагается использовать аппарат теории принятия решений, а именно - многокритериальную оптимизацию. Для этого задача формулируется в терминах теории принятия решений.

При формировании стоимости полиса учитываются расходы, которые клиент возмещает компании на ведение дела. Также в стоимость полиса может быть заложена прибыль страховщика. Поэтому вопрос об определении величины нагрузки {нагрузка — та часть тарифа, которая покрывает расходы компании на ведение дела, и может учитывать прибыль страховщика) является актуальным. Решение данной задачи позволит снизить риск, связанный с недооценкой расходов компании на ведение дела.

Обоснованный подход к выбору лечебно-профилактических учреждений (ЛПУ) позволит СК обеспечить качественное обслуживание клиентов и соответствующую стоимость услуг. Поэтому в условиях ДМС еще одной из задач, стоящих перед страховщиком, является выбор ЛПУ для сотрудничества. Следствием такого подхода являются хорошая репутация среди имеющихся и потенциальных клиентов и снижение финансовых потерь за счет отсутствия повторных обращений и осложнений. Проведенный анализ публикаций по этому вопросу показал, что задача оценки и выбора ЛПУ СК ДМС в таком виде до сих пор поставлена не была.

Анализ программного обеспечения, предназначенного для поддержки страховой деятельности компаний, занимающихся различными видами страхования, а также систем, ориентированных на компании, работающие в области ДМС, показал, что на данный момент только часть систем предоставляют возможности аналитической поддержки. Не во всех системах реализованы механизмы расчета тарифов. Ни в одном из описаний рассматриваемых систем нет сведений о возможностях, связанных с проведением процедуры андеррайтинга, определением величины нагрузки, оценкой и выбором ЛПУ для сотрудничества.

Поэтому в условиях рискового ДМС актуальным является создание системы, обеспечивающей полноценную актуарную и аналитическую поддержку страховой деятельности компании ДМС, а также моделей для решения задачи андеррайтинга, оценки величины нагрузки и методики выбора ЛПУ для сотрудничества.

В основу разработок, выполненных в диссертации, были положены работы таких отечественных и зарубежных ученых, как Г.В. Чернова, А.А. Кудрявцев, Н.В. Хованов, Е.М. Четыркин, М.А. Николаева, Т. Саати, P.JI. Кини, X. Райфа, Дж. Кемени, О.Ф. Быстров, Б.Г. Литвак, А.Н. Зубец.

Целью диссертационной работы является разработка аналитической системы, обеспечивающей снижение рисков при управлении страховой деятельностью компании ДМС, и оценка ее эффективности.

Для ее достижения необходимо решить следующие задачи.

1. Разработать концепцию построения системы аналитической поддержки деятельности компании ДМС, которая позволит снизить риски при управлении бизнесс-процессами внутри самой компании и при взаимодействии с поставщиками медицинских услуг.

2. Для снижения рисков на этапе заключения договоров страхования разработать модели количественной оценки рисков (проведения процедуры андеррайтинга) индивидуального ДМС и провести анализ качества решений, принимаемых на основе предложенных моделей.

3. Разработать модель определения величины нагрузки при формировании тарифа для договоров ДМС.

4. Для снижения рисков на этапе оказания медицинских услуг застрахованным разработать методику построения рейтинга лечебно-профилактических учреждений с точки зрения страховой компании в условиях

ДМС.

5. Разработать программное средство, а именно систему аналитической поддержки деятельности компании ДМС, на основе предложенной концепции, моделей и методики, а также оценить эффективность данной системы.

Объект и предмет исследования. Объектом диссертационного исследования является страховая деятельность компаний ДМС. Предметом диссертационного исследования является математическое и программное обеспечение поддержки страховой деятельности.

Методы исследования базировались на основных положениях системного анализа, теории вероятностей и математической статистики, теории принятия решений, статистических методиках анализа экспертных оценок и методологии структурного анализа и проектирования.

На защиту выносятся:

1. Концепция построения системы аналитической поддержки деятельности компании ДМС.

2. Модели проведения процедуры андеррайтинга индивидуального ДМС.

3. Модель определения величины нагрузки при формировании тарифа для договоров индивидуального ДМС.

4. Методика построения рейтинга ЛПУ в условиях ДМС.

5. Программное обеспечение системы аналитической поддержки деятельности компании ДМС на основе предложенной концепции, моделей и методики.

Научная новизна работы состоит в следующем.

1. Новизна предложенной концепции заключается в использовании OLAP-технологии и наличии подсистемы для решения задач актуарных расчетов, в том числе задачи андеррайтинга.

2. Новизна моделей количественной оценки рисков индивидуального ДМС заключается в сведении данной задачи к многокритериальной задаче принятия решений и к задаче классификации. Оба подхода позволяют страховой компании обеспечить заданный уровень коэффициента прибыльности по данной программе страхования вне зависимости от структуры застрахованных и их индивидуальных особенностей.

3. Впервые сформулирована задача построения рейтинга ЛПУ в условиях ДМС. Новизна методики построения рейтинга ЛПУ состоит в использовании многокритериальной функции для их оценки.

4. Предложен новый подход к решению задачи об определении величины нагрузки.

Практическая значимость и внедрение результатов.

1. Предложены модели и методика, которые позволяют снизить риски компании ДМС при осуществлении страховой деятельности, и могут использоваться на практике:

1.1. при формировании тарифов и проведении процедуры андеррайтинга по различным программам страхования,

1.2. при определении величины нагрузки,

1.3. при выборе поставщиков медицинских услуг,

1.4. при планировании деятельности страховой компании.

2. Разработанное программное обеспечение внедрено в страховой компании ООО «АККОРД-МЕД».

Апробация работы и публикации. Основные положения, представленные в диссертационной работе, были доложены на следующих конференциях:

- Международная молодежная научно-техническая конференция «Интеллектуальные системы управления и обработки информации» (Уфа, 2003),

- Международная научно-техническая конференция «Компьютерное моделирование» (Санкт-Петербург, 2003, 2004, 2005),

- «International Workshop on Computer Science and Information Technologies» (Уфа, 2003, 2005),

- II-ая Всероссийская научно-практическая конференция «Молодежь и современные информационные технологии» (Томск, 2004).

Основные результаты исследований по теме диссертации опубликованы в 9 работах. Получено свидетельство № 2003611148 об официальной регистрации программы для ЭВМ «Автоматизированная система построения рейтингов».

Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы, включающего 76 наименований, приложений. Содержание работы изложено на 161 странице.

Заключение диссертации по теме «Управление в социальных и экономических системах», Зотова, Ольга Федоровна

Выводы по четвертой главе

1. Риск, лежащий в основе индивидуального страхования, связан в первую очередь с корректностью применяемых страховых тарифов и моделей андеррайтинга. Использование для решения этих задач качественной страховой статистики позволяет улучшить результаты. Именно этим обосновано введение в структуру системы подсистемы актуарных расчетов.

2. Представление накапливаемой в системе оперативной информации в многомерном виде и применение OLAP-технологии при разработке программного обеспечения системы позволяет решать задачи актуарных расчетов, андеррайтинга, анализа и прогнозирования страховой деятельности на качественно новом уровне.

3. Наличие модуля для построения аналитического рейтинга ЛПУ, учитывающего мнения группы экспертов, а также ряд объективно измеряемых параметров деятельности ЛПУ, обеспечивает поддержку еще одного важного аспекта управления страховой деятельностью - оценку и выбор поставщиков медицинских услуг.

4. В качестве дальнейших направлений развития системы автор видит:

- реализацию модуля для расчета резервов с возможностью настройки алгоритмов расчета резервов;

- расширение подсистемы «Договоры страхования» до полноценной CRM-системы (Customer Relationship Management - управление отношениями с клиентами), обеспечивающей весь цикл продажи страхового продукта от разработки предварительного предложения до заключения и ведения договора.

133

Заключение

Основными результатами и выводами диссертационной работы являются следующие.

1. Предложена концепция построения системы аналитической поддержки деятельности компании ДМС, которая позволяет снизить технические риски компании ДМС при управлении страховой деятельностью.

2. Предложены модели андеррайтинга для индивидуального ДМС, которые дают возможность классифицировать поступающие на страхование риски и в соответствии с этим корректировать величину страхового тарифа. Следствием этого является устойчивость финансовых результатов по данному виду страхования к изменению структуры застрахованных.

3. Поставлена задача оценки и выбора ЛПУ СК в условиях ДМС и разработана методика для ее решения. Использование методики позволяет снизить риск на этапе оказания медицинской помощи застрахованным.

4. Снижение риска превышения операционных издержек происходит за счет использования новой модели определения величины нагрузки.

5. Разработано программное обеспечение для предложенной системы, которое позволяет осуществлять поддержку принятия решений при управлении страховой деятельностью компании ДМС.

6. Проведенный на основе реальных данных анализ показал работоспособность и эффективность предложенных моделей андеррайтинга.

- Применение пороговых значений и тарифов, рассчитанных по модели классификации клиентов СК на основе ROC-анализа для первой выборки, позволило при проведении эксперимента на второй выборке стабилизировать прибыльность договоров страхования в группах риска. С учетом поправочных коэффициентов к базовой величине тарифа для второй выборки уровень прибыльности в группах риска колеблется от 22% до 33%, в то время как для стандартных условий страхования он изменяется от 67% (для первой группы риска) до -94% (для третьей группы риска).

- Применение тарифов, рассчитанных по модели формирования индивидуального коэффициента на основе МАИ Саати для первой выборки, позволило при проведении эксперимента на второй выборке стабилизировать прибыльность договоров страхования для различных интервалов значений индивидуальных коэффициентов. С учетом поправочных коэффициентов к базовой величине тарифа уровень прибыльности для различных интервалов значений индивидуальных коэффициентов колеблется от 9% до 16%, в то время как для стандартных условий страхования он изменяется от -60% до 80%.

7. Эффективность системы аналитической поддержки деятельности компании ДМС заключается:

- в предоставлении пользователям системы возможности получать динамические отчеты;

- в возможности использования накопленных в системе данных для поддержки процессов управления страховой деятельностью компании;

- в сокращении временных затрат - с использованием системы среднее время на заключение договоров страхования уменьшилось на 25% (для модели классификации по группам риска на основе ROC-анализа) и 66% (для модели формирования индивидуального коэффициента на основе МАИ Саати), а среднее время на проведение технической экспертизы счетов, поступающих от ЛПУ, снизилось на 10-12 минут.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Зотова, Ольга Федоровна, 2005 год

1. Алкоголь под прицелом Электронный ресурс. // ФОНТАНКА.РУ. -2001. 14 июня. Режим доступа : http://old.fontanka.ra/socie1y.thtml?mday=9&mon=6&year=2001 &id=45733103.

2. Анализ управления здравоохранением в Ярославской области. Аналитический доклад / Н.П. Антипова и др.. М.: 1999. - 74 с.

3. Андрейчиков, А.В. Анализ, синтез, планирование решений в экономике / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. М.: Финансы и статистика, 2001. - 368 с.

4. Апанасенко, Г.Л. Индивидуальное здоровье: сущность, механизмы, проявления / Г.Л. Апанасенко // Гигиена и санитария.-2004. № 1. - С.60-63.

5. Балдин, К.В. Математические методы в экономике. Теория, примерные варианты контрольных работ: Учеб. пособие / К.В. Балдин, О.Ф. Быстров -М.: Издательство Московского психологического социального института; Воронеж: Издательство НПО «МОДЭК», 2003. 54 с.

6. Буравцов, Е.В. Построение диагностической процедуры при первичном анализе клинических данных / Е.В. Буравцов, М.А.Николаева, С.Ю. Рудерман // Принятие решений в условиях неопределенности. Межвузовский научный сборник. Уфа: УГАТУ, 2002. - С. 19-24.

7. Буравцова, Т.Б. Информационное обеспечение страховой деятельности Электронный ресурс. : дис. . канд. экон. наук : 08.00.13. -Москва, 1999. 124 с. http://diss.rsl.ru/diss/03/0230/030230020.pdf

8. Бурков, В.Н. Механизмы страхования в социально-экономических системах / В.Н. Бурков, А.Ю. Заложнев, О.С. Кулик, Д.А. Новиков М.: ИПУ РАН, 2001.- 109 с.

9. Всероссийский Союз Страховщиков Электронный ресурс. Режим доступа: www.ins-union.ru.

10. Герасимова, И.А. Статистический анализ тарифной политики в медицинском страховании Электронный ресурс.: дис. . канд. экон. наук : 08.00.12. Москва, 2002. - 173 с. http://diss.rsl.ru/diss/03/0533/030533035.pdf.

11. Голубин, А.Ю. Математические модели в теории страхования: построение и оптимизация / А.Ю. Голубин. М.: АНКИЛ, 2003. - 160 с.

12. Голяндина, Н.Э. Метод «Гусеница»- SSA: анализ временных рядов: Учеб. Пособие / Н.Э. Голяндина. СПб.: С.-Петербургский государственный университет, 2004. -76 с.

13. Голяндина, Н.Э. Метод «Гусеница»- SSA: прогноз временных рядов: Учеб. пособие/ Н.Э. Голяндина. СПб.: С.-Петербургский государственный университет, 2004. - 52 с.

14. Грищенко, Н.Б. Добровольное медицинское страхование: Основы современной практики / Н.Б. Грищенко, В.А. Клевно, В.В. Мищенко. -Барнаул: Изд-во Алт. ун-та, 2001. 78 с.

15. Грищенко, Н.Б. Основы страховой деятельности: Учебное пособие / Н.Б. Грищенко. Барнаул: Изд-во Алт. ун-та, 2001. - 274 с.

16. Группа ИНЭК Российские технологии для успешного бизнеса: Информационные технологии, Консалтинг, Аудит и Оценка, Бизнес-обучение Электронный ресурс. Режим доступа : http://www.inec.ru.

17. Диасофт Электронный ресурс. Режим доступа : http://www.diasoft.ru.

18. Дьюсон, P. SQL Server 2000. Программирование / Р. Дьюсон. М.: БИНОМ ЛЗ, 2002.-812 с.

19. Закон об организации страхового дела в Российской Федерации // Страховое дело. 2004. - № 4.

20. Зубец, А.Н. Маркетинговые исследования страхового рынка / А.Н. Зубец. М.: Центр экономики и маркетинга, 2001. - 224 с.

21. Корпорация ПАРУС корпоративные системы управления для предприятий и государственных структур Электронный ресурс. Режим доступа : http://www.parus.ru.

22. Кремер, Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов / Н.Ш. Кремер. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. - 543 с.

23. Кудрявцев, А.А. Страхование здоровья (опыт Великобритании) / А.А. Кудрявцев, Р.Г. Плам, F.B. Чернова. М.: «Анкил», 2003. — 216 с.

24. Литвак, Б.Г. Экспертная информация: методы получения и анализа / Б.Г. Литвак. М.: Радио и связь, 1982. - 184 с.

25. Медицинское страхование. Модуль 8: пер. с англ. Новосибирск: Общество сибирских актуариев и Институт актуариев Лондона, 1997 - 72 с.

26. Методики расчета тарифных ставок по рисковым видам страхования (утв. распоряжением Росстрахнадзора от 08.07.1993 № 02-03-36) // Финансовая газета. 1993. - № 40.

27. Линькова, И.В. Добровольные виды страхования в здравоохранении: организация, право, экономика / И.В. Линькова, Л.А. Габуева. М.: МЦФЭР, 2001. - 352 с.

28. Кини, Р.Л. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения / Р.Л. Кини, X. Райфа X: пер. с англ. / под ред. И.Ф. Шахнова. -М.: Радио и связь, 1981.- 560 с.

29. Кузнецова, Н.П. Европейское страховое законодательство: оценка платежеспособности страховых компаний по рисковым видам страхования / Н.П. Кузнецова, Г.В. Чернова. СПб.: Институт страхования, 2002. - 54 с.

30. МедАСС Медицинская Автоматизированная Страховая Система. Электронный ресурс. Режим доступа : http://www.medost.ru.

31. Миркин, Б.Г. Проблема группового выбора / Б.Г. Миркин. М.: Издательство «Наука», Главная редакция физико-математической литературы, 1974.-256 с.

32. Николаева, М.А. Автоматизированная система построения рейтингов / М.А. Николаева, О.Ф. Юнцевич (Зотова) // Компьютерное моделирование 2003: Труды Международной научно-технической конференции СПб.: «Нестор», 2003. - С. 333-335.

33. Николаева, М.А. Автоматизированная система построения рейтингов: математическое обеспечение / М.А. Николаева, О.Ф. Юнцевич (Зотова) // Принятие решений в условиях неопределенности. Межвузовский научный сборник Уфа: УГАТУ, 2003. - С. 106-112.

34. Николаева, М.А. Методы и алгоритмы построения рейтингов / М.А. Николаева, О.Ф. Юнцевич (Зотова) // Информационные технологии. -2003.-№ 12.-С. 7-18.

35. Николаева, М.А. Сравнительный анализ программного и математического обеспечения для решения задач добровольного медицинского страхования / М.А. Николаева, О.Ф. Зотова // Информационные технологии. 2005. -№ 8. - С. 72 - 79.

36. Николаева М.А. OLAP как средство решения задач андеррайтинга / М.А. Николаева, О.Ф. Зотова // Принятие решений в условиях неопределенности. Вопросы моделирования. Межвузовский научный сборник. Уфа: УГАТУ, 2004. - Выпуск 1. - С. 85-91.

37. Николаева, М.А. ROC-анализ в андеррайтинге ДМС / М.А. Николаева, О.Ф. Зотова // Компьютерное моделирование 2004: Труды 5-й Международной научно-технической конференции. В 2 ч. СПб.: «Нестор», 2004.-Ч. 2. -С. 110-111.

38. Николенко, Н.П. Реинжиниринг страховой компании / Н.П. Николенко. М.: Страховое ревю, 2001. - 100 с.

39. Обзор возможностей применения ведущих СУБД для построения хранилищ данных (DataWarehouse) Электронный ресурс.: Режим доступа : http://www.citforum.ru/database/kbd98/glayal 5.shtml.

40. Основные показатели медицинского обслуживания населения РБ по данным годовых статистических отчетов за 2000 г. Уфа: Министерство здравоохранения РБ, Республиканское Бюро медицинской статистики, 2002.

41. Основные показатели медицинского обслуживания населения РБ по данным годовых статистических отчетов за 2002 г. Уфа: Министерство здравоохранения РБ, Республиканское Бюро медицинской статистики, 2003.

42. Правила добровольного медицинского страхования ООО «Росгострах-Аккорд» Уфа : ООО «Росгострах-Аккорд», 2002.

43. Правила Кодда Электронный ресурс. Режим доступа : http://www.isot.ru.

44. Представление знаний и использование знаний / под ред. X. Уэно и др.. М.: Мир, 1989. - 220 с.

45. Решетников, А.В. Методика проведения медико-социологических исследований / А.В.Решетников, С.А. Ефименко, JI.M. Астафьев. М.: ГЭОТАР-МЕД, 2003. - 96 с.

46. Салин, В.Н. Математико-экономическая методология анализа рисковых видов страхования / В.Н. Салин, Л.В. Абламская, О.Н. Ковалев. -М.: АНКИЛ, 1997. 126 с.

47. Система ГАРАНТ законодательство с комментариями. Законы, Указы, Постановления Электронный ресурс. Режим доступа : http://science.garant.ru/public/default.asp ?по=12023005.

48. Смирнов, Э.А. Разработка управленческих решений: Учебник для вузов / Э.А. Смирнов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. - 271 с.

49. Салихова, Э.Ш. Оценка и выбор лечебно-профилактических учреждений в условиях добровольного медицинского страхования / Э.Ш. Салихова, М.А. Николаева, О.Ф. Зотова // Менеджер здравоохранения. -2005.-№7.-С. 29-38.

50. Чернова, Г.В. Андеррайтинг личного страхования / Г.В. Чернова, А.А. Кудрявцев, Н.В. Хованов. СПб.: Институт страхования, 1996. - 168 с.

51. Чернова, Г.В. Основы экономики страховой организации по рисковым видам страхования / Г.В.Чернова. СПб.: Питер, 2005. - 240 с.

52. Четыркин, Е.М. Актуарные расчеты в негосударственном медицинском страховании / Е.М. Четыркин. 2-е изд., испр. - М.: Дело, 2000. -120 с.

53. Что такое артериальное давление Электронный ресурс. Режим доступа: http://clubmir.narod.ru/davlenie.html.

54. Шелобаев, С.И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе: Учебное пособие для вузов / С.И. Шелобаев. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. - 367 с.

55. INTRAS-4 Электронный ресурс. Режим http://www.instras.ru.

56. LUMENA Электронный ресурс. Режим http://www.lumena.ru.

57. OLAP Электронный ресурс.: Режим http://www.permonline.ru/~enter/june/olap.htm.

58. OLAP.ru Электронный ресурс.: Режим доступа : http://www.olap.ru.

59. SQL .RU Электронный ресурс.: Режим доступа : http://www.sql.ru.

60. Data Modeling Techniques for Data Warehousing / C. Ballard and others. San Jose, California : International Technical Support Organization, 1998.- 197 p.доступа доступа доступа

61. Hanley, J. Receiver operating characteristic (ROC) mythology: the state of the art / J. Hanley // Critical Reviews in Diagnostic Imaging. 1989. - № 29 (3). -P. 307-335.

62. Signal detection theory and ROC analysis / J. Egan. New York: Academic Press, 1975.