Моделирования влияния загрязнения атмосферного воздуха в городе Aлматы

355 

Sailash K., Mamirova A.K. 

Еxcrement almaty to influence to level contamination your atmospheric direction model 

Summary. In the article the issues of the day of development of events are considered on conservancy from 

загрянений air in city Аlmaty. 

Key words: leaden, cadmium, chromic, nitrogen dioxide, phenol, design. 

 

 

УДК 658.562 

 

Сакатай А.Т. бакалавр, Сыдыбаева М.А.Ескендирова Д.М.  

Казахский национальный технический университет им.К.И.Сатпаева 

г. Алматы,Республика Казахстана 

asel.sakatay@mail.ru 

 

ОСОБЕННОСТИ МОДЕЛЕЙ ЛОГИСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ 

 

Аннотация.В  статье  рассматривается  особенности  моделей  логистических  систем.  Приведены 

разновидности,  область  применения  и  виды  имитационных  моделей.  Имитационная  модель  описывает 

реальных  объекты  с  высокой  точностью.  Статистическая  модель  описывает  фрагмент  информации, 

полученную  в  определенный  момент  времени.Динамическая  модель  дает  возможность  в  представлении 

изменения свойств объектов момент времени. 

Ключевые  слова:  Логистическая  модель,  изоморфные  модель,  гомоморфные  модель,  материальные 

модели, абстрактные модели. 

 

Логистика,  хотя  и  имеет  глубокие  исторические  корни,  тем  не  менее,  сравнительно  молодая  наука. 

Особенно  бурное  развитие  она  получила  в  период  второй  мировой  войны,  когда  была  применена  для 

решения  стратегических  задач  и  четкого  взаимодействия  оборонной  промышленности,  тыловых  и 

снабженческих  баз  и  транспорта  с  целью  своевременного  обеспечения  армии  вооружением,  горюче-

смазочными материалами и продовольствием. Постепенно понятия и методы логистики стали переносить 

из военной области в гражданскую, вначале как нового научного направления о рациональном управлении 

движением материальным потоков в сфере обращения, а затем и в производстве. 

Популярными инструментами логистики являются различные методы моделирования. 

Логистическая модель – любой образ, абстрактный или материальный, логистического процесса 

или логистической системы, используемый в качестве их заместителя. Основная цель моделирования 

– прогноз поведения системы[3].  

С целью упорядочивания способов моделирования необходимо их классифицировать. Одним из 

распространенных признаков классификации является степень соответствия модели моделируемому 

объекту. По этому признаку все модели можно разделить на изоморфные и гомоморфные. 

Изоморфные  модели – это  модели,  обладающие  всеми  характеристиками  объекта-оригинала  и 

способные заменить его. Модель данного вида дает точные знания об объекте и позволяет получить 

достоверный прогноз о будущем состоянии системы. 

Гомоморфные  модели – модели,  являющиеся  частичным  подобием  объекта,  получение 

абсолютного  подобия  невозможно,  не  все  стороны  функционирования  реального  объекта  подлежат 

моделированию. 

Другим  важным  признаком  классификации  является  материальность  модели.  В  соответствии  с 

этим признаком все модели можно разделить на материальные и абстрактные (рис.1). 

 

 

 

Рисунок 1- Абстрактные модели 

356 

Материальные модели – различные виды моделей, отображающие объект с помощью различных 

видов  материи  (обычно  воспроизводят  основные  геометрические,  физические,  динамические  и 

функциональные характеристики изучаемого явления или объекта). 

Абстрактные  модели – модели,  позволяющие  создавать  подобие  реального  объекта  с  его 

параметрами  и  функциями,  очень  широко  применяются  в  логистике.  Их  подразделяют  на 

символические и математические. 

К  символическим  моделям  относят  языковые  и  знаковые.  Языковые  модели – это  словесные 

модели, в основе которых лежит набор слов (словарь, «тезаурус»), очищенный от неоднозначности. В 

нем  каждому  слову  может  соответствовать  лишь  единственное  понятие,  в  то  время  как  в  обычном 

словаре одному слову могут соответствовать несколько понятий. 

Знаковые модели – это модели, использующие условные обозначения для отдельных понятий и 

операций. 

Математическая  модель – математический  объект,  поставленный  в  соответствие  реальному 

объекту. В логистике широко применяются два вида математического моделирования: аналитическое 

и имитационное. 

Аналитическое  моделирование – это  математический  прием  исследования  логистических 

систем, позволяющий получить точные решения (рис. 2). 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рисунок 2 - Последовательность этапов аналитического моделирования 

 

Как известно, имитационное моделирование имеет большой практический интерес.  

Метод имитационного моделирования - состоит в том, что процесс функционирования сложной 

системы  представляется  в  виде  определенного  алгоритма,  то  есть  логических  действий,  которые  и 

реализуются  на  компьютере.  По  результатам  реализации  могут  быть  сделаны  те  или  иные  выводы 

относительно  исходного  процесса.  На  самом  деле  в  имитационном  моделировании  применяется  не 

только  логика,  но  и  весь  аппарат  численного  моделирования  без  изъятия,  так  как  имитационное 

моделирование  не  есть  параллельная  с  численным  моделированием  методика,  но  методика, 

иерархически стоящая выше, чем количественный счет. Она включает элементы принятия решений, 

то есть логику, стоящую выше математики. 

Прежде чем переходить к описанию метода имитационного моделирования, попробуем вкратце 

резюмировать  основные  принципы,  лежащие  в  основе  построения  абстрактно-математических  и 

физико-математических моделей, достоинства и недостатки численного моделирования. 

Начнем с двух замечаний общего порядка. Всякая сложная система, модель которой мы создаем, 

при  своем  функционировании  подчиняется  определенным  законам - физическим,  химическим, 

биологическим  и  др.  Причем  вполне  возможно,  и  это  очень  важно  отметить,  что  далеко  не  все  эти 

законы нам на сегодняшний день уже известны. В дальнейшем рассматриваются такие системы, для 

которых  знание  законов  предполагает  известными  количественные  соотношения,  связывающие  те 

или иные характеристики моделируемой системы. 

Всякая модель создается для определенной цели - для ответа на некоторое множество вопросов о 

Этап 1 

 

 

 

Этап 2 

 

 

 

Этап 3 

 

 

Формулировка математических законов, связывающих объекты 

системы 

Решение уравнений, получение теоретических результатов

 

Сопоставление

 

полученных теоретических результатов с практикой

 

357 

моделируемом  объекте.  Иными  словами,  интересуясь  некоторым  набором  вопросов  относительно 

функционирующей системы, мы должны взглянуть на нее под вполне определенным “углом, зрения”. 

Выбранный “угол зрения” в значительной степени и определяет выбор модели. 

После  этих  общих  замечаний  перейдем  к  описанию  процесса  построения  численно-

математической модели сложной системы. 

 Имитационное моделирование позволяет получать возможные результаты путем варьирования 

входящих  параметров,  при  этом  логистический  процесс  остается  для  экспериментатора  «черным 

ящиком».  Имитационное  моделирование  включает  в  себя  два  основных  процесса:  первый – 

конструирование модели реальной системы; второй – постановка экспериментов на этой модели. 

Преимущества имитационного моделирования 

Применение имитационных моделей дает множество преимуществ по сравнению с выполнением 

экспериментов над реальной системой и использованием других методов. 

Стоимость. Допустим,  компания  уволила  часть  сотрудников,  что  в дальнейшем  привело 

к снижению  качества  обслуживания  и потери  части  клиентов.  Принять  обоснованное  решение 

помогла бы  имитационная  модель,  затраты  на применение  которой  состоят  лишь  из цены 

программного обеспечения и стоимости консалтинговых услуг. 

Время. В реальности оценить эффективность, например, новой сети распространения продукции 

или измененной структуры склада можно лишь через месяцы или даже годы. Имитационная модель 

позволяет  определить  оптимальность  таких  изменений  за считанные  минуты,  необходимые  для 

проведения эксперимента. 

Повторяемость. Современная  жизнь  требует  от организаций  быстрой  реакции  на изменение 

ситуации  на рынке.  Например,  прогноз  объемов  спроса  продукции  должен  быть  составлен  в срок, 

и его  изменения  критичны.  С помощью  имитационной  модели  можно  провести  неограниченное 

количество экспериментов с разными параметрами, чтобы определить наилучший вариант. 

Точность. Традиционные  расчетные  математические  методы  требуют  применения  высокой 

степени  абстракции  и не учитывают  важные  детали.  Имитационное  моделирование  позволяет 

описать структуру системы и её процессы в естественном виде, не прибегая к использованию формул 

и строгих математических зависимостей. 

Наглядность. Имитационная модель обладает возможностями визуализации процесса работы системы 

во времени, схематичного задания её структуры и выдачи результатов в графическом виде. Это позволяет 

наглядно представить полученное решение и донести заложенные в него идеи до клиента и коллег. 

Универсальность. Имитационное  моделирование  позволяет  решать  задачи  из любых 

областей: производства, логистики, финансов, здравоохранения и многих  других.  В каждом  случае 

модель  имитирует,  воспроизводит,  реальную  жизнь  и позволяет  проводить  широкий  набор 

экспериментов без влияния на реальные объекты. 

Результаты  имитационного  моделирования  работы  стохастической  системы  являются 

реализациями  случайных величин или  процессов.  Поэтому  для  нахождения  характеристик  системы 

требуется  многократное  повторение  и  последующая  обработка  данных.  Чаще  всего  в  этом  случае 

применяется 

разновидность 

имитационного 

моделирования - 

статистическое 

моделирование (или метод Монте-Карло),  т.е.  воспроизведение  в  моделях  случайных  факторов, 

событий, величин, процессов, полей [2]. По результатам статистического моделирования определяют 

оценки вероятностных критериев качества, общих и частных, характеризующих функционирование и 

эффективность  управляемой  системы.  Статистическое  моделирование  широко  применяется  для 

решения  научных  и  прикладных  задач  в  различных  областях  науки  и  техники.  Методы 

статистического  моделирования  широко  применяются  при  исследовании  сложных  динамических 

систем, оценке их функционирования и эффективности. 

Заключительный  этап  статистического  моделирования  основан  на  математической  обработке 

полученных результатов. Здесь используют методы математической статистики (параметрическое и 

непараметрическое  оценивание,  проверку  гипотез) [1]. Примером  параметрической  оценки 

является выборочное среднее показателя  эффективности.   Среди  непараметрических  методов 

большое распространение получил метод гистограмм. 

Рассмотренная  схема  основана  на  многократных  статистических  испытаниях  системы  и  методах 

статистически  независимых случайных  величин.  Эта  схема  является  далеко  не  всегда  естественной  на 

практике и оптимальной по затратам. Сокращение времени испытания систем может быть достигнуто за 

счет  использования  более  точных  методов  оценивания.  Как  известно  из  математической  статистики, 

наибольшую  точность  при  заданном  объеме  выборки  имеют эффективные оценки [5].  Оптимальная 

фильтрация и метод максимального правдоподобия дают общий метод получения таких оценок [7]. 

358 

В  задачах  статистического  моделирования  обработка  реализаций  случайных  процессов 

необходима  не  только  для  анализа  выходных  процессов.  Весьма  важен  также  и  контроль 

характеристик  входных  случайных  воздействий.  Контроль  заключается  в  проверке  соответствия 

распределений генерируемых процессов заданным распределениям. Эта задача часто формулируется 

как задача проверки гипотез [6]. 

Общей  тенденцией  моделирования  с  использованием ЭВМ у  сложных  управляемых  систем 

является  стремление  к  уменьшению   времени  моделирования,  а  также  проведение  исследований  в 

реальном   масштабе   времени.  Вычислительные  алгоритмы  удобно  представлять  в  рекуррентной 

форме, допускающей их реализацию в темпе поступления текущей информации [4].  

 

ЛИТЕРАТУРА 

1.  Gadzhinskiy А.М. Практикум по logistike. - М .: Дашков и К, 2009. 

2. Аникина B.A. Логистика. Учебник. - М .: Инфра-М, 2000. 

3. Alesinskaya Т.В.  Основы logistiki. Obshchiye Вопросы logisticheskogo upravleniya. - Таганрог:  Изд-во 

ТРТУ, 2005. 

4. Волгин В.В. Склад: логистика, upravleniye, анализ. - М .: Дашков и К, 2008 

5. Неруш Ю.М. .. Логистика: Учебник для вузов - М .: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. 

6. Аникина Б.А., Родкина Т.А., Гапонова М.А., Пузанова И.А. Логистика: Uchebnoye posobiye. - М: Изд-во 

Проспект, 2007. 

7.  Курочкин  Д.В. «Логистика:  практикум» /D.V. Курочкин. - Минск: FUAinform, 2012.- 200S. 

Mezologisticheskaya Система - Логистическая Система О.Б. 

8.  Курочкин  Д.В. «Логистика:  практикум» /D.V. Курочкин. - Минск: FUAinform, 2012.- 200S. 

KONGLOMERAT (. OT лат конгломераты - skopivshiysya, sobrannyy) 

 

REFERENCES 

1. Gadzhinskiy A.M. Praktikum po logistike. – M.: Dashkov i K, 2009. 

2. Anikina B.A. Logistika. Uchebnik. – M.: Infra-M, 2000. 

3. Alesinskaya T.V. Osnovy logistiki. Obshchiye voprosy logisticheskogo upravleniya. – Taganrog: Izd-vo 

TRTU, 2005. 

4. Volgin V.V. Sklad: logistika, upravleniye, analiz. – M.: Dashkov i K, 2008 

5. Nerush YU.M.. Logistika: Uchebnik dlya vuzov – M.: YUNITI-DANA, 2000. 

6. Anikina B.A., Rodkina T.A., Gaponova M.A., Puzanova I.A. Logistika: Uchebnoye posobiye. – M: Izd-vo 

Prospekt, 2007. 

7. Kurochkin D.V. «Logistika: praktikum» /D.V. Kurochkin. – Minsk: FUAinform, 2012.- 200s. 

Mezologisticheskaya sistema - logisticheskaya sistema, ob"yedinyayushchaya bol'shiye gruppy predpriyatiy v 

konglomeraty. 

8. Kurochkin D.V. «Logistika: praktikum» /D.V. Kurochkin. – Minsk: FUAinform, 2012.- 200s. 

KONGLOMERAT (ot lat. Conglomerates - skopivshiysya, sobrannyy) 

 

Сақатай Ə.Т., Сыдыбаева М.А., Ескендірова Д.М. 

Логистикалық жүйе моделдерінің ерекшеліктері 

Түйіндеме.  Мақалада  логистикалық  жүйенің  моделдері  ерекшеліктері  қарастырылған.  Олардың  жіктелу 

тармақтары,  қолдану  аумақтары  келтірілген.  Имитациялық  модельдеу  түрлері.  Имитациялық  модель  шын 

мəніндегі  нақты  объектіні  өте  жоғары  дəлдікпен  бейнелей  алады.  Статистикалық  модель  объект  жөнінде 

алынған  ақпараттың  белгілі  бір  уақыт  бөлігіндегі  үзіндісін  сипаттайды.  Динамикалық  модель  уақыт 

барысындағы объектінің қасиеттерінің өзгерісін көрсету мүмкіндігін береді. 

Түйін  сөздер:  Логистикалық  модель,  Изоморфты  модельдер,  Гомоморфты  модельдер,  Материалды 

модельдер, Абстрактілі модельдер. 

 

Sakatay A., Sydybayeva M.A., Yeskendirova D.M. 

Features model logistics systems 

Summary. The article considers the particular models of logistic systems. Given the variety, scope and types of 

simulation models. Simulation model describes the real objects with high accuracy. The statistical model 

describes a piece of information obtained in a given time. A dynamic model allows changes in the representation of the 

properties of objects at a time. 

Key words: Logistic model isomorphic model homomorphic model, material models, abstract models. 

 

 

 

 

 

359 

УДК 681.3.06 

 

Сансызбаева Н.Е. бакалавр, Муртазина А.У. 

Қ.И. Сəтбаев атындағы қазақ ұлттық техникалық университеті 

Алматы қ., Қазақстан Республикасы 

narkyz_94_17@mail.ru 

 

БАНК ЖҮЙЕСІ, НЕСИЕ БӨЛІМІНІҢ АҚПАРАТТЫҚ ЖҮЙЕСІН ҚҰРУ 

 

Аңдатпа.  В  статье  рассмотрены  актуальные  вопросы  создания  информационных  систем  в  банковских 

системах, основные требования к разрабатываемым системам, ресурсы для обеспечения их жизнеспособности. 

Приведены  все  виды  требований  к  ресурсам  жизненного  цикла  информационных  систем  в  банковских 

системах. 

Түйін  сөздер:  ақпараттық  жүйе,  банк  жүйесі,  несиелік  келісім  шарт,  жүйелерге  қойылатын  талапатар, 

экономикалық басқару. 

 

Ақша,  несие,  банктер  ─  қазіргі  өркениеттіліктің  өзінен  ажырағысыз  белгілері.  Олардың 

қызметтері қоғамдық өнімді өндіруді, бөлуді, айырбастауды жəне тұтынуды бір-бірінен бөлінбейтін 

үздіксіз процеске айналдырады. Оларды пайдаланбай ешбір шаруашылық субъектісінің ісі тынбайды, 

ал  кез-келген  адам  үнемі  немесе  анда-санда  банк  қызметін  пайдаланады.  Банктер  уақытша 

қолданылмаған ақша қаражатан жинақтап, оларды салалар мен аймақтар, кəсіпорындар мен халықтар 

арасында қайта бөлумен қатар, экономиканы қосымша капиталмен қамтамасыз етіп, сайып келгенде 

қоғамдық байлықты көбейтуге негіз қалайды. 

Несие  жүйесінің  негізгі  буынын  ─  банктер.  Себебі  масштабы  жəне  маңызы  жөнінен  несие 

қатынастарының  басым  көпшілігі  банктер  арқылы  өтеді.  Банктер  мемлекет  пен  кəсіпорындардың, 

акционерлік қоғамдар мен жауапкершілігі шектеулі серістіктердің, мектеп пен ауруханалардың жəне 

халықтың  уақытша  бос  ақшаларын  шоғырландырып,  оларды  іс-жүзіндегі  капиталға  айналдырады. 

Сонымен  қатар,  банк  төлем,  есептеу,  несие  беру,  сақтандыру  жəне  т.б.  көптеген  сан  алуан 

операцияларды жүргізеді. 

Банк деген ұғым не, ол қалай пайда болды деген сұраққа жауап іздестірейік. «Банк» деген ұғымы 

италиян сөзі «bank» ─ орындық, «айырбас орындығы ─ айырбас орны» дегенді білдіреді. 

Банктің атқаратын қызметерін негізінен төмендегідей топтастыруға болады: 

Уақытша бос ақша қаражаттарын тарту, жинақтау жəне оны қарыз капиталына айналдыру; 

Кəсіпорынға, мемлекетке, жеке адамдарға несие беру, бағалы қағаздармен операция жүргізу; 

Ақша  айналымын  ретеу.  Банк  ─  əртүрлі  шаруашылық  субъектілердің  төлемайналымы  жүретін 

орталық.  Банк  өзінің  есеп  айырысу  жүйесі  арқылы  клиенттеріне  айырбас,  капитал  жəне  ақша 

айналымын жүргізуге мүмкіндік туғызады; 

Айналымға  несие  құралдарын  шығару.  Банк  клиентін  тек  жинаған  уақытша  бос  ақша 

қаражатымен несиелеп қана қоймай, сонымен қатар депозиттік чектерді, вексельдерді шығарумен де 

несиелейді; 

Əрбір үлкен не кіші банкте бөлімдер болады. Олардың əрқайсысы бір бірінен ерекшеленген əлем 

болып саналады, онда өзіне тəн принциптер мен ережелер сақталады. Ұйымның жұмысы тиімді болу 

үшін  бөлімдер  өзара  тиімді  əрекеттесе  алу  қажет.  Қайсы  бөлім  маңызды,  қайсысы  маңызды  емес 

екенін  анықтап  отырудың  қажеті  жоқ.  Олардың  бəрі  маңызды.  Алайда  олардың  ішінен  бірінші 

дəрежелі роль ойнайтындарын ерекшелеп көрсетуге болады. 

Кредиттік ұйымдардағы ең маңызды бөлімдерді атап көрсетейік: 

- 

есептік-кассалық қызмет; 

- 

валюталық операциялар; 

- 

бағалы қағаздар; 

- 

пластикалық карталар; 

- 

кредиттік бөлім. 

Бұл  бөлімдер  банктің  экономикалық  жағдайын  анықтайды.  Сондықтан  осы  бөлімдердің 

жұмысын ұтымды ұйымдастыра алу қажет. 

SQL – МББЖ-мен басқарылатын ерікті реляциялық мəліметтер базасында сақталатын ақпаратты 

іздеу,  шығару,  түрлендіруге  қолданылатын  программалаудың  стандартты  тілі. SQL күшті  тіл  болу 

себебінен оны өте танымал Microsoft Access, Oracle, MySQL МББЖ қолданады.  

SQL-дің  тарихы реляциялық мəліметтер базасының дамуымен тікелей байлансыты. Реляциялық 

мəліметтер  базасы  түсінігін  доктор  Э.Ф.Кодд  енгізді.  Ол 1970 жылдың  маусым  айында 

360 

Communication of the Association for Computing Machinery журналында  «Мəліметтерді  бірлескен 

түрде  қолданатын  ірі  банктерге  арналған  реляциялық  модель»  деген  атпен  мақала  жариялады.  Осы 

мақаладан SQL, реляциялық мəліметтер базасы өз бастауын алды [10]. 

SQL– бұл: 

− 

программалау тілі; 

− 

үйренуге жеңіл; 

− 

процедуралы емес; 

− 

интерактивті немесе кірістірілген; 

стандартталған; 

Енді кредиттік бөлімнің жұмысы үш кезеңнен тұрады: 

1) 

Кредит беру жөніндегі арызды рəсімдеу; 

2) 

Арызды қарастыру жəне кредит беру жөнінде шешім шығару; 

3) 

Кредит беру жəне қарыз сомасы жөнінде келісім-шартқа қол қою. 

Əрбір кезең жекелеген қызметкерлердің жұмысымен байланысты: 

1)  Бірінші  кезеңнің  жүзеге  асуы  ең  алдымен  кредиттік  кеңесшілердің  жұмысына  тəуелді. 

Кеңесшілер  потенциалды  клиенттермен  операциондық  залда  немесе  кредиттік  бөлімде  мəміле 

жүргізеді. Олардың міндетіне потенциалды қарыз алушыларға тиімді кредит беру нұсқасын таңдауда 

көмектесу  жəне  қажетті  құжаттарды  дұрыс  толтыруға  көмектесу  сияқты  əрекеттер  кіреді,  ол  арыз 

беру үрдісін барынша жылдамдату жəне оңайлатуды көздейді. Əрі қарай іске кредиттік инспекторлар 

кіріседі.  Олардың  міндеті – кредитті  рəсімдеу.  Инспектор  құжаттар  пакетін  тексереді;  кредит 

сомасын  жəне  мерзімін  есептейді;  кредитті  қамсыздандыру  қажеттігін  анықтайды.  Сонымен  қоса 

инспектор  қарыз  алушының  берген  мəліметтеріне  сүйене  отырып  оның  төлемге  қабілеттілігін 

зерттейді.  Кредиталушының  келісімімен  инспектор  кредиттік  бюроға  оның  кредиттік  тарихын 

зерттеу мақсатында сұраныс жасайды. 

2)  Банк  арызды  ұзақ  уақыт  қарастыруы  мүмкін – шамамен 10 күнге  дейін.  Бұл  үрдіс 

кредиталушының  кредиттік  ісін  рəсімдеумен  басталады,  оны  кейін  қауіпсіздік  қызметіне  жібереді. 

Бұл бөлімнің қызметкерлері қарыз алушының берген мəліметтерін мұқият тексереді. Сонымен қоса, 

қарыз алушы немесе оның туыстары қылмыстық іске тартылған ба, соны да тексереді. Бұдан кейін іс 

қайтадан  кредиттік  инспекторға  қайтып  келеді.  Кейін  толық  рəсімделгеннен  кейін  ол  кредиттік 

бөлімнің  бастығына  тексеруге  жіберіледі.  Одан  кейін  кредиттік  комитеттің  хатшысы  ол  істі 

«қарастырылатын істер реестріне» қосады. 

Банктің  кредиттік  комитетінде  басқа  бөлімдердің  бастықтары  да  болуы  мүмкін:  əділет, 

экономикалық,  қауіпсіздік,  бухгалтерлік  есеп  бөлімдері.  Егер  филиалдың  кредиттік  бөлімінде  осы 

аталған бөлімдердің адамдары болмаса, онда белгілі бір шешім қабылдау тəртібі орнатылады, бірақ 

оған  дейін  іс  аталған  барлық  инстанциялардан  өтеді.  Нəтижеде  инспектор  барлық  клиенттердің 

істерін жинап комитетте жариялайды. 

3)  Оң  шешім  қабылданған  жағдайда  инспектор  бұл  жөнінде  қарыз  алушыға  хабарлайды, 

кредит сомасын беру датасын белгілейді жəне соған қажетті құжаттарды жинай бастайды (кредиттік 

келісімшарт, залог келісімі). Келісімшарт пішіндері банк заңгерлерімен келісілген жəне бастық қолы 

қойылған болу керек. 

Кредит туралы келісімшартқа кредит берілетін күні екіжақты қол қойылады. Қарыз алушының 

қатысуы  міндетті.  Қарыз  алушы  келісімшартпен  танысып,  қол  қойып,  қажетті  данарларды  таратып 

болған  соң,  банк  кассасына  барып  шартта  көрсетілген  сомада  ақшалай  қаржыны  алады.  Кредит 

келісімшарты  қол  қойылған  күннен  бастап  күшіне  енеді.  Қарыз  алушы  тек  оны  уақтылы  жауып 

отырса  болғаны.  Бірақ  осымен  инспектор  жұмысы  біткен  жоқ.  Жинақталған  мəліметтерді  ол 

кредиттік тарих бюросына жібереді, сонымен қатар ол қарыздың уақтылы төленуін қадағалап отыруы 

тиіс.[3,c.15]  Аса  ірі  банктерде  бұл  функцияны  кредит  келісімшартын  сүйемелдеу  бөлімінің 

қызметкерлері атқаруы да мүмкін. 

Кредиттік бөлімнің қызметкерлерінің жұмысы үлкен жауапкершілікті, талапкерлікті қажет етеді, 

алайда  бұл  қасиеттер  клиенттерге  байқатпай  орындалуы  тиіс.  Клиенттің  кредит  алу  процесі  олар 

үшін  ыңғайлы  жəне  жағымды  болу  тиіс,  олардың  банкке  деген  сенімі  арта  түсуі  керек.  Төмендегі 

суреттерде  банк  қызметкерлері,клиенттері  жəне  олардың  лауазымы  жайлы  мəліметтер  көрсетілген. 

Бұл мəліметтер толығымен MySQL мəліметтер базасында жасалған. 

 

 

361 

 

 

 

 

ƏДЕБИЕТТЕР 

1. Н.А.Гайдамакин.  Автоматизированные  нформационые  системы,  базы  и  банк  данных.Москва: «Гелиос 

АРВ» 2002. 

2. Жанагулов А.Ш. Макроэкономика. Учебно-методическое пособие для студентов всех специальностей. 

Караганды, 2001. 

3. Жанагулов А.Ш., Сүіндіков Ж.С. Нарықтық экономиканын казіргі терминологиялық түсіндірме сөздігі. 

Караганды: КЭУ баспасы, 2003. 

362 

4. Тимошенко В.Ф. Информационные системы менеджмента.  – М,1996.- 432 с. 

5. Диго С.М. Проектирование баз данных: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 1998. – 216 с. 

 

REFERENCES 

1. N.A.Gaydamakin. Nformatsionye automated system, turpe est et dicere ripam dannyh.Moskva "Helios ARV" 

MMII. 

2. Zhanagulov A.Ş. Macroeconomics. A disciplina disciplinarum omnium auxilium alumni. Karaganda, MMI. 

3. Zhanagulov AS, JS Sүіndіkov Naryқtyқ ekonomikanyn kazіrgі terminologiyalyқ  tүsіndіrme sөzdіgі. 

Karaganda: DEs baspasy, MMIII. 

4. Tymoshenko VF Administratione notitia ratio. - M 1996.- CDXXXII p. 

5. SM digo Database Design: A Textbook. - M. Oeconomicis statistics,216 s. 

 

Сансызбаева Н.Е., Муртазина А.У. 

жүктеу/скачать 20,3 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: