Содержание к диссертации
Введение
1. Современные методы и инструментальные средства повышения эффективности стратегического управления диверсифицированным промышленным предприятием j2
1.1. Роль и место стратегического анализа в процессе стратегического управления диверсифицированными промышленными предприятиями 12
1.2. Анализ и классификация современных методов и инструментов стратегического анализа деятельности диверсифицированных предприятий 21
1.3. Обоснование предпосылок необходимости учета динамических аспектов изменения внутренней и внешней среды в процессе стратегического планирования деятельности диверсифицированных предприятий 37
1.4. Выводы 42
2. Анализ и определение тенденций развития нефтехимической отрасли РФ в условиях динамично развивающегося рынка продукции нефтехи мии и нефтепереработки 44
2.1. Анализ современного состояния и тенденций развития нефтехимической и нефтеперерабатывающей отраслей РФ 44
2.2. Анализ деятельности предприятий нефтехимического и нефтеперерабатывающего комплекса республики Башкортостан 58
2.3. Анализ общих подходов к повышению конкурентоспособности нефтехимических предприятий на основе диверсификации их деятельности 67
2.4. Выводы 71
3. Динамический экономико-математический метод стратегического анализа деятельности диверсифицированных предприятий с использованием классификационных прогностических моделей внутренней и внешней среды 73
3.1. Анализ современных экономико-математических методов построения прогностических моделей внутренней и внешней среды промышленного предприятия 73
3.2. Разработка динамического экономико-математического метода стратегического анализа деятельности диверсифицированных предприятий с использованием классификационных прогностических моделей внутренней и внешней среды 87
3.3. Определение области применимости разработанного динамического экономико-математического метода стратегического анализа 101
3.4. Выводы 107
4. Программная реализация и практическое применение динамического экономико-математического метода для стратегического анализа деятельности диверсифицированных нефтехимических предприятий 109
4.1. Архитектура информационно-аналитической системы стратегического анализа деятельности нефтехимического предприятия, включающей модуль построения классификационных прогностических моделей внутренней и внешней среды 109
4.2. Методика использования информационно-аналитической системы стратегического анализа в процессе стратегического планирования деятельности нефтехимического предприятия 123
4.3. Результаты практического использования разработанных метода и программного модуля построения классификационных прогностических моделей внутренней и внешней среды для стратегического анализа деятельности ОАО «Салаватнефтеоргсинтез» 129
4.4. Выводы 136
Заключение 138
Литература
- Анализ и классификация современных методов и инструментов стратегического анализа деятельности диверсифицированных предприятий
- Анализ деятельности предприятий нефтехимического и нефтеперерабатывающего комплекса республики Башкортостан
- Разработка динамического экономико-математического метода стратегического анализа деятельности диверсифицированных предприятий с использованием классификационных прогностических моделей внутренней и внешней среды
- Методика использования информационно-аналитической системы стратегического анализа в процессе стратегического планирования деятельности нефтехимического предприятия
Введение к работе
Переход предприятий нефтехимического комплекса Российской Федерации к устойчивому развитию и снижение зависимости показателей их экономической деятельности от мировых цен на сырую нефть невозможен без применения современных концепций управления, ориентированных на стратегию.
По мнению большинства специалистов, реализация механизмов эффективного стратегического развития нефтехимических предприятий позволит существенно изменить структуру экспорта (в 2004 - 2005 г.г. экспорт сырой нефти составил около 75% общего экспорта нефти и нефтепродуктов) в сторону увеличения реализации продуктов глубокой переработки сырьевых ресурсов, в первую очередь, нефтехимической продукции. Необходимость повышения эффективности стратегического управления нефтехимическими и нефтеперерабатывающими предприятиями обусловлена также ужесточением конкуренции на внутреннем рынке, вызванной агрессивной маркетинговой политикой крупных транснациональных компаний. В этой связи повышение конкурентоспособности нефтехимических предприятий на основе эффективного стратегического планирования и управления является одним из ключевых направлений экономического развития РФ.
Проблемы стратегического управления промышленными предприятиями в рыночных условиях рассматривались в трудах М. Портера, Ж.-Ж. Ламбена, Г. Минцберга, П. Дойля, А. А. Томпсона и А. Дж. Стрикленда и др. Отдельным аспектам теории и практики стратегического менеджмента посвящены работы российских ученых Г.Л. Азоева, О.В. Аристова, Л.И. Алексахиной, Н.И. Герчиковой, А.П. Градова, В.А. Епифанова, B.C. Ефремова, М. И. Кныша, Н.К. Моисеевой, Р.А. Фатхутдинова, А.Ю. Юдашкина и др.
В указанных работах показано, что стратегический анализ внешней и внутренней среды организации является важнейшим компонентом процесса стратегического управления, от эффективности которого зависит степень достижения стратегических целей организации.
В настоящее время при проведении стратегического анализа деятельности организации широкое распространение получили методы, основанные на позиционировании организации или ее отдельных стратегических бизнес-единиц (СБЕ) в некотором признаковом пространстве, характеризующем текущее состояние внутренней и внешней микро- и макросреды организации. В качестве инструмента в данном случае обычно используются матрицы BCG, GE/McKinsey, Shell/DPM, ADL/LC, Хофера-Шенделя, Ефремова B.C. и т.д., которые позволяют на основе классификации существующих позиций организации (или ее СБЕ) в бизнес-пространстве выработать определенные стандартные рекомендации по выбору стратегии.
Вместе с тем, в существующих методах стратегического анализа не в полной мере учитываются динамические аспекты изменения внешней и внутренней среды организации в процессе реализации стратегии. Это в ряде случаев приводит к тому, что решение, принятое по результатам стратегического анализа и оценки идентифицируемой позиции организации в бизнес-пространстве, вследствие объективного изменения центров и границ областей выбора стратегий нефтехимического предприятия может быть нерациональным и не обеспечивающим достижение поставленных стратегических целей.
Это особенно актуально для предприятий нефтехимической промышленности, существенно зависящих от мировой нефтяной конъюнктуры и характеризующихся, в общем случае, большим сроком реализации стратегических технологических инноваций, диверсификацией деятельности и целесообразностью долгосрочного планирования.
Как представляется, избежать указанных недостатков при использовании известных моделей стратегического анализа (которые, по-сути, используют разбиение СБЕ на определенные классы, характеризующиеся центрамиэталонами и границами) позволит применение для прогнозирования требуемых изменений используемых классифицирующих матриц экономико-математических методов и инструментов классификационного анализа данных.
В связи с этим возникает актуальная научная задача разработки экономико-математических методов и инструментальных средств стратегического анализа деятельности диверсифицированных нефтехимических предприятий, основанных на применении модифицированных матриц позиционирования СБЕ в бизнес-пространстве и алгоритмов динамического классификационного анализа данных, позволяющих выбрать стратегию развития с учетом прогноза изменения конкурентной позиции предприятий в процессе реализации стратегии.
Цель работы: разработать динамические методы и инструменты стратегического анализа внутренней и внешней среды предприятия, использующие алгоритмы динамического классификационного анализа данных, позволяющие повысить обоснованность выбора и экономическую эффективность реализации стратегии диверсифицированных нефтехимических предприятий.
Для реализации указанной цели были поставлены и решены следующие основные задачи:
Экономический анализ современного состояния нефтехимической промышленности РФ и определение роли стратегического анализа для повышения экономической эффективности и формировании долговременных конкурентных преимуществ нефтехимических предприятий.
Анализ современных методов и инструментальных средств стратегического анализа внутренней и внешней среды промышленных предприятий и
определение предпосылок применения алгоритмов динамического классификационного анализа данных для повышения обоснованности решений по выбору стратегии нефтехимических предприятий.
Разработка динамических методов стратегического анализа деятельности диверсифицированных нефтехимических предприятий, основанных на применении модифицированных матриц позиционирования СБЕ в бизнес-пространстве и алгоритмов динамического классификационного анализа данных.
Разработка алгоритмов динамического классификационного анализа данных о состоянии внешней и внутренней среды нефтехимического диверсифицированного предприятия, основанных на построении и использовании классификационных прогностических экономико-математических моделей.
Разработка архитектуры и методики применения информационно-аналитической системы стратегического анализа деятельности нефтехимического предприятия, включающей модуль построения классификационных прогностических моделей внутренней и внешней среды.
Выработка практических рекомендаций по применению разработанных методов и инструментальных средств стратегического анализа деятельности диверсифицированных нефтехимических предприятий в ОАО «Сала-ватнефтеоргсинтез».
Объектом исследования являются диверсифицированные нефтехимические предприятия Российской Федерации, функционирующие в условиях ужесточения конкуренции.
Предметом исследования является процесс стратегического управления диверсифицированными предприятиями нефтехимической промышленности в условиях динамического изменения микро- и макросреды.
Теоретической и методологической базой исследования являются системный подход к анализу экономических явлений и процессов, теория
рыночной экономики, методы экономического анализа, эконометрики и экономико-математического моделирования, теория стратегического управления предприятиями, научные положения и выводы, сформулированные в трудах отечественных и зарубежных ученых по теории экономико-математического моделирования, информационного менеджмента и стратегического менеджмента.
Информационной базой исследования являются данные Госкомстата РФ, законодательные и нормативно-правовые акты Президента и Правительства РФ, относящиеся к теме диссертации; отчетные данные нефтехимических предприятий Республики Башкортостан.
Наиболее существенные научные результаты, полученные автором.
На основе экономического анализа современного состояния нефтехимической промышленности РФ выявлены основные факторы повышения эффективности стратегического управления предприятиями данной отрасли. Обоснована необходимость учета при проведении стратегического анализа прогноза динамических изменений показателей внешней и внутренней среды диверсифицированного нефтехимического предприятия в процессе реализации стратегии.
Разработаны динамические методы стратегического анализа деятельности диверсифицированных нефтехимических предприятий, основанные на применении модифицированных матриц позиционирования СБЕ в бизнес-пространстве и алгоритмов динамического классификационного анализа данных, отличающиеся от известных наличием этапа прогнозирования динамических изменений показателей внешней и внутренней среды в процессе реализации стратегии, что позволяет повысить степень обоснованности принимаемых решений по стратегическому управлению предприятиями нефтехимии и нефтепереработки.
Предложен алгоритм динамического классификационного анализа данных о состоянии внешней и внутренней среды диверсифицированного нефтехимического предприятия, основанный на построении и использовании классификационных прогностических экономико-математических моделей, отличающийся от известных возможностью учета динамических аспектов изменения показателей внешней и внутренней среды нефтехимического предприятия, используемых при проведении стратегического анализа.
Разработана архитектура и методика применения информационно-аналитической системы стратегического анализа деятельности нефтехимического предприятия, включающей модуль построения классификационных прогностических моделей внутренней и внешней среды, отличающейся возможностью интеграции разнородных информационных ресурсов СБЕ диверсифицированного нефтехимического предприятия и его бизнес-партнеров на основе реализации комплексной процедуры доступа к корпоративному хранилищу данных
Достоверность и обоснованность научных результатов, выводов и рекомендаций диссертации определяются корректным применением методов экономического анализа, эконометрики и экономико-математического моделирования, теории стратегического управления предприятиями. Выводы и предложения диссертационного исследования не противоречат известным теоретическим и практическим результатам, содержащимся в трудах отечественных и зарубежных ученых в области экономико-математического моделирования, стратегического менеджмента, экономики, организации и управления промышленными предприятиями.
Научная новизна работы состоит в разработке динамических экономико-математических методов стратегического анализа деятельности диверсифицированных нефтехимических предприятий, основанных на применении модифицированных матриц позиционирования СБЕ в бизнес-
пространстве и алгоритмов динамического классификационного анализа данных, а также архитектуры и методики применения информационно-аналитической системы стратегического анализа внешней и внутренней среды с целью повышения обоснованности стратегических решений по управлению нефтехимическими предприятиями.
Значение полученных результатов для теории и практики.
Разработанные в диссертации динамические экономико-математические методы стратегического анализа деятельности диверсифицированных нефтехимических предприятий, алгоритм динамического классификационного анализа данных о состоянии внешней и внутренней среды предприятия, методика применения информационно-аналитической системы стратегического анализа вносят вклад в теорию и практику экономико-математического моделирования и стратегического менеджмента.
Сведения о реализации и целесообразности практического использования результатов.
Разработанные динамические экономико-математические методы стратегического анализа деятельности диверсифицированных нефтехимических предприятий и информационно-аналитическая система стратегического анализа практически использованы в ОАО «Салаватнефтеоргсинтез» (Республика Башкортостан), что позволило повысить экономическую эффективность его деятельности и разработать эффективную стратегию развития.
Методические и теоретические результаты диссертации используются в учебном процессе Уфимского государственного нефтяного технического университета.
Предложенные динамические экономико-математические методы стратегического анализа деятельности диверсифицированных нефтехимических предприятий могут быть использованы при разработке научно обоснованных решений по выбору и реализации стратегии
обоснованных решений по выбору и реализации стратегии развития диверсифицированных нефтехимических предприятий.
Разработанная методика применения информационно-
аналитической системы стратегического анализа деятельности нефтехимического предприятия, включающей модуль построения классификационных прогностических моделей, может быть использована в корпоративных информационных системах крупных диверсифицированных промышленных предприятий, функционирующих в условиях быстроизменяющей-ся внешней и внутренней среды бизнеса.
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Региональной научной конференций «Мировая экономика в 21 веке. Проблемы и перспективы» (2004 г, Уфа), 55 научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых ( (2004 г, Уфа), VI Международной научно-практической конференции «Моделирование: теория, методы и средства» (2006 г., Новочеркасск), а также на научных семинарах Уфимского государственного нефтяного технического университета.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 печатных работ общим объемом 3,5 п.л., в том числе лично автору принадлежит 2,6 п.л.
Структура и объем работы.
Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 115 наименований и 1 приложения. Диссертация содержит 156 страниц машинописного текста, 21 рисунок и 7 таблиц.
Анализ и классификация современных методов и инструментов стратегического анализа деятельности диверсифицированных предприятий
Как было показано в предыдущем разделе, обязательным этапом стратегического планирования является стратегический анализ. Необходимость данного этапа ни у кого не вызывает сомнений, однако выбор достаточно эффективных инструментов его проведения представляет большую проблему. В ходе диссертации было проведено исследование наиболее распространенных инструментов стратегического анализа, результаты которого представлены ниже.
Все методы и инструменты стратегического анализа можно разделить на две больших группы: - методы и инструменты экспертного оценивания, основанные на выделения основных тенденций и факторов, характеризующих различные аспекты внутренней и внешней среды предприятия; - методы и инструменты определения стратегических позиций предприятия в некотором выбранном пространстве позиционирования, отражающем наиболее значимые показатели внутренней и внешней среды.
Среди наиболее известных методов первой группы можно назвать методы STEP и SWOT [15], позволяющие формализовать процедуру стратегического анализа на основе выделения соответствующих этапов и направлений исследования внутренней и внешней среды. К основным недостаткам методов данной группы относится недостаточная наглядность и невысокая степень формализации процедур стратегического планирования на основании результатов анализа. Кроме того, методы и инструменты рассматриваемой группы в меньшей степени пригодны для стратегического анализа деятельности диверсифицированных предприятий, включающих различные СБЕ, чем методы стратегического позиционирования.
В целом следует отметить, что методы и инструменты стратегического анализа, относящиеся к разным группам, не исключают, а взаимно дополняют друг друга, и их совместное использование может повысить эффективность реализации процедур стратегического анализа и планирования. Однако, учитывая цель диссертационного исследования, рассмотрим подробнее методы и инструменты второй группы, получившие в литературе название матриц (моделей) стратегического анализа и планирования [4,5,6].
Модель BCG.
Исторически первой моделью стратегического анализа принято считать так называемую модель «роста-доли», которая больше известна как модель BCG [15]. Эта модель представляет собой отображение позиций конкретного вида бизнеса (СБЕ) в стратегическом пространстве, определяемом двумя координатными осями, одна из которых используется для измерения темпов роста рынка соответствующего продукта, а другая - для измерения относительной доли продукции предприятия на рынке рассматриваемого продукта.
Основное внимание в модели BCG сосредоточено на потоке денежной наличности предприятия, который либо направляется (потребляется) на проведение операций в отдельно взятой бизнес-области, либо возникает (порождается) в результате таких операций. Считается, что уровень дохода или расхода денежной наличности находится в очень сильной функциональной зависимости от темпов роста рынка и относительной доли предприятия на этом рынке. Темпы роста бизнеса предприятия определяют темп, в котором предприятие будет использовать денежную наличность.
Принято считать, что на стадии зрелости и на заключительной стадии жизненного цикла любого бизнеса успешный бизнес генерирует денежную наличность, тогда как на стадии развития и роста бизнеса происходит, как правило, поглощение денежной массы. Отсюда следует очевидный вывод, что для поддержания непрерывности успешного бизнеса денежная масса, появляющаяся в результате осуществления «зрелого» бизнеса частично должна быть инвестирована в новые области бизнеса, которые в будущем обещают стать новыми генераторами дохода предприятия.
В модели BCG основными коммерческими целями предприятия предполагаются рост нормы и массы прибыли. При этом набор допустимых стратегических решений относительно того, как можно достичь этих целей, ограничивается четырьмя вариантами: 1. Увеличение доли бизнеса предприятия на рынке. 2.Борьба за сохранение доли бизнеса предприятия на рынке. 3.Максимальное использование положения бизнеса предприятия на рынке. 4. Освобождение от данного вида бизнеса.
Структурно модель BCG представляет собой матрицу 2x2, на которой СБЕ изображаются окружностями с центрами на пересечении координат, образуемых соответствующими темпами роста рынка и величинами относительной доли предприятия на соответствующем рынке (см. рис.1.1). Величина окружности пропорциональна общему размеру всего рынка.
В верхней части матрицы оказываются бизнес-области, относящиеся к отраслям с темпами роста выше средних, в нижней, соответственно, с более низкими. Разбивка матрицы по оси абсцисс на две части позволяет выделить две области, в одну из которых попадают бизнес-области со слабыми конкурентными позициями, в во вторую — с сильными. Таким образом, модель BCG состоит из четырех квадрантов, каждому из которых даются образные названия.
Основная аналитическая ценность модели BCG состоит в том, что с ее помощью можно определить не только стратегические позиции каждого вида бизнеса предприятия, но и дать рекомендации по стратегическому балансу потока денежной наличности. Стратегический баланс понимается с точки зрения перспектив расходования и получения предприятием денежных средств от каждой бизнес-области в будущем.
Анализ деятельности предприятий нефтехимического и нефтеперерабатывающего комплекса республики Башкортостан
Особое место в российской нефтехимии и нефтепереработке занимают предприятия Башкортостана. Для этого региона характерно значительное влияние местных властей на развитие химического, нефтехимического и нефтеперерабатывающего комплекса, являющегося одной из наиболее развитых отраслей промышленности в республике.
Республика Башкортостан принадлежит к числу наиболее благополучных субъектов Российской Федерации. По объемам производства и уровню бюджетных доходов Башкортостан входит в лидирующую десятку регионов России. Особенность экономического курса республики состоит в ориентации на ее целостное развитие при одновременной интеграции в систему общероссийских и международных экономических связей.
Экономика республики имеет многоотраслевую структуру с высоким уровнем комплексного развития. Промышленность создает почти половину объема валового регионального продукта республики и обеспечивает около 65 процентов налоговых поступлений в бюджеты всех уровней [63].
В промышленном производстве Башкортостана насчитывается более 6000 предприятий и организаций, в том числе 870 крупных и средних, объем производства продукции которых, составляет более 90 % от объема по промышленности Республики в целом [64].
Основой промышленного потенциала Башкортостана является топливно-энергетический комплекс, на долю которого приходится около 40 процентов производства (рис.2.2). Вместе с тем, хотя на территории республики добывается более 12 млн. тонн нефти в год, экономическое благополучие Башкортостана основывается не на «проедании» природных богатств, а на комплексном развитии высокотехнологичных отраслей промышленности [65].
За шесть лет экономического роста объем промышленного производства в республике увеличился на 40 % [65]. По данным комитета статистики РБК, в 2005 году объем промышленного производства Башкортостана оценивается в 176,5 миллиарда рублей, что превышает как аналогичные показатели 2004 года (на 7,4%), так и общероссийские показатели. В минувшем году объемы производства увеличили предприятия большинства отраслей промышленности республики. Высокие темпы прироста обеспечили предприятия черной металлургии (14,5%), химии и нефтехимии (9%).
Нефтепереработка, химия и нефтехимия являются приоритетными отраслями экономики Башкортостана. Республиканский нефтеперерабатывающий и нефтехимический комплекс является одним из крупнейших в Европе по мощности. В Республике перерабатывается ежегодно около 25,37 млн. тонн углеводородного сырья, т.е. каждая седьмая тонна российской нефти, и производится каждая шестая тонна автомобильного бензина, дизельного топлива, каждая седьмая тонна топочного мазута, более половины общероссийского производства бутиловых и изобутиловых спиртов, половина кальцинированной соды и химических средств защиты растений, большая часть каустической соды, полиэтилена, синтетических смол и пластмасс [65]. В итоге Башкортостан занимает первое место в России по нефтепереработке.
В нефтеперерабатывающей отрасли наиболее крупными предприятиями, участвующие в совокупном влиянии на положительную динамику развития комплекса являются: ОАО "Уфимский нефтеперерабатывающий завод", ОАО "Уфанефтехим" , ОАО "Новойл". В целом предприятия нефтеперерабатывающей отрасли Башкортостана произвели промышленной продукции на 96,5 млрд руб., что на 9,4% больше показателя января-июня 2005 года. Первичная переработка нефти увеличилась на 11% и составила 13,1 млн. тонн. Объемы переработки углеводородного сырья нарастили ОАО "Новойл" - на 12,5%, ОАО "Уфанефтехим" - на 8,9%, ОАО "Салаватнефтеоргсинтез" - на 25,8%[65]. Загрузка мощностей по первичной переработке нефти увеличилась по уфимской группе заводов на 7%, а в "Салаватнефтеоргсинтезе" - на 13,8% [66].
ОАО "Уфимский нефтеперерабатывающий завод" является одним из старейших предприятий отрасли. Сейчас УНПЗ - это современное предприятие топливного профиля. Оно вырабатывает автомобильные бензины, дизельные и котельные топлива и сжиженные углеводородные газы. Помимо этого завод производит потребительские товары, специализируясь преимущественно на выпуске пеномоющих средств и шампуней. Гибкая технологическая цепочка предприятия позволяет перерабатывать различные виды углеводородного сырья. Глубина переработки достигает 77,8%, что является лучшим показателем в компании и одним из высоких в России.
Второй по времени появления в АНК "Башнефть" завод - ОАО "Ново-Уфимский НПЗ", давший первые тонны бензина еще в 1951 году, считается сегодня одним из крупнейших нефтеперерабатывающих и нефтехимических предприятий России. Оно перерабатывает 13 млн. тонн нефти в год. Реконструкция установок и техническое перевооружение завода на протяжении последних десятилетий имели целью не только увеличение отбора целевых продуктов, но, прежде всего, доведение технологии переработки нефти до уровня современных требований.
ОАО «Уфанефтехим» занимается нефтепереработкой, производством нефтепродуктов и продуктов нефтехимии. Наибольшая доля в структуре деятельности принадлежит нефтепереработке. На предприятии выпускается более 80 наименований продукции, около 40% которой экспортируется в 12 стран мира, в том числе в Великобританию, Францию, Швейцарию, Германию, Италию, США, Японию [67].
Разработка динамического экономико-математического метода стратегического анализа деятельности диверсифицированных предприятий с использованием классификационных прогностических моделей внутренней и внешней среды
Идея метода заключается в том, что при известных положениях цен тров классов пространства стратегического позиционирования (эталонов) в моменты tb t2,..., tN прогнозируется их положение в последующие момен ты t Т (где Т- период реализации стратегии), что дает возможность опре # делить, к какому классу будет относиться та или иная СБЕ в стратегиче ской перспективе.
Эталон каждого класса стратегических позиций sj имеет значения признаков ХЭ; =СХЗі,1 ХЗі,2 "ЧХЗі,п) К? -) где X N; =—Ухк і к=1 (3.3) x,j - значение j-ro признака і-го образа в k-м примере обучающей выборки, N. - количество объектов класса Sj в обучающей выборке.
По существу, эталон - это усредненный по обучающей выборке абстрактный объект (абстрактным он называется потому, что может не совпадать ни с одним объектом генеральной совокупности).
Рассмотрим наихудший, с точки зрения формирования обучающей выборки, случай, когда фиксация объектов выборки производится в произвольные моменты времени, причем в каждый такой момент фиксируется только один объект, относящийся к одному из распознаваемых образов.
"Истинное" значение признака (j-ro признака) эталона в данном случае, естественно, неизвестно, но, исходя из его определения (3.3) и понятия регрессии [103, 104], можно сделать вывод, что полином от t первого, максимум второго порядка, коэффициенты которого находятся методом наименьших квадратов (МНК) по экспериментальным данным, будет отображать линию (линию регрессии - см. рис.3.1), точки которой, в принципе, выражению (3.3) соответствуют.
В предположении, что признаки эталона во времени изменяются линейно, т.е. xij(t) = x3ij(t) = aij+bijt, (3.4) для j-ro признака і-го объекта, предъявленного в момент времени tk можно записать: Ху =au+buk+s (3.5) где Єу - некоторые случайные величины (см. рис.3.1), относительно кото рых сделаем предположения (3.6) M[ejj] = 0, D[s ] = cs\ = const, при заданных і, j.
Сделанные предположения являются, с одной стороны, достаточно общими, но, с другой стороны, позволяют записать систему нормальных [103, 104] уравнений, отражающих экспериментальные данные
Формула (3.18) является основной как для экстраполяции (прогноза) положений эталонов образов - если tN+i Т, так и для интерполяции - при tN+1G[0,T]. При известных положениях эталонов распознавание представленного в момент времени t объекта с набором признаков x (t) может осуществляться, например, по минимуму расстояния до эталонов x3i(t).
Пример 3.1.
Рассмотрим задачу распознавания двух образов, характеризующихся признаками — Xi и хг, для которой объекты образов моделируются соотношениями: - для первого образа где Vi и V2 - "скорости" перемещения "центров" образов; k - моменты дискретного времени (к = 1, 2, ..., 25); т\ и т - центры образов в момент дискретного времени к, по переменным Xi и Х2, 11 (0, а) и 11 (0, а) - нормально распределенные случайные величины с нулевым математическим ожиданием и средним квадратическим отклонением а; у и у\ - переменные-индикаторы принадлежности объекта к 1-му или 2-му образу.
С течением времени центры образов перемещаются на плоскости Xj0x2 так, как это показано на рисунке 3.2, т.е. имеет место их динамическая изменчивость.
В каждый текущий момент времени t = к в соответствии с приведенными соотношениями генерируются объект как первого, так и второго класса, характеризуемые наборами (xf,x2k,t,yf,y ). (3.19)
Очевидно, данные объекты на плоскости Хі0х2 отображаются случайными точками, отклонения которых от центров по координатам хь х2 являются случайными величинами, распределенными по нормальному закону, а положение центров изменяются так, как это отображено на рис. 3.2.
Из смоделированных (при заданных Vi, v2, а) для k = 1,2, ...,25 объектов первого и второго образов путем их случайного отбора (для любого конкретного к отбирался - случайным образом - объект или первого, или второго класса) и перемешивания составлялась обучающая выборка в виде таблицы со строками (3.8) и N = 25. На рисунке 3.3 показано графическое представление (без указания меток времени) элементов подобной выборки (моделирование проводилось с помощью системы MathCAD).
Методика использования информационно-аналитической системы стратегического анализа в процессе стратегического планирования деятельности нефтехимического предприятия
Разработанный в рамках диссертационного исследования динамический метод стратегического анализа деятельности диверсифицированных нефтехимических предприятий и архитектура информационно-аналитической, включающей модуль построения классификационных прогностических моделей внутренней и внешней среды, отличаются от известных, поэтому следующим этапом исследования стала разработка методики использования информационно-аналитической системы стратегического анализа в процессе стратегического планирования деятельности нефтехимического предприятия.
Разработанная методика учитывает особенности метода и информационной системы и может быть описана в виде следующей последовательности этапов.
1. Выбор пространств позиционирования, которые будут использоваться в процессе стратегического анализа и планирования.
2. Выбор факторов, влияющих на интегральные показатели, образующие каждое из пространств.
3. Оценка наличия информации, требуемой для расчета выбранных показателей. Если требуемая информация есть, то переход к следующему шагу, в противном случае - выбор новых источников информации и разработка механизмов интеграции данных, или на шаг 1, 2.
4. Построение пространств позиционирования на основе расчета интегральных показателей и прогнозирования положения центров классов.
5. Определение позиций СБЕ в выбранных пространствах и выбор стратегий. Постановка целей и задач.
6. Оценка текущих показателей эффективности деятельности пред приятия на основе информации, поступающей в корпоративное хранилище из различных подсистем корпоративной информационной системы. Фор мирование системы критериев оценки эффективности реализации страте » гии.
7. Разработка алгоритмов оценки критериев и мониторинга реализа ции стратегии с помощью инструментов корпоративной информационной системы.
Первый этап методики предполагает самостоятельный выбор менеджментом предприятия пространства позиционирования, поскольку для различных предприятий в различные моменты времени координаты, описывающие пространство позиционирования могут значительно отличаться. Данный подход является более гибким по сравнению с использованием общепринятых матриц стратегического анализа, но и более трудоемким, поскольку требует проведения предварительного исследования, на основа-нии которого принимается решение о выборе пространства позиционирования.
Повышение сложности процедуры компенсируется тем дополнительным эффектом, который может дать правильный выбор используемых координат, о чем свидетельствует сама история развития инструментов стратегического анализа, ставших в настоящее время эталонными. В случае если у предприятия не хватает ресурсов на проведение дополнительного исследования, то суть данного этапа сводится к выбору некоторых известных моделей для проведения стратегического анализа.
Независимо от способа реализации первого этапа, на втором этапе осуществляется выбор факторов, влияющих на интегральные показатели, используемые в качестве координат выбранных пространств позициониро вания. В случае выбора собственного пространства данный необходимость данного этапа представляется очевидной, но и при использовании традиционных пространств этап необходим. Поясним последнее утверждение на примере модели GE/McKinsey. Первоначально для построения модели GE/McKinsey использовались 40 переменных по любому виду бизнеса. Позже их число сокращалось и к 1980 году таких переменных осталось только 15. Шесть из этих 15 пере менных были использованы для оценки рыночной привлекательности (ось Y), а оставшиеся 9 были сгруппированы по двум факторам - рыночная позиция и конкурентная мощь - для описания относительного преимущества предприятия на соответствующем рынке (ось X) [112]. Эти переменные представлены в таблице 4.1.
