Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ современных подходов и методическою аппарата для повышения эффективности управления инвестициями на предприятиях легкой промышленности в условиях глобализации экономики 14
1.1. Значение инвестиции для повышения конкурентоспособности промышленных предприятий в условиях усиления конкуренции 14
1.2. Анализ и классификация современных подходов к оценке инвестиционной привлекательносі и и управлению инвестициями промышленного предприятия 26
1.3. Обоснование предпосылок учета тенденций изменения инвестиционной среды для оценки инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности 42
1.4. Выводы 61
2. Определение механизмов и разработка метода повышения инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности в условиях глобализации 63
2.1. Анализ мирового опыта управления инвестициями в легкой промышленности 63
2.2. Анализ современного состояния и тенденций развития легкой промышленности РФ 69
2.3. Анализ эффективности инвестиционной деятельности предприятий легкой промышленности Смоленской области 81
2.4. Определение основных механизмов повышения инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности 90
2.5. Выводы 105
3. Разработка математических моделей инвестиционной среды предприятия легкой промышленности 107
3.1. Разработка меюда повышения инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности на основе учета изменений факторов внешней и внуїрешіей среды 107
3.2. Разработка алгоритмов размытой кластеризации субъектов конкурентной среды и потребителей предприятия легкой промышленное і и в условиях появления новых групп потребшелей 115
3.2.1. Выявление новых кластеров 116
3.2.2. Выявление сливающихся кластеров 118
3.2.3. Выявление расщепляющихся кластеров 121
3.2.4. Выявление дрейфа центров клас і еров 123
3.3. Разработка процедуры исследования внешней среды предприятия легкой промышленности на основе организации мониторинга кластерного поля 124
3.3.1. Варианты формирования множества кластеризуемых объектов 125
3.3.2. Прогнозирования состояния инвестиционной среды 126
3.4. Выводы 129
4. Результаты практическою применения разработанных механизма и инструментальных средств для повышения инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности Смоленской области 131
4.1. Архитектура информационно-аналитической системы поддержки принятия решений по повышению инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности 131
4.2. Методика посіроения и использования информационно-аналитической системы поддержки принятия решений по повышению инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности 140
4.3. Результаты практического применения разработанных механизма и ипсірументальньїх средсів для повышения инвестиционной привлекательности ЗАО «Смоленская чулочная фабрика» 146
4.4. Выводы 154
Заключение 157
Список литературы
- Анализ и классификация современных подходов к оценке инвестиционной привлекательносі и и управлению инвестициями промышленного предприятия
- Анализ современного состояния и тенденций развития легкой промышленности РФ
- Разработка алгоритмов размытой кластеризации субъектов конкурентной среды и потребителей предприятия легкой промышленное і и в условиях появления новых групп потребшелей
- Методика посіроения и использования информационно-аналитической системы поддержки принятия решений по повышению инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности
Введение к работе
В насюящее время перед экономикой Российской Федерации остро стоит задача развития отраслей промышленности, осуществляющих глубокую переработку сырьевых ресурсов. К таким отраслям в первую очередь относится легкая промышленность, предприятия которой характеризуются достаточно быстрой оборачиваемостью вложенных средств.
В последние юды усиление конкуренции со стороны зарубежных производителей привело к сокращению доли отечественной продукции на российском рынке по некоторым номенклатурным группам до 30 - 35%, что, в свою очередь, негативно оіразилось на предприятиях смежных отраслей, в первую очередь агропромышленного комплекса, химической промышленности, машиностроения. Однако повышение издержек зарубежных конкурентов из Турции и Китая и эффективные меры борьбы с «серым» импортом создают для российских производителей новые возможности по завоеванию рынка продукции для потребителей со средними доходами. О привлекательности рынка продукции легкой промышленности свидетельствует устойчивый рост ею емкости в среднем на 4-5%) за год, причем наибольшими темпами увеличивается спрос на продукции среднего ценового диапазона. Эго также создает условия для развития российских предприятий, традиционно работающих на данном рыночном сегменте.
Очевидно, что данной возможностью смогут воспользоваться те предприятия легкой промышленности, которые на основе реализации эффективной корпоративной стратегии предложат отечественным потребителям продукцию требуемого качества по приемлемым ценам.
В тоже время, учиїьівая степень износа основных фондов (в 2005 г. этот показатель составил 32%) и коэффициент их выбытия (в 2005 г. - 37,2%), наметившийся рост инвестиций в отрасль не позволяет обеспечить требуемый уровень модернизации производсіва продукции легкой
промышленности. Данное обсгоятельство определяет необходимость повышения инвестиционной привлекательности отрасли.
Большой вклад в развитие теории и практики управления инвестициями внесли такие отечественные и зарубежные ученые, как Алексахина Л.И., Анискин Ю.П., Бард B.C., Беренс В., Бланк И.А., Бочаров В.В., Бригхем Ю., Бруман Ю.С., Гапенски Л., Гитман Л. Дж., Джонк Н.Д., Епифанов В.А., Игонина Л.Л., Катасонов В.Ю., Ложникова А.В., Матиенко Н.Н., Поршнев А.Г., Румянцева Е.Е., Серов В.М., Ховранек П.М., Чуб Б.А. и др.
Вопросы повышения инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности рассмотрены в работах таких ученых как Т.А. Берлова, А,А. Капкаева, В.В. Лебедев, Л.Н. Фомченкова, Т.И. Фрадина, Л.А. Цветкова, И.А. Шамис, К.В. Щиборщ.
В трудах данных авторов показано, что в последние і оды особое значение приобретает комплексный подход к повышению инвестиционной привлекательности промышленных предприятий на основе координации усилий всех участников инвестиционной деятельности в отрасли. Следует также отметить, что для оценки инвестиционной привлекательности отрасли либо отдельных предприятий используются математические модели экономических систем, использующие алгоритмы анализа статистической информации, рассмотренные в работах С.А. Айвазяна, Т. Андерсона, В.Н. Афанасьева, Дж. Бокса, В.Н. Буркова, Д.Е. Бэстенса, Г. Дженкинса, И.Н. Драгобытского, А.А.Емельянова, И.В. Зайцевского, А.Г. Ивахненко, А.Н. Колмоюрова, М.Кэндэла, Ю.П. Лукашина, В.Л. Макарова, B.C. Мхитаряна, B.C. Пугачева, Р.Л. Раяцкаса, А.Ф.Тслыюва, Е.М. Четыркина и др.
В качестве перспективного направления моделирования внешней среды промышленного предприятия в настоящее время часто рассматривают алгоритмы нечетко-логической (размытой) кластеризации объектов, предложенные в работах Л. Ангстенбергср, Н.А.Баумана, В.А. Гимарова, А.А. Дорофеюка, В.В. Круглова, В.П. Мешалкина.
Анализ работ в области управления инвестициями, а также
математического моделирования инвесшционной среды промышленного
предприятия показывают, что существующий в настоящее время
методический аппарат повышения инвестиционной привлекательности промышленных предприяшй не в полной мере учиїьівает специфические особенности функционирования отрасли легкой промышленности в условиях глобализации экономики и в преддверии вступления России в ВТО. Учет указанных специфических особенностей определяет целесообразность использования для анализа инвестиционной привлекательности математических моделей инвестиционной среды, использующих модифицированные алгоритмы нечетко-логической (размытой) кластеризации.
В связи с этим, возникает актуальная научная задача разработки алгоритмов мониторинга и анализа инвестиционной среды, а также механизмов повышения инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности, позволяющих учесть специфические особенности предприятий данной отрасли и динамические изменения внешних и внутренних факторов, вызванные вступлением Российской Федерации в ВТО.
Цель исследования заключается в разработке механизмов повышения инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности, позволяющих учесть специфические особенности данной отрасли, а также алгоритмов мониюринга и размытого кластерного анализа инвестиционной среды и динамические изменения внешних и внутренних факторов, вызванные вступлением Российской Федерации в ВТО, обеспечивающих развитие методического аппарата анализа, оценки, моделирования и прогнозирования инвестиционной деятельности в экономических системах.
Для достижения указанной цели были поставлены и решены следующие задачи исследования:
Анализ современных подходов и методического аппарата для повышения эффективности управления инвестициями на предприятиях легкой промышленности в условиях глобализации. Определение роли инвестиций в повышении конкурентоспособности промышленных предприятий в условиях вступления Российской Федерации в ВТО.
Анализ и обобщении мирового опыта повышения инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности и отрасли в целом в условиях глобализации и регионализации мировой экономики.
Экономический анализ и определение основных тенденций развития легкой промышленности РФ и Смоленской области. Определение основных направлений повышения инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности в современных условиях хозяйствования.
Выбор и обоснование целесообразности применения механизмов повышения инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности, оказывающих комплексное влияние на показатели конкурентоспособности предприятий и отрасли в целом.
Разработка метода повышения инвестиционной привлекательности предприя і ий легкой промышленности в условиях глобализации, учитывающего динамические изменения факторов внешней и внутренней среды.
Разработка алгоритмов построения математической модели инвестиционной среды предприятия легкой промышленности, основанных на применении процедур размытой кластеризации субъектов инвестиционной деятельности и потребителей.
Разработка процедуры непрерывного мониторинга внешней инвестиционной среды предприятий легкой промышленности, которая позволяет оценивать изменение характеристик существующих основных групп потребителей, а также прогнозировать появление новых целевых сегментов рынка.
Разработка архитектуры и режимов функционирования информационной системы поддержки принятия решений по управлению инвестициями, реализующей предложенные алгоритмы построения математической модели инвестиционной среды предприятия легкой промышленности.
Выработка практических рекомендаций по применению предложенных механизмов и информационной системы поддержки принятия решений для повышения инвестиционной привлекательности предприятий Смоленской области.
Теоретической и методологической базой исследования являются теория рыночной экономики, методы экономического анализа, эконометрики и экономико-математического моделирования, системный подход к анализу экономических явлений и процессов, теория инвестиционного менеджмента, научные положения и выводы, сформулированные в трудах отечественных и зарубежных ученых по теории управления инвестициями.
Информационной базой исследования являются данные Госкомстата РФ о состоянии отрасли легкой промышленности, статистические данные, отражающие мировой опыт повышения инвестиционной привлекательности отраслей промышленности, законодательные и нормативно-правовые акты Президента и Правительства РФ, связанные с тематикой диссертации, а также отчетные данные предприятий легкой промышленности Смоленской области.
Наиболее существенные научные результаты, полученные лично автором:
На основе анализа построенной модели «спрос-предложение» рынка продукции легкой промышленности выявлены и впервые классифицированы основные возможности и угрозы для стратегического развития предприятий отрасли в условиях глобализации экономики, показавшие возможность выпуска конкурентоспособной по цене продукции легкой промышленности в высокоразвитых странах. Это позволило определить основные подходы к
10 повышению инвестиционной привлекательности легкой промышленности в условиях всіупления Российской Федерации в ВТО, а также классифицировать основные показатели для оценки инвестиционной привлекательности предприятий данной отрасли.
Предложены механизмы повышения инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности в условиях глобализации, отличающиеся от известных комплексным характером влияния на показатели конкурентоспособное!и предприятий и отрасли в целом, что позволяет выработать рекомендации по координации деятельности государственных органов власти, предприятий и финансовых структур, направленной на повышение эффективности инвестиций в отрасли.
Разработан метод повышения инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности в условиях глобализации, который в отличие от известных учитывает динамические изменения факторов внешней и внутренней среды, а также специфические особенности существующих и формирующихся групп потребителей.
Предложены алгоритмы построения математической модели инвестиционной среды предприятия легкой промышленности, которые в отличие от уже известных используют процедуры размытой кластеризации потребителей продукции легкой промышленности в условиях изменяющейся мировой экономической конъюнктуры, что позволяет на основе анализа результатов прогнозирования динамики кластерного поля субъектов инвестиционной деятельности принимать обоснованные решения по выбору рациональных механизмов повышения инвестиционной привлекательности данной отрасли.
Предложена процедура мониторинга инвестиционной среды предприятий легкой промышленности, которая, в отличие от известных, дает возможность прогнозировать появление новых и изменение емкости существующих устойчивых сегментов рынка продукции, что позволяет на
основе выбора обоснованной маркетинговой стратегии повысить инвестиционную привлекательность предприя і ий отрасли в условиях глобализации.
Объектом исследования являются предприятия легкой промышленности Российской Федерации, функционирующие в условиях ужесточения конкуренции вследствие глобализации экономики.
Предметом исследования являє гея процесс управления инвестиционной деятельностью в легкой промышленности.
Обоснованность и достоверность научных результатов, выводов и рекомендаций диссертации определяются корректным применением методов экономического анализа, экономико-математического моделирования, теории управления предприятиями и инвестиционного менеджмента. Выводы и предложения диссертационного исследования не противоречат известным теоретическим и практическим результатам, содержащимся в трудах отечественных и зарубежных ученых в области управления инвестициями, математического моделирования экономических систем, а также экономики, организации и управления промышленными предприятиями.
Научная новизна работы состоит в обосновании механизмов и разработке метода повышения инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности в условиях глобализации, позволяющие на основе прогнозирования учитывать динамические изменения факторов внешней и внутренней инвестиционной среды, а также специфические особенное їй существующих и формирующихся групп потребителей, что расширяет возможности органов государственной власти и отдельных предприятий по созданию привлекательного инвестиционного климата в легкой промышленности, а также построению и исследованию математических моделей для анализа отраслей народного хозяйства и предприятий.
12 Значение полученных результатов для теории и практики.
Предложенные в диссертации механизмы и метод повышения инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности в условиях глобализации вносят вклад в теорию и практику управления инвестициями.
Разработанные алгоритмы построения математической модели инвестиционной среды предприятия легкой промышленности, которые используют процедуры размытой кластеризации, а также процедура мониторинга инвестиционной среды предприятий леї кой промышленности вносят вклад в развиїис математических и инструментальных методов экономики.
Сведения о реализации и целесообразности практического использования результатов.
Предложенные механизмы и метод повышения инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности, а также реализующая их информационная система поддержки принятия решений по управлению инвестициями использованы ЗАО «Смоленская чулочная фабрика» (г. Смоленск). Это позволило на основе обоснованного выбора маркетинговой стратегии повысить инвестиционную привлекательность предприятия и на основе рационализации инвестиционного портфеля улучшить показатели эффективности его деятельности.
Теоретические и методические результаты диссертации используются в учебном процессе филиала Московского энергетического института (технического университета) в г. Смоленске.
Предложенные механизмы и метод повышения инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности в условиях глобализации могут быть практически использованы федеральными и региональными органами власти при разработке инвестиционных программ развития отрасли, а также отдельными предприятиями легкой
13 промышленности для повышения эффекшвносги инвестиционной деятельности.
Разработанная архигекгура и режимы функционирования информационной системы поддержки принятия решений по управлению инвестициями создает предпосылки для ее широкого применения на предприятиях различных промышленных отраслей промышленности, существенно зависящих от ситуации на мировых рынках.
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на XIII Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (2001 г., Смоленск), XI Международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиотехника, электротехника и энергетика (2005 г, Москва), на III, IV, V Межрегиональных научно-технических конференциях студентов и аспирантов «Информационные технологии, энергетика и экономика» (2004 г., 2005 г., 2006 г., Смоленск), Международной научной конференции «Методы и алгоритмы прикладной математики в технике, медицине и экономике» (2007 г., Новочеркасск), а также на научных семинарах филиала Московского энергетического института (технического университета) в г. Смоленске.
Структура и объем работы.
Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 107 наименований и двух приложений. Диссертация содержит 171 страницу машинописного текста, 19 рисунков и 12 таблиц.
Анализ и классификация современных подходов к оценке инвестиционной привлекательносі и и управлению инвестициями промышленного предприятия
В целом инвестиционная привлекательность предприятия характеризуется как комплекс показателей его деятельности, который определяет для инвестора область предпочтительных значений инвестиционного поведения. Инвестиционная привлекательность имеет ряд аспектов, среди которых: технический, коммерческий, экологический, институциональный, социальный, финансовый. Особую значимость имеет финансовый аспект, характеризующий понятие финансовой привлекательности.
К оценке инвестиционной привлекательности необходимо подходить с позиций системного подхода, предполагающего комплексное изучение и оценку деятельности и инвестиционных возможностей предприятий в целях научного обоснования предстоящих экономических целей развития и выбора наилучших способов их осуществления.
В связи с этим, некоторые авторы для оценки инвестиционной привлекательности предприятий предлагают использовать систему показателей, объединенных в блоки: - блок оценки эффективности деятельности и использования ресурсов; блок оценки пропорциональности экономического роста (устойчивости развития); - блок оценки организационно-технического уровня развития производства[84].
В сооїветствии с данным подходом на первом эгапе необходимо оценить темпы развития рассматриваемого предприятия и определить, в какой мере он приблизился к наивысшему уровню использования ресурсов и эффективности деятельности. Наиболее приемлемым методом на этом этапе представляется матричный диагностический анализ, сугь которого сводится к построению динамической матричной модели, элементами которой являются индексы характеристик деятельности предприятия [1].
На втором этапе предлагается оценить пропорциональность экономическою роста с помощью динамического нормативного ряда. Здесь можно воспользоваться «золотым правилом)? экономики предприятия: ТП ТВ ТА 100%, где ТцТц ,ТА, - темп изменения прибыли, объемов реализации и активов. Кроме того, можно использовать систему нормативных значений абсолютных показателей па базе официальной бухгалтерской отчетности и оценки степени тесноты связи между фактическими динамическими рядами рангов и эталонными [31].
На третьем этапе следует оценить организационно-технический уровень (ОТУ), поскольку немаловажным фактором повышения экономической эффективности производства является техническое и организационное развитие. Оценку ОТУ можно произвести методом частных коэффициентов.
Комплексная оценка инвестиционной привлекательности будет включать частные оценки эффективности, устойчивости развиїия и организационно-технического уровня.
В тоже время, инвестиционная привлекательность предприятия в значительной степени зависит от степени ориентации его маркетинговой и инвестиционной деятельности на наиболее привлекательные рыночные сегменты, струкіура и характеристики которых динамически изменяются.
Необходимо отметить, что эффективное обоснование стратегических инвестиций должно учитывать fie только индивидуальные показатели динамики результатов хозяйственной деятельности и финансового состояния отдельно взятого предприяіия как объекта инвестиций, но и отраслевую специфику. В связи с этим приобретает важное значение решение проблемы разработки механизмов и инструментов повышения инвестиционной привлекательности отрасли.
Анализ отечественной и зарубежной литературы показал, что в настоящее время отсутствует единый подход к оценке инвестиционной привлекательности отрасли. Рассмотрим некоторые из них.
Так, некоторые авторы предлагают для оценки инвестиционной привлекательности отрасли использовать различные группы показателей, представленные в виде системы (рисунок 1.1). Данная система представляет собой структурированную совокупность различных коэффициентов, значений показателей в натуральном выражении и показателей динамики развития отрасли за ряд последних лег [3,100].
Анализ современного состояния и тенденций развития легкой промышленности РФ
Легкая промышленность относится к группе отраслей промышленности, осуществляющих глубокую переработку сырьевых ресурсов.
В настоящее время текстильная и легкая промышленность России объединяет около 22 тыс. предприятий и организаций, в том числе 4,5 тыс. крупных и средних, с общей численностью запятых около 900 тыс. человек. Практически все предприятия приватизированы и находятся в смешанной и частной форме собственности [103].
Отечественная текстильная и легкая промышленность традиционно являлась отраслью, ориентированной на внутренний рынок и ее продукция по объективным обстоятельствам всегда имеет устойчивый спрос (обеспечение условий жизнедеятельности человека, использование в различных технологических процессах, конструкционных материалах, во многих технических устройствах, в том числе не только гражданского значения).
Так, спрос на готовую продукцию бытового назначения (ткани, одежду и обувь) в 2000 г. составлял порядка 300 млрд. руб ($Ю,5млрд.) [38].
Ассортимент продукции, выпускаемой текс і ильной и легкой отраслями, достаточно широк. Это: хлопчатобумажные, льняные, шерстяные и шелковые ткани, нетканые материалы, а также швейные, трикотажные, чулочно-носочные и ковровые изделия, обувь и другая продукция.
В настоящее время легкая промышленность включает в себя -текстильную, доля которой в общем объеме производства составляет 48,2%, швейную (30,1%), кожевенную, меховую и обувную (20,9%). В свою очередь текстильная промышленность включает 9 отраслей -хлопчатобумажную (20,5%), льняную (3,1%), шерстяную (8,8%), шелковую (4,2%), нетканых материалов (1,5%), пенько-джутовую (0,4%), текстильной галантереи (1,5%), трикотажную (7,0%), валялыю-войлочную (1,2%) [56].
Рассмотрим текущее состояние отрасли. 2003 год характеризуется началом нового этапа развития российской экономики, а именно инвестиционным ростом.
Легкая промышленность входит в группу отраслей обрабатывающей промышленности, характеризующихся критическими показателями износа основных фондов. Коэффициент выбытия основных фондов за ветхостью более чем в 4 раза превышает показатель обновления фондов. В отрасли происходит абсолютное уменьшение объема основної о капитала.
Из основных подотраслей легкой промышленности в 2003 году, как и в 2002 г., наибольшее падение было в швейной промышленности - на 6,5% (в 2002 г. падение было 11,1%), несколько меньше - на 2,8% сократился выпуск в текстильной промышленности (в 2002 г. спад был 1,5%). Так же как и в 2002 г. выросло производство в подотраслях, объединенных в группу кожевенная, меховая и обувная.
Несоответствие материально-технической базы и квалификации труда условиям производства конкурентоспособной продукции, с одной стороны, определило снижение конкурентоспособное отечественных товаров легкой промышленности, а с другой - привело к расширению ниш для иностранных товаров при сложившемся соотношении курса валют. Усилилась тенденция к вытеснению отечественных товаров. Плавная динамика роста цен на потребительские товары объясняется изменением конкурентной среды и снижением привлекательности отечественных товаров на фоне укрепления рубля и расширения спроса на импортные товары.
Низкую привлекательность отрасли все также определял и сложившийся уровень вознаграждения за труд. За 2002-2003 годы среднегодовая численность промышленно-производственного персонала в легкой промышленности сократилась более чем на 10%. Заработная плата в отрасли составила примерно 44% от среднего по промышленности уровня. Так, удельный вес затрат на оплату труда в общем объеме затрат на производство в легкой промышленности повысился с 17,5% в 2000 году до 21,8% в 2002 году и 22,6% в 2003 году. И этому есть целый ряд объяснений. С одной стороны это изменение структуры затрат, большинство оборудования уже полностью амортизировано, с другой -общий рост благосостояния населения. 13 2000 г. средняя численность промышленно-производственного персонала уменьшилась на 1,6%, в 2001г. - на 4,1%, в 2002г. - на 6%, а в 2003г. - почти на 15% и составила 650 тыс. человек (данные предварительные), в том числе рабочих 500 тыс. человек. Это в 3 с лишним раза меньше, чем было в 2001г.
Разработка алгоритмов размытой кластеризации субъектов конкурентной среды и потребителей предприятия легкой промышленное і и в условиях появления новых групп потребшелей
По аналогии со слиянием кластеров, причиной их расщепления является (в последнем временном окне) ошесение к какому-либо из уже существующих кластеров большого числа новых объектов, которые могут привести к неоднородности его внутренней структуры. Соответственно, в данном случае справедливо условие (3.11) выявления подобных (потенциально расщепляемых) кластеров. Более внимательное изучение ситуации позволяет предложим» следующие условия, выполнение которых позволяют объявить кластер расщепляющимся: 1) наличие компактных групп объектов виугри кластера, центры которых удаляются друг от друї а; 3) достаточно большой размер упомянутых компактных групп, соизмеримый с размером кластера.
Для проверки первого условия, очевидно, необходимо выделить отмеченные компактные группы и выяснить характер изменения расстояния между центрами групп. Так, если справедливо неравенство: cU(t) d„(t-I), (3.16) где d:,(t) = [cr(t)-cs(t)] (3.17) - расстояние между центрами r-й и s-й групп в момент t, при этом 122 і N ) і N,(i) cr(t) = —!— V(t), c,(t) = —— V(t), (3.18) Nr(t) fr r s N,(t) f? sW где, в свою очередь, соответственно, Nr(t) и Ns(t) - количество объектов, отнесенных к каждой из этих групп, xj(t), x (t) - обозначения объектов данных групп.
Выяснение справедливости второго условия осуществляется путем проверки неравенств: Nr(t) g2-Nj(t)v N\(t) grNjd), (3.19) где g2e(0,l) - некоторое пороговое значение, N,(t) - число объектов в рассматриваемом кластере в момент времени t.
Предлагаемый аліоригм для выявления расщепляющихся кластеров теперь может быть описан так.
Алгоритм выявления расщепляющихся кластеров.
1. Образование подмножества кластеров, число элементов в которых в текущем временном окне увеличилось по сравнению с данным числом в предыдущем временном окне, т.е. для которых справедливо соотношение (3.11).
2. Выделение внутри кластера компактных подмножеств объектов и нахождение их центров, после чего осуществление проверки условий (3.16), (5.19). Если хотя бы одно из эгих условий не выполняется, то рассматриваемый кластер исключается из сформированного в п. 1 подмножества и переход кн. 1.
Замечание: определение центров подкластеров внутри кластера осуществляется с помощью алгоритма нечеткой кластеризации (см. выше) при задании К = 2.
3. Рассматриваемый кластер объявляется расщепленным на два новых с центрами и степенями принадлежности объектов, рассчитанными по методике, описанной выше. Он исключается из подмножества по и. 1, после чего последнее проверяется на "nycroiy" (i.e. все ли кластеры из него уже рассмотрены). Если подмножество еще содержит нерассмотренные кластеры, то переход к п. 1.
4. Возвращение резулыаюв: перечня расщепленных кластеров, центров и степеней принадлежности объектов для вновь образованных кластеров.
5. Конец алгоритма.
Моделирование изложенною алгоритма, в общем, подтвердило его работоспособность для большинства модельных задач, хотя применение алгоритма ограничено кластерами сферического вида, в которых предполагается расщепленные только на два подкластера.
Выявление дрейфа центров кластеров
С течением времени новые регистрируемые объекты могут вызывать медленные изменения положений центров клас [еров (дрейф центров кластеров). Такие изменения могут быть достаточно незначительными (носить непрерывный характер), но их целесообразно выявлять и отслеживать, поскольку они, в конце концов, могут быть причиной скачкообразных изменений кластерной структуры.
Будем полагать, что дрейф j-ro кластера имеет место, если скорость перемещения его центра значимо отличается от нуля.
Методика посіроения и использования информационно-аналитической системы поддержки принятия решений по повышению инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности
Методика проекшрования и использования СППР по повышению инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности включает следующие этапы. 1. Определение состава и свойств массивов информации, необходимой для построения рассмотренных экономико-математических моделей инвестиционной среды. Выбор и описание источников получения необходимой информации. 2. Проектирование структуры базы данных СППР, позволяющей осуществлять импорт данных из базы данных системы автоматизированного сбора данных, на основе обеспечения совместимости форматов. 3. Проектирование программного обеспечения СППР, реализующею процедуры построения кластерных экономико-математических моделей, предложенных в работе. 4. Использование СППР для принятия решений по повышению инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности в зависимости от результатов прогноза.
На первом этапе формируются требования к массивам информации, которые будут использоваться при построении динамических кластерных моделей.
Кроме того, на данном эгапе производится определение источников информации, необходимой для построения математических моделей инвестиционной среды. Источники информации могут быть как внутренними, так и внешними. Внутренняя информация - это данные управленческого учета, ведущеюся на предприятии, результаты маркетинговых исследований и специально проводимых исследований внутренней среды предприятия, внешняя информация - это сообщения информационных аіенгсгв, государственных и общественных органов, связанные с деятельностью предприятия, а также сообщения от клиентов, поставщиков и других представителей контактной аудитории.
Информация, используемая в рамках рассматриваемой ССПР, должна обладать свойствами своевременности, полноты, правдивости, нейтральности и прогнозной ценности. Информация может считаться своевременной, если имеется возможность её использования для принятия решений. Информация должна описывать исследуемый объект и процесс с максимально необходимой в существующих условиях полисной, но при этом не содержать лишних сведений, не связанных с целями управления, т.е. не являться избыточной. Рассматриваемая информация должна быть правдивой, т.е. точно отражающей описываемые свойсіва, и нейгралыюй по отношению к различным группам пользователей. Кроме тою, информация, используемая в ССПР, должна обладать прогнозной ценностью, т.е. представлять основу для составления прогнозов.
Таким образом, выбор источников информации, используемой в ССПР по повышению инвестиционной привлекательности предприятий леї кой промышленности, необходимо проводить в соответствии с перечисленными выше гребованиями. Если же источник не в полной мерс удовлетворяет данным требованиям, то необходимо оценить етепень его соответствия с помощью какого-либо коэффициента. Для эшх целей можно использовать усредненную сумму баллов, выставленных экспертами данному источнику по некоторой шкале (таблица 4.1), нормированную на величину максимального значения коэффициента:
Выражение (4.1) справедливо для случая, когда все характеристики источника равнозначны, в противном случае, необходимо рассчитывать средневзвешенную сумму баллов, учишвающую коэффициенты значимости отдельных характерисіик.
Рассчитав коэффициенты качества источника, и проверив степень согласованности мнений экспертов, следует принять следующие решение о выборе источника. Если существуют альтернативные источники информации, необходимой для построения экономико-математических моделей в рамках ССПР, то, очевидно, что предпочтение следует отдать источнику, имеющему более высокий коэффициент качества.
На втором этапе проектируется структура БД СППР, причем, учитывая выбранный вариант интеграции СППР в АИСУП, необходимо разрабатывать структуры оперативных и аналитической баз данных. Указанные структуры должны не только позволять осуществлять обмен данными с внешними источниками, но и иметь возможность масштабирования, учитывающую возможные изменения состава и структуры исходной информации, используемой при построении моделей.
Этап проектирования ироіраммного обеспечения СППР необходимо начинать с анализа существующей на предприятии АИСУП, так как выбор инструментов разработки во многом определяется платформой на которой функционируют информационные системы предприятия. Здесь следует также отметить, что в силу достаточно высокой вычислительной сложности предложенных математических алгоритмов построения экономико-математических моделей рынков предприятий легкой промышленности, в качестве одного из инструментов разработки программною обеспечения рекомендуется использовать специализированные математические пакеты, такие как MathCad, MatLab, Maple и др.
