Содержание к диссертации
Введение
1 Управление и принятие решений в сложных системах как средство повышения эффективности их функционирования 9
1.1 Краткая характеристика мировой калийной отрасли 9
1.2 Управление, принятие решений и эффективность в сложных системах 14
1.3 Методология управления и принятия решений в сложных системах 17
1.4 Содержательная и формальная постановка задачи принятия решения о внедрении ресурсосберегающего мероприятия промышленным предприятием 36
2 Разработка метода принятия решения о внедрении ресурсосберегающего мероприятия промышленным предприятием 42
2.1 Декомпозиция ЗПР о внедрении ресурсосберегающего мероприятия 42
2.2 Модель развития ситуации 43
2.3 Модель вероятностной оценки исходов 45
2.4 Модель регрессии рынка 48
2.5 Модель стоимостной оценки исходов 63
2.6 Модель принятия решения 65
3 Проектирование и программная реализация СППР в задаче о внедрении ресурсосберегающего мероприятия промышленным предприятием 68
3.1 Проектирование и программная реализация модели развития ситуации 68
3.2 Проектирование и программная реализация модели вероятностной оценки исходов 75
3.3 Практическая реализация модели регрессии рынка 82
3.4 Проектирование и программная реализация модели стоимостной оценки исходов 93
3.5 Проектирование и программная реализация модели принятия решения 102
4 Решение задачи о внедрении ресурсосберегающего мероприятия промышленным предприятием (на примере предприятия калийной отрасли) 104
4.1 Ресурсосберегающие мероприятия в калийной отрасли 104
4.2 Принятие решения о внедрении ресурсосберегающего мероприятия в условиях определенности 108
4.3 Принятие решения о внедрении ресурсосберегающего мероприятия в условиях неопределенности 116
4.4 Принятие решения о внедрении ресурсосберегающего мероприятия в условиях риска
4.5 Анализ чувствительности при принятии решения о внедрении ресурсосберегающего мероприятия в условиях риска 133
4.6 Точка безразличия снижения средних переменных затрат 137
4.7 Основные результаты и выводы по главе 4 139
Заключение 142
Библиографический список
- Методология управления и принятия решений в сложных системах
- Модель вероятностной оценки исходов
- Практическая реализация модели регрессии рынка
- Принятие решения о внедрении ресурсосберегающего мероприятия в условиях неопределенности
Методология управления и принятия решений в сложных системах
Так, в [15, с.323] система определяется как множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом и образующих определенную целостность. Кроме того, авторы разбивают все существующие определения данного понятия на три группы. В определениях первой группы система рассматривается как комплекс существующих объективно и независимо от наблюдателя процессов и явлений, а также связей между ними, при этом она является объектом наблюдения и исследования. В определениях второй группы система рассматривается как искусственно сконструированный исходя из имеющихся целей инструмент исследования реальных объектов, т.е. их абстрактное отображение в форме совокупности взаимосвязанных переменных, представляющих свойства и характеристики изучаемых объектов. В определениях третьей группы система рассматривается как искусственно созданный для решения сложной задачи комплекс элементов, т.е. она является одновременно реальным объектом и абстрактным отображением реальности.
Большая система [15, с.35] – это система, состоящая из множества частей и элементов, выполняющих определенные функции и связанных между собой сложными и разнообразными связями, причем один и тот же объект в зависимости от целей и условий исследования может рассматриваться или не рассматриваться как большая система. Понятие сложной системы [15, с.331] рассматривается некоторыми авторами как синоним большой системы, причем утверждается, что такие системы часто обладают иерархической структурой. В [16, с.28] большая система определяется как не наблюдаемая единовременно во времени, пространстве или иных координатах, т.е. подлежащая рассмотрению лишь в виде совокупности подсистем, организованных в виде иерархии. Сложная система определяется здесь как описание реального объекта с помощью нескольких языков или взаимосвязанный комплекс разных моделей. В качестве основных свойств сложных систем выделяют целостность, делимость, связность и неаддитивность [17, 45].
Понятие экономической системы также имеет неоднозначную трактовку. Так, в соответствии с [15, с.414], это, во-первых, это сложная система, охватывающая процессы производства, обмена, распределения и потребления материальных благ и являющаяся вероятностной, динамической, управляемой, иерархической и обладающей возможностями к саморегулированию. Во-вторых, это модель, упрощенно отражающая основные черты реальной экономической системы. В-третьих, так называют любой частный экономический объект (предприятие, регион, отрасль), подчеркивая его сложный системный характер. Управление экономической системой понимается как переработка экономической информации и принятие на этой основе решений о воздействии на экономическую систему, а также реализация этих решений [15, с.370].
Функцией системы называется совокупность результатов воздействий, оказываемых данной системой на среду, на другие системы и на саму себя [17, с.67]. Тогда эффективность с точки зрения системного анализа определяется как количественная или качественная характеристика, позволяющая судить о степени выполнения системой присущих ей функций. При наличии у системы цели, т.е. состояния, к которому она стремится в своем развитии, эффективность является мерой достижения системой своей цели [17, с.69].
С точки зрения теории управления систему, для достижения желаемых результатов функционирования которой необходимы специально организованные воздействия, называют объектом управления, а соответствующие воздействия – управляющими [18, с.7]. Управлением называется процесс выработки и осуществления управляющих воздействий, включающий сбор, обработку информации и принятие решений – выбор конкретного управляющего воздействия. Целью управления является достижение некоторого значения координат процессов в системе, соотношения или изменения этих координат во времени, при которых достигаются желаемые результаты ее функционирования. Тогда под эффективностью системы понимается соотношение полезности результатов ее применения по назначению с затратами и потерями на ее разработку и эксплуатацию [18, с.36]. При этом экономическая эффективность является стоимостной мерой эффективности системы.
Эффективность – одно из понятий, не имеющих общепринятого определения [15, с.429]. Во-первых, это характеристика качества некоторой системы с точки зрения соотношения затрат и результатов ее функционирования. Во-вторых, это наибольшая степень достижения некоторой цели, реализации потенциальной возможности или выполнения задачи. В-третьих, это характеристика результатов решений или деятельности [15, с.267]. В-четвертых, это свойство статистической оценки, имеющей минимальную дисперсию. Экономическая эффективность также имеет два определения [15, с.417]. Во-первых, это способность системы в процессе ее функционирования производить экономический эффект (потенциальная эффективность) и действительное создание такого эффекта (фактическая эффективность). Во-вторых, это ситуация, когда невозможно изменить распределение ресурсов так, что один из субъектов экономики улучшит свое положение, а другой не ухудшит (эффективность по Парето). При этом экономическим эффектом называется разница между результатами экономической деятельности и затратами, произведенными для их получения и использования, а также разница между исходной и достигнутой абсолютной экономической эффективностью системы при ее изменении или изменении условий ее функционирования [15, с.421]. Словарь современных экономических терминов Б.А. Райзберга [19, с,441] определяет понятие экономического эффекта как полезного результата экономической деятельности, измеряемого как разность денежного дохода от деятельности и денежными расходами на ее осуществление.
Эффективность в соответствии с [20, с.655] – в самом общем смысле отношение полезного эффекта (результата) к затратам на его получение. В экономическом контексте – сравнение результатов (в т. ч. побочных и косвенных) хозяйственной деятельности с затраченными ресурсами: трудовыми, материальными, природными, основными фондами и др.
Повышение эффективности деятельности предприятия в условиях дефицита ресурсов и отраслевой конкуренции обеспечивает его конкурентоспособность на мировых рынках, и достигается, в частности, посредством внедрения инноваций и модернизации [21, с.205], т.е. инновационной активностью. По разным оценкам на долю научно-технического сектора экономики приходится от 70 до 95% прироста ВВП развитых стран [22, с.63]. Одним из направлений инновационной активности является рациональное использование ресурсов. В 2009 г. «Энергоэффективность и ресурсосбережение» были выделены Президентом РФ Д. А. Медведевым в качестве одного из пяти приоритетных направлений модернизации отечественной экономики [23]. Реализация данного направления предполагает повышение уровня энергоэффективности и ресурсосбережения в промышленном и бытовом секторах в России, внедрение инновационных технологий, а также адаптацию методологии исследований и внедрения соответствующих принципов и критериев. При этом по данным Росстата [24, с.303, 481] большая часть отечественных предприятий не занимаются исследованиями самостоятельно (в 2013 г. из 4 843 400 организаций в целом по экономике исследованиями занимаются лишь 3605, их них промышленных предприятий 266). Это означает, что достаточно часто ресурсосберегающие мероприятия приобретаются у сторонних разработчиков. Отличительной чертой таких мероприятий является высокий уровень неопределенности условий и последствий их практической реализации. Кроме того, как будет показано в следующем разделе, часть современных промышленных отраслей (в частности, мировая калийная) являются олигополистическими, что определяет тесную взаимную зависимость образующих их предприятий и, как следствие, необходимость рассмотрения их как единой системы. Следовательно, управление ресурсосбережением на промышленном предприятии представляет собой процесс, протекающий в сложном объекте в условиях неопределенности и конфликта интересов
Модель вероятностной оценки исходов
В рассматриваемом периоде финансовая отчетность APC формировалась в соответствии с требованиями МСФО (IFRS) в иорданских динарах (Jordanian Dinars, JD), обменный курс по отношению к американскому доллару фиксирован на уровне 1,41 USD за 1 JD. Финансовый результат формируется в виде консолидированной чистой прибыли (Profit for the year) как разницы совокупных доходов и расходов (включая финансовые). Расчет операционной прибыли (Operating profit) выполнен в виде разности выручки (Sales), себестоимости продаж (Cost of sales), управленческих (Administrative expenses) и коммерческих расходов (Selling and distribution expenses), и роялти правительству Иордании за экспорт хлористого калия (Royalty to the Government of Jordan). В качестве оценки выручки и валовой прибыли от реализации хлористого калия выбраны их величины для Arab Potash Co., поскольку в отчетности данная информация отсутствует, но по ранним отчетам (до 2007 года включительно) установлено, что порядка 99,7% выручки этого предприятия составляет выручка от реализации KCl .
Совокупные затраты производства и реализации хлористого калия были определены как сумма себестоимости продаж (рассчитанной по разнице выручки и валовой прибыли по продукту), роялти на экспорт, а также части управленческих, коммерческих и финансовых расходов, пропорциональной доле данного продукта в совокупной выручке. Сведения об объемах реализации хлористого калия присутствуют в годовых отчетах.
Данные, необходимые для расчета совокупных затрат производства и реализации хлористого калия (в тыс. JD), и натуральные объемы его продаж (в метрических тоннах) для Arab Potash Company PLC представлены в таблице 2.7.
Финансовая отчетность ОАО «Беларуськалий» за период с 2008 по 2011 гг. доступна в формате МСФО (IFRS), составлена в тыс. USD. Предприятие не выкладывает в открытый доступ информацию о доходах и расходах по отдельным видам продукции, а в качестве основного вида деятельности выделяет только производство калийных удобрений, поэтому при выполнении расчетов принято, что 100% доходов и расходов предприятия приносит именно оно. В консолидированном отчете о совокупном доходе формируется результат от операционной (производственной) деятельности как разница выручки (Revenue), себестоимости продаж (Cost of sales), административных расходов (Administrative expenses), расходов на продажу (Distribution expenses), а также сальдо прочих операционных доходов и расходов (Other operating income/expenses). При исчислении суммы чистой прибыли также выделены финансовые расходы (Finance expense).
Полная себестоимость производства и реализации хлористого калия формировалась исходя из сумм себестоимости продаж, административных расходов, расходов на продажу, прочих операционных расходов и финансовых расходов. Данные о натуральных объемах реализации предприятие также не публикует, их величины за тот же период были вычислены исходя из совокупных объемов продаж ОАО «Уралкалий» и ОАО «Беларуськалий» по данным годового отчета 2011 APC (стр. 23) и объемов продаж ОАО «Уралкалий» по данным его годовых отчетов.
Отчет о прибылях и убытках за 2012 год представлен в соответствии с требованиями ведения бухгалтерского учета в республике Беларусь, единица измерения – млн. белорусских рублей. В данном отчете сформирована прибыль от текущей деятельности как разность выручки, себестоимости реализованной продукции, управленческих расходов, расходов на реализацию, прочих доходов и расходов по текущей деятельности и резерва по сомнительным долгам.
Полная себестоимость производства и реализации хлористого калия была сформирована исходя из себестоимости реализованной продукции, управленческих расходов, расходов на реализацию, сальдо прочих доходов и расходов по текущей деятельности и суммы финансовых затрат. Полученная сумма переведена в тыс. USD по среднегодовому курсу, составляющему 8 335,86 белорусских рублей за 1 USD по данным Национального банка республики Беларусь, [137]. Сведения о натуральных объемах реализации предприятием хлористого калия в 2012 году взяты с информационного портала «Белорусские новости», [138]).
Данные, необходимые для расчета совокупных затрат производства и реализации хлористого калия (в тыс. USD), и натуральные объемы его продаж (в метрических тоннах) для Belaruskali представлены в таблице 2.8.
В рассматриваемом временном интервале финансовая отчетность Israel Chemicals Ltd. сформирована в соответствии с требованиями МСФО (IFRS), единицей измерения является тыс. USD. Производитель формирует операционную прибыль (Operating profit) по каждому из производимых продуктов как разницу выручки (Revenue) и совокупных затрат на производство и реализацию (Total costs), включающие себестоимость продаж (Cost of sales), коммерческие расходы (Selling, transportation and marketing expenses), общехозяйственные и управленческие расходы (General and administrative expenses), расходы на исследования и разработки (Research and development expenses) и сальдо прочих производственных доходов и расходов (Other expenses/income). При исчислении чистой прибыли (Income for the year) выделена сумма финансовых расходов (Financing expenses).
Полная себестоимость производства и реализации хлористого калия в Israel Chemicals Ltd. была определена исходя из совокупных затрат на него (Potash total costs) и части финансовых издержек, пропорциональной доле рассматриваемого продукта в совокупной выручке. Годовые отчеты содержат сведения о натуральных объемах реализации рассматриваемой продукции.
Данные, необходимые для расчета совокупных затрат производства и реализации хлористого калия (в тыс. USD), и натуральные объемы его продаж (в метрических тоннах) для Israel Chemicals Ltd. представлены в таблице 2.9.
Практическая реализация модели регрессии рынка
В кубической форме уравнения зависимости совокупных затрат от объемов реализации калийной продукции Belaruskali нарушаются ограничения, налагаемые на знаки коэффициентов при Q, Q2 и Q3 , а следовательно, ее нельзя рассматривать в качестве приемлемой. Линейная и квадратичная модели имеют достаточно близкие значения коэффициента детерминации (порядка 86%), остаточной дисперсии (порядка 25 млрд. USD2 ) и средней ошибки аппроксимации (порядка 9%), но при этом более низкое значение p-value (минимум ошибки первого рода) соответствует линейной форме зависимости (0,02444 для линейной при 0,14325 для квадратичной). Следовательно, наиболее подходящим уравнением является линейное, статистически значимое на уровне 3 = 0,02444, имеющее коэффициент детерминации R32 = 85,537% и позволяющее установить величину общей суммы постоянных затрат в размере 0TFC3 = 306 479 тыс. USD, переменных на одну тонну – в размере 0 AVC3 = 0,18208 тыс. USD.
Квадратичная форма уравнения зависимости совокупных затрат от объемов реализации калийной продукции ICL не удовлетворяет условию неотрицательности свободного члена, кубическая – ограничениям, налагаемым на знаки коэффициентов при Q, Q2 и Q3 , а следовательно, не могут рассматриваться в качестве приемлемых. Единственным подходящим уравнением является линейное, статистически значимое на уровне 4 = 0,00441, имеющее коэффициент детерминации R42 = 95,285% и позволяющее установить величину общей суммы постоянных затрат в размере 0TFC4 = 176 279 тыс. USD, переменных на одну тонну – в размере 0 AVC4 = 0,21795 тыс. USD.
В кубической форме уравнения зависимости совокупных затрат от объемов реализации калийной продукции K+S нарушаются ограничения, налагаемые на знаки коэффициентов при Q, Q2 и Q3 , а следовательно, ее нельзя рассматривать в качестве приемлемой. Линейная и квадратичная модели имеют достаточно близкие значения коэффициента детерминации (порядка 55%), остаточной дисперсии (порядка 16,5 млрд. USD2 ) и средней ошибки аппроксимации (порядка 9%), но при этом более низкое значение p-value (минимум ошибки первого рода) соответствует линейной форме зависимости (0,15322 для линейной при 0,45193 для квадратичной). Следовательно, наиболее подходящим уравнением является линейное, статистически значимое на уровне 5 = 0,15322, имеющее коэффициент детерминации R52 = 54,685% и позволяющее установить величину общей суммы постоянных затрат в размере 0TFC5 = 710 404 тыс. USD, переменных на одну тонну – в размере 0 AVC5 = 0,15246 тыс. USD.
Относительно приемлемое качество линейной и квадратичной регрессионных моделей для Mosaic получено лишь по выборке из 4 наблюдений за период с 2009 по 2012 гг. Оцененная по этим четырем наблюдениям кубическая модель является детерминированной, причем для нее нарушаются ограничения, налагаемые на знаки коэффициентов при Q, Q2 и Q3 . Это означает, что ее нельзя рассматривать в качестве приемлемой. Линейная и квадратичная модели имеют достаточно близкие значения коэффициента детерминации (порядка 57%), остаточной дисперсии (порядка 22 млрд. USD2 ) и средней ошибки аппроксимации (порядка 9,5%), но при этом более низкое значение p-value (минимум ошибки первого рода) соответствует линейной форме зависимости (0,24574 для линейной при 0,65652 для квадратичной). Следовательно, наиболее подходящим уравнением является линейное, статистически значимое на уровне 6 = 0,24574 , имеющее коэффициент детерминации R62 = 56,891% и позволяющее установить величину общей суммы постоянных затрат в размере 0TFC6 = 704 277 тыс. USD, переменных на одну тонну – в размере 0 AVC6 = 0,15802 тыс. USD.
Квадратичная и кубическая формы уравнения зависимости совокупных затрат от объемов реализации калийной продукции Potash Corporation не удовлетворяют условию неотрицательности свободного члена, а следовательно, не могут рассматриваться в качестве приемлемых. Единственным подходящим уравнением является линейное, статистически значимое на уровне 7 = 0,04281, имеющее коэффициент детерминации R72 = 79,288% и позволяющее установить величину общей суммы постоянных затрат в размере 0TFC7 = 370 638 тыс. USD, переменных на одну тонну – в размере 0 AVC7 = 0,12728 тыс. USD.
Квадратичная форма уравнения зависимости совокупных затрат от объемов реализации калийной продукции SQM не удовлетворяет условию неотрицательности свободного члена, кубическая – ограничениям, налагаемым на знаки коэффициентов при Q2 и Q3 , а следовательно, не могут рассматриваться в качестве приемлемых. Единственным подходящим уравнением является линейное, статистически значимое на уровне 8 = 0,00236, имеющее коэффициент детерминации R82 = 96,882% и позволяющее установить величину общей суммы постоянных затрат в размере 0TFC8 = 58 299 тыс. USD, переменных на одну тонну – в размере 0 AVC8 = 0,27765 тыс. USD. Квадратичная форма уравнения зависимости совокупных затрат от объемов реализации калийной продукции Uralkali не удовлетворяет условию неотрицательности свободного члена, кубическая – ограничениям, налагаемым на знаки коэффициентов при Q, Q2 и Q3 , а следовательно, не могут рассматриваться в качестве приемлемых. Единственным подходящим уравнением является линейное, статистически значимое на уровне 9 = 0,11453, имеющее коэффициент детерминации R92 = 61,863% и позволяющее установить величину общей суммы постоянных затрат в размере 0TFC9 = 63 613 тыс. USD, переменных на одну тонну – в размере 0 AVC9 = 0,13990 тыс. USD.
Выполним оценку качества построенных оценок затрат в калийной отрасли. Для этого вычислим модельные и средние фактические затраты в рассматриваемом временном периоде (таблица 3.2). Значение линейного коэффициента корреляции средних фактических и модельных затрат составляет 0,99 и статистически значимо на уровне 5,6210-8, т.е. их величины связаны линейно. Кроме того, ранговый коэффициент корреляции Спирмена, рассчитанный по их средним фактическим и модельным значениям, составляет 0,98 и статистически значим на уровне 1,8610-7. Это означает, что ранжирования производителей по уровням их модельных и фактических затрат практически эквивалентны. При этом максимальное относительное отклонение по группе производителей не превышает 7,01%, а по паре Uralkali - Belaruskali – 5,65%. В совокупности это позволяет считать найденные оценки соответствующим реальным затратам и пригодными для использования в качестве исходных данных в рассматриваемой ЗПР.
Принятие решения о внедрении ресурсосберегающего мероприятия в условиях неопределенности
Четвертая группа факторов обусловлена необходимостью выполнения расчетов в сопоставимых единицах измерения. Если отрасль включает предприятия, отчетность которых составляется в разных валютах, то необходимо приводить цены и затраты к единой стоимостной мере. Поскольку в настоящее время относительно универсальной единицей измерения стоимости является американский доллар, то для расчетов целесообразно использовать именно его.
Конкретное число параметров задачи определяется выбранным для целей исследования количеством предприятий отрасли п. В случае п=\ для ЛПР Uralkali варьируемыми факторами являются Ри Qh Qlmsyi, 0AVClf TFCX, AAVC, ATFC , SF, EC, USD per RUR, p(ef2) и p(impn). В случае n=2 для пары Uralkali - Belaruskali число варьируемых факторов ЗПР составляет 21 - к уже перечисленным 12 характеристикам добавляются Р2, Q2, GL AVC2, TFClf p(ds), p(ai2), p(imp21) и USD per BER. Базовые уровни параметров, характеризующих отрасль и курсы национальных валют выбранных предприятий, представлены в таблице 4.17, характеристики ресурсосберегающих мероприятий - в таблице 4.1. В качестве базового уровня нечетких вероятностей выберем значение «средняя», соответствующее критерию Лапласа. Будем считать, что количественные факторы изменяются в пределах 10% интервала (±5% относительно их базовых значений) с шагом 1%, качественные - на 1 уровень вверх и вниз относительно базового (т.е. «довольно высокая» и «довольно низкая»). Меру изменения критерия под действием данного фактора определим как отношение стандартного отклонения оптимальных значений прибыли ж = вычисленных при различных значениях этого фактора, к его величине, xvx 2 вычисленного при базовых уровнях всех факторов, усредненное по выборке мероприятий.
Количественные характеристики предприятий калийной отрасли № 123 4 5 6 Наименование Единица измерения Обозначение и базовый уровень ПАО «Уралкалий» ОАО «Беларуськалий» Цена 1 т. KCl $ Рх =378,37 P2 =277,37 Фактический объем реализации тонны Qx=9 100 000 22 =7 946 000 Производственная мощность тонны Q =13 000 000 g =10 000 000 Оценка средних переменных затрат $ на тонну AVC1 =139,90 AVC2 =182,08 Оценка общих постоянных затрат $ 0rFC!=63 612 815 7УС2 =306 479 044 Курс американского доллара $ per RUR/BER $ per RUR =0,03224 $ per BER=0,00012 Произведенные нами расчеты в случае п=\ (рисунок 4.18) позволили упорядочить количественные и качественные факторы ЗПР по силе их влияния на критерий принятия решения: Pi- 6,51%, USD per RUR - 3,32%, AVC1 - 2,64%, Qlmsyi - 1,87%, Qx - 1,55%, TFCX -0,11%, p{ef2) - 0,00098%, p{impn) - 0,00093%, AAVC - 0,00027%, SF - 0,00004%, EC -0,00003% и ATFC - 0,00001%. Наиболее существенные колебания ж вызывают изменение средней цены тонны хлорида калия и курса рубля по отношению к доллару. При этом обе качественные характеристики мероприятия (нечеткие вероятности p{ef2) и p(impu)) оказывают более существенное влияние на критерий, чем его количественные характеристики.
В случае п=2 (рисунок 4.19) существенно изменились по сравнению с п=1 сила и порядок влияния факторов на оптимальное значение критерия. Пятипроцентные колебания факторов в среднем приводят к не более чем пятипроцентному колебанию ж . Наиболее существенным при принятии решения фактором оказался курс валюты конкурирующего предприятия USD per BER (4,89%), тогда как наиболее существенный в случае п=\ фактор - цена Pi (3,27%) -оказался лишь третьим по степени влияния. При этом фактические средние переменные затраты ЛПР AVC1 в случае п=2 являются более значимым фактором, чем в случае п=\ (3,75% против 2,64%,), оказывая большее влияние на критерий и занимая 2-е по силе воздействия место. В отличие от случая п=\ при п=2 параметры AVC1 и Qlm?& (2,70%) оказывают большее влияние на ж , чем USD per RUR (1,48%). Аналогично случаю п=\, изменение качественных характеристик мероприятия сказывается на критерии принятия решения сильнее, чем количественных, однако порядок их воздействия изменяется: если при п=\ большее влияние на ж оказывал фактор p{ef2), то при п=2 - p{impn). Добавление в модель конкурирующего предприятия снижает влияние на критерий принятия решения факторов Рі на 3,24%, USD per RUR на 1,84%, Qx на 1,26%, p{ef2) на 0,00051%, AAVC на 0,00006%. При этом увеличивается
Таким образом, влияние параметров ЗПР о внедрении ресурсосберегающего мероприятия на ожидаемое значение критерия принятия решения изменяется в зависимости от принимаемой для целей исследования структуры отрасли. Принятие решения в условиях монополии требует высокой точности оценок фактической цены единицы продукции ЛПР , его средних переменных затрат и производственной мощности, а также курса соответствующей валюты к американскому доллару. Принятие решения в условиях дуополии предполагает точность оценок курса валют конкурента и ЛПР к американскому доллару, их средних переменных затрат и цен единицы продукции, а также производственной мощности ЛПР . Также следует обратить внимание на точность оценки качественных характеристик рассматриваемого ресурсосберегающего мероприятия, поскольку их влияние при п=1,2 выше, чем у количественных. Достаточно высокая значимость нечетких вероятностей означает, что рассчитанные при соответствующих оценках вероятностей значения критерия существенно отличаются от базовой его величины (критерия Лапласа). Так, в случае п=\ величина Е{х2) при принятии решения в условиях риска, выраженная в процентах к его уровню в условиях определенности, может оказаться на 10,86% выше и на 7,24% ниже, чем аналогичный показатель в условиях неопределенности. В случае п=2 величина Е(х2) при принятии решения в условиях риска, выраженная в процентах к его уровню в условиях определенности, может оказаться на 7,29% выше и на 5,64% ниже, чем аналогичный показатель в условиях неопределенности. Это свидетельствует о преимуществе разработанного метода, позволяющего получать более точные по сравнению с классическим методом оценки альтернатив ЛПР , а значит, повысить эффективность принятия им решений.